Python İş Zekası: ETL ile Veri Ambarları Oluşturma

Günümüzün veri odaklı dünyasında, İş Zekası (BI), kuruluşların bilinçli kararlar almasına yardımcı olmada çok önemli bir rol oynamaktadır. Herhangi bir BI stratejisinin temel bir bileşeni, çeşitli kaynaklardan gelen verileri depolamak ve analiz etmek için merkezi bir depo olan Veri Ambarı'dır. Bir veri ambarı oluşturmak ve sürdürmek, genellikle karmaşık olan ve sağlam araçlar gerektiren ETL sürecini (Ayıklama, Dönüştürme, Yükleme) içerir. Bu kapsamlı rehber, Python'ın ETL süreçlerine odaklanarak veri ambarları oluşturmak için nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini incelemektedir. Küresel veri yönetimi için çeşitli kütüphaneleri, çerçeveleri ve en iyi uygulamaları tartışacağız.

Veri Ambarı Nedir ve Neden Önemlidir?

Veri Ambarı (DW), bir veya daha fazla farklı kaynaktan entegre edilmiş verilerin merkezi bir deposudur. İşlemsel işlem için tasarlanmış operasyonel veritabanlarının aksine, bir DW analitik sorgular için optimize edilmiştir ve iş kullanıcılarının geçmiş verilerden içgörüler elde etmesini sağlar. Bir veri ambarı kullanmanın başlıca faydaları şunlardır:

• Gelişmiş Karar Verme: İş verileri için tek bir doğru kaynak sağlayarak daha doğru ve güvenilir içgörüler elde edilmesini sağlar.
• Gelişmiş Veri Kalitesi: ETL süreçleri verileri temizler ve dönüştürür, tutarlılık ve doğruluk sağlar.
• Daha Hızlı Sorgu Performansı: Analitik sorgular için optimize edilmiştir, daha hızlı rapor oluşturma ve analiz sağlar.
• Tarihsel Analiz: Geçmiş verileri depolar, trend analizi ve tahmin yapmayı sağlar.
• İş Zekası: BI araçları ve panoları için temel oluşturur, veri odaklı karar vermeyi kolaylaştırır.

Veri ambarları, çok uluslu şirketlerden küçük ve orta ölçekli işletmelere (KOBİ'ler) kadar her büyüklükteki şirket için çok önemlidir. Örneğin, Amazon gibi küresel bir e-ticaret şirketi, müşteri davranışlarını analiz etmek, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek ve farklı bölgelerdeki envanteri yönetmek için veri ambarlarını kullanır. Benzer şekilde, çok uluslu bir banka, finansal performansı izlemek, dolandırıcılığı tespit etmek ve çeşitli yargı bölgelerindeki düzenleyici gerekliliklere uymak için veri ambarlarını kullanır.

ETL Süreci: Ayıklama, Dönüştürme, Yükleme

ETL süreci, herhangi bir veri ambarının temelidir. Verileri kaynak sistemlerden ayıklama, tutarlı bir formata dönüştürme ve veri ambarına yükleme işlemlerini içerir. Her adımı ayrıntılı olarak inceleyelim:

1. Ayıklama

Ayıklama aşaması, verilerin çeşitli kaynak sistemlerden alınmasını içerir. Bu kaynaklar şunları içerebilir:

• İlişkisel Veritabanları: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server
• NoSQL Veritabanları: MongoDB, Cassandra, Redis
• Düz Dosyalar: CSV, TXT, JSON, XML
• API'ler: REST, SOAP
• Bulut Depolama: Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage

Örnek: Çeşitli coğrafi bölgelerdeki farklı veritabanlarında depolanan satış verilerine sahip çok uluslu bir perakende şirketini düşünün. Ayıklama süreci, her bir veritabanına (örneğin, Kuzey Amerika için MySQL, Avrupa için PostgreSQL, Asya için Oracle) bağlanmayı ve ilgili satış verilerini almayı içerir. Başka bir örnek, sosyal medya platformlarından API'ler kullanarak müşteri yorumlarını ayıklamak olabilir.

Python, farklı kaynaklardan veri ayıklamak için çeşitli kütüphaneler sunar:

• psycopg2: PostgreSQL veritabanlarına bağlanmak için.
• mysql.connector: MySQL veritabanlarına bağlanmak için.
• pymongo: MongoDB veritabanlarına bağlanmak için.
• pandas: CSV, Excel ve diğer dosya formatlarından veri okumak için.
• requests: API çağrıları yapmak için.
• scrapy: Web kazıma ve web sitelerinden veri ayıklama için.

Örnek Kod (Pandas kullanarak bir CSV dosyasından veri ayıklama):

            import pandas as pd

# Read data from CSV file
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# Print the first 5 rows
print(df.head())
            

              
                Copy
              
            
          

Örnek Kod (Requests kullanarak bir REST API'sinden veri ayıklama):

            import requests
import json

# API endpoint
url = 'https://api.example.com/sales'

# Make the API request
response = requests.get(url)

# Check the status code
if response.status_code == 200:
 # Parse the JSON response
 data = json.loads(response.text)
 print(data)
else:
 print(f'Error: {response.status_code}')
            

              
                Copy
              
            
          

2. Dönüştürme

Dönüştürme aşaması, tutarlılık ve kalite sağlamak için ayıklanan verileri temizlemeyi, dönüştürmeyi ve entegre etmeyi içerir. Bu şunları içerebilir:

• Veri Temizleme: Tekrarları kaldırma, eksik değerleri işleme, hataları düzeltme.
• Veri Dönüştürme: Veri türlerini dönüştürme, formatları standartlaştırma, verileri toplama.
• Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen verileri birleşik bir şemaya birleştirme.
• Veri Zenginleştirme: Veriye ek bilgiler ekleme (örneğin, adresleri coğrafi kodlama).

Örnek: Perakende şirket örneğine devam edersek, dönüştürme süreci, para birimi değerlerini ortak bir para birimine (örneğin, USD) dönüştürmeyi, farklı bölgelerdeki tarih formatlarını standartlaştırmayı ve ürün kategorisi başına toplam satışları hesaplamayı içerebilir. Ayrıca, çeşitli küresel veri kümelerindeki müşteri adreslerinin farklı posta formatlarına uyması için standartlaştırılması gerekebilir.

Python, veri dönüştürme için güçlü kütüphaneler sunar:

• pandas: Veri manipülasyonu ve temizliği için.
• numpy: Sayısal işlemler ve veri analizi için.
• scikit-learn: Makine öğrenimi ve veri ön işleme için.
• Özel fonksiyonlar: Belirli dönüştürme mantığını uygulamak için.

Örnek Kod (Pandas kullanarak Veri Temizleme ve Dönüştürme):

            import pandas as pd

# Sample data
data = {
 'CustomerID': [1, 2, 3, 4, 5],
 'ProductName': ['Product A', 'Product B', 'Product A', 'Product C', 'Product B'],
 'Sales': [100, None, 150, 200, 120],
 'Currency': ['USD', 'EUR', 'USD', 'GBP', 'EUR']
}

df = pd.DataFrame(data)

# Handle missing values (replace None with 0)
df['Sales'] = df['Sales'].fillna(0)

# Convert currency to USD (example rates)
currency_rates = {
 'USD': 1.0,
 'EUR': 1.1,
 'GBP': 1.3
}

# Function to convert currency
def convert_to_usd(row):
 return row['Sales'] / currency_rates[row['Currency']]


# Apply the conversion function
df['SalesUSD'] = df.apply(convert_to_usd, axis=1)


# Print the transformed data
print(df)
            

              
                Copy
              
            
          

3. Yükleme

Yükleme aşaması, dönüştürülen verileri veri ambarına yazmayı içerir. Bu genellikle şunları içerir:

• Veri Yükleme: Veri ambarı tablolarına veri ekleme veya güncelleme.
• Veri Doğrulama: Verilerin doğru ve tutarlı bir şekilde yüklendiğini doğrulama.
• Dizinleme: Sorgu performansını optimize etmek için dizinler oluşturma.

Örnek: Perakende şirketinden dönüştürülen satış verileri, veri ambarındaki satış olgu tablosuna yüklenecektir. Bu, alınan verilere göre yeni kayıtlar oluşturmayı veya mevcut kayıtları güncellemeyi içerebilir. GDPR veya CCPA gibi çeşitli düzenlemeleri göz önünde bulundurarak verilerin doğru bölgesel tablolara yüklendiğinden emin olun.

Python, çeşitli veri ambarı sistemleriyle aşağıdaki kütüphaneleri kullanarak etkileşim kurabilir:

• psycopg2: PostgreSQL veri ambarlarına veri yüklemek için.
• sqlalchemy: Birleşik bir arayüz kullanarak birden çok veritabanı sistemiyle etkileşim kurmak için.
• boto3: Amazon Redshift gibi bulut tabanlı veri ambarlarıyla etkileşim kurmak için.
• google-cloud-bigquery: Google BigQuery'ye veri yüklemek için.

Örnek Kod (psycopg2 kullanarak PostgreSQL veri ambarına veri yükleme):

            import psycopg2

# Database connection parameters
db_params = {
 'host': 'localhost',
 'database': 'datawarehouse',
 'user': 'username',
 'password': 'password'
}

# Sample data
data = [
 (1, 'Product A', 100.0),
 (2, 'Product B', 120.0),
 (3, 'Product C', 150.0)
]


try:
 # Connect to the database
 conn = psycopg2.connect(**db_params)
 cur = conn.cursor()

 # SQL query to insert data
 sql = """INSERT INTO sales (CustomerID, ProductName, Sales) VALUES (%s, %s, %s)"""

 # Execute the query for each row of data
 cur.executemany(sql, data)

 # Commit the changes
 conn.commit()

 print('Data loaded successfully!')

except psycopg2.Error as e:
 print(f'Error loading data: {e}')

finally:
 # Close the connection
 if conn:
 cur.close()
 conn.close()
            

              
                Copy
              
            
          

ETL için Python Çerçeveleri ve Araçları

Python kütüphaneleri ETL için yapı taşları sağlarken, birkaç çerçeve ve araç ETL boru hatlarının geliştirilmesini ve dağıtımını basitleştirir. Bu araçlar, iş akışı yönetimi, zamanlama, izleme ve hata işleme gibi özellikler sunar.

1. Apache Airflow

Apache Airflow, iş akışlarını programlı bir şekilde yazma, zamanlama ve izleme için popüler bir açık kaynak platformudur. Airflow, iş akışlarını tanımlamak için Yönlendirilmiş Döngüsel Grafikler (DAG'ler) kullanır ve karmaşık ETL boru hatlarını yönetmeyi kolaylaştırır.

Temel Özellikler:

• İş Akışı Yönetimi: DAG'leri kullanarak karmaşık iş akışları tanımlayın.
• Zamanlama: İş akışlarını belirli aralıklarla veya olaylara göre çalışacak şekilde zamanlayın.
• İzleme: İş akışlarının ve görevlerin durumunu izleyin.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük iş yüklerini ele almak için yatay olarak ölçeklendirin.
• Entegrasyon: Çeşitli veri kaynakları ve hedeflerle entegre olur.

Örnek: Bir Airflow DAG'i, çok uluslu bir şirket için tüm ETL sürecini otomatikleştirmek, birden çok kaynaktan veri ayıklamak, Pandas kullanarak verileri dönüştürmek ve Snowflake gibi bir veri ambarına yüklemek için kullanılabilir.

Örnek Kod (ETL için Airflow DAG'i):

            from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
import pandas as pd
import requests
import psycopg2

# Define default arguments
default_args = {
 'owner': 'airflow',
 'depends_on_past': False,
 'start_date': datetime(2023, 1, 1),
 'retries': 1
}

# Define the DAG
dag = DAG('etl_pipeline', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

# Define the extract task
def extract_data():
 # Extract data from API
 url = 'https://api.example.com/sales'
 response = requests.get(url)
 data = response.json()
 df = pd.DataFrame(data)
 return df.to_json()

extract_task = PythonOperator(
 task_id='extract_data',
 python_callable=extract_data,
 dag=dag
)

# Define the transform task
def transform_data(ti):
 # Get the data from the extract task
 data_json = ti.xcom_pull(task_ids='extract_data')
 df = pd.read_json(data_json)
 # Transform the data (example: calculate total sales)
 df['TotalSales'] = df['Quantity'] * df['Price']
 return df.to_json()

transform_task = PythonOperator(
 task_id='transform_data',
 python_callable=transform_data,
 dag=dag
)

# Define the load task
def load_data(ti):
 # Get the data from the transform task
 data_json = ti.xcom_pull(task_ids='transform_data')
 df = pd.read_json(data_json)

 # Load data into PostgreSQL
 db_params = {
 'host': 'localhost',
 'database': 'datawarehouse',
 'user': 'username',
 'password': 'password'
 }
 conn = psycopg2.connect(**db_params)
 cur = conn.cursor()
 for index, row in df.iterrows():
 sql = """INSERT INTO sales (ProductID, Quantity, Price, TotalSales) VALUES (%s, %s, %s, %s)"""
 cur.execute(sql, (row['ProductID'], row['Quantity'], row['Price'], row['TotalSales']))
 conn.commit()
 conn.close()

load_task = PythonOperator(
 task_id='load_data',
 python_callable=load_data,
 dag=dag
)

# Define the task dependencies
extract_task >> transform_task >> load_task
            

              
                Copy
              
            
          

2. Luigi

Luigi, toplu işlerin karmaşık boru hatlarını oluşturmanıza yardımcı olan başka bir açık kaynak Python paketidir. Bağımlılık çözümleme, iş akışı yönetimi, görselleştirme ve hata işlemeyi ele alır.

Temel Özellikler:

• İş Akışı Tanımı: Python kodu kullanarak iş akışları tanımlayın.
• Bağımlılık Yönetimi: Görevler arasındaki bağımlılıkları otomatik olarak yönetir.
• Görselleştirme: İş akışını web tabanlı bir arayüzde görselleştirin.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük iş yüklerini ele almak için yatay olarak ölçeklendirin.
• Hata İşleme: Hata işleme ve yeniden deneme mekanizmaları sağlar.

Örnek: Luigi, bir veritabanından veri ayıklayan, Pandas kullanarak dönüştüren ve bir veri ambarına yükleyen bir veri boru hattı oluşturmak için kullanılabilir. Boru hattı, her görevin ilerlemesini izlemek için bir web arayüzünde görselleştirilebilir.

3. Scrapy

Scrapy, web kazıma için güçlü bir Python çerçevesidir. Esas olarak web sitelerinden veri ayıklamak için kullanılsa da, web tabanlı kaynaklardan veri ayıklamak için bir ETL boru hattının parçası olarak da kullanılabilir.

Temel Özellikler:

• Web Kazıma: CSS seçicileri veya XPath ifadeleri kullanarak web sitelerinden veri ayıklama.
• Veri İşleme: Ayıklanan verileri işleme ve temizleme.
• Veri Dışa Aktarma: Verileri çeşitli formatlarda dışa aktarma (örneğin, CSV, JSON).
• Ölçeklenebilirlik: Büyük web sitelerini kazımak için yatay olarak ölçeklendirme.

Örnek: Scrapy, e-ticaret web sitelerinden ürün bilgilerini, müşteri yorumlarını sosyal medya platformlarından veya haber web sitelerinden finansal verileri ayıklamak için kullanılabilir. Bu veriler daha sonra analiz için bir veri ambarına dönüştürülebilir ve yüklenebilir.

Python Tabanlı ETL için En İyi Uygulamalar

Sağlam ve ölçeklenebilir bir ETL boru hattı oluşturmak, dikkatli planlama ve en iyi uygulamalara bağlı kalmayı gerektirir. İşte bazı önemli hususlar:

1. Veri Kalitesi

ETL süreci boyunca veri kalitesini sağlayın. Hataları belirlemek ve düzeltmek için her aşamada veri doğrulama kontrolleri uygulayın. Verilerin özelliklerini anlamak ve olası sorunları belirlemek için veri profilleme araçlarını kullanın.

2. Ölçeklenebilirlik ve Performans

ETL boru hattını büyük hacimli verileri işleyecek ve gerektiğinde ölçeklenecek şekilde tasarlayın. Performansı optimize etmek için veri bölümlendirme, paralel işleme ve önbellekleme gibi teknikleri kullanın. Otomatik ölçeklendirme ve performans optimizasyonu sunan bulut tabanlı veri ambarı çözümlerini kullanmayı düşünün.

3. Hata İşleme ve İzleme

Hataları yakalamak ve kaydetmek için sağlam hata işleme mekanizmaları uygulayın. ETL boru hattının performansını izlemek ve olası darboğazları belirlemek için izleme araçları kullanın. Kritik hataları yöneticilere bildirmek için uyarılar ayarlayın.

4. Güvenlik

Hassas verileri korumak için ETL boru hattını güvence altına alın. Aktarımdaki ve beklemedeki verileri korumak için şifreleme kullanın. Hassas verilere ve kaynaklara erişimi kısıtlamak için erişim kontrolleri uygulayın. İlgili veri gizliliği düzenlemelerine (örneğin, GDPR, CCPA) uyun.

5. Sürüm Kontrolü

ETL kodu ve yapılandırmasındaki değişiklikleri izlemek için sürüm kontrol sistemleri (örneğin, Git) kullanın. Bu, gerektiğinde önceki sürümlere kolayca geri dönmenizi ve diğer geliştiricilerle işbirliği yapmanızı sağlar.

6. Dokümantasyon

Veri kaynakları, dönüşümler ve veri ambarı şeması dahil olmak üzere ETL boru hattını kapsamlı bir şekilde belgeleyin. Bu, boru hattını anlamayı, sürdürmeyi ve sorun gidermeyi kolaylaştırır.

7. Artımlı Yükleme

Her seferinde tüm veri kümesini yüklemek yerine, yalnızca son yüklemeden bu yana yapılan değişiklikleri yüklemek için artımlı yükleme uygulayın. Bu, kaynak sistemler üzerindeki yükü azaltır ve ETL boru hattının performansını artırır. Bu, özellikle yoğun olmayan saatlerde yalnızca küçük değişikliklere sahip olabilecek küresel olarak dağıtılmış sistemler için önemlidir.

8. Veri Yönetişimi

Veri kalitesini, tutarlılığını ve güvenliğini sağlamak için veri yönetişimi politikaları oluşturun. Veri sahipliğini, veri soy ağacını ve veri saklama politikalarını tanımlayın. Zamanla veri kalitesini izlemek ve iyileştirmek için veri kalitesi kontrolleri uygulayın.

Vaka Çalışmaları

1. Çok Uluslu Perakende Şirketi

Çok uluslu bir perakende şirketi, birden çok bölgeden satış verilerini entegre eden bir veri ambarı oluşturmak için Python ve Apache Airflow'u kullandı. ETL boru hattı, çeşitli veritabanlarından veri ayıkladı, ortak bir formata dönüştürdü ve bulut tabanlı bir veri ambarına yükledi. Veri ambarı, şirketin satış trendlerini analiz etmesini, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmesini ve envanter yönetimini küresel olarak iyileştirmesini sağladı.

2. Küresel Finans Kurumu

Küresel bir finans kurumu, işlemsel veritabanları, piyasa veri akışları ve düzenleyici başvurular dahil olmak üzere birden çok kaynaktan veri ayıklayan bir veri boru hattı oluşturmak için Python ve Luigi'yi kullandı. Veri boru hattı, verileri tutarlı bir formata dönüştürdü ve bir veri ambarına yükledi. Veri ambarı, kurumun finansal performansı izlemesini, dolandırıcılığı tespit etmesini ve düzenleyici gerekliliklere uymasını sağladı.

3. E-ticaret Platformu

Bir e-ticaret platformu, çeşitli web sitelerinden ürün bilgilerini ve müşteri yorumlarını ayıklamak için Python ve Scrapy'yi kullandı. Ayıklanan veriler dönüştürüldü ve bir veri ambarına yüklendi; bu veri ambarı, müşteri duyarlılığını analiz etmek, trend olan ürünleri belirlemek ve ürün önerilerini iyileştirmek için kullanıldı. Bu yaklaşım, doğru ürün fiyatlandırma verilerini korumalarına ve sahte yorumları tespit etmelerine olanak sağladı.

Sonuç

Python, ETL ile veri ambarları oluşturmak için güçlü ve çok yönlü bir dildir. Geniş kütüphane ve çerçeve ekosistemi, çeşitli kaynaklardan verileri ayıklamayı, dönüştürmeyi ve yüklemeyi kolaylaştırır. Veri kalitesi, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve yönetişim için en iyi uygulamaları takip ederek, kuruluşlar verilerinden değerli içgörüler sunan sağlam ve ölçeklenebilir ETL boru hatları oluşturabilirler. Apache Airflow ve Luigi gibi araçlarla, karmaşık iş akışlarını düzenleyebilir ve tüm ETL sürecini otomatikleştirebilirsiniz. İş zekası ihtiyaçlarınız için Python'ı benimseyin ve verilerinizin tüm potansiyelini ortaya çıkarın!

Bir sonraki adım olarak, veri kasası modellemesi, yavaş değişen boyutlar ve gerçek zamanlı veri alımı gibi gelişmiş veri ambarı tekniklerini keşfetmeyi düşünün. Ayrıca, veri ambarı altyapınızı sürekli iyileştirmek için Python veri mühendisliği ve bulut tabanlı veri ambarı çözümlerindeki en son gelişmelerden haberdar olun. Veri mükemmelliğine olan bu bağlılık, daha iyi iş kararları ve daha güçlü bir küresel varlık sağlayacaktır.