KARAR DESTEK SİSTEMLERİN GELİŞTİRME YAŞAM DÖNGÜSÜ

Burak Uyanık

GİRİŞ

Karar destek sistemin günümüzde yer edinmiş olup, bunun hayattakini önemini kavramak gerekir. Özellikle

işletmelerde karar destek sistemin uygulamalarına ön plana çıkartarak sistemdeki problemlerinin alternatif

çözümler olarak sunulmaktadır. Gerektiğinde de analiz edip raporlar halinde sunulur. Karar destek sistemin esas

amacı kullanıcılara (yöneticiler, birey veya grup) karar verirken destek sağlamaktır. Sorunun tespitini yapmak,

analizler oluşturmak, analizlerinin sonuç raporunu oluşturmak ve bu problemin sonuçlarına göre alternatif çözüm

üretilmek olmalıdır. Karar destek sistemi bilgisayar tabanlı olduğu için işin içine herhangi bir duygusallık

katmadan (ön yargı, taraf tutma…) sistemin sorunun çözümüne daha net bir şekilde ulaşır. Her bulunan çözümü

kesin net doğruluğu yoktur. Verilen kararın destek amaçlı alternatif kararlar üretir.

Son yıllarda karar vericilerin karar verme aşamasında karar destek sistemlerinin kullanımı oldukça

yaygınlaşmıştır. Geliştirilen ve karar vericilerin kullanımına sunulan karar destek sistemleri organizasyonların

veya kurumların içinde veya dışında bulunan verilere son kullanıcıların rahatlıkla ulaşabilmelerini sağlamaktadır.

Bu sayede ihtiyaç duyulan bilgilere hızlı ve zamanında erişim, kurumlarda kararların zamanında alınmasına

yardım ederek verimliliği ve alınan kararların kalitesini yükseltmektedir.

Karar verme analizi 1950’lerin sonu ve 1960’ların başında Carnegie Institute Of Technology tarafından

yapılmıştır. MIT (Massachussets Technology Institute) 1960 yılında bilgisayar tabanlı karar verme teoresini

kullanmaya başlanmıştır. .[1] 1980’lerde DSS için yoğun ilgilerinden dolayı, ODSSs (Organizational Decision

Support Systems – Organizasyonel Karar destek Sistemi), GDSSs ( Group Decision Support Systems – Grup Karar

Destek Sistemi) ve EISs (Executive Information Systems – Yönetim Bilgi Sistemi ) dahil olmak üzere DSS

(Decision Support System – Karar Destek Sistemi ) olarak başlık altında toplandı. 1990 yılında ise veri ambarı ve

analitik çözümü kapsayacak kadar genişledi.

İnsan Kontrol işlemi

Uyarlanabilir Esneklik

Yarı ve Yapılandırılmamış Problemler

Tüm katmanda Yönetim desteği

Veri Erişimi

Modelleme – analiz

Verimlilik

Karmaşık problem için alınan karar desteği

İş Zekâsı, Tasarım Seçimi, Uygulama

Karar Türleri

KDS (Karar Destek Sistemi), kullanıcıları karar ve seçim faaliyetlerde yardımcı olan bilgisayar tabanlı

sistemlerdir. KDS, veri depolama ve veri almayı sağlar. KDS, kullanıcıların sorunları çözmek, kararlar almak,

verileri modellemede yardımcı olmayı amaçlayan etkili bir yazılım tabanlı sistemdir. KDS maddeler şeklinde

anlatırsak;

KDS, kullanıcının belirttiği problemleri altında uygun ve etkin biçimde yapılandırılmaya eğilimlidir.

KDS, modellerinde veya genel veri erişimi, geri alma fonksiyonları ile analitik çözüm tekniklerini

birleştirerek kullanımı sağlar.

KDS insan üzerinde etkili bir şekilde bilgisayar tabanlı sistem kullanılmasını sağlar.

KDS çevre ve kullanıcı arasında karar verme yaklaşımını uyarlanabilir ve esneklikle uyum sağlar.

Dolasıyla günümüzde gelişen teknolojide farklı alanlarda farklı kararlar alınmaktadır. Bu kararlar alındıkça

karmaşık hale gelindiğinde çözülmesi zor karar olmuştur. KDS bu sistemde devreye girip, karmaşık

problemlerinin çözümünde alternatif sağlar. KDS kararların verileriyle, modelleriyle, analitik çözümleriyle

birleştirerek kullanıcılara etkili bir sonuç vermesine yardımcı olur. Şuanda piyasada pazarlama-lojistik-finansman-

ulaştırma-operasyon yönetimi-sigorta-askeri uygulamalar-sağlık-yatırım kararları gibi birçok alanlarda KDS

uygulamalarına rastlanabilir.

KARAR DESTEK SİSTEMİN BİLEŞENLERİ

Şekil 1KDS Temel Bileşenleri[2]

İşletmelerde kullanılan bir uygulama için optimize edilmiş temel bileşenleri 3’e ayrılır. Bunlar kendi içerisine

farklı dallara ayrılır.

1) Kullanıcı Arabirimi Yönetimi

2) Model Yönetimi

3) Veri Yönetimi

KDS sistemi daha detaylı şematik olarak gösterirsek aşağıdaki gibi olur.

Şekil 2 KDS Bileşenleri[3]

VERİ YÖNETİMİ: Alt sistemi veri tabanı içeren ve Veri Tabanı Yönetim Sistemi (VTYS) olarak adlandıran

sistemdir. [4] Verilen kararlar için bir alanda depolanır. Bu depo alanı veri tabanı ile veri ambarıyla bağlanabilir.

Genellikle, verilerin saklandığı ve veri tabanı Web sunucu üzerinden erişilir

MODEL YÖNETİMİ: Alt sistemi finans, istatistik, yönetim bilimi veya sistemin analitik çözümü için uygun

yazılım yönetimi sağlayan farklı modelleri içeren bir yazılım paketidir.[4] Özel modeller oluşturmak için

modelleme dilleri de dâhildir. Bu yazılım Model Tabanlı Yönetim sistemi denir. (MTYS)

KULLANICI ARA BİRİM YÖNETİMİ: Uygulama ile kullanıcı arasındaki ara yüz sistemidir. Kullanıcı KDS

ile uygulamaya komut gönderilir. KDS sistemin kararları için GUI (Graphical User Interface) bir yapı ile olasılık

tahmini yapar. [4]

BİLGİ TABANLI YÖNETİMİ: Alt sistemi bağımsız bileşen olarak diğer alt birimleri destekler. Sistem karar

verme özelliğini arttırır. Organizasyonel bilgi tabanı ile bilgi tabanı yönetimi birbiriyle bağlantı kurar. Bilgiler

Web sunucu üzerinden alınır. Birçok yapay zekâ yöntemleri Java gibi Web geliştirme de uygulanan uygulamalar

da KDS bileşenleri mevcuttur. Karar destek sistemin 3 ana bileşeni vardır: Kullanıcı ara birim, Model yönetimi ve

Veri yönetimi[4]

VERİ YÖNETİM SİSTEMİ BİLEŞENLERİ

Şekil 3 Veri Yönetim Sistemi Bileşenleri[5]

Veri yönetim sistemi aşağıdaki alt sistemlerden oluşmaktadır.

Karar destek sistemi veri tabanı

SBMS,

Veri dizisi

Sorgu kümesi

Veri tabanı uygulamasını birçok kullanıcı tarafından yapılan organizasyonel işlemlerdir. Bunları gruplayarak;

Dâhili veri: Sistemin alt bileşenlerin en baştadır. Finans, yapım, üretim, personel, diğer… Vs.

Harici veri: Veri bilgileri girilen bileşendi. Piyasa değerleri, nüfus sayımı, hükümet düzenlemeleri,

Ekonomik değerleri… Vs.

Özel veri: Kullanıcılar tarafından özel olarak kullanılan verilerdir.

Veri organizasyonu: Veri tabanından bağımsız bileşendir.

KDS sisteminden çıkan küçük veriler direk veri tabanına girer. Bazen de veri tabanında büyük veriler

girildiğini görülebilir.

İşlem süresinde analiz yapılamadığında (büyük veriler) veri ambarına gönderilir. Veri ambarında

düzenleme ve analiz yapılır.

ETL bir KDS sistemin veri tabanı veya veri ambarında düzenleme veya güncelleme yapılabilir. Çeşitli dış

kaynaklardan verinin çıkartılması, verinin iş yapısına göre temizlenmesi, birleştirilmesi, dönüştürülmesi ve ver

tabanına veya veri ambarına yüklenme sürecidir. (Çıkart, dönüştür, yükle “Extraction, Transformation and Load”

- ETL )

Sorgu Kümesi (Query Facility); Veri tabanında olan verilerin üzerinden işlem yapmak için kullanılan bileşendir.

Verileri tablolar halinde yapıldıktan sonra bu tablolardan yeni seçimler yapmak, belirli bir kriterleri olan veya

karşılayamayanları elemek ve benzeri veri işlem fonksiyonları sorgu aracıyla yapılır.

Veri dizini: Veri tabanındaki tüm verileri içeren alt sistemdir. Ana işlevi veri öğeleri, iç-dış kaynakların

verilerini… Vs. silme – ekleme- bilgi alma fonksiyonlarda bulunur.

Veri güvenliği; gizlilik yasaları tarafından gereklidir. Bazı durumlarda yetkisiz erişim, verilerin yerini değiştirme

veya yok etmek gibi durumlarda korunması gerekir. Bu durumda kimlik ve şifre ile korunmalıdır. Böylelikle

yetkisiz erişime karşı korunmuş olur. Gizlilik, bütünlük ve erişilebilirlik olarak isimlendiren üç temel unsurlardan

oluşur.

Gizlilik: Bilginin yetkisiz kişilerin eline geçmeme ve yetkisiz erişime karşı korunmasıdır.

Bütünlük: Bilginin yetkisiz kişiler tarafından değiştirilmemesidir.

Erişilebilirlik: Bilginin yetkili kişilerce ihtiyaç duyulduğunda ulaşılabilir ve kullanılabilir durumda

olmasıdır.

MODEL YÖNETİM SİSTEMİN BİLEŞENLERİ

Şekil 4 Model Yönetim Sistemin bileşenleri[5]

KDS sistemin model yönetimin aşağıdaki alt bileşenlerden oluşur.

Model tabanlı, düzenli ve özel istatistiksel, finansal, tahmin, yönetim bilimi ve KDS için analiz sonuçları

sağlayan başka nicel modeller içerir. Stratejik, taktik, operasyonel ve analitik olmak üzere 4 kategoride

modeller vardır.[6]

o Stratejik model: Yönetici yüzeyde sorunlara model gerektiren durumlarda kullanılır.

o Taktik Model: Taktik için gerektiren durumlarda kullanılır.

o Operasyonel Model: Yönetimin operasyonal düzeyde model gerektiren durumlarda kullanılır.

o Analitik modeller: Veri Analizi için matematiksel modeller oluşturur.

Model blokları oluşturma: Model veri analizi gibi uygulamalarda veya ek olarak daha büyük veriler için

blok oluşturulur.

Modelleme dili : NET Framework languages, C++, Java, OLAP (veri analizi modeliyle çalışır), SLAM

(simülasyon), SPSS (İstatistik programları)

Model dizini: Veri tabanı dizine benzer, Bütün modellerin dizini ve diğer bir yazılımdır. Bu bileşende

modelin tanımlarını içeren ve ana işlevi modelinin kullanılabilirliği hakkında dizin oluşturmuştur.

Model yürütme, birleştirme ve yardımcı işlemci: Modeli yardımcı işlemci olarak kontrol eder. Bu bileşen

kullanıcı ile model kontrol arasındaki arayüz bileşenidir. Modelin kullanıcı talimatlarına göre yapılır.

KULLANICI ARABİRİM YÖNETİM SİSTEMİ

Şekil 5Kullanıcı Arabirim Yönetim Sistemi[6]

Kullanıcı arabirimi alt sistemi, kullanıcı ile KDS sistemin arasındaki tüm bağlantıyı kapsar. Bu kullanıcı arabirim

yönetimi sistemi olarak adlandırılan yazılım tarafından yönetir. (UIMS – User Interface Managemenet System).

Diyalog oluşturma ve yönetim sistemi olarak adlandırılabilir.

Kullanıcı UIMS üzerinden gerçekleşen yazılım bilgisayarla bağlantı kurar. Bu model yönetimi ve veri yönetimi

alt sistemi olarak kullanılır. Kullanıcı arabirim doğal dil olarak işlemci içerir veya grafik kullanıcı arayüz (GUI –

Graphical User Interface) olarak kullanılabilir.

Çeşitli taşınabilir cihazlar (laptop, mp3 player, akıllı telefonda) çoğu KDS sisteminde kullanıcı arabirim

bileşenleri kullanılır. Astronotların uzayda kullanmak için NASA ses giriş-çıkış sistemini geliştirmiştir.

KARAR DESTEK SİSTEMİN TÜRLERİ

1. VERİ TABANLI KDS

Şekil 6 Veri Tabanlı KDS[6]

OLAP (On-Line Analytic Processing): Veriyi tekrarlayarak oluşturan, raporlama ve analiz için kullanılan, veriyi

bu şekilde oluşturan ve veriye hızlı erişim sağlayan yapıdır. İş zekâsı çözümleri için OLAP kullanılır. OLAP arka

planda uzun süreli analizler için uygun bir yöntemdir. Flat file mantığıyla çalışır. OLAP yapısı daha yüksek

performansla verileri analiz edip raporlamaya sağlar.

OLTP (On-Line Transaction Processing): İnternet üzerinden işleme odaklı, uygulamaları destekleyebilen

yazılım programlarıdır. Tipik olarak veri girişi, yükleme, güncelleme, silme ve kısa işlemler yapar. Bu tür işlemler

yapıldığı için sistem hızlı çalışır. Fakat işlemler karmaşıklaşmaya başladığında birkaç sorunla karşılaşabilir ve

sistem yavaşlamaya başlar.

OLTP OLAP

Veri Kaynağı Operesyonel Veri: OLTP verilerinin asıl

kaynağıdır.

Veri birleştirilmesi: OLAP veriler çeşitli

OLTP veri tabanından gelen verilerdir.

Veri Amacı Temel iş görevleri çalıştırmak ve kontrol

etmek

Karar destek sistemi ile planlama ve problem

çözmede yardımcı olmak

Hangi Veriler Anlık veriler, tek kullanımlık veriler Tekrarlanan veriler, çok boyutlu iş

faaliyetlerde görünür.

Eklemeler ve

Güncellemeler

Son kullanıcılar tarafından başlatılan kısa

eklemeler ve güncellemeler

Periyodik olarak uzun soluklu işlemler

Sorgular Basit ve standart sorgulamalar Genellikle karmaşık sorgulamalar yapar.

İşlem Hızı Genellikle çok hızlıdır. Veri miktarına bağlıdır. Çok fazla veri olursa

karmaşık olduğu için saatler sürebilir. Bu

durumda dizin oluşturarak süreci kısalır ve

hızı artırabilir.

Gereken Alan Tarih veri arşivlenmiş küçük kapasiteli veri Geçmiş verileri de tutulduğu için toplam

alanları büyüktür. Bu yüzden dizin

oluşturmak gerekir.

Veri Tabanı

Tasarımı

Bir çok tablo ile normalize edilme Tipik haliyle, az tablolarla normalize

edilmemiş, daha çok yıldız veya kar tanesi

şemaları kullanımı

Yedekleme ve

Kurtarma

Düzenli yedekleme: Operasyonel verilerini

çalıştırmak gerekir. Veri kaybı olursa maddi

ve manevi bakımında kayba uğrayabilir.

Yerinde düzenli yedekleme: Bazı ortamda

gerektiğinde OLTP olduğu gibi düzenli

yedekleme gerekir. Bazı ortamda ise belirli

bir düzende yedekleme yapılır.

Tablo 1OLAP ve OLTP karşılaştırma-Alıntıdır.[8]

VERİ KAYNAKL

ARI

BİRİNCİL VERİ

KAYNAKLARI

GÖZLEM SORGU

İKİNCİL VERİ

KAYNAKLARI

İŞLETME İÇ

KAYNAKLARI

İŞLETME DIŞ

KAYNAKLARI

Şekil 7OLAP-OLTP süreci[13]

2. BELGE TABANLI KDS

Bilginin depolandığı veri bileşenleri bir araya getirdiği yönetme ve bu veriye erişim sağlayan belge

tabanlı KDS denir. 3 farklı gruba ayrılabiliriz; yazılı, görsel ve seslendirilmiş. Kullanılan alanlar:

Sunucu ağları, toplu bellek, bilgiye erişmek için araçlar sağlar.

Yapay zeka bilginin anlaşılır olması için sınıflandırılmasına yardımcı olur.

3. WEB TABANLI KDS

Yönetime destek için geliştirilmiştir. Web Tabanlı KDS komutu çeşitli kaynakların problemlerini karar

vermesi için web ara yüzü kullanarak nasıl farklı alternatif çözümler bulunabileceğini araştırmaktır. Web

tabanlı KDS aslında bir KDS (bilgi tabanlı, belge tabanlı, iletişim tabanlı ve model tabanlı karışımı)

sistemi olarak algılayabiliriz.

4. İLETİŞİM KDS

İnsan grupları arasında bilgi paylaşımı, işbirliği ve koordinasyonu sağlar. Kullanıcı arabirim, paylaşılan

bilgi, destek, kullanıcı, grup içi iletişim ile birleşmiş sistemden oluşmaktadır.

5. BİLGİ TABANLI KDS

Birçok yapılandırılmamış ve yarı sorunlar için çözümleri akıllı bir sistem gerektirecek kadar karmaşık

olabilir. Gelişmiş KDS sistemleri alt bileşenleri bilgi tabanlı alt sistem olarak devreye girer. Bilgi

tabanları bileşenleri yapay sinir ağları, akıllı casuslar, hatalı mantık, bilgisayar tabanlı Vb. bilgi tabanları

birçok bileşenlerden oluşmaktadır. Bilgi tabanlı KDS için kullanılan araçlar akıllı KDS denir.

Şekil 8 Bilgi Tabanlı KDS [9]

UYGULAMA ALANLARI VE İŞLETMEDEKİ KARAR DESTEK SİSTEMİ

Şekil 9 Uygulama Alanları

Yukarıda verilen şematik tabloda yer alan işletmelerde karar destek sistemi mevcuttur. Aşağı madde de karar

destek sistemin uygulamalarındaki bazı adları;[10]

ANALYTICA - Lumina Decision Systems

BestChoice3 - Logic Technologies

Criterium DecisionPlus - : Info Harvest

DATA - Tree Age Software Inc.

Determinator - Dalton Dialogic, Inc.

DPL - Applied Decision Analysis, Inc

ERGO - Arlington Software

Ethos System - Taknosys Software Corporation

Judgment Maker - Fuzzy Logic Inc

Matrix CognitionTM - : Frenster Associates

TreePlan - Decision Support Services

Karar destek sistemin finans, tarım, inşaat, klinik-labotuvar ortamda etkisi vardır. Örneğin: Finans, bankadan

çekilen borç miktarını ölçme, sigorta poliçesini oluşturmak, tarım sektöründe ise biçen sebze- meyve ürünlerin

verimlilik analizi, satış miktarı kontrolü yapılır, klinik çalışmalarında yapılan deneylerin sonuç kararların ne

olacağı ne düzeyde uygun olacakları karar analizi yapılmasını sağlar.İşletmenin karar destek uygulamasını

kullandığında yapılan yatırım değerleri, kapasitenin veya kontenjanların çoğalıp çoğalmadığına, ürün verimliliğini

analiz edildiğinde, çalışma saatlerine girip çıkmadığına gibi fonksiyonlarda karar destek sistemin uygulamaları

vardır.

KARAR DESTEK SİSTEMİN GELİŞTİRMESİ

Karar destek sistemin zamanla geliştirilmesi gereken bir sistemdir. Karar destek sistemin çok çeşitli (birden çok)

yöneticilere erişim sağlar. Önemli bilgilere hızlı erişim, karar vermek için gereken zamandan kazanmak, bilgiler

için uygun kaynak sağlar.[11] Diğer işletmelere karşı stratejik oluşumu ve bilgi konusunda rekabette avantajda

olmasını sağlar. Karar destek sistemin herhangi bir yönetim sistemin faaliyetinin karar verme sürecini verimliliği

arttırmak için bir parçası olmalıdır.

Geliştirme Metodu: Karar destek sistemi geliştirme metotları model ve hedefleri farklıdır. Bir sorunun

çözümü hakkında belirli bir model oluşturulmalıdır. Geliştirme metotları bir çok türü vardır[13];

1.Karara dayalı metotlar; Karar destek sistemi sürecini kapsamlı analizi ile destekleyici ve Karar

destek sistemi kullanarak bu süreci geliştirmek

2.Sürece dayalı metotlar; Karar destek sistemi gelişme merkezi bir bileşen süreç olarak

kullanarak sistem kapasitesinin temsilidir.

3.Veriye dayalı metotlar; Karar destek sistemi tanımını odaklanmak, tasarımı oluşturmak ve

yönetim

4.Sisteme dayalı metotlar; Karar destek sistemin için bileşenin analiz sistemi teorisine dayalı

imal edilmek[13]

Sistem dayalı metot hariç tüm yöntemler Karar Destek Sistemi geliştirmek takip edilmesi gereken

aşamalar vardır. Karar destek sistemin geliştirme sürecinin temel aşamaları şunlardır;

o İhtiyaçlarını tanımı

o Analiz

o Tasarım

o Prototip tasarım ve test

o Uygulanması

o Bakım ve geliştirme

1.Aşamalı metot (Sistem geliştirme - döngü): Karar destek sistemin temel özellikleri vardır. Karmaşık

raporlar, veri işlemin kapasitesi büyük olabilir, grafik özellikleri içeren yöneticiler tarafından kullanılan,

kullanımı kolay, bilgiye hızlı ve kolay erişim sağlayan, hızlı hesaplama yapan, teklif için olasılık, verileri

sorgulamak için model oluşturmak ve veri tabanıyla bütünleşmektir. [12] Bir KDS oluşturmak

istenildiğinde bu geliştirici özellikleri göz önünde bulundurmak gerekir.

Bu aşamalı metot aynı zamanda şelale modeli olarak da bilinir. Sistem geliştirme yaşam döngüsü (SDLC)

sıralı aşamalarıyla oluşmaktadır. Her bir aşama kendine ait giriş ve çıkışı vardır. SCDL her aşama ile ilgili

çeşitli süreçler vardır. Bir sonraki aşamaya geçmek için öncelikle bir önceki aşamayı tamamen bittikten

sonra geçiş yapılır. Her bir aşama yazılı bir belgeyle ile sona erer. Bu yönteme göre KDS geliştirme ana

aşamaları şunlardır:

Şekil 10 SDLC sistem döngüsü[13]

a) Problem Tanımı: Bu aşamada KDS sistemi sorunları analiz eder ve hedefleri belirler. Çıkışları

belirlenmeli, desteklenecek kararlar belirlenmeli, fonksiyonel olan ile olmayan gereksinimleri tanımlar.

Sorunun çözümü için geliştirilmeden önce KDS alternatif yollar analiz edilir. Yapılabilir çalışmalar bu

aşama da önemli bir role sahiptir. Bu çalışmalarla analiz edildiğinde sistem organizasyonun hedeflerini

belirler, fayda ile maliyetlerin (geliştirme maliyeti, elde etme maliyeti ve kullanım maliyeti) arasında

rapor elde ederiz. Yapılabilir çalışmalar;

Organizasyon – Önerilen KDS organizasyon hedeflerine ulaşıldığı analizleri

Ekonomik – Geliştirme ve kullanım maliyetleri ile ilgili beklenen fayda analizleri

Teknik – KDS geliştirilmesi için edinilmesi gereken yazılım ürünleri ve donanım elemanları

belirler.

Operasyonel – Sistemin çalışır olup olmadığını analiz eder.

b) Analiz: Son kullanıcı içerir. Yeni sistem gereksinimleri belgelemek için BT uzmanları kaynak toplayıp

birlikte çalışır. Fiziksel model mantıksal bir diziye dönüştürülür.

c) Tasarım: Gereksinimleri ve önceki aşamada karar verilen sonuçların kısıtlamalarla dayalı sistem için

önerilen çözüm tanımlar. Bu aşamada yapılan en önemli faaliyetler şunlardı: Teknik mimari tasarımı ve

sistemin model tasarımı. Model bir tasarımın grafik temsilidir. KDS sistemin ana bileşenleri (İletişim

yönetim bileşeni, veri yönetim bileşeni, model yönetimi ve bilgi yönetimi bileşeni ) bu aşamada

tasarlanmıştır. BT uzmanları gerekli iç ve dış kaynakları belirler, veri kaynakları sistem arasında aktarır.

Tasarım aşamasında öncelikli amacı, önerilen sistemin nasıl işleneceğine dair bir teknik planı

oluşturmaktır.

d) Programlama: Bu aşamada, mantıksal bir model programlama dili yardımıyla önceki aşamadaki

özelliklerine dayanarak fiziksel bir modele dönüştürür. Geliştirme aşamasında yapılan başlıca faaliyet

şunlardır: teknik mimari oluşturulması ve KDS bileşenleri programlarını oluşturulmasıdır. Bu aşama

modülü test edilir ve bütünleşir.

e) Uygulama: Bu aşamada KDS başlıca kullanıcılara dağıtılır. Bu aşamada yapılan başlıca faaliyetler

şunlardır: İşlevsellik testleri, modüllerin bütünleşmesi, programların kullanımı, sistemin kullanıcıları için

kullanıcı belgesi ve eğitim verilmesidir. KDS sistemi kullanıcıları dağıtıldıktan sonra işletme, bakım,

güncelleme, genişletme ve değerlendirme ile ilgili bir belge dizini oluşturur.[14]

Aşamalı yöntem KDS için geliştirmesinde kullanılan bir yöntemdir, ancak aşağıdaki nedenlerden dolayı en

uygun bir yaklaşım değildir:

Yöneticiler gereksinimleri tamamen önceden belirlenmiş olamaz.

Katı bir yaklaşımdır.

Büyük belgeler olacağı için maliyeti fazladır.

Yönetici sistemin sorunlarıyla karşı karşıya kalındığında güncellemeleri kolay yapılması gerekir

fakat yapılamamaktadır. Hızlı ve kolay sistem güncellenebilir değildir.

Karar yapımı yeterince geliştirme sürecine dahil değildir.

KDS sorunları yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmıştır.

Sistem geliştirme döngüsü bittiğinde sadece kullanıcılara teslim edilir.

3.Evrimsel Gelişme: Tipik sistem geliştirme süresinde daha iyi bir alternatif evrimsel modeldir. Bu

modele göre geliştirme yaşam döngüsünün en önemli dört adım: analiz, tasarım, yapım ve uygulama art

arada tekrarlanabilir ve tek bir aşamada bir araya getirilir.[14] Bu yaklaşım KDS sistemin gelişimi uygun

olması nedenleri: alt problemlerine dayalı olduğu, düşük kapasite kullanışlı KDS sistem üzerine odaklı

ve sistem sürekli değerlendirilir.

Bu yaklaşımında yöneticiler ve geliştiriciler tasarım kısmında küçük alt sorun üzerinde hemfikir

olmalıdır. Bu sorunu çözmek için gerekli olan karar verme sürecini desteklemek için bir başlangıç sistemi

geliştirilmeli, sistem değerlendirmelidir. Kullanımdan bir süre sonra güncellenir ve alt problemleri dahil

için çözüm geliştirir. Bu döngü nispeten stabil sistem geliştirilmesi için birkaç ay boyunca birçok kez

tekrarlanır.

Bu yaklaşım KDS tasarım yönetimi için oldukça gereklidir. İlk Sistem gerçek kullanım değil, sadece bir

pilot sistemi olduğundan tekrarlanan bir süreçtir, prototip farklıdır.

4.Prototip: Prototip KDS geliştirme başarılı şeklinde kullanabiliriz. Başka bir etkin yöntemdir.

Yöneticileri gereksinimleri başında ve daha kolay bilgi ihtiyaçlarını belirlemek için ona yardımcı

olabilecek prototip geliştirilmesinde çok net değildir. KDS sistemin geliştirme metodunda prototip çok

detaylı değildir. Ve bu uyarlanmış kullanıcıların önerilerine göre hale getirir. Prototip bir tekrarlamalı

süreçtir. Kullanıcılar KDS modeli değerlendirmek ve bu modelin değişikleri önermek için izin veren

dinamik bir süreçtir. [14]Prototipleme avantajları şunlardır;

Kısa geliştirme süresi

Geliştirme sürecinde son kullanıcı katılımını teşvik eder

Kullanıcıya sistem sonuna bakmak ve nasıl bir iş olacağına dair fikir verir

Bilgi ihtiyaçlarını ve sistem kapasitelerinin, bir sistemin daha iyi anlaşılmasını sağlar

Somut bir ürün sunar

Daha sonra uzatılabilir sistemin çekirdeğini sunar

Kullanıcıların sistem ile erişim sağlayabilir, daha önce istediklerini tam olarak değil ama

elemanları belirleyebilir.

Geliştirme ve geliştirme maliyetlerinin riski azaltır

Prototip başarısızlık olması durumda projenin yeniden tasarlanması söz konusudur. Sonuç olarak prototip

bir projede yatırım öncesi yapılabilirliğini kanıtlamak için en iyi yoldur. Prototip iki kategorisi KDS

sistemin geliştirilmesinde kullanılabilir;[14]

Kullan-at Prototip: Sadece gösterim kapsamları için kullanılır ve artık gerekli olmadığı zaman

yok edilir.

Evrimsel Prototip: Bu prototip sürekli kullanıcının gereksinimlerini karşılayana kadar tekrar

eder.

5.Son Kullanıcı Gelişimi: Self-sourcing; BT uzmanları çok az veya hiç yardımı ile son kullanıcılar

tarafından KDS geliştirilmesidir. Son kullanıcılar, yöneticiler, piyasa bulunan KDS araçları ve

jeneratörleri kullanarak kendi KDS sistemleri oluşturabilir. Self-sourcing işlemi SDLC işlemine

benzerdir. Fakat aynı zamanda prototip içerir. Bu yöntemin en önemli avantajı karşı karşıya gelecek

sorunların çok iyi bilgi sahibi olması ve karar süreçlerini anlaşılır olmasıdır. Son kullanıcı gelişme

avantajı şunlardır;

Geliştirilmiş isteklerin belirlenmesi

Artan karar alıcı katılımı

KDS gelişmedeki artan hızı.

Bu yaklaşımın dezavantajları şunlardır;

Son kullanıcı bilgi sistemi geliştirme konusunda yeterli uzmanlığa sahip olmamak

Veri tabanı kurallarına uygun tasarım değilse, anormallikler görülmesi

Modeller düzgün test edilmezse hatalar içerebilir

Dokümantasyon ve dış destek eksikliği

Arabirimleri düzgün tasarlanmış değilse veri giriş hatalarına neden olabilir

KARAR DESTEK SİSTEMİN YARARLARI

İşletmelerde karar destek sistemi uygulamaların kullanımı getirdiği avantaj vardır. Bu sistemin getirdiği avantajları

maddelersek;

Alternatif Kararlar

Analiz yeteneği

Sorun çözüm farklılıkları

Genel haberleşme- kontrol

İşletmeni maliyeti kontrol etme

Hesaplı daha az zarar çıkartma ve daha fazla üretim sağlama

Ön tahmini, rapor hazırlama

Zamandan kazanma,

İyi bir ekip çalışması

Verimliliğin artması

Rekabet ortamda stratejik bakımdan önde olma

Kullanıcı bilgiye kolay erişim sağlama

SONUÇ

Sonuç itibariyle karar destek sistemin nasıl kullanıldığında hangi özelliklerini taşıdığını dikkate alındı. Karar

destek sisteminde görüldüğü gibi yöneticilerin karar alma durumlarında farklı çözümler alternatif kararlar

verilmesini yardımcı olur. Bir problemin öncesinden analiz edip gözlem yapılmalıdır.

KDS doğası bilgi sistemi (işlem sistemleri, yönetim bilgi sistemleri, vs.) diğer sınıflardan farklı bir tasarım

yaklaşımı gerektirir. Sistem analizi ve tasarım için yaklaşımı yetersiz olduğu kanıtladık çünkü karar verici koşullar

nedeniyle sürekli değişmekte ve KDS tarafından desteklenen sorunlar yapılandırılmamış bulunmaktadır. KDS

metotları araştırma yapmak gerekir. Metotlar uygun değilse KDS yapımında önemli maddi ve insanlar

kaynaklarını kullanımını daha sonra verimli olamamaktadır. KDS kalite geliştirme süreci ve geliştirme araçları,

geliştiricilerin deneyim ve yeterlilik büyük ölçüde bağlıdır.

KAYNAKÇA

[1] Keen, P. G. W. (1978). Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass., Addison-

Wesley Pub. Co. ISBN 0-201-03667-3

[2] KOÇ Emel İnternet erişimi: “Yöntem ve Uygulama Açısından Klinik Karar Destek Sistemi”,

“http://earsiv.okan.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/123456789/318/Emel%20KO%C3%87%20%20%20%20%20

%20(Bilgisayar%20Y%C3%BCksek%20Lisans%20Tezi).pdf?sequence=1&isAllowed=y” Erişim Tarihi:

14.05.2016

[3]Noor Maizura Mohamad Noor and Rosmayati Mohemad (2010). New Architecture for Intelligent Multi-Agents

Paradigm in Decision Support System, Decision Support Systems, Chiang S. Jao (Ed.), InTech, DOI:

10.5772/39463. Available from: “http://www.intechopen.com/books/decision-support-systems/new-architecture-

for-intelligent-multi-agents-paradigm-in-decision-support-system”

[4] ASEMİ, Asefeh; SAFARİ, Ali, "The Role of Management Information System (MIS) and Decision Support

System (DSS) for Manager’s Decision Making Process" İnternet Erişimi: "

“http://us.cdn.persiangig.com/dl/S0r1LJ/Original.pdf” Erişim Tarihi: 16.06.2016

[5] Architecture of Decision Support System İnternet Erişimi : “http://slideplayer.com/slide/8463739/”, Erişim

Tarihi: 18.06.2016

[6] " Karar Destek Sistemin Bileşenleri" İnterner Erişimi:"http://slideplayer.biz.tr/slide/7295537/", Erişim Tarihi:

18.06.2016

[7] OLTP vs. OLAP",Erişim İnternet Erişimi : "http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html" Tarihi:

28.06.2016]

[8]"Difference between OLTP and OLAP", İnternet Erişimi:"http://www.differencebtw.com/difference-between-

oltp-and-olap/ ", Erişim Tarihi: 20.06.2016]

[9]"The main Components of a Knowledge-based", İnternet Erişimi :"

https://www.researchgate.net/figure/283255287_fig2_Figure-2-The-main-components-of-a-Knowledge-

based",Erişim Tarihi: 20.06.2016

[10] Sonmez C. "Karar destek Sistemleri", Internet Erişim:

http://web.itu.edu.tr/~sonmez/lisans/es/KararDestek.pdf, Erişim Tarihi: 01.07.2016]

[11] Arslan V., Yılmaz G Karar Destek Sistemlerinin Kullanımı İçin Uygun Bir Model Geliştirilmesi" Havacılık

Ve Uzay Teknolojileri Dergisi Temmuz 2010 Cilt 4 Sayı 4 (75-82)

[12] SEKER, Sadi Evren,” Yazılım Geliştirme Modelleri ve Sistem/Yazılım Yaşam Döngüsü” ]

[13] Sherif Kamel,"DSS Development Process", Internet Erişimi:

http://www1.aucegypt.edu/faculty/sherifkamel/MOIS432-

Information%20and%20Decision%20Support%20Systems/Presentations/DSS%20Development%20Process.pdf,

EriŞim Tarihi: 14.07.2016

[14] ATAK İlknur KARAR DESTEK SİSTEMİ, Internet Erişimi:http://docplayer.biz.tr/299140-Karar-destek-

sistemleri-dss.html," Erişim Tarihi:05.08.2016]

[15]Gökçen, H., “Yönetim Bilgi Sistemleri”, Palme Yayıncılık, Ankara, 2007

[16]Turban, E., 2002. Decision support systems and intelligent systems, Prentice Hall, 6th edition

[17] Holsapple, C.W., and A. B. Whinston. (1996). Decision Support Systems: A Knowledge-Based Approach.

St. Paul: West Publishing

[18] Yazıcıoğlu, İ. ve Koç, H., 2009. Aile İşletmelerinin Kurumsallaşma Düzeylerinin Belirlenmesine Yönelik

Karşılaştırmalı Bir Araştırma, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi

[19] Teymur, C. 2008. Kural Tabanlı Karar Verme Sistemlerinde Belirsizliğin Modellenmesi, Doktora Tezi,

İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

[20] F. Burstein; C. W. Holsapple (2008). Handbook on Decision Support Systems. Berlin: Springer Verlag

[21] Tuthill G S (1990) Knowledge engineering

[22] Gruber T R (1994) Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing

[23] Agrawal , R.. Imilinski T..& Swami (1993 ) IEEE Transactions on knowledge and data engineering