01 — Bölüm
Ne yapıyoruz
Çoğu işletme her gün satış, üretim, müşteri ve operasyon verisi üretir; ancak bu veriler farklı sistemlerde dağınık durduğu sürece karar süreçlerine katkı sağlamaz. OPEIS Teknoloji veri analitiği ekibi, dağınık veri kaynaklarınızı tek ve güvenilir bir gerçeklik kaynağında birleştirir; yöneticilerinizin Excel tablolarıyla saatler harcamak yerine güncel panolardan saniyeler içinde doğru kararlar almasını sağlar.
Çalışmalarımız basit raporlama panolarından gerçek zamanlı veri akışı işleme ve makine öğrenmesi modellerine kadar uzanır. Her projede önce cevaplanması gereken iş sorusunu netleştirir, teknolojiyi bu sorunun etrafında kurgularız.
02 — BölümVeriye Dayalı Karar Kültürü
Analitik yatırımının gerçek getirisi, doğru kurulmuş tek bir panodan değil, organizasyonun kararlarını veriyle alma alışkanlığı kazanmasından gelir. Bu nedenle projelerimizi eğitim ve dokümantasyonla destekliyor, ekiplerinizin sistemi sahiplenmesini sağlıyoruz. Veri olgunluğunuzu birlikte değerlendirmek için ön görüşme talep edebilirsiniz.
03 — Bölüm
Kapsam
Bu hizmet kapsamında ele aldığımız 6 başlık. İhtiyaca göre bir bölümü ya da tamamı seçilir.
Veri ambarı ve veri gölü kurulumu
Farklı kaynaklardaki verilerin (ERP, CRM, e-ticaret, IoT) merkezi, temiz ve sorgulanabilir bir yapıda toplanması.ETL/ELT süreç tasarımı
Verinin çekilmesi, dönüştürülmesi ve yüklenmesinin otomatikleştirilmesi; veri kalitesi kontrolleri ve hata bildirimleri.İş zekâsı panoları
Power BI ve Tableau ile rol bazlı, etkileşimli ve mobil uyumlu yönetim panoları; KPI takibi ve otomatik dağıtılan raporlar.Tahmine dayalı analitik
Talep tahmini, müşteri kayıp (churn) analizi, stok optimizasyonu gibi senaryolar için makine öğrenmesi modelleri.Gerçek zamanlı veri işleme
Kafka tabanlı akış mimarileriyle anlık olay işleme ve canlı izleme panoları.Veri yönetişimi
Veri sözlüğü, erişim politikaları ve KVKK uyumlu veri işleme pratiklerinin kurulması.04 — Bölüm
Teknolojiler
Veri işleme katmanında Python ve Apache Spark, depolamada PostgreSQL ve Elasticsearch, görselleştirmede Power BI ve Tableau, makine öğrenmesinde TensorFlow ve scikit-learn ekosistemini kullanıyoruz. Altyapıyı veri hacminize göre şirket içi (on-premise) veya bulut üzerinde kurguluyoruz.
- Python
- Apache Spark
- Power BI
- Tableau
- TensorFlow
- PostgreSQL
- Elasticsearch
- Kafka
05 — Bölüm
Nasıl ilerliyoruz
Her hizmette aynı 6 adım; her adımın somut bir çıktısı var.
-
01
Keşif ve analiz
İhtiyacı, kısıtları ve başarı ölçütlerini birlikte netleştiririz.
-
02
Kapsam, teklif ve planlama
Kapsam yazılı olarak netleşir; teklif, takvim ve sorumluluklar belirlenir.
-
03
Tasarım ve prototip
Akışlar, ekranlar ve mimari; onay için tıklanabilir prototip.
-
04
Geliştirme
İki haftalık sürümlerle çalışan yazılımı düzenli teslim ederiz.
-
05
Test ve devreye alma
Otomatik testler, yük ve güvenlik denetimi; bulgular raporlanır, canlıya alınır.
-
06
Destek ve sürekli iyileştirme
İzleme, bakım ve anlaşılan kapsamda geliştirmeye devam.
06 — Bölüm
İlgili çalışmalar
Bu hizmetle ilişkili 1 referans mimari; müşteri gizliliği nedeniyle anonimleştirilmiştir.
07 — Bölüm