KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2025 / Cilt: 10 Sayı: 2

İş Süreçleri Geliştirme Platformlarında Karşılaştırmalı Yaklaşımlar: Teknoloji, Analiz ve Sektörel Bir Değerlendirme

Comparative Approaches in Business Process Management Platforms: Technology, Analysis, and a Sectoral Assessment

Cemal Çelik(BANDIRMA ONYEDİ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4027-3789
Sayfa
530–548
Yayın Tarihi
2025-12-24
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Süreç geliştirme platformlarının donanımsal özelikleri karşılaştırmalı olarak gösterilerek, gerçek bir firma uygulaması üzerinden işletmelerin kendi ölçeği ve sektörüne göre en uygun ve doğru teknolojilere yatırım yapması amaçlanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İş süreçleri geliştirme platformları daha az kaynakla daha fazla iş ve değer üretilmesini etkin kılan uygulamalardır.
📊
Temel Bulgular & Veri:İş akış ve süreç işlemleri için geliştirilen sürükle-bırak yöntemi, üretken yapay zekâ desteği ve daha düşük kodlu veya kodsuz çözümler teknik bilgiye olan ihtiyaçları azaltarak otomatik olarak iş modellerinin oluşmasına etken olmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Süreç geliştirme platformlarının donanımsal özelikleri karşılaştırmalı olarak gösterilerek, gerçek bir firma uygulaması üzerinden işletmelerin kendi ölçeği ve sektörüne göre en uygun ve doğru teknolojilere yatırım yapması amaçlanmıştır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İş Akışı · Süreç Modelleme · Düşük Kodlama

Özet

İş süreçleri geliştirme platformları daha az kaynakla daha fazla iş ve değer üretilmesini etkin kılan uygulamalardır. İş akış ve süreç işlemleri için geliştirilen sürükle-bırak yöntemi, üretken yapay zekâ desteği ve daha düşük kodlu veya kodsuz çözümler teknik bilgiye olan ihtiyaçları azaltarak otomatik olarak iş modellerinin oluşmasına etken olmuştur. Bu gelişmeler iş süreçlerinde daha deneyimli ve üretken kullanıcıları ortaya çıkartmıştır: Yeni nesil eklenti ve bağlantı araçları üzerinden uçtan uca tüm süreç ve verilerin birbirine bağlanmasını sağlayan bu teknolojiler, iş süreçlerini izlenebilir ve ölçeklenebilir kılmıştır. Bu çalışmada işletme kaynaklarını bütünsel bir anlayışla ve kontrollü bir şekilde yönetmeyi sağlayacak olan iş süreçleri geliştirme platformları yakından tanıtılmaya çalışılmıştır. Süreç geliştirme platformlarının donanımsal özelikleri karşılaştırmalı olarak gösterilerek, gerçek bir firma uygulaması üzerinden işletmelerin kendi ölçeği ve sektörüne göre en uygun ve doğru teknolojilere yatırım yapması amaçlanmıştır.

Abstract

Business process development platforms are applications that enable organizations to generate more work and value with fewer resources. Drag-and-drop tools for workflow and process management, support from generative artificial intelligence, and low-code or no-code solutions have reduced the need for technical expertise and played a key role in automating the creation of business models. These developments have given rise to more experienced and productive users within business processes: These technologies that enable the end-to-end integration of all processes and data through next-generation plug-ins and connectivity tools have made business processes traceable and scalable. In this study, business process development platforms that allow corporate resources to be managed in a holistic and controlled way are introduced and examined in detail. By comparatively presenting the hardware characteristics of process development platforms this study aims to guide businesses in investing in the most appropriate technologies for their own scale and industry.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Çelik, C. (2025). İş Süreçleri Geliştirme Platformlarında Karşılaştırmalı Yaklaşımlar: Teknoloji, Analiz ve Sektörel Bir Değerlendirme. Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 10 Sayı: 2, 530–548. https://doi.org/10.33484/sinopfbd.1658033

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (57)

  1. Strasser, J., Sokollek, M., Sänger, M., M. S., & Schönwälder, M. (2024). SAP Signavio: Business Process Transformation. SAP Press.
  2. Fischer, M., Imgrund, F., Janiesch, C., & Winkelmann, A. (2021). Strategy archetypes for digital transformation: Defining meta objectives using business process management. Information & Management, 57(5), 1-13. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103262
  3. Baiyerea, A., Salmelab, H., & Tapanainen, T. (2020). Digital transformation and the new logics of business process management. Operational Research Society, 29(3), 238-259. https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1718007
  4. Bimser. (2025, 01. 08). İnsan Kaynakları Verilerinin Aktarılması. https://docs.bimser.net/docs/category/tan%C4%B1mlama-y%C3%B6ntemi
  5. Guerra, J. M., & Valle, I. D. D. (2024). Exploring organizational change in the age of digital transformation and its impact on talent management: trends and challenges. Emerald, 37(6), 1273-1294. https://doi.org/10.1108/JOCM-10-2023-0419
  6. Microsoft. (2025, 01.08). İş süreci akışlarına genel bakış. https://learn.microsoft.com/tr-tr/power-automate/business-process-flows-overview
  7. Jacobson, S., Puvvada, C. P., Ramanarayanan, S. S., Schluchter, S., & Shukla, A. (2024). SAP Build Process Automation The Comprehensive Guide. SAP Press.
  8. Cai, Z., Huang, Y., Kessler, S. & Fottner, J. (2022). A case study: digitalization of business processes of smes with low-code method. IFAC PapersOnLine, 55(10), 1840-1845. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.666
  9. Beheshti, A., Yang, J., Sheng, Q. Z., Benatallah, B., Casati, F., & Dustdar, S. (2023). ProcessGPT: transforming business process management with generative artificial ıntelligence. IEEE International Conference on Web Services, 731-739. https://doi.org/10.1109/ICWS60048.2023.00099
  10. Korzynski, P., Mazurek, G., Krzypkowska, P., & Kurasinski, A. (2023). Artificial intelligence prompt engineering as a new digital competence: Analysis of generative AI technologies such as ChatGPT. Eber, 11(3), 25-40. https://doi.org/10.15678/EBER.2023.110302
  11. Haywood, S., & Wolfmsft, A. (2024, 01.08). How do generative AI and LLMs work? www.microsoft.com: https://learn.microsoft.com/tr-tr/dotnet/ai/conceptual/how-genai-and-llms-work
  12. Bharadiya, J. P. (2023). The ımpact of artificial ıntelligence on business processes. European Journal of Technology, 7(2), 15-25. https://doi.org/10.47672/ejt.1488
  13. Rosemann, M., Brocke, J. v., Looy, A. V., & Santoro, F. (2024). Business process management in the age of AI – three essential drifts. Information Systems and e-Business Management, 22, 415–429. https://doi.org/10.1007/s10257-024-00689-9
  14. Abbasi, M., Nishat, R., Corey Bond, J. B., Graham-Knight, Lasserre, P., Lucet, & Najjaran, H. (2023). A Review of AI and machine learning contribution in predictive business process management (Process Enhancement and Process Improvement Approaches). Arxiv, 1-43. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.11043
  15. Jackson, I., Ivanov, D., Dolgu, A., & Namdar, J. (2023). Generative artificial intelligence in supply chain and operations management: a capability-based framework for analysis and implementation. International Journal of Production Research, 62(17), 6120–6145. https://doi.org/10.1080/00207543.2024.2309309
  16. Microsoft. (2024, 06 01). Bağlayıcılara genel bakış. https://learn.microsoft.com/tr-tr/connectors/connectors
  17. Kongar, E. (2025, 01.08) Kültürel Kimlik ile Siyasal Kimlik Farkı. Cumhuriyet, https://www.cumhuriyet.com.tr› › Emre Kongar
  18. Kokala, A. (2024). Busıness process management: The synergy of ıntellıgent automatıon and aı-drıven workflows. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science;6(12), 1586-1592. https://www.doi.org/10.56726/IRJMETS65186
  19. Elia, G., Solazzo, G., Lerro, A., Pigni, F., & Tucci, C. L. (2024). The digital transformation canvas: a conceptual framework for leading the digital transformation process. Business Horizons, 67(4), 381-389. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.03.007
  20. Yıldız, D. (2021). İş süreçlerinin modellenmesi, iyileştirilmesi, performansının ölçülmesi ve yönetilmesinin işletme verimliliğine katkısı: Bir uygulama. Erciyes Üniversitesi İİBF Dergisi, 59, 90-118. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.883798
  21. Klein, M. (2020). İşletmelerde dijital dönüşüm ve etmenleri. Journal of Busıness ın the Dıgıtal Age, 3(1), 24-36. https://doi.org/10.46238/jobda.729499
  22. Sebetci, Ö. (2021). İş Süreç Yönetimi Akademik Derleme. Hiperyayın.
  23. Koç, E. (2024). Tüketici Davranışı ve Pazarlama Stratejileri. Seçkin Yayıncılık.
  24. Dymora, P., Koryl, M., & Mazurek, M. (2019). Process discovery in business process management optimization. Information, 10(9), 1-16. https://doi.org/10.3390/info10090270
  25. Şahinaslan, E. (2023). İş süreci optimizasyonu: yöntem, teknoloji, Akademik İzdüşüm Dergisi, 8(2), 570-604.
  26. Kanbach, D. K., Heiduk, L., Blueher, G., Schreiter, M., & Lahmann, A. (2024). The GenAI is out of the bottle: Generative artificial intelligence from a business model innovation perspective. Review of Managerial Science,18, 1189-1220. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00696-z
  27. Bazan, P., & Estevez, E. (2022). Industry 4.0 and business process management: State of the art and new challenges. Business Process Management Journal, 8(1);62-82. https://doi.org/10.1108/BPMJ-04-2020-0163
  28. Aldağ, M. C. (2020). Kalite 4.0: Dijital Çağda Kalite Yönetimi. Nobel Yayınevi.
  29. Özan, M. (2021). Süreç yönetimi ve süreç iyileştirmenin işletme performansına etkilerinin analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(2), 1144-1161. https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1189
  30. Peleg, M., & Haug, P. (2023). Guidelines and Workflow Models. Academic Press.
  31. Ryzhakova, G., Ryzhakov, D., Petrukha, S., Ishchenko, T., & Honcharenko, T. (2019). The ınnovative technology for modeling management business process of the enterprise. International Journal of Recent Technology and Engineering, 8(4), 4024-4035. https://doi.org/10.35940/ijrte.D8356.118419
  32. Palani, S., & Ramos, G. (2024). Evolving roles and workflows of creative practitioners in the age of generative AI. ACM, 170-184. https://doi.org/10.1145/3635636.3656190
  33. Watson, E. F., & Schwarz, A. H. (2023). Enterprise and Business Process Automation. In: Nof, S. Y. (eds) Springer Handbook of Automation. Springer Handbooks.
  34. Akın, M. (2025). Akıllı süreç otomasyonlarının iş performansı ve iş verimliliğini artırmadaki rolü: vaka çalışmalarıyla derinlemesine bir inceleme. Sosyal Bilimlerde Akademik Çalışmalar Dergisi, 1(1), 44-63.
  35. Bartlett, L., Kabır, M. A., & Han, J. (2023). A review on business process management system design: the role of virtualization and work design. IEEE Access, 11, 1-34. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3323445
  36. Pramod, D. (2022). Robotic process automation for industry: adoption status, benefits, challenges and research agenda. Benchmarking An International Journal, 29 (5), 1562–1586. https://doi.org/10.1108/BIJ-01-2021-0033
  37. Özdem, H., & Bora, M. P. (2022). Türkiye’de robotik süreç otomasyonu. Bilgisayar Bilimleri ve Teknolojileri Dergisi, 1(1), 1-9. https://doi.org/10.54047/bibted.1008340
  38. Sahay, A., Di Ruscio, D., Lovino, L. & Pierantonio, A. (2022). Analyzing business process management capabilities of low-code development platforms. Journal of Software: Practice and Experince, 53(4), 1036-1060. https://doi.org/10.1002/spe.3177
  39. Orlov, I. V. (2024). Role of document management system for business processes optimization. Bun, 2(58), 45-49. https://doi.org/10.26642/pbo-2024-2(58)-45-49
  40. OpenAI. (2023, 01.08) https://chat.openai.com/chat. https://chat.openai.com/chat
  41. Rane, N. (2023). Role and Challenges of ChatGPT and Similar Generative Artificial Intelligence in Business Management (July 26, 2023). Available at SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4603227
  42. Soares, C., Pereira, G., Ramos, J., Ramalho, R., Santos, A. S., & Varela, L. (2025). Recent Developments in Enterprise Resource Planning: A Literature Review. In: Machado, J., Trojanowska, J., Ottaviano, E., Xavior, M.A., Valášek, P., Basova, Y. (eds) Innovations in Mechanical Engineering IV. icieng 2025. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-93554-1_32
  43. Bocciarelli, P., & D’Ambrogio, A. (2023). A Low-Code Approach for Simulation-Based Analysis of Process Collaborations, 2023 Winter Simulation Conference (WSC), San Antonio, TX, USA, 2023, pp. 2530-2541, https://doi.org/10.1109/WSC60868.2023.10407452
  44. Daşdemir, Y. (2024). Veri Tabanı Sistemleri: SQL ve NoSQL. SeçkinYayıncılık.
  45. Kytö, M. (2024). Copilot for Microsoft 365: A Comprehensive End-user Training Plan for Organizations. [Degree Programme in Business Information Technology Bachelor’s Thesis]
  46. Logo. (2025). Logo Flow Yardım ve Destek. https://polaris.logo.cloud/docs/logo-flow/detail/all
  47. Sharma, S., Kataria, A., & Sandhu, J. K. (2022, 01.08). Applications, tools and technologies of robotic process automation in various ındustries, 2022 International Conference on Decision Aid Sciences and Applications (DASA), https://doi.org/10.1109/DASA54658.2022.9765027
  48. MicrosoftVisio. (2025, 01.08). Anlaşılması Kolay Görseller. https://www.microsoft.com/tr-tr/microsoft-365/visio/flowchart-software
  49. Glavanovits, R., Haider, G., Koch, M., & Krancz, D. (2024). SAP Build. Rheinwerk.
  50. Kampik, T., Warmuth, C., Rebmann, A. Agam, R., Egger, L.N.P., Gerber, A., Hoffart, J., Kolk, J., Herzig, P., Decker, G., van der Aa, H., Polyvyanyy,A., Rinderle Ma, S., Weber, I., & Weidlich, M. (2023). Large process models: business process management in the age of generative AI. KI. Künstliche Intelligenz, 39, 81–95. https://doi.org/10.1007/s13218-024-00863-8
  51. France, S. L. (2024). Navigating software development in the ChatGPT and GitHub Copilot era. Business Horizons, 67(5), 649-661. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.05.009
  52. Yılmaz, B., & Özdemirci, F. (2022). Elektronik belge yönetim sistemlerinde RSO’nun kullanılabilirliği. Bilgi Yönetimi Dergisi, 5(1), 20-46. https://doi.org/10.33721/by.1030980
  53. Vaidya, T. (2024). Digital twin-driven production planning in SAP S/4HANA: A case for predictive and adaptive supply chains. Journal of Computer Science and Technology Studies, 7(7), 288-298. https://doi.org/10.32996/jcsts.2025.7.7.30
  54. Rane, N. L., Choudhary, S. P., & Rane, J. (2024). Gemini or ChatGPT? Capability, performance, and selection of cutting-edge generative artificial ıntelligence (AI) in business management. Studies in Economics and Business Relations, 5(1), 40-50. https://doi.org/10.48185/sebr.v5i1.1051
  55. Computing, R. (2025, 01.08). How Low-Code/No-Code Development Empowers Innovation. https://blog.rheinwerk-computing.com/how-low-code/no-code-development-empowers-innovation
  56. SAP (2025, 04.11), Workflow Path for Basic Approval, https://hub.sap.com/build
  57. Microsoft365 (2025, 02.07). Visio masaüstü ve web için Visio https://www.microsoft.com/tr-tr/microsoft-365/visio/flowchart-software#resources