Bir Servis Olarak Business Intelligence

DM Review Magazine'in Ağustos sayısında yayınlanan bir makalede On-Demand Business Intelligence kavramından bahsedilmiş. Değinilen en önemli konu Business Intelligence uygulamalarının SaaS (Software as a Service) mimarisinde çalışması.

Günümüz BI uygulamalarına baktığımızda çoğunlukla canlı olmayan ve işlenmiş verilerden raporlama yapılıyor. Gerçek zamanlı BI mimarisindeki hedef verilerin canlı olarak gelmesi.

Aşağıdaki şekilde şu anki BI uygulamaları ile SaaS mimarisindeki uygulamaların farkları belirtilmiş.

Aslında klasik BI çözümlerine bir alternatif olarak sunulması pek de olanaklı değil. Belki uygulamalarının bir kısmının SaaS olarak sunulması düşünülebilir.

Tasarım ve uygulama aşamasının ay mertebesinden günler mertebesine inmesi sektör ve kurum bazlı özel analiz süreci dolayısıyla yine sıkıntı yaratacaktır.

Kurulum takımının son kullanıcı olarak oluşması yine son kullanıcıların gelişimiyle alakalı. Şu anki Türkiye şartlarında bunu son kullanıcıdan beklemek pek de olabilir gelmiyor.

Özet olarak şahsi görüşüm SaaS mimarisindeki BI çözümlerden önce raporlanan datanın tam zamanlıya çok yaklaşması aşaması doğru bir geçiş olacaktır.

Gelişmeleri bekleyip göreceğiz.

Yeni Nesil Google

Google'ın şaşılacak kadar kısa sürede sonuç getirmesinin verdiği hayranlığın artık aşıldığını düşünüyorum. Bir taraftan da kütüphanede bilgi aramak ile kıyaslandığındaki muhteşem hız yerini "acaba doğru mu?" kuşkularının artmasına bıraktı. Bir çok kişinin ortak sıkıntısı ise artık Google'da aradığını bulamamak. Veritabanı ve Pazarlama yazısında kısaca bahsettiğim şekliyle bilinçsiz veri toplama sonucunda artık bir çok kişinin elinde az kullanılmış veri çöplükleri var. Bir süre sonra acaba google da bir çöplük olacak mı? Aradığını bulamama problemi ile birlikte içeriğin bu hızla artmasıyla içerik kalitesinde de belli oranda düşüş yaşanacağı kesin.

Aradığını bulamamak problemi için en büyük neden olarak eşsesli kelimelerin kargaşasını örnek verebiliriz. Temel bir çözüm olarak kullancı deneyimlerini baz alarak yapılan indekslemeler bu problemi biraz azaltacaktır. Her aramada binlerce sonuç yerine bana özel sonuç kümesi gelmeli. Örneğin ben daha çok yazılımla alakalı kelimeler arıyorsam "structure" kelimesi yazdığımda muhtemelen inşaat görmek istemiyorumdur. Diğer taraftan bu özellik de benim gerçekten inşaatla alakalı bilgi aradığım durumlarda problem yaratacaktır.

Olaya farklı bir açıdan bakalım. Bir çok kişinin iş görüşmesi öncesi adayın ismini google da aradığını biliyoruz. Arayan kişinin aday hakkında çıkan sonuçları aslında kendi deneyimleri sonucu geleceği için o kişiye ne kadar yakın veya uzak olduğu hakkında da bir fikir verebilir. Aynı şekilde iki kişinin birbiriyle yakınlığı hakkında da bir fikir verebilir. Diğer taraftan çalışan da iş görüşmesi yapacağı genel müdürün ismini googleda aratıp, onun bir röportajını okuyup, bu bilgileri iş görüşmesinde kullansa sanırım doğru bir iş yapmış olur.

Daha da ileri gidersek medeni kanuna google aramalarında belli oranda uyumluluk şartı getirilebilir:) Birbirinizi çok seviyorsunuzdur ama aranızda ne yazık ki google vardır. Google hayatımıza daha fazla girmeye devam edecek mi acaba?

Business Intelligence

Son yıllarda "Business Intelligence" kavramını sıkça duymaya başladık. Bu kavram ilk olarak 1989 yılında Gartner Inc. firmasında analist olarak araştırma yapan Howard Dresner tarafından kullanılmıştır. O tarihe kadar DSS (decision support system) ve EIS (executive information system) gibi karışıklık yaratan kavramlar kulanılmaktaydı. Kelime olarak iş zekası şeklinde tanımlanan ama aslında bence şu an için zekadan bahsedemeyeceğimiz bir kavram. Merkezinde veri madenciliği var aslında. Klasik veri madenciliğinde temel olan konu verileri çeşitli yöntemlerle analiz ederek bilgiye dönüştürmektir. Business Intelligence kavramını veri analizinin yanında ETL (Extract, Transform, Load) işlemlerini ve Raporlama ihtiyaçlarını daha geniş bir açıdan bakarak sağlayan çözümler olarak düşünebiliriz. Business Intelligence uygulamaları sayesinde karar vericiler,stratejik ve operasyonel kararlarında daha doğru ve hızlı adımlar atabilmektedirler. Burada zekadan çok aslında bir yönlendirme söz konusu. Bu nedenle karar destek sistemleri tanımı bana biraz daha doğru geliyor.

Dünyadaki BI çözümlerine baktığımızda;

3 database devi:
IBM DB2 Business Intelligence
Oracle Business Intelligence Solutions
Microsoft SQL Server: Business Intelligence Solutions

Database ürünü olmayan yazılım devleri:
SAP Business Intelligence
Business objects
SAS - Business Intelligence Software Solutions
Microstrategy
Cognos
Hyperion

Business Intelligence ın geleceği konusunda Gartner için araştırma yapan Andreas Bitterer ın tespitleri ise şu yönde;

* BI bir çok kurumdaki deneyimli IT Manager'ın kafasında ilk planda yer alıyor
* BI'ın bir proje olmayıp devamlı bir süreç olarak düşünülmesi gerekir.
* Sık karşılaşılan bir durum da data kirliliği. Fakat "bu gezegende data kirliliği problemini yaşamayan bir firma yok"
* Kurumların data çalışanlarına ihtiyacı var. Bu kişiler kurum içerisinde çok deneyimli kişiler olmayabilir ama datayı nasıl yöneteceğini bilen kişiler olmalı.

SQL Server Business Intelligence Solutions çözümlerini inceleme fırsatım oldu. 3 temel servis bulunmakta. Integration Services, Analysis Services, Reporting Services. .net kullanıcıları 2005 ortamında kendi Business Intelligence projelerini yaratıp data işlemlerinde kod parçacıkları yazabilmekteler. Kısmen incelediğim Sql Server Integration Service projesi içerisinde kullanabileceğimiz hazır 11 bulanık mantık algoritması kullanan fuzzy lookup kontrolleri ETL işlemlerinde bir hayli işe yarar gibi görünüyor.