{"id":666,"date":"2021-04-10T22:03:23","date_gmt":"2021-04-10T22:03:23","guid":{"rendered":"https:\/\/datarebus.com\/?p=666"},"modified":"2021-04-11T14:48:33","modified_gmt":"2021-04-11T14:48:33","slug":"is-zekasi-projelerinde-karsilasilan-7-sorun","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/2021\/04\/10\/is-zekasi-projelerinde-karsilasilan-7-sorun\/","title":{"rendered":"\u0130\u015f Zekas\u0131 Projelerinde kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan 7 Sorun"},"content":{"rendered":"\n<p>Pek \u00e7ok kez kar\u015f\u0131la\u015fm\u0131\u015fs\u0131n\u0131zd\u0131r, her y\u0131l, bir sonraki y\u0131l\u0131n \u00f6nde gelen konular\u0131 listelenir. Birka\u00e7 konu son 20 y\u0131ld\u0131r hep listelerde ve bunlar\u0131n en ba\u015f\u0131nda da \u0130\u015f Zekas\u0131<\/p>\n\n\n\n<p>( (BI) Business Intelligence) geliyor. Son y\u0131llarda \u00f6zellikle veri hacmindeki b\u00fcy\u00fck geli\u015fme ve genle\u015fme ile birlikte daha da \u00e7ok konu\u015fulur oldu. \u015e\u00f6yle ki, Bilgi \u0130\u015flem teknolojilerinin ilk zamanlar\u0131nda biraz geli\u015fmi\u015f bir hesap makinas\u0131 ve kay\u0131t tutma cihaz\u0131 olarak g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz bilgisayarlar \u00e7o\u011funlukla muhasebe ve finansal i\u015flemlerde kullan\u0131l\u0131yordu. Sonras\u0131nda ise h\u0131zla ERP, dok\u00fcmantasyon y\u00f6netimi, insan kaynaklar\u0131 y\u00f6netimi, CRM, internet, g\u00fcvenlik gibi pek \u00e7ok alanda y\u00f6netimi ele ge\u00e7irdi. Daha \u00e7ok alanda kullan\u0131m ile birlikte daha \u00e7ok verinin \u00fcretilmesine, bu da karar verme a\u015famas\u0131nda daha \u00e7e\u015fitli verinin birbiri ile ili\u015fkilendirilme mecburiyetine neden oldu. G\u00fcn\u00fcm\u00fczde ise \u201cveri = petrol\u201d mottosu ile firmalar\u0131n en \u00f6nemli kayna\u011f\u0131\/g\u00fcc\u00fc haline geldi.<\/p>\n\n\n\n<p>Verinin bu kadar \u00f6nemli hale gelmesi BI projelerinin de \u00f6nemini artt\u0131r\u0131yor. Sonu\u00e7ta y\u00f6neticiler, \u00f6rne\u011fin sadece g\u00fcnl\u00fck sat\u0131\u015f miktarlar\u0131n\u0131 g\u00f6rmek yerine, bu sat\u0131\u015flar\u0131n lokasyonlardaki da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131, hangi \u00fcr\u00fcn\u00fcn daha \u00e7ok sat\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131, bir \u00f6nceki senedeki durumunu, hedeflerin ne oldu\u011fu, sat\u0131\u015f\u0131n firmaya ger\u00e7ek maliyeti gibi bir\u00e7ok bilgiyi tek bir anda g\u00f6rmek istiyorlar ve buna da mecburlar. Teknik olarak bu kadar farkl\u0131 ve b\u00fcy\u00fck bir verinin s\u00fcrekli raporlanabilir olmas\u0131 da imk\u00e2ns\u0131za yak\u0131n bir s\u00fcre\u00e7. Bu gereklilikte firmalar\u0131 \u00f6ncelikli olarak veri ambar\u0131 projelerine sonras\u0131nda da i\u015f zekas\u0131 projelerine y\u00f6nlendiriyor.<\/p>\n\n\n\n<p>Peki firmalar\u0131n karar verme mekanizmalar\u0131nda bu kadar \u00f6nemli bir rol\u00fc olan \u0130\u015f Zekas\u0131 projelerinde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z b\u00fcy\u00fck hatalar nelerdir?:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Do\u011fru Hedef belirlenmemesi<\/strong><br>Yukar\u0131da da anlatt\u0131\u011f\u0131m\u0131z \u00fczere gereklilikler, mecburiyetler ve biraz da konunun pop\u00fcler olmas\u0131 nedeni ile firmalar hemen bir proje ba\u015flat\u0131p bu yap\u0131ya sahip olmak istiyorlar. Asl\u0131na bakarsan\u0131z herhangi bir projeye ba\u015flarken at\u0131lmas\u0131 gereken ve bana g\u00f6re en \u00f6nemli ilk ad\u0131m ROI (Return Of Investment) hesaplamalar\u0131n\u0131n yap\u0131lmas\u0131d\u0131r. Sadece maliyet olarak de\u011fil ama \u201cbu proje bize ne kazand\u0131racak?\u201d, \u201cbu proje ile \u015fu an yapamad\u0131\u011f\u0131m\u0131z neyi \u00e7\u00f6z\u00fcyoruz\u201d gibi sorulara cevap bulunmas\u0131 gerekiyor. Sadece sahip olmak i\u00e7in ba\u015flanacak \u0130\u015f Zekas\u0131 projesi, \u00f6ncelikle projenin sapmas\u0131na, daha sonras\u0131nda ise veri kirlili\u011fine, i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fcz\u00fcn daha da artmas\u0131na, emek ve mali kay\u0131plara neden olacakt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00c7ok fazla Veri<\/strong><br>Bilgi i\u015flem teknolojilerinin her departman\u0131n kullan\u0131ma girmesi yetmiyormu\u015f gibi, sosyal medya, IoT (Internet of Things) gibi konular\u0131nda olaya dahil olmas\u0131 ile birlikte kullan\u0131lacak verinin miktar\u0131 olduk\u00e7a artt\u0131. Tabii ki, t\u00fcm bu verinin, karar verme mekanizmam\u0131zda kullan\u0131laca\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclemez. Hedeflerimize bizi ula\u015ft\u0131racak, stratejimizi kontrol etmemizi sa\u011flayacak bilgileri bize verebilecek kadar verinin kullan\u0131lmas\u0131 \u00f6nemlidir. Bunun i\u00e7in \u0130\u015f Zekas\u0131 projesinin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 do\u011fru tespit edilmelidir ki bu da iyi bir analiz s\u00fcreci ile sa\u011flanabilir.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Kirli Veri<\/strong><br>Burada kastetti\u011fimiz, farkl\u0131 veri tiplerinde ya da farkl\u0131 formatlarda tutulan verilerdir. Yanl\u0131\u015f yaz\u0131lan m\u00fc\u015fteri isimleri, tarih formatlar\u0131ndaki tutars\u0131zl\u0131klar, eksik girilen bilgiler en \u00e7ok kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan kirlilik t\u00fcrleridir. Bunlar kendi ba\u015flar\u0131na masum gibi g\u00f6r\u00fcnseler de, veri entegrasyonu s\u0131ras\u0131nda yanl\u0131\u015f hesaplamalara, veri kaybolmalar\u0131na ve gereksiz i\u015f y\u00fck\u00fcne neden olur.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Tek lokma<\/strong><br>Y\u0131llarca \u00fczerinde d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclerek kurgulanm\u0131\u015f sistemlerin \u00fcretti\u011fi verinin tek bir proje ile analiz edilmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131lmas\u0131 hatalar\u0131 da beraberinde getirecektir. \u0130\u015f zekas\u0131 projeleri, firma ile birlikte ya\u015fayan ve geli\u015fen projeler olmal\u0131d\u0131r. En iyisi, hedeflerin a\u015famal\u0131 olarak belirlenmesi ve belirli s\u00fcreler ile bu hedeflerin g\u00fcncellenmesi olmal\u0131d\u0131r. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n kullan\u0131m oranlar\u0131n\u0131n artmas\u0131 da sa\u011flanabilir ise, yeni fikirler ve amaca daha uygun hedefler belirmeye ba\u015flayacakt\u0131r. Tek bir fazda t\u00fcm projeyi bitirmeye \u00e7al\u0131\u015fmak verinin replike olmas\u0131na, standartlardan uzakla\u015fmaya hatta motivasyon d\u00fc\u015f\u00fckl\u00fcklerine neden olabilir.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u0130leti\u015fim eksikli\u011fi<\/strong><br>Farkl\u0131 sistemler, farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131 dedik. Tabi ki t\u00fcm bu sistemlerin d\u00fczg\u00fcn bir \u015fekilde bir araya gelebilmesi i\u00e7in \u00f6ncelikle departmanlar aras\u0131ndaki ileti\u015fimin sa\u011flanmas\u0131 gereklidir. Ba\u015fka bir de\u011fi\u015fle raporlar\u0131n\u0131zdaki veri entegrasyonundan \u00f6nce, bu veriyi sa\u011flayan departmanlar\u0131n\u0131z\u0131n entegre olmas\u0131 \u00f6nemlidir. Bu ciddiyetin sa\u011flanmas\u0131na en b\u00fcy\u00fck katk\u0131y\u0131, \u015firket y\u00f6netiminin projeye olan deste\u011fi ve g\u00fcveni sa\u011flayacakt\u0131r. \u00dcst y\u00f6netimler taraf\u0131ndan desteklenmeyen projelerin alt y\u00f6netimlerin deste\u011fini almas\u0131 zordur.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Master Data Management<\/strong><br>Zaman i\u00e7erisinde de\u011fi\u015fen verinin ne \u015fekilde ele al\u0131naca\u011f\u0131n\u0131n da belirlenmesi gerekir. De\u011fi\u015fiklik g\u00f6steren verinizin baz\u0131 raporlara olan etkisi, eski ve yeni bilgilere g\u00f6re ya\u015fanacak de\u011fi\u015fim ve hesaplamalar d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclm\u00fc\u015f olmal\u0131d\u0131r. Ya da ayn\u0131 bilginin farkl\u0131 depatmanlarca farkl\u0131 alg\u0131lanmamas\u0131n\u0131n sa\u011flanmas\u0131 gerekir. Tabii ki her veriyi bu \u015fekilde takip etmek zorunda de\u011filsiniz. Tam da bu nedenle sizin i\u00e7in \u00f6nemli olan verinin belirlenmesi ve ya\u015fanacak bir de\u011fi\u015fikli\u011fin\/g\u00fcncellemenin ne \u015fekilde y\u00f6netilece\u011fi analiz edilmelidir.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sevilmeyen \u00fcr\u00fcn<\/strong><br>Teknolojideki geli\u015fme ile birlikte BI \u00fcr\u00fcnlerinin de kapsamlar\u0131 geli\u015fmeye devam ediyor. \u00dcr\u00fcnlerin gerek kullan\u0131m olarak gerekse \u00e7\u00f6z\u00fcm olarak yanl\u0131\u015f konumland\u0131r\u0131lmas\u0131 ya da ihtiya\u00e7 olandan \u00e7ok daha kar\u0131\u015f\u0131k ya da yetersiz bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn kullan\u0131lm\u0131\u015f olmas\u0131 kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sistemden so\u011fumas\u0131na neden olmaktad\u0131r. Yava\u015fl\u0131k, raporlar\u0131n eksik ya da yanl\u0131\u015f olmas\u0131, geli\u015ftirmelerin \u00e7ok zor uygulamaya al\u0131nmas\u0131, projenin getirilerinin kullan\u0131c\u0131larca tam anla\u015f\u0131lamamas\u0131 gibi sorunlar nedeni ile BI sistemleri at\u0131l kalmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>http:\/\/www.theprowess.net\/yazilar\/is-zekasi-projelerinde-karsilasilan-7-sorun<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pek \u00e7ok kez kar\u015f\u0131la\u015fm\u0131\u015fs\u0131n\u0131zd\u0131r, her y\u0131l, bir sonraki y\u0131l\u0131n \u00f6nde gelen konular\u0131 listelenir. Birka\u00e7 konu son 20 y\u0131ld\u0131r hep listelerde ve bunlar\u0131n en ba\u015f\u0131nda da \u0130\u015f Zekas\u0131 ( (BI) Business Intelligence) geliyor. Son y\u0131llarda \u00f6zellikle veri hacmindeki b\u00fcy\u00fck geli\u015fme ve genle\u015fme ile birlikte daha da \u00e7ok konu\u015fulur oldu. \u015e\u00f6yle ki, Bilgi \u0130\u015flem teknolojilerinin ilk zamanlar\u0131nda [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":389,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[15,4],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/666"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=666"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/666\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":667,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/666\/revisions\/667"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/389"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=666"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=666"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datarebus.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=666"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}