KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

1. KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

2. Karar Destek Sistemleri • Yöneticinin karar vermesine yardımcı olan interaktif ve bilgisayar ortamında olan bilgi sistemleridir. • Karar destek sistemi, karmaşık işletme problemlerini çözümlemek için, insan zekası, bilgi teknolojisi ve yazılımın etkileşim içinde olacak şekilde bütünleştirildiği bir sistemdir. • Karar destek sistemleri, karar alma durumundaki yöneticilere, model desteği, bilgi desteği, yazılım desteği, hesaplama desteği ve açılım (analiz) desteği ve benzeri destekleri, sağlamak amacıyla geliştirilen bir yönetim bilgi sistemi türüdür.

3. Karar vericiler için gerekli, açık bilginin düzenli ve sürekli bir biçimde toplanması, sıralanması, analiz edilmesi, değerlendirilmesi, dağıtılması için geliştirilmiş yöntemler ve metotlar bütünüdür. • Operasyonel Kararlar • Stratejik Kararlar • Uzun Dönem Kararları • Stratejik Kararlar

4. KDS Genel Özellikleri • Yapısal, yapısal olmayan yarı yapısal kararları kullanır. • Karar vericinin yerine geçmez, ona karar vermesinde yardımcı olur. • Karar verme projesinin tüm aşamalarını destekler. • Kullanıcının kontrolü altındadır. • Veri inceleme ve çözüm üretmede analitik modeller kullanılır. • Değişen şartlara ve karar durumlarına uyum sağlayacak esnekliktedir ve hızlı cevap verir. • Profesyonel programcılardan çok az yardım alır. • Kararlar ve problemler için(çözümleri bilinmeyenler için) destek sağlar. • Yoğun olarak taktik ve stratejik düzeydeki yöneticiler için destek sağlar. • Hedef arama (GoalSeek) işlevi vardır. • Eğer … Ne (What –If) analizleri yapar. • Risk analizleri yapar.

5. Yapısal kararlar: Aynen tekrarlanan, standart çözümleri var olan ve tam otomasyona geçilmesi mümkün olan problemlerdir Yapısal olmayan karar: Bir seferlik, standart çözümü olmayan, kişisel değerlendirme gerektiren ve otomasyonun etkin ve doğru olmadığı durumlarda ortaya çıkmaktadır. Yarı yapısal kararlar: Birçok karar durumu, yarı yapılanmış karar özelliği taşır. Yarı yapılanmış karar durumlarında, sorunun bazı yönlerine belirli işlem dizileri (algoritma) uygulanabilir. Ancak, yalnızca bu kadarı karar için yeterli olmaz. Sorunun diğer bazı yönleri, tesadüfi nedenlere ve diğer ilişkilere bağlı olduğu için, devreye yöneticinin girmesi gerekir.

6. KDS Faydaları • Karlılık daha yüksektir • Karara ulaşma süresi kısalır • Daha fazla alternatif göz önünde bulunur

7. KARAR DESTEK SİSTEMİ TURLERİ İki tip karar destek sitemi vardır: 1)MODEL SÜRÜMLÜ KDS:Model odaklı karar destek sistemi, “şayet .... ise (whatif)” ve diğer farklı analizlerin yapılması için bazı modeller kullanan büyük organizasyonel bilgi sistemlerinden bağımsız, tek başına bir sistemdir. Bu gibi sistemler genellikle merkezi bilgi sistemi kontrolü altında olmayan son kullanıcı bölümler ya da gruplar tarafından geliştirilirler. 2)VERİ SÜRÜMLÜ KDS:Veri odaklı karar destek sistemi, büyük organizasyonel sistemlerde bulunan büyük veri havuzlarını analiz eden sistemlerdir. Bu sistemler, daha önceden büyük miktarlardaki verilerde saklı kalan faydalı bilgilerin çıkarılarak, kullanıcılara karar verme desteği sağlayan sistemlerdir. Veri işleme sistemlerinden elde edilen veriler, bu amaç için genellikle veri deposunda toplanırlar.

8. Karar Destek Sistemi Temel Bileşenleri

9. İşletme içi İşletme kayıtları, İşletme içi ağ sistemi, Raporlar, Pazarlama Bilgi Sistemi, İnsanlar, Satışlar,Maliyetler İkincil veri kaynakları İşletme dışı Internet, Kütüphaneler, Hükümetler, Ticari Birlikler, Üniversiteler, Özel araştırma işletmeleri Veri Kaynakları Araçlar (Video, Scanner, vb.); websitesi analizi; kişisel yaklaşımlar Gözlem Birincil veri kaynakları Derinlemesine ve odak grup görüşmeleri, delphi tekniği, online, mail, telefon, yüzyüze anketler, deney yöntemi Sorgulamaa Veri Tabanlı KDS

10. Model Tabanlı KDS • Mevcut modellere erişme ve getirme • Mevcut modellerin denenmesi ve manüplasyonu • Mevcut modellerin saklanması • Yeni modellerin yapılanması

11. Model Tabanlı KDS Eğer… Ne Analizleri :Stok taşıma maliyeti %10 artarsa, toplam stok maliyeti ne olur? Reklam bütçesi %5 artırıldığında Pazar payı ne olacaktır? Duyarlılık Analizi :Gelir değeri, tekrarlı olarak küçük küçük artırılabilir ve diğer değişkenler üzerindeki etkileri incelenir. Hedef Arama Analizi: %15 lik yıllık büyüme oranı için ne kadarlık yıllık AR-GE bütçesi gereklidir? Acil serviste hasta bekleme süresinin 10 dak altına inmesi için kaç hemşire gerekir? Optimizasyon Analizi: Seçilen gelir kaynakları ve harcama kategorileri için değişkenleri değiştirerek en yüksek olası kar seviyesini belirlemek.

16. KDS Örnekleri • GKDS • Çeşitli Veri Kaynakları: Görev bazlı, olay bazlı • Bilgi Paylaşımı • Sistem Koordinasyonu

17. Grup KDS İleri telekomünikasyon yönetmelerini kullanarak grup yada grup vasıtasıyla problemin formülasyonu ve çözümünü kolaylaştıran bir sistemdir. • LAN • WAN • Video Konferanslar

18. Grup Bileşenleri Veritabanı Model Tabanı Diyalog Yöneticisi İletişim Yeteneği Özel Yazılımlar (Grupware)

19. Gelişkin bilişim sistemleri arasında yer alan İş Zekâsı sistemi, bir kurumun günlük işlemleriyle ilgili verilerini bütünleştiren, bu verilere erişimi sağlayan, veriler üzerinde çözümlemeler yapan uygulama ve teknolojilerin bütünüdür. Doğru bilgiyi, doğru zamanda doğru kişiye sunabildiği için karar alma sürecini büyük ölçüde destekler. İş Zekâsı sistemleri, veriyi değerli ve nitelikli bilgiye dönüştürür. Yöneticiler, kurum hakkında değişik bakış açılarıyla görüş oluşturmak, ölçüm yapabilmek, sezgiye dayalı değil, doğru bilgiye dayalı, hızlı karar alabilmek için bu bilgiye gereksinim duyarlar. İş Zekâsı Nedir?

20. Hızlı karar alabilmek Değişik bakış açılarıyla büyük resmi görebilmek Kurumsal veriyi gerektiği anda devingen ve etkileşimli biçimde çözümleyebilmek Bütünleşik kurumsal bilgiye sahip olabilmek İş Zekâsı Neden Gereklidir?

21. SUNUM KATMANI OLAP Araçları, Gösterge Panoları, Raporlar, Etkileşimli, Çevrimiçi Sorgular Çözümleme VERİ AMBARI Veri ambarı, veri marketleri (data marts), Metadata Havuzu, OLAP küpleri Veri yükleme ÇALIŞMA ALANI Veri saklama, temizleme, ayıklama, dönüştürme, özetleme, birleştirme işlemleri Veri çekme VERİ KAYNAKLARI Çevrimiçi Veri Tabanları (OLTP), Yarı yapısal veriler (Örn. Excel tabloları), XML dosyaları İş Zekâsı Uygulaması

22. Geleneksel İş Zekâsı Uygulamaları • Pahalı ve yabancı kaynaklı ürünler • Genel amaçlı, çok kapsamlı tasarlanmış, karmaşık • Kurulum, devreye alma, işletime geçiş ve uygulama süreçleri zor • Uzun süreli projeler • Büyük boyutlu teknik danışmanlık ve eğitim hizmetleri • Sürdürülebilirlik için geniş bilgi işlem kadroları • Başka sistem yazılımlarına bağımlılık. Ürün dışında büyük boyutlu ek yazılım ve donanım maliyetleri

23. KOBİ’ler için rekabet ve pazardaki dalgalanmalar yaşamcıl düzeyde önemlidir. Örgütsel sıradüzen derin değildir. Bir kişi birden çok görevi üstlenir. Genellikle Excel gibi yarı yapısal değişik veri kaynaklarında büyük boyutta veri bulunur. Bütünleşik biçimde çalışmayan farklı üreticilerin bilişim sistemleri kullanılır. Bilgi işleme ayırdıkları insangücü kaynağı az sayıdadır. Bilişim teknolojilerine ayırdıkları bütçe küçüktür. Dışarıdan uzun dönemli danışmanlık ve eğitim hizmetleri almak için yeterli finansal kaynakları yoktur. KOBİ’ler ve İş Zekâsı

24. Firmalara akan verinin hacmi ve karmaşıklığı her gün artmaktadır. Değişik rollerdeki yöneticilerin bu veriyi yorumlamaları gerekmektedir. Karar vericilerin bu iş için ayırdıkları zaman dilimi giderek azalmaktadır. Karar Alma Sürecinin Zorlukları Zorluklar Daha çok veri Daha çok kullanıcı Daha az zaman

25. Kurumsal Veriyi oluşturma Veriyi, Stratejik Değer olarak görme Bilgiye zamanında ulaşma Gerçeğe dayalı karar alma KOBİ’ler için Yol Haritası ERP Sistemleri Standart iş süreçleri BT altyapısı Verinin Yönetimi Verinin sahipliği Verinin kalitesi İş Zekâsı ve Karar Destek Sistemleri Yaygın kullanım Hızlı erişim, Güncel verinin analizi

26. KDS Geliştirme Süreçleri • Planlama • Araştırma • Çözümleme • Veritabanı, Kullanıcı Arabirimi, Model Tabanı Tasarımı • Programlama • Test, Eğitim ve Uygulama • Bakım • Uyarlama

27. Sorular & Cevaplar Teşekkürler…