Finans, Muhasebe, Vergi...
Marketing

CRMde Veri Ambarı Ve Veri Madenciliği

 Yönetim bilişim sistemlerinin stratejik karar sürecinde yer almasıyla ortaya çıkan karar destek sistemleri, doğru ve güncel verinin elde edilerek saklanmasını gündeme getirmiştir.

CRM sistemlerinin evrimine veri cinsinden bakıldığında, birinci dalga CRM sistemlerinin müşteriler hakkındaki verilerin, çağrı merkezi, satış kampanyaları, ilişki yönetimi gibi uygulamalar sayesinde toplanarak ilişkilendirmesine odaklanmıştır. Böylelikle müşterinin faaliyetleri hakkında bilgi sahibi olmak mümkün olmuştur.

Daha sonraki CRM uygulamalarında üzerinde durulan konu,  müşterinin yaşam boyu değerinin analiz edilerek, müşterinin tekrar satın alma ile ilgili yorumlarının yapılmasıdır. Bu süreç teknik olarak, işletmenin sahip olduğu veri tabanının CRM cinsinden tanımlanması anlamına gelmektedir. Müşterinin demografik özelliklerinin bilinmesinden sonra, analizinin yapılmak üzere sınıflandırılması, veri ambarı ve veri madenciliği gibi CRM ile ilişkili kavramların doğmasına yol açmıştır.

Zaman içinde değişen koşullar ve yeni gereksinmeler nedeniyle eldeki verilerden yeni ilişkilerin ve sonuçların ortaya çıkarılması gereksinimi, mevcut verilerin operasyonel verilerden ayrıştırılarak ayrı bir yerde tutulmasını gerekli kılmıştır. Bu veri ambarı olarak tanımlanmaktadır.

Veri ambarı; operasyonel, kalıcı, entegre ve tarihsel derinliği olan verilerin, karar destek sisteminin işlevlerini desteklemek, verilerden anlamlı ilişkiler kurarak sonuçlar çıkarmak üzere modellenmiş süreçlerin toplamıdır. Böylelikle veriler, organizasyondaki karar vericilerin faydalanmaları için saklanarak, veriye hızlı ve tek kaynaktan ulaşmaları imkanını sağlamaktadır.

İşletmeye çeşitli kaynaklardan gelen, operasyonel ve veri ambarı amaçlı olarak ayrılan veriler, işletme bilgi atölyesinde (Corporate Information Factory) analiz edilmek ve işletmenin yönetim etkinliklerinde kullanılmak üzere saklanmaktadır. Böylece çeşitli kaynaklardan elde edilen verilerin bütünleştirilmesi ve eşleştirilmesi yapılabilmektedir.
 
İşletme bilgi atölyesinin bir alt uygulaması olan kişiselleştirme motoru sayesinde bilgi işleme atölyesinden elde edilen veriler, müşterilerle web üzerinden kişiselleştirilmiş ilişkilerin kurulmasını sağlamaktadır.

Böylelikle müşteri odaklı bir web işinin temelleri atılmış olmaktadır. Web sayfası sadece işletmeden müşteriye tek taraflı bir ilişki olmaktan çıkıp müşterinin de eğilimi yönünde hızlı deneyimler edinebileceği bir konuma gelmektedir.

Bilgi işleme atölyesine gelen verilerden veri ambarına konu olanlar, genellikle müşterinin satın alma davranışlarını anlamak üzere analiz edilmektedir. Bu analiz genel olarak veri madenciliği olarak adlandırılmaktadır.

Veri madenciliği, veri ambarlarında tutulan verilerden otomatikleşmiş modeller sayesinde anlamlı bilgileri, ilişkileri ve davranışları ortaya çıkarma süreci olarak  tanımlanmaktadır. Bu süreçte, veri içinde önceden pek fazla bilinmeyen veya görülemeyen desenler (pattern) öncelikle ortaya çıkarılmalıdır. Bu desenler genellikle bilgiler arasındaki ilişkilerin, sıralamanın, sınıflandırmanın, veri birlikteliğinin ve tahminlemenin sonucunda elde edilir.

İstatistik, yapay zeka, veri tabanı ve bilgi teknolojisi gibi disiplinlerin yardımıyla bulunan desenler veya anlamlı kurallar sayesinde temel işletme sorunlarına yanıt bulmak olası hale gelmektedir.

ERP sistemi aracılığıyla sürekli olarak toplanan veriler, veri ambarına, veri madenciliğine izin vermek üzere aktarılmaktadır. Böylelikle karar verici konumdaki yöneticiler, daha önceden belirledikleri desenler yardımıyla aradıkları bilgiye ulaşabilirler. ERP, veri ambarı ve veri madenciliği arasındaki değer zinciri aşağıdaki şekilde gösterilmektedir.

ERP sistemi ile veri ambarı arasındaki ilişkinin sağlanabilmesi, veri madenciliği ile ilişkinin de sağlanabilmesinin ön koşuludur. Böylelikle kullanıcılar kendileri için hazırlanmış özel raporlardan veya periyodik raporlamalardan yararlanabilmektedir. Benzer şekilde internet üzerinden sisteme erişen uzak kullanıcılar da “On-line Analytical Processing” (OLAP) yöntemiyle rapor üretebilmektedir.

Kaynak: CRMpro Dergisi Ekim-Kasım 2005
www.crmpro.com.tr
 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir