ETL Programı almalı mı, almamalı mı?

Veritabanı seçimi yapılırken, analitik bir değerlendirme yapılmaya çalışılsa da, seçenekler, yöneticilerin başkalarından duyduğu teknolojilerle şekilleniyor. Bu kişisel bilgilerin de birçoğu veritabanları daha tam oturmamışken oluşan önyargılarla şekilleniyor. Sorumluluğu minimuma indirmek için, yapılan işin ne olduğundan çok satış elemanlarının ön plana çıkardığı noktalar göz önünde bulunduruluyor. Aslında bunu başlı başına başka bir yazıda ele almak gerekli. Bu yazıda ETL programı seçimi konusunda sorulması gereken sorulardan bahsedeceğim. Konu zaten sorular olduğu için, yazının sorular üzerinden ilerleyeceğini şimdiden belirtmek isterim. İ

lk olarak sormam gereken soru şudur, “bu tercih edilen veritabanıyla tam olarak entegre çalışabilecek bir program mevcut mu?” Bu programı kullanan bir ETL çalışanına sorulması gereken soru ise, program bize elle yazılan koda göre ne gibi bir avantaj sağlayacak? Eğer bu iki sorunun cevabı bizi tatmin ediyorsa programın işe yarayacağı net olarak ortadadır. Öbür taraftan cevabın net olmaması ise projeden beklentiyi belirler. “Ne kadar esnek olmayı planlıyorsunuz?” sorusu aslında “hangi sorumluluklardan kaçmayı, hangi sorunlara göğüs germeyi göze alıyorsunuz?” sorusunun cevabına paralel olacaktır. Eğer kaynak sistemlerden alınan veriyi test edip, kriterlerinize uymadığı noktada yöneticilerden yağacak email’lara karşı dimdik duracağınızdan eminseniz, bir ETL programı kullanılması kararını rahatlıkla verebilirsiniz.

Buna karşılık, eğer her gelen isteğe cevap vermek gibi bir yükümlülüğünüz varsa alınacak ETL programının esnek olmasına dikkat edilmesi gerek veya hiç almamak gerek. Yeterince esnek olmadığı için bir program almadığınızı düşünün. Bu durumda dikkat etmeniz gereken, program almayarak aslında gelecek her türlü teknik soruna çare bulabileceğinizi taahüt etmiş oluyorsunuz. Bu karar verilmeden önceki durumla, verildikten sonrası arasında çok büyük bir fark var. Program kullanma kararı verilince, işe alınacak personelin, programın sahip olduğu özellikleri ne kadar kullanabileceğine bakılmalı.

Misal, Oracle Data Integrator (ODI) kullanılmasına karar verilmişse işe alınacak kişilerin ODI kullanmayı bilmesi aslında tam olarak yeterli değil. ODI kendi içinde Jython kullanabilir, shell script’leri çalıştırılabilir, PL/SQL kodu kullanılabilir bir program. Programın avantajlarının tam olarak kullanılabilmesi için çalışanların bu teknolojileri bilmesi gerekli. Bir de bunların üzerine ODI’nin getirdiği ek paketler mevcut ki bu durumda mevcut çalışanların en az 6 aylık bir eğitim sürecine girmesi gerekmekte.

ODI sadece bir örnek. İster Pentaho olsun, ister Informatica ya da başka bir program, spesifik gereklilikler daima olacaktır. Buna karşılık program alınmadığı durumu düşünelim. Doğrudan kaynak veritabanlarına bağlanılmalı, işletim sistemi seviyesinde çıkacak sorunları çözmeli, gelecek geliştirme isteklerine cevap verebiliyor olmalılar. Sizin de farketmiş olacağınız gibi bilgi birikimi her iki seçenekte de oldukça gerekli. Bir program kullanılıyorsa, gerekli olan birikim tanımlanabiliyor (Jython, PL/SQL gibi). Ancak program kullanılmadığında engin bir bilgi birikimi ve bir o kadar da adapte olabilecek çalışanlar işe alınması gerekiyor. http://www.gna.com.tr/blog/ dan alıntı

Veriambarı bir organizasyonun elektronik olarak saklanan datasının deposudur.Veri

ambarları raporlama ve analizi kolaylaştırmak için dizayn edilmişlerdir. Veriambarları analiz ve ilişkili verilerin sorgulanabildiği sistemlerdir.Birden fazla kaynak sistemin işleme tabi tutulmasıyla oluşmuştur.Ayrıca bu şekilde anlık işlemlerin gerçekleştiği veritabanlarındaki tutarsızlıkların ve kirli verilerin filtrelenerek analiz ve raporların etkilenmemesi sağlanmıştır.

 

Veri ambarının yapısı genel itibariyle şu aşamalardan oluşur;

 

1.Kaynak sistem:Günlük işlemlerden gelen kayıtların(transactionların)kaydedildiği

veritabanlarıdır.Bu veritabanları genelde tek bir işlev için normalize edildikleri için bunların hem raporlamada hem de işlemler için kullanılmaları verimi düşürür.

 

2.ETL(Extract-Transform-Load):ETL sürecinin ilk parçası olan extract aşamasında veri kaynak sistemlerden

 

ortaya çıkmaktadır.Bu şekilde farklı kaynaklardan gelen datalar üzerinde daha etkin ve kolay şekilde sorgulama yapılabilmektedir.

 

 

Veriambarları iş    zekası çözümlerinde de kullanılmaktadır.İş zekası daha iyi iş kararları verebilmek amacıyla kullanılmaktadır[2].Veriambarları günümüzde birçok sektörde kullanılmakla birlikte özellikle rekabetin yoğun olduğu telekomünikasyon sektöründe kullanılmaktadır.Burada abonelere sunulan kampanyaların sonuçları,verilen bonusların kullanılma durumu gibi çeşitli işlevlerin yanında özellikle numara taşıma sonrası abonenin gidebileceğini tahmin eden algoritmalar da kullanılmaktadır.

 

 

Günümüzün bilgi çağı olmasından dolayı sürekli artan veri miktarının saklanması için veritabanları sürekli artmıştır.Ancak bu veritabanlarında bulunan veriler raporlama ve analiz için kullanılmaya uygun değildir.Bu verileri raporlama ve analizde kullanabilmek için buradaki ham bilginin kulanılır şekile dönüştürülmesi gerekmektedir.

 

 

Genel itibariyle veri tabanları hızlı ve etkin veri girişi,çıkışı ve güncellemesi için tasarlanmışlardır.Ancak bu yapılarda analiz ve raporlama için gereken algoritmaları çalıştırarak analiz ve raporlamaları gerçekleştirmek çok zordur.Bu nedenle yeni bir veritabanı oluşturularak bu yeni veritabanına sadece analiz ve raporlamada kullanılacak verilerin taşınması gerekliliği çekilir.Genellikle veriambarları birden fazla farklı kaynak sistemi kullanmaktadır.

 

 

Bu kısımın esasında çekilen verinin beklenen yapıya uygun olup olmadığının kontrol edilmesidir.Eğer değilse veri veriambarına alınmaz.

 

 

ETL sürecinin ikinci ayağı olan transform(dönüştürme)aşamasında ise birçok kural ve fonksiyonun extract edilen veriye uygulanmasıdır.Bu sayede iş ve teknik taleplei karşılayan hedeflenen veri kaynaktan türetilmiş olmaktadır.

 

 

ETL sürecinin son ayağı olan load(yükleme) aşamasında ise veri veriambarına yüklenir.Ancak bu işlem iş isteklerine göre değişebilmektedir.Mesele kimi işletmelerde mevcut veriye eklenerek giderken,bir kısmında haftalık olarak yenilenmekte ya da tarihsel olarak yeni data eklenmektedir.

 

 

1.Metadata: Veri hakkındaki bilgilere metadata denilmektedir.Veriambarında bulunan herbir veri elemanının anlamını,hangi elemanın hangi elemanlarla ilişkisi olduğunu,bu ilişkinin hangi şekilde gerçekleştiğini ve kaynakta bulunan veri ile hedefteki veri gibi bilgileri kendine tutmaktadır.

 

2.Front-end:Kullanıcı tarafında raporlama ve analizde kullanılmak üzere çeşitli araçlar kullanılarak veriambarına erişmesidir.

 

2.YAZILIM TEST

 

 

Bir program veya sistemin özelliğinin veya yeteneğinin değerlendirilmesi ve beklenen

sonuçlarım gözlemlenebilmesi için yapılan aktivitelere yazılım testi denilmektedir [3].

 

Yazılım testi genel itibariyle müşteri talepleri doğrultusunda geliştirilen bir yazılımın, kalite düzeyi müşteri tarafından belirlenen maliyet analizi göz önüne alınarak,müşterinin beklediği kalitede olup olmadığının belirlenmesi sürecidir.Yazılımlardaki hatalar geliştirici,analist gibi insan kaynaklı olmakla birlikte donanımsal kaynaklı da olabilmektedir.Bütün yazılım hatalarıkodlama hatası olmayabilir.Pahalı hataları meydana getiren ortak kaynak ihtiyaç analizleridir.Beklenilmeyen ihtiyaçlar yazılım dizaynırı tarafından ele alınmaz[4].

 

 

Yazılım geliştirme süreçlerine testin eklenmesinin nedeni yazılım geliştirme süreci sonucunda ortaya çıkan hataların müşteriye geri dönülmesi zor durumlara bırakmamasını sağlamaktır.Çünkü yazılımlarda bulunan bir hata canlıya alındığında yazılımın yaptığı işe göre bir şirkete itibar,para ve müşteri kaybına neden olabilmektedir.Tüm bunların önüne geçebilmek için test süreçlerini yazılım sürecinin içerisine yerleştirmek gerekiyor.

 

 

Yazılım doğrulama(verification) ve onaylama(validation)’nın birleşiminden oluşur.

Doğrulama:Yazılımı doğru yaptık mı?

Onaylama:Doğru yazılımı yaptık mı? 

 

 

Yazılım test süreçlerini aşağıdaki şekilde sınıflandırabiliriz;

Sistem bilgisine göre;

 

1.Black box test;

 

2.White box test;

 

3.Gray box test:

 

Yazılım yaşam döngüsünde çalıştırılma zamanına göre;

 

1.Unit test

 

2.Entegrasyon testi

 

3.Sistem testi

 

4.Kullanıcı onay testi

 

Testleri amaçlarına göre de sınıflandırabiliriz;

 

1.İşlevsel test:Yazılımın işlevsel yönünün irdelendiği testlerdir.Burada verilen bir girdinin

analize göre beklenilen çıktının verilip verilmediği test edilir.İşlevsel test yazılım yaşam

döngüsünün tüm anlarında yapılan testlerde kullanılabilir.

 

1.1.Yükleme testi(Installation test) : Kullanıcının ilk etkileşimi yazılımı yükleme sırasında oluşmaktadır.Farklı platformlarda yazılımın sorunsuz şekilde yüklenebildiği kontrol edilmelidir.Kullanıcı kurulumda sorun istemediği için çok önemli bir testtir.

 

1.2.Regresyon testi(Regression Test) : Regresyon testlerinin amacı yapılan bir hata düzeltmesinin veya bir değişikliğin halihazırda sorunsuz çalışan kısımları etkilemediğinin görülmesidir.

 

1.3.Yükseltme ve uyumluluk  testi(Upgrade and backward compatibility testing) : Her yazılımın sürekliliğini sağlamak için yükseltme sürümleri yapılır.Ancak bu sürümlerin önceki

sürümlerlerle uyumlu olması gerekmektedir.Bu nedenle bunun testinin yapılması gerekir.Bu teste uyumluluk testi adı verilir.

 

Yükseltme testinde ise kullanıcının efor sarfetmeden ve sistemini bozmadan bir yazılım yükseltmesi yapması beklenir.Bunun kontrolü için de yükseltme testi yapılır.

 

1.4.Erişilebilirlik testi: Kullanıcıların görsel,işitsel veya bedensel engelleri olabilir.Yazılımın bu kullanıcılar için çeşitli kolaylık sağlaması gerekmektedir.Bu nedenlede bu özelliklerin fonksiyonel testler sırasında kontrol edilmesi gerekmektedir.

 

1.5.Uluslararasılalıştırma ve yerelleştirme testi : Yapılan yazılımların diğer ülkelerde satışa sunulacak ise yazılımın bu ülkeler için uyumlu olması gerekmektedir.Bunun için yazılımın GUI’si,mesajlar,uyarı ekranları vb. Kısımlarının yerel dille yazılmış olmalıdır.Ayrıca bu değişiklikler yazılımın düzgün çalışmasını engellememelidir.

 

 

2.İşlevsel olmayan test: Test aktivitelerine odaklanılan,yazılımın işlevsel olamayan yönünü

irdeler,

 

2.1.Performans,yükleme ve stres testleri :  İşlevsel testlerden sonra yapılan bir testtir.Genel itibariyle bir kodlamanın hataları düzeltilmesinden sonra yapılır.Genel olarak web uygulamalarında kullanılır.Burada belli bir yük altında iken   sistemin cevap zamanı ve kullanımı testleri yapılır.

2.2.Kullanılabilirlik testleri :  Bir sistemin ne kadar kolay kullanılabilir ve öğrenilebilir olduğuyla ilgili testlerdir.Bu testler sayesinde müşteri memnuniyetiyle satışlar artar,destek için ayrılan kaynak azalır.

2.3.Güvenlik testleri : Güvenlik testindeki birincil amaç güvenlik açıklarını tespit etmek ve bunları tamir etmektir.Güvenlik testi genellikle kodlama  ve yükleme yapılıp operasyonel hale geldikten sonra yapılır. Bu test diğerlerinin aksine periyodik olarak ağ güvenliği için sistemin tüm güvenlik açıklarını tespit etmek için kullanılır.

 

 

 

3.VERİAMBARI PROJESİNDE TEST PROSEDÜRLERİ

 

 

Şirketimizin yapmış olduğu veriambarı projesinde kullanılan veri miktarı çok fazla olduğu için veriambarlarında kullanılan PL/SQL kodlarıyla verinin işlenmesi yetersiz kalmaktaydı.Bu nedenle ABINITIO adında ETL  (Extract,Transform,load) aracı kullanıldı.Bu aracın özelliği parametrik şekilde ayarlanarak paralel işlem yapabilmesidir.Bu nedenle çok büyük verileri kolaylıkla kısa zamanda işleyebilmektedir.

 

 

Bu araç tablo bazlı işlem yapmamaktadır.Yani bir veri işlenmeden önce tablodan dosyaya inilmeli sonrasında raporlamada kullanılmak üzere işlem sonrasında tekrar veriler dosyadan tablolara çıkılmaktadır.

 

Bu aracın bir diğer özelliği yarı görsel olmasıdır.Geliştirme hem görsel komponentler kullanılarak hem de kodlama yapılarak halledilmekteydi.

               

 

Bu projede yapılan geliştirmelerin testleri yukarıda bahsedilen testlerin  tamamı yapılamamıştır.Nedeni de sürenin kısıtlı olması ve bu nedenle bazı sorunlar geliştirme canlıya alındıktan sonra çıkmakta ve canlıda düzeltilmekteydi.

Yapılan testleri anlatacak olursam;

 

 

1.Yapılan geliştirme test grubuna ulaştığında öncelikle run olup olamadığı testi yapılmaktaydı.Yani giriş dosyaları veildiğinde dml hataları varmıydı,geliştirmenin çıkışında data oluşup oluşmadığıyla ilgili genel yapıyla alakalı testler yapılmaktaydı.Bu kısımda işlevsel testimizi halletmiş oluyorduk.

 

 

2.Canlıdan alınan güncel verilerle geliştirme run edilmekteydi.Bu şekilde oluşan çıkış verileri   ‘Veri Kalitesi’(Data Quality) testlerinde kullanılmak üzere tablolara yüklenmektaydi.Daha sonrasında bizler giriş veri tablolarını verilen analize göre SQL kodlamasıyla çıkış veri tablosunu oluşturmaktaydık.Son aşamada ABINITIO geliştirmesinin çıkış verisiyle,bizim yaptığımız SQL kodunun çıkış verisi  SQL’in ‘MINUS’ özelliği kullanılarak çıkış verisinin doğruluğu test edilmekteydi.

 

3.Incremental run   yapılarak geliştirmenin bir sonraki gün gelecek yeni insertleri,updateleri ve delete datalarını işleyip işleyemediğinin testini yapıyorduk.

 

 

4.Extraction ve load shell script kodlarının doğru şekilde tablolardan verileri çekip,tablolara düzgün şekilde yüklemesinin  testini yapıyorduk.

 

 

5.Canlıda olan bir geliştirmede hata bulunduysa düzeltmesi yapıldıktan sonra tüm geliştirme tekrardan bütünlüğünün bozulup bozulmadığıyla ilgili teste tabii tutulmaktaydı.

 

 

6.Performans testlerinde yapılan geliştirmelerde işlem tekrarlarının azaltılması yönünde yapılan geliştirmeler gözden geçirilmekte ve geliştiriciye bununla ilgili geri dönüş yapılmaktaydı.

Yukarıda bahsettiğim gibi yapılan testler daha fazla çeşitlendirilebilirdi.Ancak bir proje dahilinde kısıtlı zaman içerisinde yapıldığından dolayı test çeşidi olarak bu kadar yapılmıştır.

 

Okan Beşli

İ.Hakkı ÇAVDAR

 

 

 

 

Merhaba,

ETL süreçlerini ve faydalarını iyi analiz edebileceğimiz bir yazı paylaşıyoruz.Bunun için Avea BT Sistemleri Direktörü Cahit Beyle roportajdan bir bölüm yayınlayalım.

Avea BT Sistemleri Uygulama Geliştirme Direktörü Cahit Terzioğlu

"IBM Information Server DataStage ürününü işimizin kritik bir bileşeni olarak görüyoruz"

Operasyonal sistemlerinden analiz sistemlerine hızlı, düzenli ve uygun formatta veri akışını sağlamada bir ETL aracından faydalanmaya karar veren Avea BT ekibi, veri entegrasyonu ihtiyaçlarına yanıt verecek en uygun çözüm olarak IBM Information Server DataStage yazılımını seçti. Türkiye'nin önde gelen mobil iletişim operatörü olan Avea'nın BT Sistemleri Uygulama Geliştirme Direktörü Cahit Terzioğlu, son derece rekabetçi olan mobil iletişim pazarında iş başarısı için datawarehouse sistemlerinin sağlıklı sonuçlar üretmesi gerektiğini, bunun için de DataStage gibi bir veri entegrasyonu aracı kullanmanın zorunlu olduğunu belirtiyor.


"Avea'da, operasyonel anlamda diğer sektörlerle karşılaştırılamayacak büyüklükte ve sayıda veri oluşuyor ve sürekli bir değişim söz konusu. Verinin analiz yapılabilecek bir seviyeye getirilmesi oldukça zahmetli bir işlem. Bu nedenle seçeceğimiz veri entegrasyonu aracının hızlı bir şekilde geliştirmeye, konfigürasyona açık olması, büyük datayla çalışmayı becerebilecek bir altyapı sunması gerekiyordu. DataStage, bizim bu tür beklentilerimizi tamamen karşıladı."
Okan Karaduman
AVEA Teknoloji İş Zekası ve Kurumsal Sistemler Müdürü


Avea'nın şirket profili ve faaliyet alanı hakkında bilgi alabilir miyiz?

CAHİT TERZİOĞLU: Avea, 9 milyon abonesi ile Türkiye'nin en genç ve yenilikçi mobil iletişim operatörüdür. "Avea" markası ile gerek kurumsal gerekse bireysel hizmetlerimizle hızla büyümekte, gerek teknoloji ve altyapıya, gerekse yönetim ve çalışanlarımıza sürekli olarak yatırım yapmaktayız. 1.900 çalışanı, 165 ülkede 371 operatörle serbest dolaşım anlaşması bulunan bir şirket olarak, müşteri ihtiyaçlarını birincil önceliğe yerleştirip, onlara en kaliteli hizmeti sunan öncü şirket olma vizyonu ile müşterilerimize son teknolojinin yanı sıra yenilikçi ve kaliteli hizmetler sunmaktayız.

Veri entegrasyonu konusunda IBM Information Server DataStage uygulamasını kullanıyorsunuz. Sizden öncelikle proje öncesi durumunuz ve ihtiyaçlarınızı öğrenebilir miyiz?

CAHİT TERZİOĞLU: Proje öncesinde bir veriyi datawarehouse sistemimize aktarma konusunda klasik yöntemlerimiz vardı. Bu yöntem dolayısıyla, operasyonel anlamda yazılımın yürütülmesi, üretilmesi aşamasında oldukça zorlanıyorduk. Verilerimizi daha hızlı ve datawarehouse sistemine uygun formatta, zamanında ve düzgün bir sıralamayla aktarabilmek için araştırmaya başladık. Amacımız, operasyonel yükü mümkün olduğu kadar ortadan kaldırmaktı. Kullandığımız yöntem bizim için çok yetersiz hale gelmişti. Endüstri standartlarına uygun ETL araçlarından birini seçmemiz gerekiyordu.

Çözüme nasıl karar verdiniz?

CAHİT TERZİOĞLU: Pazardaki güçlü alternatifleri araştırdık. Bir değerlendirme sürecinden geçtik ve değerlendirmenin sonucunda da en iyi çözümün DataStage olacağına karar verdik. Oldukça da hızlı bir şekilde DataStage'i devreye sokarak, hem gerekli düzenlemeleri yaptık hem de zamanında ve düzgün bir veri akışını sağladık.

Geçiş süreciniz hakkında bilgi verebilir misiniz?

OKAN KARADUMAN: Öncelikle "Unrated CDR" yani "ücretlendirilmemiş veri kaydı" olarak adlandırdığımız, hacimsel anlamda yoğun olan bölümden başladık. Daha sonra datawarehouse sistemimizi besleyen diğer sistemlerimizi de bu çalışmaya dahil ettik. En zorlu sürecimiz veri kaydının içeriye yüklenmesiydi. İlk önce "ücretlendirilmemiş" ardından da "ücretlendirilmiş" veri kayıtlarını içerecek biçimde projemizi sürdürdük.

Verilerinizi doğuran operasyonel uygulamalarınızdan söz edebilir misiniz?

CAHİT TERZİOĞLU: Ücretlendirilmemiş veri kayıtlarımız ?mediation' ortamımızdan geliyor. Mediation, network tarafında her türlü ses, data, SMS gibi kayıtları ve bunlardan üretilen verileri faturalama ve diğer ilgili sistemlerimize aktarmak üzere merkezi olarak toplayan ve yönlendiren bir alan. Ücretlendirilmiş veri kaydı ise bir ?billing' uygulaması üzerinden akıyor. Çok büyük bir hacimden söz ediyoruz, çünkü toplam müşteri sayımızın yaptığı tüm konuşmaların sonucunda ortaya çıkan, günlük hatta saatlik veri kayıtları bunlar.

Bütün bu yapıyı düşünürsek, DataStage'den beklentileriniz nelerdi?

OKAN KARADUMAN: Sözünü ettiğimiz bu operasyonel sistemden, analitik sisteme, yani datawarehouse sisteme veri akışı için DataStage'i kullanıyoruz. Datastage, akan veriyi alıp, formatlayıp, datawarehouse sistemine yüklüyor. Operasyonel tarafta diğer sektörlerden çok daha fazla veri oluşuyor ve sürekli bir değişim söz konusu. Çünkü müşterilerimize devamlı yeni teknolojik hizmetler sunuyoruz ve bu hizmetler yeni kayıtlar anlamına geliyor. Bizim veri entegrasyonu anlamında bu değişime çok hızlı uyum sağlamamız gerekiyor.Verinin analiz yapılabilecek bir seviyeye getirilmesi oldukça zahmetli bir işlem. Bu nedenle seçeceğimiz ETL aracının hızlı bir şekilde geliştirmeye, konfigürasyona açık olması, büyük datayla çalışmayı becerebilecek bir altyapı sunması gerekiyordu.
Gün içinde hatta saatler içinde oluşan verilerimiz, bazı şirketlerin yıllık verilerine eşdeğer olabiliyor. Bizim bu datayı zamanında, analiz ortamına atıp, analizini yapıp, sonuçları pazarlama, finans, satış departmanlarımızla paylaşmamız söz konusu. Bu sonuçların hızla paylaşılabilmesi, içinde bulunduğumuz yoğun rekabetçi pazarda hayati önem taşıyor. Bu bilgiler ilgili departmanlarımıza zamanında ulaşmazsa hiçbir değer ifade etmiyorlar. Bu yüzden DataStage bizim için önemli.

DataStage'in özelliklerini değerlendirebilir misiniz? BT departmanları açısından düşünürsek, ne gibi avantajlar sağlıyor?

OKAN KARADUMAN: Birincisi standardizasyon getiriyor. DataStage'i ayrı bir makineden sistemimizi durdurmadan yönetebiliyoruz. Bu süreçte doğrudan datawarehouse sistemindeki veri tabanları üstünde güncelleme yapmıyor, bu tranformasyonu kendine ait olan sunucuda gerçekleştiriyor ve sadece yükleme aşamasında datawarehouse uygulamasına erişiyor. Bu da uygulamanın kesintisiz hizmet vermesini sağlıyor. IBM Information Server ürünlerinin bizim henüz kullanmadığımız ama faydalı olduğunu gördüğümüz özelliklerini de önümüzdeki yıl devreye almayı düşünüyoruz. Örneğin, veri kalitesinin sağlanması ve kirliliğin arındırılmasına ilişkin avantajlar sunduğunu biliyoruz. Sonuç olarak, DataStage'in bundan sonra yürüteceğimiz projelerimizde de, verilerimizi hızlı bir şekilde uygun formata ve uygun sıralamaya getirerek, veri kalitesini sağlayarak destek olmasını bekliyoruz.

IBM ve IBM Çözüm Ortağı OBase ile ilişkilerinizi ve müşteri memnuniyetinizi değerlendirebilir misiniz?

CAHİT TERZİOĞLU: OBase, uzun zamandır işbirliği içinde olduğumuz bir firma ve yetkinliklerine güveniyoruz. Bu projede de başından bu yana daima yanımızda oldular. DataStage ürününün IBM gibi, lider bir teknoloji firması tarafından sunuluyor olmasından da çok memnunuz. Tamamen bir tesadüf olarak datawarehouse donanım platformumuzun da IBM ürünlerinden oluşması dolayısıyla bu memnuniyetimiz daha da artıyor. IBM'le şirketimizin kurulumundan bu yana sıkı bir işbirliğimiz var. Bizim için ürünlerin sürdürülebilirliği son derece önemli ve IBM ile de bunu sağlayabileceğimizi biliyoruz.

ORACLE BI ANSWERS

Başlat -> Programlar -> Oracle Buisness Intelligence ->Welcome to Oracle BI EE tıklıyoruz.

Şekil-22

 

Oracle BI Interactive Dashboards linkine tıklıyoruz. Açılan sayfada “Answers” linkine bastığımızda browserda aşağıdaki (Şekil-23) deki ekran kesitini görebiliriz :

Şekil-23

Görüldüğü gibi Oracle BI Administrator arayüzünde presentation katmanındaki ARACTAKIP veritabanı burada görünüyor. Linke tıklayarak devam edelim.

 

 

Şekil-24

Yukarıdaki (Şekil-24) te görüldüğü gibi Presentation katmanında yaptığımız herşeyi burada görebiliyoruz. Ekranda görünen “Columns” bölgesine hangi alanları rapora dahil etmek istiyorsak onları koyuyoruz. “Filters” kısmında ise bunların nasıl görüneceğini belirteceğiz.

3.3.1 Columns

Ekranda görünen ARACTAKIP altındaki tablolara bağlı alanlardan hangilerini raporda görmek istiyorsak onlara tıklayarak sağdaki Columns kısmına dahil ediyoruz.

 

Şekil-25