Datakapital, Borsa İstanbul odaklı karar süreçlerinde kullanılabilecek veri katmanlarını ve analiz çıktılarının üretim/dağıtım biçimlerini, birbirinden ayrışan ama birlikte çalışabilen modüller halinde kurgular. Bu yaklaşımın amacı, aynı varlık (hisse/tema/sektör) hakkında farklı kanallardan üretilen sinyalleri tek bir çatı altında toplayarak, kullanıcıya “okunabilir, kıyaslanabilir ve izlenebilir” bir çalışma düzeni sunmaktır.
Modüler mimari, iki temel ihtiyaca yanıt verir: (i) farklı kullanıcı tiplerinin (okuyucu, analist, karar verici) aynı platformu farklı yoğunluklarda kullanabilmesi, (ii) veri ve analiz üretim süreçlerinin birbirine karıştırılmadan yönetilebilmesi. Bu sayede, bir kullanıcı yalnızca raporları takip edebilirken; bir diğer kullanıcı portal ekranlarında metrikleri izleyebilir; daha ileri kullanıcılar ise AI modülü üzerinden belirli bir soruyu veriyle birlikte işleyebilir.
Aşağıda Datakapital’in mevcut ana modülleri ve bu modüllerin hangi problem sınıfına odaklandığı açıklanmaktadır.
Twitter Influencer Dizini
Twitter Influencer Dizini, finansal içerik üreticilerini (hesapları) Borsa İstanbul bağlamında bir “medya gücü” perspektifiyle sıralayan ve izlenebilir hale getiren modüldür. Bu modülün temel hedefi; sosyal medya ortamında hangi hesapların daha fazla görünürlük, erişim ve etkileşim ürettiğini ölçmek ve bunu karşılaştırılabilir bir şekilde sunmaktır.
Bu nedenle Dizinde yer alan sıralamalar ve metrikler, hesapların içerik kalitesine, doğruluğuna, tutarlılığına veya yatırım performansına referans vermez. Yani bir hesabın üst sıralarda olması, içeriklerinin doğru olduğu veya “daha iyi” analiz yaptığı anlamına gelmez; yalnızca sosyal medya ekosisteminde ürettiği ilginin ve yayılımın daha yüksek olduğuna işaret eder.
Bu modül, özellikle şu soruların operasyonel cevabını kolaylaştırır:
- • “Hangi hesaplar daha fazla medya etkisi üretiyor?”
- • “Etkileşim ve görünürlük gücü belirli hesaplarda mı yoğunlaşıyor, yoksa daha geniş bir tabana mı yayılıyor?”
- • “Dönemsel olarak medya gücü dağılımı nasıl değişiyor?”
Kullanım açısından Twitter Influencer Dizini iki ana fonksiyon sağlar:
- • Sıralama ve kıyas: Hesapların medya gücünü birbiriyle kıyaslamayı ve dönemsel olarak izlemeyi mümkün kılar.
- • Takip disiplini: Kullanıcının bilgi akışını daha sistematik hale getirir; hangi kaynakların daha geniş kitlelere ulaştığını ölçerek, “piyasa anlatısının” nerelerde yoğunlaştığını görünür kılar.
Bu modülün çıktıları, hesapların sosyal medya ortamındaki görünürlük/erişim/etkileşim kapasitesini nicel olarak özetler. İçerik doğruluğu, kalite veya yatırım performansı hakkında hüküm içermez; bir hesabın yüksek sıralanması yalnızca medya gücünün yüksek olduğunu ifade eder.
Raporlar
Raporlar modülü, Datakapital tarafından üretilen analiz dokümanlarının listelendiği ve erişime açıldığı içerik alanıdır. Buradaki temel amaç, platform içinde üretilen çıktıların arşivlenebilir, paylaşılabilir ve geri dönüp incelenebilir bir formda sunulmasıdır. Raporlar, bir “tek seferlik okuma” nesnesi olarak değil; kullanıcıya belirli bir çerçeve, metodoloji ve kıyas imkânı sağlayan referans içerikler olarak konumlanır.
Raporların değeri, yalnızca sonuç paragrafı üretmekten değil; aynı zamanda bir analizin hangi varsayımlar ve hangi veri tanımlarıyla inşa edildiğini görünür kılmaktan gelir. Bu yüzden raporlar modülü, hem “sonuç” hem de “yaklaşım” tarafını dengede tutmayı hedefleyen bir yayın yapısı ile düzenlenir.
Rapor modülünde tipik olarak aşağıdaki türde ihtiyaçlara yanıt veren içerikler yer alabilir:
- • Belirli bir sektör veya tema üzerinden yapılandırılmış analizler.
- • Metodoloji ve ölçüm tanımları içeren teknik notlar.
- • Dönemsel gözlem raporları ve karşılaştırmalı değerlendirmeler.
Raporlar modülü aynı zamanda platformun kurumsal hafızasıdır. Kullanıcı, daha önce yayımlanan bir çalışmaya geri dönerek aynı çerçeveyi farklı döneme uygulayabilir, yeni veri geldiğinde önceki raporla kıyaslayabilir veya içeriği ekip içinde tartışma dokümanı olarak kullanabilir.
AI Modülü
AI Modülü, Datakapital’in platform içi veri setleriyle çalışarak kullanıcı sorularına veri odaklı yanıt üreten asistan katmanıdır. Bu modülün amacı, kullanıcıların veri ekranları arasında manuel gezerek yapacağı temel sorguları hızlandırmak, karmaşık soruları daha düzenli bir analiz akışına sokmak ve aynı soruyu farklı veri perspektifleriyle ele almayı kolaylaştırmaktır.
AI Modülü, bir “yatırım tavsiyesi” üretme aracı olarak değil; veriye dayalı açıklama ve özetleme aracı olarak konumlanır. Kullanıcı bir hisse veya tema hakkında soru sorduğunda, yanıtın amacı sonuç dayatmak değil, verinin söylediğini yapılandırılmış şekilde sunmaktır. Bu yaklaşım, özellikle aşağıdaki türden sorularda önem kazanır:
- • “Bu varlıkla ilgili sosyal alandaki ilgi artışı hangi dönemde hızlandı?”
- • “Etkileşim dinamiklerinde belirgin bir kırılma var mı?”
- • “Raporlarda geçen bir kavramın tanımı ve kullanım biçimi nedir?”
- • “Portal ekranlarında görülen iki metriği birlikte yorumlamak için hangi çerçeve kullanılabilir?”
AI Modülü, kullanıcıya iki avantaj sağlar. Birincisi, veriyle ilgili “soru sorma maliyetini” düşürür; kullanıcı neye bakacağını daha hızlı netleştirir. İkincisi, platform içinde dağınık kalabilecek bilgi parçalarını tek bir yanıt içinde birleştirerek, daha bütünlüklü bir okuma zemini sunar.
Bu modül, veri sınırları içinde çalışır; veri bulunmayan veya belirsiz kalan noktaları, kesinlik iddiası üretmeden ifade etmeye odaklanır. Böylece kullanıcı, yanıtın nerede güçlü, nerede sınırlı olduğunu görebilir.
Portal
Portal modülü, Datakapital’in veri gösterimi ve görselleştirme katmanıdır. Burada kullanıcı, metrikleri ve göstergeleri ekranda izleyebilir; zaman içinde değişimleri görebilir; belirli dönemleri karşılaştırabilir. Portal, “görerek anlama” ihtiyacına hizmet eder: Analiz yalnızca metinden ibaret değildir; çoğu zaman trend, dağılım ve yoğunluk gibi kavramlar en hızlı şekilde görselleştirme ile anlaşılır.
Portal modülünün temel işlevi, karar süreçlerine girdi olabilecek göstergeleri düzenli bir arayüz mantığıyla sunmaktır. Bu modül, veriyi ham halde bırakmak yerine, kullanıcıya okunabilir paneller halinde sunmayı hedefler. Böylece kullanıcı, tek tek kaynaktan veri toplamaya çalışmak yerine, aynı ekran içinde karşılaştırma yapabilir.
Portal kullanımı özellikle şu durumlarda öne çıkar:
- • Bir hissenin belirli metriklerinin zaman içindeki seyrini izlemek.
- • Dönemsel yoğunluk farklarını, artış/azalış trendlerini görsel olarak değerlendirmek.
- • Farklı varlıkları aynı metrik setiyle kıyaslamak.
Portal, Datakapital’in “ölçüm disiplinini” kullanıcıya taşıyan modüldür. Kullanıcı, her ekranı belirli bir okuma amacına bağlayarak kullanır: izleme, kıyaslama, dönem analizi veya hızlı kontrol. Bu ayrım, verinin yanlış bağlamda yorumlanmasını azaltmaya yardımcı olur.
Modüller Arası Akış
Modüller ayrı ayrı değer üretse de asıl kazanım, modüllerin birbirini tamamladığı akışta ortaya çıkar. Tipik bir kullanım akışı şu şekilde kurulabilir:
- • Influencer Dizini üzerinden bir varlığın sosyal alandaki konuşulurluğu ve dikkat yoğunluğu kontrol edilir. • Portal ekranlarında ilgili metrikler ve zaman serileri görsel olarak izlenerek, gözlenen hareketin sürekliliği veya geçiciliği değerlendirilir. • Raporlar modülünde aynı varlık/tema ile ilişkili daha önce yayımlanmış analizler kontrol edilerek, çerçeve ve metodoloji karşılaştırması yapılır. • AI Modülü üzerinden spesifik sorular sorularak, veri sınırları içinde hızlı bir özet ve yapılandırma elde edilir.
Bu akış, tek bir kaynağa bağlı kalmadan daha dengeli bir okuma sağlar: sosyal sinyal, görsel trend okuması, metodoloji referansı ve soru-cevap üzerinden hızlı yapılandırma birlikte çalışır.
Kullanım İlkeleri
Datakapital’in modüler yapısı, kullanıcıya esneklik sağlar; ancak esneklik, disiplinli kullanım ilkeleriyle anlam kazanır. Platformun modülleri, aşağıdaki prensiplerle uyumlu şekilde kullanılmak üzere tasarlanmıştır:
- • Bağlam koruma: Tek bir veri noktasını tek başına sonuç gibi okumamak; mümkün olduğunda dönemsel kıyas yapmak.
- • Sinyal ayrımı: Sosyal ilgi/etkileşim gibi göstergeleri, fiyat/temel göstergelerden ayrı bir sinyal sınıfı olarak ele almak.
- • Metodolojiye sadakat: Raporlarda tanımlanan ölçüm ve yorum çerçevelerini, rapor dışı kullanımlarda da tutarlı biçimde uygulamak.
- • Şeffaf sınırlar: Veri kapsamı dışındaki sorularda kesinlik iddiası üretmemek; belirsizliği açıkça kabul etmek.