01Kullanılabilecek teknolojiler
Vektör veritabanı
Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Vektör veritabanı | anlamsal arama | dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
03Talep ve satış tahminleme planlarken bilinmesi gerekenler
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
04Çal için çalışma düzeni
Çal'ın PTT verisindeki 34 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için talep ve satış tahminleme tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Çal'da bulunan bir işletmeyle çalışırken toplantılar görüntülü yapılır, her aşama test ortamında paylaşılır ve geri bildirimler ortak panoda toplanır; yerinde bulunmak gereken kurulum ve eğitim adımları ayrıca planlanır.
Denizli genelinde Bekilli, Acıpayam ve Baklan gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; talep ve satış tahminleme için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
05Talep ve satış tahminleme hangi ihtiyaca cevap verir?
Veri dışarı çıkmamalıysa
Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.
Zaman serisi gerektiğinde
Zaman serisi, talep ve satış tahminleme projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
06Barındırma seçenekleri
- Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
- Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
- Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
- Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum
DNS, CDN, önbellek, SSL ve güvenlik katmanı sunan altyapı hizmeti.
07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.
08Ölçeklenebilirlik
Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.
SSSSık sorulan sorular
Denizli dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Ege Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
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.
Çal'dan 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.
Talep ve satış tahminleme için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve zaman serisi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Talep ve satış tahminleme sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Mevsimsellik gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
→İlgili sayfalar
Talep ve Satış Tahminleme hakkında diğer konular
- Talep ve satış tahminleme geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Talep ve satış tahminleme yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Talep ve satış tahminleme özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Talep ve satış tahminleme geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Talep ve satış tahminleme: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
Çal'da ilgili hizmetler
Denizli içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- zaman serisi
- mevsimsellik
- senaryo
- RPA
- LLM
- vektör veritabanı
- WhatsApp botu
- OCR
- tahminleme
- insan onayı
- Denizli
- Çal