Data Lakehouse Nedir?
Yayın: · Son güncelleme:
Data Lakehouse Nedir? Kısaca
Data lakehouse, veri gölünün düşük maliyetli ve esnek depolamasını, veri ambarının şema yönetimi, işlem güvenilirliği ve hızlı sorgulama özellikleriyle tek bir platformda birleştiren veri mimarisidir.
Data lakehouse, adından da anlaşılacağı gibi veri gölü (data lake) ile veri ambarının (data warehouse) birleşiminden doğan bir veri mimarisidir. Amaç, iki ayrı sistem kurup veriyi sürekli aralarında taşımak yerine tek bir platformda hem analiz hem de makine öğrenmesi yapabilmektir.
Data lakehouse nedir?
Klasik yaklaşımda ham veri veri gölünde tutulur, raporlama için temizlenen kısmı veri ambarına kopyalanır. Bu, aynı verinin iki yerde durmasına, ek maliyete ve senkronizasyon sorunlarına yol açar. Lakehouse ise veriyi ucuz nesne depolamada açık dosya biçimlerinde tutar ve üzerine ambara benzer bir yönetim katmanı ekler.
Temel özellikleri
- İşlem güvenilirliği: Aynı anda yazma ve okuma yapılırken verinin tutarlı kalmasını sağlayan mekanizmalar.
- Şema yönetimi: Tablolara yapı tanımlanabilir, hatalı veri girişi engellenebilir.
- Sürüm geçmişi: Verinin geçmişteki bir anına geri dönmek mümkündür.
- Çoklu kullanım: SQL raporlaması, veri bilimi ve model eğitimi aynı veri üzerinde yapılabilir.
Avantajları ve sınırları
| Avantaj | Sınır |
|---|---|
| Tek kopya veri, daha az taşıma | Kurulum ve yönetim uzmanlık ister |
| Her tür veriyi destekler | Çok yüksek eşzamanlı rapor yükünde ayar gerektirebilir |
| Açık biçimler sayesinde araç bağımsızlığı | Kurum içi veri yönetişimi yine şarttır |
Kimler için uygun?
Hem iş zekâsı raporları hem de yapay zekâ modelleri için aynı veriye ihtiyaç duyan, veri hacmi büyük ve çeşitli olan kurumlar lakehouse mimarisini tercih eder. Küçük ve yalnız tablosal veriyle çalışan ekipler için basit bir veri ambarı yeterli olabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Data lakehouse Türkçede nasıl adlandırılır?
Yerleşik bir Türkçe karşılığı yoktur; çoğu zaman İngilizce adıyla kullanılır. Bazen "göl-ambar" ya da "veri göl evi" gibi çeviriler görülse de sektörde lakehouse terimi yaygındır.
Lakehouse mimarisi veri gölünün veri bataklığına dönüşmesini önler mi?
Şema yönetimi ve işlem güvenilirliği gibi özellikler bu riski azaltır. Ancak meta veri, sahiplik ve kalite kurallarını belirleyen veri yönetişimi süreçleri olmadan tek başına yeterli değildir.