> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://learn.vispeahen.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://learn.vispeahen.com/veri-yonetimi/veri-modelleme.md).

# Veri Modelleme

Veri modelleme, farklı veri kaynaklarında bulunan verilerin analiz ve görselleştirme süreçlerinde kullanılabilmesi için organize edilmesini, ilişkilendirilmesini ve anlamlı bir yapıya dönüştürülmesini sağlayan süreçtir.

Vispeahen üzerinde dashboard geliştirme işlemleri veri modelleri üzerinden gerçekleştirilmektedir. Veri modelleri, veri kaynakları ile dashboardlar arasında bir katman oluşturarak verilerin merkezi bir yapı içerisinde yönetilmesini sağlar. Bu sayede kullanıcılar, farklı kaynaklarda bulunan tabloları bir araya getirebilir, tablolar arasındaki ilişkileri tanımlayabilir ve analiz süreçlerinde kullanılacak veri yapısını hazırlayabilirler.

Veri modelleri yalnızca veri erişimini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda dashboardlarda kullanılacak verilerin tutarlı, sürdürülebilir ve yönetilebilir bir şekilde organize edilmesine yardımcı olur.

### Veri Modellerinin Sağladığı Avantajlar

Veri modelleri aşağıdaki amaçlarla kullanılmaktadır:

* Dashboardlarda kullanılacak tabloların merkezi olarak yönetilmesi
* Farklı veri kaynaklarından gelen tabloların aynı model içerisinde kullanılabilmesi
* Tablolar arasında ilişkilerin tanımlanabilmesi
* Veri tekrarının azaltılması ve veri bütünlüğünün korunması
* Hesaplanmış alanların (Calculated Column) oluşturulabilmesi
* Aynı veri modelinin birden fazla dashboard tarafından kullanılabilmesi
* Dashboard geliştirme süreçlerinde standart ve sürdürülebilir veri yapılarının oluşturulması

### Vispeahen Veri Modelleme Yaklaşımı

Vispeahen'de veri modelleri, Workspace alanında bulunan tablolar veya bağlı veri kaynaklarındaki tablolar kullanılarak oluşturulabilir.

Bir veri modeli içerisinde;

* Yeni tablolar eklenebilir veya mevcut tablolar kaldırılabilir.
* Tablolar arasında ilişkiler (Join) tanımlanabilir.
* Calculated Column oluşturulabilir.
* Kolon yapıları düzenlenebilir.
* Dashboardlarda kullanılacak veri yapıları hazırlanabilir.

Oluşturulan veri modelleri daha sonra bir veya birden fazla dashboard tarafından kullanılabilir. Böylece aynı veri yapısının farklı analizlerde tekrar kullanılabilmesi sağlanır.

### Desteklenen Veri Modelleme Yapıları

Vispeahen analitik veri modelleme prensiplerini temel almakta ve aşağıdaki modelleme yaklaşımlarını desteklemektedir:

* Star Schema
* Multi Fact Yapıları

Bu yapılar, özellikle büyük hacimli veriler üzerinde performanslı ve yönetilebilir dashboardların oluşturulmasına yardımcı olmaktadır.

{% hint style="info" %}
Vispeahen yalnızca Star Schema ve Multi Fact yapılarını desteklemektedir. Snowflake Schema yapısı desteklenmemektedir. Bu nedenle veri modellerinin mümkün olduğunca Star Schema veya Multi Fact prensiplerine uygun şekilde tasarlanması önerilmektedir.
{% endhint %}

### Veri Modelleme Süreci

Vispeahen üzerinde veri modelleme süreci genel olarak aşağıdaki adımlardan oluşmaktadır:

1. Veri modelinin oluşturulması
2. Workspace veya veri kaynaklarından tabloların modele eklenmesi
3. Tablolar arasındaki ilişkilerin tanımlanması
4. Model üzerinde gerekli düzenlemelerin yapılması
5. Dashboard geliştirme süreçlerinde modelin kullanılması

Bu bölümün devamında veri modeli oluşturma, model yönetimi, join işlemleri ve desteklenen veri modelleme yaklaşımları detaylı olarak açıklanmaktadır.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://learn.vispeahen.com/veri-yonetimi/veri-modelleme.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.