BÖLÜM 6 :İŞ ZEKASININ TEMELLERİ: VERİTABANLARI VE ENFORMASYON YÖNETİMİ

ABDULLAH CİHANAKSARAY ÜNİVERSİTESİ –

YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ162228001

GELENEKSEL DOSYA ORTAMINDA VERİLERİNORGANİZASYONU

Etkin bir bilgi sistemi kullanıcılarına, doğru zamanlı ve amaca uygun bilgiler sağlar. Bazı işletmelerin doğru ve zamanlı bilgi sağlayamamalarının nedeni eski bilgi sistemine sahip olmaları veya bilgi sistemlerindeki verilerin iyi şekilde organize edilememesindendir.

Veri yönetiminin niçin bu kadar önemli olduğunu anlamak için geleneksel veri yapısına bakmak gerekir.

DOSYA DÜZENLEME KABULLERİ

Bir bilgisayar sistemi verileri bit, bayt, alan, kayıt, dosya ve veri tabanı hiyerarşisinde saklar.Bit: En küçük bilgi parçacıcığını tanımlar. 8 bit bir byte oluşturur.Bayt: Harf, sayı veya sembol gibi bir karakteri temsil eder.Kayıt: Tablo içinde bulunan her bir satıra kayıt adı verilir.

Dosya: Aynı türden kayıtların bir araya gelmesidir.

Alan: Tabloyu oluşturan her bir sütuna ALAN denir

Veri Tabanı: Bir grup ilişkili dosyaların bir araya gelmesiyle oluşur.

Geleneksel Dosya Ortamında Problemler

Veri Gereksizliği: Aynı veriler birden fazla yerde veya alanda saklandığı için birçok veri dosyasında, tekrarlanan verilerin olması durumudur.

Veri Tutarsızlığı: Aynı öğe parçacığının farklı değerlere sahip olması durumudur. Bir kayda ait bir alanın bir diğer dosyada farklı değer taşıması)

Program-veri bağımlılığı: Programdaki değişikliklerin program tarafından erişilen veride değişiklik gerektirmesi.

Esneklik eksikliği Zayıf güvenlik Veri paylaşımı ve kullanılırlık eksikliği

VERİ YÖNETİMİNE VERİ TABANI YAKLAŞIMI

Veri tabanı teknolojisi geleneksel veri organizasyonunda çıkan problemlerin çoğunu çözer. Veri tabanının çok dikkatlice hazırlanmış bir tanımı şudur; gereksiz verileri kontrol ederek ve veriyi merkezileştirerek birçok uygulamaya etkili bir şekilde hizmet etmek için organize edilmiş düzenli veri topluluğudur.

Veri Tabanının Avantajları

1. Çok büyük verilerin saklanabilmesi,2. Güvenli bir ortam sunar,3. Veri tabanları, programcılığa açık bir yapı getirmektedir,4. Verileri kolay ulaşım

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri

Uygulama programları ile fiziksel veri dosyaları arasında bir ara yüz gibi hareket eder

Verinin fiziksel ve mantıksal görünümlerini ayırt eder Geleneksel dosya ortamının problemlerini çözer

Gereksiz verileri kontrol altına alır Tutarsızlığı ortadan kaldırır Programlar ile veriyi ayırır Örgüte, veri ve veri güvenliğini merkezi olarak yönetme imkanı

sağlar

Popüler Veri tabanları

1. MS Access,2. MS SQL3. Oracle4. MySql5. PostgreSQL6. Progress7. Sybase8. Berkeley DB9. DB210.Informix

İlişkisel Veri Tabanı Her bir tablo bir öğe ve onun öznitelikleri hakkında veri içerir Her bir tablo, bir Birincil Anahtar olarak adlandırılan bir alana

sahiptir. Yabancı anahtar: Kayıtları orijinal tablodan tanımlamak üzere

yoklama alanı olarak kullanılan ikinci tablodaki birincil alan

İlişkisel veri tabanında 3 temel operasyon vardır. 1-Seçim: Belirtilen kriteri taşıyan, tablodaki tüm kayıtların

bir kümesinin oluşturulmasıdır. 2-Birleştirme: Kullanıcının istediği bilgilerin ilişkisel

tablolardan alınarak birleştirilmesi işlemidir. 3-Proje: Seçilen ve birleştirilen verilerin hangi alanlarının

alınacağının belirlenerek bir yeni tabloda sunulması işlemidir.

• Seçme, birleştirme ve proje faaliyetleri verinin iki farklı tablodan toplanmasına ve sadece seçilmiş özniteliklerin gösterilmesine olanak verir.

Hiyerarşik ve Ağ Veri Tabanı Yönetim Sistemi

Hiyerarşik veri tabanı yönetim sistemi modelleri bire çok ilişkiye sahip modellerdir. Network (ağ) veri tabanı yönetim sistemleri ise çok a çok ilişkiye sahip modellerdir. Bire Çok İlişki Tipi: İki tablo arasındaki ilişkiyi sağlayacak olan ortak alanlardan birisi

birincil anahtar diğeri yabancı anahtar ise bire çok ilişki olur.

Çok a Çok İlişki Tipi: Çoktan çoğa ilişikler karmaşıklığı nedeniyle veri tabanında bir çok soruna neden oldur. A ve B tablolarının Birincil anahtarları C tablosunda aynı anda yabancı anahtar olarak bulunuyorsa Çoka-Çok İlişki oluşur.

Ağ ve hiyerarşik veri tabanı yönetim sistemi, İlişkisel veri tabanı yönetim sisteminden

daha az esnek ve sorgulamada doğal dil yapısını kullanmadığı gibi anlık sorgulamaları

da desteklememektedir.

İlişkisel veri tabanı yönetim sistemi anlık sorgulamalarda, farklı kaynaklardan gelen

bilgileri birleştirmede, mevcut programları ve uygulamaları değiştirmeden yeni veriler

ve kayıtlar eklemeye izin vermede çok esnektir. Bununla birlikte bu sistemler bir anda

birçok bağlantı yapılması ve sorgulama komutu gönderilmesi durumunda yavaş

çalışırlar.

Nesneye Yönelik Veri Tabanı Yönetim Sistemi

Bugün çoğu uygulamalar sadece metin ve sayısal karakterlerin saklanmasını

gerektirmemekte aynı zamanda resim, ses, video, grafik gibi nesneleri de

gerektirmektedir. Veri tabanı yönetim sistemi, satır ve sütun yapısında

tasarlandığından grafik tabanlı multimedya uygulamalarının işlenmesi için çok iyi

değildir. Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi bu durum için iyi bir çözüm

olabilir.

Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi giderek popüler olmaya başlamıştır Çünkü

web uygulamaları, Java nesnelerini kullanabilmektedir.

Nesneye yönelik veri tabanı yönetim sistemi ilişkisel veri tabanından daha karmaşık

bilgiler saklayabilmesine rağmen çok sayıda işlemi veya kaydı işlemeleri ilişkisel veri

tabanı yönetim sistemlerine göre daha yavaştır.

Hybrid nesne tabanlı veri tabanı yönetim sistemleri hem ilişkisel hem de Nesneye

yönelik veri tabanı yönetim sistemlerinin yeteneklerini ve imkanlarını

sağlayabilmektedir.

Veri tabanı Yönetim Sistemlerinin Yetenekleri

Veri tanımlama yeteneği: Veri tabanı 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 veri tabanınından geri almak için kullanılır

Bugün en önemli veri işleme dili Yapısal Sorgulama Dili olan SQL’dir. Örnek bir SQL sorgusu : select * from Ogr_adi where Adi='ali' or soyadi='orhan';

Veri Tabanlarının Tasarımı

Veri tabanı hem kavramsal tasarım hem de fiziksel tasarım aşamalarını gerektirir.

Kavramsal veya mantıksal tasarım: İşletme bakış açısından verilere bir soyut bakış açısını gösterir.

Veri tabanını fiziksel tasarımı ise saklama aygıtlarında verinin gerçekten nasıl saklanacağının tasarlanmasıdır

Normalizasyon ve Öğe İlişkiler Diyagramları

Karmaşık veri gruplarından uyarlanabilir, esnek, düzenli veri yapıları ve küçük tablolar oluşturma işine Normalizasyon denir.

Bir işletme veri tabanı modelini doğru oluşturamazsa, sistem işletmeye iyi hizmetetmeyecektir. Güncel olmayan tutarsız verilerle çalışmak işletmeye zarar verecektir.

Dağıtılmış Veri Tabanları

Dağıtılmış Veri Tabanı fiziksel olarak birden fazla yerde saklanan veri tabanıdır. Dağıtılmış veri tabanlarında iki temel metot vardır. Bölümlere ayrılmış veri tabanı: Bu modelde veri tabanının bir parçası fiziksel olarak bir yerde diğer parçası ise bir diğer yerde saklanır ve kullanılır. Yerel veri tabanlarındaki değişiklikler genellikle gece toplu işleme ile merkezi veri tabanına eklenerek bütünlük sağlanır.

Çoğaltılmış Veri tabanı: Merkezi veri tabanı başka bir noktada ikinci kez çoğaltılır.

İŞLETME PERFORMANSINI VE KARAR VERMEYİGELİŞTİRMEK İÇİN VERİ TABANI KULLANMAK

İşletmeler, tedarikçilere ödemeler, siparişlerin alınması, müşterilerin

izlenmesi, çalışanlara yapılan ödemelere gibi temel işlemlerini izlemek

için kendi veri tabanlarını kullanırlar.

Veri tabanları ayrıca yöneticilerin ve çalışanların daha iyi karar

verebilmeleri ve işletmenin daha etkili olabilmesi için de bilgi sağlar. Bir

işletme hangi ürünün daha çok popüler veya hangi müşterinin daha karlı

olduğunu bilmek isterse bu bilgileri veri tabanından bulabilir.

Veri Ambarları Nedir?

Bir Veri Ambarı işletmenin tümünü ilgilendiren çapta, karar vericilerin

ilgi alanlarına yönelik güncel ve geçmiş verileri saklayan büyük veri

tabanlarıdır. Veriler satış ve pazarlama, müşteri hesapları, üretim gibi

temel işlemsel sistemlerden çıkmaktadır ve web sitesi işlemlerini de

içerebilir. Veri Ambarları, yönetimin analiz yapabilmesi ve karar

verebilmesi için bilgiyi farklı veri kaynaklarından sağlayarak birleştirir ve

standartlaştırır.

Bir veri ambarı, veriyi ihtiyaç duyan herkesin erişebilmesi için hazırlar, fakat verilerdeğiştirilemez. Bir veri ambarı sistemi, anlık standartlaştırılmış sorgulama araçları,analitik araçlar ve grafik raporlama için geliştirilmiş araçlar sağlar. Birçok işletme,işletmenin tümünde verilerin erişilebilir olması için intranet portalları kullanır.

Veri Martları(Veri Pazarları)

Veri ambarının altkümesidir

Özel bir kullanıcı kitlesi tarafından kullanılan özetlenmiş ve oldukça odaklanmış işletme

verisidir.

Örneğin, bir işletme müşteri bilgileri ile ilgili olarak bir satış ve pazarlama veri pazarı

geliştirebilir. Bir veri pazarı tipik olarak belirli tek bir konuya veya bir iş alanına yöneliktir. Bu

yüzden genellikle çok hızlı oluşturulabilirler ve veri ambarlarından daha ucuza mal olurlar.

İşletme Zekası, Çok Boyutlu Veri Analizleri ve Veri Madenciliği

İş Zekası: Kullanıcıların daha iyi kararlar vermesine yardımcı olmak için

büyük miktardaki veriyi birleştiren, analiz eden ve erişime açan araçlardır.

Temel araçlar:

Veri tabanı sorgulama ve raporlama yazılımı

Online analitik işleme (Online analytical processing, OLAP)

Veri madenciliği

İşletme Zekası Nasıl Elde Edilir ?

Online Analitik İşleme (OLAP)

İşletmeler genellikle farklı ürünleri farklı pazarlarda satarlar. Hangi ürünün geçmişte hangi pazarlarda ne kadar satıldığını öğrenmek için veri tabanı kullanılır. Ancak hangi ürünün hangi bölgede ne kadar satıldığının, satış hedefleri ile karşılaştırılması bilinmek istenirse?

Bunun cevabını almak için Online Analitik İşleme (OLAP)’ye ihtiyaç vardır.

Online Analitik İşleme; farklı boyutlar kullanarak, aynı verilerin farklı şekillerde kullanıcılara gösterilmesi sağlayan çok boyutlu veri analizlerini destekler. Bilginin fiyat, bölge gibi her bir yönü farklı bir boyutu gösterir.

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.

Veri Madenciliği

Veri Madenciliği daha çok keşif amaçlıdır. Veri madenciliği; büyük veri tabanlarında gizli örüntüler ve ilişkiler bulmakla ve

gelecekteki davranışları tahmin etmek için kurallar çıkarmakla OLAP ile elde edilemeyen bilgileri sağlar.

Bu kurallar ve örüntüler karar alma ve tahminde bulunmak için kullanılır. Veri madenciliğinden elde edilen bilgilerin türleri; Birleşme: Örneğin; bir süpermarket alış veriş örüntüsü çalışması, mısır cipsi alanların

yanında kolalı bir içecek de alması oranı %65, fakat promosyon varsa kolalı içecek alınma oranı %85 olmasını ortaya koyabilir. Bu bilgi promosyonun karlılığı nasıl arttırdığı konusunda yöneticilere bir fikir verebilir.

Ardışıklık: Bir ürünü alanın bir süre sonra başka bir ürünü alması durumu. Örneğin;

bir ev satın alınırsa, iki hafta içinde %65 olasılıkla, bir ay içinde ise %45 olasılıkla

yeni bir buzdolabı alınacaktır.

Sınıflandırma: mevcut verilerin incelenmesiyle belirli bir kurallar kümesi veya

sınıflandırma çıkarımı oluşturulmasını sağlar. Örneğin; kredi kart ve telefon

şirketleri gibi şirketler sürekli müşteri kaybetmekten endişelidirler. Bu

sınıflandırma, ayrılan müşterilerin profillerini bulmaya ve bu müşterileri tahmin

etmeye ve böyle müşterileri şirkette tutabilmek için özel promosyon planlamasına

yardım edebilir

Kümeleme: davranış olarak birbirine benzeyen ancak ayrı özelliklere sahip

grupları ortaya çıkarmak için kullanılır.

Tahmin: gelecekte olabilecekleri tahmin etmek için var olan değerler setini

kullanır. Geçmiş satış verilerinden gelecekteki satış tahminlerine ulaşmak

gibi.

VERİ KAYNAKLARINI YÖNETMEK

Bir veri tabanı kurmak sadece bir başlangıçtır. İşletme, verilerinin güncel,

sürekli hazır, güvenilir ve bilgiye ihtiyaç duyanlar için her an hazır

olduğundan emin olmak için veri yönetiminde bazı özel politika ve

prosedürlerinin olması gerekir.

Bir Bilgi Politikası Oluşturmak

Bilgi Politikası, işletmenin bilgi toplaması, sınıflandırılması,

standartlaştırılması, dağıtılması ve paylaşılması için kuralları belirler. Bir

bilgi politikası, bilgiyi kimlerin ve hangi organizasyonel birimlerin

paylaşacağını, bilginin nerelere dağıtılacağını, bilginin güncellenmesinden

ve sürdürülebilmesinden kimin sorumlu olduğunu belirleyen, belirli

prosedürleri düzenler.

Küçük bir işletme de işletmenin sahibi veya yönetici tarafından bilgi politikası

oluşturulabilir.

Büyük işletmelerde ise kurumsal bir kaynak olan bilginin planlanması ve yönetilmesi

için genellikle yapısal bir yönetim fonksiyonu gerekir.

Doğru olmayan, eksik ve tutarsız veri, işletmeler için büyük işlemsel kayıplar ve finansal

zararlar doğurur. Bu tür bilgiler yanlış fiyatlandırma, müşteri hesaplarının karıştırılması,

işletmenin alması gereken kararlarda tutarsızlık ve yanlışlıklara neden olabilir. Bu

nedenle işletmeler, yüksek düzeyde veri kalitesi sağlamak için bazı özel adımlar

atmalıdır. Bu adımlar; kurumsal genişlikte veri standartları kullanmayı, veri temizleme

araçları kullanılarak ve veri kalitesi izlemesi yaparak veri tabanını tutarsız bilgi ve yanlış

bilgilerden ayıklamayı içerir.

BENİ DİNLEDİĞİNİZ İÇİN TEŞEKKÜRLER