Title: Veri Modellemesi Author: Kriko Published: 30 Mayıs 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. V Harfi # Veri Modellemesi Veri modellemesi (data modeling), bir kuruluşun / firmanın veri toplama ve ilgili yönetim sistemlerini ifade eden, tanımlayan görsel sunumlar ya da plan oluşturma sürecidir. **Veri modelleme**, İngilizcede [Data](https://kriko.io/services/data-analysis-insight) Modeling olarak adlandırılan ve bir kurumun verilerini, bu veriler arasındaki ilişkileri ve verilerin nasıl saklanacağını tanımlayan modeller oluşturma sürecidir. Bu süreçte iş gereksinimleri, veri yapıları ve veri tabanı tasarımı görsel şemalar ve teknik tanımlar aracılığıyla ifade edilir. Veri modelleme sayesinde kurumlar hangi verileri topladıklarını, bu verilerin ne anlama geldiğini ve birbirleriyle nasıl ilişkilendirildiğini sistematik biçimde açıklayabilir. Müşteriler, ürünler, siparişler, çalışanlar veya tedarikçiler gibi varlıklar ile bu varlıklara ait özellikler model içerisinde tanımlanır. Veriler arasındaki bağlantılar da belirli kurallar doğrultusunda gösterilir. Böylece karmaşık veri yapıları daha anlaşılır ve yönetilebilir hale gelir. Veri modellerinde tabloları, alanları, varlıkları ve ilişkileri temsil eden diyagramlardan yararlanılabilir. Bu görsel yapılar, iş birimleri ile teknik ekiplerin aynı veri gereksinimleri üzerinde ortak bir anlayış geliştirmesine yardımcı olur. Veri modelleme çalışmalarını yürüten profesyoneller veri modelleyici, veri mimarı veya veri tabanı tasarımcısı gibi unvanlara sahip olabilir. Ancak bu kişilerin temel görevi yalnızca görsel tasarım oluşturmak değil, iş gereksinimlerini doğru veri yapılarına dönüştürmektir. Veri modelleme, bir kurumun sahip olduğu verileri ve bu verilerin nasıl kullanılacağını belgelemesini kolaylaştırır. Doğru hazırlanmış bir model, iş ekipleri ile bilgi teknolojileri ekipleri arasındaki iletişimi güçlendirebilir. Aynı kavramın farklı sistemlerde farklı biçimlerde tanımlanmasının önüne geçerek **veri tutarlılığını** destekleyebilir. Ayrıca tekrar eden kayıtların, eksik ilişkilerin ve yanlış veri yapılarının erken aşamada belirlenmesine yardımcı olabilir. Veri modelleme süreci genellikle **kavramsal, mantıksal ve fiziksel veri modeli** olmak üzere üç temel düzeyde ele alınır. Bu modeller aynı sistemin farklı ayrıntı seviyelerindeki temsilleridir. Kavramsal model iş ihtiyaçlarına, mantıksal model veri yapısına, fiziksel model ise teknik uygulamaya odaklanır. Her aşama, bir sonraki aşamanın oluşturulması için temel sağlar. **Kavramsal veri modeli**, kurumun temel iş kavramlarını ve bu kavramlar arasındaki genel ilişkileri gösterir. Bu aşamada teknik veri tabanı ayrıntılarına girilmez. Örneğin müşteri, ürün ve sipariş temel varlıklar olarak belirlenebilir. Bir müşterinin sipariş verebildiği ve bir siparişin bir veya daha fazla ürün içerebildiği genel düzeyde tanımlanabilir. **Mantıksal veri modeli**, kavramsal modelde belirlenen varlıkları daha ayrıntılı bir veri yapısına dönüştürür. Varlıkların özellikleri, benzersiz tanımlayıcıları ve aralarındaki ilişkilerin kuralları bu aşamada açıklanır. Örneğin müşteri varlığı için müşteri numarası, ad, iletişim bilgileri ve üyelik tarihi gibi alanlar belirlenebilir. Bu model belirli bir veri tabanı teknolojisinden bağımsızdır ve verilerin mantıksal olarak nasıl düzenleneceğini gösterir. **Fiziksel veri modeli**, mantıksal modelin belirli bir veri tabanı yönetim sistemi üzerinde nasıl uygulanacağını tanımlar. Tablo ve sütun adları, veri türleri, birincil ve yabancı anahtarlar, indeksler, kısıtlamalar ve depolama ayrıntıları bu modelde yer alır. Örneğin müşteri numarasının tam sayı veri türünde birincil anahtar olarak oluşturulması veya sipariş tablosunda müşteri tablosuna bağlanan bir yabancı anahtar tanımlanması bu aşamada kararlaştırılır. Bu nedenle fiziksel model, veri tabanının gerçek teknik tasarımına en yakın seviyedir. Kavramsal modelde "müşteri ürün satın alır" şeklinde tanımlanan ilişki, mantıksal modelde müşteri, sipariş ve ürün varlıkları arasında ayrıntılandırılabilir. Fiziksel modelde ise bu yapı gerçek tablolar, alanlar ve anahtar ilişkileriyle uygulanır. Böylece genel iş ihtiyacından başlayarak çalışan bir veri tabanı tasarımına doğru sistematik biçimde ilerlenir. Bu yaklaşım, veri tabanının hem iş gereksinimlerine hem de teknik performans beklentilerine uygun kurulmasını sağlar. Sonuç olarak veri modelleme, verilerin yalnızca nasıl saklanacağını değil, ne anlama geldiğini ve birbirleriyle nasıl ilişkilendirildiğini de tanımlar. İyi hazırlanmış bir veri modeli, veri tabanı geliştirme sürecini hızlandırabilir ve sonradan ortaya çıkabilecek yapısal hataları azaltabilir. Aynı zamanda raporlama, analiz, entegrasyon ve veri yönetişimi çalışmalarına daha güvenilir bir temel sunar. Bu nedenle veri modelleme, modern veri yönetiminin temel aşamalarından biri olarak kabul edilir. ## Sözlükte keşfedin ### Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) 7 Nisan 2016’da Resmi Gazete’de yayımlanarak yürürlüğe giren KVKK, kişisel verilerin işlenmesinde başta özel hayat olmak üzere kişilerin temel hak ve özgürlüklerini korumak, kişisel verileri işleyen gerçek / tüzel kişilerin yükümlülükleri ile uyacakları usul ve esasları düzenleyen bir kanun. ### İçerik Stratejisi İçerik stratejisi (Content Strategy), basılı ya da dijital yayında yer alan içeriklerin planlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesi anlamına geliyor. ### 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. ### Müşteri Deneyimi (CX) Müşteri deneyimi (Customer Experience - CX), pazarlamadan satışa, müşteri hizmetlerinden müşterilerin satın alma ile ilgili tüm etkileşimlerine kadar uzanan geniş bir kavram. ### Site Haritası Site haritası, web sitenizin düzenini gösteren, arama motoru botları ve tarayıcılar için oluşturulmuş dosyadır. ### Müşteri Tutma Oranı Müşteri tutma oranı (Customer Retention Rate), kazandığınız müşteriyi belirli bir süre boyunca da elde tutmayı ifade eden bir ölçüttür. ### Veri Mimarisi Veri mimarisi, firma ya da şirketin verilerinin nasıl kullanıldığını, depolandığını yönetebilen, birçok farklı bileşenden oluşan bir modeller bütünüdür. ### Kayıp Müşteri Oranı (Churn Rate) Kayıp müşteri oranı (Churn Rate), bir şirketin ürün ya da hizmetlerini belirli bir zaman diliminde satın almayı / kullanmayı bırakan kişilerin yüzdesi anlamına gelir. ### Sınır Ötesi / E-İhracat Sınır ötesi / e-ihracat (Cross Border), Elektronik Ticaret Gümrük Beyannamesi (ETGB) kuralları kapsamında yapılan sınır ötesi e-ticarete deniyor. ## 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.