Bu yazı 1736 kelimedir ve yaklaşık 9 dk okuma süresine sahiptir.
Not: Ek bilgi için uzmanlara danışın.
Günümüzün hızla büyüyen ve karmaşıklaşan veri dünyasında, şirketler ve bireyler için ham veriyi anlamlı bilgilere dönüştürmek kritik bir öneme sahiptir. Bu dönüşüm sürecinde, Veri Modellemeleri ve Küpler (Cubes), çok boyutlu analitik yetenekleriyle öne çıkan güçlü araçlar olarak karşımıza çıkar. Geleneksel iki boyutlu tablo yapılarının ötesine geçen veri küpleri, bilgiyi farklı açılardan inceleme, derinlemesine analiz yapma ve daha bilinçli kararlar alma imkanı sunar.
Kısa Özet
Veri modellemeleri, verilerin bir organizasyon içindeki akışını ve ilişkilerini şematize etme sürecidir. Bu sürecin önemli bir parçası olan veri küpleri (OLAP küpleri), verileri birden fazla boyutta (zaman, ürün, coğrafya vb.) organize eden çok boyutlu yapılar sağlar. Küpler, önceden hesaplanmış özet veriler sayesinde hızlı sorgu performansı sunar ve iş zekası uygulamalarında kritik rol oynar. Slice, dice, drill-down, roll-up ve pivot gibi operasyonlarla kullanıcıların verileri etkileşimli bir şekilde keşfetmesine olanak tanır. MOLAP, ROLAP ve HOLAP gibi farklı depolama mimarileri, performans ve esneklik ihtiyaçlarına göre çeşitli çözümler sunar.
Veri Modellemesi Nedir ve Neden Önemlidir?
Veri modellemesi, bir işletmenin veya sistemin verileri nasıl depolayacağını, yöneteceğini ve kullanacağını tanımlayan yapısal bir süreçtir. Bu, veriler arasındaki ilişkileri, veri akışlarını ve iş kurallarını görsel olarak temsil etmeyi içerir. Etkili bir veri modeli, veritabanı tasarımlarının temelini oluşturur ve yazılım geliştirme, veri ambarı oluşturma ve analitik projelerde tutarlılık sağlar. Veri modellemesi sayesinde, karmaşık bilişim ihtiyaçları herkesin anlayabileceği bir dil ve görsel araçlarla ifade edilebilir. Veri kümelerinin derinliklerinde anlam aramak, tıpkı büyük bir düşünürün veya şairin eserlerini çözümlemek gibi, özel bir yaklaşım gerektirebilir. Tıpkı Mevlana’nın Mesnevi’sindeki evrensel felsefeyi kavramak ya da William Shakespeare’in ölümsüz sonelerinin katmanlarını keşfetmek gibi, veri modellemeleri de karmaşık bilgiden değerli içgörüler çıkarmayı hedefler.
Veri modellemesi, operasyonel sistemlerdeki ham verilerin, analitik amaçlar için kullanılabilir ve anlaşılır bir yapıya kavuşturulmasında kilit rol oynar. Bu, özellikle büyük veri setleriyle çalışırken, verinin düzenlenmesi ve sorgulanabilir hale getirilmesi için bir yol haritası sunar. Kavramsal, mantıksal ve fiziksel olmak üzere farklı seviyelerde yapılabilen veri modellemesi, iş gereksinimlerini teknik detaylara dönüştürme sürecini kolaylaştırır.
Çok Boyutlu Modelleme: Veri Küplerinin Doğuşu
Geleneksel ilişkisel veritabanları veriyi iki boyutlu tablolar halinde saklarken, iş analistleri genellikle veriyi birden fazla boyutta (örneğin, zaman, ürün, coğrafya, müşteri) inceleme ihtiyacı duyar. İşte bu noktada çok boyutlu modelleme ve veri küpleri devreye girer. Bir veri küpü, veriyi çok boyutlu bir yapıda düzenleyerek, kullanıcıların verileri farklı perspektiflerden analiz etmesini sağlar. Adı “küp” olsa da, bu yapılar sadece üç boyutla sınırlı değildir; dördüncü, beşinci ve daha fazla boyutu içerebilen “hiperküpler” olarak da adlandırılırlar.
Bu yapılar, özellikle iş zekası (Business Intelligence) ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) sistemlerinde hayati bir bileşendir. Veri küpleri, veri ambarlarında depolanan büyük veri setlerinin üzerinde bir soyutlama katmanı oluşturarak, karmaşık analizleri basitleştirir ve hızlandırır.
Veri Küpleri Ne İşe Yarar? Avantajları ve Dezavantajları
Veri küpleri, veri analizi süreçlerine birçok önemli avantaj getirir:
Veri Küplerinin Avantajları:
- Hızlı Sorgu Performansı: Veriler küp içinde önceden özetlenmiş ve hesaplanmış olarak saklandığı için, sorgu yanıt süreleri önemli ölçüde hızlanır. Bu, büyük veri setleriyle bile anında analiz yapmayı mümkün kılar.
- Çok Boyutlu Analiz Yeteneği: Kullanıcılar, verileri farklı boyutlar boyunca kesip biçebilir (slice and dice), detaya inebilir (drill-down) veya özetleyebilir (roll-up). Bu, iş performansına ilişkin kapsamlı bir görünüm sunar.
- Kolay Veri Keşfi: Veri küpleri, interaktif veri keşfini kolaylaştırır. Kullanıcılar, verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri geleneksel tabloların gözden kaçırabileceği şekilde belirleyebilir.
- Tutarlılık ve Güvenilirlik: Önceden tanımlanmış hesaplamalar ve iş kuralları sayesinde, farklı analizlerde tutarlı metrikler sağlanır.
- Karar Verme Süreçlerini Destekleme: Hızlı ve kapsamlı analizler, işletmelerin veriye dayalı, daha bilinçli stratejik kararlar almasına yardımcı olur.
Veri Küplerinin Dezavantajları:
- Tasarım ve Bakım Karmaşıklığı: Küp tasarımı ve bakımı, özellikle çok sayıda boyut ve hiyerarşi içerdiğinde karmaşık ve zaman alıcı olabilir.
- Depolama İhtiyacı: Önceden hesaplanmış toplama verileri, geleneksel veritabanlarına göre daha fazla depolama alanı gerektirebilir.
- Veri Güncelleme Zorlukları: Küplerin güncel verilerle senkronize edilmesi, özellikle gerçek zamanlı analiz gerektiren durumlarda bazı zorluklar doğurabilir.
Bir Veri Küpünün Yapısı ve Temel Bileşenleri
Bir veri küpü, genellikle üç ana bileşenden oluşur:
Boyutlar (Dimensions)
Boyutlar, veriyi kategorize etmek için kullanılan niteliklerdir. Bir satış veri küpünde boyutlar; zaman (yıl, ay, gün), ürün (kategori, marka, model), coğrafya (ülke, şehir, bölge) veya müşteri (demografi, segment) olabilir. Her bir boyut, veriye farklı bir analiz perspektifi ekler.
Ölçümler (Measures)
Ölçümler, küpün hücrelerinde bulunan sayısal değerlerdir. Bunlar genellikle analiz edilmek istenen nicel verilerdir; örneğin toplam satış miktarı, gelir, kar marjı, ortalama fiyat veya adet. Boyutlar, ölçümlerin nasıl özetleneceğini ve görüntüleneceğini tanımlar.
Hiyerarşiler (Hierarchies)
Boyutlar genellikle hiyerarşik bir yapıya sahiptir. Örneğin, “Zaman” boyutu “Yıl > Çeyrek > Ay > Gün” şeklinde bir hiyerarşi içerebilir. Bu hiyerarşiler, kullanıcılara verileri farklı granülerlik seviyelerinde (detaydan özet bilgiye ve tersi) inceleme olanağı sunar.
OLAP Teknolojisi ve Veri Küpleri
Online Analytical Processing (OLAP), çok boyutlu verilerin hızlı ve etkileşimli analizini sağlayan bir teknoloji kategorisidir. OLAP küpleri, bu teknolojinin temelini oluşturur. OLAP sistemleri, iş verilerini farklı bakış açılarından analiz etmek için tasarlanmıştır ve işletmelerin stratejik planlama için eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmelerine yardımcı olur.
OLAP Çeşitleri: MOLAP, ROLAP, HOLAP
Üç ana OLAP mimarisi bulunmaktadır, her biri farklı depolama ve işleme yaklaşımları sunar:
- MOLAP (Multidimensional OLAP): Verileri doğrudan çok boyutlu dizilerde (küplerde) depolar. Bu, en hızlı sorgu performansını sunar çünkü tüm veriler önceden hesaplanmış ve optimize edilmiş bir formatta bulunur. Ancak, büyük veri hacimleri için depolama alanı ve küp işleme süresi yüksek olabilir.
- ROLAP (Relational OLAP): Verileri geleneksel ilişkisel veritabanlarında tutar ve çok boyutlu analizi SQL sorguları aracılığıyla gerçekleştirir. Bu yaklaşım, MOLAP’a göre daha fazla esneklik ve daha az depolama alanı gerektirir, ancak sorgu performansında yavaşlamalar yaşanabilir.
- HOLAP (Hybrid OLAP): MOLAP ve ROLAP’ın en iyi özelliklerini birleştirir. Özet verileri küplerde (MOLAP gibi) saklarken, ayrıntılı verileri ilişkisel veritabanlarında (ROLAP gibi) tutar. Bu, hem yüksek performans hem de esneklik arasında bir denge sağlar.
Veri Küpleri Üzerindeki Temel Operasyonlar
Veri küpleri, kullanıcıların verilerle etkileşim kurmasını sağlayan çeşitli temel operasyonlara sahiptir:
- Slice (Dilimleme): Bir boyut üzerinde belirli bir değer seçerek, küpün bir alt kümesini oluşturma işlemidir. Örneğin, tüm ürünlerin ve bölgelerin 2024 yılındaki satışlarını gösteren bir dilim almak.
- Dice (Zar Atma/Kesme): Birden fazla boyutta belirli değer kombinasyonları seçerek, daha küçük bir küp oluşturma işlemidir. Örneğin, sadece belirli bir ürün kategorisinin belirli bir bölgedeki 2024 yılı satışlarını incelemek.
- Drill-Down (Detaya İnme): Veriyi daha granüler bir seviyeye indirgeme işlemidir. Örneğin, yıllık satış verilerinden aylık veya günlük satış detaylarına inmek.
- Roll-Up (Yukarı Çıkma): Detaylı verileri daha yüksek bir özet seviyesine toplama işlemidir. Örneğin, günlük satış verilerini aylık veya yıllık toplam satışlara dönüştürmek.
- Pivot (Döndürme): Küpün bakış açısını değiştirme işlemidir, boyutların eksenler üzerinde yerlerini değiştirmesini sağlar. Bu, aynı veriyi farklı bir düzenle görmek için kullanılır. Örneğin, ürünleri satırlar yerine sütunlarda görüntülemek.
Veri Küpü Operasyonları: Hızlı Bakış
- Dilimleme (Slice): Tek bir boyut seçimiyle odaklanma.
- Kesme (Dice): Birden çok boyutun kesişimini inceleme.
- Detaya İnme (Drill-Down): Genelden özele doğru derinleşme.
- Yukarı Çıkma (Roll-Up): Özelden genele doğru özetleme.
- Döndürme (Pivot): Veri görünümünü yeniden düzenleme.
Bu operasyonlar, karmaşık veri setlerini anlamayı ve onlardan değerli içgörüler elde etmeyi kolaylaştırır.
Veri Küplerinin Güncel Kullanım Alanları ve Geleceği
Veri küpleri, modern iş zekası ve analitik uygulamalarında geniş bir kullanım alanına sahiptir:
- Finansal Analiz ve Raporlama: Bütçeleme, karlılık analizi, gelir ve gider takibi gibi finansal süreçlerde kullanılır.
- Satış ve Pazarlama Analizi: Satış trendlerini, müşteri davranışlarını, kampanya performansını ve pazar segmentasyonunu analiz etmek için idealdir.
- Tedarik Zinciri Yönetimi: Envanter optimizasyonu, lojistik performansı ve tedarikçi analizi gibi alanlarda karar verme süreçlerini destekler.
- Üretim ve Operasyonlar: Üretim verimliliğini, kalite kontrolünü ve operasyonel performansı izlemek için kullanılır.
Günümüzde veri küpleri, bulut tabanlı veri ambarları ve veri gölleri ile entegre bir şekilde çalışabilmektedir. Yapay zeka ve makine öğrenimi ile birleştiğinde, daha da gelişmiş tahminler ve öngörüler sunma potansiyeli taşırlar. Gelecekte, veri küplerinin esnekliği ve performansı, artan veri hacmi ve analitik ihtiyaçları karşılamada kilit rol oynamaya devam edecektir.
Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)
Veri küpü neden “küp” olarak adlandırılır, illaki üç boyutlu olmak zorunda mı?
Hayır, veri küpü adını alsa da her zaman üç boyutlu olmak zorunda değildir. “Küp” terimi, verilerin birden fazla boyutta (iki, üç veya daha fazla) organize edilmiş çok boyutlu bir yapısını ifade etmek için kullanılan bir benzetmedir. Üçten fazla boyuta sahip küpler genellikle “hiperküpler” olarak adlandırılır.
OLTP ve OLAP arasındaki temel fark nedir?
OLTP (Online Transaction Processing), günlük operasyonel işlemleri (veri ekleme, güncelleme, silme) hızlı bir şekilde gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. OLAP (Online Analytical Processing) ise büyük veri setlerinde karmaşık analizler yaparak iş zekası ve karar verme süreçlerini desteklemek amacıyla kullanılır. OLAP, genellikle OLTP sistemlerinden gelen verilerle beslenir.
Veri küpleri, veri ambarı sistemlerinde ne gibi bir rol oynar?
Veri küpleri, veri ambarı sistemlerinde depolanan verilerin çok boyutlu analizini kolaylaştıran kritik bir bileşendir. Veri ambarları, farklı kaynaklardan gelen entegre verileri depolarken, veri küpleri bu verileri iş analistlerinin hızlı ve esnek bir şekilde sorgulayabileceği, özetleyebileceği ve detaylandırabileceği bir yapıya kavuşturur. Bu sayede, veri ambarından elde edilen içgörüler hızla karar alma süreçlerine dönüştürülebilir.
Sonuç
Veri Modellemeleri ve Küpler, modern iş dünyasında veriye dayalı stratejilerin temel taşlarından biridir. Karmaşık veri setlerini anlaşılır, erişilebilir ve analize hazır hale getirme yetenekleri, işletmelere rekabet avantajı sağlamaktadır. Çok boyutlu bakış açısı sunarak, gizli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarır, böylece daha akıllı iş kararları alınmasına olanak tanır. Gelecekteki teknolojik gelişmelerle birlikte, veri küplerinin analitik gücü daha da artacak ve iş zekası çözümlerinin vazgeçilmez bir parçası olmaya devam edecektir.
Teknik Terimler ve Açıklamalar
- Veri Modellemesi (Data Modeling): Bir işletmenin veya sistemin verileri nasıl depolayacağını, yöneteceğini ve kullanacağını tanımlayan yapısal süreç. Veriler arasındaki ilişkileri ve iş kurallarını görsel olarak temsil eder.
- Veri Küpü (Data Cube): Verileri birden fazla boyutta organize eden, çok boyutlu bir veri yapısı. OLAP sistemlerinde hızlı analitik sorgular için kullanılır.
- Boyut (Dimension): Veriyi kategorize etmek için kullanılan nitelikler (örn. zaman, ürün, coğrafya, müşteri).
- Ölçüm (Measure): Küpün hücrelerinde yer alan ve analiz edilmek istenen sayısal değerler (örn. toplam satış, gelir, kar).
- Hiyerarşi (Hierarchy): Bir boyut içindeki verilerin farklı granülerlik seviyelerini gösteren yapı (örn. yıl > çeyrek > ay > gün).
- OLAP (Online Analytical Processing): Çok boyutlu verilerin hızlı ve etkileşimli analizini sağlayan bir teknoloji kategorisi.
- MOLAP (Multidimensional OLAP): Verileri doğrudan çok boyutlu dizilerde (küplerde) depolayan OLAP mimarisi. En hızlı sorgu performansını sunar.
- ROLAP (Relational OLAP): Verileri ilişkisel veritabanlarında tutan ve çok boyutlu analizi SQL sorguları aracılığıyla gerçekleştiren OLAP mimarisi.
- HOLAP (Hybrid OLAP): MOLAP ve ROLAP’ın özelliklerini birleştirerek hem performansı hem de esnekliği dengeleyen OLAP mimarisi.
- Slice (Dilimleme): Bir boyut üzerinde tek bir değer seçerek küpün bir alt kümesini oluşturma işlemi.
- Dice (Zar Atma/Kesme): Birden fazla boyutta belirli değer kombinasyonları seçerek daha küçük bir küp oluşturma işlemi.
- Drill-Down (Detaya İnme): Veriyi daha ayrıntılı bir seviyeye indirme işlemi (örn. yıldan aya).
- Roll-Up (Yukarı Çıkma): Detaylı verileri daha yüksek bir özet seviyesine toplama işlemi (örn. aydan yıla).
- Pivot (Döndürme): Küpün bakış açısını değiştirerek boyutların eksenler üzerindeki yerlerini değiştirme işlemi.
Kaynaklar
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEPkGweSPm2WIF8-QylnPO_-UJZeqIG-oDrKRRkvrTxJ2BWrCC6NqRFexpaJJ0kcUOmzOLcykYCDeLaQ5CTLtNAcg0F9V4gzoKRpCnAa9kDL68TEu28xU4G6AizwnRAxYeEcOw1TpTv7sAuqWToU4bfXW8z8aMargqqepmAyIvgDHQW0hhj6rfoATrGX60wUg==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFORLAL-pXWFRq1SWSuygV-nSSJvTYthc5M-XxfkF7ZL6Of8yhpstFceOtqHSotxdAEwlpA06dRH06yHUZ0vxEp5q8cBp3CJR3EYDxLUh5tzUzCYruZcMjw-Qc4ww-SOQ1F7-0Y4Pxeydq6R6H9w1BJh5elkePe-A_UXJ-BjxEuqpJrfYApYnoQdM3PuBy4PxST1uXrkgW0jB9zOio=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFBSjSVRQcnN_bTU3IqCO64lc-KKYea5AyXnfu0QhuqJMG6NG1ARHlw9E4dsNLw8HOtrBo5kYrLHpcrEdMPTN_JldycKGAfNqMd925CbqtKTzMMJjvEO5qEEMnBsTHVEbtWuhzaFFmGFVrhdPaRTek=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHMGKrnWfiymPn3EL_7c2SCKq9Xbokq4y7uMSiBDEp5yKG_kTF-VcI3yBZu8nAkxjqF58nyIOnVQl5AHqkwCwC7keQ8Kw_i3GZ2YgIvzk9OaoDsqWsPB1cRyaUsd_P7TNVy6b3tZEMN
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFtl53mSfbadz-OzFRvEQfNRAr1tpVxchBvDHyP4iTLCknT5iXLk-OMOQU9OMkaFIk86BxEyrSmA9v2HBcOA1PYzRVVUWcDYf53m_Ch6YMT8GN-zmuFIvtOkU-ZcwvzKxy2PthvdPY=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGpWp0e5oIkOfyORq4gQHof9CGm2aXb7EUYVNlr76Wjr9tt1LP-Yk1RItrYlWcEuSzWMlZO0jVMjRvZnUn_4jpZo053HhVKbDJkdk7ox50hTTYmcqayZsetYPefZZPrTU83aQ==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEvbRm69ClPfltKtfZfWKxfQwkfEm1P-sK7JGk3lOKAIZpLeH0J4ihpEjInuBYxnPRru2bG47SQjB0iK2N7jm9WkDy8yl6s2dK0eqJtWT1PtQIiaTl9E2xQTTRs0yS8-0ACNmkrEON_QheBlNaG0Wznvd5fugtNP98uA3ealhHeDjU5mHg7uoLl09t47buYnOTa5A==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFwrYLnO55jbgPq_aquJqiB6iuGe6hJE35owezp4M-ozOA_JSjzxw9QoIGtjASJI0CDXlu0gWuqsnKg65p86zK2YlsGVsvYbO1eZOEHlslG_LWREzwB16D_UMStxTwst4HsI0jnEv7PBZiq95i_68JjG7fLxbvd2_fsYLXiHV3iWgdH-zTAU6XddrJDpMFRW5LaO0s3ihfi5EQx6MNJsYqQrefO-mKg
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGEdwgjP_ZuAn2h9zP5Y8qcGsldUAWaAPHEbqWzoYnH6jXyoz8aOU2xSP2qhMm5xs7aJmnwREShuJXmR9pQBSwLB-EefXGdn0jKd9gI5CikZKjc7yGMyv8g-KLg0XlKGrcMPYKCMAwY3LuWaZCHzTwa
- https://www.google.com/search?q=time+in+Kocasinan,+TR
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHjjj-tk4ATKTFphsoIvnCZZ3r2vVH1_ZJxdqwfB_fyrYtChA8tXPW7TXjqYjSZM4tG-TR8ixcsUrpqbSI4AQWv6cFYpOKf7bRiLkLAR37Pyonr23fSdQGZx42DononKQPXttqUsvr4zXcTm-9hBxvs4J23Kmg8QEvCDCG6wSMtvTPjnJ8v_g==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHm205LXRPGFdOD3KyimkvMIEtcHJhbEUf9UIb73Ybnw31LXlXDJ_A4s5dKLlxOLA2mGKXcqsAd2-ErtxDB8C_VGonH0f1e7XJ7XwCskN4WacRZta1Io4zS9xhyC6ggNtq0ot2PG1advxE_vL37wTOX0jcaPNJ3eK_M768Ojh3nW8U5MVwd3KPd-j3MwL4xKQ==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEA_T7J_8yHVg7uDiKDHh2xPl_w–ghLiOsoZaV4zn6Dkus6Jo4d3SzIaPZ8XNRbZRfOTmhA14YdtyirgP65IJMc14x60SOAxeMnaLMpEhvFKV9UCEDrqoaaicBs1p-Bj4VQTzu9oY=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQH13GsNlYAvfQTPzg1hNrvg44J4WpawUyhm3UxUA7COY6nRD4gzJK6mKmq0qzla7uOG-TQ7fuunPulE-pOaylu1Xs6C4cO_O_fWJge0OBKVBRm-IybcJB4p_MfIvY3Bdqq_YFfL9VEDpM1rHY8svq7IOtNZ0W3zziJn7jRXYiiQoGfFoK9fTCepS1PpxpqICDr2dbM=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGZy-OaOXNs_zGRKTF-VFQ_cPd_p7_f4c89duD3d_vqnD1_kAZGfh5WC6jA3a3SHYZLqFrjW4jZzFR3KOrheGymiwfPH7PAYriW5mTkJFKbwFmeaHsTb_uM6crRsOsd0g3FgQ==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEmRUUOoeI32mcIgtqLYOpVTEruHhGAcYnbp0zT2iRo-4Ft4FfJXau3y7Q0Ipn8R9kxMVoYA-Rxupziy2pd7vx1QwQgaGURxF2sJGDZ5WJljVmbtL5TcPxdrLq0k9DxnALYnASn90U=
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQErqFl6l3vYvSgLqP2j7Nmny2wPXWOy5-SWfF1C4ZOE21wn93MdJxeBP-QsL9ZNwbhWlNw4AIhxjRqSg8N3i_B0-LB4dC2PIxGVki0jK1PZnodp3nVEwvlCrscn5Une3UnPsouyf0NP0PKXUjZmU0kgK4-AtK74kUTa71IUzc-cDiRm8cp1qYWVHg==
- https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEiRgWE2LlDQo6Okcxuk2OqCi4zdiolqDTDpiFSZESLqJTtVPpFksfRErCVp2dJYxHJNRFaXLoKQaoCuE52p2DKZ6LL3NQhp7ZzJa7e9WJ3eg97Dy3NHt0eKUVptq3lNk8MpEZh6zVsfrNtDzwca6g0SaCXaamDKneLZROzrCSga_KTPBGGI6_5xH9xqTWB0YsQ4Oh6tOJcwQ3l098gLlGf6a4j-t65aFw=
About the Author
