Üst Veri (Metadata)

Üst veri (metadata), veri ambarında saklanan verileri tarif eden , bu amaçla verilerin tiplerini, alabilecekleri değer aralıklarını, nasıl dönüştürüldüklerini (dönüşümde kullanılan formüller, algoritmalar) gösteren, veri ambarında yönetim ve destek için kullanılan verilerdir (Reinschmidt ve Francoise, 2000; 13). Daha bilindik bir tanımla “veri hakkında veri”dir.

Üst veri, bir kütüphanedeki kitap kataloğu gibi iş görür. Kataloglar, kitaplarla ilgili yazar, içerik ve kitabın bulunduğu yer gibi bilgileri içerirler. Bu bilgiler sayesinde kitabın arandığında bulunması kolaylaşır. Belirli bir konu hakkında araştırma yapan bir kişi de, yine kataloğa bakarak hangi kitapları araması gerektiğini bilir. Tıpkı, teknik ve teknik olmayan kullanıcıların üst veri sayesinde yol haritası çizmesi gibi.

60

Şekil 11 : Üst Verinin Yeri

(Kaynak : Reinschmidt ve Francoise, 2000; 28)

Yukarıdaki şekilde görüldüğü gibi üst veri, veriyle ilgili bütün işlemlerin merkezinde bulunur.

Üst veri kullanımı, veri ambarında tutulan verilerin ne anlama geldiklerini belirleyip standardize etmek, bu sayede farklı yorumların oluşmasını engellemek ve karar vericilerin verileri daha verimli kullanmasına yardımcı olmak açısından önemlidir. Bununla birlikte, hangi bilginin ne amaçla kullanılacağı ve nerede bulunacağına dair de kullanıcılara ışık tutar. Örneğin ; net kazanç adıyla tutulan bir verinin tam olarak ne ifade ettiği üst veri ile anlaşılır. Net kazanç, satıştan elde edilen toplam kazançtan toplam maliyetlerin çıkarılması ile belirlenen basit bir değer midir yoksa daha karmaşık formüllerle mi hesaplanır , üst veri ile anlaşılır. Net kazancın, hangi para biriminde

61 tutulacağı, alabileceği en yüksek ve en düşük değerler için de yine üst veriye bakmak gerekir.

Üst verinin başlıca özellikleri şunlardır :

- Bütün üst verinin tutulduğu bir veri deposu vardır ve bu depo ETL araçları, veri madenciliği araçları ve analiz araçları gibi farklı kaynaklardan üst veri toplamaktadır.

- Üst veri, kaynaktan gelen veriler üzerinde yapılan dönüştürme ve temizleme işlemleri ile ilgili kayıtları tutar ve veri ambarına yapılan yükleme işlemlerini denetler.

- Üst veri, iş zekası sisteminin güvenlik gereksinimleri, veri kalitesi ve büyüme ölçütleri gibi bilgilerini saklar.

- Üst veri, bütün iş zekası uygulamalarından gelen kaynak verileri için bir stoktur.

- Üst veri, tek bir noktada tutulabileceği gibi, iş zekası sistemi içinde dağılmış halde de durabilir. Her iki durumda da, her bir veri için tek bir üst verinin olması şarttır (Moss ve Atre, 2003; 172).

Teknik ve teknik olmayan kullanıcılar için üst verinin önemi farklıdır. Teknik kullanıcılar için üst veri, uygulamalar ve veri tabanları hakkında bilgi sağlar. Verinin nereden alındığını, veri üzerinde yapılan dönüştürme işlemlerini, güvenlik bilgilerini, versiyonlamaları ve modellemeleri gösterir. Teknik olmayan kullanıcılar içinse, veriye ulaşmak için yol haritası çizer. Sistemde bulunan tablo isimlerini, tablolardaki alan isimlerini, dönüştürme için kullanılan tanımları tutar.

Üst verinin hazırlanması, düzenlenmesi ve yönetilmesi oldukça zor bir iştir. Ancak en önemlisi üst veriyi her zaman güncel tutabilmek ve sistemde meydana gelen değişiklikleri zamanında üst veriye yansıtabilmektir. Geçersiz ya da eski üst veri, yanlış anlaşılmalara ve yanlış analizlere neden olabilmektedir.

62 2.3.3.1.5. Veri Ambarında Tablolar

Veri ambarları iş problemlerinin çözümü için tasarlanırlar. Bir problemin çözülebilmesi için ilk yapılması gereken o problemi tanımlamaktır. Bunun için de öncelikle problemle ilgili hangi verilerin ve bu verilere ait hangi özelliklerin inceleneceğinin belirlenmesi gerekir. Probleme ait veriler “gerçek” kavramına, verilere ait özelliklerse “boyut” kavramına karşılık gelir. Aylık hata oranları konuşulurken, hata oranı gerçeği, aylık olması da zaman anlamında boyutu ifade eder ( Utley, 2008; 33-34).

İş zekası sistemlerinde gerçekler ve boyutlar tablolar halinde veri ambarında saklanır. Gerçek tabloları daha çok işlemlere ait verileri tuttuğundan milyonlarca satırdan oluşabilir. Satış verileri, stok hareketleri, çalışanların devir hızı gibi veriler gerçek tablolarına kaydedilir. Boyut tabloları ise, gerçek tablolarında tutulan işlemlere ait nesnelere (zaman, ürün, müşteri vs.) odaklanır. Farklı gerçek tablolarındaki kayıtlar arasında ortak boyutlar bulunabileceğinden, boyut tabloları gerçek tabloları arasında paylaşılabilir. Gerçek ve boyut tabloları arasındaki bu ilişki Şekil 12’de görülmektedir :

Şekil 12 : Gerçekler ve Boyutlar

(Kaynak : Reinschmidt ve Francoise, 2000; 27)

Veri ambarındaki tabloların tasarımında genellikle yıldız şema kullanılır. Buna göre, gerçek tabloları tasarımda ortada bulunur ve boyut tabloları onlara bağlanır. Boyut tablolarını normalize etmek (küçültmek) için boyutlar alt boyutlara ayrılabilir. Bu

63 durumda tasarım yıldız şemanın dışına çıkar ve kar tanesi dizaynı dediğimiz bir yapı oluşur.

Veri ambarı tasarımında en yaygın model olan yıldız şema aşağıdaki gibi gösterilebilir. Şekilde ortada bir gerçek tablosu, yanlarda ise ilgili boyut tabloları (Zaman, Ürün, Mağaza, Müşteri) görülmektedir.

Şekil 13 : Yıldız Şema

(Kaynak : Moss ve Atre, 2003; 197)

Yıldız şemaya göre normalize edilmiş tasarımları ifade eden kar tanesi dizaynı Şekil 14’deki gibi gösterilebilir. Şekilde “Mağaza” bilgilerini tutan boyut tablosu, “Bölge” ve “Alan” bilgileri ayrı tablolara alınarak küçültülmüştür.

64

Şekil 14 : Kar Tanesi Dizaynı (Kaynak : Moss ve Atre, 2003; 200)

Kar tanesi dizaynı boyut tablolarındaki sütun sayısını azaltıp esneklik getirirken, veri ambarındaki toplam tablo sayısını artırdığından performansı kötü etkileyebilir. Veri tabanı yönetimine de ek yük getirir.

Veri ambarında tablolarla ilgili içerik ve tasarım planlanırken, son kullanıcıların ihtiyaçları en önemli kriter olmalıdır. Kullanıcıların sıklıkla bir arada analiz ettikleri verileri, aynı gerçek tablolarında tutmak en etkin yöntemdir.