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)