Transcript Bilgisayara dayalı bilgi sistemleri 4. ve 5. Hafta (17/24.10.2014)

ISL417-Yönetim Bilgi Sistemi
Bilgisayara dayalı bilgi sistemleri
13.04.2015
1
Bilgisayara dayalı bilgi sistemi tipleri
•
•
•
•
•
•
Veri işleme sistemleri (Kayıt işleme sistemleri)
Yönetim bilgi sistemleri
Karar destek sistemleri
Ofis otomasyon sistemleri
Üst yönetim destek sistemleri
Yapay zeka ve uzman sistemler
13.04.2015
2
Veri işleme sistemleri - I
• Bilgisayarların yaygın olarak ilk kullanımı,
bordro uygulamaları üzerinedir.
• Günümüzde tek bir veri dosyasına dayanan ve
verinin işlemesi için tek bir uygulama
programına ihtiyaç duyan benzeri uygulamalara
rastlamak mümkündür.
13.04.2015
3
VİS’lerin YBS için Veritabanı
Oluşturması
13.04.2015
4
Veri işleme sistemleri - II
• VİS, işin yapılması için gerekli rutin işlemleri
işleyen ve kaydeden bilgisayara dayalı
sistemlerdir.
• BS’lerinin en eskisidir.
• Operasyonel seviyeye hizmet verirler.
• VİS’de veri iki şekilde işlenir:
– Doğrudan (hemen) işleme
– Parti işleme
13.04.2015
5
Bir VİS Uygulamasının Yapısı
13.04.2015
6
Veri işleme sistemleri - III
• Doğrudan işleme; işlemler, oluştukları anda
girilir ve kaydedilir. Veritabanı üzerinde
güncelleme hemen yapılır. Bu tür işlemde
operatör sistemden güncel sorgulamalar
yapabilir.
• Parti işleme; işlemler gruplanır ya da kümelenir
ve ardarda girişleri yapılır. Parti işlemede
yapılan sorgulamada veritabanı güncel
olmadığından yanlış bilgiler sağlanabilir. Hemen
işleme zorunlu değilse parti işleme yapılmalıdır.
13.04.2015
7
Parti ve Doğrudan İşleme
13.04.2015
8
Veri işleme sistemleri - IV
• VİS iki tip çıktı üretir:
– Operatör terminaline gönderilen mesaj (soft copy)
– Basılmış dokümanlar (hard copy)
13.04.2015
9
Veri işleme sistemleri - V
• Özellikleri;
– Kaydi işlemlerin elde edilip, kayıtların muhafaza
edilmesine yöneliktir.
– Dosya kökenlidir.
– Çıktısı genellikle periyodiktir.
– Özellikle operasyonel seviye yönetim için bilgi
üretir.
– Yöneticinin özel bilgi istekleri için sınırlı esnekliğe
sahiptir.
– Bu sistemler tipik olarak fonksiyona dayalıdır.
Uygulamalar birbirinden bağımsız olarak geliştirilir.
13.04.2015
10
Yönetim bilgi sistemleri - I
• Otomasyon, insanların zihinsel faaliyetlerde
kendilerine yardımcı aramalarının sonucudur.
• Bilgisayarlar otomasyonun parçası ve
sonucudurlar.
• Zaman içerisinde amaç, yalnızca verilerin bilgi
haline dönüştürülmesi değil, bilgi talebinde
bulunanların sorularının cevaplanmasına
dönüşümü, dolayısıyla çalışmalar, soru-cevap
sürecinin tasarımına kaymıştır.
13.04.2015
11
Yönetim bilgi sistemleri - II
• Artık yeni kavramda sistem, verileri işleyerek,
bilgi üretecek, bunları toplayacak, saklayacak,
istenildiğinde yeniden başvurulabilecek ve ona
yönetilen soruları cevaplayabilecek duruma
gelmiştir.
• YBS, bir örgütün yönetiminde kullanılan
bilgilerin işlenmesini ve iletilmesini sağlayan bir
sistemdir.
13.04.2015
12
Yönetim bilgi sistemleri - III
• Özellikleri-I;
– Kayıt işleme fonksiyonlarını destekler (kayıt saklama
vb.).
– Bütünleşik bir veritabanı kullanır ve fonksiyonel
alanların çeşitliliğini destekler.
– Operasyonel, taktik ve stratejik seviye yöneticilerin
bilgiye kolay ve zamanında erişimini sağlar. Özellikle
yoğun olarak taktik seviyedeki yönetici için hizmet
sağlar.
– Kısmen esnektir ve organizasyonun bilgi
ihtiyaçlarındaki değişmeye adapte edilebilir.
13.04.2015
13
Yönetim bilgi sistemleri - IV
• Özellikleri-II;
– Sadece yetkili şahısların erişimine imkân veren
sistem güvenliğini sağlar.
– Günlük operasyonlarla ilgilenmez.
– Genellikle yapısal kararların desteklenmesine
yöneliktir.
– Yöneticilere değişik raporlar sunar.
– Öncelikle çevresel ya da dış olaylarla değil, büyük
ölçüde işletme içi olaylara odaklanır.
13.04.2015
14
YBS-VİS İlişkisi
13.04.2015
15
Yönetim bilgi sistemleri - V
• YBS tarafından sunulan raporlar;
– Planlı ya da periyodik raporlar: Planlamaya göre;
günlük, haftalık, aylık ya da yıllık düzenli olarak
üretilen raporlar.
– Kilit-Gösterge raporları: Bir önceki dönemin kritik
faaliyetlerini özetleyen raporlardır.
– Talep raporları: İstek üzerine üretilen raporlar
– İstisnai raporlar: Olağandışı veya yönetimin bir
şeyler yapması gereken bir durum meydana
geldiğinde otomatik olarak üretilen raporlar.
Yöneticilerin dikkatini çeken ve onları uyaran
raporlardır.
13.04.2015
16
Yönetim bilgi sistemleri - VI
• YBS ve iş fonksiyonları;
– Uygulama sistemleri, belli bir işi yapmak için
yazılmış programlardır. Finansman, pazarlama gibi
fonksiyonel alanlardaki uzmanlar, kendi bulundukları
fonksiyonu idare etmek için gerekli bilgilerin
üretilmesi amacıyla sistem tasarlayabilirler.
13.04.2015
17
YBS
Fonksiyonel
bilgi
sistemleri
Muhasebe
uygulama
sistemleri
Bordro
programları
13.04.2015
Pazarlama
Bilgi Sistemi
Finansman
Bilgi Sistemi
Muhasebe
Bilgi Sistemi
Üretim Bilgi
Sistemi
Personel
Bilgi Sistemi
Alacak
hesapları
Borç
Hesapları
Bordro
Sbt. Varlık
muh.
Ana defter
Veri
düzenleme
Ana dosya
güncelle
Bordro fişi
üreteci
Rapor
üreteci
İşgücü
dağılımı
Maliyet
muhasebesi
18
YBS ve Veritabanı Yönetim Sistemi
• Veri YBS’nin ana kaynağıdır.
• VTYS, veritabanı denen birleştirilmiş ve
koordine edilmiş dosyalar kümesi ile uygulama
programları arasında arayüz olarak hizmet
veren bir programdır.
• Farklı fonksiyonel sistemlerin aynı veriye
erişmelerine imkân vermektedir.
13.04.2015
19
YBS ve VTYS Arasındaki İlişki
13.04.2015
20
YBS’nin iş üzerindeki etkileri
•
•
•
•
•
İşin büyümesinde kolaylık sağlar.
Ofis personelini azaltır.
Bilgi işleme maliyetini azaltır.
Bazı kararların otomasyonunu sağlar.
Daha fazla ve daha iyi bilgi sağlar.
13.04.2015
21
YBS’nde sorunlar
• Neden herkes YBS’yi kullanamamaktadır?
• Workshoplarda, seminerlerde ve konferanslarda
yüksekten uçan boş projeler neden henüz
uygulamaya geçmemiştir?
• Çok sayıdaki bilgisayar donanımı, neden sadece
günlük işlerin yürütülmesi için çalışır durumdadır?
• YBS kurma teşebbüsünde bulunan bir çok işletme,
bir çok insan, seneler harcadıktan sonra ortaya
biraz veya hiçbir şey çıkaramamış durumda
olmaktadır?
13.04.2015
22
YBS’nde sorunlar-I
• Bazı yöneticilerin görünüşü son derece parlak fakat
başarı şansı düşük olan bir projenin sorumluluğunu
yüklenmek istememesi, donanım ve yazılımla ilgili
bazı işletmelerin büyük vaadlerine karşılık yaşanan
hayal kırıklıkları nedeniyle çoğunun konuya doğal
olarak temkinli yaklaşması.
• Yönetim ile bilgi işlem personeli arasında
haberleşme uçurumunun oluşması, programcıların
ve tasarımcıların kullandıkları bilgisayar dilinin,
YBS’nin potansiyel kullanıcılarının cesaretini yok
etmesi.
13.04.2015
23
YBS’nde sorunlar-II
• Sistemde izlenecek olan bilginin, yöneticiler yerine
tasarımcılar tarafından belirlenmesi
– Bunun kısmen nedeni, yöneticilerin ne istediklerini dile
getirmede isteksizliği ve yetersizliği
• Kurulan sistemlerin özel bilgi taleplerine karşı veya
değişen durumlara duyarsız ve katı olarak kurulmuş
olması.
• Manuel olarak da iyi çözümlenebilecek durumlar
için bilgisayar uygulamalarının geliştirilmesi.
13.04.2015
24
YBS’nde sorunlar-III
• İşletmenin mevcut bilgi alanındaki
yetersizliklerinin, YBS gelişimini de engellemesi,
özellikle aralarında işbirliği, ortaklaşa dil, standart
prosedürler oluşmamış bölümler arasındaki
uyumsuzlukların YBS’ne yansıması.
• Bazı personelin YBS’nin genel performansının
değerlendirilmesinde, uzmanlık alanlarının
etkisinden kurtulamamaları.
• Veri birimlerinin isimlendirilmesinde standardın
oluşturulamaması, böylece aynı veri biriminin beş
farklı bölümde beş farklı isme sahip olması.
13.04.2015
25
YBS’nde sorunlar-IV
• YBS’nin yürütülmesi, kaçınılmaz surette değişimi
ifade eder. İnsanın yapısında ise bu değişime karşı
koyma ve direnme vardır. Bundan dolayı
kullanıcıların YBS’ne direnç göstermesi ve isteksiz
davranmaları, genel olarak kendilerine
danışılmadığı ve sistemin gelişmesine katkıları
olmadığı yönündeki düşünceleri nedeniyle sistemin
başarısı için katkılarını esirgemeleri.
13.04.2015
26
YBS’nde sorunlar-V
• YBS çözümlerinin genellikle pahalı ve zaman alıcı
olması, maliyetlerin genel olarak tahminleri büyük
ölçüde aşması, bazı projelerde ekiplerin gerçekten
kullanılan veya kullanılabilir bir uygulama
üretmeden uzun süren çalışmalar yapmaları.
• İşletme yapılarındaki ölçek ve karmaşıklığın
büyümesinin ara yönetim kademelerinde büyük bir
artışa ve yönetim sorumluluklarında dağılmaya yol
açması, çok kademeli bir yönetimin ihtiyacına
cevap verebilecek YBS tasarımının giderek güç ve
karmaşık hale gelmesi.
13.04.2015
27
YBS’nde sorunlar-VI
• Yenilik heyecanı geçince bazı yöneticilerin
ofislerine bağlanan terminalleri kullanmaya özen
göstermemeleri, klavye kullanmayı kendi statü ve
saygınlıklarını gölgeleyen bir sekreterlik görevi gibi
görmeleri, bazı durumlarda bilgi alacakları veya
girecekleri rutinleri kavrayamamaları.
13.04.2015
28
Karar destek sistemleri
13.04.2015
• Yöneticilerin, yönetsel
problemlerin aşılması için
kantitatif modelleri kullanma
çabalarıyla ortaya çıkan karar
desteği ilk J. D. Little
(1970)’ın çalışmasıyla ortaya
konmuştur.
• Terim olarak karar desteğinin
kullanıldığı ilk çalışma Gorry
ve Scott Morton (1971)’a
aittir.
29
Karar destek sistemleri
• KDS, verilmesi gereken kararla
ilgili veriyi daha iyi anlayarak,
daha etkin karar seçeneklerini
oluşturma, alternatifleri belirleme
ve değerlendirme işlevlerinde
destek sağlayan ve doğru karar
verme olasılığını arttıran
sistemlerdir.
• Karar verici karar verirken her
zaman en iyi olana ulaşmaya
çalışmaz. Bunu karar verici adına
bazı analitik modeller yapar.
13.04.2015
30
Karar destek sistemleri
• Özellikleri;
– Geleceği planlamaya yöneliktir.
– Yarı yapısal ve yapısal olmayan kararlarda kullanılır
– Karar vericinin yerine geçmez, ona yardımcı olur.
– Karar verme sürecinin tüm aşamalarını destekler.
– Kullanıcının kontrolündedir.
– Veri inceleme ve çözümünde analitik modeller kullanılır.
– Kullanıcı etkileşimlidir.
– Yoğun olarak stratejik ve taktik düzeydeki yöneticiler için
karar desteği sağlar.
13.04.2015
31
Karar destek sistemleri
– Birden fazla bağımsız ya da birbirine bağımlı kararlar için
karar desteği sağlar.
– Bireysel, grup tabanlı karar verme desteği sağlar.
– Kullanım kolaylığı sağlar.
– Web tabanlı olabilir.
– Hedef arama işlevi vardır.
– Risk analizleri yapar.
– Finansal fonksiyonları içerir.
– Eğer…Ne analizleri yapar.
– Değişen şartlara ve karar durumlarına uyum
sağlayabilecek esnekliktedir.
13.04.2015
32
Karar destek sistemleri
• Bir karar desteği için kullanılabilen dört temel analitik
modelleme bulunmaktadır:
– Eğer…Ne (What-if) Analizleri: Kullanıcı değişkenlerde ya da
değişkenler arasındaki ilişkilerde değişiklik yaparak, diğer
değişken değerlerindeki değişimlerin ne olduğunu, değişikliğin
diğer değişkenleri nasıl etkilediğini inceler.
– Duyarlılık Analizleri: Genellikle, sadece tek bir değişkenin
değeri, tekrarlı olarak değiştirilir ve bunun sonucunda diğer
değişkenler üzerindeki değişim incelenir.
– Hedef Arama Analizleri: Eğer…Ne ve duyarlılık analizlerinde
yapılanın tersidir. Bir değişken için hedef bir değer belirlenir
– Optimizasyon Analizleri: Hedef Arama Analizinin karmaşık bir
genişlemesidir. Belli kısıtlar verildiğinde bir ya da daha fazla
değişken için optimum değerin bulunmasıdır.
13.04.2015
33
Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS)
• KDS’nin bilgisayar grafiklerini diğer KDS
özellikleriyle birleştiren özel bir
kategorisidir.
• CBS, kararlara destek sağlayacak
haritaları ve diğer grafik görüntüleri
oluşturmak ve göstermek için coğrafik
verileri kullanan bir KDS’dir.
• CBS, yer referanslı bilgi sistemlerinin
tamamını içeren ve bunları irdeleyen
bilimsel bir kavramdır.
• Doğal afetler ve diğer acil durumlara
tepki sürelerini hesaplamada yardımcı
olur.
• ATM ve yeni banka şubelerinin
kurulmasında, havaalanı yer seçimi vs.
yardımcı olur.
13.04.2015
34
Grup karar destek sistemleri
• İleri telekomünikasyon sistemleri kullanılarak
grup ya da gruplar aracılığıyla problemin
formülasyonu ve çözümünü kolaylaştıran bir
KDS’dir.
• GKDS’nin kullanım sıklığı ve karar vericinin
lokasyonu iki önemli faktördür.
13.04.2015
35
İş Zekası (Business Intelligence-BI)
13.04.2015
36
İş Zekası (Business Intelligence-BI)
• Yöneticilerin, kurumlarıyla
ilgili strateji belirlemeleri,
politika üretmeleri veya
ihtiyacı olan bilgilere
anında erişebilmeleri
amacıyla ihtiyaç duydukları
zeki karar destek sistemleri
olarak İş Zekası kavramı
tanımlanmıştır.
• İş zekası, var olan iş performansını anlamak ve bilgiye
dayalı iş kararlarını almak için tüm örgüt çapında iş
verilerinin analizidir.
13.04.2015
37
İş Zekası (Business Intelligence-BI)
13.04.2015
38
İş Zekası (Business Intelligence-BI)
13.04.2015
39
İş Zekası (Business Intelligence-BI)
• Veri ambarları, iş zekası uygulamaları için
altyapı oluştururlar ve klasik veri
depolama yöntemleri ile toplanan
verilerin uzun süreli saklandıkları, ilişkili
verilerin sorgulanabildiği ve analizlerinin
yapılabildiği veri depolarıdır.
13.04.2015
40
Veri Ambarı
• VA, bir kurumda gerçekleşen tüm operasyonel
işlemlerin en alt düzeydeki verilerine kadar
inebilen, etkili bir analiz yapılabilmesi için özel
olarak modellenen, tarihsel derinliği olan,
fiziksel olarak operasyonel sistemlerden farklı
ortamdaki yapılardır.
• VA, konuya dayalı, bütünleşik, zamana göre
değişen, kalıcı ve yönetimin karar sürecini
destekleyen veriler topluluğu.
13.04.2015
41
İş Zekası (Business Intelligence-BI)
• OLAP (OnLine Analytical Processing) operasyonları kullanılarak
birimler arasındaki ilişkinin keşfedilmesi sağlanabilir.
• Çok boyutlu veri analizinde veri, değişik boyutlardan incelenir.
• Veri ve boyutları küp olarak adlandırılmaktadır.
13.04.2015
42
OLAP
• Bir veri ambarınızın olması OLAP’a ihtiyaç
duymadığınız anlamına gelmemelidir.
• Çok boyutlu bakabilme, OLAP’ın en önemli
özelliğidir.
• Boyutlara; demografik veriler, sayısal veriler,
adetler, işlem miktarları, gerçekleşen ve
bütçelenen değerler, ürün tipleri, ürün
özellikleri ve zaman örnek olarak verilebilir.
13.04.2015
43
Veri madenciliği - I
• İlk defa 1995’te Montreal’de bir konferansta
ortaya konmuştur.
• Veri madenciliği, veritabanı
sahibine anlaşılır ve faydalı
sonuçlar vermek amacıyla,
büyük miktardaki verilerin
daha önceden bilinmeyen ilişki
ve kuralların keşfedilmesi için
modelleme, çıkarım ve seçim
sürecidir.
13.04.2015
44
Veri madenciliği - II
• Bilgi sistemlerini, 10, 20, 30 hatta 40 yıldan beri
kullanan kurumlar vardır. Bu kurumlarda büyük bir
veri birikimi oluşmuş ve oluşmaya da devam
etmektedir.
• Büyük çoğunluğunun operasyonel bir değer
taşımamasına rağmen bu verilerden işletmeler için
çok değerli bilgiler çıkarılması mümkündür.
• Ancak, veritabanlarında yer alan büyük veri
yığınlarından, bu bilgilerin veri örüntüleri ya da
kurallar biçiminde çıkarılması, farklı tekniklerin
kullanılmasını gerektirmektedir.
13.04.2015
45
Veri madenciliği - II
• Veritabanlarındaki mevcut verilerden “bir dersi alan
öğrenci sayısı” ya da “bir bölümde çalışan personelin
ücret ortalaması” gibi bilgilerin elde edilmesi için SQL
benzeri araçlar vardır.
• VTYS’leri bu tür uygulamaların gerçekleştirilmesi için
gerekli yapıları ve erişim araçlarını sağlamaktadır.
• Ancak, VTYS’leri ve mevcut erişim araçlarını
kullanarak, büyük veri yığınlarından “hangi özelliklere
sahip öğrencilerin hangi seçmeli dersi alma eğiliminde
oldukları” veya “müşterilerini sınıflandırmak isteyen bir
işletmenin bu sınıflandırmayı hangi ölçülere göre nasıl
yapmasının daha uygun olacağı” türü bilgileri elde
etmesi mümkün değildir.
13.04.2015
46
Veri madenciliği - III
• Veri madenciliğinin konusu, büyük veri yığınlarından istatistiksel kural ya
da örüntü biçimindeki bu tür bilgilerin çıkarılmasıdır.
• Veri madenciliğinin amaçları;
– İlişkiler: Tek bir vaka ile bağlantılı oluşumlardır.
– Sınıflandırma: Sınıflandırılmış mevcut kalemleri inceleyerek ve bir
kurallar dizisine ulaşarak bir kalemin ait olduğu grubu tanımlayan
örüntüleri tanımaktadır.
– Öngörü: Tahminleri farklı bir yolla bulmaktadır. Bir dizi var olan değeri
başka hangi değerlerin olabileceğini tahmin etmek için
kullanmaktadır.
– Diziler: Vakalar, gelecek zamanla bağlantılıdır.
– Kümeleme: Hiçbir grup tanımlanmadığında sınıflandırmaya benzer bir
yöntemle çalışmaktadır.
– Sapma tespiti: Verilerdeki anormalliklerin belirlenmesidir.
13.04.2015
47
Veri madenciliği - IV
• Örnekler;
– Belirli bir ameliyat geçiren hastalarda ilk bir yıl içinde ne
tür sorunların ortaya çıktığı, bu hastalarda ilk beş yılda
hangi hastalıklara rastlandığı.
– Bir bankanın müşterileri, müşterilerin bu zamana kadar
kullandıkları krediler ve ödeme durumları ile ilgili bilgiler
incelenerek, öğrenim durumu, cinsiyet, yaş, gelir düzeyi,
meslek gibi belirli niteliklerin birleşimi kullanılarak
müşterilerin güvenilirlik düzeyini gösteren bir
sınıflandırma.
– Video kamera satın alan müşterinin ilk üç ay içinde hangi
tüketim malzemelerini ya da ek gereçleri satın aldığı.
13.04.2015
48
Ofis otomasyon sistemleri - I
• 1960’lı yıllardan sonra beyaz yakalıların
verimliliğini arttıracak çalışmalar
yapılmaktadır.
• Ofis otomasyonu, verileri işleyenlerin ofisteki
verimliliklerini arttırmayı amaçlayan bilgi
teknolojileri uygulamalarıdır.
13.04.2015
49
Ofis otomasyon sistemleri - III
Ofis otomasyon sistemleri tarafından
bütünleştirilmiş fonksiyon tipleri:
•
•
•
•
•
Elektronik yayıncılık
Elektronik iletişim
Elektronik işbirliği
Görüntü işleme
Ofis yönetimi
Bu sistemlerin kalbi ise genellikle bir yerel
alan ağıdır (LAN).
LAN, kullanıcılara verileri, sesleri, postaları
ve görüntüleri ağ boyunca belirli bir hedefe
göndermelerine izin verir.
13.04.2015
50
Ofis otomasyon sistemleri - IV
13.04.2015
51
Ofis otomasyon sistemleri - V
• Elektronik yayıncılık: Kelime işlemci ve
masaüstü yayıncılık faaliyetlerini içermektedir.
• Elektronik iletişim: E-posta, sesli posta, belge
geçer (faks) ve masaüstü video konferans
uygulamalarını içermektedir.
• Elektronik işbirliği: Elektronik toplantıyı,
işbirlikçi çalışma sistemlerini ve telekonferansı
içermektedir.
13.04.2015
52
Ofis otomasyon sistemleri - VI
• Görüntü işleme: Elektronik doküman yönetimi,
sunum grafikleri ve çoklu medya sistemlerini
içermektedir.
• Ofis yönetimi: Elektronik ofis aksesuarları,
elektronik çizelgeleme ve görev yönetiminden
oluşmaktadır. İnsanların, projelerin ve verilerin
organize edilmesini sağlar.
13.04.2015
53
Yapay zekâ ve uzman sistemler
• Günümüz bilgisayarları, uzanma, yakalama, hesaplama,
konuşma, hatırlama, sayıları mukayese etme ve çizim
yapma gibi pek çok insan yeteneklerini taklit
edebilmektedirler.
• Bu yetenekleri ve akıllı insan davranışlarını taklit
edebilen yazılım ve donanım geliştirerek bilgisayarların
gücünü genişletmek üzere araştırmacılar çalışmaktadır.
• Esas ilgi, anlama, sonuç çıkarma, öğrenme, bilgi
toplama, kendi kendini iyileştirmek için gayret sarf
etme, insanın duyumsal ve mekanik yeteneklerini taklit
etme özelliğine sahip sistemler üzerinedir.
13.04.2015
54
Yapay zekâ ve uzman sistemler
• Bu genel araştırma alanı, Yapay Zeka olarak
bilinmektedir.
• YZ terimi ilk kez, 1956 yılında matematikçi Marvin
Minsky ve John MacCarty tarafından ortaya atılmıştır.
• YZ’nin en genel tanımı, insanı taklit eden sistemlerin
geliştirilmesidir.
13.04.2015
55
İşletmeler niçin yapay zeka ile ilgilenir?
Bilgi tabanı yaratarak bir çok çalışanın
incelemesine sunabilir. Bir çalışan işten çıktığında
uzmanlık bilgisini korumak için örgütsel hafıza gibi
bilgiyi saklar.
İnsanlarda var olan fiziksel ve duygusal mekanizma
yoktur.
İnsanlar tarafından eksik yapılan ve rutin olan işleri
düzeltir.
Kısa zamanda insanlar tarafından incelenmesi
gereken büyük ve karışık sorunlara çözümler
üreterek bilgi tabanını zenginleştirir.
13.04.2015
56
İşletmelerde yapay zeka kullanımı
Yapay zeka ve veri tabanı teknolojisi, kuruluşların
bireysel ve ortak bilgileri elde etmek, bilgi tabanlarını
genişletmek için kullanabilecekleri bir çok akıllı teknik
sunar.
Uzman sistemler ve bulanık mantık örtük/örtülü bilgiyi
elde etmek için kullanılır.
Sinir ağları ve veri madenciliği bilgi keşfi için kullanılır.
Yöneticiler tarafından tek başına ya da deneyim yoluyla
bulunamayan büyük veri gruplarının altında yatan
örüntü örnekleri, kategori ve davranışları bulabilirler.
13.04.2015
57
Uzman sistemler
• İnsan bilgisi bir bilgisayarın işleyebileceği
şekilde modellenmeli ve sunulmalıdır.
• Uzman sistemler, insan bilgisini toplu olarak
bilgi tabanı olarak adlandırılan bir kurallar
dizisi olarak modeller.
• Uzman sistemler, problemin zorluğuna bağlı
olarak binlerce kurala sahip olabilir.
• Bu kurallar, çok fazla birbirine bağlı ve iç içe
geçmiştir.
13.04.2015
58
Uzman sistemler
• Bir US, sorulara cevap veren, açıklama için sorular
soran, öneriler yapan ve genellikle karar verme
sürecine yardım eden etkileşimli, bilgisayara dayalı
bir sistemdir.
• US’lar bir insanın düşünme sürecini simüle ederler.
13.04.2015
59
Uzman sistemlerin faydaları
• Üretkenliği arttırır, daha az işgücü gerektirir ve maliyeti
düşürür.
• Karar verme zamanını verdiği önerilerle düşürür.
• Tutarlı öneriler vererek, hataların oranını düşürüp ürün
kalitesini arttırır.
• Uzmanlığın veya alandaki uzmanların yetersizliğini ortadan
kaldırır.
• Kritik personele olan bağımlılığı azaltır.
• Verilerin büyük bir kısmının gözden geçirilmesi gerektiğinde bir
insandan çok daha hızlı cevap verecektir.
• Mükemmel bir eğitim aracıdır.
• Bilgiye kolay erişimi sağlayarak uzmanları rutin işlerden
kurtarır.
13.04.2015
60
Uzman sistemler
• US uygulamaları
Hastalıkların teşhisi
Minerallerin incelenmesi
Bileşimlerin analizi
Arızaların belirlenmesi
Finansal planlama
13.04.2015
61
Uzman sistemler
• Çok bilinen US’ler
DENDRAL (Molekül yapılarının belirlenmesi)
MYCIN (Tıp alanında, bakteriyolojik ve menenjitik
hastalıkların tedavisine yönelik bir sistem)
PROSPECTOR (Maden arama çalışmaları)
13.04.2015
62
İnsanın duyumsal yeteneklerinin taklidi
• Bilgisayar sistemlerinin görme, işitme, konuşma
ve hissetme yetenekleriyle donatılması ile
ilgilenmektedir.
– Konuşma –Duman dedektörleri, otomobil ikaz
sistemleri
– İşitme –konuşmayı algılama –uygun konveyöre
yönlendirme
– Görme sistemleri –Hatalı ürünlerin teşhisi
13.04.2015
63
Robotik
• Amaç, insanın fiziksel hareketlerinin taklit
edilebilmesidir.
• Robotik, bilgisayarlarla endüstriyel robotların
bütünleştirilmesidir.
• Bir endüstriyel robot, tekrarlı işlerde en iyidir.
– Boya sıkma, vidaları sıkma-gevşetme, malzeme
taşıma, hatalı parçaları tespit etme
13.04.2015
64
Nano Teknoloji
• Nanoteknoloji, 21. yy’a damgasını vuracağına
inanılmaktadır.
• Nano, herhangi bir fiziki büyüklüğün bir
milyarda biri anlamındadır.
– 1 nano metre 1 metrenin milyarda biridir.
• Nano teknoloji, maddenin moleküler düzeyde
düzenlenmesi ve kontrol edilmesi yoluyla
gerçekleştirilen işlemlere denir.
13.04.2015
65
Nano Teknoloji
• Nano teknoloji 1-100 nanometre aralığındaki
boyutlardaki maddenin incelenmesi ve
işlenmesidir.
• Nano boyuttaki bilimi, mühendisliği ve
teknolojiyi kapsayan nanoteknoloji, maddenin
bu boyut ölçeğinde görüntüleme tekniğini,
ölçümünü, modellemesini ve işlenmesini
içermektedir.
13.04.2015
66
Nano Teknoloji
• Nano teknoloji alanında Ar-Ge, bu yeni
özelliklere sahip olan gelişmiş malzemeler,
aygıtlar ve sistemlerin anlaşılması ve
yaratılmasına yönelmiştir.
• Nanoteknoloji sayesinde sanayide, bilgi
teknolojilerinde, sağlık sektöründe ve daha bir
çok alanda yeni ürünlerin geliştirilmesi, üretim
süreçleri ve yöntemlerinin değiştirilmesi
beklenmektedir.
13.04.2015
67
Nano Teknoloji
• Nano teknoloji sayesinde;
– Süper bilgisayarlara mikroskop altında bakılabilecek,
– Damarların içine yerleştirilen ve insan vücudunun içindeki
hastalıklı dokuyu bulup iyileştiren, ameliyat yapan
nanorobotlar bulunabilecek,
– İnsan beyninin kapasitesi ek nanohafızalarla
güçlendirilecek,
– Kirliliği önleyen nanoparçacıklar sayesinde fabrikalar
çevreyi çok daha az kirletecektir.
– Ulusal güvenliği ilgilendiren konularda nano malzeme
bilimi, yeni savunma sistemlerinin geliştirilmesinde,
haber alma/gizlilik konularına yönelik çok küçük
boyutlarda aygıtların yapılmasında kullanılacaktır.
13.04.2015
68
Nano Teknoloji
• Nano teknoloji ciddi potansiyel riskleri de beraberinde
getirmektedir:
– Teknolojiye sahip ülkelerin daha etkin ve öldürücü silahlar
yapma yarışına girmeleri mümkün olabilecektir.
– Bu teknolojiyle yapılacak yeni nesil biyolojik ve kimyasal
silahlarla ilgili ciddi düzenlemelerin yapılması ülkeler açısından
zorunluluktur.
– Özellikle DNA gibi insan hayatını etkileyen belirli hedeflere
yönlendirebilecek nano cihazlar veya yapay virüslerin elde
edilmesi ve kullanılması insanlığı yok edebilecek düzeye
taşıyabilecektir.
• ABD, Japonya, Avrupa Birliği ülkeleri, İsrail, Çin, Hindistan
ve Kore’de nanoteknolojiye önem verilmekte ve ciddi
aşamalar kaydedilmektedir.
13.04.2015
69
Diğer yapay zekâ teknikleri
•
•
•
•
Yapay sinir ağları
Genetik algoritmalar
Bulanık mantık
Sanal Gerçeklik
13.04.2015
70
Yapay sinir ağları
İnsan beynindeki öğrenme sürecini taklit eden bilgisayara
dayalı mekanizmaların oluşturulmasına dayanır.
Mühendisliğin pek çok alanında uygulanabilmektedir.
Nitelikleri:
Öğrenme yeteneği,
Kolayca farklı problemlere uyarlanabilirliği
Genelleme yapılabilmesi
Daha az bilgi gerektirmesi
Hızlı çalışabilme yeteneği
Robot denetimi, ses tanıma, görüntü ve desen tanıma,
müşteri anketleri, dolandırıcılığın belirlenmesi, kredi risk
değerlendirmesi, finansal analiz, imza onaylama, üretim
kalite kontrolü, karakter tanıma, yatırım tahmini gibi
alanlar.
13.04.2015
71
Genetik algoritmalar
Canlı organizmaların evrim sürecine dayanan sorun
çözme yeteneğidir. Kalıtım, mutasyon, doğal ayıklanma
ve genetik değişim gibi evrimsel biyolojiden esinlenir.
Bir veri grubundan özel bir veriyi bulmak için kullanılır.
Doğada geçerli olan en iyinin yaşaması kuralına
dayanarak sürekli iyileşen çözümler üretir.
• Ürün tasarımı, kâr dağılımı, üretim hattı yerleşimi,
öğrenme kabiliyetli makineler, ağların tasarımı, hisse
senedi fiyatlarındaki değişim kalıplarını tahmin etmede
ve bulmada, kaynak tahsisi ve uluslararası sermaye
tahsisi stratejilerini belirleme.
13.04.2015
72
Bulanık mantık
1965’te Prof. Lotfi A. Zadeh ile ilk kez duyulmuştur.
İnsan muhakemesine benzer muhakeme yöntemidir.
Evet ya da hayır gibi kesin verilere dayanmak yerine, eksik
ya da belirsiz verilerle yaklaşık değer ve anlamlar çıkarır.
İnsana özgü tecrübeyi kolayca öğrenme, öğrenme olayının
kolayca modellenmesi ve belirsiz kavramların bile
matematiksel olarak ifade edilebilmesine imkan
vermektedir.
Fotoğraf makineleri, çamaşır makineleri, klimalar, uzay
araştırmaları, baraj kapağı kontrollerinde kullanılır.
13.04.2015
73
Sanal Gerçeklik – Virtual Reality
Bilgisayar ortamında oluşturulan bir dünyadır.
Tıpkı gerçek dünyaya benzeyen
insan/bilgisayar arayüzlerinin
etkileşimlerinden oluşan sanal bir ortam
yaratır.
Kullanıcılarına gerçekmiş hissi veren,
bilgisayarlar tarafından yaratılan dinamik bir
ortamla karşılıklı iletişim olanağı tanıyan üç
boyutlu bir benzetim modelidir.
Gözlük gibi takılan ve gözün önünde dev bir
görüntü oluşturan özel video gözlükler vb.
13.04.2015
Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD), tıbbi teşhis ve
tedavi, fiziksel ve biyolojik bilimlerdeki bilimsel
denemeler, uçuş simülasyonu, üç boyutlu bilgisayar
74
oyunları, filmler vb.
Üst yönetim destek sistemleri
Geliştirilmiş grafik ve iletişim teknolojileri ile
yapılandırılmamış kararları desteklemek için
tasarlanan bir organizasyonun stratejik yönetim
düzeyindeki bilgi sistemidir.
Stratejik düzey
Girdiler: Toplam veri
İşleme: Etkileşimli
Çıktılar: Görüntüleme
Kullanıcılar: Üst yöneticiler
Örnek: 5 yıllık işletme planlaması
13.04.2015
75
Üst yönetim destek sistemleri
Bu sistemler gün geçtikçe; eğilimlerin analizi, büyük
detay seviyesinde veri sağlama gibi iş zekası
çözümlerini kapsamaktadır.
ÜYDS ile işletmenin finansal performansı dakika dakika
görülebilir. Bu bilgi, kilit performans göstergelerinin
grafiklerini ve şemalarını tek bir ekran üzerinde
gösteren dijital gösterge paneli formatında sunulabilir.
Bir işletmenin üst düzey yöneticisi için önemli
performans bilgisinin gerçekten ne olduğunun
anlaşılmasını sağlayan bir metodoloji gereklidir.
Bu metodoloji, dengeli kurumsal karnedir.
Finansal, iş süreçleri, müşteriler, öğrenme ve
büyüme
13.04.2015
76
13.04.2015
77
Üst yönetim destek sistemleri
• Özellikleri;
• Grafikseldir,
• Kullanımı kolaylaştırıcı ara yüzlere sahiptir,
• Geniş fakat özet bilgi sağlar,
• Tercihe bağlı olarak detaylı seviyeye doğru
genişler,
• Bir çok veri kaynaklarını bütünleştirir.
13.04.2015
78
13.04.2015
79