Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
Erken Uyarı Göstergeleri: Üretimde Drift ve Veri Eksilmesi
Üretim süreçlerinde drift ve veri eksilmesi, belirli sorunların habercisi olabilir. Erken uyarı göstergeleri, potansiyel problemleri tanımlamak ve müdahale etmek için önemlidir.
Üretimde Drift
Üretimde drift, sistem veya süreçlerin zamanla beklenen performanstan sapmasıdır. Bu, aşağıdaki nedenlerden kaynaklanabilir:
- Makine aşınması ve yıpranması
- Hammadde kalitesi değişiklikleri
- Proses değişiklikleri
Drift, zamanında tespit edilmediğinde maliyet artışlarına ve üretim kaybına yol açabilir.
Veri Eksilmesi (Data Debt)
Veri eksilmesi, gerektiğinde kullanılabilecek verilerin eksikliğidir. Bu durum, aşağıdaki sebeplerle ortaya çıkabilir:
- Bilgi toplama süreçlerinde yetersizlik
- Veri güncellemelerinin ihmal edilmesi
- Veri güvenliği ve gizliliği kaygıları
Veri eksilmesi, karar alma süreçlerini olumsuz etkileyebilir ve stratejik hatalara yol açabilir.
Sonuç
Üretim driftinin ve veri eksilmesinin erken tespit edilmesi, süreçlerin verimliliğini artırmak ve olası sorunların önüne geçmek açısından kritik öneme sahiptir.
Aynı kategoriden
- Veri mühendisi ne iş yapar?
- Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları nasıl karşılaştırılabilir?
- Histogram nasıl oluşturulur?
- Eğitim ve öğretimde veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılabilir?
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Standartlaştırma ve normalizasyon nedir?
- NBA takımlarının kadrolarını optimize etmek için hangi veri analizi yöntemleri kullanılır?
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Veri ambarı nedir?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Olasılık dağılımı nedir?
- Eksik veri nasıl doldurulur?
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- Veri analizi ile veri bilimi arasındaki fark nedir?
- Zaman serisi tahminde dışsal değişken (exogenous) kullanımı
- Spark nedir ve ne işe yarar?
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
