5 DAKİKADA İŞ ZEKASI

Öncelikle herkese merhaba!

Bugün benim de yeni yeni içine girmeye başladığım; Bussines Intelligence yani İş Zekası kavramından söz edeceğim. En genel hatlarıyla nedir, nasıl ortaya çıkmıştır, başlıca katkıları nelerdir, basitçe neler yapabiliriz vb. soruların yanıtları için kavramsal kısmından bahsedeceğim.

İş zekası denilen kavram, değişen ve gelişen teknoloji, buna bağlı giderek artan veri sayısına paralel olarak ortaya çıkan, veri kaynaklarından elde ettiği veriyi ayrıştırıp düzenleyen, sonrasında uygun ve anlamlı şekilde depolayan, planlayıcı ve karar vericilerin istedikleri kriterlere yönelik filtreleme sunan, böylece anlamlı veriler açığa çıkaran bir sistemdir. En basit tabirle, ham veriyi kullanışlı bir veriye dönüştürme işlemidir.Kullanıcısına stratejik ve operasyonel kararlarında yol gösterici niteliktedir. Sahip olduğumuz bir veriye ne kadar hakim isek, alınacak kararlarda o kadar başarılı olabilme imkanına sahibiz. Ayrıca, kaliteli ve organize veri sunduğu için süreçleri de olumlu etkilemektedir. Örneğin;

-Bulunduğu kuruma dair güçlü ve zayıf yönleri açığa çıkartarak; geliştirilmesi gereken yönlere dikkat çeker,güçlü yönlerin yer alabileceği fırsatları öne çıkartır.

-Riskleri öngördüğü için,işletme başarısını katkı sağlar.

-Kurumun daha doğru pozisyon almasını sağlayarak, rekabet kabiliyetini arttırır.

-Analizler ile finansal değişikliklere hızlıca adaptasyon imkanı sunar.

-Tedarik zinciri operasyonları ve işletme faaliyetleri arasındaki, koordinasyonu sağlar.

-Kurumdaki departmanlar arası iletişimi arttırır.

-Kaynakların kullanımındaki verimi arttırır.

-Analizler esnasında, gözden kaçan küçük detayları da hesaplamalarına dahil eder. Hesaplamalara şeffaflık ve güvenilirlik katar.

-Veri işlenip analiz edilirken yorumlanabilmesi de kolaylaşır, bu sayede anlaşılabilirliği de arttırır.

-Stratejik anlamda, öncelikli hedeflerin belirlenmesine imkan sağlar.İşletme kaynaklarının doğru kullanımına kapı açar. (Pazarçeviren vd.,2015)

Çıkış noktasına bakacak olursak,ilk ortaya çıktığı yer 1958 yılında Luhn tarafından yazılmış ve IBM ‘ de yayımlanmış bir makaledir.Luhn makalesinde, iş zekası kavramını iş ,bilim,teknoloji,ticaret endüstri vb. birçok alanda işlerin yürütülmesinde yardımcı olan bir tesis olarak ifade etmiştir. (Luhn,1958:314–316)

Ancak yazınların kabul gördüğü ilk kullanım; 1989 yılında Gartner Group şirketinde analist olarak çalışan Howard Dresner’in kullanımıdır.Dresner, iş zekasını bir şemsiyeye benzetmiş,veriye ilişkin destek sistemlerini kullanarak karar alma süreçlerini geliştiren ve destekleyen tüm yöntemler olarak ifade etmiştir. (Chou, 2005; Karim, 2011).

Chen ve diğerleri ise (2012), iş zekasını gelişimsel açıdan üç aşamaya bölmüşlerdir.Bunlar: veri tabanı yönetim sistemlerinde işlenmiş veri ile çalışılan aşama, web tabanlı ve işlenmemiş verinin olduğu web tabanlı uygulamalar ve mobil tabanlı uygulamaların olduğu aşamadır.

Literatürde verilen pek çok tanım ve sınıflandırmanın dışında,bir iş zekası raporu nasıl olmalıdır sorusuna yönelecek olursak,en basit hali ile yapılan bir başka çalışmada raporda olması gereken özellikler ise aşağıdaki gibi verilmiştir:

1.)Kullanılabilirlik: Kullanıcı raporda aradığı şeyi kolayca bulabilmelidir.

2.)İçerik Zenginliği: İçerik, basit bir rapordan ziyade, elde edilen veri ile çıkarımlarda bulunmaya elverişli olmalıdır.

3.)Temizlik: Kullanıcıya anlaşılması kolay, kalabalıktan ve karmaşıklıktan uzak, sade veriler sunulmalıdır.

4.)Etkileşim: İnteraktif özellikleriyle kullanıcı deneyimi yaşatmalıdır.

5.)Değer Odaklı: Rapor kullanıcıya bir katma değer sağlamalıdır.

(Şeker,2016)

Yani, oluşturulan raporun son kullanıcısına, bir fayda sağlaması, karar vericiye kararlarında öncülük etmesi, sahip olduğu veriyi anlamlı kılması ve tabi bunları yaparken doğru ve şeffaf bilgiler sunması beklenir.

Ürettiğimiz veri miktarı arttıkça verinin analizine,iş zekası araçlarını kullanımına duyulan ihtiyaç da her geçen gün artmaktadır. Bernard Marr ‘ın kitabında yer verdiği ifadeye göre ; ”..şirketlerin çalışma şeklinde kökten değişikliklere neden olan veri,önümüzdeki yıllarda kuruluşlar için daha hayati bir hale gelecek.Veriyi stratejik bir değer olarak gören şirketler hayatta kalacak ve büyüyecek.”.

Burada kast edilmek istenen dönüşüme ve değişime uyum sağlamayan, teknolojiye adapte olmayan her şirketin rakiplerinin gerisinde kalacağıdır. Bu bağlamda, iş zekası araçlarının kullanım oranına ve yaygınlaşmasına bakacak olursak;

Özçam ve Coşkun ,2016 yılında yaptıkları çalışmada, Türkiye’de yer alan işletmelerin iş zekası kullanım düzeylerini ölçmeye çalışmışlardır.161 şirketle yapılan görüşmeler sonrası,elde edilen anket sonuçları aşağıdaki gibidir:

Şirketlerin %80,12 ‘sinin İş Zekası araçlarını kullandığı sonucu elde edilmiştir. Literatürde daha yakın tarihli benzer bir araştırma bulunmamaktadır fakat; veri teknolojisinde ve bilişim sektöründeki gelişmeler, şirketleri İş Zekası araçlarının kullanımına teşvik etmeye devam edecektir.

Şimdiye dek giriş yaptığımız bilgileri somutlaştıracak olursak,

Ömer Çolakoğlu’nun SQL Server eğitiminde paylaştığı Etrade veri setiyle 5 dakikada neler yapabileceğimize bir göz atalım. Bir e-ticaret sitemiz olduğunu varsayalım. Tüm siparişlerimizin illere tek bir dağıtım noktasından gönderildiğini ve bununla alakalı optimizasyon yapmak istediğimizi düşünelim. Daha evvel SQL serverıma yüklediğim veri setimizde yer alan tablolar:

c

Biz buradan Saleorders adlı tablomuzu çağıralım.

Sorgumuz sonucu gelen 529 bin 324 satırlık satış verimizden, şehirlere göre satış miktarlarını çekelim. Power BI kullanarak görselleştirdiğimiz şehirlere göre satış grafiğimiz:

Bu grafiklerimize göre güçlendirmemiz gereken zayıf yön olarak belirtilen tarihler arasında ;

• Kırmızı ile highlight edilmiş illerimiz için satış ve pazarlama faaliyetleri yapmamız gerektiği,
• veyahut bu illerden çekilip yüksek satış miktarlarına sahip olduğumuz, yeşil ile highlight ettiğimiz yerlere yatırım yapıp satışlarımızı burada arttırmaya karar verebiliriz. Dağıtım ile alakalı en yüksek satış potansiyeline sahip olduğumuz illerde tedarik performansını arttırmak için depo kurabilir, ürünün müşteriye teslim süresini kısaltabiliriz.

Yönetimin geçtiğimiz yıl ve bu yılki satış performansını karşılaştırmak istediğini düşünürsek;

Yıl bazlı filtreleme ile yüzdelik oranları görüntüleyebilir, performans değerlendirmesi yapabiliriz. Aynı şekilde, bu süreçteki toplam satılan ürün miktarını ve toplam satış tutarını hesaplatabiliriz:

Yönetimin en çok satış yapan ekiplerini il bazında değerlendirip ödüllendirmek istediğini, prim sistemine eklemek istediğini düşünürsek; Top N 5 filtresi ile satış toplamı en yüksek 5 ilimizi görüntüleyebiliriz:

Pazarlama departmanının ay bazında satışları kıyaslamak istediğini varsayarsak;

Şubat ayında satışların düştüğünü gözlemleyerek, bu ayda satışları arttıracak kampanyalar ile bu durumu aksi yöne çevirebileceği kararına varabiliriz.

Toparlayacak olursam, buzdağının görünen mini minnacık bir parçasını okudunuz. Gelişen teknoloji ile artan verileri analiz etmek, verinin sunacağı olasılıklardan faydalanmak aslında her geçen gün daha kolaylaşacaktır. Ve tabi bizler veri analizinde iyileştikçe, sezgiselliğin yanı sıra somut dayanaklara sahip tahminlerde bulunabilme kabiliyetimiz artacaktır.

Bankacılıktan perakendeciliğe, Obama’nın seçim dönemindeki stratejisindeki verinin öneminden, sosyal medya beğenilerimize… Çeşitli örnekleri anlatacağım yazımda, gelecek hafta görüşmek üzere. Veriniz bol olsun!

Kaynaklar:

1.)Karım. A.J., (2011). The Value of Competitive Business Intelligence System (CBIS) to Stimulate Competitiveness in Global Market. International Journal of Business Intelligence and Social Science. Vol: 2. No: 19. pp: 196–203.

2.)Luhn. Hans Peter. (1958). A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development. Vol: 2. No: 4. pp: 314- 319.

3.)Özçam, Y. & Coşkun, E. (2016). Türkiye’de Faaliyet Gösteren İşletmelerin İş Zekası Kullanım Düzeylerinin İncelenmesi Üzerine Bir Araştırma . Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 8 (1) , 73–82 .

4.)Pazarçeviren, Selim Yüksel , Zor, Ümmügülsüm , Gürbüz, Filiz . “İş Zekâsı: Kavramsal Çerçeve, Bileşenler ve İşleyiş”. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 3 / 1 (Ocak 2015): 75–91