Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

ISL429-Yönetim Bilişim Sistemleri Bilgisayara dayalı bilgi sistemleri.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "ISL429-Yönetim Bilişim Sistemleri Bilgisayara dayalı bilgi sistemleri."— Sunum transkripti:

1 ISL429-Yönetim Bilişim Sistemleri Bilgisayara dayalı bilgi sistemleri

2 Bilgisayara dayalı bilgi sistemi tipleri Veri işleme sistemleri (Kayıt işleme sistemleri) Yönetim bilgi sistemleri Karar destek sistemleri Ofis otomasyon sistemleri Üst yönetim destek sistemleri Yapay zeka ve uzman sistemler 2

3 Veri işleme sistemleri - I Bilgisayarların yaygın olarak ilk kullanımı, bordro uygulamaları üzerinedir. Günümüzde tek bir veri dosyasına dayanan ve verinin işlemesi için tek bir uygulama programına ihtiyaç duyan benzeri uygulamalara rastlamak mümkündür. 3

4 VİS’lerin YBS için Veritabanı Oluşturması 4

5 Veri işleme sistemleri - II VİS, işin yapılması için gerekli rutin işlemleri işleyen ve kaydeden bilgisayara dayalı sistemlerdir. BS’lerinin en eskisidir. Operasyonel seviyeye hizmet verirler. VİS’de veri iki şekilde işlenir: –Doğrudan (hemen) işleme –Parti işleme 5

6 Veri işleme sistemleri - III Doğrudan işleme; işlemler, oluştukları anda girilir ve kaydedilir. Veritabanı üzerinde güncelleme hemen yapılır. Bu tür işlemde operatör sistemden güncel sorgulamalar yapabilir. Parti işleme; işlemler gruplanır ya da kümelenir ve ardarda girişleri yapılır. Parti işlemede yapılan sorgulamada veritabanı güncel olmadığından yanlış bilgiler sağlanabilir. Hemen işleme zorunlu değilse parti işleme yapılmalıdır. 6

7 Veri işleme sistemleri - IV VİS iki tip çıktı üretir: –Operatör terminaline gönderilen mesaj (soft copy) –Basılmış dokümanlar (hard copy) 7

8 Veri işleme sistemleri - V Özellikleri; –Kaydi işlemlerin elde edilip, kayıtların muhafaza edilmesine yöneliktir. –Dosya kökenlidir. –Çıktısı genellikle periyodiktir. –Özellikle operasyonel seviye yönetim için bilgi üretir. –Yöneticinin özel bilgi istekleri için sınırlı esnekliğe sahiptir. –Bu sistemler tipik olarak fonksiyona dayalıdır. Uygulamalar birbirinden bağımsız olarak geliştirilir. 8

9 Yönetim bilgi sistemleri - I Otomasyon, insanların zihinsel faaliyetlerde kendilerine yardımcı aramalarının sonucudur. Bilgisayarlar otomasyonun parçası ve sonucudurlar. Zaman içerisinde amaç, yalnızca verilerin bilgi haline dönüştürülmesi değil, bilgi talebinde bulunanların sorularının cevaplanmasına dönüşümü, dolayısıyla çalışmalar, soru-cevap sürecinin tasarımına kaymıştır. 9

10 Yönetim bilgi sistemleri - II Artık yeni kavramda sistem, verileri işleyerek, bilgi üretecek, bunları toplayacak, saklayacak, istenildiğinde yeniden başvurulabilecek ve ona yönetilen soruları cevaplayabilecek duruma gelmiştir. YBS, bir örgütün yönetiminde kullanılan bilgilerin işlenmesini ve iletilmesini sağlayan bir sistemdir. 10

11 Yönetim bilgi sistemleri - III Özellikleri-I; –Kayıt işleme fonksiyonlarını destekler (kayıt saklama vb.). –Bütünleşik bir veritabanı kullanır ve fonksiyonel alanların çeşitliliğini destekler. –Operasyonel, taktik ve stratejik seviye yöneticilerin bilgiye kolay ve zamanında erişimini sağlar. Özellikle yoğun olarak taktik seviyedeki yönetici için hizmet sağlar. –Kısmen esnektir ve organizasyonun bilgi ihtiyaçlarındaki değişmeye adapte edilebilir. 11

12 Yönetim bilgi sistemleri - IV Özellikleri-II; –Sadece yetkili şahısların erişimine imkân veren sistem güvenliğini sağlar. –Günlük operasyonlarla ilgilenmez. –Genellikle yapısal kararların desteklenmesine yöneliktir. –Yöneticilere değişik raporlar sunar. –Öncelikle çevresel ya da dış olaylarla değil, büyük ölçüde işletme içi olaylara odaklanır. 12

13 YBS-VİS İlişkisi 13

14 Yönetim bilgi sistemleri - V YBS tarafından sunulan raporlar; –Planlı ya da periyodik raporlar: Planlamaya göre; günlük, haftalık, aylık ya da yıllık düzenli olarak üretilen raporlar. –Kilit-Gösterge raporları: Bir önceki dönemin kritik faaliyetlerini özetleyen raporlardır. –Talep raporları: İstek üzerine üretilen raporlar –İstisnai raporlar: Olağandışı veya yönetimin bir şeyler yapması gereken bir durum meydana geldiğinde otomatik olarak üretilen raporlar. Yöneticilerin dikkatini çeken ve onları uyaran raporlardır. 14

15 Yönetim bilgi sistemleri - VI YBS ve iş fonksiyonları; –Uygulama sistemleri, belli bir işi yapmak için yazılmış programlardır. Finansman, pazarlama gibi fonksiyonel alanlardaki uzmanlar, kendi bulundukları fonksiyonu idare etmek için gerekli bilgilerin üretilmesi amacıyla sistem tasarlayabilirler. 15

16 YBS Pazarlama Bilgi Sistemi Finansman Bilgi Sistemi Muhasebe Bilgi Sistemi Alacak hesapları Borç Hesapları Bordro Veri düzenleme Ana dosya güncelle Bordro fişi üreteci Rapor üreteci İşgücü dağılımı Sbt. Varlık muh. Ana defter Maliyet muhasebesi Üretim Bilgi Sistemi Personel Bilgi Sistemi 16 Fonksiyonel bilgi sistemleri Muhasebe uygulama sistemleri Bordro programları

17 YBS ve VTYS Arasındaki İlişki 17

18 YBS’nin iş üzerindeki etkileri İşin büyümesinde kolaylık sağlar. Ofis personelini azaltır. Bilgi işleme maliyetini azaltır. Bazı kararların otomasyonunu sağlar. Daha fazla ve daha iyi bilgi sağlar. 18

19 YBS’nde sorunlar Neden herkes YBS’yi kullanamamaktadır? Workshoplarda, seminerlerde ve konferanslarda yüksekten uçan boş projeler neden henüz uygulamaya geçmemiştir? Çok sayıdaki bilgisayar donanımı, neden sadece günlük işlerin yürütülmesi için çalışır durumdadır? YBS kurma teşebbüsünde bulunan bir çok işletme, bir çok insan, seneler harcadıktan sonra ortaya biraz veya hiçbir şey çıkaramamış durumda olmaktadır? 19

20 YBS’nde sorunlar-I Bazı yöneticilerin görünüşü son derece parlak fakat başarı şansı düşük olan bir projenin sorumluluğunu yüklenmek istememesi, donanım ve yazılımla ilgili bazı işletmelerin büyük vaadlerine karşılık yaşanan hayal kırıklıkları nedeniyle çoğunun konuya doğal olarak temkinli yaklaşması. Yönetim ile bilgi işlem personeli arasında haberleşme uçurumunun oluşması, programcıların ve tasarımcıların kullandıkları bilgisayar dilinin, YBS’nin potansiyel kullanıcılarının cesaretini yok etmesi. 20

21 YBS’nde sorunlar-II Sistemde izlenecek olan bilginin, yöneticiler yerine tasarımcılar tarafından belirlenmesi –Bunun kısmen nedeni, yöneticilerin ne istediklerini dile getirmede isteksizliği ve yetersizliği Kurulan sistemlerin özel bilgi taleplerine karşı veya değişen durumlara duyarsız ve katı olarak kurulmuş olması. Manuel olarak da iyi çözümlenebilecek durumlar için bilgisayar uygulamalarının geliştirilmesi. 21

22 YBS’nde sorunlar-III İşletmenin mevcut bilgi alanındaki yetersizliklerinin, YBS gelişimini de engellemesi, özellikle aralarında işbirliği, ortaklaşa dil, standart prosedürler oluşmamış bölümler arasındaki uyumsuzlukların YBS’ne yansıması. Bazı personelin YBS’nin genel performansının değerlendirilmesinde, uzmanlık alanlarının etkisinden kurtulamamaları. Veri birimlerinin isimlendirilmesinde standardın oluşturulamaması, böylece aynı veri biriminin beş farklı bölümde beş farklı isme sahip olması. 22

23 YBS’nde sorunlar-IV YBS’nin yürütülmesi, kaçınılmaz surette değişimi ifade eder. İnsanın yapısında ise bu değişime karşı koyma ve direnme vardır. Bundan dolayı kullanıcıların YBS’ne direnç göstermesi ve isteksiz davranmaları, genel olarak kendilerine danışılmadığı ve sistemin gelişmesine katkıları olmadığı yönündeki düşünceleri nedeniyle sistemin başarısı için katkılarını esirgemeleri. 23

24 YBS’nde sorunlar-V YBS çözümlerinin genellikle pahalı ve zaman alıcı olması, maliyetlerin genel olarak tahminleri büyük ölçüde aşması, bazı projelerde ekiplerin gerçekten kullanılan veya kullanılabilir bir uygulama üretmeden uzun süren çalışmalar yapmaları. İşletme yapılarındaki ölçek ve karmaşıklığın büyümesinin ara yönetim kademelerinde büyük bir artışa ve yönetim sorumluluklarında dağılmaya yol açması, çok kademeli bir yönetimin ihtiyacına cevap verebilecek YBS tasarımının giderek güç ve karmaşık hale gelmesi. 24

25 YBS’nde sorunlar-VI Yenilik heyecanı geçince bazı yöneticilerin ofislerine bağlanan terminalleri kullanmaya özen göstermemeleri, klavye kullanmayı kendi statü ve saygınlıklarını gölgeleyen bir sekreterlik görevi gibi görmeleri, bazı durumlarda bilgi alacakları veya girecekleri rutinleri kavrayamamaları. 25

26 Karar destek sistemleri Yöneticilerin, yönetsel problemlerin aşılması için kantitatif modelleri kullanma çabalarıyla ortaya çıkan karar desteği ilk J. D. Little (1970)’ın çalışmasıyla ortaya konmuştur. Terim olarak karar desteğinin kullanıldığı ilk çalışma Gorry ve Scott Morton (1971)’a aittir. 26

27 Karar destek sistemleri KDS, verilmesi gereken kararla ilgili veriyi daha iyi anlayarak, daha etkin karar seçeneklerini oluşturma, alternatifleri belirleme ve değerlendirme işlevlerinde destek sağlayan ve doğru karar verme olasılığını arttıran sistemlerdir. Karar verici karar verirken her zaman en iyi olana ulaşmaya çalışmaz. Bunu karar verici adına bazı analitik modeller yapar. 27

28 Karar destek sistemleri Özellikleri; –Geleceği planlamaya yöneliktir. –Yarı yapısal ve yapısal olmayan kararlarda kullanılır –Karar vericinin yerine geçmez, ona yardımcı olur. –Karar verme sürecinin tüm aşamalarını destekler. –Kullanıcının kontrolündedir. –Veri inceleme ve çözümünde analitik modeller kullanılır. –Kullanıcı etkileşimlidir. –Yoğun olarak stratejik ve taktik düzeydeki yöneticiler için karar desteği sağlar. 28

29 Karar destek sistemleri –Birden fazla bağımsız ya da birbirine bağımlı kararlar için karar desteği sağlar. –Bireysel, grup tabanlı karar verme desteği sağlar. –Kullanım kolaylığı sağlar. –Web tabanlı olabilir. –Hedef arama işlevi vardır. –Risk analizleri yapar. –Finansal fonksiyonları içerir. –Eğer…Ne analizleri yapar. –Değişen şartlara ve karar durumlarına uyum sağlayabilecek esnekliktedir. 29

30 Karar destek sistemleri Bir karar desteği için kullanılabilen dört temel analitik modelleme bulunmaktadır: –Eğer…Ne (What-if) Analizleri: Kullanıcı değişkenlerde ya da değişkenler arasındaki ilişkilerde değişiklik yaparak, diğer değişken değerlerindeki değişimlerin ne olduğunu, değişikliğin diğer değişkenleri nasıl etkilediğini inceler. –Duyarlılık Analizleri: Genellikle, sadece tek bir değişkenin değeri, tekrarlı olarak değiştirilir ve bunun sonucunda diğer değişkenler üzerindeki değişim incelenir. –Hedef Arama Analizleri: Eğer…Ne ve duyarlılık analizlerinde yapılanın tersidir. Bir değişken için hedef bir değer belirlenir –Optimizasyon Analizleri: Hedef Arama Analizinin karmaşık bir genişlemesidir. Belli kısıtlar verildiğinde bir ya da daha fazla değişken için optimum değerin bulunmasıdır. 30

31 Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) KDS’nin bilgisayar grafiklerini diğer KDS özellikleriyle birleştiren özel bir kategorisidir. CBS, kararlara destek sağlayacak haritaları ve diğer grafik görüntüleri oluşturmak ve göstermek için coğrafik verileri kullanan bir KDS’dir. CBS, yer referanslı bilgi sistemlerinin tamamını içeren ve bunları irdeleyen bilimsel bir kavramdır. Doğal afetler ve diğer acil durumlara tepki sürelerini hesaplamada yardımcı olur. ATM ve yeni banka şubelerinin kurulmasında, havaalanı yer seçimi vs. kullanılmaktadır. 31

32 İş Zekası (Business Intelligence-BI) 32 İş zekası, var olan iş performansını anlamak ve bilgiye dayalı iş kararlarını almak için tüm örgüt çapında iş verilerinin analizidir. Yöneticilerin, kurumlarıyla ilgili strateji belirlemeleri, politika üretmeleri veya ihtiyacı olan bilgilere anında erişebilmeleri amacıyla ihtiyaç duydukları zeki karar destek sistemleri olarak İş Zekası kavramı tanımlanmıştır.

33 İş Zekası (Business Intelligence-BI) 33

34 Veri Ambarı VA, iş zekası uygulamaları için altyapı oluştururlar ve klasik veri depolama yöntemleri ile toplanan verilerin uzun süreli saklandıkları, ilişkili verilerin sorgulanabildiği ve analizlerinin yapılabildiği veri depolarıdır. VA, bir kurumda gerçekleşen tüm operasyonel işlemlerin en alt düzeydeki verilerine kadar inebilen, etkili bir analiz yapılabilmesi için özel olarak modellenen, tarihsel derinliği olan, fiziksel olarak operasyonel sistemlerden farklı ortamdaki yapılardır. VA, konuya dayalı, bütünleşik, zamana göre değişen, kalıcı ve yönetimin karar sürecini destekleyen veriler topluluğu olarak tanımlanır. 34

35 OLAP OLAP (OnLine Analytical Processing) operasyonları kullanılarak birimler arasındaki ilişkinin keşfedilmesi sağlanabilir. Çok boyutlu veri analizinde veri, değişik boyutlardan incelenir. Veri ve boyutları küp olarak adlandırılmaktadır. 35

36 OLAP Bir veri ambarınızın olması OLAP’a ihtiyaç duymadığınız anlamına gelmemelidir. Çok boyutlu bakabilme, OLAP’ın en önemli özelliğidir. Boyutlara; demografik veriler, sayısal veriler, adetler, işlem miktarları, gerçekleşen ve bütçelenen değerler, ürün tipleri, ürün özellikleri ve zaman örnek olarak verilebilir. 36

37 Veri madenciliği - I İlk defa 1995’te Montreal’de bir konferansta ortaya konmuştur. 37 Veri madenciliği, veritabanı sahibine anlaşılır ve faydalı sonuçlar vermek amacıyla, büyük miktardaki verilerin daha önceden bilinmeyen ilişki ve kuralların keşfedilmesi için modelleme, çıkarım ve seçim sürecidir.

38 Veri madenciliği - II Bilgi sistemlerini, 10, 20, 30 hatta 40 yıldan beri kullanan kurumlar vardır. Bu kurumlarda büyük bir veri birikimi oluşmuş ve oluşmaya da devam etmektedir. Büyük çoğunluğunun operasyonel bir değer taşımamasına rağmen bu verilerden işletmeler için çok değerli bilgiler çıkarılması mümkündür. Ancak, veritabanlarında yer alan büyük veri yığınlarından, bu bilgilerin veri örüntüleri ya da kurallar biçiminde çıkarılması, farklı tekniklerin kullanılmasını gerektirmektedir. 38

39 Veri madenciliği - II Veritabanlarındaki mevcut verilerden “bir dersi alan öğrenci sayısı” ya da “bir bölümde çalışan personelin ücret ortalaması” gibi bilgilerin elde edilmesi için SQL benzeri araçlar vardır. VTYS’leri bu tür uygulamaların gerçekleştirilmesi için gerekli yapıları ve erişim araçlarını sağlamaktadır. Ancak, VTYS’leri ve mevcut erişim araçlarını kullanarak, büyük veri yığınlarından “hangi özelliklere sahip öğrencilerin hangi seçmeli dersi alma eğiliminde oldukları” veya “müşterilerini sınıflandırmak isteyen bir işletmenin bu sınıflandırmayı hangi ölçülere göre nasıl yapmasının daha uygun olacağı” türü bilgileri elde etmesi mümkün değildir. 39

40 Veri madenciliği - III Veri madenciliğinin konusu, büyük veri yığınlarından istatistiksel kural ya da örüntü biçimindeki bu tür bilgilerin çıkarılmasıdır. Veri madenciliğinin amaçları; –İlişkiler: Tek bir vaka ile bağlantılı oluşumlardır. –Sınıflandırma: Sınıflandırılmış mevcut kalemleri inceleyerek ve bir kurallar dizisine ulaşarak bir kalemin ait olduğu grubu tanımlayan örüntüleri tanımaktadır. –Öngörü: Tahminleri farklı bir yolla bulmaktadır. Bir dizi var olan değeri başka hangi değerlerin alabileceğini tahmin etmek için kullanmaktadır. –Diziler: Vakalar, gelecek zamanla bağlantılıdır. –Kümeleme: Hiçbir grup tanımlanmadığında sınıflandırmaya benzer bir yöntemle çalışmaktadır. –Sapma tespiti: Verilerdeki anormalliklerin belirlenmesidir. 40

41 Veri madenciliği - IV Örnekler; –Belirli bir ameliyat geçiren hastalarda ilk bir yıl içinde ne tür sorunların ortaya çıktığı, bu hastalarda ilk beş yılda hangi hastalıklara rastlandığı. –Bir bankanın müşterileri, müşterilerin bu zamana kadar kullandıkları krediler ve ödeme durumları ile ilgili bilgiler incelenerek, öğrenim durumu, cinsiyet, yaş, gelir düzeyi, meslek gibi belirli niteliklerin birleşimi kullanılarak müşterilerin güvenilirlik düzeyini gösteren bir sınıflandırma. –Video kamera satın alan müşterinin ilk üç ay içinde hangi tüketim malzemelerini ya da ek gereçleri satın aldığı. 41

42 Ofis otomasyon sistemleri - I 1960’lı yıllardan sonra beyaz yakalıların verimliliğini arttıracak çalışmalar yapılmaktadır. Ofis otomasyonu, verileri işleyenlerin ofisteki verimliliklerini arttırmayı amaçlayan bilgi teknolojileri uygulamalarıdır. 42

43 Ofis otomasyon sistemleri - III Ofis otomasyon sistemleri tarafından bütünleştirilmiş fonksiyon tipleri: Elektronik yayıncılık Elektronik iletişim Elektronik işbirliği Görüntü işleme Ofis yönetimi Bu sistemlerin kalbi ise genellikle bir yerel alan ağıdır (LAN). LAN, kullanıcılara verileri, sesleri, postaları ve görüntüleri ağ boyunca belirli bir hedefe göndermelerine izin verir. 43

44 44 Ofis otomasyon sistemleri - IV

45 Elektronik yayıncılık: Kelime işlemci ve masaüstü yayıncılık faaliyetlerini içermektedir. Elektronik iletişim: E-posta, sesli posta, belge geçer (faks) ve masaüstü video konferans uygulamalarını içermektedir. Elektronik işbirliği: Elektronik toplantıyı, işbirlikçi çalışma sistemlerini ve telekonferansı içermektedir. 45 Ofis otomasyon sistemleri - V

46 Görüntü işleme: Elektronik doküman yönetimi, sunum grafikleri ve çoklu medya sistemlerini içermektedir. Ofis yönetimi: Elektronik ofis aksesuarları, elektronik çizelgeleme ve görev yönetiminden oluşmaktadır. İnsanların, projelerin ve verilerin organize edilmesini sağlar. 46 Ofis otomasyon sistemleri - VI

47 Yapay zekâ ve uzman sistemler Günümüz bilgisayarları, uzanma, yakalama, hesaplama, konuşma, hatırlama, sayıları mukayese etme ve çizim yapma gibi pek çok insan yeteneklerini taklit edebilmektedirler. Bu yetenekleri ve akıllı insan davranışlarını taklit edebilen yazılım ve donanım geliştirerek bilgisayarların gücünü genişletmek üzere araştırmacılar çalışmaktadır. Esas ilgi, anlama, sonuç çıkarma, öğrenme, bilgi toplama, kendi kendini iyileştirmek için gayret sarf etme, insanın duyumsal ve mekanik yeteneklerini taklit etme özelliğine sahip sistemler üzerinedir. 47

48 Yapay zekâ ve uzman sistemler Bu genel araştırma alanı, Yapay Zeka olarak bilinmektedir. YZ terimi ilk kez, 1956 yılında matematikçi Marvin Minsky ve bilgisayar bilimci John McCarty tarafından ortaya atılmıştır. YZ’nin en genel tanımı, insanı taklit eden sistemlerin geliştirilmesidir. 48

49 İşletmeler niçin yapay zeka ile ilgilenir? Bilgi tabanı yaratarak bir çok çalışanın incelemesine sunabilir. Bir çalışan işten çıktığında uzmanlık bilgisini korumak için örgütsel hafıza gibi bilgiyi saklar. İnsanlarda var olan fiziksel ve duygusal mekanizma yoktur. İnsanlar tarafından eksik yapılan ve rutin olan işleri düzeltir. Kısa zamanda insanlar tarafından incelenmesi gereken büyük ve karışık sorunlara çözümler üreterek bilgi tabanını zenginleştirir. 49

50 İşletmelerde yapay zeka kullanımı Yapay zeka ve veri tabanı teknolojisi, kuruluşların bireysel ve ortak bilgileri elde etmek, bilgi tabanlarını genişletmek için kullanabilecekleri bir çok akıllı teknik sunar. Uzman sistemler ve bulanık mantık örtük/örtülü bilgiyi elde etmek için kullanılır. Sinir ağları ve veri madenciliği bilgi keşfi için kullanılır. Yöneticiler tarafından tek başına ya da deneyim yoluyla bulunamayan büyük veri gruplarının altında yatan örüntü örnekleri, kategori ve davranışları bulabilirler. 50

51 Uzman sistemler İnsan bilgisi bir bilgisayarın işleyebileceği şekilde modellenmeli ve sunulmalıdır. Uzman sistemler, insan bilgisini toplu olarak bilgi tabanı olarak adlandırılan bir kurallar dizisi olarak modeller. Uzman sistemler, problemin zorluğuna bağlı olarak binlerce kurala sahip olabilir. Bu kurallar, çok fazla birbirine bağlı ve iç içe geçmiştir. 51

52 Uzman sistemler Bir US, sorulara cevap veren, açıklama için sorular soran, öneriler yapan ve genellikle karar verme sürecine yardım eden etkileşimli, bilgisayara dayalı bir sistemdir. US’lar bir insanın düşünme sürecini simüle ederler. 52

53 Uzman sistemlerin faydaları Üretkenliği arttırır, daha az işgücü gerektirir ve maliyeti düşürür. Karar verme zamanını verdiği önerilerle düşürür. Tutarlı öneriler vererek, hataların oranını düşürüp ürün kalitesini arttırır. Uzmanlığın veya alandaki uzmanların yetersizliğini ortadan kaldırır. Kritik personele olan bağımlılığı azaltır. Verilerin büyük bir kısmının gözden geçirilmesi gerektiğinde bir insandan çok daha hızlı cevap verecektir. Mükemmel bir eğitim aracıdır. Bilgiye kolay erişimi sağlayarak uzmanları rutin işlerden kurtarır. 53

54 Uzman sistemler 54 US uygulamaları Hastalıkların te ş hisi Minerallerin incelenmesi Bile ş imlerin analizi Arızaların belirlenmesi Finansal planlama

55 Uzman sistemler 55 Çok bilinen US’ler DENDRAL (Molekül yapılarının belirlenmesi) MYCIN (Tıp alanında, bakteriyolojik ve menenjitik hastalıkların tedavisine yönelik bir sistem) PROSPECTOR (Maden arama çalı ş maları)

56 İnsanın duyumsal yeteneklerinin taklidi 56 Bilgisayar sistemlerinin görme, işitme, konuşma ve hissetme yetenekleriyle donatılması ile ilgilenmektedir. –Konuşma –Duman dedektörleri, otomobil ikaz sistemleri –İşitme –konuşmayı algılama –uygun konveyöre yönlendirme –Görme sistemleri –Hatalı ürünlerin teşhisi

57 Robotik 57 Amaç, insanın fiziksel hareketlerinin taklit edilebilmesidir. Robotik, bilgisayarlarla endüstriyel robotların bütünleştirilmesidir. Bir endüstriyel robot, tekrarlı işlerde en iyidir. –Boya sıkma, vidaları sıkma-gevşetme, malzeme taşıma, hatalı parçaları tespit etme

58 Nano Teknoloji Nanoteknoloji, 21. yy’a damgasını vuracağına inanılmaktadır. Nano, herhangi bir fiziki büyüklüğün bir milyarda biri anlamındadır. –1 nano metre 1 metrenin milyarda biridir. Nano teknoloji, maddenin moleküler düzeyde düzenlenmesi ve kontrol edilmesi yoluyla gerçekleştirilen işlemlere denir. 58

59 Nano Teknoloji Nano teknoloji nanometre aralığındaki boyutlardaki maddenin incelenmesi ve işlenmesidir. Nano boyuttaki bilimi, mühendisliği ve teknolojiyi kapsayan nanoteknoloji, maddenin bu boyut ölçeğinde görüntüleme tekniğini, ölçümünü, modellemesini ve işlenmesini içermektedir. 59

60 Nano Teknoloji Nano teknoloji sayesinde; –Süper bilgisayarlara mikroskop altında bakılabilecek, –Damarların içine yerleştirilen ve insan vücudunun içindeki hastalıklı dokuyu bulup iyileştiren, ameliyat yapan nanorobotlar bulunabilecek, –İnsan beyninin kapasitesi ek nanohafızalarla güçlendirilecek, –Kirliliği önleyen nanoparçacıklar sayesinde fabrikalar çevreyi çok daha az kirletecektir. –Ulusal güvenliği ilgilendiren konularda nano malzeme bilimi, yeni savunma sistemlerinin geliştirilmesinde, haber alma/gizlilik konularına yönelik çok küçük boyutlarda aygıtların yapılmasında kullanılacaktır. 60

61 Nano Teknoloji Nano teknoloji ciddi potansiyel riskleri de beraberinde getirmektedir: –Teknolojiye sahip ülkelerin daha etkin ve öldürücü silahlar yapma yarışına girmeleri mümkün olabilecektir. –Bu teknolojiyle yapılacak yeni nesil biyolojik ve kimyasal silahlarla ilgili ciddi düzenlemelerin yapılması ülkeler açısından zorunluluktur. –Özellikle DNA gibi insan hayatını etkileyen belirli hedeflere yönlendirebilecek nano cihazlar veya yapay virüslerin elde edilmesi ve kullanılması insanlığı yok edebilecek düzeye taşıyabilecektir. ABD, Japonya, Avrupa Birliği ülkeleri, İsrail, Çin, Hindistan ve Kore’de nanoteknolojiye önem verilmekte ve ciddi aşamalar kaydedilmektedir. 61

62 Diğer yapay zekâ teknikleri Yapay sinir ağları Genetik algoritmalar Bulanık mantık Sanal Gerçeklik 62

63 Yapay sinir ağları İnsan beynindeki öğrenme sürecini taklit eden bilgisayara dayalı mekanizmaların oluşturulmasına dayanır. Mühendisliğin pek çok alanında uygulanabilmektedir. Nitelikleri: Öğrenme yeteneği, Kolayca farklı problemlere uyarlanabilirliği Genelleme yapılabilmesi Daha az bilgi gerektirmesi Hızlı çalışabilme yeteneği Robot denetimi, ses tanıma, görüntü ve desen tanıma, müşteri anketleri, dolandırıcılığın belirlenmesi, kredi risk değerlendirmesi, finansal analiz, imza onaylama, üretim kalite kontrolü, karakter tanıma, yatırım tahmini gibi alanlar. 63

64 Genetik algoritmalar Canlı organizmaların evrim sürecine dayanan sorun çözme yeteneğidir. Kalıtım, mutasyon, doğal ayıklanma ve genetik değişim gibi evrimsel biyolojiden esinlenir. Bir veri grubundan özel bir veriyi bulmak için kullanılır. Doğada geçerli olan en iyinin yaşaması kuralına dayanarak sürekli iyileşen çözümler üretir. Ürün tasarımı, kâr dağılımı, üretim hattı yerleşimi, öğrenme kabiliyetli makineler, ağların tasarımı, hisse senedi fiyatlarındaki değişim kalıplarını tahmin etmede ve bulmada, kaynak tahsisi ve uluslararası sermaye tahsisi stratejilerini belirleme. 64

65 Bulanık mantık ’te Prof. Lotfi A. Zadeh ile ilk kez duyulmuştur. İnsan muhakemesine benzer muhakeme yöntemidir. Evet ya da hayır gibi kesin verilere dayanmak yerine, eksik ya da belirsiz verilerle yaklaşık değer ve anlamlar çıkarır. İnsana özgü tecrübeyi kolayca öğrenme, öğrenme olayının kolayca modellenmesi ve belirsiz kavramların bile matematiksel olarak ifade edilebilmesine imkan vermektedir. Fotoğraf makineleri, çamaşır makineleri, klimalar, uzay araştırmaları, baraj kapağı kontrollerinde kullanılır.

66 Sanal Gerçeklik – Virtual Reality 66 Bilgisayar ortamında oluşturulan bir dünyadır. Tıpkı gerçek dünyaya benzeyen insan/bilgisayar arayüzlerinin etkileşimlerinden oluşan sanal bir ortam yaratır. Kullanıcılarına gerçekmiş hissi veren, bilgisayarlar tarafından yaratılan dinamik bir ortamla karşılıklı iletişim olanağı tanıyan üç boyutlu bir benzetim modelidir. Gözlük gibi takılan ve gözün önünde dev bir görüntü oluşturan özel video gözlükler vb. Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD), tıbbi teşhis ve tedavi, fiziksel ve biyolojik bilimlerdeki bilimsel denemeler, uçuş simülasyonu, üç boyutlu bilgisayar oyunları, filmler vb.

67 Sanal Gerçeklik – Virtual Reality 67 Tesco’nun ilk sanal gerçeklik mağazası 18/tesconun-ilk-sanal-gerceklik- magazasi-yil-sonunda-aciliyor/

68 Üst yönetim destek sistemleri 68 Geliştirilmiş grafik ve iletişim teknolojileri ile yapılandırılmamış kararları desteklemek için tasarlanan bir organizasyonun stratejik yönetim düzeyindeki bilgi sistemidir. Stratejik düzey Girdiler: Toplam veri İşleme: Etkileşimli Çıktılar: Görüntüleme Kullanıcılar: Üst yöneticiler Örnek: 5 yıllık işletme planlaması

69 Üst yönetim destek sistemleri 69 Bu sistemler gün geçtikçe; eğilimlerin analizi, büyük detay seviyesinde veri sağlama gibi iş zekası çözümlerini kapsamaktadır. ÜYDS ile işletmenin finansal performansı dakika dakika görülebilir. Bu bilgi, kilit performans göstergelerinin grafiklerini ve şemalarını tek bir ekran üzerinde gösteren dijital gösterge paneli formatında sunulabilir. Bir işletmenin üst düzey yöneticisi için önemli performans bilgisinin gerçekten ne olduğunun anlaşılmasını sağlayan bir metodoloji gereklidir. Bu metodoloji, dengeli kurumsal karnedir. Finansal, iş süreçleri, müşteriler, öğrenme ve büyüme

70 70

71 Üst yönetim destek sistemleri 71 Özellikleri; Grafikseldir, Kullanımı kolaylaştırıcı ara yüzlere sahiptir, Geniş fakat özet bilgi sağlar, Tercihe bağlı olarak detaylı seviyeye doğru genişler, Bir çok veri kaynaklarını bütünleştirir.

72 72


"ISL429-Yönetim Bilişim Sistemleri Bilgisayara dayalı bilgi sistemleri." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları