İş zekası (business intelligence), genel olarak işletmelerin gelecek hakkında daha doğru kararlar alabilmesi için geçmiş ve mevcut zaman verilerini toplayarak çeşitli yazılımlar yardımıyla, bu verilerin anlamlı bilgilere dönüşmesini sağlayan veri yönetim süreçleridir.

 İş analitiği (business analytics) ise; tahminsel modelleme , optimizasyon (eldeki kaynakları kullanarak en iyi karara ulaşmak) gibi çözümler ile iş süreçlerini en verimli hale getirerek işletmelerin performansını keşfetmesini sağlayan bir iş planlamasıdır. İş zekası ve iş analitiğinin temel amacı, firmaların kendi verilerine erişimini artırarak tüm bölümleri için iyileştirme sağlamak ve buna bağlı olarakta karlılığını artırmaktır.

Günümüzde birçok şirket; iş zekası ve iş analitiği uygulamaları ile topladıkları verileri, iş süreçleri konusunda ön görülere dönüştürüp ,verimliliklerini artırmaya, büyümelerini hızlandırmaya ve stratejik iş kararları oluşturmak için kullanmaktadır. Bu uygulamalar sayesinde karar alma süreleri kısalmış ve maliyetler azalmıştır.

Günümüzde bu sistemler teknoloji, eğlence, sağlık, finans, üretim ve telekom gibi birçok sektörde kullanılmaktadır. İş zekası sistemlerinin bu kadar yaygın kullanılmasının nedeni; firmaların büyüyen veri hacmi ve karmaşık hale gelen veri yapılarıdır.

Örneğin; bankacılık sektöründe toplam krediler, mevduatlar veya müşterilerin işlem geçmişi gibi bilgilere hızlıca ulaşabilmek için iş zekası sistemlerinden faydalanmak gerekir. Böylece performans hedefleri belirlenerek süreç iyileştirme çalışmaları kolayca yapılabilir.

 

İŞ ZEKASI(BI) İLE İŞ ANALİTİĞİ(BA) ARASINDAKİ FARKLAR

  1. İş analitiği (BA), iş zekasına (BI) göre konulara daha geniş kapsamlı yaklaşır.
  2. İş zekası, işlenmemiş veriyi ölçülebilir anlamlı hale getiren teknolojiler bütünüyken iş analitiği, analiz süreçlerinde bir metin de kullanabilir.
  3. İş zekasının bir sonucu olarak dashboard denilen panolar oluşturulur. İş analitiği ise; bütün bu çıktıları kapsayarak karar sürecini de bünyesine dahil eder.
  4. İş zekası, ne oldu?, ne olmakta? ve neden oldu? gibi soruların cevabını görsel olarak grafikler üzerinden verir. Bu sorulara örnek olarak “Satışlar arttı mı azaldı mı?”, “Azaldıysa neden azaldı ne zaman azaldı?” gibi sorular verilebilir. İş analitiği ise ne olabilir? sorusunu sorar. Örneğin; “Gelecekte bu ürünün durumu ne olur?”, “Müşterinin ürünü alma ihtimali nedir?”, “Ürünü satmak için ne yapılması gerekir?” gibi ileriye ve optimizasyona yönelik sorulara yanıt arar.

İŞ ZEKASI(BI) VE İŞ ANALİTİĞİ(BA) KULLANMANIN AVANTAJLARI

  1. İşe alım çalışmalarının etkinliği analiz edilerek sürecin kalitesi artırılır.
  2. Kurumların, kendi verilerini daha kolay ve hızlı bir şekilde yorumlamasını sağlar.
  3. Yapılan hızlı analiz ve planlama sayesinde, gelecek ile ilgili daha sağlam iş kararları alınır.
  4. İşletmeler, projelerinin herhangi bir aşamasında ortaya çıkabilecek zorluklara karşı daha kolay çözüm üretebilir.
  5. Müşteri davranışına dair öngörüler ile hem müşteri memnuniyeti hem de satışlar artar.
  6. Satış ve pazarlama stratejileri konusunda doğru ve gerçekçi bir yol haritası oluşturmanıza yardımcı olur.
  7. Maliyet düşerken gelir yükselir.
  8. Çalışan memnuniyetiyle birlikte operasyonel verimlilikte artış görülür.
  9. Rekabette öne geçmenize olanak tanır.

İŞ ZEKASI SÜRECİ

Verileri saklamak için farklı disiplinlerle oluşturulmuş çok sayıda veri kaynağı mevcuttur. Veri kaynaklarını (data sources), dosya (file) ve sunucu (server) olmak üzere iki ayrı formatta ele alabiliriz. Dosya formatındaki veri kaynakları; Excel, text, json, pdf,doc veya access gibi dosyalarken; sunucu formatındaki veri kaynakları; Google Analytics, Hadoop, Exasol veya SQL Server gibi veri tabanlarıdır.

Verinin çok hızlı büyümesi nedeniyle, veri depolama ve veriye erişim noktasında bir çok yeni yöntem doğmaya başlamıştır. Özellikle eski veri tabanlarında tutulan büyük verilerle çalışmak sistemleri yavaşlattığı gibi zaman kaybına da yol açar. İşte bu nedenle analiz edilecek verilerin tutulduğu veri tabanı seçimi oldukça önemlidir.

Veriler, uygun veri kaynağında saklandıktan sonra raporda kullanmak üzere temizlenme, dönüşme, birleşme gibi veri dönüşüm işlemlerine sokulur. Bu sürece; 

ETL (Extract – Transform – Load) adı verilir.

ETL sürecinden geçen veriler, analize hazır hale getirildikten sonra veri ambarına (data warehouse) yüklenir.

Ardından iş zekası aracı (business intelligence tool) ile veri bağlantısı gerçekleştirilerek veriler görselleştirilir ve dashboard denilen grafiklerden oluşan panolar ortaya çıkar. (Örneğin; Qlik sense) Buna bağlı olarak kolay anlaşılır ve düzenli raporlar hazırlanabilmesi için dünyada oldukça popüler olan veri görselleştirme (data visualization) ve rapor dizaynı (dashboard design) konuları hayatımıza girmiştir.

Veri görselleştirme, verinin grafiksel gösterim sanatıdır. Böylece hangi ayda satışlarınızın düştügünü hızlıca fark edebilir veya karınızın haftanın hangi günü zirveye ulaştığını kolayca görebilirsiniz. Bu nedenle veri görselleştirme, güncel olarak oldukça önemli bir konudur. İlgi duyan herkes Javascript gibi çeşitli yazılım dilleriyle sıfırdan yeni grafikler üreterek iş zekası dünyasına kazandırabilir.

Son olarak dashboard’lar hazırlandıktan sonra ilgili kişilerle paylaşılmak üzere server’da yayınlanır.Yöneticiler, tüm bu analiz sürecinin sonunda ortaya çıkan raporların da ışığında şirketin önünü açacak yeni stratejiler belirler.

 

 

Kaynakça: logo.com