PLATFORM ANALYTICS (PA) ADVANCED (PAA) EĞİTİMİ

Platform Analytics'i ileri analitik merkezine taşı

Analytics Center, ileri görselleştirme, gösterge ve kırılım modelleme, data collector ve workspace analitiğiyle ServiceNow Platform Analytics'i ileri seviyede kurun.

ServiceNow Platform Analytics Advanced (PAA) eğitimi: Analytics Center ve veri görselleştirme, automated/formula gösterge modelleme ve indicator source, breakdown ve element filter, data collector ile skor otomasyonu ve tarihsel veri, interaktif drill-down pa…

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Analytics Center, ileri görselleştirme, gösterge modelleme ve veri toplama

Bu ileri seviye eğitim, ServiceNow'un birleşik Platform Analytics deneyimini ileri düzeyde ele alır. Analytics Center ile veri görselleştirme (data visualization) oluşturma, çoklu kaynak ve kırılım; gösterge (indicator) modelleme, indicator source, formül göstergeleri ve otomatik/el ile kırılım işlenir. Ardından data collector ve skor toplama zamanlaması, tarihsel veri, hedef/eşik/sinyal; gelişmiş görsel türleri, drill-down ve interaktif pano, workspace içi analitik ve KPI ayrıntı (detail) görünümü; performans, veri toplama yükü ve yönetişim uygulanır. Katılımcılar kurumsal KPI'ları doğru toplanan, kırılımlı ve aksiyon üreten Platform Analytics panolarına dönüştürür.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar görselleştirme, gösterge modelleme, veri toplama ve pano eksenlerinde Platform Analytics çözümünü kurar.

Seviye

İleri Seviye — ServiceNow Platform Analytics'in ileri yetkinlikleri: Analytics Center, ileri veri görselleştirme, gösterge ve kırılım modelleme, veri toplama otomasyonu ve workspace analitiğinin uçtan uca ele alınması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar bir ServiceNow örneği üzerinde Analytics Center'da görseller, gösterge modelleri ve data collector'ları yapılandırıp interaktif panolar tasarlar.

Neden Bu Eğitim?

🎛️Analytics Center

Birleşik Analytics Center'da ileri görselleştirme ve panoları kurarsınız.

📐Gösterge Modelleme

Formül ve kırılım göstergeleriyle karmaşık KPI'ları doğru modellersiniz.

⚙️Veri Toplama

Data collector ve tarihsel toplamayla trendleri güvenilir kılarsınız.

Anahtar Konular

platform analyticsservicenow paaanalytics centerveri görselleştirmeindicator sourcebreakdowndata collectorservicenow dashboardworkspace analitiğikpi detay
“Birleşik analitik, veriyi tek yerde göstermez; kararı veriye en yakın yere getirir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
ServiceNow Temeli

Tablolar, liste, filtre ve koşul oluşturucuya aşinalık beklenir.

2
Analitik Temeli

Gösterge, skor ve pano kavramlarına temel aşinalık faydalıdır.

3
Raporlama

Temel raporlama/görselleştirme deneyimi avantaj sağlar.

4
Örnek Instance

Erişilebilir bir ServiceNow geliştirme örneği önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, Analytics Center'da ileri veri görselleştirmeleri oluşturabilir.
Modül 1
Analytics Center
  • Birleşik Platform Analytics deneyimine genel bakış
  • Reporting ve PA'nın tek deneyimde birleşmesi
  • Analytics Center gezinme ve içerik düzeni
  • Veri görselleştirme (data visualization) kavramı
  • Kaynak seçimi: tablo, gösterge, metrik
  • Görsel içeriğin organizasyonu
Modül 2
Görsel Türleri
  • Zaman serisi ve trend görselleri
  • Çubuk, sütun ve kategori görselleri
  • Scorecard ve tek değer (single score)
  • Isı haritası ve dağılım görselleri
  • Kırılımlı (breakdown) görseller
  • Görsel türünün veriye uygun seçimi
Modül 3
Görsel Yapılandırma
  • Eksen, grup ve seri ayarı
  • Hedef ve eşik gösterimi
  • Filtre ve dinamik parametre
  • Renk ve biçimlendirme
  • Etkileşim ve tıklama davranışı
  • Görselin okunabilirliği
Modül 4
Veri Kaynakları
  • Tablo tabanlı görsel kaynağı
  • Gösterge (indicator) tabanlı görsel
  • Çoklu kaynak birleştirme
  • Koşul ve aralık filtresi
  • Gerçek zamanlı vs. toplanmış veri
  • Kaynak seçiminin performansa etkisi
Günün hedefiKatılımcı, ileri gösterge ve kırılım modellerini doğru kurabilir.
Modül 1
Indicator Türleri
  • Automated indicator ile tablo skoru
  • Formula indicator ile türetilmiş metrik
  • Manuel indicator ve elle giriş
  • Aggregate ve yön (direction) tanımı
  • Birim ve ölçek tutarlılığı
  • Gösterge-iş sorusu eşlemesi
Modül 2
Indicator Source
  • Indicator source ve koşul tanımı
  • Facts tablosu seçimi
  • Kaynağın yeniden kullanımı
  • Durum/aralık koşulları
  • Kaynak bakımının merkezileştirilmesi
  • Kaynak koşulunun skora etkisi
Modül 3
Formül Göstergeleri
  • Oran ve yüzde hesabı
  • Göstergeler arası aritmetik
  • Trend ve değişim hesabı
  • Koşullu formül mantığı
  • Birim tutarlılığı
  • Formül sonucunun doğrulanması
Modül 4
Kırılım (Breakdown)
  • Automated ve manual breakdown
  • Breakdown source ve element
  • Element filter ile daraltma
  • Breakdown matrisi ile çapraz analiz
  • Boyut sayısının yüke etkisi
  • Kırılımın okunabilirliği
Günün hedefiKatılımcı, skor toplamayı otomatikleştirir ve güvenilir trend üretir.
Modül 1
Data Collector
  • Data collector job yapılandırması
  • Skor toplama zamanlaması
  • Job sırası ve bağımlılık
  • Toplama yükünün izlenmesi
  • Hatalı toplama tespiti
  • Performans için ayar
Modül 2
Tarihsel Veri
  • Historical collection ile geçmiş skor
  • Geriye dönük toplama sınırları
  • Snapshot ve arşiv
  • Trend için yeterli geçmiş
  • Veri yoğunluğu ve saklama
  • Tarihsel skorun doğrulanması
Modül 3
Hedef ve Sinyal
  • Target ve threshold tanımı
  • Signal ile anormal değişim
  • Yön ile hedef ilişkisi
  • Eşik ihlalinde bildirim
  • Hedefin iş hedefiyle hizası
  • Sinyalin aksiyona bağlanması
Modül 4
Öngörü ve Analiz
  • Trend analizi ve yorum
  • Forecasting ile ileriye projeksiyon
  • Target'a ulaşma tahmini
  • Dönemsel karşılaştırma
  • Anomali yorumu
  • Öngörünün karara bağlanması
Günün hedefiKatılımcı, interaktif panolar kurar ve analitik içeriği yönetir.
Modül 1
İnteraktif Pano
  • Dashboard düzeni ve sekmeler
  • Görsellerin bir araya getirilmesi
  • İnteraktif filtre ve parametre
  • Drill-down ile detaya inme
  • Paylaşım ve erişim yetkisi
  • Panonun karar odaklı kurgusu
Modül 2
Workspace Analitiği
  • Workspace içi analitik görünümler
  • KPI ayrıntı (detail) sayfası
  • List ve form bağlamında analitik
  • Agent/kullanıcı deneyimine gömülü içgörü
  • Bağlama duyarlı metrik gösterimi
  • Workspace performansı
Modül 3
Geçiş ve Uyum
  • Klasik PA/Reporting'den Platform Analytics'e geçiş
  • Mevcut içeriğin taşınması
  • Eski ve yeni deneyim farkları
  • Göç (migration) planı
  • Kullanıcı benimsemesi
  • Geçişin doğrulanması
Modül 4
Yönetişim
  • Gösterge ve kaynakların denetimi
  • Kullanılmayan içeriğin temizliği
  • Veri toplama yükü yönetimi
  • Sürüm/güncelleme etkisi
  • İçeriğin dokümantasyonu
  • Analitik çerçevesinin sürdürülmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Analytics Center

Analytics Center'da ileri veri görselleştirmeleri oluşturursunuz.

✅
Görsel Seçimi

Veriye uygun görsel türünü seçip yapılandırırsınız.

✅
Gösterge Modelleme

Automated ve formula göstergelerle karmaşık KPI modellersiniz.

✅
Kırılım

Breakdown kaynakları ve element filter ile çok boyutlu analiz kurarsınız.

✅
Data Collector

Skor toplamayı otomatikleştirir ve tarihsel trend üretirsiniz.

✅
İnteraktif Pano

Drill-down özellikli karar odaklı panolar tasarlarsınız.

✅
Workspace Analitiği

Workspace ve KPI ayrıntı görünümleriyle gömülü analitik kurarsınız.

✅
Geçiş

Klasik PA/Reporting içeriğini Platform Analytics'e taşırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • ServiceNow yöneticileri
  • Platform Analytics uygulayıcıları
  • raporlama tasarımcıları
  • KPI analitiğini ileri düzeyde kuran platform profesyonelleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
ServiceNow yöneticileri, Platform Analytics uygulayıcıları, raporlama tasarımcıları ve KPI analitiğini ileri düzeyde kuran platform profesyonelleri için uygundur.
Platform Analytics ile Performance Analytics farkı nedir?
Platform Analytics, Performance Analytics ve Reporting'i tek Analytics Center deneyiminde birleştirir; eğitim gösterge mantığını yeni birleşik deneyim üzerinden ele alır ve klasik içerikten geçişi de kapsar.
Instance gerekli mi?
Erişilebilir bir ServiceNow geliştirme örneği pratiği güçlendirir; yapılandırmalar örnek üzerinde uygulamalı gösterilir.
PAF'tan farkı nedir?
Bu ileri eğitim gösterge modelleme, data collector ve workspace analitiğine derinlemesine girer; temel kavramlar fundamentals eğitiminde ele alınır.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir. Resmi ServiceNow sınavlarının başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Platform Analytics (PA) Advanced (PAA) Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikImplementing Real Time Intelligence with Microsoft Fabric - Applied Skills Workshop Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Implementing Real Time Intelligence with Microsoft Fabric - Applied Skills Workshop Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Senaryo tabanlı Fabric Real-Time Intelligence atölyesi: akış vakasında Eventstream, Eventhouse/KQL, zaman serisi, pano ve Data Activator'ı challenge formatında

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikImporting & Exporting Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Importing & Exporting Data Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

CSV, JSON, XML, Excel, veritabanı ve API'den veri içe/dışa aktarma, karakter kodlama, Türkçe karakter ve doğrulama tekniklerini uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikImporting & Exporting Data using R Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Importing & Exporting Data using R Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

R'da readr, readxl, jsonlite, xml2, haven, DBI ve arrow ile CSV/Excel/JSON/veritabanı/SPSS verisini okuma ve yazmayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikIncident Investigation and Reporting Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Incident Investigation and Reporting Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Olay verisi toplama, zaman çizelgesi, 5 Neden ve balık kılçığı kök neden analizi, Pareto/trend çıkarımı ve karar odaklı raporlamayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikIndex & Statistical Management Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Index & Statistical Management Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Clustered/nonclustered indeks tasarımı, covering indeks, istatistik ve histogram, kardinalite tahmini, fragmentasyon ve DMV ile indeks bakımını öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn