Geleneksel ve Self Service BI Yaklaşımlarındaki Farklar

Rekabet ortamının gittikçe arttığı iş dünyasında, şirketler daha hızlı ve etkili kararlar alabilmek adına İş Zekâsı çözümlerinden faydalanıyor. Buna rağmen birçok organizasyon karar aşamasında bu çözümlerden olması gerektiği kadar verim alamamakta veya bu çözümleri gerektiği kadar efektif kullanamamaktadır. Geleneksel Business Intelligence yaklaşımında bu durumun temel nedeni olarak, IT departmanı tarafından iş birimlerinin oluşturmuş olduğu yeni talep ve projelerin başarılı bir şekilde sisteme entegre edilme süresinin, mevcut veri akış hızına ve analitik çıktılara yetişmekte güçlük çekmesini gösterebiliriz.

Bu talepleri daha verimli bir şekilde karşılamak ve değere çevirme süresini hızlandırmak adına son kullanıcıların kendi rapor, sorgu ve analitik çıkarımlarını oluşturabileceği yeni bir iş zekâsı yapısına doğru ilerliyoruz. Son kullanıcıların daha aktif olduğu ve IT departmanının da kontrolünde ortaya çıkan bu modeli Self Service Business Intelligence olarak tanımlayabiliriz. Self Service BI yaklaşımı ile son kullanıcıların Tableau, Microsoft Power BI, Qlik ve Looker gibi kullanımı kolay araçlar sayesinde IT departmanına bağımlılığı azalan ve kendi analitik çıkarımlarını yapabilen bir kullanıcı grubu olması hedefleniyor. Bu sayede son kullanıcıların daha çok sorumluluk alıp yeni işler geliştirebilecekleri bir ortam yaratılmış oluyor.

Aşağıdaki görselde yaygın olarak kullanılan Geleneksel BI ve Self Servis BI araçlarını görebilirsiniz.

Geleneksel BI ve Self Service BI Yaklaşımlarındaki Süreç Farkları Nelerdir?

Geleneksel BI yaklaşımı ile yürütülen geliştirme taleplerinde IT departmanının mevcut talep havuzunda bulunan iş sayısına ve öncelik seviyelerine bağlı olarak ilgili talebi sisteme entegre etmesi uzun süreler alabilmektedir. Ek olarak entegrasyon süreci tamamlandıktan sonra, iş birimlerinin oluşturulan yapıyı test edip onaylaması veya değiştirilmesini düşündüğü bir geliştirme var ise IT departmanına iletmesi ve bu değişikliğin yeniden entegre edilmesi de yeni bir döngü yaratabilmekte ve süreci daha da uzatabilmektedir.

Aşağıdaki görsel Geleneksel BI ve Self Service BI yaklaşımlarında geliştirme sürecinin nasıl ilerlediği hakkında fikir edinmenizi sağlayabilir.

Self Servis İş Zekası Hazırlık ve Yönetim Süreci

Şüphesiz ki bu uzun soluklu sürece başlamadan önce hedeflerinizi net bir şekilde belirlemeniz gerekmektedir.

  • Organizasyonunuzda neden Self Servis BI yaklaşımını etkinleştirmek istiyorsunuz?
  • Oluşturmak istediğinizi bu yapıda kaç sayıda aktif kullanıcınız olacak?
  • Son kullanıcılarınızın kolaylıkla uyum sağlayabileceği araç hangisi olabilir?
  • Şu anda çalışmakta olan ekibinizin yetenek seviyesi ve çalışan sayısı, süreç içerisinde artacak olan destek taleplerini karşılamakta yeterli mi?
  • Kullanıcı sayısını arttırmak için lisans ücretleri ile ilgili nasıl çalışmalar gerçekleştirilebilir?

Bu ve benzeri soruların cevaplarını başlangıç aşamasında net bir şekilde planladığınız takdirde sürecin ilerleyen aşamalarında daha başarılı ve emin adımlarla ilerleyebilirsiniz. Gereken cevaplara ulaştıktan sonra aşağıdaki görselde inceleyebileceğimiz adımlar üzerinden entegrasyon sürecinizi başlatabilirsiniz.

Dilerseniz bahsetmiş olduğumuz entegrasyon sürecini, bir Self Servis BI aracı olan Tableau üzerinden inceleyebiliriz. Bu incelememize başlamadan önce Tableau aracı ile ilgili konumuz içerisinde kullanacağımız birkaç terimi size kısaca açıklamak istiyorum.

Sık Kullanılan Tableau Ürünleri

Tableau Desktop:

Tableau Desktop, geliştiricilerin grafikler, formüller, dashboard ve diğer geliştirmeleri oluşturduğu bir masaüstü uygulamasıdır. Burada oluşturduğumuz dashboard lar Tableau Server’da yayınlanabilir ve Tableau Reader üzerinden görüntülenebilir. Aylık lisans maliyeti ortalama olarak 95€ civarındadır.

Tableau Server:

Tableau Server, son kullanıcıların sıkça kullandığı bir üründür. Oluşturulan projelerin paylaşımının ve analizlerinin yapılabildiği bir platformdur. Ayrıca kullanıcılar Tableau Server üzerinde de Tableau Desktop’ta olduğu gibi geliştirme yapabilmektedirler. Kullanıcı lisans ve yetkilendirme işlemleri IT departmanını tarafından sağlanmaktadır. Aylık lisans maliyeti ortalama olarak 16€ civarındadır.

Tableau Reader:

Tableau Reader, geliştirilmiş olan dashboard ları görüntüleyebileceğiniz ve etkileşime geçebileceğiniz ücretsiz bir masaüstü uygulamasıdır. Sadece Extract Connection veri bağlantı yöntemini desteklemektedir.

Tableau Veri Bağlantı Yöntemleri

Live Connection

Live Connection verinizin güncel halini anlık olarak görüntülemenizi sağlayan bir veri bağlantı yöntemidir. Ancak bu veri bağlantı tipini kullanabilmeniz için veri kaynağınızın da yeterli performansı sağlayabilecek şekilde optimize edilmesi gerekebilmektedir. Ayrıca Live Connection üzerinden bağlantı kurduğunuzda ilgili kaynak sistemdeki yetki konseptini Tableau üzerinde de kullanabilirsiniz. Örneğin, Live Connection üzerinden SAP HANA veri kaynaklarına bağlanarak oluşturduğunuz bir dashboard’u kullanıcılarınızın da görüntüleyebilmesi için SAP HANA kullanıcısının oluşturulmuş olması ve ilgili yetkilere sahip olması gerekmektedir.

Extract Connection

Mevcut verinin bağlantısı kurulduğu sırada statik bir kopyasının oluşturularak kullanılmasına imkân sağlamaktadır. Oluşturulan bu statik kopya manuel olarak saatlik, günlük veya istenilen periyoda göre güncellenmek üzere ayarlanabilir. Yukarıdaki bilgiler ışığında entegrasyon sürecini daha detaylı olarak inceleyebiliriz.

Onay ve Tanıtım Süreci:

Entegrasyon sürecimizin ilk aşamasında genel olarak seçmiş olduğumuz aracın kapasitesini ve neler yapabileceğini gösterebileceğimiz geliştirme örnekleri hazırlamamız gerekebilir. Tableau aracı üzerinden bu adımı inceleyecek olursak:

Bağlantı kurmak istediğimiz veri kaynaklarını belirlememiz bu aşamada bize yarar sağlayabilir. İlk aşamada SAP HANA, MS SQL ve Excel dosyalarına bağlantı sağlamayı planladığımızı düşünelim. Bu veri kaynaklarına ilerleyen zaman içerisinde hangi ekip tarafından ve nasıl yetki sağlanacağını belirlememiz süreç açısından faydalı olacaktır.

  • Bir sonraki adımda tanıtım sürecine dâhil edeceğimiz anahtar kullanıcılarımızı ve hedef kullanıcılarımızı belirlememiz gerekmektedir.
  • Son aşamada ise geliştirmiş olduğumuz örnek dashboard ların tanıtımını workshop ve sunumlar düzenleyerek sağlayabilir ve onay sürecini başlatabiliriz.

Not: Self Service Business Intelligence araçları genel olarak ilişkisel veri modelini temel alan çözümleme metotları kullanmaktadırlar. Bu nedenle OLAP veri modeli üzerinden çalışan bir mimariye sahip olan SAP Business Warehouse yerine SAP HANA ve SQL gibi veri kaynakları ile daha uyumlu çalışmaktadırlar.

Sistem Mimarisinin Oluşturulması:

Bu aşamayı kullanılması planlanan Tableau ürünlerinin organizasyon yapısına adapte edilmesi olarak tanımlayabiliriz.

  • Tableau Desktop ve Tableau Reader’ ın test kullanıcılarının erişimine açılması ve versiyon, sürücü, extension vb. kontrollerinin sağlanması.
  • Tableau Server için yeni bir domain oluşturulması ve sistem üzerinde gerekli denetim işlemlerinin sağlanması.
  • Tableau Server üzerinde güvenlik standartlarının ve kullanıcı rollerinin oluşturulması. Tableau Server da proje ve dosya yetkilendirmeleri Active Directory grupları üzerinden yapıldığı için gerekli grupların oluşturulması.

Dokümantasyon ve Süreç Bilgisi:

Son kullanıcıların Tableau’ yu yoğun olarak kullanmaya başladığında onlara yol gösterebilecek ve başlangıç aşamasında ihtiyaç duyabilecekleri çözümleri sağlayacak dokümantasyonları oluşturmanız hem IT departmanı hem de son kullanıcılar için zamandan kazanç sağlayacaktır.

  • Tableau tarafından sağlanan veya IT departmanı tarafından oluşturulan dokümantasyonların son kullanıcıların erişimine açık olan platformlarda paylaşılması.
  • Veri bağlantı bilgilerini, ürün talep etme ve teknik destek talebi oluşturma yöntemlerini kapsayacak rehberlerin oluşturulması.
  • Son kullanıcıların gelişiminde faydalı olabilecek video formatındaki eğitim kaynaklarının eklenmesi veya oluşturulması.

Eğitim ve Yaygınlaştırma:

Eğitim ve yaygınlaştırma süreci ürününüz için büyük bir önem taşımaktadır. Bu aşamada ekibinizdeki Tableau aracı ile ilgili bilgi birikimi yüksek olan arkadaşlarınızdan veya alanında uzmanlaşmış dış kaynaklardan destek alarak güzel bir ilk izlenim bırakmanız gerekmektedir.

  • Daha önceden belirlemiş olduğunuz hedef departman ve kullanıcılarla yüz yüze veya online eğitimler planlanması.
  • Geliştirme ekibinizin daha önceden geliştirmiş olduğu örnek işler üzerinden tanıtım sağlayarak Tableau’ nun potansiyelinin gösterilmesi.
  • İlerleyen süreçte son kullanıcılar ve IT arasında daha verimli bir iletişim kurulması adına eğitimler sırasında departmanlardan analitik yönü güçlü kullanıcıların belirlenmesi ve bağlantının sürdürülmesi.

Destek ve Danışmanlık:

Son kullanıcılarınızın büyük bir çoğunluğu analitik kökenli olamadığı için teknik ve süreç açısından destek ihtiyacı duyabilirler. Bu nedenle Tableau hakkında bilgi birikimine sahip bir destek ekibi oluşturmanız gerekmektedir.

  • Destek taleplerine zamanında ve uygun bir şekilde geri dönüş sağlanması.
  • Son kullanıcıların başlatmış oldukları projelerin başlangıcından yayınlanmasına kadar geçen süreçte danışmanlık desteğinin sağlanması.
  • Lisans yönetimi ve ücretlendirme hakkında kullanıcıların bilgilendirilmesi ve alternatif çözümler sağlanması.
  • Son kullanıcıların geliştirmiş olduğu projede kullanılmış olan veri bağlantı tipi Live Connection olarak seçilmiş ise Tableau Server üzerinde projenin diğer kullanıcılara da ulaşabilmesi için gerekli düzenlemelerin sağlanması.
  • Projede kullanılan veri bağlantı yöntemi olarak Extract Connection tercih edilmiş ise Tableau Server’a ek olarak Tableau Reader üzerinden de paylaşım yapılabilmesi için destek olunması.

Not: Oluşturmuş olduğunuz Tableau projenizi paylaşmak istediğiniz kullanıcılar Tableau Reader üzerinden görüntüleme yapmayı planlıyorsa .twbx uzantılı Tableau dosyanızı kullanıcılar ile manuel olarak paylaşmanız gerekmektedir. Bu manuel süreci otomatikleştirmek adına ihtiyaç duyulan projelerde Robotic Process Automation ekibi ile ortak bir çalışma yürüterek son kullanıcılara alternatif bir yöntem sunabilirsiniz.

Sonuç

Self Service Business Intelligence yaklaşımı son kullanıcıların kendi analitik çıkarımlarını yapabilmesi ve her zaman kullanıma hazır olması nedeniyle pratik bir seçenek olarak görülebilir. Ancak sektörde uzun süredir kullanılan ve üzerinde büyük bilgi bir birikimine sahip olunan Traditional Business Intelligence çözümleri de halen etkisini ve güvenilirliğini koruyor. Bu nedenle eğer organizasyonunuzda Traditional Business Intelligence çözümleri mevcut ise Self Service Business Intelligence çözümlerini de ek bir seçenek olarak kullanmanız hem son kullanıcılarınızın kendi modellerini oluşturabilmesi hem de ürün çeşitliliği açısından avantaj sağlayabilir.

Ancak yeni veya gelişmekte olan bir organizasyonsanız Self Service Business Intelligence araçları birçok veri kaynağını desteklemeleri ve daha fonksiyonel olmaları nedeniyle sizin için doğru tercih olabilir. İlerleyen yıllarda ise Yapay Zekâ dan daha fazla faydalanması beklenen İş Zekâsı araçlarının yaygınlaşmasıyla daha farklı yaklaşımlar içeren İş Zekâsı yöntemleri veya hibrid modeller ortaya çıkabilir.

Kaan Kutlu
Kaan Kutlu
Consultant, Business Intelligence

He is experienced in the field of Business Intelligence with SAP Business Objects, Tableau, SAP Analytics Cloud, SAP BW and, MS SQL Server. He is also able to apply his skills to propose solutions for new situations, generate alternatives to methods and traditional forms of resolution, always seeking to improve results. He joined itellegence TR in Februrary 2019. He holds a bachelor's degree in Computer Engineering.

İletişim

Sorularınız için bize ulaşabilirsiniz.