KARAR DESTEK SİSTEMLERİN GELİŞTİRME YAŞAM DÖNGÜSÜ

KARAR DESTEK SİSTEMLERİN GELİŞTİRME YAŞAM DÖNGÜSÜ
Burak Uyanık
GİRİŞ
Karar destek sistemin günümüzde yer edinmiş olup, bunun hayattakini önemini kavramak gerekir. Özellikle
işletmelerde karar destek sistemin uygulamalarına ön plana çıkartarak sistemdeki problemlerinin alternatif
çözümler olarak sunulmaktadır. Gerektiğinde de analiz edip raporlar halinde sunulur. Karar destek sistemin esas
amacı kullanıcılara (yöneticiler, birey veya grup) karar verirken destek sağlamaktır. Sorunun tespitini yapmak,
analizler oluşturmak, analizlerinin sonuç raporunu oluşturmak ve bu problemin sonuçlarına göre alternatif çözüm
üretilmek olmalıdır. Karar destek sistemi bilgisayar tabanlı olduğu için işin içine herhangi bir duygusallık
katmadan (ön yargı, taraf tutma…) sistemin sorunun çözümüne daha net bir şekilde ulaşır. Her bulunan çözümü
kesin net doğruluğu yoktur. Verilen kararın destek amaçlı alternatif kararlar üretir.
Son yıllarda karar vericilerin karar verme aşamasında karar destek sistemlerinin kullanımı oldukça
yaygınlaşmıştır. Geliştirilen ve karar vericilerin kullanımına sunulan karar destek sistemleri organizasyonların
veya kurumların içinde veya dışında bulunan verilere son kullanıcıların rahatlıkla ulaşabilmelerini sağlamaktadır.
Bu sayede ihtiyaç duyulan bilgilere hızlı ve zamanında erişim, kurumlarda kararların zamanında alınmasına
yardım ederek verimliliği ve alınan kararların kalitesini yükseltmektedir.
Karar verme analizi 1950’lerin sonu ve 1960’ların başında Carnegie Institute Of Technology tarafından
yapılmıştır. MIT (Massachussets Technology Institute) 1960 yılında bilgisayar tabanlı karar verme teoresini
kullanmaya başlanmıştır. .[1] 1980’lerde DSS için yoğun ilgilerinden dolayı, ODSSs (Organizational Decision
Support Systems – Organizasyonel Karar destek Sistemi), GDSSs ( Group Decision Support Systems – Grup Karar
Destek Sistemi) ve EISs (Executive Information Systems – Yönetim Bilgi Sistemi ) dahil olmak üzere DSS
(Decision Support System – Karar Destek Sistemi ) olarak başlık altında toplandı. 1990 yılında ise veri ambarı ve
analitik çözümü kapsayacak kadar genişledi.










İnsan Kontrol işlemi
Uyarlanabilir Esneklik
Yarı ve Yapılandırılmamış Problemler
Tüm katmanda Yönetim desteği
Veri Erişimi
Modelleme – analiz
Verimlilik
Karmaşık problem için alınan karar desteği
İş Zekâsı, Tasarım Seçimi, Uygulama
Karar Türleri
KDS (Karar Destek Sistemi), kullanıcıları karar ve seçim faaliyetlerde yardımcı olan bilgisayar tabanlı
sistemlerdir. KDS, veri depolama ve veri almayı sağlar. KDS, kullanıcıların sorunları çözmek, kararlar almak,
verileri modellemede yardımcı olmayı amaçlayan etkili bir yazılım tabanlı sistemdir. KDS maddeler şeklinde
anlatırsak;




KDS, kullanıcının belirttiği problemleri altında uygun ve etkin biçimde yapılandırılmaya eğilimlidir.
KDS, modellerinde veya genel veri erişimi, geri alma fonksiyonları ile analitik çözüm tekniklerini
birleştirerek kullanımı sağlar.
KDS insan üzerinde etkili bir şekilde bilgisayar tabanlı sistem kullanılmasını sağlar.
KDS çevre ve kullanıcı arasında karar verme yaklaşımını uyarlanabilir ve esneklikle uyum sağlar.
Dolasıyla günümüzde gelişen teknolojide farklı alanlarda farklı kararlar alınmaktadır. Bu kararlar alındıkça
karmaşık hale gelindiğinde çözülmesi zor karar olmuştur. KDS bu sistemde devreye girip, karmaşık
problemlerinin çözümünde alternatif sağlar. KDS kararların verileriyle, modelleriyle, analitik çözümleriyle
birleştirerek kullanıcılara etkili bir sonuç vermesine yardımcı olur. Şuanda piyasada pazarlama-lojistik-finansmanulaştırma-operasyon yönetimi-sigorta-askeri uygulamalar-sağlık-yatırım kararları gibi birçok alanlarda KDS
uygulamalarına rastlanabilir.
KARAR DESTEK SİSTEMİN BİLEŞENLERİ
Şekil 1KDS Temel Bileşenleri[2]
İşletmelerde kullanılan bir uygulama için optimize edilmiş temel bileşenleri 3’e ayrılır. Bunlar kendi içerisine
farklı dallara ayrılır.
1) Kullanıcı Arabirimi Yönetimi
2) Model Yönetimi
3) Veri Yönetimi
KDS sistemi daha detaylı şematik olarak gösterirsek aşağıdaki gibi olur.
Şekil 2 KDS Bileşenleri[3]
VERİ YÖNETİMİ: Alt sistemi veri tabanı içeren ve Veri Tabanı Yönetim Sistemi (VTYS) olarak adlandıran
sistemdir. [4] Verilen kararlar için bir alanda depolanır. Bu depo alanı veri tabanı ile veri ambarıyla bağlanabilir.
Genellikle, verilerin saklandığı ve veri tabanı Web sunucu üzerinden erişilir
MODEL YÖNETİMİ: Alt sistemi finans, istatistik, yönetim bilimi veya sistemin analitik çözümü için uygun
yazılım yönetimi sağlayan farklı modelleri içeren bir yazılım paketidir.[4] Özel modeller oluşturmak için
modelleme dilleri de dâhildir. Bu yazılım Model Tabanlı Yönetim sistemi denir. (MTYS)
KULLANICI ARA BİRİM YÖNETİMİ: Uygulama ile kullanıcı arasındaki ara yüz sistemidir. Kullanıcı KDS
ile uygulamaya komut gönderilir. KDS sistemin kararları için GUI (Graphical User Interface) bir yapı ile olasılık
tahmini yapar. [4]
BİLGİ TABANLI YÖNETİMİ: Alt sistemi bağımsız bileşen olarak diğer alt birimleri destekler. Sistem karar
verme özelliğini arttırır. Organizasyonel bilgi tabanı ile bilgi tabanı yönetimi birbiriyle bağlantı kurar. Bilgiler
Web sunucu üzerinden alınır. Birçok yapay zekâ yöntemleri Java gibi Web geliştirme de uygulanan uygulamalar
da KDS bileşenleri mevcuttur. Karar destek sistemin 3 ana bileşeni vardır: Kullanıcı ara birim, Model yönetimi ve
Veri yönetimi[4]
VERİ YÖNETİM SİSTEMİ BİLEŞENLERİ
Şekil 3 Veri Yönetim Sistemi Bileşenleri[5]
Veri yönetim sistemi aşağıdaki alt sistemlerden oluşmaktadır.




Karar destek sistemi veri tabanı
SBMS,
Veri dizisi
Sorgu kümesi
Veri tabanı uygulamasını birçok kullanıcı tarafından yapılan organizasyonel işlemlerdir. Bunları gruplayarak;


Dâhili veri: Sistemin alt bileşenlerin en baştadır. Finans, yapım, üretim, personel, diğer… Vs.
Harici veri: Veri bilgileri girilen bileşendi. Piyasa değerleri, nüfus sayımı, hükümet düzenlemeleri,
Ekonomik değerleri… Vs.

Özel veri: Kullanıcılar tarafından özel olarak kullanılan verilerdir.
Veri organizasyonu: Veri tabanından bağımsız bileşendir.


KDS sisteminden çıkan küçük veriler direk veri tabanına girer. Bazen de veri tabanında büyük veriler
girildiğini görülebilir.
İşlem süresinde analiz yapılamadığında (büyük veriler) veri ambarına gönderilir. Veri ambarında
düzenleme ve analiz yapılır.
ETL bir KDS sistemin veri tabanı veya veri ambarında düzenleme veya güncelleme yapılabilir. Çeşitli dış
kaynaklardan verinin çıkartılması, verinin iş yapısına göre temizlenmesi, birleştirilmesi, dönüştürülmesi ve ver
tabanına veya veri ambarına yüklenme sürecidir. (Çıkart, dönüştür, yükle “Extraction, Transformation and Load”
- ETL )
Sorgu Kümesi (Query Facility); Veri tabanında olan verilerin üzerinden işlem yapmak için kullanılan bileşendir.
Verileri tablolar halinde yapıldıktan sonra bu tablolardan yeni seçimler yapmak, belirli bir kriterleri olan veya
karşılayamayanları elemek ve benzeri veri işlem fonksiyonları sorgu aracıyla yapılır.
Veri dizini: Veri tabanındaki tüm verileri içeren alt sistemdir. Ana işlevi veri öğeleri, iç-dış kaynakların
verilerini… Vs. silme – ekleme- bilgi alma fonksiyonlarda bulunur.
Veri güvenliği; gizlilik yasaları tarafından gereklidir. Bazı durumlarda yetkisiz erişim, verilerin yerini değiştirme
veya yok etmek gibi durumlarda korunması gerekir. Bu durumda kimlik ve şifre ile korunmalıdır. Böylelikle
yetkisiz erişime karşı korunmuş olur. Gizlilik, bütünlük ve erişilebilirlik olarak isimlendiren üç temel unsurlardan
oluşur.



Gizlilik: Bilginin yetkisiz kişilerin eline geçmeme ve yetkisiz erişime karşı korunmasıdır.
Bütünlük: Bilginin yetkisiz kişiler tarafından değiştirilmemesidir.
Erişilebilirlik: Bilginin yetkili kişilerce ihtiyaç duyulduğunda ulaşılabilir ve kullanılabilir durumda
olmasıdır.
MODEL YÖNETİM SİSTEMİN BİLEŞENLERİ
Şekil 4 Model Yönetim Sistemin bileşenleri[5]
KDS sistemin model yönetimin aşağıdaki alt bileşenlerden oluşur.





Model tabanlı, düzenli ve özel istatistiksel, finansal, tahmin, yönetim bilimi ve KDS için analiz sonuçları
sağlayan başka nicel modeller içerir. Stratejik, taktik, operasyonel ve analitik olmak üzere 4 kategoride
modeller vardır.[6]
o Stratejik model: Yönetici yüzeyde sorunlara model gerektiren durumlarda kullanılır.
o Taktik Model: Taktik için gerektiren durumlarda kullanılır.
o Operasyonel Model: Yönetimin operasyonal düzeyde model gerektiren durumlarda kullanılır.
o Analitik modeller: Veri Analizi için matematiksel modeller oluşturur.
Model blokları oluşturma: Model veri analizi gibi uygulamalarda veya ek olarak daha büyük veriler için
blok oluşturulur.
Modelleme dili : NET Framework languages, C++, Java, OLAP (veri analizi modeliyle çalışır), SLAM
(simülasyon), SPSS (İstatistik programları)
Model dizini: Veri tabanı dizine benzer, Bütün modellerin dizini ve diğer bir yazılımdır. Bu bileşende
modelin tanımlarını içeren ve ana işlevi modelinin kullanılabilirliği hakkında dizin oluşturmuştur.
Model yürütme, birleştirme ve yardımcı işlemci: Modeli yardımcı işlemci olarak kontrol eder. Bu bileşen
kullanıcı ile model kontrol arasındaki arayüz bileşenidir. Modelin kullanıcı talimatlarına göre yapılır.
KULLANICI ARABİRİM YÖNETİM SİSTEMİ
Şekil 5Kullanıcı Arabirim Yönetim Sistemi[6]
Kullanıcı arabirimi alt sistemi, kullanıcı ile KDS sistemin arasındaki tüm bağlantıyı kapsar. Bu kullanıcı arabirim
yönetimi sistemi olarak adlandırılan yazılım tarafından yönetir. (UIMS – User Interface Managemenet System).
Diyalog oluşturma ve yönetim sistemi olarak adlandırılabilir.
Kullanıcı UIMS üzerinden gerçekleşen yazılım bilgisayarla bağlantı kurar. Bu model yönetimi ve veri yönetimi
alt sistemi olarak kullanılır. Kullanıcı arabirim doğal dil olarak işlemci içerir veya grafik kullanıcı arayüz (GUI –
Graphical User Interface) olarak kullanılabilir.
Çeşitli taşınabilir cihazlar (laptop, mp3 player, akıllı telefonda) çoğu KDS sisteminde kullanıcı arabirim
bileşenleri kullanılır. Astronotların uzayda kullanmak için NASA ses giriş-çıkış sistemini geliştirmiştir.
KARAR DESTEK SİSTEMİN TÜRLERİ
1.
VERİ TABANLI KDS
VERİ
KAYNAKL
ARI
BİRİNCİL
VERİ
İKİNCİL
VERİ
KAYNAKL
ARI
KAYNAKL
ARI
GÖZLEM
SORGU
İŞLETME
İÇ
İŞLETME
DIŞ
KAYNAKL
ARI
KAYNAKL
ARI
Şekil 6 Veri Tabanlı KDS[6]
OLAP (On-Line Analytic Processing): Veriyi tekrarlayarak oluşturan, raporlama ve analiz için kullanılan, veriyi
bu şekilde oluşturan ve veriye hızlı erişim sağlayan yapıdır. İş zekâsı çözümleri için OLAP kullanılır. OLAP arka
planda uzun süreli analizler için uygun bir yöntemdir. Flat file mantığıyla çalışır. OLAP yapısı daha yüksek
performansla verileri analiz edip raporlamaya sağlar.
OLTP (On-Line Transaction Processing): İnternet üzerinden işleme odaklı, uygulamaları destekleyebilen
yazılım programlarıdır. Tipik olarak veri girişi, yükleme, güncelleme, silme ve kısa işlemler yapar. Bu tür işlemler
yapıldığı için sistem hızlı çalışır. Fakat işlemler karmaşıklaşmaya başladığında birkaç sorunla karşılaşabilir ve
sistem yavaşlamaya başlar.
Hangi Veriler
OLTP
Operesyonel Veri: OLTP verilerinin asıl
kaynağıdır.
Temel iş görevleri çalıştırmak ve kontrol
etmek
Anlık veriler, tek kullanımlık veriler
Eklemeler ve
Güncellemeler
Sorgular
İşlem Hızı
Son kullanıcılar tarafından başlatılan kısa
eklemeler ve güncellemeler
Basit ve standart sorgulamalar
Genellikle çok hızlıdır.
Gereken Alan
Tarih veri arşivlenmiş küçük kapasiteli veri
Veri
Tabanı
Tasarımı
Bir çok tablo ile normalize edilme
Yedekleme
Kurtarma
Düzenli yedekleme: Operasyonel verilerini
çalıştırmak gerekir. Veri kaybı olursa maddi
ve manevi bakımında kayba uğrayabilir.
Veri Kaynağı
Veri Amacı
ve
OLAP
Veri birleştirilmesi: OLAP veriler çeşitli
OLTP veri tabanından gelen verilerdir.
Karar destek sistemi ile planlama ve problem
çözmede yardımcı olmak
Tekrarlanan veriler, çok boyutlu iş
faaliyetlerde görünür.
Periyodik olarak uzun soluklu işlemler
Genellikle karmaşık sorgulamalar yapar.
Veri miktarına bağlıdır. Çok fazla veri olursa
karmaşık olduğu için saatler sürebilir. Bu
durumda dizin oluşturarak süreci kısalır ve
hızı artırabilir.
Geçmiş verileri de tutulduğu için toplam
alanları büyüktür. Bu yüzden dizin
oluşturmak gerekir.
Tipik haliyle, az tablolarla normalize
edilmemiş, daha çok yıldız veya kar tanesi
şemaları kullanımı
Yerinde düzenli yedekleme: Bazı ortamda
gerektiğinde OLTP olduğu gibi düzenli
yedekleme gerekir. Bazı ortamda ise belirli
bir düzende yedekleme yapılır.
Tablo 1OLAP ve OLTP karşılaştırma-Alıntıdır.[8]
Şekil 7OLAP-OLTP süreci[13]
2.
BELGE TABANLI KDS
Bilginin depolandığı veri bileşenleri bir araya getirdiği yönetme ve bu veriye erişim sağlayan belge
tabanlı KDS denir. 3 farklı gruba ayrılabiliriz; yazılı, görsel ve seslendirilmiş. Kullanılan alanlar:
 Sunucu ağları, toplu bellek, bilgiye erişmek için araçlar sağlar.
 Yapay zeka bilginin anlaşılır olması için sınıflandırılmasına yardımcı olur.
3.
WEB TABANLI KDS
Yönetime destek için geliştirilmiştir. Web Tabanlı KDS komutu çeşitli kaynakların problemlerini karar
vermesi için web ara yüzü kullanarak nasıl farklı alternatif çözümler bulunabileceğini araştırmaktır. Web
tabanlı KDS aslında bir KDS (bilgi tabanlı, belge tabanlı, iletişim tabanlı ve model tabanlı karışımı)
sistemi olarak algılayabiliriz.
4.
İLETİŞİM KDS
İnsan grupları arasında bilgi paylaşımı, işbirliği ve koordinasyonu sağlar. Kullanıcı arabirim, paylaşılan
bilgi, destek, kullanıcı, grup içi iletişim ile birleşmiş sistemden oluşmaktadır.
5.
BİLGİ TABANLI KDS
Birçok yapılandırılmamış ve yarı sorunlar için çözümleri akıllı bir sistem gerektirecek kadar karmaşık
olabilir. Gelişmiş KDS sistemleri alt bileşenleri bilgi tabanlı alt sistem olarak devreye girer. Bilgi
tabanları bileşenleri yapay sinir ağları, akıllı casuslar, hatalı mantık, bilgisayar tabanlı Vb. bilgi tabanları
birçok bileşenlerden oluşmaktadır. Bilgi tabanlı KDS için kullanılan araçlar akıllı KDS denir.
Şekil 8 Bilgi Tabanlı KDS [9]
UYGULAMA ALANLARI VE İŞLETMEDEKİ KARAR DESTEK SİSTEMİ
Şekil 9 Uygulama Alanları
Yukarıda verilen şematik tabloda yer alan işletmelerde karar destek sistemi mevcuttur. Aşağı madde de karar
destek sistemin uygulamalarındaki bazı adları;[10]









ANALYTICA - Lumina Decision Systems
BestChoice3 - Logic Technologies
Criterium DecisionPlus - : Info Harvest
DATA - Tree Age Software Inc.
Determinator - Dalton Dialogic, Inc.
DPL - Applied Decision Analysis, Inc
ERGO - Arlington Software
Ethos System - Taknosys Software Corporation
Judgment Maker - Fuzzy Logic Inc


Matrix CognitionTM - : Frenster Associates
TreePlan - Decision Support Services
Karar destek sistemin finans, tarım, inşaat, klinik-labotuvar ortamda etkisi vardır. Örneğin: Finans, bankadan
çekilen borç miktarını ölçme, sigorta poliçesini oluşturmak, tarım sektöründe ise biçen sebze- meyve ürünlerin
verimlilik analizi, satış miktarı kontrolü yapılır, klinik çalışmalarında yapılan deneylerin sonuç kararların ne
olacağı ne düzeyde uygun olacakları karar analizi yapılmasını sağlar.İşletmenin karar destek uygulamasını
kullandığında yapılan yatırım değerleri, kapasitenin veya kontenjanların çoğalıp çoğalmadığına, ürün verimliliğini
analiz edildiğinde, çalışma saatlerine girip çıkmadığına gibi fonksiyonlarda karar destek sistemin uygulamaları
vardır.
KARAR DESTEK SİSTEMİN GELİŞTİRMESİ
Karar destek sistemin zamanla geliştirilmesi gereken bir sistemdir. Karar destek sistemin çok çeşitli (birden çok)
yöneticilere erişim sağlar. Önemli bilgilere hızlı erişim, karar vermek için gereken zamandan kazanmak, bilgiler
için uygun kaynak sağlar.[11] Diğer işletmelere karşı stratejik oluşumu ve bilgi konusunda rekabette avantajda
olmasını sağlar. Karar destek sistemin herhangi bir yönetim sistemin faaliyetinin karar verme sürecini verimliliği
arttırmak için bir parçası olmalıdır.
Geliştirme Metodu: Karar destek sistemi geliştirme metotları model ve hedefleri farklıdır. Bir sorunun
çözümü hakkında belirli bir model oluşturulmalıdır. Geliştirme metotları bir çok türü vardır[13];
1.Karara dayalı metotlar; Karar destek sistemi sürecini kapsamlı analizi ile destekleyici ve Karar
destek sistemi kullanarak bu süreci geliştirmek
2.Sürece dayalı metotlar; Karar destek sistemi gelişme merkezi bir bileşen süreç olarak
kullanarak sistem kapasitesinin temsilidir.
3.Veriye dayalı metotlar; Karar destek sistemi tanımını odaklanmak, tasarımı oluşturmak ve
yönetim
4.Sisteme dayalı metotlar; Karar destek sistemin için bileşenin analiz sistemi teorisine dayalı
imal edilmek[13]
Sistem dayalı metot hariç tüm yöntemler Karar Destek Sistemi geliştirmek takip edilmesi gereken
aşamalar vardır. Karar destek sistemin geliştirme sürecinin temel aşamaları şunlardır;
o
o
o
o
o
o
İhtiyaçlarını tanımı
Analiz
Tasarım
Prototip tasarım ve test
Uygulanması
Bakım ve geliştirme
1.Aşamalı metot (Sistem geliştirme - döngü): Karar destek sistemin temel özellikleri vardır. Karmaşık
raporlar, veri işlemin kapasitesi büyük olabilir, grafik özellikleri içeren yöneticiler tarafından kullanılan,
kullanımı kolay, bilgiye hızlı ve kolay erişim sağlayan, hızlı hesaplama yapan, teklif için olasılık, verileri
sorgulamak için model oluşturmak ve veri tabanıyla bütünleşmektir. [12] Bir KDS oluşturmak
istenildiğinde bu geliştirici özellikleri göz önünde bulundurmak gerekir.
Bu aşamalı metot aynı zamanda şelale modeli olarak da bilinir. Sistem geliştirme yaşam döngüsü (SDLC)
sıralı aşamalarıyla oluşmaktadır. Her bir aşama kendine ait giriş ve çıkışı vardır. SCDL her aşama ile ilgili
çeşitli süreçler vardır. Bir sonraki aşamaya geçmek için öncelikle bir önceki aşamayı tamamen bittikten
sonra geçiş yapılır. Her bir aşama yazılı bir belgeyle ile sona erer. Bu yönteme göre KDS geliştirme ana
aşamaları şunlardır:
Şekil 10 SDLC sistem döngüsü[13]
Problem Tanımı: Bu aşamada KDS sistemi sorunları analiz eder ve hedefleri belirler. Çıkışları
belirlenmeli, desteklenecek kararlar belirlenmeli, fonksiyonel olan ile olmayan gereksinimleri tanımlar.
Sorunun çözümü için geliştirilmeden önce KDS alternatif yollar analiz edilir. Yapılabilir çalışmalar bu
aşama da önemli bir role sahiptir. Bu çalışmalarla analiz edildiğinde sistem organizasyonun hedeflerini
belirler, fayda ile maliyetlerin (geliştirme maliyeti, elde etme maliyeti ve kullanım maliyeti) arasında
rapor elde ederiz. Yapılabilir çalışmalar;

Organizasyon – Önerilen KDS organizasyon hedeflerine ulaşıldığı analizleri
 Ekonomik – Geliştirme ve kullanım maliyetleri ile ilgili beklenen fayda analizleri
 Teknik – KDS geliştirilmesi için edinilmesi gereken yazılım ürünleri ve donanım elemanları
belirler.
 Operasyonel – Sistemin çalışır olup olmadığını analiz eder.
b) Analiz: Son kullanıcı içerir. Yeni sistem gereksinimleri belgelemek için BT uzmanları kaynak toplayıp
birlikte çalışır. Fiziksel model mantıksal bir diziye dönüştürülür.
c) Tasarım: Gereksinimleri ve önceki aşamada karar verilen sonuçların kısıtlamalarla dayalı sistem için
önerilen çözüm tanımlar. Bu aşamada yapılan en önemli faaliyetler şunlardı: Teknik mimari tasarımı ve
sistemin model tasarımı. Model bir tasarımın grafik temsilidir. KDS sistemin ana bileşenleri (İletişim
yönetim bileşeni, veri yönetim bileşeni, model yönetimi ve bilgi yönetimi bileşeni ) bu aşamada
tasarlanmıştır. BT uzmanları gerekli iç ve dış kaynakları belirler, veri kaynakları sistem arasında aktarır.
Tasarım aşamasında öncelikli amacı, önerilen sistemin nasıl işleneceğine dair bir teknik planı
oluşturmaktır.
d) Programlama: Bu aşamada, mantıksal bir model programlama dili yardımıyla önceki aşamadaki
özelliklerine dayanarak fiziksel bir modele dönüştürür. Geliştirme aşamasında yapılan başlıca faaliyet
şunlardır: teknik mimari oluşturulması ve KDS bileşenleri programlarını oluşturulmasıdır. Bu aşama
modülü test edilir ve bütünleşir.
e) Uygulama: Bu aşamada KDS başlıca kullanıcılara dağıtılır. Bu aşamada yapılan başlıca faaliyetler
şunlardır: İşlevsellik testleri, modüllerin bütünleşmesi, programların kullanımı, sistemin kullanıcıları için
a)
kullanıcı belgesi ve eğitim verilmesidir. KDS sistemi kullanıcıları dağıtıldıktan sonra işletme, bakım,
güncelleme, genişletme ve değerlendirme ile ilgili bir belge dizini oluşturur.[14]
Aşamalı yöntem KDS için geliştirmesinde kullanılan bir yöntemdir, ancak aşağıdaki nedenlerden dolayı en
uygun bir yaklaşım değildir:







Yöneticiler gereksinimleri tamamen önceden belirlenmiş olamaz.
Katı bir yaklaşımdır.
Büyük belgeler olacağı için maliyeti fazladır.
Yönetici sistemin sorunlarıyla karşı karşıya kalındığında güncellemeleri kolay yapılması gerekir
fakat yapılamamaktadır. Hızlı ve kolay sistem güncellenebilir değildir.
Karar yapımı yeterince geliştirme sürecine dahil değildir.
KDS sorunları yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmıştır.
Sistem geliştirme döngüsü bittiğinde sadece kullanıcılara teslim edilir.
3.Evrimsel Gelişme: Tipik sistem geliştirme süresinde daha iyi bir alternatif evrimsel modeldir. Bu
modele göre geliştirme yaşam döngüsünün en önemli dört adım: analiz, tasarım, yapım ve uygulama art
arada tekrarlanabilir ve tek bir aşamada bir araya getirilir.[14] Bu yaklaşım KDS sistemin gelişimi uygun
olması nedenleri: alt problemlerine dayalı olduğu, düşük kapasite kullanışlı KDS sistem üzerine odaklı
ve sistem sürekli değerlendirilir.
Bu yaklaşımında yöneticiler ve geliştiriciler tasarım kısmında küçük alt sorun üzerinde hemfikir
olmalıdır. Bu sorunu çözmek için gerekli olan karar verme sürecini desteklemek için bir başlangıç sistemi
geliştirilmeli, sistem değerlendirmelidir. Kullanımdan bir süre sonra güncellenir ve alt problemleri dahil
için çözüm geliştirir. Bu döngü nispeten stabil sistem geliştirilmesi için birkaç ay boyunca birçok kez
tekrarlanır.
Bu yaklaşım KDS tasarım yönetimi için oldukça gereklidir. İlk Sistem gerçek kullanım değil, sadece bir
pilot sistemi olduğundan tekrarlanan bir süreçtir, prototip farklıdır.
4.Prototip: Prototip KDS geliştirme başarılı şeklinde kullanabiliriz. Başka bir etkin yöntemdir.
Yöneticileri gereksinimleri başında ve daha kolay bilgi ihtiyaçlarını belirlemek için ona yardımcı
olabilecek prototip geliştirilmesinde çok net değildir. KDS sistemin geliştirme metodunda prototip çok
detaylı değildir. Ve bu uyarlanmış kullanıcıların önerilerine göre hale getirir. Prototip bir tekrarlamalı
süreçtir. Kullanıcılar KDS modeli değerlendirmek ve bu modelin değişikleri önermek için izin veren
dinamik bir süreçtir. [14]Prototipleme avantajları şunlardır;








Kısa geliştirme süresi
Geliştirme sürecinde son kullanıcı katılımını teşvik eder
Kullanıcıya sistem sonuna bakmak ve nasıl bir iş olacağına dair fikir verir
Bilgi ihtiyaçlarını ve sistem kapasitelerinin, bir sistemin daha iyi anlaşılmasını sağlar
Somut bir ürün sunar
Daha sonra uzatılabilir sistemin çekirdeğini sunar
Kullanıcıların sistem ile erişim sağlayabilir, daha önce istediklerini tam olarak değil ama
elemanları belirleyebilir.
Geliştirme ve geliştirme maliyetlerinin riski azaltır
Prototip başarısızlık olması durumda projenin yeniden tasarlanması söz konusudur. Sonuç olarak prototip
bir projede yatırım öncesi yapılabilirliğini kanıtlamak için en iyi yoldur. Prototip iki kategorisi KDS
sistemin geliştirilmesinde kullanılabilir;[14]

Kullan-at Prototip: Sadece gösterim kapsamları için kullanılır ve artık gerekli olmadığı zaman
yok edilir.

Evrimsel Prototip: Bu prototip sürekli kullanıcının gereksinimlerini karşılayana kadar tekrar
eder.
5.Son Kullanıcı Gelişimi: Self-sourcing; BT uzmanları çok az veya hiç yardımı ile son kullanıcılar
tarafından KDS geliştirilmesidir. Son kullanıcılar, yöneticiler, piyasa bulunan KDS araçları ve
jeneratörleri kullanarak kendi KDS sistemleri oluşturabilir. Self-sourcing işlemi SDLC işlemine
benzerdir. Fakat aynı zamanda prototip içerir. Bu yöntemin en önemli avantajı karşı karşıya gelecek
sorunların çok iyi bilgi sahibi olması ve karar süreçlerini anlaşılır olmasıdır. Son kullanıcı gelişme
avantajı şunlardır;



Geliştirilmiş isteklerin belirlenmesi
Artan karar alıcı katılımı
KDS gelişmedeki artan hızı.
Bu yaklaşımın dezavantajları şunlardır;





Son kullanıcı bilgi sistemi geliştirme konusunda yeterli uzmanlığa sahip olmamak
Veri tabanı kurallarına uygun tasarım değilse, anormallikler görülmesi
Modeller düzgün test edilmezse hatalar içerebilir
Dokümantasyon ve dış destek eksikliği
Arabirimleri düzgün tasarlanmış değilse veri giriş hatalarına neden olabilir
KARAR DESTEK SİSTEMİN YARARLARI
İşletmelerde karar destek sistemi uygulamaların kullanımı getirdiği avantaj vardır. Bu sistemin getirdiği avantajları
maddelersek;












Alternatif Kararlar
Analiz yeteneği
Sorun çözüm farklılıkları
Genel haberleşme- kontrol
İşletmeni maliyeti kontrol etme
Hesaplı daha az zarar çıkartma ve daha fazla üretim sağlama
Ön tahmini, rapor hazırlama
Zamandan kazanma,
İyi bir ekip çalışması
Verimliliğin artması
Rekabet ortamda stratejik bakımdan önde olma
Kullanıcı bilgiye kolay erişim sağlama
SONUÇ
Sonuç itibariyle karar destek sistemin nasıl kullanıldığında hangi özelliklerini taşıdığını dikkate alındı. Karar
destek sisteminde görüldüğü gibi yöneticilerin karar alma durumlarında farklı çözümler alternatif kararlar
verilmesini yardımcı olur. Bir problemin öncesinden analiz edip gözlem yapılmalıdır.
KDS doğası bilgi sistemi (işlem sistemleri, yönetim bilgi sistemleri, vs.) diğer sınıflardan farklı bir tasarım
yaklaşımı gerektirir. Sistem analizi ve tasarım için yaklaşımı yetersiz olduğu kanıtladık çünkü karar verici koşullar
nedeniyle sürekli değişmekte ve KDS tarafından desteklenen sorunlar yapılandırılmamış bulunmaktadır. KDS
metotları araştırma yapmak gerekir. Metotlar uygun değilse KDS yapımında önemli maddi ve insanlar
kaynaklarını kullanımını daha sonra verimli olamamaktadır. KDS kalite geliştirme süreci ve geliştirme araçları,
geliştiricilerin deneyim ve yeterlilik büyük ölçüde bağlıdır.
KAYNAKÇA
[1] Keen, P. G. W. (1978). Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass., AddisonWesley Pub. Co. ISBN 0-201-03667-3
[2] KOÇ Emel İnternet erişimi:
“Yöntem ve Uygulama Açısından Klinik Karar Destek Sistemi”,
“http://earsiv.okan.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/123456789/318/Emel%20KO%C3%87%20%20%20%20%20
%20(Bilgisayar%20Y%C3%BCksek%20Lisans%20Tezi).pdf?sequence=1&isAllowed=y”
Erişim
Tarihi:
14.05.2016
[3]Noor Maizura Mohamad Noor and Rosmayati Mohemad (2010). New Architecture for Intelligent Multi-Agents
Paradigm in Decision Support System, Decision Support Systems, Chiang S. Jao (Ed.), InTech, DOI:
10.5772/39463. Available from: “http://www.intechopen.com/books/decision-support-systems/new-architecturefor-intelligent-multi-agents-paradigm-in-decision-support-system”
[4] ASEMİ, Asefeh; SAFARİ, Ali, "The Role of Management Information System (MIS) and Decision Support
System
(DSS)
for
Manager’s
Decision
Making
Process"
İnternet
Erişimi:
"
“http://us.cdn.persiangig.com/dl/S0r1LJ/Original.pdf” Erişim Tarihi: 16.06.2016
[5] Architecture of Decision Support System İnternet Erişimi : “http://slideplayer.com/slide/8463739/”, Erişim
Tarihi: 18.06.2016
[6] " Karar Destek Sistemin Bileşenleri" İnterner Erişimi:"http://slideplayer.biz.tr/slide/7295537/", Erişim Tarihi:
18.06.2016
[7] OLTP vs. OLAP",Erişim İnternet Erişimi : "http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html"
28.06.2016]
Tarihi:
[8]"Difference between OLTP and OLAP", İnternet Erişimi:"http://www.differencebtw.com/difference-betweenoltp-and-olap/ ", Erişim Tarihi: 20.06.2016]
[9]"The
main
Components
of
a
Knowledge-based",
İnternet
Erişimi
https://www.researchgate.net/figure/283255287_fig2_Figure-2-The-main-components-of-a-Knowledgebased",Erişim Tarihi: 20.06.2016
:"
[10] Sonmez C. "Karar destek Sistemleri", Internet Erişim:
http://web.itu.edu.tr/~sonmez/lisans/es/KararDestek.pdf, Erişim Tarihi: 01.07.2016]
[11] Arslan V., Yılmaz G Karar Destek Sistemlerinin Kullanımı İçin Uygun Bir Model Geliştirilmesi" Havacılık
Ve Uzay Teknolojileri Dergisi Temmuz 2010 Cilt 4 Sayı 4 (75-82)
[12] SEKER, Sadi Evren,” Yazılım Geliştirme Modelleri ve Sistem/Yazılım Yaşam Döngüsü”
]
[13] Sherif Kamel,"DSS Development Process", Internet Erişimi:
http://www1.aucegypt.edu/faculty/sherifkamel/MOIS432Information%20and%20Decision%20Support%20Systems/Presentations/DSS%20Development%20Process.pdf,
EriŞim Tarihi: 14.07.2016
[14] ATAK İlknur KARAR DESTEK SİSTEMİ, Internet Erişimi:http://docplayer.biz.tr/299140-Karar-desteksistemleri-dss.html," Erişim Tarihi:05.08.2016]
[15]Gökçen, H., “Yönetim Bilgi Sistemleri”, Palme Yayıncılık, Ankara, 2007
[16]Turban, E., 2002. Decision support systems and intelligent systems, Prentice Hall, 6th edition
[17] Holsapple, C.W., and A. B. Whinston. (1996). Decision Support Systems: A Knowledge-Based Approach.
St. Paul: West Publishing
[18] Yazıcıoğlu, İ. ve Koç, H., 2009. Aile İşletmelerinin Kurumsallaşma Düzeylerinin Belirlenmesine Yönelik
Karşılaştırmalı Bir Araştırma, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
[19] Teymur, C. 2008. Kural Tabanlı Karar Verme Sistemlerinde Belirsizliğin Modellenmesi, Doktora Tezi,
İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
[20] F. Burstein; C. W. Holsapple (2008). Handbook on Decision Support Systems. Berlin: Springer Verlag
[21] Tuthill G S (1990) Knowledge engineering
[22] Gruber T R (1994) Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing
[23] Agrawal , R.. Imilinski T..& Swami (1993 ) IEEE Transactions on knowledge and data engineering