Yüksek hacimli verinin işlenmesi ve veri hatları.
01Büyük veri işleme firması seçerken bakılacak ölçütler
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
03Büyük veri işleme planlarken bilinmesi gerekenler
- Pano az ve anlamlı göstergeyle başlar.
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
04Büyük veri işleme hangi ihtiyaca cevap verir?
Farklı birimler farklı rakam söylediğinde
Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.
Pipeline gerektiğinde
Pipeline, büyük veri işleme projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
05Kırmızı bayraklar
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
06Sivas dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Uzaktan çalışmanın anahtarı düzenli iletişimdir: haftalık kısa toplantılar, ortak proje panosu ve her aşamada test ortamında çalışan bir sürüm.
- Görüntülü toplantı ve ekran paylaşımı
- Ortak proje panosu ve yazılı karar kaydı
- Her aşamada test ortamında deneme
- Kurulum, saha keşfi veya eğitim gerektiğinde yerinde çalışma
07Divriği'nde büyük veri işleme için çalışma biçimimiz
Divriği, Sivas iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 202 mahalle ve köy kaydından oluşur.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Divriği'ndeki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Aynı ildeki Akıncılar, Şarkışla ve Kangal ilçeleri için de büyük veri işleme talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Divriği bölgesinden büyük veri işleme için ilk görüşmeyi telefonla yapabiliriz: 0540 003 19 81. İsterseniz kısa bir not bırakın, biz arayalım.
08Nasıl çalışıyoruz?
Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
- Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
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.
09Örnek hesap
Örnek: veritabanı büyüklüğü
- Günlük kayıt
- 26.500
- Satır boyutu
- 0,5 KB
- Süre
- 4 yıl
- Yaklaşık veri
- 18,45 GB
- 30 günlük yedek seti
- 553,5 GB (tam yedek varsayımıyla)
İndeksler ve dosya ekleri boyutu artırır. Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Büyük veri işleme sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Pipeline gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Büyük veri işleme için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve toplu/akış işleme gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
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.
Yazılım firmasının yakın olması önemli mi?
Çoğu yazılım projesi uzaktan yürür; önemli olan düzenli iletişim, test ortamı ve yazılı kapsamdır. Kurulum veya eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma planlanır.
Referanslarınızı görebilir miyim?
Görüşmede, gizlilik izin verdiği ölçüde çalışan projeleri canlı olarak gösterebiliriz. Referans kontrolünde yalnız logo listesine değil, çalışan bir sisteme ve o işletmenin deneyimine bakmanızı öneririz.
Divriği'nden 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.
Sivas dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Sivas de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
→İlgili sayfalar
Büyük Veri İşleme hakkında diğer konular
- Büyük veri işleme geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Büyük veri işleme güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Büyük veri işleme yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Büyük veri işleme: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Büyük veri işleme bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
Divriği'nde ilgili hizmetler
Sivas içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- toplu/akış işleme
- pipeline
- SQL Server
- migrasyon
- MySQL
- ETL
- veri temizleme
- Power BI
- veri ambarı
- Sivas
- Divriği