Real-Time Analytics (Gerçek Zamanlı Analitik), verilerin toplandığı anda analiz edilmesini ve bu analizlere dayalı aksiyonların anında alınmasını sağlayan bir süreçtir. Geleneksel veri analitiği sistemlerinin aksine, gerçek zamanlı analitikte veriler biriktirilip daha sonra analiz edilmek yerine, veri akışı anında işlenir ve sonuçlar anlık olarak sunulur.
Bu teknoloji, işletmelerin anında kararlar almasını ve değişken koşullara hızla adapte olmasını sağlar. Gerçek zamanlı analitik, özellikle hızlı aksiyon gerektiren sektörlerde kritik bir rol oynar.
Gerçek zamanlı analitik, genellikle bir veri akışı altyapısı üzerinde çalışır. İşte temel çalışma prensibi:
Gerçek zamanlı analitik, IoT cihazlarının etkin bir şekilde çalışmasında kritik bir rol oynar. IoT cihazlarından gelen büyük miktardaki veriyi anında işleyerek:
Örnek: Bir akıllı fabrikada, makinelerin sensör verileri gerçek zamanlı olarak analiz edilir ve bir arıza riski tespit edildiğinde bakım ekipleri otomatik olarak bilgilendirilir.
Gerçek zamanlı analitik, hızla dijital dönüşümün ayrılmaz bir parçası haline gelmektedir. Gelecekte:
Real-Time Analytics, işletmelerin anında veri odaklı kararlar almasını sağlayarak müşteri deneyimini iyileştirir, operasyonel verimliliği artırır ve rekabet avantajı sağlar. Bu teknoloji, dinamik ve hızlı değişen iş ortamlarında kritik bir rol oynar. Doğru araçlar ve stratejilerle, gerçek zamanlı analitik işletmelerin başarılarını artırmada etkili bir çözüm olabilir.
Eğer gerçek zamanlı analitik çözümlerine geçmek veya mevcut sistemlerinizi optimize etmek istiyorsanız, Komtaş Bilgi Yönetimi uzman ekibiyle size destek olmaya hazırdır. Daha fazla bilgi için bizimle iletişime geçin!
Domain Driven Design, yazılım geliştirme sürecini iş alanını merkeze alarak yeniden düşünmemizi sağlar. Yazılımın teknik detaylarından önce çözmeye çalıştığımız iş problemini derinlemesine anlamaya odaklanır ve bu anlayışı yazılım tasarımının merkezine yerleştirir.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında, modellerin öğrendiği bilgileri kullanarak yeni veriler üretmesi için çeşitli sampling methods (örnekleme yöntemleri) kullanılır.
Doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka modellerinin metinleri anlamlandırabilmesi için metinlerin daha küçük birimlere ayrılması gerekir. Bu süreç, tokenization (parçalama) olarak adlandırılır.
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.