BIG DATA AND ITS MANAGEMENT PROCESS EĞİTİMİ

Veriyi alımdan yayınlamaya kadar yönet

Büyük veri yaşam döngüsünü alım, depolama, işleme, kalite ve yönetişim süreçleriyle uçtan uca yönetmeyi öğrenin.

Büyük veriyi uçtan uca yönetmeyi öğreten orta seviye eğitim: veri alımı, katmanlı depolama, ETL/ELT dönüşümü, veri kalitesi boyutları, metadata ve katalog, soy kütüğü, yönetişim rolleri ile KVKK/GDPR uyumu ve maliyet yönetimi.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Veri yaşam döngüsü, yönetişim, kalite ve metadata yönetimi

Bu orta seviye eğitim, büyük veriyi bir varlık olarak uçtan uca yönetme sürecine odaklanır. Veri alımı (batch ve stream ingestion), ham ve işlenmiş katmanlarda depolama, dönüşüm ve işleme adımları; veri kalitesi kontrolleri, metadata ve veri katalogu, soy kütüğü (lineage) takibi işlenir. Ayrıca veri yönetişimi (governance), erişim kontrolü, yaşam döngüsü ve saklama politikaları, KVKK/GDPR uyumu ve maliyet yönetimi ele alınır. Katılımcılar bir veri yönetim süreci tasarlayarak rolleri, denetim noktalarını ve kalite metriklerini belirler. Süreç, teknik araçlardan bağımsız olarak kurumsal uygulanabilir biçimde kurulur.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri yaşam döngüsünün aşamalarını süreç ve yönetişim perspektifiyle ele alır.

Seviye

Orta Seviye — Büyük veri yaşam döngüsünün alım, depolama, işleme, yönetişim ve yayınlama süreçlerinin uçtan uca yönetilmesi.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek bir kurum senaryosu üzerinden veri akış şemaları, kalite kuralları ve yönetişim politikaları tasarlayarak öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🔄Yaşam Döngüsü

Veriyi alımdan arşive kadar aşama aşama yönetmeyi öğrenirsiniz.

🛡️Yönetişim

Erişim, soy kütüğü ve uyum kurallarını süreçlere oturtursunuz.

📏Veri Kalitesi

Kalite metrikleri ve kontrol noktalarıyla güvenilir veri üretirsiniz.

Anahtar Konular

veri yönetimiveri yönetişimidata governanceveri yaşam döngüsüveri kalitesimetadatadata catalogveri soy kütüğükvkketlbüyük veri süreci
“Veri ancak yönetildiği kadar değerlidir; yönetilmeyen veri yüktür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Veri Temeli

Temel veri ve veritabanı kavramlarına aşinalık beklenir.

2
Büyük Veri Farkındalığı

Hadoop/Spark gibi araçların ne işe yaradığını bilmek faydalıdır.

3
Süreç Bakışı

İş süreçleri ve rol/sorumluluk kavramlarına aşinalık yararlıdır.

4
Çalışma Ortamı

Akış şemaları ve politika belgeleri hazırlamak için bir bilgisayar.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, veri alım yöntemlerini ve katmanlı depolama mimarisini tasarlayabilir.
Modül 1
Veri Kaynakları
  • İç ve dış veri kaynaklarının envanteri
  • İlişkisel, log, API ve IoT kaynak türleri
  • Kaynak başına veri hacmi ve hız tahmini
  • Veri sahipliği (data ownership) belirleme
  • Kaynak şema ve format dokümantasyonu
  • Kaynak güvenilirliği ve SLA değerlendirmesi
Modül 2
Veri Alım Yöntemleri
  • Batch ingestion ile periyodik yükleme
  • Stream ingestion ile gerçek zamanlı alım
  • CDC (change data capture) ile değişiklik yakalama
  • Sqoop/NiFi/Kafka Connect araçlarının rolü
  • Idempotency ile tekrar yüklemede tutarlılık
  • Alım hatalarının yeniden deneme stratejisi
Modül 3
Katmanlı Depolama
  • Ham (raw/bronze) katmanın değiştirilmeden saklanması
  • Temizlenmiş (silver) katmanın oluşturulması
  • İş odaklı (gold) katman ve servis tabloları
  • Veri gölü ve veri ambarının birlikte kullanımı
  • Bölümleme (partitioning) ile erişim hızlandırma
  • Sıkıştırma ve format seçimiyle maliyet kontrolü
Modül 4
Saklama Politikaları
  • Veri saklama süresi (retention) belirleme
  • Sıcak/ılık/soğuk (hot/warm/cold) katman stratejisi
  • Arşivleme ve düşük maliyetli depolama
  • Veri imha (purge) ve yasal silme süreçleri
  • Snapshot ve yedekleme planı
  • Depolama maliyetinin izlenmesi
Günün hedefiKatılımcı, veri dönüşüm süreçlerini ve kalite kontrol mekanizmalarını kurabilir.
Modül 1
Dönüşüm Süreçleri
  • ETL ve ELT yaklaşımlarının karşılaştırması
  • Temizleme, normalleştirme ve zenginleştirme adımları
  • İş kuralı (business rule) tabanlı dönüşüm
  • Tekilleştirme (deduplication) işlemi
  • Birleştirme (merge) ve standartlaştırma
  • Dönüşüm hatalarının loglanması
Modül 2
Veri Kalitesi Boyutları
  • Doğruluk (accuracy) ölçümü
  • Tamlık (completeness) kontrolü
  • Tutarlılık (consistency) denetimi
  • Güncellik (timeliness) takibi
  • Benzersizlik (uniqueness) kontrolü
  • Geçerlilik (validity) kuralları
Modül 3
Kalite Kontrol Mekanizmaları
  • Kalite kurallarının (DQ rules) tanımı
  • Eşik (threshold) ve uyarı mekanizması
  • Kalite skorkartı (scorecard) oluşturma
  • Anomali ve aykırı değer tespiti
  • Veri doğrulama (validation) pipeline'ı
  • Hatalı kayıtların karantina (quarantine) yönetimi
Modül 4
Metadata ve Katalog
  • Teknik ve iş metadata ayrımı
  • Veri katalogu (data catalog) ile keşif
  • Soy kütüğü (lineage) ile veri izlenebilirliği
  • İş sözlüğü (business glossary) oluşturma
  • Etiketleme (tagging) ve sınıflandırma
  • Etki analizi (impact analysis) yapılması
Günün hedefiKatılımcı, veri yönetişimi politikalarını ve uyum gereksinimlerini süreçlere oturtabilir.
Modül 1
Yönetişim Çerçevesi
  • Veri yönetişimi rolleri (owner, steward, custodian)
  • Politika ve standartların belirlenmesi
  • Veri yönetim konseyi (governance council) işleyişi
  • Karar ve istisna (exception) süreçleri
  • RACI matrisiyle sorumluluk dağıtımı
  • Olgunluk (maturity) modeliyle değerlendirme
Modül 2
Güvenlik ve Erişim
  • Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC)
  • Hassas veri sınıflandırması
  • Veri maskeleme ve anonimleştirme
  • Şifreleme (at-rest/in-transit) politikası
  • Denetim izi (audit trail) tutulması
  • En az ayrıcalık (least privilege) ilkesi
Modül 3
Uyum ve Mahremiyet
  • KVKK ve GDPR temel yükümlülükleri
  • Rıza (consent) ve veri öznesi hakları
  • Unutulma hakkı ve silme talepleri
  • Veri işleme envanteri (ROPA) tutma
  • Sınır ötesi veri aktarımı kuralları
  • Uyum denetimine hazırlık
Modül 4
Maliyet ve İzleme
  • Depolama ve işleme maliyetinin dağıtımı (chargeback)
  • Kaynak kullanımının izlenmesi
  • Gereksiz veri (dark data) tespiti
  • Pipeline SLA ve gecikme takibi
  • Olay (incident) ve kök neden yönetimi
  • Sürekli iyileştirme döngüsü

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Veri Alımı

Batch, stream ve CDC alım yöntemlerini seçip tasarlarsınız.

✅
Katmanlı Depolama

Bronze/silver/gold katman stratejisini kurarsınız.

✅
Dönüşüm

ETL/ELT süreçlerini ve temizleme adımlarını düzenlersiniz.

✅
Veri Kalitesi

Kalite boyutlarını ölçer ve kontrol kuralları yazarsınız.

✅
Metadata

Katalog, soy kütüğü ve iş sözlüğü ile veriyi keşfedilebilir yaparsınız.

✅
Yönetişim

Rol, politika ve olgunluk modeliyle yönetişim kurarsınız.

✅
Uyum

KVKK/GDPR gereksinimlerini süreçlere yansıtırsınız.

✅
Maliyet Yönetimi

Depolama/işleme maliyetini izler ve optimize edersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri yöneticileri
  • veri yönetişimi sorumluları
  • iş analistleri
  • proje yöneticileri
  • büyük veri süreçlerini kurumsal olarak düzenlemek isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri yöneticileri, yönetişim sorumluları, iş analistleri ve büyük veri süreçlerini kurumsal düzenlemek isteyenler için uygundur.
Teknik araç kurulumu öğretiliyor mu?
Eğitim süreç ve yönetişim odaklıdır; araçlar rolleriyle anılır ancak odak süreç tasarımı ve politikalarıdır.
Veri kalitesi nasıl ölçülür?
Doğruluk, tamlık, tutarlılık, güncellik, benzersizlik ve geçerlilik boyutlarıyla kurallar ve skorkartlar üzerinden ölçülür.
KVKK/GDPR kapsanıyor mu?
Evet; rıza, veri öznesi hakları, silme talepleri ve işleme envanteri gibi yükümlülükler süreçlere bağlanır.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Big Data and its Management Process Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Büyük Veri TeknolojileriProcessing Data: Introducing Apache Spark Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Processing Data: Introducing Apache Spark Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Spark'a başlayın: dağıtık işleme modeli, driver/executor mimarisi, RDD dönüşüm/eylemleri, DataFrame, Spark SQL ve ilk veri işleme işi.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriProgramming ile Big Data'yi R ile Kullanmak Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Programming ile Big Data'yi R ile Kullanmak Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

R'ı büyük veriyle ölçekli kullanın: data.table performansı, sparklyr/SparkR ile Spark bağlantısı, dplyr dağıtık işleme, MLlib modelleme ve spark_apply.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriQuerying Data with Spark SQL Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Querying Data with Spark SQL Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Spark SQL ile büyük veriyi sorgulayın: DataFrame/SQL, JOIN türleri, pencere fonksiyonları, UDF, Catalyst plan analizi, pushdown, AQE ve performans ayarı.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriReal-Time Stream Processing with Apache Spark Structured Streaming and Kafka Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Real-Time Stream Processing with Apache Spark Structured Streaming and Kafka Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Spark Structured Streaming ve Kafka ile üretim ölçeğinde akış işleme: olay zamanı pencereleme, stateful join, exactly-once, RocksDB state store ve izleme.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriScheduling, Scaling, and Orchestrating Complex Kafka Workflows Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Scheduling, Scaling, and Orchestrating Complex Kafka Workflows Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Karmaşık Kafka iş akışlarını zamanlayın, ölçekleyin ve orkestre edin: partition/consumer ölçekleme, cooperative rebalance, KEDA, Strimzi ve dayanıklı mimari.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn