İşlevsel Entegrasyon – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İşlevsel Entegrasyon
Bireysel, grup ve kurumsal başarının önemi nedeniyle, bilgi sistemleri araştırması son otuz yıldır karar verme desteğini iyileştirmenin yollarını incelemiştir. Araştırma, gerekli desteği sağlamak için çeşitli bilgi sistemleri üretmiştir. Bu süreçte, basit veri erişimi ve raporlamadan, karar verme için karmaşık analitik, yaratıcı ve yapay zeka desteğine doğru bir evrim olmuştur.
Karar verme sürecini desteklemek için çeşitli bilgi sistemleri geliştirilmiştir. Araştırmacılar ve uygulayıcılar, sistemlerin özelliklerini, avantajlarını ve dezavantajlarını inceleyerek, sağlam karar verme destek sistemlerini daha iyi tasarlayabilir, geliştirebilir ve uygulayabilir. Bu makale, sağlam karar verme desteği için temel bilgi sistemi mimarilerini sunarak ve örnekleyerek bu tür bir çalışmayı kolaylaştırır.
İnsan karar verme sürecini tanımlamak için çeşitli çerçeveler geliştirilmiştir. En popüleri, Simon’ın üç aşamalı zeka, tasarım ve seçim paradigmasıdır. Bu paradigma en genel olanı gibi görünmektedir, neredeyse tüm diğer önerilen çerçeveleri ima etmektedir ve Simon paradigması ampirik testlere en iyi şekilde dayanmış görünmektedir. Bununla birlikte, bu tür bir inceleme, bir uygulama ile sonuçlandırmak için temel formülasyonun genişletilmesini önermiştir.
İstihbarat aşamasında, karar verici gerçeği gözlemler, mevcut problemler veya yeni fırsatlar hakkında temel bir anlayış kazanır ve problemleri veya fırsatları ele almak için ihtiyaç duyulan genel nicel ve nitel bilgileri edinir. Tasarım aşamasında karar verici, keşfedilen problem veya fırsatı sistematik olarak incelemek için kullanılabilecek belirli ve kesin bir model geliştirir.
Bu model karar alternatiflerinden, kontrol edilemeyen olaylardan, kriterlerden ve bu değişkenler arasındaki sembolik veya sayısal ilişkilerden oluşacaktır. Belirtilen alternatifleri mantıksal olarak değerlendirmek ve önerilen eylemleri oluşturmak için açık modellerin kullanılması, sonraki seçim aşamasını oluşturur.
Sonraki uygulama aşamasında, karar verici analizleri ve tavsiyeleri düşünür, sonuçları tartar, karara yeterince güvenir, bir uygulama planı geliştirir, ihtiyaç duyulan finansal, insan ve malzeme kaynaklarını güvence altına alır ve planı uygulamaya koyar.
Karar verme sürecinin aşamaları ve adımları sırasında destek olması için çeşitli bireysel bilgi sistemleri sunulmuştur. Bireysel sistemler tarafından sunulan desteği inceleyerek bu destek hakkında çok şey öğrenilebilir.
TARTIŞMALAR VE SORUNLAR
Karar verme desteği zaman içinde ve disiplinler arasında gelişmiştir. İlk destek, bir karar destek sistemi (DSS) tarafından sunuldu. Tipik KDS’de, karar verici bilgisayar teknolojisini şu amaçlarla kullanır: (a) verileri problem parametreleri halinde düzenlemek, (b) parametreleri bir modele eklemek, (c) alternatifleri ve olayları simüle etmek (deneyler yapmak) için modeli kullanmak ve/veya (d) soruna en iyi çözümü bulun.
Sonuçlar parametre koşulları (durum raporları), deneysel tahminler ve/veya önerilen eylemler olarak rapor edilir. Kullanıcı kontrollü işlemden gelen geri bildirim, karar vericiyi bir problem çözümüne yönlendirir ve oluşturulan bilgi ve bilgi, gelecekteki veya sonraki işlemler için ek girdiler olarak depolanır.
DSS konsepti, problemle ilgili veri ve modellerin, kullanıcı tarafından işlenmeden önce yaratıldığını ve sisteme sunulduğunu varsayar. Ayrıca, kullanıcının sistemin gerektirdiği teknik işleme işlemlerini ve hesaplamaları gerçekleştirmek için bilgisayar teknolojisini kullanabileceğini varsayar.
Yatay ve dikey entegrasyon örnekleri
Dikey entegrasyon
Dikey entegrasyon örnekleri
Neofonksiyonalizm ne demek
Neofonksiyonalizm temel kavramları
Dikey bütünleşme örnekleri
Çapraz bütünleşme nedir
Yatay entegrasyon örnek
Aslında, DSS kullanıcıları, ilgili veri ve modelleri tanıma, yakalama ve işleme veya modellerin işlenmesinin sonuçlarını sorun bağlamında yorumlama konusunda nadiren teknik beceriye sahiptir. Kısacası, DSS konsepti, karar vermenin zeka, erken tasarım ve uygulama aşamaları için çok az doğrudan destek sunar.
Karar vermede faydalı olması için, problemle ilgili veriler tanımlanmalı, bulunmalı, yakalanmalı, saklanmalı, erişilmeli ve yorumlanmalıdır. Veri ambarı, erişim ve raporlamayı kolaylaştırmak için kullanılabilirken, veri madenciliği yorumlama işlevine yardımcı olabilir. Bir yönetici bilgi sistemi (EIS), bu veri erişimi, raporlama ve yorumlama işlevlerini karar vericiye sezgisel ve çekici bir şekilde sunabilir.
Tipik bir EIS’de, karar verici bilgisayar teknolojisini şu amaçlarla kullanır: (a) verileri belirlenmiş geniş kategoriler halinde düzenlemek, (b) verileri ilginç perspektiflerden görüntülemek (dilim ve zar), (c) kullanıcı için “uyarılar” oluşturmak. mevcut eğilimleri tarayarak karar verici ve (d) daha az belirgin ilişkiler için verileri araştırın.
Sonuçlar, kategori özetleri (durum raporları), dilimlenmiş ve küçük parçalara ayrılmış ayrıntılar (ayrıntı raporları) ve/veya önerilen sorun parametreleri (olaylar) olarak rapor edilir. Kullanıcı kontrollü işlemden gelen geri bildirim, karar vericiyi genel bir problem anlayışına yönlendirir ve oluşturulan parametreler, gelecekteki veya sonraki işlemler için ek girdiler olarak depolanır.
Kullanıcı, problem veya fırsat hakkında genel bir anlayışla ve ilgili problem bilgileriyle (genel hedefler, karar alternatifleri yelpazesi ve ilgili olaylar dizisi gibi) EIS işleminden çıkmalıdır. Sorunu açık bir şekilde formüle etmek ve karar verme sürecini tamamlamak için EIS sürecinin ötesinde ek karar analizi gerekecektir. Başka bir deyişle, bir EIS, karar vermenin yalnızca istihbarat aşamasını doğrudan destekler.
En karmaşık ve önemli karar problemlerini veya fırsatlarını tanımak, formüle etmek ve çözmek için teknik ve alan uzmanlığına ihtiyaç duyulacaktır. Bu tür uzmanlık bir kuruluş içinde ve dışında mevcut olsa da, uzmanlığın bulunması, erişilmesi ve kullanılması zor, maliyetli ve zaman alıcı olabilir.
Bununla birlikte, ilgili bilgi edinilebilir ve bir Bilgi Tabanlı Sistem (KBS) içine yerleştirilebilir ve sistem, uzmanlığı yakalamak, depolamak ve karar vericiye sunmak için kullanılabilir.
Tipik bir KBS, uzmanlardan, vakalardan veya diğer kaynaklardan gelen problemle ilgili bilgileri ve bilgiden problem çözümü çıkarımları çıkarmak için gereken modelleri (çıkarım motoru veya akıl yürütme mekanizmaları) girdi olarak yakalar ve saklar. Başka bir deyişle, bir KBS, tasarımın bazılarını ve karar vermenin seçim aşamalarının çoğunu doğrudan destekler. Özellikle, bir KBS, problem yapılandırmasını ve alternatiflerin değerlendirilmesini ve seçimini kolaylaştırır.
Çapraz bütünleşme nedir Dikey bütünleşme örnekleri Dikey entegrasyon Dikey entegrasyon örnekleri Neofonksiyonalizm ne demek Neofonksiyonalizm temel kavramları Yatay entegrasyon örnek Yatay ve dikey entegrasyon örnekleri