Photo by Riccardo Annandale on Unsplash

Visualization

İş Zekası(BI) ve Olgunluk Modeli

BI(Business Intelligence)/ İş Zekasının ne olduğundan, bunun neden önemli olduğundan ve olgunluk modelinden bahsedeceğim.

  • Ne kadar hammadeyi, kaç paradan almalıyım?
  • Hammadde stoklamalı mıyım?
  • Ne zaman, hangi pazarda satmalı?
  • Dolar kuruna göre stratejim ne olmalı?
  • vb..
  • Trend Analizleri yaparak hangi pazarda olmaları gerektiğini karar verebilirler.
  • Görsel Dashboard hazırlayarak Saatlik/Günlük/Haftalık/Aylık canlı tablolar üzerinden gidişatı izleyebilirler.
  • Forecasting / Prediction Modellemesi gelecek tahminlemelerini yaparak iyi senaryo , kötü senaryoda nerede olacaklarının tahmin etmelerini sağlar.

İş Zekası Olgunluk Modeli

Aşağıdaki linkte İş Zekası için bir olgunluk modeli belirtilmiş. İş değeri ve bilgi seviyesinin artmasına göre iş zekasının seviyelerini oluşturmuştur. Özetle;

http://bi-insider.com/portfolio/bi-maturity-model/

BI Olgunluk Modeli

0. Seviye — Excel Seviyesi

Genelde kişiler bilgilsayarlarında verileri excel vb tablolarda tutar. Bunlar üzerinden filtreleme, belli chartlarla görüntü ve hesaplamaları oluşturarak karar verme stratejilerini oluştururlar.

Excel

1. Seviye — Operasyonel Raporlar

Operasyonel raporlar organizasyonun verileri mantıksal bir biçimde sunmasına olanak tanır ve işlem seviyesinde bir kuruluşun günlük/haftalık/aylık faaliyetlerini desteklemek üzere tasarlanmıştır.

Raporlar

2. Seviye — Query & Analysis

Veritabanı üzerinde Ad-hoc Query yöntemini domain konusunda uzman kişilerin kendi raporlarını ve veri listelerini oluşturarak analiz edebilmelerine imkan vermesi

AdHoc Queries

3. Seviye — Dashboard

Dashboard’larbir kontrol paneli, bir iş kullanıcısına, yöneticiye veya kilit karar vericiye tek bir birleştirilmiş görünümde bir dizi KPI (temel performans göstergesi), ölçüm ve diğer ilgili bilgileri görüntüleyen ve organizasyonel performansa olanak tanıyan grafiksel bir iş aracıdır

Dashboard

4. Seviye — OLAP

On-line analitik işleme (OLAP), işletme metriklerini farklı bakış açılarından hızla görselleştirmek ve analiz etmek için kullanılan bir tekniktir.

OLAP

5. Seviye — Data Mining & Predictive Analysis

Veri madenciliği, yönetim karar vermede öngörülen modeller oluşturmak için anahtar değişkenlerin izole edilmesine yardımcı olabilecek kalıpları bulmak için geniş veri kümelerini analiz etme işlemidir.

Data Mining & Predictive Analysis

İş Zekası Araçları

  • Tableau
  • Microsoft Power BI
  • QlikView, QlikSense
  • SAP Lumira
  • Redash
  • Amazon Quicksight
  • IBM Cognos

Referanslar

--

--

Frontend Lead at Thundra

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store