01Kullanılabilecek teknolojiler
Microsoft SQL Server
Kurumsal ERP ve muhasebe programlarında sık kullanılan ilişkisel veritabanı.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
PostgreSQL
Açık kaynaklı, güçlü ilişkisel veritabanı; karmaşık sorgular, JSON verisi ve büyük tablolar için uygundur.
MySQL / MariaDB
Web uygulamalarında yaygın açık kaynak ilişkisel veritabanı.
Power BI
Microsoft'un raporlama ve gösterge paneli aracı.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Microsoft SQL Server | kurumsal araçlarla uyum | lisans koşulları kurulum öncesi değerlendirilmeli |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| PostgreSQL | veri bütünlüğü ve gelişmiş sorgular | indeks ve bakım (vacuum) planı yapılmalı |
| MySQL / MariaDB | yaygın barındırma desteği | büyük raporlarda sorgu ve indeks tasarımı önemli |
| Power BI | hızlı rapor geliştirme | lisans ve paylaşım modeli baştan seçilmeli |
03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
- Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
04Fatih'te makine öğrenmesi
Fatih, İstanbul iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 57 mahalleden oluşur. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde makine öğrenmesi için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Fatih'teki 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 Sarıyer, Silivri ve Sancaktepe ilçeleri için de makine öğrenmesi talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Fatih bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
05Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
Canlıya alma gerektiğinde
Canlıya alma, makine öğrenmesi 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?
Teknoloji seçimi uzun vadeli bakım maliyetini belirler. Yaygın, belgelenmiş ve ekibin bildiği bir teknoloji; en yeni ama az bilinen bir teknolojiden çoğu zaman daha doğru bir tercihtir.
08Ölçeklenebilirlik
Makine öğrenmesi büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.
SSSSık sorulan sorular
Power BI mı özel dashboard mı?
Ekip Power BI kullanıyorsa ve lisans yapısı uygunsa Power BI hızlı bir başlangıç sağlar. Müşteriye açılacak, özel tasarım veya uygulama içine gömülü panolar gerekiyorsa özel dashboard daha uygun olabilir.
Fatih'ten yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
Bulut mu şirket içi sunucu mu?
Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
İstanbul dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Marmara Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Makine öğrenmesi fiyatlarıMaliyeti belirleyen kalemler ve teklif karşılaştırma
- Makine öğrenmesi entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Makine öğrenmesi güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
Fatih'te ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- KPI
- MySQL
- dashboard
- İstanbul
- Fatih