İş Zekası Kavramı Ve Türkiye'de Gelişim Süreci
İş Zekası Kavramı Ve Türkiye'de Gelişim Süreci:
Türkiye'deki İşletmelerde İş Zekası
Ve Farkındalık
Tarihsel süreç içinde bilgi teknolojilerindeki ilk devrim, matbaanın keşfi olarak ortaya çıkmaktadır. İşte bu teknoloji, bilginin daha kolay yayımını ve korunmasını sağlamıştır. Gelişim seyri açısından iletişim teknolojileri alanında görülen değişim ve gelişmelere paralel olarak UNIVAC tarafından 1950'lerin başında yapılan ilk bilgisayar(UNIVAC I), son 60 yıl içinde bilgi teknolojilerinde yaşanan devrimsel gelişmelerin de dönüm noktalarından biridir.
1980'li yıllardan itibaren “Yönetim Bilişim Sistemleri”nin bir disiplin olarak kabul edilmesi bilişimin ve bilişim teknolojilerinin sınır tanımaz hızıyla birlikte YBS’nin yönetsel kararların alınmasında önem kazanmasına olanak tanımıştır. İnternet(Word Weib Web), dijitalleşme, sanallaşma, büyük veri, bulut iletişim, bilgi teknolojileriyle analiz ve raporlama, yapay zeka ve geri besleme vb. unsurların getirdiği yenilikler verilerin depolanmsı ve istenildiğinde kullanılabilmesi açısından artık rekabetçi dünyada işletmelerin hızlı ve doğru karar alma süreçlerinin birer destekleyici unsurları konumundadır. Öyle ki Klaus Schwab, 2025'te yapay zekanın şirketlerin yönetim kurullarında yer alacağını öngörmektedir.
Bilgiye sahip olabilmenin getirdiği heyecan insanoğlunun bu kulvarda gösterdiği gelişimin de temel nedenidir. Günümüzde işletmelerin yaşam döngüleri her gün yüksek miktarda veri oluşturmaktadır. Bu verilerin saklanması, analiz edilmesi ve verilerden toplanan bilgilerle işletmelerin kendilerini yönlendirmeleri gerekmektedir. İşletmelere işte bu yolda rehberlik yapacak en güncel teknoloji iş zekasıdır.
Yakın zamanda yapılan araştırmalar şirketlerin büyük bir bölümünün kurumsal verilerini karar alma süreçlerinde etkin olarak kullanamadığını göstermektedir. Her geçen gün toplanan bilgi miktarı katlanarak artmaktadır ve bu durum şirketler arası yarışın aynı oranda artması anlamına gelmektedir. Etkili karar verme süreci için değişik ve birbiri ile iyi entegre olmuş bilgi kaynakları çok önemlidir. Bu noktada iş zekası güçlü, düşük maliyetli ve ihtiyaçlarını karşılayabilecek olan kullanımı kolay, paylaşılabilir bir kaynak sağlamaktadır (Reinschmidt J., Francoise A., 2000).
“1970’lerde ortaya çıkan bilginin raporlanması ve analiz edilmesi fikri, önceleri statik ve iki boyutlu raporlarla analiz yeteneğinden yoksun olarak kullanılmıştır. 1980’lere gelindiğinde statik raporlardan dinamik raporlara geçiş başlamıştır. O anki durumun ve işleyişin belirlenmesinden başka, eldeki bilgileri kullanarak sonraki süreçlerle ilgili kararların verilmesi ve kritik amaçların belirlenmesi hedeflenmiş, bu çalışmalar Karar Destek Sistemleri’nin ortaya çıkışını sağlamıştır. Karar destek sistemleri zaman içinde büyüyen ve çoğalan bilgilerle yeterli olmamaya başlamış, daha akıllı sistemlere ihtiyaç duyulmuştur. 1990’lara gelindiğinde, bu ihtiyaca cevap olarak iş zekası doğmuştur” (Ateş, 2008).
Bilgi ve iletişim teknolojileri, haberleşme, donanım ve yazılım dallarıyla birlikte 2. Beş Yıllık Kalkınma Planı’ndan itibaren kalkınma planlarında yer almıştır. Bilgisayar donanımı ve yazılımı ile ilgili bölümler ilk defa 3. Beş Yıllık Kalkınma Planı’nda geçmiş ve “Elektronik Bilgi İşlem Makineleri” başlığı altında ele alınmıştır. Daha sonraki planlarda bu isimlendirme yerine sırasıyla “Bilgi İşleme”, “Bilgi Teknolojisi”, ve “Bilgi ve İletişim Teknolojileri” başlıkları kullanılmıştır. Bu başlıklar altında hem kamuda hem de toplumsal ve ekonomik hayatta bilgi teknolojilerinin kullanımına yönelik politikalara değinilmiştir (ÖİK, 2007: 1).
1980’lerden sonra Yönetim Bilişim Sistemleri(YBS) ve Bilgi Teknolojileri(BT) alanlarında yaşanan gelişmelerle birlikte bilgiye zamanında ulaşımın gereği anlaşılmış ancak iş zekası ile ilgili uygulama ve farkındalığın 21.yüzyıldan itiberen daha iyi kavrandığı görülmüştür.
Bu çalışmada bilgi ve bilişim teknolojilerinin gelişimine bağlı olarak dünyadaki yenilik ve araştırmalarla beraber, iş zekasının Türkiye’deki konumu ve işletmelerdeki kullanımının yaygınlığı örneklere ve araştırmalara dayanarak betimlenmiştir.
İŞ ZEKASI (BUSINESS INTELLIGENCE)
Şirketlerin faaliyetlerinde temel rol oynayan bilginin, üretim ve karar kademelerinde doğru kullanımı için bilgi sistemlerinine ihtiyaç duyulmaktadır. Karar destek sistemlerinde görülen yetersizlikler ve uyumsuzların iş zekası teknolojisinin oluşmasında en büyük etkenler arasında olduğu kabul edilmektedir. Öyle ki araştırma ve danışmanlık şirketi Gartner’ın dünya genelinde 1500 CIO’nun (Chief Information Officers) katılımıyla gerçekleştirdiği araştırmada iş zekası teknolojisinin şirketler için bir numaralı ihtiyaç olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Hawking, 2010).
“İş zekası terimi ilk kez 1958 yılından IBM dergisinde yayınlanan makalesi ile Luhn tarafından kullanılmıştır. Luhn iş zekasını herhangi bir endüstri, bilimsel ya da hükümet kuruluşunun çeşitli bölümlerine bilgileri dağıtmak için kullanılan otomatik bir
sistem olarak tanımlamıştır. Ancak literatürde genel olarak kabul edilen görüşe göre iş zekasının ilk tanımı 1989 yılında Gartner şirketinde analist olarak çalışırken Howard Dresner tarafından yapılmıştır” (Coşkun ve Özçam, 2016).
İş zekâsı kavramı ve bu kavramı temel alan sistemler, işletmelerde stratejik yönetimin temelini oluşturmaktadır. İş zekâsı sistemleri, bilgisayar teknolojilerindeki değişimlere paralel olarak sürekli gelişmekte olan dinamik yapılardır. İş zekâsı sistemleri; birçok farklı veri kaynağından veri transferlerinin yapılmasını, bu verilerin ayrıştırılmasını (temizlenmesini) ve düzenlenmesini sağlayarak analiz ve raporlama amacıyla depolanmasını ve gerektiğinde bu verilerin tam, doğru ve zamanında sistematik bir düzen içinde belirli parametrelere göre raporlanmasını sağlamaktadır (Gürbüz, Pazarçeviren ve Zor, 2015).
İş zekasıyla ilgili yapılan bazı tanımlar şöyle sıralanmaktadır:
• İş zekası (Business Intelligence) enformasyona bilgi teknolojileri destekli her türlü erişimi ve karar destek amacıyla enformasyonun analizini gerçekleştiren tüm süreçleri ifade etmektedir (Gartner Group).
• İstenilen hedeflere doğru ilerlemek için aksiyon kılavuzu gibi bir yöntem içinde sunulan gerçeklerin birebirleriyle ilişkisini kavrama yeteneği (Luhn 1958).
• Kullanıcılarının daha iyi kararlar vermesine yardımcı olmak amacıyla; geniş kategorili teknolojiler, uygulamalar, veri toplama, depolama, erişme ve analizi süreçlerinden oluşmaktadır (Watson, Wixom, 2010).
• Gerçek zamanlı destek sistemlerin kullanımı ile karar vermeyi geliştiren kavramlar (konseptler) ve metotlardır (Yılmaz, 2010).
Temel olarak iş zekâsı, kurumların karar verme ve yönetim kabiliyetlerinin artırılmasına yardımcı olan, çok sayıda verinin kurumsal bilgiye dönüştürülmesini ve böylelikle kurumların rekabet ortamında avantaj sağlamasına yönelik kavramlar, metotlar, süreçler ve yazılımlar bütünüdür. Özet bir ifadeyle BI, kurumların karar verme süreçlerini etkileyen ve optimize eden, tüm araçların kullanımını, verilerin toplanmasını, saklanmasını, düzenlenmesini, analiz edilmesini, kolay erişilmesini, görsellestirilmesini, planlama yapılmasını, strateji belirlenmesini ve ölçümlenmesini, verilerin en etkin ve kolay biçimde yönetilmesini ve kritik yönetim kararlarının verilmesini sağlayacak tüm süreçleri kapsayan bir uygulama ve teknolojiler bütünüdür (Erdemir, 2009).
İş zekası ne bir üründür, ne de bir sistemdir. İş zekası; karar vericilerin bilgilerine kolay erişmesini sağlayan veritabanları ve karar-destek uygulamalarını içeren, mimari ve operasyonların bütünüdür. BI yol haritası özellikle karar destek uygulamaları ve veritabanlarını hedef alır (Larissa ve Atre, 2003).
İŞ ZEKASI ÇÖZÜMLERİNDEKİ TEKNOLOJİLER
Küresel iş dünyasında giderleri kontrol altında tutmak ve gelir fırsatlarını iyi değerlendirmek gerekmektedir. İş zekası, kısa zamana kadar sadece büyük firmaların ilgilendiği, biraz akademik, biraz geleceğe dair, pahalı bir alan olmasına rağmen günümüzde iş zekası çözümleri ve uygulamaları şirketler arasında yaygınlaşmaya başlamıştır. İş zekası sistemlerinde genel olarak üç temel teknoloji öne çıkmaktadır. Bunlar “Veri Ambarları, Analiz Araçları ve Raporlama”dır.
İş zekası çözümlerini kullanarak karar verme süreçlerini desteklemek günümüz koşullarının en önemli sürecidir. Karar destek sistemleri farklı amaçlara hizmet eden birçok farklı uygulamanın genel adı olarak kullanılmaktadır. Bunlar raporlama araçları, veri ambarı, veri madenciliği, OLAP, Kurumsal Karne, CRM gibi uygulamalardır. Eskiden eğer bu uygulamaların hepsini kullanmak istiyorsak çok yapılı altyapı mimarisi oluşturmak ve entegrasyon sağlamak zorunluluk gerektirmekteydi. Günümüzde, iş zekası adını verdiğimiz ve tüm bu uygulamaları (Analitik uygulamalar, Bütçe, Karlılık, Risk Yönetimi, Veri Ambarı, OLAP, Veri Madenciliği, Kurumsal karne, ETL ve CRM) içeren ve uçtan uca tek bir platform üzerinden sunabilen teknoloji kullanılmaktadır. Bu ozelliği ile iş zekası platformları çok parçalı altyapı mimarisini azaltmak suretiyle ciddi maliyet, entegrasyon ve yönetim tasarrufları sağlamaktadır (Erdemir, 2009).
İş zekası uygulamalarındaki temel adımlar ise “Veriye ulaşmak, verilerin temizlenmesi ve filtrelenmesi, filtrelenmiş bilginin kişiye özel yorumlanması, bilginin harekete geçirilmesi-hareket ve karar aşaması biçimindedir (Dülge, 2009).
İŞ ZEKASI İLE İLGİLİ ARAŞTIRMALAR VE TÜRKİYE’DE İŞ ZEKASI
Dünyanın önde gelen bilgi teknolojisi araştırma ve danışmanlık şirketi Gartner tarafından Ekim 2014 tarihinde yapılan araştırma ile müşterilerin, kullandıkları iş zekası platformlarını ve üreticilerini değerlendirmeleri istenmiştir (Gartner, 2014a). İş zekası ve analitik platformlar üzerinde yapılan 1.589 adet profesyonel müşteri deneyimleri araştırması ile 42 adet iş zekası üreticisinin değerlendirmesi yapılmıştır. Gartner yaptığı araştırma sonucunda aşağıdaki önerilerde bulunmuştur (Gartner, 2014a):
• İş zekası ile doğrudan müşteri memnuniyetini etkileyen unsurlar değerlendirildiğinde
üreticilerin; destek kalitesi, ürün kalitesi, yükseltmede zorluk, satış deneyimi, kullanım
kolaylığı ve iş faydalarında başarısı; ek olarak işlevselliğinin değerlendirmesi, entegrasyon ve üretici seçimi sırasında sahiplik maliyeti gereksinimleri konularına önem vermeleri
gerekmektedir.
• Üretici seçimi kararlarında kullanıcıları başarı götürmek için kullanıcı etkinleştirme
programlarının düşünülmesi gerekmektedir. Bu programlar eğitim, broşür, kullanım klavuzu, kulllanıcı portalleri, kullanıcı forumları gibi destekleyici araçlar ve faaliyetleri içermektedir.
• Büyük tedarikçilerin ötesinde kurumsal iş zekası platformunu standartlaştırmak için
birçok üretici seçeneği mevcuttur. Bu seçenekler işletme ve büyüme boyutuna, bölgeye, dikey ve fonksiyonel büyüme gereksinimlere bağlı olarak değişmektedir.
• Müşteri deneyimlerinin samimi bir görünümü için referanslar (ve Gartner) ile irtibata geçilebileceği belirtilmiştir.
Gartner 2014 yılında yaptığı araştırma ile müşterilerin üretici platformlarının kullanım düzeyini ölçmüştür. Kategoriler arasında en yüksek kullanım oranı analitik stillere geniş yelpazede destek olan üreticilerin olmuştur. Mega üreticiler arasında; Bitam, Panorama, Prognoz, GoodData, Birst, Tableau ve MicroStrategy en yüksekler arasında iken Arcplan,
SAP, SAS, Oracle, Microsoft ve Piramit Analytics en dar kullanım düzeyine sahiptir (Gartner, 2014b).
Sakarya Üniversitesi’nden Prof. Coşkun ve Özçam 2016 yılında yaptıkları ampirik bir araştırmada iş zekasının işletmelerde kullanımını ölçmeye çalışmışlardır. Araştırmada İstanbul Ticaret Odası’na ve Borsa İstanbul(BİST)’a kayıtlı işletmeler örneklem olarak alınmıştır. E-posta yoluyla şirketlere ulaştırılan anketin geri dönüş oranı %14,06 olarak tespit edilmiştir. Erişilen toplam işletme sayısı ise 1145 olarak saptanmıştır. Sonuçlar çok sınırlı olmakla birlikte araştırmaya katılan işletmelerin %80,12’si iş zekasını kullandıklarını belirtirken %13,04’ü kulllanmadıklarını belirtmiştir. İleride kullanmaya başlayacağını söyleyen işletme oranı ise %4,35 olarak belirlenmiştir.
Katılımcı işletmelerin iş zekası sistemi tercihleri de araştırmada yer alan bir diğer husustur. Sonuçlara göre işletmelerin büyük bir kısmı (%63,03) piyasadaki hazır paket sistemlerimden birini satın alarak kullanmaktadır. En çok tercih edilen üreticiler ise SAP, Microsoft ve Oracle olarak öne çıkmaktadır. Araştırmada kayda değer bir başka unsur da iş zekasının kurum içi geliştirilmeyle oluşturulmasıdır ki bu oran %26,06 olarak ifade edilmiştir. Toplam 134 frekansta iş zekası kullanım düzeyi sadece üst düzey yöneticilerde %1.49, üst ve orta düzey yöneticilerde %11,19, belirlenmiş bazlı çalışanlarda %12,69, ihtiyaç duyan her seviyedeki çalışanda ise %74.63 olarak tespit edilmiştir.
Coşkun ve Özçam, araştırmalarıyla ilgili olarak şu değerlendirmede bulunmaktadırlar:
Ampirik araştırma sonuçlarına genel olarak bakıldığında; Türkiye’de faaliyet gösteren işletmelerin yüksek oranında iş zekasını kullandıkları, bir kısmının ise önümüzdeki yıllar için planlandığı gözlemlenmiştir. Bu sonuç ile araştırmamıza dahil edilmiş işletmelerin günümüz teknolojik yeniliklerine uyum sağladıkları görülmektedir. İşletmelerin faaliyette bulunduğu sektöre göre iş zekası kullanımı incelendiğinde “İnşaat-Taahhüt”, “Kağıt ve Kağıt Ürünleri Basım ve Yayın” ve “Metal Eşya, Makine ve Gereç Yapım” sektörlerinin ağırlıklı olarak iş zekasını kullanmadıkları görülmektedir.
SONUÇ
Bu çalışmada bilgi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte işletmelerin karar alma süreçlerine bilişim teknolojilerinin etkileri ve son zamanlarda ağırlıkla önem kazanan “İş Zekası” incelenmiş, iş zekasını oluşturan altyapı ve temel unsurlar ele alınmıştır.
Çalışmada, iş zekasının tanımlarına değinilmiş, yaklaşım ve bakış açıları genel hatlarıyla verilmiştir. Küresel kulvarda ve Türkiye’deki işletmetlerin iş zekasını ne oranda kullandıkları da araştırma örnekleriyle anlatılmıştır.
Araştırma örnekleri incelenerek iş zekasının kullanılmasının artık işletmelerin temel öncelikleri arasında yer aldığına değinilmiş, Türkiye’deki hangi sektörlerin iş zekası sistemlerini kullanmadığına da yer verilmiştir.
Günümüzde iş zekası bileşenlerinin türleri ile farklı görevler için en iyisinin ne olduğu konusunda çok az şey bilinmektedir. Yazınsal alanda bilgi ve bilgi teknolojilerinin örgütlere sunduğu olanaklar kabul edilmekle birlikte bu olanakların son kullanıcı memnuniyeti ve birey performansı üzerindeki etkileri hala tartışılmaktadır. Öte yandan Türkiye’de iş zekası konusunun son yıllarda kısıtlı da olsa çalışmalara konu olduğu görülmektedir. Ancak bu araştırmaların artırılması gerçeği de ortada durmaktadır.
Sonuç olarak iş zekası, işletmelerin günümüz rekabet şartlarında başarılı olabilmeleri için öncelik olarak dikkate alınmalıdır. Bu maksatla veri tabanlarında yer alan verilerin iş zekası ve veri madenciliği ile anlamlı bir bilgi haline getirilerek yönetsel stratejilerde kullanılması gerekmektedir.
Mehmet ZENGİN
AYÜ Yönetim ve Organizasyon Yüksek Lisans
13 Mayıs 2018, İstanbul
KAYNAKÇA
ATEŞ Hilal (2008), Karar Vermede İş Zekasının Önemi: Tekstil Sektöründe Bir Araştırma, Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
BENGSHİR Kaya Türksel (2002) Türkiye’de Yönetim Bilişim Sistemleri Disiplininin Gelişimi Üzerine Düşünceler, Amme İdaresi Dergisi, Cilt 35, s.77-103.
COŞKUN Erman, ÖZÇAM Yasin (2016), Türkiye’de Faaliyet Gösteren İşletmelerin İş Zekası Kullanım Düzeylerinin İncelenmesi Üzerine Bir Araştırma, Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 8, s.1.
COŞKUN Erman, ÖZÇAM Yasin (2016), Türkiye’de İş Zekası Kullanan İşletmelerde Kullanıcı Memnuniyetinin Sistem Kullanımı Ve Performans Üzerindeki Etkisinin İş Zekası Açısından İncelenmesi, The Journal of Academic Social Science Studies, Number: 46 , p. 403-417.
DÜLGE Senem (2009) Bilgi Yönetimi Çözümlerinde ve İş Zekası Projelerinde Veri Kalitesi Yönetimi Uygulamaları, Yüksek Lisans Tezi, T.C. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Sayısal Yöntemler Bilim Dalı.
ERDEMİR Yunus Nadi (2009), Kurumsal İş Zekası, Yüksek Lisans Tezi, T.C. Beykent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı.
GÜNDÜZ Derya (2015), İş Zekası Uygulamaları Ve Pazar Sepeti Analizi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi.
HAWKİNG Paul (2010), “Business Intelligence (BI) Critical Success Factors”, 21st Australasian Conference on Information Systems, Australia, Brisbane, pp. 2.
GARTNER (2014a). Survey Analysis: Customers Rate Their BI Platform Vendor,
GARTNER (2014b). Market Share Analysis: Business Intelligence and Analytics Software,2013.
GÜRBÜZ Filiz, PAZARÇEVİREN Selim Yüksel, ZOR Ümmügülsüm (2015), İş Zekâsı: Kavramsal Çerçeve, Bileşenler ve İşleyiş Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi Yıl:3, Cilt:3, Sayı:1.
ÖİK (2007: 1), Dokuzuncu Kalkınma Planı, AYÜ Yönetim Bilişim Ders Notları, Bölüm 5.
REINSCHMIDT J., FRANCOISE A.(2000), Business Intelligence Certification Guide, 1st ed.,California, USA:IBM Corporation, pp. 3-4, 11-13.
SCHWAB Klaus (2016), Dördüncü Sanayi Devrimi, World Ekonomik Forum, Optimist Yayım, s.36.
WATSON Hugh, WIXOM Barbara (2010), The BI-Based organization, International journal of Business Intelligence Research, Vol: 1, No: 1, pp: 13-28.
YILMAZ Ali Sercan (2010), Esnek Raporlama Aracı ve İş Zekası Uygulamaları ile Bütünleştirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ege Universitesi.
LUHN Hans Peter (1958), “A Business Intelligence System”, IBM Journal Vol.2 : 314p.
LARISSA T. Moss, ATRE S. (2003), Business IntelligenceRoadmap - The Complete Project LifecycleforDecision-Support Applications, Addison-Wesley Professional.
Yorumlar
Yorum Gönder