YBS207U-BİLİŞİM SİSTEMLERİ
Ünite 7: Karar Vermeyi Güçlendirme
Karar Türleri ve Karar Verme Süreci
İşletme içinde yöneticiler ve alınan kararlar çeşitli düzeylerdedir. Karar vermeyi anlamak için öncelikle işletmelerde ne tür kararlar verildiği ve karar verme sürecinin yapısı incelenmelidir.
İşletmelerde farklı yönetim düzeyleri vardır. Bu düzeylerin her birinin karar desteği için farklı bilgi gereksinimleri ve farklı karar türleri için sorumlulukları bulunmaktadır. Kararlar yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olmak üzere üç gruba ayrılır.
Yöneticilerin üstlendikleri yetki ve sorumluluklar birbirinden oldukça farklı ancak birbirini tamamlayan düzendedir. Üst yönetim, işletmenin uzun dönem stratejik planları, üreteceği ürünler ve sunacağı hizmetler konusundaki kararlardan sorumludur. Orta yönetim, üst yönetimin ortaya koyduğu plan ve programların uygulanmasından sorumludur. Alt yönetim ise operasyonel düzeyde işletmenin günlük faaliyetlerinin izlenmesinden sorumludur.
Alt kademe yöneticileri veya bir başka ifadeyle operasyonel yöneticiler haftalık üretim programları gibi kısa vadeli planlar geliştirir. Bu yöneticiler kaynakların etkin kullanımını ve çalışanların performansını, işletmenin oluşturduğu prosedürler, bütçe ve programlar dâhilinde yönlendirirler.
Orta düzey yöneticiler ise kısa ve orta vadeli planlar, programlar ve bütçeler geliştirir ve işletme alt birimleri için politikaları, prosedürleri ve iş hedeflerini belirler. Ayrıca kaynakları tahsis eder ve bölümler, proje ekipleri ve diğer çalışma grupları dâhil olmak üzere işletme alt birimlerinin performansını izler.
Üst düzey yönetim veya stratejik yönetim genel olarak, bir yönetim kurulu ile üst düzey yöneticilerin de yer aldığı bir yürütme kurulundan oluşur. Stratejik planlama sürecinin bir parçası olarak genel örgütsel hedefler, stratejiler, politikalar ve amaçlar geliştirir, uzun vadeli kararlar verilir.
Karar Verme Süreci
Karar vermek çok aşamalı bir süreçtir. Herbert A. Simon, karar vermede bilgi toplama, tasarım, seçme ve uygulama olmak üzere dört farklı aşamayı tanımlamıştır:
• Bilgi toplama • Tasarım • Seçim • Uygulama
Yönetsel Kararların Bilişim Sistemleri ile Desteklenmesi
Yöneticilerin sorumluluklarını ve bu sorumluluklar karşısındaki tutumlarını anlamak için geçmişten günümüze çeşitli teoriler geliştirilmiştir. Klasik ve çağdaş
yönetsel davranış modellerini, yönetsel işlevleri ve rolleri incelemek konuyu anlaşılır hale getirebilir.
Yönetsel Roller
Klasik yönetim teorisinde yönetimin işlevleri Henri Fayol tarafından planlama, organize etme, koordine etme, komuta etme ve kontrol etme olarak belirlenmiştir. Yöneticilerin ne yaptığını açıklayan klasik yönetim teorisi, 1920’lerde ortaya atılmıştır. Klasik teori, yönetim işlevlerini açıklamakta, ancak yöneticilerin planlama, karar verme ve başkalarının çalışmalarını kontrol etme konusunda ne yaptığını tam olarak ele almamaktadır. Bunun için çağdaş davranış bilimciler, yöneticiler ve diğer çalışanların davranışlarını incelemişlerdir.
İşletmelerde yöneticiler çeşitli roller üstlenmektedir ve bu roller yöneticinin işinin ne olduğunu anlamada bize yol gösterir. Yöneticilerin günlük davranışlarını analiz eden Henry Mintzberg, on adet yönetsel rolü gözlemlemiş ve bu yönetsel rolleri “kişiler arası roller”, “bilgiye ilişkin roller” ve “kararlara ilişkin roller” olarak üç gruba ayırmıştır. Her bir rol, yöneticilerin üstlendiği ve eninde sonunda yerine getirmesi gereken planlama, organize etme, yöneltme ve kontrol fonksiyonları gibi faaliyetleri temsil eder.
Bilişim teknolojileri, yöneticilere hem geleneksel hem de yeni rolleri yerine getirmeleri için yeni araçlar sunar. Böylece daha önce hiç olmadığı kadar hassas ve hızlı bir şekilde izleme, planlama, tahmin yapma ve değişen iş ortamına daha hızlı yanıt verme olanağı elde ederler. Gelişen uygulamalar, kişiselleştirilmiş karar desteği, veri depolama, modelleme, bilgi alma, eğerolursa analizlere ve raporlamaya odaklanmaktadır.
Yöneticiler, kaliteli ve doğru bilgilerle bile kötü kararlar alabilirler. Önceden de bahsedildiği gibi yönetim filtreleri karar vermeyi olumsuz yönde etkileyebilir.
Örgüt kültürünün de karar vermeyi etkilediği bilinmektedir. Örgüt, yeterlilikleri ve kararlı davranma yetenekleri sınırlı olan yapısal bir bütündür. Çevre değiştiğinde ve işletmelerin hayatta kalabilmek için yeni iş modellerini benimsemeleri gerektiğinde, örgüt içindeki güçler, büyük değişiklik gerektiren kararları almaya direnç gösterirler.
Yönetim Bilişim Sistemleri ve Karar Destek Sistemleri
İş dünyasında, yöneticilerin karar vermesini kolaylaştırmak için bilişim sistemlerinin kullanılması, bilişim teknolojilerinin kullanımının yaygınlaşmasında başlıca itici güçlerden biri olmuştur. Bununla birlikte, hem akademik hem de iş çevresinde, Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS), Karar Destek Sistemleri (KDS) ve Üst Yönetim Destek Sistemleri (ÜYDS) sayesinde geleneksel yönetim odağının genişlediği gözlemlenmektedir.
Yönetim Bilişim Sistemleri yöneticilerin ve iş profesyonellerinin günlük karar verme gereksinimlerinin çoğunu destekleyen temel enformasyonu sağlamaktadır.
Karar destek sistemleri, karar verme sürecinde yöneticilere ve iş profesyonellerine etkileşimli enformasyon desteği sağlayan bilgisayar tabanlı bilişim sistemleridir. Karar destek sistemleri;
(1) analitik modeller (2) özel veri tabanları (3) bir karar vericinin kendi içgörüleri ve kararları (4) yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kurumsal kararları desteklemek için etkileşimli, bilgisayar tabanlı
bir modelleme süreci kullanır.
İş Zekâsı ve İşletme Analitiği Teknikleri
Kurumlar, iş zekâsı ve işletme analitiği uygulamaları ile mevcut verileri, iş süreçleri konusunda öngörülere dönüştürerek verimliliği ve rekabet gücünü artıran stratejik iş kararları oluşturmak için kullanabilir. İş zekâsı ve işletme analitiği yaklaşımları sayesinde birlikte karar alma süresi önemli ölçüde kısalmış ve maliyetler azalmıştır. İş zekâsı sistemlerinin yaygınlaşmasının en önemli nedenlerinden biri, işletmelerin büyüyen veri hacmi ve karmaşık hâle gelen veri yapılarıdır.
İş zekâsı ile işletme analitiği arasındaki farklılıkları şu şekilde özetleyebiliriz:
• İşletme analitiği, iş zekâsına göre konulara daha geniş kapsamlı yaklaşır. • İş zekâsı, işlenmemiş veriyi ölçülebilir anlamlı hâle getiren teknolojiler bütünüyken işletme analitiği, analiz süreçlerinde bir metin de kullanabilir. • İş zekâsının bir sonucu olarak “dashboard” denilen gösterge panoları oluşturulur. İşletme analitiği ise bütün bu çıktıları kapsayarak karar sürecini de bünyesine dâhil eder. • İş zekâsı ne oldu, ne olmakta ve neden oldu gibi soruların cevabını görsel olarak grafikler üzerinden verir. Bu sorulara örnek olarak “Satışlar arttı mı, azaldı mı?”, “Azaldıysa neden azaldı, ne zaman azaldı?” gibi sorular verilebilir. İşletme analitiği ise “Ne olabilir?” sorusunu sorar. Örneğin; “Gelecekte bu ürünün durumu ne olur?”, “Müşterinin ürünü alma ihtimali nedir?”, “Ürünü satmak için ne yapılması gerekir?” gibi ileriye ve optimizasyona yönelik sorulara yanıt arar.
İş Zekâsı
Howard Dresner, 1989 yılında İş Zekâsı terimini, “gerçeğe dayalı destek sistemleri kullanarak ticari karar vermeyi iyileştirmeye yönelik kavramlar ve yöntemler” olarak tanımlamıştır. Bugün iş zekâsı, bir işletmenin stratejisini belirleme ve uygulamada ihtiyaç duyulan kritik bir unsur olarak kabul edilmektedir.
İş zekâsı ortamının ögeleri aşağıda verilmiştir:
• İş çevresinden elde edilen veriler • İş zekâsı altyapısı
• İşletme analitiği araçları • Yönetsel kullanıcılar ve yöntemler • Dağıtım platformu (YBS, KDS, ÜYDS) • Kullanıcı arayüzü
İşletme Analitiği
İşletme Analitiği (İA) (business analytics) kestirim modelleme ve optimizasyon gibi çözümler ile iş süreçlerini en verimli hâle getirerek işletmelerin performansını keşfetmesini sağlayan bir metodolojidir.
ş zekâsı ve işletme analitiği, karar vericilere doğru, neredeyse gerçek zamanlı bilgi sunabilmekte ve analitik araçlar, bilgileri hızlı bir şekilde anlamalarına ve harekete geçmelerine yardımcı olmaktadır. İş zekâsı sistemlerinin bu amaçlara ulaşmak için sunduğu altı analitik araç vardır:
• Üretim raporları • Parametreli raporlar • Gösterge panosu • Özel sorgu/arama/rapor oluşturma • Detaylı inceleme • Tahminler, senaryolar, modeller
Büyük veri analitiği, yöneticilerin, daha önce erişilemeyen ya da resim, ses ve video gibi işlenmesi zahmetli verileri kullanarak daha iyi ve daha hızlı karar vermelerini sağlamaktadır.
Büyük veri analitiği, büyük hacimli verileri analiz ederek anlamlı sonuçlar elde etmeye yarar. Bu büyük veri, sosyal ağlar, videolar, dijital görüntüler, sensörler ve satış işlem kayıtları gibi çok çeşitli kaynaklardan toplanmaktadır. Tüm bu verileri analiz etmenin amacı, normalde görülmeyen örüntüleri ve bağlantıları ortaya çıkarmak, bunu yaratan kullanıcılar hakkında değerli bilgiler elde edebilmektir.
Konum analizi ve veri görselleştirme: Günümüzde alınan kararların önemli bir bölümü konum verilerine dayanmaktadır. İş zekâsı ile konum analizi, cep telefonlarından konum verileri, sensörlerden veya tarama cihazlarından çıktılar ve haritalardan gelen veriler de dâhil olmak üzere, verilerin konum (coğrafi) bileşeninden iş bilgisi edinme yeteneğini de kapsar.
Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), karar vericilerin sorunları görselleştirmelerine yardımcı olacak haritalamadan yararlanan araçlar sağlar.
Veri görselleştirme sistemleri, çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi etkileşimli, üç boyutlu, grafik formları kullanarak karmaşık verileri daha anlaşılır biçime dönüştürür. Veri görselleştirme araçları, veriler grafik formundayken kullanıcıların etkileşimli olarak sıralamasına, alt bölümlere ayırmasına, birleştirmesine ve düzenlemesine destek olur. Bu destek, kullanıcıların etkileşimli bir bilgi keşfi ve karar destek sürecinde iş veya bilimsel verilerdeki örüntüleri, bağlantıları ve anormallikleri keşfetmelerine yardımcı olur.
Veri Madenciliği ve Çevrimiçi Analitik İşleme: Veri madenciliğinin temel amacı, bilgi keşfi olarak adlandırılan süreç aracılığıyla yöneticilere ve iş profesyonellerine karar desteği sağlamaktır. Veri madenciliği yazılımı, kurumsal veri ambarlarında analiz için hazırlanan geçmiş işletme verilerini analiz eder ve bir işletmenin iş performansını geliştirmesine yardımcı olabilecek verilerde gizlenen örüntüleri, eğilimleri ve bağıntıları keşfetmeye çalışır.
Günümüzün küresel iş ortamının rekabetçi ve dinamik doğası, işletme yöneticileri ve analistlerin karmaşık iş sorgularına hızlı yanıtlar verebilecek bilişim sistemleri taleplerini artırmaktadır. Bilişim sistemleri endüstrisi bu taleplere analitik veri tabanları, veri pazarları, veri ambarları, veri madenciliği teknikleri ve çok boyutlu veri tabanı yapıları gibi gelişmeler ve Çevrimiçi Analitik İşlemeyi (Online Analytical ProcessingOLAP) destekleyen özel sunucular ve web özellikli yazılım ürünleri ile cevap vermektedir.
OLAP, konsolidasyon, detaya inme ve dilimleme ve küp oluşturma gibi birkaç temel analitik işlemi içerir.
OLAP’ın karmaşık sorunları çözebileceği ortak iş alanları şunlardır:
• Pazarlama ve satış analizi • Tıklama akışı verileri • Veri tabanı pazarlaması • Bütçeleme • Finansal raporlama ve konsolidasyon • Kârlılık analizi • Kalite analizi
Yeni Nesil Bilişim Sistemlerine Geçiş Stratejileri
İşletmelerin iş zekâsı ve işletme analitiği yeteneklerine sahip olmasının iki farklı stratejisi vardır. İlk strateji tek kaynaktan, IBM ya da HP gibi, önde gelen işletmelerin donanım ve yazılım sistemlerinin birlikte sunulduğu bütünleşik çözümlerin teminidir. İkinci strateji ise farklı donanım ve platformlarda da çalışabilen, türünün en iyisi olan yazılımları SAP, SAS ve Microsoft gibi yazılım firmalarından işletme ihtiyaçlarını da gözetecek şekilde seçmektir.
İşletmelerin hangi stratejiyi benimsediğine bakılmaksızın, tüm iş zekâsı ve işletme analitiği sistemleri kurumları bir dizi satıcıya bağımlı hâle getirir ve sistemi başlatma çok maliyetlidir. Dünyanın dört bir yanındaki binlerce çalışanı belirli bir araç seti kullanma konusunda eğittikten sonra değişiklik yapmak ise oldukça zahmetlidir.
Farklı Karar Verme Düzeylerinde İş Zâkasının Kullanımı
Üst düzey yöneticiler, gösterge panoları (dashboard) ve kurum karneleri gibi görsel arayüzleri kullanarak işletme faaliyetlerini izlemek için iş zekâsını kullanma eğilimindedir. Orta düzey yöneticiler ve analistlerin veri ve yazılıma dâhil olma, sorgu girme ve verileri farklı boyutlarda dilimleyerek inceleme olasılıkları daha
yüksektir. Operasyonel çalışanlar ise müşteriler ve tedarikçilerle birlikte çoğunlukla hazır raporlara bakacaktır. İş zekâsı kullanan kesimin yüzde 80’inden fazlası, büyük ölçüde üretilmiş raporlara erişen sıradan kullanıcılardan oluşmaktadır.
Operasyonel ve Orta Yönetim için Karar Desteği
Operasyonel ve orta kademe yönetim düzeyinde genellikle, bir fabrika ortamında makinelerin çalışma süresinden, marketlerdeki günlük veya hatta saatlik satışlara, bir işletmenin web sitesindeki günlük trafiğe kadar, işletmenin kilit yönlerinin performansını izlemekle yükümlüdür. Bu yöneticilerin aldığı kararların çoğu yapılandırılmıştır.
Bir karar destek sisteminin kullanılmasında dört temel analitik modelleme faaliyeti bulunmaktadır: (1) eğerolursa analizi, (2) duyarlılık analizi, (3) hedef arama analizi ve (4) optimizasyon analizi.
Üst Yönetim İçin Karar Desteği
Üst Yönetim Destek Sistemi (ÜYDS), karar verme gereksinimlerini ve üst düzey yönetsel bilgiyi destekleyen ve kolaylaştıran sistemlerdir. Amacı, stratejik karar verme işini gerçekleştiren yöneticilerin işletmenin kârlılığını ve başarısını etkileyen gerçekten önemli performans bilgilerine odaklanmasına yardımcı olmaktır. Örgütsel amaçlar için konu ile ilgili iç ve dış bilgiye kolay erişim olanağı sağlar.
Kurumsal karne (Balanced Scorecard), bir işletmenin stratejik planını, işletme performansının dört boyutuna odaklayan bir sistemdir. Bu dört boyut; “Finans ve Risk”, “Süreç ve Verimlilik”, “Müşteri ve Satış” ile “İnsan Kaynağı” başlıkları altında ele alınır.
Kurumsal karne ile yakından ilişkili bir diğer popüler yönetim metodolojisi de Kurumsal Performans Yönetimi’dir (KPY). Kurumsal performans yönetimde, bir işletmenin stratejilerini sistematik olarak operasyonel hedeflere dönüştürerek düzenli olarak izlenmesine çalışılır.
Grup Karar Destek Sistemleri
Yöneticiler bir ekibin parçasıysa ve grup olarak karar vermeleri gerekiyorsa bu durumda Grup Karar Destek Sistemleri (GKDS) kullanılır.
Günümüzde birçok karar, üyeleri farklı konumlarda olan gruplar tarafından verilmektedir. Gruplar, her yerde bulunan akıllı telefonların yanı sıra işbirliği araçlarını kullanarak kolayca birlikte çalışabilmekte ve iletişim kurabilmektedir. İşbirliği, özellikle satıcılardan müşterilere kadar ortakların bilgi paylaşması gereken tedarik zinciri boyunca önemlidir. GKDS, kâğıttan ziyade bilgisayarla doldurulan elektronik anketlere, bilgisayar kullanımıyla aynı anda fikirleri beyan etme ve paylaşmaya izin veren araçlara, fikirler arasında belli bir fikre oy verilmesine izin veren oylama araçları vb. sahiptir.
Grup karar destek sistemlerinin faydalarını aşağıdaki gibi sıralayabiliriz:
• Grupların yapılandırılmamış sorunlar hakkında karar vermelerine yardımcı olur. Ayrıca altyapı sağlayarak, belirli bir yapılandırılmamış karar verme türünün verimliliğini artırabilir. • Önemli kararlarda, paydaşların katılımı ve iş birliğine olanak tanıdığından karar sadece bir kişinin sorumluluğunda değildir. Sorun üzerinde daha fazla insan çalıştığından, kararın grubun ihtiyaçlarını ve hedeflerini gerçekçi bir şekilde yansıtması daha olasıdır. • Anonimlik GKDS’nin bir özelliği olduğu için, insanlar daha dürüst olmaya teşvik edilir. Bu aynı zamanda elde edilen çözümün doğruluğunu da artıracaktır. • GKDS’nin toplantıyı ve toplantıda alınan kararları kaydetme kabiliyeti, karar verme sürecinin, yaratılan fikirlerin ve sorunların çözümlerinin işletmenin bilgi tabanının bir parçası hâline getirilebileceği anlamına gelmektedir.