Web Scraping (Veri Toplama) Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

Büyük dil modelleri (LLM)

Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.

Vektör veritabanı

Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

Node.js

JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
RAG	kaynak gösteren cevaplar	belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart
Büyük dil modelleri (LLM)	doğal dil işleme	cevaplar kaynakla doğrulanmalı
Vektör veritabanı	anlamsal arama	dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir
Node.js	eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir	yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir

03Web scraping (veri toplama) planlarken bilinmesi gerekenler

RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.

04Fatih için çalışma düzeni

Fatih'in PTT verisindeki 57 yerleşim kaydı 17 farklı posta koduna dağılır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için web scraping (veri toplama) tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Fatih'te 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.

İstanbul genelinde Pendik, Bayrampaşa ve Bağcılar 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

05Web scraping (veri toplama) hangi ihtiyaca cevap verir?

Ekip zamanını tekrarlayan işler aldığında

Web scraping (veri toplama) ile kopyala-yapıştır, veri girişi ve dosya işleme gibi adımlar otomatikleşir; ekip istisnalara odaklanır.

Zamanlama gerektiğinde

Zamanlama, web scraping (veri toplama) 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

Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.

07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?

Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.

08Ölçeklenebilirlik

Web scraping (veri toplama) büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

SSSSık sorulan sorular

Fatih'ten 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.

Sadece İstanbul için mi çalışıyorsunuz?

Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; İstanbul de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.

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.

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.

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.

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.

→İlgili sayfalar

Web Scraping (Veri Toplama) hakkında diğer konular

Fatih'te ilgili hizmetler

İstanbul içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

zamanlama
temizleme
robots/kullanım koşulu kontrolü
OCR
KVKK
chatbot
WhatsApp botu
RPA
insan onayı
İstanbul
Fatih

Web scraping (veri toplama) için teknoloji seçimi (Fatih)