Veri & analitikDurum: Pilot
Yapay zekâ veri analistli kontrol kokpiti
Zorluk
Finans ve satış rakamları birden fazla veritabanına ve okunması zor olgu tablolarına dağılmıştı. Yönetimin konsolide bir canlı görünüme ve SQL yazmadan anlık sorulara yanıt almaya ihtiyacı vardı.
Teknoloji
- Python
- FastAPI
- SQL Server
- LLM-Agent (Text-to-SQL)
- MCP
- React
- Docker
Gereksinimler
- Üretim veritabanlarına kesinlikle salt okunur erişim
- Gelir tablosu, bütçe/gerçekleşen/önceki yıl, maliyet merkezleri ve tahmin
- Verilere doğal dilde sorular
- Veri anlık görüntüsüyle bir sanal makinede çevrimdışı işletim
- Kodda kimlik bilgisi veya iş verisi yok
Yaklaşım
- 01Veritabanı bağlantısında teknik salt okunur korumalı arka uç
- 02Veri küpünden işaret doğru gelir tablosu için toplama katmanı
- 03Text-to-SQL aracı ve şema brifingiyle yapay zekâ ajanı
- 0414 bölüm, genel filtreler, yer imleri ve PDF/CSV dışa aktarımlı pano
- 05Yapay zekâ istemcileri için MCP sunucusu; yerel veritabanı ve kuruş hassasiyetinde doğrulama içeren Docker paketi