# Veri ürünlerindeki anlamsal modeller Bir semantik model, bir veri ürünü içinde yer alan ve verilerin nasıl yapılandırıldığını ve anlaşıldığını tanımlayan bir modeldir. Semantik modeller, verilerinizin iş bağlamını tanımlamaya yardımcı olur—veri ürünündeki tablolara ilişkiler, ölçüler ve boyutlar eklemenize olanak tanır. Bilgi notuAşağıdaki aboneliklerden birine ihtiyacınız var: * Qlik Talend Cloud Enterprise * Qlik Talend Cloud Premium * Qlik Cloud Analytics Premium * Qlik Cloud Analytics Enterprise * Qlik Sense Enterprise SaaS Semantik modeller, analitik geliştiricilerin analitik uygulamalarda kullanabileceği yeniden kullanılabilir veri yapıları oluşturmanıza olanak tanır. Bir veri ürününde ilişkileri, ölçüleri ve boyutları bir kez tanımlayarak kuruluşunuz genelinde tutarlı iş metrikleri ve veri modelleri sağlarsınız. ![Bir veri ürünündeki semantik modele genel bakış](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/semantic-model-overview.png) ## Semantik model nedir? Semantik model, şunları içeren yapılandırılmış bir veri temsilidir: * **Tablolar**: Veri ürünündeki veri tabloları. * **İlişkiler**: Tablolar arasında eşleşen alanlara dayalı olarak tanımlanan ve çağrışımsal analize olanak tanıyan bağlantılar. * **Boyutlar**: Müşteri adı veya ürün kategorisi gibi, verileri gruplandırmak ve kategorize etmek için kullanılan alanlar. * **Ölçüler**: Satış toplamı veya ortalama sipariş değeri gibi ifadeler kullanılarak hesaplanan metrikler. Semantik modeller, hem Analiz hem de Veri Entegrasyonu üzerinden erişilebilen veri ürünleri içinde oluşturulur. Semantik modeller, analiz uygulamalarında kullanılır. ## Neden anlamsal modeller kullanılır? Semantik modeller, veri yönetişimi ve analitik kullanım senaryoları için çeşitli avantajlar sağlar: * **Yeniden Kullanılabilirlik**: Veri yapılarını, ilişkileri ve iş metriklerini bir kez tanımlayın ve birden çok uygulamada yeniden kullanın. * **Tutarlılık**: Tüm uygulamaların temel iş metrikleri için aynı hesaplamaları ve tanımları kullanmasını sağlayın. * **Hızlandırılmış geliştirme**: Analitik geliştiricileri, sıfırdan oluşturmak yerine önceden oluşturulmuş veri modellerini devralarak uygulamaları daha hızlı bir şekilde oluşturabilir. * **Yönetişim**: İş mantığı ve veri yapılarının kontrolünü yönetilen veri ürünlerinde merkezileştirin. * **Daha az hata**: Semantik modeldeki doğrulanmış ifadeleri kullanarak hesaplama hatası riskini en aza indirin. * **Kontrollü güncelleştirmeler**: Semantik model değiştiğinde, değişiklikler tüketen uygulama yeniden yüklendiğinde yansıtılır. Uygulamanın yeni verileri ve ana öğeleri otomatik olarak devralıp devralmayacağını seçebilirsiniz. * **AI için bağlam**: Ölçüler ve boyutlar, ilgili iş sözlüğü terimlerine bağlantılarla birlikte ana öğeler olarak aktarılır ve Qlik Answers için anlamsal kavrayışı besleyen açıklamalarını ve ifadelerini korur. ## Bir semantik modelin bileşenleri ### Tablolar Tablolar, semantik modelin tanımladığı ham verileri içerir. Her tablo, satış işlemleri veya müşteri kayıtları gibi birbiriyle ilişkili verilerden oluşan bir koleksiyonu temsil eder. Kapsamlı bir veri modeli oluşturmak için farklı veri kümelerinden birden çok tablo ekleyebilirsiniz. ### İlişkiler İlişkiler, bir müşteri kimliği alanı kullanarak bir satış tablosunu bir müşteri tablosuna bağlamak gibi, eşleşen alanlara göre tabloları birbirine bağlar. İlişkiler, tablolar arasında çağrışımsal sorgulara olanak tanır ve analitik uygulamalarında verilerin birbirine doğru şekilde bağlanmasını sağlar. İpucu notu Bir Qlik Talend Data Integration veri işlem hattının aşağı akışında yer alan veri ürünleri için, semantik modeli düzenlediğinizde kaynak işlem hattındaki orijinal ilişkiler öneri olarak sunulur. ### Boyutlar Boyutlar; müşteri adı, ürün kategorisi veya bölge gibi verileri kategorilere ayırmak ve gruplandırmak için kullanılan alanlardır. Ölçümler gibi, boyutlar da tüketen uygulamalarda ana öğeler olarak görünür. Boyutlar, iş kullanım senaryosuyla ilgili kavramların ve tanımların kolayca anlaşılmasını sağlayacak şekilde iş sözlüğü terimleriyle de ilişkilendirilebilir. ### Hesaplamalar Ölçüler, `Sum(Amount)` veya `Avg(Value)` gibi ifadeler kullanılarak tanımlanan hesaplanan metriklerdir. Ölçüler, semantik modeli kullanan uygulamalarda ana öğeler olarak görünür ve geliştiricilerin bunları doğrudan görselleştirmelerde kullanmasına olanak tanır. Ölçümler, iş kullanım senaryosuyla ilgili kavram ve tanımların kolayca anlaşılmasını sağlayarak iş sözlüğü terimleriyle de ilişkilendirilebilir. ## İş akışına genel bakış Semantik model iş akışı aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. **Tanımlayın**: Veri Entegrasyonu veya Analiz içinde, veri kümeleri içeren bir veri ürünü oluşturun, ardından ilişkileri, ölçüleri ve boyutları tanımlayarak bir semantik model tanımlayın. 2. **Etkinleştir**: Veri ürününü, analitik geliştiricileri için Data Marketplace'te kullanılabilir hale gelmesi amacıyla etkinleştirin. Veri ürününün tüketilebilir olması için etkinleştirilmesine gerek olmadığını unutmayın—ancak etkinleştirme, üretim kullanım senaryoları için hazır olduğunu belirtmeye yardımcı olur. 3. **Tüket**: Analiz içinde anlamsal modellere göz atmak, ihtiyaç duyduğunuz tabloları ve öğeleri seçmek ve oluşturulan komut dosyasını uygulamanıza eklemek için veri kataloğunu kullanın. Yeniden yüklemeden sonra, semantik modeldeki hesaplamalar ve boyutlar otomatik olarak ana öğeler olarak görünür. ## Önkoşullar Anlamsal modellerle çalışmak için aşağıdaki önkoşullara ihtiyacınız vardır. ### Abonelik Aboneliğinizin veri ürünlerine erişime izin vermesi gerekir. Uyumlu aboneliklerin listesi için bkz. [Veri ürünleriyle çalışma](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/Data-products.htm). ### İzinler Semantik modellerle çalışmak için veri ürünleri oluşturma ve yönetme izinlerine sahip olmanız gerekir. Tüm ayrıntılar için, bkz. [Veri ürünleri rolleri ve izinleri](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/data-products-roles-and-permissions.htm). Anlamsal modelleri kullanmak için gereken izinler şunlardır: * **Yönetici tarafından atanan izinler**: Veri ürünleri oluşturmak ve yönetmek için bir yönetici tarafından size belirli izinlerin atanması gerekir. Bkz. [Varsayılan izinler ve özel roller](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-scopes-capacity-model.htm). * **Alan izinleri**: Paylaşılan, yönetilen ve veri alanlarındaki veri ürünlerinin semantik modelini tüketmek için veri ürününü içeren alanda Veri tüketebilir veya Görüntüleyebilir iznine sahip olmanız gerekir. ## Erişim kontrolü Semantik model içinde depolanan verilerin erişim denetimi, veri ürününün erişim denetimi kuralları tarafından yönetilir. Bu, diğer kaynakların meta verilerine ve verilerine yönelik referansları içerir. Örneğin, semantik modeldeki ifadelerin içeriği, bu kaynakların bulunduğu veri kümesinin değil, veri ürününün erişim denetimi altındadır. ## Sonraki adımlar Anlamsal modelleri kullanmaya başlamak için: * Veri ürünü yöneticileri: Anlamsal modelleri nasıl oluşturacağınızı ve yapılandıracağınızı öğrenmek için [Veri ürünlerindeki anlamsal modelleri yönetme](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/managing-semantic-models.htm) bölümüne bakın. * Analitik geliştiricileri: Uygulamalarınızda anlamsal modelleri nasıl kullanacağınızı öğrenmek için bkz. [Uygulamalarda veri ürünlerini kullanma](https://help.qlik.com/tr-TR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/consuming-data-products-apps.htm).