Big Data Yönetimi

Vakko için geliştirilen veri platformu, CRM ve ERP sistemlerinden gelen satış verilerini merkezi bir veri gölünde buluşturdu. Novadsa, Amazon SageMaker Unified Studio kullanarak farklı kaynaklardaki verilerin bütünleştirilmesini ve tutarlı biçimde yönetilmesini sağlayan bir yapı oluşturdu. Böylece gelişmiş satış analitiği, tahminleme ve gelecekteki yapay zeka uygulamaları için ölçeklenebilir bir veri temeli hazırlandı.

Getir, bölgesel sipariş yoğunluğunu önceden öngörmek ve teslimat operasyonlarını beklenen talebe göre planlamak için Novadsa ile iş birliği yaptı. AWS üzerinde geliştirilen makine öğrenmesi çözümü, operasyonel ve coğrafi verileri kullanarak saha yönetimine tahmin desteği sundu. Proje, teslimatların birlikte planlanmasını, kurye bekleme sürelerinin azaltılmasını ve filo kapasitesinin daha etkin kullanılmasını destekledi.

Horoz Lojistik, karmaşık lojistik fiyatlandırma hesaplamalarını otomatikleştirmek ve büyük veri setlerini daha etkin işlemek için Novadsa ile iş birliği yaptı. AWS üzerinde geliştirilen çözüm, fiyatlandırma süreçlerinin daha hızlı, verimli ve ölçeklenebilir şekilde yönetilmesini sağladı.

Züber, ERP sistemlerinden gelen maliyet verilerini merkezi olarak raporlamak ve ürün ile müşteri bazında kârlılık görünürlüğünü artırmak için Novadsa ile iş birliği yaptı. AWS üzerinde geliştirilen çözüm, Amazon Redshift ve Amazon QuickSight kullanılarak maliyet verilerinin analiz edilmesini ve kârlılık göstergelerinin görselleştirilmesini sağladı.

Novadsa, Believe’in farklı dijital servis sağlayıcılarından gelen sanatçı hakediş ve sözleşme verilerini birleştiren bir veri ve raporlama altyapısı geliştirdi. Amazon S3 ve AWS Glue kullanılan çözümle veriler merkezi bir veri gölünde toplandı, veri işleme ve raporlama süreçleri otomatikleştirildi. Böylece hakediş yönetimi daha hızlı ve tutarlı bir yapıya kavuşurken gelecekteki analitik, ML ve GenAI uygulamaları için kullanılabilir bir veri temeli oluşturuldu.

Matlı Şirketler Grubu için AWS üzerinde geliştirilen kurumsal yapay zeka portalı, farklı AI servislerine erişimi tek noktada toplarken yetkilendirme, model ve kullanım politikalarının merkezi yönetimini sağladı. Satış asistanı ve tahmin modelleriyle satış verilerine doğal dilde erişim, ihtiyaca özel analiz ve stok ile gelir planlamasına yönelik karar desteği sunuldu.

Enda Enerji’nin farklı enerji kaynaklarına dayalı üretim portföyü, SAP Analytics Cloud ile ortak bir analiz ve raporlama yapısında buluşturuldu. Novadsa tarafından geliştirilen çözüm, santral bazlı üretim performansı ile finansal planlamanın birlikte değerlendirilmesini sağladı. Manuel veri birleştirme ihtiyacı azaltılarak farklı kaynaklardan gelen bilgiler, operasyonel takip ve stratejik planlama için bütünleşik bir görünümde sunuldu.

Geniş ürün portföyü ve çok katmanlı dağıtım yapısında kârlılığın detaylı değerlendirilmesi, Eczacıbaşı Vitra Karo projesinin temel odağını oluşturdu. Novadsa’nın SAP PaPM ile geliştirdiği çözüm sayesinde ürün, müşteri ve kanal bazında kârlılık analizi mümkün hâle geldi. Finansal verilerin ortak bir hesaplama ve raporlama yapısında ele alınması, manuel raporlama ihtiyacını azaltırken kârlılığı etkileyen unsurların daha net değerlendirilmesini sağladı.

Türk Hava Yolları için SAP Profitability and Performance Management (PaPM) üzerinde geliştirdiğimiz uçuş bazlı karlılık çözümüyle SAP, SAP dışı sistemler ve manuel veri girdilerinden beslenen bütünleşik bir finansal hesaplama ve analiz altyapısı oluşturduk. Tüm gelir ve gider kalemlerinin uçuş ve kabin sınıfı seviyesine kadar detaylı biçimde hesaplanmasını sağlayarak geçmiş dönem finansal sonuçlarının kapsamlı şekilde raporlanmasına olanak tanıdık. Bununla birlikte, bir sonraki dönemin karını öngörmeye yönelik tahminleme modelini hayata geçirdik. Optimize edilen maliyet dağıtım süreçleri sayesinde allocation sürelerinde yaklaşık %97 azalma sağlarken dağıtım hesaplamalarının izlenebilirliğini de artırdık.

Opet’in ülke genelindeki dağıtım operasyonunda ürün, kanal ve bölge bazlı kârlılığı değerlendirmek üzere SAP PaPM tabanlı bir analiz yapısı oluşturuldu. Novadsa tarafından hayata geçirilen çözüm, farklı finansal kırılımları ortak bir raporlama çerçevesinde birleştirdi. Manuel raporlama ihtiyacının azalması ve kârlılık göstergelerinin merkezi olarak izlenmesi, dağıtım ağının finansal performansını değerlendirmeyi ve veriye dayalı karar almayı kolaylaştırdı.

Kurumsal verinin büyümesi, geleneksel veri ambarlarının kapasitesini ve bütçesini hızla aşıyor. Amazon Redshift; sütunlu (columnar) veri depolama ve Massively Parallel Processing (MPP) mimarisi sayesinde büyük veri kümeleri üzerinde yüksek hızlı sorgular çalıştıran, AWS'nin tam yönetilen bulut veri ambarı hizmetidir. Şirket içi (on-premise) veri ambarı altyapısının karmaşıklığı ve yüksek maliyetleri olmadan, petabayt ölçeğinde analitik kapasite sunar.

Günümüzde veri üretmek yetmiyor; doğru kararı, doğru anda almanızı sağlayan bir analitik altyapısına ihtiyaç var. Amazon QuickSight, kurumsal veri kaynaklarınızı saniyeler içinde anlamlı görselleştirmelere, etkileşimli panellere ve doğal dil sorgulamalarına dönüştüren AWS'nin bulut tabanlı iş zekası platformudur. Sunucusuz mimarisi ve kullanım bazlı fiyatlandırmasıyla tüm organizasyona ölçeklenebilir içgörü sunar; kurmanız gereken altyapı yoktur.

Günümüzün rekabetçi iş dünyasında veri, yalnızca saklanan bir varlık değil; şirketlerin geleceğini şekillendiren en kritik stratejik kaldıraçtır. Ancak kontrolsüz büyüyen veriyi operasyonel olarak yönetmek, en yüksek güvenlik standartlarında korumak ve bunu yaparken toplam sahip olma maliyetini (TCO) optimize etmek, üst düzey bir bulut mühendisliği ve stratejik vizyon gerektirir.

AWS Glue nedir, nasıl çalışır? Data Catalog, Crawler, ETL işleri ve fiyatlandırmayı; Amazon S3 ve Athena ile birlikte kullanım örnekleriyle anlatan rehberi keşfedin.

SAP Business Data Cloud'un dört katmanlı mimarisini, Datasphere ve SAC entegrasyonunu, Delta Sharing ile veri paylaşımını ve BW'den geçiş sürecini keşfedin.

Amazon QuickSight’ın mimarisini, SPICE ve Direct Query yaklaşımını, güncel fiyatlandırmasını ve Amazon Quick’e geçiş sürecini keşfedin.

Novadsa, müzik hakları yönetimi sektöründeki bir müşteri için dağınık DSP hakediş ve sözleşme verilerini AWS üzerinde tek bir veri gölünde birleştirdi.

Amazon Redshift'in mimarisini, Serverless ve Provisioned seçenekleri arasındaki farkları ve kurumsal veri ambarı kullanım alanlarını inceleyen kapsamlı rehber.

Novadsa, hızlı teslimat sektöründeki lider bir firma için AWS üzerinde coğrafi veriye dayalı tahminleme modeli geliştirerek sipariş yoğunluğunu önceden öngören akıllı bir dağıtım yapısı kurdu.

Novadsa, lider bir otomotiv üreticisinin filo verilerini AWS üzerinde işleyerek gerçek zamanlı raporlama ve öngörüsel bakım altyapısı kurdu ve "Bağlantılı Araç" vizyonuna zemin hazırladı.

Veri gölü nedir, veri ambarından farkı ne? AWS ve SAP uyumlu modern veri mimarisine geçişin 5 pratik adımını Novadsa'dan öğrenin.

SAP PaPM ile ürün, kanal ve müşteri bazında gerçek zamanlı kârlılık analizi nasıl yapılır? HANA üzerinde sürücü tabanlı hesaplama rehberi.

Novadsa olarak AWS Cloud and AI Day Türkiye 2026’da bulut, yapay zekâ ve veri alanlarındaki deneyimlerimizi paylaşarak teknoloji ekosisteminin farklı paydaşlarıyla bir araya geldik.

GITEX AI Türkiye 2026’da veri, yapay zekâ ve bulut çözümlerimizi paylaştık; kurumların teknoloji ihtiyaçlarını ve yeni iş birliği fırsatlarını değerlendirdik.

Türkiye'nin bulut altyapısında uzun süredir beklenen adım atıldı. AWS, İstanbul Local Zone'u genel kullanıma açarak Türkiye'deki kurumlara yerel veri merkezi avantajlarını sunmaya başladı.

Novadsa, Matlı Şirketler Grubu ile hayata geçirdiği iş birliği kapsamında kurumsal veriyi merkezi bir yapıda toplayarak satış analitiği ve yapay zekâ destekli çözümlerle veri odaklı dönüşümü destek

Novadsa olarak Turkish Technology ile Türk Hava Yolları için uçuş kârlılığı hesaplamasında yeni bir dönem başlattık!

AWS Partner Ekosistemiyle 2022 Hedeflerine Odaklandık