Piton Studios
Piton Studios
[09]Data

Veri Mühendisliği

Ekibinizin gerçekten kullandığı veri altyapısı kuruyoruz — temiz şemalar, güvenilir pipeline'lar ve gerçek soruları yanıtlayan dashboard'lar. Ham olay akışlarından yönetici dashboard'larına kadar tam analitik stack'i üstleniyoruz. Amaç, ekibinizin karar almak için yeterince güvendiği bir data warehouse.

8–16 haftaTipik süre
Toplama → depo → raporKapsam
%99,9Pipeline hedefi
Sürekli bakımÇalışma modeli

Neler dahil

01

Warehouse Tasarımı

BigQuery, Snowflake veya Postgres'te boyutsal modelleme. Hem sorgu performansı hem de ekip kullanılabilirliği için tasarlanmış şemalar.

02

ELT Pipeline'ları

Çıkarma için Airbyte, dönüşüm için dbt. Her dönüşüm test edilmiş, belgelenmiş ve versiyon kontrollü.

03

dbt Modelleri

Staging, intermediate ve mart katmanlarıyla modüler dbt projesi. Her modelin testleri ve dokümantasyonu var.

04

Orkestrasyon

Pipeline zamanlama, izleme ve hata yönetimi için Airflow veya Prefect. Sessiz hatalar yok.

05

Metrik Katmanı

Tüm dashboard'larda tutarlı metrik tanımlarına sahip semantik katman. 'Gelir' ve 'aktif kullanıcılar' için tek doğru kaynak.

06

Dashboard'lar

Aracın kolay yaptığına değil, gerçek iş sorularına göre kurulan Looker, Metabase veya Superset dashboard'ları.

Nasıl çalışıyoruz

01

Veri Denetimi

Mevcut veri kaynaklarının envanteri, kalite değerlendirmesi ve işletmenin en çok yanıtlaması gereken 5 sorunun belirlenmesi.

02

Mimari Tasarım

Herhangi bir kod yazmadan önce warehouse seçimi, şema tasarımı ve pipeline mimarisi belgelenir.

03

Pipeline Geliştirme

Baştan veri kalite kontrolleri, uyarılar ve artımlı yükleme ile ELT pipeline'ları.

04

Dönüşüm Katmanı

Testler ve dokümantasyonla tüm temel iş varlıklarını kapsayan dbt modelleri.

05

Dashboard Teslimi

Paydaşlar için değil, paydaşlarla birlikte kurulan iş dashboard'ları. İterasyon dahil.

BigQueryPostgreSQLPythonSQLdbtAirbyteAirflowPrefectLookerMetabaseSupabase

Sık sorulan sorular

GCP kullananlar için BigQuery, kurumsal için Snowflake, erken aşama için Postgres. Ekip büyüklüğünüze, bütçenize ve mevcut stack'inize göre öneriyoruz.

Bu tipik başlangıç noktası. Veri temizleme ve normalleştirme dbt dönüşüm katmanının bir parçası.

Evet. Bilgi transferi her angajmanın parçası. Kara kutu inşa etmiyoruz.

Standart olarak sütun düzeyinde maskeleme, rol bazlı erişim ve veri sınıflandırması. GDPR/CCPA uyumluluk gereksinimlerinde de yardımcı olabiliriz.

Neden Piton Studios?

  • Her disiplinde derin uzmanlık — yüzeysel kalan genel ajans değil.
  • Şeffaf süreç — her aşamada ne olduğunu ve neden olduğunu bilirsiniz.
  • Teslime hazır: dokümantasyon, eğitim ve kara kutu yok.

Süreç

  1. 01Veri Denetimi
  2. 02Mimari Tasarım
  3. 03Pipeline Geliştirme
  4. 04Dönüşüm Katmanı
  5. 05Dashboard Teslimi

// Konuşalım

Bu servis hakkında konuşalım.

Projenizi anlatın, net bir kapsam ve zaman çizelgesiyle dönelim.