Google Fusion Tables ile Finansal Veri Analizi ve Raporlama

Finans ekiplerinin en kritik görevi, kurumun parasal sağlığını dakikalar içinde görebilmek ve stratejik kararlara doğru veriyle yön vermektir. Bütçe planlamasından nakit akışına, kârlılık katsayısından risk senaryolarına kadar uzanan geniş yelpazede; doğru toplama, tutarlı saklama ve anlaşılır raporlama adımları sağlıklı finansal yönetişimin belkemiğidir. 2009–2019 yılları arasında hizmet veren Google Fusion Tables, kodlama bilmeyen analistlerin dahi karmaşık finans verilerini kolayca yüklemesine, sorgulamasına ve görselleştirmesine imkân tanıyarak bu süreci “tak-çalıştır” mantığıyla sadeleştirmişti. Her ne kadar kapatılmış olsa da, “yükle-birleştir-görselleştir-paylaş” yaklaşımı bugün BigQuery, Looker Studio ve Google Apps Script üçlüsünde çok daha ölçeklenebilir ve güvenli biçimde yaşıyor. Bu kapsamlı makalede Fusion Tables’ın finans odaklı kullanım örneklerini, temel KPI’ları, gerçek zamanlı pano kurulumunu ve hizmetin kapanışı sonrası modern Google Cloud mimarisine geçişin püf noktalarını ele alacağız.

2. Finansal Verinin Doğası ve Kaynakları

Finans departmanları tipik olarak şu başlıklardan veri üretir:

• Genel Muhasebe (GL): Yevmiye fişleri, hesap planı hareketleri

• Bütçe ve Tahmin (FP&A): Planlanan–gerçekleşen tabloları

• Nakit Akışı: Banka ekstreleri, tahsilat ve ödeme emirleri

• Yatırım Portföyü: Hisse, bono, fon, döviz pozisyonları

• Risk Yönetimi: Faiz, kur, likidite, kredi risk matrisleri

• Vergi ve Uyum: KDV, kurumlar vergisi, yasal raporlama dosyaları

Dağınık ERP modüllerinden gelen bu tablolar, farklı tarih formatları, çoklu para birimi ve kompleks hesap kodları yüzünden birleştirmesi zor dosyalar hâline gelir. Fusion Tables, CSV/TSV yükleme, ortak alanla (ör. account_code, transaction_date) birleştirme ve SQL-benzeri FTQL ile anlık dönüşüm imkânı sunarak bu zorluğu büyük ölçüde azaltmıştı.

3. Kurulum: Veri Aktarımı ve Standartlaştırma

1. CSV İçe Aktarma

   • GL hareketlerini gl_2025h1.csv olarak dışa aktarın (account_code, trx_date, debit, credit, currency).

   • Banka ekstrelerini bank_stmt.csv, bütçe planını budget_2025.csv olarak kaydedin ve Fusion Tables’a yükleyin.

2. Alan Eşleştirme ve Dönüştürme

   • Tarih alanlarını YYYY-MM-DD standardına çevirin.

   • Para birimi dönüşümü için ayrı bir fx_rates.csv (kur tablosu) yükleyin; FTQL’de JOIN yaparak hepsini “TRY” cinsine çevirin.

3. Birleştirme (Merge)

   • GL ile bütçe tablosunu account_code üzerinden birleştirin → “master_fin_table”.

   • Nakit akışı verisini transaction_date üzerinden aynı tabloa ekleyin.

4. Temel Finans KPI’ları ve FTQL Örnekleri

Örnek – Bütçe Sapma:

5. Görselleştirme ve Raporlama

• Sütun Grafiği: Hesap koduna göre bütçe sapması

• Alan Grafiği: Aylık nakit girişi–çıkışı trendi

• Pasta Grafiği: Gelir kalemlerinin yüzde dağılımı

• Çizgi Grafiği: Kur etkisi arındırılmış kâr marjı zaman serisi

“Visualize → Publish” adımıyla elde edilen <iframe> kodu, yönetim kurulu SharePoint’ine gömülerek gerçek zamanlı rapor sunar.

6. Gerçek Zamanlı Nakit Akışı Panosu

Fusion Tables doğrudan streaming almasa da Google Sheets + Apps Script ile dakikalık güncelleme kurulabilir:

1. Banka API → Sheets: Günlük ekstre JSON’u Apps Script ile okunur, tabloya yazılır.

2. Sheets → Fusion Tables: onChange() tetikleyicisiyle yeni satırlar Fusion Tables API’ye aktarılır.

3. FTQL Sorgu: “Son 7 gün net nakit = giriş – çıkış” hesabı.

4. Embed: CFO panelinde canlı grafik.

7. Senaryo Çalışması: Kur Riski Stres Testi

Amaç: USD/TRY 2 TL artarsa brüt kâr marjı ne kadar düşer?

Adımlar

1. fx_rates.csv tablosunda USD satırını 2 TL artırın.

2. Fusion Tables “What-if” görünümünde GL hareketleri kur farkıyla yeniden hesaplanır.

3. FTQL ile yeni kâr marjı sorgulanır, önceki değerle farkı hesaplayan sanal sütun eklenir.

4. Sonuç grafikle yönetim raporuna eklenir; hedge kararı için hızlı içgörü sağlanır.

8. Kapanış Sonrası Modern Google Cloud Geçişi

Geçiş adımları: Fusion Tables’tan CSV dışa aktar → BigQuery’ye bq load → FTQL’leri Standard SQL’e dönüştür → Looker Studio’da yeni data source → Dashboard replikasyonu → IAM ile erişim.

9. Yapay Zekâ ve İleri Analitik Ufku

• BigQuery ML: Nakit akışı tahmini, sezonluk ARIMA modelleri

• Vertex AI Forecast: Çok değişkenli gelir projeksiyonu

• Anomali Tespiti: Olağan dışı harcama/hile alarmı → Slack uyarısı

• Generative BI: “Bu ay bütçe sapmaları neden arttı?” sorusuna doğal dil + grafik cevap

• Monte Carlo Simülasyonu: Kur, faiz ve talep senaryolarını Python + BigQuery UDF ile çalıştır, Looker’da interaktif slider’la göster

10. Sonuç

Google Fusion Tables, finans ekiplerine “kod yazmadan analitik” çağının kapılarını araladı. Hizmet resmî olarak sona ermiş olsa da, onun demokratik veri yaklaşımı BigQuery–Looker–Apps Script üçlüsünde hem ölçeklenebilir hem de güvenli biçimde sürüyor. Bütçe kontrolünden kur riskine, nakit yönetiminden yatay-dikey kârlılık analizine kadar tüm kritik finans süreçleri; güncel Google Cloud bileşenleriyle gerçek zamanlı, iş birliğine açık ve yapay zekâ destekli bir yapıya taşınabilir. Veri odaklı finans liderleri, bu dönüşümü erkenden benimseyerek daha hızlı, daha isabetli ve daha şeffaf karar süreçleriyle rakiplerinin önüne geçecektir.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.

Veri İçerik Analizi Editörü

Biyografinin Tamamını Gör