Ana içeriğe atla

Veri ambarı rol ve sorumlulukları

Merhaba,

Bir çok şirketin sahip olduğu, yine birçoklarının da sahip olmayı istedikleri veriambarı için, gereken insan kaynağı açısından rol ve sorumlulukları belirlemek ve bunların nasıl karşılanacağı önemli bir konudur. Bunun için kısaca bir listelemenin faydalı olacağını düşündüm.



1-      Veri ambarının üzerinde bulunduğu makina (sistem) adminliği
a.       İşletim sisteminin çalışması için gereken temel uygulamaların çalışmasının sağlanması.
b.      Backup ının alınması
c.       Üzerindeki uygulamaların bakım tutumu, yeni uygulama kurulması
d.      Yeni disk eklenmesi
e.      Servislerin çalışmasının sağlanması
2-      Veri tabanı adminliği
a.       Veritabanları kullanıcıları tanımlama, yetkilendirme, yetki sınırlamaları
b.      Veritabanı yaratma, schema tanımlama, schema kullanıcıları belirlenmesi,
c.       Partion yaratma, ekleme
d.      Veritabanlarının hem uygulama olarak, hem de data olarak backup ının alınması.
e.      Herhangi bir SQL server probleminde administrative müdahale edilmesi.
3-      ETL adminliği
a.       ETL developer ın yaptığı değişiklikleri production a almak, uygun şekilde parametreleri düzenlemek
b.      ETL kaynak sistem tanımlamalarını yapmak
4-      ETL development
a.       ETL süreci için yazılan örneğin SQL Server Integration Services (SSIS) kodlarının üzerinde değişiklik yapmak, yeni kodlar yazmak.
b.      ETL de çıkan hatalardan, geliştirme kaynaklı olanlara müdahale etmek.
c.       Gerektiğinde kaynakta yapılan değişikliklerin, ETL sürecine etkisini analiz etmek. Buna göre çözüm üretmek.
5-      ETL operasyon
a.       Her gün otomatik olarak çalışan ETL in operasyonel sürecini takip etmek, çıkan operasyonel problemleri gerektiğinde ETL developer yardımı alarak çözmek.
b.      Yeni yapılan güncellemeleri, yeni geliştirmeleri operasyonel sürece dahil etmek
c.       Scheduler ı yönetmek.
d.      Manuel çalıştırılması gereken kodları çalıştırmak ve takibini yapmak.
6-      ETL Tester
a.       Yapılan güncelleme ve geliştirmelerin testinin yapılması, sonuçların developer ile paylaşılması.

Veriambarı kurulması için nelere dikkat edilmesi konusunu bir daha ki yazımızda ele alacağız.

Hakan Sarıbıyık

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

SAS Nedir?

Anthony Barr, James Goodnight, John Sall ve Jane Helwig isimli dört kişi tarafından 1976 yılında Statistical Analysis System i smi ile kurulan fakat yazılım alanında ürettiği ürünlerle bu sınırları aşan SAS (SAS Institute) günümüzde borsaya açık olmayan dünyanın en büyük yazılım şirketlerinin başında geliyor. Hiç kuşkusuz bu dörtlüden en önemlisi, Harvard Business School tarafından* 20 inci yüzyılın en önemli iş liderleri listesinde gösterilen ve aynı zamanda şirketin CEO su olan James "Jim" Goodnight dır. İstatistik alanında doktorası olan Goodnight ayrı bir yazı konusu olmayı hakeden renkli bir kişilik. SAS denince ilk akla gelen öncelikle istatistik ve iş zekası alanlarında marketin önemli oyuncularının başında gelen ve "Bilmenin gücü (Power to know)" nü uzun yıllardır müşterilerinin hizmetine sunan Amerika Kuzey Karolayna merkezli dev bir yazılım şirketi olduğudur. Detaylarda ise genetik, tarım, finans, telekom, uzay, ilaç, kimya, bankacılık gibi birçok farkl
Yorum Gönder
Devamı

Veri kalitesi işlemlerinde bulanık mantığın (Fuzzy logic) kullanılması

Bulanık mantık (Fuzzy Logic) üzerine 1995 yılında bitirdiğim yüksek lisans tezinde, bulanık mantık ile çalışan bir uzman sistem yapmıştım. O zamanlar bulanık mantık, bilişim teknolojileri alanında yeni yeni emekleme dönemindeydi. Özellikle veritabanlarında bilgi keşfi çalışmaları için kullanılması yönünde oldukça çok akademik çalışma yapılmaktaydı. Günümüzde Bilgi Teknolojileri (BT) sektöründe bulanık mantık dahil diğer bilgi belirsizliği modellerini, BT profesyonelleri "kullanıyor" dememiz zor. Fakat en zor alanlardan biri olan ve gün geçtikçe önemi artan veri kalitesinin arttırılması konusunda yapılan çalışmalarda, bulanık mantık terimi oldukça sık ismi geçen bir terim haline geldi. Bu nedenle yazımızın konusu bu terimin genel anlamından çok veri kalitesinde kullanımı konusunda olacak. Veri kalitesi çalışmalarında fuzzy logic kelimelerini ilk duyduğumda kelimelerin bulanık küme teorisinde kullanılması geldi. Örneğin; çok gürültülü kelimesinin bulanık kümesinin kurulmas
Yorum Gönder
Devamı

Veriden Bilgiye Dönüşüm Sürecinin Temelleri

Merhaba, Ağırlıklı olarak Telekom sektöründe uzun yıllardır çalışmakta olan birisi olarak, büyük şirketlerdeki verinin ilk çıkış noktalarından, raporlarda yer alması ve karar destek sistemlerinde görünmesine kadar giden süreçler hakkında önemli bir bilgi birikimim oldu. Bu bilgi birikimi farklı noktalardan bakışı gerektirir ve az sayıda profesyonel, bu bakışa sahip olma ayrıcalığını taşır. Sürekli değişen Bilgi Teknolojileri (BT)  araçları ve yüksek rekabet ortamı içinde bu bilgi ve tecrübeyi sürekli güncel tutmakta ayrı bir gayret gerektirir. Tabii ki bu tecrübede kullanılan araçların yeri yadsınamaz. Atalarımız alet işler el övünür derken haklı bir noktaya temas etmişler. Fakat bu bizde, aletin işin en önemli parçası olduğu şeklinde bir yanılsama yaratmasın. Peki, işin en önemli kısmı nedir öyleyse? Bu soruya yanıt vermeden önce sürece biraz yakından bakmakta fayda var. Gerçekte birbirine benzeyen büyük şirket yada kurumlarda (yazının devamında ikisi içinde büyük org
Yorum Gönder
Devamı