Veriden Geleceğe - İş Zekası Organizasyonu Notları

Merhaba Arkadaşlar,

Kaldığımız yerden devam edelim. Bu yazıda günümüz kurumsal firmalarının iş zekası grubunu nasıl organize ettiğini, farklı birimlere ayırdığını ve bu birimlerin farklı görevlerinin olduğunu göreceğiz. Ayrıca raporlama üzerine bir takım bilgiler edineceğiz. Yine veri madenciliğinin kullanım amacına değineceğiz.

Bilindiği üzere kurumsal şirketler alt, orta ve üst düzey yöneticiler bulundurur. Bu yöneticiler karar vermek için şirketin geçmiş verileriyle ilgilenerek geleceğe dair kararlar alırlar. Peki bu geçmiş verileri incelemek nasıl oluyor? Elbette IT departmanındaki çalışanlar bu verileri rapor halinde yöneticilere sunmak durumunda. Fakat bu raporların her biri yöneticinin kıdemine göre değişiklik gösterebilir. Örneğin üst düzey bir yönetici ayrıntılarda boğulmak istemez ve grafiksel gösterimlerin hakim olduğu noktalı virgüllü rakamların olmadığı bir rapor isterken, daha alt düzey bir yönetici rakamlarla daha fazla haşır neşir olacaktır. Bu da IT görevlilerinin bu konuda dikkatli davranmalarını gerektirir.

Şimdi bunları bildikten sonra İş Zekası departmanı olan bir kurumsal firmada bu bölüme ait organizasyon şemasının nasıl olduğunu anlayalım. İş Zekası 3 alt birime ayrılır:

1. Veri Ambarı ve CRM
2. Karar Destek Sistemleri ve MIS
3. Veri Madenciliği ve Analitik Uygulamalar

Veri Ambarı ve CRM

Bu birim ETL'den ve ETL'nin performansından sorumludur. Yani veri kaynağından alınan verileri modifiye ederek veri ambarına geçirir. Hangi kullanıcının hangi tablolara hangi verilere erişeceği yetkilerini bu birim verir. Bunu belirlerken Data Mart'lar oluşturulur. Bilindiği gibi bir data mart tek bir bölümle ilişkili olan verileri içeren kısımları ifade eder. Bir veri birden fazla departmanla ilişkili olabileceği için birden fazla data mart'ta yer alabilir. Tüm bu data martlar bu birim tarafından oluşturulur. 

Ayrıca tablolara ait anahtar ve indeks yapıları da bu birim tarafından sağlanır. Bilindiği gibi indeksler veriye en hızlı erişim yoludur. Her tabloda indeks olabileceği gibi fazla indeks amaçlanan kullanım dışına çıkarak veritabanını zorlar. 

Data Integrity (Veri bütünlüğü) de bu bölümün en önemli görevlerindendir. Bilindiği üzere veritabanında veri bütünlüğü; aynı verinin her tabloda aynı şekilde bulunuyor olmasını ifade eder. Veri ambarında da her kurumsal müşteri için gün sonunda bu müşterilerin veritabanlarına veri aktarımı yapılması ve bu aktarım sırasında bütünlüğün korunmasını ifade eder. Bu olay aslında CRM Entegrasyonu olarak bilinir. Eğer veri bütünlüğü bir zarar görürse ilgili departman hemen uyarılır ve düzeltme sağlanır. 

Karar Destek Sistemleri ve MIS

Bu bölüm şirket için raporlama işlemlerini sağlar. Önceden bahsettiğimiz Fraud Detection (Yolsuzluk tespiti) işlemini gerçekleştirir ve bunları ilgili birimlere raporlarlar. Karar destek sistemleri; alt ve orta düzey yöneticiler için raporlama yaparlarken, MIS ise üst düzey raporlama işlemlerini içerir. MIS daha ciddi kararlar için uygulanır ve görsellik bu tür raporlarda çok önemlidir. Yazının en başında bahsettiğimiz rakamlar içerisinde boğulmamak MIS raporları için geçerlidir. Yine yöneticilerin iPad'leri için çeşitli anlık raporlar sunma bu bölümün işidir. KPI yani gösterge raporları hazırlarlar. KPI; Anahtar performans göstergeleri olarak açılır. İzleme ekranları için çeşitli kısıtlar konularak şirket performansı artırılmaya çalışılır. Örneğin çağrı merkezinin bir müşteriye en fazla 10 d.k. ayırması bir kısıtlamadır. Bu kısıtlama ile şirketin kar/zarar durumu hesaplanır. 

Veri Madenciliği ve Analitik Uygulamalar

Önemli bir departman olarak düşünülebilir. İş birimlerinden gelen verileri inceleyerek analiz ederler ve çeşitli kararlar alırlar. Bu tanım bildiğiniz üzere veri madenciliğini ifade ediyor. Yani bu birim veri madenciliği için araçlar hazırlar. Yani "hangi müşteri hangi kampanyaya ilgi gösterir? Hangi ürün hangi müşteriye satılabilir?" sorularına yanıt aranır. 

OLAP küpleri için gereken alt yapı hazırlanır. Bilindiği gibi OLAP küpleri bir SQL stratejisidir. Raporlama işlemini en optimum şekilde yapmayı sağlar. Bu da istenen rapor için sunucuya gönderilen SQL ifadesini inceleyerek buna ait talep edilebilecek tüm sonuçları tespit edip ön belleğe getirilmesiyle sağlanır. Bu sayede raporlama inanılmaz derecede performanslı ve hızlı sağlanır. OLTP sistemlerden farkı da budur. 

Yine kullanılacak analiz araçlarının eğitimini bu birim verir. Mesela Power Pivot, Pover View gibi. Bu araçlar elimizdeki verilerden yeni veriler oluşturmak için kullanılır. 

Biraz da veri madenciliğinden bahsedelim: Veri madenciliği bilindiği üzere eldeki verileri kullanarak şirket stratejisi belirleme olayıdır. Veri madenciliği her zaman mükemmel sonuç vermez. Hatta olumsuz örnekler olumlu örnekleri geçmektedir. Fakat veri madenciliğinden vazgeçmek de mümkün değildir. Yani iş birimi olarak risk içeren bir işlemdir. Tamamen olasılıklarla hareket edildiği olur. "Müşteri bu ürünü alır mı?" veya "Ankara bölgesine A kampanyası uygulanırsa başarılı olunur mu" gibi sorulara yanıt aranırken "Trabzon bölge müdürü işten alınmalı mı?" gibi hayati konularda bile karar aldırabilir. 

Veri madenciliği günümüzde 0 maliyetle Excel üzerinden sağlanabilir. Ancak Excel formülasyonundaki tek bir 0-1 hatası tüm raporu ters yüz edebilir. Şirketi iflasa sürüklemesi bile muhtemeldir. Örneğin yapılacak bir promosyon yapılmaması gereken bir bölgede uygulanırsa şirketin kaybedeceği değeri düşünmek gerekir. 

Bu konuda seçilebilecek bir dolu ETL aracı mevcuttur. Oracle, Microsoft, IBM, Informatica ve diğer şirketler çeşitli performanslarda araçlar sunarlar. Fakat en iyisi en güzelidir deyip en pahalısını almak akıllıca olmaz. Zira şirket büyüklüğü, ihtiyaç duyduğunuz performans, kullanılan Operasyonel sistem ve bununla olan uyumu, bütçe gibi kriterler göz önüne alınmalıdır.

Bunu da belirttikten sonra yazıyı noktalayabiliriz. Zira 3 saat içerisinde bu bilgileri aldığımıza emin olamayabilirsiniz. Bundan korkuyorum :) Son olarak bu alanda uzmanlaşmak isteyen biri için birkaç tavsiye;

• SQL bilin
• Yapılan çalışmaya daima kendinizden birşeyler katın. Kesinlikle her denileni yaparak zaman harcamayın!
• İşi bilerek hareket edin.  "Yani kim ne yapıyor?" sorusunu sizi ilgilendirmese bile sorun, öğrenin.

Herkese iyi çalışmalar!