KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME

KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME
Bölüm 12 KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME

BÖLÜM 12: KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME
Öğrenme Hedefleri Farklı karar verme türleri nelerdir ve karar verme süreci nasıl işler? Enformasyon sistemleri, yönetici faaliyetleri ve yönetsel karar verme faaliyetlerini nasıl destekler? İş zekâsı ve matematiksel iş analizleri karar vermeye nasıl yardımcı olur? Bir organizasyondaki farklı karar verici grupları iş zekâsını nasıl kullanır? Bir grup olarak çalışan insanların kararları daha etkili bir şekilde vermesinde enformasyon sistemlerinin rolü nedir? This chapter focuses on the information systems that support decision-making in a firm and discusses the value of improved decision-making in an organization. Ask the students to describe different types of decisions and whether some types of decisions are less valuable than others. What types of decisions, in a work framework, have students encountered in their own employment situations? Ask students to describe some of the decisions they made on their last job. How did they use information systems to help make those decisions?

Ne Satmalı? Fiyatı Ne Olmalı? Verilerden Öğren Problem: Starbucks, Duane Reade gibi perakende zincirleri; farklı bölgelerde, hangi ürünleri hangi fiyata satacaklarına karar vermeye ihtiyaç duymaktadırlar Çözümler: Farklı bölgeler, yerler hatta günün farklı saatlerinde fiyatlandırma ve alıcı profilleri oluşturma ve satış verilerindeki örüntüleri analiz etmek için matematiksel iş analizi yazılımları Satış ve kârları arttırmak için iş zekası ve matematiksel iş analizi sistemlerinin kullanımını gösterir Enformasyon sistemlerinin karar vermeyi nasıl geliştirdiğini açıklar This slide discusses the chapter opening case on the use of business analytics software by major retailers to find patterns in sales data and improve product offerings and price points to improve sales and profitability. The case offers the example of Flowers use of analytics software from SAS Inc. to record and analyze buyer profiles to help improve targeting of its product, determine what “specials” to offer, plan sales and marketing strategies, and ultimately improve the conversion rate of browsers to buyers by 20 percent. Ask students if they have noticed day-to-day (or faster) variations in prices on Internet goods. Do prices change ever that quickly at “bricks and mortar” stores?

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri Etkinleştirilmiş karar vermenin iş değeri Etkinleşen her bir kararın değeri küçük olmakla beraber etkinleştirilen yüz binlerce küçük kararlar, işletme için büyük bir yıllık değere karşılık gelmektedir Karar türleri: Yapılandırılmamış: Karar vericinin problemi çözmesi için muhakeme, değerlendirme ve sezgisini kullanması gerekmektedir Yapılandırılmış: Tekrarlanan ve rutin kararlar; ele almak üzere tanımlanmış bir prosedürü içermektedir. Öyle ki, kararları yeniymiş gibi her zaman işlemden geçirmek gerekmez Yarı yapılandırılmış: Problemin sadece bir bölümü, kabul görmüş bir prosedür ile elde edilen belirgin bir cevaba sahiptir This slide discusses the importance of improved decision-making and describes the three types of decisions that are made in an organization. Table 12-1 in the text illustrates how a small decision made hundreds of times a year can be just as valuable as a single decision made once a year. For example, the decision to schedule production to fill orders, made 150 times a year, with a value of $10,000 if this decision is improved, can mean an annual value of $1.5 million. The different levels in an organization tend to make different types of decisions, and require different types of support to make these decisions. Ask students to provide examples of each type of decision. Give students examples of decisions and ask what category the decision fall into and why.

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri Üst düzey yöneticiler: Pek çok yapılandırılmamış karar verirler Örneğin; yeni pazara girmek gerekir mi? Orta düzey yöneticiler: Daha çok yapılandırılmış kararlar verirler ancak bunlar yapılandırılmamış unsurları da içerebilir Örneğin; sipariş gerçekleştirme raporu Minneapolis’de neden düşüş göstermektedir? Alt düzey yöneticiler, alt düzeyde görevli çalışanlar Daha çok yapılandırılmış kararlar verirler Örneğin; müşteri, kredi verilmesine ilişkin kriteri karşılıyor mu? This slide describes the types of decisions being made at the different levels within an organization. Semi-structured decisions contain a portion that is unstructured and a portion that is structured. Which portion, of the example question for middle managers, is structured and which is unstructured? What would make this question a fully structured question? Ask students to come up with additional examples of decisions at the executive, middle management, and operational levels of the organization, for companies they have worked for.

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri BİR İŞLETMEDEKİ ANAHTAR KARAR VERME GRUPLARININ ENFORMASYON İHTİYAÇLARI This figure provides an illustration of how the nature of decision making changes as you move up, and down, the corporate hierarchy. There are of course exceptions. Some senior managers like to take a hands-on approach to daily operations. ŞEKİL 12-1 Üst, orta, alt düzey yöneticiler ve çalışanlar farklı karar türlerine ve enformasyon ihtiyaçlarına sahiptirler.

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri Karar verme sürecinin dört aşaması Anlama Örgütte meydana gelen problemleri keşfetme, tanımlama ve kavrama Tasarlama Probleme çeşitli çözümler araştırma ve kavrama Seçme Çözüm alternatifleri arasında seçim yapma Uygulama Seçilmiş alternatifin işi yerine getirmesini sağlama ve çözümün nasıl çalıştığını izleme This slide describes the process of decision-making as a series of four stages. It is important to note that if an implemented solution doesn’t work, the decider can return to an earlier stage in the process and repeat as needed. Give the students an example decision, such as, “What college should I apply to?” and ask them to describe the actions taken at each of the four stages.

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri KARAR VERME AŞAMALARI Karar verme süreci dört aşamaya ayrılır. ŞEKİL 12-2 This graphic illustrates the four stages of decision making introduced in the previous slide, emphasizing that steps can be repeated as needed, depending on the outcome at each stage.

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri Enformasyon sistemleri yöneticilerin rol aldıkları sadece bazı rolleri destekleyebilir. Klasik yönetim modeli: 5 işlevden oluşur Planlama, örgütleme, koordine etme, karar verme ve denetim Daha güncel davranışsal modeller Yöneticilerin gerçek davranışı, klasik modeldekinden daha az sistematik, daha fazla biçimsel olmayan, daha az yansıtıcı, daha fazla tepki gösteren ve daha az iyi örgütlenmiş olarak görünmektedir This slide discusses the idea that, while information systems can assist in making decisions by providing information and tools for analysis, they cannot always improve on decisions being made. Ask the students to provide examples of decisions that an information system might not be able to assist in. Is there any similarity among these example decisions, and what does this say about the types of decisions an information system can help with? You can understand the complexity and breadth of some of the decisions being made within an organization by looking at the activities of its managers. While the classical model of management sees five functional roles of managers, real-life observation of managers sees far more complexity in managerial activities. Ask the students to recall the five attributes listed in the book as differing greatly from the classical description. (1) Managers perform a great deal of work at an unrelenting pace (2) managerial activities are fragmented; lasting for less than 9 minutes (3) managers prefer current, specific, ad hoc information; (4) managers prefer oral forms of communication and (5) managers give high priority to maintaining a complex web of contacts as an informal information system. Ask students to explain attributes 3, 4, and 5.

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri Mintzberg’in 10 yönetsel rolü Bireylerarası roller Temsil Lider Birleştirici Enformasyona ilişkin roller Komuta merkezi Enformasyon yayıcı Sözcü Kararlara ilişkin roller Girişimci Problem çözücü Kaynak dağıtıcı Arabulucu This slide expands on the behavioral model of managers and describes Mintzberg’s behavioral model of managers which defines 10 managerial roles that fall into three categories. Ask students to give examples of activities for each role. Which of these roles can be assisted by information systems and which cannot?

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri Enformasyon teknolojisine yapılan yatırımların her zaman olumlu sonuçlar yaratmamasının üç temel nedeni Enformasyon kalitesi Yüksek kaliteli kararlar, yüksek kaliteli enformasyona ihtiyaç duyarlar Yönetim süzgeçleri Yöneticiler, sahip oldukları görüşlere uygun olmayan enformasyonu reddeden çeşitli önyargılara ve seçici dikkate sahiptirler Örgütsel durağanlık ve politikalar Örgütler içerisindeki baskın güçler, temel değişimi çağıran kararları vermeye direnmektedirler Even in decision-making situations that can be helped by information systems, the information system may fail in helping to solve the problem or lead to a better decision. This slide describes the three main reasons why investments in information systems do not always produce positive results. What is meant by information quality? The text lists seven quality dimensions: accuracy, integrity, consistency, completeness, validity, timeliness, accessibility. Ask students to identify and/or describe these dimensions? Ask students to provide an example of what a management “filter” might be. Have they ever witnessed someone in a managerial position be unable to recognize or handle a problem because of a “filter” they are using (but don’t even know it)? Ask students why people within an organization would resist using an information system.

Karar Verme ve Enformasyon Sistemleri Yüksek hızlı otomatikleştirilmiş karar verme Yüksek derecede yapılandırılmış bir kararı, adımlarını eksiksiz bir şekilde tanımlayan bilgisayar algoritmaları ile verme İnsanları karar zincirinden çıkarır. Örneğin; yüksek hızlı bilgisayarlı alım-satım programları 30 milisaniyenin altında gerçekleşen alım satımlar 2010’daki “Ani Çöküş”den sorumlu Uygun işletim ve düzenlemeyi sağlamak için ilave korumalar gerekmektedir. This slide looks at the growth of systems for executing high-velocity decision-making, such as financial trading programs. A second example is Google’s search engine. What types of problems lend themselves to this type of system? Ask students what other activities would benefit from humans being taken out of the decision making process.

Kurumlarda İş Zekâsı İş zekâsı İşletme tarafından üretilen veriyi toplama, depolama, analiz etmeye yönelik altyapı Veritabanları, veri ambarları, veri pazarları Matematiksel iş analizleri Veriyi analiz etmeye yönelik araçlar ve teknikler OLAP, istatistikler, modeller, veri madenciliği İş zekâsı satıcıları İşletmeler tarafından satın alınan iş zekâsı ve matematiksel iş analizleri yaratma This slide introduces the concept of business intelligence and analytics. The text gives the example of Hallmark Cards, which uses SAS analytics software to analyze buying patterns and determine the most effective marketing plan for different types of customers. For example, which customers would respond best to direct mail or , and to what types of messages. It is important to understand that business intelligence and business analytics are products defined by hardware and software vendors. This is also one of the fastest growing segments in the U.S. software environment. Ask students why this might be so.

Kurumlarda İş Zekâsı İş zekâsı ortamındaki altı unsur İşletmenin çevresinden elde edilen veri İş zekâsı altyapısı Matematiksel iş analizi araçları Yönetsel kullanıcılar ve metotlar Dağıtım platformu – YBS, KDS, ÜYDS Kullanıcı arayüzü This slide looks at the six main elements at play in business intelligence. Ask students what is meant by managerial users and methods and why this is important. (Managers impose order on the analysis of data using a variety of managerial methods that define strategic business goals and specify how progress will be measured. Without management oversight, business analytics can produce a great deal of information that focus on the wrong matters and divert attention from the real issues. As the text notes, so far, only humans can ask intelligent questions.)

Kurumlarda İş Zekâsı KARAR VERMEYE DESTEK SAĞLAYACAK İŞ ZEKÂSI VE MATEMATİKSEL İŞ ANALİZLERİ This graphic looks at the different elements in the business intelligence environment; from left clockwise: Data, infrastructure, toolset, managerial users, platform, and user interface. This is an overview highlighting the kinds of hardware, software, and management capabilities that the major vendors offer and that firms develop over time. ŞEKİL 12-3 İş zekâsı ve matematiksel analizler, güçlü bir veritabanı temeli, çözümleme araçlar grubu ile akıllıca sorulan soruları cevaplayabilecek ve veriyi analiz edebilecek konuyla ilgili bir yönetim takımını gerektirmektedir.

Kurumlarda İş Zekâsı İş zekâsı ve matematiksel iş analizi yetenekleri Amaç, karar vericilere enformasyonu doğru, gerçek zamanlı olarak iletmektir. İZ sistemlerinin temel işlevleri Üretim raporları Parametrelerle ifade edilen raporlar Performans değerlendirme tabloları/kurum karneleri Anlık sorgu/araştırma/rapor yaratma Özetten detaya (drill down) Tahminler, senaryolar, modeller This slide looks at the main functionalities of business intelligence systems. Parameterized reports are reports that can be adjusted to reflect user-defined parameters. The text gives the example of viewing a report by region and time of day to see how sales vary by these parameters. Ask students what is meant by drill down and give an example (the ability to move from a high level view summary to a detailed view.) For example, a summary view might present the total numbers of products by category sold world wide. Drilling down, views might go to products sold at national, regional, and local levels, and down from product categories to single products and product versions.

Kurumlarda İş Zekâsı İş zekâsı kullanıcıları %80, üretim raporlarına güvenen sürekli kullanıcılardır Üst düzey yöneticiler İşletme faaliyetlerini izlemek için kullanırlar Orta düzey yöneticiler ve analistler Anlık sorgu analizi Alt düzey çalışanlar Önceden hazırlanmış raporlar Örneğin; satış tahminleri, müşteri tahmini, müşteri sadakati ve yıpranma, tedarik zincirinde bekleme, çalışan üretkenliği This slide continues the look at how business intelligence is used today, in this case, who uses business intelligence? By far the greatest number of users are managers relying on production reports of varying types (Table 12-5 lists a variety of prepackaged reports for the different business functional areas). (The next slide’s graphic illustrates the different categories of user.)

Kurumlarda İş Zekâsı İŞ ZEKASI KULLANICILARI This graphic looks at the different types of users and what they use BI applications for. On the left, power users (users who rely on BI most intensively) are broken into four main categories, with each category placed beside the types of reports it uses most. On the right, casual users are also broken into various categories and placed along the types of capabilities used most. For example, senior managers rely most on parameterized reports and dashboards. Ask students if they have ever used BI reports in a job setting. ŞEKİL 12-4 Usta kullanıcılar, raporlar, yeni analizler, modeller ve tahminlerin üreticileriyken; sürekli kullanıcılar iş zekâsı çıktısının tüketicileridir.

Kurumlarda İş Zekâsı İZ uygulama örnekleri Öngörücü matematiksel iş analizleri Gelecekteki davranışı tahmin etmek için verideki örüntüleri kullanma Örneğin; Kredi kartı işletmeleri ayrılma riski olan müşterileri belirlemek için öngörücü matematiksel iş analizini kullanırlar Veriyi görselleştirme Metin listesinde görmenin zor olacağı örüntü ve ilişkileri görmede kullanıcılara yardımcı olur Coğrafi enformasyon sistemleri (CES) Haritalar üzerindeki veri ile yerleşim verisini birbirine bağlar This slide looks at various additional examples of BI applications. The text gives the example of FedEx using predictive analytics to develop models that predict how customers will respond to price changes, and has been giving an accuracy of 65 to 90%. Ask students if there are any disadvantages to predictive analytics. Ask students for any examples of data visualization tools they have come across. An example might be tag clouds used for topic navigation on the Internet – the larger the tag, the more popular the category. Note that BI is also used in the public sector for analyzing data and determining public policy, such as allocating school resources, an example discussed in a chapter case.

Kurumlarda İş Zekâsı İZ ve matematiksel İA yeteneklerinin geliştirilmesine yönelik yönetim stratejileri İki temel strateji Tek bir satıcıdan bütünleşik çözüm Donanım işletmeleri, onların donanımı üzerinde en uygun şekilde çalıştırılan yazılımı satın alırlar İşletmeyi, tek bir satıcıya bağımlı yapar – değiştirme maliyetleri Türünün en iyisi çoklu satıcı çözümü Daha büyük esneklik ve bağımsızlık Bütünleştirmede potansiyel zorluklar Birden fazla satıcı ile uğraşma This slide looks at the options a firm has in purchasing BI and BA applications. There are advantages and disadvantages to both options – in one case a single vendor might be easier to deal with, but harder to switch. Using multiple applications means that each solution might be more specifically suited to your business, but may pose difficulties when integrating with hardware or other software. The text points out that the marketplace is highly competitive and “given to hyperbole,” and managers will need to carefully examine the software’s capabilities in light of needed expenditures.

Kurumlarda İş Zekâsı VERİYE DAYALI OKULLAR Örnek olayda tartışılan problemi tanımlayınız ve açıklayınız. İş zekâsı sistemleri bu probleme nasıl bir çözüm sağlar? Bu sistemlerin girdileri ve çıktıları nelerdir? Bu çözümde hangi yönetim, örgüt ve teknoloji sorunları gündeme gelir? Bu çözüm nasıl başarılı olur? Cevabınızı açıklayınız. Bütün okul bölgelerinin, eğitimde böyle bir veriye dayalı yaklaşımı kullanmaları gerekir mi? Neden? This slide presents discussion questions regarding the case study on the use of data analysis by schools. The case describes student performance data being analyzed to make instructional decisions as well as evaluate teacher performance. Ask students what their thoughts are on the increased reliance on data-driven systems in evaluating student and teacher performance. What are the disadvantages to this?

İş Zekâsı Karar Verici Grupları Alt ve orta düzey yöneticiler İşletmenin performansını günlük olarak izlerler Çoğunlukla yapılandırılmış kararlar verirler YBS kullanırlar “Süper kullanıcılar” ve iş analistleri Daha gelişmiş analizler kullanırlar İhtiyaca uygun raporlar üretirler KDS kullanırlar This slide and the next several slides discuss the systems used by different levels in a firm to aid decision making. Ask students to recall what types of decisions operational and middle managers make. Ask how TPS systems fit into this picture (MIS produce standardized reports based on data from TPS).

İş Zekâsı Karar Verici Grupları Karar destek sistemleri Matematiksel veya çözümlemeli modelleri kullanırlar Farklı analiz türleri olanağı sağlarlar “Ya…ise” analizi Duyarlılık analizi Geriye duyarlılık analizi Çok boyutlu analiz / OLAP Örneğin; özet tablolar This slide looks at the decision support systems used for the semi-structured decisions made by the business analysts and “super users” identified on the previous slide and outlines a variety of analysis methods that are utilized. Ask students to give examples of the different types of analysis. Remind students that DSS are business intelligence systems. The text cites the example of Progressive Insurance which uses business intelligence to identify the best customers for its products.

İş Zekâsı Karar Verici Grupları DUYARLILIK ANALİZİ This graphic illustrates the results of a sensitivity analysis of changing the sales price of a necktie – it answers the question, “What happens to the break-even point if the sales price and the cost to make each unit increases or decreases?” ŞEKİL 12-5 Bu tablo, ürünün başabaş noktası üzerinde bir kravatın satış fiyatını ve birim maliyetini değiştirme etkisinin duyarlılık analizi sonuçlarını göstermektedir. Eğer satış fiyatı ve maliyeti her birim için arttırılır ve azaltılırsa başabaş noktası ne olur sorusunu cevaplamaktadır.

İş Zekâsı Karar Verici Grupları MÜŞTERİNİN BÖLGESEL DAĞILIMINI VE REKLAM KAYNAĞINI İNCELEYEN ÖZET BİR TABLO Bu özet tabloda, çevrimiçi eğitim veren bir işletmenin müşterilerinin hangi bölgeden ve hangi reklam kaynağını kullanarak geldiğini inceleyebiliriz. This graphic shows the same Microsoft Excel spreadsheet with a PivotTable with two dimensions – it shows where customers come from in terms of region and advertising source. ŞEKİL 12-6

İş Zekâsı Karar Verici Grupları Üst düzey yönetim karar desteği Yöneticilerin önemli performans enformasyonuna odaklanmasına yardımcı olmaktadır Kurum karnesi metodu: Dört boyuta dayanan çıktıları ölçmektedir: Finansal İş sürecleri Müşteriler Öğrenme ve büyüme Anahtar performans göstergeleri (APG) her bir boyutu ölçmektedir This slide looks at the business intelligence used by senior management. These executive support systems utilize some type of methodology to determine which information affects the profitability and success of the firm and how this information can be measured. One popular methodology is the balanced scorecard method. Another popular method is discussed on a following slide. Ask students how the scorecard itself is determined (A scorecard is developed by consultants and senior managers).

İş Zekâsı Karar Verici Grupları KURUM KARNESİ ÇALIŞMA ÇERÇEVESİ Kurum karnesi çalışma çerçevesinde, işletmenin stratejik amaçları, dört boyutla işlevsel hale getirilir: Finansal, iş süreci, müşteri ve öğrenme - gelişme. Her boyut, çeşitli APG’leri kullanarak ölçülmektedir. This graphic depicts the balanced scorecard methodology that many managers use to measure the performance of their business, and to understand how firm strategies are impacting the four dimensions of interest. For each of these dimensions performance is operationalized by identifying key performance indicators for that dimension. ŞEKİL 12-7

İş Zekâsı Karar Verici Grupları Üst düzey yönetim karar desteği (devam) İş performansı yönetimi (İPY) Alt düzey faaliyet hedefleri içerisine bir işletmenin stratejilerini (örneğin; farklılaştırma, düşük maliyetli üretici, alt düzey faaliyet kapsamı) aktarmaktadır APG’leri hedeflere yönelik gelişimi ölçmek üzere geliştirilir ÜYDS için veri Kurumsal uygulamalardan elde edilen dahili veri Finans pazarı veritabanları gibi dış veri Ayrıntılı, özetten detaya (drill-down) veri yetenekleri This slide continues the discussion of business intelligence used by senior managers. Another methodology used by ESS, similar to the balanced scorecard method but with a stronger and more explicit emphasis on corporate strategy, is BPM. Ask students to describe what drill-down capabilities are and why is this important. It is important to note that information systems today allow for real-time management – information gathered on the factory floor is transmitted and summarized within hours and seconds for executive dashboards.

İş Zekâsı Karar Verici Grupları GERÇEK ZAMANLI YÖNETİM İLE VALERO’YA YOL GÖSTERME Valero’nun performans değerlendirme tablosu geliştirildiği zaman hangi yönetim, örgüt ve teknoloji sorunları gündeme gelir? Performans değerlendirme tablosu hangi performans ölçümlerini göstermektedir? Valero’nun performans değerlendirme tablosu tarafından sağlanan enformasyondan yararlanabilecek çeşitli yönetim kararları ile ilgili örnekler veriniz. Valero’nun rafineri performans değerlendirme tablolarını çalıştırmak ve sürdürmek için hangi enformasyon sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır? Valero performans değerlendirme tabloları işletmeye yönetsel olarak yol göstermede ne kadar etkindir? Cevabınızı açıklayınız. Valero, çevresinde kontrol edemediği çeşitli faktörleri ölçmek için bir performans değerlendirme tablosu geliştirmeli midir? Neden? This slide presents discussion questions regarding the chapter case on Valero, the largest oil-refiner in the U.S., which implemented a state-of-the-art Refining Dashboard to display real time data allowing managers and executives to monitor the performance of the firm’s 16 refineries. Valero’s management estimates that the dashboards are saving $230 million per year at the 16 refineries where they are in use. However, Valero’s stock price plummeted in 2010 because of a drop in demand for petroleum products – showing that a powerful and successful dashboard does not guarantee profits even though it may increase the efficiency of operations.

İş Zekâsı Karar Verici Grupları Grup karar destek sistemleri(GKDS) Grup tarafından yapılandırılmamış problemlerin çözümüne imkân veren etkileşimli sistem Özel donanım ve yazılım; genellikle konferans odalarında kullanılır Tepegöz, projeksiyon makineleri, görüntü ekranları Katılımcı fikirleri ve tepkilerini toplayan, sıralayan, düzenleyen (biçimleyen) yazılım Yönetici ve destek personeline ihtiyaç duyabilir Toplantıya katılım sayısı arttıkça, verimliliğin artmasına imkân vermektedir Katılımcıların bilinmemesini garanti ederek işbirliği ortamı yaratmaktadır Fikirleri düzenlemek ve değerlendirmek için yapılandırılmış metotları kullanmaktadır This slide discusses GDSS, another type of system that supports decision-making. What types of problems might a group encounter when trying to make a decision as a group? What kinds of decisions might need to be made as a group? Increasingly, GDSS uses a virtual meeting or telepresence capability rather than physical group decision rooms which were used when these techniques were first developed.

KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim

Giriş

Sosyal ağ üzerinden giriş yapmak:

KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "KARAR VERMEYİ GÜÇLENDİRME"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim