1. VERİ AMBARI GELİŞİM SÜRECİ
Veri ambarı kavramı, karar vermede kullanılabilecek yapısal kaliteli bilgiye kolay erişimi sağlama ihtiyacından ortaya çıkmıştır. İş dünyasının rekabet ortamında bilginin kuruluşa önemli avantajlar sağlayacağı genel olarak kabul edilmektedir. Kuruluşların büyük miktarda verileri olmasına rağmen, ne yazık ki bu verilere erişmek ve kullanmak, veri miktarı arttıkça daha da zorlaşmaktadır. Bunun sebebi, değişik zamanlarda ve değişik kimseler tarafından geliştirilmiş veri tabanı sistemlerinin ve kütük yapılarının veriyi tutmak için kullanılması, bunun sonucu olarak da çok miktardaki veriye farklı düzlem ve farklı biçimlerden erişme gereksiniminin ortaya çıkmasıdır. Dolayısıyla kurumlar bilgiyi çözümleyebilmek ve raporlayabilmek için çok sayıda farklı program geliştirmek ve bu programların bakımını yapmak durumunda kalmaktadırlar. Doğal olarak bu yöntem oldukça maliyetli, etkin olmayan ve zaman alıcıdır. Bu noktada daha iyi bir yaklaşım olarak karşımıza veri ambarları çıkar.
Veri ambarları farklı düzlemlerdeki veri kaynaklarına erişerek veriyi temizleyip, süzüp değiştirdikten sonra, anlaşılabilir ve kolay erişilebilir bir yapıda saklarlar. Bu veri daha sonra sorgulama, raporlama ve veri çözümlemede kullanılır.
2.KARAR DESTEK VE YÖNETİMSEL BİLGİ SİSTEMLERİ
Gözde bilişimsel sistemlerin başka bir çeşidi de karar destek sistemleri ve yönetimsel bilişim sistemleridir. Karar destek sistemleri detaya odaklanır ve hedef kitlesi alt ve orta düzeyli yöneticilerdir. Yönetimsel bilişim sistemleri ise genellikle daha üst düzeyde bileşimsel veri ve verinin çok boyutlu görünümünü yansıtır.
Bu benzer, hatta örtüşen sistemler, veri ambarı sistemlerinin temelini oluşturur. Ancak üretilmeleri için gerekli olan geliştirme ve eşgüdüm maliyetlerinin yüksek olması nedeniyle bu sistemler, elit ürünler olarak kalmış ve yaygın kullanımları sağlanamamıştır. Aşağıdaki özellikler bu sistemlerin genel özellikleri olarak karşımıza çıkmaktadır:
·
Veriyi şifreli alan adları yerine tanımlaıcı standart iş terimleri ile sunarlar,
· Veri adları ve veri yapıları teknik olmayan kullanıcılar için tasarlanmıştır,
·Veri genellikle standart iş kurallarına göre, önceden islenir.
Günümüzün veri ambarı sistemleri, karar destek ve yönetimsel bilişim sistemi gibi sistemleri çözümleme araçları olarak sunmaktadırlar.Ancak tasarımlar, çözümleyici ya da yöneticilerin özel gereksinimlerine göre değil, bütün iş yapısını temel alacak şekilde hazırlandığında veri ambarı sistemlerinin daha başarılı olduğu söylenebilir.
4.VERİ MADENCİLİĞİ (Data Mining)
Bu örüntüler bulunduktan sonra, kurallar algoritmalar tarafından çıkarılabilir. Bu kurallar, istenen bir davranışı kestirmek, veriler arasındaki ilişkileri belirlemek, yeni örüntüler oluşturmak veya benzer nitelikteki kayıtları öbeklemek üzere kullanılabilir. Veri madenciliği, tipik olarak istatistiksel veri analizi ve bilgi keşfi (knowledge) discovery) için kullanılır. İstatistiksel veri analizi, verideki alışılmamış örüntüleri belirler ve bu örüntüleri açıklamak üzere istatistiksel ve matematiksel modelleme tekniklerini uygular. Bu modeller daha sonra tahmin ve kestirim için kullanılır.
İstatistiksel çözümleme teknikleri,doğrusal ve doğrusal olmayan, regresyon, çok değişkenli ve zaman serisi çözümlemelerini kapsar.Bilgi keşfi ise verinin içerisindeki gizli, daha önceden bilinmeyen bilgileri açığa çıkartarak, genellikle bilinmeyen iş gerçeklerini ortaya çıkarır.Veri madenciliği, veri tarafından yürütülür. Veri ambarında saklanan veride ve veriler arası ilişkilerde veri madenciliği olmadan bulunması zor olan karmaşık ilişkiler söz
konusudur. Veri madenciliği kullanıcıya, akla hiç gelmeyen soruların yanıtlarını vererek, sorgulama ve raporlama ya da çok boyutlu çözümleme ile bulunamayacak yeni bakış açıları kazandırır.
Veri Madenciliği Sorgulara yanıt Vermekten Çok, Veri içeriğinin Çözümlemesiyle ilgilenir.
Veri madenciliği diğer tekniklere oranla daha yeni bir çözümleme tekniğidir. Araştırma tekniği (discovery technique) adı verilen bir yöntem kullanması nedeniyle, raporlama sorgulama ve çok boyutlu çözümleme tekniklerinden çok farklıdır. Veriden belirli bir sorunun yanıtını çıkartmak yerine veriyi çözümleyerek bulunanları raporlayan özel algoritmalar kullanır. Kullanıcıların hipotezlere dayanarak oluşturdukları sorguları çalıştırdıkları sorgulama-raporlama veya çok boyutlu çözümleme tekniklerinden farklı olarak, veri madenciliği çoğu henüz sorulmamış sorulara yanıt arar. Bu araştırma işlemi belirli veri öğeleri arasında anlamlı ilişkiler bularak, belirli veri öğelerinden öbekler oluşturarak ya da özel veri öğe kümeleri üzerinde çeşitli örüntüler kullanarak gerçekleştirilebilir.
3.VERİ ÇÖZÜMLEME TEKNİKLERİ
Veri ambarı, karar verme ve çözümleme amacıyla kullanılacak olan kaliteli veriye kolayca ulaşmak üzere kurulur. Çözümleme için günümüzde en çok kullanılan teknikler, sorgulama ve raporlama (query and reporting), çok boyutlu çözümleme (multidimensional analysis) ve veri madenciliği (data mining) teknikleridir . Biz Veri madenciliği(data Mining) üzerinden anlatımımıza devam edeceğiz.
