PAZARYERLERİ VE İŞ ZEKÂSI

Yıl 2022, , 1 - 22, 31.05.2022

Cemal Çelik

https://doi.org/10.30561/sinopusd.1083116

Öz

Bir iş zekâsı projesinin işletmeler için hedefi; gerçek verilere dayalı daha iyi kararlar alma, uzun vadeli stratejik planlama, operasyonel zamanlama ya da kısa vadeli taktik seçimler olabilir. Kısa süreli iş çevrim sürelerinde; verilerin hızlı bir şekilde işlenerek karar süreçlerinde değerlendirilmesi, pazaryerleri gibi rekabetçi bir sistemde avantaj yaratan faaliyetlerdir. Bu makalenin amacı, küçük ve orta ölçekli fiziksel mağazacılıkla uğraşan firmaların, pazaryerleri ve diğer E-ticaret faaliyetlerinde, iş zekâsı ve benzer teknolojileri kullanma ve tanıtmadır.
Bu çalışmada; pazaryerlerinde faaliyet gösteren bir firmanın gerçek verileri kullanılmıştır. Veriler, Power BI iş zekası yazılım portalında; DAX programlama dili ve raporlama araçları ile örnek bir görsel analiz ve raporlama örneği hazırlanarak karar süreçleri oluşturulmaya çalışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Pazaryeri, İş Zekâsı, Dashboard Raporlama

Kaynakça

• Abraham, A. (2003). Business Intelligence from Web Usage Mining. Journal of Information & Knowledge Management, 375-390.
• Allington, M. (2015). Learn to Write DAX. Holy Macro: Chicago.
• Anticona, P. (2019). Advantages Of Making A Dashboard With A Business Intelligence Platform Compared To Other Reporting Software. PM World Journal, 1-41.
• Aspin, A. (2018). Pro Power BI Desktop. NewYork: Apress.
• Biere, M. (2003). Business IntelligenceForThe Enterprise. Boston: Pearson.
• Davenport, T. H. (2013). Big Data in Big Companies. International Institute Analytics, 1-31.
• Dayal, U., Castellanos, M., Simitsis, A., & Wilkinson, K. (2009). Data Integration Flows for Business Intelligence. Proceedings of the 12th International Conference on Extending Database Technology (s. 1-11). USA: ACM.
• Ferrari, A.,Russo, M. (2020). The Definitive Guide to DAX: Business intelligence with Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services, and Excel. USA: Microsoft Press.
• Foley, E., Guillemette, M. G. (2010). What is Business Intelligence? International Journal of Business Intelligence Research,, 1-28.
• Gözcü, M. K. (2015, 10 04). Hastane Bilgi Yönetim Sistemlerinde İş Zekası Uygulaması. YL Tezi . Ankara, Çankaya, Türkiye: Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü .
• Inoue, Y., Hashimoto, M.,Takenaka, T. (2019). Effectiveness Of Ecosystem Strategies For The Sustainability Of Marketplace Platform Ecosystems. MDPI, 1-33.
• Jayakrishnan, M. A., Mohamad, A. K., Yusof, M. B. (2018). Integrating the Features of Knowledge Management (KM) and Business Intelligence (BI) for Developing Organizational Performance Framework—A Diagnostics Dashboard. American Scientific Publishers, 1795-1799.
• Kapanoğlu, M. (2016). İşletme Analitiği: Temel Kavramlar, İşletme Analitiği (s. 3-15). Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.
• Kavzıoğlu, T., Şahin, E. K. (2012). Bulut Bilişim Teknolojisi Ve Bulut Cbs Uygulamaları. Iv. Uzaktan Algılama Ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu (s. 1-9). Zonguldak: http://uzalcbs.org/wp-content/uploads/2016/11/2012_047.pdf.
• Larissa, T., Atre, S. (2008). Business Intelligence Roadmap. Boston: Addison-Wesley .
• Park, C., Lee, T. M. (2009). Information Direction, Website Reputation And Ewom Effect:A Moderating Role Of Product Type. Journal Of Business Research, 61-67.
• Pazarçeviren, S. Y., Zor, Ü., Gürbüz, F. (2015). İş Zekâsı: Kavramsal Çerçeve, Bileşenler ve İşleyiş. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 75-92.
• Rahayu, S., Fitriani, L., Kurniawati, R., Bustomi, Y. (2019). E-Commerce Based On The Marketplace In Efforts To Sell Agricultural Products Using Xtreme Programming Approach. IOP, 1-8.
• Ranjan, J. (2009). Business Intelligence: Concepts, Componenets,Techniques and Benefits. Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 60-70.
• Rehman, M. Z.., Li, T., Yang, Y., Wang, H. (2013). Hyper-Ellipsoidal Clustering Technique For Evolving Data Stream. Knowledge-Based Systems, 3-14.
• Rud, O. P. (2009). Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy. Hoboken: Wiley.
• Schermann, M., Hemsen, H., Buchmüller, C. (2014). Big Data. Business & Information Systems Engineering, 261-266.
• Selva Staub, Karaman, E., Kaya, S., Hatem Karapınar, E. G. (2015, 08 04). Artificial Neural Network and Agility. Procedia, 1477 – 1485.
• Sharda, R., Delen, D., Turban, E. (2015). Busıness Intellıgence And Analytıcs System For Decision Support. New Jearsey: Pearson.
• Strauss, E., Kristandl, G., Quinn, M. J. (2014). The Effects Of Cloud Technology On Management Accounting And Business Decision-Making., Financial Management , 1-7.
• Suchánek, P. (2010). Journal of Applied Economic Sciences , 94-104.
• Suchanek, P. (2010). Business Intelligence As The Support Of Decision-Making Processes in E- Commerce Systems Environment. Journal of Applied Economic Sciences, 93-102.
• Suroso, J. S., Kaburuan, E. R., Lee, D., Tama, N. S., Tee, K. (2020). Analysis Of E-Commerce System In Marketplace ( Shopee Indonesia ). 8th International Conference on Orange Technology (ICOT) (s. 1-4). Daegu: IEEE.
• Şanlı, O. (2011, 10 10). Akademik Bliişim . https://ab.org.tr/ab11/bildiri/34.pdf
• Tauscher, K., Laudien, S. M. (2018). Understanding Platform Business Models: A Mixed Methods Study Of Marketplaces. European, Management Journal, 319-329.
• Wade, R. (2020). Advanced Analytics in Power BI with R and Python. Indianapolis: Apress.