Vaka Çalışması · Perakende
Defacto DSO: bir veri bilimi ofisinin kuruluşundan dört yıl
2021'de işe alım Datathon'unda mentör olarak başladık; ekibin eğitimi, DSO'nun veritabanı ve sunucu altyapısı, on üçten fazla projenin yazılması ve hayata geçirilmesiyle 2024 sonuna kadar sürdü. Bugün DSO, Defacto'nun perakende analitiği, yapay zekâ ve iş zekâsı ihtiyaçlarını karşılayan bir direktörlük.
- 4 yıl
- Süre
- 13+
- Proje
- Stevie 2023
- Ödül
- SQL · Python · veri bilimi
- Eğitim
Kuruluştan devir dokümanlarına
Yapay zekâ, algoritma ve iş zekâsı
IofTheCustomer — müşteri yorum analizi
İşe alımdan sonra adaptasyon programı
Bağlam
2021 başında Defacto, Data Science Office’i (DSO) kuruyordu. Ekip henüz yoktu; işe alım bir Datathon ile yapılacaktı. Lumtify bu Datathon’a mentör olarak dahil oldu — soruların hazırlanması, değerlendirme, ardından işe alım. Mart 2021’de 17 + 6 kişilik bir ekiple çalışma başladı; direktör alımıyla ekip tamamlandı.
Danışmanlığın kapsamı dört yıl boyunca aynı kaldı: proje fikri üretmek, ekibe mentörlük vermek, projeleri kodlayıp hayata geçirmek, altyapıyı kurmak, ekibin teknik yetkinliği için eğitim vermek, raporlama ihtiyaçlarını belirlemek. 2023’te Lumtify ekibi dört kişiye çıktı; 2023 ve 2024 “ben” değil “biz” olarak tamamlandı.
Önce altyapı
DSO’nun ilk günü ne veritabanı, ne sanal sunucusu, ne de yetkisi vardı. Bir ekip kurulacaksa önce çalışacağı yer gerekiyordu. Teknoloji ekibiyle bir yol haritası çizildi ve sırasıyla kuruldu:
- DSODB — DSO’nun tüm prosedür, tablo ve view’larının yaşadığı, şirketin veri ambarına benzer bir notasyonla tasarlanmış veritabanı. Hangi şemada hangi tablonun nasıl adlandırılacağı dokümante edildi ve eğitimle aktarıldı.
- Üç sanal sunucu — Python projelerinin koştuğu, kendi SQL Server’ı üzerinde SSIS paketlerinin job olarak zamanlandığı ve Power BI gateway’inin bulunduğu makineler. DSO’nun bir prosedürü doğrudan job yapma yetkisi olmadığı için SSIS paketleri üzerinden kendi zamanlama yapısını kurdu.
- Log yapısı — ilk günden itibaren her SQL ve Python prosedürü aynı log tablosuna yazıyor: başlangıç zamanı, adımlar arası süre, hata alan adım. Kayıtlı bütün projeler buradan izleniyor.
- Ürün geliştirme süreci — tablo/kolon adlandırma, prosedür ve view kuralları, delta tabloları, periyodik bakım listesi (sunucu restart, disk, TempDB, job hataları).
Bu katman, projeleri kişiden bağımsız hale getiren şeydi: bir proje sanal sunucuda job olarak koşuyorsa, onu yazan kişi izne çıktığında da çalışmaya devam ediyordu. Kurulum, yetki ve bakım dört yıl boyunca Lumtify tarafından yürütüldü ve 2024 sonunda dokümante edilerek devredildi.
Ekibin yetiştirilmesi
Datathon’la işe alınan ekip için bir adaptasyon programı hazırlandı: SQL, Python ve veri bilimi eğitimleri (Lumtify tarafından), sektöre adaptasyon için vaka çalışmaları, ödevler ve başlangıç projeleri, ardından ekiplerin oluşturulması ve ilk gerçek projeler. Eğitim bir defalık değil, dört yılın tamamına yayılan bir mentörlük ilişkisiydi: bazı projelerde kodu biz yazdık, bazılarında yalnızca yön verdik.
Aynı dönemde Defacto’nun veri odaklı dönüşüm yolculuğuna da destek verildi: her departmanın veri olgunluğu değerlendirildi, yıl sonu hedefleri konuldu, veri yapıları, raporlar ve analitik çözümler buna göre planlandı.
Projeler
Projelere isim verme alışkanlığımız burada işe yaradı: isim, projeyi hem sahiplenmeyi hem de şirket içinde bir markaya dönüşmesini kolaylaştırdı. Dört yılda parçası olduğumuz projeler ve rolümüz:
| Proje | Ne yapar | Lumtify’ın rolü | Durum |
|---|---|---|---|
| IofTheCustomer | Ürün yorumlarını duygu ve kategoriye ayırır, ilgili birime yönlendirir | Yapay zekâ + proje yönetimi | 3 yıldır canlıda · Stevie 2023 |
| Sorting | E-ticaret kategori sayfalarında ürün sıralaması | Kodlama, entegrasyon, bakım | Canlıda |
| ELOSS | E-ticaret ve pazaryerlerinde yok-stok kaynaklı satış kaybı | Kodlama, entegrasyon, bakım | Canlıda, haftalık |
| NoSales | Mağaza ve e-ticarette 28 gündür satmayan stok | Kodlama, entegrasyon, bakım | Canlıda, haftalık |
| BSA | Şehir bazlı en iyi ürünlerin mağazada öne çıkarılması | Kodlama, entegrasyon, bakım | Canlıda |
| SearchTerm | Arama kutusu sorgularının analizi ve yazım düzeltme | Mentörlük | Canlıda |
| PAT | Teams ve Meet toplantı verisinden verimlilik dashboard’u | Veri altyapısı, prosedür, dashboard | Canlıda |
| JUMP-UP | Üst yönetim için haftalık KPI takibi, geçen yılla kıyaslı | Veri altyapısı, prosedür, dashboard | Canlıda |
| DISCO | Fiyat değişiminden 14 gün sonrasının satış tahmini, indirim senaryoları | Model, günlük hat, demo arayüzü | MVP; canlıya alınmadı |
| preDefaction | Mağaza bazında 6 haftalık satış tahmini | Veri hazırlığı, model geliştirme | Rafa kaldırıldı |
| Basket Analysis | Birlikte satın alınan ürünler, çapraz satış | Mentörlük, uçtan uca entegrasyon | Canlıda |
| Capacity | Mağaza kapasite bölünme oranlarının gerçekleşenle kontrolü | Teknoloji entegrasyonu | Canlıda |
| Lot Optimization | Sezon sonu iade ürünlerin asorti gözeterek kolilenmesi | Mentörlük | DSO tarafından geliştirildi |
JUMP-UP ayrı bir sayfa hak eden ama teknik detayı iş zekâsı tarafında olan bir proje: Defacto’nun kritik KPI’larını — ciro, satış adedi, brüt kâr, müşteri sayısı, AOV, cover, GMROI, DIO, kırıklık, OTD/ALT, kapasite doluluğu — dokuz sayfalık tek bir Power BI dashboard’unda haftalık olarak geçen yılla kıyaslı gösterir. Veri BigQuery’deki zamanlanmış sorgular ve DSODB’deki prosedürlerle her pazartesi sabah hazırlanır; NoSales, DIO, Residue ve Capacity dashboard’larından sayfalar yeniden kullanılır.
BSA — Best Seller Algorithm, e-ticaret ve pazaryeri satışını şehir bazında analiz edip her şehrin mağazalarında öne çıkarılacak ürünleri belirler. “En çok satan” tek başına yetmez: satış adedi, kârlılık ve satış hızı birlikte değerlendirilir; ürün o mağazada mevcut mu ve sergilenecek stok var mı kontrolünden geçmeden liste mağazaya gitmez. Online talebi mağaza teşhirine çeviren bir köprü; zamanlanmış job olarak canlıda.
SearchTerm, defacto.com arama kutusundaki sorguları analiz eder: yazım hatalarını düzeltir (“pantlon” → pantolon) ve her terimden başlayan zinciri — görüntüleme, sepet, satın alma, dönüşüm, ciro — uçtan uca ölçer. Google Analytics davranış verisi ile Defacto’nun ürün ve satış verisi tek analizde birleşir. Projeyi DSO ekibi geliştirdi; biz mentördük.
preDefaction, her mağaza için önümüzdeki altı haftanın satışını tahmin eder: geçmiş satış, mağaza büyüklüğü, şehir, bölge ve yeni mağazalar için benzer mağaza eşleştirmeleri. Pandemi kapanmaları ve kısıtlı saatler mağaza–hafta bazında etiketlenerek veri onarıldı; birden fazla makine öğrenmesi ve zaman serisi modeli yarıştırılıp her mağaza için en iyisi BestFit ile seçildi. Model başarılı sonuç üretti, ama süreçlerde doğrudan girdi olacağı bir karar noktası tanımlanmadığı için rafa kalktı — sonraki tahmin projelerimizde “tahmini kim, hangi kararda kullanacak” sorusunu baştan sormamızın nedeni.
Basket Analysis fiş ve sepet verisinden option, class ve buyer-group seviyesinde birlikte satın alınan ürünleri çıkarır; hem çapraz satış önerisi hem de pazarlama içgörüsü üretir. Capacity, ürün yönetiminin mağaza kapasitesini alt hiyerarşilere bölerken kullandığı oranları gerçekleşen satış, kârlılık ve ciroyla karşılaştırıp oran önerir. Lot Optimization, iade deposundaki kırık asortili ürünleri outlet ve indirim sevkiyatı için yeniden kolileyen iteratif bir optimizasyondur.
Destek işleri
DSO’nun şirket içinde bir çözüm merkezi olarak tanınması için farklı departmanlardan gelen talepler de karşılandı: e-ticaret ödeme analizlerinin Excel’lerden veritabanına taşınıp dashboard’a bağlanması; rakip sitelerin crawl verisinin (üçüncü taraf) DSODB’ye alınıp Defacto verisiyle karşılaştırma dashboard’larının kurulması; entegrasyonla gelmeyen yurt dışı pazaryeri verisinin merkezileştirilmesi; sezon içi yönetim yazılımının ürettiği sonuçların kullanım oranlarının ölçülmesi.
Sonuç
Dört yılın sonunda DSO, Defacto’nun perakende analitiği, yapay zekâ ve iş zekâsı ihtiyaçlarının tamamına karşılık veren bir direktörlük hâline geldi. Projeler kişiden bağımsız çalışıyor; altyapı, job listesi, log yapısı ve bakım prosedürleri devir dokümanlarıyla ekibe bırakıldı.
Bizim için Defacto, bir müşteri olduğu kadar bir okul oldu: bir veri bilimi ofisinin sıfırdan nasıl kurulduğunu, ekibin nasıl yetiştiğini ve projelerin nasıl yaşatıldığını uçtan uca görme fırsatı. Derimod ve Kalekim’de uyguladığımız “önce altyapı, sonra görünürlük, sonra karar” sırası burada öğrenildi.