Lapseki'deki KOBİ'ler için zaman serisi tahmin yazılımı

01KOBİ'nin gerçek ihtiyacı: küçük başlamak

İlk sürüm tek bir sorunu çözmelidir: kaybolan siparişler, takip edilemeyen tahsilatlar veya elle hazırlanan raporlar gibi.

• senaryo
• doğruluk ölçümü
• mevsimsellik

02Aşamalı yol haritası

1. İlk sürüm (MVP): en çok zaman kaybettiren iş
2. Kullanıcı geri bildirimiyle düzeltmeler
3. İkinci modül: rapor veya entegrasyon
4. Mobil erişim ve bildirimler
5. Büyüme: yeni şube, yeni rol, yeni kanal

03Zaman serisi tahmin yazılımı planlarken bilinmesi gerekenler

• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.

04Bütçeyi koruyan tercihler

• Hazır servisleri (ödeme, e-posta, harita) baştan yazmak yerine kullanmak
• Raporları önce temel düzeyde kurup kullanıldıkça zenginleştirmek
• İlk sürümde yalnız en çok zaman kaybettiren işi çözmek
• Bulut barındırmayla donanım yatırımını ertelemek

05Destek ve hibe notu

KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.

06Lapseki'de KOBİ'lerle çalışma düzeni

Lapseki'nin PTT verisindeki 62 yerleşim kaydı 4 farklı posta koduna dağılır.

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

Aynı ildeki Bozcaada, Çan ve Eceabat ilçeleri için de zaman serisi tahmin yazılımı talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

07İşletim ve bakım ipuçları

• Veri hatlarının çalışıp çalışmadığı her gün otomatik kontrol edilir.
• KPI tanımları değiştiğinde raporlar ve açıklamaları birlikte güncellenir.
• Tahmin modellerinin doğruluğu gerçekleşen veriyle karşılaştırılır.

08Hangi durumlarda gündeme gelir?

Geçmiş veriden ders çıkarılmak istendiğinde

Satış, stok ve operasyon verisi analiz edilerek eğilimler ve sapmalar görünür kılınır.

Rapor hazırlamak günler aldığında

Zaman serisi tahmin yazılımı ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.

09Örnek: küçük ölçekli başlangıç

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• mevsimsellik
• senaryo
• doğruluk ölçümü
• KPI
• dashboard
• veri temizleme
• ETL
• migrasyon
• veri ambarı
• Çanakkale
• Lapseki