AI projeleri için Data engineering
Hiçbir AI modeli, onu besleyen verilerden daha iyi değildir. Modern veri platformları — data lake, warehouse ve streaming pipeline — inşa ediyoruz; yönetişim, kalite ve lineage (soy ağacı) ile her AI kararının sağlam ve izlenebilir bir zemine oturmasını sağlıyoruz.
AI modellerinizi kalite, hız ve yönetişim ile beslemek için optimize edilmiş veri boru hatları.
Kullanım senaryoları
- Kurumsal gruplar için çok kaynaklı veri platformu
- Özel Customer Data Platform (CDP)
- E-ticaret için real-time analitik
- Data science ekipleri için Feature store
- CRM ve pazarlama araçlarına yönelik Reverse ETL
Ölçülebilir avantajlar
- Güvenilir ve zamanında veri
- Optimize edilmiş mimarilerle bulut maliyetlerinde azalma
- İş kullanıcıları için self-service analitik
- GDPR uyumluluğu ve tasarımdan itibaren yönetişim
Teknik detaylar
Storage
- Snowflake, BigQuery, Databricks
- Iceberg/Delta ile S3/GCS üzerinde Data lake
- Analitik için PostgreSQL, ClickHouse
- Lakehouse mimarisi
Ingestion & transformation
- SaaS konnektörleri için Airbyte, Fivetran
- Versiyonlanmış SQL dönüşümleri için dbt
- Batch işlemler için Apache Spark
- Streaming için Kafka + Flink
Quality & governance
- Veri kalitesi için Great Expectations
- dbt testleri + alerting
- Katalog: DataHub, Atlan, OpenMetadata
- Otomatik uçtan uca Lineage
Orchestrazione
- Apache Airflow, Prefect, Dagster
- Planlı + event-driven tetikleyiciler
- Retry, backfill, SLA izleme
- Tam Observability
FAQ
Data warehouse olmadan başlayabilir miyim?
Evet, ancak önerdiğimiz ilk adım budur. Sıfırdan ölçeklenebilir Snowflake/BigQuery/Databricks ile veri temelleri oluşturuyoruz.
Data lineage ne anlama geliyor?
Her bir veriyi kaynağından nihai rapora kadar izleyen haritadır. Denetim, hata ayıklama ve uyumluluk için kritiktir.
Bir veri platformunun maliyeti nedir?
Temel kurulumlardan (~15k€) yüzlerce boru hattına sahip kurumsal platformlara kadar değişir. Bulut maliyeti ayrıdır ve tüketime göre yönetilir.