İş Zekası ve Raporlama Sistemleri

İş zekası, farklı veri türlerinden iç görüler elde etmek için kullanılan çeşitli çözümlerden oluşan bir sistemdir. İşle ilgili karar alma sürecini yönlendirmek, iş zekasının birincil kullanımıdır ve geçmiş, canlı ve tahmine dayalı verileri anlamak için farklı teknikler kullanılarak gerçekleştirilir.  Bu içerikte iş zekasının amacını ve özellikle iş zekasının önemli bir unsuru olan iş zekası raporlamasıyla ilişkisini daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Raporlama Nedir?

Raporlama, verileri tablolar, grafikler ve çizelgeler gibi farklı görselleştirme türlerinde görselleştirmeye odaklanan iş zekasının temel bir parçasıdır. Raporlama bağlamındaki görselleştirmeler, verilerin son kullanıcılar tarafından sindirilebilecek bir biçimde doğru bir şekilde sunulmasının amacı olan verilerin grafiksel bir temsilidir.

Geçmişte, raporlama amacıyla oluşturulan görselleştirmeler statikti, yani veriler görselleştirmenin kendisi üzerinde manipüle edilemezdi. Zaman içinde iş ihtiyaçları değiştikçe, raporlama da gelişti. Günümüzün hızla değişen iş dünyasında, hızlı iş kararları alma ihtiyacı duyan yöneticiler için her geçen gün daha fazla etkileşim gerekli hale geldi.

Firmalar günümüzde İş Zekası ve Raporlama sistemlerini yönetmek için bu aracı tercih ediyor.

Stratejik açıdan yönetim işleyişine katkı sağlayan sistemde iş planı sürekli izlenmelidir ve bunu sağlayabilecek araç ise şüphesiz İş Zekası Raporlaması denebilir.  .

İş Zekası ve Raporlama Sistemleri

Raporlama, veri işleme sürecinde erken bir adımdır. Verileri eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürmek için etkileşimli bir şekilde sunar. Bir raporda detaya inme, sıralama ve filtreleme gibi pek çok etkileşim düzeyi ve ayrıca daha fazla bilgi için verilerinizi daha fazla keşfetmenize olanak tanıyan self servis düzenleme gibi ek özellikler olabilir.

İş zekası raporlaması, stratejik iş hedeflerinizi izlemeye ve ölçmeye yardımcı olmak için tasarlandığında çok yararlıdır. Raporlama araçları için diğer kullanım örnekleri arasında temel performans göstergelerinin izlenmesi, düzenlemelere uygunluğun sürdürülmesi ve hatta farklı departmanlar veya uygulamalar arasındaki hedeflerin ölçülmesi yer alır.

Doğru donanım ve teknoloji ile geliştirilen uygulamalar ne fark sağlar? Firmalarda gizlilik, rekabet avantajı sağlama, benzersiz iş süreçler gibi durumların olduğu işletmelerde büyük katma değer sağlar.

Bu doğrular ışığında sunulan İş Zekası ve Raporlama Hizmetleri Nelerdir?

• İş Zekası ve Raporlama Sistemleri,
• ETL & Veri Bütünleştirme (Data Integration)
• Veri Ambarı (Data Warehousing) İ
• İş Analitikleri (Business Analytics)
• Performans Yönetim Sistemleri (KPI & Scorecards)
• Kurumsal Raporlama Sistemleri, Yönetici Raporları (Dashboards, Cockpits)
• Veri Madenciliği (Data Mining)
• İstatistiksel Tahminleme
• Modelleme (Predictive Analysis).

Veri Yönetimi

Veri profili oluşturma,  veri setinin kalitesini  çevreleyen istatistikleri toplamak için verileri inceleme, analiz etme ve gözden geçirme sürecidir  . Veri kalitesi (Data quality), doğruluk, tutarlılık, geçerlilik anlamına gelir. Bu sistemler kurumun kaliteli veri ile bitirilecek projeye katdığı katmadeğerin yanısıra, sürekliliği olan doğru bir yönetim biçimini sergiler.

Veri profili oluşturmanın ilk adımı,  analiz için bir veya daha fazla veri kaynağını ve meta verilerini toplamaktır  . Veriler, daha sonra yapıyı birleştirmek, tekrarları ortadan kaldırmak, karşılıklı ilişkileri tanımlamak ve herhangi bir anormallik bulmak için temizlenir. Veriler temizlendikten sonra, farklı veri profili oluşturma araçları, veri kümesini açıklamak için çeşitli istatistikler döndürür. Bu, ortalama , minimum / maksimum değer, sıklık, tekrar eden modeller, bağımlılıklar veya veri kalitesi risklerini içerebilir

Günümüzde her kurum, verilerinin az ya da çok doğru analizi sağlayacak veriye sahip olmadığının farkındadır.

• Standart olarak hazırlanmamış veri girişleri,
• bazı alanlara bilgi girilmemiş olması,
• birden fazla tabloyu ilgilendiren bilgi girişlerinde tablolar arasındaki tutarsızlıkların oluşması,
• çift kayıtlar/müşteri tekilleştirme projeleri,

veri kalitesi projelerine duyulan ihtiyacın belirginleştiği durumlardır.

Kuruluşlar, yeterli verinin toplanıp toplanmadığını, herhangi bir verinin yeniden kullanılıp kullanılamayacağını veya projenin takip edilmeye değer olup olmadığını belirlemek için bir projenin başında veri profili oluşturmayı kullanabilir. Veri profili oluşturma sürecinin kendisi, veri kümesinin iş standartları ve hedefleriyle nasıl uyumlu olduğunu ortaya çıkaracak belirli iş kurallarına dayanabilir.

Profil oluşturma araçları, hem veri kümeleri içinde hem de veri kümeleri arasında değer koleksiyonları arasında var olan ilişkileri keşfederek verilerin gerçek içeriğini, yapısını ve kalitesini değerlendirir. Veri profili oluşturma sürecini otomatikleştirebilen yazılım ve araçlar sunan satıcılar arasında Microsoft, Informatica, Oracle ve SAS bulunur.

Data Profiling oluşturma türleri

Tüm veri profili oluşturma uygulamaları bir veritabanı hakkında bilgi düzenlemeyi ve toplamayı içerirken, ayrıca üç özel veri profili oluşturma türü vardır.

Structure discovery -Yapı keşfi – Bu, verilerin biçimlendirilmesine odaklanır ve her şeyin tek tip ve tutarlı olmasını sağlar. Ayrıca, verilerin geçerliliği hakkında bilgi vermek için temel istatistiksel analizi kullanır.

Content discovery – İçerik keşfi – Bu süreç, tek tek veri parçalarının kalitesini değerlendirir. Örneğin belirsiz, eksik ve boş değerler tanımlanır.

Relationship discovery– İlişki keşfi – Bu, veri kaynakları arasındaki bağlantıları, benzerlikleri, farklılıkları ve ilişkileri algılar.

Veri profili oluşturma uygulamalarına örnekler

Veri profili oluşturma, veri kalitesinin önemli olduğu çeşitli kullanım durumlarında uygulanabilir. Örneğin, veri ambarı veya iş zekası içeren projeler, tek bir rapor veya analiz için birden çok farklı sistemden veya veritabanından veri toplamayı gerektirebilir. Veri profili oluşturma sürecini bu projelere uygulamak, ilerlemeden önce ETL işlemede yapılması gereken olası sorunları ve düzeltmeleri belirlemeye yardımcı olabilir.

Ek olarak, veri profili oluşturma, verileri bir sistemden diğerine taşımayı içeren veri dönüştürme veya veri taşıma girişimlerinde çok önemlidir. Veri profili oluşturma, geçişten önce yeni sisteme yapılması gereken çeviri veya uyarlamalarda kaybolabilecek veri kalitesi sorunlarını belirlemeye yardımcı olabilir.

Data Profiling Oluşturmanın Faydaları 

• Daha kaliteli, daha güvenilir verilere yol açar.
• Daha doğru tahmine dayalı analitik ve karar vermeye yardımcı olur.
• Farklı veri kümeleri ve kaynaklar arasındaki ilişkileri daha iyi anlamlandırır.
• Şirket bilgilerini merkezi ve organize tutar.
• Eksik değerler veya aykırı değerler gibi yüksek maliyetle ilişkili hataları ortadan kaldırır.
• Bir sistem içinde veri bozulması veya kullanıcı girişi hataları gibi veri kalitesi sorunlarının çoğunu yaşayan alanları vurgular.
• Riskleri, fırsatları ve eğilimleri çevreleyen içgörürler üretir.