Web Scraping (Veri Toplama) Özellikler

Kamuya açık web verisinin site kurallarına ve hukuka uygun şekilde toplanması.

01Olmazsa olmaz özellikler

zamanlama
temizleme
robots/kullanım koşulu kontrolü

02İhtiyaca göre eklenen modüller

Tam otomatik akış

Bu modül, iş akışınız gerektiriyorsa kapsamın başında konuşulur; aksi halde sonraki sürüm planına bırakılabilir.

Kaynak gösteren cevaplar

Kaynak gösteren cevaplar, ihtiyaç netleştiğinde web scraping (veri toplama) içine ayrı bir modül olarak eklenebilir; ilk sürümde zorunlu değildir.

Şirket içi model kurulumu

Şirket içi model kurulumu için kimin kullanacağı ve hangi veriye ihtiyaç duyulacağı analizde belirlenir.

API tabanlı model kullanımı

Bu modül, iş akışınız gerektiriyorsa kapsamın başında konuşulur; aksi halde sonraki sürüm planına bırakılabilir.

03Web scraping (veri toplama) planlarken bilinmesi gerekenler

Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.

04Sık karşılaşılan durumlar

Durum	Olası neden	Çözüm
Otomasyon kırılgan	Ekran tıklamasına dayalı	API/entegrasyon öncelikli tasarım
Belgeler elle yazılıyor	OCR yok	Belge okuma ve doğrulama ekranı
Chatbot yanlış bilgi veriyor	Kaynak belge yok/eski	RAG ve kaynak gösterme

05Kullanıcı rolleri ve yetkiler

Örnek rol yapısıdır; gerçek roller analizde işletmeye göre belirlenir.
Rol	Görebilir	Yapabilir
Yönetici	Tüm birimler	Onay ve yetki
Birim sorumlusu	Kendi birimi	Onay, atama, rapor
Kullanıcı	Kendi kayıtları	Giriş ve takip
Denetçi	Salt okunur raporlar	Dışa aktarım

06Raporlar ve mobil kullanım

Raporlar ilk günden çok sayıda olmamalı; yöneticinin her hafta baktığı birkaç temel rapor kurulur, kullanıldıkça zenginleştirilir.

Telefon ve tablette kullanılacak ekranlar sadeleştirilir; en sık yapılan işlem tek dokunuşla erişilebilir olur.

07Sektöre göre özellik önerileri

Satış ve pazarlama: Web scraping (veri toplama), satış ve pazarlama için iş akışına göre uyarlanır.
Üretim ve kalite: Web scraping (veri toplama), üretim ve kalite için iş akışına göre uyarlanır.
Muhasebe ve finans: Web scraping (veri toplama), muhasebe ve finans için iş akışına göre uyarlanır.
İnsan kaynakları: İzin, özlük ve belge takibi tek kartta toplanır.

08Beypazarı için özellik planı

Beypazarı, Ankara iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 78 mahalleden oluşur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için web scraping (veri toplama) tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Beypazarı'ndaki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Ankara genelinde Nallıhan, Keçiören ve Evren gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; web scraping (veri toplama) için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

SSSSık sorulan sorular

Özellik listesini nasıl hazırlamalıyım?

Bugün nasıl çalıştığınızı, en çok zaman alan işi ve olmazsa iş yapılamayacak adımları yazmanız yeterli; teknik listeyi analizde birlikte çıkarırız.

Tüm özellikler ilk sürümde mi olmalı?

Hayır. İlk sürüm en çok zaman kaybettiren işi çözmeye odaklanır; diğer özellikler kullanım verisi ve geri bildirimle sürüm planına alınır.

Hangi özellik ilk sürümde olmalı?

Her gün kullanılacak ve en çok zaman kazandıracak özellikler ilk sürümde olmalıdır; diğerleri kullanım verisine göre eklenir.

Web scraping (veri toplama) sonradan genişletilebilir mi?

Evet. Temizleme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.

Web scraping (veri toplama) için hangi bilgiler hazırlanmalı?

Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve zamanlama gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.

Kullanıcı rolleri nasıl belirlenir?

Kimin neyi göreceği, kimin neyi onaylayacağı mevcut iş akışından çıkarılır ve bir yetki matrisiyle belgelenir.

Beypazarı'ndan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?

Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Verilerimiz model sağlayıcıya gider mi?

Kullanılan yönteme bağlıdır. API tabanlı kullanımda veri işleme koşulları sağlayıcının sözleşmesine tabidir; verinin dışarı çıkmaması gerekiyorsa şirket içi model kurulumu değerlendirilir. Kişisel veri varsa KVKK aktarım şartları birlikte ele alınır.

→İlgili sayfalar

Web Scraping (Veri Toplama) hakkında diğer konular

Beypazarı'nda ilgili hizmetler

Ankara içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

zamanlama
temizleme
robots/kullanım koşulu kontrolü
OCR
KVKK
chatbot
RPA
insan onayı
LLM
tahminleme
Ankara
Beypazarı

Web scraping (veri toplama): olması gereken özellikler ve modüller (Beypazarı)