DATA WAREHOUSING & BUSINESS INTELLIGENCE IMPLEMENTATION EĞİTİMİ

Veri ambarını ve BI katmanını sıfırdan inşa et

Gereksinim analizinden yıldız şemasına, ETL geliştirmeden semantik modele ve rapora kadar bir DW/BI çözümünü uçtan uca geliştirmeyi öğrenin.

Gereksinimden yıldız şemaya, ETL'den semantik modele ve rapora bir veri ambarı ve BI çözümünü uçtan uca inşa etmeyi öğreten ileri seviye uygulamalı eğitim.

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Boyutsal modelleme, ETL geliştirme, semantik katman ve raporlama

Bu eğitim, bir veri ambarı ve iş zekâsı çözümünü gereksinimden teslime kadar inşa etmeyi öğretir. Kaynak sistem analizi, iş süreci seçimi, grain tanımı ve yıldız/kar tanesi şema tasarımı (fact ve dimension) ile başlanır. Staging, dönüştürme ve yükleme için ETL geliştirilir; SCD tipleri, köprü (bridge) ve rol oynayan boyutlar ele alınır. Semantik katman, ölçüler (measures) ve hiyerarşiler kurulur; raporlar ve panolar tasarlanır. Katılımcılar, OLTP bir kaynaktan başlayıp analiz edilebilir bir ambar ve rapor katmanını baştan sona kurar.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar çözümü modellemeden ETL'e ve rapora kadar aşamalı inşa eder.

Seviye

İleri Seviye — Veri ambarı ve iş zekâsı çözümünün sıfırdan inşası: boyutsal modelleme, ETL geliştirme, semantik katman ve rapor tasarımı.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek bir OLTP kaynağından başlayıp yıldız şema, ETL ve raporu adım adım kurarak uygular.

Neden Bu Eğitim?

⭐Boyutsal Model

Kimball yaklaşımıyla fact/dimension şemalarını doğru grain'de tasarlarsınız.

🔧ETL Becerisi

Staging'den SCD'ye kadar sağlam yükleme akışları geliştirirsiniz.

📊Uçtan Uca

Kaynaktan rapora tüm BI zincirini kendiniz kurarsınız.

Anahtar Konular

veri ambarıboyutsal modellemeyıldız şemaETL geliştirmeSCDsemantik katmaniş zekasıdata warehouseKimball
“İyi bir ambar, doğru soruyu sormadan önce cevabı hazır tutan bir sistemdir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL

JOIN, GROUP BY seviyesinde SQL bilgisi gereklidir.

2
Veritabanı Temeli

İlişkisel modelleme ve anahtar kavramlarına aşinalık faydalıdır.

3
Analitik Bakış

İş sürecini metrik ve boyuta ayırabilme becerisi önerilir.

4
Çalışma Ortamı

Bir ilişkisel ambar ve BI aracına (Power BI vb.) erişim.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, iş gereksinimini boyutsal bir modele dönüştürüp yıldız şema tasarlayabilir.
Modül 1
Gereksinim
  • İş süreci ve KPI'ların belirlenmesi
  • Kaynak sistem ve veri profili çıkarma
  • Analiz soruları ve raporlama ihtiyacı
  • Boyut ve metrik ayrımı (ölçüm vs bağlam)
  • Veri sözlüğü ve iş kuralı toplama
  • Kapsam ve öncelik belirleme
Modül 2
Grain ve Fact
  • Fact tablosu grain (ayrıntı seviyesi) tanımı
  • Transaction, periodic snapshot, accumulating fact
  • Toplanabilir, yarı/toplanamaz ölçüler
  • Fact'te yabancı anahtarlar ve derece (degenerate)
  • Fact tane boyutu ve büyüme tahmini
  • Factless fact ve olay sayımı
Modül 3
Dimension
  • Dimension tabloları ve tanımlayıcı nitelikler
  • Vekil (surrogate) anahtar kullanımı
  • Hiyerarşi ve seviye tanımı
  • Tarih (date) boyutu tasarımı
  • Rol oynayan (role-playing) boyutlar
  • Conformed dimension ile paylaşım
Modül 4
Şema Türleri
  • Yıldız (star) şema avantajları
  • Kar tanesi (snowflake) normalize boyut
  • Galaksi/fact constellation
  • Köprü (bridge) tablo ile çoktan-çoğa
  • Junk dimension ile bayrak gruplama
  • Model doğrulama ve gözden geçirme
Günün hedefiKatılımcı, kaynaktan ambara sağlam ve yeniden çalıştırılabilir ETL akışları geliştirebilir.
Modül 1
Staging
  • Kaynaktan ham çıkarma ve staging'e yükleme
  • Incremental extract ve watermark
  • Staging tablolarının geçici doğası
  • Kaynak tipi dönüşümü ve temizlik
  • Hata ve karantina tablosu
  • Çalıştırma kimliği ile izlenebilirlik
Modül 2
Dönüştürme
  • İş kuralı ve türetilmiş alan uygulama
  • Lookup ile yabancı anahtar çözümleme
  • Deduplication ve veri birleştirme
  • Tarih/ölçü birimi normalizasyonu
  • Veri kalitesi kontrol noktaları
  • Null ve eksik referans yönetimi
Modül 3
SCD
  • SCD Tip 1: üzerine yazma
  • SCD Tip 2: tarihsel satır ekleme
  • Geçerlilik tarihleri ve current bayrağı
  • SCD Tip 3 ve hibrit yaklaşımlar
  • Vekil anahtar üretimi ve eşleme
  • Geç gelen boyut (late-arriving) yönetimi
Modül 4
Yükleme Kontrolü
  • Fact yüklemede boyut anahtarı eşleme
  • Toplu yükleme ve commit stratejisi
  • Yeniden çalıştırma (idempotency) güvenliği
  • Satır sayısı mutabakatı
  • Yükleme sırası ve bağımlılık
  • Hata durumunda kurtarma
Günün hedefiKatılımcı, ambar üzerine iş kullanıcısına uygun bir semantik model ve ölçü seti kurabilir.
Modül 1
Model Oluşturma
  • Fact/dimension ilişkilerinin tanımı
  • Tek/çift yönlü ilişki ve kardinalite
  • Yıldız şemanın araçta modellenmesi
  • Anlamlı tablo/sütun adlandırma
  • Gizleme (hide) ve kullanıcı dostu alanlar
  • Rol oynayan boyutun modellenmesi
Modül 2
Ölçüler
  • Toplam, ortalama ve sayım ölçüleri
  • Hesaplanan ölçü (measure) ve KPI
  • Zaman zekâsı: YTD, MTD, geçen yıl
  • Oran ve yüzde hesapları
  • Filtre bağlamı ve toplam davranışı
  • Para birimi ve biçimlendirme
Modül 3
Hiyerarşi
  • Drill-down hiyerarşileri (yıl→ay→gün)
  • Coğrafi ve ürün hiyerarşileri
  • Parent-child hiyerarşi
  • Hiyerarşide toplulaştırma
  • Düzensiz (ragged) hiyerarşi
  • Hiyerarşi ile keşifsel analiz
Modül 4
Performans
  • Agregasyon tabloları ve özetler
  • Gereksiz sütunları kaldırma
  • İlişki ve filtre optimizasyonu
  • Sorgu azaltma ve önbellek
  • Model boyutu ve sıkıştırma
  • Yenileme stratejisi
Günün hedefiKatılımcı, semantik model üzerine anlaşılır raporlar ve panolar tasarlayıp doğrulayabilir.
Modül 1
Rapor Tasarımı
  • KPI, trend ve dağılım görselleri seçimi
  • Pano düzeni ve görsel hiyerarşi
  • Renk ve biçim tutarlılığı
  • Başlık, açıklama ve bağlam
  • Uygun grafik türü eşleme
  • Mobil ve ekran uyumluluğu
Modül 2
Etkileşim
  • Filtre, dilimleyici (slicer) ve arama
  • Drill-through ile detaya inme
  • Çapraz vurgulama (cross-highlight)
  • Yer imi (bookmark) ve senaryo
  • Parametre ve what-if analizi
  • Kullanıcı rehberli keşif
Modül 3
Doğrulama
  • Rapor değerlerini kaynakla mutabakat
  • Ölçü ve toplam doğrulama
  • Sınır ve boş veri senaryoları
  • Performans ve yenileme testi
  • Kullanıcı kabul testi (UAT)
  • Hata ve tutarsızlık düzeltme
Modül 4
Teslim
  • Paylaşım, workspace ve yetki
  • Yenileme zamanlaması
  • Dokümantasyon ve veri sözlüğü
  • Kullanıcı eğitimi ve devir
  • Geri bildirim döngüsü
  • Bakım ve iyileştirme planı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Boyutsal Model

Doğru grain'de yıldız şema tasarlayabilirsiniz.

✅
ETL

Staging'den yüklemeye sağlam ETL geliştirebilirsiniz.

✅
SCD

SCD Tip 1/2 ile tarihsel takip kurabilirsiniz.

✅
Semantik Katman

Kullanıcı dostu bir model ve ölçü seti kurabilirsiniz.

✅
Zaman Zekâsı

YTD, geçen yıl gibi zaman hesapları yazabilirsiniz.

✅
Raporlama

Anlaşılır ve etkileşimli panolar tasarlayabilirsiniz.

✅
Doğrulama

Rapor değerlerini kaynakla mutabık hale getirebilirsiniz.

✅
Uçtan Uca

Kaynaktan rapora tüm BI zincirini kurabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • BI geliştiricileri
  • veri mühendisleri
  • ETL geliştiricileri
  • bir ambar çözümünü baştan inşa etmeyi öğrenmek isteyen analistler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
BI geliştiricileri, veri mühendisleri ve bir ambar çözümünü baştan inşa etmeyi öğrenmek isteyen analistler için uygundur.
Deployment eğitiminden farkı nedir?
Bu eğitim çözümün tasarım ve geliştirmesine; deployment eğitimi ise üretime alma, dağıtım ve operasyona odaklanır.
Hangi modelleme yaklaşımı kullanılır?
Kimball boyutsal modelleme: grain tanımı, fact/dimension ve yıldız şema uygulamalı işlenir.
SCD işleniyor mu?
Evet; SCD Tip 1, Tip 2 ve geç gelen boyut yönetimi ETL içinde uygulanır.
Ön koşul nedir?
JOIN ve GROUP BY seviyesinde SQL ve ilişkisel modelleme temeli önerilir.

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. Data Warehousing & Business Intelligence Implementation Eğit Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikKenar Bilişim Mimarisi ve Mikro Veri Merkezleri Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Kenar Bilişim Mimarisi ve Mikro Veri Merkezleri Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kenar bilişim ve mikro veri merkezlerini kurun ve işletin: provisioning, K3s/KubeEdge iş yükleri, izleme, OTA güncelleme ve filo yönetimi. Orta seviye DVA eğiti

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikKey Statistical Concepts Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Key Statistical Concepts Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Analizin dayandığı anahtar istatistik kavramlarını öğrenin: dağılım, normal dağılım, olasılık, güven aralığı, p-değeri ve yaygın tuzaklar. Temel DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikKibana & Reporting Capabilities Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Kibana & Reporting Capabilities Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kibana'yı öğrenin: Discover, KQL, Lens görselleştirme, dashboard, Maps, zamanlanmış raporlama ve alerting. Elasticsearch verisi için orta seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikKNIME Analitik Platforması - Tam Eğitim Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

KNIME Analitik Platforması - Tam Eğitim Eğitimi

4 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

KNIME Analytics Platform'u uçtan uca öğrenin: node workflow, veri dönüştürme, görselleştirme, flow variable ve makine öğrenmesi. Orta seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikKurumsal Liderler İçin Veri Egemenliği Temel İlkeleri Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Kurumsal Liderler İçin Veri Egemenliği Temel İlkeleri Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri egemenliği, residency, sınır ötesi transfer ve uyumu kurumsal liderler için öğrenin. Egemen bulut ve veri egemenliği politikası. Temel DVA eğitimi.

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