DWH vs Data Lake vs Data Lakehouse: Verinin Yeni Evi Neresi

Son yıllarda veriyle çalışan herkesin sık sık karşılaştığı bir soru var:
“Verilerimizi nerede saklamalıyız?”
Bu sorunun cevabı, zaman içinde hem teknolojilerin gelişmesiyle hem de ihtiyaçların değişmesiyle epey şekil değiştirdi. Bir dönem tüm verimizi büyük bir özenle tasarlanan veri ambarlarında (Data Warehouse) tutardık. Raporlarımızı üretir, analizlerimizi yapar, veriye güvenirdik.

Ama işler değişti.

Veri sadece Excel tabloları ya da veritabanı kayıtlarından ibaret değil artık. Log dosyaları, sensör verileri, sosyal medya içerikleri, videolar, PDF’ler… Üstelik bu veriler sadece büyümüyor, aynı zamanda çeşitleniyor ve hızla akıyor. Tam bu noktada geleneksel DWH yapıları yeterli olmamaya başladı. İşte o zaman sahneye Data Lake’ler çıktı.

Data Lake: Veriye Özgürlük

Data Lake, aslında oldukça basit bir fikre dayanıyor:
Veriyi ne olursa olsun topla, sakla, sonra kullan.

Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ya da tamamen ham veriler… Hepsi tek bir yerde. Bu, özellikle veri bilimciler için adeta bir cennetti. Artık veriyi işlemeden önce filtrelemeye, temizlemeye ya da şekle sokmaya gerek kalmadan direkt erişebiliyorlardı.

Yani klasik “önce ETL sonra analiz” döngüsü kırıldı.
Ama…

Data Lake’in Sorunları:

• Veri kalitesinin kontrolü zorlaştı
• Aynı verinin farklı versiyonları karışmaya başladı
• Erişim ve güvenlik açıkları oluştu
• Sorgular yavaşladı, performans düştü

Zamanla bu devasa göller, neyin nerede olduğunu kimsenin bilmediği birer “veri bataklığı”na (data swamp) dönüşmeye başladı.

Lakehouse: İki Dünyanın En İyisi

İşte bu noktada veri dünyasında yeni bir kavram yükseldi:
Data Lakehouse — Esneklik + Disiplin

Bu yapı, veri ambarlarının düzenli, güvenli yapısıyla Data Lake’lerin esnekliğini birleştiriyor. Hem SQL ile kolay sorgular yapabiliyor, hem de veri bilimciler Python/R ile aynı veriyi özgürce işleyebiliyor.

Bu mimariyi mümkün kılan teknolojiler de boş durmadı tabii. Son yıllarda adını sıkça duyduğumuz bazı araçlar bu alanda öne çıktı:

• Apache Iceberg: Büyük veri kümelerinde şema yönetimi ve performanslı sorgular için birebir. ACID desteği mevcut.
• Delta Lake: Veride versiyonlama, zaman içinde geriye dönme, ACID desteği gibi özelliklerle oldukça güçlü.
• Apache Hudi: Gerçek zamanlı veri akışıyla uğraşanlar için ideal; yazılan veriyi anında güncelleyebiliyor.

Tüm bu araçlar, tek bir amaç için var: Aynı veriye farklı rollerin (analist, mühendis, veri bilimci) farklı şekillerde erişebilmesini sağlamak.

Hangi Yapı, Ne Zaman?

Her yapının kendine göre artıları var. Tek bir “doğru” yok aslında, ama bazı senaryolarda hangisinin öne çıktığı belli:

• Sadece raporlama yapıyorsanız ve veriniz oldukça düzenliyse, klasik DWH hâlâ iş görüyor.
• Veri çeşitliliğiniz yüksekse, yani hem log, hem resim, hem tablo kullanıyorsanız, Data Lake sizin için iyi bir başlangıç olabilir.
• Verinizle hem analiz, hem modelleme yapacaksanız, tek platformda esneklik ve güven arıyorsanız, en mantıklı tercih: Data Lakehouse.

Son Söz: Verinin Evi Artık Değişti

Veriyle çalışan ekipler artık sadece neyi bildiklerine değil, ne zaman ve nasıl erişebildiklerine göre fark yaratıyor. O yüzden veri mimarisini seçerken sadece bugünü değil, yarını da düşünmek gerekiyor.

Kimi zaman klasik, kimi zaman deneysel ama her zaman esnek ve güvenilir bir yapı kurmak artık mümkün. Verinin yeni evi, disiplinle özgürlüğün buluştuğu yer: Lakehouse.

Peki Biz Bu Durumu Bentego’da Nasıl Ele Alıyoruz?

Veri dünyası hızla evriliyor. Biz de Bentego olarak bu değişime sadece ayak uydurmakla kalmıyor, aynı zamanda kurumların bu dönüşümde doğru adımları atmasına destek oluyoruz.

Her kurumun veriyle kurduğu ilişki farklı. Kimi hâlâ temel raporlama ihtiyaçlarını karşılamaya çalışıyor, kimi ise çoklu veri kaynaklarını bir araya getirerek daha tutarlı analizler üretmenin yollarını arıyor.
İşte tam bu noktada devreye giriyoruz.

Bentego olarak neler yapıyoruz?

Kurumların mevcut veri yapısını analiz ediyoruz. Hangi platformlar kullanılıyor, ne tür veriler toplanıyor, süreçler ne kadar oturmuş?

Gelecekteki ihtiyaçlarını birlikte belirliyoruz. Sadece bugünü değil, önümüzdeki yıllarda karşılaşabilecekleri veri ihtiyaçlarını da göz önünde bulunduruyoruz.

En uygun veri mimarisini tasarlıyoruz. Bu bazen mevcut DWH yapısını güncellemek, bazen modern bir Lakehouse mimarisine geçmek, bazen de hibrit bir yaklaşımı hayata geçirmek anlamına geliyor.

Uygulama ve geçiş sürecini birlikte yürütüyoruz. Tavsiye vermekle kalmıyor, mimariyi kuruyor, devreye alıyor, ekipleri sürece dâhil ediyoruz.

Amacımız, kurumların veriye sadece sahip olması değil; o veriyi anlamlı, erişilebilir ve etkili biçimde kullanabilmesini sağlamak.

Sonuç olarak…

Bugünün veri dünyasında tek bir doğru yok. Ama doğru yaklaşımı birlikte bulmak mümkün.
Eğer siz de veri mimarinizi yeniden şekillendirmeyi düşünüyorsanız, Bentego olarak her adımda yanınızdayız.

Veri sadece depolanmak için değil, değer yaratmak için vardır.
Gelin birlikte, verinin gerçek gücünü ortaya çıkaralım.