Veri ve Yapay Zekâ
Veri Mühendisliği Hizmetleri
İşinizin üzerine büyüyebileceği veri altyapısını kurun: güvenilir veri pipeline'ları, iyi modellenmiş veri ambarları ve güvenebileceğiniz veriler. Hepsini, başında kıdemli bir mühendisin olduğu, kurucuların yönettiği bir ekip tasarlar ve işletir.
Kurucularla görüşünAuthect'in veri mühendisliği hizmetleriyle neler elde edersiniz
Her rapor, her tahmin ve her yapay zekâ özelliği, verinin zamanında, doğru biçimde ve hatasız gelmesine bağlıdır. Bunu sağlayan sistemleri veri yaşam döngüsünün tamamında tasarlayıp kuruyoruz: elinizdekilerin dürüst bir denetiminden başlayıp strateji ve mimariye, oradan da pipeline'lara, depolamaya, kalite kontrollerine ve günlük operasyonlara kadar.
Analitik, iş zekâsı ve makine öğrenmesi projelerinin çoğuna veri mühendisliğiyle başlıyoruz, çünkü geri kalan her şeyin ne kadar ileri gidebileceğini temeller belirler. Her projeyi kıdemli bir mühendis yönetir, kurucular ilk atölyeden itibaren işin içindedir ve her pipeline ile veri ambarı ilk günden itibaren sizin hesaplarınızda yer alır.
Kapsam
Veri yaşam döngüsünün tamamını kapsayan veri mühendisliği hizmetleri
Şu an ihtiyacınız olan parçaları seçin, gerisini büyüdükçe ekleyin. Hangisiyle başlarsanız başlayın, mimarinin bütünlüğünü tek bir kıdemli mühendis korur.
Veri denetimi
Veri kaynaklarınızın, altyapınızın, araçlarınızın, politikalarınızın ve süreçlerinizin yaşam döngüsünün her aşamasında incelenmesi. Sonunda neyin çalıştığını, neyin risk altında olduğunu ve önce neyin düzeltilmesi gerektiğini gösteren net bir liste alırsınız.
Veri stratejisi
Verinizi bir varlık olarak yönetmek için bir plan. Bugün bulunduğunuz yerden ulaşmak istediğiniz yere giden, değere ve emeğe göre önceliklendirilmiş bir yol haritası.
Hizmeti inceleyinVeri yönetimi, BI ve içgörüler
Ham veriyi cevaplara dönüştüren raporlar ve paneller. Ekiplerinizin güvenebileceği ve kendi başına keşfedebileceği modeller üzerine kurulur.
Hizmeti inceleyinVeriden gelir elde etme
Elinizdeki veride yeni değer bulmak: daha akıllı ürün ve hizmetlerden, sorumlu bir şekilde paylaşabileceğiniz ya da satabileceğiniz veriye kadar.
DataOps
Pipeline'lar ve veri modelleri için sürüm kontrolü, otomatik testler ve sürekli teslimat. Böylece değişiklikler, sonraki raporları bozmadan hızla yayına alınır.
Hizmeti inceleyinVeri taşıma ve buluta geçiş
Veriyi tedarikçiler arasında ya da şirket içi veri ambarlarından bulut platformlarına taşıma. Sürekli kontrollerle yol boyunca hiçbir verinin kaybolmamasını ya da değişmemesini sağlarız.
Hizmeti inceleyinVeri yönetişimi ve kalitesi
Veriyi güvenli, mevzuata uygun ve kullanıma hazır tutan politikalar, sahiplik, erişim kontrolleri ve otomatik kalite kontrolleri.
Veri ambarları ve veri gölleri
Verinizin nasıl kullanıldığına göre tasarlanan depolama: tek bir veri ambarından, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi birleştiren bir lakehouse'a kadar.
Hizmeti inceleyinBüyük veri çözümleri
Geleneksel bir veritabanının kaldıramayacağı veri setleri ve olay hacimleri için dağıtık işleme ve akış (streaming).
Performans optimizasyonu
Yavaş sorgulardaki, pipeline'lardaki ve depolamadaki darboğazları bulup gideriyoruz. Böylece çalışma süreleri ve bulut maliyetleri düşer.
Ekiplerinize her sabah güvenebilecekleri veriler sunun.
Bize ulaşınFaydalar
Veri mühendisliği hizmetlerinin faydaları
- 01
Verinizden daha fazla değer elde edin
Dağınık tablolar ve dışa aktarımlar yerine tek ve düzenli bir temel olur. Böylece işin her alanından gelen veri nihayet bir araya getirilip birlikte analiz edilebilir.
- 02
Kararları gerçeklere göre verin
Rakamlar tutarlı ve güncel olduğunda yönetim toplantılarda kimin rakamının doğru olduğunu tartışmaz, ne yapılacağına karar verir.
- 03
Baştan yapmadan büyüyün
Ölçeklenmek üzere tasarlanmış pipeline'lar ve depolama sayesinde yeni ürünler, pazarlar ve veri kaynakları, mevcut yapıyı yeniden kurmadan eklenebilir.
- 04
Verimli veri süreçleri işletin
Otomatik ve izlenen pipeline'lar, elle yapılan dışa aktarımların ve gece çalışan script'lerin yerini alır. İşleme süresi kısalır, ekibinizin hata düzeltmeye harcadığı saatler azalır.
- 05
Veriyi doğru ve güvenli tutun
Kalite kontrolleri, net sahiplik, erişim kontrolleri ve şifreleme hassas bilgileri korur ve sorunları, kimse onlara dayanarak rapor hazırlamadan önce yakalar.
Nasıl çalışıyoruz
Veri mühendisliği hizmetlerini nasıl sunuyoruz
Beş aşamada dağınık kaynaklardan kendi kendine işleyen bir temele ulaşırsınız. Her aşamada yanınızda bir kurucu ve kıdemli bir mühendis vardır. Sonuçları sona saklanmış büyük bir sunumda değil, erkenden ve çalışır hâlde görürsünüz.
Neden Authect
Veri mühendisliğinde neden Authect
- 01
Uçtan uca teslimat
Kaynak sistemlerden panellere ve modellere kadar tüm yolu biz üstleniyoruz. Böylece parçalar birbirine uyar ve sonuçtan tek bir ekip sorumlu olur.
- 02
Sektörünüze göre kurulur
Her veri modelini, işinizi genel bir şablona sıkıştırmak yerine işinizin gerçekte nasıl yürüdüğüne ve uymak zorunda olduğu kurallara göre şekillendiriyoruz.
- 03
Kullanacak kişiler için tasarlanır
Veri ancak insanlar onu kullanabildiğinde işe yarar. Raporları ve veri ürünlerini kullanıcılarıyla birlikte tasarlıyoruz; böylece içgörüler net olur ve kolayca harekete geçirilir.
- 04
İlk günden sizin
Kod, pipeline'lar ve kod olarak altyapı (infrastructure as code) sizin repolarınızda ve bulut hesaplarınızda durur. Dokümante edilir, böylece istediğiniz zaman işi kendi ekibiniz devralabilir.
SSS
Veri mühendisliği hakkında sık sorulan sorular
Veri mühendisliği nedir?
Veri mühendisliği, bir kuruluşun verisini toplayan, depolayan, dönüştüren ve ileten sistemlerin tasarlanması, kurulması ve işletilmesidir. Veriyi kaynak sistemlerden taşıyan pipeline'ları, onu depolayan veri ambarlarını ve veri göllerini, verinin güvenilir kalmasını sağlayan kalite kontrollerini ve yönetişimi kapsar. Böylece analistler, paneller ve modeller her zaman güvenilir veriyle çalışır.
Veri mühendisliği işin büyümesine nasıl destek olur?
Büyüme beraberinde yeni sistemler, müşteriler ve veri getirir. İyi bir veri mühendisliği, bu ek verinin silolarda birikmek yerine hızla işe yarar hâle gelmesini sağlar. Bir sorudan cevaba geçen süreyi kısaltır, yeni analitik ve yapay zekâ projelerine başlamayı ucuzlatır ve iş değiştikçe raporlamanın tutarlı kalmasını sağlar.
Veri mühendisliği ile veri bilimi arasındaki fark nedir?
Veri mühendisleri, veriyi erişilebilir ve güvenilir kılan altyapıyı kurar ve sürdürür. Veri bilimciler ise bu veriyi analiz, tahmin ve model geliştirme için kullanır. İki alan yakın çalışır; pratikte veri bilimi projelerinin çoğu, emeğinin büyük bir kısmını veri mühendisliğine harcar.
İşimin veri mühendisliği hizmetlerine ihtiyacı olup olmadığını nasıl anlarım?
Yaygın işaretler şunlardır: elle hazırlanması günler süren raporlar, aynı metrik için farklı rakamlara sahip ekipler, sessizce hata veren pipeline'lar, yavaş ya da pahalı sorgular ve veri hazır olmadığı için ilerlemeyen yapay zekâ fikirleri. Bunlardan biri tanıdık geliyorsa, kısa bir denetim nereden başlamanız gerektiğini gösterir.
Veri mühendisliğinde genellikle hangi teknolojiler kullanılır?
Snowflake, Databricks, BigQuery ve Amazon Redshift gibi bulut veri ambarları ve lakehouse'lar, dbt gibi dönüşüm araçları, Apache Airflow gibi orkestrasyon araçları, Apache Kafka ile akış işleme, Python ve SQL, ayrıca AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud üzerindeki veri servisleriyle çalışıyoruz. Verinize, ekibinize ve bütçenize uyanı öneriyoruz.
ETL ve ELT nedir?
İkisi de verinin kaynak sistemlerden bir veri ambarına nasıl ulaştığını anlatır. ETL'de (extract, transform, load: çıkar, dönüştür, yükle) veri yüklenmeden önce dönüştürülür. ELT'de (extract, load, transform: çıkar, yükle, dönüştür) ham veri önce yüklenir ve veri ambarının içinde dönüştürülür. Bu yaklaşım modern bulut platformlarına uygundur ve orijinal veriyi yeni kullanımlar için hazır tutar.
Veri mühendisliğinin buluta geçişle ilişkisi nedir?
Veriyi buluta taşımak çoğu zaman bir veri mühendisliği projesinin ilk adımıdır ve yapıyı ile kaliteyi düzeltmek için en iyi andır. Taşımayı hedef mimariyle birlikte planlıyoruz; böylece eski sorunları yeni bir platforma kopyalamakla kalmazsınız.