Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 4 modül

Eğitimin Amacı

Organizasyonların yazılım teslimat darboğazlarını aşmak için benimsediği low-code ve no-code platformlarını gölge BT (Shadow IT) riskine yol açmadan, kurumsal mimari standartları ve workflow automation prensipleriyle hayata geçirme becerisi kazandırmaktır.

Katılımcılar, hangi problemin no-code, hangisinin low-code veya pro-code ile çözülmesi gerektiğini belirleyen karar matrislerini ve sürdürülebilir uygulama yaşam döngüsünü öğrenirler.

Kimler Katılmalı ve Ön Koşullar

  • Hedef Kitle: Dijital dönüşüm liderleri, iş analistleri, çözüm mimarları, IT yöneticileri ve süreç otomasyonu uzmanları.
  • Ön Koşullar: Temel iş süreci modelleme mantığı ve kurumsal bilgi sistemleri (ERP, CRM, API kavramları) hakkında genel farkındalık.

Kazanımlar ve Odak Noktaları

  • Kurumsal low-code / no-code platform seçimi, mimari uygunluk analizi ve toplam sahip olma maliyeti (TCO) değerlendirmesi yapma.
  • Veri modeli, kullanıcı arayüzü, iş kuralı motoru ve API entegrasyon katmanlarını modüler ve bakımı kolay şekilde kurgulama.
  • Citizen Development çalışma modeli, Fusion Team işbirliği, güvenlik sınırları ve AI destekli uygulama/iş akışı üretimini yönetme.

Konular

Low-Code / No-Code Ekosistemi ve Mimari Karar Matrisi
  • No-code, low-code ve pro-code sınırları; platform kategorileri (uygulama, süreç, entegrasyon, veri)
  • Kullanım senaryosu uygunluk puanlaması, vendor lock-in risk analizi ve lisans/TCO modellemesi
Uygulama ve İş Akışı Otomasyonu Tasarım Prensipleri
  • Veri katmanı ile sunum katmanını ayrıştırma, durum makineleri (state machines) ve onay iş akışları
  • REST/Webhook entegrasyonları, olay tabanlı tetikleyiciler ve istisna/hata telafi (compensation) kalıpları
Citizen Developer Modeli, Fusion Teams ve Yönetişim
  • İş birimi geliştiricileri (Citizen Developers) ile IT mühendislik ekiplerinin (Fusion Teams) çalışma modeli
  • Merkezi Mükemmeliyet Merkezi (CoE), uygulama kritiklik sınıflandırması ve güvenlik/veri sızıntısı önleme politikaları
AI Destekli Geliştirme ve Uygulama Yaşam Döngüsü (ALM)
  • Doğal dilden uygulama, form ve otomasyon üreten üretken yapay zeka (Copilot/AI) asistanlarının etkin kullanımı
  • Geliştirme-Test-Üretim ortam geçişleri, versiyon kontrolü, teknik borç yönetimi ve emekliye ayırma süreçleri

Bizimle iletişime geçin