Şenpazar'da büyük veri işleme yaptırmak

01Büyük veri işleme nedir, kimler için uygun?

Her işletmenin ihtiyacı farklıdır; yine de çoğu büyük veri işleme projesinde şu başlıklar konuşulur:

• toplu/akış işleme
• pipeline

Büyük veri işleme ile birlikte sık planlanan işler arasında zaman serisi tahmin yazılımı, ETL süreçleri ve stok analizi bulunur.

02Hangi durumlarda büyük veri işleme yaptırılır?

Pipeline gerektiğinde

Pipeline, büyük veri işleme projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

Rapor hazırlamak günler aldığında

Büyük veri işleme ile dağınık kaynaklar birleştirilir; raporlar istenen sıklıkta kendiliğinden hazırlanır.

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.

03Büyük veri işleme planlarken bilinmesi gerekenler

• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
• Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Şenpazar'da büyük veri işleme: çalışma düzeni

Şenpazar, Kastamonu iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 74 mahalle ve köy kaydından oluşur.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Şenpazar'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Kastamonu genelinde Küre, Daday ve Kastamonu Merkez gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

06Proje nasıl ilerler?

1. İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
5. Geliştirme ve test: Kod sürüm kontrolüyle yönetilir, kritik akışlar otomatik testlerle korunur.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Mevcut veriler aktarılır, sistem yayına alınır ve kullanıcılara eğitim verilir.
7. Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Ekip ve çalışma biçimimiz

Tasarım, geliştirme, test ve yayın adımları aynı ekip içinde yürür. Kod Git ile sürümlenir, kritik akışlar Playwright testleriyle korunur, yayın Docker konteynerleriyle tekrarlanabilir biçimde yapılır.

• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
• KVKK baştan tasarlanır.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz: görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve ortak proje panosu. Donanım kurulumu, depo barkod sistemi kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

09Uzman desteği ne zaman şart olur?

Büyük veri işleme işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Her departman farklı rakam söylüyor: tanım birliği yok.
• Rapor yavaş: indeks/model yok.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• toplu/akış işleme
• pipeline
• SQL Server
• migrasyon
• MySQL
• veri temizleme
• SQL
• veri ambarı
• Kastamonu
• Şenpazar