Veri Analizi ve Business Intelligence Çözümleri
Verilerinizi değere dönüştürün! Business Intelligence (BI) dashboard’ları, veri analizi, veri görselleştirme ve yapay zeka destekli tahminleme ile işletmenize stratejik içgörüler kazandırın. Power BI, Tableau, Python ile profesyonel veri analizi hizmetleri.
Business Intelligence (BI) Nedir?
Business Intelligence (İş Zekası), şirketlerin çeşitli kaynaklardan topladığı verileri analiz eden, raporlayan ve görselleştirerek stratejik karar vermeyi destekleyen teknoloji ve süreçlerdir.
📊 Modern BI’ın Gücü
Geleneksel Raporlama vs Modern BI:
| Özellik | Geleneksel | Modern BI |
|---|---|---|
| Veri Kaynağı | Tek sistem | Çoklu kaynak |
| Güncelleme | 📅 Haftalık/Aylık | ⚡ Real-time |
| Erişim | 👤 IT ekibi | 👥 Self-service |
| Görselleştirme | 📊 Statik Excel | 📈 İnteraktif dashboard |
| Analiz | 📉 Geçmiş bakış | 🔮 Tahminleme |
| Maliyet | 💰💰 Yüksek | 💰 Düşük |
🎯 BI ile Elde Edilen Faydalar
Stratejik Kazanımlar:
- 📊 Veri Odaklı Kararlar: Sezgi yerine veri
- ⚡ Hızlı Karar Verme: Real-time bilgi
- 🎯 Performans İzleme: KPI tracking
- 💡 Trend Tespiti: Fırsat ve tehditler
- 💰 Maliyet Optimizasyonu: İsraf tespiti
- 📈 Satış Artışı: Müşteri davranışı analizi
- 🔮 Tahminleme: Gelecek planlama
Operasyonel Kazanımlar:
- ✅ Tek bir doğru kaynağı (Single source of truth)
- ✅ Otomatik raporlama (Manuel işten kurtulma)
- ✅ Departmanlar arası görünürlük
- ✅ Anlık uyarılar ve bildirimler
- ✅ Mobil erişim (Her yerden, her zaman)
BI Dashboard Çözümlerimiz
📈 Power BI Dashboard Geliştirme
Microsoft Power BI ile Kurumsal BI
Power BI Özellikleri
- 💼 Office 365 Entegrasyonu: Excel, SharePoint, Teams
- ☁️ Cloud + On-Premise: Esnek deployment
- 📱 Mobile Apps: iOS, Android
- 🔄 Real-time Data: Canlı veri akışı
- 🎨 Custom Visuals: 100+ görselleştirme
- 🤖 AI Insights: Yapay zeka analizleri
- 🔐 Row-Level Security: Veri güvenliği
- 💰 Uygun Fiyat: $10/kullanıcı/ay’dan başlar
Power BI Dashboard Örnekleri:
Satış Dashboard
🎯 Satış Performans Dashboard
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
KPI Cards (Üst Kısım):
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ Toplam ┃ Bu Ay ┃ Önceki Ay┃ Büyüme ┃
┃ Satış ┃ Satış ┃ Satış ┃ Oranı ┃
┃ ┃ ┃ ┃ ┃
┃ $125K ┃ $45K ┃ $38K ┃ ↑ %18.4 ┃
┃ ━━━━━━━ ┃ ━━━━━━━ ┃ ━━━━━━━ ┃ 🟢 ┃
┗━━━━━━━━━━┻━━━━━━━━━━┻━━━━━━━━━━┻━━━━━━━━━━┛
Grafikler:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 📈 Aylık Satış Trendi (Line Chart) │
│ [Geçen yıl vs Bu yıl karşılaştırma] │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────────────┬──────────────────────┐
│ 🥧 Kategori Bazlı │ 🗺️ Bölgesel Satış │
│ Dağılım (Pie) │ (Map Visual) │
│ │ │
│ • Elektronik 35% │ [Türkiye Haritası] │
│ • Giyim 28% │ İstanbul: $45K │
│ • Ev 22% │ Ankara: $28K │
│ • Diğer 15% │ İzmir: $22K │
└──────────────────────┴──────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 📊 En Çok Satan Ürünler (Bar Chart) │
│ │
│ iPhone 13 ████████████████ $22,500 │
│ Samsung TV ████████████ $18,300 │
│ AirPods Pro ██████████ $15,800 │
│ MacBook Air ████████ $12,400 │
└─────────────────────────────────────────────┘
Filtreler (Sağ Panel):
☑ Tarih Aralığı: [Slider]
☑ Kategori: [Dropdown]
☑ Bölge: [Multi-select]
☑ Satış Temsilcisi: [Slicer]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Özellikler:
- ⚡ Real-time veri (her 15 dakika güncelleme)
- 📧 Otomatik email raporları (haftalık)
- 🚨 Alert: Satış hedefin %90’ına ulaşıldığında
- 📱 Mobil uygulama ile her yerden erişim
Finans Dashboard
💰 Mali Durum Dashboard
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Temel Metrikler:
┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│ Gelir │ Gider │ Kar │ Kar % │
│ │ │ │ │
│ $850K │ $620K │ $230K │ 27% │
│ ↑ %12 │ ↓ %3 │ ↑ %35 │ ↑ %6 │
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
Cash Flow (Nakit Akışı):
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 💵 Waterfall Chart - Nakit Akışı │
│ │
│ [Başlangıç] → +Gelir → -Gider → -Yatırım │
│ → [Kapanış Bakiye] │
└─────────────────────────────────────────────┘
P&L (Gelir-Gider Tablosu):
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Kategori │ Tutar │ % Değişim │
├──────────────────┼──────────┼───────────────┤
│ 💰 Gelirler │ │ │
│ Satış │ $750K │ ↑ %15 │
│ Hizmet │ $100K │ ↑ %8 │
│ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ │
│ 💸 Giderler │ │ │
│ Maaşlar │ $280K │ ↓ %2 │
│ Kira │ $50K │ = %0 │
│ Marketing │ $120K │ ↑ %25 │
│ Diğer │ $170K │ ↓ %8 │
└─────────────────────────────────────────────┘
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 Tableau Dashboard Geliştirme
Görselleştirmede Altın Standart
Tableau Avantajları
- 🎨 Üstün Görselleştirme: En iyi grafik kalitesi
- 🔗 Geniş Veri Kaynağı Desteği: 80+ connector
- 📈 Büyük Veri: Milyonlarca satır performansı
- 🎯 Interactive Dashboards: Drill-down, filters
- 🌐 Tableau Server/Online: Paylaşım ve collaboration
- 🔐 Enterprise Security: Güvenlik ve yetkilendirme
Tableau Kullanım Alanları:
E-Ticaret Analytics Dashboard
🛒 E-Ticaret Performans Dashboard
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Conversion Funnel:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Ziyaret → Sepete Ekle → Satın Al │
│ │
│ 10,000 ──┐ │
│ └─→ 2,500 ──┐ │
│ └─→ 750 │
│ │
│ %100 %25 (25%) %7.5 (30%) │
└─────────────────────────────────────────────┘
Cohort Analysis (Müşteri Kohort Analizi):
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Ocak Kohortu │ Oca │ Şub │ Mar │ Nis │ ... │
├──────────────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│ Retention % │ 100 │ 45 │ 32 │ 28 │ 25 │
│ [Heatmap] │ 🟩 │ 🟨 │ 🟧 │ 🟧 │ 🟧 │
└─────────────────────────────────────────────┘
Customer Lifetime Value (CLV):
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Segment │ CLV │ Count │ Total │
├──────────────┼─────────┼───────┼───────────┤
│ 💎 VIP │ $2,500 │ 150 │ $375K │
│ ⭐ Premium │ $850 │ 450 │ $382K │
│ 🟢 Regular │ $320 │ 2,200 │ $704K │
│ 🔵 New │ $120 │ 5,500 │ $660K │
└─────────────────────────────────────────────┘
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🐍 Custom Python Analytics
Gelişmiş Veri Bilimi ve AI
Python Veri Analizi Avantajları
- 🧠 Machine Learning: Scikit-learn, TensorFlow
- 📊 Advanced Statistics: Scipy, Statsmodels
- 🤖 AI/ML Modelleri: Tahminleme, sınıflandırma
- 📈 Custom Visualizations: Matplotlib, Plotly, Seaborn
- 🔄 Automation: Otomatik raporlama
- 💾 Big Data: Pandas, Dask, PySpark
Python Analytics Çözümleri:
Predictive Analytics (Tahminsel Analiz)
# Satış Tahmini Modeli
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
# Veri hazırlama
df = pd.read_sql("SELECT * FROM sales_data", conn)
# Feature engineering
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek
df['is_holiday'] = df['date'].isin(holidays)
# Model training
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# Gelecek 30 gün tahmini
future_sales = model.predict(next_30_days)
# Visualization
plt.plot(actual_sales, label='Gerçek')
plt.plot(predicted_sales, label='Tahmin', linestyle='--')
plt.legend()
plt.title('30 Günlük Satış Tahmini')
Kullanım Alanları:
- 📈 Satış forecasting (zaman serisi analizi)
- 👥 Customer churn prediction (müşteri kaybı tahmini)
- 💰 Fiyat optimizasyonu
- 📦 Stok optimizasyonu
- 🎯 Müşteri segmentasyonu (clustering)
- 🔍 Anomali tespiti (fraud detection)
Customer Segmentation (RFM Analizi)
# RFM Analizi ile Müşteri Segmentasyonu
# R: Recency (Son alışveriş)
# F: Frequency (Alışveriş sıklığı)
# M: Monetary (Harcama tutarı)
rfm = df.groupby('customer_id').agg({
'order_date': lambda x: (NOW - x.max()).days, # Recency
'order_id': 'count', # Frequency
'amount': 'sum' # Monetary
})
# Scoring (1-5 arası)
rfm['r_score'] = pd.qcut(rfm['recency'], 5, labels=[5,4,3,2,1])
rfm['f_score'] = pd.qcut(rfm['frequency'], 5, labels=[1,2,3,4,5])
rfm['m_score'] = pd.qcut(rfm['monetary'], 5, labels=[1,2,3,4,5])
# Segmentasyon
def segment_customer(row):
if row['r_score'] >= 4 and row['f_score'] >= 4:
return 'Champions' # En iyi müşteriler
elif row['r_score'] >= 3 and row['f_score'] >= 3:
return 'Loyal' # Sadık müşteriler
elif row['r_score'] <= 2:
return 'At Risk' # Risk altında
else:
return 'Potential' # Potansiyel
rfm['segment'] = rfm.apply(segment_customer, axis=1)
# Çıktı:
# Champions: 250 müşteri, Avg. CLV: $2,800
# Loyal: 680 müşteri, Avg. CLV: $1,200
# At Risk: 420 müşteri, Avg. CLV: $600
# Potential: 1,150 müşteri, Avg. CLV: $350
📊 Google Data Studio
Ücretsiz BI Çözümü
Google Data Studio Özellikleri
- 💰 Ücretsiz: Tam özellikli, bedava
- 🔗 Google Ecosystem: Analytics, Ads, Sheets, BigQuery
- 🌐 Cloud-Based: Kurulum yok
- 👥 Collaboration: Real-time iş birliği
- 📱 Responsive: Otomatik mobile optimize
- 🎨 Templates: Hazır şablonlar
Kullanım Alanları:
- 📊 Google Analytics raporları
- 📣 Google Ads performansı
- 📧 Email marketing (Mailchimp, SendGrid)
- 📱 Social media analytics
- 📝 Google Sheets dashboards
Veri Kaynakları ve ETL
🔗 Veri Entegrasyonları
Desteklediğimiz Veri Kaynakları:
Veritabanları
- 🐘 PostgreSQL, MySQL: İlişkisel DB
- 🍃 MongoDB: NoSQL
- 🔴 Redis: Cache
- 📊 SQL Server: Microsoft DB
- 🔶 Oracle Database: Enterprise DB
- ☁️ Cloud Databases: AWS RDS, Azure SQL
Cloud Platformları
- ☁️ AWS S3, Redshift: Amazon ekosistemi
- 🔷 Azure Synapse: Microsoft data warehouse
- 🔵 Google BigQuery: Google analytics
- ❄️ Snowflake: Cloud data platform
SaaS Uygulamaları
- 📊 Salesforce: CRM verisi
- 💰 Stripe, PayPal: Ödeme verileri
- 📧 Mailchimp: Email metrics
- 📱 Facebook, Instagram API: Social data
- 🛒 Shopify, WooCommerce: E-ticaret
Dosya Sistemleri
- 📊 Excel, CSV: Dosya import
- 📄 JSON, XML: API responses
- 📁 FTP, SFTP: Dosya transferi
- ☁️ Google Drive, OneDrive: Cloud storage
🔄 ETL (Extract, Transform, Load)
Veri Pipeline Geliştirme
ETL Süreci
1️⃣ EXTRACT (Çıkarma)
↓
Farklı kaynaklardan veri toplama:
• ERP database
• CRM API
• Excel raporları
• Web scraping
• IoT sensörler
2️⃣ TRANSFORM (Dönüştürme)
↓
Veri temizleme ve işleme:
• Null value handling
• Data type conversion
• Deduplication (kopya silme)
• Aggregation (toplama)
• Business logic uygulama
• Enrichment (zenginleştirme)
3️⃣ LOAD (Yükleme)
↓
Hedef sisteme aktarma:
• Data warehouse
• BI tool
• Analytics platform
ETL Araçları
Modern ELT Platformları:
- 🔷 Azure Data Factory: Microsoft cloud ETL
- ☁️ AWS Glue: Amazon managed ETL
- 🚀 Fivetran, Airbyte: No-code data pipelines
- 🐍 Apache Airflow: Python workflow automation
- 📊 Talend, Informatica: Enterprise ETL
Custom ETL (Python):
# Günlük ETL Pipeline Örneği
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
def daily_etl_pipeline():
# 1. EXTRACT
# CRM'den müşteri verileri
crm_data = fetch_from_crm_api()
# ERP'den sipariş verileri
erp_data = pd.read_sql("SELECT * FROM orders", erp_conn)
# Excel'den kampanya verileri
campaign_data = pd.read_excel('marketing_data.xlsx')
# 2. TRANSFORM
# Veri birleştirme
merged = pd.merge(crm_data, erp_data, on='customer_id')
# Temizleme
merged = merged.dropna() # Null'ları sil
merged = merged.drop_duplicates() # Kopyaları sil
# Yeni alanlar oluşturma
merged['order_value_category'] = pd.cut(
merged['amount'],
bins=[0, 100, 500, 1000, float('inf')],
labels=['Low', 'Medium', 'High', 'VIP']
)
# 3. LOAD
# Data warehouse'a yükle
engine = create_engine('postgresql://dw_server')
merged.to_sql('fact_sales', engine, if_exists='append')
print(f"ETL completed: {len(merged)} records processed")
# Günlük çalıştır (Airflow ile)
daily_etl_pipeline()
🏢 Data Warehouse Tasarımı
Merkezi Veri Deposu
Star Schema (Yıldız Şeması)
FACT_SALES (Merkez)
━━━━━━━━━━━━━━━━━
• sale_id
• date_key ────────┐
• customer_key ────┼──┐
• product_key ─────┼──┼──┐
• store_key ───────┼──┼──┼──┐
• amount │ │ │ │
• quantity │ │ │ │
• discount │ │ │ │
│ │ │ │
┌───────────────────────┘ │ │ │
↓ │ │ │
DIM_DATE │ │ │
━━━━━━━━━ │ │ │
• date_key │ │ │
• date │ │ │
• month │ │ │
• quarter │ │ │
• year │ │ │
• is_holiday │ │ │
│ │ │
┌───────────────────┘ │ │
↓ │ │
DIM_CUSTOMER │ │
━━━━━━━━━━━━ │ │
• customer_key │ │
• name │ │
• email │ │
• segment │ │
• city │ │
│ │
┌───────────────┘ │
↓ │
DIM_PRODUCT │
━━━━━━━━━━━ │
• product_key │
• product_name │
• category │
• brand │
• cost │
│
┌───────────┘
↓
DIM_STORE
━━━━━━━━━
• store_key
• store_name
• city
• region
Avantajları:
- ⚡ Hızlı sorgular
- 📊 Kolay analiz
- 👥 Business user friendly
- 🔄 Ölçeklenebilir
Sektörel BI Çözümleri
🛒 E-Ticaret Analytics
360° E-Ticaret Görünürlüğü
Temel Metrikler
- 💰 GMV (Gross Merchandise Value): Toplam işlem hacmi
- 📦 Conversion Rate: Ziyaret → Satış oranı
- 🛒 Cart Abandonment: Sepet terk oranı
- 💵 AOV (Average Order Value): Ortalama sipariş tutarı
- 👥 CAC (Customer Acquisition Cost): Müşteri edinme maliyeti
- 💎 LTV (Lifetime Value): Müşteri yaşam boyu değeri
- 🔄 Repeat Purchase Rate: Tekrar alım oranı
- ⭐ NPS (Net Promoter Score): Müşteri sadakati
E-Ticaret BI Dashboard İçeriği:
📊 E-Ticaret Executive Dashboard
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
KPI Kartları:
┌───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ GMV │ Siparişler│ Conversion│ AOV │
│ $125,500 │ 1,245 │ 3.2% │ $101 │
│ ↑ %15 │ ↑ %12 │ ↑ %0.3 │ ↑ %3 │
└───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
Traffic Sources (Trafik Kaynakları):
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Organic Search ████████████ 45% │
│ Paid Ads ████████ 28% │
│ Social Media ██████ 18% │
│ Direct ███ 9% │
└─────────────────────────────────────────────┘
Product Performance (En Çok Satanlar):
┌─────────────────┬────────┬──────┬──────────┐
│ Ürün │ Adet │ GMV │ Margin % │
├─────────────────┼────────┼──────┼──────────┤
│ iPhone 13 │ 125 │ $45K │ 18% │
│ AirPods Pro │ 280 │ $22K │ 25% │
│ MacBook Air │ 35 │ $38K │ 12% │
└─────────────────┴────────┴──────┴──────────┘
Cohort Retention (Müşteri Tutma):
[Heatmap: Aylık kohort bazlı retention %]
Geographic Sales (Coğrafi Satış):
[Türkiye haritası - il bazında satış yoğunluğu]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🏭 Üretim ve Lojistik Analytics
Operasyonel Mükemmellik için BI
Üretim KPI’ları
- ⚙️ OEE (Overall Equipment Effectiveness): Ekipman verimliliği
- 📦 Production Output: Üretim miktarı
- 🚫 Defect Rate: Hatalı ürün oranı
- ⏱️ Cycle Time: Üretim döngü süresi
- 🔧 Downtime: Duruş süreleri
- 💰 Cost per Unit: Birim maliyet
- 📊 Yield Rate: Verim oranı
Üretim Dashboard:
🏭 Üretim İzleme Dashboard
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Real-time Üretim Durumu:
Hat 1: [████████████████░░░░] 78% OEE 🟢 Aktif
Hat 2: [█████████████░░░░░░░] 65% OEE 🟡 Yavaş
Hat 3: [░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 0% OEE 🔴 Duruş
Downtime Analizi (Bu Ay):
┌────────────────────┬────────┬──────────┐
│ Sebep │ Süre │ % Toplam │
├────────────────────┼────────┼──────────┤
│ Planlı Bakım │ 12h │ 35% │
│ Malzeme Eksikliği │ 8h │ 24% │
│ Arıza │ 7h │ 21% │
│ Kalite Kontrolü │ 5h │ 15% │
│ Diğer │ 2h │ 6% │
└────────────────────┴────────┴──────────┘
Kalite Metrikleri:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Defect Rate Trend (Son 30 Gün) │
│ [Line chart: %3.2 → %2.1 → %1.8] │
│ Hedef: %2.0 ✅ ULAŞILDI │
└─────────────────────────────────────────────┘
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💼 Finans ve Muhasebe Analytics
Mali Kontrol ve Raporlama
Finans KPI’ları
- 💰 Revenue: Gelir
- 📉 EBITDA: Faiz, vergi, amortisman öncesi kar
- 💵 Cash Flow: Nakit akışı
- 📊 Burn Rate: Para tükenme hızı
- 🏦 Working Capital: İşletme sermayesi
- 📈 Gross Margin: Brüt kar marjı
- 💳 AR/AP: Alacaklar/Borçlar
CFO Dashboard:
💰 CFO Executive Dashboard
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Financial Summary (Bu Ay):
┌──────────────┬───────────┬──────────┐
│ Metrik │ Değer │ vs Hedef │
├──────────────┼───────────┼──────────┤
│ Revenue │ $850K │ ↑ %12 │
│ EBITDA │ $230K │ ↑ %18 │
│ Net Profit │ $165K │ ↑ %22 │
│ Gross Margin │ 38% │ ↑ %2 │
└──────────────┴───────────┴──────────┘
Cash Flow Waterfall:
[Waterfall chart: Başlangıç → +Gelir → -Gider
→ -Yatırım → Kapanış]
Budget vs Actual (Bütçe vs Gerçekleşen):
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Kategori │ Bütçe │ Gerçek│ Varyans │
├──────────────┼───────┼───────┼─────────────┤
│ Sales │ $800K │ $850K │ +%6.25 🟢 │
│ Marketing │ $120K │ $135K │ -%12.5 🔴 │
│ Salaries │ $280K │ $278K │ +%0.7 🟢 │
│ Operations │ $150K │ $147K │ +%2.0 🟢 │
└──────────────┴───────┴───────┴─────────────┘
AR Aging (Alacak Yaşlandırma):
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 0-30 gün $125K ████████████████████ │
│ 31-60 gün $45K ███████ │
│ 61-90 gün $18K ██ │
│ 90+ gün $8K 🚨 █ │
└─────────────────────────────────────────────┘
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
👥 HR (İnsan Kaynakları) Analytics
People Analytics
HR KPI’ları
- 👤 Headcount: Çalışan sayısı
- 🚪 Turnover Rate: İşten ayrılma oranı
- ⏱️ Time to Hire: İşe alım süresi
- 💰 Cost per Hire: İşe alım maliyeti
- 😊 Employee Satisfaction: Çalışan memnuniyeti
- 📚 Training Hours: Eğitim saatleri
- 🏆 Performance Ratings: Performans puanları
Advanced Analytics
🤖 Predictive Analytics (Tahminsel Analiz)
AI ile Geleceği Tahmin Etme
Kullanım Alanları
Satış Forecasting:
# Zaman Serisi Tahmini (ARIMA, Prophet)
from fbprophet import Prophet
# Geçmiş satış verileri
df = pd.DataFrame({
'ds': dates, # Tarihler
'y': sales # Satış rakamları
})
# Model oluştur ve eğit
model = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
model.fit(df)
# Gelecek 90 gün tahmini
future = model.make_future_dataframe(periods=90)
forecast = model.predict(future)
# Görselleştirme
model.plot(forecast)
# Çıktı:
# Gelecek ay tahmini satış: $425,000 ± $35,000
# Güven aralığı: %95
# Trend: Yukarı yönlü
Customer Churn Prediction:
# Müşteri Kaybı Tahmini (ML Classification)
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
# Feature'lar
features = [
'tenure', # Müşteri süresi
'monthly_spend', # Aylık harcama
'support_calls', # Destek çağrısı sayısı
'product_count', # Kullandığı ürün sayısı
'engagement_score' # Etkileşim skoru
]
# Model eğitimi
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# Tahmin
churn_probability = model.predict_proba(X_test)
# Çıktı:
# Yüksek risk müşteriler: 1,250 kişi (%8.5)
# Öneri: Retention kampanyası başlat
# Expected ROI: $125K tasarruf
Stok Optimizasyonu:
# Optimal Stok Seviyesi Tahmini
def optimize_inventory(product_id):
# Demand forecasting
predicted_demand = forecast_demand(product_id, days=30)
# Lead time (tedarik süresi)
lead_time = get_supplier_lead_time(product_id)
# Safety stock hesaplama
demand_std = np.std(historical_demand)
safety_stock = demand_std * np.sqrt(lead_time) * 1.65 # %95 service level
# Reorder point
reorder_point = (predicted_demand * lead_time) + safety_stock
# Optimal order quantity (EOQ)
order_quantity = calculate_eoq(
annual_demand=predicted_demand * 12,
order_cost=ordering_cost,
holding_cost=holding_cost
)
return {
'reorder_point': reorder_point,
'order_quantity': order_quantity,
'safety_stock': safety_stock
}
📊 Prescriptive Analytics (Normatif Analiz)
Ne Yapılmalı? AI Önerileri
Optimization (Optimizasyon)
Fiyat Optimizasyonu:
# Dinamik Fiyatlandırma
def optimal_price(product_id):
# Demand elasticity
elasticity = calculate_price_elasticity(product_id)
# Competitor pricing
competitor_prices = get_competitor_prices(product_id)
# Cost
cost = get_product_cost(product_id)
# Optimal price hesaplama
optimal_price = cost / (1 + 1/elasticity)
# Competitive adjustment
market_position = get_market_position()
if market_position == 'premium':
optimal_price *= 1.15
elif market_position == 'budget':
optimal_price *= 0.92
# Expected profit
expected_demand = forecast_demand_at_price(product_id, optimal_price)
expected_profit = (optimal_price - cost) * expected_demand
return {
'optimal_price': optimal_price,
'expected_demand': expected_demand,
'expected_profit': expected_profit
}
BI Uygulama Süreci
📋 6 Aşamalı Metodoloji
1. Keşif ve Gereksinim Analizi (1-2 Hafta)
- 🎯 İş hedeflerini anlama
- 👥 Stakeholder görüşmeleri
- 📊 Hangi metrikler önemli?
- 🔗 Veri kaynakları tespiti
- 🎨 Dashboard mockup’ları
2. Veri Mimarisi Tasarımı (1 Hafta)
- 🏢 Data warehouse tasarımı (Star/Snowflake schema)
- 🔄 ETL pipeline tasarımı
- 💾 Database seçimi
- 🔐 Security ve access control
3. ETL Geliştirme (2-3 Hafta)
- 🔗 Veri kaynağı bağlantıları
- 🔄 ETL job’ları geliştirme
- 🧪 Data quality checks
- ⏰ Scheduling (günlük, saatlik, vs.)
4. Dashboard Geliştirme (2-3 Hafta)
- 🎨 Visual design
- 📊 KPI kartları
- 📈 İnteraktif grafikler
- 🔍 Drill-down capabilities
- 📱 Mobile optimization
5. Test ve UAT (1 Hafta)
- ✅ Veri doğrulama
- 🧪 Performance testing
- 👥 User acceptance testing
- 🐛 Bug fixing
6. Deployment ve Eğitim (1 Hafta)
- 🚀 Production deployment
- 👥 Kullanıcı eğitimleri
- 📚 Dokümantasyon
- 📞 Support setup
Başarı Hikayeleri
🛒 E-Ticaret - 360° Analytics
Firma: Multi-channel online retailer
Sorun:
- Veri 5 farklı sistemde (web, mobil app, marketplace, ERP, CRM)
- Excel’de manuel raporlama (2 gün/hafta)
- Gerçek zamanlı görünürlük yok
- Kampanya ROI ölçülemiyor
Çözüm:
Unified BI Platform:
- Power BI Premium workspace
- Azure Synapse data warehouse
- Real-time data pipelines
- 15 interactive dashboard
Sonuçlar:
- ✅ Raporlama süresi: 2 gün → 5 dakika
- ✅ Veri latency: 24 saat → 15 dakika
- ✅ Kampanya ROI görünürlüğü: %0 → %100
- ✅ Stok optimizasyonu: %25 azalma
- ✅ Veri odaklı kararlar ile GMV %18 artış
- ✅ Yıllık tasarruf: $85,000
🏭 Üretim - OEE İzleme
Firma: Otomotiv yan sanayi
Sorun:
- Üretim verimliliği bilinmiyor
- Downtime sebepleri kayıtlı değil
- Manuel veri toplama
- Reaktif bakım (arıza olunca)
Çözüm:
Real-time OEE Dashboard:
- IoT sensörlerden veri toplama
- PLC entegrasyonu
- Tableau dashboard
- Predictive maintenance
Sonuçlar:
- ✅ OEE: %65 → %82 (%26 artış)
- ✅ Planlanmamış duruş: %35 azalma
- ✅ Bakım maliyeti: %18 düşüş
- ✅ Üretim kapasitesi: +%22
- ✅ ROI: 11 ayda geri dönüş
Hemen Başlayın
Verilerinizi Business Intelligence ile değere dönüştürün. Profesyonel BI dashboard’ları, veri analizi ve tahminleme ile stratejik kararlar alın.
BI Hizmetlerimiz:
- ✅ Power BI dashboard geliştirme
- ✅ Tableau görselleştirme
- ✅ Custom Python analytics ve ML
- ✅ Data warehouse tasarımı
- ✅ ETL pipeline geliştirme
- ✅ Predictive analytics
- ✅ Real-time dashboards
Ücretsiz BI Danışmanlığı | Demo Dashboard Görün
İlgili Çözümler:
- API Geliştirme ve Entegrasyon
- Yapay Zeka İş Modeli
- RPA ve Otomasyon
- İş Süreçleri Danışmanlığı
- N8N Otomasyon
Popüler Aramalar: veri analizi, business intelligence, bi dashboard, power bi, tableau, data analytics, veri görselleştirme, data warehouse, etl, big data
Bu çözüm işletmeniz için uygun mu?
Uzman ekibimizle görüşün, size özel bir teklif hazırlayalım.