Data Discovery (Veri Keşfi)
Veri kaynaklarının envanteri, mevcut sistemlerin haritalanması, data quality baseline. Hangi veri nerede, nasıl akıyor, ne kalitede?
D-CAT AI METHOD · BI-DRIVEN AI ENGINEERING
20 Yılın BI Verisi.
20 Yılın BI Verisi.
Sektörünüze Özel AI Engineering.
BI'ın sağlam temelinden gelen derinlik + sektöre özel veri mühendisliği + production-ready AI modelleri. Diagnostic · Predictive · Prescriptive.
01Data Discovery
D-CAT AI Method7 Disiplin. 1 Döngü. Sektörünüze Özel AI.
AI projeleri modelle başlamaz. Veriyle başlar. 20 yıldır kurumsal verinin DNA'sını okuyan ekibimiz, AI projelerini 7 disiplinli aşamada yönetir. Her aşama bir öncekinin üzerine çıkar; veri hatalıysa model hiçbir şeydir.
Stakeholder Workshop (Paydaş Atölyesi)
Sektör uzmanlarıyla hedef belirleme, iş sorularının netleştirilmesi, başarı kriterleri. "Hangi soruya cevap arıyoruz?"
Data Quality & Preparation (Veri Kalitesi ve Hazırlığı)
Data cleansing, standardization, missing values, outlier treatment. Veri hatalıysa model hiçbir şey — bu aşama kritik.
Feature Engineering (Öznitelik Mühendisliği)
Internal features (sektörel iş verisi) + External features (hava, maç günü, dini bayramlar, tatil, okul takvimi). Sektörel domain knowledge ile zenginleştirme.
Model Selection & Training (Model Seçimi ve Eğitimi)
Probleme göre doğru model — LightGBM, XGBoost, zaman serisi, deep learning. Baseline → iterative improvement. Hyperparameter tuning.
Pipeline Design & Orchestration (Pipeline Tasarımı ve Orkestrasyonu)
Production-ready AI pipeline mimarisi. Veri akışları, batch vs real-time, observability, reproducibility. MLOps best practices.
Deployment & Monitoring (Devreye Alma ve İzleme)
Production'a taşıma, model versioning, drift detection, performance monitoring. Sonra tekrar 01'e — model güncellenir, veri değişir, süreç yinelenir.
07'den sonra tekrar 01. AI projeleri bitmez, evrimleşir. D-CAT için modelin canlıya çıkması başlangıçtır, son değil.
Hiçbir aşama atlanmaz. Hiçbir aşama aceleye gelmez. Bu 7 disiplinli süreç AI projelerimizin omurgasıdır.
D-CAT AI · Diagnostic
Diagnostic AIKök Neden Bulucular
"Ne oldu"u bulan raporlar değil — "neden oldu"u bulan modeller. Veri setindeki anormalliği tespit eder, istatistiksel anlamlı sinyalleri ortaya çıkarır, hipotez testlerini otomatize eder.
Teknoloji Stack
PythonpandasNumPySciPyIsolation ForestDBSCANChi-squareANOVABootstrapProphetSTL
Tipik Kullanım Alanları
- PerakendeSatış düşüşü kök neden analizi — kategori, mağaza ya da kampanya bazında sapma tespiti.
- PromosyonBeklenmeyen kampanya sonuçlarının kök sebep analizi.
- SağlıkOperasyonel anomali tespiti — yatak doluluk, bekleme süresi, kaynak kullanım sapmaları.
- KurumsalKPI sapmalarının otomatik kök neden raporlaması, dashboard'lara entegre uyarı sistemleri.
D-CAT AI · Predictive
Predictive AIGeleceği Tahminleyenler
Gelecek trend, talep, risk, davranış tahminleri. 20 yıllık sektör verisinden çıkarılmış feature engineering ile rakiplerin ulaşamadığı accuracy.
Teknoloji Stack
LightGBMXGBoostProphetstatsmodelsscikit-learnPyTorchMLflowDarts
Tipik Kullanım Alanları
- PerakendeMağaza ve SKU bazında talep tahmini, stok optimizasyon önerileri.
- PromosyonKampanya öncesi ROI ve etki tahmini.
- SağlıkHasta yoğunluk ve yatak doluluk projeksiyonu.
- KurumsalOperasyonel KPI'ların ileriye yönelik tahmini, sapma uyarıları.
D-CAT AI · Prescriptive
Prescriptive AIKarar Motorları
"Ne yapmalı" sorusuna cevap veren motorlar. Optimization solver'ları ile en iyi aksiyonu öneren, what-if simülasyonu ile senaryo karşılaştıran, agentic karar motorları.
Teknoloji Stack
Google OR-ToolsPuLPCVXPYSimPyReinforcement LearningAgentic Orchestration
Tipik Kullanım Alanları
- PerakendeStok dağılım optimizasyonu — hangi ürün, hangi mağazaya, ne kadar.
- PromosyonPromosyon kombinasyon optimizasyonu — hangi indirim seti hangi kategori için en iyi sonuç.
- SağlıkOperasyonel kaynak öneri sistemleri.
- KurumsalWhat-if simülasyonlarıyla senaryo karşılaştırma, agentic karar destek.
Neden D-CAT?
Her ML firmasının söylediği şeyler değil — bizim somut farkımız.
20 Yıllık Sektör Derinliği
Her sektörün veri DNA'sına hakim ekip. Finans, sağlık, perakende, üretim, sigorta — jenerik değil, sektörel.
334+ Kurum · 9 Sektör · 1.000+ Proje
BI katmanında tanıdığımız veri — AI katmanına taşırken rakiplerin 6 ayda öğrendiğini biz 1 haftada anlıyoruz.
Sektörel Feature Engineering
Rakiplerde yok. Sektör bazında custom feature'lar — accuracy farkının kaynağı burada. External features (hava, bayram, maç günü) ile daha da zenginleştirilir.
Production-Ready MLOps
Pilot'ta kalmayan projeler. Model versioning, drift monitoring, rollback, CI/CD — canlıya çıkar.
Teknoloji Stack
Açık kaynak ağırlıklı, vendor lock-in'den uzak, production-tested — seçtiğimiz araçlar yıllarca arkada durmuş şeyler.
| Veri İşleme | PythonpandasPolarsSpark |
| ML Frameworks | scikit-learnLightGBMXGBoostPyTorch |
| Zaman Serisi | ProphetstatsmodelsDarts |
| Optimization | Google OR-ToolsPuLPCVXPY |
| MLOps | MLflowDVCAirflowKubeflow |
| Deployment | DockerKubernetesAzure MLAWS SageMaker |
| Monitoring | Evidently AIGreat Expectations |
Projenizi Anlatın.
20 Yıllık Deneyimle Ne Yapabileceğimizi Görün.
Sektörünüze özel Diagnostic, Predictive ya da Prescriptive bir AI projesi var mı? Bir görüşme planlayın — veri yapınıza bakalım, hangi yaklaşımla en hızlı değer üretebileceğimizi söyleyelim.