Veri Modelleme: Veriyi Anlamlandırmak ve Stratejik Kararlar Almak İçin Güçlü Bir Araç

Fiziksel veri modelleri, veri yönetiminde önemli bir yer tutmaktadır. Veri modellemeye gelince ise çoğu kişi modellemeyi bir tablo, sütunlar ve bazı fiziksel bileşenlerin eklenmesi gibi bir veri tabanı geliştirmesi olarak görür. Bu kısmen doğru; ancak, veri modelleme bundan daha fazlasını sağlamalıdır. Veri modelleme bir planlama ve tasarım olarak düşünülebilir; bu yüzden dikkatli ele alınmalı ve atlanmamalıdır!

Veri yönetimine verilen önem ve bakış açısı nedeniyle veri profesyonellerinin modellemeye bakış açısı da son yıllarda olumlu yönde değişti. Modelleme faaliyeti, veri yönetimi aşamalarında önemli bir faaliyet olarak vurgulanmaya ve yazılım geliştirme yaşam döngüsünün bir parçası olarak değerlendirilmeye başlandı.

Peki, Nedir Bu Veri Modelleme?

Veri modelleme, veri analizi ve veri bilimi süreçlerinin önemli bir parçasıdır. Bu süreç, verilerin anlaşılabilir, kullanılabilir ve tahmin yapılabilir hale getirilmesini içeren bir süreçtir.

Veri modelleme, veri gereksinimleri açısından hem planlamayı hem de tasarlamayı bir süreç olarak kapsar. Ayrıca iş birimlerinin, nihai çıktıyla karşılaştırarak düşüncelerini doğrulamasını sağlar. Veri modelinin olgunlaşması tüm paydaşlara (Teknoloji ekipleri, veri mimarı, çözüm mimarları ve geliştirici/modelleyici) bağlıyken, modeli zenginleştirmek ise veri yönetişim ofisi ve diğer teknoloji ekiplerinin sorumluluğundadır.

Veri modeli olgunluğu, veri modelleme süreçlerinin ne kadar geliştirildiğini ve belirlenen kriterlere ne seviyede uyulduğunu değerlendirmemize yardımcı olur. Bir modelin olgunluğu hem doğru tasarlanmasına hem de ortak veri modelleme tekniklerinin yerine getirilmesine bağlıdır. Bir modelin uygulamaya konulmasından önce tüm paydaşların modeli gözden geçirmesi ve üzerinde mutabık kalması gerekir.

Bir modelin olgunluğu anlaşmakla başlar. Eğer bir model üzerinde mutabakata varılmış bir tasarım yoksa veya taraflar arasında farklı anlayış varsa, modelin olgunluğu daha başlangıçta çöker. Bir modelin üzerinde uzlaşılmış bir anlayışa sahip olması, nitelikli olgun bir model sayılması için yeterli olmayabilir. Çünkü bazı modelleme teknikleri ve uygulamaları aynı zamanda model olgunluğunu da hedeflemektedir. Modelleme için kullandığımız bazı performans kriterlerine aşağıda biraz değinmek ve her biri için kısaca açıklama yapmak istiyorum:

Standartların Adlandırılması: Varlıklar ve nitelikler bir modelin en önemli unsurlarıdır; bu nedenle tanımları açık ve tutarlı olmalıdır. İsimler ve kodlar iki farklı tarafa hizmet eder. İş analistleri, iş birimleri ve veri analistleri, varlığın veya özelliğin ne için kullanıldığını anlamak için adları kullanır. Bu nedenle doğru ismi seçmek veya isimlendirme sırasında mümkün olduğunca açık olmak önemlidir.

İlişkiler: Varlıklar kendi başlarına var olamaz ve yaşayamazlar. Diğer varlıklarla ilişkileri olması gerekir; veri tabanınızda yalnızca bir tablo üretmediğiniz sürece! İlişkiler aynı zamanda başkalarının da bir modeli kolayca algılamasına destek olur. Öte yandan, bir varlığın kaç örneğinin diğerinin tek bir örneğiyle ilişkili olduğunu ölçerek, varlıklar arasındaki ilişkilerin anlamlı hale getirilmesi sağlanır.

Kodlar: Kodların kullanımı oldukça basittir. Ancak, modelleme boyunca aynı kısaltmaların veya standartların kullanılmasına uyulmalıdır. Aksi takdirde geliştiricilerin, doğru kodu kullanıp kullanmadıklarını kontrol etmeye devam etmeleri gerekir. Organizasyon genelinde benzer standartların kullanılması kod kalitesini ve okunabilirliğini de arttırır.

İş Kuralları: En son olarak iş kurallarından bahsetmeyi tercih etmemin nedeni, bunun daha önce üzerinde durduğumuz konuların çoğuyla ilgili olmasıdır. Modelleme sırasında yapılan klasik hatalardan biri de geliştirmede iş kurallarının göz ardı edilmesidir. İş kurallarının geliştirilmemesi, kullanıcıların üretimin ilerleyen aşamalarında yanlış kararlar almasına veya veri kalitesine daha fazla zaman ayırmasına neden olabilir. Modellemede iş kurallarını tanımlayarak size yardımcı olabilecek bazı faydalar şunlardır:

• Güçlü varlık tanımları, bir modelcinin varlığın önemi ve ilişkiyi tanımlamasına yardımcı olabilir.
• Sütunun varsayılan değer listesi iş kuralı olarak kullanılabilir.
• İsim ve kodların seçimi, iş kuralı olarak sayılan iş sözlüğüne bağlı olabilir.
• Bazı hesaplama mantıkları veri modelinde saklanabilir, böylece geliştiriciler bunları geliştirme sırasında kullanabilir.
• Temel olarak kanunlarla veya müşteri talepleri ile tanımlanan her şey veri modellerinde kural olarak belirlenebilir. Eğer iş kurallarının bulunduğu bir depolama alanınız varsa, diğer kullanıcılar daha önce oluşturulmuş olan ve önceden tanımlanmış kuralları görüntüleyerek bundan yararlanılabilir.

Akbank Olarak Bizler Veri Modellerimizi Nasıl Yönetiyoruz?

Yazıma başlarken bahsettiğim üzere; verilerin etkili bir şekilde saklanması, yönetilmesi ve sorgulanması, bir projenin başarısını büyük ölçüde etkiler.

Bizler, Veri Mimarisi Ekibi olarak bankamızda bulunan teknoloji ekiplerine “Power Designer” ürününü kullanmaları adına eğitimler veriyor ve bu konuda kurum farkındalığını arttırıyoruz. Verdiğimiz eğitimlerin yanı sıra modelleme yapan ekiplerin karşılaştıkları sorunlarda onlara destek sağlayarak güçlü veri modellerinin oluşturulmasında başrol oynuyoruz.

Akbank olarak veri model yönetim aracı olarak Power Designer kullanıyoruz. Yazımın devam eden bu kısmında, Power Designer’ın temel özelliklerini veri modelleme sürecinde Akbank Veri Mimarisi Ekibi olarak nasıl kullandığımızı ele alacağız.

1. Modelleme ve Tasarım

İlk olarak modelleme ihtiyacı bulunan teknoloji ekipleri ile iletişime geçerek, kendilerine Akbank Veri Mimarisi Ekibi’nin hazırladığı (Modellemede ön hazırlık olması açısından) modellenecek veri tabanına ait bilgileri istediğimiz formumuzu ileterek ilk etkileşimimizi sağlıyoruz.

Onların bizlere doldurup geri ilettiği formu beyan olarak kabul edip, Power Designer üzerinde model çalışmalarımızı başlatıyoruz.

2. Kavramsal İlişkilerin Tutulması

Büyük ve karmaşık projelerde, veriler arasındaki ilişkileri anlamak ve yönetmek önemlidir. Power Designer üzerinde kavramsal ilişkileri tanımlayarak, gereksinimleri daha iyi anlamamıza ve tasarımımızı bu doğrultuda yönetmemize olanak sağlıyoruz.

3. Özellikler ve Avantajlar

Power Designer’ın dikkate değer özellikleri arasında şunlar yer alır:

• Çeşitli veri tabanı yönetim sistemlerini destekleme (Oracle, SQL Server, IBM DB2 vb.).

• Kullanıcı dostu görsel arayüz sayesinde kolay kullanım.

• Veri tabanı nesnelerinin görsel olarak modellenmesi ve düzenlenmesi.

• Tersine mühendislik yetenekleri ile mevcut veri tabanlarının modellenmesi.

• İleri düzeyde raporlama ve dokümantasyon seçenekleri.

4. Power Designer’ın Kullanımı

· Proje Oluşturma: İlgili BT ekipleri ile yeni bir model tasarımı başlatmak için proje oluşturuyor.

· Tablo Oluşturma: Veri tabanı nesnelerini oluşturarak tasarımı şekillendiriyor.

· İlişki Tanımlama: Tablolar arasındaki ilişkileri tanımlayarak veri tabanı yapısını oluşturuyor.

· Fiziksel Modelleme: Veri tabanı nesnelerini fiziksel düzeyde düzenliyor ve optimize ediyor.

· DDL Üretimi/Çalıştırılması: Fiziksel olarak oluşturulacak tablo/kolon ve ilgili nesnelerin yaratılması için DDL üretebiliyor, kendi koyduğumuz kontrollerden geçtikten sonra yetkili olunan ortamlarda üretilen DDL script’ini çalıştırabiliyor, yetkisi olmadığı ortamlarda hizmet kaydı talebi açabiliyor.

5. Raporlama ve Takip

Power Designer üzerinde hazırladığımız modelleri kendi ürettiğimiz dashboard’lar aracılığıyla teknoloji ekipleri ile paylaşıyor, Power designer üzerinde “Veri modelcilerin” uyması gereken kural setlerini belirterek modellerin olgunluklarını ölçüyor ve düşük skorlara sahip ekiplere geri bildirim yaparak model olgunluklarını en üst düzeye getirmeleri konusunda destekçi oluyoruz.

6. Sürekli Geliştirme

Veri mimarisi çalışmalarımızı sürekli takip ediyor ve modern dünyada daha iyi veri modelleri üretebilmek adına var gücümüzle araştırmalara ve çalışmalarımıza devam ediyoruz. Power Designer ürününün tüm sınırlarını zorlayarak beklenenden her zaman daha fazlasını vermeye gayret ediyoruz.

Bir sonraki yazımızda görüşmek üzere…