BİLGİ TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI VE YÖNETSEL KARAR VERME TARZLARI İLİŞKİSİ: TOBB GENÇ GİRİŞİMCİLER KURULU (DOĞU ANADOLU BÖLGESİ) ÜYELERİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

Cilt: 27 Sayı: 3 24 Haziran 2013
PDF İndir
EN TR

BİLGİ TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI VE YÖNETSEL KARAR VERME TARZLARI İLİŞKİSİ: TOBB GENÇ GİRİŞİMCİLER KURULU (DOĞU ANADOLU BÖLGESİ) ÜYELERİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

Öz

Günümüzde işletmeler için son derece önemli olan bilginin korunması, saklanması, iletilmesi işlevlerinin bilgi teknolojilerine bırakılması, sosyo-psikolojik bazı etkiler meydana getirmiştir. İşletmelerin tüm departmanları için önemli olan, yönetimin temel unsuru karar verme faaliyetleri de bilgi teknolojilerinin meydana getirdiği bu etkilerden nasibini almıştır. Özellikle sınırlı rasyonellikle alınan kararlar olan yönetsel kararların ve bu kararlara başvuran karar vericilerin de bilgi teknolojilerinin kullanımının doğurduğu sonuçlardan etkilenmesi kaçınılmaz bir hâl almıştır. Bu çalışmada, bahsedilen bu etkilenmenin ölçülmesi amaçlanmış ve TOBB Genç Girişimciler Kurulu’nun Doğu Anadolu Bölgesindeki üyeleri bu araştırma için hedef kitle olarak seçilmiştir. Sonuç olarak bilgi teknolojilerinin kullanımı ile sınırlı rasyonellikle alınan kararlar olan yönetsel karar verme tarzları arasında anlamlı bir ilişkinin olduğu ortaya çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler

Bilgi Teknolojileri, Karar Verme, Yönetsel Kararlar, Karar Verme Süreci, Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği, TOBB, TOBB Genç Girişimciler Kurulu

Kaynakça

  1. Acılar, A. (2009), “İşletmelerde Bilgi Güvenliği ve Örgüt Kültürü”, Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 1(1), ss. 25-33.
  2. Albayrak, A. S., Yılmaz, Ş. K. (2009), “ Veri Madenciliği: Karar Ağacı Algoritmaları ve İMKB Verileri Üzerine Bir Uygulama-Data Mining: Decision Tree Algorithms and An Application On ISE Data”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (1), ss. 31-52.
  3. Chou, S., Hsu, C. (2005), “MMDT: A Multi-Valued and Multi-Labeled Decision Tree Classifier For Data Mining”, Expert Systems with Applications, 28 (4), ss. 799–812.
  4. Eroğlu, E., Lorcu, F. (2007), “Veri Zarflama Analitik Hiyerarşi Prosesi (VZAHP) ile Sayısal Karar Verme”, İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme Dergisi, 36 (2), ss. 30-53.
  5. Greenberg, J., Baron, R. A. (2000), Behavior in Organizations: Understanding and Managing The Human Side of Work, Seventh Edition, Prentice Hall, New Jersey.
  6. Hensman, A., Sadler-Smith, E. (2011), “Intuitive Decision Making in Banking and Finance”, European Management Journal, 29 (1), ss. 51-66. Kıngır, S. (2006), “Bir Hizmet İşletmesi Olarak Beş Yıldızlı Otel İşletmelerindeki Yönetsel Sorunlar”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı: 15, ss. 457-481.
  7. Koçel, T. (2010), İşletme Yöneticiliği, 12. Baskı, Beta Yayınları, İstanbul.
  8. Koutsoukis, N., Mitra, G., Lucas, C. (1999), “Adapting On-line Analytical Processing For Decision Modelling: The Interaction of Information and Decision Technologies”, Decision Support Systems, 26 (1), ss. 1Leonard, N. H., Scholl, R. W., Kowalski, K. B. (1999), “Information Processing Style and Decision Making”, Journal of Organizational Behavior, 20 (3), ss. 407-420.
  9. Lin, C., Hong, C. (2009), “Development of A Marketing Information System For Supporting Sales in A Tea-Beverage Market”, Expert Systems with Applications, 36 (3), ss. 5393-5401.
  10. Lu, H., Hasiao, K. L. (2010), “The Influence of Extro/Introversion on The Intention to Pay For Social Networking Sites”, Information & Management, 47 (3), ss. 150–157.

Kaynak Göster

APA
Yıldız, İ., İşcan, Ö. F., Yıldız, İ., & İşcan, Ö. (2013). BİLGİ TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI VE YÖNETSEL KARAR VERME TARZLARI İLİŞKİSİ: TOBB GENÇ GİRİŞİMCİLER KURULU (DOĞU ANADOLU BÖLGESİ) ÜYELERİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(3), 21-39. https://izlik.org/JA83SW56UB