SRDC
SRDC, ODTÜ Teknokent merkezli yapısıyla, uluslararası standartlarda akıllı şehir platformları tasarlamaktadır. Açık kaynaklı ve birlikte çalışabilir (interoperable) sistemler geliştirmesi, şehirlerin teknolojik ekosistemlerinde esnekliğe ihtiyaç duyan belediyeler için büyük avantaj sağlar. Veri analitiği ve süreç otomasyonu konularındaki yetkinliği, onu stratejik bir çözüm sağlayıcı yapar.
- NGSI-LD standartlarında veri entegrasyonu
- Büyük veri ve kompleks olay yönetimi
- Açık kaynak tabanlı esnek altyapı

SRDC, akademik tasarım denetiminde 58/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (94); görece geliştirilebilir alanları estetik (26) ve marka kimliği (35).
SRDC, tarafından tasarlanan bu Akıllı Şehir & Altyapı platformu olarak 58/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Akıllı Şehir & Altyapı
SRDC bu kategoride 2 puan altında — sektör ortalaması 60/100. En iyi %52 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

