Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı

Öz

Günümüzde şirketler ticaret faaliyetlerini sürdürebilmek ve daha da önemlisi mevcut müşterilerini elde tutabilmek ve potansiyellerini arttırmak üzere bilgiye eskisinden daha da fazla ihtiyaç duymaktadırlar. Bu bilgi şirketin altyapısını oluşturan bilgi işlem verilerinden elde edilebileceği gibi, çeşitli kaynaklardan sağlanabilecek ticari faaliyetlere yönelik verilerden de olabilir. Uğraşılan ticari iş kolundaki mevcut yönelimler, talepler, tedarik, lojistik ve dağıtım yöntemlerinin doğru tespiti firmanın diğer rakiplerine göre üstünlük sağlaması ve rekabette bir adım öne geçmesi demektir. Bilgisayar teknolojisini alt yapısına entegre etmiş ve kendi bünyesindeki veya dış ortamdaki verilerden güncel ve doğru bilgi çıkarımını sağlayabilen, karar alma ve uygulama profesyonelliğini bünyesinde oluşturabilmiş bir şirket ancak global düzeyde başarı sağlayabilecektir. Organizasyon içindeki yönetim ve idari yapılanma tamamen farklı bir uzmanlık alanıdır. Bu yazıda sadece, veriden bilgi çıkarımı teknolojileri ve şirketlerin bunları hangi amaçlar için kullanabileceği ele alınmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Bilgi Çıkarım

Data Procurement Methods and Applicable Information Extraction Techniques for Companies

Öz

Nowadays companies feel more need to knowledge than ever to sustain their trade activities and, more importantly,in order to retain existing customers and increase potential. This information may be obtained directly from the company's infrastructure, such as transactional data, it may also be data supplied from different resources pertaining to the commercial activities. Correct determination of the methods for business trends on the commercial line, demands, supply, logistics and distribution means company outclasses other competitors and forges ahead one more step. The company in which computer technology has been integrated into the infrastructure and that can provide current and accurate information extraction from data its on-site or from the external environment , that embodies decision making and implementation professionalism within the company, was able to create success on a global level. Management and administrative structure of the organization is a completely different area of expertise. In this paper, only information extraction technologies from data and companies that can use these for which objectives are addressed.

Anahtar Kelimeler

• Information Extraction

Kaynakça

1. Manning, C. D., Raghavan, P., Schütze, H. Introduction to Information Retrieval, 2008, Cambridge University Press.
2. Capron, H. L., Johnson, J.A. Computers: Tools for an Information Age, 2001, Pearson/Prentice Hall.
3. Kang, B.-Y., Kim, D.-W., Kim, H.-J. Fuzzy Information Retrieval Indexed by Concept Identification, 2005, Springer.
4. Radev, D.R., Hovy, E., McKeown, K. Introduction to the Special Issue on Summarization, J. Comput. Linguistics, 2002, pp. 399-408.
5. Yatsko, V. A., Vishnyakov T. N. A method for evaluating modern systems of automatic text summarization, In: Automatic Documentation and Mathematical Linguistic, 2007, pp. 93-103.
6. Huang, A. Similarity Measures for Text Document Clustering, New Zealand Computer Science Research Student Conference, 2008, pp. 49-56.
7. Jiawei, H., Kamber, M. Data mining: concepts and techniques, 2011, Morgan Kaufmann.
8. Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V. Introduction to Data Mining, 2006, Pearson.

9. Markov, Z., Larose, D. T. Data Mining the Web: Uncovering Patterns in Web Content, Structure, and Usage, 2007, Wiley.
10. O'Brien, J., Marakas, G. Management Information Systems, 2011, McGraw-Hill.
11. Chu, M. Y. Blissful Data: Wisdom and Strategies for Providing Meaningful, Useful, and Accessible Data for All Employees, 2004, American Management Association.
12. Kumar, S. Agent-based Semantic Web Service Composition, 2012, Springer.
13. Easley, D., Kleinberg, J. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World, 2010, Cambridge University Press.
14. Richardson, L., Ruby, S. Restful Web Services, 2007, O’Reily Media.
15. Kimball, R, Ross, M.. The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 2013, Wiley. [16]
16. http://bit.csc.lsu.edu/~kraft/retrieval.html, [24.12.2014].
17. http://aws.amazon.com/mturk/, [24.12.2014].
18. https://www.google.com.tr/cse/, [24.12.2014]. [19] http://www.dmoz.org/Computers/Software/Dat abases/Data_Mining/Tool_Vendors/, [24.12.2014].