Eğer veri ambarı ve veri entegrasyonu ile çalışıyorsanız, “ETL” veya “çıkart, dönüştür ve yükle” ye aşinasınızdır. Şirketler tarafından birçok veri kaynağından alınan ham verileri bir veri ambarı, veri gölü, veri deposu, ilişkisel veri tabanı veya başka bir uygulamaya birleştirmek ve sentezlemek için kullanılan üç aşamalı bir entegrasyon sürecidir.
ETL verileri bir veya daha fazla kaynaktan başka bir hedefe üç ayrı aşama halinde taşır. Bu hedef bir veri tabanı, veri ambarı, veri deposu veya veri gölü olabilir. Aşağıda kısa bir özet verilmiştir:
ETLsürecinin ilk adımı olan veri çıkarma, kurum içindeki veya dışındaki çeşitlikaynak sistemlerden verilerin alınması işlemidir. Bu adım, sistemlerinmimarisine göre farklı yöntemlerle yapılabilir. Amacımız, verileri orijinal biçiminde çekmek ve ileriki aşamalarda işlemeye hazır hale getirmektir.
Extract adımında veriler kaynaktan sistemlerden herhangi bir filtre uygulamadan yani Full şekilde çekilebilir. Bu geneldebaşlangıç yüklemelerinde tercih edilir. Full veri alındığı için nispeten daha uzun bir Extract süreci gerektirir. İkinci yaklaşımda ise Full veri yapıldıktan sonra sadece kaynak sistemlerdeki değişen verilerin alınmasıdır. Incrementaladı verilen bu yöntem Extract edilecek verilerin hacmini azaltır, dolayısıyla genel sürecin performansını arttırır.İdeal senaryoda Full veri alındıktan sonra Incremental yüklemeler yapılarak Extract işleminin yapılması amaçlanır.
Dönüştürme aşamasında, veriler değerlerini ve yapılarını kullanım amaçlarına uygun hale getirecek şekilde işlenir. Dönüştürmenin amacı verileri son aşamaya geçmeden önce tek düzen bir şemaya uygun hale getirmektir.
Toplayıcı (Aggregator): Verileri belirli gruplar üzerinden özetleme (ör. toplam, ortalama).
Veri Maskeleme (Masking): Hassas bilgileri gizlemek için kullanılır.
Veri Manipülasyonu (Expression): Alanlara formüller ya da koşullu mantık uygulamak için kullanılır.
Bağlayıcı (Joiner): İki farklı veri kaynağından gelen verileri birleştirme.
Filtre (Filter): Belirli kriterlere göre veri süzme.
Arama (Lookup): Başka bir tabloya bakarak veri zenginleştirme.
Sıra (Sorter): Verileri belirli bir sütuna göre sıralama.
Yöneltici (Router): Veriyi belirli kurallara göre farklı akışlara yönlendirme.
Birleştirme (Union): Farklı kaynaklardan gelen benzer yapıdaki verileri bir araya getirme.
XML: XML formatındaki verilerle çalışma.
Normalizer: Tekrarlayan verileri satırlara ayırma (örneğin, crosstab'dan satır formatına geçiş).
H2R (Hierarchical to Relational): Hiyerarşik veri yapılarından ilişkisel formata dönüşüm.
R2H (Relational to Hierarchical: İlişkisel veriyi hiyerarşik yapıya çevirme.
Web Servisler: Harici sistemlerle entegrasyon amacıyla kullanılır.
Bu, verilerin normalleştirilmesine,standartlaştırılmasına ve filtrelenmesine yardımcı olur. Ayrıca, verileri analiz, iş fonksiyonları ve diğer grup içi faaliyetlerde kullanılması için uygun hale getirir.
Son olarak, yükleme aşaması dönüştürülen verileri kalıcı bir hedef sisteme taşır. Bu, kurum içinde veya bulutta var olan bir hedef veri tabanı, veri ambarı, veri deposu, veri merkezi veya veri gölü olabilir. Tüm veriler yüklendikten sonra, süreç tamamlanmış olur. Birçok işletme bu işlemi veri ambarlarını güncel tutmak için düzenli olarak yapmaktadır.
· GelenekselETL, şirket içindeki fiziksel sunucular üzerinde çalışır. Altyapı, kurum tarafından kurulmalı ve yönetilmelidir.
· BulutETL ise Amazon WebServices (AWS), Microsoft Azure veya Google Cloud gibi bulut sağlayıcıları üzerinde çalışır. Donanım kurulumu gerekmez veya hibrit mimarilerde minimum seviyede donanım gerekir.
· GelenekselETL sistemleri, genellikle sabit kaynaklarla sınırlıdır. Ölçekleme için donanım yatırımı gerekir.
· BulutETL çözümleri, artan veri hacimlerine kolayca uyum sağlayabilir. Kaynaklar ihtiyaç anında otomatik olarak artırılabilir veya azaltılabilir.
· GelenekselETL sistemlerinin kurulumu zaman alıcıdır ve BT ekiplerinden operasyon anlamında ciddi destek gerektirir.
· BulutETL çözümleri çoğu zaman birkaç adımda ve çok daha kısa sürelerde devreye alınabilir, kurulum süreçlerine gerek yoktur veya minimumdadır.
· Geleneksel sistemlerde ilk kurulum, lisanslama ve bakım maliyetleri yüksektir.
· BulutETL, kullanım başına ödeme (pay-as-you-go) modeliyle çalışır. Bu sayede düşük başlangıç maliyetiyle başlanabilir ve kullanılmayan bir özelliğin alınması ihtiyacını ortadan kaldırır. Kullanımlar ne zaman artacaksa o zaman lisans alınmasına imkan tanır.
· GelenekselETL, donanım kapasitesiyle sınırlı kalabilir. Büyük veri setleri işlenirken performans düşebilir.
· BulutETL sistemleri, paralel işlem gücü sayesinde büyük verilerle daha hızlı veverimli çalışabilir.
· GelenekselETL sistemlerine genellikle kurum içi ağ üzerinden erişilir. Uzaktan erişimsınırlı veya daha karmaşıktır.
· BulutETL çözümleri internet bağlantısı olan her yerden erişilebilir, uzaktan çalışma dostudur. Bulut üzerinden erişimin istenmediği durumlarda hibrit mimarilerde de çalışabilir ve böylelikle veri güvenliği çekincelerini ortadan kaldırır.
· GelenekselETL sistemlerinde yazılım güncellemeleri manuel yapılır ve BT ekibine bağlıdır.Çoğunlukla güncelleme işlemleri sırasında uygulamaların kapatılması gerekir.
· BulutETL çözümlerinde ise güncellemeler otomatik olarak yapılır; kullanıcı tarafında ekstra çaba veya uygulama kapatılması gerekmez.
· Geleneksel(Legacy) ETL araçları daha çok yapılandırılmış veriler ve nispeten eski sistemlerle çalışmaya daha uygundur.
· BulutETL çok daha geniş bir entegrasyon imkanı sağlar. API'lerle, modern SaaS uygulamalarıyla entegre olabilir, veri gölleri ve makine öğrenimi süreçleriyle uyumludur.
ETL ve ELT iki farklı veri entegrasyonu sürecidir. Farklı veri yönetimi fonksiyonları için aynı aşamaları farklı bir sırada kullanırlar.
ETL(Extract, Transform, Load) yaklaşımında veri, kaynak sistemlerden alındıktan sonra bir ara katmanda işlenir ve daha sonra hedef sisteme yüklenir. Bu yöntem, özellikle dönüşüm işlemlerinin karmaşık olduğu ya da verinin hedef sisteme yüklenmeden önce işlenmesi gereken durumlarda tercih edilir. Genellikle geleneksel veri ambarı mimarilerinde ve veri güvenliğinin kritik olduğu ortamlarda yaygındır.
ELT(Extract, Load, Transform) yaklaşımında ise veri önce hedef sisteme — genellikle yüksek işlem gücüne sahip bulut tabanlı veri platformlarına — yüklenir ve ardından dönüşüm işlemleri doğrudan bu ortamda gerçekleştirilir. Büyük hacimli verilerin işlendiği,paralel hesaplama ve esneklik gerektiren modern mimarilerde ELT daha verimli bir çözüm sunar.
Hangi yöntemin tercih edileceği, kurumsal altyapıya, veri hacmine, performans ihtiyaçlarına ve güvenlik politikalarına göre değişiklik gösterir. Örneğin dönüşüm kurallarının çok karmaşık olduğu veya kaynak sistem performansının etkilenmemesi gereken durumlarda ETL daha uygun olabilir. Öte yandan, büyükveri kümeleriyle çalışılan, dönüşümlerin hedef sistemin gücüyle daha hızlı yapılabildiği ve esnek kaynak kullanımının mümkün olduğu senaryolarda ELT yaklaşımı öne çıkar.
Sonuç olarak, bir yöntemin diğerine üstünlüğü yoktur; her iki yaklaşım da belirlikoşullar altında avantaj sağlar ve doğru seçim, kurumun entegrasyon ihtiyaçlarına göre yapılmalıdır.
Entegrasyon desenleri, veri işleme biçimlerine göre sınıflandırılır. En yaygın iki türü şunlardır:
Yığın işleme, geleneksel veri analitiği ve iş zekâsı kullanım senaryolarında tercih edilir. Bu modelde veriler, belirli aralıklarla toplu şekilde:
· Kaynak sistemlerden çıkarılır,
· Dönüştürülür,
· Ve veri ambarlarına veya veri göllerine yüklenir.
Batch yüklemeler genellikle kurumun ihtiyaçlarına göre değişebilmekle belirli bir frekansta yapılır. Kritik raporlamalar gerekiyorsa saatlik yığınlar çalıştırılabilir veya orta seviyede kritiklik söz konusuysa günlük çalıştırmalar da yapılabilir.
Bu yöntem:
o Yüksek hacimli verileri
o Periyodik ve tekrarlayan işleri daha verimli şekilde yönetmek için kullanılır.
Yığın işlemede minimum insan müdahalesiyle, işlemler önceden tanımlanmış zamanlarda otomatik olarak planlanabilir.
Gerçek zamanlı veri hatları, verilerin anlık olarak alındığı ve işlendiği veri hatlarıdır. Kaynaklar arasında:
· IoT cihazları
· Sensör verileri
· Sosyal medya akışları
· Mobil uygulamalar
· Bağlı sistemlerden gelen olaylar (event streams) bulunabilir.
Bu hatlar genellikle yüksek frekansta akan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işler. Gerçek zamanlı veri hatlarında farklı yaklaşımlar kullanılabilir:
· Streaming:Veriler sürekli veküçük parçalar (event, record, message) hâlinde sisteme akar ve anlık olarak işlenir. Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming, AWS Kinesis, GooglePub/Sub gibi teknolojilerle kurgulanır.
· CDC: Veritabanında gerçekleşen veri değişiklikleri (insert, update, delete) tespit edilerek hedef sisteme anlık yada yakın gerçek zamanlı iletilir. Informatica CDC, Oracle GoldenGate, Debezium,SQL Server CDC, AWS DMS gibi teknolojiler ilgili değişikleri yakalayarak CDC yapabilir.
· Micro-Batch: Veriler çok küçük zaman aralıklarıyla(örneğin her 30 saniye veya 1 dakika) toplanır ve topluca yüklenir. Temelde birüst bölümde belirtilen Batch yaklaşımla aynıdır ancak çalışma aralıkları çokkısadır.
· Webhook& Event-Driven Yöntemler: Sistemler arasında tetikleyiciler kullanılarak olay bazlı veri aktarımı gerçekleştirilir.Örneğin; Bir müşteri kaydı tamamlandığında sistemin otomatik olarak veri entegrasyon sürecini başlatması sağlanabilir. Webhook API’leri, Azure EventGrid, AWS EventBridge gibi araçlar kullanılır.
· Real-TimeAPI Tabanlı Entegrasyon: REST veya SOAP API’ler aracılığıyla veri anlık olarak alınır veya gönderilir. Noktasal entegrasyonlar için uygundur; işlem bazlı veri akışlarında kullanılır.
Bu yaklaşımlar; dolandırıcılık tespiti, gerçek zamanlı lokasyon takibi,öngörücü bakım, kişiselleştirilmiş kampanyalar gibi uygulamalarda kullanılır.
ETL'nin işletmeler ve veri mühendisliği için sunduğubirçok fayda vardır. İşte ETL'nin bazı ana faydaları:
1. Veri Temizliği ve Kalitesi: ETL süreci, verileri hedef sisteme yüklemeden önce dönüştürerek temizlemeye olanak tanır. Bu sayede veri hatalarını, eksikliklerini vetutarsızlıklarını düzeltebilir, böylece verilerin yüksek kalitede olmasını sağlar. Bu da iş zekâsı ve analizler için güvenilir verilerin elde edilmesine yardımcı olur.
2. Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen veriler, ETL süreciyle tek bir hedef veri deposunda (örneğin, veri ambarı) birleştirilebilir. Bu, verilerin merkezi biryerde saklanmasını ve daha kolay erişilmesini sağlar. ETL, farklı veri formatlarını ve kaynaklarını entegre etme konusunda önemli bir rol oynar.
3. Veri Tutarlılığı: ETL sürecinde veri dönüştürme aşaması, verilerin tutarlılığı ve uyumlu hale getirilmesini sağlar. Veriler, belirli bir formatta ve yapıda olduğu için,işletme genelinde tutarlı bir veri yapısı oluşturulur. Bu da karar alma süreçlerinde hataların azalmasına yardımcı olur.
4. Veri Analizi İçin Hazırlık: ETL süreci, verilerin analiz için uygun hale getirilmesini sağlar. Veriler dönüştürülüp yapılandırıldığında, veri ambarlarında veya diğer analiz araçlarında daha verimli bir şekilde kullanılabilir. Bu da işletmelerin dahadoğru ve hızlı analizler yapabilmesine olanak tanır.
5. Zaman ve Kaynak Tasarrufu: ETL süreci, veri yönetimini otomatikleştirir ve insan müdahalesini enaza indirir. Bu, veri işleme ve analiz süreçlerini hızlandırır, verilerin daha hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini sağlar. Aynı zamanda, manuel veri işleme hatalarını da ortadan kaldırır.
6. İş Zekâsı ve Raporlama Desteği: ETL, verilerin yapılandırılması ve analiz için uygun hale getirilmesiile işletmelere iş zekâsı (BI) araçları kullanarak daha derinlemesine raporlar ve analizler yapma imkânı tanır. Bu da karar alma süreçlerini güçlendirir ve organizasyonel verimliliği artırır.
7. Büyük Veri Yönetimi: ETL, büyük veri setlerinin işlenmesinde ve yönetilmesinde önemli bir rol oynar. Büyük veri hacmiyle çalışan işletmeler, ETL sürecini kullanarak bu verileri etkili bir şekilde işleyebilir ve doğru bir biçimde analiz edebilirler.
8. Veri Güvenliği ve Uyumluluk: ETL süreci, verilerin dönüştürülmesi ve yüklenmesi sırasında güvenli könlemleri alarak veri güvenliğini sağlar. Veriler, çeşitli güvenlik protokolleri ve uyumluluk kuralları doğrultusunda işlenebilir, böylece düzenleyici gerekliliklere uyum sağlanabilir.
9. Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: ETL süreci, farklı veri kaynaklarıyla uyumlu çalışacak şekilde esneklik sunar. Veri hacmi arttıkça, ETL süreçleri de ölçeklenebilir şekilde tasarlanabilir, böylece işletmeler büyüdükçe veri işleme kapasitesi artırılabilir.
10. İş Süreçlerinin İyileştirilmesi: ETL süreci, veri kaynaklarının daha verimli bir şekilde entegrasyonunu sağlar. Bu da işletme süreçlerinin daha hızlı ve verimli bir şekilde çalışmasına yardımcı olur. Veriyle ilgili kararlar daha doğru ve zamanında alınabilir, bu da iş süreçlerinin genel verimliliğini artırır.
Sonuç olarak, ETL süreci, verilerin işlenmesi,entegrasyonu ve analizi için önemli bir araçtır. Verilerin doğru bir şekilde dönüştürülmesi, temizlenmesi ve entegrasyonu sayesinde işletmeler daha iyi kararlar alabilir ve rekabet avantajı elde edebilirler.
Geleneksel olarak ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri, teknik bilgiye sahip veri mühendisleri veya entegrasyon uzmanları tarafından yürütülen karmaşık ve kod odaklı işlemlerden oluşur. Verinin kaynak sistemlerden alınması, işkurallarına göre dönüştürülmesi ve hedef sistemlere yüklenmesi; genellikle uzun geliştirme döngüleri, manuel müdahaleler ve yoğun teknik iş gücü gerektirirdi.
Ancak yapay zekâ destekli modern veri platformları sayesinde bu durum köklü biçimde değişmektedir. AI ile desteklenen arayüzler ve doğal dil işleme kabiliyetleri,ETL süreçlerini teknik uzmanların tekelinden çıkararak iş kullanıcılarının da erişebileceği, anlayabileceği ve uygulayabileceği bir forma dönüştürmektedir. Kullanıcılar artık karmaşık veri akışlarını kod yazmadan tasarlayabilir, dönüşüm kurallarını sadeleştirilmiş ekranlar üzerinden tanımlayabilir ve veriyi kendi karar destek sistemlerine uygun şekilde şekillendirebilir hale gelmiştir.
Bu dönüşüm, yalnızca veriye erişimi kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda veri demokratikleşmesini de mümkün kılar. Yani kurum içindeki farklı işbirimleri — veri analistleri, finans uzmanları, pazarlama ekipleri gibi — artık ihtiyaç duydukları verilere daha hızlı ulaşabilir, kendi veri süreçlerini tanımlayabilir ve daha az bağımlılıkla hareket edebilir.
Yapayzekâ destekli ETL araçları, teknik karmaşıklığı gizleyerek daha geniş kullanıcı kitlesinin veriyi anlamlandırmasını ve kullanmasını sağlamakta, böylece veriyle çalışan herkesin veriye dayalı karar alma sürecine aktif katılımını desteklemektedir.
Yapay zekâ (AI) ve makine öğrenmesi (ML) modelleri, veriye dayalı öngörüler üretme,karar alma süreçlerini otomatikleştirme ve operasyonel verimliliği artırma potansiyeline sahiptir. Ancak bu potansiyelin gerçeğe dönüşebilmesi, yalnızca algoritmaların gücüne değil, verinin kalitesine, doğruluğuna ve zamanında erişilebilirliğine de doğrudan bağlıdır. Kısacası, yanlış ya da gecikmiş veriyle beslenen modeller başarısız olmaya mahkûmdur.
İştebu noktada ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri devreye girer. ETL,modellerin eğitilmesi ve çalıştırılması için gerekli olan verilerin doğru kaynaklardan, uygun biçimde ve istenen zaman aralığında hazırlanmasını sağlar. Modellerin başarısı için gereken ön koşullar — temiz, eksiksiz, tutarlı ve anlamlandırılmış veri — ETL süreçleri aracılığıyla sistematik olarak oluşturulur.
Ayrıca verinin hedef sistemlere (örneğin veri ambarları, lakehouse mimarileri, modelservis katmanları) doğru biçimde ve zamanında aktarılması, model performansını doğrudan etkiler. Özellikle gerçek zamanlı veya yakın gerçek zamanlı tahmin ve aksiyon üreten sistemlerde, gecikmeler veya veri kalitesizliği modellerin doğruluğunu düşürür, operasyonel riskleri artırır.
Modern ETL platformları artık yalnızca veri taşıma değil; aynı zamanda veri doğrulama,anomali tespiti, eksik veri tamamlama ve iş kurallarını uygulama gibi ön işleme adımlarını da otomatikleştirerek AI/ML modelleri için ideal veri ortamını hazırlar. Bu yönüyle ETL, sadece bir veri entegrasyon aracı değil, aynı zamanda model başarısını güvence altına alan stratejik bir bileşen hâline gelmiştir.
ETL çok çeşitli endüstrilerde kullanılan temel bir veri entegrasyonu bileşenidir. Şirketlerin işletme verimliliklerini artırmalarına,müşteri sadakatini geliştirmelerine, bütüncül kanal deneyimi sunmalarına ve yeni gelir akışları veya iş modelleri bulmalarına yardımcı olur. Farklı sektörlerdeki iş yapış biçimleri ve regülasyonlara bağlı olarak ETL’in kullanım alanları da çeşitlenmektedir. Aşağıda, bazı kritik sektörlerde ETL süreçlerinin nasıl konumlandığını bulabilirsiniz:
Kullanım Alanları: Müşteri analizleri, kredi skorlama, risk modelleme,dolandırıcılık tespiti, yasal raporlamalar (örneğin BDDK veya Basel II/III),günlük pozisyon ve bakiye hesaplamaları.
Faydası:Verilerin yüksek güvenilirlikte, zamanında ve regülasyonlara uygun şekilde raporlanmasını sağlar. Finansal modellerin sağlıklı çalışabilmesi için gerekli veriyi hazırlar.
Kullanım Alanları: Elektronik sağlık kayıtlarının entegrasyonu, hasta geçmişi analizleri, klinik araştırma verilerinin derlenmesi, ilaç etkianalizleri, kamuya raporlama.
Faydası:Hasta güvenliği, hızlı teşhis, sağlık hizmetlerinin kişiselleştirilmesi veregülasyona uygunluk için veri tutarlılığını ve bütünlüğünü garanti eder.
Kullanım Alanları: Müşteri davranış analizi, kampanya performans ölçümü,stok takibi, tedarik zinciri optimizasyonu, çok kanallı satış entegrasyonu.
Faydası:Gerçek zamanlı stok durumu, dinamik fiyatlandırma ve müşteri segmentasyonu gibi analitik uygulamaları besleyerek rekabet avantajı sağlar.
Kullanım Alanları: IoT cihazlarından gelen sensör verilerinin toplanması, üretim hattı verimliliği analizi, bakım tahminlemesi (predictivemaintenance), tedarik zinciri entegrasyonu.
Faydası:Veriye dayalı üretim takibi, duruşların azaltılması ve üretim kalitesinin artırılması gibi operasyonel kazanımlar sağlar.
Kullanım Alanları: Müşteri arama kayıtları (CDR) analizi, fatura verisi işleme, şebeke performans takibi, churn tahminleme, kampanya yönetimi.
Faydası:Müşteri deneyimini artırmak ve hizmet kalitesini sürekli izleyip optimize etmek için kritik verilerin merkezi işlenmesini sağlar.
Kullanım Alanları: Öğrenci performans analizleri, kamu harcama takibi,vatandaş hizmetleri optimizasyonu, veri temelli politika üretimi.
Faydası:Kaynakların verimli kullanımı ve şeffaf raporlama için verinin merkezi ve güvenli şekilde işlenmesine imkân tanır.
Informatica, size en kapsamlı ve kolay kullanımlı, AI ilegüçlendirilmiş bulut tabanlı veri entegrasyonu çözümleri sunarak verientegrasyon süreçlerinizi kolaylaştırır. Oracle, SQL Server, Amazon WebServices, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks gibi birçokbulut platformunda veri hatlarınızı hızlı bir şekilde oluşturmanıza olanaktanır. Veri entegrasyonu ve veri bilimi projelerinizde, her türlü veri hacmi,hızı ve gecikme ile başa çıkabilir, verilerinizi zenginleştirip dönüştürerekhazırlayabilir, ölçeklendirebilir ve paylaşabilirsiniz. Uçtan uca veri hatlarıoluşturmak, devreye almak ve AI tabanlı eski uygulamaları modernize etmek içinhızlı ve etkili çözümler sunar.
Türkiye’nin tek yetkiliInformatica teknoloji distribütörü olan Komtaş, dijital dönüşümünüzühızlandırmak ve verinizi stratejik bir değere dönüştürmek üzere Informaticaçözümleriyle yanınızdadır.
İş zekası (BI), kurumların daha iyi kararlar alabilmesi için mevcut verileri üzerinde veri madenciliği, veri görselleştirme, iş analitiği gibi araçları kullanarak daha anlamlı sonuçlar ortaya çıkarmasına ve veriye dayalı kararlar vermesini sağlayan süreç ve yöntemlerdir.
Neural Architecture Search (NAS), derin öğrenme modellerinin mimarisini otomatik olarak keşfetmek için kullanılan devrim niteliğinde bir yaklaşımdır.
Feature Engineering, makine öğrenmesi sürecinin en fazla emek ve yaratıcılık gerektiren aşamalarından biridir. Bu süreç, ham verilerin daha anlamlı ve işlenebilir özelliklere dönüştürülmesini kapsar. Feature Engineering'in temel prensipleri arasında domain bilgisini kullanma, veri keşfi yapma, verinin doğasını anlama ve problem odaklı düşünme yer alır.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
