En İyi 10 Bulut İş Yükü Otomasyonu Yazılımı ve 7 Kullanım Senaryosu

Her ne kadar şirketlerin %71’i genel bulut veri ambarları çalıştırıyor olsa da, parçalı çoklu bulut ortamlarını entegre etmek ve bulut maliyetlerini kontrol etmek çifte bir zorluk oluşturur.¹ Bununla birlikte, bulut iş yükü otomasyonu bu platformları besleyen veri hatlarını düzenleyerek hem bağlantıyı hem de kaynak verimliliğini optimize edebilir.

Bulut ve hibrit iş yükü otomasyonu arasındaki farkları, öne çıkan araçları ve hibrit ve bulut iş yükü otomasyonunun kullanım senaryolarını keşfedin.

Bulut İş Yükü Yönetimi Nedir?

Bulut İş Yükü Yönetimi; bulut ortamlarında çalışan uygulamaları, hizmetleri veya süreçleri (yani iş yüklerini) verimli bir şekilde dağıtma, izleme, ölçeklendirme ve optimize etme sürecini ifade eder. Bu bağlamda bir iş yükü, bir mikroservisten veya web uygulamasından büyük ölçekli bir veri işleme görevine kadar her şey olabilir.

Bulut iş yükü yönetiminin temel yönleri:

1. İş yükü yerleşimi: İş yüklerinin nerede çalıştırılacağına karar verme (ör. genel bulut ile özel bulut, belirli bölgeler veya erişilebilirlik alanları ya da VM'ler, konteynerler veya sunucusuz işlevler gibi belirli işlem örneği türleri).
2. Kaynak optimizasyonu: Aşırı veya yetersiz tedarikin önüne geçmek için iş yüklerini doğru miktar ve türde işlem, bellek, depolama ve ağ kaynaklarıyla eşleştirme.
3. Otomatik ölçeklendirme: Talebe, kullanım desenlerine veya performans metriklerine göre kaynakları otomatik olarak artırma veya azaltma.
4. İzleme ve gözlemlenebilirlik: Prometheus, Grafana veya bulutta yerel izleme sistemleri (ör. AWS CloudWatch, Azure Monitor) gibi araçları kullanarak iş yükü performansını, erişilebilirliğini, maliyetini ve güvenliğini takip etme.
5. Politika uygulama: Güvenlik, uyumluluk, maliyet kontrolü ve performans SLA'ları dahil olmak üzere iş yükü davranışına yönelik yönetişim politikalarını uygulama.
6. Güvenlik yönetimi: İş yüklerinin erişim kontrolleri, güvenlik duvarları ve zafiyet yönetimi aracılığıyla yalıtılmış, şifrelenmiş ve korunmuş olmasını sağlama.
7. Çoklu bulut veya hibrit bulut koordinasyonu: İş yüklerini birden çok bulut sağlayıcısı arasında veya bulut ile şirket içi ortamlar arasında yönetme; genellikle Kubernetes gibi orkestrasyon platformlarından veya kod olarak altyapı araçlarından yararlanma.

Bulut ve hibrit iş yükü otomasyonu arasındaki fark nedir?

Bulut İş Yükü Otomasyonu (CWA), genel, özel ve çoklu bulut kurulumları gibi bulut ortamları için tasarlanmıştır. Farklı bulut platformlarındaki görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olur. Bu otomasyon türü, bulut kaynaklarının esnek doğasıyla uyumlu çalışır; yani ihtiyaçlar arttıkça veya azaldıkça iyi şekilde uyum sağlayabilir. CWA, tamamen bulutta olan veya buluta geçen işletmeler için faydalıdır. Ayrıca, birden çok bulut hizmetini ve iş akışını verimli şekilde birlikte çalışacak biçimde koordine etmeye odaklanan bulut orkestrasyonuyla da örtüşür.

Hibrit İş Yükü Otomasyonu (HWA), bulut ve şirket içi ortamlarla (ofis veya veri merkezi gibi) ilgilenir. Geleneksel veri merkezi işlerini bulut hizmetleriyle bağlayarak her iki alandaki görevlerin yönetilmesine yardımcı olur.

HWA, hem şirket içi sistemlere hem de bulut hizmetlerine sahip şirketler için gereklidir. Özellikle bazı veri veya programların güvenlik kuralları, performans, maliyet veya güvenlik gibi nedenlerle şirket içinde kalması gerektiğinde, ancak şirketin aynı zamanda bulut teknolojisi kullandığı durumlarda faydalıdır.

Bu otomasyon türü, geleneksel BT kurulumları ve bulut tabanlı sistemler arasındaki kaynakları ve görevleri birbirine bağlar ve düzenler. Daha fazla bilgi için en iyi hibrit bulut iş zamanlayıcılarına bakın.

En iyi bulut iş yükü otomasyonu yazılımları

*Değerlendirmeler B2B kullanıcı değerlendirmelerine dayanmaktadır. Satıcılar, bağlantıları yukarıdaki tabloda yer alan aboneler hariç olmak üzere aldıkları değerlendirmelere göre sıralanmıştır.

En İyi 7 Bulut İş Yükü Otomasyonu Kullanım Senaryosu

1. Düzenleyici uyumluluk

uyumun veri gizliliği düzenlemeleriyle sağlanamaması para cezalarına ve işletmenin itibarının zarar görmesine yol açabilir. Hibrit ve bulut iş yükü otomasyon araçları, işletmelerin verileri depolamasına, sınıflandırmasına ve kullanmasına yardımcı olur.

Güvenlik denetimleri, uyumluluk kontrolleri ve güncellemelere yönelik düzenli zamanlanmış görevler otomatikleştirilebilir; böylece bu kritik faaliyetlerin tutarlı ve aksatılmadan gerçekleştirilmesi sağlanarak güvenlik ihlalleri ve uyumsuzluk cezaları riski azaltılır.

2025'te Avrupa Komisyonu, bulut hizmetlerini dijital egemenlik açısından puanlayan bir Bulut Egemenliği Çerçevesi başlattı ve bunu 180 milyon avroluk bir kamu sektörü sözleşmesi vermek için kullandı. Bunun gibi çerçeveler, düzenlemeye tabi şirketleri iş yüklerinin nerede çalışacağını otomatikleştirmeye iter; hassas verileri uyumlu veya egemen bölgelerde tutarken diğer iş yüklerini küresel kaynaklara yönlendirir.²

Uyumluluk ile ilgili gerçek dünya örneği

Birleşik Krallık merkezli bir finansal yatırım şirketi olan BlueBay Asset Management, iş zamanlamayı merkezileştirmek ve sistem performansını artırmak için ActiveBatch Workload Automation'ı başarıyla devreye aldı.

Çözüm; risk değerlendirmesi, alım satım yazılımı güncellemeleri, SSRS raporlaması ile BT operasyonları ve altyapı yönetimi gibi kritik iş süreçlerini otomatikleştirmelerini sağladı. BlueBay maliyet tasarrufu, iyileştirilmiş uyumluluk ve iş akışlarında artırılmış görünürlük elde etti.³

Veri ikameti kuralları, bazı iş yüklerinin belirli yetki alanları içinde kalmasını gerektirir. 2025'te Avrupa Komisyonu, bulut hizmetlerini dijital egemenlik açısından puanlayan bir Bulut Egemenliği Çerçevesi ile bu gereksinimleri resmîleştirdi ve bunu 180 milyon avroluk bir kamu sektörü sözleşmesi vermek için kullanarak finansal hizmetler gibi düzenlemeye tabi sektörlere yerleşimleri otomatikleştirecek bir standart sağladı.²

2. Bulut tedariki

Bir işletme sanal sunucular kullanıyorsa, hizmetleri manuel olarak yapılandırmak ve tedarik etmek çok zaman alır. Bu, düşük performansa ve yüksek maliyetlere yol açabilir. Bulut otomasyon araçları bazı şablonlar oluşturur ve sanal sunucu yapılandırmasının nasıl yapılması gerektiğine rehberlik eder.

Bulut tedariki ile ilgili gerçek dünya örneği

Önde gelen bir ABD kablosuz operatörü, her sanal sunucuyu elle tedarik etmek için 5.5 iş günü harcıyordu. Firma, ServiceNow Cloud Management ile tedariki otomatikleştirerek ekiplerin self-servis katalogdan standartlaştırılmış, önceden yapılandırılmış VM'ler sipariş etmesini sağladı.

Sonuçlar:

• VM tedarik süresi yaklaşık bir haftadan bir saatin altına indirildi
• Yıllık OPEX'te 5 milyon doların üzerinde tasarruf
• Personel, manuel tedarikten kurtarılarak diğer otomasyon projelerine yönlendirildi.⁴

3. Uygulama dağıtımı

Hibrit ve bulut otomasyonu, sürüm döngülerini kısaltır ve dağıtımları daha güvenilir hale getirir; geliştirme ekibinin tekrarlayan dağıtım görevlerine zaman harcamak yerine yeni özellikler oluşturmaya ve uygulamayı iyileştirmeye odaklanmasını sağlar.

HWA ve CWA araçları aynı zamanda manuel müdahalelerden kaynaklanan hataları azaltır; kuruluşlar süreci daha verimli, güvenilir ve hızlı hale getirerek daha hızlı sürümler, maliyet tasarrufu ve iyileştirilmiş uygulama kalitesi elde edebilir.

Uygulama dağıtımı ile ilgili gerçek dünya örneği

AXA Switzerland, uygulamalarını Azure üzerindeki OpenShift'e taşıdı; ancak bu konteynerleştirilmiş uygulamalar hâlâ ana sistemde tutulan verilere bağımlıydı. Bu nedenle sigorta şirketi, konteyner tabanlı uygulamaları dağıtmak ve hibrit ortamı genelinde veri akışını düzenlemek için Stonebranch UAC'yi OpenShift ile birlikte kullandı.⁵

Sonuçlar:

• Konteyner uygulamaları OpenShift üzerinde çalışır ve merkezi olarak UAC tarafından yönetilir.
• myAXA portalı, acentelerin ve müşterilerin belgelere, faturalara ve kişisel verilere güvenli şekilde erişmesini sağlar.
• AXA daha hızlı bir geçiş bildirdi.

4. İzleme, düzeltme ve kendi kendini iyileştirme

Hibrit ve bulut otomasyon araçları, uygulamaların ve altyapının otomatik izlenmesini kurmak için kullanılabilir. Bulut otomasyon araçları özellikle bulut ortamındaki tüm kaynaklarda CPU kullanımı, ağ trafiği, disk alanı ve daha fazlası gibi çeşitli metrikleri toplayabilir. Bu veriler, uygulamaların ve altyapının performansını ve sağlığını analiz etmek için kullanılabilir.

Otomatik izleme sistemleri, sistem operasyonlarına gerçek zamanlı görünürlük sağlayarak anormallikleri oluştukları anda tespit etmenize olanak tanır. Önceden tanımlanmış koşullara göre uyarılar üretebilir ve bir sorun ortaya çıktığında sorumlu ekipleri anında bilgilendirebilir.

Düzeltme söz konusu olduğunda, bulut otomasyon araçları belirli koşullara dayalı önceden tanımlanmış eylemler gerçekleştirebilir. Örneğin bir sunucu çökerse, araç hizmet sürekliliğini sağlamak için otomatik olarak yeni bir sunucu başlatabilir. Bu, sorunların etkisinin en aza indirilmesini ve hizmetlerin kullanıcılar için erişilebilir kalmasını sağlar.

Kod Olarak Altyapı (IaC) kullanarak altyapınızın sürüm kontrollü bir ‘istenen durumunu’ da koruyabilirsiniz. Bu istenen durumdan sapmalar tespit edilirse sistem bu duruma uyacak şekilde otomatik olarak düzeltilebilir. Bu, tutarlı ortamların korunmasını kolaylaştırır ve yapılandırma sapması riskini azaltır.

Otomatik düzeltme, güvenlik bağlamında da kullanılabilir. Potansiyel bir güvenlik tehdidi tespit edilirse sistem, ele geçirilmiş bir sistemi yalıtmak veya gerekli bir yamayı uygulamak gibi acil eylemler gerçekleştirebilir. 

Örneğin AWS Security Hub, bir ortam genelindeki güvenlik bulgularını ilişkilendirir ve bu yanıtları otomatik olarak tetikleyebilir; SentinelOne, tespit ve yanıtı otomatikleştirmek için 20'den fazla AWS hizmetine entegre olarak 2025'te lansman ortağı olarak katıldı.⁶

Yapay zeka ajanları, otomasyonu sabit, kural tabanlı düzeltmenin ötesine taşır. Bu sistemler olası arızaları öngörür ve sınırlı insan müdahalesiyle gerçek zamanlı koşullara göre iş yükü yerleşimi, kaynak tahsisi ve kurtarma gibi operasyonları ayarlar.

Hangi satıcıların platformlarına bu tür yapay zeka yeteneklerini dahil ettiğini öğrenin.

Düzeltme ile ilgili gerçek dünya örneği

Salling Group, manuel tahmin ve ikmal başarısız olduğunda yanlış stoğun mağazalara ulaşması riskiyle karşı karşıyaydı. Tedarik zinciri görünürlüğü ve hata uyarısı elde etmek için eski zamanlayıcılarını RunMyJobs ile değiştirdiler.⁷

RMJ, gerçek zamanlı panolar ve işleri kendiliğinden yeniden başlatan ve hataları işaretleyen iş seviyesinde düzeltme ile 15 izleme kontrol noktası ekledi; bu, altyapı seviyesinde değil iş akışı seviyesinde kendi kendini iyileştiren bir unsurdur.

Sonuçlar:

• Hatalı ana veriler anında tespit edilir ve veri tabanı seviyesinde kontrol edilir.
• Süre anormallikleri uyarıları tetikler; bir saatlik iş üç saat sürüyorsa geçmiş temel değerlere göre yakalanır.
• Dış kaynaklı 24/7 zamanlama desteği büyük ölçüde bırakılarak maliyetler düşürüldü; çünkü teknik olmayan personel bunu kurum içinde çalıştırabiliyor.
• Tahmin ve ikmal doğruluğu, tutarlı uçtan uca otomasyon sayesinde arttı.
• Personel sorunları daha az manuel çaba ve kesintiyle önceden yakalar.

5. Zamanlama ve kaynak yönetimi

Akıllı zamanlama yetenekleri sayesinde hibrit ve bulut iş yükü otomasyonu, görevlerin en uygun zamanlarda ve önceden tanımlanmış koşullar altında yürütülmesini sağlar. Örneğin gece boyunca büyük miktarda veri işleyen bir şirket, maliyetleri düşürmek için iş yükü otomasyonu veya iş zamanlama yazılımı aracılığıyla bu iş yüklerini talebin düşük olduğu saatlere planlayabilir. Bu, görevlerin iş hacmini en üst düzeye çıkarırken boşta kalma süresini en aza indirmek için bağımlılıklarına göre planlandığı bir üretim sürecine benzer.

Bulut maliyet yönetimi (FinOps), zamanlama ve kaynak yönetimine entegre edilebilir. Otomasyon kaynakları dinamik olarak ölçeklendirebilir, politika odaklı orkestrasyonu uygulayabilir ve atıl veya az kullanılan örnekleri kapatarak israfı azaltabilir ve bulut giderlerini düşürebilir.

Zamanlama ve kaynak yönetimi ile ilgili gerçek dünya örneği

RS Components, işletme genişledikçe zaman dilimleri arasında tedarik zinciri görevlerini koordine edemeyen ve tam bir gün gecikmeli çalışan eskimiş bir iş zamanlayıcı kullanıyordu. RS Components, her ülkede ve zaman diliminde çalışan yeniden kullanılabilir tek bir otomasyon şablonu kullanarak tüm uçtan uca tedarik zinciri zamanlamasını RunMyJobs'a taşıdı.⁸

Sonuçlar:

• İlk yıl içinde pozitif ROI elde edildi ve ardından Asya Pasifik bölgesinde kullanıma sunuldu.
• Siparişten paketlemeye döngü artık 20 dakikanın altında, web siparişleri ise yaklaşık 3 dakikada tamamlanıyor.
• 7 günlük pilot uygulamanın ardından 3 aylık sıkı bir geçiş süresi içinde devreye alındı.
• Daha önce dış kaynaklı olan zamanlama yeniden kurum içine alınarak maliyetler düşürüldü.

6. Ölçeklenebilirliği artırma 

Ölçeklenebilirlikte hibrit ve bulut iş yükü otomasyonunun başlıca kullanımlarından biri, kaynakları gerçek zamanlı talebe göre dinamik olarak tahsis edebilme yeteneğidir. Bir kuruluşun dalgalı veya öngörülemeyen iş yükleriyle karşılaştığı bir senaryoda, kaynakların manuel ölçeklendirilmesi yavaş ve verimsiz olabilir. Hibrit iş yükü otomasyon araçları, mevcut iş yüküne bağlı olarak kaynakları otomatik olarak artırabilir veya azaltabilir.

Hibrit ve bulut iş yükü otomasyonunun verimliliği nasıl etkileyebileceğinin en iyi örneklerinden biri Black Friday veya Cyber Monday gibi etkinliklerdir. Örneğin e-ticaret şirketleri, yüksek yükü karşılamak için kaynakları dinamik olarak ölçeklendirmek ve normal trafik düzenleri geri geldiğinde yeniden azaltmak üzere bu araçları kullanabilir. Bu esneklik, bulut harcamalarını optimize ederken müşteri deneyimini güvence altına alır.

Ölçeklenebilirlik ile ilgili gerçek dünya örneği

Merkezi yönetimden yoksun olan ACES, binlerce platformlar arası, olay odaklı iş akışını düzenlemek için ActiveBatch'i benimsedi. Bu, elastik işlem otomatik ölçeklendirmesinden farklı olarak hibrit sistemler genelinde iş hacmini ve verimi ölçeklendirmelerine olanak tanır.⁹

Sonuçlar:

• 60x daha hızlı işleme; birkaç saatten dakikalara indi.
• Günlük işlerde artış; 100'ün altından günde binlere çıktı.
• Veriler ve raporlar artık şirket içi sistemler, bulut platformları ve üçüncü taraf satıcılar arasında paylaşılıyor.
• Olay odaklı iş akışları işler arasındaki bekleme süresini kısaltarak güvenilirliği artırdı.
• Yedeklemeler ve arşivleme otomatikleştirilerek manuel işler ortadan kaldırıldı.
• O kadar zaman tasarrufu sağlandı ki ACES muhtemelen ek bir personel alımından kaçınabildi.

7. Buluttaki diğer manuel görevlerin otomasyonu

Manuel görevler insan hatalarına açıktır ve işletmeler için önemli kayıplara yol açabilir. Hibrit ve bulut otomasyonu, işletmelerin bulut ortamında manuel ve sıkıcı görevleri otomatikleştirmesini sağlar. HWA ve CWA araçları buluttaki iş yüklerini kodlar ve aracın gelecekte bunu tekrarlamasını sağlar.

Hibrit ve bulut otomasyonu hataya açık uygulamaları ortadan kaldırır ve iş yükü süreçlerini hızlandırır. Bulut otomasyon araçları, önceden tanımlanmış iş kurallarına dayanarak sınır ihlallerini (ör. SLA ihlalleri veya maliyet eşiği aşımları) tespit edebilir ve kullanıcıyı bunlar hakkında bilgilendirebilir. İşletmeler buluttaki iş yüklerini otomatikleştirerek iş akışlarını hızlı, güvenli ve güvenilir şekilde yönetebilir.

Ekipler bu otomasyonun kendisini taslak haline getirmek için yapay zeka kodlama asistanlarını kullanır; mühendislerin daha sonra inceleyip ayarladığı Terraform veya Ansible yapılandırmalarının ilk taslağını üretir; bu da geçişleri hızlandırır ve tekrarlayan betik yazma çabasını azaltır.

Bulut otomasyonu ile ilgili gerçek dünya örneği

Netflix, buluttaki DevOps süreçlerinin önemli bir bölümünü otomatikleştirdi ve web sitesine yeni değişiklikleri yayınlama konusunda esneklik kazandı.¹⁰ Web sitesindeki değişikliklerle ilgili herhangi bir sorun olması durumunda, bulut otomasyonu sayesinde kullanıcılar önceki sürümlere döner ve kesintisiz izlemeye devam eder.

Bulut iş yükü otomasyonunun başlıca faydaları nelerdir?

McKinsey'e göre, bulut hizmetlerindeki iş akışlarının otomasyonu işletmelere esneklik kazandırır ve onları manuel görevlere zaman, çaba ve maliyet harcamaktan kurtarır.¹¹.

• Ölçeklenebilirlik ve performans optimizasyonu: Otomatik bulut ortamları, kuruluşların operasyonlarını ölçeklendirmesine olanak tanır. Kaynak tedarikini ve ölçeklendirmeyi otomatikleştirerek işletmeler, manuel müdahale olmadan dalgalı talebe hızla uyum sağlayabilir; yoğun dönemlerde optimum performansı garanti ederken düşük kullanım dönemlerinde gereksiz maliyetlerden kaçınır.
• Artırılmış güvenilirlik ve azaltılmış kesinti süresi: Otomasyon; rutin bakımı yöneterek ve yük devretme süreçlerini düzenleyerek sistem güvenilirliğini artırabilir, böylece insan hatasını azaltır. Otomatik süreçler ayrıca olağanüstü durum kurtarmayı destekler; bir arıza durumunda iş sürekliliğini sağlamak için iş yüklerini ve verileri bölgeler arasında çoğaltır.
• İyileştirilmiş güvenlik ve uyumluluk: Bulut otomasyonu, güvenlik ve uyumluluk politikalarının tutarlı şekilde uygulanmasına yardımcı olur. Otomatik zafiyet taramaları, yapılandırma yönetimi ve erişim kontrolüyle kuruluşlar sektör düzenlemelerine uyumu izleyebilir ve riskleri en aza indirebilir; ekipler reaktif görevler yerine proaktif güvenlik iyileştirmelerine odaklanabilir.
• Pazara sunma süresinin hızlanması: Altyapının dağıtımını ve yönetimini otomatikleştirerek bulut otomasyonu DevOps ve CI/CD pratiklerini mümkün kılar; yeni ürün veya özelliklerin pazara sunulması için gereken süreyi azaltır. Daha hızlı, otomatik test ve dağıtım döngüleri hızlı yineleme ve yenilik sağlar; işletmelerin pazar değişikliklerine daha çabuk yanıt vermesini sağlar.
• Maliyet tasarrufu ve kaynak optimizasyonu: Buluttaki otomasyon, kaynak tahsisinin optimize edilmesini sağlar; atıl kaynakları ve aşırı tedariki azaltır. Zorunlu olmayan iş yüklerinin otomatik kapatılması ve kaynakların talebe göre gerçek zamanlı ayarlanması önemli maliyet tasarrufu sağlarken, iyileştirilmiş bütçeleme ve tahmin için kaynak kullanımına dair net ve merkezi bir görünüm sunar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

İleri Okuma

Bulut veya hibrit otomasyon çözümleri arıyorsanız, her alan için iş yükü otomasyon araçları ve iş zamanlayıcılar hakkındaki makalelere göz atın:

• Kurumsal iş yükleri için: En İyi Hibrit Bulut İş Zamanlayıcıları
• SAP'a bağımlı kuruluşlar için: En İyi SAP İş Zamanlama Yazılımları
• Basit otomasyon ihtiyaçları olan küçük işletmeler için: En İyi Açık Kaynak İş Zamanlayıcıları ve WLA Araçları
• Genel iş yükü otomasyonu için: En İyi 7+ İş Yükü Otomasyon Aracı

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{En İyi 10 Bulut İş Yükü Otomasyonu Yazılımı ve 7 Kullanım Senaryosu}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/cloud-workload-automation}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

12 güncelleme

20262025202420232022

1. 21 Tem

   Salling Group, RS Components ve AXA Switzerland için gerçek dünya örnekleri eklendi.

2. 3 Tem

   Güvenlik iyileştirme bölümüne AWS Security Hub ve SentinelOne örneği eklendi.

Referans Linkleri

1.

2025 State of the Cloud Report | Flexera

2.

Sovereign Cloud Framework explained

3.

BlueBay Asset Management Improves Performance of SQL Environment by 30%

4.

Case Study: U.S. Wireless Carrier Cuts VM Delivery... - ServiceNow Community

5.

AXA Switzerland: Automation in a Hybrid IT Environment

6.

SentinelOne Debuts as Launch Partner for new AWS Security Hub at re:Inforce 2025 | SentinelOne

SentinelOne

7.

Salling Group Case Study

8.

Distributor Regains Control of End-to-End Supply Chain

9.

ACES Case Study: Productivity and Resource Savings with IT Automation

10.

Lower cloud costs without destroying value | McKinsey

McKinsey & Company

11.

Cloud-migration opportunity: Business value grows, but missteps abound | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder