İş Zekası (Business Intelligence/BI), organizasyonların ham verileri analiz etmek için kullandıkları çeşitli yazılım uygulamalarına verilen genel isimdir. Genel olarak BI, veri madenciliği, çevrimiçi analitik işleme, sorgulama ve raporlama dahil olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır.
Şirketler BI’yı karar alma sürecini geliştirmek, masrafları kısmak ve yeni iş olanaklarını tanımlamak için kullanıyorlar. BI genel olarak ele alındığında kurumsal raporlamadan ve koaksiyel veri alan bir dizi araçtan çok daha fazlasını sunan bir kültürdür. BI, CIO’lar tarafından yeniden yapılanma sürecinde verimsiz iş süreçlerini belirlemek için de kullanılabilir. BT’nin karmaşık raporlarını çalıştırmayı beklemek yerine, bugünün BI araçları ile çalışanlar veriyi kendileri analiz edebilirler. Bu bilgi erişimindeki demokratikleşme, kullanıcılara yedekleme konusunda yardım kolaylıklar sağlıyor. Eğer bu tarz bir yaklaşım olmasaydı iş kararları sadece içgüdüsel duygular ve anekdotlara dayalı olacaktı. BI büyük umut vaat ediyor olsa da, uygulamalar, teknik ve kültürel zorluklar ile inatçı olabiliyor. Bu konuda yöneticilere çok fazla iş yükü düşüyor. Yöneticiler, kullanıcıların güven duyması için BI uygulamalarını besleyen verilerin temiz ve tutarlı olmasını sağlamak zorunda.
Hangi Tür Şirketler İş Zekası Uygulamalarını Kullanıyor?
Hardee’s, Wendy’s, Ruby Tuesday ve T.G.I. Friday’s gibi yurt dışında faaliyet gösteren restoran zincirleri BI’nın en yoğun kullanıcılarından. Bu şirketler menülerine yeni ne gibi ürünler eklemeleri veya çıkarmaları gerektiği, düşük performansa sahip hangi mağazaları kapatmaları gerektiği hakkında stratejik kararlar vermek için BI’ı kullanıyor. Ayrıca gıda tedarikçileri ile sözleşmelerinin yeniden gözden geçirilmesi gibi taktiksel konularda verimsiz süreçleri geliştirmek için de BI uygulamaları kullanılıyor. Çünkü restoran zincirleri operasyon odaklı ve BI işlerini düzgün yönetmeleri için gerekli bir sistem. Bu tarz firmalar sistemlerden gerçek değer elde ediyor ve bu durum sektör bağımsız olarak karşımıza çıkıyor.
BI geniş çaplı endüstrilerde, şirketlerin başarısı için hayati bir önem taşır. Özellikle spor takımlarının mutlak başarısı için çok önemlidir. Mesela Amerika’da Boston Red Sox, Oakland A’s ve New England gibi profesyonel spor takımlarındaki gibi analitik yaklaşımla, Patriots dört yılda üç defa SuperBowl’u kazanmayı başardı. Takım teoride ve pratikte, hem veri, hem de yoğun olarak analitik modeller kullanır. Derinlemesine analiz ile takım oyuncuları seçmek ve NFL maaş sınırının altında kalmaya yardımcı olur. Patriots antrenörleri ve oyuncuları, oyun filmi ve istatistiği hakkında kapsamlı çalışmalarıyla bilinirler ve Koç Bill Belichick futbol sonuçlarının istatistiksel olasılıkları üzerine akademik iktisatçılar tarafından yazılan makaleleri okur. Sahanın dışındayken takım kendi sahasındaki oyunlar için “toplam fan deneyimini değerlendirmek ve geliştirmek” için detaylı analitikler kullanır. Örneğin, 20 ila 25 kişinin, stadyumda gıda, otopark, personel, banyo temizlik ve diğer faktörlerin nicel ölçümlerini yapmak için özel görevleri vardır.
Perakende sektöründe Wal-Mart, hakimiyeti elinde tutmak için büyük miktarda veri ve kategori analizini kullanıyor. Harrah müşteri sadakati ve analitik hizmet çevresinde mega kumarhaneler inşa ederek oyun rekabetinin temelini değiştirdi. Amazon ve Yahoo sadece e-ticaret siteleri değil; bunlar iş değişimlerinde son derece analitik ve bir “test ve öğrenme” yaklaşımını sergiliyorlar. Capital One, arzu edilen müşterilerine teklif götürmek için yılda 30.000 ‘den fazla deney yapıyor.
Yolu Kim Göstermeli?
BI projelerinde paylaşım yapmak hayati bir önem taşıyor. Çünkü çalıştıkları yolları değiştirebilmek için bu süreçte bilgiye tam erişim sağlanmalıdır. BI projeleri üst düzey yöneticilerle başlamalıdır ama sonraki kullanıcı grubu satış temsilcileri olmalıdır. Çünkü onların işi satışı arttırmak, buna yardımcı olacak herhangi bir aracı kullanmak ve bilgi güvenilirdir.
BI sistemleri sayesinde, çalışanlar bireysel ve takım çalışması uygulamalarını değiştirebilirler ki bu satış ekibinin performansını arttırmaya yöneltir. Satış müdürleri, satış ekiplerinin performansı arasında büyük bir fark görürse tembel ekiplerin bu konudaki başarısızlığının nedenlerini araştırarak performansı arttırmak için neler yapabileceği konusunda bilgi sahibi olabilir.
Nasıl Bir BI Sistemi Kullanılmalı?
Şirketler BI için bir grafik oluştururken öncelikle karar verme yollarını analiz etmelidirler, daha güvenli ve daha hızlı karar vermeyi kolaylaştırmak için gerekenler dikkate almalıdır (Örneğin, bir rapor, bir çizelge, online veya basılı kopya). Bu konuda acele karar vermeden şirket departmanlarından görüş alınarak hareket edilmelidir. İyi BI sistemlerinin içerik üretmesi gerekmektedir. Dün X satış yaptık ve geçen yıl aynı gün Y kadar yapmıştık diye satış raporlarının verilmesi yeterli değil. Hangi faktörlerin bu satışların yapılmasına etki ettiğinin açıklanması gerekiyor.
Pek çok teknoloji projesi gibi BI sistemleri de kullanıcılar tarafından şüpheyle yaklaşılan bir uygulama değildir. Stratejik noktalarda uygulanan ve temelde insanların kararlarını, şirketlerin nasıl faaliyet gösterdiğini, nasıl değişiklik yapmak gerektiğini gösteren BI söz konusu olduğunda CIO’ların ekstra dikkatli olması gerekiyor.
BI sistemlerinden verim almak için gerekli adımlar:
- Verinin temiz olduğuna emin olun.
- Kullanıcıları etkin biçimde eğitin.
- Mükemmel raporu almak için uygulamanın ayarlamalarıyla boşuna zaman kaybetmeyin. Çünkü ihtiyaçlar iş gelişimiyle orantılı büyür. Hızla en yüksek değeri sağlayan raporlara odaklanın.
- Başından itibaren veri ambarı oluşturmak için entegre bir yaklaşım oluşturun. Kendinizi yolda işlemeyen veri stratejisi içinde kilitlemediğinizden emin olmalısınız.
- Ulaşılması beklenen özgün yararlar için ortam oluşturun. Daha sonra belirli periyotlarda ortamınızın ilk gübki gibi olup olmadığını kontrol etmeniz gerekiyor.
- İş hedeflerine odaklanın.
- İhtiyacınız olduğunu düşündüğünüz için BI’ya yatırım yapmayın. Sayıların size yardımcı olacağınıza inandığınız için BI yatırımına yönelin.
Potansiyel Problemler
Kullanıcı direnci BI başarısı için büyük bir engeldir. BI’dan doğru bakış açısı almanın anahtarı standart veridir. Herhangi bir BI uygulaması içerisinde veri en temel bileşendir. Şirketlerin bilgi çıkarmak ve anlama üzerinde bir etkisi olmadan önce kendi veri depolarını ve veri ambarlarını iyi bir çalışma düzenine oturtmaları gerekiyor.
Başka bir potansiyel tuzak BI araçlarının kendileridir. Araçların eskisinden daha ölçeklenebilir ve kullanıcı dostu olmasına ve BI’nın özü, süreç yönetimi yapmak yerine hala raporlama yapmasına rağmen bu süreç yavaşça değişiyor. İş analitiği ile iş zekasını karıştırmamak konusunda dikkatli olun.
İş süreçlerini dönüştürmek için BI kullanmak üçüncü bir engel olarak karşımıza çıkıyor. Çoğu şirket kendisini geliştirmek için iş süreçlerini yeteri kadar iyi anlamıyor. Şirketler seçtikleri süreç konusunda dikkatli olmalıdır. Eğer sürecin gelir üzerinde doğrudan bir etkisi yoksa veya şirket iş sürecini standardize etmek ile ilgili değilse, tüm BI çabası dağılabilir. Şirketlerin belirli bir iş sürecini oluşturan tüm faaliyetleri anlaması gerekir. Bilgi ve verilerin çeşitli süreçler arasında nasıl aktığını, verinin iş kullanımları arasında nasıl aktığını ve insanların sürecin kendilerine ait olan belirli bölümünü yürütmek için kullanılmasını, şirketlerin anlaması gerekiyor. İnsanların çalışma şekilleri geliştirilmek isteniyorsa BI projesine başlamadan önce bunları anlamlandırılması gerekiyor.
İş Zekasının Faydaları
BI uygulamalarının en büyük kazançlarından birisi yatırım getirisi miktarını ölçümlemesidir. Ayrıca iş zekası maliyeti düşürme konusunda da şirketlere yardımcı olur. Bunların yanı sıra iş fırsatları ortaya çıkarmak, ERP verilerini eşleştirmek, perakende talebi ve fiyatları optimize etme konusunda hızlı tepki vermek de yine BI’nın faydaları arasında yer almaktadır. İşletmenin duvarları içinde, iş süreçlerini optimize ederek ve kararlara odaklanarak para kazanmak için birçok fırsat bulunuyor. Örneğin, iş zekası yazılımını kullanan Albuquerque kenti, çalışanlarından aldıkları veriler sayesinde fazla mesai ve diğer faaliyet giderleri üzerinden üç yılda 2 milyon dolar tasarruf ettirdi. Aynı şekilde, iş zekası araçlarının yardımıyla, Toyota 2000 yılında nakliyatçılara yapacağı 812 bin dolar çift ödemeden kurtuldu. Şunu belirtmeliyiz ki, kusurlu iş süreçlerini ortaya çıkarmak için iş zekâsını kullanan şirketler başarılı ve sadece neler olup bittiğini izlemek için iş zekâsını kullanan şirketler rekabet etmek için çok daha iyi bir konumda yer alıyorlar.
İş Zekası uygulamaları, kurumun stratejik planlama sürecinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu sistemler bir şirketin karar vermesinde yardımcı kurumsal verileri toplamak, depolamak, erişim ve analiz etmenize izin verir. Genellikle bu sistemler, müşteri profili, müşteri desteği, pazar araştırması, pazar bölümleme, ürün karlılığı, istatistiksel analiz, envanter ve dağıtım analizi gibi isimler takılmaktadır. Bu raporlar hiçbir zaman bir iş zekası uygulamasını tek başına açıklamayaz. Fakat raporların tamamı tarafından oluşturulan dokuman ve ortaya çıkan sonu İş Zekası ürünüdür.
Çoğu şirket iş operasyonlarından büyük miktarda veri toplar. Bu bilgileri takip etmek için Excel, Access gibi geniş çaplı yazılım programları kullanmalı ve organizasyon boyunca çeşitli departmanlar için farklı veritabanı uygulamaları gibi yazılım programlarını geniş bir yelpazede çalıştırmak gerekir. Birden fazla yazılım programı kullanarak veri analizini gerçekleştirmek zamanla bilgi almayı zorlaştırır. Bu konuda İş Zekası yazılımları devreye girer.
İş Zekası Yazılımı
İş zekası yazılımı, bir işi yaparken daha hızlı ve daha doğru karar alma konusunda bilgiler ortaya çıkaran ve bir kuruluşun ham verilerden önemli değerler elde etmesini sağlayan uygulamalar olarak karşımıza çıkıyor. Yazılım, genellikle işletme genelinde verileri entegre, self-servis raporlama ve analiz ile yarar sağlar. İş zekası, yazılım istatistikleri dahil, analitik bir dizi özellik, veri ve metin madenciliğinde de kullanır.
Büyük Veri ve İş Zekası
Büyük Veri, iş zekası ve analitik uygulamalar ile günümüzde yaygın olarak kullanılan bir dizi Hadoop destekleyen yeni araçları başlatmak için kullanıldı. Örneğin, SAP, Hadoop için iş zekası ve Business Objects bağlantıları sunuyor. Yapılan araştırmalara göre iş zekası satıcısı büyük veri için en az iki seçenekten biriyle destek olmakta:
-Entegrasyon konnektörleri: verileri Hadoop’tan araçlarına taşımayı daha kolay hale getiriyor.
-Veri görselleştirme araçları: Hadoop’tan gelen verileri analiz etmeyi kolaylaştırıyor.
Büyük Veri Analitiği
Büyük veri analitiği, toplamak, düzenlemek, kalıpları ortaya çıkarmak ve diğer yararlı bilgileri bulmak için büyük veri kümelerinin analiz sürecini ifade ediyor. Büyük veri analitiği, içinde veri bulunan bilgileri anlamanıza yardımcı olmanın yanı sıra aynı zamanda iş ve gelecekteki iş kararları için en önemli verileri belirlemenize yardımcı oluyor.
Büyük Veri Analitiğinin Yararları
Şirketler giderek artan istekle kendi verilerine çözüm yaratıcı anlayışlar arıyor. Birçok büyük veri projeleri, müşterilerin markaları hakkında gerçekten ne düşünüldüğü gibi özel iş soruları cevaplamak ihtiyacı kaynaklıdır ve satış zekasını nasıl yükseltip, nasıl daha fazla anlaşma yapabiliriz üzerinedir.Bir kuruluş, doğru büyük veri analitiği platformları sayesinde, satışlarını arttırabilir, verimliliği arttırabilir, operasyon, müşteri hizmetleri ve risk yönetimini geliştirebilir.
Büyük Veri Analitiğinin Zorlukları
Kuruluşların çoğu için, büyük veri analizi sorunlu bir işlemdir. Büyük Veri hacmi, tüm organizasyon genelinde toplanan verilerin farklı tipleri, kombine tezat desenleri ve diğer yararlı bilgileri bulmak için analiz edilebilir birçok farklı şekillerde birçok farklı biçimleri düşünün.
İlk sorun, tüm verileri toplamak için farklı yerlerde ve genellikle farklı sistemlerdeki veri silolarını işlemek. İkinci büyük sorun, yapılandırılmış veri gibi kolayca yapılandırılmamış veri okuyabilen ve anlamlandırabilen platformlar oluşturmak. Bu muazzam veri hacmini geleneksel veritabanı ve yazılım yöntemleri kullanarak işleyemezsiniz. Bu tarz veri işleme için özel uygulamalar kullanmak şart.
Büyük veri analizleri bugünün araştırmacıları için DNA’yı bir dakikada çözmek, teröristlerin muhtemel saldırılarını tahmin etmek, hangi genin olası hangi hastalığa sebebiyet verdiğini belirlemek veya Facebook’ta en çok hangi reklama tepki verildiğini ölçmek için olanak sağlıyor. Şirketlerin ellerindeki verilerden değer elde etmesi de günümüzde çokça saat çalışmak anlamına geliyor. Örneğin, Netflix abone verileri ile temel bileşenlerini yeni uygulaması House Of Cards ile birleştirdi. Bu sayede elindeki veriden abonelerine daha fazla değer yaratmak için bilgi topluyor. Başka bir örnek, Fransa’nın Orange şirketi, Ivory Kıyısı müşterileri için Abone Veri Geliştirme Projesi başlattı. Bu proje, anonim yapılan 2,5 milyar kayıt, 5 milyon kullanıcı arasında yapılan aramalar ve metin mesajları hakkında ayrıntıları kapsıyor. Araştırmacılar erişilen verinin halk sağlığını ve güvenliğini iyileştirmek için geliştirme projeleri temel alınarak nasıl hizmet verilebileceği önerilerini Orange’a göndermiş durumda. Önerilen projelerden biri, güvenliği artırmak için, cep telefonu verilerini takip ederek insanların acil durumlardan sonra nereye gittiğini takip etmek.
Celal Dolkan
Turkcell Global Bilgi Kurumsal Çözümler ve İş Zekası Müdürü
“Artan rekabette avantaj sağlamak isteyen şirketlerin, iş zekası çözümlerinden elde ettikleri verileri operasyonel bakışın yanında, müşteriyi yakından tanıyabilecekleri bakış açısıyla anlamlandırmaları gerekmektedir. Turkcell Global Bilgi olarak bu konuda veriyi anlığa yakın analiz ediyor, ve bellek-içi hafıza teknolojisi geliştirdiğimiz analitik uygulamalarla, veriyi değere dönüştürüyoruz. Oluşturduğumuz veri madenciliği programında, tahminsel modelleme ve tahminsel analizler gerçekleştirilebiliyor. Yasal regülatif perspektifinde, kuruma özgü olan verileri kullanarak cross-sell veya up-sell iş fırsatları için kanallar yaratıyoruz. Geliştirdiğimiz mobil uygulamalar sayesinde saha satış ekiplerinin verimliliğini artıracak olan veriye her yerden ve anlık erişim imkanı sağlıyoruz. What-if analizleri ile müşteri sadakati, karlılığın ve aksiyonların nasıl etkileyeceği izlenebiliyor. Diğer bir uygulamamız ise, hizmet verdiğimiz IVR gibi pek çok kanalda, müşteri deneyimlerimizi analiz etmek, mevcut müşterilerimizi daha düşük maliyetle elde tutmaya ve kaybedilen karlılığa yönelik aksiyon planları oluşturmak. İş Zekası açısından, verilerin hangi kapsam ve verimlilikte değerlendirildiğinin ölçümleneceği yol haritasının oluşturulması da elbette önem arz ediyor.”
Müjde Işım
QlikView Genel Müdür Yardımcısı
“İşletmelerin günlük operasyonlarında her gün binlerce veri oluşuyor.. ERP, CRM gibi operasyonel sistemlerin kullanımı ile oluşan veri, çağrı merkezi verileri, sosyal medya verileri, iletişim verileri ve benzeri pek çok veri. İş zekası çözümleri bu “kurumsal hazine” olarak nitelendirilebilecek ham veriyi anlamlı bilgiye dönüştüren çözümlerdir.
Kurumlar, iş zekası uygulamaları ile elde ettikleri bilgi ışığında, öncelikle içinde bulundukları döneme ait pozisyonlarını daha iyi anlayabilmekte, çok hızlı değişen piyasa koşullarına yine çok hızlı reaksiyon gösterebilmekte ve yapılan analizlere paralel olarak geçmişten çıkardıkları dersler doğrultusunda ileriki dönemlere ait tahminlerini daha güçlü temellere oturtabilmektedir. İş zekası, bilgiye önem veren, bilgiyi kullanarak pazarda kendini farklılaştırmaya çalışan, daha hızlı ve doğru aksiyonlar almak isteyen, iç süreçlerini izleyerek iyileştirmeye çalışan, kurumsal performansı proaktif olarak takip etmek isteyen, maliyetleri optimize etmeye, karlılığı arttırmaya, müşteri sadakat seviyesini yukarıda tutmaya çalışan ve tüm bunları hayata geçirirken bilgiyi etkili ve verimli kullanmaya çalışan tüm kurumlar için hayati bir önem taşıyor.”
Sedat GÖKÇEK
Intelium Profesyonel Hizmetler Yöneticisi ( Kıdemli Uzman BI/DWH)
“Günümüzde rekabet sınır tanımıyor. Rekabette başarıyı yakalamak için, değişen pazar koşullarına karşı anında tepki vermek gerekiyor. Bunun yanında bilgi, en önemli değer olmayı sürdürüyor. Şirketlere operasyonel sistemlerinden, bayilerinden, satış örgütlerinden, pazardan ve sosyal medyadan sayısız veri akıyor. Bu veriler genellikle farklı yazılımlarda üretildiğinden, yönetimi ve analizi zor ve zaman alıcı oluyor. Söz konusu bilgi sağanağı, şimdiki adıyla Büyük Veri (Big Data), şirketlerin bilgi teknolojileri ve raporlama departmanlarına ciddi bir iş yükü getirirken, yöneticilerin doğru bilgiye hızlı ulaşmalarını güçleştiriyor. Bugün şirketlerin, başarılarını artırmak için iş zekâsı ve performans yönetimi çözümlerine ihtiyaçları var çünkü bu çözümler, daha akıllı ve daha çevik olunması, kaynakların daha uygun kullanılması gibi zorlu rekabet şartlarında şirketlere kritik avantajlar sağlıyor. Şirketlerin, başarılarını artırmak için, iş zekâsı ve performans yönetimi çözümlerine ciddi derecede ihtiyaçları var. Kurumların bu tarz uygulamaları kullanmaları, çok daha etkili ve verimli iş süreçlerinin ortaya çıkmasını da beraberinde getiriyor. Bugün kurumlar, bilginin iş süreçlerine doğrudan entegrasyonu sayesinde daha isabetli kararlar alabilmektedirler.”
Motorola MC67 from Avnet Türkiye on Vimeo.
