NOTLARIM 7| Mekansal İş Zekası’na Dair
Bilgi teknolojilerinde yaşanan atakla birlikte Dünya üzerinde ki veri de büyüyor. Söz konusu büyük miktardaki verinin doğru bir şekilde işlenip, yönetilmesi de oldukça önemli bir hale gelmiş durumda. İş zekası (BI) da iş verilerini akıllıca toplama, entegre etme, depolama ve verileri raporlar, gösterge tabloları, çizelgeler ve grafikler gibi kullanıcı dostu görünümlerde sunan bir yazılımı ifade eder. Tüm bunların veriyi işleme ve analiz etme faaliyetleri üzerinde yarattığı etki sebebiyle 1990’lardan bu yana karar vericiler tarafından oldukça benimsenmiştir [1] [2]. Dar bir alanda sektörlerin spesifik sorularına cevap vermek ve toplum yararı için kullanılan BI sistemlerine GIS’in eklenmesi ve GeoBI’nin çıkışıyla da geniş coğrafi bölgelerde, daha bütüncül sonuçlar ortaya çıkmıştır [1].
GeoBI sistemleri verilere mekansal destek sağlayarak kartografik görselleştirme ve mekansal analiz yetenekleri sağlar. Bu yetenekleriyle sahadaki iş durumunu analiz etme ve iyi bilgilendirilmiş kararlar verme kapasitesini geliştirebilir [1]. Karmaşık ve büyük verilerde konum bilgisinin kullanılması ile verilerin mekansal dağılımları gözlemlenerek daha anlamlı sonuçlar elde edilebilir ve bu sayede GeoBI ile doğru yerde doğru kararı vaktinde almak mümkün olur [3].
GeoBI teknolojisi veri ambarlama (DW), Çevrimiçi Analitik İşleme (Online Analytical Processing, OLAP), raporlama araçları, gösterge panoları ve veri madenciliği gibi bir çok sistem ile ilişkilidir [3]. GeoBI ve ilişkili diğer mimari yapılarda oldukça karşımıza çıkan bu sistemleri kısaca şöyle açıklayabiliriz [2]:
• Veri ambarı: Büyük verilerinin tutulduğu ve veriye en kısa zamanda ulaşma ve işleme imkanı tanıyan veri depolarıdır. İyi bir iş zekası temelinde iyi tasarlanmış yüksek bir veri ambarı bulunur. Bu bağlamda GeoBI’nin önemli elementlerinden biri olarak karşımıza çıkar.
• Veri Madenciliği: Büyük veri içerisinden istenilen, geçerli, anlaşılabilir bilgileri çıkarma işlemidir.
• OLAP: Damar ve diğerleri (2018) Çevrimiçi Analitik İşleme’yi farklı kullanıcıların farklı taleplerine göre verinin değişik şekillerde organize edilmesi ve farklı formatlarda gösterimi olarak ifade eder. Veri ambarları da bu teknoloji ile çalışır. OLAP sayesinde veri tabaları veri yığınları olmaktan çıkar ve kullanıcının belirlediği parametrelere uygun verinin analizine imkan tanıyan yapılar haline gelir.
Geleneksel coğrafi bilgi sistemleri ve görüntü işleme yazılım ürünleri, mekansal verilerle başa çıkmak için elbette güçlü teknikler sağlıyor fakat artık yalnızca bunlarla mekansal veri ve onun işlenmesi yeterli değildir. Web’in gelişi ve kısmen OGC standartları nedeniyle, coğrafi veriler, Web haritalama ve konum tabanlı hizmetler (LBS) gibi birçok kitlesel pazar uygulaması için bir etkinleştirici haline gelmiş durumda. Nitekim OGC Basit Özellikler Erişimi Kodlama Standardı, iş piyasasına hizmet eden veritabanlarının sorgu dili olan SQL’i kullanarak coğrafi özellikler için birlikte çalışabilirlik sağlıyor. Bunlara ek olarak OGC’nin Web Harita Hizmeti (WMS), Web Özellik Hizmeti (WFS) ve Web Kapsama Hizmeti (WCS) arabirim standartları, internet tabanlı iş için ana yöntem olan hizmet odaklı mimariye dayalı olarak coğrafi bilgilere erişim sağlıyor. Tüm bunlar da coğrafi bilgiyi kullanmayı daha kolay hale getirirken onu daha da gerekli kılmaktadır [4].
REFERANSLAR
[1] Diallo B.A.A., Daniel S., Badard T., Hubert F., Towards context-awareness mobile Geospatial BI (GeoBI) applications, 25th International Cartographic Conference (2011).
[2] Damar M., Özdağoğlu G., Özdağoğlu A., İş Zekâsını ve İlgili Teknolojileri Konu Alan Araştırmalara Küresel Ölçekte Bilimetrik Bakış. Journal of Knowledge Economy an Knowledge Management (2018).
