Veri Ambarina Genel Bir Bakis
|
|
- Göker Gökçen
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Veri Ambarina Genel Bir Bakis Haziran 2003 Oguz ASLANTÜRK Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisligi Bölümü Ahmet MUTLU Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisligi Bölümü i
2 IÇINDEKILER DIZINI SEKILLER DIZINI... v 1.Giris Veri Ambari Gelisim Süreci Isletimsel ve Bilisimsel Sistemler Eski Sistemlerden Gelen Veri Masa Üstüne Tasinan Bilgi Karar Destek ve Yönetimsel Bilgi Sistemleri Veri Çözümleme Teknikleri Sorgulama ve Raporlama (Query and Reporting) Çok Boyutlu Çözümleme Veri Madenciligi (Data Mining) Veri Ambari Çatisi (Data Warehouse Framework) Veri Ambari Mimarisi Isletimsel Veri Tabani Katmani / Dis Veri Tabani Katmani Bilgi Erisim Katmani Veri Erisim Katmani Veri Kilavuzu (Üstveri) Katmani Islem Yönetim Katmani Uygulama Ileti Gönderme Katmani Veri Ambari (Fiziksel) Katmani Veri Sunma Katmani Veri Ambari Için Mimari ve Gerçeklestirme Seçenekleri Mimari Seçenekler Genel Veri Ambari Mimarisi (Global Data Warehouse Architecture) Bagimsiz Veri Pazari Mimarisi (Independent Data Mart Architecture) Baglantili Veri Pazari Mimarisi (Interconnected Data Mart Architecture) Gerçeklestirme Seçenekleri Yukaridan Asagiya Gerçeklestirme Asagidan Yukariya Gerçeklestirme Birlestirilmis Yaklasim Verinin Biçimlendirilmesi Verinin Yapilandirilmasi Gerçek Zamanli Veri Türetilmis Veri Uzlasilmis Veri Kurumsal Veri Modelleme (KVM) Asamali Kurumsal Veri Modelleme Basit Bir Kurumsal Veri Modeli KVM nin Getirileri Veri Duyarlilik Modeli Veri Ambarindaki Verinin Duyarliligi Birden Çok Duyarlilikla Modelleme Mantiksal Veri Bölümleme Modeli Verinin Bölümlenmesi Bölümlemenin Amaçlari Bölümleme Ölçütleri Konu Alani Veri Ambari için Veri Modelleme Veri Modellemenin Önemi...35 ii
3 7.2 Veri Modelleme Teknikleri VB Modelleme Boyutlu Modelleme Temel Kavramlar Olay Boyut Ölçek Boyutlu Modelin Görsellestirilmesi OLAP Için Temel Islemler Drill Down ve Roll Up Slice ve Dice Yildiz (Star) ve Kar Tanesi (Snowflake) Modelleri Yildiz Modeli Kar Tanesi Modeli Veri Birlestirme (Data Consolidation) VB Modelleme ve Boyutlu Modelleme Veri Ambari Gelistirme Proje Yönetimi Projenin Tanimlanmasi Gereksinim Toplama Kaynak Yönetiminde Gereksinim Toplama Kullanici Yönetiminde Gerekisinim Belirleme Veri Ambarinin Modellenmesi VB Modelinin Olusturulmasi Boyutlu Modelin Olusturulmasi Boyutlar ve Ölçekler Zaman Boyutu Eklenmesi Olaylarin (Facts) Olusturulmasi Duyarlilik (Granularity), Eklenebilirlik (Additivity) ve Olaylarin Birlestirilmesi Var olan Modellerle Bütünlestirme Modelin Boyutlandirilmasi Üstveri Modelin Dogrulanmasi Veri Ambarinin Tasarlanmasi Islevsel Tasarima karsi Veri Ambari Tasarimi Kaynaklarin Tanimlanmasi Veriyi Temizleme Veriyi Dönüstürme Tasarimi Dogrulama Veri Madenciligi Devingen Veri Ambari Modeli Bir Modelleme Araci Seçilmesi Çizelge Gösterimi (Diagram Notation) Tersine Mühendislik (Reverse Engineering) Ileriye Dogru Mühendislik (Forward Engineering) Kaynaktan Hedefe Eslestirme (Source to Target Mapping) Veri Sözlügü (Data Dictionary) / Havuz (Repository) Raporlama (Reporting) Araçlar Veri Ambarinin Üretilmesi...66 iii
4 10.1. Veri Yakalama (Capture) Veri Dönüstürme (Transform) Uygulamaya Koyma (Apply) Modellemenin Önemi Sonuç...70 Kaynaklar...71 iv
5 SEKILLER DIZINI Sekil 3.1 Veri Çözümleme Teknikleri...7 Sekil 3.2 Sorgulama ve Raporlama. Bu islem sorgu tanimlamayla baslayip rapor teslimi ile biter...8 Sekil 3.3 Inis ve Çikis Çözümlemesi. Çok boyutlu çözümlemede uç kullanici ayrinti düzeyleri arasinda dolasabilir Sekil 3.4 Veri Madenciligi Sorgulara Yanit Vermekten Çok Veri Içeriginin Çözümlemesiyle Ilgilenir...11 Sekil 4.1 Veri Ambari Çatisinda Katmanlar ve Katmanlar Arasi Iliskiler...13 Sekil 5.1 Genel Veri Ambari Mimarisi. Iki ana mimari yaklasimi Sekil 5.2 Veri Pazari Mimarileri. Bagimsiz ya da Baglantili olabilir...21 Sekil 5.3 Yukaridan Asagiya Gerçeklestirme...23 Sekil 5.4 Asagidan Yukariya Gerçeklestirme...24 Sekil 6.1 Asamali Kurumsal Veri Modeli...29 Sekil 6.2 Basit Bir Kurumsal Veri Modeli...30 Sekil 6.3 Verinin Duyarliligi...32 Sekil 7.1 Zaman Boyutu Için Birden Fazla Siradüzen...39 Sekil 7.2 Küp: Boyutlu model için bir benzetme...40 Sekil 7.3 Drill-Down ve Roll-Up örnekleri...41 Sekil 7.4 Slice ve Dice örnekleri...42 Sekil 7.5 Yildiz modeli...43 Sekil 7.6 Kar Tanesi Modeli...44 Sekil 8.1 Veri Ambari Gelistirme Yasam Döngüsü...46 Sekil 8.2 Gereksinim Toplama Yaklasimlari...49 Sekil 8.3 Üretim Veri Ambari Ortaminda Üstverinin Degismesi...59 Sekil 8.4 Veri Ambari Modelinin Yasam Döngüsünde Kullanilisi...60 Sekil 10.1 Veri Ambarinin Üretilmesi...66 v
6 1.Giris 1990 li yillardan itibaren bilgisayar sistemlerinin hizlanmasi ve ucuzlamasiyla birlikte, devlet kurumlari da dahil olmak üzere farkli büyüklüklerdeki birçok kurulus, büyük miktardaki verileri saklayama ve isleme yoluyla degisen is kosullarina daha kisa sürede tepki verebilmis ve gelecege yönelik çözümleme ve planlama sayesinde basariyi arttirmislardir. Örnegin birkaç sene önce herhangi bir süpermarketten alisveris yapilirken kullanilan yazar kasalar, bugün markette satilan bütün mallara ait bilgileri toplamak üzere kullanilan terminaller haline gelmislerdir. Bu sayede, satisi yapilan mallarin ve müsterilerin bilgileri toparlanarak, zaman içerisinde kurumun yararina olacak iliskilerin ortaya çikarilmasi olanaklidir. Günümüzde bilgi teknolojisi, kurumlarin önemli atilimlar yapmasinda bas rolü oynamaktadir. Ancak herkesin masasinda bulunan güçlü bilgisayarlar ve tüm dünyaya yayilan iletisim aglarina ragmen karar verme isini üstlenen kimseler kurumlarinda zaten bulunmakta olan önemli bilgilere erisememektedirler. Amaç dogrultusunda kullanilamadigi sürece kendi basina degerli olmayan büyük miktardaki verilerin saklanmasinda kullanilan veri ambarlari, geleneksel sorgulama (querying) ve raporlama (reporting) yöntemlerinin yanisira, veri madenciligi (data mining )ve çok boyutlu çözümleme (multi-dimensional analysis) gibi güçlü veri çözümleme teknikleri için altyapi saglar. Bu tekniklerin kullanilmasi sayesinde, karar verme sürecinde gerekli olan bilgiye daha kolay erisim saglanabilmektedir. Veri ambari kurmak için farkli yaklasimlar söz konusudur. Ancak, hangi yaklasim seçilirse seçilsin yapilacak olan arastirma ve planlama çalismalarinin sonucunda görülecek olan, bütün veri ambari çalismalarinin kurumun yapacagi yatirimlara bagli oldugudur. Veri ambari olusturulurken karar verilmesi gereken önemli bir konu verinin nasil yapilandirilacagidir. Verinin yapilandirilmasi, veri ambarciliginda en önemli konulardan biri olmasinin yani sira, veri ambarini islevsel veri tabanlarindan (operational databases) ya da karar destek uygulamalarindan (decision support application) ayiran noktadir. Veri ambarinin ne oldugu sorusuna yanit verebilmek için öncelikle bazi kavramlardan bahsetmek gerekmektedir. Ancak kaba bir tanimla, veri ambari isletimsel sistemlerin çiktisi olan verilerin yönetildigi bilgi ortamidir denilebilir. 1
7 Bu raporda veri ambarlarinin kisa tarihçesine deginilerek veri ambari kullanilmasinin gerekçeleri ve faydalari vurgulanmaya çalisilacak, daha sonra da veri ambarlarinin yapisi ve ne sekilde kullanildigi incelenecektir. Ayrica ambarciliginda modelleme amaciyla kullanilacak olan araçlarin genel özelliklerine deginilerek var olan araçlardan bahsedilecektir. 2
8 2.Veri Ambari Gelisim Süreci Veri ambari kavrami, karar vermede kullanilabilecek yapisal kaliteli bilgiye kolay erisimi saglama ihtiyacindan ortaya çikmistir. Is dünyasinin rekabet ortaminda bilginin kurulusa önemli avantajlar saglayacagi genel olarak kabul edilmektedir. Kuruluslarin büyük miktarda verileri olmasina ragmen, ne yazik ki bu verilere erismek ve kullanmak, veri miktari arttikça daha da zorlasmaktadir. Bunun sebebi, degisik zamanlarda ve degisik kimseler tarafindan gelistirilmis veri tabani sistemlerinin ve kütük yapilarinin veriyi tutmak için kullanilmasi, bunun sonucu olarak da çok miktardaki veriye farkli düzlem ve farkli biçimlerden erisme gereksiniminin ortaya çikmasidir. Dolayisiyla kurumlar bilgiyi çözümleyebilmek ve raporlayabilmek için çok sayida farkli program gelistirmek ve bu programlarin bakimini yapmak durumunda kalmaktadirlar. Dogal olarak bu yöntem oldukça maliyetli, etkin olmayan ve zaman alicidir. Bu noktada daha iyi bir yaklasim olarak karsimiza veri ambarlari çikar. Veri ambarlari farkli düzlemlerdeki veri kaynaklarina eriserek veriyi temizleyip, süzüp degistirdikten sonra, anlasilabilir ve kolay erisilebilir bir yapida saklarlar. Bu veri daha sonra sorgulama, raporlama ve veri çözümlemede kullanilir. 2.1 Isletimsel ve Bilisimsel Sistemler Veri ambari kavraminin gelisim sürecini incelemek için ilk olarak veri ambarlarindan önce verinin nasil islendigine bakmamiz gerekir. Veri ambarinin gelisimiyle birlikte ortaya çikan en önemli noktalardan birisi, bütün kuruluslarda temel olarak farkli iki çesit sistem bulundugu gerçegidir :?? Isletimsel (Operational) sistemler?? Bilisimsel (Informational) sistemler Isletimsel sistemler adindan da anlasildigi gibi kurulusun günlük islerini yürütmek için kullanilan sistemlerdir. Siparis girisi, stok takibi, üretim, muhasebe gibi sistemler, kurulusun temel islerini yürüten isletimsel sistemlerdir. Tasidiklari büyük önem nedeniyle, kurulusun otomasyonu gerçeklestirilirken ilk ele alinan kesim, isletimsel sistemler olmaktadir. Yillar geçtikçe bu isletimsel sistemler genisletilmis, yeniden yazilmis ve kurulus tam olarak bütünlestirilmislerdir. Gerçekten de bugün dünyanin farkli yerilerindeki birçok kurulus, isletimsel sistemleri ve bu sistemlerin ürettigi veriler olmaksizin ayakta kalamazlar. 3
9 Öte yandan, kurulusun planlamasini da ileriye yönelik yönetimsel kararlarin alinmasi ve kestirimlerin yapilmasi için gerekli olan bazi önemli islevler de söz konusudur. Bu islevler ayni zamanda, hizli degisen is dünyasinda kurulusun ayakta kalmasini saglamak açisindan da hayati önem tasir. Pazarlama planlama, Mühendislik planlama ve Finansal Çözümleme gibi islevler isletimsel sistemler tarafindan yerine getirilebilecek islevler degildir. Bu tip islevleri yerine getirebilecek sistemler, bilgi tabanli (knowladge based) bilisimsel sistemler olarak adlandirilirlar. Bilisimsel sistemlerin yapmasi gereken is, veriyi çözümleyip kararlar alarak kurulusun simdiki ve gelecekteki davranislarinin nasil olduguna karar vermektir. Bilisimsel sistemler isletimsel sistemlerden farkli amaçlar gütmelerinin yanisira, bilisimsel veriyi de farkli alanlardan toparlamalari ve büyük miktarda, birbiriyle iliskili isletimsel veriye gereksinim duymalari açisindan da isletimsel sistemlerden farklidir. Sistemlerin gelisiminde en büyük önem isletimsel sistemlere ve onlarin isledigi verilere verilmistir. Ancak isletimsel sistemlerde verinin sonsuza kadar tutulmasi pratik olmadigindan isletimsel sistemlerin ürettigi veriyi saklamak üzere arsivleme sistemleri gelistirilmistir. Isletimsel ve bilisimsel sistemlerin temel gereksinimleri birbirinden farklidir; isletimsel sistemlerde etkinlik ön planda iken, bilisimsel sistemlerde esneklik ve genis bir bakis açisi gereklidir. 2.2 Eski Sistemlerden Gelen Veri 1970 li yillarda hemen hemen bütün is sistemleri IBM ana bilgisayarlari üzerinde COBOL, CICS, IMS, DB2 gibi araçlar kullanilarak gelistiriliyordu. 80 li yillarla birlikte AS/400 ve VAX/VMS gibi bilgisayar sistemleri ortaya çikti. 80 lerin sonu ve 90 larin basinda da istemci sunucu mimarisiyle birlikte popüler bir sunucu düzlemi olarak UNIX kullanilmaya baslandi. Düzlem, mimari, araç ve teknolojideki bütün degsikliklere ragmen çok sayida is uygulamasi 1970 lerin ana bilgisayar ortaminda çalismaya devam etti yilinda yapilan kesitirimlere göre büyük sirketlerin is verilerinin %70 inden fazlasi halen ana bilgisayar ortaminda korunmaktadir. Bunun en önemli sebebi sistemlerin yillar içerisinde çok fazla büyümeleri ve buna bagli olarak yeni düzlem ya da uygulamalara tasinmalarinin çok zor olmasidir. 4
10 Bu sistemler eski (legacy) sistemler olarak adlandirilirlar ve bilisimsel sistemler için gerekli olan en büyük veri kaynagi olma özelliklerini de korumaktadirlar. DB2, IMS ya da VSAM gibi sistemlerde saklanan veriler genellikle teyp kütüphanelerinde arsivlenirler. Eski sistemler tarafindan üretilmis bu verilerden bilgi çikartmak gerektiginde, sayisiz rapor ve program gelistirilmesi gerekmektedir. Çogu durumda, kurulus içerisinde olusturulan bir bilgi islem grubu bu rapor ve programlari olusturma sorumlulugunu üstlenir. Ancak bu is için gerekli olan süre genellikle uç kullanicilarin beklediginden daha uzundur. 2.3 Masa Üstüne Tasinan Bilgi Son on yilda kisisel bilgisayarlarin is sahasinda daha çok kullanilmasi, çözümleme islevlerine yeni seçenekler kazandirmistir. Programciyla uç kullanici arasindaki mesafe, çözümleme isini yapanin, yani Is Çözümleyicisinin (Businnes Analysist), çözümleme için kullanmasi gereken çizelgelere ya da grafik gösterimlere masa üstü araçlari sayesinde kolayca ulasabilmesine bagli olarak kapanmaktadir. Ileri düzey kullanicilar ara sira eski sistemlerden üretilen bilgileri saklamak üzere masa üstü veri tabani uygulamalarini kullanabilirler. Birçok masa üstü raporlama ve çözümleme araci, uç kullanicilarin kullanimina yönelik hazirlanmis olup, önemli oranda yayginlasmaktadir. Bu is çözümleme modelinin sakincasi, verinin parçalanmasi (fragmentation) ve çok özel gereksinimlere yönelik olarak hazirlanmasidir. Her kullanici sadece kendi gereksinimi dogrultusunda bilgi saglamaktadir. Herbir kullanicinin gereksinimlerini karsilamak üzere harcanan süre, maliyeti yükseltir. Bu yaklasim uç kullanicinin çizelge, kütük ya da veri tabaninda tutulan verileri yönetmek için zaman harcayabilecegini varsayar. Kullanicilarin bazilari veri yönetiminde deneyimli olmasina ragmen, birçogu bu isi zorunluluk olarak algilar ve seçenek verilmesi durumunda ellerindeki araçlara ve çözümleme islerine odaklanmayi tercih eder. 2.4 Karar Destek ve Yönetimsel Bilgi Sistemleri Gözde bilisimsel sistemlerin baska bir çesidi de karar destek sistemleri ve yönetimsel bilisim sistemleridir. Karar destek sistemleri detaya odaklanir ve hedef kitlesi alt ve orta düzeyli yöneticilerdir. Yönetimsel bilisim sistemleri ise genellikle daha üst düzeyde birlesimsel veri ve verinin çok boyutlu görünümünü yansitir. Bu benzer, hatta örtüsen sistemler, veri ambari sistemlerinin temelini olusturur. Ancak üretilmeleri için gerekli olan gelistirme ve esgüdüm maliyetlerinin yüksek 5
11 olmasi nedeniyle bu sistemler, elit ürünler olarak kalmis ve yaygin kullanimlari saglanamamistir. Asagidaki özellikler bu sistemlerin genel özellikleri olarak karsimiza çikmaktadir :?? Veriyi sifreli bilgisayar alan adlari yerine tanimlayici standart is terimleri ile sunarlar,?? Veri adlari ve veri yapilari teknik olmayan kullanicilar için tasarlanmistir,?? Veri genellikle standart is kurallarina göre, önceden islenir. Günümüzün veri ambari sistemleri, karar destek ve yönetimsel bilisim sistemi gibi sistemleri çözümleme araçlari olarak sunmaktadirlar. Ancak tasarimlar, çözümleyici ya da yöneticilerin özel gereksinimlerine göre degil, bütün is yapisini temel alacak sekilde hazirlandiginda veri ambari sistemlerinin daha basarili oldugu söylenebilir. 6
12 3. Veri Çözümleme Teknikleri Veri ambari, karar verme ve çözümleme amaciyla kullanilacak olan kaliteli veriye kolayca ulasmak üzere kurulur. Çözümleme için günümüzde en çok kullanilan teknikler, sorgulama ve raporlama (query and reporting), çok boyutlu çözümleme (multidimensional analysis) ve veri madenciligi (data mining) teknikleridir (Bkz. Sekil 3.1). Bu teknikler, sorgu sonuçlarini formüllestirmek, içerigi farkli bakis açilarina göre çözümlemek ve verinin içerigindeki örüntüleri ortaya çikartmak için kullanilmaktadir. Görüntüleme, Çözümleme, Bilgi Kesfi Raporlama/ Sorgulama Çok Boyutlu Çözümleme Veri Madenciligi Veri Ambari Sekil 3.1 Veri Çözümleme Teknikleri Veri çözümleme teknikleri, seçilen veri modelini ve içerigi etkileyebilmektedir. Örnegin, amaç sadece sorgulama ve raporlama ise veriyi normalize edilmis bir yapida tutmak en hizli ve kolay erisimi saglayacaktir. Ilgili veri ögelerinin seçilisi ve bu ögelerin belirli ölçütlere göre gruplandirilmasi ve sonuçlarin sunulusu, sorgulama ve raporlama islemlerinin kapasitesini belirlemektedir. Bu tür islemlerin, dogrudan tablo taramalari gerektirdigi durumlarda varlik-baginti (entity-relationship) modeli en uygun modeldir. Eger amaç çok boyutlu veri çözümleme ise en uygun veri modeli çok boyutlu veri modeli olacaktir. Bu çözümleme yönteminin uygulanabilmesi için veri modelinin, veriye farkli boyut kombinasyonlarinda erisimi desteklemesi gerekmektedir. Örnegin, belirli bir günde, belirli bir magazada, belirli fiyat araliginda, belirli bir üründen kaç adet satildigi ögrenilmek istenebilir. Baska bir çözümlemede ise belirli bir ürünü, belirli bir günde, belirli bir fiyat araliginda satan magazalarin sayisi arastiriliyor 7
13 olabilir. Bu iki sorgu, benzer bilgileri istemesine ragmen, bir tanesi olaya ürün bakis açisindan yaklasirken, digeri magaza açisindan yaklasmaktadir. Çok boyutlu çözümleme, verinin birçok farkli bakis açisindan ve boyuttan kolayca görülebilmesini saglayan bir veri modeli gerektirmektedir. Normalize edilmis bir veri modeli kullanilmasi durumunda, farkli boyutllardaki verileri tutan tablolar arasinda birçok bitistirme islemi yapilacagindan, basarim gözle görülür oranda kötü etkilenecektir. Birçok uygulama veri ambarinin degisen gereksinimlerini karsilayacak olan en uygun veri modelini bulmak için birden fazla veri modeli kullanilabilir Sorgulama ve Raporlama (Query and Reporting) Sorgulama ve raporlama çözümlemesi, bir sorunun yanitlanmak üzere gönderilmesi, veri ambarindan uygun verinin getirilmesi, veri ambarindan uygun verinin getirilmesi, uygun biçime dönüstürülmesi ve okunabilir biçimde görüntülenmesidir. Bu islem sorguyu yönelten çözümleyici tarafindan gerçeklestirilir ve veri madenciliginde oldugu gibi veri tarafindan yürütülmemektedir. Sorgu Tanimlama Veri Erisimi Hesaplama ve Isleme Rapor Hazirlama Rapor Teslimi Sekil 3.2 Sorgulama ve Raporlama. Bu islem sorgu tanimlamayla baslayip rapor teslimi ile biter Sorgular genellikle iki boyutla ya da iki etkenle iliskilidir. Örnegin bu hafta bu üründen ne kadar satildi? ya da bu ürünlerin ne kadarinin belirli bir magazadan satildigi gibi sorgular yapilabilir. Sekil 3.2 de sorgulama ve raporlama is akisi görülmektedir. Sorgu tanimlama isi, isle ilgili bir sorunun ya da hipotezin belirli bir karar destek sistemi tarafindan kullanilabilecek hale getirilmesidir. Sorgu isletildiginde istenen 8
14 veriye ulasip sonuçlari getirecek uygun komutlar ise karar destek sistemi tarafindan olusturulur. Veri çözümleyicisi istenen sonucu elde etmek için, sorgudan dönen yanit üzerinde gerekli hesaplama ve islemleri gerçeklestirdikten sonra bu sonuçlar uç kullanicinin kolayca anlayabilecegi bir rapor sablonuna göre düzenlenir. Bu sablon metin, grafik, ses ya da video içerebilir. Islemin son asamasi, raporun uygun ortamda, yani yazici çiktisi, ekran görüntüsü, ses.. vs olarak uç kullaniciya ulastirilmasidir. Uç kullanici temelde is sürecinin davranislarini çözümlemek üzere kullanacagi sayisal degerleri (satis gelirleri ya da nakliye giderleri gibi) islemekle ilgilenmektedir. Bununla birlikte müsteri tatmin oranlari, is süreleri, yanlis ya da gecikmis teslimatlar gibi verileri de incelemek isteyebilir ya da is hareketlerinin (business transaction) etkisini ve egilimlerini çözümleyerek gelecekle ilgili tahminlerde bulunabilir. Görüntülenen veri, daha detayli bilgi edinmek ya da yaniti netlestirmek üzere yeni sorgular olusturulmasina neden olabilir. Bu islem, istenen sonuç elde edilene kadar devam eder. 3.2 Çok Boyutlu Çözümleme Çok boyutlu çözümleme, sorgulama ve raporlama becerilerini arttirmak için kullanilan yaygin bir yöntemdir. Çok sayida sorgu göndermek yerine tipik olarak sorulan sorulara hizli ve kolay erisimi saglamak üzere verinin yapilandirilmasidir. Örnegin veri su sorunun yanitini içerecek sekilde yapilandirilabilir : Ürünlerimizin ne kadari belirli bir günde, belirli bir magazada ve belirli bir satici tarafindan satilmistir? Bu sorgunun herbir bölümü bir boyut olarak adlandirilir. Her alt sorgunun yanitlari daha büyük baglamda önceden hesaplanarak birçok yanitin hazir olmasi saglanir. Çünkü her sorgu için yanitlar yeniden hazirlanmayacak, sadece bu yanitlara erisilecek ve görüntülenecektir. Örnegin yukaridaki sorgunun yanitini bilen kimse, bütün alt sorgularin da yanitini bilir. Yani, belirli bir satici tarafindan satilan belirli bir ürünün sayisi gibi bir alt sorgunun yaniti zaten bilinmektedir. Bu gibi farkli etkenlere ya da boyutlara göre verinin kategorilendirilmesi özellikle ise yönelik (business oriented) kullanicilarin veriyi daha kolay anlamasini saglar. Çok boyutlu çözümleme, kullanicilarin bir is problemide bulunan birbirine bagli çok sayidaki etkeni bir arada ele alabilmesini ve veriyi karmasik iliskiler içinde görebilmesini saglar. Uç kullanicilar, veriyi devingen bir sekilde belirlenen farkli ayrinti düzeylerinde incelemek ister. Karmasik iliskiler daha alt düzeyde ayrintiya 9
15 inilerek ya da özetleme ve iliskilendirme yöntemiyle daha üst ayrinti düzeylerine çikilarak yinelemeli bir islemle çözümlenebilir. Sekil 3.3 de, kullanicinin kurulusun toplam satisiyla basladigi, daha sonra bu satisi, kita, bölge, ülke ve son olarak müsteri düzeyinde ayrintilandirabilecegi veya müsteriden baslayarak degisik ayrinti düzeylerine ulasabilecegi görülmektedir. Çok boyutlu çözümleme, ayrinti düzeyleri arasinda inis çikis gerçeklestirilmeyinceye kadar devam eder. Satislar Ayrinti Düzeyi Inis Avrupa Asya Amerika Bölge Bölge Ülke Ülke Ülke Ayrinti Düzeyi Çikis Müsteri Müsteri Sekil 3.3 Inis ve Çikis Çözümlemesi. Çok boyutlu çözümlemede uç kullanici ayrinti düzeyleri arasinda dolasabilir. 3.3 Veri Madenciligi (Data Mining) Veri madenciligi diger tekniklere oranla daha yeni bir çözümleme teknigidir. Arastirma teknigi (discovery technique) adi verilen bir yöntem kullanmasi nedniyle, raporlamasorgulama ve çok boyutlu çözümleme tekniklerinden çok farklidir. Veriden belirli bir sorunun yanitini çikartmak yerine veriyi çözümleyerek bulunanlari raporlayan özel algoritmalar kullanilir. Kullancilarin hipotezlere dayanarak olusturduklari sorgulari çalistirdiklari sorgulama-raporlama veya çok boyutlu çözümleme tekniklerinden farkli olarak, veri madenciligi çogu henüz sorulmamis sorulara yanit arar. Bu arastirma islemi belirli veri ögeleri arasinda anlamli iliskiler bulunak, belirli veri ögelerinden öbekler olusturarak ya da özel veri öge kümeleri üzerinde çesitli örüntüler kullanilarak gerçeklestirilebilir. Bu örüntüler bulunduktan sonra, kurallar algoritmalar tarafindan çikarilabilir. Bu kurallar, istenen bir davranisi kestirmek, veriler arasindaki iliskileri belirlemek, yeni örüntüler olusturmak veya benzer nitelikteki kayitlari öbeklemek üzere kullanilabilir. 10
16 Veri madenciligi, tipik olarak istatistiksel veri analizi ve bilgi kesfi (knowladge discovery) için kullanilir. Istatistiksel veri analizi, verideki alisilmamis örüntüleri belirler ve bu örüntüleri açiklamak üzere istatistiksel ve matematiksel modelleme tekniklerini uygular. Bu modeller daha sonra tahmin ve kestirim için kullanilir. Istatistiksel çözümleme teknikleri, dogrusal ve dogrusal olmayan, regresyon, çok degiskenli ve zaman serisi çözümlemelerini kapsar. Bilgi kesfi ise verinin içerisindeki gizli, daha önceden bilinmeyen bilgileri açiga çikartarak, genellikle bilinmeyen is gerçeklerini ortaya çikarir. Veri madenciligi, veri tarafindan yürütülür (Sekil 3.4). Veri ambarinda saklanan veride ve veriler arasi iliskilerde veri madenciligi olmadan bulunmasi zor olan karmasik iliskiler söz konusudur. Veri madenciligi kullaniciya, akla hiç gelmeyen sorularin yanitlarini vererek, sorgulama ve raporlama ya da çok boyutlu çözümleme ile bulunamayacak yeni bakis açilari kazandirir. Çözümleyici Yönetiminde Çözümleyici Yardimi Ile Veri Yönetiminde Raporlama ve Sorgulama Çok Boyutlu Çözümleme Veri Madenciligi Sekil 3.4 Veri Madenciligi Sorgulara Yanit Vermekten Çok Veri Içeriginin Çözümlemesiyle Ilgilenir. 11
17 4. Veri Ambari Çatisi (Data Warehouse Framework) Veri ambarlarinin oldukça karisik ve ayrintili bir yapisi vardir ve farkli sistemler veri ambari olarak tanimlanabilmektedir. Bu nedenle tek ve standart bir veri ambari mimarisinden söz etmek dogru olmayabilir. Bunun yerine bir veri ambarinda bulunmasi gereken özelliklere deginilmesi ve veri ambari çatisinin incelenmesi daha yerindedir. Bu bölümde, veri ambarlarinin bilesenlerinden bahsedilecektir Veri Ambari Mimarisi Veri ambari mimarisi ifadesi ile uç kullaniciya sunulmak üzere hazirlanan bilgilerin geçtigi sürecin, yani veriler ile verileri üreten ya da kullanan sistemler arasindaki iletisim ve gerçeklestirilen islemlerin tamaminin yapisi anlatilmaktadir. Bu yapi, birbiriyle iliskili birkaç bölümden olusmaktadir:?? Isletimsel Veri Tabani (Operational Database) / Dis Veri Tabani Katmani (External Database Layer)?? Bilgi Erisim Katmani (Information Access Layer)?? Veri Erisim Katmani (Data Access Layer)?? Veri Kilavuzu (Üstveri) Katmani (Data Directory (Metadata) Layer)?? Islem Yönetim Katmani (Process Management Layer)?? Uygulama Ileti Gönderme Katmani (Application Messaging Layer)?? Veri Ambari Katmani (Data Warehouse Layer)?? Veri Sunma Katmani (Data Staging Layer) Sekil 4.1. de katmanlar ve katmanlar arasi iliskiler görülmektedir. 12
18 Sekil 4.1 Veri Ambari Çatisinda Katmanlar ve Katmanlar Arasi Iliskiler Isletimsel Veri Tabani Katmani / Dis Veri Tabani Katmani Isletimsel sistemler, önemli isletimsel gereksinimleri karsilamak üzere verileri islerler. Bu amaçla gelistirilen isletimsel veri tabani sistemleri, az sayida olan ve iyi tanimlanmis is hareketleri etkin bir sekilde islemek üzere tasarlanmislardir. Ancak isletimsel sistemlerin sinirli bir amaca hizmet etmek üzere hazirlanmis olmalari nedeniyle, isletimsel veri tabani sistemlerinin yönetimsel ya da bilissel amaçli verilere ulasmasi zor olmaktadir. Bu zorlugun altinda ise halen kullanilmakta olan birçok isletimsel sistemin yil önce gelistirilmis olmasi, kisaca yasli olmasi yatmaktadir. Baska bir deyisle, bazi sistemlerin isletimsel veriye ulasmak için kullandiklari teknoloji artik eskimistir. Bilindigi gibi veri ambarinin amaci isletimsel verilerin içine sikisip kalmis olan degerli bilgileri ortaya çikarmak, baska sistemlerden gelen verilerle birlikte yorumlayarak degerlendirmektir. Bugün sayilari gittikçe artan birçok büyük kurulus, dis kaynaklardan, dis veri tabanlarindan gelen nüfus, ekonomi ve ticari egilim.. verilerini kullanmaktadir Bilgi Erisim Katmani Veri ambari mimarisinde Bilgi Erisim Katmani uç kullaniciyla dogrudan iletisime geçen katmandir. Daha özellestirirsek, uç kullanicinin hergün kullandigi Excel, Lotus, Focus, Access, SAS.. gibi araçlar Bilgi Erisim Katmaninda yer alir. Ayni zamanda, 13
19 çözümleme ya da sunum amaciyla kullanilacak olan rapor, çizelge, grafik ya da tablolarin görüntülenmesi ya da çiktilarinin alinmasi gibi islemler için kullanilan yazilim ve donanim da bu katmanda bulunmaktadir. Son yillarda özellikle uç kullanicilarin güçlü kisisel bilgisayarlar ve yerel aglar kullanmaya baslamasiyla birlikte, Bilgi Erisim Katmani oldukça gelismistir. Bugün verinin yönetilmesi, çözümlenmesi ve sunulmasi amaciyla gittikçe daha fazla araç gelistirilmesine ve masa üstündeki yerini almasina ragmen, isletimsel sistemlerdeki verinin uç kullanicilarin araçlari tarafindan kolayca kullanilmasini saglamak açisindan bazi zorluklar söz konusudur. Bu zorluklardan bir tanesi, kurum içerisinde kullanilacak ortak bir veri dilinin bulunmamasidir Veri Erisim Katmani Veri Erisim Katmani, Bilgi Erisim Katmani ile Isletimsel Katman in birbiri ile konusmasini saglayan katmandir. Günümüz aglarinda ortak veri dili olarak SQL kullanilmaktadir. IBM tarafindan sorgu dili olarak gelistirilmis olan SQL, geçen 20 yillik sürede veri degisiminde (data interchange) de-facto standart haline gelmistir. Son birkaç yilin en önemli degisikliklerinden birisi, SQL iliskisel olsun ya da olmasin birçok veri tabani yönetim sistemi ya da veri kütük sistemine erisimini saglamak üzere EDA/SQL gibi veri erisim filtre lerinin gelistirilmis olmasidir. Bu filtreler sayesinde, son teknoloji ürünü Bilgi Erisim araçlarinin 20 yillik veri tabani yönetim sistemlerinde tutulan verilere erismesi olanakli hale gelmistir. Farkli veri tabani yönetim sistemleri ve kütük sistemleri için oldugu kadar, farkli üretici ya da protokoller için de Veri Erisim Katmani bulunmaktadir. Veri ambarinin en önemli amaçlarindan bir tanesi, uç kullaniciya evrensel veri erisimi olanagi saglamaktir. Evrensel veri erisimi, uç kullanicilarin Bilgi Erisim araçlarindan bagimsiz olarak kurum içerisindeki verilerin herhangi bir kesimine ya da tamamina erisebilmesi anlamina gelmektedir. Bu durumda Veri Erisim Katmani, Bilgi Erisim ve Isletimsel Veri Tabani katmanlari arasinda bir arayüz olusturmalidir. Bazi durumlarda bu uç kullanicinin gereksinimlerini tam olarak karsilamasina ragmen, kurumlar veri ambarini desteklemek üzere genellikle daha karmasik tasarimlar yaparlar. 14
20 Veri Kilavuzu (Üstveri) Katmani Evrensel veri erisimini saglamak, bir veri kilavuzu ya da üstveri havuzunun yönetilmesini zorunlu kilmaktadir. Üstveri, kurum içindeki veriyi tanimlayan veridir. Örnegin bir COBOL programindaki kayit tanimlari ya da FORTRAN programindaki DIMENSION deyimleri ya da SQL Create deyimleri üstverilerdir. Tam olarak islevsel bir veri ambari için, uç kullanicinin gördügü veriler ile isletimsel veri tabanindaki veriler hakkinda çesitli üstverilerin olmasi gerekmektedir. Ideal olarak, uç kullanicilar veri ambarindaki (ya da isletimsel veri tabanindaki) verilere, verinin nerede ya da nasil saklandigi hakkinda hiçbirsey bilmeden erisebilmelidir Islem Yönetim Katmani Islem Yönetim Katmani, veri ambari ve veri kilavuzu bilgilerinin yönetilmesi ya da olusturulmasi için yerine getirilmesi gereken görevleri planlayan katmandir. Veri ambarini güncel tutmak için gerçeklestirilecek islemleri denetleyen ya da planlayan üst düzeyli bir is olarak düsünülebilir Uygulama Ileti Gönderme Katmani Orta katman (middleware) olarak da adlandirilan bu katmanin görevi, kurum içindeki bilgisayar aginda bilginin tasinmasini saglamaktir; ancak sadece ag iletisim kurallarindan olustugu söylenemez. Örnegin isletimsel ya da bilisimsel olsun, uygulamalari herhangi bir uçtaki veri biçiminden soyutlar. Uygulama Ileti Gönderme ayni zamanda hareketleri ya da iletileri biriktirerek belirli bir zamanda belirli bir yere göndermek için de kullanilabilir. Bu katman, veri ambarinin altinda yatan tasima sistemidir denilebilir Veri Ambari (Fiziksel) Katmani Veri ambari katmani, verinin ilk olarak bilisimsel amaçla kullanildigi kesimdir. Veri ambari, verinin mantiksal ya da sanal bir görünümü olarak düsünülebilir; çogu zaman veri ambarinda veri saklanmaz. Fiziksel veri ambarinda, isletimsel ya da dis verinin kopyalari oldukça esnek ve kolayca erisilebilecek bir yapida tutulur. Giderek daha çok veri ambarinin istemci/sunucu düzlemlerde saklanmasina ragmen, genellikle birçogu ana bilgisayarlarda tutulmaktadir. 15
İş Zekası Sistemi Veriyi Stratejik Bilgiye Dönüştürür
İş Zekası Sistemi İş Zekası Sistemi İş Zekâsı Sistemi kolay kullanılır, zengin raporlama ve çözümleme yeteneklerine sahip, farklı veri kaynaklarını birleştirir, yöneticilere çok boyutlu, kurumsal bir görüş
Detaylıİş Zekâsı Sistemi Projesi
BI İş Zekâsı Sistemi Projesi Ulaş Kula, Bilişim Ltd. Esinkap 5. Ar-Ge Proje Pazarı 31 Mayıs 2012 Bilişim Ltd. 1985 te kurulan Bilişim Ltd, Türkiye nin üstün başarıyla sonuçlanmış önemli projelerine imza
DetaylıYazılım Mühendisliği 1
Yazılım Mühendisliği 1 HEDEFLER Yazılım, program ve algoritma kavramları anlar. Yazılım ve donanım maliyetlerinin zamansal değişimlerini ve nedenleri hakkında yorum yapar. Yazılım mühendisliği ile Bilgisayar
DetaylıLOGO İş Zekası çözümü ile kurumsal raporlama ve analizler. Cem Yılmaz Genel Müdür LOGOBI Yazılım
LOGO İş Zekası çözümü ile kurumsal raporlama ve analizler Cem Yılmaz Genel Müdür LOGOBI Yazılım Hakkımızda LOGOBI Yazılım A.Ş. iş zekası alanında faaliyet gösteren, Türkiye de sahip olduğu yüzlerce müşterinin
DetaylıBilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN İçerik Dosya Organizasyonu (File Organization) Veritabanı Sistemleri (Database Systems) BM307 Dosya Organizasyonu (File Organization) İçerik Dosya
Detaylıbilişim ltd İş Zekâsı Sistemi
BI İş Zekâsı Sistemi Bilişim Ltd. 1985 te kurulan Bilişim Ltd, Türkiye nin üstün başarıyla sonuçlanmış önemli projelerine imza atan öncü bir yazılımevi ve danışmanlık kurumu dur. Önemli kuruluşların bilgi
DetaylıVERİ KAYNAKLARI. Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri
VERİ KAYNAKLARI YÖNETİMİ İ İ 5. ÜNİTE GİRİŞ Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri yönetimidir. Geleneksel yada çağdaş, birinci yada ikinci elden derlenen veriler amaca uygun veri formlarında tutulur.
DetaylıVeritabanı Uygulamaları Tasarımı
Veritabanı Uygulamaları Tasarımı Veri Tabanı Veritabanı yada ingilizce database kavramı, verilerin belirli bir düzene göre depolandığı sistemlere verilen genel bir isimdir. Günümüzde özel veya kamu kuruluşların
DetaylıVeritabanı, Veri Madenciliği, Veri Ambarı, Veri Pazarı
Veritabanı, Veri Madenciliği, Veri Ambarı, Veri Pazarı Başkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yönetim Bilişim Sistemleri (Bil 483) 20394676 - Ümit Burak USGURLU Veritabanı Veri tabanı düzenli bilgiler
DetaylıBaşlıca Ürün-Bilgi Sistemleri
BİLGİ SİSTEMLERİ Başlıca Ürün-Bilgi Sistemleri Süreç İşleme Sistemleri, Ofis Otomasyon Sistemleri ve Bilgi İşleme Sistemleri, Yönetim Bilişim Sistemleri, Karar Destek Sistemleri, Uzman Sistemler ve Yapay
DetaylıVeri Ambarları. Erdem Alparslan
Veri Ambarları Erdem Alparslan İçerik Veri Ambarı nedir? Data Mart OLTP ve Veri Ambarı arasındaki farklar Veri Ambarının Yararları Veri Ambarı Mimarileri Ana Kavramlar Araçlar ve Teknolojiler Veri Ambarı
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ önemsiz olmayan, gizli, önceden bilinmeyen, potansiyel olarak kullanışlı
Veri Madenciliği, örüntü tanıma, istatistik ve matematiksel yöntemlerin kullanımıyla devasa miktardaki güncel ya da geçmiş veri içerisinden ilgi çekici ( önemsiz olmayan, gizli, önceden bilinmeyen, potansiyel
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Veri Tabanı Nedir? Sistematik erişim imkânı olan, yönetilebilir, güncellenebilir, taşınabilir, birbirleri arasında tanımlı ilişkiler bulunabilen bilgiler kümesidir. Bir kuruluşa
DetaylıUygulamaları ulut bilişime geçirmeden önce, firmanızın/şirketinizin ya da. işinizin gereksinimlerini göz önüne almanız gerekir. Aşağıda bulut bilişime
Bulut Bilişim-Planlama Uygulamaları ulut bilişime geçirmeden önce, firmanızın/şirketinizin ya da işinizin gereksinimlerini göz önüne almanız gerekir. Aşağıda bulut bilişime geçemden önce dikkat edilmesi
DetaylıVERİ TABANI SİSTEMLERİ
VERİ TABANI SİSTEMLERİ 1- Günümüzde bilgi sistemleri Teknoloji ve bilgi. 2- Bilgi sistemlerinin Geliştirilmesi İşlevsel Gereksinimleri 1.AŞAMA Gereksinim Belirleme ve Analiz Veri Gereksinimleri Gereksinimler
Detaylı9.DERS Yazılım Geliştirme Modelleri
9.DERS Yazılım Geliştirme Modelleri 1 Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü ve Modeller Herhangi bir yazılımın, üretim aşaması ve kullanım aşaması birlikte olmak üzere geçirdiği tüm aşamalar olarak tanımlanabilir.
DetaylıFONKSIYONLARA GÖRE IŞLETME
FONKSIYONLARA GÖRE IŞLETME BILGI SISTEMLERI ÜNİTE 7 GİRİŞ İşletmelerin işlerini yürütebilmeleri için tedarikçileri, müşterileri, çalışanları, faturaları, ödemeleri, mal ve hizmetleri ile ilgili birçok
DetaylıBilgiyi Keşfedin! Özelleştirme, Eklenti ve Veri Entegrasyonu Kurumsal Seviyede Yönetim ve Performans
Bilgiyi Keşfedin! LOGO MIND INSIGHT (powered by Qlik) İŞ ANALİTİĞİ ÜRÜNÜ, HERKESİN SEZGİLERİ İLE ARAŞTIRMA VE KEŞİF YAPMASINI SAĞLAYAN ÇOK ÇEŞİTLİ ESNEK VE İNTERAKTİF GÖRSELLER OLUŞTURABİLECEĞİ YENİ NESİL
DetaylıVeritabanı Yönetimi Bilgisayarların. Keşfi Hedefler. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi
Hedefler Veritabanı Yönetimi Bilgisayarların Discovering Keşfi 2010 Computers 2010 Living in a Digital World Dijital Dünyada Yaşamak Veritabanı terimini tanımlamak ve bir veritabanının veri ve bilgi ile
DetaylıMÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ (PZL208U)
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ (PZL208U)
Detaylıİş Zekası için Dört-Katmanlı Veri Modellemesi Gerçekleştirimi. Harun Gökçe EG Yazılım, TOBB ETÜ
İş Zekası için Dört-Katmanlı Veri Modellemesi Gerçekleştirimi Harun Gökçe EG Yazılım, TOBB ETÜ İçerik İş Zekası Kavramı Tarihçesi İş Zekası Tanım, Kavramlar ve Gereklilik Dört-Katmanlı Veri Modellemesi
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ ÖĞR.GÖR.VOLKAN ALTINTAŞ 26.9.2016 Veri Tabanı Nedir? Birbiriyle ilişkisi olan verilerin tutulduğu, Kullanım amacına uygun olarak düzenlenmiş veriler topluluğunun, Mantıksal
DetaylıBİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ
BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ Derleyen: Prof. Dr. Güngör BAL Bölüm 09 Bilişim ve Karar Destek Sistemleri Prensipler ve Öğrenme Hedefleri İyi karar-verme ve problem çözme yetenekleri etkin bilişim ve
DetaylıÜretim/İşlemler Yönetimi 2. Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN
Üretim/İşlemler Yönetimi 2 Sistem Kavramı Belirli bir ortak amacı elde etmek için birlikte çalışan bileşenlerden oluşan bütündür. Büyük sistemler kendilerini oluşturan alt sistemlerden oluşur. Açık sistem:
DetaylıNagios XI Günümüzün talep gören kurumsal gereksinimleri için en güçlü BT altyapısı gözetim ve uyarı çözümüdür.
Nagios Enterprises, kurumsal ölçekte, BT altyapı gözetiminde endüstri standardı olan Nagios için resmi ürünler, hizmetler ve çözümler sunuyor. Dünya çapında yüz binlerce kullanıcıyla Nagios bilgi teknolojileri
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veri Modelleri
Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veri Modelleri Konular Veritabanı Tasarım Aşamaları Veri Modeli Nedir? Veri Modeli Temel Bileşenleri İş Kuralları (Business Rules) İş Kurallarını Veri
DetaylıSİSTEM ANALİZİ ÖĞR. GÖR. MUSTAFA ÇETİNKAYA DERS 2 > GÜNÜMÜZ İŞLETMELERİNDE ENFORMASYON SİSTEMLERİ
SİSTEM ANALİZİ IT (ET) NEDİR?. BİLGİSAYAR DONANIM VE YAZILIMI VERİ YÖNETİMİ AĞ VE TELEKOMÜNİKASYON TEKNOLOJİLERİ WWW & İNTERNET İNTRANET & EKSTRANET SAYFA > 1 IS (ES) NEDİR?. ENFORMASYON SİSTEMİ BİRBİRİYLE
DetaylıYazılım Mühendisliği Bölüm - 3 Planlama
1 Yazılım Mühendisliği Bölüm - 3 Planlama 2 3 4 Planlama 5 Yazılım geliştirme sürecinin ilk aşaması Başarılı bir proje geliştirebilmek için projenin tüm resminin çıkarılması işlemi Proje planlama aşamasında
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) İş Kuralları ve Veri Modelleri
Celal Çeken Veysel Harun Şahin Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) İş Kuralları ve Veri Modelleri Konular Veritabanı Tasarımı Yaşam Döngüsü Veri Modeli Nedir? Veri Modeli Temel Bileşenleri
DetaylıTEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ
TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ KISA ÖZET KOLAYAOF DİKKAT Burada ilk 4 sayfa gösterilmektedir. Özetin tamamı için sipariş veriniz www.kolayaof.com 2 Kolayaof.com 0 362 2338723 Sayfa 2 İÇİNDEKİLER 1. ÜNİTE- TEDARİK
DetaylıPAZARTESİ SALI 2015-2016 Ders Programı 1. Öğretim 09.00-09.50 10.00-10.50 11.00-11.50 12.00-12.50 HRT4291 WEB TABANLI CBS GR:11 Ü.GÜMÜŞAY EZ-121 ; D1-129 HRT4291 WEB TABANLI CBS GR:22 Ü.GÜMÜŞAY EZ-121
DetaylıMobil Cihazlardan Web Servis Sunumu
Mobil Cihazlardan Web Servis Sunumu Özlem Özgöbek Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2010 İnternet erişiminin yaygınlaşması ve artık mobil cihazlar üzerinden bile yüksek hızlı veri iletişimine
DetaylıBilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU
Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 5. İhtiyaç Analizi ve Modelleme II Haftanın Amacı Bilişim sistemleri ihtiyaç analizinin modeli oluşturulmasında,
DetaylıSüreç Yönetimi. Logo
Süreç Yönetimi Logo Kasım 2013 SÜREÇ YÖNETİMİ Süreç belirlenen bir amaca ulaşmak için gerçekleştirilen faaliyetler bütünüdür. Örn; Sistemde kayıtlı personellerinize doğum günü kutlama maili gönderme, Deneme
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Ağ tasarımı, tedarik zinciri açısından üç karar düzeyini de ilgilendiren ve bu düzeylerde etkisi olan bir konudur. Zincirin
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Dağıtım Planlaması- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Dağıtım Tedarik zinciri içerisindeki ürün akıșları incelendiğinde üç temel akıș görülmektedir: Tedarik edilen girdilerin akıșı İmalat
DetaylıSistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC)
Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC) Sistem analistlerinin ve kullanıcı faaliyetlerinin spesifik döngüsünün kullanılmasıyla En iyi geliştirilmiş sistemin oluşmasını
DetaylıİŞLETME BİLGİ SİSTEMLERİ
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İŞLETME BİLGİ SİSTEMLERİ KISA ÖZET KOLAYAOF
DetaylıMÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ
MİY(CRM) E GELENEKSEL YAKLAŞIM WEB ETKİN VE BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIM Ünite 4 Öğr. Gör. Cemile AVCI AKAN Bu dersimizde, sizlere Müşteri İlişkileri Yönetimi konusundan bahsedeceğiz. Telefon, mail ve çalışan yoluyla
DetaylıHızlı Başlangıç Kılavuzu
Hızlı Başlangıç Kılavuzu Microsoft Access 2013 önceki sürümlerden farklı görünmektedir, dolayısıyla öğrenme eğrisini en aza indirmenize yardımcı olmak üzere bu kılavuzu hazırladık. Ekran boyutunu değiştirme
DetaylıNovaFortis Yazılım Danışmanlık. E-dönüşüm adaptörü
NovaFortis Yazılım Danışmanlık E-dönüşüm adaptörü E-DÖNÜŞÜM ADAPTÖRÜ E-dönüşüm adaptörü e-fatura, e-arşiv fatura, e-defter ve e-ihracat süreçlerini yönetmek üzere tasarlanmış bir masaüstü uygulamasıdır.
DetaylıVERI TABANLARıNDA BILGI KEŞFI
1 VERİ MADENCİLİĞİ VERI TABANLARıNDA BILGI KEŞFI Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi, veriden faydalı bilginin keşfedilmesi sürecinin tamamına atıfta bulunmakta ve veri madenciliği bu sürecin bir adımına karşılık
DetaylıSİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI. Sistem Analizi -Bilgi Sistemleri-
SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI Sistem Analizi -Bilgi Sistemleri- Bilgi Sistemi Bilgi sistemi, karar vericiler için verileri işleyerek bilgi sağlayan çoğunlukla bilgisayara dayalı sistemlerdir. Bilgi sistemi
DetaylıKısaca. Müşteri İlişkileri Yönetimi. Nedir? İçerik. Elde tutma. Doğru müşteri 01.06.2011. Genel Tanıtım
Kısaca Müşteri İlişkileri Yönetimi Genel Tanıtım Başar Öztayşi Öğr. Gör. Dr. oztaysib@itu.edu.tr 1 MİY Genel Tanıtım 2 MİY Genel Tanıtım İçerik Müşteri İlişkileri Yönetimi Nedir? Neden? Tipleri Nelerdir?
DetaylıUNIVERSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ
UNIVERSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD) Sistemleri Arasındaki Temel Farklar Universal Bilgi Teknolojileri Ltd. Şti. 2010. Tüm hakları saklıdır.
Detaylıİç Mimari için BIM 1. bölüm
İç Mimari için BIM 1. bölüm BIM (Yapı Bilgi Sistemi) hakkındaki görüşler genellikle binanın dış tasarımı ve BIM in mimari tasarımın bu alanına getirdiği faydalar üzerine odaklanır. Binaların katı modelleri,
DetaylıVeritabanı. Ders 2 VERİTABANI
Veritabanı Veritabanı Nedir? Birbiri ile ilişkili verilerin bir arada uzun süreli bulundurulmasıdır. Veritabanı bazen Veritabanı Yönetim sistemi veya Veritabanı Sistemi yerine de kullanılır. Gerçek dünyanın
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİMİ. Yrd.Doç.Dr. Füsun BALIK ŞANLI 2013-2014 YTÜ
VERİ TABANI YÖNETİMİ Yrd.Doç.Dr. Füsun BALIK ŞANLI 2013-2014 YTÜ Ders Düzeni Ders Uygulama Ödev Sınavlar 1. Ara Sınav 2. Ara Sınav Yıl Sonu Sınavı Sınavlar 2 Başarı Kriterleri Yıliçi başarı notu: (2 Yıliçi
DetaylıSİSTEM VE YAZILIM. o Bilgisayar sistemleri donanım, yazılım ve bunları işletmek üzere gerekli işlemlerden oluşur.
SİSTEM VE YAZILIM o Bilgisayar sistemleri donanım, yazılım ve bunları işletmek üzere gerekli işlemlerden oluşur. o Yazılım, bilgisayar sistemlerinin bir bileşeni olarak ele alınmalıdır. o Yazılım yalnızca
DetaylıDikkat!... burada ilk ünite gösterilmektedir.tamamı için sipariş veriniz SATIŞ TEKNİKLERİ KISA ÖZET KOLAYAOF
Dikkat!... burada ilk ünite gösterilmektedir.tamamı için sipariş veriniz SATIŞ TEKNİKLERİ KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com 0 362 2338723 Sayfa 2 İÇİNDEKİLER 1. ÜNİTE- PAZARLAMADA SATIŞIN YERİ VE ÖNEMİ.
DetaylıElbistan Meslek Yüksek Okulu Güz Yarıyılı
HAFTA III Bilgi iletişim sistemi : Bilgi iletişim sistemi, dağıtık sistem içerisinde düğümler arasındaki iletişimi desteklemekle yükümlüdür. İletişim sistemi, iletişim ağı ile bağlanmış herhangi bir düğümün,
DetaylıKurumsal Mimari. (Enterprise Architecture) MUSTAFA ULUS, 2015
Kurumsal Mimari (Enterprise Architecture) MUSTAFA ULUS, 2015 Hakkımda Eğitim Yıldız Teknik Üniversitesi - Matematik Mühendisliği lisans Ahmet Yesevi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği yüksek lisans Deneyim
Detaylı08225 AĞ TEMELLERĠ. Elbistan Meslek Yüksek Okulu GÜZ Yarıyılı. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU. 20 EKi Salı, Çarşamba
08225 AĞ TEMELLERĠ Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2014 2015 GÜZ Yarıyılı 20 EKi. 2014 Salı, Çarşamba Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU Bilgi iletişim sistemi, dağıtık sistem içerisinde düğümler arasındaki iletişimi
DetaylıSistem Analizi ve Planlama
Sistem Analizi ve Planlama A. Can ARICI 1206060014 İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fak. İşletme Bölümü Yönetim Bilişim Sistemleri Dersi Öğretim Üyesi: Doç. Dr. Murat ERDAL 1 Sunum Planı Genel Kavramlar
DetaylıBLG4146 - Sistem Analizi ve Tasarımı. Öğr. Grv. Aybike ŞİMŞEK
BLG4146 - Sistem Analizi ve Tasarımı Öğr. Grv. Aybike ŞİMŞEK Tasarım Evresi Analiz evresinde sorulan NE sorusuyla elde edilen bilgilerin NASIL yapılacağı, NASIL gerçekleştirileceğinin ortaya konulduğu
DetaylıChapter 6 Mimari Tasarım. Lecture 1. Chapter 6 Architectural design
Chapter 6 Mimari Tasarım Lecture 1 1 Konular Mimari Tasarım Kararları Mimari Bakış Açıları Mimari Desenler Uygulama Mimarileri 2 Yazılım Mimarisi Sistemi meydana getiren alt sistemlerin belirlenmesi için
DetaylıBilgi Servisleri (IS)
Bilgi Servisleri (IS) GRID Kullanıcı Eğitimi Boğaziçi Üniversitesi 2007, İstanbul Emrah AKKOYUN Konu Başlığı Neden ihtiyaç duyulur? Kullanıcılar kimlerdir? Bilgi Servisi türleri MDS ve BDII LDAP Bilgi
DetaylıIENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları
IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü IENG 227 Modern Üretim Yaklaşımları Dr. Hacer Güner Gören Esnek Üretim Sistemleri Esnek Üretim Sistemleri Bir esnek
DetaylıTarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi. 01/05/2018 Salı 3 Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan
BİLGİ TEKNOLOJİLERİ YÖNETİMİ EĞİTİM MODÜLLERİ Tarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi 01/05/2018 Salı Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan Bu dersin amacı, bilgisayar bilimlerinin temel kavramlarını
DetaylıÖğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi
Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi Öğretim hedefleri belirlendikten sonra öğrencileri bu hedeflere ulaştıracak içeriğin saptanması gerekmektedir. Eğitim programlarının geliştirilmesinde ikinci aşama
DetaylıBİT PROJELERİNDE KARŞILAŞILABİLEN OLASI RİSKLER
BİT PROJELERİNDE KARŞILAŞILABİLEN OLASI RİSKLER Temmuz 2017 1 GİRİŞ 1.1 REHBERİN AMACI ve KAPSAMI Kamu BİT Projeleri Rehberi nin eki olarak hazırlanan bu alt rehber, BİT yatırım projesi teklifi yapan kamu
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİNE BAKIŞ
VERİ MADENCİLİĞİNE BAKIŞ İçerik Veri Madenciliği Neden Veri Madenciliği? Veri ve Veri Madenciliğinin Önemi Günümüzde Kullanılan Veri Madenciliğinin Çeşitli İsimleri Veri Madenciliği Nedir? Neden Veri Madenciliği?
DetaylıKullanım Durumu Diyagramları (Use-case Diyagramları)
Kullanım Durumu Diyagramları (Use-case Diyagramları) Analiz aşaması projeler için hayati önem taşır. İyi bir analizden geçmemiş projelerin başarı şansı azdır. Analiz ile birlikte kendimize Ne? sorusunu
DetaylıMUHASEBEDE BİLGİ YÖNETİMİ (MUH208U)
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. MUHASEBEDE BİLGİ YÖNETİMİ (MUH208U)
DetaylıMESLEKİ TERMİNOLOJİ I 1. HAFTA YAZILIM MÜH. TEMEL KAVRAMLAR
YAZILIM: SOFTWARE Yazılım (Software): Yazılım sadece bir bilgisayar programı değildir. Basılı veya elektronik ortamdaki her tür dokümanı da içeren ürün. Dokümanlar yazılım mühendislerine ve son kullanıcıya
DetaylıMühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları (MS-Access)
Mühendislikte Veri Tabanları Dersi Uygulamaları (MS-Access) İstanbul Teknik Üniversitesi, İnşaat Fakültesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü Prof. Dr. Nebiye MUSAOĞLU Doç. Dr. Elif SERTEL Y. Doç. Dr. Şinasi
DetaylıSAĞLIK BİLGİ SİSTEMLERİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ
TANIM Sağlık hizmetlerinin bilgisayar aracılığı ile gerçekleştirilmesi, elektronik ortamda bilgi alışverişinin otomatik olarak yapılması gibi, tıbbi, finansal ve mali hizmetler açısından ortaya çıkan detaylı
DetaylıMerSis. Bilgi Teknolojileri Bağımsız Denetim Hizmetleri
MerSis Bağımsız Denetim Hizmetleri risklerinizin farkında mısınız? bağımsız denetim hizmetlerimiz, kuruluşların Bilgi Teknolojileri ile ilgili risk düzeylerini yansıtan raporların sunulması amacıyla geliştirilmiştir.
DetaylıYÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ
YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ ÇAĞDAŞ İŞ DÜNYASININ DEĞİŞİMİ Globalleşme: Global Pazar piyasasında yönetim ve kontrol Dünya piyasalarında rekabet Global iş grupları Global dağıtım sistemleri Bugün bilişim
DetaylıMuhasebe Bilgi Sisteminin Temel Yapısı. Bilgi Sistemleri Muhasebe Bilgi Sisteminin Niteliği ve İçeriği
Muhasebe Bilgi Sisteminin Temel Yapısı Bilgi Sistemleri Muhasebe Bilgi Sisteminin Niteliği ve İçeriği Bilgi Sistemleri Yönetim Bilgi Sistemleri Para, insangücü, malzeme, makine, teknoloji ve bilgi gibi
DetaylıTÜBİTAK BİLİM VE TOPLUM DAİRE BAŞKANLIĞI MALİ DENETLEME VE SÖZLEŞMELER MÜDÜRLÜĞÜ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI
TÜBİTAK BİLİM VE TOPLUM DAİRE BAŞKANLIĞI MALİ DENETLEME VE SÖZLEŞMELER MÜDÜRLÜĞÜ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam MADDE 1- (1) Bu esasların amacı,
DetaylıAlgoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Melih BÖLÜKBAŞI
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Melih BÖLÜKBAŞI Dersin Hedefleri Veri Tabanı Kullanıcıları Veri Modelleri Veri Tabanı Tasarımı İlişkisel VT Kavramsal Tasarımı (Entity- Relationship, ER) Modeli VT KULLANICILARI
DetaylıEnterprise Resource Planning - ERP - Kurumsal kaynak planlaması ya da iş letme kaynak planlaması,
Enterprise Resource Planning - ERP - Kurumsal kaynak planlaması ya da iş letme kaynak planlaması, işletmelerde mal ve hizmet üretimi için gereken işgücü, makine, malzeme gibi kaynakların verimli bir şekilde
DetaylıUZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ
ÜNİTE 2 VERİ TABANI İÇİNDEKİLER Veri Tabanı Veri Tabanı İle İlgili Temel Kavramlar Tablo Alan Sorgu Veri Tabanı Yapısı BAYBURT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ BİLGİSAYAR II HEDEFLER Veri tabanı kavramını
DetaylıE-imza E-sertifika SSS
E-imza E-sertifika SSS 1. Elektronik imza, elektronik sertifika, guvenli elektronik imza, nitelikli elektronik sertifika, imza olusturma verisi, imza dogrulama verisi nedir? Elektronik imza neden ve hangi
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ F A T M A İ L H A N
VERİ MADENCİLİĞİ F A T M A İ L H A N Veri Madenciliği Nedir? Veri madenciliği büyük miktarda veri içinden gelecekle ilgili tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların bilgisayar programı kullanılarak
DetaylıA)GENEL BİLGİLER I)TANIMLAR
A)GENEL BİLGİLER I)TANIMLAR Karmaşık Problem: Çözümü için derinlemesine mühendislik bilgisi, soyut düşünme, temel mühendislik ilkelerinin ve ilgili mühendislik disiplininin önde gelen konularında araştırmaya
DetaylıÖğr.Gör.İnan ÜNAL Tunceli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Öğr.Gör.İnan ÜNAL Tunceli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Büyük miktardaki veriler içerisinden önemli olanlarını bulup çıkarmaya veri Madenciliği denir. Veri madenciliği bir sorgulama işlemi
Detaylı5.DERS PROJEDE YÜRÜTMENİN PLANLANMASI
5.DERS PROJEDE YÜRÜTMENİN PLANLANMASI 1 1. PROJENİN PLANLANMASI? Proje planlaması yapılmadan iyi bir proje önerisi hazırlanması mümkün değildir. Bu nedenle planlama ile ilgili sorunları ortaya koymanın
DetaylıKural Motoru. www.paperwork.com.tr
Kural Motoru www.paperwork.com.tr İş Kuralı Örnekleri Aşağıda iş kurallarına çeşitli örnekler verilmiştir; : İş Kuralı Nedir? T üm işletmeler kural merkezli çalışırlar. Kurallar hangi fırsatların takip
DetaylıFIRAT ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ Yazılım Mühendisliği Bölümü
FIRAT ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ Yazılım Mühendisliği Bölümü YMH114 - Yazılım Mühendisliğinin Temelleri Dersi Proje Uygulaması ve Dokümantasyonu AKILLI ŞEHİR UYGULAMALARININ İNCELENMESİ VE ÖRNEK
Detaylı3. sınıf. Bilgisayarla kataloglamanın doğuşu gelişimi ve bugünkü durum ele alınmaktadır. Bu derste
3. sınıf 5. Yarıyıl (Güz Dönemi) Bilgi Kaynaklarının Tanımlanması ve Erişimi I (AKTS 5) 3 saat Bilgisayarla kataloglamanın doğuşu gelişimi ve bugünkü durum ele alınmaktadır. Bu derste Kütüphane Otomasyon
DetaylıPERFORMANS YÖNETĐMĐ. Hedefe Odaklı Çalışma ve Yetkinlik Yönetimi.
PERFORMANS YÖNETĐMĐ Kurumların yapısına uygun performans yönetimi sistemini esnek yapı sayesinde Đnsan Kaynakları uygulaması içinde tanımlayarak takip edebilme Performans kayıtlarını yöneticilere e-posta
DetaylıBÖLÜM 1 TEDARİK ZİNCİRİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 TEDARİK ZİNCİRİ 1.1. Niçin Tedarik Zinciri?... 1 1.2. Tedarik Zinciri ve Tedarik Zinciri Yönetimi... 3 1.3. Tedarik Zinciri Yapısı... 5 1.4. İş Modelleri... 6 Kaynaklar... 7 BÖLÜM 2
DetaylıSwing ve JDBC ile Database Erişimi
Swing ve JDBC ile Database Erişimi JDBC API, tablolanmış herhangi bir tür veriye, özellikle İlişkisel Veritabanı, erişim sağlayan bir Java API sidir. JDBC, aşağıda verilen üç etkinliğin gerçekleştirilebileceği
DetaylıALP OĞUZ ANADOLU LİSESİ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI BİLGİSAYAR BİLİMİ DERSİ 2.DÖNEM 2.SINAV ÖNCESİ ÇALIŞMA SORULARI VE YANITLARI
ALP OĞUZ ANADOLU LİSESİ 2017-2018 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI BİLGİSAYAR BİLİMİ DERSİ 2.DÖNEM 2.SINAV ÖNCESİ ÇALIŞMA SORULARI VE YANITLARI Doğru yanıtlar kırmızı renkte verilmiştir. 1. Problemlerin her zaman sıradan
DetaylıWEB PROJESİ YÖNETİMİ. Belli bir süre içerisinde, belli bir bütçe ile belirlenen hedeflere ulaşmak için uygulanan metodolojik süreçtir.
BÖLÜM 1 1.1 PROJE NEDİR? WEB PROJESİ YÖNETİMİ Belli bir süre içerisinde, belli bir bütçe ile belirlenen hedeflere ulaşmak için uygulanan metodolojik süreçtir. 1.2 PROJELERİN ORTAK UNSURLARI NELERDİR? Başlama
DetaylıSİMÜLASYON Hazırlayan: Özlem AYDIN
SİMÜLASYON Hazırlayan: Özlem AYDIN Not: Bu sunumda Yrd. Doç. Dr. Yılmaz YÜCEL in Modelleme ve Benzetim dersi notlarından faydalanılmıştır. SİMÜLASYONUN ORTAYA ÇIKIŞI Simülasyonun modern anlamda kullanılışı
Detaylı1. VERİ TABANI KAVRAMLARI VE VERİ TABANI OLUŞTUMA
BÖLÜM15 D- VERİ TABANI PROGRAMI 1. VERİ TABANI KAVRAMLARI VE VERİ TABANI OLUŞTUMA 1.1. Veri Tabanı Kavramları Veritabanı (DataBase) : En genel tanımıyla, kullanım amacına uygun olarak düzenlenmiş veriler
DetaylıVeri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 7
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 7 İçerik Alt Sorgular Çoklu Tablolar (Tabloların Birleştirilmesi) Görünümler R. Orçun Madran 2 Alt Sorgular Uygulamada, bir sorgudan elde edilen sonuç, bir diğer
DetaylıArş.Gör.Muhammet Çağrı Gencer Bilgisayar Mühendisliği KTO Karatay Üniversitesi 2015
Arş.Gör.Muhammet Çağrı Gencer Bilgisayar Mühendisliği KTO Karatay Üniversitesi 2015 KONU BAŞLIKLARI 1. Yazılım Mimarisi nedir? 2. Yazılımda Karmaşıklık 3. Üç Katmanlı Mimari nedir? 4. Üç Katmanlı Mimari
DetaylıŞeffaf İnsan Kaynakları. Aktif personel. Etkin yönetici
Şeffaf İnsan Kaynakları Aktif personel Etkin yönetici HR-WEB ile Fark Yaratacak uygulamalar! HR-WEB İnsan Kaynakları ve Bordro Yönetimi çözümümüz, uzun yıllar boyunca edindiğimiz tecrübelerimiz ve iş dünyasının
DetaylıSistem Analizi ve. Tasarımı. Mustafa COŞAR
Sistem Analizi ve 1 Tasarımı 2013 Mustafa COŞAR Sunum Planı Genel Kavramlar 2 Sistem Genel Sistem Teorisi Sistemin Öğeleri Bilgi Sistemleri Sistem Analizi Sistem Geliştirme Hayat Döngüsü Sistem Analizi
DetaylıVERİ TABANI UYGULAMALARI
VERİ TABANI UYGULAMALARI VERİ TABANI NEDİR? Bir konuyla ilgili çok sayıda verinin tutulmasına, depolanmasına ve belli bir mantık içerisinde gruplara ayrılmasına veri tabanı denir. Veri tabanı programları;
DetaylıKarar Verme ve Pazarlama Bilgisi: Yönetim Kurulu Odasına Giden Yol
Karar Verme ve Pazarlama Bilgisi: Yönetim Kurulu Odasına Giden Yol Bilgi pazarındaki sert rekabet ortamı pazarlama araştırması endüstrisinin müşterilerin bilgi ihtiyaçlarına daha fazla yoğunlaşmasını gerektiriyor.
DetaylıBilgisayar Grafiği. Volkan KAVADARLI
Bilgisayar Grafiği Volkan KAVADARLI 11011032 Bilgisayar Grafiği? Özel bir grafik donanımı ve yazılımının yardımıyla bir bilgisayar tarafından görüntü verisinin temsilini kullanarak oluşturulmuş görüntüler.
DetaylıO P C S T A N D A R D I
O P C S T A N D A R D I ASP OTOMASYON LTD. Sadık ŞENOL İsmail YAKIN 12/08/2008 OPC Standardı İnsan gücüne dayalı üretimden otomasyona dayalı, daha kontrollü bir üretime geçiş endüstride üretim hızını ve
DetaylıBT Maliyetlerinde Etkin Yönetim Stratejileri *
PwC Türkiye V. Çözüm Ortaklığı Platformu BT Maliyetlerinde Etkin Yönetim Stratejileri * Anıl l Erkan, Kıdemli K Müdür, M Danış ışmanlık Hizmletleri Seda Babür, Danış ışman, Danış ışmanlık Hizmletleri PwC
Detaylıiş zekası business intelligence- harita- performans göstergeleri - balanced scorecard 7 boyut da görsel tasarım LOGOBI İş Zekası Platformu
iş zekası business intelligence- harita- performans göstergeleri - balanced scorecard 7 boyut da görsel tasarım LOGOBI İş Zekası Platformu LOGOBI LOGOBI İş Zekası Platformu İnternet veya intranet ortamlarda
Detaylı