2024’te Seçebileceğiniz En Çok Kullanılan 13 Veri Entegrasyon Aracı

Veri entegrasyonu araçlarını seçmek, yalnızca mevcut tüm seçenekler nedeniyle değil, aynı zamanda aracın sistemleriniz üzerindeki etkisini tahmin etmenin de zor olabilmesi nedeniyle genellikle zordur. Potansiyel olarak ciddi sorunlardan kaçınmak için, hangi verileri taşımaya çalıştığınızı, nereden taşındığını, nereye gittiğini ve neden taşıdığınızı dikkatlice inceleyerek başlamanız gerekir.

Güvenilirlik, kullanım kolaylığı, ölçeklenebilirlik ve maliyet gibi faktörleri göz önünde bulundurmak, özel ihtiyaçlarınıza en uygun aracı veya yaklaşımı belirlemenize de yardımcı olabilir.

İster verileri buluta taşıyor olun, ister farklı sistemleri uyumlu hale getiriyor olun, ister veri yeteneklerinizi geliştirmek istiyor olun, 2024’ün farklı ihtiyaç ve gereksinim türleri için yararlı olan en iyi veri entegrasyon araçlarının bir listesini derledik.

Veri Entegrasyon Araçları Nelerdir? 

Veri entegrasyon araçları, farklı kaynaklardan gelen verileri tek bir birleşik görünümde birleştirme sürecini kolaylaştırmak için tasarlanmış yazılım tabanlı araçlardır. Bu süreç, farklı veritabanlarından, sistemlerden, uygulamalardan ve konumlardan verilerin toplanmasını ve birleştirilmesini içerir ve kuruluşların bilgi varlıklarına ilişkin kapsamlı ve doğru bir genel bakış elde etmelerine olanak tanır.

Veri entegrasyon araçlarını kullanmanın temel amacı şunları içerir:

• Veri erişilebilirliğini iyileştirme
• Veri kalitesini artırma
• Veri analitiği ve iş zekası çalışmalarına destek verilmesi
• Kuruluş genelinde veri tutarlılığının sağlanması

2024’te Dikkate Alınacak 13 Popüler Veri Entegrasyon Aracı 

Farklı veri kaynaklarını yönetmekten, düşük kaliteli veya güncelliğini kaybetmiş verilerle ilgili sorunları çözmeye kadar, işletmenizin verilerini entegre ederken ortaya çıkan bir takım zorluklar vardır. Ancak uygun veri entegrasyon aracını seçtiğinizde, herhangi bir modern veri ortamının tüm karmaşıklıklarıyla başa çıkabilecek donanıma sahip olacaksınız.

Piyasada yaygın olarak kullanılan en iyi veri entegrasyonu çözümlerini keşfetmeye başlayalım:

1. Informatica PowerCenter – Kurumsal ETL ve Veri Entegrasyonu İçin En İyisi

Informatica PowerCenter, farklı veri kaynaklarının ve uygulamaların entegrasyonunu kolaylaştırmak için tasarlanmış, kurumsal düzeyde bir veri entegrasyon platformudur. Informatica, çeşitli format ve sistemlerden veri toplamanızı, işlemenizi ve birleşik, sabit bir veri deposuna dönüştürmenizi sağlayarak analiz, raporlama ve karar verme süreçleri için erişilebilir hale getirir. 

Neden Bilişimi Kullanmalı? Informatica, özellikle karmaşık, kurumsal düzeydeki ortamlarda ölçeklenebilirlik ve performans söz konusu olduğunda benzersiz veri entegrasyonu yetenekleri sunar. Sağlam mimarisi, diğer araçların verimli bir şekilde yönetmekte zorlanabileceği büyük hacimli verileri ve karmaşık entegrasyon senaryolarını yönetecek şekilde tasarlanmıştır. 

BT Uzmanları

• Yüksek Ölçeklenebilirlik ve Performans – Informatica’nın yüksek ölçeklenebilirliği, performanstan ödün vermeden kurumların artan veri ihtiyaçlarını destekleyerek onu büyük ölçekli veri ambarı projeleri için ideal kılar.

• Kapsamlı Bağlantı – Informatica, ilişkisel veritabanları, düz dosyalar, bulut uygulamaları ve büyük veri çerçeveleri dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynaklarını destekleyen geniş bağlantı seçenekleri sunar.

• Meta Veri Yönetimi – Aracın güçlü meta veri yönetimi yetenekleri, etkili veri kökenini ve etki analizini kolaylaştırır.

• Gelişmiş Veri Güvenliği ve Yönetişim – Informatica PowerCenter, rol tabanlı erişim kontrolü ve veri maskeleme gibi veri güvenliğini ve uyumluluğunu destekleyen özellikler içerir. BEN

Bilişim Eksileri

• Maliyet – Informatica PowerCenter’ın başlıca dezavantajlarından biri maliyetidir. Kurumsal düzeyde lider bir çözüm olarak, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ’ler) için çok pahalı olabilir.

• Karmaşıklık – Grafik arayüzüne rağmen PowerCenter’ın geniş özellik ve yetenek yelpazesi yeni kullanıcılar için bunaltıcı olabilir.

• Yoğun Kaynaklı – Kurumsal düzeydeki yetenekleri göz önüne alındığında, Informatica PowerCenter kaynak yoğun olabilir ve özellikle büyük veri kümelerini ve karmaşık entegrasyonları işlemek için sağlam donanım ve altyapı gerektirir. 

En Uygun Olan: Informatica PowerCenter, heterojen sistemlerde karmaşık veri entegrasyonu görevleri için güçlü ve ölçeklenebilir bir çözüme ihtiyaç duyan büyük kuruluşlar için en uygun çözümdür. Veri kalitesine öncelik veren, büyük hacimli verileri yönetmesi gereken ve şirket içi ve bulut tabanlı uygulamalardan oluşan çeşitli bir karışıma sahip olan kuruluşlar için özellikle faydalıdır.

2. Astera – Kodsuz Entegrasyon ve Otomasyon Açısından En İyisi 

Astera Centerprise, verilerin çeşitli kaynaklar ve hedefler üzerinden kesintisiz olarak çıkarılmasını, dönüştürülmesini ve yüklenmesini (ETL) kolaylaştırmak için tasarlanmış bir veri entegrasyonu çözümüdür. Kapsamlı kodlamaya gerek kalmadan veri süreçlerini kolaylaştırmak isteyen işletmelere yöneliktir. Astera, karmaşık veri entegrasyonu görevlerini basitleştiren, kullanıcı dostu, sürükle ve bırak arayüzüyle öne çıkıyor. 

Neden Astera’yı Kullanmalı? Astera, kullanıcı dostu sürükle ve bırak arayüzü aracılığıyla, başta iş analistleri ve teknik olmayan personel olmak üzere tüm teknik seviyelerdeki kullanıcılara, kod yazmaya gerek kalmadan karmaşık veri entegrasyonu iş akışlarını kolayca oluşturma olanağı sağlamak üzere tasarlanmıştır. 

Astera’nın Artıları

• Kodsuz Veri Entegrasyonu – Astera’nın öne çıkan özelliği, kullanıcıların kapsamlı programlama bilgisine ihtiyaç duymadan veri entegrasyon süreçlerini tasarlamasına, yürütmesine ve yönetmesine olanak tanıyan kodsuz platformudur.
• Kullanıcı Dostu Arayüz – Sezgisel sürükle ve bırak arayüzü, karmaşık veri entegrasyonu görevlerini basitleştirerek kullanıcıların veri iş akışlarını haritalandırmasını ve görselleştirmesini kolaylaştırır.
• Veri Kalitesi ve Dönüşümü – Veri temizleme, doğrulama ve tekilleştirme dahil olmak üzere sağlam veri kalitesi ve dönüştürme özellikleri sunarak entegre edilen verilerin doğru, tutarlı ve güvenilir olmasını sağlar.
• Otomasyon ve Verimlilik – Astera, manuel görevleri önemli ölçüde azaltabilen ve verimliliği artırabilen otomatik veri iş akışlarını destekler. 

Astera’nın Eksileri

• Büyük Veri Kümelerinde Performans – Astera, çok çeşitli veri entegrasyon senaryoları için etkili olsa da, büyük veri ortamları için özel olarak tasarlanmış çözümlerle karşılaştırıldığında, son derece büyük veri kümeleri veya son derece karmaşık dönüşümler işlenirken performansı farklılık gösterebilir.
• Küçük İşletmeler için Maliyetin Dikkate Alınması – Lisanslama maliyeti rekabetçi olsa da, küçük işletmeler veya sınırlı bütçeli yeni kurulan şirketler için dikkate alınması gereken bir husus olabilir.
• Gelişmiş Analitik ve Raporlama – Astera, veri entegrasyonu ve kalitesinde uzmanlaşırken, gelişmiş analitik ve raporlama yeteneklerine ihtiyaç duyan kuruluşların, bu gereksinimleri kapsamlı bir şekilde karşılamak için ek araç veya platformları entegre etmeleri gerekebilir.

En Uygun Olan: Astera, karmaşık veri entegrasyonunu ve dönüştürme projelerini kapsamlı kodlamaya gerek kalmadan basitleştirmeyi amaçlayan orta ölçekli şirketler için idealdir.

3. Airbyte – Özelleştirilebilir Açık Kaynak Konektörleri İçin En İyisi 

Airbyte, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin veritabanları, veri gölleri ve veri ambarları gibi hedeflere verimli ve güvenilir şekilde senkronize edilmesini kolaylaştırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir veri entegrasyon platformudur.

Neden Airbyte’ı Kullanmalı? Airbyte’ın en ayırt edici özelliklerinden biri, tümü açık kaynaklı bir ortamda mevcut olan, önceden oluşturulmuş konektörlerden oluşan kapsamlı ve hızla büyüyen kitaplığıdır. Bu nedenle şirketler, kapsamlı özel geliştirmelere ihtiyaç duymadan çeşitli veri kaynaklarına ve varış noktalarına kolayca bağlanabilir. 

Airbyte’ın Artıları

• Kapsamlı Bağlayıcı Kütüphanesi – Airbyte, çeşitli veri kaynakları ve hedefleri için geniş bir yelpazede önceden oluşturulmuş bağlayıcılar sunar.
• Açık Kaynak Modeli – Açık kaynak olduğundan şeffaflığa, topluluk odaklı iyileştirmelere ve özelleştirmeye olanak tanır.
• Esneklik ve Özelleştirilebilirlik – Kullanıcılar, benzersiz entegrasyon gereksinimlerini karşılamak için bağlayıcıları özelleştirebilir veya yenilerini oluşturabilir; böylece özel araçlarda bulunması zor olan esneklik sağlanır.
• Uygun Maliyetli – Maliyetleri en aza indirmek isteyen kuruluşlar için Airbyte’ın açık kaynak yapısı, birçok ticari veri entegrasyon aracıyla ilişkili lisans ücretlerini ortadan kaldırır.

Airbyte Eksileri

• Güncellemeler için Topluluğa Bağımlılık – Topluluk odaklı model geliştirmeyi hızlandırırken, bağlayıcı güncellemeleri ve bakımı için topluluk katkılarına duyulan güven, güvenilirlik ve zamanlama açısından farklılık gösterebilir.
• Kendi Kendine Barındırma için Kaynak Gereksinimleri – Airbyte’ın şirket içinde veya özel bir bulut ortamında konuşlandırılması, altyapı ve kaynaklar gerektirir ve bu da potansiyel olarak operasyonel maliyetlere katkıda bulunur.
• Değişen Konektör Kalitesi – Konektörler farklı katkıda bulunanlar tarafından geliştirildikçe kalite, performans ve belgelerde farklılıklar olabilir.

En Uygun Olan: Değişen iş gereksinimlerine hızla uyum sağlayabilen esnek, uygun maliyetli bir veri entegrasyonu çözümü arıyorsanız Airbyte güvenilir bir çözümdür.

4. Meltano – DevOps Odaklı Veri Operasyonları İçin En İyisi 

Meltano, çıkarma ve dönüştürmeden yükleme ve görselleştirmeye kadar tüm veri yaşam döngüsünü yönetmek için kullanılan açık kaynaklı bir platformdur. Analitik ve raporlama amacıyla veri hatları oluşturma sürecini basitleştirmek için tasarlanmıştır. Meltano, bir komut satırı arayüzü (CLI) ve popüler veri kaynakları ve analiz araçları için önceden oluşturulmuş bağlayıcılar ve eklentilerden oluşan bir koleksiyon sağlar.

Neden Meltano’yu Kullanmalı? Meltano, açık kaynaklı, esnek ve DevOps odaklı bir veri entegrasyonu ve işlem hattı yönetim aracı arayan şirketler için idealdir. 

Meltano’nun Artıları

• Açık Kaynaktır – Meltano açık kaynaklı bir araçtır, dolayısıyla topluluk katkılarından yararlanır ve özelleştirmeye izin verir.
• Eklenti Tabanlı Mimari – Modüler tasarımı, Singer dokunuşları ve hedefleri kullanılarak çeşitli veri kaynaklarını ve hedeflerini destekler.
• DevOps ve DataOps Desteği – Meltano, DevOps ve DataOps metodolojileriyle iyi uyum sağlayarak otomasyonu, izlemeyi ve test etmeyi vurgular.
• İşbirliği ve Sürüm Kontrolü – Araç, Git gibi sürüm kontrol sistemleriyle entegre olarak ekip üyeleri arasındaki işbirliğini geliştirir ve veri hattının yaşam döngüsü boyunca değişiklikleri takip eder.

Meltano Eksileri

• Singer Çerçevesine Bağımlılık – Meltano’nun kaynak ve hedef bağlayıcıları konusunda Singer’a güvenmesi, yeteneklerinin bir şekilde Singer bağlantılarının ve hedeflerinin geliştirilmesine ve bakımına bağlı olduğu anlamına gelir.
• Özellik Genişliği – Daha yerleşik ticari araçlarla karşılaştırıldığında Meltano, özellikle gelişmiş veri dönüşümü, yerleşik analitik ve kapsamlı kullanıcı arayüzleri gibi alanlarda, kullanıma hazır bazı gelişmiş özelliklerden yoksun olabilir.
• Öğrenme Eğrisi – Komut satırı arayüzüne veya temel teknolojilere (Singer dokunuşları ve hedefleri gibi) aşina olmayan kullanıcılar, daha dik bir öğrenme eğrisiyle karşı karşıya kalabilir.

En Uygun: Meltano, özellikle esnekliğin, özelleştirmenin ve DevOps ile DataOps ilkelerinin öncelikli olduğu projeler için harika bir veri entegrasyon aracıdır.

5. Stitch – Basit Bulut Veri ETL’si İçin En İyisi

Yaygın olarak Stitch olarak anılan Stitch Data, işletmelerin verilerini çeşitli platformlardan tek, merkezi bir veri ambarına taşımasına olanak tanıyan bulut tabanlı, tam olarak yönetilen bir ETL hizmetidir. Stitch, veritabanları, SaaS uygulamaları, bulut depolama çözümleri ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok farklı kaynağa bağlanabilen, kullanımı kolay bir platform sağlayarak veri entegrasyon sürecini basitleştirir.

Neden Stitch Kullanılmalı? Stitch’i diğer araçlardan ayıran şey, kullanıcıların kapsamlı teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan veri kaynaklarını hızlı bir şekilde veri ambarlarına bağlayabilmesidir. Ölçeklendirme, bakım ve güvenliğin karmaşıklığını ele alan, tam olarak yönetilen bir hizmet sunarak şirketlerin altyapıyı yönetmek yerine verilerini analiz etmeye odaklanmasını sağlar.

Dikiş Artıları

• Kullanımı Kolay – Stitch, kullanıcı dostu arayüzü ve kurulum kolaylığı nedeniyle övgüyle karşılanıyor ve teknik geçmişleri ne olursa olsun kullanıcılar için erişilebilir hale geliyor.
• Uyumluluk – Stitch esneklik sağlar ve farklı veritabanları, SaaS platformları ve Amazon Redshift, Google BigQuery ve Snowflake gibi bulut veri ambarlarıyla uyumluluk sağlar.
• Tamamen Yönetilen Hizmet – Tamamen yönetilen bir hizmet olan Stitch, altyapı yönetimi, güvenlik ve bakımla ilgilenir.
• Ölçeklenebilirlik – Stitch, artan veri hacimlerini yönetmek için otomatik ölçeklendirme sunarak, verilerde büyüme veya mevsimsel dalgalanmalar yaşayan işletmeler için uygun hale getirir.

Dikiş Eksileri

• Sınırlı Dönüşüm Yetenekleri – Stitch öncelikle ETL’nin “Çıkarma ve Yükleme” bileşenlerine odaklanarak platform içinde veri dönüşümü için sınırlı destek sunar.
• Yüksek Hacimler için Maliyet – Stitch’in fiyatlandırma modeli basit olsa da, yüksek veri hacimleri veya çok sayıda kaynak nedeniyle maliyetler artabilir.
• Karmaşık İşlem Hatlarıyla İlgili Performans Sorunları – Bazı durumlarda, özellikle çok büyük veri hacimlerinde veya karmaşık veri kaynaklarında, ambardaki veri kullanılabilirliğinin zamanlamasını etkileyen performans darboğazları meydana gelebilir.

En Uygun Olan: Stitch, çeşitli SaaS uygulamalarından ve veritabanlarından gelen verilerin tek bir veri ambarında birleştirilmesini otomatikleştirmek isteyen, kapsamlı BT kaynakları olmadan hızlı, veri odaklı karar almayı mümkün kılan küçük ve orta ölçekli işletmeler için idealdir.

6. Hevo – Gerçek Zamanlı Veri Yükleme İçin En İyisi

Hevo, işletmelere birden fazla kaynaktan gelen verileri gerçek zamanlı olarak bir bulut veri ambarına veya veritabanına entegre etmek için tam otomatik bir çözüm sağlayan, kodsuz bir veri hattı platformudur. Platform, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks ve Firebolt gibi seçenekler de dahil olmak üzere 150’den fazla farklı kaynaktan tercih ettiğiniz hedefe kopyalama yetenekleri sunar.

Hevo’nun temel amacı, veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) veya çıkarma, yükleme ve ardından dönüştürme (ELT) sürecini basitleştirerek kullanıcıların verilerini analiz ve iş zekası amaçları için kolayca birleştirmesine olanak sağlamaktır.

Neden Hevo’yu Kullanmalı? Kapsamlı kodsuz yaklaşımı, teknik geçmişleri ne olursa olsun kullanıcıların karmaşık veri hatlarını verimli bir şekilde kurmasına ve yönetmesine olanak tanır.

Artılarını gördüm

• Kodsuz Platform – Hevo’nun kullanıcı dostu, kodsuz arayüzü, onu tüm teknik seviyedeki kullanıcılar için erişilebilir kılar.
• Gerçek Zamanlı Veri Entegrasyonu – Hevo, gerçek zamanlı veri çoğaltmayı destekleyerek işletmelerin en son verilere dayanarak zamanında, bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
• Otomatik Şema Tespiti ve Eşleme – Hevo, gelen verilerin şemasını otomatik olarak algılar ve bunu hedef veri ambarı şemasıyla eşleştirerek manuel çabayı ve olası hataları azaltır.
• Yerleşik Dönüşüm – Platform içindeki verileri dönüştürmeye yönelik yetenekler sağlayarak kullanıcıların verileri hedefe yüklemeden önce temizlemesine, zenginleştirmesine ve dönüştürmesine olanak tanır.

Hevo Eksileri

• Karmaşık Dönüşümler – Hevo veri dönüşümünü desteklerken, son derece karmaşık dönüşüm gereksinimleri olan kullanıcılar, özel ETL araçlarına kıyasla yeteneklerini sınırlı bulabilir.
• Entegrasyon Sınırları – Hevo çok çeşitli kaynakları ve hedefleri desteklese de, doğrudan desteklenmeyen, potansiyel olarak ek araçlar veya geçici çözümler gerektiren niş veya özel sistemler olabilir.
• Yüksek Hacimli Senaryolarda Performans – Son derece büyük veri kümeleri veya son derece karmaşık veri hatları için kullanıcılar performans darboğazlarıyla karşılaşabilir.

En Uygun: Hevo, verilerini birden fazla platformda birleştirmek ve kullanmak için sağlam ancak erişilebilir bir çözüme ihtiyaç duyan küçük ve orta ölçekli işletmeler için harika bir araç olabilir.

7. Pentaho – Kapsamlı Veri Analizi Açısından En İyisi

Pentaho, veri entegrasyonu, OLAP hizmetleri, raporlama, bilgi kontrol panelleri, veri madenciliği ve ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) yetenekleri sağlayan kapsamlı bir iş zekası (BI) yazılımıdır. Karar verme süreçlerine yardımcı olmak için işletmelerin birden fazla kaynaktan veri toplamasına, analiz etmesine ve entegre etmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Pentaho, SQL veritabanları, NoSQL veritabanları, dosya formatları ve hatta Hadoop gibi büyük veri kaynakları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarını destekler.

Neden Pentaho’yu kullanmalısınız? Platformun çok çeşitli veri kaynaklarıyla entegre olma konusundaki çok yönlülüğü, güçlü ETL yetenekleri, gelişmiş analizleri ve kullanıcı dostu grafik arayüzleri, Pentaho’yu verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek isteyen işletmeler için uygun bir seçim haline getiriyor.

Pentaho’nun Artıları

• Kapsamlı BI Paketi – Pentaho, tamamı tek bir platformda raporlama, analiz, gösterge tabloları, veri madenciliği ve ETL dahil olmak üzere tam kapsamlı BI yetenekleri sağlar.
• Güçlü Topluluk Desteğiyle Açık Kaynak – Pentaho’nun topluluk sürümü açık kaynaktır ve işletmeler için uygun maliyetli bir çözüm sunar.
• Esnek ve Özelleştirilebilir – Pentaho’nun açık mimarisi, mevcut BT ortamlarıyla önemli ölçüde özelleştirme ve entegrasyona olanak tanır.
• Veri Kaynağı Bağlantısı – Geleneksel ilişkisel veritabanlarından Hadoop gibi büyük veri kaynaklarına kadar çeşitli veri kaynaklarını destekler.

Pentaho’nun Eksileri

• Büyük Veri Kümeleriyle İlgili Performans Sorunları – Bazı kullanıcılar, özellikle topluluk sürümünde, çok büyük veri kümeleriyle veya karmaşık veri dönüşümleriyle çalışırken performansın düştüğünü bildiriyor.
• Topluluk Sürümünde Sınırlı Belgeler ve Destek – Kurumsal sürüm kapsamlı destek sunarken, ücretsiz topluluk sürümünün kullanıcıları belge ve desteği daha sınırlı bulabilir.
• Kullanıcı Arayüzü ve Tasarımın Güncel Olmaması – Bazı kullanıcılar, Pentaho’nun kullanıcı arayüzünün ve tasarım öğelerinin, yeni BI araçlarıyla karşılaştırıldığında biraz eski olduğunu düşünüyor.

En Uygun: Pentaho, veritabanları, bulut platformları ve büyük veri sistemleri gibi çeşitli kaynaklara yayılmış kapsamlı veri ekosistemlerine sahip büyük kuruluşlar gibi derin analitik gerektiren karmaşık veri odaklı projelerle uğraşan şirketler için mükemmel bir çözümdür.

8. Oracle Data Integrator – Oracle Ekosistem Optimizasyonu İçin En İyisi

Oracle Data Integrator (ODI), çok sayıda platformda yüksek verimlilik, uyarlanabilirlik ve çeşitli veri işleme yetenekleri sağlayan çok yönlü bir veri entegrasyon aracıdır. Veri dönüştürme işlemlerinin hedef veritabanında yürütüldüğü kendine özgü Çıkarma, Yükleme, Dönüştürme (ELT) metodolojisi, daha verimli veri işleme ve entegrasyon görevleri için veritabanının işlem gücünden yararlanır.

ODI, ilişkisel veritabanları, XML, JSON, büyük veri sistemleri ve hatta düz dosyalar da dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynaklarını ve hedeflerini destekler; bu da onu çeşitli veri ortamlarıyla uğraşan kuruluşlar için çok yönlü bir seçim haline getirir.

Neden ODI Kullanılmalı? ODI’nin en büyük avantajlarından biri, hedef veritabanlarının gücünden yararlanarak veri işlemeyi optimize eden ve geleneksel ETL araçlarına kıyasla önemli ölçüde artırılmış performans ve verimliliğe yol açan yenilikçi ELT yaklaşımıdır.

ODI’nin Artıları

• ELT Yaklaşımıyla Yüksek Performans – ODI, hedef veritabanının işlem gücünden yararlanarak veri işlemeyi optimize eder ve geleneksel ETL işlemlerine kıyasla daha hızlı ve daha verimli veri dönüşümlerine olanak tanır.
• Geniş Bağlantı – İlişkisel veritabanları, büyük veri sistemleri, bulut platformları ve düz dosyalar dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynaklarını ve hedeflerini destekler.
• Oracle Ekosistemi ile Entegrasyon – ODI, Oracle ürünleriyle yüksek düzeyde entegre olup, Oracle veritabanlarını, uygulama yazılımlarını ve ara yazılımları kullanan kuruluşlar için kusursuz bağlantı ve gelişmiş performans sunar.
• Gelişmiş Veri Yönetişimi – Güçlü veri yönetişimi yetenekleri sunarak kuruluş çapında veri kalitesi ve tutarlılık sağlar.

ODI Eksileri

• Karmaşıklık ve Öğrenme Eğrisi – Aracın kapsamlı özellikleri ve yetenekleri, dik bir öğrenme eğrisine neden olabilir.
• Maliyet – Birçok Oracle ürününde olduğu gibi ODI, özellikle küçük işletmeler veya yeni kurulan şirketler için pahalı olabilir.
• Sınırlı Topluluk Desteği – Açık kaynak alternatifleriyle karşılaştırıldığında ODI daha az topluluk desteğine sahip olabilir.
• Kullanıcı Arayüzü ve Kullanılabilirlik – Bazı kullanıcılar ODI’nin kullanıcı arayüzünü daha az sezgisel buluyor ve bu da üretkenliği ve kullanıcı deneyimini etkileyebiliyor.

En Uygun Olan: Oracle Data Integrator (ODI), Oracle veritabanlarına ve uygulama yazılımlarına yoğun şekilde bağımlı olanlar da dahil olmak üzere halihazırda Oracle ekosisteminden yararlanan kuruluşlar içindeki büyük ölçekli, karmaşık veri entegrasyonu projeleri için en uygunudur.

9. SnapLogic – Self Servis Veri Hatları İçin En İyisi

SnapLogic’in Artıları

• Sezgisel Görsel Arayüz – SnapLogic’in kullanıcı dostu, sürükle ve bırak arayüzü, veri hatlarının oluşturulmasını ve yönetimini basitleştirerek karmaşık entegrasyonları teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.
• Konektörleri (Snaps) – SnapLogic, çeşitli uygulamalar, veritabanları, API’ler ve veri formatları için Snaps olarak bilinen önceden oluşturulmuş konektörlerden oluşan kapsamlı bir kitaplık sunarak çeşitli sistemler arasında hızlı ve kolay entegrasyonu kolaylaştırır.
• Ölçeklenebilir ve Esnek – Bulutta yerel olan SnapLogic, mükemmel ölçeklenebilirlik ve esneklik sağlayarak işletmelerin önemli altyapı yatırımları olmadan değişen veri hacimlerini ve entegrasyon ihtiyaçlarını verimli bir şekilde yönetmesine olanak tanır.
• Gerçek Zamanlı Entegrasyon – SnapLogic, gerçek zamanlı veri entegrasyonunu destekleyerek dinamik iş ortamları için çok önemli olan zamanında veri analizi ve karar almayı mümkün kılar.

SnapLogic’in Eksileri

• Maliyet – Küçük işletmeler veya yeni kurulan şirketler için SnapLogic’in maliyeti dikkate alınabilir; çünkü fiyatlandırma, özellikle kapsamlı entegrasyon ihtiyaçları için diğer araçlarla karşılaştırıldığında daha yüksek olabilir.
• Karmaşık Özelleştirmeler – SnapLogic çok yönlü olsa da, belirli karmaşık entegrasyonlar, optimum performans ve işlevsellik sağlamak için özel Snap’ler veya daha derinlemesine teknik uzmanlık gerektirebilir.
• İnternet Bağlantısına Bağımlılık – Bulut tabanlı bir platform olarak SnapLogic’in performansı ve erişilebilirliği, güvenilir internet bağlantısına bağlıdır.

En Uygun Olan: SnapLogic, kapsamlı kodlamaya gerek kalmadan çeşitli uygulamalar, veritabanları ve API’ler genelinde veri entegrasyon süreçlerini kolaylaştırmak ve hızlandırmak isteyen orta ve büyük ölçekli işletmeler için en uygun çözümdür.

10. IBM Datastage – Ölçeklenebilir Kurumsal Veri Entegrasyonu İçin En İyisi

IBM DataStage, IBM InfoSphere Information Server paketinin bir parçası olan güçlü, ölçeklenebilir bir ETL (Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) aracıdır. Kuruluşların büyük hacimli verileri entegre etmesine ve dönüştürmesine yardımcı olmak, verileri analiz ve raporlama için temizlemelerine, işlemelerine ve hazırlamalarına olanak sağlamak üzere tasarlanmıştır.

DataStage, ilişkisel veritabanları, düz dosyalar ve büyük veri platformları da dahil olmak üzere birden fazla sistem genelinde veri entegrasyonunu destekler ve karmaşık veri işleme senaryoları altında yüksek hacimli verileri işleyebilir.

Neden IBM DataStage’i Kullanmalı? IBM’in kapsamlı bağlayıcı yelpazesi, bulut, büyük veri platformları ve geleneksel veritabanları dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarının ve hedeflerinin kusursuz biçimde bütünleştirilmesine olanak tanır. DataStage’in güçlü paralel işleme motoru, veri verimini ve dönüşümü optimize ederek veri yoğunluklu görevlerin verimli bir şekilde ele alınmasını sağlar.

IBM DataStage Profesyonelleri

• Yüksek Performans ve Ölçeklenebilirlik – DataStage, paralel işleme yetenekleriyle büyük hacimli verileri işlemede üstündür ve karmaşık, veri yoğunluklu ortamlarda verimli veri dönüşümü sağlar.
• Geniş Bağlantı – Veritabanları, bulut platformları ve büyük veri sistemleri dahil olmak üzere çeşitli veri kaynakları ve hedeflerle kusursuz entegrasyona olanak tanıyan geniş bir yerleşik konektör yelpazesi sunar.
• Veri Dönüştürme Özellikleri – DataStage, çeşitli iş gereksinimlerini karşılamak için karmaşık veri entegrasyon mantığını destekleyerek kapsamlı veri temizleme, dönüştürme ve zenginleştirme yetenekleri sağlar.
• Grafik Arayüz – Araç, ETL süreçlerini tasarlamak için kullanıcı dostu bir grafik arayüze sahiptir; bu, veri hatlarının geliştirilmesini ve bakımını basitleştirir ve yeni kullanıcılar için öğrenme eğrisini azaltır.

IBM DataStage Eksileri

• Maliyet – DataStage’in başlıca dezavantajlarından biri maliyetidir, çünkü özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler veya yeni kurulan şirketler için oldukça pahalı olabilir ve bazı açık kaynak alternatifleriyle karşılaştırıldığında onu daha az erişilebilir hale getirir.
• Gelişmiş Uygulamalarda Karmaşıklık – Grafiksel arayüz birçok görevi basitleştirirken, karmaşık ETL işlerini ayarlamak ve ayarlamak hâlâ zorlu olabilir ve özellikle performansı optimize etmek için özel beceriler gerektirebilir.
• Kaynak Yoğunluğu – DataStage’in yüksek performansı, hem geliştirme hem de çalışma zamanı ortamları için önemli kaynak gereksinimleriyle birlikte gelir ve bu da daha yüksek altyapı maliyetlerine dönüşebilir.

En Uygun Olan: IBM DataStage, karmaşık veri entegrasyonu gereksinimleri ve bunları destekleyecek bütçesi olan büyük kuruluşlar için en uygun, güçlü, yüksek performanslı bir ETL çözümüdür.

11. Apache Airflow – İş Akışı Otomasyonu ve İzleme Açısından En İyisi 

Apache Airflow, iş akışlarını programlı bir şekilde yazmak, planlamak ve izlemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur. İş akışı yönetimine dinamik, genişletilebilir ve ölçeklenebilir bir yaklaşım sunarak kullanıcıların Python’daki görevleri ve bağımlılıkları tanımlamasına olanak tanır.

Airflow’un arkasındaki temel prensip, iş akışlarını kod olarak ele almak, bunların sürümlendirilmesine, bakımının yapılmasına ve diğer yazılım projelerine benzer şekilde sürekli entegrasyon ve dağıtım (CI/CD) hatlarına entegre edilmesine olanak sağlamaktır.

Neden Apache Airflow’u Kullanmalı? Apache Airflow, karmaşık iş akışlarını yönetmek ve görev bağımlılıklarını verimli bir şekilde ele almak için ideal bir araçtır. Esnek ve ölçeklenebilir mimarisi, kullanıcılara veri entegrasyonu projeleri için kontrol ve güvenilirlik sağlar.

Apache Hava Akışı Artıları

• Esnek İş Akışı Orkestrasyonu – Airflow, karmaşık bağımlılıkları tanımlama ve sıralı ve paralel görev yürütme yeteneğiyle iş akışlarının gelişmiş zamanlamasına ve yönetimine olanak tanır.
• Açık Kaynak – Açık kaynak olan Airflow, özelliklerini ve yeteneklerini sürekli olarak geliştiren geniş bir katkıda bulunanlar topluluğundan yararlanır.
• Dinamik İş Akışı Yapılandırması – İş akışları, görevlerin ve bağımlılıkların dinamik olarak oluşturulmasına olanak tanıyan ve iş akışlarını programlı bir şekilde yönetmenin güçlü bir yolunu sağlayan Python kodunda tanımlanır.
• Kapsamlı Entegrasyon – Çok çeşitli mevcut eklentiler ve kolayca özel eklentiler oluşturma yeteneği ile Airflow, bulut hizmetleri, veritabanları ve veri ambarları dahil hemen hemen her sistemle entegre olabilir.

Apache Hava Akışı Eksileri

• Öğrenme Eğrisi – Airflow’un esnekliği ve gücü, özellikle programlama kavramlarına aşina olmayan kullanıcılar için zorlu bir öğrenme eğrisiyle birlikte gelir.
• Yoğun Kaynak – Görevlerin karmaşıklığına ve hacmine bağlı olarak Airflow, kaynak yoğun olabilir ve etkili bir şekilde çalışması için önemli bilgi işlem kaynakları gerektirir.
• Kurulum ve Bakımda Karmaşıklık – Ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik yapılandırması da dahil olmak üzere optimum Hava Akışı ortamını oluşturmak karmaşık olabilir ve dahili işleyişinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.

En Uygun Olan: Apache Airflow, iş akışı yönetimine yönelik programlanabilir yaklaşımından yararlanan karmaşık veri mühendisliği görevleri için özellikle uygundur.

12. Talend Open Studio – Açık Kaynak Veri Kalitesi Yönetimi Açısından En İyisi 

Talend Open Studio, Talend tarafından sunulan, verilerin çeşitli kaynaklar ve hedefler arasında entegrasyonunu, dönüştürülmesini ve yüklenmesini kolaylaştırmak için tasarlanmış açık kaynaklı, Java tabanlı bir veri entegrasyon aracıdır. ETL işlemleri (Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) için kapsamlı bir araç paketi sağlayarak kullanıcıların veri iş akışlarını grafiksel bir arayüz aracılığıyla tasarlamasına ve yürütmesine olanak tanır, bu da verileri eşleme ve dönüştürme sürecini basitleştirir.

Neden Talend’i Kullanmalı? Talend, işlevsellikten ödün vermeden uygun maliyetli bir çözüm sunarak kapsamlı açık kaynak yapısıyla veri entegrasyonu alanında öne çıkıyor. Kullanıcı dostu grafik arayüzü, karmaşık ETL süreçlerini basitleştirerek hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.

Yetenek Artıları

• Uygun Maliyetli – Açık kaynaklı olan Talend Open Studio, ticari yazılımlarla ilişkili lisanslama maliyetleri olmadan güçlü bir veri entegrasyonu çözümü sunar.
• Kapsamlı Bağlayıcı Kitaplığı – Çeşitli veri kaynaklarıyla kolay entegrasyonu kolaylaştıran, önceden oluşturulmuş bağlayıcılardan ve bileşenlerden oluşan kapsamlı bir kitaplık sunar.
• Kullanıcı Dostu Arayüz – Grafiksel geliştirme ortamı, ETL süreçlerinin sezgisel tasarımına ve yönetimine olanak tanır.
• Veri Kalitesi Özellikleri – Talend, entegrasyon projeleri genelinde yüksek veri bütünlüğünün korunmasına yardımcı olan veri kalitesi, temizleme ve doğrulama için yerleşik işlevler içerir.

Yetenek Eksileri

• Performans – Son derece büyük veri kümeleri veya karmaşık dönüşümler için Talend Open Studio, bazı ticari ETL araçlarıyla karşılaştırıldığında performans sınırlamaları sergileyebilir.
• Topluluk ve Kurumsal Sürüm Karşılaştırması – Açık kaynak sürümü sağlam olsa da, bazı gelişmiş özellikler ve bileşenler ücretli Enterprise sürümüne ayrılmıştır.
• Kaynak Yoğunluğu – Talend Open Studio’yu özellikle büyük projeler için çalıştırmak kaynak açısından yoğun olabilir ve optimum performans için önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektirir.

En Uygun: Talend, önemli miktarda finansal yatırım gerektirmeden güçlü veri entegrasyonu, ETL süreçleri ve veri kalitesi yönetimi gerektiren küçük ve orta ölçekli işletmeler için mükemmel bir çözümdür.

13. Fivetran – Analitik İçin Otomatik Entegrasyon Açısından En İyisi 

Fivetran, verilerin çıkarılmasını, yüklenmesini ve merkezi bir veri ambarına veya veri gölüne dönüştürülmesini (ELT) otomatikleştiren bulut tabanlı bir veri entegrasyon hizmetidir. BT, veritabanları, SaaS uygulamaları, bulut hizmetleri ve daha fazlasını içeren çeşitli kaynaklardan gelen verileri, analiz ve iş zekası amaçları için tek bir havuzda birleştirme sürecini basitleştirir.

Fivetran’ı Neden Kullanmalısınız? Fivetran, otomatik işlem hattı oluşturma yoluyla veri entegrasyon sürecini basitleştirmedeki mükemmelliği nedeniyle özellikle değerlidir.

Yetenek Artıları

• Kapsamlı Konektör Yelpazesi – Fivetran, veritabanları, SaaS uygulamaları, bulut hizmetleri ve daha fazlası için önceden oluşturulmuş çeşitli konektörler sağlar.
• Otomatik ELT Süreçleri – Verilerin çıkarılmasını, yüklenmesini ve dönüştürülmesini otomatikleştirerek, veri işlem hatlarını yönetmeyle ilgili manuel çabayı ve karmaşıklığı önemli ölçüde azaltır.
• Gerçek Zamanlı Veri Senkronizasyonu – Fivetran, gerçek zamanlı veri güncellemelerini destekleyerek deponuzdaki verilerin her zaman güncel olmasını sağlar.
• Güvenilirlik ve Bakım Gerektirmez – Fivetran tam olarak yönetilen bir hizmet sunar; bu, bakım, ölçeklendirme ve güncellemeleri üstlendiği anlamına gelir.

Yetenek Eksileri

• Veri Dönüşümü için Sınırlı Özelleştirme – Fivetran, ELT’yi verimli bir şekilde yönetirken, platform içindeki veri dönüştürme yetenekleri, daha özelleştirilebilir veya kod yoğunluklu araçlarla karşılaştırıldığında sınırlı olabilir.
• Üçüncü Taraf Sistemlere Bağımlılık – Fivetran’ın performansı ve güvenilirliği, kaynak sistemlerin kullanılabilirliğine ve API sınırlarına bağlı olabilir.
• İşlem Hattının Yürütülmesi Üzerinde Sınırlı Kontrol – Kullanıcılar, veri işlem hatlarının ne zaman ve nasıl yürütüldüğüne ilişkin ayrıntılar üzerinde daha az kontrole sahiptir.

En Uygun Olan: Fivetra, veri entegrasyon süreçlerini minimum ek yük ile kolaylaştırmak ve otomatikleştirmek isteyen işletmeler için güvenilir bir çözümdür.

Veri Entegrasyon Araçları Nasıl Seçilir? 

Veri entegrasyon araçlarını seçerken ana önerilerimizden biri genişletilebilir olduğundan emin olmaktır. Neden? Çünkü birkaç ay içinde verilerinizin farklı görünmesi muhtemeldir. Benzer şekilde, minimum düzeyde bağımlılığa sahip araçlara öncelik vermek önemlidir; Bu şekilde gelecekte takımları değiştirmek isterseniz bunu sorunsuz bir şekilde yapabilirsiniz.

Bununla birlikte, projeleriniz için en iyi veri entegrasyon aracını seçmenize yönelik ipuçlarımızdan bazıları şunlardır:

1. Veri İhtiyaçlarınızı Değerlendirerek Başlayın

Entegre etmeniz gereken tüm veri kaynaklarını (örneğin, veritabanları veya bulut hizmetleri) ve hedefleri (veri ambarları, veri gölleri) tanımlayın. Burada verinin çeşitliliğini, hacmini ve hızını göz önünde bulundurun. Daha sonra, analitik veya veri taşıma projelerine yönelik ETL süreçleri gibi veri entegrasyonuna yönelik birincil kullanım durumlarınızı tanımlayın.

2. Teknik ve Fonksiyonel Gereksinimleri Değerlendirin

İşlevsel gereksinimler söz konusu olduğunda dikkate alınması gereken 5 temel husus vardır:

• Kullanımı kolay araçları arayın ; Sezgisel bir arayüze sahip olan ve karmaşık entegrasyonları basitleştiren.
• Aracın, birlikte çalıştığınız tüm veri kaynaklarını ve hedefleri (tüm niş veya eski sistemler dahil) desteklediğinden emin olun.
• Araç, mevcut ve beklenen veri hacimlerinizi ve karmaşıklığınızı, performans üzerinde önemli bir etki yaratmadan verimli bir şekilde yönetmelidir. Başka bir deyişle ölçeklenebilir olmalıdır .
• Gerçek zamanlı entegrasyon yeteneklerine sahip araçları kontrol edin .
• Veri kalitesi gereksinimlerinizi karşılamak için aracın veri temizleme, dönüştürme ve zenginleştirme yeteneklerini değerlendirin.

3. Maliyetlerini Değerlendirin

Araçların tümü açık kaynaklı veya uygun fiyatlı değildir. Hangi araçların en iyi şekilde çalıştığına karar vermeden önce fiyatlandırma modelini anladığınızdan ve bütçenize uygun olduğundan da emin olun. Bu sadece ön maliyetlerin değerlendirilmesini değil, aynı zamanda uzun vadeli operasyonel maliyetlerin de değerlendirilmesini içerir.

Ayrıca aracın güvenlik gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığını ve ilgili veri koruma düzenlemelerine (GDPR, CCPA gibi) uygun olup olmadığını kontrol edin.

4. Kavram Kanıtını (PoC) Yürütün

Belirli bir araç hakkında emin değilseniz, kararınızı kesinleştirmeden önce, aracın kullanım kolaylığı ve performansının yanı sıra ihtiyaçlarınızı karşılayıp karşılamadığını değerlendirmek için verilerinizi ve entegrasyon senaryolarınızı kullanarak bir PoC gerçekleştirmeyi düşünün.

PoC ile entegrasyonları ne kadar hızlı ve kolay bir şekilde kurabileceğinizi ve aracın veri entegrasyon sürecini beklendiği gibi basitleştirip kolaylaştırmadığını ölçebilirsiniz.

5. Karar Verme Zamanı

Büyük bir ekiple çalışıyorsanız veri mühendisleri, veritabanı mimarları ve analistler de dahil olmak üzere PoC’ye dahil olan paydaşlardan geri bildirim toplamak her zaman yararlı olur.

Teknik gereksinimlerinizi, operasyonel ihtiyaçlarınızı ve bütçe kısıtlamalarınızı inceledikten sonra bunların uzun vadeli veri stratejinizle uyumlu olduğundan emin olun. Pazarlığa açık olmayan konuları kapsıyorsa, aracınızı bulacaksınız!

İhtiyaçlarınıza Uygun Doğru Veri Entegrasyon Aracından Yararlanma

Hevo gibi kodsuz veri entegrasyonu araçlarından veya Talend gibi veri kalitesi yönetimi için yararlı olan açık kaynaklı platformlara kadar, veri entegrasyonu ihtiyaçlarınızı karşılamaya yönelik birçok yararlı seçenek vardır.

Bu kriterlere uygun bir araç seçerek veri operasyonlarınızı etkili bir şekilde düzenleyebilir, analitik yetenekleri geliştirebilir ve sonuçta daha bilinçli iş kararları alabilirsiniz.

Ayrıca, bu araçları maksimum kapasitede kullanabilmek için ekibinizde nitelikli veri mühendislerinin bulunması her zaman önemlidir . Teknik ekibinizi veri uzmanlarıyla ölçeklendirmek istiyorsanız bizimle iletişime geçin. On yılı aşkın insan avcılığı ve işe alım deneyimimizle, şirketleri doğru adaylarla eşleştirme konusunda uzmanlaştık.