Title: Data Mart Author: Kriko Published: 4 Haziran 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. D Harfi # Data Mart Data mart, bir kurumun hızlı ve pratik bir şekilde bilgi ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla tasarlanan bir veri modelleme şeklidir. **[Data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) mart**, bir şirketin, kurumun veya organizasyonun belirli bir departmanının ya da iş alanının bilgi ve analiz ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla oluşturulan veri depolama yapısıdır. Genellikle daha kapsamlı bir veri ambarının belirli bir konuya veya iş birimine odaklanan alt kümesi olarak kullanılır. Veri ambarları, farklı departmanlardan ve sistemlerden gelen büyük hacimli verileri merkezi bir yapıda toplarken [data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martlar daha dar kapsamlı veri kümelerine odaklanır. Bu nedenle [data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martların yönetilmesi, sorgulanması ve analiz edilmesi çoğu zaman daha kolaydır. [Data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martlar satış, pazarlama, finans, insan kaynakları ve müşteri ilişkileri gibi belirli departmanların ihtiyaçlarına göre tasarlanabilir. Her yapı, ilgili kullanıcıların ihtiyaç duyduğu metrikleri, raporları ve veri kümelerini içerir. Örneğin bir satış [data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martı, satış tutarı, sipariş adedi, ürün performansı, müşteri segmenti ve bölgesel satış sonuçları gibi verilere odaklanabilir. Pazarlama [data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martı ise kampanya performansı, dönüşüm oranı, müşteri edinme maliyeti ve kanal bazlı sonuçları içerebilir. [Data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martların temel avantajlarından biri, kullanıcıların ihtiyaç duydukları verilere daha hızlı ulaşabilmesidir. Daha küçük ve konu odaklı veri kümeleri, sorguların daha hızlı çalışmasını ve raporların daha kolay hazırlanmasını sağlayabilir. [Data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martlar aynı zamanda departmanlara özel veri ihtiyaçlarının karşılanmasına yardımcı olur. Kullanıcılar, gereksiz veya kendi çalışma alanlarıyla ilgisi olmayan veriler arasında arama yapmak zorunda kalmadan ilgili bilgilere erişebilir. Bir [data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) mart bağımlı, bağımsız veya hibrit yapıda oluşturulabilir. Bağımlı [data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) martlar verilerini merkezi bir veri ambarından alırken bağımsız data martlar doğrudan operasyonel sistemlerden beslenebilir. Hibrit data martlar ise her iki kaynaktan da veri alabilir. Data martlarda kullanılan başlıca **veri modelleme şemaları** şunlardır: **Yıldız Şeması:** Bu yapıda satış, işlem veya sipariş gibi ölçümleri içeren merkezi bir olgu tablosu bulunur. Olgu tablosunun çevresinde müşteri, ürün, tarih ve bölge gibi açıklayıcı bilgileri içeren boyut tabloları yer alır. Basit yapısı nedeniyle hızlı sorgulama ve raporlama açısından avantajlıdır. **Kar Tanesi Şeması:** Bu yapı, yıldız şemasındaki boyut tablolarının daha küçük ve ilişkili alt tablolara ayrılmasıyla oluşturulur. Veri tekrarını azaltabilir ve daha karmaşık hiyerarşilerin düzenli biçimde yönetilmesini sağlayabilir. Ancak tablo sayısının artması sorguların daha karmaşık hale gelmesine neden olabilir. Data martlara veri aktarmak için **ETL ve ELT araçları**, veri entegrasyon platformları ve iş zekasi çözümleri kullanılabilir. Bu araçlar farklı kaynaklardan gelen verilerin çıkarılmasını, dönüştürülmesini ve hedef data mart yapısına yüklenmesini kolaylaştırır. Doğru tasarlanmış bir data mart, departmanların daha hızlı raporlama yapmasına, performans göstergelerini takip etmesine ve **veriye dayalı kararlar** almasına yardımcı olabilir. ## Sözlükte keşfedin ### Hedef Kitle Hedef kitle, gerçekleştirilen faaliyetlerin muhatabı olarak kabul edilen belirli demografik gruplardır. ### Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) Açılımı "Customer Relationship Management" olan CRM, müşteri hizmetlerini iyileştirmeye ve güçlendirmeye yönelik gerçekleştirilen stratejilerdir. ### Tarama Bütçesi Tarama bütçesi (Crawl Budget), Google’ın bir web sayfasını belirli bir zaman diliminde kaç defa ziyaret ettiğini gösterir. ### Zengin Sonuçlar Kullanıcıya site hakkında daha fazla bilgi veren Zengin Snippet, klasik arama sonuçlarının üzerinde, birinci sıranın da üzerinde ayrı bir blok hâlinde gösteriliyor. ### Ana Veri Yönetimi Master Data Management (MDM) olarak da bilinen bu terim, bir kurumun veya organizasyonun farklı alanlardaki verilerinin tek yoldan analiz edilmesini sağlayan sistemlerdir. ### Organik Arama Organik arama, arama motorları üzerinde herhangi bir arama sorgusu yapıldğında ücretli reklamlardan sonra gösterilen sonuçlar anlamına gelir. ### Bot (Crawler) Bot (Crawler), web sitelerini kendi belleğine almak için World Wide Web (www) üzerinde sürekli olarak tarama yapan arama botlarına denir. ### Açık Grafik (Open Graph – OG) Açık grafik (Open Graph - OG), Facebook paylaşımlarınızda ön izlemelerinizi optimize etmenizi sağlayan, Youtube gibi devlerin de kullandığı önemli bir sistem. ### Google Kafein Google Kafein, Google’ın arama motoru için 2009’da duyurduğu ve 2010’da resmen tamamladığı bir yükseltilmiş web indeksleme sistemidir. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.