Determination of the weight coefficients of criteria in the selection of business intelligence applications with FUCOM

Yıl 2021, Cilt: 23 Sayı: 2, 195 - 208, 01.12.2021

Ejder Ayçin , Hakan Aşan

https://doi.org/10.33707/akuiibfd.903563

Cited By: 9

Öz

Nowadays, with the emergence of large databases, businesses have become able to store more data, both internal and external sources. It is possible to transform these valuable data sources into information correctly and successfully with business intelligence applications. Enterprise resource planning software owned by businesses offers some reporting features in their own internal structures. However, businesses need business intelligence applications due to both the combination of different resources and the fact that they are developed only for a specific purpose. Business intelligence applications use different instruments in the transformation of data into valuable information. Therefore, business intelligence applications have many different features. From the point of view of businesses, the existence of many different features has made the choice of business intelligence application difficult and complex. This situation constituted the starting point of the current study. First of all, three main criteria were taken into consideration at the stage of business intelligence application selection, and twenty-one sub-criteria related to these main criteria were determined. In addition, an application was carried out in which the weights of these criteria were calculated with FUCOM (Full Consistency Method), a subjective weighting method. According to the application results, it has been determined that the most important criteria are usage on different platforms, customization cost, and user interface interaction, respectively.

Anahtar Kelimeler

Business Intelligence, Multi Criteria Decision Making, FUCOM

İş zekası uygulamaları seçimindeki kriterlerin önem ağırlıklarının FUCOM yöntemi ile belirlenmesi

Öz

Günümüzde büyük veri tabanlarının ortaya çıkmasıyla birlikte, işletmeler iç ve dış kaynaklardan olmak üzere daha fazla veriyi saklayabilir hale gelmişlerdir. Bu değerli veri kaynaklarının doğru ve başarılı şekilde bilgiye dönüştürülmesi iş zekası uygulamaları ile mümkündür. İşletmelerin sahip olduğu kurumsal kaynak planlama yazılımları, kendi iç yapılarında bazı raporlama özellikleri sunmaktadırlar. Ancak işletmeler, hem farklı kaynakların bir araya getirilmesi hem de sadece özel bir amaca göre geliştirilmeleri nedeniyle iş zekası uygulamalarına ihtiyaç duymaktadırlar. İş zekası uygulamaları verinin değerli bilgiye dönüşümünde farklı enstrümanlar kullanmaktadır. Bu nedenle iş zekası uygulamaları birçok farklı özelliğe sahiptirler. İşletmeler açısından bakıldığında ise farklı birçok özelliğin var olması, iş zekası uygulaması seçimini zor ve karışık bir hale getirmiştir. Bu durum mevcut çalışmanın çıkış noktasını oluşturmuştur. Öncelikle iş zekası uygulaması seçimi aşamasında dikkate alınan üç ana kriter ve bu ana kriterlere bağlı yirmi bir alt kriter belirlenmiştir. Ardından bu kriterlerin önem ağırlıklarının subjektif bir kriter ağırlıklandırma yöntemi olan FUCOM (Full Consistency Method) ile hesaplandığı bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Uygulama sonuçlarına göre en önemli kriterlerin sırasıyla farklı platformlarda kullanım, uyarlama maliyeti ve kullanıcı ara yüzü etkileşimi olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

İş Zekası, Çok Kriterli Karar Verme, FUCOM

Kaynakça

• Best Business Intelligence Software, (2021). https://www.businessintelligencesoftware.co/best-business-intelligence-software-2021.html (Erişim tarihi: 02.02.2021).
• Božanić, D., Tešić, D. & Kočić, J. (2019). Multi-criteria FUCOM–Fuzzy MABAC model for the selection of location for construction of single-span bailey bridge. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(1), 132-146.
• Çetinyokuş, T. & Özdil, L. (2015). İş zekası yazılımı alternatiflerinin çok kriterli karar verme yöntemi ile değerlendirilmesi. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 1(2), 48-61.
• Dalić, I., Stević, Ž., Erceg, Ž., Macura, P. & Terzić, S. (2020). Selection of a distribution channel using the integrated FUCOM–MARCOS Model. Faculty of Business Economics and Entrepreneurship, (3-4), 91-107.
• Demir, G. & Bircan, H. (2020). Kriter Ağırlıklandırma Yöntemlerinden BWM ve FUCOM Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bir Uygulama. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 170-185.
• Durmić, E. (2019). Evaluation of criteria for sustainable supplier selection using FUCOM method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2(1), 91-107.
• Ecer, F. (2021a). FUCOM sübjektif ağırlıklandırma yöntemi ile rüzgâr çiftliği yer seçimini etkileyen faktörlerin analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(1), 24-34.
• Ecer, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme: Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım. Seçkin Yayınevi, Ankara.
• Ecer, F. (2021b). Sürdürülebilir Tedarikçi Seçimi: FUCOM Sübjektif Ağırlıklandırma Yöntemi Temelli MAIRCA Yaklaşımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 26-48.
• Fazlollahtabar, H., Smailbašić, A. & Stević, Ž. (2019). FUCOM Method In Group DecisionMaking: Selection Of Forklift In A Warehouse, Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(1), 49-65.
• Gartner. (2020). Gartner Magic Quadrant Report, 2020.
• Hanine, M., Boutkhoum, O., Tikniouine, A. & Agouti, T. (2016) Application of an integrated multi-criteria decision making AHP-TOPSIS methodology for ETL software selection. SpringerPlus. 5(1), 1-17.
• Hanine, M., Boutkhoum, O., Agouti, T. & Tikniouine, A. (2017). A new integrated methodology using modified Delphi-fuzzy AHP-PROMETHEE for Geospatial Business Intelligence selection. Information Systems and e-Business Management, 15(4), 897-925.
• Horakova, M. & Skalska, H. (2013). Business intelligence and implementation in a small enterprise. Journal of systems integration, 4(2), 50-61.
• IBM (2021). Business Intelligence. https://www.ibm.com/analytics/business-intelligence/(Erişim tarihi: 15.02.2021).
• İş Zekası ve Ötesi. (2014, 24 Ağustos). En iyi iş zekası uygulamaları listesinde son durum. http://iszekasiveotesi.blogspot.com/2014/ (Erişim tarihi: 15.02.2021).
• Karim, A.J. (2011). The value of Competitive Business Intelligence System (CBIS) to stimulate competitiveness in global market. International Journal of Business Intelligence and Social Science. 2(19), 196-203.
• Khan, A. (2012). Business Intelligence and data warehousing simplified: 500 questions, answers, and tips. Dulles, VA: Mercury Learning and Information, 2012. eBook Collection (EBSCOhost), EBSCOhost (Erişim tarihi: 03.02.2021).
• Luhn, H.P. (1958). A Business Intelligence System, IBM Journal 2(4), 314-319.
• Mike, B. (2003). Business Intelligence for the Enterprise. PrenticeHall PTR.
• Moss, L.T. & Atre, S. (2003). Business intelligence roadmap: the complete project lifecycle for decision-support applications. Addison-Wesley Professional.
• Pamucar, D., Stević, Ž. & Sremac, S. (2018). A new model for determining weight coefficients of criteria in MCDM models: Full consistency method (FUCOM). Symmetry, 10(9), 393.
• Pavkov, S., Poščić, P. & Jakšić, D. (2016). Business Intelligence Systems yesterday, today and tomorrow–an overview. Zbornik Veleučilišta u Rijeci, 4(1), 97-108.
• Prentkovskis, O., Erceg, Ž., Stević, Ž., Tanackov, I., Vasiljević, M. & Gavranović, M. (2018). A new methodology for improving service quality measurement: Delphi-FUCOMSERVQUAL model. Symmetry, 10(12), 757.
• Sofuoğlu, M.A. (2020). Fuzzy applications of FUCOM method in manufacturing environment. Politeknik Dergisi, 23(1), 189-195.
• BI Tools Market Share (2017). https://www.businessintelligencesoftware.co/bi-tools-market-share-2017.html (Erişim Tarihi: 03.02.2021).