Sistema fuente
Ingesta fiable de datos de alto volumen desde telecomunicaciones, salud y procesos financieros.
Ingeniero de Software (MSc) · Arquitecto de Soluciones · Ankara
Ingeniero de software que trabaja con sistemas de datos de alto volumen, Oracle PL/SQL, ETL, DWH, reporting y arquitectura empresarial, con foco en el rendimiento y la entrega sostenible en sistemas críticos.
Perfil
Mehmet KARACAN combina experiencia en telecomunicaciones, informática sanitaria, procesos financieros y proyectos públicos con desarrollo de software empresarial, rendimiento de bases de datos, procesos ETL/DWH e integración.
Su trayectoria se centra en procesar datos de alto volumen de forma fiable, convertir sistemas complejos en operaciones claras y guiar equipos técnicos hacia entregas sostenibles.
Historia profesional
En los sistemas empresariales, el éxito no depende únicamente de que el código funcione. Los datos deben capturarse correctamente, transformarse con precisión, ser observables, generar confianza en los informes y escalar sin frenar la operación. La experiencia de Mehmet aparece al conectar Oracle PL/SQL, ODI, ETL, DWH, servicios Java, CI/CD y reporting en un flujo fiable.
Ingesta fiable de datos de alto volumen desde telecomunicaciones, salud y procesos financieros.
Flujos de datos limpios, rápidos y observables con Oracle SQL, PL/SQL, ODI, ETL y procesos de data warehouse.
Apoyo a decisiones operativas mediante reporting, pantallas de auditoría y paneles ejecutivos.
Experiencia
Una trayectoria centrada en sistemas escalables, flujos de datos, reporting y coordinación de equipos en telecomunicaciones e informática sanitaria.
Noviembre 2022 – actualidad
Consultor de desarrollo de software · Çankaya, Ankara
Septiembre 2017 – noviembre 2022
Líder de equipo de formación y soporte de software · Çankaya, Ankara
Competencias técnicas
Java, JavaScript, C#, Spring Boot
Oracle SQL, PL/SQL, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, T-SQL, Oracle Data Integrator
ETL, DWH, sistemas de datos de alto volumen, modelado de datos, optimización del rendimiento
Jenkins, Git, GitHub, Maven, SVN, automatización CI/CD, control de versiones
JIRA, Confluence, JasperReports, Power BI, IntelliJ IDEA, Eclipse, Oracle JDeveloper, WebLogic, Tomcat
Agile/Scrum, gestión del backlog, planificación de sprints, mentoría, liderazgo técnico, telecomunicaciones, informática sanitaria, procesos financieros, proyectos del sector público
Áreas de trabajo
Foco en sistemas de datos
En sistemas de alto volumen, el valor técnico aparece cuando continuidad de transferencia de datos, rendimiento PL/SQL, observabilidad ETL/DWH y fiabilidad del reporting se tratan en conjunto.
Foco en continuidad, mantenibilidad y consistencia de datos en migración ODI 11g-12c, e-Factura/e-Archivo y procesos empresariales de transferencia de datos.
Operaciones más rápidas y observables en flujos de datos de alto volumen mediante Oracle SQL, PL/SQL y optimización de consultas.
Conversión de datos operativos en estructuras de soporte a decisiones mediante data warehouse, JasperReports, Power BI y pantallas ejecutivas.
Desarrollo sostenible de sistemas críticos con Java Spring Boot, CI/CD, gestión de versiones y coordinación de equipos.
Contribuciones destacadas
Operaciones más rápidas y observables en flujos de datos de alto volumen mediante optimización de consultas, modelado de datos y mejora de procesos.
Un enfoque de modernización centrado en continuidad, mantenibilidad y velocidad de entrega durante la migración.
Contribución de extremo a extremo en módulos HBYS, pantallas de decisión, preparación de auditorías, formación de usuarios y adopción en campo.
Datos operativos preparados para la decisión mediante optimización SQL, JasperReports, Power BI y pantallas ejecutivas.
Notas de caso anónimas
Contexto: un flujo de datos de telecomunicaciones de alto volumen.
Enfoque: se abordaron conjuntamente la migración de versión ODI, la mejora de SQL/PLSQL y la continuidad de entrega.
Resultado: se estableció una estructura de transición que simplifica el mantenimiento y la monitorización operativa.
Límite de evidencia: no se divulgan detalles de la organización, el cliente, los datos ni la topología.Contexto: un sistema de información sanitaria con necesidades de auditoría y apoyo a decisiones.
Enfoque: el comportamiento de consultas, el flujo de reporting y la retroalimentación de usuarios se reunieron en el mismo ciclo de mejora.
Resultado: se reforzó la claridad de los procesos de monitorización y reporting.
Límite de evidencia: no se divulgan detalles de la organización, el cliente, los datos ni la topología.Artículos técnicos
Una revisión técnica de los índices de bases de datos a través de patrones de acceso y comportamiento de consultas.
Leer en LinkedIn ↗Un artículo técnico sobre medición, estructuras de datos y cambios de enfoque en decisiones de rendimiento.
Leer en LinkedIn ↗Formación y certificaciones
Perfil digital