İş Zekası Sisteminin Temel Bileşenleri

150 milyon e-posta gönderildi, 20,8 milyon WhatsApp mesajı, 2,78 milyon YouTube görüntülemesi, 2,4 milyon arama sorgusu – bu sayılar bir yıl, bir ay veya bir hafta için değil. Bu sayılar internette bir dakika içinde gerçekleşen eylemi belirtir! Çevremizde meydana gelen bu veri patlaması, işletmelerin ürün ve hizmetlerini kullanıcıların ihtiyaç ve tercihlerine göre uyarlamaları için birçok yol ve fırsat sunuyor. Sonuç olarak, her işletme veya kuruluş, genellikle toplanan ve stoklanan ve genellikle iş stratejileri veya pazarlama ihtiyaçları için paha biçilmez bir varlık olarak kabul edilen bir veri yığını üretir.

Ancak değerli içgörüler, eğilimler ve kalıplar çıkarmanın hiçbir yolu ve aracı yoksa, veriler ne işe yarar? Uygun iş zekası ve analizi olmadan, veriler yalnızca çok fazla karmaşa yaratmaya hizmet edecek ve paydaşlar için hiçbir anlam ifade etmeyecektir. Bunun nedeni, çoğunun bu birikmiş verilerden yararlı ve anlamlı bilgilerin nasıl çıkarılacağı konusunda yetersiz bilgiye sahip olmasıdır. Bu nedenle, uzmanlık ve yetkinlik eksikliği nedeniyle, şirketlerinin iyileştirilmesi için verimli kararlar alamazlar. Bu sorunu çözmek için birçok şirket, şirket ile ham verileri arasındaki boşluğu başarılı bir şekilde kapatmak için gelişmiş analitik ve iş zekasını benimsiyor.

İş zekasının önemi

Hedeflenen iş zekası, şirketin işleri için en iyi neyin işe yarayacağına karar vermesine yardımcı olmanın kesin bir yoludur. Bir şirketin doğru kararlar alabilmesi ve rakiplerinin ötesine geçebilmesi için etkili bir yol olarak hızla ortaya çıkıyor. Artık şirketler, özel bilgisayar programları tarafından ham verilerden elde edilen iş zekasına önem vermekte ve çalışanlarını bu yapılandırılmış verilerden elde ettikleri bilgileri nasıl alıştıracakları ve yaygınlaştıracakları konusunda eğitmektedir.

Şirketler iş zekasını kullanarak bütçelerini oluşturabilir ve büyümelerini artırabilecek yeni iş fırsatlarını keşfetmeye çalışabilirler. Ancak BI'nın sadece kurumsal verileri analiz etmek için basit bir araç olmadığı da doğrudur. Ayrıca yöneticiler ve analistler tarafından yeniden değerlendirilmesi ve yeniden değerlendirilmesi gereken yetersiz iş süreçlerini belirlemek için kullanılır. Bu, gelir kaybından kaynaklanır ve iş verimliliğini artırır. Piyasada Oracle BI, MSBI, Qlikview, Tableau ve IBM dahil olmak üzere çeşitli BI araçları bulunmaktadır.

Bir şirket, bu araçlardan herhangi birini kullanabilir ve altın standardı içgörülerin gücünden yararlanarak işlerindeki değişiklikleri görebilir. Doğru şekilde kullanılırsa, iyi bir BI sistemi bir şirketin kaderinde şaşırtıcı derecede iyi değişiklikler yapabilir ve daha iyi kullanıcı katılımı ve daha yüksek satış dönüşümlerinin keyfini çıkarmasına izin verebilir. Ancak, beceriksiz bir uygulamanın bir kuruluş için kötü sonuçlar doğurabileceği de aynı derecede doğrudur. Bu nedenle, bir kuruluş, tüm ihtiyaçlarını başarıyla karşılayabilecek İş Zekası sisteminin doğru bir değerlendirmesini yapmak için yoğun çaba sarf etmelidir.

Bir BI sisteminin temel bileşenleri

Temel bilgilerle başlamak için, sağlam ve güvenilir bir BI sistemi oluşturmaya devam eden temel bileşenlerin bir listesini derledik.

1. Veri ambarı:

Bu dijital çağda, üretilen veri hacmi tüm tahminleri aştı. Çok sayıda istatistik, günlük işletmelerin yaklaşık 2,5 kentilyon bayt veri ürettiğini iddia etti. Bir diğer önemli faktör de, bugünlerde mevcut olan verilerin %90'ından fazlasının yalnızca son birkaç yılda oluşturulmuş olmasıdır. Bir şirketin, biriken bu ham verileri titizlikle nasıl kullanabileceğini bilmesi gerekir.

Genellikle birden fazla OLTP sisteminden ve diğer çeşitli kaynaklardan gelen verilerin, daha sonra analitik ve görselleştirme araçlarından geçirilebilecek bir veritabanında toplanması gerekir. Veri ambarlamanın amacı, bir veya daha fazla kaynaktan tüm yapılandırılmış verileri toplamaktır, böylece gerektiğinde iş zekası için karşılaştırılabilir ve analiz edilebilir. Depo, kolayca geri alınabilmesi ve sorunsuz yönetilebilmesi için güvenli bir şekilde saklanmalıdır.

Oracle, Microsoft, IBM ve SAP ve Amazon AWS, veritabanı yönetim sistemlerinde liderler olarak adlarını yazmaktadır. Bir veri ambarı kullanmanın başlıca yararı, birden çok kaynaktan gelen verileri analiz etme yeteneğidir. Bu nedenle, şirketin devasa veri hacmi ve doğruluğu için analitik çalışmaları yapmak için bir veri ambarı kullanılır.

2. Büyük veri:

Bu rekabet odaklı çağda, işletmelerin doğru zamanda doğru kararları vermesi gerekiyor. İş zekasını etkin bir şekilde kullanarak ve mevcut verilere bakarak kritik iş sorunlarından kaçınılabilir. Sosyal medya siteleri, web siteleri, anketler, RFID ve GPS sinyalleri gibi birden çok kaynaktan elde edilen büyük ölçekli verilerin varlığı, Büyük Veri'nin tamamıyla ilgilidir. Piyasa, veritabanı teknolojileri odaklı çeşitli araçlarla dolu olsa da, bunlar genellikle büyük verilerle ilişkilendirilen yüksek hacim veya hız ile baş edemez. R ve Hadoop gibi özel analiz araçlarının nitel içgörüler sağlamak için devreye girdiği yer burasıdır. Büyük Veri analitiği, şirketlerin algılarını değiştirdi ve günlük iş operasyonları üzerinde benzeri görülmemiş bir etki yarattı. Büyük Veri Analitiğinden elde edilecek avantajlardan bazıları şunlardır:

• Maliyet azaltma – Hadoop ve bulut tabanlı analitik gibi Büyük Veri teknolojileri, BT altyapı maliyetlerini önemli ölçüde azalttı. Bu teknolojilere yatırım yaparak, ileriye dönük bir şirket, ortaya çıkan maliyetlerle karşılaştırıldığında elde edilen faydalardan kolayca daha ağır basabilir. Bu teknolojileri kullanarak, daha büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler artık geleneksel tekniklere kıyasla minimum maliyetle kolayca saklanabilir ve analiz edilebilir.
• Geliştirilmiş Verimlilik – Hadoop, iş evlerine verilerin hızlı bir şekilde nasıl kullanılacağını ve ayrıca analitik bir içgörü sağladığı için çok daha etkilidir. Aslında bu, zaman alıcı olan eski, geleneksel ETL araçlarından çok daha hızlıdır ve bu nedenle kaynaktan hedef BI sistemine veri yüklemek için zamana ihtiyaçları vardır. Bu tür modern iş analitiği araçları, bir şirketin verimliliğini artırır ve veriye dayalı bir karara hızla ulaşmalarına yardımcı olur.

Çevrimiçi ekosistemin artan etkisine ve kullanıcı tercihlerinin mobil ve web'e kaymasına bakıldığında, büyük verileri analiz etmek artık bir seçenek değil, kritik öneme sahip bir başarı faktörüdür. Bu etkili araç, uygun iş kararları almalarına yardımcı olur. Düşük maliyet, ölçeklenebilirlik, güçlü BT desteği ve olağanüstü rekabet avantajı, büyük verileri bu çağın en çok takdir edilen teknolojilerinden biri haline getirdi.

3. Web Kazıma:

Web kazıma ile hedeflenen verilerin çıkarılması süreci daha kolay hale gelir. Sonuç olarak, anlamlı işleme ve analiz ile BI oluşturmanın sonraki adımları daha sorunsuz ve çok daha verimli hale gelir. Hem yapılandırılmamış verileri hem de sosyal medya içeriğini tarama yeteneğiyle, BI sistemlerinizin etkinliğini artırmak için geniş bir ağ oluşturabilirsiniz.

İnsanların markanız hakkında söylediklerini dinleyebilir, itibar yönetiminize ince ayar yapabilir, çevrimiçi kişiliğinizi iyileştirebilir ve işletmeniz için daha yüksek başarılı dönüşüm olasılığı taşıyan stratejik pazarlama kampanyaları tasarlayabilir ve uygulayabilirsiniz. Web kazımasından çeşitli uygulamalar ortaya çıkabilir - toplayıcı hizmetler, ilan hizmetleri, karşılaştırma siteleri, pazarlamacılar, finans ekipleri ve iş analistleri - hepsi, işlerine gerekli avantajı eklemek için web kazıma ve veri madenciliğinin değer teklifini kullanmayı oldukça etkili buluyor. .

4. İş zekası panosu:

Bir gösterge panosu temel olarak, tek bir özet bakışta görüntülenebilen en önemli ve ilgili bilgilerin görsel bir görüntüsüdür. Tüm ön koşul bilgileri, kullanıcıların bir bakışta izleyebilmesi ve okuyabilmesi için tek bir ekranda birleştirilir ve düzenlenir. Etkili bir BI panosunu tanımlayan temel özelliklerden bazıları aşağıdaki gibidir:

• Tüm veriler ve görselleştirmeler tek bir bilgisayar ekranına sığar. Yani onları kaydırmaya gerek yok.
• Düzenli olarak izlenmesi gereken en önemli performans göstergelerini gösterir.
• Dashboard'lar daha basit bir tasarım diline sahip oldukları için anlaşılması ve kullanımı oldukça kolaydır.
• Görüntülenen veriler, herhangi bir el emeği gerekmeden otomatik olarak güncellenebilir. Ancak güncelleme sıklığının kuruluştan kuruluşa değişeceği de doğrudur.

5. İş zekası raporlaması:

İş zekasında raporlama, verilerin son kullanıcılara kolayca anlayabilecekleri ve işlerinin yararına analiz edebilecekleri şekilde sunulmasını ifade eder. Genellikle, bir rapor bir tabloda metin ve sayılar sunar ve ayrıca yazdırma için optimize edilmiştir ve PDF gibi diğer belge biçimlerini destekler. Her iş zekası çözümünde raporlama çok önemli bir rol oynar çünkü işletmelerin toplanan verileri anlamlı bir şekilde anlamalarına yardımcı olur.

Bu, pazardaki rekabet gücünü artırmak için yapılır. Piyasada çeşitli açık kaynaklı iş zekası ve raporlama araçları mevcuttur. Günümüzde iş zekası, bu rekabetçi çağda isimlerini sağlam bir şekilde kazımak istiyorlarsa, bir şirketin içsel bir bileşeni haline geldi. BI'dan maksimumu elde etmek isteyenler, iyi bir BI sisteminin bu temel bileşenlerinin farkında olmalı ve bunlar hakkında çalışma bilgisine sahip olmalıdır.