Hakkımda.

Uzun biyografi

Google Cloud üzerinde çalışan bir veri çözüm mimarıyım. 25 yılda yazılım mühendisliğinden veri ambarı, büyük veri ve buluta geçtim. Son dört yıldır LC Waikiki’nin kurumsal veri platformunun taşınmasını ve modernizasyonunu tasarlayıp yönetiyorum. LC Waikiki, 50’den fazla ülkede 1.000’den fazla mağazası ve e-ticareti olan bir moda perakendecisi: ~80 TB analitik veri, 100+ kaynak sistem, binlerce iş kullanıcısı.

• GCP üzerinde veri platformu mimarisi: BigQuery, Dataflow (Apache Beam, Java), Pub/Sub, Dataform, Cloud Composer, Cloud Storage, Cloud Run. Katmanlı ambar tasarımı (Landing / Staging / Core / Data Mart), boyutsal modelleme, sürümlenmiş SQL ile ELT, 3.000+ tabloda CI/CD ve kalite assertion’ları; 100+ kaynakta katalog ve soy ağacı.
• Bulut göçü ve maliyet mühendisliği: SQL Server + Cloudera (15 düğüm) ambarının BigQuery’ye taşınmasını tasarlayıp yönettim: altyapı maliyetinde yaklaşık %75 düşüş, yılda ~$550K tasarruf, ~7 kat daha hızlı batch. GA4 yeniden tasarımı aylık maliyeti $9K’dan $3K’ya, en ağır sorguları 46 dakikadan 8 saniyeye indirdi.
• Akış: kurum genelinde kullanılan gerçek zamanlı desen Pub/Sub → Dataflow (Beam) → BigQuery (Storage Write API ile); operasyonel sistemler için bir de BigQuery’den SQL Server’a ters yönde bir boru hattı var.
• GenAI ve yapay zekâ yönetişimi: kaynak ekleme için LLM ajanları, değerlendirme çerçeveleriyle (golden set, trajectory, prompt injection, kayma) sınanıyor; üretim belirlenimci ve denetlenebilir kalıyor. Yapay zekâda hesap verebilirlik üzerine de yazıyorum: bir yapay zekâ kararının sahibi kim, onu kim durdurur, kim denetler?

GCP’den önce aynı platformun SQL Server tarafını kurdum: Türkiye’nin ilk Microsoft FastTrack veri ambarı, 15 TB’lık SSAS OLAP ortamı, metadata güdümlü bir SSIS çerçevesi; bunlardan ikisi Microsoft tarafından müşteri başarı hikâyesi olarak yayımlandı.

Organizasyonu da yönettim: LC Waikiki’nin ilk veri mühendisliği ekibini kurdum, ardından BigQuery göçü boyunca 18 kişilik bir veri organizasyonunu ve $1M+ bütçeyi yönettim. 2024’te ekip yöneticiliğinden kodla doğrudan çalışan bir mimar rolüne geçmeyi seçtim; platformun bir sonraki aşaması (akış, GenAI destekli veri ürünleri, büyük ölçekte FinOps) kodun yanında tasarım yetkisi de gerektiriyordu.

Bugün veri mühendisliği ve analitik ekiplerinin üzerine inşa ettiği hedef mimariyi, modelleme ve kalite standartlarını, referans uygulamaları belirliyorum; bunları birbiriyle uyumlu tutan mimari incelemeleri ve ADR sürecini de yürütüyorum.