Belge ve Arşiv Yönetimi Süreçlerinde Büyük Veri Analitiği ve Yapay Zeka Uygulamaları
Abstract
Son yıllarda sıkça duyulan kavramlardan olan yapay zeka ve büyük veri, insan hayatının neredeyse her alanına etki edecek düzeye gelmiştir. Tüketici davranışlarından kişilik analizlerine, trafik problemlerinin çözümünden uzay çalışmalarına kadar birçok alanda kullanılan yapay zeka teknolojilerinin uygulama alanlarından biri de son dönemde belge ve arşiv yönetimi olmuştur. Yapılan çalışmalar ve yürütülen projeler, çok büyük miktarda içerik barından arşivler, kütüphaneler ve bilgi merkezlerinin, insan eliyle gerçekleştirilen süreçler yerine artık daha fazla doğruluk ve neredeyse sıfır hata ile işleyen otomatikleştirilmiş yazılımlar kullanmak istediklerini göstermektedir. Uygulama süresinin görece uzun olduğu işler artık terkedilmeye başlanmış ve yapay zeka temelli otomatikleştirilmiş süreçler, işlem sürelerini dakikalara hatta saniyelere indirgemiştir. Bunun doğal bir sonucu olarak da bilgiye hızlı erişim sağlanırken, stratejik kararların alınmasında bilginin etkinliği de artmıştır. Bu çalışmada, yapay zeka ve büyük veri kavramları incelenmiş; bu teknolojilerin belge ve arşiv yönetimi süreçlerine uygulanabilirliği konusunda yapılan uluslararası çalışmalara değinilmiş ve alan uzmanlarının bu teknolojiler karşısında nasıl bir pozisyon alması gerektiği konuları ele alınmıştır. Bilgi ve Belge Yönetimi disiplini ile bu disiplinin ilişkide olduğu diğer bilimsel alanlardaki (Veri Bilimi, Yönetim Bilişim Sistemleri, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği) literatür taramasından elde edilen veriler neticesinde örnek olaylar ve düşünceler incelenmiştir. Son zamanlarda otomatik dosya kodu sınıflandırma ve sevk işlemleri, otomatik arşivleme ve tasfiye süreçlerinin tasarımı ile ilgili çalışmalar yapılmaktadır. Belge yönetiminde yapay zeka ve büyük veri analitiğinin uygulanabilirliğine dair Türkiye’de yapılan çalışmaların sayısı oldukça sınırlıdır. Yapılan bu çalışma ile alandaki eksikliğin giderilmesine katkı sağlanması amaçlanırken, kurumsal belgelerin saklama süreçlerinde ve arşiv değeri olan malzeme seçiminde yapay zekanın Türkiye’de kullanım koşulları açıklanmaya çalışılacaktır. Aynı zamanda açık devlet verilerinin büyük veri analitiği aracılığıyla halkın ve ilgi gruplarının hizmetine sunulmasıyla ilgili uygulamalar ortaya konulacaktır. Çağın gereklerini yakalamak adına, Türkiye’de de bu alanda çalışan konu uzmanlarının ve koordinatör kurumların mutlaka bu teknolojilerden faydalanması gerektiği anlaşılmaktadır.
Keywords
büyük veri,yapay zeka,elektronik belge ve arşiv yönetimi,arşivsel değer
References
- Aktan, E. (2018). Büyük veri: Uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi Dergisi, 1(1), 1-22.
- Arlitsch, K. ve Newell, B. (2017). Thriving in the age of accelerations: A brief look at the societal effects of artificial ıntelligence and the opportunities for libraries. Journal of Library Administration, 57(7), 789-798.
- Boyd, D. ve Crawford, K. (2012). Critical questions for big data. Information, Communication & Society, 15(5), 662-679.
- Cox, M. ve Ellsworth, D. (1997). Application-Controlled Demand Paging for Out-of-core Visualization. Erişim Adresi: https://www.nas.nasa.gov/assets/pdf/techreports/1997/nas-97-010.pdf
- Cox, R., Shah, S., Frederick, W., Nelson, T., Thomas, W., Jansen, G., Dibert, N., Kurtz, M. ve Marciano, R. (2018). A case study in creating transparency in using cultural big data: The legacy of slavery project. IEEE Big Data 2018: 3rd CAS Workshop. Seattle: Washington. Erşim Adresi: https://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2018/12/12.Cox_-2.pdf
- Currall, J. ve Moss, M. (2008). We are archivists, but are we OK?. Records Management Journal, 18(1), 69-91.
- Çiçek, N. (2009). Modern Belgelerin Diplomatiği. İstanbul: Derlem Yayınları.
- Dale, K. L. (2015). RIM’s role in harnessing the power of big data. Information Management, 2015, 29-32
- Dollar, C. M. (1993). Archivists and Record Managers in the Information Age. Archivaria, 36, 37-52.
- Emery, P. (2003). Document and records management: Understanding the differences and embracing integration. ZyLAB Technologies White Paper, September 2003, 1-8.