İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ

İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ
BÖLÜM 6 İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ

BÖLÜM 6: İŞ ZEKÂSININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ
Öğrenme Hedefleri Geleneksel dosyalama ortamındaki veri kaynaklarını yönetme sorunlarının bir veritabanı yönetim sistemi (VTYS) tarafından nasıl çözüleceğini ortaya koymak VTYS’nin ana yeteneklerinin ve değerinin ortaya koymak Önemli veritabanı tasarım ilkelerini uygulamak İş performansını ve karar vermeyi etkinleştirmek amacıyla veritabanlarından enformasyona erişimde kullanılan teknoloji ve araçların değerlendirmek Enformasyon politikası, veri yönetimi ve veri kalitesi güvencesinin işletmenin veri kaynaklarını yönetmedeki rolünü değerlendirmek Bu bölüm firma verisinin yönetiminde ve iş zekasının sağlanmasında veritabanının rolünü ele almaktadır. Öğrencilere işlerinde ya da iş dışındaki yaşamlarında web üzerinde kullandıkları veya denk geldikleri veritabanı olup olmadığını sorunuz. Örneğin, Google ve Amazon, --seyahat rezervasyon siteleri, MySpace, Facebook ve tabii ki iTunes gibi-- veritabanı yönelimli web siteleridir. Öğrencilere, bu sitelerin niçin veritabanı yönelimli olduğunu sorunuz. Veritabanı yönelimli olmaları bu siteleri nasıl daha etkin hale getirmektedir?

RR Donnelley Verilerine Hakim Olmaya Çalışıyor Problem: Müthiş bir büyüme enformasyon yönetimi sorunları yaratmakta Çözüm: Kurum çapında bir veri takımının oluşturulması için gereksiz veri tekrarlarından kaçınılmasını sağlayacak AVY’ni kullanmak Ana veri yönetimi (AVY), R.R. Donnelley gibi işletmelerin eskimiş, tamamlanmamış ya da yanlış biçimlendirilmiş verileri elemesini sağlar Başarılı veri yönetiminde ET’nin rolünü ortaya koyar Verinin depolanması ve düzenlenmesinde dijital teknolojinin rolüne işaret eder Bu sunu, bölümün başındaki, RR Donnelley’nin satın aldığı işletmelerden gelen çoklu veritabanı ve veri kaynaklarını yönetimine ilişkin gereksinimini ele alan örnek olayı tartışmaktadır. İşletmelerin organik olmayan bir şekilde, bir işletmenin diğerlerini satın alarak büyüdüğü bir devirde, işletme, süratle birinin diğeri ile iletişimi olmayan binlerce veritabanı, e-posta sistemi, muhasebe sistemi ve üretim sistemi yığını haline gelir. Bu da, kaosu ortadan kaldıracak kuvvetli, kuruma ya da işletmeye yaygın bir veritabanı ihtiyacını doğurur.

Geleneksel Dosya Ortamında Veri Düzenleme Dosya düzenleme kavramları Veritabanı: İlişkili dosyalar grubu Dosya: Benzer biçimdeki kayıtlar grubu Kayıt: İlişkili alanlar grubu Alan: Kelime ya da sayı biçimindeki karakterler grubu İnsan, yer vb. enformasyonu depoladığımız şeyler gibi bir öğeyi tanımlar Öznitelik: belirli bir öğeyi tanımlayan her bir özellik veya nitelik Bu sunu, enformasyonun bir veritabanında depolanmasında kullanılan veri hiyerarşisini ele almaktadır. Bu hiyerarşi, bir sonraki sunuda şekil olarak yansıtılmaktadır. Öğrencilere, veritabanına depolamada hangi özniteliklerin (karakteristiklerin) önemli olabileceğini sorunuz.

Geleneksel Dosya Ortamında Veri Düzenleme VERİ HİYERARŞİSİ Bir bilgisayar sistemi, verileri ya da 1’i temsil eden bit ile başlayan hiyerarşi içinde düzenler. Bitler bir karakteri, sayıyı ya da sembolü temsil etmek için bayt oluşturmak amacıyla gruplandırılabilirler. Baytlar, bir alan oluşturmak için gruplandırılabilirler ve ilişkili alanlar, bir kayıt oluşturmak için gruplandırılabilirler. İlişkili kayıtlar, bir dosya oluşturmak için bir araya toplanabilirler ve ilişkili dosyalar, bir veritabanı biçiminde şekillendirilebilirler. Bu şekil, bir veritabanında bulunan veri hiyerarşisini yansıtmaktadır. Öğrencilerin kişisel geçmişlerine ve finansal durumlarına ilişkin dosyalarını gruplandıran öğrenci ders dosyasını göstermektedir. Veritabanı düzeyinden aşağıya, her bir hiyerarşik düzeydeki veriyi yansıtmaktadır. Karakterlerin bir kelime olarak gruplanması, bir grup kelime veya tam bir sayı (bir kişinin ismi ya da yaşı gibi) alan olarak adlandırılır. Bir grup bit, bayttır; harf, sayı ya da başka bir sembol olabilen tek bir karakteri temsil eder. ŞEKİL 6-1

Geleneksel Dosya Ortamında Veri Düzenleme Geleneksel dosyalama ortamı sorunları (farklı bölümler tarafından ayrı ayrı tutulan dosyalar ) Veri fazlalığı: Birden çok dosyada aynı verinin bulunması Veri tutarsızlığı: Aynı özniteliğin farklı değerlere sahip olması Program-veri bağımlılığı: Programdaki değişikliklerin program tarafından erişilen veride değişiklik gerektirmesi Esneklik eksikliği Zayıf güvenlik Veri paylaşımı ve kullanırlık eksikliği Bu sunu, geleneksel dosyalama ortamında medyana gelen veri yönetimi sorunlarını ele almaktadır. Geleneksel bir dosyalama ortamında, muhasebe, finans, İK gibi farklı işletme fonksiyonları kendi ayrı dosyalarını ve veritabanlarını muhafaza eder. Öğrencilere, veri fazlalığının, tutarsızlığının neden sorunlara yol açtığını sorunuz? Veri fazla ya da tutarsız ise ne tür sorunlar ortaya çıkar? Öğrencilerinden program-veri bağımlılığına ilişkin bir örnek vermelerini isteyiniz. Geleneksel dosyalama ortamını katı hale getiren nelerdir?

Geleneksel Dosya Ortamında Veri Düzenleme GELENEKSEL DOSYA İŞLEMİ Şekil, işletme fonksiyonlarının veriyi depolamak ve veriye erişmek için birbirinden ayrı veri ve uygulamalar olarak yer aldığı geleneksel bir ortamı yansıtmaktadır. Öğrencilere muhasebe/finansman ve İK arasında hangi tür berilerin paylaşılabileceğini sorunuz. Aynı şekilde, satış, pazarlama ve üretim arasında ne tür veriler paylaşılabilir? ŞEKİL 6-2 Dosya işlemede geleneksel yaklaşım kullanımı, bir ortaklıktaki her bir faaliyet alanını uzmanlaşmış uygulamaları geliştirmek için cesaretlendirir. Her uygulama ana dosyanın bir altkümesi gibi olan özgün bir veri dosyasına ihtiyaç duyar. Ana dosyanın bu altkümeleri veri fazlalığına ve tutarsızlığına, işleme katılığına ve kaynakların boş yere depolanmasına neden olur.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı Veritabanı Gereksiz verileri kontrol ederek ve verileri merkezileştirerek pek çok uygulama sunar Veritabanı yönetim sistemi (VTYS) Uygulama programları ile fiziksel veri dosyaları arasında bir arayüz gibi hareket eder Verinin fiziksel ve mantıksal görünümlerini ayırt eder Geleneksel dosya ortamının problemlerini çözer Fazlalığı kontrol altına alır Tutarsızlığı ortadan kaldırır Programlar ile veriyi ayırır Örgüte, veri ve veri güvenliğini merkezi olarak yönetme imkanı sağlar Bu sunu veritabanlarını ve VTYS’yi tanımlamakta ve ortaya koymaktadır. Öğrencilerden, bir veritabanlı ile bir VTYS arasında farkı açıklamalarını isteyiniz. Verinin fiziksel görünümü ne demektir? Verinin mantıksal görünümü ne demektir?

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı ÇOKLU GÖRÜNÜMLÜ İNSAN KAYNAKLARI VERİTABANI Bu şekilde, verinin farklı mantıksal görünümlerinin sağlanmasının ne anlama geldiğini yansıtmaktadır. Turuncu dikdörtgenler, --biri çalışanların çıkarları, diğeri bordrolarına ilişkin olmak üzere-- bir İK veritabanındaki iki farklı görünümü temsil etmektedir. Öğrenciler yeşil silindiri, verinin fiziksel medyada fiilen nasıl düzenlendiği ve depolandığını gösteren fiziksel görünüm olarak yorumlayabilir. Fiziksel veri değişmek, ancak bir VTYS kullanıcıların farklı gereksinimlerine uygun olarak birbirinden farklı mantıksal görünümler sunabilir. Tek bir insan kaynakları veritabanı, kullanıcının enformasyon gereksinimlerine bağlı olarak pek çok farklı veri görünümlerini sağlayabilmektedir. Burada iki olası görünüm resmedilmiştir, bir tanesi sosyal yardım uzmanı için, bir tanesi de işletmenin maaş bordrosu bölümündeki bir eleman için. ŞEKİL 6-3

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı İlişkisel VTYS Bağlantı veya alan olarak tanımlanan iki boyutlu tablolar halinde veri sunar Her bir tablo bir öğe ve onun öznitelikleri hakkında veri içerir Tablo: Satırlar ve sütunlar Satırlar: Farklı öğeleri kaydeder Alanlar (sütunlar): Varlığın özniteliğini sunar Anahtar alan: Her bir kaydı benzersiz biçimde tanımlamak üzere kullanılan alan Birinci anahtar: Anahtar alanlar için kullanılan tablodaki alan Yabancı anahtar: Kayıtları orijinal tablodan tanımlamak üzere yoklama alanı olarak kullanılan ikinci tablodaki birincil alan Bu sunu, bugün, kişisel bilgisayarlar, hizmetler ve altyapılar ile kullanılan en yaygın VTYS türünü, ilişkisel veritabanını ortaya koymaktadır. Öğrencilere, bu VTYS’nin niçin ilişkisel olarak adlandırıldığını sorunuz. Öğrencilerden, bugün popüler olan ilişkisel VTYS’ye ilişkin örnekler isteyiniz ve öğrencilere, bu yazılımlardan herhangi birini kullanıp kullanmadıklarını sorunuz. Access’te hazırlayacağınız bir veritabanı örneğinin veya bölüm sonunda yer alan veri tablosu alıştırmalarının birisin üzerinden öğrencilerle birlikte geçiniz. Satır, sütun ve birincil anahtarı tanımlayınız.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı İLİŞKİSEL VERİTABANI TABLOLARI Bu sunudaki ve diğer sunudaki grafikler, ilişkisel VTYS’deki iki tabloyu yansıtmaktadır. Öğrencilere, bu sunudaki ve diğer sunudaki varlığın ne olduğunu sorunuz. Tedarikçi tablosundaki anahtar alan Tedarikçi numarasıdır. Anahtar alanının gayesi nedir? ŞEKİL 6-4 İlişkisel bir veritabanı iki boyutlu tablolar biçimindeki verileri düzenlemektedir. TEDARİKÇİ ve YEDEK PARÇA öğeleri için çizilen buradaki tablolar her bir öğeyi ve onun özniteliklerini nasıl temsil ettiğini göstermektedir. Tedarikçi Numarası TEDARİKÇİ tablosu için birincil bir anahtardır ve YEDEK PARÇALAR için yabancı bir anahtardır.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı İLİŞKİSEL VERİTABANI TABLOLARI (devam) Bu sunu, bir önceki sunudaki şeklin ikinci parçasıdır. Bu tablodaki yabancı anahtarın Tedarikçi tablosundaki birincil anahtar olduğunu vurgulayın. Yabancı anahtarın gayesi nedir? Çoklu kayıtlar aynı yabancı anahtara sahip olabilir mi? ŞEKİL 6-4 (devam) İlişkisel bir veritabanı iki boyutlu tablolar biçimindeki verileri düzenlemektedir. TEDARİKÇİ ve YEDEK PARÇA öğeleri için çizilen buradaki tablolar her bir öğeyi ve onun özniteliklerini nasıl temsil ettiğini göstermektedir. Tedarikçi Numarası TEDARİKÇİ tablosu için birincil bir anahtardır ve YEDEK PARÇALAR için yabancı bir anahtardır.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı İlişkisel VTYS’nin faaliyetleri Kullanışlı veri kümelerini geliştirmede üç temel işlem kullanılır SEÇ: Belirtilen kriteri karşılayan, dosyadaki bütün kayıtları içeren bir alt küme oluşturur KATIL: Hususi tablolarda mevcut enformasyondan daha fazlasını kullanıcıya sağlamak için ilişkisel tabloları birleştirir YANSIT: Tablodaki sütunları kapsayan bir alt küme oluşturur, istenilen enformasyonu içeren tablolar ortaya koyar Bu sunu, enformasyonun ilişkisel bir veritabanından nasıl geri alınacağını ortaya koymaktadır. Bu işlemler (SEÇ, BİRLEŞTİR, YANSIT) programlama komutlarına benzer ve VTYS geliştiriciler tarafından kullanılır. Örneğin, Tedarikçi ve Yedek Parça tablolarını gösteren son iki sunuya bakıldığında, tedarikçilerin adı ile birlikte Yedek Parça kayıtlarını göstermek için ne tür bir işlem gerçekleştirebilirsiniz? Access’te bu komutlar için sihirbaz mevcuttur.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı İLİŞKİSEL BİR VTYS’NİN ÜÇ TEMEL FAALİYETİ Bu şekil, bir veritabanı altkümesi oluşturmak için seç, birleştir ve yansıt eylemlerinin bir araya gelmesinin sonucudur. SEÇME işlemi, Yedek Parça tablosundan, yalnızca, yedek parça numarası 137’den 150’ye kadar olan kısmı geri alır. BİRLEŞTİR işlemi, SEÇME işleminde Tedarikçi Tablo’sundan seçilen tedarikçi verilerini yerleştirmek için YEDEK PARÇA tablosunca sağlanan Tedarikçi Numarası’na ilişkin yabancı anahtarı kullanır. Nihayetinde, YANSITMA işlemi, yedek parça numarası, yedek parça adı, tedarikçi numarası ve tedarikçi adını gösterecek biçimde sütunları sınırlandırır (turuncu dikdörtgen). ŞEKİL 6-5 Seçme, katılma ve yansıtma faaliyetleri verinin iki farklı tablodan toplanmasına ve sadece seçilmiş özniteliklerin gösterilmesine olanak verir.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı Nesne-yönelimli VTYS (NYVTYS) Veri ve süreçleri nesneler gibi depolar Nesneler; grafikler, multimedya, Java uygulamaları olabilir Çok sayıdaki işlemi yürütme açısından, ilişkisel VTYS’ye göre yavaştır Hibrid NYVTYS : Hem nesnel yönelimli hem de ilişkisel VTYS’lerin yeteneklerini sağlar Buluttaki veritabanları Veritabanlarında bulunanlardan daha az işlevseldir Amazon Web Servisleri, Microsoft SQL Azure Bu sunu VTYS’nin diğer türlerini ele alır. Öğrencilere, bir kimsenin veritabanında mültimedya veya Java uygulamalarını niçin depolamak isteyeceğini sorunuz. Hangi tür işletmeler veya örgütler nesne-yönelimli VTYS’yi kullanmak isteyebilir? İşletmeler için diğer bir seçenek, veritabanı yazılımını buluttan lisanslamaktır. Bir veritabanı hizmetinden yararlanmanın üstünlüğü ne olabilir? (Öncelikli cevap ölçeklenirliktir –yalnızca gereksinim duyduğunuz hizmet için ödeme yaparsınız.)

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı Veritabanı yönetim sistemlerinin yetenekleri Veri tanımlama yeteneği: Veritabanı tabloları oluşturur ve her tablodaki alanların özelliklerini tanımlamak için kullanılır Veri sözlüğü: Veri unsurlarının tanımlarını veya onların özelliklerini depolayan otomatik veya kullanıcı tarafından girilen bir dosya Veri işleme dili: Veriyi eklemek, değiştirmek, silmek, veriyi veritabanınından geri almak için kullanılır Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL: Structured Query Language) SQL’i geliştirmeye yönelik Microsoft Access kullanıcı dostu araçlar Bu sunu bir VTYS’nin üç temel yeteneğini (veri tanımlama, veri sözlüğü, veri işleme dili) ele almaktadır. Öğrencilere, verinin, bir veri sözlüğü tarafından kaydedilmesi için hangi özelliklere sahip olması gerektiğini sorunuz. (Ad, tanım, büyülük, tip, biçim, alana ait diğer unsurlar. Büyük ölçekli bir işletme için veri sözlüğü adet, sahiplik, güvenlik, kullanıcı gibi özellikleri de depolayabilecektir.) Veri işleme dilinin, veri üzerinde çalışabilmesi için SEÇME ve BİRLEŞTİRME gibi işlemlere gereksinim duyan bir araç olduğunu belirtiniz.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı MICROSOFT ACCESS VERİ SÖZLÜĞÜ ÖZELLİKLERİ Microsoft Access, veritabanındaki her bir alanın boyutu, biçimi ve diğer özellikleri ile ilgili enformasyonları gösteren basit bir veri sözlüğüne sahiptir. Burada gösterilen TEDARİKÇİ tablosundan sağlanan enformasyondur. Tedarikçi _Numarasının solundaki küçük anahtar simgesi onun anahtar alanı olduğunu göstermektedir. Bu şekil, Microsoft Access’in veri sözlüğü yeteneğini ortaya koymaktadır. “Tedarikçi Adı (Supplier Name)” alanı için üst bölmeden seçim yapılır, açıklamalar alt bölmede “Genel sekmede (General tab)” yapılanır. Alan boyutu (Fields Size), Biçim (Format), Giriş Maskesi (Input Mask), Simge Yazısı (Caption), Varsayılan Değer (Default Value), Geçerlilik Kuralı (Validation Rule), Geçerlilik Metni (Validation Rule), Gerekli (Required), Sıfır Uzunluk İzni (Allow Zero Length), Sıralı (Indexed), Unicode Sıkıştırma (Unicode Compression), IME modu (Ime Mode), IME Tümce Modu (IME Sentence Mode) ve Akıllı Etiketler (Smart Tags). ŞEKİL 6-6

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı BİR SQL SORGU ÖRNEĞİ Bu şekil, bir verinin veritabanının geri çıkarılması için kullanılabilen bir SQL komutunu göstermektedir. Bu örnekte, SQL komutu, 14. sunuda gösterilen YEDEK PARÇA tablosundan (Şekil 6-5) Yedek Parça Numarası 137 veya 150 olan kayıtları geri çıkarmaktadır. Öğrencilerden, her bir komut ifadesinin yerine getirdiklerini ilişkilendirmelerini isteyiniz. (Örneğin, komut şu sütunların elde edilmesini söylemektedir: Yedek Parça ve Tedarikçi tablolarından, Yedek Parça Numarası, Yedek Parça Adı, Tedarikçi Numarası, Tedarikçi Adı, …) ŞEKİL 6-7 Burada gösterilenler 137 veya 150 nolu parçalara göre tedarikçi seçmek için yapılan bir sorgunun SQL tablolarıdır. Şekil 6-5’teki gibi aynı sonuçları olan bir liste oluştururlar.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı BİR ACCESS SORGUSU Burada gösterilen, Şekil 6-7’deki sorgunun, Microsoft Access sorgu oluşturma araçları kullanarak nasıl oluşturulacağıdır Sorgu için kullanılan tabloları, alanları ve seçme ölçütlerini göstermektedir. ŞEKİL 6-8 Bu şekil, son sunudaki SQL sorgu işlemi ile benzer şekilde işleyen bir Microsoft Access sorgusunu yansıtmaktadır. Üstte yer alan sorgu penceresi gereksinen alanları (Fields), ilişkili tabloları (Table), sonuçta gösterilebilecek alanları (Show) ve sonucu 137 ve 150 Yedek Parça numaraları ile sınırlandıran kriterleri (Criteria) göstermektedir.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı Veritabanları Tasarlama Kavramsal (mantıksal) tasarım: İş bakış açısından veritabanının özet bir modelidir Fiziksel tasarım: Veritabanının doğrudan erişimli saklama aygıtında nasıl düzenlendiğine ilişkindir Tasarım süreci şunları tanımlar Veri elemanları, gereksiz veritabanı unsurları arasındaki ilişkileri İhtiyaca göre veri elemanlarını gruplamanın en etkin yolunu, uygulama programlarına olan gereksinimi Normalleştirme Gereksiz veri unsurlarının ve kullanışsız çoktan-çoka (many-to-many) ilişkilerini en aza indirmek için verilerin karmaşık gruplaşmalarının düzene sokulması Bu sunu, bir veritabanının tasarlanmasına ilişkin faaliyetleri ortaya koymaktadır. Etkin bir veritabanının tasarlamak için, çeşitli veri elemanları arasındaki ilişkiyi, depolanacak verinin türünü ve işletmenin veri yönetimine niçin gereksinim duyduğunu bilmelisiniz. Kavramsal veri tasarımının veri elemanlarının nasıl gruplanacağı, hangi tablodaki hangi verinin işletmeyi en etkin hale getireceği ile ilgilendiğini vurgulayınız.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı SİPARİŞE GÖRE NORMALLEŞTİRİLMEMİŞ İLİŞKİ Buradaki ve takip eden sunudaki şekil normalleştirme sürecini yansıtmaktadır. Buradaki tablo ile, SİPARİŞ için ilintili veri elemanları listelenmektedir. Bu tablo, sipariş, yedek parça ve tedarikçiye ilişkin tüm ayrıntıları içermektedir. Bir sipariş birden fazla yedek parçayı içerebilir ve çeşitli yedek parçaların aynı tedarikçi tarafından sağlanması olasıdır. Bununla birlikte, bu tablo kullanılarak, sipariş listesinde, tedarikçinin adının ve diğer enformasyonun birden fazla kez depolanmasına gereksinim duyulabilir. ŞEKİL 6-9 Normalleşmemiş bir ilişki tekrar eden grupları içermektedir. Örneğin; her bir sipariş için pek çok yedek parça ve tedarikçi bulunabilmektedir. Sadece birebir uygunluk, sipariş numarası ve sipariş tarihi arasında vardır.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı SİPARİŞTEN OLUŞTURULMUŞ NORMALLEŞMİŞ TABLOLAR Bu şekil, normalleştirilmiş tabloları göstermektedir. Sipariş tablosu dört küçük, birbirleri ile ilişkili tabloya bölünmektedir. Sipariş tablosunun yalnızca iki özgün özniteliği, Sipariş Numarası ve Sipariş Tarihi, içerdiğini belirtiniz. Sipariş edilen kalemler İLGİLİ KALEM tablosu kullanılarak depolanır. Normalleşme, çok az sayıda verinin sipariş oluştururken tekrar edilmesi gerektiği, pek çok enformasyonun anahtarlar kullanılarak Yedek Parça ve Tedarikçi tablolarından geri alınabileceği anlamına gelir. İlişkisel veritabanı sistemlerinin, birleştirilmiş tablolar arasındaki ilişkilerin tutarlı kaldığını garantiye almak için veri tutarlılığı kurallarını zorlamaya çalıştığını belirtiniz. Bir tablo başka bir tabloyu işaret eden yabancı bir anahtara sahip olursa, bağlantılı tabloda karşılığı olan bir kayıt olmadığı sürece yabancı bir kilitle tabloya kayıt ekleyemeyebilirsiniz. Örneğin, Tedarikçi Numarası yabancı anahtarı YEDEK PARÇA tablosunu TEDARİKÇİ tablosuna bağlamaktadır. Veri tutarlığını, yeni bir yedek parça Tedarikçi tablısunda yer alan geçerli bir tedarikçi numarası olmadan yedek parça tablosuna eklenemeyeceği anlamına gelir. Bu, bir tedarikçinin silinmesi durumunda, [tedarikçiye] ilişkin yedek parçanın da silinmesinin gerektiği anlamına da gelir. ŞEKİL 6-10 Normalleştirmeden sonra asıl SİPARİŞ ilişkisi dört küçük ilişkiye bölünmektedir. İlişki SİPARİŞİ sadece iki öznitelikle geriye kalmaktadır ve İLGİLİ KALEM’in, Sipariş Numarası ve Parça Numarasını içeren birleştirilmiş ve sıralanmış bir anahtarı vardır.

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı Varlık-ilişki diyagramı Veri modellerini belgelemek için veritabanı tasarımcıları tarafından kullanılır Varlıklar arası ilişkileri gösterir Veritabanını Dağıtma: Birden fazla yerde veritabanı depolama Kısımlara ayırma: Veritabanlarının farklı bölümlerini ayrı yerlerde depolanır Aynını yapma: Merkezi veri tabanı başka bir noktada ikinci kez çoğaltılır Bu sunu, veritabanı tasarımını ele almaya devam etmektedir. Veritabanı tasarımcılarının veri yapısını modellemede kullandığı tekniklerden birisi varlık-ilişki diyagramıdır (takip eden sunuda gösterilmektedir). Diyagram üzerindeki semboller varlıklar arasındaki ilişki türlerini yansıtmaktadır. Öğrencilere, varlıklar arasındaki farklı ilişki türlerinin neler olduğunu sorunuz. (Bire bir, birden çoka, çoktan çoka.)

Veri Yönetiminde Veritabanı Yaklaşımı BİR VARLIK İLİŞKİ DİYAGRAMI Bu şekil, bir varlık-ilişki diyagramı örneğini sunmaktadır. Bir SİPARİŞ’in İLGİLİ_KALEM’leri içerebileceğini göstermektedir. (Bir YEDEK PARÇA birden fazla kez sipariş edilebilir ve ilgili kalem olarak tek bir siparişte pek çok kez yer alabilir.) Her bir İLGİLİ KALEM yalnızca bir YEDEK PARÇA içerebilir. Her bir YEDEK PARÇA yalnızca bir TEDARİKÇİ’ye sahip olabilir, ancak birden fazla YEDEK PARÇA aynı TEDARİKÇİ tarafından sağlanabilir. ŞEKİL 6-11 Bu diyagram, ŞEKİL 6-10’daki veritabanını modellemek için kullanılabilecek TEDARİKÇİ, YEDEK PARÇA, İLGİLİ KALEM VE SİPARİŞ arasındaki ilişkiyi göstermektedir.

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma Büyük veritabanları ve sistemler Büyük miktarda veriyi analiz edebilmek, Çoklu sistemlerden veriye erişebilmek için özel olanaklara, araçlara gereksinim duyarlar Üç temel teknik Veri ambarları Veri madenciliği Web aracılığıyla dâhili veritabanlarına giriş için kullanılan araçlar Bu şekil, işletmeler için değerli enformasyonun üretilmesinde çok büyük veritabanlarının nasıl kullanılabileceğini ele almaktadır. Metin, Los Angeles’taki bir lokanta zinciri olan Louise’s Trattoria’nın, kendi müşterileri için kalitenin fiyattan daha önemli olduğunu, hangilerinin üniversite mezunu olduğunu ve hangilerinin şarap sevdiğini, müşterilerinin kredi kartları ile yaptıkları alımlarından sağladıkları verilerini analiz ederek nasıl öğrendiklerine ilişkin bir örnek sunmaktadır. Lokanta zinciri, bu enformasyondan hareket ederek satışları % 10 artıran vejetaryen yemekler, daha fazla deniz ürünü seçenekleri ve daha pahalı şaraplar piyasaya sürmüştür.

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma Veri ambarı: Pek çok farklı sistemden gelen güncel ve geçmiş verileri depolar Enformasyonu işletme geneline kullanılmak üzere birleştirir ve standart hale getirir, ancak veri değiştirilemez Veri ambarı sistemi sorgulama, analiz etme ve raporlama araçları sunar Veri martları: Veri ambarının altkümesidir Özel bir kullanıcı kitlesi tarafından kullanılan özetlenmiş ve oldukça odaklanmış işletme verisidir Genellikle tek bir konu alanı ya da bir iş kolu üzerine odaklanır Bu sunu, işletmelerin veri ambarlarını ve veri martları kullanımını ele almaktadır. Öğrencilere, veri üzerinde iş analizi yapmayı uman işletmeler için veri ambarına sahip olmanın niçin bir üstünlük olduğunu sorunuz. Neden işlemsel veritabanından ayrı bir veri deposu olması gerekir?

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma BİR VERİ AMBARININ BİLEŞENLERİ Bu şekil, bir veri ambarı sisteminin bileşenlerini yansıtmaktadır. Veri ambarının, hem içsel hem de dışsal olmak üzere, çoklu kaynaklardan veri çıkardığını ve veri ambarı sistemleri tarafından gereksenen şekilde dönüştürdüğünü göstermektedir. Veri ambarından anlamlı enformasyon çıkarmak için, sorgulama ve raporlama gibi ilave araçlara, OLAP’a ve veri madenciliğine gereksinilir. Enformasyon rehberi, kullanıcılara veri ambarında yer alan verilere ilişkin enformasyon sunar. ŞEKİL 6-12 Veri ambarı güncel ve geçmiş verileri örgütün içerisindeki çoklu faaliyet sistemlerinden çıkartmaktadır. Bu veriler, dış kaynaklardan gelen verilerle birleştirilir ve yönetim raporlama ve analizi için tasarlanmış merkezi bir veritabanında yeniden düzenlenir. Enformasyon rehberi, kullanıcılara ambarda mevcut veri hakkında enformasyon sağlar.

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma İş Zekası: Kullanıcıların daha iyi kararlar vermesine yardımcı olmak için büyük miktardaki veriyi birleştiren, analiz eden ve erişime açan araçlardır Örneğin, Harrah’s Entertainment’ın müşterilerini, kumar profillerini oluşturmak ve en karlı olanlarını belirlemek için analiz etmesi Temel araçlar: Veritabanı sorgulama ve raporlama yazılımı Çevrimiçi çözümlemeli işleme (Online analytical processing, OLAP) Veri madenciliği Bu sunu, işletmenin daha iyi karar vermede iş zekasının rolünü ele almaktadır. Metin, Harrah’s Entertainment örneğini kullanmaktadır: “Örneğin; kendi alanında en büyük ikinci kumar işletmesi olan Harrar’s Entertainment, veri madenciliğini en verimli müşterilerini belirlemek ve onlardan daha çok kazanç elde etmek için kullanmaktadır. İşletme, kendi kumar makinelerini oynadıklarında veya Harrah’s kumarhanelerini ve otellerini kullandıklarında toplanan, kendi müşterileri ile ilgili verileri sürekli olarak analiz etmektedir. Harrah’s pazarlama bölümü bu enformasyonu belirli bir müşterinin işletmeye halihazırdaki değerini esas alan ayrıntılı bir kumar profili oluşturmak için kullanmaktadır. Örneğin, veri madenciliği Harrah’s işletmesine Midwest’teki nehir botu kumarhanelerinin birindeki düzenli bir müşterinin konaklama, restoran ve eğlence tercihleri ile birlikte tercih ettiği kumar deneyimlerini öğrenme olanağı vermektedir. Bu enformasyon en verimli müşterilerin nasıl etkinleştirileceği, bu müşterileri daha fazla harcamaları için nasıl teşvik edilecekleri ve yüksek gelir getirme potansiyeli olan daha çok müşterinin ilgilerini nasıl çekecekleri konusunda yönetim kararlarına rehberlik etmektedir. İş zekası, Harrah’ın karını o kadar çok artırmıştır ki işletmenin iş stratejisinin en önemli öğesi haline gelmiştir.”

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma Çevrimiçi çözümlemeli işleme (OLAP) Çok boyutlu veri analizini destekler Veriyi çok boyutlu olarak gösterir Enformasyonun her bir görünümü –ürün, fiyatlandırma, maliyet, bölge veya zaman aralığı – farklı bir boyutu temsil etmektedir Örneğin; haziran ayında, Batıda ne kadar temizleyici satıldığını diğer bölgelerle kıyasla? OLAP, anlık sorgulara hızlı, çevrimiçi yanıt verebilmeyi olanaklı kılar Bu sunu, iş zekasının sağlanmasında kullanılan üç temel araçtan birisi olan çevrimiçi analiz sürecini ele almaktadır. Öğrencilerden çok boyutlu bir sorgulamaya yönelik yeni örnekler vermelerini isteyiniz.

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma ÇOK BOYUTLU VERİ MODELİ Şekil, ürün-bölge karşıtlığıdır. Küpü 90 derece döndürürseniz yüz, ürün karşısında güncel ve tahmini satışları gösterecektir. Eğer küpü tekrar 90 derece döndürürseniz bölge karşısında güncel ve tahmini satışları göreceksiniz. Başka görüntüler de elde etmek mümkündür. Bu şekil, veri ile ilintili boyut kavramını yansıtmaktadır. Ürün boyutlardan birisidir. Doğu bir boyut, öngörülen ve güncel satışlar ise diğer iki boyut. Biz, bu dört boyutu analiz etmeye çalışıyoruz. İşe ilişkin soru şu: Doğu bölgesinde, ürünümüzün (cıvata somunu, cıvata, temizleyici, vida) öngörülen ve güncel satışı nedir? Bazen “veri küpü” olarak da anılan bu şekil, verinin dört boyutsal görünümünü yansıtabilmektedir. Daha önemlisi, aynı verinin tablo biçimdeki gösterimi ile kıyasladığımızda, veri küpünün çok daha hızlı, anlaşılmasının daha kolay olduğu ve ilişkileri görselleştirebildiği görülmektedir. ŞEKİL 6-13

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma Veri madenciliği: OLAP’a göre daha fazla keşfe dayalıdır Büyük veritabanlarındaki ilişkileri ve saklı örüntüleri bulur ve gelecek davranışları tahmin ederek onlardan kurallar çıkarır Örneğin; bire bir pazarlama kampanyaları veya karlı müşterileri tanımlamak için müşteri verilerindeki örüntüleri bulmak Veri madenciliğinden elde edilebilen enformasyon türleri İlişkiler Diziler Sınıflandırma Kümeleme Öngörü Bu sunu, veritabanı tarafından yürütülen diğer bir iş zekası aracını, metin madenciliğini ele almaktadır. Veri madenciliği, verideki örüntülerden kurallar çıkararak, OLAP üzerinden keşfedilemeyen verilerin anlaşılmasını sağlar. Öğrencilerden, aşağıda listelenen enformasyon türlerini tanımlamalarını isteyiniz: İlişkiler Diziler Sınıflandırma Kümeleme Öngörü

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma Tahmine dayalı çözümleme Veri madenciliği tekniklerini, geçmiş verileri ve ileriki koşullara ilişkin varsayımları vakaların sonuçlarını tahmin etmek için kullanır Örneğin; müşterinin bir öneriye karşılık verme olasılığı Metin madenciliği Yapılandırılmamış büyük veri takımlarından (örn., saklanan e-postalardan) anahtar unsurları çıkarır Bu sunu veri madenciliği ile ilişkili olan iş zekası tekniklerini ele almaktadır. Tahmine dayalı çözümleme veri madenciliği tekniklerini kullanır. İlgili metin, genellikle katalogdan satın almayı tercih eden müşterileri belirlemek için betimleyici tahmine dayalı çözümlemeyi kullanan Body Shop’ın ABD şubesi örneğini sunmaktadır. Bu, işletmeye, daha isabetli bir mektup listesinin oluşturulmasında, mektuba cevap oranının arttırılmasında yardımcı olmuştur. Veri madenciliği veritabanındaki verilerin analiz edilmesini tanımlarken, metin madenciliği ve web madenciliği gibi, “analiz edilen (madenlenen)” başka enformasyon türleri de mevcuttur. Öğrencilere, işletmenin depolaması gereken diğer metinsel veri takımı (seti) türlerinin neler olduğunu ve bunlardan ne tür faydalı enformasyonun sağlanabileceğini sorunuz.

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma İŞLETMELER METİN MADENCİLİĞİNDEN NE ÖĞRENEBİLİRLER? Yapılandırılmamış verilerdeki artış, işletmeler için hangi zorlukları ortaya koymaktadır? Metin madenciliği, karar vermeyi nasıl etkinleştirmektedir? Ne tür işletmelerin, metin madenciliği yazılımından faydalanma olasılığı yüksektir? Cevabınızı açıklayınız. Metin madenciliği hangi yollarla kişisel enformasyonun gizliliğinin ihlal edilmesine yol açabilir? Açıklayınız. Bu sunu, metin madenciliği tekniğini ele alan örnek olayı yansıtmaktadır. Metin madenciliğinin kullanımına ilişkin özel konuların yanı sıra üzerinde durulan başkaca şeyler var mıdır? Müşterilerle, Jet Blue örneğinde olduğu gibi, e-postalarının örüntülere ulaşmak için tam olarak ilgilenilmekte midir? Jet Blue’nun başka bir seçeneği var mıdır?

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma Web madenciliği WWW’den faydalı örüntülerin ve enformasyonların keşfedilmesi ve analiz edilmesi Örneğin; tüketici davranışını anlamak, web sitenin etkinliğini değerlendirmek... Web içerik madenciliği Web sayfalarının içeriğinden elde edilen enformasyon Web yapı madenciliği Örneğin; web sayfasına/sayfasından bağlantılar Web kullanım madenciliği Web sunucusu tarafından kaydedilen kullanıcı etkileşim verisini incelemektedir Bu sunu, değerli enformasyona ulaşmada depolanmış verilerde madenciliği incelemeye devam etmektedir. Metin madenciliğine ek olarak, web’de yer alan enformasyonu analiz etmek için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Metin, Google aramalarında kullanılan çeşitli kelime ve deyimlerin popülaritesini, insanların neyle ilgilendiğini neleri satın almak istediklerini anlamak için izleyen Google Trends ve Google Insight for Search hizmetlerini kullanan pazarlamacılara ilişkin örnekleri kullanmaktadır. Bu, ne tür bir web madenciliğidir? Bir pazarlamacı, niçin bir siteye bağlantı (link) veren bir site ile ilgilenmelidir?

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma Veritabanları ve Web Pek çok işletme, web’i içsel veritabanlarındaki enformasyonların bir kısmını müşterilerine ve iş ortaklarına sunmak için kullanır Belli bazı yapılar: Web sunucusu Uygulama sunucusu/aracı yazılım/CGI komut dosyası Veritabanı sunucusu Veritabanına erişmede web kullanmanın avantajları: Tarayıcı yazılımını kullanım kolaylığı Web arayüzünün veritabanında birkaç değişiklik gerektirmesi ya da hiç gerektirmemesi Sisteme web arayüzü eklemenin pahalı olmaması Bu sunu, işletmelerin işletme veritabanına erişmede web’den nasıl yararlandıklarına göz atmaktadır. Öğrencilere, şirketin veritabanından kullanıcının üzerinden veriye erişebildiği web sayfasına enformasyon akışının nasıl sağlandığını sorunuz. Niçin tarayıcı yazılımlarının kullanımı kolaydır? Veritabanı odaklı enformasyon sistemlerini web ara yüzüne eklemenin maliyeti neden düşüktür?

İş Performansını ve Karar Vermeyi Etkinleştirmek İçin Veritabanlarını Kullanma KURUM İÇİ VERİTABANLARINI WEB’E BAĞLAMA Bu şekil, verinin veritabanından web tarayıcısı ile kullanıcıya geçiş yolunu yansıtmaktadır. öğrencilere, çeşitli uygulamalar arasında hangi tür veri akışının gerçekleştiğini sorunuz. Örneğin, veritabanından veritabanı sunucusuna gerçekleşen veri akışı sırasında neler olmaktadır? Cevap: Veritabanındaki veri, veritabanı yazılımının gerektirdiği veri biçimi kullanılarak depolanmaktadır. Biçimlenmiş bu verinin web’de sunulabilmesi için XML biçimine dönüştürülmesi gerekir. Veritabanı sunucusu bu dönüşümü yapar ve bunu, bir HTML sayfasına yerleştirmek (ya da HTML sayfası olarak yapılandırmak) için kullanan uygulama sunucusundan geçirir. Daha sonra web sayfası, internete, HTML web sayfası olarak gönderen web sunucusuna yollanır ve nihayetinde kullanıcıların ekranında bu sayfa görüntülenebilir. Bu yazılım uygulamalarından her biri, şekilde gösterildiği gibi, ayrı bilgisayarlardan tarafından sunulur; gerçekte tüm bu hizmetler tek bir bilgisayarda yazılım olarak bulunabilmektedir ve bulunur. ŞEKİL 6-14 Kullanıcılar örgütün kurum içi veritabanına kendi masaüstü bilgisayarlarını ve Web tarayıcı yazılımlarını kullanarak erişmektedirler.

Veri Kaynaklarını Yönetme Enformasyon politikası oluşturma Örgütün veriyi paylaşma, yönetme, standartlaştırmaya yönelik kuralları, prosedürleri ve rolleri Veri yönetimi: Veriyi yönetmeye ilişkin belirli politika ve prosedürlerden sorumlu işletme işlevi Veri yönetişimi: Kurumsal verinin geçerliliğini, kullanırlılığını, bütünlüğünü ve güvenliğini yönetmek için özellikle hükümet düzenlemelerini dikkate alarak hazırlanan politikalar ve süreçler Veritabanı yönetimi: Veritabanı tanımlanır, düzenlenir, uygulanılır ve sürdürülür; bunlar veritabanı tasarım ve yönetim grubu tarafından gerçekleştirilir Bu sunu, işletme verisinin tam, gerçekçi ve kullanılmaya hazır halde sağlanması için gereksinim duyulan enformasyon politikasını ele almaktadır. Veritabanı yönetim grubu fiziksel veritabanını kurar ve oluştururken, veri yönetim işlevi mantıksal veri tabanının ve veri sözlüğünün geliştirilmesinden sorumludur. Bu işlev, veri yönetim grubu içerisine yerleştirilmesi niçin daha iyi olacaktır?

Veri Kaynaklarını Yönetme Veri Kalitesini Sağlama Fortune 1.000’de yer alan işletmelerin veritabanındaki kritik verilerin % 25’inden fazlası eksik veya hatalıdır Veri kalitesi problemlerinin pek çoğu hatalı girdiden kaynaklanır Yeni bir veritabanını uygulamaya koymadan önce: Hatalı veriler tanımlanmalı ve düzeltilmeli Verileri düzenlemek için en iyi yordamlar yerleştirilmeli Bu sunu, veri kalitesinin önemini tartışmaktadır. Öğrencilerden, bir işletmenin verisinin kusurlu olduğunda neler olabileceğine ilişkin kişisel örnek isteyiniz. Metin, mektup ve ticari paketlerinin % 20’sinin hatalı adresten dolayı geri döndüğüne ilişkin bir örnek sunmaktadır.

Veri Kaynaklarını Yönetme Veri kalitesi denetimi: Enformasyon sistemindeki verilerin tamlık seviyesi ve doğruluğunu ölçen yapılandırılmış anket Veri dosyalarından örnekleri ya da Son kullanıcıların kalite algılarını araştırır Veri temizleme: Hatalı, eksik, yanlış biçimlendirilmiş veya gereksiz verileri algılama ve düzeltmeye yönelik yazılımdır Birbirinden ayrı enformasyon sistemlerinde oluşan farklı veri kümeleri arasındaki tutarlılığı güçlendirir Bu sunu, veri kalitesini tartışmaya ve işletmenin veri kalitesini geliştirme yollarını değerlendirmeye devam etmektedir. Öğrencilere, ne tür veri kalitesi problemleri olduğunu sorunu. Öğrencilerden, veri kalitesi problemlerine ilişkin kullanıcı algılarının istatistiksel bulgular kadar önemli olup olmadığı hakkındaki görüşlerini alınız. Veri temizle yerine kullanılabilecek diğer kelime nedir? Sorunuz.

Veri Kaynaklarını Yönetme KREDİ BÜROLARI HATALARI - BÜYÜK HALK SORUNLARI Bireyler, kredi vericiler ve kredi büroları açısından kredi bürolarının veri kalitesi problemlerinin işe etkisini değerlendiriniz. Herhangi bir etik sorun, kredi büroları veri kalitesi problemleri tarafından ortaya çıkmakta mıdır? Kendi cevabınızı açıklayınız. Kredi büroları veri kalitesi problemlerinden sorumlu yönetim, örgüt ve teknik faktörleri analiz ediniz. Bu sorunları çözmek için neler yapılabilir? Bu sunu kredi bürosu veritabanında yapılan hatanın sonuçlarına bakmaktadır. Öğrencilere, devlet arşivlerinin muhafaza edilmesi konusunda herhangi bir fikirlerinin olup olmadığını sorunuz. Örneğin, sosyal güvenlik veya maliye kayıtlarında hangi tür hataların var olduğuna inanıyorlar. Halk kütüphanesine ilişkin ne düşünüyorlar? Genellikle, veritabanlarındaki hatanın kurbanı olmadan hatanın olabileceğini az sayıda insan düşünür. Öğrenciler, “büyük bir veritabanında veri kalitesi”ne ilişkin bir araştırma yapmaları ve araştırmanın sonucunu raporlamaları için teşvik edilebilir.

İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim

Giriş

Sosyal ağ üzerinden giriş yapmak:

İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim