Öğrenme işlemi için Azure teknolojileri

8 dakika

Bu ünitede, yenilik yaşam döngüsünde ölçü adımının sonuçlarını uygulamayı öğreneceksiniz. Ayrıca veri demokratikleştirmenin önemi hakkında da bilgi ediniyorsunuz.

Verileri herkesin kullanımına sunma

Önceki ünitelerde öğrendiğiniz gibi, birden çok kaynak kullanarak müşterilerinizden veri toplayabilirsiniz. Bu kaynaklar arasında mikro anketler, Azure Uygulaması Analizler tarafından türetilen kullanım verileri ve müşterilerin etkinleştirmek veya devre dışı bırakmak için kendi kendilerine karar verebileceği özellik bayrakları bulunur. Ne kadar çok veriniz varsa, kararlarınız o kadar iyi olur, ancak sürekli artan bu veri akışını işlemek için bir yola ihtiyacınız vardır.

2014 yılında Satya Nadella, bir kuruluştaki veri kültürünün öneminden bahsetti . Hisler veya öznel görüşler temelinde değil, verileri kullanarak bunları doğrulamak için kararlar alınması gerektiğini söyledi. Ayrıca verilerin ihtiyacı olan herkes tarafından kullanılabilir olması ve veri odaklı kararları kolaylaştırmak için kolayca eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülmesi gerektiğini belirtti.

Bir kuruluş, yalnızca bu kararlar sağlam ve erişilebilir bir veri platformuna dayalıysa kapsamlı veri kararları alabilir. Bu çalışma dört alan içerir:

Veri toplama: Veri temelli karar vermenin ilk adımı her zaman veri sahibi olmaktır. Veri toplama birden çok form alabilir: mevcut veri depolarından geçiş, Azure Uygulaması lication Analizler gibi kaynaklardan veri oluşturma veya diğer kaynaklardan veri alımı.
Verileri paylaşma: Toplanan verilerin yalnızca veri uzmanları tarafından değil, ihtiyacı olan herkesin kullanımına sunulması gerekir. Bir kuruluştaki tüm kişilerin kararlarını vermek için verileri kullanabilmesi gerekir.
Verileri merkezileştirme: Merkezi veri platformları, veri paylaşımını ve idareyi basitleştirmeye yardımcı olabilir.
Verileri yönetme: Veri paylaşımı, tüm verilerin herkesin kullanımına sunulması gerektiği anlamına gelmez. Paylaşmadan önce hassas verilerin güvenliğinin sağlandığından, izlendiğinden ve yönetildiğinden emin olun.

Azure veri platformu

Azure platformu, veri odaklı karar alma ve veri demokratikleştirme için temel olan veri yaşam döngüsünün tamamını kapsar. Azure veri platformu, basit, isteğe bağlı veritabanlarından çok büyük veri ambarlarına veya esnek NoSQL sistemlerine kadar dört veri etkinliği alanını kapsamanızı sağlar.

Veri toplama

Azure veri ekosistemi verileri geçirmek, almak, depolamak ve analiz etmek için hizmetler ve araçlar içerir. Aşağıdaki listede, veri temelli karar almayı kolaylaştırmak amacıyla verileri işlemek ve daha sonra paylaşmak üzere kullanılabilir hale getirmek için kullanabileceğiniz mekanizmalardan yalnızca birkaçı gösterilmektedir:

Veri analizi: Azure Synapse Analytics , veri ambarları ve büyük veri sistemleri arasında içgörü elde etme süresini hızlandıran bir kurumsal analiz hizmetidir. Azure Synapse Analytics aşağıdakilerin en iyilerini bir araya getirir:
- Kurumsal veri ambarında kullanılan SQL teknolojileri.
- Büyük veriler için kullanılan Spark teknolojileri.
- Veri tümleştirme ve ETL (ayıklama, dönüştürme, yükleme) ve ELT (ayıklama, yükleme, dönüştürme) için işlem hatları.
- Power BI, Azure Cosmos DB ve Azure Machine Learning gibi diğer Microsoft hizmetleri derin tümleştirme.
Veri geçişi: Veriler zaten mevcut kaynaklarda depolanmış olabilir, ancak eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülebilmesi için önce modern bir platforma geçirilmesi gerekir. Azure Veritabanı Geçiş Hizmeti SQL Server, PostgreSQL, Oracle ve MongoDB gibi sistemlerden veri geçişlerine yardımcı olan araçlar içerir.
Veri işleme: Azure, Azure Stream Analytics ile veri akışlarını analiz etmeye ve dönüştürmeye ve Azure Data Factory ile ETL işlemlerini büyük ölçekte çalıştırmaya yönelik hizmetler içerir.

Microsoft Power BI , farklı kaynaklardan gelen verileri tümleşik, etkileşimli görselleştirmelerde bir araya getiren bir araç kümesidir. Kullanıcılar yalnızca sezgisel denetimleri çalıştırarak verilere göz atabilir. İçgörülerin gücü yalnızca veri uzmanları için değil kuruluştaki herkes tarafından kullanılabilir.

Alan sahipleri, uygulamanın belirli yönleriyle ilgili bilgileri içeren raporlar ve panolar oluşturabilir. Hipotezi doğrulamak için yeni işlevler kullanıma sunulduktan sonra veriler, gerçek müşteri kullanımına göre hipotezi doğrulamak veya reddetmek için hazır hale gelir.

Microsoft Power BI, birden çok perspektiften veri paylaşımına yardımcı olabilir. Burada bazı örnekler verilmiştir:

İş arkadaşlarınızla ve iş ortaklarınızla veri paylaşma: Power BI panoları veri kullanımını basitleştirir. Görselleştirmeler, veri uzmanı olmayan kişilerin temel yapısı hakkında bilgi sahibi olmak zorunda kalmadan verilerde detaya gitmelerini sağlar.
Hızla veri içgörüleri oluşturma: Power BI, Hızlı İçgörüler işlevselliğiyle veri kümelerinin görselleştirmelerini otomatik olarak oluşturabilir. Panoları hızlı bir şekilde oluşturabilir ve ilk başta belirgin olmayan veri bağıntılarını bulabilirsiniz.
Raporları web sitesine veya portala ekleme: Power BI ile yerel Power BI portalındaki görselleştirmelere erişmekle kalmaz, raporları ve panoları diğer web uygulamalarına da ekleyebilirsiniz. Bu şekilde, kullanıcıların karar alma sürecinde ihtiyaç duydukları verileri bulmak için tanıdık kurumsal web sitelerinden ayrılmaları gerekmez.

Veri merkezileştirme

Veri merkezileştirmenin temel sorunu farklı düzeylerde ölçeklendirmektir. Fazla basitleştirme riskiyle, bunu büyük verilerin 3 V'sine düşürebiliriz:

Birim: Azure Data Lake Storage 2. Nesil, veri depolama için uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir Azure platformudur. Azure Depolama tarafından sağlanan büyük ölçeklenebilirliğe bağlı olarak Azure Data Lake Depolama, yüzlerce gigabit aktarım hızı sağlarken birden çok petabaytlık bilgiye hizmet vermek üzere tasarlanmıştır.
Çeşitlilik: Bu terim genellikle verilerin her zaman yapılandırılmadığını ifade eder. Yarı yapılandırılmış ve hatta yapılandırılmamış verileriniz de olabilir. Azure Synapse , kurumsal veri ambarında kullanılan en iyi SQL teknolojilerini genellikle büyük verilerde kullanılan Spark ile bir araya getirdiğinden bu alanda parlar.
Hız: Eski veri mimarilerinde genellikle karşılaşılan bir sorun, depolama kapasitesi, analiz hızı ve alım oranları arasındaki bağımlılıktır. Azure veri çözümlerinde bir kuruluş, platformun farklı boyutlarını birbirinden bağımsız olarak ölçeklendirebilir. Veriler, kurumsal iş zekası mimarisinde gösterildiği gibi gerekli Azure veri hizmetlerini kullanan veri işlem hatları aracılığıyla alınıp işlenebilir ve paylaşılabilir.

Veri idaresi

Günümüzde veriler hem kritik bir varlığı hem de önemli bir sorumluluğu temsil eder. Depolanan veriler genellikle uygunsuz bir şekilde sızdırıldığında veya paylaşıldığında finansal veya kişisel zarara neden olabilecek gizli bilgileri içerir. Verileri örtük olarak depolamak ve işlemek, kuruluşun bu sorumluluğu kabul ettiğini gösterir. Yasal düzenlemeler, kişisel veya gizli verileri yanlış işleyen kuruluşlara ceza verilmesine neden olabilir.

Sonuç olarak, veri yönetimi, veri demokratikleştirme hedefi olan tüm kuruluşlar için kritik öneme sahiptir. Veri idaresi için ilk adım, belirli şekillerde ele alınması gereken verileri sınıflandırmaktır. Örneğin Microsoft, veri sınıflandırması için bu veri kategorilerini dahili olarak kullanır:

İş dışı: Kişisel hayatınızdaki veriler Microsoft'a ait değildir.
Genel: Serbestçe kullanılabilen ve genel kullanım için onaylanan iş verileri.
Genel: Genel hedef kitleye yönelik olmayan iş verileri.
Gizli: Fazla paylaşım durumunda Microsoft'a zarar verebilen iş verileri.
Çok gizli: Fazla paylaşım yapılırsa Microsoft'a büyük zararlar verecek iş verileri.

Veri sınıflandırmasından sonraki adım, her veri kategorisinin yetkisiz erişime karşı korunmasını sağlamaktır. Gizliliği zorunlu kılan bu teknolojiler Azure desteği:

Bekleyen verilerin şifrelenmesi: Microsoft veri merkezlerinde depolandığında tüm Azure verileri şifrelenir. Bazı Azure hizmetleri, Azure Synapse ve Azure SQL Veritabanı saydam veri şifrelemesi gibi belirli şifreleme özellikleri sunar.
Verilerin uçuşta şifrelenmesi: Tüm Azure veri hizmetleri verileri ağ üzerinden göndermeden önce TLS/SSL ile şifreler. Azure Depolama gibi bazı hizmetler isteğe bağlı olarak şifrelenmemiş trafiğe izin verebilir. Kuruluşlar, her tür hassas veri için şifrelenmemiş iletişimi devre dışı bırakmalıdır.
Veri erişim denetimi: Azure, hem Azure platformuna hem de verilere erişim için gelişmiş kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmaları sunar. Azure rol tabanlı erişim denetimi, Koşullu Erişim ve Privileged Identity Management , yalnızca yetkili kişilerin hassas bilgilere erişmesini sağlamaya yardımcı olabilecek üç temel hizmet örneğidir.
Veri denetimi: Birçok mevzuat uyumluluğu standardı, belirli işlemleri kimin yaptığını ve belirli verilere eriştiklerini belgeleyerek veri koruma mekanizmalarının kanıtını gerektirir. Azure SQL Veritabanı ve Azure Synapse Analytics için denetim bölümünde açıklandığı gibi Azure'da veri denetimi, denetimin üç yönünü de dikkate alınmaktadır:
- Denetlenecek veri eylemleri kategorilerini tanımlayabileceğiniz seçili olayların denetim kaydını tutun .
- Hızlı bir şekilde başlamak için isteğe bağlı olarak önceden yapılandırılmış raporlar ve panolarla veritabanı etkinliğiyle ilgili rapor.
- Şüpheli olayları, olağan dışı etkinlikleri ve eğilimleri ortaya çıkarmak için raporları analiz etme

Büyüme zihniyet

Öğrenme aşaması bazen kötü haberler sunar. Doğru olduğunu düşündüğünüz hipotezler yanlış olabilir. Alternatif fikirlere açık olmak, yenilik sürecinin sorunsuz bir şekilde akması için kilit önem taşır. Belki de tüm hipotez yanlıştı veya belki de sorun prototipin geliştirilmesinin tek yoluydu.

Her durumda sonuçlar her zaman verilerle desteklenmelidir. Ekip, bir sonraki hipotezi( büyük olasılıkla ilk hipotezin bir çeşit düzeltmesi veya yinelemesi) formüle etmeye devam etmelidir.

Mevcut veriler hipotezin doğru mu yanlış mı olduğu konusunda kesin bir sonuca varmanıza izin vermeyebilir. Bu durumda karar sürecine yardımcı olan veri kümesi geliştirilmelidir. Uygulamaya yeni telemetri noktaları tanıtın veya müşteri deneyimi hakkında bilgi almanın yeni yollarını keşfedin.

Büyüme zihniyete sahip olmak bu aşamada temeldir. Öğrenme fırsatları olarak yanlış veya kısmen yanlış olduğu kanıtlanmış hipotezleri düşünün. Kuruluşlar, beklenen iş sonuçlarını oluşturmayan yeniliklerle zaman kaybetmemelidir.

Sonraki nereye bakılır?

Veri demokratikleştirme hakkındaki Bulut Benimseme Çerçevesi belgelerinde bu ünitedeki kavramların birçoğuna daha fazla değineceğiz.

Devam et