Veri analizi ve iş zekası çözümleri

İş zekası çözümü neleri kapsar

Bir iş zekası çözümü dört katmandan oluşur: veri kaynaklarından veri çekme, veri ambarında düzenleme, anlam modeli ve gösterge paneli. Çoğu şirkette satış verisi ERP'de, pazarlama verisi reklam panellerinde, müşteri verisi CRM'de, hedefler de Excel dosyalarında durur. ERP kurumsal kaynak planlama, CRM müşteri ilişkileri yönetimi yazılımıdır. Aylık rapor bu kaynakların elle birleştirilmesiyle hazırlandığında hem gecikir hem de herkes farklı bir rakama bakar.

Kurduğumuz yapıda veriler otomatik olarak BigQuery, Snowflake, PostgreSQL ya da Microsoft Fabric gibi bir veri ambarına akar. dbt ile dönüşümler sürümlenir ve test edilir. "Net satış" ya da "aktif müşteri" gibi tanımlar anlam modelinde bir kez yazılır, bütün raporlar aynı tanımı kullanır. İş zekası, yapay zeka veri analizi hizmetleri içinde geçmiş veriyi okunur hale getiren katmandır.

Power BI mı, Data Studio mu, araç nasıl seçilir

İş zekası aracı mevcut lisanslarınıza, veri ambarınıza ve raporu kaç kişinin kullanacağına göre seçilir. Başlıca seçenekler şöyle ayrışır:

Google, Looker Studio ürününün adını Nisan 2026'da yeniden Data Studio olarak değiştirdi. Bu değişiklik ürünün sürüm notlarında (yeni sekmede açılır) yer alır. Mevcut raporlarınız varsa aracı değiştirmeden iyileştirmek çoğu zaman daha az maliyetlidir.

Doğal dille veri sorgulama, metinden SQL nasıl çalışır

Doğal dille veri sorgulama, kullanıcının "geçen çeyrek İzmir bayilerinde iade oranı ne oldu" gibi bir soruyu yazması ve sistemin bunu veritabanı sorgusuna çevirmesidir. Büyük dil modeli (LLM) soruyu veri şemasıyla birlikte alır, SQL sorgusu üretir, sorgu çalışır ve sonuç tablo ya da grafik olarak döner.

Bu katmanı iki yolla kurarız. Birincisi aracın yerleşik özelliğidir. Power BI'daki Copilot, Microsoft'un belgesine göre (yeni sekmede açılır) F2 ve üzeri ücretli Fabric kapasitesi ya da P1 ve üzeri Premium kapasite ister. Pro lisansı tek başına yetmez. İkincisi, veri ambarınızın üzerine kurulan özel bir sorgulama asistanıdır. Bu yol, model seçimi ve Türkçe sorularda davranış üzerinde daha fazla kontrol verir.

Metinden SQL üretmenin bilinen riskleri vardır. Model tabloları yanlış birleştirebilir, tanımı yanlış yorumlayabilir ya da var olmayan bir sütun uydurabilir. Bu riskleri şu önlemlerle azaltırız:

• Modelin ham tablolara değil, tanımları yazılmış anlam katmanına bakması
• Sorguların yalnız okuma yetkili bir kullanıcıyla çalışması
• Üretilen sorgunun ve kullanılan tanımın kullanıcıya gösterilmesi
• Sık sorulan sorulardan oluşan bir değerlendirme setiyle doğruluğun düzenli ölçülmesi

Sorulara şirket dokümanlarından cevap veren bir asistan arıyorsanız bu farklı bir iştir. Onun için Retrieval Augmented Generation (RAG) ile kurumsal bilgi asistanı sayfamıza bakın.

Hangi raporlar önce kurulmalı

İlk kurulacak raporlar, bugün en çok elle hazırlanan ve en çok kararın dayandığı raporlardır. Başlangıçta her şeyi panele taşımaya çalışmak projeyi uzatır ve kimsenin bakmadığı ekranlar üretir. Ücretsiz ilk görüşmede yönetimin her hafta baktığı üç beş rakamı ve bu rakamların bugün nereden geldiğini sorarız. Panel yerine haftalık rapor metninin kendisini otomatik hazırlatmak istiyorsanız raporlama otomasyonu bu ihtiyaca odaklanır.

Gösterge paneli geçmişi gösterir. Gelecek dönemin satışını ya da stok ihtiyacını öngörmek istiyorsanız talep tahmini ve stok optimizasyonu hizmeti bu verinin üzerine kurulur. Saniyeler içinde güncellenmesi gereken operasyon ekranları için ise gerçek zamanlı veri analizi farklı bir mimari ister.

İş zekası projesinin maliyeti neye bağlı

İş zekası projesinin maliyeti veri kaynağı sayısına, verinin temizliğine ve raporların karmaşıklığına bağlıdır. Teklifi belirleyen etkenler şunlardır:

• Bağlanacak sistem sayısı ve bu sistemlerin veri dışa aktarma imkanı
• Veri ambarının sıfırdan mı kurulacağı yoksa mevcut mu olduğu
• Anlam modelindeki tanım ve hesaplama sayısı
• Doğal dil sorgulama katmanı isteyip istemediğiniz
• Kullanıcı sayısı, satır düzeyi güvenlik ve araç lisansları

Araç ve bulut lisansları üreticiye ödenir. Kapsamı ve fiyatı veri kaynaklarınızı inceledikten sonra yazılı veririz. İş zekası projesi için görüşme talebinizi iletişim sayfasından gönderebilirsiniz.

KVKK ve veri erişim güvenliği

İş zekası yapısı müşteri ve çalışan verisini tek yerde topladığı için KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) açısından erişim kontrolü baştan tasarlanır. Satır düzeyi güvenlikle her bölge müdürü yalnız kendi bölgesinin verisini görür. Raporlarda kişi adı yerine gerekmedikçe toplulaştırılmış veri kullanılır.

Bulut yapay zeka özelliklerinde verinin işlendiği bölge ayrıca kontrol edilir. Microsoft, kiracısı ABD ya da AB veri sınırı dışında olan kuruluşlarda Copilot'un varsayılan olarak kapalı geldiğini, verinin bölge dışında işlenmesine izin veren yönetici ayarı açılmadan çalışmadığını belirtir. Türkiye'deki bir şirket için bu ayar, KVKK'nın 9. maddesindeki yurt dışına aktarım kurallarıyla birlikte değerlendirilmelidir. Bu kararı hukuk danışmanınızla birlikte vermenizi öneririz.

Sektörlere göre kullanım alanları

• kullanım alanı 01

  Yönetim gösterge paneli

  Satış, tahsilat ve stok rakamları her sabah güncellenen tek bir panelde, aynı tanımlarla görünür.

• kullanım alanı 02

  Bayi ve bölge performansı

  Örneğin bir dağıtım şirketi bölge müdürlerine yalnız kendi bayilerini gösteren panel açabilir.

• kullanım alanı 03

  Pazarlama harcaması analizi

  Reklam platformlarından gelen harcama ve dönüşüm verisi CRM satışlarıyla birleştirilir.

• kullanım alanı 04

  Türkçe soru ile rapor

  Satış ekibi "bu ay en çok iade gelen ürün grubu hangisi" diye yazar, sistem sorguyu ve sonucu birlikte gösterir.

• kullanım alanı 05

  Finans kapanış raporu

  Ay sonu kapanışında elle birleştirilen tablolar veri ambarından otomatik üretilir.