DWH vs Data Lake vs Delta Lake

 

Verinin Artan Karmaşıklığı ve Yönetim Problemleri

Son yıllarda verinin hem hacmi hem kaynağı hem de kullanım şekli ciddi bir değişim geçirdi. Eskiden bir işletmenin sahip olduğu veri, yalnızca müşteri, ürün ve fatura bilgileri gibi sınırlı, yapılandırılmış verilere dayanıyordu. Ancak teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte bu sınırlar ortadan kalktı.

Artık bir firmanın elindeki veri, sadece fatura kesmek için kullanılan sistemlerdeki bilgilerden ibaret değil. Web sitesi tıklamaları, sosyal medya etkileşimleri, IoT cihazlarından gelen sensör verileri, uygulama logları, müşteri davranış kayıtları ve daha fazlası iş süreçlerinde karar almanın merkezine oturdu.

Veri büyüklüğüyle birlikte kaynak çeşitliliği de arttı. Bugün bir işletmenin elinde onlarca farklı uygulamanın ürettiği veri bulunuyor. Bu verilerin her biri, birbirinden bağımsız sistemlerde saklanıyor. Dolayısıyla, geçmişte tek bir veritabanında toplanan veri artık çok farklı kaynaklardan beslenir hale geldi.

İşte bu değişim, firmaları yeni bir sorunla karşı karşıya bıraktı:
Farklı sistemlerden gelen verileri, merkezi, tutarlı ve analiz edilebilir bir yapıya dönüştürmek.

Tam da bu ihtiyaçların sonucu olarak karşımıza sırasıyla Data Warehouse, Data Lake ve Delta Lake çözümleri çıktı.

 

Data Warehouse (DWH)  Neden Ortaya Çıktı, Ne İhtiyacı Çözdü?

Data Warehouse kavramı, aslında firmaların operasyonel sistemler üzerinde yaşadığı temel sorunlardan doğdu.

Veri kaynaklarının çeşitlenmesiyle birlikte şirketler şunu fark etti:

• Veriye ulaşmak için her sistemin kendi veritabanına bağlanmak zorundasın, bu da işlem sayısını ve karmaşıklığı ciddi şekilde arttırır.
• Operasyonel sistemler (OLTP) yüksek hızda veri girişi ve işlem için optimize edilmiştir, analiz için değil.
• OLTP sistemlerde tarihsel veri saklamak zordur, çünkü veriler sürekli güncellenir ve sistem genellikle sadece "son hali" tutar.
• Analiz ve raporlama gibi ağır işlemler için bu sistemler kaynak ayırmaz, dolayısıyla bu işlemler hem sistem performansını düşürür hem de veri bütünlüğünü riske atar.

Başka bir problem de merkezi yapı eksikliğiydi. Firmalar, farklı kaynaklarda tutulan verileri birleştirip tutarlı bir şekilde analiz etmekte zorlanıyordu. Bunun günlük hayattaki örnekleri şunlardır:

• CRM’de müşteri "Ahmet Yılmaz" olarak kayıtlıyken, fatura sisteminde "A. Yılmaz" olarak tutulabilir.
• Sipariş kaydında "12-04-2024 15:32" formatında tarih kullanılırken, fatura sisteminde "2024/04/12 15:32:00" formatı tercih edilmiş olabilir.
• Ürün verisi bir kaynaktan "SKU-123", başka bir kaynaktan "SKU_123" olarak gelebilir.

Bu farklılıklar, doğru analiz yapılmasını engelleyen ciddi sorunlara yol açıyordu. Şirketler, aynı ürüne ya da aynı müşteriye ait verileri, farklı sistemlerde birbirine eşleştiremez hale geliyordu.

Örneğin, bir perakende zincirinde müşteri sadakat programı uyguluyorsanız, müşterinizin alışveriş davranışlarını anlamak için CRM’den, POS sisteminden ve kampanya yönetim platformundan gelen verileri birleştirmeniz gerekir. Ancak bu sistemlerde müşteri verileri farklı biçimlerde tutulduğunda doğru analiz yapmak neredeyse imkansız hale gelir.

Aynı problem lojistik sektöründe de görülür. Sevkiyat tarihi bir sistemde UTC zaman diliminde tutulurken, diğeri yerel saat kullanır. İki verinin birleştirilmesinde tarih uyuşmazlıkları, hatalı raporlamalara sebep olur.

Data Warehouse, bu karmaşanın ortadan kalkmasını sağlayan merkezi bir yapıdır. Tüm verileri standartlaştırır, tarihsel olarak saklar, analiz için optimize eder ve iş kararları için güvenilir bir kaynak sunar.

DWH sistemlerinin sunduğu temel faydalar şunlardır:

• Operasyonel sistemlerin yükünü azaltır ve performansı korur.
• Verinin geçmiş versiyonlarını saklayarak, geçmişe dönük analiz yapılmasına olanak sağlar.
• Merkezi bir veri kaynağı sunarak, sistemler arası tutarsızlıkları ortadan kaldırır.
• Veri temizleme ve standardizasyon işlemleri sayesinde, raporların doğruluk oranını yükseltir.

Özetle; DWH yapıları sadece “veriyi saklamak” için değil, kurumsal verinin doğru analiz edilebilmesi için ortaya çıkmış, bir nevi temel ihtiyaçtır.

Data Warehouse Mimarisi — Temel Yapı, Kullanım Senaryoları ve Avantajları

Data Warehouse kavramı, sadece veriyi toplamakla kalmaz, aynı zamanda bu veriyi analiz için en uygun yapıya dönüştürür. Bunu yapabilmek için belirli bir mimari tasarıma ihtiyaç vardır. Bu yapı, genel olarak üç temel katmandan oluşur:

a) Kaynak Sistemler (Source Systems)
Bu katmanda, veriyi üreten sistemler yer alır. Bunlar genellikle operasyonel veritabanlarıdır. CRM, ERP, sipariş sistemleri, finansal yazılımlar, web sunucuları, IoT cihazları ve daha birçok kaynaktan gelen veriler bu katmanın parçasıdır.

Buradaki en büyük problem, her sistemin farklı veritabanı yapısına ve veri standardına sahip olmasıdır. Örneğin bir müşteri kaydı; CRM’de 10 alan içerirken, ERP sisteminde sadece 5 alandan oluşabilir.

 

b) ETL Süreçleri (Extract, Transform, Load)
DWH mimarisinin belki de en önemli katmanıdır. Farklı kaynaklardan gelen verilerin okunması (Extract), iş kurallarına göre temizlenmesi ve dönüştürülmesi (Transform) ve hedef sisteme yüklenmesi (Load) bu süreçte gerçekleşir.

Bu aşamada tipik olarak şu işlemler yapılır:

• Veri temizliği: Null değerlerin kontrolü, hatalı verilerin düzeltilmesi.
• Kod standardizasyonu: Örneğin "Erkek/Kadın" yerine "M/F" gibi tek tip format kullanımı.
• Kimlik eşleştirme: Bir müşteri kaydının farklı sistemlerdeki ID’lerinin birleştirilmesi.
• Tarihsel veri yönetimi: Slowly Changing Dimension (SCD) kurallarına göre geçmiş verinin saklanması.

Bu süreç, Data Warehouse'un kalitesini ve güvenilirliğini doğrudan etkiler. Kötü tasarlanmış bir ETL süreci, DWH sisteminin sağlıklı çalışmasını imkansız hale getirir.

 

c) Data Warehouse Katmanı
ETL süreciyle temizlenmiş ve standardize edilmiş veriler, bu katmanda saklanır. Genellikle iki ana model tercih edilir:

• Kimball Modeli (Dimensional Modeling): Star Schema, Snowflake Schema gibi yapılarla raporlamaya odaklanır. Boyut tabloları (Dimension) ve ölçüm tabloları (Fact) şeklinde veri organize edilir.
• Inmon Modeli (Corporate Information Factory): Normalleştirilmiş yapılarla önce kurumsal veri deposu (Enterprise Data Warehouse) oluşturulur, ardından Data Mart’lar aracılığıyla raporlama yapılır.

Her iki modelin de amacı aynıdır: veriyi anlamlı, hızlı ve tutarlı şekilde analiz edilebilir hale getirmek.

 

DWH Kullanım Senaryoları

Data Warehouse sistemleri, neredeyse her sektörde farklı problemleri çözmek için kullanılır. İşte bazı örnek senaryolar:

• Bir bankanın kredi başvurularında, müşterinin son 5 yıllık kredi skorunun değişimini analiz etmek.
• Bir perakende firmasının, ürün fiyat değişimlerini yıllık bazda raporlamak.
• Bir sigorta şirketinin hasar dosyalarını, poliçe süresi ve müşteri özelliklerine göre segmentleyerek risk analizleri yapmak.
• Bir e-ticaret firmasının, geçmiş kampanyalara ait satış performansını kıyaslayabilmesi.

Tüm bu senaryolarda verinin sadece "anlık" hali değil, geçmişi de analiz edilir. Bunu yapmanın tek yolu, DWH gibi tarihsel veri saklayan, performanslı sorgulamalara uygun bir yapıya sahip olmaktır.

DWH’nin Avantajları:

• Tarihsel Veri Saklama: Geçmişe dönük analizler yapmanızı sağlar.
• Veri Tutarlılığı: Tüm sistemlerden gelen verileri tek bir yerde temiz, doğrulanmış ve standartlaştırılmış halde saklar.
• Performans: Sorgular için optimize edilmiş yapı sunar, OLTP sistemlerde yaşanabilecek performans problemlerini ortadan kaldırır.
• Merkezi Yapı: Dağınık kaynaklardan gelen verileri bir araya toplar, yönetimi kolaylaştırır.

Data Lake  Neden Ortaya Çıktı, Ne Sorunları Çözdü?

Data Warehouse yapıları uzun yıllar boyunca veri analiz dünyasının temel taşını oluşturdu. Fakat zaman değişti, veri hacmi katlanarak büyüdü, veri kaynakları çeşitlendi ve şirketlerin sadece yapılandırılmış veriye değil, yapılandırılmamış veriye de ihtiyaçları artmaya başladı.

Bir DWH sistemi, relational yapıda ve genellikle tablolara uygun, düzenli (structured) veriler için tasarlanmıştı. Ancak modern iş dünyasında artık şunlar da verinin parçası haline geldi:

• Uygulama log dosyaları
• Sunucu hata logları
• Web sitesi tıklama geçmişleri
• Mobil uygulama kullanım kayıtları
• Sensör verileri (IoT)
• JSON, XML gibi yarı yapılandırılmış dosyalar
• Video, ses, görsel dosyalar

Bu verilerin ortak noktası, klasik veritabanı sistemlerine sığmıyor olmalarıdır. Hacimleri büyük, yapıları esnek, hatta çoğu zaman şemaları bile sabit değil.

Bir örnek düşünelim:
Bir e-ticaret firmasının ürün detay sayfasında, kullanıcıların gerçekleştirdiği her tıklamanın kaydını almak istiyorsunuz.

• Bir müşteri, ürün fotoğrafına tıklamış.
• Başka biri yorum sekmesini açmış.
• Bir diğeri fiyat bilgisini kontrol etmiş.

Her tıklama ayrı bir olay, her olay farklı bir JSON yapısında.

Bu veri, klasik anlamda bir tablonun satır ve sütun yapısına sığmaz. Üstelik bu log verileri saniyede binlerce adet üretilebilir ve bu veriyi hızlıca kaydedip ileride işlemek isteyebilirsiniz.

İşte bu durum, DWH sistemlerinin sınırlarına dayanıldığı anlamına geliyordu. Çünkü:

• DWH sistemleri bu kadar büyük hacimli, esnek yapılı veriyi depolamak için uygun değildir.
• Veriyi önce şemaya uydurmak gerekir, bu da veri yükleme sırasında kayıplara ve esneklik sorunlarına yol açar.
• DWH sistemlerinde disk alanı ve donanım maliyetleri çok daha yüksektir.

Data Lake’in Doğuşu

Tüm bu nedenlerle, veri dünyası yeni bir çözüm arayışına girdi:
Veriyi önce depolayalım, sonra işleriz.

Data Lake yaklaşımı bu prensibe dayanır. Yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış fark etmeksizin tüm veriler olduğu gibi, ham haliyle saklanır.

Data Lake, verinin adeta bir hammadde deposudur.

Bir fabrika gibi düşünün:

• Ürün üretilmeden önce hammadde neyse, Data Lake’te de veri o şekilde tutulur.
• Ne zaman hangi veriye, hangi iş için ihtiyaç duyulacağı bilinemez; bu yüzden veriyi önce kaybetmeden toplamak ve saklamak gerekir.

Data Lake’in Kullanım Senaryoları

Data Lake yapıları, özellikle aşağıdaki durumlar için tercih edilir:

• Yüksek hacimli, şeması değişken verilerin saklanması.
• Veri modelinin baştan net olmadığı durumlarda esnek depolama.
• Veri bilimi (Data Science) ve makine öğrenmesi projeleri için geniş veri havuzu.
• Web log analizi, IoT sensör verileri, clickstream gibi sürekli akan veri kaynaklarının depolanması.
• Farklı kaynaklardan gelen verilerin ileride birleştirilmek üzere arşivlenmesi.

Bir lojistik firmasını düşünün:
Her taşıma aracının GPS cihazından saniyede konum bilgisi geliyor. Bu veriyi relational bir veritabanında anlık olarak kaydetmeye çalışırsanız, sistem kısa sürede tıkanır. Bunun yerine, veriyi bir Data Lake’e ham haliyle saklarsınız. Daha sonra ihtiyaç olduğunda bu veriyi filtreleyip analiz edebilirsiniz.

Benzer şekilde, bir bankanın fraud (dolandırıcılık) tespiti yapmak için müşteri hareketlerini, kart işlemlerini, uygulama giriş loglarını ve web tıklamalarını eş zamanlı izlemesi gerekir. Tüm bu farklı veri türleri, Data Lake gibi esnek ve ölçeklenebilir bir ortamda depolanır.

Data Lake Mimarisi , Kullanım Şekli, Avantajları, Eksileri

Data Lake, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerin yüksek hacimli, esnek bir şekilde depolanmasına olanak tanır. Bu mimari, veriyi olduğu gibi, ham haliyle saklayarak gelecekteki analiz ve işleme ihtiyaçları için erişilebilir kılar. Data Lake’in temel amacı, veriyi baştan belirli bir şemaya uydurmadan önce depolamak, böylece daha sonra işlenebilmesini sağlamaktır.

Data Lake mimarisi genellikle şu temel bileşenlerden oluşur:

1. Veri Depolama Katmanı Data Lake’in en temel bileşeni, verilerin saklandığı depolama alanıdır. Bu katman, verinin ham biçimde saklanmasını sağlar ve genellikle büyük veri sistemleri (örneğin Hadoop HDFS, Amazon S3) üzerinde bulunur. Depolama alanı, düşük maliyetli ve ölçeklenebilir olmalıdır çünkü veri miktarı hızla artabilir. Bu katman, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin tümünü aynı ortamda depolamayı mümkün kılar.
2. Veri İşleme Katmanı Bu katman, verilerin analiz edilmeden önce işlenmesi ve dönüştürülmesi gereken aşamadır. Veri işleme, çeşitli veri işleme motorları kullanılarak yapılabilir; örneğin, Apache Spark veya Apache Flink gibi araçlar veri üzerinde karmaşık analizler ve dönüştürme işlemleri gerçekleştirebilir. Ayrıca, veri mühendisleri veya veri bilimcileri, veri ambarına veya başka bir analitik platforma yüklenmeden önce veriyi işlemek için ETL/ELT süreçlerini kullanabilir.
3. Veri Yönetimi ve Güvenlik Katmanı Data Lake’te veriyi depolamak kadar onu yönetmek de kritik bir unsurdur. Verinin tutarlılığı, güvenliği ve erişilebilirliği sağlanmalıdır. Bu katman, veri yönetimini sağlayan metadata yönetimi, veri kalitesi denetimleri ve veri güvenliği politikaları gibi bileşenleri içerir. Metadata, verinin içeriği, anlamı ve kaynağı hakkında bilgi sağlar ve bu bilgi, kullanıcıların veri üzerinde etkili analizler yapabilmesi için önemlidir.
4. Veri Analizi Katmanı Bu katman, Data Lake'te saklanan verilerin analiz edilmesini sağlar. Veri bilimcilerinin ve analistlerinin, veriyi sorgulamalarına ve raporlar oluşturmasına olanak tanır. Yüksek performanslı analizler yapmak için SQL, Python, R gibi diller ve araçlar kullanılabilir. Ayrıca, Data Lake’teki verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmak için makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri de eğitilebilir.

Data Lake’in Avantajları

1. Esneklik ve Çeşitlilik Data Lake, verinin her türünü depolayabilen esnek bir yapıya sahiptir. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler bir arada saklanabilir. Bu, kullanıcıların çeşitli veri kaynaklarından gelen verileri entegre etmelerini sağlar. Verinin türü, boyutu veya formatı konusunda herhangi bir sınırlama yoktur.
2. Düşük Maliyet Yapılandırılmamış veriler, Data Lake gibi sistemlerde daha düşük maliyetlerle saklanabilir. Verinin ham haliyle saklanması, gereksiz veri dönüştürme işlemlerinin önüne geçer ve donanım maliyetlerini minimize eder. Ayrıca, ölçeklenebilir yapısı sayesinde, veri miktarındaki artışa paralel olarak maliyetlerin artırılması engellenir.
3. Ölçeklenebilirlik Data Lake’in mimarisi, veri miktarındaki artışla uyumlu olarak ölçeklenebilir. Yatayda büyüme (horizontal scaling) imkanı sunarak veri depolama kapasitesinin hızla artırılmasına olanak tanır. Bu, büyük veri ortamlarında oldukça önemli bir avantajdır, çünkü verinin hızla büyüyen boyutlarını yönetmek için sürekli olarak ek kapasite sağlanabilir.
4. Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Uyumlu Data Lake, veri bilimcileri için büyük veri setlerine erişim imkanı tanır ve makine öğrenmesi (ML) projeleri için zengin bir veri kaynağı sağlar. Ham veri üzerinde yapılan analizler ve veri mühendisliği çalışmaları, doğru modelleme ve tahminler için temel oluşturur. Veri bilimcileri, çeşitli algoritmalar kullanarak bu veriler üzerinde derinlemesine analizler yapabilir.

Data Lake’in Eksileri

1. Veri Tutarsızlığı Data Lake’te verinin ham haliyle depolanması, bazen tutarsız verilere yol açabilir. ACID transaction garantisi olmadan veri yüklemesi yapılırsa, veri tutarsızlıkları oluşabilir. Bu durum, veri güvenliği ve doğruluğu açısından ciddi sorunlara yol açabilir. Ayrıca, veri karmaşası, kullanıcıların doğru veri setlerine ulaşmalarını zorlaştırabilir.
2. Data Swamp Riski Data Lake, veriyi esnek bir şekilde depolayabilme imkanı sunsa da, doğru yönetilmediğinde "data swamp" (veri bataklığı) riskiyle karşı karşıya kalabilir. Bu durumda, veri setlerinin tanımları, sınıflandırılmaları veya etiketlenmeleri yapılmazsa, zamanla bu veriler erişilemez hale gelebilir. Bu, ileride veri üzerinde anlamlı analizler yapmayı imkansız hale getirebilir.
3. Raporlama Zorluğu Data Lake’teki verilerin ham halde saklanıyor olması, raporlama ve analitik süreçleri zorlaştırabilir. Veriyi analiz edebilmek için önce verinin uygun hale getirilmesi gereklidir. Raporlama araçları genellikle bu tür ham verilerle doğrudan çalışamaz, dolayısıyla kullanıcıların veriyi işlemek için ekstra adımlar atması gerekebilir.

Sonuç olarak, Data Lake’in sunduğu esneklik ve düşük maliyet avantajları, onu büyük veri ve veri bilimi projeleri için cazip bir çözüm haline getirirken, veri tutarlılığı ve yönetim konusundaki zorluklar, dikkatli bir planlama ve yönetim gerektirir.

Delta Lake Ne Yapıyor?

Data Lake’ler, büyük veri işleme süreçlerinin temel yapı taşlarından biri haline gelmiştir. Ancak, bu yapıların bir dizi sınırlamaları bulunmaktadır. Özellikle veri kalitesi, tutarlılık ve yönetilebilirlik gibi konular, Data Lake'lerin verimli kullanılmasını zorlaştırmaktadır. İşte bu noktada Delta Lake devreye giriyor. Delta Lake, Data Lake üzerindeki en büyük gelişim olarak kabul edilir çünkü veri üzerinde tutarlılık ve doğruluk sağlayan ACID işlemleri sunar. Bu sayede, Delta Lake, Data Lake'lerin yaygın olarak karşılaştığı sorunları çözerek, veri mühendisliğinde ve veri bilimi projelerinde daha sağlam ve güvenilir bir çözüm sunar.

Delta Lake, Apache Spark ile entegre çalışarak, verilerin yüksek hızda işlenmesine olanak tanır ve büyük veri ortamlarında işlemleri daha verimli hale getirir. Ayrıca, time travel özelliği sayesinde, verinin geçmiş sürümlerine kolayca erişim imkanı sağlar ve veri kaybını önler. Delta Lake'in sunduğu ACID garantileri, veri üzerinde yapılan her türlü işlemi izleyebilir ve hata durumlarında veriye geri dönme imkanı verir.

Data Lake’lerde sıklıkla karşılaşılan sorunlardan biri de verilerin karmaşık bir biçimde saklanmasıdır. Bu, veri analistlerinin ve veri bilimcilerinin doğru veri setlerine ulaşmasını zorlaştırır. Delta Lake, bu sorunları çözmek için verileri daha yapılandırılmış bir formatta saklar ve sorgu performansını iyileştirir. Ayrıca, Delta Lake'in veri yönetimi özellikleri sayesinde, veriler kolayca temizlenebilir, sıkıştırılabilir ve optimize edilebilir.

Özetle, Delta Lake, Data Lake'lerin sunduğu esneklikten ödün vermeden, verilerin tutarlılığını ve yönetilebilirliğini sağlayarak, büyük veri sistemlerinde önemli bir iyileştirme ve gelişim sunar. Bu, özellikle veri mühendisliğinde büyük veri setlerinin yönetimi, güvenliği ve analizi konusunda büyük bir adım anlamına gelir.

Delta Lake Mimarisi, Kullanım Şekli, Avantajları, Eksileri

Delta Lake, özellikle büyük veri analizleri için kullanılan, Apache Spark tabanlı bir açık kaynaklı veri saklama katmanıdır. Verilerin zaman içinde doğru ve tutarlı bir şekilde saklanması ve işlenmesi için ACID işlemleri (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) sağlar. Delta Lake, Data Lake ve veri ambarları arasındaki boşluğu doldurarak, veriyi yönetilebilir ve analiz edilebilir hale getirir. Bu çözüm, veri mühendisliğinde ve veri bilimi projelerinde büyük veri setleriyle çalışırken önemli avantajlar sunar.

Delta Lake Mimari Bileşenleri

1. Delta Log Delta Lake’in en temel bileşeni, verinin nasıl değiştiğini ve güncellendiğini izleyen Delta Log’dur. Delta Log, her veri işlemi (güncelleme, silme, ekleme vb.) için bir kayıt tutar. Bu sayede, veri üzerinde yapılacak her türlü işlemin geri alınabilir ve izlenebilir olmasını sağlar. Delta Log, verinin konsistensini ve doğruluğunu güvence altına alır.
2. Veri Depolama Katmanı Delta Lake, veriyi genellikle bir Data Lake ortamında saklar. Bu ortamda, veriler Apache Parquet formatında saklanır ve bu, büyük veri setlerinin hızlı bir şekilde depolanmasını ve okunmasını sağlar. Delta Lake, verilerin daha sonra işlenmesi için veri mühendisliği ve veri bilimi süreçlerinde kullanılmak üzere yüksek performanslı bir veri yapısı sunar.
3. ACID İşlemleri Delta Lake, ACID garantileri sağlayarak verilerin tutarlılığını ve doğruluğunu korur. Bu, verinin paralel işleme süreçlerinde bile güvenilir olmasını sağlar. ACID garantileri, özellikle büyük veri işleme ve analiz süreçlerinde önemlidir çünkü verilerin tutarlı ve hatasız bir şekilde işlenmesi gerekir.
4. Time Travel Delta Lake’in sunduğu önemli özelliklerden biri de time travel özelliğidir. Bu özellik sayesinde, kullanıcılar geçmişteki veri sürümlerine erişebilir ve herhangi bir hatalı veri güncellemesi veya silme işleminden önceki veriye dönebilirler. Bu, veri kaybı veya hatalı veri güncellemelerinin önüne geçilmesini sağlar.
5. Veri Sıkıştırma ve Yönetim Delta Lake, veri yönetimi ve performans iyileştirmeleri için çeşitli teknikler kullanır. Bunlar arasında verilerin sıkıştırılması, eski verilerin arşivlenmesi ve küçük dosyaların büyük dosyalar haline getirilmesi yer alır. Bu teknikler, veri setlerinin daha verimli bir şekilde saklanmasını sağlar.

Delta Lake’in Avantajları

1. ACID Garantileri Delta Lake, verinin doğruluğunu ve tutarlılığını garanti eder. ACID işlemleri sayesinde veri kaybı veya çakışan işlemler gibi problemler ortadan kalkar. Bu, verinin her zaman tutarlı ve güvenilir olmasını sağlar, özellikle büyük veri işleme süreçlerinde önemlidir.
2. Time Travel Özelliği Delta Lake'in time travel özelliği, verinin geçmiş sürümlerine kolayca erişilmesini sağlar. Bu özellik, hatalı veri güncellemeleri veya silme işlemlerinden sonra veri kaybı yaşanmasının önüne geçer. Ayrıca, geçmiş veri sürümleri üzerinde test ve analiz yapma imkanı sunar.
3. Yüksek Performans ve Ölçeklenebilirlik Delta Lake, Apache Spark üzerinde çalışarak büyük veri işlemlerini hızlandırır. Bu sayede, veri mühendisleri ve veri bilimcileri büyük veri setleri üzerinde analizler yaparken yüksek performans alır. Ayrıca, Delta Lake’in mimarisi, yatayda ölçeklenebilir, yani veri miktarındaki artışa paralel olarak daha fazla işlem gücü eklenebilir.
4. Veri Entegrasyonu ve Esneklik Delta Lake, farklı veri kaynaklarından gelen verilerin entegre edilmesine olanak tanır. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin aynı ortamda depolanması, veri mühendisliğinde büyük esneklik sağlar. Delta Lake, veri işleme ve analiz süreçlerinde esnekliği arttırarak daha hızlı ve verimli çözümler sunar.
5. Veri Kalitesi Yönetimi Delta Lake, veri kalitesinin yönetilmesine yardımcı olur. Veriler, yanlış formatlarda veya hatalı olanlar temizlenip düzenlenmeden depolanmaz. Bu, veri mühendisliği süreçlerini iyileştirir ve verinin doğruluğunu arttırır.

Delta Lake’in Eksileri

1. Yüksek Maliyetli Kurulum Delta Lake, Apache Spark gibi büyük veri platformlarını gerektirdiği için, bu altyapıların kurulumu ve yönetimi maliyetli olabilir. Özellikle küçük ve orta ölçekli şirketler için bu maliyetler, veri analitiği süreçlerinin verimli ve uygun maliyetli bir şekilde gerçekleştirilmesini engelleyebilir.Gerçi cloud seçeneği ile bu o kadar da korktucu gelmiyor insana artık.
2. Veri Hacmi ve Yönetim Zorlukları Delta Lake, büyük veri setlerini yönetmek için güçlü bir araç olmasına rağmen, büyük veri hacimlerinin yönetilmesi hala zorluklar yaratabilir. Verinin doğru şekilde sıkıştırılması, düzenlenmesi ve etiketlenmesi gereklidir. Ayrıca, çok büyük veri setlerinde zamanla seyahat özelliği de verimli çalışmak için yüksek performanslı altyapı gerektirir.
3. Öğrenme Zorluğu Delta Lake, özellikle yeni başlayanlar için öğrenilmesi gereken yeni bir sistem olabilir. Diğer yapılara göre öğrenmesi ve uygulaması daha zor olduğunu söylemek lazım.

Sonuç olarak, Delta Lake, veriyi güvenli bir şekilde depolayarak analitik ve makine öğrenmesi uygulamaları için güçlü bir altyapı sunar. Ancak, yüksek maliyetler, veri yönetimi zorlukları ve öğrenme zorluğu gibi eksileri de göz önünde bulundurulmalıdır.

Data Warehouse vs Data Lake vs Delta Lake Karşılaştırma

Hepsini karşılaştıracak olursak:

• Data Warehouse:
  Yapılandırılmış veriler için optimize edilmiştir. Yüksek veri kalitesi, güçlü tutarlılık (ACID) ve hızlı raporlama sunar. Genelde iş zekası ve karar destek sistemleri için tercih edilir.
• Data Lake:
  Her tür veriyi (yapısal, yarı-yapısal, yapılandırılmamış) ham formatta saklar. Esnektir ve ölçeklenebilir. Ancak veri kalitesi kontrolü yoktur; zamanla “Data Swamp” riskine yol açabilir.
• Delta Lake:
  Data Lake üzerine ACID garantileri, versiyonlama (time travel) ve güvenilir güncelleme imkanı ekler. Esneklik ve veri ambarı disiplinini bir araya getirir.

Özet:
Data Warehouse, doğruluk ve raporlama için;
Data Lake, esneklik ve ham veri saklama için;
Delta Lake, bu iki çözümü bir araya getirmek için tercih edilir.

Birçok veri platformu artık bu yapıların bir arada çalıştığı çok katmanlı bir mimari kullanmaktadır. Özellikle Microsoft Fabric ve Databricks gibi servisler, bu üç yapıyı senkron çalıştırarak veri ihtiyaçlarının tamamını karşılamayı hedefliyorlar.