yÖnetİm bİlgİ sİstemlerİ fileyÖnetİm bİlgİ sİstemlerİ İletme zekasinin temellerİ...
TRANSCRIPT
YÖNETİM BİLGİ SİSTEMLERİ
İŞLETME ZEKASININ TEMELLERİ VERİTABANI VE BİLGİ YÖNETİMİ
GELENEKSEL DOSYA ORTAMINDA VERİLERİN
ORGANİZASYONU
Etkin bir bilgi sistemi kullanıcılarına doğru,
zamanlı ve amaca uygun bilgiler sağlar. Doğruluk
bilginin hatasız olması demektir. Bilginin zamanlı
olması, karar vericinin ihtiyaç duyduğu anda hazır
olması demektir. Amaca uygun olması, karar
verilmesinde ihtiyaç duyulan bilginin o olması
demektir.
Dosya Düzenleme Kabulleri
Bir bilgisayar sistemi verileri bit, bayt, alan, kayıt, dosya ve
veri tabanı hiyerarşisinde saklar. Bit; en küçük bilgi
parçacığını tanımlar. Bir grup bit (8) baytı oluşturur. Bir bayt;
metin, sayı veya sembol gibi bir karakteri temsil eder.
Karakterlerin veya sayıların oluşturduğu gurup alan olarak
adlandırılır. Bir grup ilişkili alan kayıt, aynı türden kayıtların
bir araya gelmesi ise dosya olarak adlandırılır. Bir grup ilişkili
dosyaların bir araya gelmesi de veri tabanını oluşturur.
Veri
Hiyerarşisi
Geleneksel Dosya İşleme
Geleneksel Dosya Ortamında Problemler
Birçok organizasyonda veri dosyaları ve sistem;
şirket planında olmaksızın bağımsızca büyüme
eğilimindedir. Muhasebe, finans, üretim, insan
kaynakları, satış ve pazarlama hepsi kendi veri
dosyalarını geliştirmektedirler.
Geleneksel Dosya Ortamında Problemler…
1- Veri Gereksizliği ve Tutarsızlığı
Veri gereksizliği; aynı veriler birden fazla yerde veya alanda
saklandığı için birçok veri dosyasında, tekrarlanan verilerin
olmasıdır. Veri gereksizliği, bir bilginin farklı gruplar
tarafından birbirlerinden bağımsız olarak toplamalarından
kaynaklanır.
Veri tutarsızlığı; aynı öğe parçacığının farklı değerlere sahip
olması durumu (bir kayda ait bir alanın bir diğer dosyada
farklı değer taşıması).
Geleneksel Dosya Ortamında Problemler…
2- Program-Veri Bağımlılığı
Dosyalarda saklanması için kullanılan bir
programın veri düzenleme ve güncellemesi için de
kullanılması zorunludur. Bir geleneksel bilgisayar
programı, verinin yerini ve yapısını belirleyerek
saklar. Verilerde değişiklik için yine bu programın
kullanılması gerekir.
Geleneksel Dosya Ortamında Problemler…
3- Esnek Olmayışı
Geleneksel bir dosya sistemi büyük ve yoğun bir
programlama çabası sonrası rutin planlanmış
raporlar üretebilir. Ancak anlık veya beklenmedik bir
anda bilgi gereksinimini karşılayacak raporlar
düzenleyemez. Herhangi bir anda gereken bilgi
sistemde bir yerlerdedir, ancak elde edilmesi çok
pahalı ve zordur.
Geleneksel Dosya Ortamında Problemler…
4- Zayıf Güvenlik
Verilerin yönetimi ve kontrolü az olduğundan
bilginin erişimi ve yayılması kontrol dışına çıkabilir.
Yönetimin kimin işletmedeki hangi veriye eriştiğini
ve hatta değiştirdiğini bilmesi mümkün olmayabilir.
Geleneksel Dosya Ortamında Problemler…
5- Veri Paylaşımı veHazır Olma Sorunu
Bilgi parçacıkları organizasyonun farklı birimlerinde
ve farklı dosyalarında olduğu için bir diğeri ile
ilişkilendirilemez. Bu durumda zamanında bilgiye
erişim ve paylaşım imkansızdır. Bilgi organizasyonun
farklı birimleri arasında ve fonksiyonel alanlarında
serbestçe akmaz.
VERİ YÖNETİMİNE VERİ TABANI YAKLAŞIMI
Veri tabanının çok dikkatlice hazırlanmış bir tanımı
şudur; gereksiz verileri kontrol ederek ve veriyi
merkezileştirerek birçok uygulamaya etkili bir şekilde
hizmet etmek için organize edilmiş veri topluluğudur.
Her bir uygulama için ayrı dosyalarda veri saklamak
yerine veri sadece bir yerde ve kullanıcıların görebileceği
bir şekilde saklanır. Bir veri tabanı farklı uygulamalara
hizmet verir.
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri
Veri tabanı yönetim sistemi (VTYS); bir verinin
etkili bir şekilde yönetilmesi ve uygulama programları
tarafından erişiminin sağlanması ve
merkezileştirilmesine izin veren yazılımlardır. Veri
tabanı yönetim sistemi, fiziksel veri dosyaları ile
uygulama programları arasında bir ara yüz görevi
yapar.
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri…
Mantıksal Görünüm; kullanıcılar veya işletme
uzmanlarının algılayabileceği veri görüntüsünü
ifade eder.
Fiziksel Görünüm; verinin fiziksel ortamda
gerçekten nasıl yapılandırıldığı ve düzenlediğini
gösterir.
İlişkisel Veri Tabanı
En popüler veri tabanı yönetim sistemi modeli
PC’ler için olduğu kadar büyük bilgisayarlar için
de İlişkisel Veri Tabanıdır. İlişkisel veri tabanı
iki boyutlu tablolar olarak verileri tutar. Tablolar
dosyalar olarak da adlandırılabilir.
İlişkisel Veri Tabanı Tabloları
Nesneye Yönelik Veri Tabanı Yönetim
Sistemi (NYVTYS)
Bugün çoğu uygulamalar sadece metin ve sayısal
karakterlerin saklanmasını gerektirmemekte aynı
zamanda resim, ses, video, grafik gibi nesneleri de
gerektirmektedir. Veri tabanı yönetim sistemi, satır ve
sütun yapısında tasarlandığından grafik tabanlı
multimedya uygulamalarının işlenmesi için çok iyi
değildir. Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi bu
durum için iyi bir çözüm olabilir.
Nesneye Yönelik Veri Tabanı Yönetim Sistemi
(NYVTYS)…
Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi
multimedya objelerini otomatik olarak döndüren ve
paylaşan veri ve prosedürleri saklar. Nesneye yönelik
veri tabanı yönetim sistemi ilişkisel veri tabanından
daha karmaşık bilgiler saklayabilmesine rağmen çok
sayıda işlemi veya kaydı işlemeleri ilişkisel veri tabanı
yönetim sistemlerine göre daha yavaştır.
Veritabanı Yönetim Sistemlerinin Yetenekleri
Bir veri tabanı yönetim sistemi veri tabanındaki
verilere erişmek, düzenlemek ve yönetmek için
çeşitli araçlara ve özelliklere sahiptir. En önemlisi
ise veri tabanı yönetim sistemlerinin veri işleme
(manipulation), veri sözlüğü ve veri
tanımlayabilme özelliklerine sahip olmasıdır.
Veritabanı Yönetim Sistemlerinin Yetenekleri…
Veri tabanı yönetim sistemi bir veri tabanını içeriğinin
yapısını belirlemek için Veri Tanımlama yeteneğine
sahiptir. Bu yetenek her bir tabloda alanların
karakteristiklerini tanımlamak ve veri tabanı tablolarında
kullanmaktır. Bu bilgi ayrıca veri sözlüğünde yazılı halde
de bulunur. Bir Veri Sözlüğü veri elemanlarının
karakteristiklerini ve özelliklerinin yazılı olduğu el ile veya
otomatik olarak oluşturulan dosyalardır.
Örnek Veri Sözlüğü Raporu
Veritabanı Yönetim Sistemlerinin Yetenekleri…
Sorgulama ve Raporlama
VTYS veri tabanındaki bilgiye erişmek ve düzeltmek için
araçlar içerir. Çoğu VTYS veri ekleme, değiştirme, silme ve
görüntüleme için kullanılan bir Veri İşleme dili olarak
adlandırılan özel bir dile sahiptir. Bu dil kullanıcılara ve
programlama uzmanlarına uygulama geliştirme ve gerekli bilgi
ihtiyacını karşılamak için veri tabanından veri elde etme
imkanı sağlar. Bugün en önemli veri işleme dili Yapısal
Sorgulama Dili olan SQL’dir.
Veri Tabanlarının Tasarımı
Bir VT oluşturmak için veri tabanını oluşturacak verilerin
türlerinin, veriler arasındaki ilişkilerin, verinin nasıl
kullanılacağının, kurumsal bakış açısıyla verinin nasıl
değiştirilebileceğinin ve yönetilebileceğinin anlaşılması
gerekir. VT hem kavramsal tasarım hem de fiziksel tasarım
aşamalarını gerektirir. Kavramsal veya mantıksal tasarım
işletme bakış açısından verilere bir soyut bakış açısını gösterir.
Veri tabanının fiziksel tasarımı ise saklama aygıtlarında
verinin nasıl saklanacağının tasarlanmasıdır.
Normalizasyon ve Öğe İlişkiler Diyagramları
Kavramsal veri tabanı tasarımı, veri tabanındaki veri
elemanlarının nasıl gruplandırılacağını açıklar. Bu
tasarım, işletme bilgi gereksinimlerini
karşılayabilmek için veri elemanlarının etkili bir
şekilde gruplanması ve veri elemanlarının
aralarındaki ilişkilerin tanımlanması işlemleridir.
Normalizasyon
İlişkisel bir veri tabanı modelini etkili bir şekilde
kullanmak için; karmaşık veri gruplandırılması,
saçma sapan çoka çok ilişkiler ve gereksiz veri
tekrarları minimize edilerek uygun hale
getirilmelidir. Karmaşık veri gruplarından
uyarlanabilir, esnek, düzenli veri yapıları ve küçük
tablolar oluşturma işineNormalizasyon denir.
Normalizasyon…
Öğe-İlişki Diyagramı
Veri tabanı tasarımcıları veri modellerini öğe-ilişki diyagramında
gösterirler. Normalizasyon ile ayrıştırılan karmaşık veri
gruplarından elde edilen küçük tabloların aralarındaki ilişkilerin
grafik olarak gösterilmesidir. Bire bir ve bire çok ilişkiler bu
diyagram ile gösterilir. İlişkileri gösteren çizgilerdeki çift kısa çizgi
(ǂ) birebir ilişkiyi karga ayağı biçimli ise (¥) bire çok ilişkiyi gösterir.
Dağıtılmış Veri Tabanları
Veri tabanı tasarımı verilerin nasıl dağıtılacağı ile de
ilgilidir. Bilgi sistemleri tek işlemci veya çok
işlemcili istemci/sunucu ağlar tarafından merkezi
olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanabilir. Veya
alternatif olarak veri tabanları dağıtılabilir.
Dağıtılmış Veri Tabanı fiziksel olarak birden
fazla yerde saklanan veri tabanıdır.
Dağıtılmış veri tabanları…
Dağıtılmış veri tabanlarında iki temel metot vardır.
Birincisi bölümlere ayrılmış veri tabanıdır. Bu
modelde veri tabanının bir parçası fiziksel olarak bir yerde
diğer parçası ise bir diğer yerde saklanır ve kullanılır.
Yerel veri tabanlarındaki değişiklikler genellikle gece toplu
işleme (Batch Processing) ile merkezi veri tabanına
eklenerek bütünlük sağlanır. Diğer bir strateji ise uzaktaki
noktalarda veri tabanının çoğaltılmasıdır.
Dağıtılmış veri tabanları…
İşletme Performansını ve Karar Vermeyi
Geliştirmek İçin Veri Tabanı Kullanmak
Veri tabanları ayrıca yöneticilerin ve çalışanların daha iyi karar
verebilmeleri ve işletmenin daha etkili olabilmesi için de bilgi
sağlar. Bir işletme hangi ürünün daha çok popüler veya hangi
müşterinin daha karlı olduğunu bilmek isterse bu bilgileri veri
tabanından bulabilir.
Örneğin, bir müşterinin bir restorandaki yeme davranışları ve
yemek seçimleri, bir sonraki gelişinde kendisine daha iyi hizmet
edilmesi için bir veridir. Bu veri de veri tabanında saklanır.
Veri Ambarları
Bir Veri Ambarı işletmenin tümünü ilgilendiren çapta,
karar vericilerin ilgi alanlarına yönelik güncel ve geçmiş
verileri saklayan büyük veri tabanlarıdır. Veriler satış ve
pazarlama, müşteri hesapları, üretim gibi temel işlemsel
sistemlerden çıkmaktadır ve web sitesi işlemlerini de
içerebilir. Veri Ambarları, yönetimin analiz yapabilmesi ve
karar verebilmesi için bilgiyi farklı veri kaynaklarından
sağlayarak birleştirir ve standartlaştırır.
Bir Veri ambarı Nasıl Çalışır?
Veri Pazarları (Data Mart)
İşletmeler genellikle tüm kuruma ve işletmeye hizmet
eden kurumsal genişlikte bir veri ambarı kurarlar
veya daha küçük, merkezi olmayan dağıtık küçük veri
ambarları (veri pazarları) oluştururlar. Bir Veri
Pazarı, belirli bir kullanıcı grubu için ayrı bir yerde
ve belirli bir konudaki bir araya getirilmiş verilerden
oluşan küçük veri ambarlarıdır.
İşletme Zekası, Çok Boyutlu Veri Analizleri
ve Veri Madenciliği
Veriler bir veri ambarından veya veri pazarından elde edildiği
ve organize edildiği zaman, bunların üzerinde başka analizler
yapmak mümkündür. Birtakım araçlar bu veriler üzerinde, yeni
ürünler, yeni ilişkiler ve karar vermede yardımcı olacak gizli
bilgiler açığa çıkarmasını sağlar. Kullanıcıların daha iyi karar
vermelerine yardımcı olmak için çok büyük miktarlardaki
verilere erişim sağlama, birleştirme ve analiz etmek için
kullanılan araçlar İşletme Zekası olarak adlandırılır.
İşletme Zekası
İşletmenin işlemsel veri tabanı, işletmenin
çalışması sonucu üretilen verileri tutar. Bu veri
tabanları veri ambarına veri sağlar. Yöneticiler bu
verilere anlam kazandırmak ve örüntü bulmak için
iş zekası araçları kullanır. Yöneticiler, daha bilinçli
şekilde verilerin analiz edilmesiyle öğrendiklerine
göre davranırlar.
İş (işletme) Zekası Nasıl Elde Edilir?
Online Analitik İşleme (OLAP)
İşletmeler genellikle farklı ürünleri farklı
pazarlarda satarlar. Hangi ürünün geçmişte hangi
pazarlarda ne kadar satıldığını öğrenmek için veri
tabanı kullanılır. Ancak hangi ürünün hangi
bölgede ne kadar satıldığının, satış hedefleri ile
karşılaştırılması bilinmek istenirse?
Online Analitik İşleme (OLAP)…
Bunun cevabını almak için Online Analitik
İşleme (OLAP)’ye ihtiyaç vardır. Online Analitik
İşleme; farklı boyutlar kullanarak, aynı verilerin
farklı şekillerde kullanıcılara gösterilmesi
sağlayan çok boyutlu veri analizlerini destekler.
Bilginin fiyat, bölge gibi her bir yönü farklı bir
boyutu gösterir.
Çok Boyutlu Veri Modeli
Veri Madenciliği
Veri Madenciliği daha çok keşif amaçlıdır. Veri
madenciliği; büyük veri tabanlarında gizli
örüntüler ve ilişkiler bulmakla ve gelecekteki
davranışları tahmin etmek için kurallar
çıkarmakla OLAP ile elde edilemeyen bilgileri
sağlar. Bu kurallar ve örüntüler karar alma ve
tahminde bulunmak için kullanılır.
Veri Madenciliği…
Veri madenciliğinden elde edilen bilgilerin türleri;
1. Birleşme
2. Ardışıklık
3. Sınıflandırma
4. Kümeleme
5. Tahmindir.
Veri Tabanları ve Web
Birçok işletme, müşterilerine veya ortaklarına
içlerindeki veri tabanlarındaki bazı bilgileri
kullandırmak için web’den yararlanıyorlar. Bir öğrenci
işleri veri tabanına web üzerinden ulaşmak da aynıdır.
Örneğin; web üzerinden bir müşterinin bir online
satıcının veri tabanından bir ürün fiyat bilgisi
araştırmak istediği varsayılırsa, müşterinin satıcı veri
tabanına nasıl ulaşacaktır?
Web’den İçerideki Veri Tabanına Ulaşmak
Veri Yönetimi
Bilgi Politikası, işletmenin bilgi toplaması,
sınıflandırılması, standartlaştırılması, dağıtılması ve
paylaşılması için kuralları belirler. Bir bilgi politikası,
bilgiyi kimlerin ve hangi organizasyonel birimlerin
paylaşacağını, bilginin nerelere dağıtılacağını, bilginin
güncellenmesinden ve sürdürülebilmesinden kimin
sorumlu olduğunu belirleyen prosedürleri düzenler.
Veri Yönetimi…
Büyük bir işletme veri tabanının içeriği, yapısı, organizasyonu
ve sürdürülebilmesinden sorumlu, bilgi sistemi birimi içinde
yer alan bir veri tabanı tasarım ve yönetim grubuna sahip
olacaktır. Kullanıcıları ile yakın olan işletmelerde tasarım
grubu, fiziksel veri tabanını ve veri elemanları arasında
mantıksal ilişkileri, erişim kuralları ve güvenlik prosedürlerini
oluşturur. Bu fonksiyonların yerine getirilmesi Veri
Yönetimi olarak adlandırılır.
Veri Yönetimi…
Veri Kalitesini Sağlamak
Bir kurumdan iki kere gelen mail, adresin veri tabanına
iki kere kaydedildiğini gösterir. Eğer veri tabanı düzgün
ve uygun bir şekilde tasarlanırsa tekrarlar ve gereksiz
bilgiler en aza indirilir. Bununla birlikte çoğu veri kalite
problemleri, yanlış hecelenen isimler, yanlış veya eksik
kodlar, veri giriş aşamasındaki temel hatalardan
kaynaklanır.
Veri Yönetimi…
Veri Kalite Denetimi
Veri kalitesinin analizi genellikle bilgi sistemindeki
verinin tamlık düzeyi ve doğruluğunun yapısal bir
araştırma ve incelemesi olan Veri Kalite Denetimi ile
başlar. Veri kalite denetimi, son kullanıcıların veri
kalitesi anlayışının ve algılanmasının incelenmesi veya
veri dosyalarından örneklerin incelenmesi veya tüm veri
dosyalarının incelenmesi ile gerçekleştirilebilir.
Veri Yönetimi…
Veri Temizleme: Aynı zamanda veri ovalama
(Data Scrubbing) olarak da bilinir, gereksiz, uygun
formatta olmayan, eksik, yanlış olan bilgilerin veri
tabanından bulunması ve düzeltilmesi faaliyetleridir.
Veri temizleme sadece hataları düzeltmez, aynı
zamanda farklı bilgi sistemlerinden kaynaklanan
farklı veriler arasındaki tutarlılığı sağlar.
Kaynakça
Laudon K. C, J. P. Laudon, «Management Information
System: Managing The Digital Firm», Pearson
International Edition, Çeviri Abdullah NARALAN, Atatürk
Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Yönetim
Bilişim Sistemleri Bölümü, Erzurum 2010
http://www.atauni.edu.tr/uploads/profilDosyalar/9a5069e
d532fc8b05e4edfd0c54a9582.pdf (Laudon 10. Baskı
Türkçe Ders Notu)