Dinamik veri ambarı tasarımı ve bir uygulama örneği

Abstract

Bilgi kurumların sahip olduğu önemli varlıklardan birisidir ve kurumların entelektüel sermayesini oluşturur. Dijital ortamda üretilen ve saklanan veri, bilginin üretilmesini katkıda bulunur. Teknolojinin geldiği nokta ve gelişim hızı değerlendirildiğinde dijital ortamda bulunan verinin çok büyük boyutlara ulaştığı ve hızlanarak artmaya devam edeceği düşünülmektedir. Veri hacminin artması ile birlikte bu veriden anlamlı bilgilerin üretilmesi de zorlaşmaktadır. Dijital ortamda bulunan veriler kurumlar için birçok alanda bilgi üretilmesini sağlamaktadır. Bu durum hem kar amacı ile kurulan şirketler hem de kar amacı olmayan kamu ya da özel kurumlar için geçerlidir. Şirketler sahip oldukları veriyi kullanarak piyasalarında rekabet avantajı getirebilecek analizler yapar. Birçok şirket verinin bu şekilde kullanılabilmesi amacıyla CRM ve veri madenciliği birimleri oluşturmaktadır. Ayrıca, yasal otoritelerin şirketlerden istediği bilgilerin sunulmasında da yine bu veriler kullanılır. Kar amacı olmayan kurumlar için de veri oldukça önemlidir. İklim modellemesi yapan bir araştırma şirketi için biriktirdiği veriler kritik öneme sahiptir.Operasyonel sistemlerde bulunan veriler ile üretilen bilginin anlamlı ve tutarlı olması gerekmektedir. Bu nedenle veriden bilgiye giden dönüşümün doğru yapılabilmesi için veri ambarı geliştirimi kendi prensiplerini oluşturmuş ve geleneksel veri ambarı geliştirim yöntemleri ortaya çıkmıştır. Fakat veri ambarı projelerinin hedeflenen başarı düzeyine ulaşamadığı sıklıkla görülmektedir. Bu çalışma ile geleneksel veri ambarı geliştirim yöntemi incelenecek ve iyileştirilebilecek noktalarla ilgili öneriler getirilecektir. Veri ambarı geliştiriminin daha dinamik olarak nasıl yapılabileceği sorgulanmaktadır.Yöntem olarak veri ambarı geliştirim aşamaları, karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri ile ilgili kaynak taraması yapılmıştır. Çalışmanın son bölümünde örnek bir uygulama incelenerek bulgular bu uygulama ile desteklenmiştir.

Information is an important asset of institutes and it contributes to the intellectual capital. Data which is created and stored in the digital environment helps to reach information. Regarding the level of technology and its high developing speed, the volume of data has reached to huge amount and will continue to increase for coming years. It is harder to produce meaningful information from data as the data becomes huge. Data enables to produce lots of information for institutes. This is valid for all institutes regardless of being a profit or non-profit institute. Most of the companies use data to gain a market competitive advantage. Companies have CRM and data mining departments to achieve it. Also, companies use the data to provide information to legal authority for their requests. For non-profit institutes, data is crucial also. For a research institute working for climate modeling, the data stored in years is so important.Information which is derived from data in the operational systems should be meaningful and consistent. In order to transform data to information correctly, data warehousing constituted its own principals and traditional data warehouse development methods emerged. It is frequently seen that data warehouse projects are not successful as expected. With the thesis work, traditional development method is investigated and some proposal are made for potential improvement areas. How to implement a more dynamic data warehouse development is researched.As a research method, data warehouse development life cycle, potential problems and solutions are examined by literature review. In the final part of thesis, an example of dynamic data warehouse application is described to support the finding and proposals.