Akademik Veri Yönetim Sistemi
Bidge, Ankara, 2024
Günümüzde veri, iş ekosisteminde, sadece analizlerin hammaddesi olarak değil, işletmelerin aktif bilgi ortakları olarak da görülmektedir. Veri, veri tipine ve araştırmanın amacına uygun araştırma yöntemleri ile işlendiğinde iş süreçlerinde anlamlı değişimi sağlayan kullanılabilir içgörüler/bilgiler üretebilmektedir. Veri Analitiği olarak adlandırılabilecek bu sürecin önemi her geçen gün hızla artmaktadır. Rekabet gücünü ve karlılıklarını arttırmak isteyen işletmeler, Veri Analitiği yöntemlerini de kapsayan Yapay Zeka teknolojilerini aktif bir şekilde kullanmaktadırlar. İşletmelerin tüm disiplinlerinde kullanılan bu analitik/teknolojik yaklaşımlar; karar verme sürecinde objektif çıktılar/görseller sunmaktadır. Kitabımızda pazarlamada; müşteri tercihlerinin, belirli ürünleri/hizmetleri kullanan müşterilerin profillerinin, ürün/hizmete ilişkin güçlü, zayıf ve geliştirilmesi gereken özelliklerin ortaya çıkmasını sağlayan analitik yöntemler (Conjoint Analizi, TURF Analizi, Önem Derecelendirme Analizi, Önem-Performans Diyagramı, Gizli Sınıf Analizi) uygulanmış ve işletmenin her disiplininde veriden üretilebilecek görseller (Veri Görselleştirme) oluşturulmuştur. Tüm bu analitik yöntemler ve görseller R programlama dili kullanılarak uygulanmıştır. Bu uygulamaların kodları okuyucu ile paylaşılmıştır. Küreselleşmiş dünyada uluslararası ticaret hem işletmelerin hem de ülkelerin stratejilerini belirlemede oldukça önemlidir. Bu alanda ileri, sofistike veri analitiği yöntemlerinin kullanılması rekabet gücünü arttırmaktadır. Kitabımızda ileri veri analitiği yöntemlerinden biri olan Ağ Analizi ile ürün bazlı uluslararası ticaret ağları analiz edilmiştir. Ürün bazlı uluslararası ticaret ağlarının sistematik analizi, literatüre önemli katkılar sağlayacaktır. Bununla birlikte çalışma, uluslararası ticaret yapan işletmelere ve ülke ekonomisinde strateji belirleyen karar vericilere de önemli bir rehber niteliğindedir. Yapay Zekâ alanındaki hızlı değişim, işletmelerin ve ülkelerin bu alanda stratejilerini geliştirmelerini zorunlu hale getirmiştir. Kitabımızda Küresel Yapay Zeka Endeksi temel alınarak, çok boyutlu halka diyagramı (Sunburst graph) ile ülkelerin; bölge, rejimi ve gelir grubu değişkenleri ile Yapay Zeka alanındaki gelişmişlikleri arasındaki ilişkiler gösterilmektedir. Bununla birlikte ileri Veri Analitiği yöntemlerinden biri olan Çok Boyutlu Ölçekleme uygulanarak, Küresel Yapay Zeka Endeksini oluşturan bileşenler arasındaki ilişkiler analiz edilmiştir. İşletmeler ve ülkeler, çalışmanın çıktılarını esas alarak bulundukları bölgelerdeki, Yapay Zeka alanındaki gelişmişlikleri ile ilgili durum tespiti yapabilecek ve gelir grupları, ülke rejimlerinin Yapay Zeka’daki gelişmişliği nasıl etkilediğini görebileceklerdir. Bu içgörüler Yapay Zekâ alanında yeni stratejilerin geliştirilmesini sağlayacaktır. Altı bölümden oluşan kitabımız işletmecilikte veri analitiği uygulamalarına yeni bir bakış açısı getirmektedir. Kitabımızın, Veri Analitiği alanında çalışan araştırmacılara katkı sağlamasını diliyoruz İstanbul, 2024 Editör Prof. Dr. Çiğdem Arıcıgil Çilan