Data Observability, Lineage & Veri Güvenilirliği
Veri tazeliği, satır hacmi anomalileri, şema sapmaları, kolon seviyesi soyağacı ve maliyet telemetrisi için modern kurumsal mimari kılavuzu.
Boru Hattı Katmanları ve Sağlık Durumu
Kafka & Debezium CDC
Apache Iceberg Raw
dbt Slim CI + GX
Snowflake / BigQuery
Data Observability’nin 6 Temel İlkesi
Veri güvenilirliğini üretim kalitesinde sağlamak için izlenmesi gereken kritik metrikler ve mimari detaylar.
1. Veri Tazeliği (Freshness & Latency)
Kaynak veritabanlarından analitik modellere kadar olan boru hattının güncellik süresini izler. Tanımlanan SLA aşıldığında downstream raporların hatalı beslenmesini önlemek için anında tetiklenir.
2. Hacim & Satır Sayısı Anomalileri (Volume)
Beklenmeyen veri düşüşlerini (ör. API kesintisi veya sessiz tablo truncate) ya da ani veri patlamalarını dinamik istatistiksel eşiklerle tespit eder.
3. Schema Drift & Kırıcı Değişiklik Koruması
Kolon silinmesi, isim değişikliği veya veri tipi mutasyonlarında downstream dbt modelleri derlenmeden dakikalar önce CI/CD ve PagerDuty alarmları üretir.
4. Kolon Seviyesi Soyağacı (Column-Level Lineage)
OpenLineage standardı üzerinden her kolonun hangi kaynaktan doğduğunu, hangi dönüşümlerden geçtiğini ve hangi BI metriğine dönüştüğünü haritalandırır.
5. Veri Kalitesi Kuralları & Assertions
Null oranları, benzersizlik (uniqueness), referans bütünlüğü ve iş kuralları için dbt testleri ve Great Expectations paketlerini otomatik çalıştırır.
6. Hesaplama Maliyeti & Kaynak Optimizasyonu
Aşırı kaynak tüketen dbt modellerini, optimize edilmemiş sorguları ve gereksiz full-table taramalarını tespit ederek bulut veri ambarı faturalarını düşürür.
Gözlemlenebilirlik Konfigürasyon Kodları
Elementary Anomaly & Freshness
dbt modelleri üzerinde otomatik anomali ve tazelik izleme kuralları.
Soda Core Data Quality Suite
Şema mutasyonu, boş değerler ve dağılım eşiklerini doğrulayan kontrol seti.
Airflow + OpenLineage Facets
Apache Airflow DAG’lerinde otomatik soyağacı yakalama entegrasyonu.