> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://learn.vispeahen.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://learn.vispeahen.com/veri-yonetimi/veri-kaynaklari-ile-calisma.md).

# Veri Kaynakları ile Çalışma

Vispeahen üzerinde dashboard, rapor ve veri modelleri oluşturabilmek için öncelikle sisteme veri sağlanması gerekmektedir. Platform, verilerin kullanılabilmesi için iki farklı yöntem sunmaktadır:

<details>

<summary>Harici veri kaynaklarına doğrudan bağlantı kurulması</summary>

Harici veri kaynakları kullanılarak veriler Vispeahen'e entegre edilebilir. Bu sayede kullanıcılar mevcut kurumsal veri altyapılarını doğrudan kullanarak analiz ve raporlama süreçlerini yürütebilirler.

</details>

<details>

<summary>Dosya tabanlı verilerin sisteme yüklenmesi</summary>

Kullanıcılar, herhangi bir veri kaynağı bağlantısı oluşturmadan Excel, CSV, Parquet veya SPSS formatındaki verilerini doğrudan sisteme yükleyebilirler. Yüklenen dosyalar Vispeahen'in **Workspace** yapısı altında saklanır ve yönetilir.

</details>

Bu esnek yapı sayesinde kullanıcılar ister kurumsal veri kaynaklarına bağlanarak ister dosya yükleyerek veri analizi çalışmalarına hızlı bir şekilde başlayabilirler.

Bir sonraki bölümlerde veri kaynağı oluşturma, desteklenen veri kaynakları, veri yükleme ve veri modelleme süreçleri detaylı olarak açıklanmaktadır.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://learn.vispeahen.com/veri-yonetimi/veri-kaynaklari-ile-calisma.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.