BT lavman nasıl yapılır?

BT Lavmanı Nasıl Yapılır?

BT lavmanı, özellikle büyük veri kümeleri veya karmaşık sistemlerle çalışırken, belirli bir işlevi veya sistemi test etmek için kullanılan bir yöntemdir. Adı, geleneksel tıbbi lavman teriminden esinlenerek konulmuştur; tıpkı tıbbi lavmanın bağırsakları temizlemesi gibi, BT lavmanı da bir sistemdeki istenmeyen veya fazla bilgiyi temizleyerek veya analiz için hazırlayarak çalışır.

1. Amaç Belirleme ve Kapsam Tanımlama

BT lavmanına başlamadan önce en kritik adım, neyi neden yaptığını netleştirmektir. Deneyimlerime göre, amaçsızca yapılan bir lavman zaman kaybından başka bir işe yaramaz. Örneğin, bir web sitesindeki hatalı URL'leri temizlemek mi istiyorsun? Yoksa bir veritabanındaki tekrar eden kayıtları mı bulup silmek amacın? Belirli bir sorunu çözmek veya belirli bir veri setini iyileştirmek için bir hedef belirlemelisin.

Kapsam belirleme de bu aşamada önemlidir. Hangi sistem veya veri kümesi üzerinde çalışacaksın? Bu sistemin hangi bölümleri lavmandan etkilenecek? Örneğin, bir e-ticaret sitesi için müşteri veritabanını temizliyorsan, sadece aktif müşterilerin bilgilerini mi kapsayacak, yoksa geçmiş siparişleri de mi dahil edeceksin? Kapsamı daraltmak, süreci daha yönetilebilir hale getirir.

1. Araç Seçimi ve Hazırlığı

BT lavmanı için kullanabileceğin çeşitli araçlar mevcuttur. Hangi aracı seçeceğin, üzerinde çalıştığın sistemin türüne ve yapmak istediğin işlemlere bağlıdır.

• Veritabanı Yönetim Sistemleri (DBMS): SQL Server, MySQL, PostgreSQL gibi veritabanlarında çalışıyorsan, SQL sorguları en temel araçların olacaktır. Örneğin, tekrar eden kayıtları bulmak için `GROUP BY` ve `HAVING` gibi komutları kullanabilirsin. Birden fazla kayıttan sadece birini tutmak için geçici tablolar oluşturabilir veya `ROW_NUMBER()` gibi pencere fonksiyonlarından faydalanabilirsin.
• Betik Dilleri (Scripting Languages): Python, Perl, Ruby gibi diller, veri işleme ve otomasyon için inanılmaz derecede güçlüdür. Özellikle büyük metin dosyalarını işlemek, web'den veri çekmek (scraping) veya karmaşık veri dönüşümleri yapmak için bu diller idealdir. Örneğin, Python ile `pandas` kütüphanesini kullanarak bir CSV dosyasındaki eksik değerleri doldurabilir veya belirli sütunları filtreleyip yeni bir dosyaya kaydedebilirsin.
• Özel Veri Temizleme Araçları: Trifacta, OpenRefine gibi daha gelişmiş araçlar, görsel arayüzleri sayesinde veri temizleme ve dönüştürme işlemlerini kolaylaştırabilir. Bu araçlar, özellikle veri bilimi projelerinde veya veriyi analize hazırlarken sıkça tercih edilir.

Aracı seçtikten sonra, çalıştığın ortama uygun şekilde kurduğundan ve gerekli izinlere sahip olduğundan emin ol. Eğer bir veritabanına bağlanacaksan, doğru sürücülerin yüklü olması gerekir. Python kullanıyorsan, ihtiyacın olan kütüphaneleri (örneğin, `pip install pandas numpy`) kurmalısın.

1. Uygulama ve Doğrulama

Artık hazırlıklar tamamlandığına göre, lavman işlemini uygulamaya geçebilirsin. Bu aşamada en önemli prensip, ölçülü ve kontrollü ilerlemektir. Deneyimlerime göre, doğrudan büyük veri setleri üzerinde deneme yapmak yerine, önce küçük bir örneklem üzerinde çalışmak en güvenlisidir.

• Test Verisi Oluşturma veya Ayırma: Eğer mümkünse, gerçek verinin bir kopyası üzerinde çalış. Mümkün değilse, veri setinden rastgele küçük bir bölüm ayır ve ilk denemelerini bu bölüm üzerinde yap.
• Adım Adım Uygulama: Yaptığın her işlemi küçük adımlara böl. Örneğin, önce tekrarlayanları bul, sonra sadece birini tutacak şekilde güncelle, ardından ilgisiz sütunları sil gibi. Her adımın sonucunu kontrol et.
• Doğrulama Mekanizmaları: Yaptığın işlemin doğru sonuç verdiğini nasıl anlayacaksın? Bu, en kritik noktalardan biri.
• Sayısal Kontroller: İşlem öncesi ve sonrası kayıt sayılarını karşılaştır. Örneğin, benzersiz kayıt sayısını kontrol et. Bir filtreleme işlemi yapıyorsan, kaç kaydın elendiğini bilmek önemlidir.
• Veri Bütünlüğü Kontrolleri: İşlem sonrası verinin bozulmadığından emin ol. Örneğin, sayısal alanlarda metin değerleri oluşmuş mu? Tarih formatları bozulmuş mu?
• Görsel İnceleme: Küçük veri örneklemlerini manuel olarak inceleyerek işlemin beklendiği gibi çalıştığını gör.
• Yedekleme: Her önemli işlemden önce verinin yedeğini almak, geri dönüşü olmayan hataları önlemenin en iyi yoludur.

Örneğin, bir veritabanından "Eski Müşteriler" tablosunu temizleyeceksin. Önce, aktif olmayan müşterileri belirlemek için `son_siparis_tarihi` kolonunu kullanacaksın. Bu tarih 1 yıldan eski olanları seçmek istiyorsun. Bunu yaparken, önce sadece bu kriterlere uyan kayıtları bir "temizlenecekler" tablosuna çekip inceleyebilirsin. Eğer bu tablodaki kayıtlar doğruysa, o zaman orijinal tablodan bu kayıtları silebilirsin. Bu süreçte, işlem öncesi 100.000 kayıt varsa, işlem sonrası 95.000 kayıt kalmasını bekleyebilirsin. Bu beklentiyi doğrulaman gerekir.

1. Otomasyon ve Süreç İyileştirme

Eğer yapacağın lavman işlemi tekrar eden bir görevse (örneğin, her hafta belirli bir raporu temizlemek), bu süreci otomatikleştirmek hayatını çok kolaylaştıracaktır. Deneyimlerime göre, bir kez doğru şekilde otomatikleştirdiğin bir süreç, sana haftalarca zaman kazandırabilir.

Betik Dillerini Kullan: Python veya benzeri bir betik dili ile yaptığın tüm adımları bir betik dosyasına yaz. Cron job (Linux/macOS) veya Task Scheduler (Windows) gibi araçlarla bu betiği belirli zamanlarda otomatik olarak çalıştırabilirsin. Örneğin, her pazartesi sabahı saat 03:00'te çalışacak bir betik yazarak, haftalık veri temizleme işlemini manuel müdahale olmadan tamamlayabilirsin.

Konfigürasyon Dosyaları: Eğer lavman işlemi farklı parametrelerle (örneğin, farklı tarihler veya farklı filtreler) çalışacaksa, bu parametreleri bir konfigürasyon dosyasına (JSON, YAML vb.) taşıyarak betiğini daha esnek hale getirebilirsin. Böylece betiği her çalıştırmak istediğinde kodu değiştirmek yerine sadece konfigürasyon dosyasını güncellersin.

Loglama: Otomatikleştirilmiş süreçlerin nerede hata verdiğini anlamak için detaylı loglama yap. Hangi adımın ne zaman çalıştığı, hangi verilerin işlendiği, kaç kayıt etkilendiği gibi bilgileri bir log dosyasına kaydetmek, sorun gidermeyi çok daha kolaylaştırır.

Unutma, BT lavmanı sadece veri temizliği değil, aynı zamanda veri sağlığını ve sistem verimliliğini koruma sürecinin bir parçasıdır. Bu yüzden bu süreci ciddiye almak ve doğru adımları takip etmek önemlidir.