İş zekası yani Business intelligence (BI), işletmelerin karar verme süreçlerini desteklemek için verileri toplamak, depolamak ve analiz etmek için kullandıkları araç ve sistemleri ifade eder. İş zekası sistemleri temel olarak işletmelerin verilerine erişmesine, bunları analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanıyan yazılım uygulamalarının, veri tabanlarının ve araçların bir kombinasyonunu içerir. İşletmeler iş zekasını kullanarak operasyonları, müşterileri ve pazarları hakkında daha iyi kararlar almalarına ve performanslarını iyileştirmelerine yardımcı olabilecek içgörüler elde edebilir.

Dünya Genelinde İş Zekası (Business Intelligence) İstatistikleri

Dünya genelinde geçerliliği ve güvenirliği kanıtlanmış Statista verilerine göre İş Zekası (Business Intelligence) sektörünün verilerini birlikte inceleyelim:

• İş Zekası Yazılımları segmentindeki gelirin 2022’de 23,43 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor.
• Gelirin yıllık %6,75 büyüme oranı (CAGR 2022-2027) göstermesi ve 2027 yılına kadar 32,48 milyar ABD doları pazar hacmine ulaşması bekleniyor.
• İş Zekası Yazılımları segmentinde Çalışan Başına Ortalama Harcamanın 2022’de 6,78 ABD Dolarına ulaşacağı tahmin edilmektedir.
• IBM’in küresel pazar payı 2020’de %0,0 idi.
• Küresel karşılaştırmada, gelirin çoğu Amerika Birleşik Devletleri’nde elde edilecek (2022’de 11.710,00 milyon ABD doları).

İş zekası ve analitik yazılım uygulamalarının pazar büyüklüğünün, dünya çapında 2020’de 15,2 milyar ABD dolarından 2025’te 18 milyarın üzerine çıkacağı tahmin ediliyor. İş zekası ve analitik yazılım uygulama pazarı, kurumsal uygulama yazılım pazarının bir alt segmentidir. 2020 yılında dünya çapında cirosu 212 milyar ABD doları olan bir pazar olan kurumsal uygulama yazılımı, işletmelerin ihtiyaçlarına cevap vermeyi amaçlamaktadır. Bu yazılım programları, diğerlerinin yanı sıra tedarik zinciri yönetimini geliştirmeye, kaynakları yönetmeye veya müşterilerle daha iyi etkileşime girmeye yardımcı olarak şirketlerin ve işletmelerin kurumsal hedeflerine ulaşmalarını kolaylaştırır.

İş zekası ve analitik

İş zekası uygulamaları, iş operasyonlarını sürdürmek, optimize etmek veya düzene sokmak için mevcut, eyleme geçirilebilir verileri toplamak ve analiz etmek için kullanılır. İş analitiği araçları ise iş trendlerini tahmin edebilmek için verileri analiz etmek için kullanılır. İş zekası ve analitiği pazarının önde gelen şirketleri, 2018 yılında sırasıyla 2,6 milyar ABD doları, 2,1 milyar ve 1,9 milyar gelirle Microsoft, SAP ve IBM’dir.

İş zekası araçlarının ve teknolojilerinin bazı yaygın örnekleri aşağıdakileri içerir:

1. Veri ambarları

Bunlar, büyük miktarda veriyi depolamak ve yönetmek için merkezi havuzlardır.

2. Veri madenciliği ve analitik araçları

İşletmelerin verilerinden içgörüler ve eğilimler çıkarmasına olanak tanıyan araçlardır.

3. Panolar ve görselleştirme araçları

İşletmelerin verilerini grafikler, çizelgeler ve haritalar gibi görsel biçimlerde görüntülemelerine olanak tanıyan araçlardır.

4. Raporlama ve sorgulama araçları

İşletmelerin verileri üzerinde raporlar oluşturmasına ve sorgular yapmasına olanak tanıyan araçlardır.

Genel olarak iş zekası, operasyonları ve pazarları hakkında daha derin bir anlayış kazanmak ve daha bilinçli kararlar almak isteyen işletmeler için önemli bir araçtır.

İş Zekası Nasıl Çalışır?

İş zekası sistemleri temel olarak veri toplama, veri entegrasyonu, veri analizi ve veri sunumu dahil olmak üzere birkaç adım ve bileşen içerir.

Bir iş zekası sistemindeki ilk adım, verilerin toplanmasıdır. Bu adım, kullanılacak veri kaynaklarının ve toplanması gereken verilerin belirlenmesini içerir. Veriler, operasyonel veri tabanları gibi dahili kaynaklardan, pazar araştırmalarından veya sosyal medya gibi harici kaynaklardan çekilebilir.

Bir sonraki adım, verilerin entegrasyonudur. Farklı kaynaklardan gelen verilerin analiz için kullanılabilecek tek ve tutarlı bir veri kümesinde birleştirilmesini içerir. Bu adım, verilerin temizlenmesini ve dönüştürülmesini ve ayrıca veri kaynakları arasındaki tutarsızlıkların ve çakışmaların çözülmesini içerebilir.

Üçüncü adım, verilerin analizidir. Verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri belirlemek için istatistiksel analiz, veri madenciliği ve makine öğrenimi gibi araç ve tekniklerin kullanılmasını içerir. Bu analizden elde edilen içgörüler, karar vermeyi desteklemek ve iş performansını iyileştirmek için kullanılabilir.

Son adım, verilerin ve içgörülerin sunumudur. Bu, verileri anlaşılması ve yorumlanması kolay bir şekilde görüntülemek için görselleştirmelerin ve panoların kullanılmasını içerir. Veriler ve içgörüler, yöneticiler, müdürler ve çalışanlar gibi farklı kitlelere karar verme süreçlerini desteklemek ve iş anlayışlarını geliştirmek için sunulabilir.

İş Zekası Neden Önemlidir?

İş zekası (BI), işletmelere başka türlü erişemeyecekleri içgörüler ve bilgiler sağlayarak daha iyi kararlar almalarına olanak tanır.

İş zekası sistemleri, işletmelere işleriyle ilgili çok sayıda veri ve bilgi sağlar. Bu da operasyonları, müşterileri ve pazar hakkındaki anlayışları geliştirir.

İşletmelerin yeni fırsatları ve potansiyel sorunları tespit etmelerine olanak tanır. Örneğin, yeni girilecek pazarları belirlemeye veya tedarik zincirlerindeki sorunları kritik hale gelmeden önce tanımlamaya yardımcı olabilir.

İşletmelerin süreçlerini kolaylaştırmasına ve otomatikleştirmesine yardımcı olur. Bu zamandan tasarruf sağlamanıza ve maliyetleri azaltmanıza olanak tanır. Örneğin, raporlamaları otomatikleştirmelerine veya üretim süreçlerindeki darboğazları belirlemelerine yardımcı olabilir.

İşletmelerin daha iyi kararlar almak için ihtiyaç duydukları bilgi ve içgörüleri sağlar. Örneğin, yöneticilerin kaynaklarını nereye yatıracakları veya müşteri hizmetlerini nasıl geliştirecekleri konusunda daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olabilir.

Özetle BI işletmeler için çok önemlidir, çünkü operasyonları ve pazarları hakkında daha derin bir anlayış kazanmalarına ve performanslarını ve rekabet güçlerini artırabilecek daha iyi kararlar almalarına olanak tanır.

İş Zekası Sisteminin Dezavantajları Nelerdir?

İş zekası (BI) sistemleri, işletmelere gelişmiş kararlar verme, müşteri davranışlarını daha iyi anlama ve artan verimlilik gibi birçok avantaj sağlar. Ancak her teknoloji gibi BI sistemlerinin de bazı dezavantajları vardır.

• İşletmelerin donanım ve yazılıma yatırım yapması ve ayrıca sistemi tasarlamak, uygulamak ve sürdürmek için uzman personelle birlikte çalışması gerekir. Bu, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için önemli bir maliyet olabilir.
• BI sistemleri tipik olarak büyük miktarda veri içerir ve verileri etkin bir şekilde yorumlamak ve kullanmak için özel bilgi ve beceriler gerekir. Bu, bazı kullanıcıların sistem tarafından üretilen bilgilere erişmesini ve bunları kullanmasını zorlaştırarak sistemin benimsenmemesine ve yetersiz kullanılmasına yol açabilir.
• İş zekası sistemleri, verilerin kalitesine güvenir ve bu veriler yanlış veya eksikse sistem tarafından üretilen içgörüler yanıltıcı veya yanlış olabilir. Bu, yanlış kararlar alınmasına yol açabilir ve işletmelerin itibarına zarar verebilir.

İş Zekası Kullanıcı Türleri

Her biri kendi özel ihtiyaçları ve hedefleri olan birkaç iş zekası (BI) sistemi kullanıcısı türü vardır. Bazı yaygın BI kullanıcı türleri aşağıdaki şekildedir:

1. Üst Düzey Yöneticiler

Bir işletmedeki CEO, CFO ve COO gibi üst düzey yöneticilerdir. İşletmenin performansına genel bir bakış elde etmek ve stratejik kararlar almak için BI kullanırlar.

2. Yöneticiler

Bir işletmedeki departman yöneticileri ve ekip liderleri gibi orta düzey yöneticilerdir. Takımlarının performansını izlemek ve taktiksel kararlar almak için BI kullanırlar.

3. Analistler

Genellikle verileri analiz etmekten ve diğer kullanıcılara içgörü sağlamaktan sorumlu çalışanlardır. İşletmenin verilerinden içgörüler çıkarmak ve bunları açık ve anlaşılır bir şekilde sunmak için BI araçlarını kullanırlar.

4. Operasyonel kullanıcılar

Operasyonel kullanıcılar, genellikle günlük görevlerini gerçekleştirmek için BI kullanan çalışanlardır. Örneğin, bir satış personeli, müşteri verilerine erişmek ve raporlar oluşturmak için BI kullanabilir veya bir müşteri hizmetleri temsilcisi, ürün bilgilerine erişmek ve müşteri sorgularını çözmek için BI kullanabilir.

Genel olarak, her biri kendi özel ihtiyaçları ve hedefleri olan birçok farklı türde BI kullanıcısı vardır.

İş Zekası Uygulama Örnekleri

İşletmelerin pratikte iş zekası (BI) sistemlerini nasıl kullandıklarına dair birçok örnek vardır. Bu örneklerden en önemlileri aşağıdaki şekildedir:

• Perakendeciler, hangi ürünlerin iyi satıldığı, hangi müşterilerin en değerli olduğu ve hangi promosyonların en etkili olduğu gibi müşteri davranışındaki eğilim ve kalıpları belirlemek için müşteri verilerini analiz ederken BI sistemlerini kullanır. Bu bilgiler perakendecilerin fiyatlandırma, pazarlama ve envanter yönetimi hakkında daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur.
• Üretim şirketleri, üretim süreçlerindeki darboğazları ve verimsizlikleri belirlemek için üretim verilerini analiz etmek için BI sistemlerini kullanır. Bu, üretim programlarını optimize etmelerine ve genel verimliliklerini artırmalarına yardımcı olur.
• Sağlık kuruluşları, hasta sağlığındaki eğilimleri belirlemek amacıyla hasta verilerini analiz etmek için BI sistemlerini kullanır. Bu, sağlık hizmet sağlayıcılarının potansiyel sağlık sorunlarını ciddileşmeden önce belirlemesine ve hastalarına daha kişiselleştirilmiş bakım sağlamasına yardımcı olur.
• Finans kurumları, müşteri davranışındaki eğilimleri belirlemek için müşteri verilerini analiz etmek için BI sistemlerini kullanır. Bu, potansiyel dolandırıcılıkları tespit etmelerine, ürünleri çapraz satma fırsatlarını belirlemelerine ve müşteri hizmetlerini iyileştirmelerine yardımcı olabilir.

İş Zekası İle İlgili Trendler

İş zekası (BI), işletmelerin karar süreçlerini geliştirmek için veri ve analiz kullanımına odaklanan bir alandır. İş zekasında yıllar geçtikçe, ortaya çıkan ve gelişen çeşitli trendler olmuştur. Bu trendlerden bazıları aşağıdaki şekildedir:

• İş zekasındaki en önemli trend, veri analizini otomatikleştirmek ve daha doğru ve hızlı içgörüler sağlamak için yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin artan şekilde kullanılmasıdır. Bu, doğal dil işleme (NLP) ve tahmine dayalı analitik gibi büyük hacimli verileri analiz edebilen ve insanların tespit etmesi zor olan kalıp ve eğilimleri belirleyebilen araçların geliştirilmesine yol açmıştır.
• Kullanıcıların özel teknik bilgiye ihtiyaç duymadan verilere erişmesine, verileri işlemesine ve görselleştirmesine olanak tanıyan self-servis BI araçlarının artan popülaritesi de önemli bir iş zekası trendidir. Bu araçlar genellikle kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir ve çok çeşitli veri kaynaklarıyla entegre edilebilir, bu da işletmelerin verilerinden öngörü elde etmesini kolaylaştırır.
• İşletmeler daha fazla veri toplayıp analiz ettikçe, bu verilerin düzenlemelere uygun ve bireylerin gizliliğini koruyan bir şekilde yönetilmesini ve korunmasını sağlamaya yönelik artan bir ihtiyaç oluşmuştur. Bu, veri gölleri ve şifreleme gibi verileri yönetmek ve güvenceye almak için araç ve stratejilerin geliştirilmesine yol açmıştır.

İş Zekası ve Büyük Veri Arasındaki İlişki

İş zekası (BI) ve büyük veri birbiriyle ilişkili ancak farklı iki alandır. İş zekası, işletmelerde karar vermeyi desteklemek için verileri toplamak, entegre etmek, analiz etmek ve sunmak için verilerin, teknolojilerin ve araçların kullanımını içerir. Büyük veri ise, işletmeler ve bireyler tarafından üretilen büyük hacimli verileri ifade eder.

İş zekası ve büyük veri yakından ilişkilidir çünkü iş zekası sistemleri genellikle girdi olarak büyük veri kullanır. Başka bir deyişle, BI sistemleri, içgörü sağlamak ve karar almayı desteklemek için genellikle işletmeler tarafından üretilen büyük hacimli verilere güvenir. Ancak, büyük veri ham verinin kendisine atıfta bulunurken, BI bu verileri analiz etmek ve yorumlamak için kullanılan süreçlere ve teknolojilere odaklanır.

İş zekasının veri analizinin “ne” ve “neden” olduğu, büyük verinin ise “nasıl” ve “nerede” olduğudur. Başka bir deyişle BI, cevaplanması gereken sorulara ve verileri analiz etme nedenlerine odaklanırken, büyük veri, verileri toplamak ve analiz etmek için kullanılan teknik ve teknolojilere odaklanır.

İş zekası ve büyük veri yakından ilişkili ancak farklı odak noktaları ve amaçları olan iki önemli alandır. BI, karar vermeyi desteklemek için büyük veriyi kullanırken, büyük veriler işletmeler tarafından üretilen büyük hacimli verileri ifade eder.

İlgili İçerik: Big Data Nedir? Türleri Nelerdir? Büyük E-Posta Verilerinden Daha Verimli Aksiyonlar Alma

İş Zekasının Gelecekteki Rolü

İşletmeler tarafından üretilen veri miktarı artmaya devam ettikçe, gelecekte iş zekasının işletmelerin veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olmada daha da önemli bir rol oynaması muhtemeldir. Bu, büyük miktarda veriyi toplamak, depolamak ve analiz etmek için ileri teknolojilerin ve tekniklerin geliştirilmesini gerektirecektir. Ek olarak, daha fazla şirketin rekabet avantajı elde etmek için BI çözümlerini benimsemesiyle, BI kullanımının daha yaygın hale gelmesi muhtemeldir.