--- title: Databricks slug: databricks-42a63 url: /detay/databricks-42a63 type: article language: Türkçe entity: primary: Databricks type: article disambiguation: Databricks: Büyük veri, yapay zekâ ve makine öğrenimi için birleşik platform. Lakehouse mimarisi, AI/BI çözümleri ve veri yönetimi sunar. categories: - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - Unity Catalog - Lakehouse - Databricks - yapay zeka - Büyük veri author: Ömer Said Aydın created_at: 2025-05-06T14:08:53.723526+03:00 updated_at: 2025-05-07T11:21:53.844591+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/05/06/VcyV7LxeTnECfuWrqKOmJOeXFSxpaB1B.png --- # Databricks ## KURE Information Cards ### KURE Information Card: Databricks ![databricks-logo.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/05/06/xWedlGJsc6aa07WGmUgLdSaOXP2wEx6W.png) | Field | Value | |-------|-------| | Web Sitesi(leri) | https://www.databricks.com/ | | Kuruluş Tarihi(Metin) | 2013 | | Konum | San Francisco,ABD,California | | Kurucu(lar) | Ali Ghodsi,Arsalan Tavakoli-Shiraji,Andy Konwinski,Patrick Wendell,Ion Stoica,Reynold Xin,Matei Zaharia | ## Article Content Databricks, [büyük veri](/tr/detay/buyuk-veri-00b53/llms.txt) (big data), yapay zekâ (AI - Artificial Intelligence) ve [makine öğrenimi](/tr/detay/makine-ogrenmesi-ile-ariza-tahmini-0693b/llms.txt) (ML - Machine Learning) gibi alanlarda birleşik çözümler sunan bir veri platformudur. 2013 yılında Ali Ghodsi, Matei Zaharia, Reynold Xin, Patrick Wendell, Andy Konwinski, Ion Stoica ve Arsalan Tavakoli tarafından San Francisco’da kurulmuştur. Şirket, kurucularının geliştirdiği açık kaynaklı büyük veri işleme motoru olan Apache Spark teknolojisi üzerine inşa edilmiştir. ### **Veri Zekâsı Platformu** Databricks’in sunduğu Veri Zekâsı Platformu, farklı veri kaynaklarını, yapay zekâ işlevlerini ve yönetişim (governance) sistemlerini tek bir altyapıda birleştirerek kuruluşların veriyle ilgili tüm süreçlerini merkezi bir yapı üzerinden yönetmesine imkân tanır. Bu platform, şirketin “Lakehouse” (göl evi) olarak adlandırdığı mimariyi temel alır. Lakehouse, [veri ambarı](/tr/detay/veri-ambari-2/llms.txt) ([data warehouse](/tr/detay/data-warehouse-dfbb2/llms.txt)) ile [veri gölü](/tr/detay/veri-depolama-34b7f/llms.txt) (data lake) mimarilerini birleştirerek hem esneklik hem de yapısal tutarlılık sağlar. ### **İş Zekâsı ve AI/BI Çözümleri** AI/BI (Artificial Intelligence / Business Intelligence – Yapay Zekâ / İş Zekâsı) çözümleri, Databricks’in iş zekâsını [doğal dil işleme](/tr/detay/veri-bilimi-ve-analitik-d8e08/llms.txt) (NLP - Natural Language Processing) ve [üretken yapay zekâ](/tr/detay/yapay-zeka-araclari-ai-tools-089a7/llms.txt) (Generative AI) teknolojileriyle desteklediği araçlardan oluşur. AI/BI Genie adlı araç, kullanıcıların doğal dil ile veri sorgulamaları yapmasını sağlar. AI/BI Dashboards (Yapay Zekâ Destekli Panolar) ile iş birimleri, etkileşimli grafikler ve raporlar oluşturabilir. Databricks SQL (Yapılandırılmış Sorgulama Dili), lakehouse tabanlı ve kendini optimize eden bir veri ambarı çözümüdür. ### **Mosaic AI ve Ajan Sistemleri** Mosaic AI, Databricks’in üretken yapay zekâ modelleri ve yapay zekâ ajanları geliştirmek için sunduğu bir platformdur. Bu platformda geliştiriciler, özel veriler üzerinde [büyük dil modelleri](/tr/detay/buyuk-dil-modelleriyle-sentetik-veri-uretimi-40b79/llms.txt) (LLM - Large Language Models) eğitebilir, test edebilir ve dağıtabilir. Mosaic AI; AI Gateway (Yapay Zekâ Geçidi), Agent Framework (Ajan Geliştirme Çerçevesi), Vector Search (Vektör Tabanlı Arama), Model Serving (Model Sunumu) ve Agent Evaluation (Ajan Değerlendirme) gibi bileşenleri içerir. Böylece üretken yapay zekâ uygulamaları güvenli, kontrollü ve özelleştirilmiş şekilde üretilebilir. ### **Veri Yönetimi: Unity Catalog** [Unity Catalog](/tr/detay/databricks-c98ee/llms.txt), Databricks platformunun birleşik ve açık veri yönetişimi çözümüdür. Bu sistem, yapılandırılmış (ör. tablo) ve yapılandırılmamış (ör. belge) verilerin yanı sıra makine öğrenimi modelleri, defterler (notebooks), görsel raporlar (dashboards) ve dosyalar gibi tüm veri varlıklarının merkezi olarak yönetilmesine olanak tanır. Unity Catalog ile satır ve sütun bazında hassas erişim denetimi yapılabilir, veri soyağacı (lineage) izlenebilir ve kullanıcı faaliyetleri denetlenebilir. ### **Açık Kaynak Veri Paylaşımı: Delta Sharing** Delta Sharing, Databricks tarafından Linux Foundation iş birliğiyle geliştirilen açık kaynaklı bir veri paylaşım protokolüdür. Bu protokol, farklı bulut sağlayıcıları ve veri platformları arasında canlı veri (live data) paylaşımına olanak tanır. Delta Sharing, verilerin çoğaltılması (replication) olmaksızın güvenli bir şekilde paylaşılmasını sağlayarak maliyetleri düşürür ve verimliliği artırır. Aynı zamanda Databricks Marketplace üzerinden veri kümeleri, yapay zekâ modelleri ve analiz defterleri gibi veri ürünlerinin dağıtımını destekler. ### **Yöneticiler İçin Kullanım** Databricks, üst düzey yöneticilere veri temelli karar alma süreçlerini kolaylaştıracak araçlar sunar. Şirketin sunduğu birleşik platform sayesinde veri siloları ortadan kaldırılır, yönetişim ve güvenlik politikaları merkezi olarak uygulanabilir ve üretken yapay zekâ uygulamaları, organizasyon çapında ölçeklenebilir hale getirilir. Databricks’in sunduğu yatırım geri dönüşü (ROI - Return on Investment) oranı ortalama %482 olarak rapor edilmiştir. ### **Endüstriyel Uygulamalar ve Kullanıcılar** Databricks çözümleri, sağlık hizmetleri, üretim, finans, enerji, medya ve kamu gibi birçok sektörde uygulanmaktadır. Rolls-Royce, Adobe, Shell, DuPont, Tufts Medicine, JetBlue, Condé Nast, Block ve HSBC gibi kuruluşlar, Databricks’i veri yönetimi ve yapay zekâ stratejilerinin bir parçası olarak kullanmaktadır. ### **Gelecek Perspektifi** Databricks’in gelecek vizyonu, veri zekâsı ve üretken yapay zekâ (Generative AI) uygulamalarının daha da yaygınlaştığı bir dijital ekosistemde öncü bir platform olarak konumlanmayı kapsamaktadır. Şirket, “Veri + Yapay Zekâ” yaklaşımını temel alarak tüm organizasyonlarda yapay zekânın demokratikleştirilmesini hedeflemektedir. Bu çerçevede doğal dil destekli sorgulama sistemleri, ajan tabanlı (agent-based) üretken modeller, sektörlere özgü yapay zekâ çözümleri ve açık veri paylaşım altyapılarının daha da geliştirilmesi öngörülmektedir. Databricks’in önümüzdeki dönemde odaklanacağı başlıca alanlar arasında aşağıdakiler öne çıkmaktadır: - Açık kaynak modellerin (LLM - Büyük Dil Modelleri) kurumsal veriyle daha güvenli ve özelleştirilmiş biçimde entegre edilmesi - Ajan sistemlerinin (AI agents) iş süreçlerine entegre edilerek otomasyon seviyesinin artırılması - Uyarlanabilir yönetişim sistemleri ile veri güvenliği, mevzuata uyum (örn. GDPR) ve kurumsal şeffaflığın artırılması - Tüm bulut platformlarında (çoklu bulut/multi-cloud) ortak çalışabilirliği sağlayan mimarilerin genişletilmesi - Eğitim, sağlık, enerji, kamu ve finans gibi stratejik sektörlerde üretken yapay zekâ tabanlı dikey çözümler geliştirilmesi ## Academic Sources and References 1. "About Us." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/company/about-us."Artificial Intelligence." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/artificial-intelligence."Business Intelligence." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/business-intelligence."Customers." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/customers."Customers: All Industries." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/customers/all."Data Engineering Solutions." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/solutions/data-engineering."Data Intelligence Platform." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform."Data Science." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/data-science."Data Streaming." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/data-streaming."Databricks Leadership Team." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/company/leadership-team."Databricks Logo." 1000 Logos. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://1000logos.net/databricks-logo/."Databricks SQL." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/databricks-sql."Databricks Ventures." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/databricks-ventures."Delta Lake on Databricks." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/delta-lake-on-databricks."Delta Sharing." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/delta-sharing."Inside the Creation of the World’s Most Powerful Open Source AI Model." Wired. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.wired.com/story/dbrx-inside-the-creation-of-the-worlds-most-powerful-open-source-ai-model/."Pricing." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/pricing."Unity Catalog." Databricks. Erişim Tarihi: 6 Mayıs 2025. https://www.databricks.com/product/unity-catalog.