Veri Gölleri , veri hacmindeki aktif büyümeyle başa çıkma ihtiyacından kaynaklanan nispeten yeni bir kavramdır. Veri ambarları gibi geleneksel veri depolama yöntemleri, modern verilerin muazzam hacmi, çeşitliliği ve hızıyla genellikle başa çıkamaz.

Veri göllerinin veri ambarından farkı nedir
Göllerin ve veri ambarlarının veri depolamak için kullanmalarına rağmen, birbirlerinden temel farklılıkları vardır. Veri gölünde çeşitli veriler depolanabilirken, depoda çoğunlukla yalnızca analitik amaçlarla tasarlanmış ve karmaşık sorgular ve BI raporları yürüten yapılandırılmış veriler depolanabilir. Bazen veri mimarisinde, her iki çözümün faydalarını birleştirmek ve daha esnek ve kapsamlı veri analizi elde etmek için her iki yaklaşım da kullanılır.

Veri gölünün yapısı

• Data Ingestion, göle veri giriş noktasıdır. Çeşitli kaynaklardan ve çeşitli formatlardaki verileri işleyebilir.
• Veri depolama, verilerin depolandığı yerdir. Burada büyük miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri depolanabilir.
• Veri işleme. Bu bileşen, verileri «ham» durumdan daha kullanıcı dostu bir forma dönüştürerek işler.
• Veri yönetimi, verilerin kalitesini, güvenliğini ve yasal gerekliliklere uygunluğunu sağlar.
• Verilere erişim, kullanıcıların verileri almasına ve kullanmasına olanak tanır.

Veri Göllerinin Faydaları
Veri gölü, faydaları pahasına verileri depolamak ve işlemek için popüler bir yaklaşım haline gelmiştir.

• Esneklik ve ölçeklenebilirlik. Büyük miktarda veriyi depolamak ve işlemek için kolayca ölçeklenebilir. Şemayı değiştirmeden veya verileri önceden işlemeden yeni veri kaynakları ekleyebilirsiniz.
• Veri çeşitliliği. Farklı kaynaklardan farklı veri türlerini destekler: yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış. Aynı zamanda, tek bir formata götürülmelerine gerek yoktur.
• Verileri önceden işlemeye gerek kalmadan gerçek zamanlı analizi destekleyin.
• Çeşitli analitik olanaklar. Makine öğrenimi, yapay zeka, iş zekası ve büyük veri analitiği gibi çeşitli analitik senaryoları destekler.
• Veri kaybının imkansızlığı. Ham veriler gölde değişmeden saklanır, bu nedenle ön işleme işlemi sırasında hiçbir bilgi kaybolmaz veya bozulmaz. Bu, orijinal verilere geri dönmeyi ve diğer yöntemler veya algoritmalar kullanılarak analiz yapılmasını mümkün kılar.
• Bulut çözümleriyle entegrasyon. Bulutta veri yüklemeyi ve depolamayı kolaylaştırdığı için bulut hizmetleriyle çalışabilir. Bu, verileri analiz etmek ve işlemek için bulut tabanlı araçları kullanmayı kolaylaştırır.

Genel olarak, veri gölü, çeşitli ve hacimli verilerin verimli bir şekilde depolanmasına ve işlenmesine olanak tanıyan, çeşitli analitik senaryoları destekleyen ve verileri gerçek zamanlı olarak analiz etme yeteneği sağlayan esnek ve güçlü bir mimaridir. Ancak, veri gölünün başarılı bir şekilde kullanılmasının, olası veri güvenliği ve kalite sorunlarından kaçınmak için iyi veri planlaması ve yönetimi gerektirdiğini hatırlamakta fayda var.

Veri gölüyle ilgili sorunlar
Avantajlarına rağmen, “veri gölleri” sorunsuz değildir. Kalitesiz veya alakasız verilerle dolu bir «veri bataklığına» dönüşmemek için sağlam veri yönetimi gerektirirler. Ayrıca, bir «veri gölünün» uygulanması önemli teknik uzmanlık ve kaynaklar gerektirir.