NKY3002 Karar Destek Sistemleri

Yöneticilerin karmaşık problemlerde daha iyi karar vermelerini sağlayan bilgisayar tabanlı sistemler.

1. HAFTA

KDS'ye Giriş

Karar Destek Sistemleri (KDS), yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış problemlerde karar vericilere yardımcı olan etkileşimli bilgisayar sistemleridir.

Amaç: Yöneticinin yerini almak değil, onun karar verme yeteneğini (etkinliğini) artırmaktır.
2. HAFTA

Karar Verme Süreci

Herbert Simon'un Karar Verme Modeli:

1. İstihbarat (Intelligence)
Sorunun tespiti
2. Tasarım (Design)
Alternatiflerin belirlenmesi
3. Seçim (Choice)
En iyiyi seçme
4. Uygulama (Review)
Sonucun izlenmesi
3. HAFTA

KDS Mimarisi

Bir KDS temel olarak 3 ana bileşenden oluşur.

  • 1. Veri Tabanı Yönetim Sistemi: İç ve dış verilerin (Finansal raporlar, Pazar verileri) saklandığı yer.
  • 2. Model Yönetim Sistemi: Matematiksel ve istatistiksel modellerin (Regresyon, Optimizasyon) bulunduğu kütüphane.
  • 3. Kullanıcı Arayüzü (Diyalog): Kullanıcının sistemle etkileşime girdiği ekran (Dashboard, Menüler).
4. HAFTA

Veri Yönetimi

Veri Kalitesi

  • Doğruluk (Accuracy)
  • Zamanlılık (Timeliness)
  • Tamlık (Completeness)
  • Tutarlılık (Consistency)

Veri Kaynakları

  • İç Kaynaklar (Muhasebe, Satış kayıtları)
  • Dış Kaynaklar (TÜİK, Borsa verileri)
  • Kişisel Kaynaklar (Yöneticinin sezgileri)
5. HAFTA

Model Yönetimi

KDS'nin analitik gücüdür. "What-if" (Ne olursa ne olur?) analizleri burada yapılır.

Örnek Senaryo:

"Eğer reklam bütçesini %20 artırırsak, satışlarımız ne kadar artar?" sorusunun cevabını, geçmiş verilerle oluşturulan bir regresyon modeli verir.

6. HAFTA

Grup Karar Destek Sistemleri (GKDS)

Birden fazla kişinin ortak karar almasını sağlayan sistemlerdir (Elektronik Toplantı Sistemleri).

Avantajları:
  • Anonimlik sağlar (Herkes fikrini çekinmeden söyler).
  • Baskın karakterlerin toplantıyı domine etmesini engeller.
  • Fikir üretimi (Brainstorming) hızlanır.
7. HAFTA

Üst Yönetim Bilgi Sistemleri (EIS)

CEO ve üst düzey yöneticiler için özel tasarlanmış, kullanımı çok kolay, grafik ağırlıklı sistemlerdir.

Drill-Down (Detaya İnme) Özelliği:

Yönetici genel grafikte "Satışlar düştü" bilgisini görür, üzerine tıkladığında "Hangi bölgede?", bir daha tıkladığında "Hangi mağazada?" bilgisini görür.

8. HAFTA

Yapay Zeka ve Uzman Sistemler

Uzman Sistemler (Expert Systems), bir uzmanın bilgisini ve mantığını taklit eden yazılımlardır.

Bilgi Tabanı (Knowledge Base) Uzmanın bildiği kurallar (IF-THEN kuralları).
"Eğer motor sıcaksa ve fan çalışmıyorsa -> Sigortayı kontrol et."
Çıkarım Motoru (Inference Engine) Kuralları işleyerek sonuca varan beyin.
9. HAFTA

Veri Ambarı (Data Warehouse)

Farklı kaynaklardan gelen verilerin temizlenip, özetlenip, analize hazır halde saklandığı devasa veritabanlarıdır.

OLTP vs OLAP:
OLTP (Online Transaction Processing): Günlük işlemler (Banka para çekme, market kasası). Hız önemlidir.
OLAP (Online Analytical Processing): Analiz işlemleri (Son 3 yılın satış trendi). Veri ambarında yapılır.
10. HAFTA

Veri Madenciliği (Data Mining)

Büyük veri yığınları içindeki gizli örüntüleri (pattern) keşfetme işidir.

  • Birliktelik Kuralları: "Bebek bezi alanlar, yanında %60 ihtimalle bira da alıyor." (Market Sepet Analizi).
  • Sınıflandırma: "Bu müşteri kredisini öder mi, ödemez mi?" (Kredi Skorlama).
  • Kümeleme: Müşterileri benzer özelliklerine göre segmentlere ayırma.
11. HAFTA

İş Zekası (Business Intelligence)

Ham veriyi anlamlı ve kullanışlı bilgiye dönüştüren süreçlerin tamamıdır. KDS'nin modern ve ticari adıdır.

Dashboard
Raporlama
Uyarılar
12. HAFTA

Bilgi Yönetimi (Knowledge Management)

Kurumun entelektüel sermayesinin (Know-how) yönetilmesidir.

Açık Bilgi (Explicit)

Kitaplarda, dokümanlarda yazılı olan, kolayca aktarılabilen bilgi.

Örtük Bilgi (Tacit)

Kişinin zihninde olan, tecrübeye dayalı, aktarılması zor bilgi (Usta-Çırak ilişkisi).

13. HAFTA

Akıllı Ajanlar ve Botlar

Kullanıcı adına belirli görevleri otonom olarak yerine getiren yazılımlardır.

  • Tarama Ajanları: İnterneti tarayıp en ucuz uçak biletini bulan botlar.
  • İzleme Ajanları: Bir hisse senedi belli bir fiyata düşünce haber veren botlar.
14. HAFTA

Geleceğin Trendleri ve Büyük Veri

Big Data'nın 4V'si

1. Volume (Hacim): Veri miktarının devasa boyutlara ulaşması (Terabyte -> Petabyte).
2. Velocity (Hız): Verinin oluşma ve işlenme hızı (Gerçek zamanlı akış).
3. Variety (Çeşitlilik): Yapısal olmayan veriler (Video, Tweet, Ses kaydı).
4. Veracity (Doğruluk): Verinin güvenilirliği ve temizliği.
Marmara Üniversitesi İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü Öğrencileri İçin Hazırlanmıştır.