YÖNETİM BİLGİ SİSTEMLERİ İŞLETME ZEKASININ TEMELLERİ VERİTABANI VE BİLGİ YÖNETİMİ

Transkript

1 YÖNETİM BİLGİ SİSTEMLERİ İŞLETME ZEKASININ TEMELLERİ VERİTABANI VE BİLGİ YÖNETİMİ

2 GELENEKSEL DOSYA ORTAMINDA VERİLERİN ORGANİZASYONU Etkin bir bilgi sistemi kullanıcılarına doğru, zamanlı ve amaca uygun bilgiler sağlar. Doğruluk bilginin hatasız olması demektir. Bilginin zamanlı olması, karar vericinin ihtiyaç duyduğu anda hazır olması demektir. Amaca uygun olması, karar verilmesinde ihtiyaç duyulan bilginin o olması demektir.

3 Dosya Düzenleme Kabulleri Bir bilgisayar sistemi verileri bit, bayt, alan, kayıt, dosya ve veri tabanı hiyerarşisinde saklar. Bit; en küçük bilgi parçacığını tanımlar. Bir grup bit (8) baytı oluşturur. Bir bayt; metin, sayı veya sembol gibi bir karakteri temsil eder. Karakterlerin veya sayıların oluşturduğu gurup alan olarak adlandırılır. Bir grup ilişkili alan kayıt, aynı türden kayıtların bir araya gelmesi ise dosya olarak adlandırılır. Bir grup ilişkili dosyaların bir araya gelmesi de veri tabanını oluşturur.

4 Veri Hiyerarşisi

5 Geleneksel Dosya İşleme

6 Geleneksel Dosya Ortamında Problemler Birçok organizasyonda veri dosyaları ve sistem; şirket planında olmaksızın bağımsızca büyüme eğilimindedir. Muhasebe, finans, üretim, insan kaynakları, satış ve pazarlama hepsi kendi veri dosyalarını geliştirmektedirler.

7 Geleneksel Dosya Ortamında Problemler 1- Veri Gereksizliği ve Tutarsızlığı Veri gereksizliği; aynı veriler birden fazla yerde veya alanda saklandığı için birçok veri dosyasında, tekrarlanan verilerin olmasıdır. Veri gereksizliği, bir bilginin farklı gruplar tarafından birbirlerinden bağımsız olarak toplamalarından kaynaklanır. Veri tutarsızlığı; aynı öğe parçacığının farklı değerlere sahip olması durumu (bir kayda ait bir alanın bir diğer dosyada farklı değer taşıması).

8 Geleneksel Dosya Ortamında Problemler 2- Program-Veri Bağımlılığı Dosyalarda saklanması için kullanılan bir programın veri düzenleme ve güncellemesi için de kullanılması zorunludur. Bir geleneksel bilgisayar programı, verinin yerini ve yapısını belirleyerek saklar. Verilerde değişiklik için yine bu programın kullanılması gerekir.

9 Geleneksel Dosya Ortamında Problemler 3- Esnek Olmayışı Geleneksel bir dosya sistemi büyük ve yoğun bir programlama çabası sonrası rutin planlanmış raporlar üretebilir. Ancak anlık veya beklenmedik bir anda bilgi gereksinimini karşılayacak raporlar düzenleyemez. Herhangi bir anda gereken bilgi sistemde bir yerlerdedir, ancak elde edilmesi çok pahalı ve zordur.

10 Geleneksel Dosya Ortamında Problemler 4- Zayıf Güvenlik Verilerin yönetimi ve kontrolü az olduğundan bilginin erişimi ve yayılması kontrol dışına çıkabilir. Yönetimin kimin işletmedeki hangi veriye eriştiğini ve hatta değiştirdiğini bilmesi mümkün olmayabilir.

11 Geleneksel Dosya Ortamında Problemler 5- Veri Paylaşımı ve Hazır Olma Sorunu Bilgi parçacıkları organizasyonun farklı birimlerinde ve farklı dosyalarında olduğu için bir diğeri ile ilişkilendirilemez. Bu durumda zamanında bilgiye erişim ve paylaşım imkansızdır. Bilgi organizasyonun farklı birimleri arasında ve fonksiyonel alanlarında serbestçe akmaz.

12 VERİ YÖNETİMİNE VERİ TABANI YAKLAŞIMI Veri tabanının çok dikkatlice hazırlanmış bir tanımı şudur; gereksiz verileri kontrol ederek ve veriyi merkezileştirerek birçok uygulamaya etkili bir şekilde hizmet etmek için organize edilmiş veri topluluğudur. Her bir uygulama için ayrı dosyalarda veri saklamak yerine veri sadece bir yerde ve kullanıcıların görebileceği bir şekilde saklanır. Bir veri tabanı farklı uygulamalara hizmet verir.

13 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri tabanı yönetim sistemi (VTYS); bir verinin etkili bir şekilde yönetilmesi ve uygulama programları tarafından erişiminin sağlanması ve merkezileştirilmesine izin veren yazılımlardır. Veri tabanı yönetim sistemi, fiziksel veri dosyaları ile uygulama programları arasında bir ara yüz görevi yapar.

14 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Mantıksal Görünüm; kullanıcılar veya işletme uzmanlarının algılayabileceği veri görüntüsünü ifade eder. Fiziksel Görünüm; verinin fiziksel ortamda gerçekten nasıl yapılandırıldığı ve düzenlediğini gösterir.

15 İlişkisel Veri Tabanı En popüler veri tabanı yönetim sistemi modeli PC ler için olduğu kadar büyük bilgisayarlar için de İlişkisel Veri Tabanıdır. İlişkisel veri tabanı iki boyutlu tablolar olarak verileri tutar. Tablolar dosyalar olarak da adlandırılabilir.

16 İlişkisel Veri Tabanı Tabloları

17 Nesneye Yönelik Veri Tabanı Yönetim Sistemi (NYVTYS) Bugün çoğu uygulamalar sadece metin ve sayısal karakterlerin saklanmasını gerektirmemekte aynı zamanda resim, ses, video, grafik gibi nesneleri de gerektirmektedir. Veri tabanı yönetim sistemi, satır ve sütun yapısında tasarlandığından grafik tabanlı multimedya uygulamalarının işlenmesi için çok iyi değildir. Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi bu durum için iyi bir çözüm olabilir.

18 Nesneye Yönelik Veri Tabanı Yönetim Sistemi (NYVTYS) Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi multimedya objelerini otomatik olarak döndüren ve paylaşan veri ve prosedürleri saklar. Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi ilişkisel veri tabanından daha karmaşık bilgiler saklayabilmesine rağmen çok sayıda işlemi veya kaydı işlemeleri ilişkisel veri tabanı yönetim sistemlerine göre daha yavaştır.

19 Veritabanı Yönetim Sistemlerinin Yetenekleri Bir veri tabanı yönetim sistemi veri tabanındaki verilere erişmek, düzenlemek ve yönetmek için çeşitli araçlara ve özelliklere sahiptir. En önemlisi ise veri tabanı yönetim sistemlerinin veri işleme (manipulation), veri sözlüğü ve veri tanımlayabilme özelliklerine sahip olmasıdır.

20 Veritabanı Yönetim Sistemlerinin Yetenekleri Veri tabanı yönetim sistemi bir veri tabanını içeriğinin yapısını belirlemek için Veri Tanımlama yeteneğine sahiptir. Bu yetenek her bir tabloda alanların karakteristiklerini tanımlamak ve veri tabanı tablolarında kullanmaktır. Bu bilgi ayrıca veri sözlüğünde yazılı halde de bulunur. Bir Veri Sözlüğü veri elemanlarının karakteristiklerini ve özelliklerinin yazılı olduğu el ile veya otomatik olarak oluşturulan dosyalardır.

21 Örnek Veri Sözlüğü Raporu

22 Veritabanı Yönetim Sistemlerinin Yetenekleri Sorgulama ve Raporlama VTYS veri tabanındaki bilgiye erişmek ve düzeltmek için araçlar içerir. Çoğu VTYS veri ekleme, değiştirme, silme ve görüntüleme için kullanılan bir Veri İşleme dili olarak adlandırılan özel bir dile sahiptir. Bu dil kullanıcılara ve programlama uzmanlarına uygulama geliştirme ve gerekli bilgi ihtiyacını karşılamak için veri tabanından veri elde etme imkanı sağlar. Bugün en önemli veri işleme dili Yapısal Sorgulama Dili olan SQL dir.

23 Veri Tabanlarının Tasarımı Bir VT oluşturmak için veri tabanını oluşturacak verilerin türlerinin, veriler arasındaki ilişkilerin, verinin nasıl kullanılacağının, kurumsal bakış açısıyla verinin nasıl değiştirilebileceğinin ve yönetilebileceğinin anlaşılması gerekir. VT hem kavramsal tasarım hem de fiziksel tasarım aşamalarını gerektirir. Kavramsal veya mantıksal tasarım işletme bakış açısından verilere bir soyut bakış açısını gösterir. Veri tabanının fiziksel tasarımı ise saklama aygıtlarında verinin nasıl saklanacağının tasarlanmasıdır.

24 Normalizasyon ve Öğe İlişkiler Diyagramları Kavramsal veri tabanı tasarımı, veri tabanındaki veri elemanlarının nasıl gruplandırılacağını açıklar. Bu tasarım, işletme bilgi gereksinimlerini karşılayabilmek için veri elemanlarının etkili bir şekilde gruplanması ve veri elemanlarının aralarındaki ilişkilerin tanımlanması işlemleridir.

25 Normalizasyon İlişkisel bir veri tabanı modelini etkili bir şekilde kullanmak için; karmaşık veri gruplandırılması, saçma sapan çoka çok ilişkiler ve gereksiz veri tekrarları minimize edilerek uygun hale getirilmelidir. Karmaşık veri gruplarından uyarlanabilir, esnek, düzenli veri yapıları ve küçük tablolar oluşturma işine Normalizasyon denir.

26 Normalizasyon

27 Öğe-İlişki Diyagramı Veri tabanı tasarımcıları veri modellerini öğe-ilişki diyagramında gösterirler. Normalizasyon ile ayrıştırılan karmaşık veri gruplarından elde edilen küçük tabloların aralarındaki ilişkilerin grafik olarak gösterilmesidir. Bire bir ve bire çok ilişkiler bu diyagram ile gösterilir. İlişkileri gösteren çizgilerdeki çift kısa çizgi (ǂ) birebir ilişkiyi karga ayağı biçimli ise ( ) bire çok ilişkiyi gösterir.

28 Dağıtılmış Veri Tabanları Veri tabanı tasarımı verilerin nasıl dağıtılacağı ile de ilgilidir. Bilgi sistemleri tek işlemci veya çok işlemcili istemci/sunucu ağlar tarafından merkezi olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanabilir. Veya alternatif olarak veri tabanları dağıtılabilir. Dağıtılmış Veri Tabanı fiziksel olarak birden fazla yerde saklanan veri tabanıdır.

29 Dağıtılmış veri tabanları Dağıtılmış veri tabanlarında iki temel metot vardır. Birincisi bölümlere ayrılmış veri tabanıdır. Bu modelde veri tabanının bir parçası fiziksel olarak bir yerde diğer parçası ise bir diğer yerde saklanır ve kullanılır. Yerel veri tabanlarındaki değişiklikler genellikle gece toplu işleme (Batch Processing) ile merkezi veri tabanına eklenerek bütünlük sağlanır. Diğer bir strateji ise uzaktaki noktalarda veri tabanının çoğaltılmasıdır.

30 Dağıtılmış veri tabanları

31 İşletme Performansını ve Karar Vermeyi Geliştirmek İçin Veri Tabanı Kullanmak Veri tabanları ayrıca yöneticilerin ve çalışanların daha iyi karar verebilmeleri ve işletmenin daha etkili olabilmesi için de bilgi sağlar. Bir işletme hangi ürünün daha çok popüler veya hangi müşterinin daha karlı olduğunu bilmek isterse bu bilgileri veri tabanından bulabilir. Örneğin, bir müşterinin bir restorandaki yeme davranışları ve yemek seçimleri, bir sonraki gelişinde kendisine daha iyi hizmet edilmesi için bir veridir. Bu veri de veri tabanında saklanır.

32 Veri Ambarları Bir Veri Ambarı işletmenin tümünü ilgilendiren çapta, karar vericilerin ilgi alanlarına yönelik güncel ve geçmiş verileri saklayan büyük veri tabanlarıdır. Veriler satış ve pazarlama, müşteri hesapları, üretim gibi temel işlemsel sistemlerden çıkmaktadır ve web sitesi işlemlerini de içerebilir. Veri Ambarları, yönetimin analiz yapabilmesi ve karar verebilmesi için bilgiyi farklı veri kaynaklarından sağlayarak birleştirir ve standartlaştırır.

33 Bir Veri ambarı Nasıl Çalışır?

34 Veri Pazarları (Data Mart) İşletmeler genellikle tüm kuruma ve işletmeye hizmet eden kurumsal genişlikte bir veri ambarı kurarlar veya daha küçük, merkezi olmayan dağıtık küçük veri ambarları (veri pazarları) oluştururlar. Bir Veri Pazarı, belirli bir kullanıcı grubu için ayrı bir yerde ve belirli bir konudaki bir araya getirilmiş verilerden oluşan küçük veri ambarlarıdır.

35 İşletme Zekası, Çok Boyutlu Veri Analizleri ve Veri Madenciliği Veriler bir veri ambarından veya veri pazarından elde edildiği ve organize edildiği zaman, bunların üzerinde başka analizler yapmak mümkündür. Birtakım araçlar bu veriler üzerinde, yeni ürünler, yeni ilişkiler ve karar vermede yardımcı olacak gizli bilgiler açığa çıkarmasını sağlar. Kullanıcıların daha iyi karar vermelerine yardımcı olmak için çok büyük miktarlardaki verilere erişim sağlama, birleştirme ve analiz etmek için kullanılan araçlar İşletme Zekası olarak adlandırılır.

36 İşletme Zekası İşletmenin işlemsel veri tabanı, işletmenin çalışması sonucu üretilen verileri tutar. Bu veri tabanları veri ambarına veri sağlar. Yöneticiler bu verilere anlam kazandırmak ve örüntü bulmak için iş zekası araçları kullanır. Yöneticiler, daha bilinçli şekilde verilerin analiz edilmesiyle öğrendiklerine göre davranırlar.

37 İş (işletme) Zekası Nasıl Elde Edilir?

38 Online Analitik İşleme (OLAP) İşletmeler genellikle farklı ürünleri farklı pazarlarda satarlar. Hangi ürünün geçmişte hangi pazarlarda ne kadar satıldığını öğrenmek için veri tabanı kullanılır. Ancak hangi ürünün hangi bölgede ne kadar satıldığının, satış hedefleri ile karşılaştırılması bilinmek istenirse?

39 Online Analitik İşleme (OLAP) Bunun cevabını almak için Online Analitik İşleme (OLAP) ye ihtiyaç vardır. Online Analitik İşleme; farklı boyutlar kullanarak, aynı verilerin farklı şekillerde kullanıcılara gösterilmesi sağlayan çok boyutlu veri analizlerini destekler. Bilginin fiyat, bölge gibi her bir yönü farklı bir boyutu gösterir.

40 Çok Boyutlu Veri Modeli

41 Veri Madenciliği Veri Madenciliği daha çok keşif amaçlıdır. Veri madenciliği; büyük veri tabanlarında gizli örüntüler ve ilişkiler bulmakla ve gelecekteki davranışları tahmin etmek için kurallar çıkarmakla OLAP ile elde edilemeyen bilgileri sağlar. Bu kurallar ve örüntüler karar alma ve tahminde bulunmak için kullanılır.

42 Veri Madenciliği Veri madenciliğinden elde edilen bilgilerin türleri; 1. Birleşme 2. Ardışıklık 3. Sınıflandırma 4. Kümeleme 5. Tahmindir.

43 Veri Tabanları ve Web Birçok işletme, müşterilerine veya ortaklarına içlerindeki veri tabanlarındaki bazı bilgileri kullandırmak için web den yararlanıyorlar. Bir öğrenci işleri veri tabanına web üzerinden ulaşmak da aynıdır. Örneğin; web üzerinden bir müşterinin bir online satıcının veri tabanından bir ürün fiyat bilgisi araştırmak istediği varsayılırsa, müşterinin satıcı veri tabanına nasıl ulaşacaktır?

44 Web den İçerideki Veri Tabanına Ulaşmak

45 Veri Yönetimi Bilgi Politikası, işletmenin bilgi toplaması, sınıflandırılması, standartlaştırılması, dağıtılması ve paylaşılması için kuralları belirler. Bir bilgi politikası, bilgiyi kimlerin ve hangi organizasyonel birimlerin paylaşacağını, bilginin nerelere dağıtılacağını, bilginin güncellenmesinden ve sürdürülebilmesinden kimin sorumlu olduğunu belirleyen prosedürleri düzenler.

46 Veri Yönetimi Büyük bir işletme veri tabanının içeriği, yapısı, organizasyonu ve sürdürülebilmesinden sorumlu, bilgi sistemi birimi içinde yer alan bir veri tabanı tasarım ve yönetim grubuna sahip olacaktır. Kullanıcıları ile yakın olan işletmelerde tasarım grubu, fiziksel veri tabanını ve veri elemanları arasında mantıksal ilişkileri, erişim kuralları ve güvenlik prosedürlerini oluşturur. Bu fonksiyonların yerine getirilmesi Veri Yönetimi olarak adlandırılır.

47 Veri Yönetimi Veri Kalitesini Sağlamak Bir kurumdan iki kere gelen mail, adresin veri tabanına iki kere kaydedildiğini gösterir. Eğer veri tabanı düzgün ve uygun bir şekilde tasarlanırsa tekrarlar ve gereksiz bilgiler en aza indirilir. Bununla birlikte çoğu veri kalite problemleri, yanlış hecelenen isimler, yanlış veya eksik kodlar, veri giriş aşamasındaki temel hatalardan kaynaklanır.

48 Veri Yönetimi Veri Kalite Denetimi Veri kalitesinin analizi genellikle bilgi sistemindeki verinin tamlık düzeyi ve doğruluğunun yapısal bir araştırma ve incelemesi olan Veri Kalite Denetimi ile başlar. Veri kalite denetimi, son kullanıcıların veri kalitesi anlayışının ve algılanmasının incelenmesi veya veri dosyalarından örneklerin incelenmesi veya tüm veri dosyalarının incelenmesi ile gerçekleştirilebilir.

49 Veri Yönetimi Veri Temizleme: Aynı zamanda veri ovalama (Data Scrubbing) olarak da bilinir, gereksiz, uygun formatta olmayan, eksik, yanlış olan bilgilerin veri tabanından bulunması ve düzeltilmesi faaliyetleridir. Veri temizleme sadece hataları düzeltmez, aynı zamanda farklı bilgi sistemlerinden kaynaklanan farklı veriler arasındaki tutarlılığı sağlar.

50 Kaynakça Laudon K. C, J. P. Laudon, «Management Information System: Managing The Digital Firm», Pearson International Edition, Çeviri Abdullah NARALAN, Atatürk Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü, Erzurum d532fc8b05e4edfd0c54a9582.pdf (Laudon 10. Baskı Türkçe Ders Notu)