Veri, İş Zekâsı ve Raporlama: Dağınık veriden tek bir gerçek kaynağa.
Farklı sistemlerdeki verinizi tek bir altyapıda bütünleştiriyor, yönetim panoları ve otomatik raporlarla karar süreçlerinize taşıyoruz.
Canlı önizleme
Veri, İş Zekâsı ve RaporlamaTemsili arayüz, örnek veriler
Kısaca
Veri ambarı ve iş zekâsı, ERP, CRM, e-ticaret ve muhasebe gibi farklı sistemlerdeki verinin tek bir merkezde toplanıp temizlendiği ve yönetim panoları ile otomatik raporlara dönüştürüldüğü altyapıdır. CoreTechs veri kaynaklarınızı bağlayan ETL/ELT süreçlerini, ortak tanımlara sahip veri modelini ve Power BI, Looker Studio, Grafana veya özel geliştirilmiş panoları kurar. Sonuçta her birim aynı rakama aynı tanımla bakar ve raporlar elle derlenmez.
Kapsam
Veri altyapısı
- Veri ambarı ve veri gölü kurulumu
- ETL/ELT süreçleri
- Sistemler arası veri bütünleştirme
İş zekâsı
- Yönetim panoları (Power BI, Looker Studio, Grafana veya özel)
- KPI tanımlama
- Otomatik rapor dağıtımı
Veri toplama botları
- İzin verilen kaynaklardan fiyat, ürün ve pazar verisi toplama
- Rakip ve fiyat takibi
Teslim edilenler
- Veri modeli
- Canlı panolar
- Veri sözlüğü
- Kullanıcı eğitimi
Kime uygun?
- Aynı göstergenin (ciro, kârlılık, stok) farklı birimlerde farklı rakamlarla raporlandığı şirketler
- Aylık raporları Excel dosyalarını birleştirerek günler süren bir emekle hazırlayan finans ve raporlama ekipleri
- ERP, CRM, e-ticaret ve pazar yeri verisini tek bir ekranda görmek isteyen yöneticiler
- Mevcut Power BI dashboard'ları yavaşlamış veya kimsenin güvenmediği rakamlar göstermeye başlamış kurumlar
- Yapay zekâ ve tahminleme projelerine başlamadan önce veri altyapısını düzene sokmak isteyen şirketler
- Rakip ve fiyat verisini izin verilen kaynaklardan düzenli olarak toplamak isteyen perakende ve e-ticaret ekipleri
Nasıl çalışıyoruz?
İhtiyaç ve KPI tanımı
Yönetimin ve birimlerin hangi kararlar için hangi göstergelere ihtiyaç duyduğunu belirliyor, her KPI'ın hesaplama tanımını yazılı hale getiriyoruz.
Veri kaynaklarının envanteri
Verinin hangi sistemlerde, hangi biçimde ve hangi sıklıkla güncellendiğini çıkarıyor, veri kalitesi sorunlarını ve erişim yöntemlerini raporluyoruz.
Veri modeli ve veri ambarı
Kaynakları veri ambarına taşıyan ETL/ELT akışlarını kuruyor, birimlerin ortak kullanacağı veri modelini oluşturuyoruz. Dönüşümleri test edilebilir ve belgelenmiş biçimde yazıyoruz.
Panolar ve raporlar
Yönetim panolarını ve operasyonel raporları kullanıcılarla birlikte tasarlıyor, otomatik rapor dağıtımını ve rol bazlı erişimi kuruyoruz.
Doğrulama ve eğitim
Panolardaki rakamları kaynak sistemlerle karşılaştırıp doğruluyor, veri sözlüğünü teslim ediyor ve kullanıcıları eğitiyoruz.
İşletim ve genişletme
Veri akışlarının düzenli çalışmasını izliyor, hata durumunda bildirim alıyor ve yeni kaynak ile göstergeleri aşamalı olarak ekliyoruz.
Ne kadar sürer?
Süreyi belirleyen başlıca etkenler bağlanacak kaynak sistem sayısı, verinin temizlik düzeyi, KPI tanımlarının ne kadar net olduğu ve panoların sayısıdır. Az sayıda kaynakla tek bir yönetim panosu kurmak ile şirket genelinde bir veri ambarı oluşturmak farklı takvimler gerektirir; bu yüzden işi çoğunlukla öncelikli göstergelerden başlayarak aşamalara bölüyoruz. Ücretsiz 30 dakikalık ön görüşmenin ardından keşfe genellikle bir hafta içinde başlıyor, keşif sonrasında kesin süreyi teklifte paylaşıyoruz.
Aşamalar
- Ön görüşmeÜcretsiz 30 dakikalık görüşmede raporlama sorunlarını ve öncelikli göstergeleri konuşuyoruz.
- KeşifKPI tanımları, kaynak envanteri ve veri kalitesi değerlendirmesi.
- Kesin teklifAşamalara bölünmüş kapsam, süre ve fiyatın yazılı olarak paylaşılması.
- Geliştirmeİki haftalık dönemlerle veri akışları, veri modeli ve panolar; her dönem sonunda çalışan pano gösterimi.
- Yayın ve devirDoğrulama, veri sözlüğü, kullanıcı eğitimi, kaynak kod ve fikri mülkiyet devri.
Maliyeti neye bağlı?
İş zekâsı maliyetini pano sayısından çok, panonun arkasındaki verinin toplanması ve temizlenmesi belirler. Kaynakları ve göstergeleri aşamalı ele almak hem maliyeti yönetilebilir kılar hem de ilk değeri erken üretir.
| Etken | Maliyete etkisi |
|---|---|
| Kaynak sistem sayısı ve erişim yöntemi | API veya doğrudan veritabanı erişimi olan kaynaklar hızlı bağlanır; dosya aktarımına veya eski sistemlere dayalı kaynaklar ek geliştirme gerektirir. |
| Veri kalitesi | Eksik, tekrarlı veya farklı kodlamalarla tutulan veri temizleme ve eşleştirme kuralları gerektirir; bu efor çoğu zaman projenin en büyük kalemidir. |
| Veri hacmi ve güncellenme sıklığı | Günlük güncellenen panolar ile neredeyse anlık veri isteyen panolar farklı mimari ve altyapı maliyeti doğurur. |
| Pano ve rapor sayısı | Her pano tasarım, hesaplama ve doğrulama eforu getirir; ortak veri modeli yeni panoların maliyetini düşürür. |
| Araç ve lisans tercihi | Power BI gibi araçlar kullanıcı başına lisans gerektirir; Looker Studio, Grafana veya özel geliştirilmiş panolar farklı lisans ve bakım dengesi sunar. |
| Kurulum tipi ve erişim yetkileri | Bulut veya kurum içi veri ambarı tercihi, rol bazlı erişim ve kişisel verilerin maskelenmesi altyapı ve geliştirme kapsamını etkiler. |
Teknoloji seçenekleri
Veri ambarı ve veritabanı
- PostgreSQL
- SQL Server
- BigQuery
- Bulut veri ambarı servisleri
Veri akışları (ETL/ELT)
- dbt
- Python
- Zamanlanmış veri akışları
- API ve veritabanı bağlayıcıları
İş zekâsı ve panolar
- Power BI
- Looker Studio
- Grafana
- Özel geliştirilmiş panolar (React, Next.js)
Veri toplama
- Python tabanlı veri toplama botları
- İzin verilen kaynaklardan fiyat ve ürün verisi
Altyapı
- AWS, Azure veya Google Cloud
- Kurum içi sunucu
- Docker
Örnek çözüm senaryosu
Çok kanallı satış için tek yönetim panosu
Temsili senaryo, gerçek bir müşteri projesi değildir.
- Profil
- Mağaza, kendi e-ticaret sitesi ve pazar yerleri üzerinden satış yapan bir perakende şirketi.
- İhtiyaç
- Her kanalın satış ve stok verisi ayrı sistemlerde duruyordu. Haftalık yönetim raporu farklı ekiplerden gelen dosyaların elle birleştirilmesiyle hazırlanıyor, kanal bazlı kârlılık tartışmalarında ekipler farklı rakamlar sunuyordu.
- Yaklaşım
- Yönetimle birlikte ciro, brüt kâr, iade ve stok devir hızı gibi göstergelerin tek bir yazılı tanımını oluşturduk.
- ERP, e-ticaret altyapısı ve pazar yeri verilerini her gece veri ambarına aktaran akışlar kurduk.
- Ürün ve kanal kodlarını eşleştiren bir veri modeliyle aynı ürünün tüm kanallarda tek kayıtla izlenmesini sağladık.
- Yönetim için özet, kanal ve kategori yöneticileri için detay panoları hazırlayıp rol bazlı erişim tanımladık.
- Haftalık özet raporu e-postayla otomatik dağıtılacak şekilde planladık.
- Teknolojiler
- PostgreSQL
- dbt
- Python
- Power BI
- ERP ve pazar yeri entegrasyonları
- Sonuç
- Haftalık rapor elle derlenmeyi bıraktı ve toplantılar rakamların doğruluğunu değil kararları tartışmaya başladı. Ortak veri modeli, sonraki aşamada talep tahmini çalışmasının da temeli oldu.
Sıkça sorulan sorular
Veri ambarı ve iş zekâsı arasındaki fark nedir?
Veri ambarı, farklı sistemlerden gelen verinin temizlenip ortak bir yapıda saklandığı altyapıdır. İş zekâsı ise bu veriyi panolar, raporlar ve göstergelerle karar vericilere sunan katmandır. Güvenilir bir iş zekâsı için çoğu zaman önce sağlam bir veri ambarı gerekir.
Sadece Power BI dashboard hazırlatabilir miyiz?
Evet. Veriniz zaten düzenli bir kaynakta duruyorsa doğrudan Power BI dashboard tasarımı ve geliştirmesi yapabiliyoruz. Kaynaklar dağınıksa, panonun doğru ve hızlı çalışması için önce hafif bir veri modeli kurmayı öneriyoruz.
Mevcut ERP ve muhasebe sistemlerimize bağlanabilir misiniz?
Evet. API, doğrudan veritabanı erişimi veya düzenli dosya aktarımı üzerinden ERP, CRM, muhasebe ve e-ticaret sistemlerinden veri alıyoruz. Bağlantılar kaynak sistemlere yük bindirmeyecek şekilde, genellikle salt okuma yetkisiyle kurulur.
Verilerimiz nerede tutulur, KVKK açısından ne yapılır?
Veri ambarı tercih ettiğiniz bulut ortamında veya kurum içi sunucularınızda kurulabilir. Kişisel veriler raporlama için gerekmiyorsa ambara alınmaz veya maskelenir; panolarda rol bazlı erişim uygulanır. Proje başlamadan gizlilik sözleşmesi imzalanır.
Panolardaki rakamlara nasıl güvenebiliriz?
Her göstergenin hesaplama tanımı veri sözlüğünde yazılı olarak yer alır. Yayın öncesinde pano rakamlarını kaynak sistemlerle karşılaştırarak doğruluyor, veri akışlarına otomatik kalite kontrolleri ekliyoruz. Bir akış hata verdiğinde ilgili kişiye bildirim gider.
Maliyet ve süre neye bağlı?
Kaynak sistem sayısı, veri kalitesi, güncellenme sıklığı, pano sayısı ve araç lisansları belirleyici etkenlerdir. Ön görüşmeden sonra keşfe genellikle bir hafta içinde başlıyor, keşif sonrasında kesin süre ve fiyatı yazılı olarak sunuyoruz. İşi öncelikli göstergelerden başlayarak aşamalara bölmek mümkündür.
Yayından sonra panoları kendi ekibimiz geliştirebilir mi?
Evet. Veri modelini, dönüşüm kodlarını ve veri sözlüğünü belgelenmiş olarak teslim ediyor, kullanıcılarınızı ve teknik ekibinizi eğitiyoruz. İsterseniz veri akışlarının izlenmesini ve yeni göstergelerin eklenmesini SLA'lı bakım paketiyle üstleniyoruz.
Son güncelleme:
Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon
Bu alandaki diğer çözümler
Bu çözüm için teklif alın
İhtiyacınızı kısaca anlatın, en geç bir iş günü içinde size dönelim. İlk 30 dakikalık ön görüşme ücretsizdir.