Bu hizmetin ele aldığı kritik başlıklar ve her birinde teslim ettiğimiz sonuç.
Raporlama süresinde iyileşme
ölçülen hedef
Raporlama hazırlık süresini başlangıç ölçümü ve hedefle izleyerek belirgin biçimde kısaltmayı amaçlarız.
Çalışır platform teslimi
sözleşme kapsamı
Sözleşme kapsamında kurulu ve yapılandırılmış veri platformu, pipeline'lar ve dashboard kütüphanesini teslim ederiz.
Veri soyu ve izlenebilirlik
kanıt hazırlığı
Lineage tracking ve hata uyarılarıyla pipeline'ları izlenebilir kanıt kaydı olarak çalıştırırız.
Bağımsız operasyon kapasitesi
onay sonrası yayınlanır
Bilgi transferi ve operasyon kılavuzu sonrası ekibin platformu bağımsız yönetebilmesi sahibin doğrulamasına bağlıdır.
Teslim modeli
Yaklaşım modeli
Hizmeti teslim modeli, yönetişim ve ilgili hizmet alanları açısından nasıl fazladığımızın özeti.
01
Mimariyi Medallion (Bronze/Silver/Gold) ve gerektiğinde Data Mesh yaklaşımıyla tasarlar; platform seçimini veri hacmi, büyüme hızı, bütçe ve düzenleyici gereksinimlere göre keşifte netleştiririz.
02
Pipeline'ları Azure Data Factory, Airflow ve dbt ile orkestre eder; batch ve near real-time akışları row-level security, kolon maskeleme ve denetim izi kontrolleriyle güvenli kılarız.
03
Dashboard tasarımını UX odaklı kurar; admin, geliştirici ve iş kullanıcısı seviyelerinde eğitimle veri okuryazarlığını kurumsallaştırırız.
Kullanım bağlamları
Örnek uygulama bağlamları
Bu hizmetin en sık devreye girdiği örnek operasyon yüzeyleri.
Paralel geçiş senaryosu
Mevcut raporlar çalışmaya devam ederken yeni platformu kurar, geçiş kapsamını ve kabul kriterlerini keşifte netleştiririz.
Near real-time dashboard
Kafka veya Event Hub streaming pipeline'larıyla, Power BI DirectQuery üzerinden anlık dashboard'lar oluştururuz.
Kurumsal sistem entegrasyonu
SAP, Oracle, Dynamics 365 ve Salesforce gibi sistemlerden hazır konnektörlerle veriyi tek platforma çekeriz.
DERİNLİK
Teknik ve uyum derinliği
Bu hizmetin sektöre özgü teknik ve uyum başlıklarındaki derinliği.
Medallion mimari katmanları
Bronze ham veri, Silver temizlenmiş veri, Gold iş odaklı katmanla veriyi aşamalı olarak değer üreten yapıya dönüştürürüz.
Lakehouse yaklaşımı
Data Lake'in esnekliğiyle veri ambarının yapısını birleştirir; schema-on-read ve schema-on-write avantajlarını tek mimaride toplarız.
Hibrit dağıtım seçeneği
Hassas verileri on-premise, analitik iş yüklerini bulutta çalıştıran hibrit mimariyle düzenleyici gereksinimlere uyum sağlarız.
Neyi Çözer
Geleneksel veri ambarları artan veri hacmi, çeşitliliği ve hız gereksinimlerini karşılayamaz hale gelirken, silolardaki veriler bütünleşik raporlamayı engeller. Modern Veri Platformları ve BI hizmeti; Data Lake/Lakehouse mimarisi kurar, veri pipeline'larını otomatikleştirir ve Power BI/Tableau gibi araçlarla self-servis raporlama imkanı sağlar.
Data Lake / Lakehouse mimari tasarımı
ETL/ELT pipeline geliştirme ve orkestrasyon
Power BI ve Tableau raporlama çözümleri
Self-servis analitik platform kurulumu
Kazanımlar
Fayda
Raporlama süresini belirgin biçimde kısaltır
Fayda
Farklı veri kaynaklarını tek platformda birleştirir
Fayda
İş kullanıcılarına self-servis analitik yetkinliği kazandırır
Kriter
Medallion (Bronze/Silver/Gold), Data Mesh opsiyonlu
Kriter
Azure Synapse, Databricks, Fabric, on-prem Spark
Kriter
Power BI, Tableau, Looker
Kriter
Azure Data Factory, Airflow, dbt
Kapsam
Hizmet; veri mimari tasarımı, platform seçimi ve kurulumu, veri pipeline geliştirme, veri modelleme, BI dashboard tasarımı, performans optimizasyonu ve kullanıcı eğitimini kapsar.
Veri mimari tasarımı ve platform seçimi
Veri modelleme (dimensional, Data Vault)
Dashboard ve rapor tasarımı (UX odaklı)
Kullanıcı eğitimi ve adoption programı
Kazanımlar
Fayda
Doğru platform seçimiyle uzun vadeli TCO'yu optimize eder
Fayda
Paydaş güveni, kalite ve benimseme etkisini kanıtlanabilir göstergelerle izlenebilir hale getirir
Fayda
Eğitim programıyla veri okuryazarlığını kurumsallaştırır
Kriter
Star Schema, Snowflake, Data Vault 2.0
Kriter
Batch + streaming (near real-time)
Kriter
Row-level security, column masking, denetim izi
Kriter
Admin, geliştirici, iş kullanıcısı seviyeleri
Teslimatlar
Proje sonunda çalışır durumda veri platformu, pipeline'lar, BI dashboard'ları ve operasyon dokümanları teslim edilir.
Veri platform altyapısı (kurulu ve yapılandırılmış)
ETL/ELT pipeline'ları (otomatik, izlenebilir)
BI dashboard ve rapor kütüphanesi
Operasyon ve bakım kılavuzu
Kazanımlar
Fayda
Çıktıyı başlangıç ölçümü, hedef ve kanıt kaydıyla izlenebilir hale getirir
Fayda
Otomatik pipeline'larla manuel veri hazırlık süresini ortadan kaldırır
Fayda
Operasyon kılavuzuyla bağımsız yönetim kapasitesi sağlar
Kriter
Lineage tracking, hata alertleri
Kriter
Proje kapsamına göre 10-30 dashboard
SLA
Sözleşmeli hizmet katmanı ve onaylı kapsamla belirlenen hedef
Kriter
Mimari, operasyon, troubleshooting kılavuzları
Sıkça Sorulan Sorular
Data Lake ile veri ambarı arasındaki fark nedir?
Veri ambarı yapılandırılmış veriyi şema-üstü (schema-on-write) depolar; Data Lake her türlü veriyi ham formda depolar ve okuma anında şema uygular (schema-on-read). Lakehouse ikisinin avantajlarını birleştirir.
Mevcut raporlarımızı taşımak zorunda mıyız?
Hayır. Mevcut raporlar paralel çalışmaya devam ederken yeni platform kurulur. Geçiş kapsamı, veri modeli ve kabul kriterleri keşif aşamasında netleştirilir.
Bulut mu yoksa on-premise mi tercih etmeliyiz?
Veri hacmi, büyüme hızı, bütçe ve düzenleyici gereksinimlerinize göre değerlendirilir. Hibrit mimari de mümkündür; hassas veriler on-premise, analitik iş yükleri bulutta çalışabilir.
Real-time raporlama yapılabiliyor mu?
Evet. Streaming pipeline'lar (Kafka, Event Hub) ile near real-time veri akışı sağlanır. Power BI DirectQuery veya streaming dataset ile anlık dashboard'lar oluşturulur.
Platform yönetimini kendimiz yapabilir miyiz?
Evet. Proje kapsamında ekibinize bilgi transferi yapılır ve operasyon kılavuzu teslim edilir. İsteğe bağlı managed service modeli de sunulabilir.
Mevcut ERP/CRM sistemlerimizden veri çekilebilir mi?
Evet. SAP, Oracle, Dynamics 365, Salesforce ve diğer kurumsal sistemlerden hazır konnektörlerle veri çekilir. Özel sistemler için API veya veritabanı seviyesinde entegrasyon yapılır.
İlgili hizmet grupları
Aynı hizmet alanındaki diğer çalışma hatlarını da karşılaştırın.