Bilgiyi Yönetme

Yönetim Bilişim Sistemleri
DİJİTAL İŞLETMEYİ YÖNETME, 12. BASIMDAN ÇEVİRİ
DERS 5
BİLGİYİ YÖNETME
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilgi yönetimi sistemleri yazılım yatırımının en hızlı
büyüyen alanları arasındadır
• Enformasyon ekonomisi
– ABD işgücünün %55’i: bilgi ve enformasyon çalışanlarından
oluşur
– ABD GSMH’nın %60’ı: bilgi ve enformasyon sektöründen gelir
• Bir işletmenin borsa değerinin büyük bölümü maddi
olmayan varlıklarıyla ilgilidir: bilgi, marka, ün ve
benzersiz iş süreçleri
• İyi uygulanan bilgiye dayalı projeler olağanüstü ROI
üretebilirler
2
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilginin önemli boyutları
– Bilgi bir işletme varlığıdır
• Soyuttur
• Veri ve enformasyondan bilgi yaratılması, kurumsal
kaynakları gerekli kılar
• Paylaşıldıkça, tecrübeye dayalı iletişim ağı etkili olur
– Bilginin farklı biçimleri vardır
•
•
•
•
3
Açık(belgelenmiş) veya örtük(akıllarda olan) olabilir
Teknik bilgi ve beceri, yetenek
Süreçlerin nasıl izleneceği
Olayların neden olduğunu bilmek (nedensellik)
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilginin önemli boyutları (devam)
– Bilgi bir yere sahiptir
• Bilişsel olaydır (zekanın işleyişi ile ilgili)
• Hem sosyal hem de bireyseldir
• “Yapışkandır” (taşınması zor), yerleşiktir (işletme kültürünü ağ
gibi kuşatmıştır), durumsaldır (sadece belirli durumlarda işe
yarar)
– Bilgi durumsaldır
• Koşula bağlıdır: Sürecin ne zaman uygulanacağını bilmek
• Ortamla ilişkilidir: Bir aletin hangi koşullarda kullanılacağını
bilmek
4
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• İşletme, veriyi bilgiye dönüştürmek ve bilginin
işleyeceği modeller, kurallar ve durumlar ortaya
koymak için ek kaynaklar harcamalıdır
• Bilgelik:
– Problem çözmek için bilgiyi uygulamanın ortaklaşa ve bireysel
deneyimi
– Bilginin, nerede, ne zaman ve nasıl uygulanacağını içerir
• Başkalarının aynısını etkili ve verimli yollarla nasıl
yapacağını bilememesi, kar ve rekabet avantajının en
güzel kaynağıdır
– Örneğin; sipariş üzerine yapılan üretimin kendine özgü olması
5
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Örgütsel öğrenme
– Örgütlerin öğrendikleri süreçler
• Veri toplama, ölçme, deneme-yanılma ve
geribildirim yoluyla deneyim kazanma
• Davranışı, deneyimi yansıtacak şekilde
ayarlar
–Yeni iş süreçleri oluşturarak
–Yönetim kararı almanın şeklini değiştirerek
6
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilgi yönetimi: Bir örgüt içinde geliştirilmiş bilgiyi
oluşturma, depolama, dağıtma ve uygulama gibi iş
süreçleri dizisi
• Bilgi yönetimi değer zinciri
– Her bir safhada ham veri ve enformasyona
kullanılabilir bilgiye dönüştürülerek değer katılır
1.Bilgi edinme
2.Bilgi depolama
3.Bilgi dağıtımı
4.Bilgi uygulama
7
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilgi yönetimi değer zinciri
1. Bilgi edinimi
• Örtük ve açık bilgiyi belgeleme
– Belgeler, raporlar, sunumlar ve en iyi uygulamaları
depolamak
– Yapılandırılmamış belgeler (Örneğin; e-postalar)
– Çevrimiçi uzman ağlar geliştirme
• Bilgi oluşturma
• İş süreçleri sisteminden ve dış kaynaklardan veri
izleme
8
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilgi yönetimi değer zinciri (devam)
2. Bilgi depolama
• Veri tabanları
• Belge yönetim sistemleri
• Yönetimin rolü:
– Tasarlanan bilgi depolama sistemlerinin gelişimini desteklemek
– Belgeleri endekslemek için kurum genelinde şemaların
gelişmesini desteklemek
– Belgeleri güncelleme ve uygun depolamak için zaman harcayan
çalışanları ödüllendirmek
9
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilgi yönetimi değer zinciri (devam)
3. Bilgi dağıtımı
• Portallar
• Elektronik postalar
• Arama motorları
• Birlikte çalışma araçları
• Enformasyon akını?
– Eğitim programları, resmi olmayan ağlar ve
paylaşılmış yönetim tecrübeleri yöneticilere
dikkatlerini önemli enformasyonlara
odaklamalarında yardımcı olur
10
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Yönetimi Durumu
• Bilgi yönetimi değer zinciri (devam)
4. Bilgi uygulaması
• Yatırımda geri dönüşü sağlamak için, örgüt
bilgisi yönetimsel karar vermenin sistemli bir
parçası olmalı ve karar destek sistemlerinde
bulunmalıdır
– Yeni iş uygulamaları
– Yeni ürünler ve hizmetler
– Yeni pazarlar
11
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Bilgi Çalışması Sistemleri
• Bilgi çalışması sistemleri örnekleri
– CAD (bilgisayar destekli tasarım)
• Mühendislik veya mimari tasarım yaratımı
– Sanal gerçeklik sistemleri :
•
•
•
•
Gerçek yaşam ortamlarını canlandırmak
Cerrahlar için üç boyutlu (3D) tıbbi modelleme
Arttırılmış gerçeklik (AG) sistemleri
Sanal gerçeklik modelleme dili (SGMD)
– Yatırım iş istasyonları
• Yatırım süreçlerini kolaylaştırmak ve komisyoncular,
tüccarlar ve portföy yöneticileri için iç ve dış verileri
birleştirmek
12
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Akıllı teknikler: Bireysel ve ortak bilgileri elde etmek
ve bilgi tabanını genişletmek için kullanılır
– Örtük bilgiyi elde etmek: Uzman sistemler, olay temelli
mantık yürütme, bulanık mantık
– Bilgi keşfi: Sinir ağları ve veri madenciliği
– Karmaşık sorunlara çözüm üretmek: Genetik algoritmalar
– Görevleri otomatikleştirme: Akıllı araçlar
• Yapay zeka (YZ) teknolojisi:
– İnsan davranışına benzemeye çalışan bilgisayar temelli
sistemler
13
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Uzman sistemler:
– İnsan uzmanlığının çok özel ve sınırlı alanı içerisinde
örtük bilgiyi elde etme
– Örgütte başkaları tarafından kullanılabilen yazılım
sistemlerindeki bir dizi kurallar biçiminde yetenekli
çalışanların bilgilerini elde etme
– Genellikle birkaç dakika veya saat alabilen işler gibi
sınırlı görevleri yerine getirme:
• Hatalı işleyen makineyi teşhis etmek
• Borçlanma için kredi verip veremeyeceğini belirleme
– Yüksek oranda yapılandırılmış karar almada kullanılır
14
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
BİR UZMAN
SİSTEMDE
KURALLAR
Bir uzman sistem uyulması
gereken birçok kural
barındırır. Kurallar kendi
aralarında bağlantılıdır.
Sonuçların sayısı önceden
bilinir ve sınırlıdır; aynı
sonucu elde etmek için
birçok kısa yol vardır ve
sistem tek bir anda birçok
kuralı düşünebilir. Kurallar,
basit kredi onaylama
uzman sistemi için şekilde
gösterilmiştir..
ŞEKİL 11-6
15
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Uzman sistemler nasıl çalışır?
– Bilgi temeli: Yüzlerce veya binlerce kural dizisi
– Sonuç çıkarım motoru: Bilgi temelini araştırmak için
kullanılan strateji
• İleriye doğru zincirleme: Sonuç çıkarım motoru
kullanıcı tarafından girilen enformasyonla başlar ve
sonuca ulaşmak için bilgi temelini araştırır
• Geriye doğru zincirleme: Hipotezle başlar ve kullanıcıya
hipotez doğrulanana ya da çürütülene kadar sorular
sorar
16
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
UZMAN SİSTEMLERDE ÇIKARIM MOTORLARI
ŞEKİL 11-7
17
Bir çıkarım motoru kuralları ve araştırarak elde edilen, kullanıcı tarafından toplanan ve girilen verilerin
tetiklediği kuralları arayarak ve bu kuralları harekete geçirerek çalışır. Basitçe ifade edecek olursak, kuralların
toplanmasını bir dizi geleneksel yazılım programında iç içe geçmiş EĞER durumuna benzetebiliriz.
Buna karşın uzman sistemlerdeki ifadelerin boyutu ve içiçe geçmişlik derecesi daha büyüktür.
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Başarılı Uzman Sistemler
– Con-Way Transportation yurt genelindeki kamyonla nakliye işi
için gecelik sevkiyat rotalarının planlanmasını otomatikleştirmek
ve iyileştirmek için bir uzman sistem geliştirmiştir
• Çoğu uzman sistem sınıflandırma problemleriyle uğraşır
– Nispeten az sayıda alternatif sonuca sahiptir
– Muhtemel sonuçlar önceden bilinir
• Birçok uzman sistem geniş çaplı, uzun süreli ve pahalı
geliştirme ve bakım çabası gerektirir
– Daha fazla uzmanı işe almak ya da eğitmek daha ucuz olabilir
18
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Örnek olay temelli akıl yürütme
– Bilgi tabanında depolanan insan uzmanların geçmiş
deneyimlerinin açıklanması (örnek olaylar)
– Sistem araştırmaları, yeni olaya benzer problem özellikleri olan
olaylar içinden en yakın olanı bulur ve eski olayın çözümlerini
yeni olana uygular
– Başarılı ve başarısız uygulamalar örnek olayla birlikte gruplanır
– Kurumsal zekaya depolanır: Bilgi tabanı kullanıcı tarafından
sürekli genişletilir ve etkinleştirilir.
– Örnek olay temelli akıl yürütme aşağıdaki durumlarda bulunur
• Tıbbi tanı sistemleri
• Tüketici desteği
19
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
OLAY TEMELLİ AKIL
YÜRÜTME NASIL
ÇALIŞIR
Örnek olay temelli akıl yürütme
bilgiyi geçmişteki olayları ve onların
çözümlerini bir veri tabanı gibi
sunar. Sistem kullanıcı yeni bir
problemle karşılaştığında çözüm
üretmek için altı adımlık bir süreç
kullanır.
ŞEKİL 11-8
20
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Bulanık mantık sistemleri
– Değerler aralığıyla ifade edilen (örneğin ‘’soğuk’’, ‘’ılık’’
gibi) dil sınıflandırmalarında kesin olmayan ifadelerin
kullanıldığı kural temelli teknolojidir
– Belli bir olguyu veya dilsel süreci tanımlar ve sonra bu
tanımlamayı az sayıda esnek kuralda gösterir
– EĞER-İSE kuralları ile sunulması zor olan ve uzmanlık
gerektiren sorunlara çözüm üretir
• Kameralarda otomatik odaklanma
• Muhtemel tıbbi sahteciliğin belirlenmesi
• Japonya’daki Sendai metro sistemi hız kontrolü
21
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
SICAKLIK KONTROLU İÇİN BULANIK MANTIK
ŞEKİL 11-9
22
Sıcaklık olarak bilinen girdi için üyelik fonksiyonları oda sıcaklığını kontrol eden termostat mantığıyla çalışır.
Üyelik fonksiyonları ısı gibi sözel ifadeleri bilgisayarın çalıştırabileceği sayılara çevirmede yardımcı olur.
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Sinir ağları
– İnsanlar için analizi oldukça karmaşık olan büyük miktarda
verilerde örnekler ve ilişkiler bulurlar
– İlişkileri araştırarak, örnekler oluşturarak, tekrar tekrar
düzeltme yaparak öğrenir
– İnsanlar girdilerin bilinen sonuçlar ürettiği deneme verisiyle ağı
destekleyerek sinir ağlarının çözümü örnekle öğrenmesine
yardım eder
– Tıpta, bilimde, ticarette, örneğin sınıflandırması, tahmin,
finansal analiz, denetim ve etkinlik sağlamada kullanılır
– Makine öğrenmesi: Bilgisayarla hesaplama ve istatistiksel
yöntemler kullanarak enformasyon çıkarma ile öğrenmeye izin
veren yapay zeka ile ilişkilendirilen teknolojidir
23
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
BİR SİNİR AĞI NASIL ÇALIŞIR
ŞEKİL 11-10
24
Bir sinir ağı örneklerden, saklı mantık tabakasını inşa etmek için kuralları kullanarak “öğrenir”. Ardından saklı
katman model deneyimine dayanarak girdileri işler. Bu örnekte, sinir ağı kredi kartıyla yapılan geçerli ve hileli
alışveriş arasındaki farkı görmek için kullanılmıştır.
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Genetik algoritmalar
– Belirli bir sorun için birçok sayıda olası çözümler incelenerek
o sorun için en uygun çözümü bulmada faydalıdır.
– Kavramsal olarak gelişim sürecine dayanır
• Kalıtım, mutasyon ve doğal ayıklanma gibi süreçleri
kullanarak; bileşen parçaları değiştirip, yeniden
düzenleyerek çözüm değişkenleri boyunca araştırır
– Yüzlerce veya binlerce değişkenin var olduğu sorunlarda
kullanılır (maliyetlerin azaltılması, etkin programlama,
en iyi jet motoru tasarımı vb.).
– Birçok çözüm alternatifini hızlıca değerlendirebilecek
yeterliliktedir
25
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
BİR GENETİK ALGORİTMANIN BİLEŞENLERİ
ŞEKİL 11-11
26
Bu örnek her biri farklı çözümü temsil eden belli sayıda kromozomu şekillerle göstermektedir.
Genetik algoritma çözüm geliştirmek için tekrarlı süreç kullanır.
Böylece daha iyi olanlar, daha yüksek uygunluk gösterenler en iyi çözüm olarak meydana çıkar.
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Melez yapay zeka sistemleri
– Genetik algoritmalar, bulanık mantık,
sinir ağları ve uzman sistemlerden her
birinin en iyi özelliklerini alarak tek bir
uygulamada bütünleştirme avantajına
sahiptir
– Örneğin; Bulanık mantık ile sinir ağlarını
birleştiren Matsushita “bulanık sinir ağlı”
çamaşır makinesi
27
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
• Akıllı ajanlar
– Belirli, tekrarlanan ve tahmin edilebilen görevleri; kullanıcı, süreç
veya uygulama adına yerine getirmek için arka planda çalışır
– Kullanıcının yararına karar vermek veya görevleri tamamlamak
için sınırlı yerleşik veya öğrenilmiş bilgi temelini kullanır
• Önemsiz ve istenmeyen elektronik postaları silme
• En ucuz uçak biletini bulma
– Ajan temelli modelleme uygulamaları:
• Özerk araç sistemleri,
• Tüketici eğilimleri, hisse senedi piyasası, tedarik zincirlerini
modelleme; salgın hastalıkların yayılmasını tahmin etmek için
kullanılır
28
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011
Yönetim Bilişim Sistemleri
BÖLÜM 11: BİLGİYİ YÖNETME
Akıllı Teknikler
P&G’IN TEDARİK ZİNCİRİ AĞINDAKİ AKILLI AJANLAR
ŞEKİL 11-12
29
Akıllı ajanlar P&G’ın ürünleri için ürün tamamlama döngüsünü kısaltarak yardımcı olmaktadır.
© Nobel Akademik Yayıncılık 2011