YBS207U-BİLİŞİM SİSTEMLERİ
Ünite 6: Bilgiyi Yönetme
Giriş
Bilgi Yönetimi (Knowledge Management), bir kurumun en değerli kaynağının çalışanlarının sahip olduğu “bilgi - knowledge” olduğu fikrine dayanır. Temel olarak, bilgi yönetimi, belirli kurumsal hedeflere ulaşmak için tüm işgücünün ortak bilgisini hayata geçirmek konusuyla ilgilenir. Örgütler için bilginin önemi giderek artmaktadır. Bilgi yönetiminin amacı tüm bilgileri yönetmek değil, sadece örgüt için en önemli bilgiyi yönetmektir.
Bilgi Yönetimi ve İşletmelerdeki Rolü
Kalkınmanın ve refahın en önemli kaynağının bilgi, bilginin üretimi ve dağıtımı olduğu yeni bir bilgi ekonomisinde yaşıyoruz. Yöneticiler, işletmelerinin değerinin çoğunun işletmenin bilgi yaratma ve yönetme yeteneğine bağlı olduğunu fark ettiği için bilgi yönetimi birçok büyük işletmede önemli bir tema hâline gelmiştir. Çalışmalar, bir işletmenin borsa değerinin önemli bir kısmının, bilginin önemli bir bileşen olduğu maddi olmayan varlıklarla, markalar, itibarlar ve benzersiz iş süreçleriyle ilişkili olduğunu göstermektedir. Bilgiye dayalı yatırımların etkilerini ölçmek zor olsa da iyi yürütülen bilgiye dayalı projelerin yatırımdan olağanüstü getiriler sağladığı bilinmektedir.
Bilginin Önemli Boyutları
Bilgiyi kavram olarak ele almadan önce bilgi kavramıyla yakından ilişkili veri ve enformasyon kavramlarının da incelenmesi gerekir.
Veri sadece olup bitenlerin bir bölümünü açıklar; içinde değerlendirme, yorum yoktur ve karar vermek açısından güvenilecek bir temel oluşturamaz. Verileri faydalı bilgilere dönüştürmek için, bir işletmenin verileri toplam satışların aylık, günlük, bölgesel veya mağaza tabanlı raporları gibi anlayış kategorilerine göre düzenlemek için harcama yapması gerekir.
Enformasyon ise düzenli ve kullanılabilir verilerdir. Yöneticilerin bugünkü ve gelecekteki kararları için gerçek bir değer taşıyan, anlamlı bir biçimde işlenmiş verilerdir. Enformasyonu bilgiye dönüştürmek için, bir işletmenin bilginin çalıştığı örüntüler, kuralları ve bağlamları keşfetmek için ek kaynaklar harcaması gerekir.
Bireysel açıdan bilgi, insanın geçmişte öğrendikleri ile deneyimlerinin bir toplamıdır. İnsanlar arasındaki iletişim ile oluşan enformasyon akışı, bilginin yaratılmasını sağlayacaktır. Deneyim, yargı, değerler, inançlar ve sezgi; bilgiyi oluşturan bileşenlerdir. Bilginin zihinsel bir süreçten geçerek yargıya dönüşmüş şekli ise bilgelik kavramını oluşturmaktadır. Bilgelik, bilginin insanlık yararına iyi, doğru ve güzel şekilde kullanılmasıdır. Bilgi hiyerarşisinin en üst basamağıdır ve bilginin nerede, ne zaman ve nasıl uygulanacağını kapsar.
Kurumlar için bilgi bir kaynak, maddi olmayan bir varlıktır ve bir örgütün entelektüel sermayesinin bir parçasını oluşturur. Bilgiye dayalı değer yaratmayı
mümkün kılmak için yönetim, bilginin ne olduğunu ve bilginin rekabet gücüyle nasıl ilişkili olduğunu anlamalıdır. Bilgiye dayalı değer yaratmanın temelini oluşturan terminoloji ve aralarındaki ilişki “bilgi merdiveni” aracılığıyla gösterilmektedir.
Bilgi Yönetimi Değer Zinciri
Bilgi yönetimi, bir kuruluşta bilgi yaratmak, saklamak, aktarmak ve uygulamak için geliştirilen iş süreçleri grubunu ifade eder. Bilgi yönetimi, kuruluşların çevresinden öğrenme ve bilgiyi iş süreçlerine dâhil etme yeteneğini artırır. Bilgi yönetimi değer zincirindeki dört katma değer adımı şunlardır:
• Bilgi edinim • Depolama • Dağıtma • Uygulama
Değer zincirindeki her aşama, kullanılabilir bilgiye dönüştürüldükçe ham verilere ve bilgilere değer katar. Bilişim sistemleri faaliyetleri iki bölüme ayrılmıştır: Bilişim sistemi ile ilgili faaliyetleri üst bölümde, örgütsel ve yönetsel faaliyetler ise alt bölümde yer almaktadır. Bilgi yönetimi alanının uygun bir sloganı, “Etkili bir bilgi yönetiminin yüzde 80’i yönetsel ve örgütsel, yüzde 20’si teknolojidir.”
Bilgi yönetimi durumunda, diğer bilişim sistemleri yatırımlarında olduğu gibi bilgi yönetimi projelerine yatırımın geri dönüşünü en üst düzeye çıkarmak için destekleyici değerler, yapılar ve davranış kalıpları oluşturulmalıdır. Yönetim ve organizasyon faaliyetleri, bilişim teknolojisi (BT) yatırımları ve sistemleri üzerinde önemli getiriler elde etmek için gereken kurumsal sermayeye yapılan yatırımı temsil etmektedir.
Bilginin Edinimi
Bilgi edinimi, bilgi yönetiminin temel ögesi ve başlangıç aşamasıdır. Kuruluşlar, aradıkları bilgi türüne bağlı olarak bilgiyi çok çeşitli yollardan edinirler. İlk bilgi yönetim sistemlerinde, belge, rapor, sunum ve en iyi uygulamaların kurumsal havuzu oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu çabalar, yapılandırılmamış belgeleri (e-Posta gibi) içerecek şekilde genişletilmiştir. Daha sonraları kuruluşlar, çalışanların işletme içinde kişisel olarak bilgiye sahip olduğu bilinen uzmanı bulabilecekleri çevrimiçi uzman ağları geliştirerek bilgi edinmelerini sağlamıştır.
Bilginin Depolanması
Bilginin kaydedilmesi aşamasında amaç, yeni bilginin mevcut bilgi tabanında saklanması, istenmeyen bilgi kayıplarının önlenmesi ve bilginin ilgisiz kişilerce kullanımının mümkün olduğunca engellenmesidir.
Bilginin Dağıtımı
Bilginin, örgütsel seviyede kullanılmadan önce, örgüt içinde dağıtılması ve bunun çalışanlarca paylaşılması gerekmektedir. Örgütlerde, bilginin dağıtımının başarısı için, portallar, arama motoru teknolojisi, e-posta, anlık
mesajlaşma, viki’ler ve takvimleri gibi işbirliği araçları öne çıkmaktadır. Günümüzün çağdaş bilişim teknolojisi araçları çok büyük miktarda enformasyon ve bilgi akışı yaratmıştır. Yöneticiler ve çalışanlar, mevcut enformasyon ve bilgi denizinde, kararları ve çalışmaları için gerçekten önemli olan şeyi nasıl keşfedebilirler? Burada, çalışanları destekleyici eğitim programları, gayriresmî ağlar ve paylaşılan yönetsel deneyim, yöneticilerin dikkatlerini önemli enformasyon ve bilgilere odaklamalarını sağlayacak kurum kültürünün oluşturulmasına yardımcı olacaktır.
Bilginin Uygulanması
Ne tür bir bilgi yönetim sistemi içerdiğine bakılmaksızın, paylaşılmayan ve işletmelerin ve yöneticilerin karşılaştığı pratik sorunlara uygulanmayan bilgi, işletmeye bir değer katmaz. Yatırımın geri dönüşünü sağlamak için, örgütsel bilgi yönetimi, karar vermenin sistematik bir parçası olmalı ve karar destek sistemlerinde yer almalıdır. Sonuçta, bir işletmenin iş süreçlerini, müşteriler ve tedarikçilerle ilişkileri yönetmek için kurumsal uygulamalar da dâhil olmak üzere temel uygulama sistemlerine yeni bilgiler dâhil edilmelidir. Yönetim bu süreci -yeni bilgiye dayalı olarak- yeni iş uygulamaları, yeni ürünler ve hizmetler ve işletme için yeni pazarlar oluşturarak desteklemelidir.
Bilgi Yönetim Sistemi Türleri
Temelde üç ana bilgi yönetim sistemi türü vardır:
• Kurumsal bilgi yönetim sistemleri • Bilgi çalışma sistemleri • Akıllı teknikler
Kurumsal Bilgi Yönetim Sistemleri
Kurumlar en az üç tür bilgi ile ilgilenmek zorundadır. Kurumlarda bazı bilgiler, yapılandırılmış metin belgeleri (raporlar ve sunumlar) şeklinde tutulmaktadır. Karar vericilerin ayrıca e-posta, sesli mesaj, sohbet odası görüşmeleri, videolar, dijital resimler, broşürler veya bülten gibi yarı yapılandırılmış bilgilere de ihtiyacı vardır. Ayrıca biçimlenmesi ve ifade edilmesi oldukça güç olan ve çalışanların zihninde tutulan bilgi de ilgilenilmesi gereken en önemli bilgi kaynağıdır. Bu bilginin çoğu, nadiren yazılan örtük (tacit) bilgidir. Örtük bilgi, açık bilginin tersine uzun süreli bir birikim ve tecrübe ile kazanılmakta ve çoğu zaman farkında olunmadığı için sözlü veya yazılı olmanın dışında bir eylemle veya davranışla açığa çıkmaktadır. Kurumsal bilgi yönetim sistemleri her üç bilgi türünü de ele alır.
Kurumsal bilgi sistemleri yapılandırılırken, gelişen teknolojik olanaklar, kurumun örgütsel yapısındaki farklılaşmalar, kurum kültürü ve hizmet verilen kullanıcı grubundaki değişimler göz önüne alınmalıdır. Kurumsal bilginin yönetimi konusunda çalışan uzmanlar, bütün bu değişim ve gelişmeleri göz önünde bulundurarak bilginin yönetimi konusunda birtakım sistemler geliştirilmiştir. Bu sistemler izleyen kısımlarda açıklanmaktadır.
Kurumsal İçerik Yönetim Sistemleri
Günümüzde işletmelerin hem “yapılandırılmış” hem de “yarı yapılandırılmış” bilgi varlıklarını organize etmesi ve yönetmesi gerekmektedir. Yapılandırılmış bilgi, resmî belgelerin yanı sıra İşletmelerdeki uzman personeli ve karar alma davranışlarını gözlemleyerek elde ettikleri resmî kurallarda bulunan açık bilgidir. Ancak, uzmanlara göre, bir kuruluşun iş içeriğinin en az yüzde 80’i yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamıştır. Bu tür bilgiler klasörlerde, mesajlarda, notlarda, tekliflerde, e-postalarda, çizimlerde, elektronik slayt sunumlarında ve hatta farklı formatlarda oluşturulan birçok yerde bulunabilir. Kurumsal İçerik Yönetimi araçları ve stratejiler, bir kurumun yapılanmamış bilgisini (bu bilgi nerede olursa olsun) yönetmeye olanak tanır.
Kurumsal İçerik Yönetimi (Enterprise Content Management) sistemleri, kuruluşların her iki tür bilgiyi yönetmesine yardımcı olur. İşletmelerin iş süreçlerini ve kararlarını geliştirmelerine yardımcı olmak için bilgi yakalama, depolama, erişim, dağıtım ve koruma yeteneklerine sahiptir. Bu tür sistemler arasında belge, rapor, sunum ve en iyi uygulamaların kurumsal havuzlarının yanı sıra e-Posta gibi yarı yapılandırılmış bilgileri toplama ve düzenleme yetenekleri bulunmaktadır. Kurumsal içerik yönetim sistemleri, kullanıcıların haber akışları ve araştırma gibi harici bilgi kaynaklarına erişmelerini ve e-Posta, sohbet/anlık mesajlaşma, tartışma grupları ve video konferans yoluyla iletişim kurmalarını da sağlar.
Uzmanlığı Bulma ve Bilgi Paylaşma Sistemleri
İşletmelerin ihtiyaç duyduğu bazı bilgiler dijital bir belge biçiminde değil, işletmedeki bireysel uzmanların hafızasında saklanmaktadır. Çağdaş kurumsal içerik yönetim sistemleri ile işbirliği ve sosyal iş sistemleri, uzmanları bulma ve bilgilerini kullanma yeteneklerine sahiptir. Bunlar, şirket uzmanlarının çevrimiçi dizinlerini ve profillerini iş deneyimleri, projeleri, yayınları ve eğitim dereceleri ve uzman tarafından oluşturulan içerik havuzları ile ilgili ayrıntıları içerir. Özel arama araçları, çalışanların bir işletmede uygun uzmanı bulmalarını kolaylaştırır. İşletme dışındaki bilgi kaynakları için, sosyal ağ oluşturma ve sosyal işletme araçları, kullanıcıların ilgilenilen web sayfalarına yer işareti koymalarını, bu yer işaretlerini anahtar kelimelerle etiketlemelerini ve etiketleri ve web sayfası bağlantılarını başkalarıyla paylaşmalarını sağlar.
Bilgi Paylaşım Sistemleri, açık veya örtük bilginin diğer kişilere iletildiği süreçleri destekler. Bu sistemler aynı zamanda bilgi havuzları olarak da adlandırılır. Bilgi paylaşım sistemlerini niteliklerine göre aşağıdaki başlıklarda özetlemek mümkündür:
• Olay raporu veritabanları • Uyarı sistemleri • En iyi uygulama veritabanları • Derslerle öğrenilen sistemler • Uzmanlık konum belirleme sistemleri
Öğrenilen Dersler Sistemi
Öğrenilen Dersler Sistemi, operasyonel olarak elde edilmiş ve normalde açık bir şekilde yakalanmayacak olan, tipik olarak “Nasıl yapılır?” bilgisini yakalamaya ve erişilebilir hâle getirmeye çalışan veritabanlarıdır. Bilgi yönetimi hareketinin başlarında, “en iyi uygulamalar” olarak ifade edilen bu sistem kısa süre sonra “öğrenilen dersler” ya da “alınan dersler” olarak değiştirilmiştir.
Öğrenme Yönetim Sistemleri
Öğrenme Yönetim Sistemi (Learning Management System), eğitim içeriklerinin yönetimine ve katılımcıların izlenmesine olanak sağlayan bütünleşik bir sistemdir. Öğrenme yönetim sistemlerinin amacı, uzaktan öğrenim faaliyetlerini kolaylaştırmak ve daha sistematik, planlı bir şekilde gerçekleştirmektir. Bu sistemler aracılığıyla öğrenim faaliyetleri değerlendirildiği ve izlendiği için, öğrenim şekli sürekli olarak geliştirilebilmektedir.
Uygulama Toplulukları
Uygulama Toplulukları (Communities of Practice), bir konu veya bir alanda ortak ilgisi olan kişilerin uzun süre boyunca işbirliği yaptığı, fikir ve stratejileri paylaştığı, çözümleri belirlediği ve yenilikler geliştirdiği bir sosyal öğrenme süreci olarak tanımlanabilir. Öğrenme, çoğu zaman bu sosyal süreçlere eşlik eden rastlantısal bir sonuçtur. Ortak hedefleri olan insanlar birbirleriyle etkileşime girdiklerinde ortaya çıkan ve gelişen sosyal bağlamlarda öğrenme gerçekleşir.
Bilgi Çalışma Sistemleri
Önceki bölümlerde açıklanan kurumsal bilgi sistemleri, bir kuruluştaki tüm çalışanlar ve gruplar olmasa da birçoğu tarafından kullanılabilecek çok çeşitli özellikler sunar. İşletmelerde ayrıca bilgi çalışanlarının yeni bilgi yaratmalarına yardımcı olmak ve bu bilginin işletmeye düzgün bir şekilde aktarılmasını sağlamak için uzmanlaşmış sistemleri bulunur. Bu bölümde bilgi çalışanları için geliştirilen sistemler ele alınmaktadır.
Bilgi Çalışanları
Bilgi çalışanları, öncelikle kuruluş için bilgi ve bilgi oluşturan araştırmacılar, tasarımcılar, mimarlar, bilim adamları ve mühendisleri kapsar. Bilgi çalışanları, kuruluş ve kuruluş içinde çalışan yöneticiler için kritik olan üç anahtar rol üstlenir:
• Çalıştığı örgüt gelişirken, teknolojide, bilimde, toplumsal düşüncede ve sanatta bilgiyi güncel tutmak, • Bilgi alanları, meydana gelen değişiklikler ve fırsatlar konusunda iç danışman olarak hizmet etmek, • Değişim aracı olarak hareket etmek, değişim projelerini değerlendirmek, başlatma ve teşvik etmek.
Bilgi Çalışma Sistemlerinin Gereksinimleri
Çoğu bilgi çalışanı, ofiste çalışanların verimliliğini artırmak için tasarlanmış kelime işlemciler, sesli posta, e- Posta, video konferans ve zamanlama sistemleri gibi ofis sistemlerini yaygın olarak kullanır. Ancak, bilgi çalışanları aynı zamanda güçlü grafikler, analitik araçlar, iletişim ve belge yönetimi yeteneklerine sahip son derece uzmanlaşmış bilgi çalışma sistemlerine ihtiyaç duyarlar.
Bilgi Çalışma Sistemleri Örnekleri
Başlıca bilgi çalışmaları uygulamaları, simülasyon ve modelleme için CAD sistemleri ve sanal gerçeklik sistemlerini kapsamaktadır. Bilgisayar destekli tasarım (CAD-Computer Aided Design), bilgisayarları ve gelişmiş grafik yazılımlarını kullanarak tasarımların oluşturulmasını ve revizyonunu otomatikleştirir. Daha geleneksel bir fiziksel tasarım metodolojisi kullanarak, her tasarım değişikliği bir kalıbın yapılmasını ve bir prototipin fiziksel olarak test edilmesini gerektirir. Bu işlem birçok kez tekrarlanmalıdır, bu çok pahalı ve zaman alıcı bir işlemdir. Bir CAD iş istasyonu kullanarak tasarımcının tasarım sürecinin sonuna doğru fiziksel bir prototip yapması gerekir, çünkü tasarım bilgisayarda kolayca test edilebilir ve değiştirilebilir. CAD yazılımının üretim süreçleri için tasarım özellikleri sağlama yeteneği, çok daha az sorunlu bir üretim süreci gerçekleştirirken çok fazla zaman ve para tasarrufu sağlar.
Sanal gerçeklik (Virtual Reality, VR) sistemleri, geleneksel CAD sistemlerinin çok ötesine geçen görselleştirme, oluşturma ve simülasyon özelliklerine sahiptir. Kullanıcıların neredeyse gerçek dünyadaki bir duruma katıldıklarına inandıkları gerçekliğe o kadar yakın olan bilgisayar tarafından üretilen simülasyonlar oluşturmak için etkileşimli grafik yazılımı kullanırlar. Birçok sanal gerçeklik sisteminde, kullanıcı uygulamaya bağlı olarak özel kıyafetler, başlıklar ve ekipman kullanır. Giysi, kullanıcının hareketlerini kaydeden ve bu bilgileri hemen bilgisayara geri aktaran sensörler içerir.
Artırılmış gerçeklik (AR-Augmented Reality), görselleştirmeyi geliştirmek için kullanılan ileri bir teknolojidir. Artırılmış gerçeklik, ögeleri sanal bilgisayar tarafından oluşturulan görüntülerle zenginleştirilen fiziksel gerçek dünya ortamının canlı, doğrudan veya dolaylı bir görünümünü sunar. Kullanıcı, gerçek fiziksel dünyada temellendirilir ve artırılmış ekranı oluşturmak için sanal görüntüler gerçek görünümle birleştirilir. Dijital teknoloji, gerçekliğin algılanmasını artırmak için ek bilgiler sağlar ve kullanıcının çevresindeki gerçek dünyayı daha etkileşimli ve anlamlı hâle getirir. Bilgisayarlı tomografi ve manyetik rezonans görüntüleme (MR-Magnetic Resonance) taramalarından veya ultrason görüntülemesinden elde edilen verilerin üzerine yerleştirildiği görüntü kılavuzlu cerrahi işlemler gibi tıp alanında artırılmış gerçekliğin kullanıldığı diğer örnekleridir.
Akıllı Teknikler
Yapay zekâ ve veri tabanı teknolojisi, kuruluşların bireysel ve toplu bilgileri yakalamak ve bilgi tabanlarını genişletmek için kullanabileceği bir dizi akıllı teknik sağlar. Bu bölümde uzman sistemler, vaka temelli akıl yürütme, bulanık mantık, sinir ağları ve veri madenciliği, genetik algoritmalar ve akıllı aracılar gibi akıllı teknikler incelenmiştir.
Bilgiyi Yakalamak: Uzman Sistemler
Uzman sistemler, belirli bir uzmanlık alanında, gerçek kişilerden derlenen bilgileri temel alarak, zamanla kendisini geliştirebilme yeteneği de olan yazılımlardır. Yapay zekâda uzman sistem, bir insan uzmanın karar verme yeteneğini taklit eden bir bilgisayar sistemidir. İlk uzman sistemler 1970’lerden itibaren geliştirilmeye başlanmış ve daha sonra 1980’lerde kullanımı artmıştır.
Uzman davranışını taklit etmek üzere çok farklı metotlar kullanılmakla birlikte, en yaygın kullanılanlar 1) bilgi temsili yöntemleri ve 2) bilgi mühendisliği yöntemleridir. Her uzman sistemde öğrenme davranışı olmayabilir fakat her uzman sistem geliştirildikten sonra gerçek problemler karşısında insan uzmanla aynı sonuca varmalıdır.
Kural tabanlı bir yapay zekâ sisteminde, kullanılan kurallar bir uzmanın görüşü ya da deneyimine dayandırılarak oluşturulur. Oluşturulan kurallardan, uzmanın neden-sonuç ilişkileri ile karara varmada kullandığı mantıksal işlemler konusunda çıkarımlar yapılır. Belirtilen sistemlerin oluşturulmasında, sırasıyla tanımlama, kavramsallaştırma, formüle etme, test etme ve değerlendirme aşamaları uygulanır.
Uzman sistem, çok özel ve sınırlı bir insan uzmanlığı alanındaki örtük bilgiyi yakalamak için kullanılan akıllı bir tekniktir. Bu sistemler, vasıflı çalışanların bilgilerini, kuruluştaki diğer çalışanların da kullanabileceği şekilde bir dizi kural şeklinde yakalayan bir yazılım sistemidir. Uzman sistemdeki kurallar kümesi, sistemin belleğine depolanarak bilgilerin işletmedeki diğer çalışanlar tarafından da kullanabilmesini sağlar.
Her ne kadar uzman sistemler insanların sağlam ve genel zekâsına sahip olmasalar da sınırlılıkları iyi anlaşılırsa kuruluşlara fayda sağlayabilirler. Uzman sistemler kullanılarak sadece belirli sınıf problemleri çözebilir. Hemen hemen tüm başarılı uzman sistemler, nispeten az sayıda alternatif sonucun olduğu ve bu olası sonuçların önceden bilindiği sınırlı bilgi alanlarındaki sınıflandırma problemleri ile ilgilenmektedir. Uzman sistemler, genellikle yöneticiler tarafından karşılaşılan yapılandırılmamış sorunlarla başa çıkmak konusunda yetersizdir.
Örgütsel Zekâ: Vaka Tabanlı Akıl Yürütme
Uzman sistemler öncelikle bireysel uzmanların örtük bilgilerini yakalar, ancak kuruluşlar aynı zamanda yıllar boyunca oluşturdukları ortak bilgi ve uzmanlığa sahiptir. Bu örgütsel bilgi, vaka temelli muhakeme kullanılarak
yakalanabilir ve saklanabilir. Vaka Temelli Akıl Yürütmede (CBR- Case-Based Reasoning), vaka olarak temsil edilen insan uzmanlarının geçmiş deneyimleri ile ilgili açıklamalar belgelenir ve kullanıcı benzer parametrelerle yeni bir vaka ile karşılaştığında, yeniden kullanılmak üzere bir veri tabanında saklanır. Sistem, karşılaşılan yeni soruna benzer özelliklere sahip depolanmış vakaları arar, en yakın uyuma sahip olan vakanın çözümünü bulur ve eski vakanın çözümlerini yeni vakaya uygular. Başarılı çözümler yeni vakaya etiketlenir ve her ikisi de bilgi tabanındaki diğer vakalarla birlikte saklanır. Çözümlerin neden işe yaramadığına ilişkin açıklamalarla birlikte, başarısız çözümler de vaka veri tabanına eklenir.
Bulanık Mantık Sistemleri
Karmaşık bir sistemde eksik bilgi ve olaylardan dolayı kesin matematik yeterli olmamaktadır. Örneğin bir meyve elmadır ya da değildir. Bu durumda kesin matematik, sınırları açıkça tanımlanabilen iyi bir yaklaşımdır. Fakat bir elma kırmızı ya da kırmızımsı bir renkte olabilir. Kırmızı ya da kırmızı renklerin kümesini tanımlamak oldukça zordur. Bulanık küme teorisi, tanımlamayı ve kesin sınırları gerektirmeyen bu tür problemleri çözmek için geliştirilmiştir ve kısmi üyelik işlemini göz önüne alır.
Bulanık küme teorisi, gerçek hayatta karşılaşılan bu tür belirsizliklerin matematiksel olarak açıklanmasını ve bir fonksiyon yardımı ile ifade edilmesini öngörür. Klasik mantık, problemlerde kesin sayılarla çalışır ve bir belirlilik söz konusudur. Halbuki uygulamada, modeli oluşturan parametrelere ilişkin net değerlere ulaşmak çoğu zaman mümkün olmamaktadır. Bu belirsizlik durumu Lotfi A. Zadeh (1965) tarafından önerilen bulanık küme teorisi ile dilsel olarak az, çok, biraz vb. şeklinde ifade edilebilir hâle gelmiştir. Kuruluşlar, bulanık mantığı dilbilimsel belirsizliğin olduğu yerlerde örtük bilgiyi yakalayan yazılım sistemleri oluşturmak için kullanabilirler.
Bulanık mantık sistemlerine bilindik bir örnek olarak oda sıcaklığını otomatik olarak kontrol eden bir bilgisayar uygulamasındaki çeşitli sıcaklıkların nasıl temsil edilebileceğine bakalım. Üyelik işlevleri yani terimler, serinlik 18 derece ile 27 derece arasında olacak, ancak sıcaklık en fazla 23 derece ile 25 derece arasında serin olacak gibi tanımlanabilir. Bu mantığı kullanarak oda ortamını kontrol etmek için, programcı nem ve açık hava rüzgârı, sıcaklık ve benzeri diğer faktörler için tanımlar geliştirir.
Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesi, yapısal işlev olarak öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların çalışma ve inşalarını araştıran bir sistemdir. Bu tür algoritmalar statik program talimatlarını harfiyen takip etmek yerine örnek girişlerden veri tabanlı tahminleri ve kararları gerçekleştirebilmek amacıyla bir model inşa ederek çalışırlar.
Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağları, büyük miktarlarda verinin toplandığı karmaşık, tam anlaşılmamış problemleri çözmek için kullanılır. Biyolojik sinir ağlarını taklit eden bilgisayar programı oldukları da söylenebilir.
Bir insan için analiz etmesi çok zor ve çok karmaşık olabilecek büyük miktarda veride kalıplar ve ilişkiler bulurlar. Sinir ağları, biyolojik veya insan beyninin işleme modellerine paralel olan donanım ve yazılımları kullanarak bu bilgiyi keşfeder. Sinir ağları, verileri gözden geçirerek, ilişkiler arayarak, modeller oluşturarak ve modelin kendi hatalarını tekrar tekrar düzelterek büyük miktarlardaki verilerden örüntüleri “öğrenir”.
Genetik Algoritmalar
Genetik algoritmalar, belirli bir problem için çok sayıda olası çözümü inceleyerek o probleme en uygun çözümü bulmak için yararlanılan bir tekniktir. Kalıtım, mutasyon, seleksiyon ve çaprazlama (rekombinasyon) gibi evrimsel biyolojiden esinlenen tekniklere dayanmaktadır.
Akıllı Ajanlar
Akıllı ajanlar, iş süreci veya yazılım uygulaması için belirli görevleri yerine getirmek üzere doğrudan insan müdahalesi olmadan çalışan yazılım programlarıdır. Akıllı ajan teknolojisi, önemli olarak nitelendirilen enformasyonu bulmak ve bunlara göre hareket etmek için işletmelerin büyük miktarda verilerde gezinmesine yardımcı olur. Akıllı ajanlar ayrıca hedeflerine ulaşmak için bilgiyi öğrenebilir veya kullanabilirler. Çok basit veya çok karmaşık olabilirler.