Bolu'da büyük veri işleme yaptırmak

01Büyük veri işleme ile neler yapılır?

Büyük veri işleme projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• pipeline
• toplu/akış işleme

Bu projeler çoğu zaman zaman serisi tahmin yazılımı, ETL süreçleri ve stok analizi gibi işlerle birlikte ele alınır.

02Hangi durumlarda büyük veri işleme yaptırılır?

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.

Pipeline gerektiğinde

Pipeline, büyük veri işleme projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

Eski sistemden yeni sisteme geçerken

Veri eşleştirilir, temizlenir ve deneme aktarımıyla doğrulanır.

03Büyük veri işleme planlarken bilinmesi gerekenler

• Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Bolu için uzaktan ve yerinde çalışma

Bolu, Karadeniz Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 14 olan bir ildir; PTT verisine göre 9 ilçe ve 1.598 mahalle ve köy kaydından oluşur.

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

Karadeniz Bölgesi'ndeki Çorum, Artvin ve Zonguldak gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
5. Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Canlıya geçiş planlı bir zamanda yapılır; ilk günlerde kullanım yakından izlenir.
7. Bakım ve destek: Yayın sonrası izleme, güncelleme ve geliştirme talepleri bakım planıyla sürdürülür.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Ekip ve çalışma biçimimiz

Tasarım, geliştirme, test ve yayın adımları aynı ekip içinde yürür. Kod Git ile sürümlenir, kritik akışlar Playwright testleriyle korunur, yayın Docker konteynerleriyle tekrarlanabilir biçimde yapılır.

• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Bolu da bunlardan biri.

09Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Büyük veri işleme işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Mükerrer kayıt: eşsiz anahtar yok.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• toplu/akış işleme
• pipeline
• SQL Server
• migrasyon
• MySQL
• Power BI
• dashboard
• PostgreSQL
• Bolu