İş Zekası. Hafta 1 İş Zekasına Giriş. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ

Transkript

1 İş Zekası Hafta 1 İş Zekasına Giriş Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support 10e isimli eserden adapte edilmiştir

2 Bölüm Amaçları Günümüz çalkantılı iş ortamını anlayabilmek ve organizasyonların bu ortam içinde nasıl hayatta kalabileceklerini açıklayabilmek Yönetsel karar verme süreçlerine bilişim desteğinin gerekliliğini anlayabilmek Yönetsel karar verme süreçlerine ait temel mimari bileşenleri anlayabilmek Karar destek sistemlerimi metodolojisinin kavramsal temellerini öğrenebilmek İş zekası kavramını anlayıp KDS ler ile ilişkisini sorgulayabilmek 2/29

3 Açılış Vakası Mapgie Sesing Aşı tedarik zincirini etkili ve güvenli bir şekilde yönetebilmek için iş analitiğine başvuruyor!!! İşletme hakkında bilgiler Temel problem Önerilen çözüm ve sonuçlar Vaka ile ilgili sorular ve değerlendirmeler 3/29

4 Açılış Vakası Kritik Sorular Mapgie Sensing açıklayıcı (tanımlayıcı) analiz teknikleri olarak neleri kullanmıştır? Hangi çıkarımsal teknikler iş analitiği sürecinde tercih edilmiştir? Hangi Öngörücü analiz teknikleri kullanılmıştır? Sistem kullanıcılarını ilgilendiren hangi bilgiler gerçek zamanlı olarak raporlanmıştır? Acaba gerçek zamanlı izlenmesi gerekli başka süreçler de olabilir mi? 4/29

5 İş Ortamının Değişimi ve Bilgisayar Destekli KD Firmalar yürüttükleri işlemler için bilgisayar destekli sistemlere daha fazla ihtiyaç duymaktadır İş Zekası İş Baskı Yanıt Destek Modeli Günümüz rekabetçi ve küresel iş ortamını firmaları «baskı» altında tutmaktadır Firmalar bu baskılara organizasyonel olarak «tepki» verirler Bu süreci yönetmek için ise bilgisayarlı karar «destek» sistemlerine ihtiyaç duyarlar. 5/29

6 İş Ortamının Değişimi ve Bilgisayar Destekli KD Organizasyonel Yanıt (Tepki) İş Çevresi Faktörleri Küreselleşme Müşteri Talebi Yasal Düzenlemeler Piyasa Koşulları Rekabet Baskılar Fırsatlar Strateji Paydaş İşbirliği Gerçek Zamanlı Yanıt Çeviklik Artan Verimlilik Yeni Satıcılar Yeni İş modelleri Kararlar ve Destek Analizler Tahminler Kararlar Bütünleşik Bilgisayarlı Karar Destek Sistemi İş Zekası 6/29

7 İş Çevresi (Ortamı) Günümüzde işletmelerin iş yürüttüğü ortamlar daha fazla karmaşık olmaya başlamıştır. Bu karmaşık ortam işlemlere Fırsatlar sunabilir (Küreselleşme) Sorunlar yaratabilir (Küreselleşme) İşletme çevresi faktörleri Piyasa koşulları Müşteri talepleri Teknoloji Toplumsal faktörler 7/29

8 İş Çevresi Faktörleri Faktör Açıklama Piyasa Güçlü rekabet Genişleyen küresel pazarlar E ticaret pazarındaki gelişmeler Yenilikçi pazarlama metotları BT desteğini dış destek olarak alabilme fırsatları Gerçek zamanlı ve isteğe göre işlemlere olan ihtiyaçlar Müşteri Talepleri Özelleştirme gereksinimi Ürün çeşitliliği, hızlı sipariş teslimi ve kaliteli ürünlere olan gereksinim Müşteriler daha az sadık ve daha güçlü olmaktadır. Teknoloji Daha çok yenilik Yeni ürünler ve hizmetler Demode olma (eskime) zamanının kısalması Bilgi yüklemesindeki artış Sosyal Medya, Web 2.0 ve ötesi Toplumsal Yasal sınırların ve serbestliklerin gelişmesi İş gücü yapısının değişimi (yaşlı, çeşitli ve kadın çalışan sayısında artış) Ulusal güvenlik endişelerindeki artış İşletmelerin sosyal sorumluluk çalışmalarındaki artış Sürdürülebilirlik ve çevre konularına olan ilginin arması 8/29

9 Organizasyonel Yanıt Reaktif, Adaptif ve Proaktif ol!!! Yöneticiler aşağıdaki benzeri kararları dış baskılara cevap olarak alabilirleri; Stratejik planlama oluşturma Yeni ve yenilikçi işletme modelleri kullanma İşletme süreçlerini yeniden yapılandırma İşletme ittifaklarına (birlikteliklerine) dahil olma Kurumsal bilişim sistemlerini geliştirme. 9/29

10 Strateji Aralığını Kapatmak Bilgisayar destekli karar destek sistemlerinin en temel amacı işletmenin gerçekleşen performansı ile istenen performansı arasındaki aralığı (Strateji aralığı) kapatmaktır. İstenen performans işletme misyon, vizyon, amaç, hedef ve stratejilerinde belirtilmiştir. 10/29

11 Yönetsel Karar Verme Yönetim organizasyonel hedeflere ulaşma adına kaynakların yönetilmesini içeren bir süreçtir. Girdi: Kaynaklar Çıktı: Hedeflerin tutturulması Başarımın ölçülmesi: Çıktı/Girdi Kaynak yönetimi etkin karar almayı gerektirir. Bir bakıma; Yönetim = Karar alma Karar alma: En az iki alternatif arasından en uygunun seçimi 11/29

12 Mintzberg in 10 Yönetsel Rölü Kişiler Arası Temsilcilik Liderlik Birleştirici Bilgiye Dayalı Gözetleme Yayıcılık Sözcülük Karar Temelli Girişimcilik Problem Çözücü Kaynak Ayırımı Müzakereci 12/29

13 Karar Verme Süreci Yöneticilik genelde 4 adımlık bir süreçte karar verirler. 1. Problemi (veya fırsatı) tanımla 2. Gerçek dünya problemini karşılayabilecek bir model oluştur 3. Modellenen problem için alternatif çözümleri belirle 4. Belirlenen çözümleri karşılaştır ve aday çözümlerin en uygununu seç 13/29

14 Karar Verme Sürecine Bilişim Desteği Grup iletişimi ve işbirliği Gelişmiş veri yönetimi Veri ambarlarının ve büyük verinin yönetilmesi Analitik destek Bilgi işleme ve veri depolama konusundaki bilişsel limitleri aşılması Bilgi yönetimi 7/24 mekan bağımsız destek 14/29

15 Karar Destek Yapısı* Kontrol Türü (Anthony, 1965) Karar Tipi (Simon, 1977) Operasyonel Kontrol Yönetsel Kontrol Stratejik Planlama Yapılandırılmış (Programlanabilir) Alacak hesapları Borçlar hesapları Sipariş girişi Bütçe analizi Kısa dönem tahmin İşgücü raporları Üret veya satın al Yarı Yapılandırılmış Üretim çizelgeleme Stok kontrol Kredi değerlendirme Bütçe hazırlama Tesis yerleşimi Proje Çizelgeleme Ödül sistemi tasarımı Stok sınıflama Yeni bir tesis kurma Birleşme veya şirket alımı Yeni ürün planlama Tazminat planlama Kalite güvencesi İnsan kaynakları politikaları Stok planlama Yapılandırılmamış (Programlanamaz) Yazılım alımı Çağrı merkezi yönetimi Derginin kapak sayfasının belirlenmesi Müzakere Uzman işe alma Donanım satın alma Lobi yapma Ar Ge Yeni teknoloji geliştirme Sosyal sorumluluk planlama Finansal yönetim Yatırım portfolyosu Depo konumu Dağıtım sistemi * Gory ve Scott Morten, /29

16 Karar Destek Sistemi Kavramı Karar Destek Sistemi, kullanıcılara yapısal olmayan problemleri çözmede veri ve modeller kullanarak yardımcı olan bilgisayar tabanlı interaktif sistemlerdir. KDS temelde insan tarafından sağlanan entelektüel bilgi ile bilgisayarın problem çözme kabiliyetlerinin eşleştirilmesi prensibine dayanır. Karar Deste bir şemsiye kavram olarak ele alınır. Zaman içinde Karar destek konsepti İş zekasına doğru bir değişim göstermiştir. 16/29

17 İş Zekası Mimarisi İş zekası zaman içinde Karar destek sistemlerinin daha geniş tabanlı kullanıcılara ulaşacak şekilde evrilmesidir. Öncesinde: Üst Yönetici Destek Sistemleri Şimdi: Herkes için Destek Sistemleri (İş Zekası) İş zekası sistemlerinin en temel özellikleri (belki de KDS lerden ayıran temel özellikleri) görselleştirme, uyarı ve performans ölçümüdür. Temelde İş zekası kavramı teoriden (akademiden) değil, pratikten (endüstriden) gelmektedir. 17/29

18 İş Zekası Tanımı İş zekası temelde mimarileri, araçları, veritabanlarını, analitik yöntemleri, uygulamaları ve metodolojileri birleştiren bir «Şemsiye» terimdir. İş zekasının en temel amacı veri ve modellere en kolay şekilde ulaşımı sağlayarak işletme yöneticilerine analiz yapma imkanı sunmaktır. İş zekası verinin bilgiye, bilginin kararlara ve son olarakda kararların aksiyonlara dönüşümüne yardımcı olur. 18/29

19 İş Zekası Tarihsel Süreci İş zekası ifadesi ilk olarak 1990 lı yılların ortasında «Gartner Group» tarafından ortaya atılmıştır. Bunula birlikte ifade yeni olsa da kavramın daha önceki yıllara dayanan bir geçmişi vardır ler: YBS raporlama Statik ve Periyodik Raporlar 1980 ler: Üst Yönetici Destek Sistemleri 1990 lar: OLAP, Dinamil ve çok boyutlu duruma özel raporlama (Özelde İş zekası olarak ifade edilmiştir) 2010 lar: Yapay Zeka, Veri/Metin madenciliği yetenekleri, Web tabanlı protallar ve gösterge panelleri, Büyük Veri, Sosyal Medya Analitiği 2020 ler:??? 19/29

20 İş Zekası Yetkinlikleri Evrimi ÜYBS ÜYDS Finansal Raporlama Sorgulama ve Raporlama ETL Veri Ambarı Meta Veri OLAP KDS Veri Marketi Yönetim Kokpiti Ve Göstergeler Hesap Tablosu (Excel) İş Zekası Dengeli Skor Kartları İş Akışı Uyarılar Veri/Metin Madenciliği Çıkarımsal Analiz Yayın Araçları Portallar 20/29

21 İş Zekası Mimarisi Her iş zekası sisteminin 4 temel bileşeni mevcuttur. 1. Veri ambarları (Veri kaynağı) 2. İşletme analitiği (Veri ambarlarında yer alan verilerin analizi, değerlendirilmesi, yönlendirilmesi için gerekli araçların bütünü) 3. İşletme Performans Yönetimi (Performansın izlenmesi ve analiz edilmesi) 4. Kullanıcı arayüzü (yönetim kokpiti, gösterge panelleri vb.) 21/29

22 İş Zekası Mimarisi İş Analitiği Çevresi Veri Ambarı Çevresi Veri Kaynakları Teknik Elemanlar Veri Ambarı Kurma Organizasyon Özetleme Standardizasyon Zeki Sistemler Gelecek Bileşeni Performans ve Strateji İşleme Kullanıcıları Veri Ambarı Yöneticiler Erişim Sonuçları Değiştirme İPY Stratejisi Kullanıcı Arayüzü Tarayıcı Portal Gösterge Paneli 22/29

23 İş Zekası Uygulamalarının İşletme Değeri Müşteri segmentasyonu Satınalma eğilimi Müşteri karlılığı Dolandırıcılık tespiti Müşteri elde tutma ve müşteri kaybı Kanal optimizasyonu 23/29

24 İş Zekası Alanındaki Çokluortam Alıştırmaları Teradata University Network (TUN) İşletme Senaryoları Sorgulamaları (BSI) videoları Ayrıca TUN içerisinde sunulan diğer çokluortam içerikleri de izlenebilir. 24/29

25 KDS İZ Bağlantısı Benzerlikler ve Farklılıklar Mimari, Veri odağı Direkt ve Dolaylı destek Farklı hedef kitleler Ticari yazılım sistemleri ile işletme içi tasarım sistemleri Çıkış Noktası Akademi vs. Endüstri KDS = İZ???? 25/29

26 Analitiğe Genel Bakış Analitik!!! Yeni bir yöntem mi yoksa sadece yeni bir isim mi??? Analitik için teme sınıflandırma (The Institute for Operations Research and the Management Sciences INFORMS tarafından yapılmıştır) Tanımlayıcı (Açıklayıcı) Analitik Çıkarımsal (Kestirimci) Analitik Öngörücü (Normatif) Analitik Analitik mi? Yoksa veri bilimi mi? 26/29

27 Analitiğe Genel Bakış İş Analitiği Çıktı Sağlayıcı Sorular Tanımlayıcı Ne oldu? Kestirimci Öngörücü Ne oluyor? Ne olacak? Neden olacak? Ne yapmalıyım? Neden yapmalıyım? İş Raporlama Gösterge Panelleri Skor Kartları Veri Ambarı İyi Tanımlanmış işletme problemleri ve fırsatlar Veri Madenciliği Metin Madenciliği Web/medya madenciliği Tahmin Gelecek durumlara ait İsabetli projeksiyonlar Optimizasyon Simülasyon Karar modelleme Uzman Sistemler En iyi İşletme karar ve iş hareketi 27/29

28 Büyük Veri Büyük Veri Sadece büyük değil!!! Hacim Çeşitlilik Hız Karmaşıklık Değişkenlik Değer 28/29

29 Bölüm Sonu Uygulama Vakası Nationwide Insurance (NI) firması müşteri hizmet düzeyini geliştirmek için İş Zekası kullanmıştır. Tartışma Soruları Firma neden kurumsal boyutta bir veri ambarına ihtiyaç duymaktadır Bütünleşik veri iş değerini nasıl geliştirebilir? NI hangi analitik yöntemleri tercih etmiştir? Veri ambarlarında bütünleşik verinin mevcudiyeti göz önüne alındığında, NI hangi diğer uygulamaları geliştirme potansiyeline sahiptir? 29/29