[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-data-lineage::tr":3,"gloss-cluster-data-lineage::tr":23,"gloss-next-data-lineage::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"data-lineage","data-infra","Veri Kökeni (Lineage)","Veri kökeni, verinin nereden gelip nereye gittiğinin haritasıdır: Bir değeri hangi kaynağın ürettiği, ona hangi dönüşümlerin dokunduğu ve alt tarafta hangi tabloların, panoların ya da modellerin ona bağlı olduğu. İki kritik soruyu yanıtlar: \"Bu rakam nereden geldi?\" (üst taraf) ve \"Bu sütunu değiştirirsem ne bozulur?\" (alt taraf).\n\nSaaS geliştiricileri için köken bilgisi, hatalı bir panoyu ayıklamayı bir günlük Slack arkeolojisinden beş dakikalık bir izlemeye dönüştüren şeydir. Bir KPI tuhaf göründüğünde, kökeni her veri hattı adımından geriye izleyerek nerede saptığını bulursunuz. Bir şema göçünden önce, kimleri bozacağınızı görmek için alt taraf kökenine bakarsınız.\n\nModern araçlar kökeni otomatik yakalar. dbt, SQL modellerinizden bir bağımlılık grafiği kurar; sütun düzeyi köken araçları (DataHub, OpenMetadata ya da ambara gömülü özellikler) sorguları ayrıştırarak tek tek alanları izler. Pratik not: Etki analizi için sütun düzeyi köken, tablo düzeyinden çok daha yararlı ama sürdürmesi daha zordur — önce en kritik metriklerinize yatırım yapın ve ağır işi elle çizimler yerine otomatik ayrıştırmaya bırakın.","Veri kökeni, bir değerin nereden geldiğini ve neyin ona bağlı olduğunu haritalar: \"Bu rakam nereden geldi?\" ve \"Bu sütunu değiştirirsem ne bozulur?\"",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"data-catalog","Veri Kataloğu",{"slug":15,"name":16},"data-contract","Veri Sözleşmesi (Data Contract)",{"slug":18,"name":19},"data-pipeline","Veri Boru Hattı (Data Pipeline)",{"slug":21,"name":22},"reverse-etl","Ters ETL (Reverse ETL)",[24,28,31,34,37,41,44,47,50,53,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"cache","Önbellek (Cache)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":27},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":27},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":27},"chroma","Chroma",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":56},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)"]