ANLAMSAL WEB TEKNOLOJ LER N N NSAN KAYNAKLARI YÖNET M NDE PERSONEL E ALIM SÜREC NE UYGULANMASI

Transkript

1 EGE ÜN VERS TES FEN B L MLER ENST TÜSÜ (YÜKSEK L SANS TEZ ) ANLAMSAL WEB TEKNOLOJ LER N N NSAN KAYNAKLARI YÖNET M NDE PERSONEL E ALIM SÜREC NE UYGULANMASI Ünal ER Bilgisayar Mühendisli i Ana Bilim Dal Bilim Dal Kodu: Sunu Tarihi : Tez Dan man : Yrd. Doç. Dr. Murat Osman Ünal r Bornova ZM R

2

3 III Ünal ER taraf ndan yüksek lisans tezi olarak sunulan Anlamsal Web Teknolojilerinin nsan Kaynaklar Yönetiminde Personel e Al m Sürecine Uygulanmas ba l kl bu çal ma E.Ü. Lisansüstü E itim ve Ö retim Yönetmeli i ile E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü E itim ve Ö retim Yönergesi nin ilgili hükümleri uyar nca taraf m zdan de erlendirilerek savunmaya de er bulunmu ve tarihinde yap lan tez savunma s nav nda aday oy birli i / çoklu u ile ba ar l bulunmu tur. Jüri Üyeleri: mza Jüri Ba kan : Raportör Üye: Üye :

4

5 V ÖZET ANLAMSAL WEB TEKNOLOJ LER N N NSAN KAYNAKLARI YÖNET M NDE E ALIM SÜREC NE UYGULANMASI ER, Ünal Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisli i Bölümü Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Murat Osman ÜNALIR A ustos 2009, 194 sayfa Bu tezde nsan Kaynaklar Yönetimindeki önemli bir bölüm olan e Al m sürecinde irketlerin kendilerine en uygun aday bulmalar ve i arayan bir ki inin kendisine en uygun i i bulmas n sa lamaya yönelik bir çal ma yap lm t r. Bu çal mada uygun ki i ve i lerin bulunmas için ontolojiler ve ontolojiler üzerinden ç karsama yapma yöntemi uygulanm t r. Ayr ca i e al m sürecinde kamu kurumlar ve özel istihdam bürolar n n kullanmalar için bir ontoloji olu turulmu tur. Bu sayede bu kurumlar n kendi aralar nda konu abilmelerini sa layan ortak bir dil meydana getirilmi tir. Bu çal ma sonucunda i e al m sürecinde uygun i ve adaylar n bulunmas a amas nda sonuçlar n daha sa l kl oldu u tespit edilmi tir. Ayr ca ortaya konan ontoloji, yani ortak dil sayesinde entegrasyonun art k çok daha kolay kurulmas beklenmektedir. Anahtar Sözcükler: Anlamsal Web, Ontoloji Mühendisli i, e Al m Sürecinde Anlamsal Yakla m

6

7 VII ABSTRACT AN APPLICATION OF SEMANTIC WEB FOR RECRUITMENT PART OF HUMAN RESOURCES MANAGEMENT ER, Ünal MSc in Computer Engineering Supervisor : Assoc. Dr. Murat Osman ÜNALIR August 2009, 194 pages This thesis is an important part in the Human Resources Management in the Recruitment process, companies find themselves the most suitable candidate, and job seeker to a person's own job to find the most appropriate to provide a work has been done. In this study, and work with the appropriate person to make inference on ontologies and ontology method is applied. Moreover, government agencies and private employment in the process of recruitment for the use of an ontology is built office. In this way, these institutions provide a common language spoken among constituent is. As a result of this study is, in the process of recruitment of candidates to find suitable work and the results on stage were found to be more healthy. Moreover, the integration process through ontology created is expected to be much easier. Keywords: Semantic Web, Ontology Engineering, Process Semantic Approach. For Recruitment

8

9 IX TE EKKÜR Bu çal ma süresince bana deste ini esirgemeyen De erli Annem Aynur ER e ve Sevgili e im Hafize Özlem ER e, motivasyonumu güçlendiren Eren ESG N e, teknik konularda bana yard mc olan Yük. Müh. Yzb. Ümit Lütfü ALTINTAKAN a, sordu um her soruya, bildi i her eyi sonuna kadar anlatan Sevgili Dostum Müh. Görkem G RAY a, sürecin teknik detaylar n bana ö reten, bilimsel bir çal man n nas l olmas gerekti i konusunda bana örnek olan, dünyaya bak mda yeni bir bak aç s kazanmam sa layan, akademisyenli i bana sevdiren çok de erli Dan man m Yrd. Doç. Dr. Murat Osman ÜNALIR a te ekkürü bir borç bilirim.

10

11 XI Ç NDEK LER ÖZET ABSTRACT TE EKKÜR Ç NDEK LER EK LLER D Z N Ç ZELGELER D Z N S MGELER VE KISALTMALAR Sayfa I I I XI XV XVII XIX 1. G R Tezin Katk lar 4 2. ANLAMSAL WEB Ontoloji Kavram XML XML ema RDF Veri tipleri rdf:resource özelli i Yuvalanm tan mlar rdf:type eleman K saltmalar çerme elemanlar RDFS - RDF ema S n flar ve özellikler 31

12 XII Ç NDEK LER(devam) S n f s radüzeni ve miras RDF ve RDFS kar la t rmas RDF ema dil detaylar OWL sim uzay S n f eleman Özellik eleman Özellik elemanlar n n k s tlanmas Özel özellikler Boolean özellikler S ralamal özellikler Ontolojilerin Sa lad Yararlara Örnekler Veritaban Sorgulama Ontoloji Sorgulama NSAN KAYNAKLARI YÖNET M Elektronik nsan Kaynaklar Yönetimi nsan Kaynaklar Yönetimi Süreçleri nsan Kaynaklar Yönetiminde e Al m Süreci gören ihtiyac n n planlanmas ve belirlenmesi Elektronik insan kaynaklar yönetiminde i e al m süreci nsan Kaynaklar Yönetimi e Al m Sürecinde Anlamsal Web e al m sürecindeki mevcut problemler Türkiye deki Kariyer Sitelerinin Durumu NSAN KAYNAKLARI EALIM SÜREC NDE ANLAMSAL WEB UYGULAMALARI nsan Kaynaklar nda Ba vuru Süreci nsan Kaynaklar nda De erlendirme Süreci nsan Kaynaklar nda E itim Süreci Mevcut Araçlar,Teknolojiler ve Metodolojiler 85 Sayfa

13 XIII Ç NDEK LER(devam) HLT uygulamalar GATE uygulamas ecco sistem uygulamas Mevcut Standartlar Mevcut Projeler ve lk Çal malar Prolix PoCeHRMOM Expert Finder Mevcut Ontolojiler 90 Sayfa ProPer ontolojisi Kowien ontolojisi SEEMP Knowledge net projesi epeople LIP ontolojisi HR-XML : NSAN KAYNAKLARI YÖNET M Ç N B R STANDART Kariyer Siteleri Senaryosu Aday (Candidate) Kadro Aç lmas (Position Opening) Özgeçmi TÜRK YE DE NSAN KAYNAKLARI E ALIM SÜREC N N ANLAMSAL WEB TABANLI BÜTÜNLE T R LMES e-dönü üm Türkiye Projesi Türkiyenin stratejik öncelikleri E-Dönü ümde Sürecinde Entegre Platformu Projesi Entegre Platformu Türkiye Avrupa Birli i li kileri Yap lacak Çal man n Teknolojik ve Süreçsel Katk lar 138

14 XIV Ç NDEK LER(devam) Sayfa 7. NSAN KAYNAKLARI EALIM SÜREC N N HR-XML TABANLI ONTOLOJ S N N GEL T R LMES Aday Aday Kay t Bilgisi Aday Profili Özgeçmi Kadro açma Kadro Detaylar Kadro Tarih Bilgisi Profil Detay Özgeçmi Yap sal Özgeçmi Yap sal Olmayan Özgeçmi 171 SONUÇ 172 KAYNAKLAR D Z N 175 EK - A 181 ÖZGEÇM 194

15 XV EK LLER D Z N ekil Sayfa 2.1 Anlamsal Web teknoloji mimarisi Bir cümlenin grafiksel ifadesi Birden fazla eylem içeren ifade Fakültedeki görevlerin s n f düzeni Fakültedeki görevlerin s n f düzeninin düzenlenmi hali RDF-RDFS Aras ndaki ili ki Veritaban ontoloji sorgu kar la t rma giri ekran Veritaban sorgulama ç kt ekran Ba vuran bilgisi ontolojisi Ontoloji sorgulama ç kt ekran SEEMP mimarisi Knowledge Nets ba vuran ontolojisi Knowledge Nets projesi portal mimarisi Knowledge Nets projesinde farkl sistemlerin bütünle tirmesi Mühendislik ontolojisi Kariyer sitesi senaryosunun grafiksel ifadesi Aday sürecinin s ra düzenli ifadesi Aday profili sürecinin s ra düzenli ifadesi Tercih edilen kadro sürecinin s ra düzenli ifadesi Kadro açma sürecinin s ra düzenli yap s Kadro profili sürecinin s ra düzenli ifadesi Kadro detaylar sürecinin s ra düzenli ifadesi Özgeçmi sürecinin s ra düzenli ifadesi 120

16 XVI EK LLER D Z N (Devam) ekil Sayfa 5.9 Yap sal XML özgeçmi sürecinin s ra düzenli ifadesi Türkiyede bilgi toplumuna dönü üm süreci Aday s ra düzenli yap s Aday kay t bilgisi s ra düzenli yap s Askerlik durumu s ra düzenli yap s E itim durumu s ra düzenli yap s Posta adresi s ra düzenli yap s tecrübeleri s ra düzenli yap s Kadro tarihçesi s ra düzenli yap s Personel verisi s ra düzenli yap s Tan t c s ra düzenli yap s Kadro e leme tipi s ra düzenli yap s Kadro açma bilgileri s ra düzenli yap s Kadro profili s ra düzenli yap s Kadro tarih bilgileri s ra düzenli yap s Özgeçmi s ra düzenli yap s Yap sal Özgeçmi s ra düzenli yap s Belge ve sertifika s ra düzenli yap s Etkin tarih s ra düzenli yap s Yabanc dil s ra düzenli yap s Özgeçmi s ra düzenli yap s 171

17 XVII Ç ZELGELER D Z N Çizelge Sayfa Ba vuran veritaban veri modeli 52 Veritaban de erleri 53 Süreçlerin a ortam na aktar lma oran 64 Stratejik önceliklere göre eylem say s ve maliyetlerin da l m 133 Kariyer Siteleri-HR-XML kar la t rma tablosundaki kodlar ve aç klamalar 181 Kariyer siteleri ile HR-XML kar la t rmas 193

18 XVIII

19 XIX S MGELER VE KISALTMALAR K saltmalar AB ABD AK CV DAML DPT e- KY ecco EMPAM Havelsan HTML HR HR-XML KUR JOCI KDEP KPSS LIP NAICS NEON NOS Avrupa Birli i Amerika Birle ik Devletleri Avrupa Komisyonu Curriculum Vitae DARPA Agent Markup Language Devlet Planlama Te kilat e- nsan Kaynaklar Yönetimi ecompetences and Certifications Observatory Employment Market Place Abstract Machine Hava Elektronik Sanayi Hyper Text Markup Language Human Resources Human Resources Extended Markup Language Kurumu The Jobs and Contact Intelligence K sa Dönem Eylem Plan Kamu Personeli Seçme S nav Learning In Process North American Industry Classification System Lifecycle Support for NEtworked Ontologies National Occupation Standards

20 XX S MGELER VE KISALTMALAR (Devam) OWL OWL DL ÖSS ÖSYM PES Web Ontology Language Web Ontology Language Description Language Ö renci Seçme S nav Ö renci Seçme ve Yerle tirme Merkezi Public Employment System PoCeHRMOM Project omtrent Competenties en functies in e- PRES RDF RDFS SAP SEEMP SEKT SMS SOC URI VOHD WWW WZ2003 HRM voor technologische toepassingen op het Semantisch Web door Ontologie en Meertalige terminologie Private Employment System Resources Description Framework Resources Description Framework Schema Systems, Applications, Products in Data Processing Single European Employment Market Place Semantically Enabled Knowledge Technologies Short Message Service Standart Occupational Classification System UniformResource Identifier Vatanda Odakl Hizmet Dönü ümü World Wide Web German Classification of the Industry Sector

21 1 1. G R nternet in dünya üzerindeki kullan m, e-ticaret, bankac l k, e itim, yaz l m üretimi, dosya payla m vb. hemen her alanda çok büyük bir h zla artm t r. Bundan dolay da günlük hayat n ve i dünyas n n vazgeçilmez bir arac konumuna gelmi tir. steyen ki i istedi i zaman nternet e yeni bir sayfa ekleyebilmektedir. Ayr ca her Web sayfas ba ka bir sayfaya ba lanabilmektedir. Bu durumlar göz önüne al nd nda WWW in büyüme h z n n ne kadar büyük oldu u tahmin edilebilir. Bu kadar önemli bir ortamda, geli menin bu kadar h zl olmas birtak m problemleri de beraberinde getirmi tir. Bu problemlerden baz lar unlard r: Web üzerinde bulunan bilgilerin yap land r lm olmamas : Web üzerinde günümüzde bilgilerin büyük bir k sm HTML(Hyper Text Markup Language) biçimindedir. HTML biçiminin yap land r lm bir bilgi oldu u dü ünülebilir, çünkü yaz lar ba l k, paragraf gibi elemanlar alt nda toplanm t r. Fakat bu sadece belgenin ekranda nas l gösterilmesi gerekti i ile ilgili bir yap land rmad r. Belgenin içindeki verilerin yap s ile ilgili bir bilgi de ildir. Dolay s yla, makinalar n, verinin yap s n anlamas mümkün de ildir. Dinamik ve da t k bir ortam olmas : Web üzerindeki bilgiler da t k bir ortamdad r. Yani bilgi parçalar birbirinden farkl bilgisayarlar üzerindedir ve bu bilgisayarlar birbirinden farkl

22 2 ehirlerde hatta k talarda olabilir. Bu bilgilerin anlaml olabilmeleri için birçok farkl siteden al n p birle tirilmeleri gerekebilir. Örne in, bir sitede zmir de bir saat kulesi oldu u bilgisi yer al rken ba ka bir sitede zmir deki festivallerin bilgileri yer alabilir. Saat kulesi olan ehirlerdeki festivaller gibi bir sorgu çal t rd m zda bu iki farkl sitedeki bilgilerin birle tirilmesi gerekmektedir. Ayr ca Web dinamiktir çünkü bir kayna a ula lmas her zaman mümkün olmamaktad r, k r k bir ba lant ya da de i mi bir URI (UniformResource Identifier)ile kar la labilinir. Çok h zl bir ekilde büyümesi: Web üzerindeki bilgilere her geçen saniye yenileri eklenmektedir. Bunlar n ço unlu u da tekrar eden veriler ya da i e yaramayan verilerdir. Bunun sonucunda Web giderek i e yaramayan bir bilgi çöplü üne dönü mektedir ve insanlar analiz edemeyecekleri kadar çok miktarda bilgi kitlesini inceleme zorlu una maruz kalmaktad rlar. Bu sorunu çözmek için günümüzde arama motorlar bulunmaktad r. Fakat bunlar kullan c ya yard mc olmalar na ra men mükemmellikten uzakt rlar. Bütün bu yetersiz arama araçlar n n nedeni Web üzerindeki bilginin anlam n n makinalar taraf ndan anla lamamas d r. Arama motorlar anahtar kelime baz nda arama yaparken verilerin anlam de il sayfadaki yerle imi ya da sayfadaki bulunma oran na göre bilgileri almaktad rlar. Arama ile örneklenebilen bu durum asl nda çok daha ciddi sorunlara yol açmaktad r ve Web in gerçek potansiyelinin ortaya ç kmas n engellemektedir. E er verilerin anlam na da Web üzerinde

23 3 ula labilinir olursa otomatik içerik üretimi, kullan c lara tercihlerine uygun öneriler sunma gibi i lemler çok daha verimli ve kullan c ya gerçekten yard mc olacak ekilde gerçekle tirilebilir (Ünal r vd., 2007). Web in gerçek potansiyelinin ortaya ç kmas ve tasar mc s n n dü ledi i hale dönü mesindeki bir sonraki ad m Anlamsal Web dir (Dertzoutos, 2001). Bunu gerçekle tirebilmek için yap lmas gerekenlerin en önemlisi Web i da t k ve dinamik bir ontoloji payla m ortam haline getirmektir. Anlamsal Web çal malar n n amac, bilginin anlam n n bilgisayar ortam nda ifade edilebildi i ve bu sayede i lenebildi i bir ortam olu turmakt r. Böylece Web üzerindeki bilgi sadece insanlar taraf ndan de il, bilgisayarlar taraf ndan da anlamsal seviyede i lenebilecektir. Yukar da anlat lan problemlere benzer problemler tezin ana konusu olan insan kaynaklar süreçlerinde de bulunmaktad r. Bu problemler tezin nolu bölümünde detayl bir ekilde anlat lm t r. Bu tezde, insan kaynaklar uygulamalar ndan olan ba vurular n de erlendirilmesi süreci ele al nmaktad r. Bu konuya, Anlamsal Web aç s ndan yakla lmakta ve ki ilere en uygun i lerin bulunmas ve benzer ekilde i lere de en uygun ba vuranlar n bulunmas amaç olarak belirlenmektedir. Ayr ca bu çal ma kapsam nda nsan Kaynaklar Ba vuran Ontolojisi olu turulmas hedeflenmi tir. Bu konuda yap lm çal malar incelenmi, detaylar tez kapsam ndaki 4. bölümde verilmi tir.

24 4 Geli tirilen nsan Kaynaklar Ba vuran Ontolojisi, HR- XML ( standartlar gözönünde bulundurularak olu turulmu tur. Bundan sonraki yap lacak çal malarda, Türkiye ye uyarlanm, HR-XML(Human Resources Extended Markup Language) tabanl ve sadece ba vuran de il, tüm insan kaynaklar süreçlerini içeren nsan Kaynaklar Ontolojisi olu turulabilir. 1.2 Tezin Katk lar Bu tez kapsam nda uygulanacak çözüm ile birlikte insan kaynaklar ba vuru sürecindeki birçok problemin çözümü sa lanm olacakt r. Çal ma ile elde edilmesi beklenen faydalar unlard r: Geli tirilecek ontoloji Türkiye genelinde kabul edilen bir ontoloji olaca ndan tüm kariyer sitelerinin ve hatta i ba vuru sürecinin tek dilde konu mas sa lanm olacakt r. Tüm sürecin genelinde kabul edilen bu ekilde bir ortak dil, tüm sistemler aras nda kendili inden bir bütünle meyi sa layacakt r. Almanya da 1999 senesinde ba lanm bir proje olan ve detaylar 4. bölümde verilen Knowledge Nets projesine benzer bir çal ma Türkiye için de söz konusu olabilecektir.

25 5 Türkiyenin i ba vuru sürecinde ülke çap nda bir standarda kavu mas sa lanacakt r. Avrupa Birli i nin istihdam alan nda izledi i yol izlenmi olacak, böylece geli mi ülkelerin teknolojilerine bir ad m daha yakla lm olacakt r. Geli tirilecek ontoloji, dünyada çok geni bir kullan m alan olan HR-XML tabanl olacakt r. Bu sayede Türkiye deki i ba vuru süreci di er ülkelerdeki HR-XML kullanan birçok sistem ile ayn anda kendili inden bütünle mi olacakt r. Di er ülkelerdeki sistemler ile gelecekteki muhtemel bütünle tirmeler daha kolay kurulacakt r. Kurulan bütünle tirme tüm kariyer sitelerini kapsam olacakt r. Avrupa Birli i kapsam ndaki SEEMP ile kurulacak bir bütünle tirme sayesinde, Avrupa Birli i ülkeleri Türkiye deki ba vuranlar sorgulayabilecek, Türkiye deki ba vuranlar da Avrupa Birli i ülkelerinde i aramas yapabileceklerdir. kur ( Kurumu) bünyesinde yap lmas uygun olacak olan bir proje kapsam nda sistemler aras nda olu an bütünle tirme sayesinde ba vuran bir ki inin, bilgilerini tüm kariyer sitelerine girmesine gerek kalmayacakt r. Çünkü yap lan bir ba vuran arama sorgusu tüm kariyer sitelerinde çal t r lacak ve sonuç olarak tüm sitelerdeki uygun ki ileri getirecektir.

26 6 Firmalar n her siteye verecekleri i ilanlar yüksek maliyetler do urmaktad r. Bu çal ma sayesinde i veren maliyetleri dü mü olacakt r. Sisteme veriler, ontolojide belirlenen kurallar dahilinde girilece inden dolay, sorgulamalarda ya anan harf ve rakam s k nt lar ortadan kalkacakt r. Örne in sistem mühendisi arama sorgusunda, farkl alternatifler denemeye gerek kalmayacak, kodlu bir alandan sistem mühendisi mesle inin seçilmesi yeterli olacakt r. Bu kazan m i ba vurusunda bulunan ba vuranlar için de geçerlidir. Ontolojilerin en önemli i levlerinden olan ç karsama yapabilme yetene i sayesinde sistemde geli mi ve sa l kl sorgular yap labilecektir. Örne in; normal veritaban ndan zmir, Manisa, Bal kesir gibi illerde ya ayan ba vuranlar elde edilebilir. Fakat Ege bölgesinde ya ayan ba vuranlar elde edilemez. Ontolojide tan mlanacak çok basit bir özellik sayesinde bu bilgi de elde edilebilecektir.

27 7 2. ANLAMSAL WEB WWW (World Wide Web) üzerindeki bilgilerin gün geçtikçe kullan labilirli i azalmaktad r y l nda yap lan bir ara t rmaya göre Web üzerinde 550 milyar tane doküman bulunmaktad r ( Ayn zamanda yakla k 500 milyondan fazla ki i WWW i kullanmaktad r. Çok büyük miktarlarda verinin nternet e yüklenmesinden dolay bilgilerin bulunmas, i lenmesi ve bak m n n yap lmas n zorla t rmaktad r (Daconta et al, 2003). Anlamsal Web, günümüzde kullan lan nternet ortam ndaki veri organizasyonunun, yeniden düzenlenerek makinalar n (bilgisayarlar, cep telefonlar, televizyonlar vb.) kulland klar bilgiyi anlayabilmesi ve daha etkin yönetebilmesini amaçlayan bir teknolojidir (Bursa ve Ünal r, 2007). Bunun sayesinde günümüzde kullan c lar n yapmak zorunda oldu u görevleri makinalar üstlenebilecektir (Ünal r vd., 2007). Web in makinalar taraf ndan sadece okunabilir de il ayn zamanda anla labilir olmas n sa lamak mevcut birçok problemi çözecektir (Heflin, 2001). Anlamsal Web, günümüzde kullan lan Web teknolojilerinin ve uygulamalar n n geli tirilerek gelecek nesil Web uygulamalar olarak ortaya konmas d r. Bu geli im içerisinde günümüzde kullan lan Web sayfalar n n içeri inin terk edilmesi yerine geli tirilmesi esast r. Anlamsal Web, makinalara içeri i biçimsel olarak temsil edilmi Web sayfalar sunarak, insanlar n ve

28 8 makinalar n birlikte daha iyi çal abilmesini sa lamaktad r (Berners-Lee et al, 2001). Anlamsal Web in teknolojik etkilerini ifade etmek için gruplara ay rmak gerekirse u ekilde s n fland rabiliriz: Bilgi Yönetimi: Bilgi yönetimi, bir kurumdaki bilgilerin bak m, elde edilmesi ve sorgulanabilmesi anlam na gelmektedir. Kurumlar için çok önemli bir aktiviteyi yerine getirmektedirler. Kurumlar bilginin gösterimi, bak m n n yap lmas, elde edilmesi vb. konularda s k s k s k nt ya dü mektedirler. Anlamsal Web in bu konuda getirmi oldu u faydalar unlard r: Bilgiler, anlamlar n n biçimsel ifadeleri ile birlikte bulunacaklard r. Otomatik araçlar ile sistemlere girilen bilgilerin uyumsuzluklar kolayca tespit edilebilecektir. Anahtar kelime tabanl arama, yerini anlamsal aramaya b rakacakt r. Gerekli olan bilgi sorgulanacak, elde edilecek ve insanlar n kolayca anlayaca ekilde gösterilecektir. Ontojiler sayesinde, kavramlar etiketlenmi olan 2 bilgi kayna ndaki bilgiler ayn anda sorgulanabilecektir. dünyas tüketici ticareti : Web üzerindeki ticaret bilindi i gibi oldukça büyük bir hacim kazanm t r. nternet hemen hemen her türlü al veri in yap labilece i bir pazar durumuna gelmi tir.

29 9 Bu pazar n kullan m s ras nda da kullan c lar birtak m s k nt larla kar la maktad rlar. Örne in bir ürünün en uygun fiyatla sat ld sitenin bulunmas için zaman al c bir çal mad r. Tüm sitelerden tek tek verilerin toplan p kar la t r lmas gerekmektedir. Bu konuya yard mc olacak birtak m siteler bulunmas na ra men sa l kl bir sorgulama imkan bulunmamaktad r. Bu konuda da Anlamsal Web in birtak m amaçlar bulunmaktad r. Ürün ve fiyat bilgilerine do ru bir ekilde ula labilecektir. Kullan c ihtiyaçlar do rultusunda sonuçlar üretilebilecektir. Geli mi al veri etmenleri, otomatik olarak daha net bilgiler toplayabilecek ve kar l kl görü meler ile daha sa l kl bilgiler elde edebileceklerdir (Antoniou and Harmelen, 2004). irketler aras ticaret : nternet üzerinde her ne kadar kullan c baz nda al veri ler önemli olsa da as l ticaret hacmi irketler aras nda olu maktad r. Bu al veri i lemleri s ras nda kurulan bütünle tirme çal malar sadece uzman ki iler taraf ndan kurulup bak m yap labilmektedir. Her irket kendi aras nda ayr bir bütünle tirme sistemi kurma ihtiyac duymaktad r. Anlamsal Web sayesinde Web servisleri ile bütünle tirmeler daha kolayca kurulup bak m yap labilecektir. Her irketin kendi aras nda bütünle tirme kurmas ndan ziyade genelle tirilmi bütünle tirme noktalar ile bütünle tirme say s ve dolay s ile bütünle tirme maliyetleri dü ecektir (Antoniou and Harmelen, 2004).

30 10 nternet üzerinde en büyük ihtiyaç u anda bütünle tirme, standartla t rma, araçlar n geli tirmeleri ve bu yeni sisteme insanlar n ayak uydurmas d r(antoniou and Harmelen, 2004). nternet üzerinde bulunan Web sayfalar n n içeriklerinin anla lmas için çok yetenekli etmenler geli tirilmesi yerine, Web sayfalar n n yap s n n de i mesi planlanmaktad r. Çünkü u anda HTML, nternet üzerinde en çok kullan lan Web betimleme dili ve standard olup, HTML sayfalar n n ayr t r lmas, incelenmesi ile elde edilen çal malar sa l kl sonuçlar üretmemektedir. Bunun yerine kavramlar n üstveri ile ifade edilmesi, makinalar aç s ndan çok daha kolay ve anlaml olmaktad r. Kavramlar n üstverisinin olu turulmas nda ilk ad mlar XML ile at lm t r. XML yeterli olmamakla beraber önemli bir ba lang ç olmu tur. XML ile ba layan çal malar, günümüzde ontolojiler ile geli imine devam etmektedir. 2.1 Ontoloji Kavram Ontoloji, herhangi bir alanda, bilgi payla m na ihtiyaç duyan ara t rmac lar için tan mlanm ortak bir sözlüktür (Noy and McGuinness, 2001) (Noy and Hafner, 1997). nternet uygulamalar n n XML diline uyum sa lamas ndan sonra ontoloji kavram üzerine ara t rmalar yo unla t r lm t r. Ontoloji kelimesinin kökeni felsefe biliminden gelmektedir. Kavramlar n, biçimsel ve d a dönük olacak ekilde ifade edilmesi olarak tan mlanabilir (Gruber, 1993). Ontolojiler sayesinde, uygulamalar ve nesneler aras ili kiler sadece özne ve nesnelerden olu makla kalmaz, ek olarak ili kilerin anlamlar n

31 11 da içeren yüklemler ile temsil edilebilirler (Berners-Lee et al, 2001). Esnek yap lar sayesinde kolayca i lenebilen ontolojiler tüm bu aç klanan nedenlerden dolay Anlamsal Web teknolojilerinde bilginin gösteriminde tercih edilirler (Corcho et al., 2006). Bir veri modelinin ontoloji olabilmesi için a a daki özelliklere sahip olmas gerekir. Uygulama alan n aç klay c, d a dönük bir gösterim olmal d r. Birden fazla uygulama alan uzman n n, üzerinde anla ma sa lam olmas gerekir. Birden fazla uygulama için de kullan labilmesi gerekir. Zamanla çok de i memesi gerekir (Ontology Outreach Advisory, 2007). Tim Berners Lee nin bak aç s na göre ontolojiler Anlamsal Web in anahtar teknolojisidir (Ontology Outreach Advisory, 2007). Ontolojiler, s n f alt s n f yan nda a a daki bilgileri de içlerinde bar nd r rabilirler: Özellikler (Profesörlerin ders verme özelli i)

32 12 De erlerin k s tlanmas (Sadece fakülte üyelerinin ders verebiliyor olmas ) Birbirinden tamamen farkl olaylar n ifade edilebilmesi (Fakülte çal anlar ile genel çal anlar n farkl olmas ) Nesneler aras mant ksal ili kilerin belirlenmesi (Her bölümün en az 10 ö retim üyesi olmas gereklili i) Ontolojiler sayesinde, Anlamsal Web Portal içerisinde ç karsamalar yap labilmesi ve sunulan arayüzlerin daha verimli çal mas sa lan r (Bursa ve Ünal r, 2007). Ontolojilerin Web sayfalar nda kullan lmaya ba lamas ile Web taramalar daha sa l kl olacakt r. Ontolojilerin üretilmesinde kullan lan diller unlard r: XML: Anlamsall k içermese de yap sal dokümanlar üretebilmek için bir alt yap sa lar. Özellikle veri aktar mlar nda yayg n olarak kullan lmaktad r. XML ema: XML ema, XML in yap s na bir düzen vererek, XML dosyas n emada belirtilen yap da olmas için k s tlar. Bunun avantaj verinin belli bir ablonda olaca bilindi inden bütünle tirme ya da veri i leme çal malar kolayla maktad r. RDF (Resources Description Framework): XML sözdizim yap s kullanarak nesnelerin basit veri modellerinin üretilmesinde kullan l r. Nesneler ve bunlar n aras ndaki ili kileri ifade etmemizi sa lar.

33 13 RDFS (Resources Description Framework Schema): RDF kaynaklar n n ve birbirleri aras ndaki ili kilerin tan mlanmas nda sözlük tan mlama dilidir. OWL (Web Ontology Language): RDF emaya göre daha zengin bir sözlük tan mlama dilidir (Antoniou and Harmelen, 2004). Ontolojilerin sözlük olu turma gibi önemli bir i levi yerine getirmelerinin yan nda hiyerar ik ya da ili kisel ba lant lar sayesinde ç karsama yapmay sa lamalar da çok faydal d r. Ç karsama yapmak, olu turulan ontolojide do rudan bulunmayan bir bilginin, yine ontoloji içindeki ili kileri kullanarak elde edilmesidir. Ç karsama, sistemde bilgi olarak verilmemi olan bir bilginin di er bilgilerin kullan m ile elde edilmesi olarak ifade edilebilir. Bir örnek verecek olursak; Tüm profesörler fakültede görevlidirler. Tüm fakülte elemanlar üniversitenin personelidirler. Mehmet profesördür. Bu verilen bilgilerden u ekilde bir ç karsama yap lbilir. Mehmet profesör oldu undan fakültede görevlidir. Fakültede görevli oldu u için Mehmet üniversitenin personelidir denilebilir ya da tüm profesörler üniversite personelidir sonucu ç kar labilinir. Sistemde asl nda böyle bir bilgi yoktu. Bu bilgi var olan bilgilerden ç karsand.

34 14 Ontolojilerin, ç karsama yap lmas ile ilgili k s mlar mant k katman nda bulunmaktad r. Mant k a amas n n önemli avantajlar ndan biri de beraberinde ç karsama yap lan bilgiyi ta yabilmesidir. Yani u ekilde bir sonuca var ld ama unlardan dolay diye aç klama yap labilmektedir. Bu avantaj gerekli durumlarda sistemin nas l i ledi inin görülmesini ve bu sayede sisteme güven duyulmas n sa lar. Bu duruma k saca bir örnek vermek istenirse; Tüm profesörler üniversite personelidir eklindeki bir cümlenin yanl oldu u iddia edilebilir. Bu durumda profesörlerin bir fakültede görev yapt klar ifadesini ve tüm fakülte çal anlar n n ancak üniversite personeli olabilece i bilgisi Tüm profesörler üniversite personelidir. cümlesinin do rulu unu kan tlamaktad r. Anlamsal Web teknolojisi, birbirini izleyen ve biri di erinin üzerine kurulan katmanl bir yap olarak geli mi tir. A a daki ekil 2.1 Tim Berners Lee ye göre Anlamsal Web in katmanl yap s n göstermektedir. Kurallar Güvenlik Kendinden Tanimli Dok. Veri Veri Mantik Ontoloji Sözlügü RDF + rdf sema Kanit S a y i s a l I m z a XML + isim uzayi + xml sema Uni kod URI

35 Anlamsal Web teknoloji mimarisi En alt katmanda unikod ve URI bulunmaktad r. Unikod varolan tüm karakterlere bir say verilmesi standard d r. URI, Web kayna n n tan mland yerdir. En alt katman n bir üstünde XML katman bulunmaktad r. Yap sal Web dokümanlar n n olu turulmas nda kullan l r. Ayr ca Web üzerinde doküman gönderilirken çok kullan lan bir standart olmu tur. XML üzerinde RDF katman bulunur. XML alt yap s n kullanmaktad r. Basit veri modellerinin olu turulmas nda kullan l r. XML, RDF in olu turulmas içi kullan labilecek bir gösterim dilidir, fakat bu XML in RDF ifadelerinin gösterimi için tek dil oldu u anlam na gelmez. RDF ifadelerinin gösterimi için XML den farkl olarak N3 gibi gösterim dilleri de kullan labilir. RDF ema, Web nesnelerinin s n f düzeninin olu turulmas nda kullan lan bile enlerdir. En önemli bile enler, s n flar, özellikler, alt s n flar, alt özellikler, alan ve de er k s tlamalar d r. RDF ema, ontoloji olu turabilmek için kullan lan en basit dildir. RDF emadan daha fazla ifade gücüne sahip diller bulunmaktad r. Bu dillere örnek olarak OWL verilebilir. OWL ontoloji katman nda bulunur. nternet üzerinde anlamsall sa layabilmek için bilgilerin anlaml bir ekilde ifade edilebiliyor olmas gerekmektedir. Bilgi

36 16 gösteriminin amac bilginin verimli bir ekilde depoland, güncellenebildi i ve sorgulanabildi i emalar elde etmeye çal makt r (Heflin, 2001). Bu gösterimi sa lamak önceden beri yapay zekan n ara t rd bir konuydu. Bilgi gösterim mant n anlamak Anlamsal Web i anlamada çok önemli bir ad md r. Bilgi gösterim konusunda birçok teknik olmakla birlikte, burada ontoloji tekni i ile çal ma yap lacakt r. Ontoloji dilleri daha detayl bir ekilde a a da aç klanm t r. 2.2 XML XML global bir üstdildir. XML dili sayesinde kullan c lar ve uygulamalar kendi etiketlerini olu turabilme yetene ini kazanm lard r. Ayr ca XML ile tüm dünyada homojen bir çal ma ortam sa lanmaktad r. Veri aktar mlar, ortak ürünler XML standartlar na göre yap l r (Antoniou and Harmelen, 2004). Fakat XML, anlamsall k ile ilgili herhangi bir bilgi içermemektedir Eylem içeren bir cümle birçok ekilde XML taglar ile ifade edilebilir XML ema XML ema ile XML aras ndaki ba lant RDF ema ile RDF aras ndaki ba lant ile ayn de ildir. XML ema, XML için bir yap belirleyici, k s tlay c bir rol oynarken, RDF ema, RDF için bir sözlük niteli indedir.

37 RDF RDF, XML üzerine kurulmu temel ontoloji dillerindendir. World Wide Web Konsorsiyumu ( taraf ndan geli tirilmi tir. Kendine özgü söz dizim kurallar vard r. RDF ile temel s n flar, özellikler, örnekler, k s tlar tan mlanabilir ve bir bütün olarak alan modeli olu turulabilir. Ancak ç karsamalar yap labilmesi için yeterli de ildir. Örne in; nsan ve Araba ad nda iki s n f bar nd ran bir modelde bu iki s n f n kesi medi ini tan mlamak mümkün de ildir. RDF her ne kadar bir dil olarak tan mlansa da asl nda bir veri modelidir. Temel yap ta lar ise nesne, özellik ve de erdir. Bunlar n birle iminden cümleler olu ur (Antoniou and Harmelen, 2004). RDF, XML in veri gösterim ve iletim ile ilgili özelliklerini kullanmaktad r. Yani alt yap s nda XML gibi tüm dünyada kullan lan bir standart bulunmaktad r. fade edilecek her uygulama alan için farkl bir sözlük bulunur. Bu sözlü e RDF ema denir. RDF temel olarak 3 kavramdan olu maktad r. Bunlar: Kaynak: Her nesne bir kaynakt r. veren, ba vuran, arac kurum, ö renci, kitap, yer, oda, otel vb. Her kayna n bir URI si vard r. URI Web kayna n n tan mland yerdir. Özellik: Özellikler, özel bir tür kaynak olup, kaynaklar aras ndaki ili kileri tan mlarlar. Özellikler de URI ler ile

38 18 tan mlan r. Özelliklerin ve kaynaklar n URI ler ile tan mlanmas çok önemli bir imkan sunar. Bu sayede dünyada tüm kaynaklar n tan mlanmas standart bir hale gelmi olur. Cümle: Bir cümle temel olarak 3 bile enden olu ur. Kaynak, özellik ve de er. De erler kaynak ya da sabit olabilirler. Yukar daki bile enler do rultusunda kurulan cümleler kaynak, özellik ve de erlerden olu acak üçlüler eklinde ifade edilirler. Örne in: Mehmet i ar yor. Bu cümle grafiksel olarak ifade edilmek istenirse a a daki ekilde gösterilir. Mehmet Is Arama is 2.2 Bir cümlenin grafiksel ifadesi Grafiksel ifade tarz her ne kadar konunun anla lmas için çok faydal olsa da bu çal malarda bilgisayarlar n bilgiyi i leyebilmeleri esas oldu undan makina i leyebilir ekilde ifade edilmesi gerekmektedir. Bu cümleyi ifade etmenin bir di er yolu ise XML elemanlar kullanmakt r. <?xml version="1.0" encoding="utf-16"?> <rdf:rdf xmlns:rdf="

39 19 xmlns:temin=" <rdf:description rdf:about=" <temin:isarama> Mehmet </temin:isarama> </rdf:description> </rdf:rdf> Veri tipleri RDF veri modelini okuyan bir program, veri dosyas n n içinde eklinde bir ifade ile kar la sa bunun bir telefon numaras n ifade eden tamsay oldu unu anlayamaz. Bunun bir metin oldu unu varsayabilir. Bu sorunu giderebilmek için RDF te tipli sabitler kullan l r. Örne in: Mehmet 30 ya ndad r diyebilmek için u ifade kullan l r. ( Mehmet, 30 ^^ ^^ ifadesi burada tipli sabit kullan ld n ifade etmektedir. Ayr ca daha önce tan mlanm olan RDF eman n tamsay tan mlama eleman burada kullan lm t r. Bu özelli in RDF te kullan lmas n n sa lanmas XML eman n yap s ndan gelen bir özelliktir.

40 20 RDF ikili özelliklerin ifade edilmesinde kullan lmaktad r. Bundan dolay birden fazla eylem gerektiren baz cümlelerin RDF ile ifade edilmesinde birtak m sorunlar bulunmaktad r. Bu gibi durumlarda birden fazla eylem içeren ifade ikili eylemlere dönü türülüp olay benzetilir. (Antoniou and Harmelen, 2004). Bu tür ifadeler RDF ile bir ekilde ifade edilebiliyor olsa bile insanlar n do al dillerinde ifade ettikleri kadar ba ar l de ildir. Örne in: Ali Bey, Mehmet ve Hasan dan bir tanesini i e alacakt r. Bu cümlenin RDF ile ifade edilmi biçimi öyledir. Ali Bey Is Basvuru Seçim Kisi 2 Mehmet Kisi 1 Hasan 2.3 Birden fazla eylem içeren ifade Ba vuru (Seçim, Ali Bey) Ki i1 ( Ba vuru,mehmet)

41 21 Ki i2 ( Ba vuru,hasan) RDF dosyalar nda XML de kullan lan isim uzay kullan l r. Biraz daha i levsel hale getirilmi tir (Antoniou and Harmelen, 2004). RDF dosyas na dahil edilen tan mlama dosyalar n n da RDF dosyas olmas gerekmektedir. Bu ekilde dosyalar n sisteme dahil edilmesi tekrar kullan labilirlik özelli inin güçlü oldu unu göstermektedir. Bu ekilde kullan mlar n artmas durumunda da t lm bir bilgi toplulu u elde edilmi olur. Bu bilgi toplulu unun elemanlar ortak kullan labilen RDF dosyalar d r. RDF cümlelerinden rdf:description içinde kullan lan rdf:about ve rdf:id kelimeleri ayn anlama gelmektedir. Bir cümlede bulunan kaynak nesnesinin tan mland k s md r. rdf:description cümlesinin içinde bulunan ifadeler ise özellik (property) nesneleridir. A a daki örnekte <uni:sirketismi> ve <uni:sirketsskno> elemanlar özellik (Property) ifadeleridir. <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:xsd=" " xmlns:uni=" <rdf:description rdf:about="tekno_sirket_10"> <uni:sirketisim>havelsan</uni:sirketisim>

42 22 <uni:sirketsskno> <uni:sirketsskn o> </rdf:description> </rdf:rdf> rdf:datatype= xsd;integer ifadesi ise belirlenen özelli in de erinin belirlenmesinde kullan l r rdf:resource özelli i A a daki örnekte Mehmet ADAY ve Hasan YAVUZ isimli ki ilerin "TEKNO_SIRKET_10" nolu 1500 ki ilik kapasitesi olan HAVELSAN isimli teknoloji irketine ba vurdu u belirtilmektedir. <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:xsd=" " xmlns:uni=" <rdf:description rdf:about="tekno_sirket_10"> <uni:sirketisim>havelsan A..</uni:sirketIsim> <uni:kapasite rdf:datatype="&xsd;integer">1500</uni:kapasi te> </rdf:description>

43 23 <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"> <uni:adayisim>mehmet ADAY</uni:adayIsim> <uni:basvursirketisim> HAVELSAN A.. </uni:basvursirketisim> </rdf:description> <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"> <uni:adayisim>hasan YAVUZ</uni:adayIsim> <uni:basvursirketisim> HAVELSAN A.. </uni:basvursirketisim> </rdf:description> </rdf:rdf> Bu örnekte, ki ilerin ba vuru yapt irket ile ki iler aras ndaki ba lant, metin tabanl olarak ba vurulan irket ismi ile yap lm t r. Ayn isme sahip birden fazla irketin olmas durumunda bu ki ilerin hangi irkete ba vuru yapt klar bilgisine sa l kl bir ekilde ula lamayabilir. Bu gibi durumlarda rdf:resource ifadesi ile ili ki kodsal bazda gerçek ba vurulan irkete ula labilir. <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"> <uni:adayisim>mehmet ADAY</uni:adayIsim> <uni:basvursirket rdf:resource = "TEKNO_SIRKET_10" > </rdf:description> <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"> <uni:adayisim>hasan YAVUZ</uni:adayIsim>

44 24 <uni:basvursirket rdf:resource = "TEKNO_SIRKET_10" > </rdf:description> <rdf:description rdf:about=" TEKNO_SIRKET_10"> <uni:sirketisim>havelsan A..</uni:sirketIsim> <uni:kapasite rdf:datatype="&xsd;integer">1500</uni:kapasi te> </rdf:description> Yuvalanm tan mlar RDF te içiçe tan mlar yap labilir. Örne i kullanarak aç klayal m; <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"> <uni:adayisim>mehmet ADAY</uni:adayIsim> <uni:basvursirket> <rdf:description rdf:about="tekno_sirket_10"> <uni:sirketisim>havelsan A..</uni:sirketIsim> <uni:baslik>teknoloji Firmas </uni:baslik> </rdf:description> </uni:basvursirket > </rdf:description>

45 rdf:type eleman Yukar da verilen örnekler ba vuran ve ba vuru yap lan firmalardan olu uyordu. Ba vuran ve ba vuru yap lan firma ifadeleri insanlar için aç k ifadeler olmas na kar n bilgisayarlar için herhangi bir anlam ifade etmezler. Bu kaynaklar n da anla labilir olmas gerekmektedir. Bunun için de rdf:type ifadesi kullan l r. <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"> <rdf:type rdf:resource="&uni;basvuran"/> <uni:adayisim>mehmet ADAY</uni:adayIsim> <uni:basvursirket rdf:resource="tekno_sirket_10"/> </rdf:description> <rdf:description rdf:about="tekno_sirket_10"> <rdf:type rdf:resource="&uni;firma"/> <uni:sirketisim>havelsan A..</uni:sirketIsim> <uni:baslik>teknoloji Firmasi</uni:baslik> </rdf:description> K saltmalar RDF ifadeleri üzerinde baz durumlarda k saltmalar a a daki iki kurala göre yap labilmektedir.

46 26 1. Tan mlama ifadesi içinde geçen ve alt özelli i olmayan özellikler tan mlama ifadesinin içine al nabilir. 2. rdf:description ifadesi yerine rdf:type ifadesi kullan l p rdf:description ifadesi kald r labilir. Örnek ifade a a da ifade edilmi tir. <rdf:description rdf:id="basvuran_1219"> <rdf:type rdf:resource="&uni;basvuran"/> <uni:adayisim>mehmet ADAY</uni:adayIsim> <uni:basvursirket rdf:resource="#tekno_sirket_10"/> </rdf:description> 1. Kurala göre yukar daki ifade u ekilde yaz labilir. <rdf:description rdf:id="basvuran_1219" uni:adayisim="mehmet ADAY"> <rdf:type rdf:resource="&uni;basvuran"/> <uni:basvursirket rdf:resource="#tekno_sirket_10"/> </rdf:description> 2. Kurala göre ise ifade u ekilde yaz labilir. <uni:aday rdf:id="basvuran_1219" uni:adayisim="mehmet ADAY">

47 27 <uni:basvursirket rdf:resource="#tekno_sirket_10"/> </uni:aday> Bu yaz m ekilleri ayn anlama gelmektedir çerme elemanlar Birden fazla kaynak ya da özelli i içeren bir cümleyi ifade edebilmek için içerme elemanlar kullan l r. RDF te 3 tip içerme eleman bulunmaktad r. Bunlar: rdf:bag çerdi i elemanlar n s ral olmas gerekmedi i içerme eleman türüdür. Örne in bir s n ftaki ö renci listesi. rdf:seq - çerdi i elemanlar n s ral olmas gerekti i içerme eleman türüdür. Örne in bir s n ftaki alfabetik s raya göre isimleri s ralanm ö renci listesi. rdf:alt Alternatif elemanlar n ifade edildi i içerme türüdür. Mesela bir dersi verebilen ö retmenlerin listesi. çerme elemanlar içindeki elemanlar s ral ya da s ras z ifade edilecekleri zaman rdf:_1, rdf:_2... vb. eklinde ifade edilirler. <uni:basvursirket rdf:about="tekno_sirket_10" uni:sirketisim="havelsan A.." uni:baslik="teknoloji Firmasi"> <uni:basvuranlar>

48 28 <rdf:bag> <rdf:_1 rdf:resource="basvuran_1219"/> <rdf:_2 rdf:resource="basvuran_1220"/> <rdf:_3 rdf:resource="basvuran_1225"/> </rdf:bag> </uni:basvuranlar> </uni:basvursirket > rdf:_1, rdf:_2.. kullan m n n yerine rdf:li ifadesi de kullan labilir. <uni:basvursirket rdf:about="tekno_sirket_10" uni:sirketisim="havelsan A.." uni:baslik="teknoloji Firmas "> <uni:basvuranlar> <rdf:bag> <rdf:li rdf:resource="basvuran_1219"/> <rdf:li rdf:resource="basvuran_1220"/> <rdf:li rdf:resource="basvuran_1225"/> </rdf:bag> </uni:basvuranlar> </uni:sirketisim> çerme elemanlar tan mland RDF elemanlar nda ID ifadesi içerme eleman n tan mlamak ya da bir referans olarak belirleyebilmek için kullan labilir. <uni:basvursirket rdf:about="tekno_sirket_10" uni:sirketisim="havelsan A.."

49 29 uni:baslik="teknoloji Firmas "> <uni:basvuranlar> <rdf:bag rdf:id="basvuru_listesi"> <rdf:li rdf:resource="basvuran_1219"/> <rdf:li rdf:resource="basvuran_1220"/> <rdf:li rdf:resource="basvuran_1225"/> </rdf:bag> </uni:basvuranlar> </uni:sirketisim> çerme elemanlar ndaki problem sonland rmad r. Bir liste, sonland r lmak istendi inde yani liste d nda herhangi bir eleman olmad n belirtmek için rdf:first, rdf:rest ve rdf:nil ifadeleri kullan l r. Örne in, TEKNO_SIRKET_10 kodlu irkete sadece BASVURAN_1219, BASVURAN_1220 ve BASVURAN_1225 kodlu ba vuranlar n ba vurdu unu a a daki gibi ifade edebiliriz. <rdf:description rdf:about="tekno_sirket_10"> <uni:basvursirket> <rdf:list> <rdf:first> <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"/> </rdf:first> <rdf:rest> <rdf:list> <rdf:first> <rdf:description rdf:about="basvuran_1220"/>

50 30 </rdf:first> <rdf:rest> <rdf:list> <rdf:first> <rdf:description rdf:about="basvuran_1225"/> </rdf:first> <rdf:rest> <rdf:description rdf:about="&rdf;nil"/> </rdf:rest> </rdf:list> </rdf:rest> </rdf:list> </rdf:rest> </rdf:list> </uni:basvursirket> </rdf:description> Bu ifadeninde k salt lm biçimi u ekildedir. <rdf:description rdf:about="tekno_sirket_10"> <uni:basvursirket rdf:parsetype="collection"> <rdf:description rdf:about="basvuran_1219"/> <rdf:description rdf:about="basvuran_1220"/> <rdf:description rdf:about="basvuran_1225"/> </uni:basvursirket> </rdf:description>

51 RDFS - RDF ema RDF, kaynaklar tan mlamaya yarayan global bir dildir. RDF anlamsall sa layan herhangi bir tan mlama yapmaz. Herhangi bir konuda varsay mda da bulunamaz. Bunlar RDFS ile sa lan r. RDFS bir bilgi alan n s n flar baz nda tan mlamaya yarar. Tasarlanan s n flar tipinde nesneler üretilir. Bilgi alan na, anlamsall k özelli ini RDF ema kazand rmaktad r S n flar ve özellikler Bir bilgi alan n tan mlayabilmek için ilk önce içinde bulunan kavramlar belirlemek gerekir. Örne in, bir i e al m süreci tan mlanmak istenirse, ba vuranlar, i verenler, arac kurumlar, CV (Curriculum Vitae), yetenekler vb. kavramlar n tan mlanmas gerekir. S n f, eleman kümesi olarak dü ünülebilir. Bu kümenin elemanlar na ise nesne denilmektedir. RDF te bu durum rdf:type ifadesi ile gösterilmektedir. S n flar n önemli bir kullan m amac, eman n da gözönünde bulundurularak ifade edilecek olan bir olay için k s tlamalar getirmektir. Örnekle aç klayacak olursak: Sad k Bey : irket Çal an Salim Bey : irket Müdürü Salim Bey i e al m için Sad k Bey ile görü tü.

52 32 fadede özne, nesne, özellik üçlemesinde nesne hatas yap lm t r. Ba vuran ancak i veren ile görü ebilir. Halbuki bu örnekte Sad k Bey bir ba vuran de il, belirlenen irketin bir çal an d r. Bu tür nesne hatalar de er özelli i ile k s tlan r. Mehmet ADAY : Ba vuran ki i Mehmet ADAY i görü mesine gelen ba vuranlarla mülakat yapt. fadede ise özne hatas yap lm t r. görü meleri ancak i verenler taraf ndan yap labilir. Halbuki burada ba vuran olan bir ki inin ba vuranlarla i görü mesi yapt anlat lm. Bu tür özne hatalar alan özelli i ile k s tlan r S n f s radüzeni ve miras Olu turulan s n flar birbiri ile ili kilendirilebilirler. Bu ili kilendirme i lemi Anlamsal Web için çok önemli bir ad md r. Anlamsall n kazan ld noktalardan bir tanesi buras d r. Okul örne i ile aç klayacak olursak; üniversitelerde çe itli türlerde ö retmenler ve çal anlar bulunur. Bunlar: Okul personeli Akademik personel Profesör Asistan

53 33 Hizmet Personeli Temizlik Görevlisi Kantin Görevlisi vb. Yukar dakiler, okulda görev yapan personel s n flar d r. Bu s n flar aras nda ili kiler mevcuttur. Örne in, Profesör ayn zamanda Akademik Personel dir. Bundan dolay Profesör s n f Akademik Personel s n f n n alt s n f d r. Bu yöntemle yukar daki belirtilen personel yap s, grafiksel bir arayüz ile u ekilde ifade edilebilir. Okul Personeli Akademik Per. Hizmet Per. Profesör Asistan Temizlik Gör. Kantin Gör. 2.4 Fakültedeki görevlerin s n f düzeni Dersler, sadece akademik personel taraf ndan verilmektedir. Bu cümleye göre Profesör olan Ali Yavuz isimli ki i ders veremez. Çünkü Profesör s n f n n ayn zamanda bir

54 34 Akademik Personel oldu u ili kisi sisteme verilmemi tir. Bunu sa layabilmek için Profesör ile Akademik Personel s n flar n n birbirleri ile ili kilendirilmesi gerekmektedir. Profesör s n f Akademik Personel s n f n n alt s n f d r eklinde bir ili ki kurulmas gerekir. Bu sayede Profesör s n f n n ders verebilmesi sa lanm olur. Bu sayede Ali Yavuz isimli profesör ders verebilir duruma gelmi olur. Anlamsall k i te buradan kazan lan bir özellik durumuna gelmektedir. RDF ema bu özellik sayesinde basit bir ontoloji dili haline gelmi tir. Okul Personeli Akademik Per. Hizmet Per. Profesör Asistan Temizlik Gör. Kantin Gör. 2.5 Fakültedeki görevlerin s n f düzeninin düzenlenmi hali Bu ili ki s ra düzeninin yap s, mutlaka a aç yap s nda olmas gerekmez. Bir s n f birden fazla süper s n f n alt s n f olabilir. Bu konuda herhangi bir k s t bulunmamaktad r. S n flar n, bu ekilde s ra düzenli olarak birbiri ile ili kilendirilmesinin çok önemli faydalar bulunmaktad r.

55 35 Nesneye dayal programlamada, nesne ve s n f gibi kavramlar kullan lmaktad r. Burada kullan lan nesne ve s n f kavramlar, nesne tabanl programlama mant ndan farkl d r. Mesela nesne tabanl programlamaya göre bir s n fa yeni bir özellik eklemek istendi inde s n f n, kod parças n n de i tirilmesi gerekir. Fakat RDFS te özellikler s n f içine gömülü de illerdir. Özellikler, global tan mlanm t r. Yeni bir özellik eklemek için s n f n kod parças n n de i mesi gerekmez. S n flar n s ra düzenli olarak birbiri ile ili kilendirilmesinin yan nda özellikler de s ra düzenli olarak ili kilendirilebilir RDF ve RDFS kar la t rmas RDFS, ontolojinin ifade edildi i yap d r. S n f ve özelliklerin birbirleri ile olan ili kileri tan mlan r. RDF ise bu tan mlamalara dikkat edilerek yap lan örnek cümlelerdir. Örne in: Matematik dersi, Mehmet Çevik taraf ndan ö retilmektedir. Bu cümleyi, özne, nesne ve özellik olarak ifade edecek olursak: Matematik dersi : Özne Ö retilmektedir : Özellik Mehmet Çevik : Nesne

56 36 eklindedir. Bu cümle bir RDF cümlesidir. Bu cümle olu turulurken RDFS ile olu turulan ontolojiye ba l kal narak yaz lm t r. Okul Personeli SubClass Of Ders Domain Ögretilir Range Akademik Per. SubClassOf SubClassOf Profesör Asistan RDFS RDF Matematik Ögretilir Mehmet Çevik 2.5 RDF-RDFS Aras ndaki ili ki Yukar daki ekilde RDF ile RDFS aras ndaki ili ki ifade edilmeye çal lm t r. eklin üst k s mda bulunan RDFS kullan larak olu turulan yap, bir üniversitedeki ders verme i lemlerinin ontoloji olarak ifadesidir. Bu ontoloji olu turulurken, RDFS kullan lm t r. A a daki ekilde ise RDF cümlelerinin, yukar daki ontolojiye ba l kal narak olu turulmu örne i bulunmaktad r.

57 RDF ema dil detaylar RDF ema, modelleme ö elerini içermektedir. Yani bir alan modellemede kullan l r. RDF ema ile modelleme yap l rken RDF dili kullan l r. RDF en basit hali ile bir cümleyi üçlüler eklinde ifade etmemizi sa lamaktad r. RDF ema da asl nda üçlülerden olu maktad r. Örne in: Ö retmen, akademik personel s n f n n alt s n f d r. fadesini özne, nesne, özellik olarak ifade edecek olursak: Ö retmen S n f :Özne Subclass of :Özellik Akademik Personel :Nesne Sonuç olarak, RDF ema ile olu turulan ontoloji dosyas bir RDF dosyas d r diyebiliriz. Çünkü RDF cümleleri ile olu turulan bir yap d r. Fakat, di er RDF dosyalar ndan fark içinde yap sal bir biçimde bir bilgi alan n bar nd r r Temel S n flar rdfs:resource Tüm kaynaklar için kullan lan s n ft r. rdfs:class Tüm nesneler için kullan lan s n ft r. rdfs:literal Tüm metin tabanl sabitler için kullan lan s n ft r. rdf:property Tüm özellikler için kullan lan s n ft r.

58 38 rdf:statement Cümleler için kullan lan s n ft r. rdfs:class nesnesi, rdfs:resource nesnesinin alt s n f d r. Yani her s n f nesnesi asl nda bir kaynakt r. Ayn zamanda rdfs:resource nesnesi de rdfs:class nesnesinin alt s n f d r. Yani kaynak nesneler yine s n f nesnesinin alt s n f durumundad r Temel Özellikler rdf:type Kaynak ile s n f n ili kilendirilmesini sa lar. rdfs:subclassof Bir s n f, süper s n f ile ili kilendirilmesini sa lar. Bir s n f birden fazla s n f n alt s n f olabilir. rdfs:subpropertyof Bir özelli in, süper özellik ile ili kilendirilmesinde kullan l r Temel K s tlama Özellikleri rdfs:domain - Bir cümledeki üçlemede özne durumundaki kayna n s n rland r lmas nda kullan l r. rdfs:range - Bir cümledeki üçlemede nesne durumundaki kayna n s n rland r mlas nda kullan l r çerme S n flar rdf:bag Nesneleri bir araya toplama s n f rdf:seq Nesneleri s ral olarak bir araya toplama s n f rdf:alt Alternatif nesneleri bir araya toplama s n f

59 39 rdfs:container çerme s n flar n n süper s n f d r Genel Amaçl Özellikler rdfs:seealso Bir kayna ba ka bir kaynak ile aras nda konu olarak bir ili ki oldu unu göstermede kullan l r. rdfs:isdefinedby rdfs:seealso özelli inin alt s n f d r. Bir s n f n tan m n n bulundu u yeri belirlemede kullan l r. rdfs:comment - Bir kaynak ile ilgili yorum sat rlar n n ifade edildi i özelliktir. rdfs:label Grafiksel gösterimde bir dü ümün isimlendirilmesinde kullan l r. Rdf ve rdf eman n tan mlama dosyalar, a a daki adreslerde bulunmaktad r. Bu adreslerden rdf ve rdf eman n tan mlar, elemanlar, k s tlar vb. birçok bilgiye eri ilebilir. Rdf = " Rdfs = " 2.6 OWL Bir bilgi alan ifade edilmek istendi inde RDF ve RDFS yeterli olmayabilir. RDFS alt s n f s ra düzeni ve alt özellik s ra düzenini kullanabilmektedir. Bir de alan ve de er ifadeleri ile

60 40 s n rlamalar getirilebilmektedir. RDF sadece nesne ile özne aras ndaki ili kiyi bir yüklem ile ifade etmede kullan l r. RDF ve RDFS in yetersiz olu undan dolay Amerika ve Avrupa da yap lan çal malar sonucunda yeni ontoloji dilleri geli tirmi tir. DAML (DARPA Agent Markup Language) Amerika da, OIL ise Avrupa da geli tirilen ontoloji dilidir. Daha sonra bu iki dilin birle tirilmesine karar verilmi ve bunlar n birle mesinden DAML+OIL ontoloji dili ortaya ç km t r (Antoniou and Harmelen, 2004). Ontoloji dillerinin belli temel özellikleri olmas gerekir. Bunlar: yi tan mlanm sözdizim: Sözdizimsel olarak, makina taraf ndan kolay i lenebilmesi ve insanlar taraf ndan kolay anla labilir olmas özelli idir. Yeterli sorgulama altyap s : Sorgulama alt yap s n n önemli olmas n n nedeni ontolojinin tutarl l n n kontrol edilebilmesi, s n f içindeki nesnelerin otomatik olarak s n fland r labilmesi ve s n flar aras nda yanl ili kilerin olup olmad n anlamak içindir. Herkes taraf ndan kabul edilebilen bir anlamsall k: Anlam n sa l kl bir ekilde tan mlanabilmesi özelli idir. Yani bir ifade herkes taraf ndan ya da tüm makinalar taraf ndan ayn ekilde anla labilir olmas gerekir. Yeterli anlat m gücü: RDF ve RDFS te anlat m gücü k s tl d r. Bir dilin anlat m gücü dildeki yap c (constructor) say na ba l d r.

61 41 Bir dilin anlat m gücü ne kadar kuvvetli ise anlamsal olarak da bu kadar güçlüdür. Daha fazla kavram ifade edilebilir. Bundan dolay OWL güçlü bir dildir. A a dakiler RDFS in yetersiz kald noktalar belirtmektedir. Birbirinden tamamen ba ms z s n flar tan mlanamaz. Örne in, erkek ve kad n birbirinden ba ms z 2 s n ft r. Ama bu durum RDF emada sadece alt s n f mant oldu u için ifade edilmesi imkans zd r. Bazen s n flar n birle im, kesi im ve de ili olan kümeleri bulunmak istenebilir. Örne in erkek ve k z s n flar n n birle iminden insan s n f olu turulmak istenebilir. Bu iste e RDFS kar l k veremez. Bazen bir özelli in kaç tane farkl de er alabilece ini belirlemek istenebilir. Bu durumda cardinality özelli inin set edilmesi gerekebilir. Bu tür de erler RDFS taraf ndan verilemez. Örne in, bir ki inin kesinlikle 2 tane ebeveyni olabilir. Özel birtak m özellikler RDFS te ifade edilemez. Örne in geçi lilik (transitive), tek olma (unique), tersi olma (inverse). Bu nedenlerden dolay RDF ema ontoloji ifadesi için yeterli de ildir. Yukar daki kriterlerden anlat m gücünün artmas ile sorgulama yeterlili i aras nda ters bir ili ki vard r. E er

62 42 anlat m gücü çok artarsa, sorgulama yetersizli i durumu ortaya ç kar (Antoniou and Harmelen, 2004). Anlat m gücünün seviyelerine göre sorgulama yetersizli inin ç kmas ndan dolay farkl anlat m gücü seviyelerine sahip bir dil olan OWL geli tirilmi tir. Anlat m gücü seviyelerine göre OWL n sahip oldu u 3 lehçe unlard r. OWL Full: OWL dilinin tüm imkanlar n kullanan dildir. OWL n avantaj RDF ile uyumlu olmas d r. Yani uygun bir rdf doküman ayn zamanda uygun bir OWL full doküman d r. OWL DL (Web Ontology Language Description Language): Description Logic kelimelerinin k saltmas d r. OWL Full un alt dilidir. OWL DL in avantaj sorgulama gücü OWL Full a göre daha iyidir. Dezavantaj ise RDF ile olan uyumluluk ortadan kalkm olur. Her OWL DL dosyas RDF ile uyumlu olmas na kar n, her RDF dosyas OWL DL ile uyumlu de ildir. OWL Lite: OWL DL dilinin alt dilidir. Avantaj kolay anla labilir ve uygulanabilir olmas d r. Dezavantaj imkanlar n k s tl olmas d r. Numaraland r lm s n flar (enumarated classes), birbirinden ayr k olma ifadeleri (disjointness) OWL Lite da yoktur. Ontoloji geli tiren ki ilerin, yap lacak uygulamaya en uygun olan OWL dilinin hangisi oldu unu dikkatli bir ekilde belirlemeleri gerekmektedir. OWL Lite yerine, OWL DL ya da OWL Full anlam n daha fazla gerekli oldu u durumlarda tercih

63 43 edilmelidir. OWL Full ile OWL DL aras nda karar verirken s n rlar çok net de ildir. Tüm OWL dilleri, RDF sözdizim yap s n kullanmaktad r. Anla lmas zor bir gösterim biçimidir. Grafiksel gösterim biçimi daha kolay anla labilmektedir. OWL dokümanlar, OWL ontolojileri eklinde telaffuz edilirler ve RDF dokümanlar d r. OWL doküman n n kök elaman rdf:rdf tir. Bundan sonra dokümana dahil edilen di er dosyalar bulunur. Daha sonra owl:ontology eleman gelir. Bu eleman içinde temel baz bilgilerin verildi i elemanlar bulunmaktad r. owl:imports ifadesi sisteme dahil edilecek di er ontolojilerin dahil edilmesi i ini gerçekle tirir. Owl:imports ifadesi geçi li bir komuttur. Örne in: A ontolojisi B ontolojisini dahil ediyor, B ontolojisi C ontolojisini dahil ediyorsa, A ontolojisi C ontolojisini dahil ediyor anlam na gelir sim uzay Ontoloji içerisinde bir kavram kullanmadan önce hangi adreste tan mland n belirtmek zorunday z. Böylelikle bir çok ontolojide tan ml ayn etikete sahip kavramlar n yer ald ontolojilerdeki tutars zl k ortadan kald r lm olur. Tipik bir owl ontolojisi ithal etti i di er ontolojilerin tan mlanmas yla ba lar. <rdf:rdf xmlns="

64 44 xmlns:vin=" xml:base=" xmlns:food=" xmlns:owl =" xmlns:rdf =" rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs=" xmlns:xsd =" Yukar daki tan mda da görüldü ü gibi owl rdf, rdfs ve xml ema üzerine kurulmu tur. Zaten isim uzay tan mlanmas XML ile ayn biçemde olmas bu katmanl mimarinin ilk göze çarpan örne idir. Tan m listesinin son üç sat r bu katmanl mimaride yer alan alt dillerin emalar n n ithal edili idir S n f eleman owl:class owl dilinde s n f tan mlada kullan l r. Örne in: <owl:class rdf:id="applicantsenior"> <rdfs:subclassof rdf:resource="#applicantgeneralmember"/> </owl:class>

65 45 Bir s n f ba ka bir s n ftan tamamen ay rmak için owl:disjointwith ifadesi kullan l r. Örne in: <owl:class rdf:about="#applicantsenior"> <owl:disjointwith rdf:resource="#applicantjunior"/> <owl:disjointwith rdf:resource="#applicantadvanced"/> </owl:class> E it s n flar owl da owl:equivalentclass ifadesi kullan larak tan mlan r. Örne in: <owl:class rdf:id="applicant"> <owl:equivalentclass rdf:resource="#applicantgeneralmember"/> </owl:class> En genel s n f olarak kullan lan owl:thing tüm nesneleri içermektedir. owl:nothing ise bo s n f ifade eder. owl:thing tüm s n flar n süper s n f, owl:nothing ise tüm s n flar n alt s n f d r Özellik eleman OWL da 2 türlü özellik bulunmaktad r.

66 46 1. Nesne özelli i, bir nesneyi di er nesneler ile ili kilendirir. Örne in: CV is created by an applicant cümlesinde kullan lan createdby özelli i. <owl:objectproperty rdf:id="iscreatedby"> <rdfs:domain rdf:resource="#cv"/> <rdfs:range rdf:resource="#generalapplicant"/> <rdfs:subpropertyof rdf:resource="#involves"/> </owl:objectproperty> 2. Veri tipi özelli i ise nesneleri veri tipleri ile ili kilendirir. Örne in ba vuran ki inin telefonu, ya ya da ba l vb. Özelliklerinin tiplerinin belirlenmesinde kullan l r. <owl:datatypeproperty rdf:id="age"> <rdfs:range rdf:resource=" ma #nonnegativeinteger"/> </owl:datatypeproperty> inverseof Özelli i : Owl bize ayr ca tam tersi yani inverseof özelli ini de kullanmam z sa lar. iscreatedby örne inden örnek verecek olursak; <owl:objectproperty rdf:id="creates"> <rdfs:range rdf:resource="#cv"/>

67 47 <rdfs:domain rdf:resource="#generalapplicant"/> <owl:inverseof rdf:resource="#iscreatedby"/> </owl:objectproperty> equivalentproperty özelli i : Özelliklerin benzerli i owl:equivalentproperty özelli i ile tan mlan r. Örne in: <owl:objectproperty rdf:id="formatby"> <owl:equivalentproperty rdf:resource="#creates"/> </owl:objectproperty> Özellik elemanlar n n k s tlanmas Grup liderli i kadrosuna, deneyimli ki ilerin ba vurmas isteniyorsa owl ile nas l ifade edilebilir? <owl:class rdf:about="#teamleader"> <rdfs:subclassof> <owl:restriction> <owl:onproperty rdf:resource="#isappliedby"/> <owl:allvaluesfrom rdf:resource="#senior"/> </owl:restriction> </rdfs:subclassof> </owl:class> allvaluesfrom ifadesi ile onproperty için tüm de erlerin belirtilen s n ftan gelmesi sa lanm t r.

68 48 <owl:class rdf:about="#softwaredeveloper"> <rdfs:subclassof> <owl:restriction> <owl:onproperty rdf:resource="#isappliedby"/> <owl:hasvalue rdf:resource="computer Engineer"/> </owl:restriction> </rdfs:subclassof> </owl:class> Yukar daki örnek ile yaz l m geli tirici kadrosuna, sadece bilgisayar mühendisli i mezunlar n n ba vurmas sa lanm t r. hasvalue özelli i ile onproperty özelli i üzerinde bir k s tlama yap lm t r. OWL, kümenin nicelik k s tlamas yap lmas na da destek verir. <owl:class rdf:about="job"> <rdfs:subclassof> <owl:restriction> <owl:onproperty rdf:resource="#isappliedby"/> <owl:mincardinality rdf:datatype="&xsd;nonnegativeinteger"> 1 </owl:mincardinality> </owl:restriction> </rdfs:subclassof> </owl:class>

69 Özel özellikler owl:transitiveproperty: geçi li olma özelli ini belirtir. Bu komut daha yüksek nota sahip olma, daha çok tecrübeye sahip olma vb. durumlarda kullan l r. owl:symmetricproperty: Simetric özelliklere sahip olma durumunda kullan l r. owl:functionalproperty: her nesne için sadece bir tane de erin geçerli oldu u durumlarda kullan l r. owl:inversefunctionalproperty : ki nesnenin ayn de ere sahip olamayaca durumlar için geçerlidir Boolean özellikler Birle im (union), kesi im (intersection), tamamlay c (complement) vb. özellikler ele al nm t r. Örne in, ba vuranlar n ve mesleklerin birbirinden ba ms z oldu unu gösterebilmek için a a daki ifade kullan l r. Bu ifade yerine owl:disjointwith ifadesi de kullan labilir. <owl:class rdf:about="#job"> <rdfs:subclassof> <owl:class> <owl:complementof rdf:resource="#generalapplicant"/> </owl:class>

70 50 </rdfs:subclassof> </owl:class> S ralamal özellikler owl:oneof s ralamal özelli i s ralamal ifade olu turulurken kullan l r. Örne in: <owl:class rdf:id="weekdays"> <owl:oneof rdf:parsetype="collection"> <owl:thing rdf:about="#monday"/> <owl:thing rdf:about="#tuesday"/> <owl:thing rdf:about="#wednesday"/> <owl:thing rdf:about="#thursday"/> <owl:thing rdf:about="#friday"/> <owl:thing rdf:about="#saturday"/> <owl:thing rdf:about="#sunday"/> </owl:oneof> </owl:class> OWL, ontoloji dillerinin en önemlisidir. Anlamsal Web, nternet ortam nda ontolojilerin ve örneklerinin yay lmas n hedeflemektedir. Yay nlanan bilginin, ontolojilerin birbirlerini kapsayarak ya da referans göstererek payla lmas gerekir. OWL, aç k kaynak anlay na yak n bir anlay sergilemektedir. Yukar da da belirtildi i gibi ontolojiler birbirlerini ithal edebilirler. Örne in, O1 ontolojisindeki c1 s n f ba ka bir ontolojideki bir s n f taraf ndan geni letilebilir. Bu durumda bir k s t ortaya ç kmaktad r; ontolojilerin içeri inin

71 51 silinmesi gerekmektedir. Anlamsal ortam n tutarl l için bu asla olmamal d r. Ontolojilerde, tutarl de i tirecek de i imleri mümkün k lmak ise sürümleme çözümüyle sa lanm t r. 2.7 Ontolojilerin Sa lad Yararlara Örnekler Ontolojiler ve ontolojilerin kullan ld sistemlerde yap lan sorgular mevcut veritaban uygulamalar nda yap lan sorgulara göre daha sa l kl sonuçlar üretmektedir. Bu durumu ispat edebilmek için tez kapsam nda Java programlama dili ile bir çal ma yap lm t r. Bu çal mada amaç hem ontoloji üzerinden, hem de veritaban üzerinden sorgu yap p sonuçlar n kar la t rmal bir ekilde görülmesinin sa lanmas d r. Sonuçlar analiz edildi inde, ontolojiler üzeriden yap lan sorgular n daha sa l kl oldu u görülmü tür. Programda veritaban olarak Microsoft Access kullan lm t r. Ontoloji modelleme ve örnekleme i lemi için Protege_3.4.1 versiyonu kullan lm t r. Programlama dili olarak ise Java tercih edilmi tir. Program 2 türlü çal abilmektedir. Veritaban sorgulama Ontoloji sorgulama

72 Veritaban ontoloji sorgu kar la t rma giri ekran Veritaban Sorgulama Bu sorgulama tipinde bir veritaban bulunmaktad r. Seçim ekran ndan girilen de erler do rultusunda sorgulama yap l r. Veritaban n n, veri modeli a a daki ekildedir: Aday_No Say Aday_isim Metin Aday_soyisim Metin Meslek Metin Askerlik_durumu Evet/Hay r Ba vuran veritaban veri modeli Veritaban nda bulunan de erler unlard r: Aday_Bilgileri Aday No sim Soyisim Mesle i Askerlik Durumu 1 Ünal ER Donan m Mühendisi 1 2 Gökhan ERBAY Yaz l m Mühendisi 1

73 53 Aday_Bilgileri Aday No sim Soyisim Mesle i Askerlik Durumu 3 Murat BAL A Uzman 0 4 Begüm ANLI Sekreter 0 5 Veli SAYIN Bilgisayar Muhendisi 0 Veritaban de erleri Örne in, seçim ekran nda Mühendis kelimesi sorgulan rsa bir sonuç üretilememektedir. Çünkü, Mühendis kelimesi veritaban nda bu ekilde bulunmamaktad r. çinde Mühendis kelimesi geçen ki iler eklinde bir sorgu yap lsayd a a da bulunan ki ilerin listesi elde edilmi olacakt. Fakat 5 numaral ba vuran Mühendis oldu u halde listeye gelmeyecekti. Veritabanlar nda kar la lan en önemli sorunlardan bir tanesi bu durumdur. Çünkü 5 numaral ba vuranda ü de il u harfi kullan lm t r. 4.7 Veritaban sorgulama ç kt ekran

74 Ontoloji Sorgulama Ontoloji modelinde olu turulan ontolojinin s ra düzen yap s a a daki ekilde verilmi tir. Muhendis s n f 3 alt s n ftan olu maktad r. Muhendis s n f n olu turan alt s n flar n yap s, Aday_Bilgisi tipindedir. 4.8 Ba vuran bilgisi ontolojisi Sistem üzerinde öncelikle ba vuranlar Aday_Bilgisi s n f na örnek olarak kay t edilmi tir. Bu ba vuranlar daha sonra Muhendis s n f n n alt s n flar na nesne olarak kay t edilmi tir. Veritaban örne inde yap lan sorgu, ontoloji içinde çal t r ld nda a a daki ekil elde edilmi olur. Bu örnekte bir ç karsama i lemi örne i gerçekle tirilmi oldu. S n f, alt s n f ili kisi ile olu turulan sistemde Mühendis olarak tan mlanm

75 55 sadece bir örnek veri bulunuyordu. Di er örnekler Mühendisli in alt s n flar n n örnekleri olarak belirlenmi ti. Fakat alt s n flardaki örneklerde bulunan ki iler de Mühendistir. Sorgu çal t r ld nda Mühendis ve alt ba l tüm örnekleri elde edildi. Sistemde do rudan tan ml olmayan bilgiler de elde edilmi oldu Ontoloji sorgulama ç kt ekran Sorgu yap l rken Algernon ç karsama arac kullan lm t r. Ç karsama yap labilmesi için Java program içinde bir Algernon nesnesi üretilmi tir. Bunu yapabilmek için a a daki kod parças kullan lm t r. import org.algernon.algernon; import org.algernon.util.errorset; import org.algernon.datatype.result; import org.algernon.datatype.bindinglist; import org.algernon.kb.okbc.protege.algernonprotegekb; Algernon algy = null;

76 56 AlgernonProtegeKB algykb = null; try { algy = new Algernon(); algykb = new AlgernonProtegeKB(algy, this.dosya); algy.addkb(algykb); } catch (Exception e) { JOptionPane.showMessageDialog(this, "Algernon error!", "Hata", JOptionPane.ERROR_MESSAGE); } Üretilen Algernon nesnesine ç karsama i lemi için bir sorgulama metni verilmesi gerekmektedir. Sorgu metni yayg n kullan lan SQL gösteriminden farkl d r. Bu i lem için a a daki kod parças kullan lm t r: String query = "((:INSTANCE " + kosul + "?muh)(aday_bilgisi?muh?aday)" + "(ad?aday?_ad)(soyad?aday?_soyad)(dogum_tarihi?aday?_dogum)(askerlik_durumu?aday?_askerlik))"; Result result = (Result) algy.ask(query, errors); Algernon nesnesisinin ask metodu ile sorgulama yap lmaktad r. Sorgu metnindeki kosul de i keni içinde d ortamdan al nan meslek metni bulunmaktad r. (:INSTANCE " + kosul + "?muh) kod parças nda, girilen de erin kar l k geldi i s n f örnekleri yani adaylar elde edilmektedir. Bu örnekler muh tablosuna doldurulmaktad r. Daha sonra bu tablodaki örneklerin

77 57 di er özellikleri sorgulanmaktad r. Elde edilen de erler a a daki kod parças ile d ortama sonuç olarak döndürülmektedir. for (Iterator iterator = result.iterator(); iterator.hasnext(); /* son parametre yok */) { BindingList bl = (BindingList) iterator.next(); bl); Object ad = algy.getbinding("?_ad", Object soyad = algy.getbinding("?_soyad", bl); bl); Object dogumtarihi = algy.getbinding("?_dogum", Object askerlikdurumu = algy.getbinding("?_askerlik", bl); Vector currrow = new Vector(); currrow.addelement( ad.tostring() ); currrow.addelement( soyad.tostring() ); currrow.addelement( dogumtarihi.tostring() ); ); currrow.addelement( askerlikdurumu.tostring() rows.addelement(currrow); } this.getcontentpane().remove(pane); table = new JTable(rows, colheads);

78 58 pane = new JScrollPane(table); this.getcontentpane().add(pane, BorderLayout.CENTER); this.validate(); } Bu örnek program sonucunda, ontolojiler üzerinden yap lan sorgular n, veritabanlar nda yap lan sorgulara göre daha sa l kl ve esnek sonuçlar üretti i görülmü tür. Veritabanlar nda ç karsama imkan bulunmamaktad r. Bu sayede sistemde mevcut olarak bulunmayan ama ihtiyaç duyulan bilgiler elde edilebilmektedir. Ayr ca olu turulan ontoloji sayesinde sistemler aras nda standart bir konu ma dili elde edilmi olur. Bu ekilde bir imkan veritaban uygulamalar nda bulunmamaktad r.

79 59 3. NSAN KAYNAKLARI YÖNET M Dünyan n giderek küreselle ti i, rekabetin uluslararas düzeye ula t, bilgi ve teknolojideki de i imin ba döndürücü bir h zla geli ti i günümüzde, i letmelerin ayakta kalabilmeleri gittikçe güçle mektedir. letmelerin varl n sürdürebilmeleri, ulusal ve uluslararas pazarlarda rekabet edebilmeleri ve rekabet güçlerini artt rabilmeleri, verimliliklerini ve kaliteyi artt rmalar yla ve maliyetlerini azaltmalar yla mümkündür. Bu konuda, i letmelerin en büyük gücü kaliteli insan gücüdür. Di er bir deyi le, nitelikli, yarat c, dinamik, geli meye aç k, verimli ve tak m çal mas na yatk n insan gücüne sahip olan i letmelerin ba ar ans artacakt r. Bilginin, bilgiyi üretmenin ve kullanman n giderek önem kazand günümüzde, i letmelerin tüm i lerinde ba ar kazanabilmeleri ve verimliliklerini artt rabilmeleri için kaliteli i gücünü bünyelerine çekmeleri, bu i gücünü ellerinde tutmalar ve sürekli geli tirmeleri gerektirmektedir. Rekabette üstünlü ün elde edilmesi önce insan felsefesiyle hareket edilmesine ba l d r. Globalle en dünyan n belki de en fazla etkiledi i alanlardan biri insan kaynaklar d r. De i en irket yap lar içinde insan kaynaklar bugüne kadar oldu undan daha stratejik bir rol oynamaya ba lam t r. Yetenek sava lar n n ya and dünyam zda, insan sermayesinin bir irketin sahip oldu u en önemli de er oldu u bilinmekte ve bu konuda insan kaynaklar

80 60 bölümüne dü en görev ve sorumluluklar da otomatik olarak artmaktad r. Dünyada, insan kaynaklar alan nda öne ç kan yakla mlar a a daki gibi dört ana grupta toplayabiliriz. 1) Stratejik i orta olma letmenin büyüme stratejisini anlamak Stratejik dü ünmek orta gibi davranmak Yönetsel i levlerde mükemmelli i devam ettirmek 2) Global çapta yetenekli çal anlar i e alma ve i te tutma Ülke fark gözetmeksizin, do ru insan do ru yerde, do ru zamanda bulundurmak Yetenekli çal anlar i te tutmak için insana yat r m dü üncesinin yans t ld kurumsal ortam yaratmak Çal anlara yap lan yat r m n getirisinin maksimum düzeyde nas l tutulaca n belirlemek 3) Global liderlik geli imi

81 61 letmeyi global çapta yönetebilecek kadroyu belirlemek ve yeti tirmek Demografik e ilimleri gözönünde bulundurmak Dünya kültürüne kar n kurum kültürü üzerinde durmak Ülkelerin de il firmalar n global oldu unu unutmamak 4) Bilgi yönetimi Yeni ekonomide bilgi çok fazla, fakat bilgiyi yönetecek insan azd r. Bilgi, birikim ve bunlar n ba lant lar soyut sermayeler olup kazananlar kaybedenlerden ay racakt r (Hempel, 2001) (Landry, 2000). Küresel rekabet ortam, i örgütlerini bir bütün olarak bünyelerinde bilgisayar ve ileti im teknolojilerinin bütünle mi oldu u birer sistemler haline gelmeye zorlamaktad r. Günümüzde hayat n her alan nda elektronik kelimesini temsil eden e harfinin yava yava tüm kelimelerin önüne geldi ine ahit olmaktay z. Son zamanlarda nsan Kaynaklar anlay ile uygulamalar da bu popüler geli imden pay n alm ve e- KY (e- nsan Kaynaklar Yönetimi) olarak tan mlanan yeni bir alan do mu tur (Özden, 2004).

82 Elektronik nsan Kaynaklar Yönetimi E- nsan Kaynaklar, nsan Kaynaklar Yönetimindeki insan unsurunu güçlendirmekte ve çal anlara kendi kariyerlerini planlamalar konusunda yeni f rsatlar sunmaktad r. Bu yeni paradigma klasik anlay taki örgütsel faaliyetlerin merkeziyetçilikten kurtar lmas na yard m etmekte, çal anlar ile yöneticilerin örgütsel hedef ve amaçlar do rultusunda ortak hareket etmelerine destek olmaktad r (Erdal, 2004). Elektronik nsan Kaynaklar kavram ile ilgili olarak daha kapsaml bir tan m vermemiz gerekirse; bir örgütün insan kaynaklar i levlerinin etkin olarak i lemesine yard m etmek için örgütün insan kaynaklar ile ilgili bireysel ve tüm insan kaynaklar faaliyetleri ile ilgili örgütsel verilerin toplanmas, saklanmas, güncelle tirilmesi, stratejik ve yönetsel kararlar n verilmesine yard mc olacak biçimde bilgi haline dönü türülmesini sa layan sistem olarak ortaya koyabiliriz (Tonus, 2004). örgütlerinin insan kaynaklar faaliyetlerini Web ortam na ta malar n n nedenleri aras nda, zaman tasarrufu, bürokrasinin azalmas, maliyetlerin dü mesi ve de er yarat m gibi önemli unsurlar say labilir. Art k dünya çap ndaki bir çok i örgütü insan kaynaklar na ait bilgileri sa lamak ve i lemek için elektronik insan kaynaklar sistemlerini kullanmakta ve bu sayede insan kaynaklar n n operasyonel i lemlerine harcanan zaman ve masraflar n ço undan kurtulmaktad rlar. Yine dünyadaki e ilimlere bakt m zda nternet ve intranet kullan m n n

83 63 yayg nla mas yla birlikte çevrimiçi toplant lar n, proje yönetimi ve Web konferans gibi uygulamalar ile çal anlar aras ndaki ileti imin kolayl kla sa lanabildi ini görüyoruz. örgütleri i e al mdan e itime, performans de erlendirme ile ücretlendirmeye kadar insan kaynaklar ile ilgili uygulamay çevrimiçi olarak yürütmeyi tercih etmektedirler. Böylece günlük i süreçleri bölünmeden ve zaman ile mekana ba ml kal nmadan bu uygulamalar hayata geçirilerek as l katma de er yaratan konulara odaklanma imkan elde edilecektir (Smilansky, 2002). Elektronik nsan Kaynaklar, örgüt içi bilgisayar ile ileti im teknolojilerinin kullan m n n artmas ve örgüt içi a larda bir bilgi portal n n olu turulmas ile h z kazanm t r. Böylece bürokrasinin azalmas, ka tlar n ortadan kalkmas ve maliyetlerin dü ürülmesinde büyük faydalar sa lanm t r. Elektronik ortam sayesinde tüm çal anlar anl k olarak ki isel bilgilerine eri ebilmekte ve gerekli gördükleri de i iklikleri yapabilmektedirler. Bu durumda klasik anlamda uygulamada var olan personel dosyas ile bu dosya üzerinde i lem yapma için gerekli personel istihdam art k gereksiz olmaktad r. Yine elektronik insan kaynaklar, Web üzerinden, ka t kaleme ihtiyaç duymadan i ba vurular ile personel teminine de imkan sa lamaktad r. Bu durum i süreçlerine büyük h z kazand rmakta, idari i lemlerin say s n azaltmakta ve muhtemel hatalar da yok etmektedir. E-insan kaynaklar, çal anlar ve yöneticiler için i ile çal ma ortam n geli tirmekte ve zaman faydas yaratmaktad r. Ayr ca insan kaynaklar bölümünün tekdüze ve s radan i süreçlerini azalt p etkinlik ile verimlili ini artt rarak bir bütün olarak birimin örgüt için daha fazla katma de er sa layacak stratejik alanlara yönelmesine imkan sa lar. Bu yeni olgu örgütler

84 64 için önemli de er yarat m sa lamakta, çal anlar n performanslar n yükseltmekte ve yeteneklerini geli tirmektedir (Erdal, 2004). Dünya çap ndaki bir çok i örgütü üzerinde yürütülen bir ara t rmada kurumlar n insan kaynaklar faaliyetlerini Web ortam na aktarma öncelik s ralamas n n durumu a a daki gibi belirlenmi tir (Erdal, 2004); Örgütsel Politika ve Prosedürlerin Yay nlanmas %70 Alanlar %63 e Alma %56 Çal anlar n E itimi %49 Personel Seçimi ve Terfi %43 Yetenek/Beceri De erleme %37 Çevrimiçi E itim Programlar n n Yay m %36 Ücretlendirme Planlamas ve Yönetimi %35 Süreçlerin a ortam na aktar lma oran nsan kaynaklar na dönük karar süreçlerinde ba ar l olunabilmesi için kapsaml bilgiye ihtiyaç duyulaca ndan bir

85 65 insan kaynaklar veritaban için gereksinim duyulan bilgi tiplerini u ba l klar alt nda toplayabiliriz. Özlük bilgileri: Ad-soyad, do um tarihi, sicil numaras. Personel temin sürecine ili kin bilgiler: Kullan lan ba vuru tekni i, görü me tarihi, i e alma nedenleri. deneyimine ili kin bilgiler: bilgisi ve yetene i, önceki i deneyimleri. E itim bilgileri: E itim düzeyi. Ücret bilgileri: Mevcut ücretin tutar, tipi, özel kesintiler. Performans de erleme bilgileri: De erleme puanlar, raporlar, disiplin notlar, ödüller. Çal ma süresine ili kin bilgiler: e ba lama tarihi, i ten ayr lma tarihi. Çal anlar n tutumlar na ili kin bilgiler: e kar tutumlar, devams zl klar. Sendika bilgileri: Üyelik bilgileri. leti im bilgileri: Ev adres ve telefonu, acil durumlarda ileti im kurulabilecek ki iler.

86 66 Sa l k ve kaza bilgileri: Sa l k muayene kay tlar, yaralanma nedenleri ve kay tlar, kay p i zaman Aç k i ve pozisyon bilgileri: in ünvan, gerekleri, pozisyonu ve ücret düzeyi. gücü piyasas ile ilgili bilgiler: e yönelik i gücü arz, piyasa ücret düzeyi. Pozisyon ya da i bilgileri: in s ra düzenindeki yeri, pozisyon kodu. in çevresi ile ilgili bilgiler: Benzer di er i lerdeki ortalama ücret, çal anlar n e itim düzeyi, personel devir oran, kaza s kl k oran. ten ayr lma bilgileri: ten ayr lma tarihi, ayr lma nedenleri (Öge, 2004). Yukar daki anlat lan bilgi tipleri hemen hemen tüm kurum, kurulu lar ve irketlerde çal anlara ya da ba vuran ki ilere ait ortak olarak ihtiyaç duyulan bilgilerdir. Bundan dolay da bu konuda standart olu turmak için yap lm bir çok çal ma bulunmaktad r. Bu çal malarda kodlu bir tak m s n fland rmalar yap ld gibi, hangi bilgilerin tutulaca ile ilgili de çal malar yap lm t r. Örne in HR-XML hangi bilgilerin gerekli oldu u ile ilgili dünyada çok kullan lan bir standartt r. Tutulan bilgilerin içerikleri ile ilgili örnek verecek olursak: kur taraf ndan olu turulmu olan Meslekler Sözlü ü

87 67 SOC (Standart Occupational Classification System) NAICS (North American Industry Classification System) WZ2003 (German Classification of the Industry Sector) 3.2 nsan Kaynaklar Yönetimi Süreçleri Genel olarak insan kaynaklar süreçlerinde a a daki alanlar bulunmaktad r; e Al m Süreci: Aç k pozisyonlar için duyuru araçlar n ve kariyer sitelerini kullanarak ilan verilir. Rol ve Tan mlar : Bir i yerindeki organizasyon a ac n n bak m nsan Kaynaklar bölümünün sorumlulu undad r. Ücretlendirme: Ücret yönetimi, örgütlere maliyetlerinin kontrolünde, performans ile verimliliklerini artt rmalar nda, nitelikli personelin bulunmas nda ve elde tutulmas nda yard mc olacakt r. Ek Kazançlar: nsan Kaynaklar, geli tirdi i ve yönetti i ek kazanç programlar yla çal an na, sa l k sigortas n, seyahat giderlerini, hastal k iznini, tatilleri, sakatl k sigortas n ve daha fazlas n garanti eder; onlar yasal ek kazanç haklar n n neler oldu u konusunda bilgilendirir (Ta tan, 2008). Yasal Uygunluk: nsan Kaynaklar uzmanlar ndan, çal ma ve çal an yasalar (maa ve saat yasalar, toplu sözle me,

88 68 f rsat e itli i, fark gözetme, cinsel taciz, sakatl klar, t bbi haklar, ek kazançlar vb.) konusunda uzman olmalar beklenir. Performans Yönetimi nsan Kaynaklar, çal an performans n yönetmek ve de erlendirmek amac na odaklanan politikalar ve sistemler geli tirirler. Beceri Bo luk Analizi: Bu terim genellikle çal an n belirli bir becerideki mevcut düzeyi ile o rolün istenilen düzeyi aras ndaki fark tan mlamak için kullan l r. Çal anlar n Geli imi Plan : Çal anlar n geli imine yönelik kararlar n al nd personel geli im plan nsan Kaynaklar yönetiminin en önemli bile enlerinden biridir. Güvenli i ve Sa l : nsan Kaynaklar yönetiminin kritik sorumluluklar ndan biri i güvenli i ve sa l d r. E itim Planlar : örgütleri a r rekabet ko ullar ve h zl teknolojik geli meler kar s nda ekonomik varl klar n korumak için sahibi olduklar insan kaynaklar n güncel bilgiler ile donatmak zorundad rlar. Bu süreçler içerisinde tez kapsam nda e Al m Süreci ile ilgili çal ma yap lm t r. Bundan dolay bu konu a a da daha detayl olarak aç klanm t r.

89 nsan Kaynaklar Yönetiminde e Al m Süreci Bir i letmenin en vazgeçilmez girdisi insan yani i gücü veya çal an unsurudur. Dolay s yla i letmeyi ba ar ya da ba ar s zl a götüren bu en önemli ö enin do ru ekilde, do ru zamanda ve do ru niteliklere sahip olarak bulunmas ve bunlar aras nda en yararl olan n seçilmesi ba l ba na önemli bir konudur. Dolay s yla, insan kaynaklar yönetiminin dinamik bir i levi olan çal an bulma, seçme ve yerle tirmenin yani i e al m i levinin en zor ve en önemli konusu oldu u ortaya ç kmaktad r. nsan kaynaklar ihtiyac, i letmenin kurulum a amas nda ortaya ç kabilece i gibi, i ten ayr lmalar, yükselme, emeklilik ve ölüm gibi nedenlerden bo alan pozisyonlar n doldurulmas amac yla ya da teknolojik ilerlemeden kaynaklanan yeni pozisyonlar n doldurulmas amac yla da ortaya ç kabilir. Önemli olan ortaya ç kan bu pozisyonlara herhangi birinin al nmas de il, do ru i e do ru insan n al nmas d r. Do ru i e do ru insan al nmad takdirde, i -insan uyumsuzlu undan kaynaklanan, verimsizlik, i gücü kayb, i kazalar nda art, çat ma, i ten ayr lma, i tatminsizli i, gibi sorunlar da kaç n lmaz olacakt r. nsan kayna n bulma, seçme ve yerle tirme sürecinin i letmeye getirdi i belirli maliyetler bulunmaktad r. gören bulma s ras ndaki ilanlar n, görü me ve di er seçim prosedürlerinin maliyetleri, yeni elemanlar n i e ve i letmeye uyum gösterme a amas nda ortaya ç kan maliyetler, e itim giderleri, elemalar n k sa sürede i ten ayr lmalar n n do urdu u giderler, i e yeni giren elemanlar n hatalar n n do urdu u

90 70 maliyetler bunlar aras nda say labilir. Görüldü ü gibi, i e alma s ras nda yap lan hatalar n maliyetleri i veren aç s ndan oldukça yüksektir ve insan kaynaklar stratejisini olumsuz yönde etkileyecektir. Ayr ca yanl i e yerle tirilen veya bundan dolay i ten ayr lmak zorunda kalan çal an aç s ndan da hem ekonomik hem de psikolojik sorunlar ortaya ç kacakt r. Hem i letme hem de çal an aç s ndan, çal an bulma ve seçme politikalar, ve uygulanan yöntemler büyük önem ta makta olup, yeterli özen gösterilmezse iki tarafa da yüksek maliyetler getirmektedir. Ayr ca, bir çal an n i e al nmas ne kadar kolaysa i ten uzakla t r lmas da oldukça zordur. letmenin kar s na yasalar, sendikalar ve hatta di er i arkada lar gibi sorunlar da ç kacakt r. Dolay s yla, i letmenin gerçek gereksinimlerine uygun eleman bulmas, do ru seçim tekniklerini uygulamas gerekmektedir gören ihtiyac n n planlanmas ve belirlenmesi nsan kaynaklar n n sa lanmas yani i e al m süreci, öncelikle çal an ihtiyac n n say ve nitelik olarak belirlenmesi, sonra bu gereksinmeyi çe itli kaynaklardan sa lamak üzere ba vuranlar n aran p bulunmas, en son olarak da bu ba vuranlar aras ndan en uygun olan n veya olanlar n seçilmesi ve i e yerle tirilmesinden olu maktad r. Personel planlamas gelecekte olu abilecek veya bo alabilecek pozisyonlar belirlemek ve bu pozisyonlar iç veya d kaynaklardan faydalanarak doldurmak amac yla gerçekle tirilen bir süreçtir. Bu planlama i letmenin her kademesi

91 71 için, en alt seviye i çiden en üst kademedeki yöneticiye kadar yap lmal d r. Bununla beraber, i letmeler en üst kademe yöneticilerin bo alan pozisyonlar n doldurmak amac yla, genellikle, yedekleme planlamas (succession planning) denilen bir planlama yöntemi kullanmaktad rlar. Her türlü durumda, personel planlamas, bir i letmenin strateji ve insan kaynaklar planlama süreçlerinin önemli bir unsurudur. gören ihtiyac n n planlanmas ise ancak gelecekte ihtiyaç duyulacak çal an say s n n ve niteliklerinin önceden tahmin edilmesi ile mümkündür. yi bir insan kaynaklar planlamas için gözönünde tutulmas gereken bir kaç konu bulunmaktad r. Bunlar : Tahmin edilen i gücü dönü üm oran Mevcut çal anlar n yetenekleri ve yetkinlikleri. letmenin de i en ihityaçlar na göre belirlenir. Yeni bir pazara girmek veya bir ürün ya da hizmetin kalitesini iyile tirmek amac yla verilen kararlar Üretim art yla sonuçlanacak teknolojik ya da di er de i imler Bölüm ba na dü en finansal kaynaklar Ulusal emek pazar n n durumu Mahkeme kararlar ve yasalar

92 72 Toplumun organizasyona kar tutumu ve i ten ç karmalar n toplumda yarataca etki ( Elektronik insan kaynaklar yönetiminde i e al m süreci nsan kaynaklar temin ile seçimi, insan kaynaklar yönetiminde bilgisayarlardan en fazla yararlan lan i levlerden birisidir. Bu i levin amac, örgütün amaçlar na uygun ve insan kaynaklar planlar n n etkin biçimde yerine getirilmesi için gerekli insan kaynaklar n bulmak ve örgüte kazand rmakt r. nsan kaynaklar planlamas çerçevesinde ihtiyaç duyulan insan kaynaklar iç ya da d kaynaklara müracaat edilerek kar lanmakta ve süreç tamamlanmaktad r. analizinden elde edilen veriler ile olu turulan i gerekleri ile örgüt içi potansiyel ba vuranlar n niteliklerinin sistem içerisinde kar la t r lmas d kaynaklara ba vuru gere inin olup olmad n ortaya koyacakt r. D kaynaklara yönelinmesi durumunda ise i için ba vuran adaylar n mevcut nitelikleri do rultusunda bir ba vuran havuzu olu turulacak ve i gereklerinin ba vuranlar n özellikleri ile kar la t r lmas sözkonusu olacakt r. Dolay s yla sistem, insan kaynaklar n n temini, seçimi ve i e yerle tirilme sürecine objektiflik kazand rarak örgütün performans n olumlu yönde etkileyecektir. nsan kaynaklar temini ve seçimi için insan kaynaklar bilgi sistemine ba vurulmas örgüte ayr ca u faydalar da sa layacakt r;

93 73 Ba vuranlar ve yeni i e al nanlar ile etkin bir ileti imin kurulmas sa lanacakt r. Sistem, ba vuranlar n geçmi performanslar n n analizini yaparak insan kaynaklar n n çok daha etkin ve verimli olarak bulunmas n ve uygun yerlere yerle tirilmelerini sa lar. Önemli nitelikte ve nicelikte insan kayna na ihtiyaç duyulmas durumunda sistem h z sa layacakt r ve zaman kay plar n önleyecektir. Pozisyonlar n bo almas ile doldurulmas aras ndaki süreyi k saltacak, uygun ki inin uygun i e yerle tirilmesine yard mc olacakt r. Örgüt içi terfilerin örgütsel politikalarla tutarl ve çal anlara e it i f rsatlar yaratarak gerçekle mesini sa layacakt r. nsan kaynaklar n n seçim ve yerle tirme sürecinde otokontrol mekanizmas na imkan verecektir. nsan kaynaklar bölümünün etkin ve profesyonel bir birim olmas na yard mc olacak, seçim kriterlerinin ve seçim sürecinin tutarl olmas sa lanacakt r (Ceriello and Freeman,1992).

94 nsan Kaynaklar Yönetimi e Al m Sürecinde Anlamsal Web Özellikle son 5 y lda i e al mlar ile ilgili en önemli araç olma noktas nda nternet yukar da da anlat ld gibi bir evrim geçirdi. Almanya da kadrolar n %53 ü nternet üzerinden yap lan ba vurular ile doldurulmaktad r (Institut für Wirtschaftsinformatik, 2003). Personelin i e al m süreci öncesinde seçim a amalar bulunmaktad r. Bu a ama insan kaynaklar çal anlar aç s ndan zorlu bir a amad r. Çünkü aç k bir kadroya yüzlerce ki i ba vurabilmektedir. Bu ba vurular n hepsinin incelenmesi ve k sa listelerin olu turulmas gerekmektedir. Bu a amada ba vuran ki iler ile i verenler aras ndaki ileti im s ras nda ki i için en uygun i i bulmak ya da i veren için en uygun çal an bulmak noktas nda Anlamsal Web teknolojisi devreye girmektedir. Çünkü en uygun ki i ve en uygun i in bulunmas nda ya anan problemler Anlamsal Web ile a lacakt r e al m sürecindeki mevcut problemler Her ne kadar bilgisayar teknolojilerinin insan kaynaklar süreçlerinde kullan lmaya ba lanmas bir çok fayda getirmi olsa da, her konuda daha iyiye varma çabas insao lunun do as nda bulunmaktad r. e al m süreci öncesi ba vuranlar n seçilmesi a amas nda da çe itli problemler bulunmaktad r. Bu problemler a a da i veren ve ba vuran ki i baz nda grupland r lm t r.

95 veren kurum problemleri veren kurumlar n ya am olduklar zorluklar daha iyi tespit edebilmek amac yla Havelsan (Hava Elektronik Sanayi) A.. nsan Kaynaklar Müdürlü ü ndeki görevli uzman personel ile birlikte yap lan çal mada tespit edilen problemler maddeler halinde a a da verilmi tir. 1. Ba vuranlar n, ki isel özelliklerini serbest metin alanlara tek bir standart biçimde girmemeleri en büyük problemi olu turmaktad r. Sistem Mühendisi aramas yap l rken a a daki ekillerde aramalar yap lmak zorunda kal nmaktad r. o sistem mühendisi o sistem muhendisi o system engineer Ontoloji çözümü: Buradaki problem bilgi giri alanlar n n serbest giri e izin vermesidir. ve di er Web sitelerinin herhangi bir k s tlay c l bulunmamaktad r. Serbest alan giri leri uygun ki inin bulunmas n zorla t rmaktad r. Ontoloji çözümü ile kavramlar n standart hale getirilmesi i lemi, arama s ras nda farkl kelimelerle aran p yanl sonuçlara ula ma problemini çözümleyecektir. Veriler kontrollü alanlardan girilecektir.

96 76 2. Bir hem ire bir sistem mühendisine referans verdiyse arama s ras nda hem ire olan ki inin de CV si sonuçlar aras nda gelmektedir. Ontoloji çözümünde, referans olan ki i kavram ile ba vuran kavram farkl oldu undan, bunlar ontoloji üzerinde farkl yerlerde bulunacakt r. Sorgulama s ras nda ba vuran sorgulan yorsa, referans noktalar üzerinde sorgu çal t r lmayacakt r. 3. bulmu olan ki ilerin listeye gelmesi sorun olmaktad r. Ki iler i bulduktan sonra CV lerinin i arama durumlar n pasif hale getirmedikleri için hala i ar yorlarm gibi bir durum ortaya ç kmaktad r. nsan Kaynaklar bölümleri bu problemi engelleyebilmek için CV nin güncelleme tarihine göre son 1 ayda güncelleme yapanlar n listesini çekmektedir. Fakat bu durum daha büyük bir probleme neden olmakta ve i aray pta son 1 ay güncelleme yapmayan ba vuranlar n CV leri dikkate al nmamaktad r. Ontoloji çözümünde, adaylar n sadece tek bir site üzerinde CV lerini kay t etmeleri yeterli olacakt r. Bu durumda ba vuran ki inin mevcut durumda oldu u gibi bir çok siteyi güncellemesine gerek kalmayacakt r. Bu durum ba vuran ki inin i ini kolayla t raca için CV nin aktif ya da pasif olma durumu daha güncel bir bilgi olarak sistemde bulunacakt r.

97 77 4. veren aç s ndan, her sitede i ilan n n yay nlanmas beraberinde maliyet olarak i verene yans maktad r. Ontoloji çözümünde, veri giri leri, tek sistem üzerinden yap lacak ve sistemler kendi aras nda bütünle ik olduklar için bir sitede yap lan sorgu di er sitede de çal t r lacak ve sonuçlar kullan c n n önüne gelecektir. Bu durum kendili inden maliyeti de dü ürecektir. 5. Birçok kariyer sitesi oldu undan i verenlerin bu sitelere verilerini ayr ayr girmeleri gerekir Web sitesinin Türkiye pazar na girmesinden sonra uluslararas arama yapma imkan n n olmas hem irket, hem de ba vuran için faydal olaca belirtilmi tir. Olu turulan ontoloji HR-XML tabanl olaca ndan ve HR- XML dünyada yayg n olarak kullan ld için di er ülkeler ile yap lacak bütünle tirme çal malar çok kolay olacakt r. K sa zamanda di er ülkelerdeki kariyer siteleri sorgulanabilir hale gelecektir Ba vuran ki i problemleri Yukar da belirtilen problemler i veren kurumlar n ya am olduklar d r. Benzer sorunlar ba vuranlarda ya amaktad r. Örne in;

98 78 1. Ba vuran bir ki i tüm özelliklerini bu sitelere girmesine ra men, kendisine uygun tüm i ilanlar na ula amamakta, bunun için ek sorgulamalar yapmak durumunda kalmaktad r. 2. Ba vuran bir ki i nternet üzerinde en çok say da i ilan na ula abilmesi ve ba vuru yapabilmesi için bir çok Web sitesine ayn bilgiyi farkl kodlarla girmek durumunda kalmaktad r. Tek bir yere ba vuran bilgileri girilse ve oradan tüm ilanlara ula lsa, bak m yap lmas gereken veri miktar azalacak ve böylelikle ki inin bilgilerinin güncelli i artacakt r. Bu durum i veren aç s ndan da çok faydal olacakt r. Çünkü i verenlerde çal an ki ilerin bilgilerinin güncel olmamas ndan ikayet etmektedirler. 3. Ba vuran ki i verilerini kariyer sitelerine girerken, ayn bilgiyi farkl kodlarla girmektedir. Bunun nedeni bir standard n olmamas ndan kaynaklanmaktad r (Ontology Outreach Advisory, 2007). 3.5 Türkiye deki Kariyer Sitelerinin Durumu nsan kaynaklar ba vuru sürecinde ya anan problemlerin en önemlilerinden bir tanesi, kariyer sitelerinin içeriklerinin standart olmamas d r. Bu problem beraberinde birçok i yükünü getirmektedir. Tüm ba vuranlar n tüm sitelere ayr ayr kay t olma gere i, ayn ekilde irketlerin tüm sitelere ayr biçimlerde i ilan verme gere i ve bu sitelerin birbirlerinden veri alamama durumlar n n temelinde bu standard n olmamas yatmaktad r. Bu

99 79 standard n olmad n en aç k ekilde EK-A da yap lan Kariyer Sitelerinin Kar la t rmas çizelgesinde görülebilir. Bu çizelge haz rlan rken u çal ma ad mlar ndan geçilmi tir. lk olarak sitesine ba vuran olarak istenen bilgiler kay t edilmi tir. Bilgiler, sitedeki yap ya ba l kal narak grupland r lm t r. Daha sonra benzer ekilde sitesine bilgiler girilerek elde edilen bilgiler ile kar la t r larak ayn alanlar n olup olmad belirlenmi tir. Bu çal ma kapsam nda, alan n olup olmamas durumunun kontrolü yan nda girilen veri tipleri de kar la t r lm t r. Son olarak, HR-XML standartlar ndan, i e al m süreci ile ilgili bir çal ma yap lm t r. ve sitelerinden elde edinilen alanlara, HR-XML in cevap verip veremedi inin yan t aranm t r. ile siteleri aras nda alanlar n tip ve varolma farkl l klar oldu u gibi, HR- XML de de ayn problemler ile kar la lm t r. Kariyer sitelerinde bulunan baz alanlar HR-XML üzerinde bulunmamaktad r. Her ne kadar HR-XML bu iki sitedeki bilgileri alan olarak içinde bar nd rmasa da, bünyesinde bulundurdu u kullan c ya özel alanlar sayesinde her türlü esnekli e sahip bir standartlar bütünüdür. Yani istenen alanlar kullan c ya özgü k s mlara eklenebilir. Buradan yola ç k lacak olursa, ve siteleri, HR-XML standard n kullanarak bütünle tirilebilinir. Bu konuda yap lan çal ma 6. bölümde detayl olarak anlat lm t r.

100 80 4. NSAN KAYNAKLARI EALIM SÜREC NDE ANLAMSAL WEB UYGULAMALARI nsan Kaynaklar sürecinde, ki inin sahip oldu u yetenekler, bu yeteneklerin seviyesi ve bu yeteneklerin di er ki iler ile kar la t r lmas çok önemli bir konudur. De erlendirilmesi için yetenekleri belirlemeye çal sak, önümüze pek çok say da yetene in ç kt n görürüz. Yeteneklerin otomatik olarak i lenebilmesi, filtre edilebilmesi, yeteneklerin birle tirilip, kar la t r labilmesi buradaki yeteneklerin elde edilip, anlamsal olarak ifade edilebilmesine ba l d r (Ontology Outreach Advisory, 2007). Do al dil kaynaklar, otomatik i lemler için yeterli de ildirler. Ayr ca bu bilgi kaynaklar veri de i imleri için de kullan lamazlar. Geleneksel veritabanlar ve metin i lemleri ile yap lan kar la t rmalar bu tür yetersiz kaynaklara örnek gösterilebilir. Yetenek kar la t r lmas ve veri de i imi için kurulan sistemler milyonlarca veriyi, bunlar aras ndaki ili kileri i leyebilecek kapasitede olmal d rlar. Anlamsal modelleme ile bu tür çal malar yap labilir ve otomatik olarak i lenebilir i lemler elde edilebilecektir.(ontology Outreach Advisory, 2007). Ontolojiler daha önce 2. bölümde de belirtti imiz gibi Anlamsal Web in anahtar teknolojisidir. Herkes taraf ndan kabul edilmi ortak bir anlay n da t lmas çok temel bir kazan md r. Veritabanlar, verinin saklanmas nda önemli bir güce sahip olsalar da, sistemlerin birlikte çal abilirli i ontolojiler ile sa lanmaktad r. Anlamsal Web teknolojileri halen ara t rma geli tirme a amas nda bulunmaktad r. Bu çal malar n, uygulamalar n n

101 81 geli tirilmesi için bir çok proje, devletler ve büyük firmalar taraf ndan desteklenmektedir. Örne in Avrupa Birli i taraf ndan desteklenen SEKT (Semantically Enabled Knowledge Technologies) bu projelerden bir tanesidir. Ayr ca yine Avrupa Birli i taraf ndan desteklenen NEON (Lifecycle Support for NEtworked ONtologies) ( projesi ontoloji geli im sürecini inceleyen, referans bir mimari olu turmaya çal an ve do ru araçlar n kullan m n sa lamaya çal an bir projedir. Avrupa Birli i nin desteklemi oldu u bir di er proje de TAO ( geçmi ten gelen projelerin aç k anlamsal servis tabanl mimariye geçi ler, heterojen sistemlerin birlikte çal abilirli i konular nda çal malar yapmaktad r y llar aras nda, uygulama bütünle tirme projelerinin %80 i çok büyük bir a ama kaydedecektir (Semantic Web Technologies Take Middleware to Next Level, 2002). Ontolojilerin kullan m genel olarak 2 alanda ilerlemektedir. Bunlar: Verinin gösterimi, aranmas ve çekilmesi ile ç karsama yap lmas d r. Dünya üzerindeki bilgi yönetimi pazar 1991 den bu yana iki kat na ç km t r y l nda 8.8 katrilyon dolar n üzerinde bir bütçeye sahip idi (Ontology Outreach Advisory, 2007). nsan kaynaklar, bilgi yönetiminin yo un bir ekilde kullan ld bir süreçtir. Hemen hemen tüm irketler, organizasyonlar ve i birimleri taraf ndan kullan lmaktad r. Bilgi yönetimi konusundaki çal malar, nsan Kaynaklar süreci çal anlar taraf ndan, çal ma alanlar n iyile tirmek amac yla, yo un bir ekilde takip edilmektedir.

102 82 Ba vuranlar ile i verenler aras ndaki bir köprü olan çevrimiçi i portalleri, bilgi yönetimi ile ilgili olarak i arama araçlar n bünyelerinde bar nd rmaktad rlar. Bu i portallerine örnek olarak vb. nternet siteleri verilebilir. Bilgi Yönetimi ile nsan Kaynaklar sürecinin birlikte bulundu u projelerin geli mesi ve tüm dünyaya yay lmas beklenmektedir. Bu kapsamda geli tirilen projelerden baz lar unlard r. 1. Information Society Technologies taraf ndan geli tirilen Avrupa Birli i destekli k saca H-techsight isimli projedir. Bu projeye 2002 y l nisan ay nda ba lanm olup, 2 y lda bitirilmesi hedeflenmi tir. Bütçesi ise 3 milyon Euro dur. Proje, 2004 y l Nisan ay nda tamamlanm t r. Projenin amac, gelecek teknolojilerin e ilimlerini tahminlemek, teknoloji pazar n n gidi ine göre irketlere yön vermektir ( 2. JOCI (The Jobs and Contact Intelligence) projesi, nternet üzerindeki i ilanlar n ara t r p güncel bilgileri bünyesinde toplayan bir projedir. Toplanan veriler, Anlamsal Web tabanl veritaban nda tutulmaktad r. Avrupa da geli tirilen projelerden de anla ld üzere, Avrupa n n anlamsal bir standarda ihtiyac bulunmaktad r.

103 nsan Kaynaklar nda Ba vuru Süreci Anlamsal bir standartla ma i lemi bu süreçte ilk ad md r. ngiltere ve ABD de i arama, i bulma süreçlerinde çok uzun y llard r çal malar yap lmaktad r. Bu ülkelerde, bu konudaki standartla t rma çal malar yakla k 20 y ld r devam etmektedir (Ontology Outreach Advisory, 2007). Örne in National Occupation Standards (NOS) ngiltere de geli tirilmi bir standartt r. O*NET ise Amerika da geli tirilmi tir. Avrupa Birli i Komisyonu nun bu konudaki çal malar Europass program alt nda yürütülmektedir. Hem Avrupa da hem de dünyada kurumlar aras nda insan kaynaklar i e al m süreçlerinde standartla ma ile ilgili çok önemli bir i birli i bulunmaktad r (Ontology Outreach Advisory, 2007). 4.2 nsan Kaynaklar nda De erlendirme Süreci Yetenekler baz al narak yap lan de erlendirmelere a a daki durumlarda ihtiyaç olmaktad r. Farkl sistemlere bir servis hizmeti olarak verilebilir. Farkl sistemlerin ayn düzen üzerinde anla mas n sa lar. Bunlar n içerikleri farkl topluluklar taraf ndan payla labilir. K sacas, farkl organizasyonlar aras ndaki birlikte çal labilirlik, verimlili i ve de erlendirmelerin kullan m n

104 84 art r r. Büyük irketlerin kendi içlerindeki elektronik veri de i imi de nsan Kaynaklar Yönetimi i lemlerini h zland r r ve daha verimli bir hale getirir. Haz rlanm olan bir de erlendirme sonucunu irket içindeki bir çok birim kullanabilir hale gelmi olur. Bu çal ma kapsam nda da standartla t rmas yap lm bir sistem gerekmektedir. 4.3 nsan Kaynaklar nda E itim Süreci nsan Kaynaklar alan ndaki büyük firmalar, yetenekler konusuna verdikleri önemden dolay, yetenek kavram nsan Kaynaklar sürecinde daha da önemli bir hale gelmi tir. Yetenekler, sistem üzerine kaydedilmekte ve veriler analiz edilmektedir. Bu kapsamda yeteneklerin sistem üzerinden takip edilebilmesi ve ki ilerin yeteneklerinin yönetilebilmesi için al nacak e itimlerin de belirlenebilmesi gerekmektedir. Bu e itimlerin belirlenmesinde 2 yöntem bulunmaktad r. Mikro Seviye: Ki inin ihtiyaç duydu u e itimlerin, ihtiyaç belirmesi an nda verilmesidir. Makro Seviye: Organizasyonun belirlemi oldu u hedefler do rultusunda verilecek e itimlerin belirlenmesidir. Yeteneklerin de erlendirilmesi, uygun ba vuranlara uygun i lerin bulunmas amac yla dünya üzerinde yap lan çal malar n önemli bir k sm a a da verilmi tir.

105 Mevcut Araçlar,Teknolojiler ve Metodolojiler HLT uygulamalar Otomatik üstveri olu turma, veri e leme ve ontoloji üretme gibi i lemler olan, nsan Dili Teknoloji (Human Language Technology) uygulamalar, nsan Kaynaklar uygulama alan nda ontoloji birle tirme i lemlerinde önemli bir rol oynar. Geçen on y lda, do al dil i leme alan nda yap lan önemli çal malar bulunmaktad r. Bu çal malar bir geli im göstermesine ra men, do ru sonuçlara ula mas için çok büyük veri kümelerine ihtiyaç duymu lard r. Veri kümeleri çok büyük olsa bile yap lan çal malar %100 do ruluk sa layacak verimlili i yakalayamam t r GATE uygulamas Gate, Sheffield Üniversitesinde geli tirilmi olan dil mühendisli inde kullan lan bir mimaridir (Cunningham et al., 2002). Ara t rma amaçl olarak, dünya üzerinde birçok projede kullan lm t r. Ontoloji ve metin i leme tabanl birçok uyumlu eklentisi bulunmaktad r. Anlamsal Web çal ma alan nda, ontoloji tabanl araçlar, kullan c lara elle ya da otomatik olarak metinlerin ontolojilerle e le melerini sa lar. Son y llarda Gate nsan Kaynaklar uygulama alan nda çe itli uygulamalarda kullan lm t r. Örne in, daha önce bahsetti imiz JOCI projesinde Gate, bilgi elde edilme i leminde kullan lm t r. Bir Avrupa Birli i projesi olan H-TechSight projesinde çevrimiçi i ilanlar ndaki istenen özelliklerin elde edilmesinde kullan lm t r.

106 ecco sistem uygulamas ecco (ecompetences and Certifications Observatory) projesi 2004 y l nda ba layan talyan n iki büyük kurum (AICA and Federcomin) taraf ndan geli imi sa lanan, Milan Teknik Üniversitesi taraf ndan da desteklenen bir projedir. Bu projenin amac, yetenek ve i profilleri konusunda effafl k, kar la t r labilirlik, bilgi ve yönlendirme sa layabilmektir. imdiye kadar dünya çap nda doldurulmam bir bo luk olan yetenek ve nitelik sistemlerinin ortak bir referans n n geli tirilmesi sa lanmaya çal lm t r. ecco bilgi sistemi, anlamsal a tabanl bir e-yetenek yönetim arac d r (Ontology Outreach Advisory, 2007). Bir uygulama alan nda, ortak sözlü ün olu turulmas ve tecrübelerin aktar ld ili kilerin tan mlanmas gibi i lemler üzerine kurulmu tur. Kullan c lar n, profesyonel profillerinin olu turulmas na ve yeteneklerini di er sistemlere göre daha iyi ifade edebilmelerine yard mc olur. Sistemin temelini olu turan kavramlar unlard r: Bilgi: Ne bildi i, nas l yap ld n bildi i ve niçin yap ld n bildi i kümedir. Bilgi Nesnesi: En küçük, kendi içinde tutarl bilgidir. Ustal k: Eyleme giren bilgi nesnesi. Bir çal may yapabilmek için gerekli olan bilgi ve eylemlerin toplam d r. Yetenek: Belli bir alandaki aktivitedeki ustal kt r.

107 87 Performans: Hedeflenen bir sonucu üretirken gözlemlenen davran lard r. Profili: stenen sonuca ula mak için gerekli yetenek kümesi.ecco sisteminde bir dizi bilgi nesnesi ve ustal k anlam na gelmektedir. Meslek gruplar ndaki i lerin yap labilmesi için gerekli olan yeteneklerin modellendi i sistemdir. Bu sayede herkes ayn model üzerinde anla m olup birlikte çal labilirlik sa lanm olur. Tüm meslek gruplar modellenmi tir. 4.5 Mevcut Standartlar nsan Kaynaklar bilgi gösterimi konusunda, HR-XML en geni kabul görmü olan standartt r. Dünya üzerindeki birçok canl kullan mdaki projelerde, HR-XML in alt kümeleri kullan lmaktad r. nsan Kaynaklar süreçlerinin neredeyse tamam HR-XML de ifade edilmi tir. HR-XML konsorsiyumu taraf ndan geli imi halen devam ettirilmektedir. 75 ten fazla XML emas ndan olu an bir kütüphaneye sahiptir. Baz ülkeler kendi yerel HR-XML versiyonlar n üretmi lerdir. Örne in, Almanya ve sveç. Tez kapsam nda olu turulan insan kaynaklar ba vuran ontolojisi, ana kaynak olarak HR-XML i almaktad r. Tez kapsam nda, ba vuran ontolojisi olu turulmu tur. Gelecek y llardaki çal malarda ihtiyaç duyulan di er süreçler içinde

108 88 Türkiye için ontoloji geli tirilebilir. Bu sayede HR-XML in yerel versiyonu üretilmi olacakt r. 4.6 Mevcut Projeler ve lk Çal malar Prolix Avrupa Birli i 6. Çerçeve projelerinden olan Prolix projesi 48 ayda bitirilmesi hedeflenen bir projedir y l Aral k ay nda ba lam t r. süreçlerindeki sürekli meydana gelen de i imlere kar, çal anlar n n ö renme yeteneklerinin geli imini h zland rmaya çal an bir projedir. Bu amaca ula mak için, Prolix i odakl ö renme ve bilgi de i imi konular nda aç k ve bütünle ik referans bir mimariye sahiptir. Prolix tüm ö renme süreci ya am döngüsünü desteklemektedir. Örne in: Karma k i süreci durumlar Bireysel ve organizasyonel ö renme hedeflerinin belirlenmesi Yeteneklerin analizi ve bunlar n bireysel becerilerle kar la t r lmas Geli mi ö renme i lemlerinin çal t r lmas E itim alan ki ilerin belirlenen hedeflere ula mada gösterdikleri performanslar n n ölçülmesi (

109 89 Prolix projesi temel olarak u konulara odaklanmaktad r: Yetenek ontolojilerinin modellenmesi Yetenek tan mlar n n belirlenmesi ve bu tan mlar n verilerinin al n p verilmesi Birlikte çal labilirlik Tekrar kullan labilirlik Bunlardan ilk ikisi çok önemlidir. Bunlar sa land takdirde kalan ikisi zaten kendili inden olu mu olur. Genel olarak çal anlar n i hayat ndaki geli im sürecinin modellendi i bir projedir PoCeHRMOM Küçük ve orta büyüklükteki irketlerin kendilerine has bir insan kaynaklar yönetim sistemleri bulunmamaktad r. Çünkü bu irketlerin bütçesi k s tl oldu undan bu tür projelere kaynak ay ramazlar. Bu gibi irketlerin, insan kaynaklar yönetim sistemlerinden faydalanmalar n sa lamak için ortak bir veritaban ndan faydalanmalar sa lanmaya çal lm t r. Bu sayede, bu irketlerde insan kaynaklar yönetim sistemlerinden faydalanm olurlar (Ontology Outreach Advisory, 2007) (

110 Expert Finder Benzer alanlardaki ontolojilerin bütünle mesini sa lamak için yap lan bir projedir. Bu alanda dünyada en çok kullan lan araçlar bütünle tirilmi tir. Bu araçlar: SIOC (Semantically Interlinked Online Communities), FOAF (Friend Of A Friend) ve SKOS (The Simple Knowledge Organisation System) tur (Aleman-Meza et al.,2007). 4.7 Mevcut Ontolojiler ProPer ontolojisi Bu ontoloji, nsan Kaynaklar uygulama alan nda, ustal k profili kar la t rma konusundaki ilk proje olma özelli ini ta maktad r. Almanya da, Karlsruhe Üniversitesi nde geli tirilmi tir. Geli tirmesi tamamlanm ve herkesin kullan m na aç k bir ontolojidir ( nternet sitesinde verilen ontoloji incelendi inde ara t rma amaçl oldu undan basit ve k s tl bir proje oldu u görülmü tür. Tez kapsam nda geli tirilen ontoloji HR-XML tabanl oldu undan daha kapsaml ve geni bir ontolojidir Kowien ontolojisi Sadece insan kaynaklar ile s n rl olmayan üst seviye bir ontolojidir. Yetenek profillerinin ve ustal klar n tan mlanabildi i tüm uygulama alanlar nda kullan labilir. Çal anlar n, yeteneklerin ç karsanmas na imkan sa lamaktad r. Genel kullan ma kapal bir ontolojidir.

111 SEEMP Avrupa Birli i nin desteklemi oldu u bir projedir. Amac, Avrupa Birli i ne üye ülkeler aras nda i bulma i lemlerinin nternet üzerinden s n rlar n kald r larak yürütülmesini sa lamakt r. Bütçesi 4 milyon Euro dur. Süresi 36 ay olup, 2006 y l Ocak ay nda çal malara ba lanm t r ( Avrupa Birli i ne üye ülkeler, i dünyas ndaki esneklik ve effafl n daha fazla olmas n yak n zaman önce yap lmas gereken büyük reformlar olarak aç klam lard r ( Bu reformlar içinde i bulma i lemlerinin de tek bir merkezden yürütülmesi ihtiyac n n ortaya ç kt adresinde aç klanmaktad r. Ayn adreste i bulma servislerinin kamu, özel ya da farkl meslek gruplar n içerecek ekilde parçalara ayr ld n belirtilmektedir. Bu projedeki amaç bu parçalar birbiri ile birlikte çal abilir hale getirmektir ( Kaliteli insan gücü ekonomik geli menin ve rekabetin bilgi ça nda en önemli anahtar d r ( Avrupa Birli i geni lemi olmas na ra men, i e yerle tirme sektörünün parçalara ayr lm olmas ndan dolay kaynaklar verimli bir ekilde kullan lamamaktad r. Bu problemi çözebilmek için SEEMP (Single European Employment Market Place) projesine ba lanm t r. u anda pilot bir uygulama tamamlanm t r. Ayr ca ara t rma ve geli tirme süreci 31 Aral k 2008 tarihinde ba ar ile tamamlanm olup, bundan sonra yayg nla t rma ve i dünyas nda kullan m çal malar na a rl k verilecektir.

112 92 edilmi tir. SEEMP projesinin mimari yap s a a daki ekilde ifade Yerel Esleme Algoritmasi PES Ispanya Ise Alim PES PES Teklif Belçika Ise Alim Yerel Esleme Algoritmasi Yerel Esleme Algoritmasi Italya Ise Alim CV Teklif SEEMP Teklif Teklif Polonya Ise Alim PES PES Fransa Ise Alim PES Yerel Esleme Algoritmasi 4.1 SEEMP mimarisi SEEMP de hedeflenen kazan mlar unlard r: Ba vuran ki i daha fazla i ilan n görebilecek ve böylece amaçlar n daha net ortaya koyabilecektir. veren ki i ise kendisine daha uygun ba vuranlara ula ma olas l artacak, böylece rekabet gücü ve performans n art rabilecektir. Avrupa Birli i nde bulunan tüm yerel i bulma kurumlar birbirine ba l olacakt r.

113 93 Avrupa Birli i s n rlar içinde effaf ve verimli bir i arama ortam anlamsal birlikte çal labilirlik sa lanm olacakt r. Ülkeler aras çapraz i birli i sa lanm olacakt r (Gruber, 1993). SEEMP nin tüm i bulma kurumlar için bir cazibesi ve fark olmas gerekmektedir. Bir ki i normal süreçte i arad zaman bir kariyer sitesine giri yapmakta ve buradaki i ler aras ndan i aramaktad r. SEEMP nin en büyük avantaj di er i bulma kurumlar ile de ba lant s n n olmas d r. Yani CV bilgisi bir kez girildikten sonra bu bilgi ile tüm Avrupa Birli i ülkelerinde i arama avantaj elde edilmi olacakt r. Bu ekilde bir çal may ba arabilmek için, i bulma kurumlar aras nda veri de i imi ve servis payla m konusunda birlikte çal abilirli in sa lanmas gerekmektedir. SEEMP kapsam nda kullan lan teknik alt yap Web servisleri ve ontoloji ile birlikte gelen anlamsall kt r. Web servisleri sayesinde bütünle tirme i leminin bak m kolay hale gelmi tir. Ontolojiler kullan larak yap lm olan anlamsall k yüzlerce yerel profesyonel profilin ve s n fland rman n anla abilir duruma gelmesini sa lam t r. Web Servisleri çal mas ontoloji modeli ile yap lm t r. bulma kurumlar aras ndaki anlamsall k da tutarl bir model ile sa lanm t r. Bu model, referans bir ontoloji içermektedir. Bu referans ontoloji ile yerel bilgiler birbirleri ile ili kilendirilmi tir.

114 94 Ayr ca Web servisleri ile bu referans ontoloji aras nda da bir ba lant bulunmaktad r. Örnek bir i leyi u ekildedir: arayan ki iler CV lerini kamu i bulma servisine koyarlar ve bu ba vuran ile e le ebilen uygun bir i varm diye sorgulamas n beklerler. Bunu di er kamu i bulma kurumlar ve özel i bulma kurumlar nda da yap lmas n beklerler. Bu basit bir örnektir. Fakat gerçek çal ma gücüne ula abilmek için daha ba ka gerekliliklerin buraya eklenmesi gerekmektedir. Yerel arama servisleri sadece kendi içlerinde arama yaparlar. Fakat SEEMP gelen iste i de erlendirip tüm kamu i arama sistemlerine (PES - Public Employment System) ve özel istihdam bürolar na (PRES -Private Employment System) göndermek yerine cevap verebilecek PES ve PRES lere iste i yönlendirir. Yan tlar gelir ve SEEMP sonuçlar düzenleyerek geriye gönderir. Avrupa Birli i nde birbirinden farkl yüzlerce sistem vard r. Bu sistemler aras nda a a daki gibi farkl l klar olabilir. Diller farkl d r. Örne in talyan java programc s tüm Avrupa Birli i ndeki diller için i ar yor olabilir. Yap sal farkl l klar olabilir. Örne in, HR-XML gibi standartlar çok s k kullan lmamaktad r.

115 95 CV ve i ilanlar nda içerikler de i ik olabilir. Birtak m standartlar olmas na ra men bunlar yasal durumlar yans tmazlar. Servis arayüzleri farkl d r. Sunulan servislerin hiç bir standard bulunmamaktad r. SEEMP, bu ekildeki farkl l klardan do an problemleri çözümlemeye çal maktad r. SEEMP, referans bir bölümden olu maktad r. Yerel aktörler ile servisler ve anlamsall k konular nda uzla mada, asgari payla m mant ile hareket etmektedir. EMPAM isimli merkezi sanal bir makina referans bölümünü olu turmaktad r. Do rudan herhangi bir i lem yapmaz. Kendisine gelen istekleri di er sunuculara iletmekle görevlidir. Bir i e ba vuru sürecinde geçilen ad mlar numaraland r lm olarak a a da verilmi tir. 1. Kullan c, CV sini bir i arama sitesinde olu turur ve kendisine uygun i leri sorgulamak ister. 2. CV sini olu turdu u i bulma sistemi ülkenin ontoloji standartlar na çevrilir. 3. SEEMP konnektörü gelen ontoloji dosyas n referans olarak kabul edilmi olan ontolojiye çevirir. 4. Referans ontolojiye çevrilen CV muhtemel i bulma olas l klar n n yüksek oldu u ülkelerdeki i bulma sistemlerine gönderilir.

116 96 5. EMPAM makinas bu i lemi paralel olarak yürütmektedir. 6. De i ik ülkelerdeki konnektörler, referans CV yi kendi ülkelerine özgü ontolojilere çevirirler. 7. Bu ülkelerdeki kar l la t rma i leminin sonucunda i listeleri olu turulur. 8. Tekrar, yerel konnektörler bu i listelerini yerel ontolojilerden referans ontolojiye çevirirler. 9. S ralama servisi, gelen i listesini belli bir s raya sokar. 10. Bu i listesi i ba vurusu yap lan ülkedeki yerel ontolojiye çevrilir. 11. Bu i lem s ras nda yine konnektörler kullan l r. 12. ba vurusu yapacak olan ba vuran n önüne i listesi döküm olarak gelir Knowledge net projesi Almanya Bulma Ofisi Ekim 2003 y l nda Sanal Bulma Pazar projesini ba latm t r. Bu çal man n amac i bulma i lemlerindeki saydaml ve i bulma i leminin h z n art rmakt r (Mochol et al., 2004). Bu proje kapsam nda, bir nsan Kaynaklar Ontolojisi geli tirilmi tir. HR-XML gibi dünyada bir çok ülkede

117 97 kabul görmü standartlar esas al narak ontoloji geli tirilmi tir. Ontolojinin ekli a a da gösterildi i gibidir. Is Arama Egitim Sektor Organizasyon Yetenek Is Ilani Kisi 4.2 Knowledge Nets ba vuran ontolojisi tan m ile ba vuran ki inin bilgilerinin uyumu kar la t r lmaktad r. Bunu sa layabilmek için emalar n benzerli ini anlayan algoritmalar kullan lmaktad r. Benzerlik ne kadar yüksek ise, o ki i belirlenen i e o kadar uygundur. Bu projede temel amaçlar unlard r: bulma endüstrisi daha effaf olacakt r. verenler maliyetleri dü ecektir. Arac kurumlar n içinde bulundu u süreç de i ecektir. arayan ki iler, belli bir ontolojiye göre kendilerini ifade ederler. Anlamsal e leme makinas bu ki iye en uygun olan i i

118 98 bulur. Projeye i veren aç s ndan bak ld nda i veren belli bir ontolojiye göre aç k pozisyonlar n ifade eder. Anlamsal e leme makinas bu pozisyona uygun ki ileri bulur (Bizer et al., 2005). Is Portali Isveren Açik Kadronun Gönderilmesi Is ile Adayin Profilinin Anlamsal Eslemesi Tavsiye Edilen Kadro Aday Otomatik Ön Seçim Is Basvurusunun Göderilmesi Is Basvurusu Ile Kadronun Anlamsal Eslemesi Mülakat Tavsiyesi 4.3 Knowledge Nets projesi portal mimarisi Kurulan sistemin mimarisi a a da gösterildi i gibidir (Bizer et al., 2005). Bilgi Bütünlestirme Bilgi Karsilastirma Anlamsal Esleme Makinesi NET API RDF Depo RDF Depo Bilgi Toplayici RDF eslemeli Web Siteleri NET API Bilgi Toplayici RDF olmayan HR Sistemi 4.4 Knowledge Nets projesinde farkl sistemlerin bütünle tirmesi

119 99 Bir i veren, aç k bir pozisyonu kendi sitesinde yay mlayaca durumda farkl sistemler için farkl yöntemler kullan l r. E er firma standart bir veritaban kullan yorsa bilgilerini RDF format na çevirip bu ekilde yay nlayabilir. Bunun için e leme araçlar kullanmas gerekmektedir. E er aç k kadrolar için herhangi bir araçlar yoksa, HTML olarak yay n yapabilirler. Üretilmi olan RDF dosyalar Apache tipindeki standart Web sunucular üzerinde yay nlan r (Bizer et al., 2005). Ontolojilerin tekrar kullan m maliyet ve yüksek kalite sa lanmas için çok önemli ve tavsiye edilen bir yöntemdir (Simperl et al., 2005). Bu proje kapsam nda yap lan bir durum çal mas tekrar kullan m n katk lar n ölçmeyi hedeflemi tir. Bu kapsamda e-ba vuru ve ilaç süreçlerinde deneme yap lm t r. Yap lan çal mada e-ba vuru sonucunda birçok tekrar kullan labilir standart elde edilmi, fakat ilaç sürecindeki karma kl k maliyeti çok art rm t r (Simperl et al., 2005). Ontoloji uygulamalar ve anlamsal yakla mlar e-ba vuru sürecinde önemli bir katk sa lamaktad r. Fakat daha ileri a amalarda çal malar n gerçek hayattaki uygulamalara daha iyi hizmet edebilmesi için sorgu esnetme teknikleri denenmi tir (Mochol et al., 2007) (Nixon, 2007). Buradaki amaç, ontolojinin temel yap s n olu turan s ra düzenli yap n n daha etkin kullan m n n sa lanmas d r. E er bir sorguda anlamsal olarak bir örnek elde edilemezse s ra düzenli yap da, sorgunun yap ld k s mlardaki örneklerin sonuç olarak gönderilmesidir. Bu durumu bir örnek ile aç klayacak olursak;

120 100 Mühendislik Bilgisayar Müh. Elektronik Müh. Yazilim Ag Temizlik Gör. Kantin Gör. C++ Java Ag Yöneticisi 4.5 Mühendislik ontolojisi Yukar daki ontolojiye göre bir i veren ki inin Java programc s na ihtiyac oldu unu fakat sistem üzerinde kay tl böyle bir ki inin olmad n varsayal m. Bu durumda sistemin, i veren ki iye C++ bilen ki iyi tavsiye etmesi sorgu esnetme anlam na gelmektedir. Bu ki iye ontoloji s ra düzeninde yak n olan ki iler getirilmekte, A yöneticisi uzak noktada oldu u için bir ba vuran olarak getirilmemektedir epeople Daimler Chrysler firmas na özel üretilmi ontolojidir. Yetenek yönetimi sistemi ile bütünle tirilmi tir. Temel olarak çal anlar n ustal k derecesi, ustal k profili gibi bilgilerin saklanmas ve ustal k profili için gerekli olan yeteneklerin belirlenmesinde kullan l r.

121 LIP ontolojisi Avrupa Birli i destekli bir projedir. Ö renme i leminin i süreçlerine dahil edilmesi i lemidir. Ba ka bir deyi le görev ba e itim olarak isimlendirilebilir. Organizasyon yap s ve e itim ihtiyaçlar gözönünde bulundurularak planlama yap l r. Temel olarak 3 önemli bölümden olu ur. Bunlar: Ö renme nesnesi Uygulama alan ontolojisi Kullan c lar Bu bölümler birbirine yetenek gereksinimleri ve yetenek amaçlar ile ba l d rlar.

122 HR-XML : NSAN KAYNAKLARI YÖNET M Ç N B R STANDART HR-XML, kar amac gütmeyen, uluslararas ve ba ms z bir konsorsiyum olup insan kaynaklar verilerinin, uluslararas irketler aras nda de i imi ve e-ticaret alan nda kullan m n sa lamak için çal malar yapar ( HR- XML yakla k olarak 1700 dosyadan olu an bir standartlar toplulu udur. Yap lan çal malar n merkezinde nsan Kaynaklar standartla t r lm XML sözlü ünün geli iminin sa lanmas bulunmaktad r. HR-XML, özellikle i e yerle tirme, sosyal güvenlik kurumlar, yeteneklerin ölçülmesi, bordro, e itim vb. konularda çal malara a rl k vermektedir. Bu konsorsiyuma 22 ülkeden üye firmalar bulunmaktad r. HR-XML Konsorsiyumu, 2001 y l nda yetkinlikler ile ilgili bilgilerin irketler aras nda de i imi gereksiniminden do mu tur. Bu kapsamda irketler aras nda veri de i imini sa layabilmek amac yla nsan Kaynaklar (Human Resources - HR) ile ilgili XML emalar tan mland. Bu tan mlamalar n yan nda k s tlar n ve ili kilerin de belirtilmesi durumunda daha etkin kullan labilecek bir standartlar bütünü ortaya ç kmaktad r. Bu standartlar bütünü ontolojileri i aret etmektedir. Ontolojiler bilgi gösterimi aç s ndan daha güçlüdürler (Dorn et al., 2007). HR-XML kapsam nda bulunan nsan Kaynaklar süreçleri kapsam nda gerekli bilgiler u ekilde grupland r lm t r:

123 103 De erlendirme (Assessment) De erlendirme Katalo u (AssessmentCatalog) De erlendirme (Assessments) Ortak Kullan lan Süreçler (Shared Components (Cross ProcessObjects) Uygulama Onay (Application Acknowledgement) Yetenekler (Competencies) Yetenek Tipleri (Competency Types) leti im Yöntemi (Contact Method) Tarih Zaman Veri Tipleri (DateTimeDataTypes) E itim Safahat (EducationHistory) Etkili Zamanlama (Effective Dating) Tecrübeleri (Employment History) Birim Tan mlar (Entity Identifiers) ISO Araçlar çin Rehber (Guidelines For ISO Utilities) HR-XML Uzant lar (HR-XML Extension)

124 104 Belirleme Tipleri (Identifier Types) ve Kadro Ba l (Job And Position Header) Askerlik Durumu (Military History) Organizasyon (Organization) Ki i Tan mlar (Person Descriptors) Ki i smi (Person Name) Fiziksel Yer (Physical Location) Posta Adresi (Postal Address) Destekleme Araçlar (Supporting Materials) Taksonomi Tipleri (Taxonomy Types) Çal ma Bölgesi (Work Site) Kay tlanma (Enrollment) Kay t Kontrol Rehberi (Enrollment Audit Guidelines) Kay t Referans Örnekleri (Enrollment Reference Examples) Belirleyici (Indicative)

125 105 Belirleyici Veriler (Indicative Data) Belirleyici Veri referans Örnekleri (Indicative Data Reference Examples) Ölçüm (Metric) Ölçüm De i imleri (Metrics Interchange) Yeni e Al m (New Hire) Bordro (Payroll) Bordro Özlük Haklar (Payroll Benefit Contributions) Bordro Bilgileri (PayrollInstructions) Performans Yönetimi (Performance Management) PY Telafi Sistem Senaryosu (PM Compensation System Scenarios) PY Tüm Sonuç Senaryosu (PM FullResult Scenarios) PY LMS Senaryosu (PM LMS Scenarios) PY Sonuç Özeti (PM Results Overview) PY Sonuç Özet Senaryosu (PM Summary Result Scenarios)

126 106 Temin (Recruiting) e Yerle tirme De i im Protokolü (Staffing Exchange Protocol) Ki isel Bilgiler (Resume) Arama Tipleri (Search Types) Geçmi Ya am Kontrolü (Background Checking) Geçmi Ya am Raporlar (Background Reports) Geçmi Ya am ste i (Background Requests) Kredi Raporu (Credit Report) e Yerle tirme Endüstrisi Veri De i im Standartlar (SIDES (Staffing Industry Data Exchange Standards) Atama (Assignment) Geni letilmi Zaman Kart (Extended Time Card) nsan Kayna (Human Resource) SIDES Japonya Lokalizasynu (SIDES JP Localizations) SIDES Tekrar Kullan labilir Modüller (SIDES Reusable Modules)

127 107 e Yerle tirme lemi (Staffing Action) e Yerle tirme Faturas (Staffing Invoice) e Yerle tirme Emri (Staffing Order) e Yerle tirme Organizasyonu (Staffing Organization) e Yerle tirme Çal ma Bölgesi (StaffingWorkSite) Stok (Stock) Çal an Stok Plan Arayüzü (Employee Stock Plans Interface) Stok Harcama Plan (Stock Purchase Plan Coverage) Zaman Kart (Time Card) Zaman Kart Konfigürasyonu (Time Card Configuration) HR-XML paketinde bulunan yukar daki bilgi gruplar farkl kriterlere göre grupland r lm lard r. Kullan m durumu gruplamas, alfabetik gruplama, süreçler baz nda gruplama vb. bu duruma örnek olarak verilebilir. Tez kapsam nda, kullan m durumu gruplamas üzerinden çal ma yap lm t r. Bu gruplamaya göre belirtilen kullan m durumu senaryolar unlard r: Ba vuran Takip Sistemi (Applicant Tracking System)

128 108 De erlendirme Sa lay c (Assessment Provider) Tarihçe Kontrolü (Background Check) Sosyal Haklar Servisi (Benefits Services Outsourcer) Sosyal Haklar Planlamas (Benefits Plan) Tazminat Yönetim Sistemi (Compensation Management System) veren (Employer) Kariyer Siteleri (Job Board) E itim Yönetim Sistemi (Learning Management System) Bordro Servisi (Payroll Services Outsourcer) Performans Yönetim Sistemi (Performance Management System) e Al m Mü teri (Staffing Customer) e Al m Servis Sa lay c (Staffing Supplier) Yukar da bahsedilen senaryolar, tüm insan kaynaklar kapsam nda olanlard r. Tez kapsam nda Kariyer Siteleri Senaryosunu uygulayabilmeyi sa layan ontoloji geli tirilmi tir.

129 109 Bundan dolay bu senaryo hakk nda a a da detayl bilgi verilmi tir. 5.1 Kariyer Siteleri Senaryosu Bir ki inin aç k bir pozisyona yerle tirilmesi i lemi ele al nmaktad r. Tez kapsam nda ontolojisi geli tirilen senaryodur. arayan bir ba vuran n i e yerle tirilmesi a amas nda bir çok çal ma ad m bulunmaktad r. Bu ad mlar n içinde yer alan ki i ve kurumlar farkl görevleri yerine getirirler. Bu ki i ve kurumlar unlard r: Arac Kurum: veren ile ba vuran aras nda bulunan ve bunlar n birbiri ile ili kilendirilmesi, görü türülmesi i lemlerini yerine getiren kurumdur. veren: gören ihtiyac olan kurum ya da ki idir. Ba vuran: arama sürecinde ba vuran olan ki idir. Bilindi i gibi kariyer sitelerinde i ilanlar bulunmaktad r. Ba vuru yapmak isteyen ki iler, buradan i ilanlar n görürler. Yap sal ya da metin format ndaki özgeçmi lerini i ilanlar na istinaden gönderirler. veren ki i bu özgeçmi e kariyer sitesi üzerinden ya da sitenin kendisine göndermi oldu u özgeçmi den ba vuran ki iyi inceleyebilir. Bu senaryonun diyagram a a dad r.

130 110 Kariyer Sitesi Senaryosu Calisan Arayan Kurum Calisan Kariyer Sitesi Arayuzu Kariyer Sitesi Arayuzu 1. Is Arama Isleminin Baslatilmasi 2. Acik Kadrolarin Gorulmesi 4. Resumenin Incelenmesi 1. Alternatif 3. Kaynagin Resumesini Gondermesi 5. Resumenin Kuruma Gonderilmesi 2. Alternatif 5.1 Kariyer sitesi senaryosunun grafiksel ifadesi Kariyer Siteleri Senaryosu, temel olarak 3 bilgi grubunun etkile imi ile yürütülmektedir. Bunlar: Aday (Candidate) Özgeçmi (Resume) Kadro Aç lmas (Position Opening) Bu bilgi gruplar HR-XML kapsam nda bulunan ve hangi bilgilere ihtiyaç oldu unu gösteren XML dosyalar d r. Bu 3 bilgi grubu s ras ile ve detayl olarak a a da incelenmi tir.

131 Aday (Candidate) Aday, kapsaml ve esnek bir modül olup ba vuran ki i hakk nda detayl bilgiler içermektedir ( Bu modül içinde i e ba lama sürecindeki baz bilgileri içeriyor olsa da as l amac i e al m ve i e yerle tirme i lemlerine detay konularda destek olmakt r. Ba vuran hakk nda detayl bilgilere Aday Profili (Candidate Profile) ve Tercih Edilen Kadro (Preferred Position) emalar ndan ula labilinir. Aday süreci temel olarak a a daki bile enlerden olu ur. 5.2 Aday sürecinin s ra düzenli ifadesi Aday Profili (Candidate Profile): Ba vuran hakk nda hem ki isel hem de profesyonel i ya am hakk nda bilgiler bulunmaktad r. Bir ba vuran doküman nda s n rs z say da aday profili olu turulabilir. Örne in profil içinde dil anahtar bulunmaktad r. Bu durumda istenen tüm diller için bir profil olu turulmas gerekmektedir.

132 Aday profili sürecinin s ra düzenli ifadesi Tercih Edilen Kadro(Preferred Position): Ba vuran n ilgilendi i ve tercih etti i bölümlerin bulundu u k s md r. Bu k s m, Aday Profili senaryosunun Özgeçmi senaryosundan ayr lmas n sa lar. Yani aralar ndaki önemli bir farkt r. Bu bölüm

133 113 aday profilinde yer ald nda ba vuran n tercihlerini ifade ediyor iken, aç k kadro senaryosunda yer ald nda kadronun tercihlerini ifade etmektedir. 5.4 Tercih edilen kadro sürecinin s ra düzenli ifadesi

134 Aday profili ve özgeçmi kar la t rmas Ba vuran bilgilerinin bulundu u emada, özgeçmi emas nda bulunan bilgilere çok benzeyen alanlar bulunmaktad r. Fakat bunlar, HR-XML içinde farkl amaçlara hizmet etmektedirler. Aday profili ile özgeçmi farklar a a da belirtilmi tir. Aday profili, i arayan ki inin kendisi ile ilgili bilgileri yap sal bir ekilde olu turabildi i, ki i ile ilgili arama ve kar la t rmalar n yap labildi i bir veri kümesidir. Genel olarak çal ma alanlar n, yeteneklerini ve baz geçmi e ait bilgileri içerir. Özgeçmi ise ba vurulan kadroya göre de i ebilen yani o kadroya uygun özelliklerin vurguland veri dosyas d r. Ana birtak m özellikler her ikisinde de bulunmas na ra men farkl olduklar noktalar da vard r. Özgeçmi de ödüller, hobiler, yay nlar vb. k s mlar varken, aday profilinde bu tür özelliklerin bulundu u bir k s m yoktur. Özgeçmi düzenlenmi bir ekilde word, pdf vb. düzenlerde bulunurken, aday profilinde düzen önemli bir madde de ildir Kadro Aç lmas (Position Opening) Kadro Açma modülü, aday modülüne benzer bir ekilde yap land r lm t r. Kadro açma modülünde detayl ve yap sal bilgiler Kadro profili ve Kadro detaylar k sm nda bulunmaktad r. Kadro açma modülü temel olarak a a daki bile enlerden olu ur.

135 Kadro açma sürecinin s ra düzenli yap s Kadro Profili (Position Profile): Aç k bir pozisyon hakk nda detayl bilgiler içermektedir. stenilen say da kadro profili üretilebilir. Bunun nedeni i veren aç k bir pozisyon için farkl meslek gruplar ndan farkl özelliklere sahip ba vuranlar i e almak isteyebilir.

136 Kadro profili sürecinin s ra düzenli ifadesi Kadro Detaylar (Position Detail): Tercih edilen kadronun emas ile e ittir. Ki ilerin tercih ettikleri kadrolar ile, aç k kadrolar n birbirleri ile olan benzerlikleri bu sayede ölçülebilmektedir.

137 5.7 Kadro detaylar sürecinin s ra düzenli ifadesi 117

138 Özgeçmi Bu k s mda özgeçmi ya da CV nin XML tabanl iletimi konusu i lenmektedir. Özgeçmi, CV ve ba vuran profili ki inin kendisini ifade etmesine yarayan farkl düzenlerdeki araçlard r. Bu araçlar, bazen bölgesel olarak a rl kl olarak kullan labilir. Bunlar aras nda birtak m farkl l klar vard r. Özgeçmi, ba vuran n yetenek, tecrübe ve e itim bilgilerinin özeti niteli inde olup 1-2 sayfadan olu ur. CV, özgeçmi e göre daha detayland r lm biçimdedir. Ki inin akademik kariyeri, yay nlar, sunumlar, ödülleri ve di er detaylar n içerir. Ba vuran profili ise de erlerin otomatik olarak girilebildi i ve ki i hakk nda genel bilgilerin bulundu u düzendir. Bir özgeçmi, ba vurulacak pozisyona göre de i ebilir ama ba vuran profili de i mez. Özgeçmi ler, düzenleri üzerinde incelikle çal lm ve birtak m görsel ö elerin dokümana güzellik katmas için eklenmi araçlard r. Buna kar n ba vuran profillerinde görsellik çok fazla yer tutmaz. Özgeçmi ve ba vuran profillerinin haz rlanm oldu u araçlarda da birtak m farkl l klar bulunur. Özgeçmi MS Word, Acrobat Reader vb. araçlar ile haz rlan rken, ba vuran profili Web sitelerindeki kullan c giri li sayfalar ile olu turulur. Bu sitelerde ba vuran ki ilerin girmi olduklar bilgiler veritabanlar nda tutulur ve ba vuranlar ki isel hesaplar na ifreleri arac l ile girerler. Özgeçmi ile ba vuran profilinin farkl birçok yönü olmas ndan dolay HR-XML Konsorsiyumu bu iki süreci ayr ayr ele alma karar vermi tir. u anda Özgeçmi ile ilgili çal malar tamamlanm t r. Fakat ba vuran profili çal malar henüz tamamlanmam t r.

139 119 Özgeçmi bilgisi a a daki ki i ve kurumlar aras nda gönderilebilir: Çal an arayan firmalar e yerle tirme i i yapan arac kurumlar arayan ki iler Ba vuru sistemi sat c lar Ba vuru sistemi servis sat c lar Servis takibi sat c lar HR-XML standard ndaki Özgeçmi sürecinin içinde, genel olarak a a daki bilgiler bulunmaktad r. Da t m listesi Özet Amaç tecrübesi E itim bilgileri Belge ve sertifikalar Askerlik durumu Patent tarihçesi Yay n listesi Konu malar Nitelikleri Diller

140 120 Eserleri Üye oldu u kurumlar Referanslar Güvenlik numaralar Özgeçmi ekleri Özgeçmi sürecinin yukar daki bile enlerinin bulundu u XML emas a a daki gibidir. 5.8 Özgeçmi sürecinin s ra düzenli ifadesi Yap sal XML Özgeçmi (Structured XML Resume): A a daki ekilde ba vurana ait detayl bilgilerin belirlendi i emad r.

141 5.9 Yap sal XML özgeçmi sürecinin s ra düzenli ifadesi 121

142 122 Kariyer Siteleri Senaryosu ve bile enleri tez kapsam nda olu turulan nsan Kaynaklar e Al m Ontolojisi ile ayn yap dad r. Olu turulan ontolojiye ihtiyaç duyulmas halinde alan eklemesi yap labilecektir. Bu çal ma sonunda HR-XML Standard n n Kariyer Siteleri Senaryosu nun Türkiye için yerel ontolojisi olu turulmu tur.

143 TÜRK YE DE NSAN KAYNAKLARI E ALIM SÜREC N N ANLAMSAL WEB TABANLI BÜTÜNLE T R LMES Bu bölüme ulu önder Mustafa Kemal Atatürk ün bir sözüyle ba lamak uygun olacakt r. Zaman n gereklerine göre bilim ve teknik ve her türlü bulu lardan azami derecede yararlanmak zorunludur. 4. bölümde nsan Kaynaklar ile ilgili yap lan projeler incelendi inde hemen hemen hepsinin Avrupa Birli i projesi oldu unu görülür. Dünyan n en geli mi ülkelerini bünyesinde bulunduran Avrupa Birli i nin çal malar na verdi i yön buradan anla labilmektedir. Bu a amada Türkiye olarak bizlere dü en görev de teknolojideki geli meleri takip etmektir. Nitekim 2006 y l nda ba lat lan ve 2010 y l nda bitirilmesi hedeflenen e- Dönü üm Türkiye Projesi bu kapsamda de erlendirilebilecek bir projedir. 2003/12 Say l Ba bakanl k Genelgesi'nde belirtildi i üzere, e-dönü üm Türkiye Projesi'nin ba l ca hedefi, vatanda lara daha kaliteli ve h zl kamu hizmeti sunabilmek amac yla, kat l mc, effaf, etkin ve basit i süreçlerine sahip olmay ilke edinmi bir devlet yap s olu turacak ko ullar n haz rlanmas d r. 4 Aral k 2003 tarih ve 2003/48 say l Ba bakanl k Genelgesi'yle e-dönü üm Türkiye Projesi K sa Dönem Eylem Plan (KDEP) uygulamaya konmu tur. Ayr ca söz konusu Genelge'yle e-dönü üm Türkiye cra Kurulu olu turulmu tur.

144 124 Kurul'un sekreterya hizmetleri DPT (Devlet Planlama Te kilat ) Müste arl nca yürütülmektedir dönemini kapsayan KDEP'in haz rl k çal malar sürecinde yeniden düzenlenen çal ma gruplar ve koordinasyonundan sorumlu kurulu lar a a dad r: E itim ve nsan Kaynaklar Çal ma Grubu: Milli E itim Bakanl Teknik Altyap ve Bilgi Güvenli i Çal ma Grubu: Ula t rma Bakanl Hukuki Altyap Çal ma Grubu: Adalet Bakanl e-devlet Çal ma Grubu: Devlet Planlama Te kilat e-ticaret Çal ma Grubu: D Ticaret Müste arl Standartlar Çal ma Grubu: Türk Standartlar Enstitüsü Ba kanl e-sa l k Çal ma Grubu: Sa l k Bakanl zleme Çal ma Grubu: Türkiye Bili im Derne i

145 e-dönü üm Türkiye Projesi Bilgi, medeniyetin en önemli unsurudur. Medeniyetin geli imi bilginin sürekli yeniden üretilmesiyle mümkün oldu undan geli menin, ilerlemenin, kalk nman n olmazsa olmaz art bilgiye eri im ve bilginin etkin ve do ru kullan m d r. Dolay s yla, muas r medeniyet seviyesi ni bilgiyi edinme, bilgiyi üretme ve bilgiyi kullanma kapasitesine bir i aret olarak görmeliyiz (Devlet Planlama Te kilat, 2006). Bilgi ve ileti im teknolojileri, toplumlar ve kültürleri birbirine yak nla t rmakta, dünyadaki tüm ekonomileri, i letmeleri ve bireyleri giderek yayg nla an bir a yap s içerisinde birbirleriyle ili kili hale getirerek güçlendirmektedir. nsanlar, i letmeler ve kamu kurumlar bu teknolojileri her türlü i lerinde kullanmakta ve bu sayede i lerini son derece kolay hale getirmektedirler. Geli melerin getirdi i kolayl k örnekleri saymakla bitmez. Bu teknolojilerin sadece kullan m n yapman n yan nda geli ime katk da bulunmak her ülkenin büyük bir istekle yapmak istedi i bir olayd r. Çünkü aksi durumda haks z rekabet ko ullar olu makta ve bu durum ülke ekonomisine son derece büyük maliyetler olarak geri dönmektedir. E-Dönü üm Türkiye projesi, Türkiyenin gelecekte teknoloji üreten bir ülke olmas n sa lamaya yönelik bir projedir li y llar n ba ndan itibaren, dünyada bilgi toplumuna dönü üm yolundaki çabalar artm t r. Lizbon Stratejisinin amac, 2010 y l nda Avrupan n, dünyadaki en rekabetçi ve dinamik bilgi tabanl ekonomisi haline getirmektir. Ülkemizin, Avrupa Birli ine girme hedefleri do rultusunda e-dönü üm Türkiye

146 126 Projesi 2003 y l nda ba lat lm t r. Böylece münferit projeler tek çat alt nda toplanm t r. e-dönü üm Türkiye Projesi; vatanda lar, i letmeler ve kamu kesimi ile tüm toplumun bilgi toplumuna dönü ümünün uyum içinde ve bütünle ik bir yap da yürütülmesini amaçlamaktad r. Bu proje kapsam nda ve 2005 y llar ndaki eylem planlar ba ar ile uygulanm t r. Daha sonra dönemini kapsayacak ekilde Bilgi Toplumu Stratejisi ba lat lm t r. Bilgi ve ileti im teknolojileri, bilgiyi üretme, i leme ve saklama, payla ma ve kolay eri im, karar alma süreçlerinde etkin kullan m, yeni organizasyonel yap lar ve i süreçlerinin olu umu ve yeni pazarlara eri im imkanlar sunarak verimlilik art sa lanmas nda kritik rol oynamaktad r. Bu kapsamda bilgi ve ileti im teknolojilerini her alanda ba ar yla kullan lanabilen toplumlar rekabet ortamlar nda üstün duruma geçmektedirler. Bilgi ve ileti im teknolojileri toplumun tüm kesimlerine yay ld ve bir a etkisi yaratt zaman sa lanan katk daha da h zl ve somut olmaktad r. Örne in; 1990 l y llar n ikinci yar s ndan itibaren, bilgi ve ileti im teknolojilerinin i gücü verimlili i art üzerindeki ABD için %60, Avrupa Birli i için %40 seviyelerinde oldu u tahmin edilmektedir. Ayn dönemde, Avrupa Birli inde ekonomik büyümenin yüzde 25 i bilgi ve ileti im teknolojilerinden kaynaklanm t r. (Devlet Planlama Te kilat, 2006) Bilgi Toplumu olma yönündeki çabalar bir çok platformda dile getirilmektedir. Avrupa Birli inin Lizbon Stratejisi,

147 127 Birle mi Milletlerin düzenledi i Dünya Bilgi Toplumu Zirvesi bunlara örnek olarak verilebilir. Bilgi toplumuna yönelik tüm bu giri imlerde ele al nan öncelikli alanlar ve a lmas gereken engeller genellikle a a daki hususlarda yo unla maktad r: Sürdürülebilir büyüme ve rekabetçili in art r lmas Ya am kalitesinin art r lmas Say sal uçurumun önlenmesi nsan Kayna yetkinliklerinin ve istihdam n art r lmas Kamu hizmetlerinin çoklu platformlardan, vatanda odakl ve etkin sunulmas E-Ticaretin yayg nla t r lmas Bilgi toplumu uygulamalar nda standartla ma ve güvenli in sa lanmas Pazara uyumlu Ar-Ge ve yenilikçili in geli tirilerek de er yarat lmas Geni bant ileti im altyap lar n n yayg nla t r lmas çeri in ve bilgi toplumu uygulamalar n n zenginle tirilmesi

148 128 Teknolojilerin yak nsama potansiyelinden faydalan lmas Bilgi toplumu geli iminde medya kanallar ndan faydalan lmas (Devlet Planlama Te kilat, 2006) Yukar daki s ralanan hususlar, Türkiye aç s ndan da öncelikli alanlar ve a lmas gereken güçlükler olarak de erlendirilmektedir. (Devlet Planlama Te kilat, 2006) Türkiyenin stratejik öncelikleri Türkiye nin bilgi toplumuna dönü üm süreci, a a da yer alan 7 temel stratejik öncelik ekseninde yürütülecektir. Sosyal Dönü üm; Herkes için bilgi ve ileti im teknolojileri f rsat. Vatanda lar n gündelik ve i ya amlar nda bilgi ve ileti im teknolojilerini etkin kullanmalar ile ekonomik ve sosyal fayda art r lacakt r. Bilgi ve leti im Teknolojilerinin Dünyas na Nüfuzu; letmelere bilgi ve ileti im teknolojileri yoluyla rekabet avantaj. Bir yandan, KOB lerin bilgisayar sahipli i ve nternet eri imi art r larak e-ticaret yapmaya te vik edilmeleri, di er yandan stratejik önem ta yan sektör ve bölgelere ili kin bilgi ve ileti im teknolojileri ihtiyac n n belirlenerek bu ihtiyac kar lamak üzere sektöre özel verimlilik programlar hayata geçirilecektir. Vatanda Odakl Hizmet Dönü ümü; Yüksek standartlarda kamu hizmeti sunumu. Kamu hizmetleri, bilgi ve ileti im

149 129 teknolojilerinin yard m yla, kullan m yo un ve getirisi yüksek hizmetlerden ba lamak üzere elektronik ortama ta nacak, ayn zamanda i süreçleri kullan c ihtiyaçlar do rultusunda yeniden yap land r larak hizmet sunumunda etkinlik sa lanacakt r. Kamu Yönetiminde Modernizasyon; Bilgi ve ileti im teknolojileriyle desteklenen kamu yönetimi reformu. Verimlili i ve vatanda memnuniyetini öncelikli olarak gözeten, ülke ko ullar na uygun örgüt ve süreç yap lanmalar na sahip etkin bir e-devlet olu umu, bilgi ve ileti im teknolojileri deste iyle hayata geçirilecektir. Küresel Rekabetçi Bilgi Teknolojileri Sektörü; Uluslararas oyuncu bilgi teknolojileri sektörü. Bilgi teknolojileri hizmetleri alan nda proje odakl hizmetler ve kamu özel sektör i birlikleriyle sektör yetkinliklerinin geli tirilerek d pazarlara aç l ma, yaz l mda ise rekabet avantaj n n daha yüksek oldu u sektörel çözümlere odaklan lacakt r. Rekabetçi, Yayg n ve Ucuz leti im Altyap ve Hizmetleri; Toplumun her kesimine yüksek kalitede ve ucuz geni bant eri im imkan. leti im altyap ve hizmetlerinin geli tirilebilmesi ve yayg n kullan m n n sa lanmas için ileti im sektöründe hizmet ve altyap larda etkin rekabet ortam tesis edilecek, bu yolla h zl, güvenli, sürekli ve kaliteli ileti im hizmetlerinin uygun maliyetlerle sunulmas n n yan s ra yeni teknolojilere dayal ileti im altyap lar n n kurulmas için uygun ortam yarat lacakt r.

150 130 Ar-Ge ve Yenilikçili in Geli tirilmesi; Küresel pazar n taleplerine uygun yeni ürün ve hizmetler. Dünya pazarlar nda talebi giderek artan, yenilikçi ve yüksek katma de erli bir sektör olarak bilgi ve ileti im teknolojileri sektöründe Ar-Ge faaliyetlerine öncelik verilecek, bu alanda yeni teknolojilerin geli tirilmesi ve üretime dönü türülmesi desteklenecektir. Di er taraftan, Ar-Ge ve yenilikçilik faaliyetlerinin geli tirilmesi ve etkinle tirilmesinde bilgi ve ileti im teknolojilerinden azami ölçüde faydalan lacakt r. Yukar da s ralanan stratejik önceliklerden ilk dördü; ekonomik ve sosyal dönü ümde pay sahibi olan vatanda lar, kamu sektörü ve i dünyas nda de i im sa lamaya, di er stratejik öncelikler ise bu dönü ümün gerçekle tirilebilmesi için gerekli olan bilgi ve ileti im teknolojileri altyap s ve bu altyap y sa layacak sektörün güçlendirilmesi ve ülkemizin rekabet gücünü art racak, pazar taleplerine uygun yeni ürün ve hizmetlerin geli tirilmesine yöneliktir.

151 Türkiyede bilgi toplumuna dönü üm süreci 6.2 E-Dönü ümde Sürecinde Entegre Platformu Projesi 58. Hükümet taraf ndan haz rlanan Acil Eylem Plan 'nda e- Dönü üm Türkiye Projesi'ne yer verilmi, söz konusu projenin koordinasyonu, izlenmesi, de erlendirilmesi ve yönlendirilmesi ile ilgili olarak DPT Müste arl görevlendirilmi tir. Bu görevin yerine getirilmesi amac yla DPT bünyesinde Bilgi Toplumu Dairesi Ba kanl kurulmu tur. Ayr ca, 27 ubat 2003 tarihinde yay mlanan 2003/12 say l Ba bakanl k Genelgesi ile e-dönü üm Türkiye Projesi'nin amaçlar, kurumsal yap s ve uygulama esaslar belirlenmi tir ( E-Dönü üm Türkiye projesi kapsam nda haz rlanan Bilgi Toplumu Stratejisi ne göre haz rlanan Program Tan mlama

152 132 Doküman nda proje kapsam ndaki i ler tan mlanm ve Devlet Planlama Te kilat taraf ndan dokümantasyonu yap lm t r. Buna göre a a daki tablo bize yap lan çal malar n genel çerçevesini çizmektedir. Stratejik Öncelik Eylem Say s Maliyet (YTL) Yüzde Pay Vatanda Odakl Hizmet Dönü ümü Sosyal Dönü üm Rekabetçi, Yayg n ve Ucuz leti im Altyap ve Hizmetleri Kamu Yönetiminde Modernizasyon Küresel Bilgi Sektörü Rekabetçi Teknolojileri B T in Dünyas na Nüfuzu Ar-Ge Yenilikçili in Geli tirilmesi ve

153 133 Toplam Stratejik önceliklere göre eylem say s ve maliyetlerin da l m Yukar da bahsedilen 111 eylem plan ndan 47 nolu olan Entegre Platformu projesi tez kapsam nda yap lmas planlanan çal ma ile örtü mektedir Entegre Platformu Projenin Sahibi Kurulu : Türkiye Kurumu Zamanlama: Ocak 2007 Ocak 2008 Proje le lgili Kurulu lar: Kurulu 1 : çi leri Bakanl (Nüfus ve Vatanda l k leri Gn. Md.) Kurulu 2 : Devlet Personel Ba kanl Kurulu 3 : KOSGEB Kurulu 4 : lgili Kurum ve Kurulu lar Projenin Amac ve Tan m : Gerek kamu sektöründe gerek özel sektörde ba vuranlarla i verenleri bir araya getiren tek bir portal olu turulacakt r. KUR taraf ndan u anda yürütülen e- KUR projesinin kamu i e al mlar nda a a daki özellikleri de kapsayacak ekilde geni letilmesi sa lanacakt r :

154 134 Kamu kurumlar na gerek i çi gerek memur statüsünde i ba vurular n n ayn portal üzerinden yap labilmesi sa lanacak, portal n kamuda çal anlar için ilk temas noktas olmas yönünde fark ndal art rmak üzere ileti im faaliyetleri yürütülecektir. Portala girilen bilgilerin do ru ve güncel olmas na yönelik kontrol mekanizmalar kurulacak, ba vuru sahiplerinin giri yapmas gereken bilgileri en aza indirebilmek için KPSS (Kamu Personeli Seçme S nav ) ve adres kay tlar veritaban ile bilgi payla m yap lacakt r. KPSS ve kurumlara özel i e al m s navlar na ba vurular n n portal üzerinden yap labilmesi sa lanacakt r. Tüm kamu kurumlar n n veritaban üzerinden istedi i özelliklerde personel arayabilmesine yönelik i levler geli tirilecektir. ba vurular n n kolay olu turulabilen tek bir özgeçmi ile yürütülebilmesi, ba vuru sonuçlar n n çevrim içi takip edilebilmesi, yeni i ilanlar yla ilgili uygun özelliklerde ki ilere çe itli kanallardan (e-posta, SMS (Short Message Service), vb) bilgilendirme hizmetleri sa lanacakt r Projeden Beklenen Faydalar arayanlar n i imkanlar na tek bir sistemden ula abilmesi ve sistemde yer alan bilgileri ile ba vurular n kolayl kla yapabilmesi önemli zaman tasarrufu sa layacak, arz-

155 135 talebin etkin bir ekilde bir araya getirilmesi i sizli i azaltacakt r. Kamu kurumlar arad klar nitelikte personele kolay ve h zl bir ekilde ula abilecektir. Kamu i e al m na yönelik s nav ba vuru süreci kolayla acak, k rtasiyecilik ve ba vuru süreci idari giderlerinden tasarruf sa lanabilecektir. Projenin Bilgi Toplumu Stratejik Amaç ve Hedefleriyle li kisi: Proje vatanda odakl hizmet dönü ümü alan nda belirlenen a a daki stratejik amaç ve hedefleri desteklemektedir. Kamu personel al m sürecinde i çi ve memur al mlar n n birbirinden ba ms z i lemesi mevcut durumda idari süreçlerde bütünle tirmenin önünde bir engel olarak dü ünülmektedir. Öte yandan, kamunun personel al m nda kullanabilece i bütüncül bir insan kayna havuzu bulunmamaktad r. Bu eylemin hayata geçirilmesi ile bu ekilde bir insan kayna havuzunun kamu kullan m na sokulmas sa lanacak, bu kamunun daha yetkin insan kayna na eri ebilmesini sa layacak, i e al m süreçlerindeki idari masraflar n dü ürerek verimlilik hedeflerine katk da bulunacakt r Projenin Di er Proje ve Eylemlerle li kisi Bilgi toplumu projesi kapsam nda önerilen eylemlerden biri de ortak hizmetlerin olu turulmas ve çe itli kamu kurumlar n n ayr ayr yürüttükleri baz ortak kurum içi hizmetlerin birle tirilmesi ve ortak bir noktada toplanmas d r. Bu

156 136 hizmetlerden biri de personel i lerine ili kindir. Kuruma personel al m sürecinde yer alan hizmetler de bunlar aras nda de erlendirilebilir. Tüm kamu kurumlar n n i ba vurular n n tek noktada toplanmas ve süreçlerin standartla ma i lemi baz personel hizmetlerinin ortak olarak sunulabilmesi aç s ndan önemli bir ad m olu turacakt r. Proje kapsam nda kurulmas planlanan nternet sitesi / portal n alt yap maliyetlerinin azalt lmas için e-devlet Kap s hizmetlerinin yayg nla t r lmas eylemi kapsam nda kullan lacak ortak alt yap dan faydalan lmas gerekmektedir. Bu nedenle bu proje ile ili kilidir. Proje kapsam nda verilecek hizmetler için SMS ve mobil hizmet alt yap s na ihtiyaç duyulacakt r. Bu nedenle e-devlet Kap s hizmetlerinin yayg nla t r lmas eylemi kapsam nda kurulacak mobil hizmetler altyap s ndan faydalan lmas gerekmektedir. Projenin Devam Etmekte Olan Proje ve Çal malarla lgisi: e-dönü üm Türkiye Projesi 2005 Eylem Plan 25 no lu eylemi do rultusunda KUR taraf ndan geli tirilmekte olan i ve i çi bulma platformu, mevcut durumda kamu sektöründe sadece i çi statüsünde çal anlara hitap etmektedir. Bu proje kapsam nda söz konusu portal n kapsam geni letilecektir.

157 Türkiye Avrupa Birli i li kileri Türkiye ile Avrupa Birli i aras nda Ankara Anla mas ile 1960 l y llar n ilk yar s nda kurulan ortakl k ili kisi, 1970 li y llarda ortakl n geçi dönemini düzenleyen Katma Protokol ile devam etmi ve 1996 y l nda taraflar aras nda Gümrük Birli i nin olu turulmas ile ileri bir düzeye eri mi tir. Bu uzun süreç içinde Türkiye-AB (Avrupa Birli i) ili kilerinin ana perspektifi ve ili kilerde sa lanan ilerlemenin itici gücü tam üyelik olmu tur Helsinki Zirvesi ile Türkiye nin adayl k statüsü geriye dönülemez ekilde tescil edilmi tir. 17 Aral k 2004 tarihinde Brüksel de yap lan toplant larla AB ye üyelik müzakereleri için 3 Ekim 2005 ba lang ç tarihi olarak belirlenmi tir Ekim ay nda tarama süreci ba lat lm ve müzakere sürecine de girilmi tir. Türkiye, AB ye kat l m sürecinde çok önemli siyasi ve ekonomik reformlar geçekle tirmi tir. AB müktesebat na uyumun önemli bir bölümünü olu turan istihdam stratejileri ve sosyal politika alan nda Türkiye nin gerçekle tirdi i ve gerçekle tirece i reformlar Türkiye nin AB ye kat l m sürecini h zland raca gibi ülkemizde de istihdam alan nda daha iyi ko ullar n olu umuna katk sa layacakt r. Avrupa Komisyonu (AK), aday ülkelerin kendilerini üyeli e haz rlayacak ekilde istihdam politikalar n A S e göre belirlemeleri ve yine buna göre kurumsal yap lar n olu turmalar için aday ülkelere finansal ve teknik düzeyde yard m etmektedir.

158 Yap lacak Çal man n Teknolojik ve Süreçsel Katk lar Son y llarda i ba vurusu i lemlerinin nternet üzerinden yap lmas, i veren kurum ve çal an ki iler için birçok kolayl k getirmi tir. Bu kolayl klara ra men bu sistemler hala mükemmellikten uzakt rlar. veren kurum ve ba vuran ki inin ya ad s k nt lar 3.4. nolu bölümde anlat lm t r. Bu tez kapsam nda uygulanacak çözümün yukar daki problemlerin çözümüne ve genel sürece olan katk lar unlard r. Geli tirilecek ontoloji, Türkiye genelinde kabul edilen bir ontoloji olaca ndan tüm kariyer sitelerinin ve hatta i ba vuru sürecinin tek dilde konu mas sa lanm olacakt r. Tüm sürecin genelinde kabul edilen bu ekilde bir ortak dil, tüm sistemler aras nda kendili inden bir bütünle tirmeyi do uracakt r. Almanya da 1999 senesinde ba lanm bir proje olan ve detaylar 3. bölümde verilen Knowledge Nets projesine benzer bir çal maya Türkiye de ba lanm olacakt r. Türkiye nin i ba vuru sürecinde ülkesel bir standarda kavu mas sa lanacakt r.

159 139 Avrupa Birli i nin istihdam alan ndaki izledi i yol izlenmi olacak, böylece geli mi ülkelerin teknolojilerini bir ad m daha yakla lm olacakt r. Geli tirilecek ontoloji, dünyada çok geni bir kullan m alan standard olan HR-XML tabanl olaca ndan, Türkiye deki i ba vuru süreci di er ülkelerdeki birçok sistem ile ayn anda bütünle ik olmas sa lanm olacakt r. Di er ülkelerdeki sistemler ile gelecekteki muhtemel bütünle tirmeler daha kolay kurulacakt r. Kurulan bütünle tirme, tüm kariyer sitelerini kapsam olacakt r. Avrupa Birli i kapsam ndaki SEEMP ile kurulacak bir bütünle tirme sayesinde, Avrupa Birli i ülkeleri Türkiye deki ba vuranlar sorgulayabilecek, Türkiye deki ba vuranlar da Avrupa Birli i ülkelerinde i aramas yapabileceklerdir. kur bünyesinde yap lmas uygun olan proje, kur kapsam ndaki sistemler aras nda olu an bütünle tirme sayesinde, ba vuran bir ki inin bilgilerini tüm kariyer sitelerine girmesine gerek kalmayacakt r. Çünkü yap lan bir ba vuran arama sorgusu tüm kariyer sitelerinde çal t r lacak ve sonuç olarak tüm sitelerdeki uygun ki ileri getirecektir. Firmalar n her siteye verecekleri i ilanlar yüksek maliyetler do urmaktad r. Bu çal ma sayesinde i veren maliyetleri dü mü olacakt r.

160 140 Ontolojide belirlenen kurallar dahilinde, sisteme veriler girilece inden dolay, sorgulamalarda ya anan harf ve rakam s k nt lar ortadan kalkacakt r. Örne in Sistem Mühendisi arama sorgusunda, arama yap l rken, farkl alternatifler denemeye gerek kalmayacak, kodlu bir alandan sistem mühendisi mesle inin seçilmesi yeterli olacakt r. Bu kazan m i ba vurusunda bulunan adaylar için de geçerlidir. Ontolojilerin en önemli i levlerinden olan ç karsama yapabilme yetene i sayesinde, sistemde geli mi sorgular yap labilecektir. Örne in; normal veritaban ndan zmir, Manisa, Bal kesir gibi illlerde ya ayan ba vuranlar elde edilebilir. Fakat Ege bölgesinde ya ayan ba vuranlar elde edilemez. Ontolojide tan mlanacak çok basit bir özellik sayesinde bu bilgi elde edilebilir. Ontoloji emsiyesi alt nda tüm kariyer sitelerini bütünle tirebilmek için bu sitelerin içeriklerinin alan baz nda kar la t r ld bir çal ma yap lm t r. Bu çal man n sonucunda a a daki Ek-A da sunulan bilgiler elde edilmi tir. Verilerde de görüldü ü üzere, farkl sistemler ayn çal ma alan nda olmas na ra men, çok farkl tasar mlar ortaya koyabilmektedirler. Bu farkl l klara ra men, tüm bilgilerin bütünle tirilip tek bir merkezden sorgulanabiliyor olmas yukar da da maddelendirdi imiz çok büyük avantajlar sa lamaktad r. Bilgi bütünle tirmesi konusunda yap lm bir çok akademik çal ma ve proje bulunmaktad r. Örne in, tezin 3. bölümünde aç klanm olan Avrupa Birli i 6. çerçeve projesi olan SEEMP bilgi bütünle tirmesi i lemine örnek bir çal mad r. Avrupa Birli i ne

161 141 üye ülkelerin i ve i çi bulma sistemleri birbirleri ile bütünle ik olup, bilgi bütünle tirmesi sa lam t r. Bu çal man n detaylar 3. bölümde bulunmaktad r.

162 NSAN KAYNAKLARI EALIM SÜREC N N HR- XML TABANLI ONTOLOJ S N N GEL T R LMES Bu bölümde tez kapsam nda olu turulan ontoloji uygulmas detayl bir ekilde anlat lm t r. Ontoloji olu turma i lemi için Protege_3.2.1 versiyonu kullan lm t r. A a da resmi verilen s ra düzenli yap ekilleri Protege ortam ndan al nm t r. HR-XML standartlar bir çok i e al m senaryosuna cevap verebilecek esnekli e sahiptir. Örne in: Kariyer Siteleri Senaryosu Ba vuran Takip Sistemi Personel htiyaç Süreci Personel Sa lama Süreci Bu çal ma kapsam nda Kariyer Siteleri Senaryosu (Job Board / Career Site) için ontoloji olu turulmu tur. Bu senaryo 4. bölümde de aç klad m z gibi a a daki kavramlardan olu maktad r. Bunlar: Aday (Candidate) Özgeçmi (Resume) Kadro Aç lmas (Position Opening)

163 Aday Aday s n f n n 3 özelli i bulunmaktad r. Bunlar: 1. Aday Kay t Bilgisi 2. Aday Profili 3. Özgeçmi A a daki ekilde bu 3 özellik gösterilmektedir. 7.1 Aday s ra düzenli yap s

164 144 Bu üç özelli i s ras ile inceleyelim Aday Kay t Bilgisi Aday kay t bilgisi KAYIT_B LG S s n f tipinde olup bu s n ftan üretilecek nesnelerden olu acakt r. Bir ki inin aday kay t bilgisi, 1 tane kay t bilgisi nesnesinden olu maktad r. KAYIT_B LG S s n f n n veri yap s a a daki ekilde gösterilmi tir. u alanlardan olu maktad r: Begda: Ba lang ç Tarihi Endda: Biti Tarihi Durum: Ba vuru durumunu belirtmektedir. No: Belirleyici say. 7.2 Aday kay t bilgisi s ra düzenli yap s

165 145 Bu alanlardan durum alan sadece sabit de erlerin girilebildi i aland r. Bu alana a a daki de erler girilebilir. Aktif Aktif De il Ask da Bu alan n varsay lan de eri Aktif tir Aday Profili Aday profili 6 veri tipini içermektedir. Bu veri tipleri unlard r: 1. Askerlik durumu 2. E itim durumu 3. tecrübesi 4. Personel verisi 5. Profil detay 6. Tercih edilen kadro Tüm bu bile enler s n f tipinde olup, bu s n flardan üretilecek nesneler birle erek aday n profilini olu turacakt r. imdi tek tek bu s n flar n veri tiplerini inceleyelim Askerlik Durumu Askerlik durumu s n f a a daki 10 veri tipinden olu maktad r. Bunlar n hiçbirisi s n f tipinde de ildir. Alan Askerlik ba lang ç tarihi Askerlik biti tarihi Askerlik durum

166 146 Ba lama rütbesi Bitirme rütbesi Bölüm Sicil no Ülke kodu Uzmanl k 7.3 Askerlik durumu s ra düzenli yap s Alan : Bu özellik askerli ini hangi alanda yapt n belirlemede kullan l r. Bu alanlar Kara, Deniz, Hava, Jandarma ve Sahil Güvenliktir. Askerlik ba lang ç tarihi: Askerli e ba lad tarihin girildi i aland r.

167 147 Askerlik biti tarihi: Askerli in bitti i tarihin girildi i aland r. Askerlik durum: Askerlik durumunun belirlendi i aland r. Girilebilecek alanlar s n rl d r. Bunlar: Tecilli, Muaf ve Yapt d r. Ba lama rütbesi: Askerli e ba lad rütbeyi gösterir. Bu alan n alabilece i de erler: Çavu, Onba, Er,Aste men olabilir. Bitirme rütbesi: Askerli ini bitirdi i rütbeyi gösterir. Bu alan n alabilece i de erler: Çavu, Onba, Er,Te men olabilir. Bölüm: Metin bir alan olup askerli in yap ld birli in metni girilir. Sicil no: Askerlik yap l rken her askere verilen bir sicil numaras vard r. Ülke kodu: Askerlik yap lan ülke bilgisi girilir. Uzmanl k: Askerli in yap ld ihtisas n girildi i aland r. Metin bir aland r E itim Durumu E itim durumu s n f a a daki 4 veri tipinden olu maktad r. Bunlardan baz lar nesne tipinde baz lar ise de ildir. 1. Mezuniyet düzeyi 2. Okul tipi 3. Okul ismi

168 Posta adresi 7.4 E itim durumu s ra düzenli yap s Mezuniyet düzeyi: Mezuniyet düzeyi ki inin mezun oldu u okuldan nas l bir düzeyde mezun oldu unu anlamam za yarayan aland r. çerisinde notu, not sistemi vb. alanlar bulunmaktad r. Mezuniyet düzeyi s n f tipinde bir aland r. Düzey ismi: Düzey ismi bir s n f olup 2 alandan olu maktad r.

169 149 Akademik ünvan: Mezun olununca al nan ünvan n girildi i aland r. Mezuniyet program : Mezuniyet program n n isminin belirlendi i k s m. Düzey tipi: Mezun olunan okulun belirlendi i aland r. Bu alan n alabilece i de erler unlard r: lkö retim, lise, meslek yüksek okulu, lisans, yüksek lisans, doktora. Alan n alaca varsay lan de er lisanst r. En dü ük de er: De erlemede al nabilecek en dü ük de er belirlenir. En yüksek de er: De erlemede al nabilecek en yüksek de er belirlenir. Mezuniyet tarihi: Mezun olunan tarih girilir. Sinav geçti: Mezun olurken girilen s navdan ba ar l olunup olunmad bilgisi girilir. Zorunlu bir alan de ildir. Okul tipi: Mezun olunan okulun tipini belirlemede kullan l r. Bu alan n alabilece i de erler; Yüksek Okul, Kolej, Üniversitedir. Okul ismi: Mezun olunan okulun isminin girildi i aland r. Posta adresi: Posta adresi alan adres bilgilerinin girildi i alan olup bir s n f tipindedir. Bu s n f n yap s nda u alanlar bulunmaktad r.

170 150 Adres: Adres bilgisinin girildi i aland r. Al c _adsoyad: Adresteki al c n n ad ve soyad bilgilerinin girildi i aland r. Cadde: Cadde bilgisi Hane_no: Adres bilgisinde bulunan kap numaras d r. Posta_kodu: Tüm Türkiyede kullan lan 5 haneli posta kodu bu alana girilir. Ülke_kodu: Ülke isimlerini tutan ve ülkelere kod verilmesini sa layan aland r. ehir: Türkiyedeki il bilgilerinin girildi i aland r.

171 Posta adresi s ra düzenli yap s Tecrübesi tecrübelerinin girildi i alan _TECRÜBELER s n f tipindedir. Bir ki inin aday profilinde 10 tane i tecrübesi girilmesine izin verilmektedir. _TECRÜBELER s n f YAPISAL_OZGECMIS ve ADAY_PROFILINDE ortak kullan lan bir s n ft r. tecrübeleri s n f a a daki alanlardan olu maktad r. 1. veren ileti im bilgisi 2. veren tipi

172 Kadro bilgisi 7.6 tecrübeleri s ra düzenli yap s veren ileti im bilgisi: veren ileti im bilgisi VEREN_ LET M s n f tipinde bir veri tipidir. VEREN_ LET M s n f n burada aç klayacak olursak; a a daki alanlardan olu maktad r. 1. leti im yöntemi: leti im yöntemi LET M_T P s n f tipinde bir veri tipidir. leti im tipi s n f a a da aç klanmaktad r.

173 153 leti im tipi temel olarak 5 s n f n süper s n f tipindedir.bu 5 s n f ise unlard r: nternet mail adres nternet sayfas Posta adresi Telefon : Telefon adresi ise 4 s n f n süper s n f durumundad r. Bu s n flar ise: Cep telefonu Direkt hat Pager Fax veren tipi: veren tipi bilgisi iki de er alabilen bir alandan olu maktad r. Bu de erler: Arac irket ve irket tir. Kadro Bilgisi: Bu alan çal lan i yerinde yap lan i hakk nda temel bilgiler vermektedir. KADRO_TAR HÇES tipinde bir s n ftan olu ur. Bu s n f n detylar a a da anlat lm t r.

174 Kadro tarihçesi s ra düzenli yap s Temel olarak a a daki alanlardan olu maktad r. Ba l k: Yap lan i ile ilgili k sa bir anlat m bulunmaktad r. Begda: e ba lanan tarihi göstermektedir. Endda: ten ayr l tarihini göstermektedir. Organizasyon bilgisi: Çal lan irket hakk nda verilen k sa bilgidir.

175 155 Organizasyon büyüklü ü : Çal lan irketin büyüklü ü hakk nda verilen bilgidir. Alabilece i de erler : Küçük, Orta, Büyük tür. Varsay lan ilk de eri ise Orta d r. Organizasyon smi: Çal lan irketin isminin girildi i aland r. Tan m: tan m hakk nda girilen bilgidir. kategori: _KATEGOR tipinde bir s n ftan olu maktad r. Bu s n f içerisindeki de erler uluslararas standarlar gözönünde bulundurularak olu turulabilir. _KATEGOR s n f hakk nda bilgi verecek olursak; Temel olarak iki alandan olu maktad r. Bu alanlar: Kategori Kodu: kodlar n n girildi i aland r. Kategori Tan m: kodlar n n tanumlar n n girildi i aland r Personel Verisi Personel verisi ba vuran n kimli i hakk nda bilgi edinmemizi sa layan yap d r. Bu yap PERSONEL_VER S isimli bir s n f n nesnelerinden olu turulmaktad r. Bu s n f aç klayacak olursak:

176 Personel verisi s ra düzenli yap s çerisinde a a daki veri tipleri bulunmaktad r. 1. leti im Yöntemi: Bu veri tipi daha önce VEREN_ LET M s n f içerisinde i lenmi ti. Burada nesneye yönelik programlaman n faydas görülmektedir. Üretilen bir s n f bir çok kez kullan lmaktad r. Yani kodlar n tekrar kullan labilirli i sa lanmaktad r. 2. Ki i ad soyad : Ba vuran n isim ve soyisminin girildi i aland r.

177 Ki i no: Ki iye sistem taraf ndan verilen numara Profil Detay Profil detay veri tipi, TANITICI s n f n n örnek nesneleri taraf ndan olu turulmaktad r. imdi TANITICI s n f n n detaylar n inceleyelim. 7.9 Tan t c s ra düzenli yap s TANITICI s n f iki veri tipinin birle mesi ile elde edilmektedir. Bunlar:

178 158 Ad : Profilin ad. No: Profilin numaras Bu iki alanda serbest giri alan olup, Ad alan metin tabanl, numara alan ise say tabanl alanlard r. TANITICI s n f da kodun tekrar kullan labilirli ine örnek bir s n ft r. Bir s n fta ortak olarak kullan lm t r Tercih Edilen Kadro Bu alan ki inin çal mak için tercih etti i alanlar olup kodun tekrar kullan labilirli ine örnek bir aland r. Bu veri tipi aç k olan kadronun özellikleri alan nda kullan l yor olup, ki inin i ile e le tirilmesi i leminde oldukça faydal bir alan olarak kar m za ç kmaktad r. Veri tipi olarak KADRO_E LEME_T P s n f n n tipindedir. KADRO_E LEME_T P s n f n tan yacak olursak;

179 Kadro e leme tipi s ra düzenli yap s Tercih edilen kadro alan n olu turan KADRO_E LEME_T P s n f n n bile enleri a a daki gibidir. Fiziksel Yer: Ki inin tercih etti i yerle im yerini gösteren bu veri tipi F Z KSEL_YER tipindeki s n f n nesnelerinden olu ur. F Z KSEL_YER s n f n n bile enleri posta adresi ve yer kay t bilgisi alanlar ndan meydana gelmektedir. Posta adresi veri tipi POSTA_ADRESI s n f tipindedir. Bu s n f daha önce i verenin ileti im bilgilerinde ve e itim durumu bilgisinde mezun olunan okulun adresi k sm nda incelemi tik. Yer kay t bilgisi ise

180 160 TANITICI s n f tipindedir ve daha önce inceledi imiz bir s n ft r. Bir ba vurana ait birden fazla adres olabilece i dü üncesi ile birden fazla adres tan mlama ihtiyac do mu tur. Kadro Tipi: Tercih edilen kadro tiplerinin belirlendi i aland r. Girilebilecek de erler sabit de erle olup unlard r: Devaml Geçici htiyaç an nda Stajyer Seyahat Durumu: Ba vuran n seyahat içeren i ler hakk ndaki dü üncelerini girmesini sa lad m z bir aland r. SEYAHAT_DURUMU s n f tipinde nesnelerden olu maktad r. Genel olarak üç alandan te ekkül etmektedir. Bu alanlar: Seyahat bilgi: Seyahat durumu hakk nda bilgilerin girildi i aland r. Seyahat s kl : Seyahat yapabilecek ki iler için ne kadar s kl kla seyahat yapabilece inin girildi i aland r. Seyahat uygun: Ki inin sa l k durumunun seyahate uygun olup olmad n n girildi i aland r. Boolean bir aland r.

181 161 irket: Ki inin tercih etti i irketlerin tutuldu u aland r. Daha önce inceledi imiz TANITICI s n f tipinde bir aland r. irket düzey tipi: Ki inin tercih etti i irket tipinin girildi i aland r. irketin büyüklü ü konumu itibar ile tipini belirler. Bu alana girilebilecek de erler sabit de erlerdir. Varsay lan de eri Ulusal d r Global Ulusal Bölgesel Yerel Özgeçmi Özgeçmi s n f tipindeki veri tipidir. Bu alan n detaylar OZGECMIS s n f alt nda i lenecektir. 7.2 Kadro açma Kadro Açma bilgileri i veren taraf ndan olu turulan bilgiler olup, ihtiyaç olan kadro ile ilgili bilgileri içermektedir.

182 Kadro açma bilgileri s ra düzenli yap s Al nacak ki i miktar : Kadroya istihdam edilecek personel say s n n belirlendi i aland r. kay t bilgisi: Kadro ile ilgili numara ve bilgilerin oldu u KAYIT_B LG S tipinde bir aland r. Bu alan daha önce aday kay t bilgisi k sm nda i lemi tik. Yine burada kodun tekrar kullan labilirli i avantaj kullan lm t r. profili: KADRO_PROF L tipinde bir veri tipidir. Kadro profili yap s n inceleyecek olursak;

183 Kadro profili s ra düzenli yap s Kadro Detaylar Bu alan KADRO_E LEME_T P nde olup ba vuran n tercih etti i kadrolar ile ayn veri tipindedir. Ba vuran n uygunlu unun ölçülmesi için son derece uygun bir durumdur. Bu iki alandaki verilerin kar la t r lmas ile aday n o kadroya olan uygunlu u ölçülebilir. Kadro e leme tipi daha önce i lenmi ti Kadro Tarih Bilgisi KADRO_TAR H_B LG S s n f tipinde bir veri tipidir. KADRO_TAR H_B LG S s n f n n alanlar :

184 164 Azami ba lang ç tarihi: En geç i e ba layabilme tarihi buraya girilmelidir. Azami biti tarihi: En erken i in biti tarihi buraya girilmelidir. Ba lama Tarihi: e ba lama tarihi bu alana girilir. Beklenen biti tarihi: in beklenen biti tarihi bu alana girilir Kadro tarih bilgileri s ra düzenli yap s

185 Profil Detay Kadroya verilen numara ve tan m n bulundu u aland r. TANITICI s n f tipinde bir aland r. 7.3 Özgeçmi Özgeçmi s n f 2 alt s n f olan bir süper s n ft r. Bu alt s n flar unlard r. 1. Yap sal Özgeçmi 2. Yap sal Olmayan Özgeçmi 7.14 Özgeçmi s ra düzenli yap s

186 Yap sal Özgeçmi Yap sal Özgeçmi metin tabanl olmay p belli bir kurallar bütününe uyularak elde edilen Özgeçmi dir. Yap sal Özgeçmi in bile enleri unlard r: 7.15 Yap sal Özgeçmi s ra düzenli yap s Askerlik durumu Aday profili s n f nda askerlik durum bilgisi i lenmi ti.

187 Belge sertifika BELGE_SERT F KA s n f tipinde nesnelerden olu maktad r. Belge sertifika bilgileri u bile enlerden olu ur: 7.16 Belge ve sertifika s ra düzenli yap s Etkin tarih: Etkin tarih üç tarih alan ndan olu an bir s n ft r. 1. Begda: Belgenin geçerlilik ba lang ç tarihini gösterir. 2. Endda: Belgenin geçerlilik sonu tarihini gösterir.

188 lk yay n tarihi: Belgenin ilk yay nland tarihi göstermektedir Etkin tarih s ra düzenli yap s Profil detay: TANITICI tipinde bir veri tipindedir. Belgelerin birden fazla olabilece i dü ünüldü ünden verilen s ra numaras d r. Tan m: Belge hakk nda k sa bir bilgi verilmektedir. Yay nlayan otorite: Belge ya da sertifikay yay nlayan otoritenin belirlendi i aland r.

189 E itim durumu Aday n mezun oldu u okullar n tutuldu u k s md r. E itim durumu bilgisi E T M_DURUMU s n f n n nesneleri taraf ndan belirlenmektedir. E T M_DURUMU s n f daha önce incelenmi ti leti im yöntemi Aday ile ileti im kurabilmek için hangi yöntemin kullan laca bilgisi bu k s mda belirlenmektedir. Bu alan LET M_T P nesnesi tipindedir. LET M_T P bilgisi daha önce incelenmi ti tecrübesi Aday n sahip oldu u i tecrübeleri bu k s mda belirlenmektedir. _TECRÜBELER s n f tipindedir. _TECRÜBELER s n f daha önce incelenmi ti Özet Ki inin kendisi ile ilgili k sa bilgiler verdi i k s md r Yabanc dil Ki inin bildi i yabanc dillerin belirlendi i aland r. YABANCI_D L s n f tipindedir. Bir ki i birden fazla yabanc dil bilgisine sahip olabilir.

190 Yabanc dil s ra düzenli yap s Yabanc dil s n f 4 alandan olu maktad r. Bunlar: 1. Dil kodu: Bilinen yabanc dilin kodunu belirler. 2. Konu ma: Yabanc dil konu ma seviyesini gösterir. yi, orta, çok iyi de erlerini alabilir. Varsay lan de er ise iyi dir. 3. Okuma: Yabanc dil okuma seviyesini gösterir. yi, orta, çok iyi de erlerini alabilir. Varsay lan de er ise iyi dir. 4. Yazma: Yabanc dil yazma seviyesini gösterir. yi, orta, çok iyi de erlerini alabilir. Varsay lan de er ise iyi dir.

191 Yap sal Olmayan Özgeçmi Yap sal Olmayan Özgeçmi metin tabanl olup herhangi bir kural içinde bar nd rmaz. Serbest alan giri lerine aç kt r. Yap sal Olmayan Özgeçmi in bile enleri unlard r: 7.19 Özgeçmi s ra düzenli yap s 2 alandan olu maktad r. Bunlar: Ba lant : Özgeçmi in nternet ortam nda bulundu u adres bilgisi. Metin Özgeçmi : Metin özgeçmi in kendisi.