Veri ve İş Zekâsı Analisti

Mustafa Sezer Başar

Veri ve İş Zekâsı Analisti

Ankara, Türkiyemustafasezerbasar@gmail.comgithub.com/mustafa-sezer-basarlinkedin.com/in/mustafa-sezer-başar

1 sayfalık PDF

Profesyonel Özet

Perakende bir grupta veritabanı analisti; üç kişilik teknoloji ekibine liderlik ediyor. Nebim V3 ve Power BI yığınında ekiplerin kendi Excel dosyaları ile ana veri arasındaki mutabakatı kapatıyor — bir ülke operasyonunun mutabakatı otomatikleşti. Odağı raporun altındaki tanım: aynı kelimenin iki ekipte farklı sayı üretmesi, hacimden önce gelen problem. Sayıyı üretmekle kalmıyor, hangi kararı değiştirdiğini de ölçüyor.

Öne Çıkanlar

  • %95 operasyonel hata azaltımı
  • Uçtan uca geliştirilmiş 2 yapay zekâ ürünü
  • Sıfırdan kurulan 15 kişilik ekip

Deneyim

  1. Haziran 2026 – Devam ediyorAnkara

    Paulmark

    Veritabanı Analisti — İş Geliştirme ve Strateji Ekibi

    • Üç kişilik teknoloji ekibine liderlik ediyor; Nebim V3 ve Power BI yığınında şirketi Excel'e dayalı süreçlerden çıkarıyor.
    • TÜİK perakende satış endeksiyle şirketin satışlarını karşılaştırdı; endeksin üç aylık tahminine dayanan bir satış öngörü modeli kurdu.
    • Ekiplerin kendi Excel dosyaları ile ana veri arasındaki boşluğu kapattı; tutarsızlıklar daha önce ancak büyüdüklerinde fark ediliyordu.
    • Kazakistan operasyonunun Excel tabanlı veri mutabakatını otomatikleştirdi; düzenli koşan bir işe bağlanması sürüyor.
    • POS ve muhasebe verileriyle departman bazlı çözümler geliştiriyor; aile şirketinde tanım mutabakatı teknik işin önünde geliyor.
  2. Eylül 2024 – Şubat 2025Kapadokya

    Myrco Spa Center (Barceló Cappadocia)

    Kurucu Ortak / Operasyon Sorumlusu

    • Barceló Cappadocia otelindeki spa merkezini alt yüklenici olarak işletti; 15 kişilik ekibi sıfırdan kurdu.
    • Geliştirdiği Spa Yönetim Uygulamasıyla ekip kaynaklı hataları iki ayda %95 azalttı; hata = kameradan sayılan yetkisiz giriş + satılan süreden ±%5 sapan seans.
    • Nakit akışı, başabaş analizi ve finansal projeksiyonları yöneterek işletmenin sürdürülebilirliğini sağladı.
  3. Nisan 2023 – Temmuz 2024Kapadokya

    Cappadocia High Travel Agency

    Satış ve Pazarlama Sorumlusu

    • Veri odaklı SEO ile Kapadokya bölgesindeki 'travel', 'travel agency' benzeri anahtar kelime havuzunda ortalama Google yerel arama sırasını üç ayda 72'den 2'ye taşıdı.
    • Dijital reklam kampanyalarını planladı ve yönetti; reklam yatırımının geri dönüşü %200'e yakın oldu.
  4. 2021 – GünümüzÇeşitli KOBİ'ler

    Dijital Danışmanlık (Freelance)

    İş ve Teknoloji Danışmanı

    • 2021'den bu yana farklı sektörlerden 13 KOBİ'ye dijital reklam yönetimi (SEM, sosyal medya) ve web sitesi geliştirme/optimizasyonu hizmeti verdi; işlerin kapsamı tek seferlik iyileştirmelerden sürekli reklam yönetimine uzanıyor.

Projeler

Çok Ülkeli Perakende Veri Platformu — Hedef Mimari

Çok ülkeli bir perakende grubu için hedef veri mimarisi ve aşamalı geçiş yolu: altı belge, beş karar kaydı. Teşhis, problemin hacim olmadığı: yılda ~150 milyon satır, bölümlenmiş tek bir ilişkisel veritabanının rahat taşıdığı büyüklük. Problem tanım (aynı kelime farklı sayı), otorite (tek yayınlayan yok) ve gecikme (tutarsızlık ancak büyüyünce fark ediliyor). Bu yüzden mimarinin büyük kısmı kurulmayacak şeylerin listesi: dağıtık işleme, veri gölü ve akış altyapısı gerekçeli olarak kapsam dışı. Power BI, Excel ve dil modeli erişimi aynı semantik katmana bağlanıyor — tanım tek yerde yaşamazsa üç yerde yaşar ve üç farklı sayı üretir. Dil modeline serbest SQL verilmiyor; metrik biçiminde araçlar veriliyor ve soruyu soranın yetkisiyle çalışıyor. Geçiş sırasının birinci kısıtı benimsenme: hiçbir eski yol, yenisinin çalıştığı görülmeden kapatılmıyor. Tasarım aşamasında — hiçbir geçiş aşaması tamamlanmadı ve hacim rakamları işin şeklinden türetildi, ölçümden değil.

  • Mimari tasarım
  • katmanlı ilişkisel veri ambarı
  • semantik katman
  • ADR

Veri Kalitesi Denetimi ve Raporlama Aracı

Kirli tablo verisini temizleyip çok sekmeli Excel raporu üreten araç — ve asıl mesele, temizleyicinin hata oranının ölçülmesi. Kusurları bilinen sentetik bir dosya üretip yer gerçeğine karşı puanlıyor; böylece hiçbir temizleme aracının raporlamadığı iki sonuç ölçülebiliyor: sessizce kaçırılan hata ve doğruyken bozulan hücre. Yirmi satırlık sıradan bir pandas temizleyicisine karşı sessiz hata 361'e karşı 10; ölçüm aracın kendisinde üç kusur buldu (61 doğru maaş 12 ile çarpılmış, 28 zorunlu alan sessizce boş, 8 bozuk e-posta hiç günlüğe düşmemiş) ve üçü de çıktıya bakarak görülemiyordu. Ücret farkı analizi kirli veride %3,37, temizlenmiş veride %3,86 çıkıyor — gerçek değer %3,85. 134 test.

  • Python
  • pandas
  • openpyxl

Mevzuattan Kural Çıkarımı ile Vergi Denetim Sistemi

Bir denetim firması için geliştirilen saha denetim sisteminin kural motoru: mevzuatı RAG ile okuyup denetim kurallarına çeviren, uçtan uca çalışır durumdaki bileşen. Külliyat kendi topladığı kaynaktan geliyor: mevzuat ve Yargıtay/Danıştay kararlarını çekip veritabanına yazan bir toplayıcı yazdı, RAG bunun üzerinde çalışıyor. Kurallar madde referansı ve zaman geçerliliğiyle JSON'da tutuluyor, insan onayından geçiyor, sonrasını Go servisi deterministik olarak uyguluyor. LLM sıcak yolda değil — çevrimdışı çalışıyor, böylece her denetim koşusu tekrarlanabilir ve gerekçelendirilebilir kalıyor. Mükellef verisi sistemden hiç çıkmıyor: dışarıdaki dil modeli yalnızca kamuya açık mevzuatı görüyor.

  • Python (LLM)
  • Go
  • Next.js
  • MySQL

Rakip Fiyat İzleme ve Dinamik Fiyatlandırma Sistemi

Birden fazla rezervasyon kanalından (Booking, Hotels vb.) her gün fiyat toplayacak, zaman serisi olarak saklayacak ve üzerine fiyat önerisi üretecek biçimde yazılmış uçtan uca sistem: toplama, bot korumasına takılan headless yaklaşım yerine gerçek oturumda çalışan bir Chrome uzantısıyla yapılıyor; geçmiş PostgreSQL'de, üstünde Express API ve React + Recharts arayüz. Önerinin ayırt edici girdisi rakip doluluğu — fiyat herkese açıktır, doluluk değildir. Kanalın müsaitlik sorgusunda oda sayısını artırarak ikili arama yapılıp rakibin gösterdiği kalan envanter bulunuyor, tesisin ilan edilmiş oda sayısına bölünerek doluluk tahmin ediliyor. Rezervasyon oluşturulmuyor; yalnızca her müşterinin görebildiği müsaitlik yanıtı okunuyor. Yöntemin ne kadar doğru olduğunu ölçmek için açık kaynak bir çalışma yazdı: gerçek doluluğun bilindiği simüle bir pazarda naif okuma 35 puan, sansürlü regresyonla kurulan tahmin edici 12 puan hata veriyor — ama gelir etkisi ölçüldüğünde kazancın, hiçbir toplayıcı gerektirmeyen tek satırlık bir kontrolü geçmediği çıktı ve öyle raporlandı.

  • TypeScript
  • Express
  • node:sqlite
  • Chrome Extension

Takvim Riski ve Kritik Yol Analizi

Bir proje takviminin taahhüt edilen tarihi tutma olasılığını ölçen simülasyon çalışması. Yirmi faaliyetlik bir ERP geçiş takviminde deterministik kritik yol 105,2 gün veriyor; aynı tahminlerden 40.000 kez simüle edildiğinde bu tarih koşuların yalnızca %34'ünde tutuluyor. Fark tahminlerden değil ağın şeklinden geliyor: her birleşme noktası paralel yolların en yavaşını bekliyor. Etiketsiz kontrol ağlarında gösterildi ki hiçbir görev uzatılmadan yalnızca paralel yol ekleyerek proje 12,6 gün geç bitiyor. Ayrıca kritiklik endeksinin altı faaliyeti 1,0'da berabere bıraktığı, oysa bitişe etkilerinin 4,6 kat farklı olduğu ölçüldü. Müdahale karşılaştırması ortak rastgele sayılarla eşleştirildi; koşum öncesi yazılan hipotezin mekanizması çürüdü ve öyle raporlandı.

  • Python (NumPy
  • SciPy
  • Monte Carlo)

Yetkinlikler

Veri Analitiği ve Raporlama
Veri kalitesi ve mutabakat kontrolleri · Metrik tanımı ve ortak sözlük (raporlar arası tutarlılık) · Kaynak sistemden rapora veri akışı (alım, dönüşüm, yayın) · Nebim V3 (perakende ERP) veri modeli · Ölçüm tasarımı: kontrol grubu, plasebo, önceden yazılmış hipotez
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Python (pandas, scikit-learn, NumPy) · RAG mimarisi, LLM API entegrasyonu, yapılandırılmış çıktı · Power BI, ileri Excel (raporlama ve veri hazırlama) · Çok Kriterli Karar Verme (WASPAS, VIKOR, MACBETH)
Veritabanları
SQL (birleştirme, pencere fonksiyonları, indeksleme) · PostgreSQL (pgvector) · MySQL, SQLite

Eğitim

  1. Ağustos 2022 – Temmuz 2026

    Hacettepe Üniversitesi

    İşletme, Lisans

    GNO 3.12/4.00 · İngilizce eğitim · Mezun

  2. Eylül 2018 – Ağustos 2022

    Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ)

    İnşaat Mühendisliği

    İngilizce eğitim · Bölüm değişikliğiyle Hacettepe İşletme'ye geçiş yaptı

Diller

Türkçe (Ana dil) · İngilizce (İleri — lisans eğitimi İngilizce)

Liderlik ve Topluluklar

  • Hacettepe Management Consulting Club (HMCC) kurucu ekip üyesi
  • ODTÜ münazara turnuvalarında katılımcı; çaylaklar turnuvasında özel konuşmacı ödülü