Veri işleme, iş dünyasında doğru kararları almanın en önemli yapı taşlarından biri. Ancak verileri ne zaman ve nasıl işlediğiniz, operasyonel verimlilikten maliyetlere, hatta rekabet avantajına kadar birçok noktada ciddi fark yaratabiliyor. Bu noktada karşımıza iki temel yaklaşım çıkıyor: Real-Time (gerçek zamanlı) ve Batch (yığın) işleme. Peki bu iki yöntem arasındaki fark tam olarak ne? Hangisi hangi durumda daha mantıklı olur?
Batch Processing Nedir?
Batch processing; verilerin bir süre toplanıp, belirli aralıklarla topluca işlenmesi anlamına geliyor. Bu yöntem genellikle arka planda, gecikme toleransı olan işlemler için kullanılıyor. Aşağıdaki gibi kullanım alanları oldukça yaygın:
- Aylık faturalandırma sistemleri
- Raporlama ve analiz süreçleri
- Veri ambarı (data warehouse) güncellemeleri
- Log ve sistem kayıtlarının analizi
✅ Avantajları:
- Büyük veri setlerini verimli bir şekilde işler
- Kaynak kullanımı planlaması daha kolaydır
- İşlem maliyeti genellikle daha düşüktür
- Süreçler kolayca otomatize edilebilir
Ancak, kararların hızlı alınması gereken senaryolarda bu yöntem bazen yetersiz kalabilir. Verinin oluştuğu andan aksiyona geçme süresi, karar kalitesini doğrudan etkileyebilir.
Real-Time Processing Nedir?
Real-time processing, veriler oluştuğu anda ya da birkaç saniye içinde analiz edilip anlamlı çıktılara dönüştürülmesini sağlar. Özellikle anlık tepki gerektiren durumlarda olmazsa olmazdır. Kullanım alanlarından bazıları:
- Dolandırıcılık (fraud) tespiti
- Online teklif sistemleri
- IoT cihazlarından gelen verilerin anlık analizi
- Finansal işlemlerde anlık risk kontrolü
- Trafik ya da uçuş izleme sistemleri
✅ Avantajları:
- Anlık veriye hızlı şekilde tepki verilebilir
- Canlı izleme ve görselleştirme sağlanabilir
- Anormallikler hızlı tespit edilebilir
- Kullanıcılara anında bildirim veya öneri gönderilebilir
Bu sistemler genellikle Kafka, Flink, Spark Streaming veya Evam gibi dağıtık veri işleme altyapılarıyla çalışır.
Gerçek Hayattan Örnekler
- Real-Time: Bir uçağın iniş ve kalkış bilgilerinin saniyeler içinde kuleye ve yolculara aktarılması.
- Batch: Gün sonunda tüm uçuş verilerinin işlenerek raporlanması.
Peki Bentego Ne Yapıyor?
Veri işleme mimarimizi, karar alma hızını bir rekabet avantajı olarak konumlandıran kurumlara özel olarak gerçek zamanlı veri akışı temelinde inşa ediyoruz. Batch modellerin gecikme ve operasyonel atalet sorunlarını aşmak için tüm platform mimarimizi event-driven (olay bazlı) yapılar ve stream processing teknolojileri etrafında şekillendiriyoruz.
Geliştirdiğimiz büyük veri çözümlerinde Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark ve Kinesis benzeri streaming motorları ve complex event süreçleri ile milisaniyelik gecikmelerle veri işliyor; anlık analiz, uyarı sistemleri ve aksiyon tetikleyicileri ile entegre oluyoruz. Ayrıca, müşterilerin ihtiyaçlarına göre pazarlama ve otomasyon ürünlerini konumlandırıyoruz. Pazarlama ve otomasyon konusunda EVAM ve PEGA gibi ürünlerin partnerliğini yapıyoruz ve müşteri ihtiyacını en iyi karşılayan çözümü sunuyoruz.
Yalnızca veri akışını değil; veri ambarı erişimleri, dashboard güncellemeleri, alert mekanizmaları veya çeşitli iletişim katmanları da gerçek zamanlı kurguluyoruz. Bentego olarak teknik hız sağlamanın yanında, organizasyonel refleksin de güçlenip, süreçlerin daha iyi yönetilmesini sağlıyoruz.