KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

... konulu sunumlar: "KARAR DESTEK SİSTEMLERİ"— Sunum transkripti:

1 KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

2 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.

3 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

4 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.

5 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.

6 KDS Faydaları Karlılık daha yüksektir Karara ulaşma süresi kısalır Daha fazla alternatif göz önünde bulunur

7 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.

8 Karar Destek Sistemi Temel Bileşenleri

9 Veri Tabanlı KDS İkincil veri kaynakları Veri Kaynakları Birincil veri
İşletme içi İşletme kayıtları, İşletme içi ağ sistemi, Raporlar, Pazarlama Bilgi Sistemi, İnsanlar, Satışlar,Maliyetler dışı Internet, Kütüphaneler, Hükümetler, Ticari Birlikler, Üniversiteler, Özel araştırma işletmeleri Gözlem Sorgulamaa Derinlemesine ve odak grup görüşmeleri, delphi tekniği, online, mail, telefon, yüzyüze anketler, deney yöntemi Araçlar (Video, Scanner, vb.); websitesi analizi; kişisel yaklaşımlar

10 Model Tabanlı KDS Mevcut modellere erişme ve getirme Mevcut modellerin denenmesi ve manüplasyonu Mevcut modellerin saklanması Yeni modellerin yapılanması

11 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.

12

13

14

15

16 KDS Örnekleri GKDS Çeşitli Veri Kaynakları: Görev bazlı, olay bazlı Bilgi Paylaşımı Sistem Koordinasyonu

17 Grup KDS İleri telekomünikasyon yönetmelerini kullanarak grup yada grup vasıtasıyla problemin formülasyonu ve çözümünü kolaylaştıran bir sistemdir. LAN WAN Video Konferanslar

18 Grup Bileşenleri Veritabanı Model Tabanı Diyalog Yöneticisi İletişim Yeteneği Özel Yazılımlar (Grupware)

19 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. Gelişkin bilişim sistemleri arasında yer alan İş Zekası, bir kurumun günlük işlemleriyle ilgili verilerini toplayan, bu verilere erişimi sağlayan, veriler üzerinde çözümlemeler yapan uygulama ve teknolojilerin bütünüdür. İş Zekası sistemleri, bir kurumun işlerini etkileyen etkenler hakkında kapsamlı ve doğru bilgiyi, doğru zamanda doğru kişiye sunabildiği için karar alma sürecini büyük ölçüde destekler. 19

20 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 İş zekası, iş kararlarının doğru alınabilmesi için bir destek sistemidir. Bu sebeple karar destek sistemi olarak da adlandırılır. Kurumsal Kaynak Planlama yazılımları işletimsel veriye dayalı biçimde çalışır. Kullandıkları veritabanı genellikle günlük işlemleri kayıt altına alan ilişkisel veri tabanlarıdır. Bu tür veritabanlarında tarihsel veri tutulmasına karşın, sistemin tümü, günlük işlemleri eniyi ve hızlı yapacak biçimde tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Başka bir deyişle sistem veri ekleme, değiştirme ve silme işlemlerini hızlı yapmak üzere tasarlanmıştır. Hızlı raporlama bu sistemlerin birinci önceliği değildir. Bir personelin bordrosunu saniyeler içinde hesaplarsınız, bir demirbaşı bir personele en kısa sürede kaydedersiniz. Ancak günlük işlemlerin oluşturduğu kayıtları, sorgulamak amacıyla kullanmak istediğinizde, bu veri tabanlarının yapısı işinizi zorlaştırır. Sorgunun çalışıp sonuç üretme süresi dakika, saat ve hatta gün düzeyine dek uzayabilir. Buna karşılık İş Zekası sistemleri, veriambarı teknolojisine dayanır. Veri ambarı, salt-okunur ve sorguların hızlı sonuç üretmesini amaçlayan değişik biçimde yapılandırılmış veri tabanıdır. Örneğin, 2009 yılında hastalık izni kullanım oranının geçmiş yıllara göre nasıl bir değişim gösterdiğini merak ettiğinizde yanıtı en kolay ve etkin biçimde bu tür sorgular için özel olarak tasarlanmış veri ambarlarını kullanarak elde edebilirsiniz. Kurumsal Kaynak Planlama sistemleri, kurumların günlük işlemlerine ilişkin her türlü bilgiyi veritabanında, tarih bilgisiyle ama en ayrıntı düzeyinde tutarlar. Çünkü bu sistemler için temel amaç izlenirliği sağlamaktır. Yani, bir hammaddenin son ürün haline gelinceye dek geçirdiği bütün aşamalar ya da bir son üründen hareketle geriye dönük üretim, stok ve maliyet bilgileri sistemde ayrıntılı biçimde yer alır. Günlük işlemleri yürütenler bu verilerden büyük ölçüde yararlanırlar. Ama yöneticiler karar alırken olgulara geniş açıdan bakmak isterler. Tek tek öğelerle değil, öğe gruplarıyla ya da birleşik öğelerle, toplamlarla ilgilenirler. İş Zekası sistemlerinin kullandığı veri ambarları, raporlama ve analiz işlemlerinin hızlı ve kolay yapılmasını sağlamak üzere farkli biçimde tasarlanmışlardır. İş Zekası sistemleri, işletimsel veriye dayalı çalışan bilişim sistemlerinin kolay oluşturamayacağı birleşik, bütünleşik, özet bilgiyi kullanıcılara hızlı ve kolay biçimde sunan sistemlerdir. Bütün bilişim sistemlerinin olduğu gibi Kurumsal Kaynak Planlama Sistemlerinin de raporlama işlevleri vardır. Ancak bu işlevlerin büyük bir bölümü önceden biçimi ve içeriği belli, başka bir deyişle öngörülebilir türde raporları üretmeye yöneliktir. Örneğin bir yönetici, bu tür sistemlerin sunduğu raporlama işlevleriyle üretim maliyeti toplamlarını görebilir ama, bu raporu gördükten sonra gerek duyabileceği bir grup ürünün üretim maliyeti, öngörülen üretim maliyeti ile gerçekleşen üretim maliyeti arasındaki fark, maliyeti oluşturan gider kalemleri gibi çözümlemeleri istediği anda hızlı ve kolay biçimde elde edemez. İş Zekası sistemi ise, yöneticiye istediği anda istediği çözümlemeyi, istediği biçimde oluşturma olanağı sağlar. Gereksenen analiz sonuçları zengin görsellikte, grafikler, çizelgeler ve haritalar üzerinde sunulur. Üstelik sistemde, grafik öğesinin üzerine tıklayarak daha derin ve ayrıntılı çözümlemelere o anda ulaşma gibi etkileşimli çalışma olanakları da bulunur. Kurumsal Kaynak Planlama sistemlerinin işlevlerinin tamamına yakın bir bölümü, kendi oluşturduğu işletimsel verinin bulunduğu veri tabanı üzerinde gerçekleşir. Ama çoğu kurumda, işletimsel bilginin bir bölümü de örneğin Excel gibi farklı veri kaynaklarında yer alır. Kurumsal Kaynak Planlama yazılımları, gelişkin ve karmaşık sistemlerdir ancak bu sistemlere kendi alanları dışında işlevler eklemek ve değişik bütünleşme yetenekleriyle bu sistemleri genişletmek kolay değildir. Bunun için çoğu zaman bir ERP ürünü satıcısıyla, değişik sözleşmeler kapsamında, uyarlama ve geliştirme çalışmaları yapmak gerekir. Üstelik ERP sistemlerine eklenecek yeni bütünleşik işlevler günlük işlemlerde istikrarı sağlarken, kurumların kimi özel durumlardaki esnek iş yapabilme yeteneğini de kısıtlar. Bu nedenle çözümleme ve devingen raporlama işlemleri için ERP verileri ve sistemi üzerinde bir İş Zekası sistemi kurulması yöntemi tercih edilir. Böylece hem ERP sisteminin ve işletimsel verinin aşırı yüklenme ve büyüme nedeniyle başarımı olumsuz yönde etkilenmez, hem de değişik veri kaynaklarını bütünleştirmek, hızlı raporlama ve analiz işlemleri için özel olarak tasarlanmış İş Zekası sisteminin sunduğu olanaklardan yararlanılır. Kurumlar, sahip oldukları kurumsal veri ne kadar iyi ve sağlıklı durumda ise, o kadar iyi ve sağlıklıdırlar. Günümüzde, tutarlı ve yüksek kaliteli kurumsal veriye sahip olmamak, saygınlık ve gelir kaybı risklerine hatta yasal konulardaki yanlışlıklara ve usülsüzlüklere açık hale gelmek anlamına gelmektedir. Bu yüzden yurt dışında ve Türkiye’de kurumlar, on yıllardır ERP sistemlerine ve ERP sistemleri üzerinde ve çevresinde yapılandıran İş Zekası, veri ambarı gibi bilişim çözümlerine ve teknolojilerine yatırım yapmaktadırlar. 20

21 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

22 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 Tıpkı iş zekasının yalnızca üst düzey yöneticilere yönelik olarak düşünülmesi gibi, bu tür sistemlerin hep bankalar, büyük market zincirleri, dev telekominikasyon kurumları gibi büyük ve işlem hacmi yüksek kurumlar için bir gereksinim olduğu düşünülür. İş Zekası ve veri ambarı uygulama örneklerinin büyük bölümü bu tür kurumlarda görülür. Çünkü…

23 KOBİ’ler ve İş Zekâsı KOBİ’ler için 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. Tüm organizasyonlar gibi KOBİ’ler de etkinlik, performans, rekabet ve doğru karar vermek için İş Zekası sistemlerine ihtiyaç duyar. Ama, 23

24 Karar Alma Sürecinin Zorlukları
Daha çok veri Daha çok kullanıcı Daha az zaman Karar vericilerin bu iş için ayırdıkları zaman dilimi giderek azalmaktadır. Değişik rollerdeki yöneticilerin bu veriyi yorumlamaları gerekmektedir. Firmalara akan verinin hacmi ve karmaşıklığı her gün artmaktadır. The challenge of staying competitive in today’s unpredictable business environment is further exacerbated by three prominent trends all of which have significant impact on our most important business decisions. 1- More Data: the sheer volume of data flowing into organizations every day, along with the complexity and disparity of that data, makes for a significant challenge for anyone looking to make fact-based decisions. 2-More Users: More business decision makers in more job roles and more functions seeking ways to make better sense of data through their own brand of analytical activity. 3- Less Time:These very decision makers are reporting that their effective time window for decision-making is shrinking at an alarming rate. These challenges while they may seem focused on only enterprise-level companies, are just as prevalent within small to midsize businesses (SMBs). To better manage these issues, many SMBs are increasingly leveraging BI and analytical ideologies to boost the quality of their decisions.

25 KOBİ’ler için Yol Haritası
Kurumsal Veriyi oluşturma Veriyi, Stratejik Değer olarak görme Gerçeğe dayalı karar alma Bilgiye zamanında ulaşma ERP Sistemleri Standart iş süreçleri BT altyapısı Verinin Yönetimi Verinin sahipliği Verinin kalitesi İş Zekâsı ve Karar Destek Sistemleri Yaygın kullanım Hızlı erişim, Güncel verinin analizi

26 KDS Geliştirme Süreçleri
Planlama Araştırma Çözümleme Veritabanı, Kullanıcı Arabirimi, Model Tabanı Tasarımı Programlama Test, Eğitim ve Uygulama Bakım Uyarlama

27 Sorular & Cevaplar Teşekkürler…