Türkiye’de Faaliyet Gösteren İşletmelerin İş Zekası Kullanım Düzeylerinin İncelenmesi Üzerine Bir Araştırma
Abstract
Gelişmekte olan ülkelerin küresel ortamda konumlarını sürdürebilmeleri için, yenilikçiliğe önem vermesi, bilim ve teknoloji kapasitesi artırması, bilgi ve iletişim teknolojilerinin etkin biçimde kullanabilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında ulaşılmak istenilen ana amaç; Türkiye’de faaliyet gösteren işletmelerde İş zekası kullanım düzeyini ortaya çıkarmaktır. Bu amaç doğrultusunda literatür taraması yoluyla bir teorik çerçeve oluşturulmuştur. İşletmelerde iş zekasının kullanımı ile ilgili kaynaklar taranmış ve oluşturulan teorik çerçeve ile irtibatlandırılmak üzere ampirik bir araştırma yapılmıştır. Ampirik araştırma, sektör farkı gözetmeksizin faaliyette bulunan “161” adet işletmeye anket uygulanması suretiyle yapılmıştır. Araştırmamıza dahil edilmiş işletmeler büyük bir oranda iş zekasını kullandıkları görülmektedir. Bu durumda günümüz teknolojik yeniliklerine uyum sağladıklarını görülmektedir. İşletmelerin büyük bir çoğunluğu hazır paket sistem kullanmayı tercih etmişlerdir. İş zekası sistemi ile elde edilen bilgiler büyük bir oranda ihtiyaç duyan her seviyedeki çalışana sunulmaktadır.
Keywords
References
- Aggarwal. Niyati ve Diğerleri. (2012). Analysis the Effect of Data Mining Techniques on Database. Advances in Engineering Software. Vol:47. pp: 164–169
- Ateş. Hilal. (2008). Karar Vermede İş Zekasının Önemi: Tekstil Sektöründe Bir Araştırma. Dokuz Eylül Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi. İzmir
- Barc (Business Application Research Center). (2015). BARC Business Intelligence Score 2015. http://barc-research.com/bi- score (28.5.2015)
- Bayıksel. Ş. Öncel. (2015). İş Zekasıyla Öne Geçtiler . Capital Dergisi. http://www.capital.com.tr/liderlik/is-zekasiyla-one- gectiler-haberdetay-4786
- Birant. Derya ve Diğerleri. (2010). İş Zekası Çözümleri İçin Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi. Akademik Bilişim. Muğla Cheung. C.F. ve F.L. Li. (2012). A Quantitative Correlation CoefŞcient Mining Method for Business Intelligence in Small and Medium Enterprises of Trading Business. Expert Systems with Applications. Vol: 39. pp: 6279–6291
- Chou, D.C. ve Diğerleri, (2005), “BI and ERP Integration”, Information Management and Computer Security, Vol: 13, Iss: 5, pp: 340-349
- Dresner. Howard. (2014). 2014 Small and Mid-Sized Enterprise Business Intelligence Market Study. October 9. 2014. Dresner Advisory Services. LLC
- Erdemir. Y. Nadi. (2009). Kurumsal İş Zekası. Beykent Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul
- Gartner. (2014a). Survey Analysis: Customers Rate Their BI Platform
- http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1- 23EKW6Z Vendor,
- Gartner. (2014b). Market Share Analysis: Business Intelligence and
- http://www.gartner.com/doc/2723017 Software,
- Gartner. (2014c). Worldwide Business Intelligence and Analytics Software Market Grew 8 Percent in 2013. http://www.gartner.com/newsroom/id/2723717
- Gash. David. Thilini Ariyachandra & Mark Frolick. (2011). Looking to the Clouds for Business Intelligence. Journal of Internet Commerce. Vol: 10. pp: 261-269
- Güleç. F. Mehmet (2007). Kurumsal Verilerin Yapay Zeki Modelleri İle İşlenmesi İçin Modelleme Aracı Alt Yapı Tasarım ve Gerçekleştirimi. Hacettepe Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi. Ankara
- Hannula. Mika ve Virpi PIRTTIMAKI. (2003). Business intelligence empirical study on the top 50 Finnish companies. Journal of American Academy of Business. Cambridge. Vol: 2. Issue: 2. pp: 593–599
- Huang. Kui ve Diğerleri. (2012). An Empirical Investigation of Factors Influencing The Adoption of Data Mining Tools. International Journal of Information Management. Vol: 32. pp: 257–270
- Işık. Öykü. (2010). Business Intelligence Success: An Empirical Evaluation Of The Role Of BI Capabilities And The Decision Environment. University Of North Texas. Doctor Of Philosophy. ABD
- Kamiloğlu. Funda. (2015). Hangi Firmalar İş Zekası Uygulamaları
- http://www.itnetwork.com.tr/hangi-firmalar-is-zekasi
- uygulamalari-kullaniyor (10.01.2015)
- ITNetwork Karım. A.J., (2011). The Value of Competitive Business Intelligence System (CBIS) to Stimulate Competitiveness in Global Market. International Journal of Business Intelligence and Social Science. Vol: 2. No: 19. pp: 196-203
- Luhn. Hans Peter. (1958). A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development. Vol: 2. No: 4. pp: 314- 319 Negash.
- Communications of the Association for Information Systems. Vol: 13. Article: 15 Business
- Intelligence. Olszak. Celina M. ve Ewa ZIEMBA. (2012). Critical Success Factors for Implementing Business Intelligence Systems in Small and Medium Enterprises on the Example of Upper Silesia, Poland. Interdisciplinary Journal of Information Knowledge and Management. Volume 7
- Timor. Mehpare ve A. Ezerçe.(2011). Müşteri Profili ve Alışveriş Davranışlarını Belirlemede Kümeleme ve Birliktelik Kuralları Analizi: Perakende Sektöründe Bir Uygulama. Yönetim Dergisi. Yıl 22. Sayı 68. Şubat 2011
- Watson. Hugh J. ve Diğerleri. (2006). Real-Time Business Intelligence: Best Practices at Continental Airlines. Information Systems Management. Vol:23. Iss: 1. pp: 7-18
- Williams. Steve ve Nancy Williams. (2007). The Profit Impact of Business Intelligence. San Francisco. Morgan Kaufmann
- Yen. Show-Jane ve Yue-Shi Lee. (2006). An EfŞcient Data Mining Approach for Discovering Interesting Knowledge from
- Applications. Vol: 30. pp: 650–657 Expert Systems with
An Empirical Study On Examination Of Usage Level Of Business Intelligence System At Enterprises Operating In Turkey
Abstract
In order to maintain their position in the global environment, it is very important for developing countries to attach importance to innovation, to increase its science and technology capacity and to use information and communication technologies more efficiently. The main aim of this study is to reveal the usage of Business Intelligence (BI) in enterprises operating in the Turkey. For this purpose, a theoretical framework has been established through a literature review. The literature has been reviewed in order to detect the usage of Business Intelligence in enterprises. Without discriminating between sectors, the empirical research has been conducted with questionnaires to 161 enterprises. The level of BI usage is researched. In can be seen that the enterprises included from our research, mainly use the business intelligence. In this case, it can also be seen that these enterprises are adapting to today’s technological innovations. A great majority of enterprises have preferred to use a ready packet system. The information obtained via the business intelligence system, are mainly presented to the employees at every level.
References
- Aggarwal. Niyati ve Diğerleri. (2012). Analysis the Effect of Data Mining Techniques on Database. Advances in Engineering Software. Vol:47. pp: 164–169
- Ateş. Hilal. (2008). Karar Vermede İş Zekasının Önemi: Tekstil Sektöründe Bir Araştırma. Dokuz Eylül Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi. İzmir
- Barc (Business Application Research Center). (2015). BARC Business Intelligence Score 2015. http://barc-research.com/bi- score (28.5.2015)
- Bayıksel. Ş. Öncel. (2015). İş Zekasıyla Öne Geçtiler . Capital Dergisi. http://www.capital.com.tr/liderlik/is-zekasiyla-one- gectiler-haberdetay-4786
- Birant. Derya ve Diğerleri. (2010). İş Zekası Çözümleri İçin Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi. Akademik Bilişim. Muğla Cheung. C.F. ve F.L. Li. (2012). A Quantitative Correlation CoefŞcient Mining Method for Business Intelligence in Small and Medium Enterprises of Trading Business. Expert Systems with Applications. Vol: 39. pp: 6279–6291
- Chou, D.C. ve Diğerleri, (2005), “BI and ERP Integration”, Information Management and Computer Security, Vol: 13, Iss: 5, pp: 340-349
- Dresner. Howard. (2014). 2014 Small and Mid-Sized Enterprise Business Intelligence Market Study. October 9. 2014. Dresner Advisory Services. LLC
- Erdemir. Y. Nadi. (2009). Kurumsal İş Zekası. Beykent Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul
- Gartner. (2014a). Survey Analysis: Customers Rate Their BI Platform
- http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1- 23EKW6Z Vendor,
- Gartner. (2014b). Market Share Analysis: Business Intelligence and
- http://www.gartner.com/doc/2723017 Software,
- Gartner. (2014c). Worldwide Business Intelligence and Analytics Software Market Grew 8 Percent in 2013. http://www.gartner.com/newsroom/id/2723717
- Gash. David. Thilini Ariyachandra & Mark Frolick. (2011). Looking to the Clouds for Business Intelligence. Journal of Internet Commerce. Vol: 10. pp: 261-269
- Güleç. F. Mehmet (2007). Kurumsal Verilerin Yapay Zeki Modelleri İle İşlenmesi İçin Modelleme Aracı Alt Yapı Tasarım ve Gerçekleştirimi. Hacettepe Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi. Ankara
- Hannula. Mika ve Virpi PIRTTIMAKI. (2003). Business intelligence empirical study on the top 50 Finnish companies. Journal of American Academy of Business. Cambridge. Vol: 2. Issue: 2. pp: 593–599
- Huang. Kui ve Diğerleri. (2012). An Empirical Investigation of Factors Influencing The Adoption of Data Mining Tools. International Journal of Information Management. Vol: 32. pp: 257–270
- Işık. Öykü. (2010). Business Intelligence Success: An Empirical Evaluation Of The Role Of BI Capabilities And The Decision Environment. University Of North Texas. Doctor Of Philosophy. ABD
- Kamiloğlu. Funda. (2015). Hangi Firmalar İş Zekası Uygulamaları
- http://www.itnetwork.com.tr/hangi-firmalar-is-zekasi
- uygulamalari-kullaniyor (10.01.2015)
- ITNetwork Karım. A.J., (2011). The Value of Competitive Business Intelligence System (CBIS) to Stimulate Competitiveness in Global Market. International Journal of Business Intelligence and Social Science. Vol: 2. No: 19. pp: 196-203
- Luhn. Hans Peter. (1958). A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development. Vol: 2. No: 4. pp: 314- 319 Negash.
- Communications of the Association for Information Systems. Vol: 13. Article: 15 Business
- Intelligence. Olszak. Celina M. ve Ewa ZIEMBA. (2012). Critical Success Factors for Implementing Business Intelligence Systems in Small and Medium Enterprises on the Example of Upper Silesia, Poland. Interdisciplinary Journal of Information Knowledge and Management. Volume 7
- Timor. Mehpare ve A. Ezerçe.(2011). Müşteri Profili ve Alışveriş Davranışlarını Belirlemede Kümeleme ve Birliktelik Kuralları Analizi: Perakende Sektöründe Bir Uygulama. Yönetim Dergisi. Yıl 22. Sayı 68. Şubat 2011
- Watson. Hugh J. ve Diğerleri. (2006). Real-Time Business Intelligence: Best Practices at Continental Airlines. Information Systems Management. Vol:23. Iss: 1. pp: 7-18
- Williams. Steve ve Nancy Williams. (2007). The Profit Impact of Business Intelligence. San Francisco. Morgan Kaufmann
- Yen. Show-Jane ve Yue-Shi Lee. (2006). An EfŞcient Data Mining Approach for Discovering Interesting Knowledge from
- Applications. Vol: 30. pp: 650–657 Expert Systems with
There are 30 citations in total.
Details
| Other ID | JA43TD94DB |
|---|---|
| Journal Section | Review Article |
| Authors | |
| Publication Date | July 14, 2016 |
| Published in Issue | Year 2016Volume: 8 Issue: 1 |
