İş Zekası Nedir?

İş Zekası (Business Intelligence – BI) alanında küresel lider olan SAP, şirketlere büyük veri setlerini analiz etme, verilerden anlamlı içgörüler çıkarma ve bu içgörülerle işletme stratejilerini güçlendirme imkanı sunar. SAP Business Intelligence (SAP BI), işletmelerin karmaşık verilerini etkin bir şekilde işleyerek, gerçek zamanlı ve geleceğe yönelik kararlar almasını sağlayan güçlü bir platformdur. İşletmenizin dijital dönüşüm yolculuğunda SAP BI, karar alma süreçlerini hızlandıran ve operasyonel mükemmeliyeti artıran yenilikçi çözümler sunar.

SAP Business Intelligence Araçları ve Sistemleri

SAP BI araçları, şirketlerin daha verimli çalışmasına, maliyetleri optimize etmesine ve rekabet avantajı sağlamasına yardımcı olur.

1. BI Raporlama

SAP BI raporlama araçları, verilerin son kullanıcılar için kolayca anlaşılabilir ve kullanışlı bir şekilde sunulmasını sağlar. Raporlama süreci, şirketlerin kritik iş verilerini görselleştirerek, çalışanların alacağı aksiyonları daha net olarak görmesine olanak tanır.

BI raporlaması;

• Veri Trendlerini Görselleştirmesi: SAP BI raporları, geçmiş performans verilerini analiz ederek eğilimleri ortaya çıkarır ve işletmelere hangi alanlarda iyileştirme yapabileceklerini gösterir.
• Anlık Bilgi Sağlaması: Raporlar, gerçek zamanlı olarak güncellenebilir ve düzenli olarak otomatik olarak gönderilebilir, bu da yöneticilerin hızlı ve doğru kararlar almasına yardımcı olur.
• İnteraktif Kullanıcı Deneyimi: Kullanıcılar, raporlarda yer alan tabloları ve grafikleri interaktif bir şekilde detaylandırabilir, böylece daha derinlemesine veri incelemesi yapabilirler.

gibi avantajlar sağlar.

Örneğin, bir satış müdürü, satış performans raporlarını anında alabilir ve hangi ürünlerin daha fazla satış yaptığını, hangi bölgelerde daha fazla başarı elde edildiğini analiz edebilir.

2. Sorgulama Araçları

Sorgulama araçları, SAP BI’nin en güçlü bileşenlerinden biridir ve kullanıcıların karmaşık veri setlerine dair sorular sormasına ve hızlı yanıtlar almasına olanak tanır. Bu araçlar sayesinde, kullanıcılar veriye dayalı iş sorularını doğrudan sistem üzerinde sorarak, iş süreçleriyle ilgili kritik bilgilere ulaşabilirler. Modern sorgulama araçları, tıpkı bir arama motoru gibi basit sorulara hızlı yanıtlar verebilir.

Örnek sorular:

• “Bu çeyrekte satış hedeflerimize ulaştık mı?”
• “Hangi bölgelerde tedarik zincirinde gecikmeler yaşandı?”
• “Son bir hafta içinde en çok satan ürünler nelerdir?”

Bu gibi sorulara anında yanıtlar almak, operasyonel verimliliği artırır ve yöneticilere iş süreçlerinde hızlı kararlar alabilme yeteneği kazandırır.

3. BI Gösterge Tabloları

SAP BI Gösterge Tabloları, yöneticilere ve ekip üyelerine iş performanslarını gerçek zamanlı olarak izleme fırsatı sunar. Gösterge Tabloları, çeşitli görsel unsurlar kullanarak (grafikler, panolar, KPI göstergeleri vb.) şirketlerin önemli performans göstergelerini anlık olarak takip etmelerini sağlar. Böylece şirketler, stratejik hedeflerine ne kadar yakın olduklarını görebilir ve gerekli aksiyonları hızla alabilirler.

Gösterge tablo kullanımının avatanjları;

• Gerçek Zamanlı Veri Görselleştirme: Sürekli güncellenen veriler sayesinde yöneticiler, her an performansı görebilir.
• Özelleştirilebilir Arayüz: SAP BI Gösterge Tabloları, kullanıcının ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir ve farklı departmanlar için özel veri setleri gösterilebilir.
• Etkileşimli Veri Analizi: Panolarda yer alan veriler, kullanıcılar tarafından detaylandırılabilir ve istenen bilgilerin daha derinlemesine analiz edilmesi sağlanır.

Örneğin, bir finans yöneticisi, gelir ve giderleri anında izleyebilir ve mali performansı detaylı analiz edebilir.

4. Veri Görselleştirme

SAP BI, karmaşık verilerin görselleştirilmesi konusunda çözümler sunar. Veriler, grafikler, tablolar, haritalar ve diğer görsel araçlar aracılığıyla kullanıcılara sunularak, ham verilerin anlamlı bilgiye dönüştürülmesi sağlanır. Verilerin görsel olarak sunulması, işletmelerin trendleri, sapmaları ve fırsatları daha net bir şekilde görmesine olanak tanır.

Veri görselleştirmenin başlıca faydaları:

• Karmaşık Verilerin Kolay Anlaşılması: Veriler görsel formatta sunulduğunda, kullanıcının veriyi anlaması ve analiz etmesi çok daha kolay olur.
• Eğilimlerin ve Fırsatların Hızlı Tespiti: Görsel araçlar, şirketlerin hangi alanlarda iyileştirme yapabileceğini veya hangi fırsatların değerlendirilmesi gerektiğini hızlı bir şekilde tespit etmesini sağlar.
• Renkler ve Desenlerle Hikaye Anlatımı: Verileri görselleştirirken kullanılan renkler ve desenler, verinin arkasındaki hikayeyi daha etkili bir şekilde anlatır.

5. OLAP

OLAP (Çevrimiçi Analitik İşleme), çok büyük veri setleri üzerinde çok boyutlu analiz yapmayı sağlar. Bu sayede şirketler, verilerin farklı boyutlarında da analizler yaparak, detaylı iş içgörüleri elde eder.

OLAP kullanarak:

• Veri Kümelerinin Derinlemesine Analizi: OLAP teknolojisi, büyük veri setleri üzerinde anlık ve detaylı analizler yapılmasına olanak tanır. Örneğin, satış verilerini ürün kategorisine, bölgesine veya zamana göre filtreleyebilir ve derinlemesine analiz yapabilirsiniz.
• Hızlı ve Esnek Veri Keşfi: OLAP, kullanıcıların verileri farklı boyutlardan analiz ederek yeni fırsatlar keşfetmelerine yardımcı olur.

6. Veri Hazırlığı

Veri hazırlığı, SAP BI’de analiz öncesinde gerçekleştirilen kritik bir aşamadır. Verilerin doğru ve anlamlı bir şekilde analiz edilebilmesi için temizlenmesi, düzenlenmesi ve kategorize edilmesi gerekir. Bu aşamada veriler, ETL (Extract, Transform, Load) süreçlerinden geçer ve analiz için kullanılabilir hale getirilir.

Veri hazırlığının başlıca adımları:

• Veri Temizleme: Ham veriler, hatalardan arındırılır ve tutarsızlıklar giderilir.
• Veri Dönüştürme: Veriler, analiz edilebilir hale getirilir ve analiz için uygun formata dönüştürülür.
• Veri Yükleme: Düzenlenen veriler, veri ambarına yüklenerek analiz için kullanılabilir hale getirilir.

SAP BI, veri hazırlık sürecini büyük ölçüde otomatikleştirerek zaman kazandırır ve verilerin doğru analiz edilmesini sağlar.

7. Data Warehouse (Veri Ambarı)

SAP BI’de veri ambarı, birçok farklı kaynaktan gelen verilerin birleştirildiği, temizlendiği ve analiz için depolandığı merkezi bir veri deposudur. Data Warehouse, büyük veri setlerinin saklanmasını ve BI araçları tarafından kolayca erişilmesini sağlar.

Veri ambarının avantajları:

• Farklı Veri Kaynaklarının Birleşimi: SAP BI, çeşitli veri kaynaklarından (ERP, CRM, sosyal medya, finansal sistemler vb.) gelen verileri tek bir merkezi veri ambarında birleştirir.
• Kolay Erişim ve Analiz: Veri ambarı, BI araçları tarafından kolayca erişilebilen bir yapı sunarak, büyük verilerin analizini hızlı ve verimli hale getirir.

SAP İş Zekası çözümleri, işletmelere verilerle daha güçlü bir rekabet avantajı elde etme fırsatı sunar. Gerçek zamanlı analiz, veri görselleştirme ve interaktif raporlama gibi araçlarla donatılan SAP BI, işletmelerin operasyonlarını optimize ederken geleceğe yönelik stratejiler geliştirmelerine yardımcı olur.

BI sistemleri, birbirine entegre çalışan çeşitli bileşenlerden oluşur. Her bileşen, şirketin veri yolculuğunda farklı bir amaca hizmet eder ve tüm bileşenler bir araya gelerek güçlü bir veri analizi süreci oluşturur.

1. Veri Kaynakları: Şirketin kullandığı farklı sistemlerden gelen veriler, BI sisteminin temelini oluşturur. Bu veriler genellikle ERP (Kurumsal Kaynak Planlama) sistemleri, CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi), finansal sistemler, sosyal medya, IoT cihazları ve daha fazlasını içerir. Veri kaynaklarının çeşitliliği, analizlerin zenginliğini artırır.
2. Veri Ambarı (Data Warehouse): Veri ambarı, farklı kaynaklardan toplanan verilerin birleştirildiği ve BI araçları için erişilebilir hale getirildiği merkezi bir veri deposudur. Veri ambarları, verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve kategorize edilmesi sürecini kolaylaştırır.
3. ETL Süreci (Extract, Transform, Load): ETL, BI sistemlerinin önemli bir bileşenidir ve verilerin toplanması, işlenmesi ve veri ambarına yüklenmesi sürecini ifade eder. Veriler, ilk olarak kaynak sistemlerden çıkarılır (Extract), analiz edilebilir hale getirilmek üzere dönüştürülür (Transform) ve veri ambarına yüklenir (Load).
4. OLAP (Online Analytical Processing): OLAP, veri kümeleri üzerinde çok boyutlu analiz yapılmasına olanak tanır. Büyük veri setleri üzerinde hızlı analiz yapma yeteneği sunan OLAP, kullanıcıların veriyi çeşitli boyutlar ve perspektiflerle incelemesine imkan verir.
5. Veri Görselleştirme ve Raporlama Araçları: BI sistemleri, verilerin anlamlı hale getirilmesi için raporlar, grafikler, tablolar ve panolar aracılığıyla veri görselleştirme sağlar. Bu araçlar sayesinde kullanıcılar, veri üzerinde interaktif analizler yapabilir ve anında aksiyon alabilir.
6. Kullanıcı Arayüzü ve Gösterge Tabloları: BI sistemleri, kullanıcıların veriyi kolayca incelemesi ve analiz etmesi için interaktif gösterge tabloları sunar. Bu panolar, yöneticilerin ve ekiplerin performans göstergelerini (KPI’ları) gerçek zamanlı olarak takip etmesini sağlar.

İş Zekası (Business Intelligence – BI) ve İş Analitiği (Business Analytics – BA), verilerin işlenmesi ve kullanılması açısından birbirine benzeyen iki kavramdır, ancak amaçları, süreçleri ve sonuçları bakımından önemli farklılıklar gösterirler.

BI ve BA Arasındaki Temel Farklar

• Amaç ve Odak Alanı:
  • İş Zekası (BI): BI, geçmiş verileri analiz ederek işletmelere geçmiş performanslarını değerlendirme ve mevcut durumu anlama konusunda destek sağlar. BI, geçmiş verileri toplayarak mevcut süreçlerde iyileştirme yapılmasına ve anlık performansın izlenmesine odaklanır. Örneğin, BI araçları ile bir şirket, geçen yılki satış verilerini analiz ederek hangi ürünlerin daha başarılı olduğunu görebilir.
  • İş Analitiği (BA): BA, daha ileriye dönük bir yaklaşıma sahiptir. Verileri analiz ederken gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve öngörülerde bulunmak amacıyla çalışır. BA, tahminsel ve preskriptif analizler kullanarak işletmelerin gelecekteki stratejik kararlarını şekillendirmelerine yardımcı olur. Örneğin, BA ile bir şirket, pazar eğilimlerine göre hangi ürünlere daha fazla yatırım yapması gerektiğini tahmin edebilir.
• Analiz Türleri:
  • BI: BI daha çok betimleyici ve tanımlayıcı (descriptive) analizlere odaklanır. Geçmiş verilerden çıkarılan sonuçları anlamlandırarak mevcut durumun resmini çizer.
  • BA: BA ise tahminsel (predictive) ve öngörücü (prescriptive) analizler içerir. Bu analizler gelecekte olabilecek senaryoları modellemek ve belirli aksiyon önerileri sunmak üzerine kuruludur.
• Kullanım Alanları:
  • BI: Günlük operasyonel kararlar ve performans değerlendirmesi için kullanılır. İş Zekası, özellikle satış raporlaması, müşteri davranış analizi, finansal analiz ve performans izleme gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
  • BA: Uzun vadeli stratejik planlama ve inovasyon süreçlerinde kullanılır. İş Analitiği, yeni pazar fırsatlarını değerlendirme, risk yönetimi, müşteri segmentasyonu ve fiyatlandırma stratejileri geliştirme gibi alanlarda öne çıkar.

BI ve BA’nin İşletmeler İçin Birlikte Kullanımı

BI ve BA, genellikle birlikte kullanıldığında şirketlere daha kapsamlı bir veri yönetim süreci sağlar. BI, mevcut durumu anlamaya ve kısa vadeli kararlar almaya yardımcı olurken, BA şirketlerin geleceğe yönelik stratejiler geliştirmesine destek olur.

Faydalar:

• Gelişmiş Karar Alma
  • Doğru ve Hızlı Kararlar: BI, geçmiş verileri analiz ederek yöneticilerin mevcut durumu değerlendirmesini sağlar. Veri odaklı kararlar, sezgisel veya öznelliğe dayalı kararları minimize ederek daha doğru sonuçlara ulaşılmasına olanak tanır. Örneğin, satış verilerini detaylandırarak inceleyen bir şirket, hangi ürünlerin en çok talep gördüğünü belirleyip stok yönetiminde daha akılcı kararlar alabilir.
  • Stratejik Planlamayı Destekler: BI çözümleri, üst düzey yöneticilerin şirketin gelecekteki stratejilerini daha sağlıklı bir temele dayandırmasına yardımcı olur. Bu da uzun vadeli planlamada daha sağlam ve güvenilir bir yaklaşımı beraberinde getirir.
• Verimlilik ve Operasyonel İyileştirme
  • Manuel İşlerin Azaltılması: BI araçları, veri toplama, işleme ve raporlama süreçlerini otomatikleştirir. Bu da çalışanların zamanını verimli kullanmasına olanak tanır ve manuel veri işlemenin getirdiği hataları ortadan kaldırır. Örneğin, düzenli raporların otomatik olarak oluşturulması, çalışanların daha katma değerli işlere odaklanmasını sağlar.
  • Kaynakların Daha Verimli Kullanımı: BI sistemleri, operasyonel süreçlerin izlenmesi ve iyileştirilmesi için kritik veriler sağlar. Şirketler, bu sayede kaynaklarını daha iyi yönetebilir, gereksiz maliyetlerden kaçınabilir ve operasyonel performanslarını optimize edebilirler. Örneğin, bir üretim şirketi, BI sayesinde hangi süreçlerde zaman veya malzeme israfı olduğunu tespit edip gerekli iyileştirmeleri yapabilir.
• Rekabet Avantajı Sağlama
  • Pazar Eğilimlerinin Hızla Analiz Edilmesi: BI çözümleri, şirketlerin pazar eğilimlerini ve rakiplerinin stratejilerini hızlıca analiz etmesine olanak tanır. Şirketler, BI ile rakiplerinin aksiyonlarını izleyebilir, müşteri davranışlarını inceleyebilir ve hızlı değişen pazar koşullarına daha etkin yanıt verebilir. Örneğin, bir perakende şirketi, müşteri satın alma alışkanlıklarını analiz ederek en çok talep gören ürün kategorilerine yatırım yapabilir.
  • Müşteri Memnuniyetini Artırma: Müşterilere dair veri analizleri, şirketlerin müşteri memnuniyetini artırma stratejilerini belirlemesine yardımcı olur. Örneğin, müşteri geri bildirimlerini ve satın alma geçmişini analiz eden bir şirket, kişiselleştirilmiş kampanyalar sunarak müşteri bağlılığını artırabilir.
• Risk Yönetimi ve Uyum Süreçlerine Destek
  • Riskleri Öngörme ve Yönetme: BI çözümleri, şirketlerin finansal, operasyonel ve stratejik riskleri daha hızlı öngörmesine olanak tanır. Veriye dayalı analizler sayesinde potansiyel riskler erken aşamada tespit edilerek önlem alınabilir. Örneğin, finansal analizler yoluyla ödeme gecikmeleri veya müşteri kayıpları gibi riskler belirlenebilir.
  • Yasal ve Düzenleyici Uyum: Şirketlerin düzenleyici ve yasal uyumluluk süreçlerinde BI önemli bir rol oynar. BI, yasal gereklilikleri izlemek ve raporlamak için gerekli verilere hızlı erişim sağlar. Özellikle finansal sektör ve sağlık sektörü gibi sıkı düzenlemelere tabi olan sektörlerde BI, uyum süreçlerinin sorunsuz işlemesine katkı sunar.

Zorluklar:

• Veri Kalitesi ve Güvenilirlik
  • Eksik veya Hatalı Veriler: BI çözümlerinin iyi performansı göstermesi için güvenilir ve kaliteli verilere ihtiyaç vardır. Eksik, güncel olmayan veya hatalı veriler, yanlış analiz sonuçlarına yol açabilir. Örneğin, müşteri bilgileri eksik veya hatalı olan bir satış analizi, şirketin pazarlama stratejilerini yanlış yönlendirebilir.
  • Veri Doğrulama Süreci: Şirketler, verilerin doğruluğunu sürekli olarak kontrol etmelidir. Veri doğrulama süreçleri, BI sistemlerinin sağladığı bilgilerin güvenilirliğini artırmak için önemlidir ancak zaman alıcı ve maliyetli olabilir.
• Veri Entegrasyonu ve Farklı Kaynakların Birleştirilmesi
  • Farklı Veri Kaynaklarının Uyumsuzluğu: Şirketler, genellikle birçok farklı veri kaynağından veri toplar (ERP, CRM, sosyal medya vb.). Ancak bu farklı kaynaklardan gelen veriler uyumsuz olabileceğinden, analiz süreci karmaşık hale gelebilir. Örneğin, satış verileri CRM sisteminde, finansal veriler ERP sisteminde yer aldığında, bu verilerin entegrasyonu zorlaşabilir.
  • ETL Süreçlerinin Karmaşıklığı: ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri, verilerin işlenmesi için kritik öneme sahiptir. Ancak, büyük veri kaynaklarına sahip şirketlerde ETL süreci oldukça karmaşık olabilir ve sistemlerin uyumlu çalışmasını sağlamak için detaylı bir entegrasyon süreci gerektirir.
• Yüksek Maliyetler
  • Yazılım ve Donanım Maliyetleri: BI çözümlerinin uygulanması, yüksek yazılım ve donanım maliyetleri gerektirebilir. Özellikle küçük ve orta ölçekli şirketler için bu yatırımlar büyük bir yük olabilir. Bulut tabanlı BI çözümleri maliyetleri azaltmaya yardımcı olsa da, yine de uzun vadeli bir bütçe planlaması gerektirir.
  • Bakım ve Güncelleme Maliyetleri: BI sistemlerinin sürekli güncellenmesi ve bakımının yapılması gereklidir. Bu süreç, hem teknik ekiplerin zamanını alır hem de ek maliyetler doğurur. Ayrıca, BI sistemlerinin yeni teknolojilerle uyumlu hale getirilmesi ve performans optimizasyonları da ek maliyetler yaratabilir.
• Uzmanlık Gereksinimi ve Eğitim İhtiyacı
  • Uzman Personel İhtiyacı: BI çözümlerini kullanmak ve analiz sonuçlarını doğru şekilde yorumlayabilmek için uzmanlık gereklidir. Bu da şirketlerin BI konusunda yetkin personel istihdam etmesi veya mevcut ekibe eğitim vermesi anlamına gelir. Bu da şirketin insan kaynakları maliyetlerini artırabilir.
  • Kullanıcı Eğitimi ve Adaptasyon: BI sistemlerinin etkin kullanımı için tüm kullanıcıların gerekli eğitimi alması gerekir. Şirketlerde farklı seviyelerde bilgiye sahip personel olduğu için, bazı kullanıcıların BI araçlarına adaptasyon süreci uzun sürebilir. Ayrıca, bu eğitimler verimli analizlerin yapılabilmesi için düzenli olarak tekrarlanmalıdır.

İş Zekası (BI), şirketlere çok sayıda fayda sağlarken, doğru uygulanmadığında ve verimli bir entegrasyon sağlanmadığında çeşitli zorluklarla karşı karşıya kalınabilir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için doğru strateji ve kaynaklar kullanılarak BI çözümlerinin şirket içindeki her departman için değer yaratması sağlanabilir.

• Perakende Sektörü: Stok Yönetimi ve Satış Optimizasyonu

Büyük perakende zincirleri, ürün stoklarını doğru yönetebilmek ve müşteri taleplerine anında yanıt verebilmek için BI çözümlerinden faydalanır. Örneğin, perakende sektöründeki şirketler, BI araçları ile envanter seviyelerini izleyerek, stok fazlası ve stok yetersizliği gibi sorunları önceden tespit edebilir. Aynı zamanda satış verilerini analiz ederek, belirli dönemlerde hangi ürünlerin talep gördüğünü belirleyip bu ürünlere yönelik pazarlama stratejileri oluşturabilir.

• Finans Sektörü: Risk Yönetimi ve Müşteri Segmentasyonu

Finansal kuruluşlar, BI çözümlerini kredi risklerini belirlemek ve müşteri segmentasyonu yapmak için kullanır. Örneğin, bir banka BI sistemleri sayesinde kredi başvurularını analiz ederek, kredi verme süreçlerinde risk yönetimini güçlendirebilir. Ayrıca, müşteri verilerini analiz ederek, farklı müşteri segmentlerine yönelik özel kampanyalar geliştirebilir ve müşteri bağlılığını artırabilir.

• Sağlık Sektörü: Hasta Bakım Kalitesini Artırma

Sağlık kuruluşları, hasta verilerini analiz ederek tedavi süreçlerini optimize edebilir. Örneğin, bir hastane BI çözümleri ile hasta kayıtlarını inceleyerek, hastaların sık karşılaştığı sağlık sorunlarını belirleyebilir ve personel planlamasını buna göre ayarlayabilir. Aynı zamanda hasta memnuniyet anketlerini analiz ederek, hasta bakım kalitesini artırmaya yönelik stratejiler geliştirebilir.

• Üretim Sektörü: Operasyonel Verimlilik ve Maliyet Azaltma

Üretim şirketleri, BI sistemlerini kullanarak üretim süreçlerini izler ve maliyetleri düşürür. Örneğin, bir otomotiv üreticisi, BI sayesinde üretim hatalarını ve gecikmeleri analiz ederek, üretim sürecinde iyileştirme yapabilir. Aynı zamanda, ham madde fiyatlarını analiz ederek satın alma süreçlerini optimize edebilir ve maliyet avantajı sağlayabilir.

Bu örnekler, İş Zekası’nın şirketlere sunduğu geniş kullanım alanlarını göstermektedir. BI çözümleri, farklı sektörlerde şirketlerin veriye dayalı kararlar almasını sağlayarak başarıyı artırır.

İş Zekası (BI), son yıllarda teknolojik gelişmelerle birlikte büyük bir dönüşüm geçirdi. Klasik BI çözümleri, daha çok geçmiş verilerin raporlanmasına odaklanırken, modern BI çözümleri, daha esnek, hızlı ve kullanımı kolay özellikler sunar.

• Veri Kaynakları ve Erişim Kolaylığı:
  • Klasik BI: Genellikle sınırlı veri kaynaklarıyla çalışır ve verileri daha çok merkezi bir veri ambarında toplar. Veri erişimi zaman alabilir ve veri güncellemeleri sık yapılmadığı için raporlar geçmiş veriye dayanır.
  • Modern BI: Çok çeşitli veri kaynaklarına (bulut, IoT cihazları, sosyal medya, büyük veri vb.) erişim sağlayarak daha zengin bir veri analizi yapar. Modern BI çözümleri, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde analiz eder ve gerçek zamanlı veri erişimi sunar.
• Kullanıcı Deneyimi ve Kullanım Kolaylığı:
  • Klasik BI: Genellikle veri analistleri ve BI uzmanları tarafından kullanılır. Raporlama ve analiz için teknik bilgi gerektirir ve kullanıcı dostu değildir.
  • Modern BI: Kullanıcı dostu arayüzler ve interaktif panolar sunar. Her seviyeden kullanıcı, veri analizi yapabilir ve özelleştirilebilir raporlar hazırlayabilir. Self-service BI özellikleri sayesinde, kullanıcılar ihtiyaç duydukları veriye hızlıca ulaşabilir.
• Esneklik ve Hız:
  • Klasik BI: Veri toplama, işleme ve raporlama süreçleri uzun sürebilir ve veri güncellemeleri manuel yapılmak zorundadır.
  • Modern BI: Gerçek zamanlı analiz yapabilme özelliğine sahiptir. Veriler hızlı bir şekilde analiz edilerek karar alma süreçlerini hızlandırır. Aynı zamanda yapay zeka ve makine öğrenimi desteği ile verilerden daha gelişmiş öngörüler elde edilebilir.
• Görselleştirme ve Etkileşimli Raporlama:
  • Klasik BI: Statik raporlar sunar ve görsel zenginlik sınırlıdır. Grafik ve tablo gibi basit görsel araçlar kullanılır.
  • Modern BI: Etkileşimli panolar, haritalar, 3D grafikler ve diğer gelişmiş görselleştirme seçenekleri ile verileri anlamlandırmayı kolaylaştırır. Kullanıcılar, veriler üzerinde hızlı analiz yaparak daha derinlemesine içgörüler elde edebilir.

Modern BI çözümleri, şirketlerin sadece geçmiş verileri analiz etmesini sağlamakla kalmaz; aynı zamanda gelecekteki eğilimleri tahmin etme, stratejik planlama ve müşteri deneyimini geliştirme konularında da büyük avantaj sunar.

Referanslar:

https://www.sap.com/products/technology-platform/analytics.html

https://www.sap.com/products/technology-platform/cloud-analytics/what-is-business-intelligence.html

https://powerbi.microsoft.com/