Talep ve Satış Tahminleme Teknolojileri – İstanbul

01Kullanılabilecek teknolojiler

Büyük dil modelleri (LLM)

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

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

Python (Django / FastAPI)

Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.

Node.js

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

Vektör veritabanı

Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
Büyük dil modelleri (LLM)	doğal dil işleme	cevaplar kaynakla doğrulanmalı
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
Node.js	eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir	yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir
Vektör veritabanı	anlamsal arama	dizin güncelliği ve erişim kontrolü planlanmalı

03Talep ve satış tahminleme hangi ihtiyaca cevap verir?

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.

Zaman serisi gerektiğinde

Zaman serisi, talep ve satış tahminleme projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

04İstanbul'da talep ve satış tahminleme

İstanbul, Marmara Bölgesi'nde yer alan, plaka kodu 34 olan bir ildir; PTT verisine göre 39 ilçe ve 973 mahalle ve köy kaydından oluşur. İstanbul büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Denize kıyısı olan illerdendir. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için talep ve satış tahminleme tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

İstanbul'da PTT verisine göre 12 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde talep ve satış tahminleme için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.

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

Marmara Bölgesi'ndeki Sakarya, Bilecik ve Çanakkale gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

İstanbul bölgesinden talep ve satış tahminleme için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Barındırma 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.

06Neden "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.

07Ölçeklenebilirlik

Talep ve satış tahminleme büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

SSSSık sorulan sorular

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.

Yapay zekâ yanlış cevap verirse ne olur?

Cevaplar şirketin kendi kaynaklarına dayandırılır ve kaynak gösterilir; emin olunmayan durumlarda konuşma insana devredilir. Kritik işlemler insan onayı olmadan yapılmaz.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.

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.

Açık kaynak teknoloji güvenli mi?

Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.

Talep ve satış tahminleme sonradan genişletilebilir mi?

Evet. Mevsimsellik gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.

İstanbul dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?

Evet. Askadar Yazılım, Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışır; gerektiğinde yerinde çalışma ayrıca planlanır.

İstanbul'da yüz yüze görüşebilir miyiz?

Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.

→İlgili sayfalar

Talep ve Satış Tahminleme hakkında diğer konular

İstanbul'da ilgili hizmetler

Marmara Bölgesi'ndeki diğer iller

İstanbul ilçelerinde talep ve satış tahminleme teknolojileri

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

zaman serisi
mevsimsellik
senaryo
RPA
LLM
vektör veritabanı
RAG
KVKK
WhatsApp botu
İstanbul

Talep ve satış tahminleme için teknoloji seçimi (İstanbul)