Veri Mühendisliği
Analiz ve yapay zekâ çalışmalarının çoğu veri kalitesinde takılır. Veriyi güvenilir, izlenebilir ve tekrar üretilebilir hale getiren altyapıyı kuruyoruz.
Bir kurumda veri genelde tek yerde durmaz: kimi ilişkisel veri tabanında, kimi Excel dosyalarında, kimi üçüncü taraf servislerin API'lerinde bulunur. Veri mühendisliği işimiz, bu kaynakları düzenli çalışan hatlarla tek bir ambarda buluşturmaktır.
Kurduğumuz her hat izlenebilir: hangi veri ne zaman geldi, hangi dönüşümden geçti, nerede hata verdi. Sessizce bozulan veri hattı, hiç olmayan veri hattından daha tehlikelidir.
Bu alanda ne yapıyoruz?
ETL / ELT hatları
Airflow ile zamanlanmış, yeniden çalıştırılabilir ve hata durumunda uyarı üreten veri hatları.
Veri ambarı tasarımı
Boyutsal modelleme, tarihsel değişim takibi (SCD) ve analitik sorgular için optimize edilmiş şema.
Akış işleme
Kafka tabanlı gerçek zamanlı veri akışları; sensör ve olay verisinin anlık işlenmesi.
Mekânsal veri tabanı
PostGIS üzerinde milyonlarca geometriyi barındıran, indeksli ve bölümlenmiş veri tabanları.
Veri kalitesi
Şema doğrulama, aykırı değer tespiti ve otomatik kalite testleri; bozuk veri ambara girmeden yakalanır.
Veri yönetişimi
Veri sözlüğü, köken (lineage) takibi ve erişim yetkilendirmesi.
Nerelerde işe yarıyor?
ETL hatları, veri ambarı, akış işleme ve büyük ölçekli mekânsal veri tabanı tasarımı.
Bu konuda görüşelim-
Farklı birimlerin verisini tek ambarda birleştirme
-
Günlük otomatik raporlama altyapısı
-
Sensör ve IoT verisinin sürekli toplanması
-
Yapay zekâ modelleri için eğitim verisi hazırlama
Neden Türkol?
Veri hatlarını "çalışıyor görünen" değil, "bozulduğunda haber veren" biçimde kuruyoruz. İzleme ve uyarı, teslimin ayrılmaz parçası.