Veri dünyasında köklü bir değişim yaşanıyor. Microsoft’un yeni nesil veri platformu Fabric, 2025 yılında veri analitiği alanında oyunun kurallarını yeniden yazıyor. Bu yenilikçi platform, Microsoft’un sunduğu çözümlerle birlikte, veri işleme süreçlerini birleştirerek daha önce görülmemiş bir bütünleşik yaklaşım sunuyor. Bu sayede, kullanıcılar daha verimli ve etkili bir şekilde veri analizi yapma imkânına sahip olacaklar. Fabric, veri yönetimini kolaylaştırarak işletmelerin karar alma süreçlerini hızlandırmayı hedefliyor.
Veri platformlarındaki darboğazların dönüşümü
Geleneksel veri platformları, farklı sistemleri birbirine bağlama zorluğuyla karşı karşıya kalıyordu. Bu durum, veri takımlarının zamanlarının büyük kısmını teknik entegrasyonlara harcamasına neden oluyordu. Microsoft Fabric, tam bu noktada devrim niteliğinde bir çözüm getiriyor. Veri yönetimi, analitik ve yapay zeka süreçlerini tek bir platformda birleştirerek, veri kopyalama ve taşıma işlemlerini ortadan kaldırıyor.
Bu yaklaşım, veri analistleri, mühendisleri ve veri bilimcilerini ortak bir zeminde buluşturarak aralarındaki iş birliğini önemli ölçüde kolaylaştırıyor. Farklı disiplinlerden gelen bu uzmanların, genellikle birbirinden kopuk araçlar ve veri kaynaklarıyla çalışması, iletişimde kopukluklara ve zaman kayıplarına neden olabiliyordu. Ancak artık herkes aynı platform üzerinde, ortak ve güncel veri setleriyle çalışabildiği için bilgi akışı çok daha sağlıklı ilerliyor. Bu durum, yalnızca teknik ekipler arasındaki iletişimi güçlendirmekle kalmıyor, aynı zamanda projelerin daha şeffaf, tutarlı ve hızlı ilerlemesine olanak tanıyor. Böylelikle, veriye dayalı karar alma süreçleri hızlanıyor, uygulamaya geçiş süresi kısalıyor ve organizasyonlar pazardaki değişimlere daha çevik bir şekilde yanıt verebiliyor. Sonuç olarak bu yaklaşım, şirketlere yalnızca operasyonel verimlilik değil, aynı zamanda stratejik düzeyde sürdürülebilir bir rekabet avantajı da kazandırıyor.
Fabric ne demek? Türkçesi ve Microsoft’un mimari yaklaşımı
“Fabric” kelimesi Türkçe’de “kumaş” veya “dokuma” anlamına geliyor. Microsoft’un bu ismi seçmesi tesadüf değil – tıpkı bir kumaşın farklı iplikleri birleştirmesi gibi, Microsoft Fabric da farklı veri işleme bileşenlerini sorunsuz bir şekilde bir araya getiriyor.
Microsoft Fabric’in mimari yaklaşımı, “OneLake” adı verilen merkezi ve bütünleşik bir veri deposu etrafında inşa edilmiştir. Bu mimari, organizasyonlardaki veri dağınıklığını ortadan kaldırmayı ve tüm verileri tek bir yerde toplayarak erişilebilir, yönetilebilir ve analiz edilebilir hale getirmeyi amaçlar. OneLake, Microsoft’un farklı veri platformlarını bir araya getirerek bütüncül bir veri deneyimi sunar. Bu yapı içerisinde SQL Server, Power BI, Azure Synapse Analytics ve Azure Data Factory gibi güçlü Microsoft hizmetleri entegre bir şekilde çalışır. Böylece, farklı görevler için farklı araçlar arasında veri taşımaya gerek kalmadan, tüm süreçler tek bir çatı altında yürütülebilir hale gelir.
Kullanıcılar, kendi rollerine ve iş ihtiyaçlarına göre Fabric’in sunduğu farklı deneyimleri kullanarak çalışmalarını daha etkin bir şekilde sürdürebilirler. Örneğin, büyük veri işleme ihtiyaçları olan bir mühendis, Veri İşleme Sistemleri bileşeninden yararlanabilirken; iş zekası geliştiricileri Power BI tabanlı Veri Analitiği ortamını tercih edebilir. Aynı şekilde, veri bilimcileri Veri Araştırma Süreçleri ile daha derinlemesine analizler yapabilirken, gerçek zamanlı işlem ihtiyaçları olan ekipler Anlık Veri Çözümleme deneyimini kullanabilir. Tüm bu süreçler, Veri Üretim Merkezi aracılığıyla birbirine bağlanarak tutarlı ve merkezi bir veri yönetim modeli sunar.
Bu bütünsel yaklaşım, hem teknik ekiplerin verimli çalışmasını destekler hem de organizasyon genelinde veri odaklı karar alma kültürünün gelişmesini sağlar.
Yapay zekâ destekli veri işleme: Copilot, AutoML, prompt ile sorgulama
Fabric’in en çarpıcı ve dikkat çekici özelliklerinden biri, yapay zeka entegrasyonu olarak öne çıkmaktadır. Microsoft Copilot, veri profesyonellerine kod yazma, veri dönüştürme ve raporlama süreçlerinde akıllı asistanlık yaparak büyük bir kolaylık sağlamaktadır. Basit doğal dil komutlarıyla karmaşık işlemleri gerçekleştirebiliyorum, bu da kullanıcı deneyimini oldukça geliştiren bir faktördür.
AutoML (Otomatik Makine Öğrenimi) özellikleri, veri bilimcilerin makine öğrenimi modellerini çok daha hızlı geliştirmelerine olanak tanıyor. Ayrıca, doğal dil sorgulama yetenekleri sayesinde, SQL bilmeyen kullanıcılar bile karmaşık veri analizleri yapabiliyorlar.
Bununla birlikte, Fabric’in demokratik yapısı, veri kullanımını organizasyonun her seviyesine yayıyor. Artık veri analitiği sadece uzmanların değil, tüm çalışanların elinde güçlü bir araç haline geliyor. Bu nedenle Microsoft Fabric, 2025 yılında veri platformları dünyasını baştan aşağı değiştiren bir teknoloji olarak öne çıkıyor.
SQL Server ve PostgreSQL Karşılaştırması
Veritabanı teknolojileri dünyasında son yıllarda ciddi dönüşümler yaşanıyor. Bulut tabanlı altyapıların yaygınlaşması, açık kaynak yazılımların olgunlaşması ve yapay zeka destekli veri yönetimi çözümlerinin yükselişiyle birlikte kurumlar, hangi veritabanı sistemini kullanacaklarına karar verirken çok daha stratejik düşünmek zorunda kalıyor. Bu noktada, kurumsal ölçekte en çok tercih edilen veritabanı çözümlerinden ikisi olan Microsoft SQL Server ve PostgreSQL, sıklıkla karşılaştırılıyor.
SQL Server, uzun yıllardır Microsoft’un desteklediği, lisanslı ve güçlü bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi olarak özellikle kurumsal BT altyapılarında tercih ediliyor. Gelişmiş veri güvenliği, yüksek kullanılabilirlik çözümleri, BI entegrasyonları ve yönetim araçları ile dikkat çekiyor. PostgreSQL ise açık kaynaklı, topluluk destekli ve ANSI SQL standardına son derece uyumlu yapısıyla esneklik, genişletilebilirlik ve maliyet avantajları sunuyor. Son yıllarda bulut servis sağlayıcılarının (AWS, Azure, Google Cloud) da PostgreSQL uyumlu hizmetleri desteklemesi, bu platformun yaygınlığını daha da artırdı.
Bu iki güçlü veritabanı çözümünü karşılaştırmak, yalnızca performans ya da maliyet kriterlerine göre değil; aynı zamanda kurumsal gereksinimler, ölçeklenebilirlik, veri türleriyle çalışma yetenekleri, geliştirici topluluğu desteği ve operasyonel yönetim ihtiyaçları açısından da değerlendirilmelidir. SQL Server, entegre çözümler ve GUI tabanlı yönetim kolaylığı ile öne çıkarken; PostgreSQL daha fazla özelleştirme ve genişletme imkanı sunar, ancak bunun karşılığında daha fazla teknik bilgi ve manuel müdahale gerekebilir.
Bu karşılaştırma, sadece teknik kullanıcılar için değil, aynı zamanda BT yöneticileri, karar vericiler ve mimari tasarım yapan ekipler için de kritik öneme sahiptir. Çünkü doğru veritabanı seçimi, uygulamanın performansından güvenliğine, lisanslama maliyetlerinden bakım operasyonlarına kadar birçok süreci doğrudan etkiler. SQL Server mı PostgreSQL mi sorusuna verilecek yanıt, tamamen işletmenizin ihtiyaçlarına ve stratejik önceliklerine göre şekillenmelidir.
Kurumsal dünyada SQL Server’ın güncel konumu
Microsoft SQL Server, günümüzde hâlâ kurumsal dünyada en çok tercih edilen ve güven duyulan ilişkisel veritabanı çözümlerinden biri olarak öne çıkıyor. Yıllardır süregelen kararlılığı, kapsamlı özellik seti ve güçlü Microsoft ekosistemiyle entegrasyonu sayesinde, özellikle büyük ölçekli işletmeler için vazgeçilmez bir platform haline gelmiştir. Microsoft teknolojileriyle çalışan şirketler için SQL Server, doğal bir uyum ve entegrasyon avantajı sunar. Özellikle Power BI, Azure Data Services ve giderek yükselen bir platform olan Microsoft Fabric ile sağladığı sıkı entegrasyon sayesinde, veri analitiği, iş zekâsı ve bulut tabanlı veri işleme süreçleri daha hızlı ve verimli hale gelir.
SQL Server’ın en güçlü yönlerinden biri, sunduğu kapsamlı güvenlik özellikleridir. Özellikle regülasyonlara uyum sağlaması gereken sektörlerde, hassas verilerin korunması kritik bir öneme sahiptir. Bu noktada Always Encrypted teknolojisi, verileri uygulama katmanında şifreleyerek veritabanı yöneticisinin dahi veriye erişememesini sağlar. Row-Level Security (Satır Seviyesinde Güvenlik), kullanıcı bazlı veri erişim kontrolleri ile veri güvenliğini ince ayarlarla yönetmeyi mümkün kılar. Dynamic Data Masking ise belirli kullanıcı rollerine göre hassas verilerin kısmen veya tamamen gizlenmesini sağlar. Bu özellikler sayesinde SQL Server, özellikle finans, sağlık ve kamu gibi yüksek güvenlik gereksinimi olan alanlarda öne çıkar.
Bununla birlikte, SQL Server yalnızca güvenlik değil, aynı zamanda performans tarafında da ileri düzey teknolojiler sunar. In-Memory OLTP özelliği, yoğun yazma işlemlerine sahip uygulamalarda gecikmeyi büyük oranda azaltırken, Columnstore indeksleri, analitik sorgularda veri sıkıştırma ve okuma hızını artırarak büyük veri kümeleriyle yapılan analizleri önemli ölçüde hızlandırır. Bu özellikler, özellikle gerçek zamanlı raporlama, dashboard uygulamaları ve veri ambarı çözümlerinde ciddi performans kazanımları sağlar.
Ancak SQL Server’ın sahip olduğu bu güçlü yönlere rağmen, bazı organizasyonlar açısından lisanslama modeli önemli bir değerlendirme kriteridir. Özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için yüksek lisans maliyetleri, açık kaynak alternatiflerle karşılaştırıldığında bir dezavantaj olarak görülebilir. Ayrıca kapalı kaynak kodlu yapısı, bazı teknik ekiplerin özelleştirme veya sistemin derinlemesine anlaşılması noktasında sınırlamalar yaşamasına neden olabilir. Bu durum, açık kaynak mimariye sahip veritabanı sistemlerine (örneğin PostgreSQL gibi) yönelimi artırmaktadır.
Sonuç olarak, SQL Server; güvenlik, performans ve ekosistem entegrasyonu açısından son derece güçlü bir platformdur. Ancak organizasyonların teknik ihtiyaçları, bütçeleri ve uzun vadeli stratejileri doğrultusunda bu platformun avantaj ve dezavantajları dikkatle değerlendirilmelidir.
PostgreSQL‘in yükselişi: Esneklik, maliyet ve topluluk desteği
PostgreSQL, özellikle son yıllarda açık kaynak çözümlere yönelen organizasyonlar arasında büyük bir ivme kazanarak öne çıkmıştır. Başlangıçta daha çok akademik çevrelerde ve küçük ölçekli projelerde tercih edilen PostgreSQL, günümüzde büyük kurumsal yapılarda, finans, telekomünikasyon ve teknoloji devlerinde dahi yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu dönüşümdeki en önemli etkenlerden biri, lisanslama maliyetinin olmaması ve bu sayede toplam sahip olma maliyetini (TCO) düşürmesidir. Küçük ve orta ölçekli işletmeler için bu durum, PostgreSQL’i yalnızca teknik olarak değil, finansal açıdan da cazip bir seçenek haline getiriyor.
PostgreSQL’in en güçlü yönlerinden biri, modern uygulama geliştirme ihtiyaçlarına sunduğu esnek ve genişletilebilir mimaridir. Özellikle JSON/JSONB veri tipleriyle sunduğu kapsamlı destek, NoSQL özelliklerini ilişkisel veritabanı ortamına entegre etmek isteyen geliştiriciler için büyük bir avantajdır. Bu sayede PostgreSQL, hem yapılandırılmış hem de yarı yapılandırılmış veriyle aynı anda çalışabilen hibrit uygulamalar için ideal bir platform sunar. Ayrıca, kullanıcı tanımlı fonksiyonlar, veri tipleri ve uzantılar ile sistemin yetenekleri kullanıcı ihtiyacına göre genişletilebilir. Örneğin, PostGIS uzantısı, PostgreSQL’i tam teşekküllü bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) çözümüne dönüştürerek, harita tabanlı uygulamalarda son derece etkili sonuçlar elde edilmesini sağlar.
Bununla birlikte PostgreSQL’in gücü sadece esneklikten ibaret değildir. Kurumsal düzeyde özelliklerin büyük bir bölümünü ücretsiz ve açık kaynak olarak sunması, onu büyük sistemler için de rekabetçi hale getirmiştir. Paralel sorgu işleme, tablespace yönetimi, logical ve streaming replication, foreign data wrappers (FDW), partitioning gibi özellikler sayesinde hem performans hem de veri yönetimi açısından yüksek beklentilere cevap verebilmektedir. Ayrıca point-in-time recovery (PITR), WAL archiving ve hot standby gibi gelişmiş veri koruma ve yedekleme seçenekleri de PostgreSQL’i, yüksek erişilebilirlik ve felaket kurtarma senaryolarında tercih edilebilir kılar.
Bunlara ek olarak, PostgreSQL’in arkasındaki aktif ve tutkulu geliştirici topluluğu, ürünün sürekli gelişmesini sağlar. Topluluk, hem güvenlik açıklarına karşı hızlı aksiyon alır hem de yeni özellikleri şeffaf bir geliştirme süreciyle platforma kazandırır. Bu sayede PostgreSQL, her geçen yıl daha da kurumsal, daha da sağlam bir altyapı sunar.
Sonuç olarak, PostgreSQL; düşük maliyetli, esnek, güçlü ve geniş topluluk desteğine sahip bir veritabanı çözümü arayan organizasyonlar için son derece güçlü bir alternatiftir. Sadece bugünün değil, geleceğin veri mimarilerine de uyum sağlayabilen yapısı sayesinde, açık kaynak dünyasında haklı bir liderlik pozisyonu edinmiştir.
Hangi senaryoda hangisi seçilmeli? (DMC yaklaşımı)
DMC Bilgi Teknolojileri olarak, veritabanı teknolojisi seçimini yalnızca teknik özelliklere göre değil, aynı zamanda projenin gereksinimleri ve organizasyonun uzun vadeli stratejik hedefleri doğrultusunda değerlendiriyoruz. Bu kapsamda, hem Microsoft SQL Server hem de PostgreSQL, farklı senaryolarda öne çıkan güçlü çözümler sunmaktadır.
SQL Server Tercih Edilmesi Gereken Durumlar
Aşağıdaki durumlarda Microsoft SQL Server tercih edilmesi stratejik açıdan daha doğru bir seçim olacaktır:
- Microsoft ekosistemiyle derin entegrasyon ihtiyacı varsa (örneğin: Power BI, Azure Synapse, Microsoft Fabric gibi platformlarla doğal uyum),
- Kurumsal düzeyde güvenlik (Always Encrypted, Row-Level Security, Dynamic Data Masking) hayati önem taşıyorsa,
- Yüksek performanslı OLAP/OLTP sistemleri ve gerçek zamanlı veri işleme gerektiren projelerde.
SQL Server, bu alanlarda sunduğu gelişmiş araç seti, kapsamlı yönetim özellikleri ve kurumsal destek yapısıyla öne çıkar.
PostgreSQL Tercih Edilmesi Gereken Durumlar
Aşağıdaki senaryolarda PostgreSQL, hem teknik hem de ekonomik açıdan ideal çözüm olarak öne çıkar:
- Lisans maliyetlerinden tasarruf etmek ve toplam sahip olma maliyetini azaltmak öncelikli hedefse,
- Açık kaynak mimarisi tercih ediliyor ve özelleştirme esnekliği isteniyorsa,
- Hibrit veri ihtiyaçları (ilişkisel veriler + JSON/NoSQL) söz konusuysa,
- Coğrafi veri analitiği yapılacak projelerde (PostGIS uzantısı gibi güçlü uzantılarla birlikte).
PostgreSQL, esnekliği, topluluk desteği ve özelleştirilebilir yapısıyla modern, çevik ve maliyet odaklı projeler için önemli bir alternatiftir.
Her iki veritabanı sistemi de farklı ihtiyaçlara göre güçlü avantajlar sunmaktadır. Bu nedenle veritabanı seçimi yapılırken aşağıdaki kriterler mutlaka değerlendirilmelidir:
- Proje kapsamı ve teknik gereksinimler
- Mevcut teknoloji yığını ve entegrasyon ihtiyaçları
- Güvenlik ve veri regülasyonu gereklilikleri
- Performans beklentileri
- Lisans ve operasyonel maliyetler
Günümüzde Microsoft Fabric gibi modern veri platformlarının her iki veritabanı ile de uyumlu çalışabilmesi, organizasyonlara esnek ve ölçeklenebilir veri mimarileri kurma imkânı sunmaktadır. Böylece, tek bir platformda hem açık kaynak hem de lisanslı sistemlerin birlikte yönetilebildiği hibrit çözümler mümkün hale gelmektedir.
Anlam Bazlı Arama ve Vektör Veritabanı Yaklaşımı
Geleneksel arama yöntemleri yerini anlam tabanlı yaklaşımlara bırakıyor. Veri miktarı arttıkça, sadece anahtar kelimelerle değil, içeriğin anlamına dayalı arama yapabilmek kritik önem kazanıyor. Bu noktada vektör veritabanları ve anlam bazlı arama teknolojileri, Microsoft Fabric gibi modern platformların vazgeçilmez bileşenleri haline geliyor.
Embedding tabanlı arama nedir? SQL ile farkı
Embedding tabanlı arama, metinlerin veya görüntülerin sayısal vektörlere dönüştürülmesi prensibine dayanır. Bu vektörler, içeriğin semantik anlamını sayısal formatta kodlar. Geleneksel SQL sorguları “tam eşleşme” mantığıyla çalışırken, embedding tabanlı aramalar “benzerlik” prensibini kullanır.
SQL sorgularında bir müşteri adını ararken, tam olarak o ismi yazmanız gerekir. Örneğin “Ahmet Yılmaz” araması “Ahmed Yilmaz” sonucunu bulamaz. Öte yandan, embedding tabanlı sistemlerde “müşteri memnuniyetsizliği” sorgusu, içeriğinde bu kelimeleri barındırmasa bile “şikayetler” veya “olumsuz geri bildirimler” içeren dokümanları bulabilir.
Bununla birlikte, SQL tabanlı sistemler yapılandırılmış veriler için hızlı ve kesin sonuçlar sunarken, embedding tabanlı sistemler doğal dil işleme ve yapılandırılmamış veriler için daha etkilidir.
Vector index & cosine similarity ile semantik arama
Vektör indeksleri, milyarlarca vektör içinde hızlı benzerlik araması yapabilmek için optimize edilmiş veri yapılarıdır. Bu indeksler, n-boyutlu vektör uzayında yakın komşuları hızlıca bulmak için kullanılır.
Cosine similarity (kosinüs benzerliği), iki vektör arasındaki açının kosinüsünü hesaplayarak benzerlik ölçümü yapar. Değeri -1 ile 1 arasında değişir; 1’e yakın değerler yüksek benzerliği gösterir. Microsoft Fabric, HNSW (Hierarchical Navigable Small World) gibi algoritmalar kullanarak büyük vektör koleksiyonlarında bile milisaniyeler içinde benzerlik araması yapabilir.
Semantik arama, bir sorunun gerçek amacını anlayarak ilgili sonuçları getirir. Örneğin, “elimde kahve fincanı kırıldı, ne yapmalıyım?” sorgusu, geleneksel sistemlerde “kahve fincanı” veya “kırıldı” kelimelerini içeren sonuçlar getirirken, semantik aramada “cam kesikleri ilk yardım” veya “kırık porselen atık” gibi bağlamsal olarak ilgili içerikleri bulabilir.
Yapılandırılmamış verilerde Microsoft Fabric ve Azure AI uygulamaları
Microsoft Fabric, OneLake mimarisiyle sadece yapılandırılmış verileri değil, giderek daha fazla önem kazanan yapılandırılmamış veri kümelerini de etkin bir şekilde yönetmeyi hedefliyor. Dokümanlar, e-postalar, resimler, PDF dosyaları ve hatta ses kayıtları gibi geleneksel veritabanlarının dışında kalan içerikler, artık veri analitiği süreçlerinin önemli bir parçası haline gelmiş durumda. Bu bağlamda Microsoft Fabric, Azure AI ile kurduğu güçlü entegrasyon sayesinde bu tür verileri işleyebilir hale geliyor.
Bu entegrasyon, PDF belgelerinden sunum dosyalarına, taranmış görüntülerden e-posta içeriklerine kadar çok çeşitli veri formatlarının, vektör temsillerine (embedding) dönüştürülmesini sağlıyor. Bu dönüşüm sayesinde, veriler yalnızca saklanmakla kalmıyor, aynı zamanda içerdiği anlamlar üzerinden de sorgulanabiliyor. Artık sadece “içinde şu kelime geçen belgeleri bul” demek yerine, “teslimat sorunlarıyla ilgili şikayetler” gibi doğal dilde yapılmış sorgularla anlamsal olarak benzer içeriklere ulaşmak mümkün hale geliyor.
Özellikle Data Factory ve Synapse Data Engineering bileşenleri, bu dönüşüm sürecini baştan sona yönetmek için özel olarak konumlandırılmış durumda. Örneğin, bir klasördeki tüm PDF’leri otomatik olarak alıp, her birini metne dönüştüren, ardından bu metni embedding formatına çevirip bir vektör veritabanına indeksleyen uçtan uca veri akışları tanımlanabiliyor. Bu süreçte Azure AI’ın sağladığı dil modelleri, içeriklerin anlamını doğru bir şekilde kodlamak için kullanılıyor.
İşin daha da dikkat çekici yanı, bu yapıların Azure AI Search ile kolayca entegre edilebilmesi. Bu sayede Fabric platformu üzerinde yer alan veriler, OpenAI modelleri ile zenginleştirilebiliyor; kullanıcılar doğal dil ile yazılmış sorularla belgeler arasında bağlamsal aramalar gerçekleştirebiliyor. Örneğin, “müşteri iade süreçlerinde yaşanan aksaklıkları listele” şeklinde bir sorgu, sistem tarafından “iade”, “memnuniyetsizlik”, “form eksikliği”, “gecikmeli geri ödeme” gibi kavramlarla ilişkilendirilmiş içerikleri geri döndürebiliyor.
Ayrıca bu yapı, yalnızca arama değil, öngörüsel analiz ve otomatik sınıflandırma gibi ileri düzey kullanım senaryoları için de temel altyapıyı sunar. Doküman kümeleri, içeriklerine göre otomatik olarak konu etiketlerine ayrılabilir, hassas bilgi içeren belgeler işaretlenebilir, hatta belgelerin özetleri veya soru-cevap çıktıları otomatik olarak üretilebilir.
Sonuç olarak, Microsoft Fabric platformu içinde yapılandırılmamış verilerin işlenmesi ve anlam bazlı arama yapılması artık yalnızca teknik uzmanların değil, veriyle çalışan tüm profesyonellerin erişebileceği bir yetkinlik haline gelmiştir. Vektör veritabanları, embedding teknolojileri ve Azure AI destekli arama altyapısı sayesinde, daha önce yalnızca insan sezgisiyle anlaşılabilecek içerikler artık algoritmalar tarafından da yorumlanabilir hale geliyor. Bu da veri analitiği süreçlerini sadece hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda daha doğru, daha bağlamsal ve daha akıllı kararlar alınmasının önünü açıyor.
Yeni Trendler ve Stratejik Seçimler
Teknoloji liderleri olarak, yalnızca mevcut ihtiyaçlara değil, gelecekteki potansiyel kırılma noktalarına da odaklanıyoruz. Stratejik veri kararlarımızı yönlendiren teknolojik gelişmeleri ve pazar dinamiklerini yakından takip etmek, sürdürülebilir başarı için artık bir seçenek değil, zorunluluk haline geldi. Özellikle yapay zekâ, otomasyon ve veriyle desteklenen karar alma mekanizmalarının ön plana çıktığı bu dönemde, veriyi yalnızca saklamak ya da raporlamak değil; anlamlandırmak ve değer üretmek temel öncelik haline geliyor.
Bu dönüşüm sürecinde, Microsoft Fabric gibi yeni nesil platformlar yalnızca araç değil, aynı zamanda veri mimarisinin yeniden tanımlandığı stratejik zeminler olarak öne çıkıyor. Fabric, veri yönetimi, analitik, yapay zekâ entegrasyonu ve platformlar arası senkronizasyonu bir arada sunarak, parçalı veri çözümlerinin yerini merkezi, esnek ve ölçeklenebilir yapılara bırakmasını sağlıyor.
Ancak burada dikkat edilmesi gereken nokta yalnızca bir platformun yetenekleri değil, aynı zamanda veri stratejinizin değişen ekosistemle nasıl hizalanacağıdır. Azure AI, Power BI, Synapse Analytics ve OneLake gibi bileşenlerle entegre çalışan bu platform, teknolojinin ötesinde organizasyonel dönüşüm için de bir katalizör işlevi görüyor. Verinin toplanmasından analizine, paylaşılmasından güvenliğine kadar olan tüm süreci yeniden kurgulama fırsatı sunuyor.
Ayrıca, anlam bazlı arama, vektör veritabanları, doğal dil işleme ve otomatik içerik sınıflandırma gibi yeni nesil yaklaşımlar, yalnızca teknik yenilik değil, aynı zamanda rekabet avantajı sağlayan stratejik araçlar olarak öne çıkıyor. Bu teknolojiler sayesinde artık yalnızca geçmişe bakarak raporlama değil, geleceğe yönelik kestirimsel analizler yapmak ve veriyle iş modellerini yeniden şekillendirmek mümkün hale geliyor.
Küresel rekabetin bu kadar yoğunlaştığı bir dönemde, teknoloji liderleri olarak sadece bir teknolojiye yatırım yapmakla kalmıyor; aynı zamanda bu yatırımın iş süreçlerine, çalışan deneyimine ve karar alma kültürüne etkisini de öngörmek zorundayız. Bu nedenle, Microsoft Fabric gibi platformların gelişimini izlemekle kalmamalı, bu platformların sunduğu yeni imkanları organizasyonel hedeflerimize nasıl entegre edeceğimizi planlamalıyız.
Hybrid cloud, observability ve OpenTelemetry entegrasyonu
Hybrid cloud yaklaşımı, 2025 itibarıyla modern veri stratejilerinin yalnızca bir tercih değil, adeta bir zorunluluk haline geldi. İşletmeler artık “ya tamamen şirket içi ya da tamamen bulut” ikilemi yerine, her iki dünyanın avantajlarını birleştiren karma (hibrit) mimarileri benimsiyor. Kritik iş yükleri ve regülasyona tabi hassas veriler şirket içi sistemlerde güvenli şekilde saklanırken; büyük ölçekli analitik iş yükleri, makine öğrenimi uygulamaları ve ölçek gerektiren raporlama süreçleri bulut ortamlarına taşınıyor. Bu yapı, hem güvenlik ve kontrol hem de esneklik ve ölçeklenebilirlik sunarak kurumlara çevik bir veri altyapısı kazandırıyor.
Bu geçişte, Microsoft Fabric gibi platformlar merkezi bir rol üstleniyor. Fabric, şirket içi veri kaynaklarıyla – özellikle on-premises SQL Server gibi sistemlerle – doğrudan iletişim kurabildiği gibi, aynı zamanda Azure Data Lake, Synapse, Cosmos DB gibi bulut tabanlı veri servisleriyle de sorunsuz entegre çalışabiliyor. Bu sayede, veri fiziksel olarak nerede olursa olsun, kullanıcılar tüm kaynaklara tek bir platform üzerinden erişebiliyor, analiz yapabiliyor ve aksiyon alabiliyor. Fabric’in OneLake mimarisi, bu çok kaynaklı yapıyı tek bir görünüm altında birleştirerek veri erişimini ve yönetimini dramatik şekilde basitleştiriyor.
Observability (Gözlemlenebilirlik): Uçtan Uca Görünürlük
Modern veri platformlarının başarısı, yalnızca veriyi işleyebilme yeteneğiyle değil, aynı zamanda sistemin görünürlüğü, yani gözlemlenebilirliği ile de doğrudan ilişkilidir. Çok sayıda mikroservis, veri hattı ve uygulama bileşeninin bulunduğu karmaşık ortamlarda, sistemlerin nasıl çalıştığını anlamak, olası performans sorunlarını tespit etmek ve önleyici aksiyonlar almak için gelişmiş gözlemleme yetkinlikleri şarttır.
Bu noktada devreye OpenTelemetry giriyor. OpenTelemetry, modern gözlemlenebilirlik dünyasında açık standart haline gelen, metrikler, loglar ve dağıtık izleme (tracing) verilerinin platformdan bağımsız şekilde toplanmasını sağlayan bir açık kaynak çözümüdür. Sistemlerin davranışlarını anlamak için uygulamaların içerisine gömülen telemetry verileri, farklı kaynaklardan merkezi olarak izlenebilir hale gelir.
Microsoft Fabric, OpenTelemetry standardına doğal destek sunarak gözlemlenebilirliği platformun merkezine yerleştiriyor. Kullanıcılar; veri işleme süreçlerinden ETL boru hatlarına, sorgu performansından API çağrılarına kadar birçok bileşenin sağlık durumunu, gecikmelerini ve hata oranlarını tek bir yerden izleyebiliyor. Böylece veri mühendisleri ve platform yöneticileri, yalnızca sorun ortaya çıktığında değil, proaktif olarak iyileştirme yapabilecekleri bir gözlem altyapısına kavuşuyor.
Ayrıca, bu gözlemlenebilirlik altyapısı sadece teknik ekipler için değil; operasyonel karar alma, SLA takibi ve uygulama performans yönetimi açısından da kritik veriler üretir. OpenTelemetry ile toplanan veriler, Power BI veya Azure Monitor gibi araçlarla görselleştirilerek iş birimlerinin de anlayabileceği formatlarda sunulabilir.
Hem veri mimarilerinin hibritleştiği hem de sistemlerin giderek daha dağıtık hale geldiği bir dönemde, Microsoft Fabric gibi platformlar; veri stratejinizin sürdürülebilir, görünür ve yönetilebilir kalması için ideal çözümler sunuyor. Hybrid cloud uyumluluğu ile esneklik sağlarken, OpenTelemetry entegrasyonu ile sistemin nabzını tutmanıza olanak veriyor. Tüm bu bileşenler, yalnızca bugünün veri ihtiyaçlarını karşılamakla kalmıyor, aynı zamanda organizasyonların gelecekteki büyümesine ve dönüşümüne sağlam bir temel oluşturuyor.
Data mesh yaklaşımı: Domain-based veri sahipliği
Geleneksel merkezi veri yönetimi anlayışı, günümüzün dağıtık ve dinamik iş yapıları karşısında giderek yetersiz hale geliyor. Büyük ve hızlı büyüyen organizasyonlarda, tek bir merkezi veri ekibinin tüm veri ihtiyaçlarına cevap vermesi hem operasyonel darboğazlara yol açıyor hem de iş birimlerinin çevikliğini engelliyor. Bu noktada öne çıkan yaklaşım ise, domain-based veri sahipliğine dayalı “data mesh” mimarisi. Artık birçok kurum, veri yönetimini merkezi bir model yerine, iş birimlerine dağıtarak daha modüler, çevik ve ölçeklenebilir hale getirmeyi hedefliyor.
Data mesh yaklaşımında, her iş birimi (domain), kendi veri ürünlerinin sahibi olarak konumlanır. Pazarlama, finans, müşteri deneyimi ya da tedarik zinciri gibi farklı departmanlar, hem veri üretimini hem de kalitesini doğrudan üstlenir. Merkezi veri ekipleri ise operasyonel yükü omuzlamak yerine, tüm domain’lerin üzerinde uzlaştığı ortak veri standartları, güvenlik politikaları ve self-servis altyapıları sağlamaktan sorumludur.
Bu yeni yapıyı destekleyen modern veri platformlarının başında ise Microsoft Fabric geliyor. Fabric, domain ekiplerinin kendi veri ürünlerini bağımsız olarak geliştirmelerine ve yönetmelerine olanak tanırken, aynı zamanda bu ürünlerin OneLake mimarisi aracılığıyla birleşik bir görünüm altında kurumsal erişime açılmasını sağlar. Yani, her ekip kendi veri ürününü kendi ihtiyaçlarına göre üretip kontrol ederken, bu veriler merkezi bir sistemde toplanarak kurum genelinde ortak bir görünüm sunar. Böylece hem ekipler bağımsız çalışabilir hem de tüm veriler bütüncül bir şekilde yönetilebilir.
Data mesh’in başarısı için temel prensipler
Her domain ekibi kendi veri ürünlerini tasarlar ve yönetir
Veri ürünleri artık ham veri değil, belli bir ihtiyaca göre modellenmiş, erişim kontrollü, dökümantasyonu yapılmış, tüketilmeye hazır varlıklar olarak tanımlanır. Her iş birimi kendi veri ürününün sahibi olur; veri kalitesi, güncelliği ve erişilebilirliğinden sorumludur.
Ortak standartlar ve self-servis altyapı kullanılır
Teknoloji ve güvenlik politikalarının bütünlüğü, tüm veri ürünlerinin birlikte çalışabilir olmasını sağlar. Microsoft Fabric burada devreye girerek, veri erişimi, güvenlik, kimlik doğrulama, logging ve kataloglama gibi altyapı hizmetlerini self-servis şekilde domain ekiplerine sunar.
Veriler, diğer domain’lerin tüketebileceği ürünler olarak sunulur
Data mesh mimarisinde veri, yalnızca analiz ya da raporlama için değil, başka ekiplerin kullanabileceği interoperable veri ürünleri olarak sunulur. Bu, şirket içi API benzeri bir veri ekonomisinin oluşmasına zemin hazırlar. Örneğin finans domain’i tarafından sunulan “satış özetleri” veri ürünü, pazarlama ekibi tarafından kampanya analizlerinde doğrudan kullanılabilir hale gelir.
Microsoft Fabric, bu prensipleri hayata geçirmek için gerekli tüm teknik zemini sunar. OneLake üzerinden her domain için izole veri alanları tanımlanabilirken; bu alanlar üzerindeki veri ürünleri merkezi kataloglarda listelenebilir, güvenlik kontrolleri uygulanabilir ve denetlenebilir şekilde erişime açılabilir. Ayrıca, Fabric’in Synapse, Power BI ve Data Factory entegrasyonları sayesinde her ekip kendi veri ürününü üretip paylaşmakla kalmaz, aynı zamanda bu verileri işleyebilir, görselleştirebilir ve paylaşabilir hale gelir.
Sonuç olarak, data mesh yaklaşımı, organizasyonların veriyle olan ilişkisini köklü şekilde dönüştürüyor. Yetki devri, sahiplik bilinci ve domain bazlı mimari sayesinde hem veri üretimi hızlanıyor hem de veri kalitesi artıyor. Microsoft Fabric gibi platformlar, bu dönüşümün yalnızca teknik altyapısını değil, aynı zamanda kültürel adaptasyonunu da destekleyen güçlü bir çözüm ortağı olarak öne çıkıyor.
Vendor bağımsız mimarilerin geri dönüşü
Dijital dönüşüm yolculuğunda hızla olgunlaşan organizasyonlar, tek bir tedarikçiye (vendor) bağımlı olmanın getirdiği stratejik riskleri daha net görmeye başladı. Özellikle altyapı yatırımları, veri mimarileri ve uygulama geliştirme süreçlerinde esnek kalabilmek, sadece bugünün değil, yarının ihtiyaçlarını da karşılayabilmek açısından kritik önem taşıyor. Bu farkındalıkla birlikte, vendor-bağımsız mimariler (vendor-neutral architectures) giderek daha fazla benimseniyor. Kurumlar artık teknolojiyi seçerken, yalnızca bugünkü ihtiyaçlarına değil, gelecekte sağlayacağı hareket kabiliyetine de bakıyor.
Bu trendi teknoloji üreticileri de görmezden gelmiyor. Öyle ki, Microsoft bile bu yaklaşımı içselleştirerek, Microsoft Fabric platformu içinde açık standartlara ve açık kaynak sistemlerle entegrasyona ciddi ölçüde destek sunmaya başladı. Geleneksel olarak daha kapalı sistemlerle özdeşleşen Microsoft’un, Fabric mimarisi içinde Parquet, Delta Lake ve açık SQL formatları gibi yaygın veri standartlarını desteklemesi; aynı zamanda PostgreSQL gibi açık kaynaklı veritabanlarıyla doğal entegrasyon sağlaması, bu dönüşümün somut örnekleri arasında yer alıyor.
Bu yapı sayesinde organizasyonlar, Microsoft’un gelişmiş veri işleme, analitik ve entegrasyon araçlarından tam kapasiteyle faydalanırken, aynı zamanda verilerini taşınabilir, erişilebilir ve platformdan bağımsız bir şekilde yönetmeye devam edebiliyor. Başka bir deyişle, bugün Fabric üzerinde çalışan bir veri ürünü ya da iş süreci, gelecekte gerekirse farklı bir bulut sağlayıcısına, farklı bir açık kaynak platformuna veya kendi on-premises altyapısına daha az çabayla taşınabilir hale geliyor. Bu da yatırımın sadece bugüne değil, geleceğe de değer üretmesini sağlıyor.
Microsoft Fabric, bu yönüyle artık sadece bir platform değil; farklı veri teknolojileri, kaynaklar ve iş ihtiyaçlarını birleştiren esnek, ölçeklenebilir ve katmanlı bir yapı olarak karşımıza çıkıyor. “Fabric ne demek?” sorusu, bu perspektiften bakıldığında çok daha anlam kazanıyor. Artık sadece bir kumaş değil, kurumsal veri mimarilerini birbirine bağlayan, açık sistemlerle uyumlu çalışan, hareket kabiliyeti yüksek bir teknoloji dokusu anlamına geliyor.
Bu yaklaşım, hem kurum içindeki IT ekiplerinin stratejik karar alma süreçlerini destekliyor hem de teknoloji bağımsızlığına yatırım yapmak isteyen liderler için güven veren bir yol haritası sunuyor. Verinin yalnızca üretildiği değil, özgürce hareket ettirilebildiği, yeniden kullanılabildiği ve farklı sistemlerde hayat bulabildiği bir ekosistem için, Fabric’in sunduğu bu esneklik son derece kıymetli.
Çağlar Özenc’ten Son Söz
Sonuç olarak, Microsoft Fabric, 2025 yılı itibarıyla yalnızca yeni bir veri platformu değil, aynı zamanda veri stratejilerinde paradigma değişiminin merkezindeki oyuncu olarak konumlanıyor. Giderek karmaşıklaşan veri ihtiyaçlarına bütünsel bir yanıt veren bu platform, farklı veri işleme bileşenlerini (Data Engineering, Data Factory, Synapse, Real-Time Analytics, Power BI) tek bir yapı altında birleştirerek, bugüne dek silo yapılarla ilerlemek zorunda kalan organizasyonlara entegre ve kesintisiz bir deneyim sunuyor.
Bu dönüşümde, OneLake mimarisi kritik bir rol oynuyor. OneLake sayesinde veriler, fiziksel olarak nerede depolanıyor olursa olsun, tekil bir görünüm altında erişilebiliyor ve yönetilebiliyor. Bu yaklaşım, yalnızca teknik verimlilik sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda SQL Server, PostgreSQL, Parquet, Delta Lake gibi farklı veri sistemleri ve formatları arasında daha akıcı ve esnek bir entegrasyon sağlıyor. Sonuç olarak kurumlar, veri mimarilerini yeniden inşa etmek zorunda kalmadan, ihtiyaçlarına en uygun teknolojiyi seçme ve birlikte çalıştırma özgürlüğüne kavuşuyor.
Fabric’in sunduğu en çarpıcı yeniliklerden biri de, anlam bazlı arama ve vektör veritabanı yaklaşımlarının platformun doğal bileşeni haline gelmesi. Geleneksel SQL sorgularının yalnızca tam eşleşmeye dayalı yapısını aşan bu sistemler, artık verilerin semantik anlamlarını algılayabiliyor. Embedding tabanlı vektörleştirme, cosine similarity ve HNSW gibi algoritmalar, metin, görsel ya da yapılandırılmamış diğer içerikleri doğal dildeki sorgularla bağlamsal olarak eşleştirebiliyor. Bu da özellikle müşteri deneyimi, pazarlama, destek sistemleri gibi yapılandırılmamış veri ağırlıklı iş kollarında çalışan ekipler için çok daha anlamlı analizler ve içgörüler üretme fırsatı doğuruyor.
Bununla birlikte, Fabric’in başarısı sadece veriyi işleme biçimini değiştirmesiyle sınırlı değil; aynı zamanda bu verinin nerede çalıştırılacağını, nasıl izleneceğini ve kim tarafından yönetileceğini de yeniden tanımlıyor.
- Hybrid cloud yaklaşımı ile kurumlar, hassas verilerini şirket içinde güvenle tutarken, yüksek hacimli analitik iş yüklerini buluta taşıyabiliyor. Bu, ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği arasında optimum dengeyi kurmayı mümkün kılıyor.
- Observability (gözlemlenebilirlik) sayesinde, platform üzerinde gerçekleşen her bir veri hareketi, performans metriği, işlem izi veya hata, gerçek zamanlı olarak takip edilebiliyor. OpenTelemetry desteğiyle birlikte bu gözlemlenebilirlik, yalnızca teknik ekiplerin hata ayıklamasına değil, aynı zamanda SLA yönetimi ve kullanıcı deneyimini optimize etmeye de hizmet ediyor.
- Data mesh gibi modern veri yönetimi yaklaşımları, merkezi yapıların yarattığı darboğazları ortadan kaldırarak, veri üretim ve tüketim sorumluluğunu domain ekiplerine dağıtıyor. Fabric, her domain’in kendi veri ürününü üretip yönettiği, ancak kurum genelinde erişilebilir hale getirdiği bu yapıya teknik olarak tam destek sunuyor.
Tüm bu gelişmelerin ortasında öne çıkan bir diğer önemli eğilim de, vendor bağımsızlığına yönelik artan hassasiyet. Microsoft Fabric, açık format ve protokollere (örneğin Parquet, Delta, SQL) verdiği destek ve PostgreSQL gibi açık kaynak veritabanlarıyla sağladığı uyum sayesinde, kurumların sadece bugünkü ihtiyaçlarını değil, gelecekteki teknolojik tercihlerini de güvence altına alıyor. Böylece teknoloji yatırımları, bir ekosisteme sıkışmadan, taşınabilir ve sürdürülebilir hale geliyor.
Şüphesiz, Microsoft Fabric; artık yalnızca teknik ekiplerin radarında olan bir ürün değil, organizasyonların veriyle olan ilişkisinde kültürel ve stratejik dönüşümün anahtarı. Veriyi sadece depolayan değil, anlamlandıran; sadece işleyen değil, yöneten; sadece analiz eden değil, öngören yapılar kurmak isteyen tüm kurumlar için geleceğe yatırım yapmanın güçlü bir aracı.
Veri profesyonelleri olarak, bu dönüşümün yalnızca izleyicisi değil, mimarı olmalıyız. Çünkü Microsoft Fabric gibi platformlar, bizlere sadece araçlar sunmuyor; veriden değer üretme vizyonumuzu yeniden tanımlama fırsatı veriyor.
Lisanslama ve Maliyet Yapısı: Esneklik, Tüketim Modeli ve ROI
Microsoft Fabric’in kurumsal alanda yaygınlaşmasında en önemli faktörlerden biri de lisanslama esnekliği ve ölçeklenebilir fiyatlama modelidir. Fabric, klasik SKU lisans yapılarının ötesinde, tüketim bazlı (capacity-based) bir yaklaşım sunar. Bu modelde, kullanıcılar işlem gücü (Capacity Units) ve kullanım süresine göre ödeme yaparlar. Böylece sabit maliyet yerine kullandıkça öde (pay-as-you-go) modeliyle, hem küçük hem büyük organizasyonlar için ölçeklenebilir bir maliyet yapısı oluşturulur.
Fabric ayrıca, Microsoft 365, Power BI Premium ve Azure servisleriyle lisans düzeyinde entegre olduğu için mevcut kurumsal lisanslara sahip organizasyonlar için önemli maliyet avantajları da sunar. Örneğin Power BI Premium kullanıcıları, Fabric içindeki raporlama yeteneklerini ek ücret ödemeden kullanabilir. Aynı zamanda, Fabric’in tüketim modeli, pilot projelerle küçük başlayıp büyüdükçe kapasite artırma esnekliği sağlayarak, yatırım riskini azaltır ve TCO’yu (Total Cost of Ownership) düşürür.
🎯 Referans:
Microsoft Fabric Pricing Overview → https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/capacity/pricing
Güvenlik, Uyumluluk ve Veri Yönetişimi: Kurumsal Hazırlık için Gereken Temel
Veri güvenliği ve uyumluluk, günümüzün regülasyonlarla çevrili dünyasında yalnızca teknik bir gereklilik değil; aynı zamanda organizasyonlar için stratejik bir sorumluluk haline geldi. Microsoft Fabric bu alanda, Microsoft’un kurumsal güvenlik standartlarını temel alan güçlü bir yapı sunar.
Fabric, Azure Active Directory (AAD) üzerinden kimlik yönetimi sağlar ve Role-Based Access Control (RBAC) ile veri setlerine, raporlara, pipeline’lara veya notebook’lara erişimi rol bazlı olarak tanımlama imkanı verir. Böylece kullanıcılar sadece yetkili oldukları verilere erişebilir.
Ayrıca Microsoft Purview ile entegrasyon sayesinde, Fabric içerisindeki veri varlıkları otomatik olarak data catalog, sınıflandırma, lineage (soy zinciri) ve data loss prevention (DLP) gibi yönetim özelliklerine tabi tutulabilir. Bu yapı özellikle KVKK, GDPR, HIPAA gibi regülasyonlara uyum sağlamak isteyen organizasyonlar için önemli bir kolaylık sunar.
Öne çıkan güvenlik katmanları:
- Microsoft Defender for Cloud integration
- Sensitivity labels (etiketleme)
- Audit logs & activity monitoring
- Multi-tenant isolation for shared capacity
🎯 Referans:
Microsoft Fabric Governance & Security Overview → https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/governance/overview
Sektörel Kullanım Senaryoları
Fabric’in sunduğu esnek, birleşik ve akıllı veri platformu yaklaşımı; sadece teknolojik değil, aynı zamanda işsel çıktılar üzerinde doğrudan etki yaratacak düzeydedir. Farklı sektörlerdeki kullanım senaryoları bunu açıkça ortaya koymaktadır:
🏬 Perakende
Bir e-ticaret şirketi, veri ambarını OneLake üzerinde yeniden kurgulayarak müşteri şikayetlerini embedding tabanlı semantik arama ile analiz etti. Sonuç olarak, iade süreçleri %40 daha hızlı yönetilir hale geldi ve müşteri memnuniyet skoru 12 puan arttı.
🏥 Sağlık
Bir hastane grubu, yapılandırılmamış tıbbi belgeleri (PDF, e-posta, notlar) Azure AI + Fabric ile vektörleştirerek semantik arama tabanlı hasta özetleme çözümleri geliştirdi. Klinik karar destek sistemlerine entegre edilen bu yapı, hekimlerin tanı sürelerini %22 oranında kısalttı.
🏦 Finans
Bir bankanın risk yönetimi ekibi, SQL Server üzerindeki kurumsal verileri OneLake’e senkronize ederek Fabric üzerinde Copilot ile otomatik kredi analizi senaryoları oluşturdu. SQL bilgisi olmayan ekipler, doğal dille rapor ve analiz oluşturabilir hale geldi.
🎯 Referans:
Microsoft Industry Blogs & Use Cases → https://cloudblogs.microsoft.com/industry-blog
SSS
S1. Microsoft Fabric nedir ve neden önemlidir? Microsoft Fabric, veri yönetimi, analitik ve yapay zeka süreçlerini tek bir platformda birleştiren yeni nesil bir veri platformudur. Veri kopyalama ve taşıma işlemlerini ortadan kaldırarak, organizasyonların daha hızlı karar almasını ve uygulamasını sağlar.
S2. Microsoft Fabric’in temel özellikleri nelerdir? Fabric, OneLake adı verilen tek bir veri deposu etrafında şekillenir ve SQL Server, Power BI, Azure Synapse Analytics gibi farklı Microsoft hizmetlerini birleştirir. Yapay zeka destekli veri işleme, Copilot asistanlığı ve doğal dil sorgulama yetenekleri sunar.
S3. Anlam bazlı arama ve vektör veritabanı yaklaşımı Fabric’te nasıl uygulanıyor? Fabric, embedding tabanlı arama ve vektör indeksleri kullanarak semantik aramayı mümkün kılar. Bu, geleneksel SQL sorgularının ötesinde, içeriğin gerçek anlamını kavrayabilen arama yetenekleri sunar ve yapılandırılmamış verilerin işlenmesini kolaylaştırır.
S4. Data mesh yaklaşımı nedir ve Fabric bunu nasıl destekler? Data mesh, domain-based veri sahipliğine dayalı bir yaklaşımdır. Fabric, farklı iş birimlerinin kendi veri ürünlerini geliştirmesine olanak tanırken, ortak bir platformda birleştirilmiş görünüm sağlar. Bu, organizasyonların veri yönetiminde daha esnek ve demokratik bir yapıya kavuşmasını sağlar.
S5. Microsoft Fabric’in geleceği nasıl şekilleniyor? Fabric, hybrid cloud entegrasyonu, observability özellikleri ve açık standartlara desteği ile gelişmeye devam ediyor. Vendor-bağımsız mimarilere yönelik eğilimi destekleyerek, organizasyonların farklı teknolojilere geçiş yapabilme esnekliğini korurken Microsoft’un güçlü araçlarından faydalanmalarını sağlıyor.