EN
TR
YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARININ BÜYÜK VERİYE HAZIRLIĞI
Öz
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki yükseköğretim kurumlarının büyük veri teknolojilerine hazırlık seviyelerini uzman istihdamı bağlamında değerlendirmektir. Büyük veri, geleneksel veri tabanı sistemlerinin kapasitesini aşan büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade ederken, büyük veri analitiği bu verilerden anlamlı içgörüler elde etme sürecini tanımlamaktadır. Araştırmada, Türkiye’deki üniversitelerin büyük veri teknolojilerine hazırlık düzeyleri, liderlik, yetenek yönetimi, yazılım teknolojisi, veriye dayalı karar verme ve kurum kültürü boyutları üzerinden değerlendirilmiştir. Çalışmanın verileri, 86 üniversiteden 164 bilgi işlem uzmanının katılımıyla elde edilmiştir. Veri bilimcilerin liderlik ve yetenek yönetimi boyutlarında, veri mühendislerinin teknoloji boyutunda, iş analistlerinin yetenek yönetimi, teknoloji ve karar verme boyutlarında anlamlı farklılıklar gözlemlenmiştir. Ayrıca, yazılım geliştiricilerin ve web tasarımcılarının teknoloji ve karar verme boyutlarında önemli etkileri olduğu tespit edilmiştir. Dikkat çekici bir bulgu olarak, araştırmaya katılan üniversitelerin %94,3’ünde büyük veri mühendisi pozisyonunda uzman istihdam edilmediği ortaya çıkmıştır. Bu bulgular, üniversitelerin büyük veri teknolojilerini etkin bir şekilde kullanabilmeleri için uzman istihdamını artırmaları ve çeşitlendirmeleri gerekliliğini ortaya koymaktadır. Büyük veri analitiği alanında dengeli bir uzman portföyünün oluşturulması, yükseköğretim kurumlarının başarısı için kritik öneme sahip olduğu belirtilebilir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abtew, A., & Endebu, A. (2023). The role of big data analytics in improving teacher training in developing countries: A literature review. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3111391/v1
- Adam, N. R., Wieder, R., & Ghosh, D. (2017). Data science, learning, and applications to biomedical and health sciences. Annals of the New York Academy of Sciences, 1387(1), 5–11. https://doi.org/10.1111/nyas.13309
- Adrian, C., Abdullah, R., Atan, R., & Jusoh, Y. Y. (2018). Expert review on big data analytics implementation model in data-driven decision-making. In 2018 Fourth International Conference on Information Retrieval and Knowledge Management (CAMP) (pp. 1–5).
- Akrami, K., Akrami, M., Akrami, F., & Hakimi, M. (2024). Investigating the integration of big data technologies in higher education settings. Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology, 2(2), 1–12. https://doi.org/10.31004/ijmst.v2i2.296
- Aldholay, A., Isaac, O., Jalal, A. N., Anor, F. A., & Mutahar, A. M. (2021). Towards a better understanding of the organizational characteristics that affect acceptance of big data platforms for academic teaching. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI), 9(3), 766–773. https://doi.org/10.52549/ijeei.v9i3.2902
- Alkhalil, A., Abdallah, M. A. E., Alogali, A., & Aljaloud, A. (2021). Applying big data analytics in higher education: A systematic mapping study. International Journal of Information and Communication Technology Education (IJICTE), 17(3), 29–51. https://doi.org/10.4018/IJICTE.20210701.oa3
- Al-Sai, Z. A., Abdullah, R., & Husin, M. H. (2020). Critical success factors for big data: A systematic literature review. IEEE Access, 8, 118940–118956. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005461
- Alsheikh, N. (2019). Developing an integrated framework to utilize big data for higher education institutions in Saudi Arabia. International Journal of Computer Science and Information Technology, 11(1), 31–42. https://doi.org/10.5121/ijcsit.2019.11103
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
İşletme , İş Sistemleri (Diğer)
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Aralık 2024
Gönderilme Tarihi
12 Kasım 2024
Kabul Tarihi
30 Aralık 2024
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2024 Cilt: 3 Sayı: 2