KDS - WordPress.com

BİLGİ SİSTEMLERİ
İşletme Bilgi Sistemleri Piramidi
2
Kayıt - Veri İşleme Sistemleri
• Günlük rutin muameleler.
• 1950 yılında muhasebe bölümünde bordro
uygulaması
• Operasyonel seviyede kullanılırlar.
• Düşük
düzeydeki
yönetici
tarafından
verilebilir.İşlem yükü ve hacmi yüksek olan
tekrarlı işler.
• i.e. Satış siparişi, otel rezervasyonu, bordro …
3
Kayıt Veri İşleme Sistemleri
İki tip çıktı üretir;
• Operatör terminaline gönderilen mesaj soft
• Basılmış dökümanlar hard
Veri iki şekilde işlenir;
• Doğrudan (On-Line Processing) - ATM
• Parti (Batch Processing) - POS
4
Kayıt Veri İşleme Sistemleri
Aşağıdaki Temel Özelliklere Sahiptir.
• Kayıtların elde edilmesi ve saklanması,
• Dosya kökenlidir,
• Çıktısı genellikle periyodiktir,
• Operasyonel seviye yönetim için bilgi üretilir,
• Yönetici özel istatistikleri için sınırlı esneklikte,
• Fonksiyona dayalıdır, uygulamalar bağımsızdır.
5
Yönetim Bilgi Sistemleri
• Veri işleme sistemi ile farkı yönetici ön
plandadır.
• Yönetimin karar vermesi için gerekli bilgiyi
sağlamak amacıyla değişik kaynaklardan veriyi
bütünleyebilen, bilgilerin işlenmesini ve
iletilmesini sağlayan sistemdir.
6
YBS nin Temel Özellikleri
• Bütünleşik veritabanı kullanır
• Operasyonel, taktik ve stratejik yöneticilere hizmet
eder,
• Organizasyonun bilgi ihtiyacındaki değişmeye adapte
edilebilir
• Yetkili şahıslar erişebilir,
• Günlük operasyonlarla ilgilenmez,
• Yöneticilere değişik raporlar sunmak için kullanılır.
• Çevresel veya dış olaylarla değil, firma içi olaylarla
ilgilenir.
7
YBS ve VİS Farklılıkları
• YBS bütünleşik veritabanı, VİS dosya ortamı
verilerini kullanır,
• VİS tek bir fonksiyon, YBS farklı fonksiyonlar
arası akışla ilgilenir,
• YBS taktik başta olma üzere tüm seviyelerle
ilgilenirken, VİS operasyonel seviyede kalır
• VİS çıktısı YBS girdisidir.
8
YBS Rapor Türleri
• Planlı yada Periyodik Raporlar
Günlük-Haftalık-Aylık veya Yıllık
• Kilit-Gösterge Raporları
Bir önceki periyodun kritik faaliyetlerini özetleyen
raporlar
• Talep Raporları
İstek üzerine üretilen raporlar
• İstisnai Raporlar
Olağandışı istenen yöneticinin dikkatini çeken uyarıcı
niteliğindeki raporlardır.
9
YBS ve Veritabanı Yönetim Sistemi
VTYS: Farklı fonksiyonel sistemlerin aynı veriye
erişmelerine imkan sağlayan sistemdir.
Pazarlama
Uygulamaları
YBS
Finansman
Uygulamaları
Muhasebe
Uygulamaları
VTYS
Veritabanı
Üretim
Uygulamaları
Mühendislik
Uygulamaları
Personel
Uygulamaları
10
YBS nin Firmalara Etkisi
•
•
•
•
•
İşin büyümesinde kolaylık sağlar
Ofis personelini azaltır
Bilgi işleme maliyetini azaltır
Bazı kararların otomasyonunu sağlar
Daha fazla ve daha iyi bilgi sağlar
11
YBS de sorunlar
• Yönetici ile bilişimci arasındaki iletişim uçurumu,
• Yöneticilerin ne istediğini tam bilememesi ve üretilen bilgiye
genellikle tasarımcının karar vermesi,
• Kurulan mevcut sistemlerin değişim için esnek olmaması,
• Basit ve sürekliliği olmayan uygulamalar için bile program
geliştirilmesi,
• İşbirliği, ortaklaşa dil ve standart prosedürlere sahip olmayan
bölümler arasında uyuşmazlık,
• Aynı verinin beş farklı bölümde beş farklı isimde bulunabilmesi,
• YBS yürütülmesi kaçınılmaz suretle değişimi ifade eder, YBS ye
direnç gösterilmesi,
• Çözümlerin pahalı ve zaman alıcı olması,
• Yöneticinin zamanla bilgi akışında özen göstermemesi.
12
Karar Destek Sistemleri (KDS)
• 1970 yılında J.D. Little yönetsel problemlerin
aşılması için kantitatif modelleri kullanmaya
başlamıştır.
• Yöneticilerin
kendi
kararlarının
kalitesini
artırabilmesi için ihtiyaç duyduğu bilgileri
belirlemek ve alternatifleri sunmak için
tasarlanmış esnek ve etkileşimli sistemlerdir.
• KDS amacı karar vericinin yerini almak değil,
çözüm alternatifleri sunabilecek etkileşimli
ortamlar sağlamaktır.
13
Karar Verme Süreci
Problemin Keşfi
Anlama
Çözümün Keşfi
Tasarlama
Çözümleri Seçme
Çözümü Test Etme
Seçme
Uygulama
14
İnsan
Zekası
KDS
Yazılım
Bilgi
Teknolojisi
15
KDS Türleri
1. Model Sürümlü
Eğer… Ne (What-If) ve bağımsız tek başına
sistemlerdir.
Finansal, operasyonel, istatistiksel ve/ya
benzetim modeller üzerine odaklanırlar.
2. Veri Sürümlü
Büyük veri havuzlarını analiz eden sistemlerdir.
16
KDS Özellikleri
1. Geleceği planlamaya yöneliktir
2. Yarı yapısal ve yapısal olmayan kararlarda kullanılır,
3. Karar verme prosesinin tüm aşamalarını destekler
4. Kullanıcının kontrolündedir
5. Veri ve model tabanlarına erişimlidir
6. Bireysel ve grup tabanlı karar verme desteği sağlar
7. Finansal fonksiyonları içerir
8. Risk analizleri bu kısımda yapılır
9. Hedef arama (Goal Seek) işlevi yapar.
10. Eğer.. Ne (What-If) analizleri içerir.
17
KDS Temel Bileşenleri
Model
Yönetimi
Diyalog
Yönetimi
Veri
Yönetimi
İç ve Dışsal
Veritabanları
18
Model Yönetimi
• Analitik araç gruplarının idare edilmesinde kullanılır,
• 4 Temel Analitik Modelleme Mevcuttur,
1. Eğer… Ne: Farklı girdilerle hangi sonuçlar elde ediliyor
2. Duyarlılık: Tek bir değişkenin değeri tekrarlı olarak
değiştirilir. Bunun sonucunda diğer değişkenlerin
durumu incelenir.
3. Hedef Arama: Bir değişken için hedef değeri belirlenir
ve bu hedefe ulaşana kadar diğer değişkenlerin değeri
değiştirilir.
4. Optimizasyon: Belli kısıtlar verildiğinde bir yada daha
fazla değişken için optimum değerin bulunmasıdır.
Grup Karar Destek Sistemi
• Kazanılan süre ile probleme daha rahat odaklanılır.
• Üyeler doğrudan Grupware uygulamalar ile mekan bağımsız
iletişime geçebilirler.
Yüksek
Yerel Alan Karar Ağı
Geniş Alan Karar Ağı
Düşük
Karar Odası
Telekonferans
Yakın
Uzak
Coğrafi Bilgi Sistemi
• Kararlara destek sağlayacak haritaları ve diğer grafik
görüntülerini oluşturmak için coğrafik verileri kullanan
sistemdir.
• Bazı CBS veriyi değiştirme ve iş senaryolarını otomatik olarak
düzenlemeyi sağlayabilen modelleme yetenekleri vardır.
Örnek: ATM konumlandırmasında en iyi yerleşimin tanımlanması
İş Zekası
• Yöneticilerin kurumlarıyla ilgili stratejileri belirleme, politika
üretme ve ihtiyacı olan bilgilere anında erişebilme amacıyla
hazırlanan zeki karar destek sistemleridir.
• Var olan iş performansını anlamak ve bilgiye dayalı iş kararları
almak için yapılan analizleri ifade eder.
• İş zekasının sağlanabilmesi için öncelikle veri ambarlarının
kurulması gerekmektedir.
• Kullanılan araçlar: Sorgulama araçları, OLAP analiz araçları ve
Veri Madenciliği araçlarıdır.
İş Zekası Bileşenleri
Veri ambarı, sistematik erişim imkanı sunan birleştirilmiş ve
koordine edilmiş dosyalar kümesi olan veritabanlarının
sorgulanabildiği ve analizlerinin yapılabildiği ortamlardır.
Veri Madenciliği, anlaşılır ve faydalı sonuçlar üretmek amacıyla
büyük miktardaki verinin daha önceden bilinmeyen ilişki ve
kuralların çerçevesinde keşfedilebilmesi için modellenmesini ve
çıkarım yapılmasını sağlayan seçim sürecidir.
Veri Tabanı
Veri Ambarı
Konu Odağı
Veri, bir fonksiyonla veya
işlem yönlendirmesi ile
saklanır.
Veriler konu odaklıdır,
fonksiyonlara ve süreçlere
çoklu bakışı yansıtır.
Zaman Odağı
Verilerdeki güncel hareket
ve olaylar kaydedilir.
Veri birkaç zaman periyodu
içeren tarihsel
yönlendirmeye sahiptir.
Uçuculuk
Veri güncellemeleri rutindir
ve sık sık olabilir.
Veriler değişmez. Fakat yeni
zaman periyotlarını veya ilgi
alanlarını yansıtan
eklemeler yapılabilir
Ofis Otomasyon Sistemleri
Ofis çalışmalarını etkin hale getirmek ve verimliliği artırmak için,
birbirine bağlı bilgisayar donanım ve yazılım konfigürasyonlarıdır.
Elektronik
İletişim
Elektronik
Yayıncılık
Görüntü
İşleme
OOS
Elektronik
İşbirliği
Ofis
Yönetimi
Üst Yönetim Destek Sistemleri
Çözüm için kesin bir prosedürün olmadığı yargı sezgi ve
değerlendirme gerektiren rutin olmayan kararlara işaret eden
sistemlerdir.
YBS ve KDS den özet bilgi çekerler
Çok gelişmiş grafik yazılımları kullanırlar
İnteraktif olarak dış kaynaklı verilere, geçmiş verilere, rekabet
verilerine ve internet haber servislerine erişebilen , grafik arayüzlü
sistemlerdir.
Üst Yönetim Destek Sistemleri Özellikleri
Grafikseldir
Kullanım kolaydır
Perspektif sağlar
Tercihe bağlı detaylandırılabilir
Birçok veri kaynağından oluşur
Yapay Zeka ve Uzman Sistemler
Anlama, sonuç çıkartma, öğrenme, bilgi toplama, kendi kendine
öğrenme gibi insan duyumsal ve mekanik yeteneklerini taklit etme
özelliğine sahip sistemlerdir.
1956 yılında iki matematikçi tarafından ortaya atılmıştır.
Marvin Minsky ve John McCarty
Makineler zeki olabilir ama akıllı olamazlar.
Yapay Zeka Türleri
Bilgiye Dayalı ve Uzman Sistemler
Doğal Diller
İnsanın Duyumsal Yeteneklerinin Taklidi
Robotik
Yapay Sinir Ağları
Genetik Algoritmalar
Bulanık Mantık
Sanal Gerçekçilik
KARAR DESTEK SİSTEMLERİ
Karar Destek Sistemleri
• Yöneticinin karar vermesine yardımcı olan interaktif ve
bilgisayar ortamında olan bilgi sistemleridir.
• Karar destek sistemi, karmaşık işletme problemlerini
çözümlemek için, insan zekası, bilgi teknolojisi ve
yazılımın
etkileşim
içinde
olacak
şekilde
bütünleştirildiği bir sistemdir.
• Karar destek sistemleri, karar alma durumundaki
yöneticilere, model desteği, bilgi desteği, yazılım
desteği, hesaplama desteği ve açılım (analiz) desteği
ve benzeri destekleri, sağlamak amacıyla geliştirilen
bir yönetim bilgi sistemi türüdür.
31
Karar vericiler için gerekli, açık bilginin düzenli
ve sürekli bir biçimde toplanması, sıralanması,
analiz edilmesi, değerlendirilmesi, dağıtılması
için geliştirilmiş yöntemler ve metotlar
bütünüdür.
• Operasyonel Kararlar
• Stratejik Kararlar
• Uzun Dönem Kararları
• Stratejik Kararlar
32
KDS Genel Özellikleri
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Yapısal, yapısal olmayan yarı yapısal kararları kullanır.
Karar vericinin yerine geçmez, ona karar vermesinde yardımcı olur.
Karar verme projesinin tüm aşamalarını destekler.
Kullanıcının kontrolü altındadır.
Veri inceleme ve çözüm üretmede analitik modeller kullanılır.
Değişen şartlara ve karar durumlarına uyum sağlayacak esnekliktedir ve
hızlı cevap verir.
Profesyonel programcılardan çok az yardım alır.
Kararlar ve problemler için(çözümleri bilinmeyenler için) destek sağlar.
Yoğun olarak taktik ve stratejik düzeydeki yöneticiler için destek sağlar.
Hedef arama (Goal Seek) işlevi vardır.
Eğer … Ne (What –If) analizleri yapar.
Risk analizleri yapar.
33
Yapısal kararlar: Aynen tekrarlanan, standart çözümleri var
olan ve tam otomasyona geçilmesi mümkün olan
problemlerdir
Yapısal olmayan karar: Bir seferlik, standart çözümü olmayan,
kişisel değerlendirme gerektiren ve otomasyonun etkin ve doğru
olmadığı durumlarda ortaya çıkmaktadır.
Yarı yapısal kararlar: Birçok karar durumu, yarı yapılanmış karar
özelliği taşır. Yarı yapılanmış karar durumlarında, sorunun bazı
yönlerine belirli işlem dizileri (algoritma) uygulanabilir. Ancak,
yalnızca bu kadarı karar için yeterli olmaz. Sorunun diğer bazı
yönleri, tesadüfi nedenlere ve diğer ilişkilere bağlı olduğu için,
devreye yöneticinin girmesi gerekir.
34
KDS Faydaları
• Karlılık daha yüksektir
• Karara ulaşma süresi kısalır
• Daha fazla alternatif göz önünde
bulunur
35
KARAR DESTEK SİSTEMİ TURLERİ
İki tip karar destek sitemi vardır:
1)MODEL SÜRÜMLÜ KDS:Model odaklı karar destek sistemi, “şayet ....
ise (what if)” ve diğer farklı analizlerin yapılması için bazı modeller
kullanan büyük organizasyonel bilgi sistemlerinden bağımsız, tek
başına bir sistemdir. Bu gibi sistemler genellikle merkezi bilgi sistemi
kontrolü altında olmayan son kullanıcı bölümler ya da gruplar
tarafından geliştirilirler.
2)VERİ SÜRÜMLÜ KDS:Veri odaklı karar destek sistemi, büyük
organizasyonel sistemlerde bulunan büyük veri havuzlarını analiz
eden sistemlerdir. Bu sistemler, daha önceden büyük miktarlardaki
verilerde saklı kalan faydalı bilgilerin çıkarılarak, kullanıcılara karar
verme desteği sağlayan sistemlerdir. Veri işleme sistemlerinden elde
edilen veriler, bu amaç için genellikle veri deposunda toplanırlar. 36
Karar Destek Sistemi Temel Bileşenleri
37
Veri Tabanlı KDS
İşletme
içi
İşletme kayıtları, İşletme içi ağ sistemi,
Raporlar, Pazarlama Bilgi Sistemi, İnsanlar,
Satışlar,Maliyetler
İşletme
dışı
Internet, Kütüphaneler, Hükümetler, Ticari
Birlikler, Üniversiteler, Özel araştırma
işletmeleri
İkincil veri
kaynakları
Veri Kaynakları
Gözlem
Araçlar (Video, Scanner, vb.); websitesi
analizi; kişisel yaklaşımlar
Birincil veri
kaynakları
Sorgulamaa
Derinlemesine ve odak grup görüşmeleri,
delphi tekniği, online, mail, telefon,
yüzyüze anketler, deney yöntemi
38
Model Tabanlı KDS
• Mevcut modellere erişme ve
getirme
• Mevcut modellerin denenmesi ve
manüplasyonu
• Mevcut modellerin saklanması
• Yeni modellerin yapılanması
39
Model Tabanlı KDS
Eğer… Ne Analizleri :Stok taşıma maliyeti %10 artarsa,
toplam stok maliyeti ne olur?
Reklam bütçesi %5 artırıldığında Pazar payı ne olacaktır?
Duyarlılık Analizi :Gelir değeri, tekrarlı olarak küçük küçük
artırılabilir ve diğer değişkenler üzerindeki etkileri incelenir.
Hedef Arama Analizi: %15 lik yıllık büyüme oranı için ne
kadarlık yıllık AR-GE bütçesi gereklidir?
Acil serviste hasta bekleme süresinin 10 dak altına inmesi
için kaç hemşire gerekir?
Optimizasyon Analizi: Seçilen gelir kaynakları ve harcama
kategorileri için değişkenleri değiştirerek en yüksek olası kar
seviyesini belirlemek.
40
41
42
43
44
KDS Örnekleri
• GKDS
• Çeşitli Veri Kaynakları: Görev bazlı,
olay bazlı
• Bilgi Paylaşımı
• Sistem Koordinasyonu
45
Grup KDS
İleri telekomünikasyon yönetmelerini
kullanarak grup yada grup vasıtasıyla
problemin formülasyonu ve çözümünü
kolaylaştıran bir sistemdir.
• LAN
• WAN
• Video Konferanslar
46
Grup Bileşenleri
Veritabanı
Model Tabanı
Diyalog Yöneticisi
İletişim Yeteneği
Özel Yazılımlar (Grupware)
47
İş Zekâsı Nedir?
• Gelişkin bilişim sistemleri arasında yer alan İş Zekâsı sistemi, bir kurumun
günlük işlemleriyle ilgili verilerini bütünleştiren, bu verilere erişimi
sağlayan, veriler üzerinde çözümlemeler yapan uygulama ve teknolojilerin
bütünüdür.
• Doğru bilgiyi, doğru zamanda doğru kişiye sunabildiği için karar alma
sürecini büyük ölçüde destekler.
• İş Zekâsı sistemleri, veriyi değerli ve nitelikli bilgiye dönüştürür.
Yöneticiler, kurum hakkında değişik bakış açılarıyla görüş oluşturmak,
ölçüm yapabilmek, sezgiye dayalı değil, doğru bilgiye dayalı, hızlı karar
alabilmek için bu bilgiye gereksinim duyarlar.
48
İş Zekâsı Neden Gereklidir?
 Hızlı karar alabilmek
 Değişik bakış açılarıyla büyük resmi görebilmek
 Kurumsal veriyi gerektiği anda devingen ve
etkileşimli biçimde çözümleyebilmek
 Bütünleşik kurumsal bilgiye sahip olabilmek
49
İş Zekâsı Uygulaması
SUNUM KATMANI
OLAP Araçları, Gösterge Panoları, Raporlar,
Etkileşimli, Çevrimiçi Sorgular
Çözümleme
VERİ AMBARI
Veri ambarı, veri marketleri (data marts),
Metadata Havuzu, OLAP küpleri
Veri yükleme
ÇALIŞMA ALANI
Veri saklama, temizleme, ayıklama, dönüştürme, özetleme, birleştirme işlemleri
Veri çekme
VERİ KAYNAKLARI
Çevrimiçi Veri Tabanları (OLTP), Yarı yapısal veriler (Örn. Excel tabloları), XML dosyaları
50
Geleneksel İş Zekâsı Uygulamaları
- Pahalı ve yabancı kaynaklı ürünler
- Genel amaçlı, çok kapsamlı tasarlanmış, karmaşık
- Kurulum, devreye alma, işletime geçiş ve uygulama süreçleri zor
- Uzun süreli projeler
- Büyük boyutlu teknik danışmanlık ve eğitim hizmetleri
- Sürdürülebilirlik için geniş bilgi işlem kadroları
- Başka sistem yazılımlarına bağımlılık. Ürün dışında büyük boyutlu ek
yazılım ve donanım maliyetleri
51
İş Zekâsı
• Rekabet ve pazardaki dalgalanmalar yaşamcıl düzeyde önemlidir.
• Örgütsel sıradüzen derin değildir. Bir kişi birden çok görevi üstlenir.
• Genellikle Excel gibi yarı yapısal değişik veri kaynaklarında büyük boyutta
veri bulunur.
• Bütünleşik biçimde çalışmayan farklı üreticilerin bilişim sistemleri
kullanılır.
• Bilgi işleme ayırdıkları insangücü kaynağı az sayıdadır.
• Bilişim teknolojilerine ayırdıkları bütçe küçüktür. Dışarıdan uzun dönemli
danışmanlık ve eğitim hizmetleri almak için yeterli finansal kaynakları
yoktur.
52
Karar Alma Sürecinin Zorlukları
Firmalara akan verinin hacmi ve
karmaşıklığı her gün artmaktadır.
Zorluklar
Değişik rollerdeki yöneticilerin bu veriyi
yorumlamaları gerekmektedir.
Daha çok veri
Daha çok kullanıcı
Daha az zaman
Karar vericilerin bu iş için ayırdıkları
zaman dilimi giderek azalmaktadır.
53
Yol Haritası
Kurumsal Veriyi
oluşturma
Veriyi,
Stratejik Değer
olarak görme
Gerçeğe dayalı
karar alma
ERP Sistemleri
Verinin Yönetimi
Standart iş süreçleri
Verinin sahipliği
İş Zekâsı ve Karar
Destek Sistemleri
BT altyapısı
Verinin kalitesi
Yaygın kullanım
Bilgiye
zamanında
ulaşma
Hızlı erişim,
Güncel verinin
analizi
54
KDS Geliştirme Süreçleri
1. Planlama
2. Araştırma
3. Çözümleme
4. Veritabanı, Kullanıcı Arabirimi, Model
Tabanı Tasarımı
5. Programlama
6. Test, Eğitim ve Uygulama
7. Bakım
8. Uyarlama
55