Veri, Bilgi ve Veritabanı BİLGİYİ YÖNETME Mustafa Çetinkaya Veri, deney, gözlem veya araştırma neticesinde elde edilen işlenmemiş nitel ve nicel öğelerdir. Bilgi, verinin çeşitli yöntem ve sistemler tarafından işlenerek anlamlı hale getirilmesidir. Veritabanı, veri ve bilgilerin sistematik olarak kaydedilmesidir. 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 1 Veritabanı Yönetim Sistemi Verilerin Merkezileştirilmesi Verilerin Etkili Şekilde Kullanılması Verilere Uygulamalarla Erişilmesi Yapılandırılmış Sorgu Dili - SQL Veri İşleme Dili 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 2 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 3 Veri Sözlüğü İlişkisel VTYS Veri Unsurlarının Tanımları/Özellikleri Otomatik Oluşturma/Kullanıcı Girişi 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 4 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 5 1
Veri Madenciliği Çevrimiçi Analitik İşleme - OLAP Çeşitli Yöntem ve Araçlarla Veri Üzerinde Keşif Yapmak Bağlantıları Görmek Veriyi Ayrıştırmak, Birleştirmek, Analiz Etmek Çok Boyutlu Veri Analizi Ürünleri, Bölgeleri, Güncel Satışları ve Tahmin Edilen Satışları Gösteren Bir OLAP Küpü 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 6 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 7 Büyük Veri Yıllık Üretilen Data Miktarı Farklı Kaynaklar Tarafından Üretilen Birikerek Büyük Miktarlara Ulaşan Özel Yöntem ve Programlarla Analiz Hadoop: Kümelenme ile büyük verinin birden fazla bilgisayar tarafından işlenmesini sağlar. 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 8 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 9 Türlerine Göre Veri Oluşumu Otomatik Tanıma ve Veri Toplama Gömülü Cihazlar, iot PC, Server, Log, Metadata Eğlence Amaçlı Olmayan Resim ve Videolar Eğlence Amaçlı Resim ve Videolar 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 10 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 11 2
Veri Kalitesi Veriler Nerede Saklanıyor? Verilerin Doğru Girilmesi Veritabanının Doğru Tasarlanması Veri Birleştirmesi 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 12 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 13 Depolama Ortam Türleri Veriden Bilgiye Bilgi Ekonomisi İşletme Varlığı Olarak Bilgi Bilgi Sahipliği, Bilgi Eskimesi ve Bilgiye Ulaşım 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 14 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 15 Bilimsel Bilgi Akıl, Deney ve Gözleme Dayalı Birikimsel ve Yanlışlanabilir Hipotez, Teori, Kanun Simetrik ve Asimetrik Bilgi Simetrik Bilgi: Tarafların Eşit Bilgisi Asimetrik Bilgi: Tarafların Eşit Olmayan Bilgisi Mobilya alırken mobilyacının ürün hakkında daha fazla bilgiye sahip olması. (Uzmanlık) Aynı ihaleye girecek firmalardan birinin içeriden bilgi alması. (Ahlaki Risk) 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 16 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 17 3
Yapabilme Bilgisi - Know How Nasıl Yapılacağının Bilgisi, Tecrübe Üretim Aşaması, Sorunlar ve Çözüm Kodları Rekabet Avantajı Otomobil Endüstrisinde Mercedes & Tesla İnovasyonun Önemi Örgütsel Öğrenme Örgütün Öğrenerek Gelişmesi Kavrama, Değişim ve Performans 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 18 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 19 Makine Öğrenmesi Matematiksel ve İstatistiksel Yöntemler Veri/Bilgiden Çıkarım Yapma Facebook un Dil Üreten Yapay Zekası MOOCs İnternet Ortamında Kitlelere Açık Dersler Multimedia Araçları 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 20 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 21 İş Zekası Yöneticiler ve kurum kullanıcılarının doğru ve gerekli bilgilerle karar almalarını güçlendirmek için veri - bilgi üzerinde analiz ve düzenleme yapan yazılım araçlarına verilen genel adlandırmadır. İş Zekasının Amacı Tüm çalışanlar veri - bilgi işleme konusunda uzman değildir. Verinin - bilginin herkesin anlayabileceği özetler, ekranlar, sonuçlar veya raporlara dönüştürülmesi gerekir. 8/03/19 İşletmelerde Bilgi Sistemleri Mustafa Çetinkaya 22 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 23 4
İş Zekası SAP BI, IBM Cognos, Oracle BI Veriden Karara Güncel Veri (YBS ve KDS den) Trend Analizi (Alışkanlık ve Eğilimler) Veri Kalitesi > Veri Madenciliği Analiz ve Raporlar Akıllı Teknikler Bilgi Varlığını Genişletmek Örnek Olay Temelli Akıl Yürütme Bulanık Mantık Sinir Ağları Genetik Algoritmalar Melez Yapay Zeka 8/03/19 İşletmelerde Bilgi Sistemleri Mustafa Çetinkaya 24 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 25 Örnek Olay Temelli Akıl Yürütme Uzmanların Geçmiş Deneyimleri Sistem En Yakını Bulur ve Uygular Tıp Sistemleri Tüketici Talepleri Bulanık Mantık Değerler Aralığı Sunar 0 ya da 1 Olmayan Büyük, Küçük > Orta Sıcak, Soğuk > Ilık Sendai Metro Sistemi: Yolcuların tutunmasına gerek kalmayacak şekilde hızlanma. Mitsubishi Klima: %20 Verimlilik 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 26 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 27 Sinir Ağları Genetik Algoritmalar 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 28 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 29 5
Melez Yapay Zeka Sistemleri Birden fazla akıllı tekniğin bir arada kullanılmasıdır. Bulanık mantık ile sinir ağlarını birleştiren Matsushita bulanık sinir ağlı çamaşır makinesi. SUNUM BİTTİ, SORUSU OLAN? Mustafa Çetinkaya 8/03/19 Bilgiyi Yönetme Mustafa Çetinkaya 30 6