Bu yazı 1703 kelimedir ve yaklaşık 9 dk okuma süresine sahiptir.
Not: Bu içerik, ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri hakkında genel bilgi sağlamak amacıyla hazırlanmıştır. Veri entegrasyon projeleri karmaşık olabilir ve özel ihtiyaçlarınıza en uygun çözümü belirlemek için uzman bir veri mimarı veya danışmanla çalışmanız önerilir. Veri güvenliği ve gizliliği konularında ilgili yasal düzenlemelere (GDPR, KVKK vb.) uyulması büyük önem taşımaktadır.
Günümüzün hızla büyüyen dijital dünyasında, işletmeler ve organizasyonlar sürekli olarak devasa miktarlarda veri üretmektedir. Bu veriler; müşteri etkileşimlerinden operasyonel süreçlere, finansal hareketlerden pazarlama kampanyalarına kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Ancak ham veri, tek başına bir anlam ifade etmez. Anlamlı içgörüler elde etmek, daha iyi kararlar almak ve rekabet avantajı sağlamak için bu verilerin işlenmesi, düzenlenmesi ve analiz edilebilir hale getirilmesi hayati önem taşır. İşte tam da bu noktada ETL (Extract, Transform, Load) süreci devreye girer.
ETL, Türkçede “Çıkar, Dönüştür, Yükle” anlamına gelen bir veri entegrasyon yöntemidir. Bu üç aşamalı süreç, farklı kaynaklardan toplanan verileri alarak, belirli iş kuralları doğrultusunda temizleyip düzenler ve ardından analiz için uygun bir hedef sisteme, genellikle bir veri ambarına (data warehouse) aktarır. Veri mühendisliği ve iş zekasının temel taşlarından biri olan ETL, karmaşık veri ortamlarında düzen ve anlam yaratmanın anahtarıdır.
Kısa Özet
ETL (Extract, Transform, Load), modern veri yönetiminin temelini oluşturan üç aşamalı bir süreçtir. Bu süreçte veri, farklı kaynaklardan çıkarılır, analiz edilebilir bir formata dönüştürülür ve bir veri ambarı veya veri gölü gibi merkezi bir depolama alanına yüklenir. İşletmelerin daha doğru ve hızlı karar alabilmesi, operasyonel verimliliği artırabilmesi ve müşteri davranışlarını anlayabilmesi için ETL kritik bir rol oynar. Güvenilirlik, veri kalitesi ve tutarlılık sağlaması, onu iş zekası ve ileri analitik projeleri için vazgeçilmez kılar. Bu yazımızda, ETL’in detaylarını, aşamalarını, önemini ve modern veri mimarilerindeki yerini keşfedeceksiniz.
ETL Nedir? Veri Entegrasyonunun Temel Taşı
ETL, “Extract, Transform, Load” kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir kısaltmadır. Bu kavram, farklı ve heterojen veri kaynaklarından alınan ham verilerin, belirli bir amaç doğrultusunda işlenerek merkezi bir depolama sistemine aktarılması sürecini ifade eder. 1970’lerden bu yana veri ambarı projelerinin temelini oluşturan ETL, günümüzde de veri analitiği ve makine öğrenimi iş akışları için güçlü bir altyapı sunmaktadır.
Neden ETL Süreci Hayati Önem Taşır?
İşletmeler; CRM sistemlerinden, ERP yazılımlarından, web sitelerinden, IoT cihazlarından ve sosyal medya platformlarından sayısız veri toplar. Bu veriler genellikle farklı formatlarda, yapıda ve kalitede olabilir. ETL süreci olmasaydı, bu dağınık verileri bir araya getirmek, anlamlandırmak ve bunlardan tutarlı raporlar veya analizler çıkarmak imkansız hale gelirdi.
- Veri Birleştirme: ETL, farklı sistemlerdeki verileri tek bir tutarlı görünüme kavuşturur. Bu sayede işletmeler, verilerinin tamamına erişebilir ve bütünsel bir perspektif kazanır.
- Veri Kalitesi ve Tutarlılığı: Dönüştürme aşaması, eksik, hatalı veya yinelenen verileri temizleyerek veri kalitesini artırır. Bu da analizlerin ve raporların güvenilirliğini yükseltir.
- Karar Alma Süreçlerini Güçlendirme: Temiz ve düzenli veri, yöneticilerin ve analistlerin daha bilinçli, hızlı ve stratejik kararlar almasını sağlar.
- Operasyonel Verimlilik: Verilerin otomatik ve sistematik bir şekilde işlenmesi, manuel süreçlerdeki hataları ve zaman kaybını ortadan kaldırır.
- Tarihsel Bağlam ve Trend Analizi: ETL, eski ve yeni verileri bir araya getirerek uzun vadeli trendleri ve performans değişimlerini izleme imkanı sunar.
ETL Sürecinin Üç Ana Aşaması: Çıkar, Dönüştür, Yükle
ETL, adından da anlaşılacağı üzere üç temel aşamadan oluşur. Her aşama, verilerin son hedef sistemde kullanıma hazır hale gelmesi için kritik görevler üstlenir.
1. Extract (Çıkar): Veri Kaynaklarından Bilgi Toplama
Bu ilk aşama, verilerin çeşitli kaynak sistemlerden toplanması veya kopyalanması işlemidir. Kaynaklar oldukça çeşitlidir; SQL veya NoSQL veritabanları, CRM/ERP sistemleri, düz dosyalar (CSV, XML), web servisleri (API’ler), bulut depolama alanları ve hatta e-postalar veya web sayfaları olabilir. Ayıklama işlemi genellikle bir “hazırlık alanı” veya “iniş bölgesi” (staging area) adı verilen geçici bir depolama alanına yapılır. Bu alan, ham verinin dönüştürülmeden önce toplandığı yerdir. Ayıklama sıklığı, veri kaynaklarının yapısına ve iş ihtiyaçlarına göre değişebilir; tam yüklemeler (ilk seferde tüm verinin çekilmesi) veya artımlı yüklemeler (yalnızca değişen veya yeni eklenen verilerin çekilmesi) şeklinde gerçekleştirilebilir.
2. Transform (Dönüştür): Ham Veriye Anlam Katma
ETL sürecinin kalbi ve en karmaşık aşaması olan dönüştürme, çıkarılan ham verinin hedef sistemin gereksinimlerine ve iş kurallarına uygun hale getirilmesidir. Bu aşamada, veriye anlam katılır ve kullanılabilirliği artırılır. Ham veriler genellikle tutarsız, dağınık ve hatalıdır. Örneğin, bir satış verisi tablosu ile bir müşteri geri bildirim tablosundaki müşteri ID’leri farklı formatlarda olabilir. Dönüştürme, bu tür farklılıkları giderir ve veriyi “tek bir dilde” konuşturur.
Dönüştürme aşamasında yapılan yaygın işlemler şunlardır:
- Temizleme (Cleaning): Eksik değerlerin doldurulması (boş bırakma, varsayılan değer atama), yinelenen kayıtların silinmesi ve hatalı veri girişlerinin düzeltilmesi.
- Standardizasyon: Veri formatlarının birleştirilmesi (örneğin, tüm tarih formatlarını “YYYY-MM-DD” şeklinde ayarlamak) ve birimlerin tek tip hale getirilmesi.
- Doğrulama (Validation): Verilerin belirli kurallara (örneğin, yaşın negatif olmaması) uygun olup olmadığının kontrol edilmesi.
- Agregasyon (Aggregation): Detaylı verilerin özetlenmesi (örneğin, günlük satışların aylık toplama dönüştürülmesi).
- Birleştirme (Joining): Farklı kaynaklardan gelen ilgili verilerin bir araya getirilmesi.
- Sıralama (Sorting) ve Filtreleme (Filtering): Verilerin belirli kriterlere göre düzenlenmesi veya gereksiz verilerin elenmesi.
- Veri Maskeleme (Masking): Hassas bilgilerin gizlenmesi veya anonimleştirilmesi.
Bu aşama, karmaşık ve dağınık bilgilerden bir bütünlük çıkarmaya benzer. Tıpkı bir şairin ham duygularını ve düşüncelerini titizlikle işleyerek, William Shakespeare’in ölümsüz soneleri gibi evrensel bir anlam taşıyan, estetik ve yapılandırılmış bir esere dönüştürmesi gibi, ETL’deki dönüşüm de ham veriye derinlik ve düzen kazandırır. Analitik bir eserin temelini oluşturan bu düzenleme, verinin “okunabilir” ve “yorumlanabilir” hale gelmesini sağlar.
3. Load (Yükle): İşlenmiş Veriyi Hedefe Aktarma
Dönüştürülen verilerin nihai hedef sisteme, yani veri ambarı, veri gölü veya operasyonel veri deposu gibi merkezi bir depolama alanına aktarıldığı son aşamadır. Bu aşama da genellikle iki ana yöntemle gerçekleştirilir:
- Tam Yükleme (Full Load): Hedef sistemdeki mevcut veriyi tamamen silip yerine yeni, dönüştürülmüş verinin tümünü yüklemeyi içerir. Genellikle ilk yüklemelerde veya verinin tamamen yenilenmesi gerektiğinde kullanılır.
- Artımlı Yükleme (Incremental Load): Hedef sisteme yalnızca kaynak sistemdeki yeni eklenen veya değişen verilerin yüklenmesidir. Bu yöntem, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken daha verimli ve hızlıdır, çünkü her seferinde tüm verinin işlenmesi gerekmez.
Yükleme aşaması, verinin artık analiz edilmeye, raporlar oluşturulmaya ve iş zekası araçlarıyla görselleştirilmeye hazır olduğu anlamına gelir. Bu sayede işletmeler, veriden maksimum fayda sağlayabilir ve elde ettikleri içgörülerle stratejilerini şekillendirebilirler. Tıpkı Mevlana Celaleddin-i Rumi’nin felsefesi gibi, bu yükleme de dağınık görünen parçalardan evrensel bir bütünlük ve derinlik çıkarma arayışını yansıtır, böylece veriler bir araya gelerek daha büyük bir hikayeyi anlatır.
ETL ve ELT Arasındaki Fark: Modern Yaklaşımlar
Geleneksel ETL sürecine ek olarak, özellikle bulut tabanlı veri ambarlarının ve veri göllerinin yükselişiyle birlikte ELT (Extract, Load, Transform) adı verilen yeni bir yaklaşım popülerlik kazanmıştır. ETL’de dönüşüm, veriler hedef sisteme yüklenmeden önce ayrı bir hazırlık alanında yapılırken, ELT’de ham veri doğrudan hedef sisteme yüklenir ve dönüşüm işlemleri hedef sistemin kendi işlem gücü kullanılarak gerçekleştirilir.
ELT, özellikle büyük hacimli ve yapılandırılmamış verilerle çalışırken daha esnek ve hızlı olabilir, çünkü tüm veri önce yüklendiği için dönüşüm ihtiyaca göre veya paralel olarak yapılabilir. Ancak ETL, veri kalitesi ve güvenlik açısından daha sıkı kontrol gerektiren durumlarda veya daha küçük veri kümelerinde hala tercih edilen bir yöntemdir.
ETL Araçları ve Teknolojileri
ETL süreçleri, manuel olarak kod yazılarak yapılabileceği gibi, özel ETL araçları (ETL tools) kullanılarak da otomatikleştirilebilir. Bu araçlar, karmaşık veri entegrasyonu görevlerini basitleştirir, veri kalitesini artırır ve süreci daha yönetilebilir hale getirir.
Piyasada birçok popüler ETL aracı bulunmaktadır. Bunlardan bazıları:
- Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS): Microsoft ekosisteminde yaygın olarak kullanılan bir araçtır.
- Talend: Hem açık kaynak hem de ticari sürümleri bulunan, geniş entegrasyon yetenekleri sunan bir platformdur.
- Apache NiFi: Özellikle gerçek zamanlı veri akışı yönetimi için tasarlanmış açık kaynaklı bir araçtır.
- Informatica PowerCenter: Büyük ölçekli kurumsal veri entegrasyonu için güçlü bir çözümdür.
- AWS Glue: Amazon Web Services (AWS) bulutunda sunulan, sunucusuz bir ETL hizmetidir.
- Google Cloud Dataflow: Google Cloud’un sunduğu, büyük veri işleme ve analitik hizmetidir.
Bu araçlar, veri kaynaklarına bağlanmak için önceden oluşturulmuş konektörler sunar, dönüşüm işlevlerini kolaylaştırır ve veri ambarlarına güvenli ve verimli bir şekilde veri yüklemeyi sağlar.
ETL’in Geleceği ve Dijital Dönüşümdeki Yeri
Dijital dönüşümün ve büyük veri çağının merkezinde yer alan ETL, işletmelerin veri odaklı stratejilerini desteklemeye devam edecektir. Bulut tabanlı çözümlerin yaygınlaşması, gerçek zamanlı veri işleme ihtiyacı ve yapay zeka/makine öğrenimi entegrasyonu ile ETL süreçleri de evrim geçirmektedir. Modern ETL platformları, bu yeni ihtiyaçlara yanıt vermek üzere tasarlanmıştır; daha esnek, ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş çözümler sunarlar.
ETL, sadece veriyi bir yerden başka bir yere taşımakla kalmaz, aynı zamanda bu veriye değer katarak işletmelerin rekabetçi kalmasını ve geleceğe yönelik stratejiler geliştirmesini sağlar. Verinin bir varlık olarak kabul edildiği günümüzde, ETL, bu varlığın en verimli şekilde kullanılması için vazgeçilmez bir köprü görevini üstlenmektedir.
ETL Sürecinin Temel Faydaları
Daha İyi Kararlar: Temiz ve birleşik veriyle stratejik içgörüler elde edin.
Operasyonel Verimlilik: Otomatik veri akışları sayesinde manuel hataları azaltın.
Veri Güvenliği: Veri temizleme ve maskeleme ile hassas bilgileri koruyun.
Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Yeni veri kaynaklarına kolayca adapte olun.
Maliyet Tasarrufu: Verimli veri yönetimi ile kaynak kullanımını optimize edin.
Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)
ETL ve ELT arasındaki temel fark nedir?
ETL (Extract, Transform, Load) sürecinde veri, hedef sisteme yüklenmeden önce ayrı bir hazırlık alanında dönüştürülür. ELT (Extract, Load, Transform) sürecinde ise ham veri doğrudan hedef sisteme yüklenir ve dönüşüm işlemleri hedef sistemin kendi işlem gücü kullanılarak gerçekleştirilir. ELT genellikle bulut tabanlı ve büyük veri senaryoları için daha uygundur.
ETL hangi tür veri kaynaklarından veri çekebilir?
ETL, SQL ve NoSQL veritabanları, CRM/ERP sistemleri, düz dosyalar (CSV, XML), web servisleri (API’ler), bulut depolama alanları, e-postalar ve web sayfaları gibi hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış çok çeşitli kaynaklardan veri çekebilir.
Veri dönüşüm aşamasında ne tür işlemler yapılır?
Veri dönüşüm aşamasında temizleme (eksik, yinelenen, hatalı veri düzeltme), standardizasyon (veri formatlarını birleştirme), doğrulama, agregasyon (veriyi özetleme), birleştirme (farklı verileri ilişkilendirme), sıralama, filtreleme ve veri maskeleme gibi birçok işlem yapılır.
ETL süreçleri neden otomatize edilmelidir?
ETL süreçlerinin otomatize edilmesi, manuel hataları azaltır, zaman tasarrufu sağlar, tutarlılığı artırır, veri entegrasyonunun güvenilirliğini yükseltir ve operasyonel verimliliği maksimize eder. Ayrıca, büyük veri hacimleriyle başa çıkmayı kolaylaştırır.
Teknik Terimler ve Açıklamalar
- Veri Ambarı (Data Warehouse): Çeşitli kaynaklardan toplanan, temizlenmiş, dönüştürülmüş ve analiz için optimize edilmiş verilerin depolandığı merkezi bir depolama sistemidir.
- Veri Gölü (Data Lake): Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüm verilerin ham formatında depolandığı büyük bir depolama deposudur.
- Hazırlık Alanı (Staging Area): Verilerin kaynak sistemlerden çıkarıldıktan ve dönüştürülmeden önce geçici olarak saklandığı ara depolama alanıdır.
- Veri Entegrasyonu (Data Integration): Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirerek tutarlı ve birleşik bir görünüm sağlama sürecidir.
- İş Zekası (Business Intelligence – BI): Ham verileri anlamlı ve eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için kullanılan stratejiler ve teknolojiler bütünüdür.
- Makine Öğrenimi (Machine Learning – ML): Bilgisayar sistemlerinin açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlayan yapay zeka alt dalıdır. ETL, ML modelleri için veri hazırlığı yapar.
- API (Application Programming Interface): Farklı yazılım uygulamalarının birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan bir dizi protokol ve araçtır. Veri çekmede kullanılır.
- Artımlı Yükleme (Incremental Load): Hedef sisteme yalnızca son yüklemeden bu yana değişen veya eklenen yeni verilerin yüklenmesi yöntemidir.
Kaynaklar
- https://aws.amazon.com/tr/what-is/etl/
- https://www.ibm.com/topics/etl
- https://www.qlik.com/us/data-integration/what-is-etl
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/relational-data/etl
- https://www.geeksforgeeks.org/etl-process-in-data-warehouse/
- https://www.rivery.io/blog/what-is-etl/
- https://gtech.com.tr/etl-extract-transform-load-nedir-surecleri-ve-araclari/
- https://medium.com/start-with-data-engineering/etl-process-explained-etl-extract-transform-and-load-b95616239460
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHRQvW4pIxRLwoFrqI3GseDcXcL_Gah_qB4TS5Xlq_XKhVGGxfBCksWgn7FurBY07aL_eVymust3z0MW4ELkt6hQtotSfPDpFhN45jS4m41vRaKBO7ELSMdXKTDmDCW
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGXP2J2sl8WIFNhfo-xi9wNspvXI6BozsjTarG4ZyNSofF9ZIycJXM2_NsO0C9RwmHPb36SljNA1QjoqUTRGdrqwhuSeEf6H3ASquIrrrlAcPk_hKlyE7-v2ah52BqZoQ==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGWhyPnofhvYhNBODISqx37LgQAjXoVYp9Goc_HhXZjjmyXPr6GRPI2tNjtfDf5cnzwoHe8O1wejMC1XinYp7AWF3jNcuoJg6m-5KklsBkP8IDGUfJwnWYBJbwxDhLYZfFw
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGtlV0FMrrWB1Zt5nuUSZvjC-QvR77t83g0fnCuDoo-9aKPlRfVJWukR99H9MPR0iwsoOWGEKke1WN91unOLVlz17acmlK2gmFIHVw4K7R059G9vBU_WHoAKCQZ3vBkVcSIcqdzotblec3itkeypG8Eh4zQrG9hwRCbBuml
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQH2JmYVOVeK99RoS3sk66VRLpKPyG5CxDZMPar3C2I1M7u6i65-3HQBfOKDRlnrkuBTm_70wbScAy7yGFqY8NGM0xem60vNAiomtOG_8ctJZ3CHNlfm3o75TEyfok_B
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQH9tIm6YafgDkSpSq1Cs8oYuXTmYnyqm2nrQ4ylY2_mpXApTUNVX0HfClcVu0e0R5dyOSEEwUDiu612bXDGls34lFvvtjHNPY5emNdiSPNkJ_Kh5PzJLFu4yWSwRIjAnvlaYM2LyA==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGErUPmG_sPLGWIKgEvGUKIVh5k43fUC3WthGbl4eox5YhWvrwwB82z9xbtfrGDNOYYRGF2S2QPf-nD4W3roPcsxcOiIeuDZ3wNj0-ZmjHaLUdbl6gl-WT0_XHQ-wf9fvokQXoUDga6WYdTBAzgtFo-bTDrLbqjnzWKylUxSZdC3gSS_omQfaJlBfrQ1uWcaKMVtA0HZSzzgsQ=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFkFrmw4Z0h_DF-ecEfGyIfkels6L2zznFfJfURvH3K1rFJxYXgAqYrVOLuNsWt0_Q_3e7BL0j3ka1Qn0GRJMDBGyFrt08P41cGuhsvR6YmHY_tk8S_xRKYUw1yz8EGcr2LuUDNs986npg0DFQd1E0=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQG_29Q37vyvQsZ1lZ0TEyr0vA0a30W1AbTwgb28pndq0V56L5xlBCFVL0vg-D16o5vezNVs44xe7ttdKaExrqtjSZY2d-C7_CRDRR2W4eg5nX094XuSZgCULf5eGRNgCJx9C58DxcNFJls2gmYGeJysrIPkmGFek0A=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGLEN97nix9bYSTj2HY45E9HnRBP7S9xSwdHFlqfFfS2YjzOfKFqYzmdK5dvl9poT95sPDWaDFc_Se6ieYBuo_mNEtzfNsUqRMaRA45wTmGg0w1RRnKjbPZTxNUes28FccqH-Zd6Wgy3BazlwgAKTFh9UJ3VgNf–ueVBBMCFUGmNoBK7mpzuT-5f3yhQ==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGxvNAtejcleNtAlv0ndL1ZwXeBxRV-nSA-8RClfWRjAfsaesXD0qwY5arbuE_uVQnz84AVaK6KNyVMdT3K1qk_PidMBynlCaipeDifwqeX9lLw0TcUQrQBMZ-JZfO05SSgvXyXKh_lsp-xU4Xp0_dXU86Gyw==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGt5OKYThS9V3aRVKjbFgolCD8IuLCXkJWMemB5l-jV5k_5rarGASrnmrr8vgp9o3X1V3YcLlLWUekOFSpMcoga52bIN0SeALI3Hos2_kMuZ5JVMs933zz5rDCMOw1KGeekcIfk6WVSHDeue3g86zRSxUi9l2meI4iu9CJXl-N97_SJJIM4BTPEE5cgnAVJ
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHdSG0F2rdSq5I_kGteIwHbsIZ27YxuITBAbVlNeX9Mx_WRDak9xB5BjvKhAx2dPLidL1fFL0AFscS3tE81_a4a4tBLrOw8AKOBomU2n5kQ4IXYCchAfrdFrvrYlqDaIZyBqZ0i
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEtVKMwI5BXbLC29ejobFIa_MIZrZCeS8Y7X9fyTbOnnwgidmI_WfHkaqu6O5IwONXnowVQ-vvlXxfpSnavIi7bXhes-LBBR2CZK7jh-Su0gc_ljljYVA==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHkfUjVB7QNFV7R06Ll5_4UaN5S1iJPLegr7P35hyxaVlzhANJ5f2HofqhawCwtA-JpArRAHVojWtCaDpoiGmhIruGeaEXWkvaNe4DEJ2X8BVZO5rWGr5rtiSjjiFZBgWgpt7J11uckrV1oPZFmYg==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHauPi1kUYC2RglXIWQBJgAwD4cgBuHYfsmUWDdXjQxlPsDkGMy8Hgl0tAZ_jt0w7H5fFzyvIBBBp2k-AXcSfOTj_50Kq2luLnkkCEnLFpqxPhN1CER04uPEjSFcc3tEaZUvAPgygwiILh6GN9fox2H0A==
About the Author
