11 Şubat 2011 Cuma

İş Zekası ( Business Intelligence )

Bilgiyi verimli bir şekilde yöneterek firmalara rekabette en önde yer almak, depoladığınız verileri, hedeflerinize uygun olarak seçeceğiniz veri ambarı çözümleri ile, çok boyutlu analiz etmeyi olanaklı kılacak biçimde paylaştırmak bizim rakiplerimize karşı önde olmamızı sağlayacak avantajlardır. Bu ise doğru seçilmiş bir İş Zekası uygulaması ile gerçekleştirilebilir. O zaman iş zekası; kurumların geleceğe yönelik stratejilerinin başarısını artırmak için verinin toplanmasını, depolanmasını, analizini ve bu veriler ile planlama yapılmasını sağlayacak uygulama ve teknolojiler bütünüdür.

Karar verme sürecini kısaltan ve doğru karar vermeyi sağlayan iş zekası sistemlerinin özelliklerini şöyle sıralayabiliriz;

1- Farklı kaynaklardan veri toplayabilmesi
2-Kullanıcılara esnek ve hızlı cevaplar döndürmesi
3-Kullanıcılara raporları istedikleri gibi düzenleme imkanı
4- Bilgi işleme ihtiyaç duymadan çalışabilme imkanı
5- Kararlarda ve çözüm gereken problemlerde destek olması

Bu özellikleri sağlayan bileşenleri ise şöyle sıralayabiliriz ;

  1-Veri ambarı/Data Mart

Veri ambarının ne olduğu sorusuna yanıt verebilmek için öncelikle bazı kavramlardan bahsetmek gerekmektedir. Ancak kaba bir tanımla veri ambarı "İşletimsel sistemlerin çıktısı olan verilerin yönetildiği bilgi ortamıdır  " denilebilir yani veri ambarları farklı düzlemlerdeki veri kaynaklarına erişerek veriyi temizleyip , süzüp değiştirdikten sonra, anlaşılabilir ve kolay erişilebilir bir yapıda saklarlar.Bu veri daha sonra sorgulama, raporlama ve veri çözümlemede kullanılır.

Data Mart ise veri ambarının yönetim kolaylığı ve yüksek performans için departmanlar bazında kullanılan küçük bir setidir.


  2-OLAP

İlişkisel veri tabanlarının kullanımı ve sonrasında ortaya çıkan veri ambarlarının büyüklüğü ile beraber , verilere daha hızlı şekilde erişme ve çok boyutlu analiz ihtiyaçları doğmuştur.Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) veritabanları karar destek sorgularını kolaylaştırır. OLAP, İlemleri işlemek yerine sorgulama ve raporlama için en iyi duruma getirilmiş bir veritabanı teknolojisidir. OLAP'ın kaynak verileri , yaygın olarak veri depolarında depolanan Çevrimiçi İşlem İşleme  (OLTP) veritabanlarıdır.OLAP verileri bu geçmiş verilerinden türer ve karmaşık çözümlemelere izin veren yapılar halinde derlenir.OLAP verileri hiyerarşik olarak da düzenlenir ve tablo yerine küplerde depolanır. Çözümlenecek verilere hızlı erişim sağlamak için çok boyutlu yapılar kullanan karmaşık bir teknolojidir. Bu düzenleme, Özet Tablo raporu veya Özet Grafik raporunun, tüm ülke veya bölgedeki toplam satışlar gibi yüksek düzeyde özetleri görüntülemesini, buna ek olarak satışların bölgelere göre güçlü mü, yoksa zayıf mı olduğu konularında da ayrıntı görüntülemesini kolaylaştırır. OLAP veritabanları iki temel veri türü içerir: konuya hakim biçimde iş kararları almak için kullandığınız sayısal veriler, miktarlar ve ortalamalar olan ölçüler ve bu ölçüleri düzenlemek için kullandığınız kategoriler olan boyutlar. OLAP veritabanları, verileri çözümlemek için bildiğiniz kategorileri kullanarak verileri pek çok ayrıntı düzeyiyle düzenlemenize yardımcı olur.

  3- Veri Madenciliği / Datawarehouse

Veri Madenciliği, yerleşik sistemlerde ve diğer dışsal sistemlerde var olan verilerin ayıklanması ve temizlenmesi; karar verme mekanizmalarına hizmet edecek şekilde hazırlanması, doğru şekilde saklanması, çeşitli son kullanıcı programları aracılığı ile veriye erişilmesi ve belirleyici veri ilişkilerinin aranıp bulunması işlemlerinin tümünü içeren bir aktiviteler zinciridir. Tanımından da görülmektedir ki DW teknik, organizasyonel ve finansal yönleri olan çok boyutlu bir yatırımdır. 

Data Warehousing (Veri Ambarı) gittikçe daha çok küresel şirket tarafından kritik misyona sahip bir temel yapı olarak tanınmaktadır. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), global e-ticaret girişimleri, tedarik zinciri çözümleri (SCM), ERP sistemleri, kurumsal bilişim portalları ve kurum çapında yönetim bilişim stratejileri ile ilişkilendirilmekte ve tüm bu sayılan sistemlerin temel yapı taşı haline gelmektedir. 

Bunun amacı, özel olarak hazırlanmış olan veriye kolayca ve hızlı şekilde ulaşmak ve bu bilgilerin yönetim raporları, çeşitli sorgulamalar, karar destek sistemleri, executive bilgi sistemleri ve data mining gibi çeşitli karar destek uygulamarında kullanılmasıdır 




  4- Analiz araçları/Analitik uygulamalar

Karar destek sistemlerinin son bileşeni ise veri ambarında konsolide edilen, çok boyutlu olarak modellenerek analize hazır hale getirilen veriler üzerinde son kullanıcıların kolay analizler yapmasını sağlayan araç ve uygulamalardır.
Analitik uygulamalar ise, belirli amaca yönelik olarak hazırlanmış analiz araçlarıdır.

Bunun için dashboard denilen yapılar yararlanılır. Dashboardlar, belli bir yapıya ait sürekli değişlik gösteren  sayısal değerlerlerin sistem performansını ölçmek ve takip etmek açısından istatiksel veya grafiksel olarak incelenmesini sağlayan gösterge tablolarıdır.




Hiç yorum yok:

Yorum Gönder