Web Tabanlı İş Analitiğinin, İşletmelerdeki Kısa Ve Orta Vadede Karar Verme Mekanizmasına Olan Etkisinin Araştırılması

Yıl 2019, Cilt: 5 Sayı: 1, 64 - 85, 06.12.2019

Murat Kılınç , Can Aydın

Öz

İnternet ve teknoloji çağının getirdiği kolaylıklar,
günümüzde birçok alanda hizmet veren işletmelerin iş takiplerini büyük ölçüde
kolaylaştırmaktadır. İşletmelerin internet ve bilişim teknolojileri çağına ayak
uydurabilmesi, işletmelerin başarısıyla doğru orantılı bir şekilde hareket
etmektedir. Bu açıdan ele alındığında, işletmelerin bu gelişmelere ayak
uydurması ve kendisine ait verileri anlamlandırması gerekmektedir. İşletme
bünyesindeki mevcut verilerin iş analitiği kapsamında incelenerek birer çıkarım
ve strateji haline gelmesi büyük önem arz eder. Bu doğrultuda iş analitiğinin
işletmeler üzerindeki etkisinin daha net bir şekilde anlaşılabilmesi için, SaaS
modelinin hakim olduğu “Pilot” adında web tabanlı bir uygulama
geliştirilmiştir. Uygulama geleceği planlamaya yönelik yapısal olmayan ve
yapısal olan kararlar için kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Bunun yanında amaç
karar vericinin yerine geçmekten ziyade, ona karar vermesinde yardımcı
olmaktadır. Uygulama yoğun olarak stratejik ve taktik düzeydeki yöneticiler
için, gerektiğinde düzeyler arası entegrasyona da destek vererek karar verme
desteği sağlamaktadır. Uygulamanın özellikle veri analizi ve karar verme
sürecine olan etkileri, işletmelerin yönetim kademeleriyle görüşülerek ortaya
koyulmuş, sonuçları tartışılmış ve çalışmanın içerisine eklenmiştir.

Anahtar Kelimeler

İş Analitiği, Karar Destek Sistemi, Yönetim Bilişim Sistemleri, Dinamik Veri Analizi, SaaS

Kaynakça

• Sevli, O. (2011) Bulut Bilişim ve Eğitim Alanında Örnek Bir Uygulama. (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi) Isparta: Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü.
• Elibol, H. (2005). Bilişim Teknolojileri Kullanımının İşletmelerin Organizasyon Yapıları Üzerine Etkileri. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 13: 155-162. ISSN 1302-1796.
• Tektüfekçi, F. (2012) Bilgi Teknolojilerinin Muhasebe Uygulamalarına Entegrasyonu ve Bütünleşik Sistemlerle Olan Etkileşim. Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi 4(2): 51-59.
• Gülseçen, S. (2015). Bilgi yönetimi: Bilgi türeticileri, büyük veri, inovasyon,kurumsal zekâ. Papatya Yayıncılık Eğitim.
• Shah, S., Gochtovtt, A., & Baldini, G. (2019). Importance of Project Management in Business Analytics: Academia and Real World. In Aligning Business Strategies and Analytics (pp. 81-94). Springer, Cham.
• Liu, Y. Han, H. DeBello, J. (2018). The Challenges of Business Analytics: Successes and Failures. Proceedings of the 51. Hawaii International Conference on System Sciences Book. (ss. 840-849). ISBN 978-0-9981331-1-9. 3-6 Ocak 2018.
• Chen, L. Nath, R. (2017). Business Analytics Maturity of Firms: An Examination of the Relationships Between Managerial Perception of IT, Business Analytics Maturity and Success. Information Systems Management 35(1): 62-77.
• Seker, S. E. (2016) İş Analitiği (Business Analytics). YBS Ansiklopedi 3(4): 3-9.
• Can, A. ve Kıymaz, M. (2016). Bilişim Teknolojilerinin Perakende Mağazacılık Sektörüne Yansımaları: Muhasebe Departmanlarında Endüstri 4.0 Etkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. CİEP Özel Sayısı: 107-117.
• Yizhe, G. Shan, H. Jingyue, X. Brown, D. E. (2017). Customer Churn Analysis for a Software-as-a-Service Company. Systems and Information Engineering Design Symposium (SIEDS) Book. (ss. 106-111). ISBN: 978-1-5386-1848-6. Charlottesville, VA, USA. 28 Nisan 2017.
• Benlian, A., Koufaris, M., & Hess, T. (2011). Service quality in software-as-a-service: Developing the SaaS-Qual measure and examining its role in usage continuance. Journal of management information systems, 28(3), 85-126.
• Loukis, E., Janssen, M., & Mintchev, I. (2019). Determinants of software-as-a-service benefits and impact on firm performance. Decision Support Systems, 117, 38-47.
• Rodrigues, J., Ruivo, P., & Oliveira, T. (2014). Software as a Service Value and Firm Performance-a literature review synthesis in Small and Medium Enterprises. Procedia Technology, 16, 206-211.
• Kağnıcıoğlu, H., & Hasgül, Ö. (2006). Ana Üretim Planlamasında Karar Destek Sistemlerinin Kullanılması ve Stoksuz Üretim Yapılan Bir İşletmede Uygulama, Sayı, 106.
• Qiang, L. Locfit LLC. (2017) Data Analytics and Visulization Tell Your Story with a Web reporting Framework Based on SAS. http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/1172-2017.pdf, (21.12.2018).
• Trkman, P., McCormack, K., De Oliveira, M. P. V., & Ladeira, M. B. (2010). The impact of business analytics on supply chain performance. Decision Support Systems, 49(3), 318-327.
• Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics:From big data to big impact. MIS quarterly, 36(4).
• DeZyre. (2015). How Big Data Analysis Helped Increase Walmarts Sales Turnover? https://www.dezyre.com/article/how-big-data-analysishelped-increase- walmarts-sales-turnover/109, (24.11.2018).
• Tekin, M. Zerenler, M. Bilge, A. (2005). Bilişim Teknolojileri Kullanımının İşletme Performansına Etkileri: Lojistik Sektöründe Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi 8: 115-129. ISSN: 1305-7820.
• Erdemir, U. Tekin, U. Buzluca, F. (2008). Nesne Yönelimli Yazılım Metrikleri ve Yazılım Kalitesi. Yazılım Kalitesi ve Yazılım Geliştirme Araçları Sempozyumu Kitabı YKGS08 (ss. 249-258) İstanbul, 9-10 Ekim 2008.
• Ateş, H. (2008). Karar Vermede İş Zekasının Önemi: Tekstil Sektöründe Bir Araştırma (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi). İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Google (2015). Google Analytics Case Study: American Cancer Society. https://www.google.com/analytics/partners/img/company/4647393253392384/ gacp/5629499534213120/service/5724160613416960/assets/5647308616105984, (21.02.2018).
• Joszczuk–Januszewska, J. (2011, October). The Advantages of the Use of Cloud Computing in Intelligent Transport Systems. In International Conference on Transport Systems Telematics (pp. 143-150). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Kumar, S. M., & Belwal, M. (2017, August). Performance dashboard: Cutting-edge business intelligence and data visualization. In 2017 International Conference On Smart Technologies For Smart Nation (SmartTechCon) (pp.1201-1207). IEEE.
• Monica, L. I. A. (2015). Customer Data Analysis Model using Business Intelligence Tools in Telecommunication Companies. University of Economic Studies, Bucharest, Romania Database Systems Journal, 6(2). Nolte, H., MacVicar, T. D., Tellkamp, F., & Krüger, M. (2018). Instant Clue: a software suite for interactive data visualization and analysis. Scientific reports, 8(1), 12648.