- 2024'te veri mühendisliğindeki başlıca değişimler: üretken yapay zekanın hızlı yükselişi, veri yönetişiminin olgunlaşması ve verimlilik ile gerçek zamanlı işlemeye odaklanma
- 2025'te bu akışın üzerine inşa edilerek veri dünyasını dönüştürecek beş ana trendin öne çıkması bekleniyor
1. Yapay zeka hesaplamasında ilerleme
- NVIDIA, piyasa değeri açısından dünyanın en büyük şirketi haline gelerek nesilde bir görülebilecek bir büyüme ivmesi sergiliyor
- Google, kuantum hesaplama alanında Willow ile çığır açıcı bir atılım yaptığını duyurdu
- Amazon, Google ve Microsoft gibi şirketler yapay zeka çipi pazarında yoğun rekabet içindeyken Amazon'un Trainium2 çipi bunun öne çıkan örneklerinden biri
- Neural Processing Units (NPU) içeren PC'ler ve cihazlar, çevrimdışı yapay zeka işlemlerini mümkün kılıyor ve veri gizliliğini artırıyor
- Google'ın Edge TPU gibi yenilikleri, enerji verimli edge computing'e geçişi hızlandırarak merkezi bulut altyapısına bağımlılığı azaltıyor
- Hibrit ve enerji verimli hesaplama mimarilerine geçiş, yapay zeka uygulamalarında performans, maliyet ve gizlilik arasındaki farkı kapatıyor
- Beynin yapısını taklit eden Neuromorphic çiplerin, eşsiz enerji verimliliği ve cihaz üzerinde yapılandırılmamış veri işleme yeteneği sunması bekleniyor
- Nöromorfik ve kuantum hesaplama alanlarında kayda değer ilerlemeler yaşanıyor ve bunlar yapay zeka yetenekleri için yeni ufuklar açıyor
- Yapay zeka donanımındaki bu ilerlemelerin 2025 sonrasında doğal dil işleme, bilgisayarlı görü, robotik ve sağlık alanlarında yeniliği yönlendirmesi bekleniyor
2. Alanlara özel dil modellerinin evrimi
- Domain-specific language models (LLMs)
- Belirli sektörlerin veri setleriyle eğitilen alan odaklı dil modelleri, her sektörde yapay zeka uygulamalarını bir üst seviyeye taşıyor
- Sağlık, finans, hukuk ve üretim gibi sektörlerde bu modeller benimsenerek karmaşık ve bağlam açısından zengin görevler doğru biçimde çözülebiliyor
- Her sektörün ayrıntılı ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yapay zeka yetenekleri, şirket genelindeki iş süreçleri ve karar alma mekanizmalarında dönüşüm yaratıyor
- Small Language Models (SLMs)
- Küçük ölçekli dil modelleri (Small Language Models, SLMs), maliyet verimliliği ve uyarlanabilirlik açısından dikkat çekiyor
- Belirli görevlere optimize edilen SLM'ler, sınırlı alanlarda büyük modellerden daha iyi performans gösterebiliyor
- Daha düşük hesaplama gereksinimi ve daha kolay dağıtım sunan SLM'ler, her ölçekteki kuruluşun kaynak yoğun sistemleri yönetme yükü olmadan gelişmiş dil yetenekleri kullanabilmesini sağlayarak yapay zekaya erişimi yaygınlaştıracak
3. Yapay zeka orkestratörleri ve çok aşamalı muhakeme
- Yapay zeka orkestratörleri
- Kurumlar farklı uzmanlaşmış yapay zeka ajanlarını benimsedikçe, yapay zeka orkestratörlerinin AI tabanlı veri yığınının merkezi rolünü üstlenmesi bekleniyor
- Bu orkestratörler, akıllı bir kontrol düzlemi olarak görevleri en uygun ajana dinamik biçimde yönlendiriyor, sonuçları birleştiriyor ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunuyor
- Derin içerik kavrayışı, çok dilli işleme yeteneği ve farklı veri türlerini desteklemesi sayesinde birden fazla yapay zeka ajanını tutarlı iş akışlarında bir araya getiriyor
- Çok aşamalı muhakemede ilerleme
- Yapay zeka modelleri, basit soru-cevabın ötesine geçerek karmaşık problemleri çok aşamalı muhakeme ile çözebilecek şekilde gelişiyor
- Karmaşık işleri küçük, sıralı adımlara bölerek işlemek; daha doğru ve daha içgörülü analizleri mümkün kılıyor
- Bu yetenek sayesinde yapay zeka ajanları; yazılım geliştirme, sağlık, hukuk ve diğer sektörlerde long-tail otomasyon görevlerini üstlenebilecek
- Yapay zeka orkestratörleri ile çok aşamalı muhakemenin birleşimi, yapay zekada yeni bir çağ açarak farklı alanlarda problem çözme ve karar alma üzerindeki etkisini büyük ölçüde artıracak
4. Yeni nesil veri entegrasyon geliştirme ortamı (Data IDE)
- Kuruluşların veri içgörüsüne yönelik artan talebi, veri mühendisliğine yaklaşımı kökten değiştiriyor
- 2025'te veri erişimi ve veri manipülasyonunu etkili biçimde yaygınlaştırmak için tasarlanmış yeni bir integrated development environment (IDE) türünün öne çıkması bekleniyor
- lakebyte.ai gibi araçlar bu yeniliğin ilk işaretlerini gösteriyor
- Temel özellikler
- Kesintisiz entegrasyon
- Veri toplama ve dönüştürmeden analiz, görselleştirme ve dağıtıma kadar tüm veri yaşam döngüsünü tek ve birleşik bir ortamda sorunsuz biçimde birleştirir
- Yapay zeka destekli akıllı yardım
- Akıllı kod tamamlama, otomatik veri temizleme ve pipeline optimizasyonu için akıllı öneriler sunan yapay zeka özellikleriyle donatılacak
- Yalnızca kod yazmaya yardımcı olmakla kalmayıp verinin anlamını anlayacak ve veriyi dönüştürmenin en iyi yollarını önerecek
- Low-Code/No-Code arayüzleri
- Görsel sürükle-bırak arayüzleri sayesinde kodlama deneyimi sınırlı olan kullanıcılar da veri pipeline'ları kurup yönetebilecek
- İleri düzey kullanıcılar için de gerektiğinde özel kod yazma esnekliği sağlayacak
- İş birliği özellikleri
- Veri mühendisleri, veri bilimcileri, analistler ve iş kullanıcıları arasında sorunsuz iş birliğini teşvik edecek
- Paylaşılan bir ortam içinde veri projeleri üzerinde birlikte çalışmayı mümkün kılacak
- Yerleşik veri yönetişimi
- Veri kalite kontrolleri, CI/CD pipeline'ları, prodüksiyona göndermeden önce entegrasyon testlerinin çalıştırılması, erişim denetimi ve soy takibi doğrudan geliştirme iş akışına entegre olacak
- Böylece veri yönetişimi sonradan düşünülen bir konu olmaktan çıkacak
- Çeşitli veri kaynakları ve format desteği
- Veritabanları, data lake'ler, streaming platformları ve bulut depolama dahil geniş bir veri kaynağı yelpazesi için yerel connector'lar sunacak
- Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri dahil çeşitli veri formatlarını destekleyecek
- Cloud-native ve ölçeklenebilirlik
- Bulut altyapısının ölçeklenebilirliği ve esnekliğinden yararlanmak üzere bulutta çalışacak şekilde tasarlanacak
- Güçlü ve sezgisel IDE'ler aracılığıyla verinin demokratikleşmesiyle birlikte 'Citizen Data Engineers' kavramının ortaya çıkması bekleniyor
- Alan uzmanları, geleneksel programcı olmasalar bile veri iş akışları kurup yönetebilecek
- Teknik ve teknik olmayan ekipler arasındaki bariyerler azaldıkça veri odaklı yeniliğin hızlanması bekleniyor
- 2025'te Prompt Wrangling'in veri mühendisleri için en önemli beceri haline gelmesi bekleniyor
5. LakeDB'nin yükselişi: lakehouse formatlarını DB'ye dönüştürmek
- Data lake, data warehouse ve veritabanı arasındaki sınırlar giderek bulanıklaşıyor
- 2025'te LakeDB adında yeni bir paradigmanın ortaya çıkması bekleniyor
- Bu yaklaşım, LakeHouse kavramının evrilmiş bir biçimi olarak veri lake'lerine daha güçlü veritabanı yeteneklerini doğrudan entegre edecek şekilde gelişiyor
- Nesne depolamanın ölçeklenebilirliğini ve esnekliğini korurken geleneksel veritabanlarının performansını ve kullanım kolaylığını sunuyor
- Basit nesne depolama sorguları ve tablo formatlarının ötesine geçen gelişmiş yetenekler sunuyor
- Buffering, caching, index ve write işlemlerini yerel olarak yöneterek LakeHouse düzeyinde performans ve verimlilik sağlıyor
- Bugünün LakeHouse yapıları, veri alımı, dönüştürme ve write işlemleri için Spark ya da Flink gibi harici işleme framework'lerine bağımlı
- Bu bağımlılık, karmaşıklığı artırıyor ve gecikmeye yol açıyor
- Uygulama biçimine bağlı olarak tutarsız performans ve birlikte çalışabilirlik sorunları ortaya çıkabiliyor
- LakeDB'nin içermesi beklenen özellikler:
- Yerel write yetenekleri
- Temel nesne depolamaya doğrudan optimize edilmiş write path'leri sunarak yaygın iş yüklerinde harici işleme motoru ihtiyacını ortadan kaldırır
- S3'e yakın zamanda eklenen conditional write özellikleri sayesinde bulut nesne depolamanın LakeDB write path'lerini desteklemesi bekleniyor
- Akıllı buffering ve caching
- Veri buffering ve caching işlemlerini akıllı biçimde yöneterek hem okuma hem yazma performansını optimize eder
- İşlem yönetimi
- S3 conditional write ve gelişmiş metadata yönetim tekniklerinden yararlanarak güçlü transaction yönetimi sağlar
- Veri tutarlılığı ve bütünlüğünü garanti eden yerleşik mekanizmalar sunar
- Akıllı sorgu performansı
- DuckDB gibi in-process OLAP motorlarını entegre ederek küçük ölçekli veri işlemenin verimliliğini artırır
- Gelişmiş indexing ve sorgu optimizasyonuyla sorgu verimliliğini iyileştirir
- Kullanıcının veri ölçeğine göre ayrı sorgu stratejileri kurmasına gerek kalmadan en iyi stratejiyi otomatik seçer
- Otomatik veri yönetimi
- Veri katmanlama, sıkıştırma ve diğer optimizasyon işlevlerini otomatikleştirerek operasyonu basitleştirir ve maliyeti düşürür
- Vektör arama ve genişletilebilirlik
- Vektör veritabanı ve benzerlik araması için yerleşik destek sunar
- Her sütun için en uygun indexing tekniğini seçici olarak uygulayarak okuma ve yazma performansını optimize edebilir
- Hudi'nin ikincil index desteği ve Delta'nın değişken veri tipleri gibi özellikler şimdiden LakeHouse formatlarında ortaya çıkmaya başladı
- LakeDB kavramı hâlâ erken aşamada olsa da 2025'te bu alanda önemli yenilikler bekleniyor
- Mevcut LakeHouse formatları, daha fazla LakeDB benzeri yeteneği entegre edecek şekilde evrilebilir; ya da en baştan bu vizyonla inşa edilen yeni çözümler ortaya çıkabilir
6. Data Mesh & Contract tabanlı zero ETL ve federated mimari
- Veri sözleşmeleri ve mesh yaklaşımına yönelik şüphecilik sürse de daha fazla şirketin data mesh mimarisini benimsemesi bekleniyor
- Özellikle şirket içinde veri değişiminin gerekli olduğu durumlarda data mesh kullanımının artacağı öngörülüyor
- Zero ETL ve federated query mimarileri bu değişimi yönlendiriyor
- Zero ETL
- Teknoloji, veri hareketini ve çoğaltmayı en aza indirecek yönde gelişiyor
- Veri sanallaştırma, federated query engine'leri ve veri paylaşım protokolleri gibi teknolojiler, karmaşık ETL süreçleri olmadan veri erişimi ve analizi sağlıyor
- Mevcut karmaşık ve zaman alan ETL süreçlerinin sadeleşmesi bekleniyor
- Veri paylaşımı temel bir öncelik haline geliyor
- Güvenli ve verimli veri paylaşım protokolleri ile platformları sayesinde iş ortakları, müşteriler ve rakiplerle iş birliği mümkün hale geliyor
- Delta Sharing gibi standartların benimsenmesinin artması ve sürekli gelişmesi bekleniyor
- Gelecek görünümü
- Alan ekiplerinin kendi veri pipeline'larına sahip olup veri ürünleri oluşturması ve veriyi organizasyon sınırları ötesinde sorunsuz biçimde paylaşması bekleniyor
- Şirketlerin kendi verileriyle LLM eğitme oranı arttıkça veri paylaşımının önemi daha da büyüyecek
- Veri paylaşım modelleri sayesinde daha fazla çeviklik, içgörü elde etme süresinde kısalma ve daha dağıtık, daha ölçeklenebilir bir veri yönetimi yaklaşımı mümkün olacak
Sonuç
- Yapay zekanın yükselişi ve yeni IDE'ler aracılığıyla verinin demokratikleşmesi hızlanıyor
- Veri mühendisinin rolündeki evrim ve LakeDB'nin ortaya çıkışı, veri yönetim biçimlerini kökten değiştiriyor
- Zero ETL ve federated mimarinin desteklediği data mesh ilkeleri ana akım haline geliyor
- Bu dinamik ortamda veri mühendisinin rolü her zamankinden daha kritik hale geliyor
- İçgörünün mimarı, veri kalitesinin koruyucusu ve yeniliğin itici gücü olarak merkezi bir konuma yerleşmesi bekleniyor
- Veri odaklı dünyanın değişen ihtiyaçlarına uyum sağlayarak yeni değerler yaratması bekleniyor
Henüz yorum yok.