Bankaların verisi her gün büyüyor; bunlarla beraber regülatör raporları, fraud tespit modelleri, müşteri 360 panoları ve son iki yıldır ek olarak AI asistanları aynı veri katmanından beslenmek istiyor. Ama bir banka veri ekibi sabaha "rapor neden farklı çıkıyor?" sorusu ile uyandığında bu yığının kimlere güveneceğini bilmiyor olabilir. CentraQL bu güveni ölçen, açıklayan ve koruyan bir platformdur.
CentraQL bir kural motoru değildir
Klasik DQ araçlarının yaklaşımı şudur: bir SQL kuralları kütüphanesi yaz, gece çalıştır, sabaha kırmızı/yeşil göster. CentraQL daha geniş bir yelpazeyi tek platformda toplar: veri kataloğu, veri kalitesi (kontrat tabanlı), KPI anomali tespiti, lineage, denetim raporlama ve üzerine doğal dilde soru-cevap yapan bir AI Copilot.
Neyi çözer?
- Pipeline güvenilirliği: trust skoru, kontrat ihlali, freshness ve anomali aynı dashboard’da takip edilir.
- Karar verme süresi: "geçen ay en karlı 5 şube" sorusu, IT’ye ticket açmadan, semantik katmandan beslenen bir Copilot tarafından doğrulanmış SQL ve anlatımla cevaplanır.
- Regülatör uyumu: BDDK, KVKK ve EU AI Act gereksinimleri için PromptAuditLog, ColumnPolicy maskeleme, RegulatedFinance profili ile sorgu yüzeyi kapatılabilir.
Mimari
CentraQL .NET 9 üzerinde modüler monolittir. Modüller: Catalog, DataQuality, KpiAnomaly, SemanticLayer, Embeddings, Copilot, Insights, AuditAnalytics, Onboarding ve Worker. Veritabanı SQL Server, vektör tarafı Qdrant, cache Redis. LLM tarafı tamamen on-prem çalışabilir: Ollama, vLLM ve TEI desteklenir; isteyene Anthropic Cloud entegrasyonu EgressGuard ile kapatılır.
AI BI Copilot — kısaca
Doğal dilde gelen soru 11 aşamalı, denetim kaydına yazılan bir hatta girer: Guard → Intent → Retrieve (Qdrant) → Plan (LLM, QuerySpec JSON) → Validate → Synth (SQL) → Execute (read-only) → Mask (PII) → Chart → Narrate (LLM) → Audit. Cevap her zaman semantik katmandan ve katalog sınırından geçer; sayısal sızdırma, para birimi ve toplam doğrulama (sanitization) en sonda yapılır.
Banka için neden önemli?
Bankalar için tek bir BI dashboard değil, kanıtlanabilir bir doğru lazım. CentraQL’ın katmanları (Trust Score + PromptAuditLog + ColumnPolicy + ComplianceProfile) kararın izlenebilirliğini regülatör seviyesinde kanıtlanabilir hâle getirir. Üstüne bir analist veya CRO doğal dilde soru sorabilir; sistem cevabı IT gecikmesine takılmadan dakikalar içinde verir.
Nereden başlanır?
Tipik bir başlangıç şu sırayla ilerler:
- Discover — bağlanılan veri kaynaklarının schema discovery’si, sample profiling.
- Contracts + Rules — ilk dalga olarak 5-10 kritik tabloya kontrat ve kural tanımı; profilleme önerileri yardımıyla otomatik şişirme.
- KPI tanımları + anomali eşikleri — başlangıçta 10-15 KPI, threshold + z-score birlikte.
- Copilot pilot — banking-tr veya banking-en domain pack ile birkaç sertifikalı few-shot; iki haftalık dar pilot.
- Audit & Compliance açma — RegulatedFinance profili, EgressGuard, retention politikaları.
CentraQL canlı demosu için bizimle iletişime geçin (https://bi-art.com.tr/tr/iletisim) — banka ortamına özel demo veriyle, isteğinize göre kuruyoruz. Bu yazı kategori altındaki post serisinin ilki: takip eden yazılarda Copilot pipeline’ı, Trust Score formülü, KPI anomali modelleri ve LoRA ile bankaya özel öğrenme detayını ele alacağız.
