İş Analitiği ve Kurumsal İş Zekası Raporlama Sistemlerine Dayalı Performans Analizi

Öz

Üretim ve hizmet işletmeleri başta olmak üzere; tüm kurum ve kuruluşlarda doğru ve etkin kararların alınabilmesi için; performans ölçüm sistemleri, faaliyetlerin optimizasyonu ve mevcut verilerin analiz edilerek geleceğe yönelik çıkarımlar yapılması büyük önem taşımaktadır. Verilerin işlenmesi, görselleştirilmesi ve gösterge panellerinin oluşturulması, şirket yönetimi için mevcut durumun analiz edilmesinde önemli olduğu kadar, hedeflerin belirlenmesi, stratejik kararların alınması ve verimli bir süreç yönetimi için de oldukça kritiktir. Son yıllarda, verilerin dönüştürülmesinde, anahtar verilerin görüntülenmesinde, kuruluşların değerlendirilmesi ve anahtar performans göstergelerinin sunulmasında iş zekâsı araçları ve teknolojileri yoğun olarak kullanılmaktadır. İş zekası, uzun vadeli stratejik planların oluşturulmasını, raporlamaların daha kısa sürede, verilere dayanılarak elde edilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada, telekomünikasyon alanında hizmet veren bir işletmede, yeni bir ürün tasarımı sürecinde kalite güvence ekibinin performansını değerlendirmek, iş süreçlerini optimize etmek ve operasyonel verimliliği artırmak için, haftalık olarak oluşturulan raporların, gösterge paneline entegre edilmesi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, veriler iş zekâsı portalında DAX programlama dili ve Power Query ile işlenerek, karar destek süreçleri oluşturulmuştur. Sonuçta, mevcut verilerin görselleştirilerek daha kolay ve hızlı okunması, iş yükünde azalma, verinin anlık olarak gerçek zamanlı alınması ve raporlama sürecinin anlık takip edilerek dijitalleşmesi hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• İş Analitiği
• İş Zekası
• Raporlama
• Performans Analizi

Performance Analysis Based on Business Analytics and Enterprise Business Intelligence Reporting Systems

Öz

In order for accurate and effective decisions to be made in all types of organizations, particularly in manufacturing and service businesses, the implementation of performance measurement systems, optimization of activities and analysis of existing data to make future-oriented insights are of great importance. Processing, visualizing and creating dashboards for data, not only play a significant role in analyzing the current state of the company for management but also are crucial for setting objectives, making strategic decisions and managing efficient processes. In recent years, business intelligence tools and technologies have been commonly utilized in transforming data, displaying key metrics and presenting key performance indicators for organizations to evaluate. Business intelligence facilitate the creation of long-term strategic plans and enable reporting to be obtained more quickly and based on healthier data. In this study, within a telecommunications business, as part of a new product design process, the integration of a weekly report into a dashboard was carried out to evaluate the performance of the quality assurance team, optimize business processes and enhance operational efficiency. For this purpose, data was processed using the DAX programming language and Power Query in the business intelligence portal, leading to the establishment of decision support processes. As a result, the visualization of existing data for easier and faster readability, reduction in workload, real-time acquisition of data and digitization of the reporting process through real-time monitoring have been aimed for.

Anahtar Kelimeler

• Business Analytics
• Business Intelligence
• Reporting
• Performance Analysis

Kaynakça

1. Pazarçeviren, S., Zor Ü., Gürbüz F. (Ocak 2015), “İş Zekâsı: Kavramsal Çerçeve, Bileşenler Ve İşleyiş”. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 3/1, 75-91.
2. Çankal, O. (2018). İnşaat Proje Yönetiminde İş Zekası Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Üniversitesi.
3. Solomon Negash (2004). Business Intelligence, Communications of the Association for Information Systems. 13:177-195.
4. uhn, H.P. (1958). A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development, 2:314-319.
5. Moss, L.T., Atre, S. (2003). Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision Support Applications. Addison-Wesley Professional.
6. Sabanovic A., Soilen K. Customers’ Expectations and Needs in the Business Intelligence Software Market, Journal of Intelligence Studies in Business 2 (2012): 5-20.
7. Adelman, S., Moss, L., Barbusinski, L. (2002). I found several definitions of BI. DM Review, 5700-1.
8. Lans, R. (2012). Data Virtualization for Business Intelligence Systems. 3:27-57.

9. Olszak C. M. (2016). “Toward Better Understanding and Use of Business Intelligence in Organizations”, Information Systems Management. 33/2:105-123.
10. Çetin, G., Tanrıöver, Ö. (2020). Personel İş Zekası Sistemi ve Veri Madenciliği ile Personel Memnuniyetinin Ölçülmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2:323-334.
11. Köklü, K. (2018). İş Analizi, İş Analistliği ve İş Zekası. Lectio Socialis, 2(2): 121-142.
12. Koyuncugil, A., Özgülbaş, N. (2010). Veri Madenciliği: Tıp ve Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı ve Uygulamaları. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(2): 57-63.
13. Türk, A. (2020), Numune Üretimi Atölyesinde İş Zekası Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi, Bursa.
14. Chaudhuri, S., Dayal, U., Narasayya, V. (2011). An Overview of Business Intelligence Communications of the ACM. 54(8): 88-98.