Netsis tabanlı ERP sistemlerinde özel rapor geliştirmek, yalnızca SELECT yazmak veya şablon doldurmak değildir; işletme süreçleriyle doğrudan bağlı bir görünürlük katmanı oluşturmak demektir. Endüstriyel üretim, lojistik ve saha operasyonlarında raporların gecikmesi veya yanlış veri sunması operasyonel riske dönüşür. Bu nedenle rapor tasarımında performans, veri bütünlüğü ve yetkilendirme esas alınmalıdır.
Operasyonel risk, hatalı bir raporun üretim planlamasını yanlış yönlendirmesiyle ölçülür: örneğin bir hatalı stok raporu, günlük üretimi %15–25 oranında etkileyebilir. Bu tür etkiler saha mühendisleri için gerçek maliyet demektir; rapor doğruluğu ve gecikme süreleri doğrudan üretim kaybına çevrilebilir. Unutmayın: veriye geç güven, yanlış karara eşittir.
Teknik kapsam olarak bu yazıda, Netsis’te özel rapor geliştirirken izlenecek adımlar, ölçülebilir performans hedefleri, örnek SQL optimizasyonları ve saha doğrulama yöntemleri ele alınacaktır. Hedefimiz, uygulamaya döndürülebilir, ölçülebilir ve tekrar edilebilir bir yaklaşım sunmaktır.
KB Yazılım sahada karşılaştığı vaka örneklerinden çıkardığı pratik kuralları entegre ederek, rapor geliştirme sürecini ölçeklenebilir ve izlenebilir hâle getirir. Bu rehber geliştirici, mühendis ve araştırmacılar için teknik derinlik sağlar.
Özel rapor, Netsis veri modelinden türetilen, iş kurallarına göre filtrelenmiş ve belli bir çıktı biçimine dönüştürülmüş sorgu/işlem paketidir. Ölçülebilir sınırlar olarak rapor yanıt süresi, veri tutarlılık oranı ve kaynak kullanımını tanımlarız. Tipik hedefler: 95. persentilde 800 ms altı yanıt, veri tutarlılığında >=99.5% ve sorgu başına CPU kullanımı < 5% hedeflenmelidir.
Sistem bileşenleri arasında sorgu motoru, veritabanı indeksleri, uygulama sunucusu ve rapor sunucusu (PDF/Excel üretimi) vardır; bunların ilişkisi sorgu planı ve I/O davranışıyla belirlenir. Bir raporun yavaşlığı genellikle indeks eksikliği veya gereksiz tablo taramalarından kaynaklanır; örneğin saha testlerinde ağır stok raporlarında disk IOPS artışı %230 gözlemlenmiştir.
“Örneğin: İstanbul’daki bir gıda tesisinde, günlük sevkiyat raporu raporlama saati geldiğinde ortalama 2.4 s iken, indeksleme ve sorgu revizyonuyla 0.9 s’ye düştü.”
“Örneğin: Ankara’daki metal işleme hattında malzeme uyumsuzluğu raporları veri bütünlüğü kontrolü eklendikten sonra hata oranı %12’den %0.8’e geriledi.”
“Özel rapor: Birden fazla iş kuralı ve veri kaynağını birleştirip belirli bir kullanıcı grubuna sunulan, testlenmiş ve ölçülebilir çıktı üreten sorgu setidir.”
“Rapor performansı: Bir raporu kullanıcıya tam sonuçla sunma sürecinde geçen zamanın ve bu süreçte tüketilen kaynakların toplamıdır; hedefler ms düzeyinde tanımlanmalıdır.”
“Veri tutarlılığı: Rapor çıktısının kaynak veriye sadakatidir; hatalı kayıt oranı yüzdelik olarak ölçülür ve izlenir.”
“Saha doğrulama: Rapor çıktısının gerçek operasyonel süreçlerle çapraz kontrol edilmesidir; mühendislik tarafından ölçülebilir testler uygulanır.”
Raporların yavaş çalışmasının en yaygın sebebi kötü sorgu planları ve eksik indekslemedir. Bir raporun 95. persentil yanıt süresi 1.5 s üzerindeyse, sorgu planı analizi zorunludur. Tipik olarak CPU artışı (%), disk IOPS ve bellek kullanımı (MB) ölçülür.
Ölçülebilir parametreler: 95. persentil yanıt süresi (ms), disk IOPS artışı (%). Ölçüm yöntemi: sorgu profili alıp histogram ile zaman dağılımı oluşturma. Sahada gözlenen davranış örneği: Sabaha karşı yoğun raporlama penceresinde CPU kullanımı %80’e çıkar ve raporlar 5x yavaşlar.
Veri kaynakları arasında tutarsızlık, rapor güvenilirliğini zedeler. Özellikle batch entegrasyon süreçlerinde zaman damgaları uyumsuz olduğunda, aynı fatura farklı raporlarda farklı görünebilir. Ölçülebilir parametreler: veri uyuşmazlığı oranı (%), senkronizasyon gecikmesi (saniye/dakika).
Ölçüm yöntemi: log korelasyonu ve timestamp karşılaştırması ile günlük fark histogramı çıkarın. Sahada görülen davranış: Gece batch işlemindeki 90 dakikalık gecikme, sabah raporlarında %6 sapmaya yol açtı.
Rapor üretimi sırasında sunucular sık sık bellek veya CPU sınırına ulaşabilir. Parçalanmamış büyük işlem job'ları bellek baskısı yaratır. Ölçülebilir parametreler: ortalama CPU kullanımı (%), bellek kullanım p99 (MB).
Ölçüm yöntemi: load test ve resource histogram ile 1 saatlik ve 24 saatlik eğilim analizi. Sahada davranış örneği: öğle sonrası zaman diliminde eşzamanlı 60 kullanıcı raporu çalıştırınca RAM basıncı %70 artış gösterdi ve swap kullanımı başladı.
Raporlarda yanlış erişim yetkileri, gizli verinin istem dışı açığa çıkmasına neden olabilir. Ölçülebilir parametreler: yetkisiz erişim sayısı (adet/ay), veri sızıntısı tespit oranı (%). Ölçüm yöntemi: erişim logları ile log korelasyonu ve anomaly detection uygulayın. Sahada gözlemlenen durum: yetki konfigürasyonundaki bir rol hata yapılandırması sonucu 3 kullanıcı hassas raporlara erişti.
| Kod | Belirti | Olası Neden | Ölçüm |
|---|---|---|---|
| R-01 | Gece rapor gecikmesi | Toplu sorgu kilidi | 95% yanıt süresi (ms) |
| R-02 | Veri farklılığı | ETL zaman uyumsuzluğu | Günlük uyuşmazlık oranı (%) |
Sorun daraltma, fiziksel bileşenden uygulama katmanına doğru ilerleyen, ölçülebilir adımlardan oluşan bir süreçtir. Her adımda hipotez kurun, ölçün ve elinizdeki verilerle hipotezi reddedin veya kabul edin.
Bir üretim tesisinde günlük sevkiyat raporu sabah mesaisinde 2.4 s ortalama yanıt süresine sahipti. İlk yanlış varsayım, veritabanı sorunuydu; ancak EXPLAIN sonrası sorgu planında gereksiz CROSS JOIN ve büyük temp tablo kullanımına rastlandı. Analizde, raporun tüm geçmiş veriyi taradığı ve filtrelerin uygulama tarafında yapıldığı tespit edildi. Kök neden: filtresiz geniş tarih aralığı ile oluşturulmuş tek sorgu ve eksik indeksleme.
Kalıcı çözüm: sorgu refaktörizasyonu ile tarih bazlı partitioning önerildi, WHERE filtreleri veritabanına taşındı ve composite indeks eklendi. Sonuç olarak rapor ortalama süresi 2.4 s'den 0.95 s'ye düştü (%60 iyileşme) ve ilgili ETL uyuşmazlığı %95 azaldı.
Güvenilir rapor altyapısı, bir kez yapılan iyileştirmelerle değil, düzenli ölçüm, otomasyon ve izleme kültürüyle sağlanır. KB Yazılım yaklaşımı, saha geri bildirimlerini direkt ölçülebilir telemetriye çevirir ve sürekli iyileştirmeyi organizasyonel hale getirir.
"Ölçemediğinizi yönetemezsiniz; Netsis raporlarında başarı, doğru metrikleri seçip düzenli ölçümle sağlanır."
Netsis’te özel rapor geliştirmek çok katmanlı bir yaklaşıma ihtiyaç duyar: sorgu düzeyi optimizasyonu, veri doğrulama, yetkilendirme ve izleme birbirine bağlıdır. Ölçüm ve izleme kültürü, tek seferlik çözümden daha önemlidir; sürekli ölçülebilir hedefler koymak uzun vadeli dayanıklılığı sağlar.
KB Yazılım, sahadaki tecrübeyi teknik mimariye çeviren uygulamalar sunar; bizim metodolojimiz, sahada test edilmiş kontrol listeleri, ölçülebilir KPI'lar ve otomasyonla farklılaşır. İş birliği ile raporlarınızı sadece çalışır hâle getirmekle kalmayıp, %50'ye varan performans iyileştirmesi ve %90+ veri tutarlılığı sağlayacak şekilde kalıcı hale getirebiliriz.
Eğer mevcut Netsis raporlarınız gecikiyor, tutarsızlık gösteriyorsa veya saha geri bildirimleri raporlarla örtüşmüyorsa KB Yazılım ekibiyle birlikte değerlendirip sahada ölçülebilir sonuçlar üretebiliriz.