Verileriniz, günlük iş hayatında destek haline gelir.

Evet. 6 hizmet, sınırları belirlenmiş iş paketleri olarak planlanabilir. Mevcut durumu, ön koşulları ve önce ihtiyaç duyduğunuz sonucu birlikte netleştiririz. Alt sayfalarda ilgili kapsam ve teknik kararlar yer alır.

Uygulamadan önce hedefler, etkilenen sistemler, sizden beklenen katkı, sonuçlar ve kabul kriterleri üzerinde anlaşılır. Açık teknik sorular önce bir envanter çıkarma çalışmasında veya bir pilot uygulamada netleştirilebilir. Ek görevler, efor ve takvime etkileri açısından değerlendirilir.

Dokümantasyon, kullanıcı eğitimi ve sorumluluklar sözleşme kapsamında ele alınır. OTOKO® sürekli görevleri üstlenirse, bunun için hizmet saatleri ve eskalasyon yolları içeren bir işletim kapsamı üzerinde anlaşırız. Ekibiniz sonuçları kendisi veya mevcut iş ortaklarıyla birlikte de sürdürebilir.

Yapay zeka tek başına veri kalitesi, sorumluluk veya ekonomik fayda sorularını yanıtlamaz. Bu nedenle görevleri ayırırız: verileri kullanılabilir hale getirmek, göstergeleri anlamak, tahminleri test etmek ve üretken modelleri anlamlı şekilde entegre etmek. Her alan için ayrı ayrı hizmet alabilirsiniz. Eksiksiz bir proje söz konusu olduğunda sonuçları, çalışanlarınızın mevcut iş akışlarında kullanabileceği bir çözümde birleştiririz.

Raporların, tahminlerin ve asistanların güvenilir verilere ihtiyacı vardır. OTOKO®, kaynaklarınızı bir araya getiren, erişimleri kontrol eden ve verileri somut görevler için sağlayan bir veri platformu planlar ve devreye alır. Başlangıç noktası satış, üretim veya servis gibi tek bir alan olabilir.

Depolama katmanları, ham ve işlenmiş veriler için bölgeler ve erişim konsepti içeren hedef mimari Test, kabul ve üretim için tekrarlanabilir şekilde Terraform ve Kubernetes ile kurulum Köken, sorumlular, kalite kuralları ve saklama süreleri içeren veri kataloğu Bekleme durumunda ve aktarım sırasında şifreleme, talep üzerine HSM içinde anahtar yönetimi Belgelenmiş kurtarma süreleriyle izleme, yedekleme ve geri yükleme

Altyapısı kod olarak tanımlı, işletime hazır veri platformu Veri kataloğu ve veri modeli Erişim ve acil durum konsepti içeren işletim kılavuzu

Başta, verilerle desteklenmesi gereken kararlar yer alır: Hangi veri kümelerinin her gün, hangi olayların anında hazır olması gerekir ve hangi geçmiş değerlere ihtiyaç duyulur? Buradan veri modelini, depolama ihtiyacını, güncelleme sıklığını ve sorumluları türetiriz. Bir veri gölü farklı türde ham verileri alır; bir veri ambarı ise analiz için düzenlenmiş verileri sağlar. Bir lakehouse bu özellikleri birleştirir, ancak veri sorumluluğunun yerini tutmaz. Mevcut bir platform, yenisi devreye alınmadan önce genişletilebilirlik açısından değerlendirilir.

İzlenebilir geçişlere sahip ayrı işleme katmanları tasarlarız. Gelen verilere kaynak, yükleme zamanı ve şema bilgisi eklenir; kalite kuralları hangi verilerin işlenmeye devam edeceğine ve hangilerinin netleştirilmek üzere ayrılacağına karar verir. Tekrarlanabilir yükleme süreçleri, bir yeniden başlatmanın sayıları ikiye katlamasını önler. Roller veri alanlarına bağlanır, geliştirme erişimleri kısıtlanır ve saklama kuralları teknik olarak dikkate alınır. Dosya biçimleri, partisyonlama ve hesaplama kapasitesine ilişkin mimari kararlar, sorgularınıza ve veri hacimlerinize göre test edilir; böylece ucuz bir depolama, orantısız derecede pahalı analizlere yol açmaz.

Kabul kapsamında başarılı bir analizin yanı sıra eksik kaynakları, hasarlı girişleri ve bir arızadan sonraki yeniden başlatmayı da değerlendiririz. Ekibiniz veri modelini, işletim kılavuzunu ve adı belirlenmiş sorumluları devralır. Planlama için örnek raporlar, veri kaynaklarının bir listesi, bilinen veri hacimleri ve öngörülen kullanıcı grupları yardımcı olur. Bir veri kataloğu, neyin kayıt altına alındığını ve resmin nerede hâlâ eksik olduğunu gösterir.

ERP, CRM ve üretimden gelen rakamlar birbirini tutmadığında, daha güzel bir dashboard işe yaramaz. Kaynakları bağlayan, biçimleri birleştiren ve hatalı girişleri görünür şekilde ele alan veri pipeline'ları geliştiririz. İş biriminiz, bir değerin nereden geldiğini ve en son ne zaman güncellendiğini takip edebilir.

SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, veritabanları, dosyalar ve arayüzlerin bağlanması Format, mükerrer kayıt, eksiksizlik ve tutarlılık için kontrol kurallı batch ve streaming pipeline'ları Otomatik testler ve onay süreciyle sürümlenmiş pipeline'lar Kaynaktan rapora kadar izlenebilir veri kökeni Kesintilerde ve kalite ihlallerinde uyarı veren işletim

Testli, kod olarak tanımlı pipeline'lar Kontrol kuralları seti ve kalite raporları Veri seti başına köken kanıtı

ETL, verileri hedefe yüklemeden önce dönüştürmek anlamına gelir; ELT'de ise işleme büyük ölçüde hedef platformda gerçekleşir. Seçimi veri hacmine, koruma ihtiyacına ve mevcut hesaplama kaynaklarına göre yaparız. Kısaltmadan daha önemli olan, zorunlu alanlara, birimlere, zaman bilgilerine ve iş anahtarlarına ilişkin kurallardır. Örneğin eksik bir fiyat, sessizce sıfıra dönüşmemelidir. Hatalı veri kayıtları için sorumlusu belli olan ve düzeltilerek yeniden işlenmelerine olanak tanıyan izlenebilir bir netleştirme yolu tanımlanır.

Artımlı işleme için ilerlemeyi ve kaynağı kaydederiz. Gecikmeli olaylar, sonradan yapılan düzeltmeler ve silinmiş kaynak veriler kendi kurallarını gerektirir. Change Data Capture, veritabanı değişikliklerini yakalayabilir; bunun uygun olup olmadığını veritabanına, yetkilere ve kaynak işletim üzerindeki etkilere göre değerlendiririz. Sürüm kontrollü dönüşümler ve test veri kümeleri, sütun ve biçim değişikliklerini güvence altına alır. Yeniden denemelerde, yeniden gönderilen bir faturanın analizde iki kez görünmemesi için sabit tanımlayıcılar veya eşleştirme kuralları kullanırız.