Karar Verme, İş Zekâsı ve Matematik

Hayatımızın her alanında, hem bireysel hem de kurumsal anlamda pek çok problemle karşılaşırız. Problem çözümlerinde alternatifler arasından bilinen çözüm yolları tercih edip, karar veririz.

Aslında problemin tek bir çözüm yolu olduğunda orada karar verme sürecinden bahsedilemez. Karar, çoğunlukla bir seçme durumunu ifade eder.

Doğru kararlar, çoğu zaman olumlu sonuçlar yaratırken, yanlış verilmiş kararlar kişileri daha da karmaşık problemlerle karşı karşıya bırakabilir.

Karar verirken kararın doğru alınmasını ve karar vericiyi; kişinin psikolojik durumu ve deneyimleri, kültürel etmenler, bilgi düzeyi, zaman, iletişim, çevre, politika, ekonomi, teknoloji hukuksal şartlar, rakipler olumlu ya da olumsuz etkiler.

Karar verecek kişinin olaylara yaklaşımı, analiz yeteneği, bakış açısı ve konuya verdiği önem, kararın seyrini değiştirebilir. Bazen çelişen ve karmaşık yapıdaki veriler, bilimsel tekniklerden ve bilgisayar teknolojilerinden yararlanılarak denetlenmeli ve bunların sonuca olan etkileri azaltılmalıdır.

Karar vermeyi etkileyen en önemli faktörlerden biri teknolojidir. Teknoloji, özellikle bilgisayarları ve karar vermeye yardımcı sistemleri içermektedir. İşletmelerin teknolojiye karşı olumlu ve geliştirici yaklaşımları, çoğu zaman doğru karar alma başarılarını artırır. Verileri depolayabilen ve onları pek çok kritere göre analiz edebilen sistemler, insan zekâsından daha rasyonel sonuçlar verebilmektedir. Son yıllarda gelişen bilgi sistemleri yazılımları, özellikle büyük ölçekli firmalarda yöneticilerin islerini büyük ölçüde kolaylaştırmış ve verdikleri kararların doğruluk şansını artırmıştır.

Bu sistemlerden bazıları, başarısızlık oranlarını ve süreç içinde oluşabilecek problemleri de raporlayabilmekte ve karar vericiye kritik noktalarda müdahale şansı vermektedir. İşte bu raporlama, toplu ve büyük verilerden doğru karar alternatifini seçebilme yolunda iş zekâsı yetenekleri devreye girmektedir.

İş Zekâsı Bilgi Teknolojileri ile gelen ve karar alma sürecinde kullanılan en yaygın sistemlerdir. Terim olarak ilk defa 1989’da Gartner Group bünyesinde analist ve araştırmacı olarak çalışan Howard Dresner tarafından kullanılmıştır. Howard Dresner, iş zekâsını, gerçeğe dayalı karar destek sistemleri kullanarak, iş için karar verme becerisini geliştiren bütün metot ve fikirler olarak görmektedir.

İş zekâsı, yönetimsel, stratejik problemlere odaklanır. Bu nedenle başarısı için karar destek sistemlerinin hedefi analistlerdir. Bir işletmede, yapılan her işlemde her gün yüzlerce veri ortaya çıkmaktadır. Bu verilerin saklanması, analiz edilmesi ve işletmenin bu verilerden kendine özgü sonuçlar çıkarıp kendini yönlendirmesi gerekmektedir. Burada tüm matematik süreçleri ile hareket edecek olan analistlere en büyük görev düşmektedir.

Çalışanların işle ilgili verilere kolayca erişebilmesi için kullanılan veri tabanları, karar destek sistemleri ve bütünleşik işlemlerden oluşan iş zekâsı mimarisi analist ve geliştiricilerin ürünüdür.

Veri miktarlarındaki hızlı büyüme, veriler arsındaki karmaşık ilişkiler zamanla veri analizlerini zorlaştırmış, nitelikli veri analizi ve karar verebilme, iş zekası için veri ambarları oluşturulmuş, buradan doğru kararlar için raporlar elde edilmiştir. Bu nedenlerle; veri ambarı (data warehouse), raporlama (reporting), bilgi yönetimi (knowledge management) ve panolar (dashboards) analist ve geliştiricilerin olmazsa olmazlarıdır. Veri madenciliği (data mining), sinir ağları (neural networks), derin öğrenme (deep learning) yeni iş zekası bileşenleri olarak karşımıza çıkmaktadır. İşte tüm bu bileşenler ve süreçler içlerinde istatistiksel ölçümler ve matematiksel yöntemler barındırmaktadır.

Matematiksel iş analizleri; veriyi analiz etmeye yönelik araçlar ve teknikler, bütünleşik verileri
çok boyutlu analiz yöntemleri, klasik ilişkisel veri yapılarında eksik olan verilerin küplerle özetlenmesi, istatistikler, modeller, veri madenciliği, karar destek sistemleri matematiksel veya çözümlemeli modelleri kullanırlar.

Ayrıca; karar verme süreçlerinde kullanılan tekniklerden biri olan yöneylem araştırmasında; karar verme sürecindeki problemin modelinin oluşturulmasında, fiziksel ya da matematiksel (analitik model ya da simülasyon) bir model kullanılır. Model, sistemdeki elemanlar (amaçlar, kısıtlar, değişkenler) arasındaki ilişkileri gösteren ifadedir.

Sistemdeki değişkenler, kısıtlar ve amaçlar arasındaki ilişkiyi, belli doğrusal eşitlikler veya eşitsizlikler halinde gösteren ve fonksiyonlarla ifade eden matematiksel karar modeli yöneylem araştırmasında doğrusal programlama olarak literatürde yer alır. En iyiyi, en uygun yolu, optimumu bulmayı hedefler.

Bu alanda gerçek hayat örneklerine değinecek olursak; veri analizi çalışmalarında, bir ürünün en çok hangi diğer ürünlerle aynı sepet içinde yer aldığına dair yapılacak sepet analizinde yakınlık analizi (affinity analysis) kullanılırken, müşterileri en büyük tutarda ve en sık alışveriş yapan müşteriler şeklinde gruplandırmak için ise küme analizi (cluster analysis) yöntemini kullanarak müşterilerinizi istediğiniz sayıda gruba bölebilirsiniz.

Özetle; iş zekâsı karmaşıklaşan organizasyonel süreçler ve büyük ilişkisel veriler nedeniyle geleneksel problem çözme algoritmalarının yerini almakta, veri madenciliği, süreç madenciliği, istatistik analiz, tahmin analitiği, tahmin modelleme, iş süreç modelleme, karmaşık olay süreci ve bakış açısı analitiğini kullanarak matematiksel ve istatistiksel yöntemlerle geleneksel iş analitiği çözümlerini geride bırakmakta.

Zühre AYDIN YENİOĞLU

Matematiksel

Yazıyı Hazırlayan: Zühre AYDIN YENİOĞLU

2003 yılında Çankaya Üniversitesi Matematik-Bilgisayar Bölümünden mezun oldum. Aynı zamanda İngiliz Dili ve Edebiyatı ana bilim dalında yan dal eğitimimi tamamladım. Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü Yönetim Bilişim Sistemleri yüksek lisans mezuniyetimin ardından aynı bölümde doktora eğitimime devam etmekteyim. 2017 yılında Bilgisayar Mühendisliği Bölümü lisansını da tamamlamış bulunmaktayım. 7 yıl matematik öğretmeni olarak özel sektörde, sonrasında ise 2007-2014 yılları arasında İçişleri Bakanlığı Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı’nda görev aldım. 2014 Aralık ayından bu yana EPDK Bilişim Hizmetleri Grubunda çalışmaktayım.

Bunlara da Göz Atın

Hayal Kuramama Durumu: Aphantasia

Tek bir hayal binlerce gerçeklikten daha güçlüdür… – Tolkien Hayal gücü yaratıcılık için olmazsa olmazlardan biri …

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

ga('send', 'pageview');