Oracle Veri Ambarı Kavramları Eğitimi

Eğitim Hakkında

OLTP-OLAP ayrımından boyutsal modelleme, şema tasarımı ve ETL kavramlarına kavramsal temel

Oracle Database Veri Ambarı Kavramları Eğitimi, kurumsal analitik için veri ambarı dünyasının temel kavramlarını sağlam bir zemine oturtur. Katılımcılar OLTP ile OLAP farkını, boyutsal modellemeyi, fact ve dimension tablolarını, yıldız ve kar tanesi şemayı kavrar. Yavaş değişen boyutlar, ETL süreci, veri kalitesi ve ambar mimari katmanları işlenir. Oracle tarafında bölümleme, materialized view ve bitmap indeks gibi kavramlar örneklerle tanıtılır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; OLTP-OLAP ayrımı ve mimari katmanlardan boyutsal modelleme, şema tasarımı, ETL ve Oracle analitik kavramlarına ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — Boyutsal modelleme, yıldız şema, OLAP, ETL ve veri ambarı mimarisi kavramlarına Oracle odaklı giriş

Öğrenme Metodu

Her kavram örnek bir satış veri ambarı senaryosu üzerinden model çizimleri ve basit SQL örnekleriyle somutlaştırılarak anlatılır.

Neden Bu Eğitim?

🧭Sağlam kavramsal temel

Boyutsal modelleme, yıldız şema ve OLAP kavramlarını doğru anlayarak veri ambarı projelerine güvenle başlarsınız.

🏛️Mimari bütünlük

Veri kaynağından sunum katmanına uzanan ambar mimarisini ve ETL akışını uçtan uca kavrayarak tasarıma hakim olursunuz.

🧩Oracle bağlamı

Kavramları Oracle'ın bölümleme, materialized view ve bitmap indeks özellikleriyle ilişkilendirerek pratikte karşılığını görürsünüz.

Anahtar Konular

veri ambarı eğitimioracle veri ambarıboyutsal modelleme eğitimiyıldız şemadata warehouse eğitimiolap eğitimietl eğitimiiş zekası eğitimiveri modelleme eğitimi

“İyi bir veri ambarı doğru teknolojiyle değil, doğru kavranmış boyutsal modelle başlar; şema netse analiz de güvenilir olur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi düzeyi gereksinimleri

1

Temel SQL

SELECT, JOIN ve GROUP BY gibi temel SQL sorgularını okuyup yazabilme düzeyi faydalıdır.

2

Veritabanı kavramları

Tablo, anahtar ve ilişki gibi ilişkisel veritabanı kavramlarına temel aşinalık beklenir.

3

İş süreçleri ilgisi

Satış, stok gibi kurumsal iş süreçlerine ve raporlama ihtiyacına genel ilgi örnekleri kolaylaştırır.

4

Oracle aşinalığı

Oracle ortamına temel aşinalık faydalıdır ancak zorunlu değildir; kavramlar sıfırdan anlatılır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı veri ambarının neden gerektiğini kavrar, OLTP ile OLAP farkını ayırt eder ve kaynak sistemden sunum katmanına uzanan ambar mimarisini anlar.

Modül 1

Veri Ambarı Nedir

Veri ambarının tanımı ve amacı
Operasyonel sistemle analitik ihtiyaç farkı
Bill Inmon ve Ralph Kimball yaklaşımları
Enterprise data warehouse ve data mart
Tek doğru kaynak (single source of truth)
Veri ambarının kurumsal karar desteği rolü

Modül 2

OLTP ve OLAP Farkı

OLTP sistemlerin işlem odaklı yapısı
OLAP sistemlerin analiz odaklı yapısı
Normalizasyon ve denormalizasyon tercihi
Yazma yoğun ve okuma yoğun iş yükü farkı
Güncel veri ile tarihsel veri ihtiyacı
Sorgu türlerinin ve yanıt beklentisinin farkı

Modül 3

Ambar Mimari Katmanları

Kaynak sistemler ve veri çıkarımı
Staging (hazırlık) alanının rolü
Core (çekirdek) ambar katmanının rolü
Data mart ve konuya özel alanlar
Sunum ve raporlama katmanının işlevi
Metadata ve veri sözlüğü katmanı

Modül 4

Temel Terimler ve Kavramlar

Fact (olgu) ve measure (ölçü) kavramı
Dimension (boyut) ve attribute kavramı
Grain (ayrıntı düzeyi) kavramının tanımı
Hiyerarşi ve kırılım (drill) kavramı
Toplama (aggregation) ve özet tablolar
Tarihsellik ve zaman boyutunun önemi

Günün hedefiKatılımcı boyutsal modellemeyi kavrar, fact ve dimension tablolarını tasarlar, yıldız ve kar tanesi şema arasındaki farkı ve yavaş değişen boyutları anlar.

Modül 1

Boyutsal Modelleme İlkeleri

Boyutsal model ile ilişkisel model farkı
Grain (ayrıntı düzeyi) belirleme süreci
İş sürecini olgu tablosuna dönüştürme
Ölçü (measure) türleri ve toplanabilirlik
Boyutların iş bakışını yansıtma rolü
Modellemede dört adımlı tasarım yaklaşımı

Modül 2

Fact (Olgu) Tabloları

Fact tablosunun yapısı ve içeriği
Transaction, periodic ve accumulating fact
Additive, semi-additive, non-additive ölçü
Factless fact tablosu kavramı ve kullanımı
Degenerate dimension (dejenere boyut)
Fact tablosunun grain tutarlılığı

Modül 3

Dimension Tabloları

Dimension tablosunun yapısı ve rolü
Surrogate key (vekil anahtar) kullanımı
Doğal anahtar ile vekil anahtar farkı
Conformed (ortak) boyut kavramı
Role-playing dimension (rol oynayan boyut)
Zaman (date) boyutunun tasarımı

Modül 4

Şema Türleri ve SCD

Yıldız (star) şema yapısı ve avantajı
Kar tanesi (snowflake) şema ve farkı
Galaxy (fact constellation) şema
Slowly Changing Dimension Tip 1
SCD Tip 2 ile tarihsel değişim takibi
SCD Tip 3 ve karma yaklaşımlar

Günün hedefiKatılımcı ETL sürecini ve veri kalitesi kavramlarını anlar, analitik sorgulama tekniklerini ve Oracle'ın veri ambarına yönelik temel özelliklerini tanır.

Modül 1

ETL ve Veri Entegrasyonu

Extract, Transform, Load aşamaları
Full load ve incremental load farkı
ELT yaklaşımı ve ETL'den farkı
Staging alanında dönüşüm adımları
Change Data Capture (CDC) mantığı
ETL zamanlaması ve batch pencere kavramı

Modül 2

Veri Kalitesi ve Yönetişim

Veri temizleme ve standardizasyon
Eksik ve tutarsız veriyle başa çıkma
Veri profilleme (profiling) kavramı
Master data ve referans veri yönetimi
Veri soyağacı (data lineage) kavramı
Veri yönetişimi ve sorumluluk rolleri

Modül 3

Analitik Sorgulama Kavramları

Toplama (aggregation) ve özet raporlama
Drill-down ve roll-up işlemleri
Slice, dice ve pivot analiz kavramı
ROLLUP ve CUBE ile çok boyutlu toplama
Analytic function (window) kavramı
KPI ve ölçüt hesaplama mantığı

Modül 4

Oracle Veri Ambarı Özellikleri

Partitioning ile büyük tabloyu bölme
Bitmap indeks ve düşük kardinalite boyut
Materialized view ile özet önbellekleme
Query rewrite ile MV'den yararlanma
Star transformation sorgu dönüşümü
Paralel sorgu ile büyük veri işleme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Ambar kavramları

Veri ambarının amacını, OLTP-OLAP farkını ve kurumsal analitikteki rolünü net bir kavramsal çerçeveyle açıklarsınız.

✅

Mimari anlayışı

Kaynak sistemden sunum katmanına uzanan ambar mimarisini ve staging, core, data mart katmanlarını kavrarsınız.

✅

Boyutsal modelleme

Fact ve dimension tablolarını grain tutarlılığıyla tasarlar, iş sürecini boyutsal modele doğru biçimde dönüştürürsünüz.

✅

Şema tasarımı

Yıldız ve kar tanesi şema arasındaki farkı değerlendirir, projenin ihtiyacına uygun şema yaklaşımını seçersiniz.

✅

Yavaş değişen boyut

SCD Tip 1, 2 ve 3 yaklaşımlarını ayırt eder, tarihsel takip ihtiyacına uygun boyut stratejisini belirlersiniz.

✅

ETL süreci

Extract, transform ve load aşamalarını, incremental yükleme ve veri kalitesi kavramlarını uçtan uca kavrarsınız.

✅

Analitik sorgulama

Drill-down, roll-up, ROLLUP ve CUBE gibi çok boyutlu analiz kavramlarını ve raporlama mantığını anlarsınız.

✅

Oracle bağlamı

Partitioning, materialized view, bitmap indeks ve star transformation gibi Oracle ambar özelliklerini tanırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri ambarı projelerine yeni başlayan geliştiriciler
iş zekâsı ve raporlama uzmanları
veri analistleri
veritabanı yöneticileri
analitik mimariyi kavramak isteyen teknik ekip üyeleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri ambarı projelerine yeni başlayan geliştiriciler, iş zekâsı ve raporlama uzmanları, veri analistleri ve veritabanı yöneticileri için uygundur. Temel SQL ve ilişkisel veritabanı aşinalığı faydalıdır; kavramlar örnek bir satış ambarı senaryosu üzerinden sıfırdan anlatılır.

Bu eğitim veri deposu teknikleri eğitiminden farkı nedir?

Kavramlar eğitimi boyutsal modelleme, şema tasarımı ve mimari gibi kavramsal temeli kurmaya odaklanır. Veri deposu teknikleri eğitimi ise bu kavramların Oracle üzerinde partitioning, paralel işleme, sıkıştırma ve MV query rewrite ile uygulamalı hayata geçirilmesine ağırlık verir.

Eğitim için Oracle bilgisi şart mı?

Hayır, ileri Oracle bilgisi şart değildir. Temel SQL ve ilişkisel veritabanı aşinalığı yeterlidir. Oracle'a özgü bölümleme, materialized view ve bitmap indeks gibi konular kavramsal düzeyde tanıtılır ve örneklerle somutlaştırılır.

Boyutsal modelleme neden bu kadar önemli?

Boyutsal modelleme, iş kullanıcısının anlayacağı fact ve dimension yapısıyla analitik sorguları hem hızlı hem anlaşılır kılar. Yanlış kurgulanmış grain veya şema, raporların tutarsız ve yavaş olmasına yol açar; bu nedenle eğitim tasarım adımlarına özel önem verir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika veri ambarı kavramları, boyutsal modelleme, şema tasarımı, SCD ve ETL konularını kapsar. Eğitim kurumsal ihtiyaca göre yüz yüze veya online olarak uyarlanabilir.

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