TÜRKİYE’DE BÜYÜK VERİ VE VERİ MADENCİLİĞİNE İLİŞKİN POLİTİKA VE STRATEJİLER: ULUSAL POLİTİKA BELGELERİNİN İÇERİK ANALİZİ

Yıl 2017, Cilt: 22 Sayı: Kayfor 15 Özel Sayısı, 2223 - 2239, 30.12.2017

Özer Köseoğlu Yılmaz Demirci

Öz

Bilişim teknolojilerinde yaşanan son değişim birbiriyle ilişkili olan büyük veri, veri madenciliği, makine öğrenmesi, Endüstri 4.0 ve açık veri gibi kavramlarla ifade edilmektedir. Özellikle büyük veri ve veri madenciliği uygulamaları daha şimdiden pazarlamadan ürün tedarikine, planlamadan mal ve hizmet üretimine kadar birçok alanda önemli değişimleri ortaya çıkarmıştır. Büyük veri uygulamaları ve veri madenciliği projeleri, son yıllarda kamu sektörü kuruluşlarında da yaygınlaşmaktadır. Bu uygulamalar kamu hizmetlerinin dağıtımını, kamu kurumlarının yönetimini ve kamu politikalarının oluşturulması ve uygulanması süreçlerini geleneksel yönetim anlayışından olduğu kadar e-devletten de farklılaştırmaktadır. Bu makalede, Türkiye’de büyük veri ve veri madenciliğinin kamu hizmetleri ve politikalarına olan etkilerini analiz etmek amacıyla temel üst politika belgeleri ile bakanlıkların stratejik planları içerik analizi yöntemiyle incelenmiştir. Sonuç olarak, üst politika belgelerinde ve bakanlıkların nezdinde büyük veri ve veri madenciliğine yönelik bir farkındalığın olduğu, ancak bu konuda daha kapsamlı ve bütüncül bir strateji ve eylem planına ihtiyaç bulunduğu tespit edilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Büyük Veri, Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, Açık Veri, Endüstri 4.0

POLICIES AND STRATEGIES OF BIG DATA AND DATA MINING IN TURKEY: A CONTENT ANALYSIS OF NATIONAL POLICY DOCUMENTS

Öz

Recent developments in the field of knowledge technologies are expressed with concepts such as big data, data mining, machine learning, open data, and Industry 4.0. Among these big data and data mining practices have already started a substantive change in the fields of marketing, planning, and provision of goods and services. Big data practices and data mining projects, in recent years, have begun to be implemented in public sector organisations as well. These projects and implementations have been differentiated provision of public services, management of public organisations, developing and implementing public policies not only from traditional public administration but also from e-government approach. In this study, national policy documents and ministry strategic plans have been analysed through content analysis method to comprehend the impact of big data and data mining on public services and policies in Turkey. As a conclusion, national policy documents and ministry policies have revealed that there is an awareness of big data and data mining practices, however it is necessary to develop a comprehensive and integrated strategy and action plan for effective and sustainable implementation.

Anahtar Kelimeler

Big Data, Data Mining, Machine Learning, Open Data, Industry 4.0

Kaynakça

• 65. HÜKÜMET PROGRAMI (2016). file:///Users/macbookair/Downloads/65._ H%C3%BCk%C3%BCmet_Program%C4%B1_kapakl%C4%B1.pdf, 14.10.2017.
• ALTUNIŞIK, R. (2015). “Büyük Veri: Fırsatlar Kaynağı mı Yoksa Yeni Sorunlar Yumağı mı?”, Yıldız Social Science Review, 1 (1): 45-76.
• ATAN, S. (2016). “Veri, Büyük Veri ve İşletmecilik”, Balıkesir University The Journal of Social Sciences Institute, 19 (35): 137-153.
• BAESENS B., MUES, C., MARTENS, D. ve VANTHIENEN, J. (2009), “50 Years of Data Mining and OR: Upcoming Trends and Challenges”, Journal of The Operational Research Society, 60: 16-23.
• BARUTÇUGİL, İ. (2002). Bilgi Yönetimi, Anı Yayıncılık, İstanbul.
• BHATT, G. D. (2001). Knowledge Management in Organizations, Journal of Knowledge Management, 5(1): 68-75.
• BROWN, J., COOPER, C. ve PIDD, M. (2006). “A Taxing Problem: The Complementary Use of Hard and Soft OR in The Public Sector, European Journal of Operational Research, 172: 666–679.
• CHADWICK, A. ve MAY, C. (2003), “Interaction Between States and Citizens in the Age of the Internet: “E-Government” in the United States, Britain, and the European Union, Governance, 16 (2): 271-300.
• CHAPMAN P., CLINTON, J., KERBER, R., KHABAZA, T., REINARTZ, T., SHEARER, C. ve WIRTH, R. (2000). CRISP-DM 1.0 Step-by-step Data Mining Guide, SPSS Inc.
• ÇAKIREL, Y. (2016). “İşletmelerde Büyük Veri”, Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5 (1): 52-62.
• DENHARDT R.B ve DENHARDT, J.V. (2000). “The New Public Service: Serving Rather Than Steering”, Public Administration Review, 60 (6): 549-559.
• ERBAY, H. ve KÖR, H. (2016). “Büyük Veri ve Büyük Verinin Analizi”, Uluslararası Bilim ve Teknoloji Konferansı, 3-6 Ekim, Ankara, Türkiye.
• EYÜPOĞLU, C., AYDIN, M.A., SERTBAŞ, A., ZAİM, A.H. ve ÖNEŞ, O. (2017). “Büyük Veride Kişi Mahremiyetinin Korunması”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10 (2): 177-184.
• FOSTER, I., GHANI, R., JARMIN, R.S., KREUTER, F. ve LANE, J. (2017). Big Data and Social Science A Practical Guide to Methods and Tools, CRC Press Taylor & Francis Group, Boca Raton.
• GILCHRIST, A. (2016). Industry 4.0: The Industrial Internet of Things, APress.
• HAN, J., KAMBER M., ve PEI, J. (2012). Data Mining Concepts and Techniques, Elsevier, London.
• HANUMANTHAPPA, M., PRAKASH, B.R. ve KUMAR, M. (2012). “Applications of Data Mining in e-Governance: A Case Study of Bhoomi Project”, ICDEM 2010, LNCS 6411, 208-218.
• HARRISON, T. M., GUERRERO, S., BURKE, B. G., COOK, M., CRESSWELL, A., HELBIG, N., HRDINOVA, J., PARDO, T. (2012). “Open Government and E-Government: Democratic Challenges from A Public Value Perspective”, Information Polity, 17: 83-97.
• HE, Y., LIU, J. ve LIN, L. (2011). “A Research on Application of Data Mining in Cybre-Pursuit”, International Journal of Management Science and Engineering Management, 6 (2): 123-129.
• HO, A. T. (2002). “Reinventing Local Governments and the E-government Initiative”, Public Administration Review. 62 (4): 434-444.
• HOOD, C. (1991). “A Public Management for All Seasons?”, Public Administration, 69 (1): 3-19.
• HUGHES, O. E. (2003). Public Management and Administration: An Introduction, Palgrave Macmillan, New York.
• IŞIKLI, R. (2014). “Büyük Veri, Epistemoloji ve Etik Tartışmalar?”, AJIT-e: Online Academic Journal of Information Technology, 5 (17): 89-122.
• KALKINMA BAKANLIĞI (2013). 10. Kalkınma Planı 2014-2018, http://www.kalkinma.gov.tr/Lists/Kalknma%20Planlar/Attachments/12/Onuncu%20Kalk%C4%B1nma%20Plan%C4%B1.pdf, 15.10. 2017.
• KALKINMA BAKANLIĞI (2015). Bilgi Toplumu Stratejisi ve Eylem Planı 2015-2018, http://www.bilgitoplumustratejisi.org/tr/doc/8a9481984680deca014bea42 32490005, 15.10. 2017.
• KEYVANPOUR, M. R., JAVŞDEH, M. ve EBRAHİMİ, M. R. (2011). “Detecting and Investigating Crime by Means of Data Mining: A General Crime Matching Framework”, Procedia Computer Science 3: 872-880.
• KU, C. H. ve LEROY, G. (2014). “A Decision Support System: Automated Crime Report Analysis and Classification for E-government”, Government Information Quarterly, 31 (4): 534-544.
• LAROSE, D. T. (2005). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, John and Wiley Sons Incorporated, USA.
• MILLER, D. (2016). "What is social media?”, How the World Changed Social Media, (Ed.) COSTA, E., HAYNES, N., MCDONALD, T., NICOLESCU, R., SİNANAN, J., SPYER, J., VENKATRAMAN, S. ve WANG, X. UCL Press, London.
• OĞUZLAR, A. (2003). “Veri Ön İşleme”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21: 67-76.
• ÖZBİLGİN, İ. G. (2015). “Kamuda Büyük Veri ve Uygulamaları”, AB2015 Akademik Bilişim Konferansı, 31 Ocak-06 Şubat, Eskişehir, Türkiye.
• ÖZEKES, S. (2003). “Veri Madenciliği Modelleri ve Uygulama Alanları”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2 (3): 65-82.
• PRAKASH, M. ve SINGARAVEL, G. (2015). “An Approach for Prevention of Privacy Breach and Information Leakage in Sensitive Data Mining”, Computers and Electrical Engineering, 45: 134-140.
• RALHA C. G. ve SILVA, C. V. S. (2012). “A Multi-Agent Data Mining System for Cartel Detection In Brazilian Government Procurement”, Expert Systems with Applications, 39: 11642-11656.
• RYGIELSKI, C., WANG, J. C. ve YEN, D. C. (2002). “Data Mining Techniques for Customer Relationship Management”, Technology in Society, 24: 483-502.
• SİLAHTAROĞLU, G. (2013). Veri Madenciliği (Kavram ve Algoritmaları), Papatya Yayıncılık, İstanbul.
• TAN, A. H. ve YU, P. S. (2003). “Guest Editorial: Text and Web Mining”, Applied Intelligence. 18: 239-241.
• THOMPSON, J. (2008). “Don't Be Afraid to Explore Web 2.0”, Phi Delta Kappa International, 89 (10), s.711-718.
• TÜRKİYE BİLİŞİM DERNEĞİ (2016). Büyük Veri Uygulamaları Çalışma Grubu 4, Ankara: TBD. www.kamu-bib.org.tr/CG4-Buyuk-Veri-Uygulamalari-2016.pdf, 13.10. 2017.
• ULAŞTIRMA, DENİZCİLİK VE HABERLEŞME BAKANLIĞI (2016). 2016-2019 Ulusal e-Devlet Stratejisi ve Eylem Planı, http://www.edevlet.gov.tr/wp-content/uploads/2016/07/2016-2019-Ulusal-e-Devlet-Stratejisi-ve-Eylem-Plani.pdf, 13.10. 2017.
• USAMA, F. ve PAUL, S. (1997). “Data Mininig and KDD: Promise and Challenges”, Future Generation Computer Systems, 13: 99-1