Ana içeriğe atla

İş Zekası Nedir?

Günümüz teknolojisinin geldiği nokta itibariyle veri toplama ve saklama artık eskisi kadar zor ve maliyetli değil. İnternet üzerinde çalışan uygulamalar, el bilgisayarı uygulamaları gibi uygulamalar sayesinde,  veriler toplanıp diskler üzerinde neredeyse sınırsızca saklanabilmekte. İş zekası kavramını, en basit anlamda, elde edilen bu büyük kapasiteli bilgileri analiz ederek yeni sonuçlar çıkarmak olarak tanımlayabiliriz. Bu tanım kendi içinde teknik olarak veri madenciliği, sorgulama ve raporlama gibi farklı aktiviteler içerir. Dolayısıyla iş zekasından bahsederken bir çok önemli adımı olan bir disiplin dersek yanılmış olmayız.
Başlarken...
Yukarıda kısaca tanımını yaptığımız iş zekası kavramı gün geçtikçe karşımıza daha çok çıkmakta ve bu yönde geliştirilen uygulamalar yaygınlaşmaktadır. Bu konuda yapılan çalışmalar ile birlikte elde edilen sonuçlar hiç şüphesiz şirketleri cezbediyor.  Neden mi?
Çünkü;
·         İş zekası uygulamaları şirketler için karar verme, maliyet düşürme ve yeni fırsatlar yaratmak için kullanılabilir
·         Yöneticiler ise iş zekası uygulamaları sayesinde verimsiz süreçleri belirleyebilir.
·         Üst düzey yöneticiler ise IT’cilerin yeni bir rapor hazırlamasını beklemeden elindeki bilgiyi analiz etmeye başlayabilir.
Yani iş zekası ile her kademedeki kullanıcılar için yeni fikirler ve sonuçlar üretebilecek uygulamalar geliştirmek mümkündür. Ancak iş zekası uygulamalarının geliştirilmesi ve tasarlanması sırasında dikkat edilecek hususlar vardır.
Aksi halde ortaya çıkacak sonuç beklentiyi karşılamayıp hayal kırıklığı yaratacağı gibi “iş zekası” uygulamasına olan bakış açısını da tamamen değiştirmesine sebep olabilir.
Dikkat edilmesi gereken hususlar;
·         Doğru Hedef: Bir iş zekası uygulaması geliştirilirken öncelikle uygulamanın hedefi doğru belirlenmelidir. Analiz edilmek istenen durum veya sisteme etki eden tüm parametreler en doğru sonuca ulaşmak için uygulamaya dahil edilmeli ve  değerlendirilmelidir.
·         Sistem Bütünlüğü: Sistem bir bütün olarak ele alınmalı etkileşim içinde olan süreçler birbirinden bağımsız düşünülmemelidir.
·         Veri madenciliği: İş zekası uygulamasının kullanacağı veri temiz olmalıdır. Tutarsız sonuç çıkarılmasına neden olacak bir veri kümesi ile çalışılmamalıdır. Bu noktada daha önceki yazımızda bahsettiğimiz veri madenciliği prensipleri devreye giriyor. İş zekası uygulamasından en iyi performansı almak için veri madenciliği prensipleri doğrultusunda temiz bir veri ambarı oluşturulmalıdır.
Bu üç husus bir uygulama geliştirme öncesinde verilerin oluşturulması kısmında çok önemlidir. Burda yapılacak yanlış bir değerlendirme daha sonraki süreçlerde projeyi bir çıkmaza sürükleyebilir. Uygulamanın üzerine inşa edileceği veri sorunsuz bir şekilde tasarlanıp oluştuğunu varsayalım. “Bu uygulamada başarı kriteri nedir?” diye sorulduğunda verilecek cevap tek değildir.
Teknik ekip istenen zaman diliminde uygulamayı istenen şekilde tamamlamış olabilir. Bu teknik ekibin başarısıdır. Ancak bir iş zekası uygulamasının asıl başarı kriteri, uygulamanın sisteme kattığı değerdir. Dikkat edilecek hususlardaki ilk madde “Doğru Hedef” idi. Dolayısıyla başarı ortaya koyulan hedefin ne derece yakınında olduğunuzla ilgilidir.
İşte bu yüzden, iş zekası uygulamalarından verim alabilmek ve uygulamasının başarılı olabilmesi için birden fazla aktör gereklidir. Son kullanıcının yanı sıra, uygulamayı geliştirecek teknik ekibe ve bu uygulamayı çok boyutlu düşünerek analiz edecek yöneticiye ihtiyaç vardır. Böyle bir projenin yönetimini, kurumun mevcut misyonu, hedef ve stratejileri hakkında geniş bir bakış açısına sahip, sistemde ortaya çıkarılacak bir anahtarı performansa çevirebilecek kişilerin yapması daha doğrudur.  Bu üç aktörün iş birliği ile ortaya çıkarılacak iş zekası uygulaması sadece bazı değerler göstermeye yarayacak bir rapordan ibaret değil sistem üzerinde yepyeni sonuçlar çıkarabilecek bir uygulama haline gelir.
Geliştirme süreci...
Hedef belirlenmiş, sistem bütünlüğü ele alınarak veri madenciliği çalışması yapılmış ve tüm aktörler doğru şekilde belirlenmişse iş zekası projesine başlamak için gerekli adımlar atılmış demektir. Bundan sonraki adım ise uygulamayı geliştirecek bir araç seçmektir.
İş zekası uygulamaları geliştirilebilecek ve ortamlar ise henüz sınırlı ve maliyetli. Microsoft, IBM gibi dev grupların geliştirdiği araçlar bulunuyor. Bir sonraki yazımızda, hayatımıza yıllar önce giren ancak yeni keşfedilen bir araç olan Qlikview ile tanışacağız.
Mustafa ERŞAHİN

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

UML ve Modelleme – Bölüm 3 (Use Case Diyagramlar)

Önceki iki makalemizde (1, 2) UML’e genel olarak değinip ve modellemede kullanacağımız dokuz diyagram hakkında bilgiler vermiştik. Bu makalemizde Use Case diyagramından detaylı bahsedeceğiz. Öncelikle, genel Use case diyagramının tanımını hatırlayalım. “Bir kullanıcı ve bir sistem arasındaki etkileşimi anlatan senaryo topluluğudur.” Ivar Jacobson Senaryo tanımı için der ki:
“Aktörle sistem arasında gerçekleştirilen, sonucunda aktöre farkedilir getirisi/ faydası oluşan etkileşimli diyalogdur. ” UML Use Case Diyagramları  sistemin işlevselliğini açıklamak amacıyla kullanılır. Sistemin birbirinden ayrı özelliklerinin detaylarını göstermekten ziyade, Use Case Diyagramlar, tüm mevcut işlevselliği göstermek için kullanılabilir. Buradaki en önemli noktalardan biri,   Use Case Diyagramlar temelde sequence diyagram ve akış diyagramlarından farklıdır. Use Case diyagramlar dört ana elemandan oluşmaktadır. Aktörler, Sistem (Proje kapsamını belirtir), Use Caseler ve bunlar arasındaki ilişkiler. Şekil…

UML ve Modelleme – Bölüm 4 (Class (Sınıf) Diyagramları)

Bir önceki makalemizde UML modellemede kullanılan ilk diyagram olan Use Case diyagramını incelemiştik. Bu makalemizde nesne tabanlı programlamada kullanılan sınıflar ve sınıfların arasındaki ilişkileri modelleyebileceğimiz diyagramlar olan Class(Sınıf) diyagramlarını inceleyeceğiz. UML’de sınıflar, nesne tabanlı programlama mantığı ile tasarlanmıştır. Sınıf diyagramının amacı bir model içerisinde sınıfların tasvir edilmesidir. Nesne tabanlı uygulamada, sınıfların kendi özellikleri (üye değişkenler), işlevleri (üye fonksiyonlar) ve diğer sınıflarla ilişkileri bulunmaktadır. UML’de sınıf diyagramlarının genel gösterimi aşağıdaki gibidir. Şekil 1. Class Diyagram Şekil1’de görüldüğü üzere bir dikdörtgeni 3 parçaya bölüyoruz. En üst bölüm sınıf adını, orta kısım özellik listesini (üye değişkenler) ve en son kısım, işlev listesini (üye fonksiyonlar) göstermektedir. Çoğu diyagramlarda alt iki bölüm çıkarılır. Genelde tüm özellik ve işlevler gösterilmemektedir. Amaç, diyagramın sadece belirli k…

Cluster ve clustering nedir? Cluster oluşturmanın faydaları nelerdir? (Bölüm I)

Cluster, basit anlamda benzer bir amaç için belirli bir konfigürasyon yapılarak aynı görevi birlikte ya da yedekli çalışmasını sağlayan servistir. Cluster farklı amaçlarla oluşturulabilir fakat son kullanıcı tarafından her zaman tek bir bilgisayar gibi gözükecektir. Bir cluster oluşturmak için en azından iki adet sunucuya ihtiyaç vardır ve bir cluster içindeki her bir sunucu “node” olarak adlandırılır. İhtiyaç olan hizmete göre çeşitli sayıda nodelar bir araya gelerek clusterları oluşturmaktadır. Bir cluster oluşturmak için gerekli sebepler daha fazla performans ihtiyacı, yüksek erişilebilirlik (high availability) ya da her ikisi birlikte olabilir. Şimdi cluster çeşitlerini çok fazla ayrıntıya girmeden biraz daha yakından inceleyelim. Yüksek erişilebilirlik (High-availability) clusterlarıBu tip cluster yapısında öncelik erişilebilirliği arttırmadır. Bunu tek bir sunucunun görevini herhangi bir donanım yada yazılım problemi oluştuğunda diğer bir sunucunun otomatik olarak devralması olara…