Genel Tanım
Veri mühendisliği yalnızca veri taşıma süreçlerini değil, bir kurumun tüm veri yaşam döngüsünü yeniden tasarlamayı gerektirir. ARC Danışmanlık olarak, hazır paket çözümler ya da dışa bağımlı sistemler yerine, tamamen kuruma özel, kod tabanlı ve esnek altyapılar geliştiriyoruz. Python, Spark, SQL ve Linux temelli sistemler ile veri akışlarını otomatikleştiriyor, kaliteyi artırıyor ve yapay zekâya hazır altyapılar inşa ediyoruz.
İhtiyaç halinde, size özel bir ETL (Extract-Transform-Load) framework’ü sıfırdan yazıyor, tüm süreçleri versiyonlanabilir, denetlenebilir ve sürdürülebilir hale getiriyoruz.
Hizmet Bileşenlerimiz
- Kaynak Tanımlama ve Haritalama: Tüm veri tabanları, dosya sistemleri, API’ler ve IoT/sensör kaynakları analiz edilerek sistematik biçimde haritalanır.
- Veri Pipeline Geliştirme: Apache Kafka, Spark ya da özel zamanlayıcılarla ETL süreçleri sıfırdan kodlanır. Tamamen kurum içi çalışır.
- Veri Kalitesi Yönetimi: Tutarsız veri, eksik kayıt ve tarihsel çakışmalar için otomatik denetim kuralları ve log mekanizmaları kurulur.
- Standardizasyon ve Versiyonlama: Veri sözlükleri, veri tipi uyumlulukları ve sürüm kontrol sistemleri (örn. DVC, git tabanlı yapılar) entegre edilir.
- Anotasyon Sistemleri: NLP, görüntü işleme, ses analizi gibi alanlarda veri etiketleme araçları özelleştirilir ve kullanıma sunulur.
Kurumsal Katkılar
- Yapay zeka uygulamaları için yüksek kaliteli, güvenli ve ölçeklenebilir veri temeli oluşturulur
- Veri mühendisliği ekiplerine özel test ortamları, log yönetimi ve teknik dökümantasyon sağlanır
- Dış sistemlere bağımlılık ortadan kalkar; tüm veri süreçleri kurum kontrolünde çalışır
- Model eğitim süreçleri daha hızlı, verimli ve güvenilir hale gelir
- Uygulama Örneği: Sağlık Sektöründe Veri Altyapısı Dönüşümü
- Firma Profili: Türkiye genelinde faaliyet gösteren büyük bir sağlık grubu. 30+ hastane ve laboratuvarla yaygın hizmet ağı.
Başlangıç Durumu:
- Hasta verileri, laboratuvar çıktıları, e-reçete sistemleri gibi veriler 20’den fazla farklı kaynaktan geliyor.
- Veri uyumsuzluğu, erişim güçlüğü ve denetlenemez altyapılar nedeniyle analiz yapılamıyor
- Güvenlik nedeniyle dışa bağımlı ticari çözümler kullanılamıyor
Danışmanlık Süreci:
- Kaynak Haritalama: PostgreSQL, Oracle, MongoDB dahil 7 veritabanı, HL7 mesajlaşma sunucuları ve çok sayıda manuel dosya (Excel, PDF) sistematik olarak haritalandı.
- ETL Geliştirme:Python ile yazılmış, hata yönetimi, zamanlama ve loglama özellikleri içeren özel bir veri pipeline framework’ü kuruldu.
- Veri Kalitesi Denetimi:36 farklı kalite kontrol kuralı tanımlandı. Her gece çalışan otomatik kontrol sistemleriyle hatalı veri önlenmeye başlandı.
- Anotasyon Modülü:Teşhis kodlarını NLP ile otomatik olarak etiketleyen bir araç geliştirildi. Tüm içerikler analiz için uygun hale getirildi.
- Elde Edilen Sonuçlar:48 milyon veri noktası analiz edilebilir hale getirildi
- Veri mühendislerinin manuel müdahale oranı %87 azaldı
- Yapay zeka model eğitim süreçleri planlanandan 4 hafta önce başlatıldı