Fiyat; projenin kapsamına, entegrasyonlara ve gerekli geliştirmelere göre değişir. Kesin fiyat kısa bir analiz görüşmesinden sonra yazılı teklifle verilir.
01Makine öğrenmesi maliyetini belirleyen kalemler
- pano sayısı
- veri hacmi
- lisans (Power BI vb.)
- güncelleme sıklığı
- Seçilen özellikler: model eğitimi ve doğrulama gibi detaylar
Bu kalemlerden en büyük farkı çoğunlukla entegrasyonlar ve özel iş kuralları yaratır; tasarım ve içerik ise ikinci sırada gelir.
02Ücretlendirme modelleri
Aşamalı (modül modül)
İhtiyacın kullandıkça netleşeceği projelerde uygundur; her aşama ayrı onaylanır ve faturalanır.
Bakım ve destek anlaşması
Yayındaki sistemin izlenmesi, güncellenmesi ve küçük geliştirmeleri için düzenli bir çerçeve sunar.
Sabit kapsam
Kapsamı ve teslim kriterleri net olan işlerde uygundur; değişiklikler ayrıca planlanır.
03Sık karşılaşılan durumlar
| Durum | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
04Makine 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.
05Bütçe planlama tablosu
| Yaklaşım | Kapsam | Teknoloji | Ölçek |
|---|---|---|---|
| Ekonomik başlangıç | Temel model eğitimi ve canlıya alma; hazır bileşenler ağırlıkta | Hazır altyapı veya hafif özel geliştirme | Tek ekip/şube, büyümeye açık |
| Dengeli | Ana iş akışı eksiksiz, raporlar ve temel entegrasyonlar | Özel geliştirme + hazır servisler | Birkaç rol ve şube |
| Kapsamlı | Özel iş kuralları, çoklu entegrasyon, ileri raporlama | Ölçeklenebilir mimari, test otomasyonu | Çok şube, yoğun kullanım |
06Teklif karşılaştırırken sorulacak sorular
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
07Teklifte ayrıca sorulması gereken giderler
- App Store ve Google Play geliştirici hesapları
- üçüncü taraf yazılım ve eklenti lisansları
- harita ve bildirim servisleri
- alan adı yenileme
- e-belge entegratörü hizmet bedeli
Bu giderlerin kimin adına açılacağı ve kimin ödeyeceği teklifte yazmalıdır; hesapların işletme adına açılmasını öneririz.
08Sarıkamış'ta teklif almak
Sarıkamış, Kars iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 76 mahalle ve köy kaydından oluşur.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Sarıkamış'taki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Kars genelinde Arpaçay, Digor ve Akyaka gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Sarıkamış bölgesinden makine öğrenmesi için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
09Örnek kapsam hesabı
Örnek: OEE hesabı (bir vardiya)
- Planlı süre
- 630 dk
- Duruş
- 21 dk
- İdeal çevrim süresi
- 53 sn
- Üretilen / hatalı
- 537 / 32
- Kullanılabilirlik × Performans × Kalite
- %96,7 × %77,9 × %94
- OEE
- %70,9
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Neden teklifler arasında büyük fark var?
Kapsama dahil modüller, entegrasyonlar, test ve bakım koşulları tekliflerde farklı yazılabilir. Kalem kalem karşılaştırmak farkın nedenini gösterir.
Bütçemiz sınırlı, ne yapabiliriz?
İlk sürümü en kritik işe odaklamak, hazır servisleri kullanmak ve diğer modülleri sonraki aşamalara bırakmak bütçeyi korur.
Sadece Kars için mi çalışıyorsunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Doğu Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Makine öğrenmesi sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Doğrulama gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Ödeme planı nasıl olur?
Ödemenin teslim aşamalarına bağlanmasını öneririz; her aşama test ortamında onaylandıktan sonra bir sonrakine geçilir.
Makine öğrenmesi için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve model eğitimi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Makine öğrenmesi maliyetini en çok ne etkiler?
Çoğu projede en büyük farkı entegrasyonlar ve özel iş kuralları yaratır; kaynak sayısı de toplamı doğrudan etkiler.
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.
→İlgili sayfalar
Makine Öğrenmesi hakkında diğer konular
- Makine öğrenmesi teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Makine öğrenmesi yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Makine öğrenmesi geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Makine öğrenmesi özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Makine öğrenmesi firmasıFirma seçerken bakılacaklar
Sarıkamış'ta ilgili hizmetler
Kars içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model eğitimi
- doğrulama
- canlıya alma
- veri ambarı
- indeks
- SQL Server
- MySQL
- KPI
- Kars
- Sarıkamış