Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışma sonucunda uygulamaya alınan bu yapı ile bankanın finans bölümünde iletişim ve bilgi paylaşımı, kişisel verimlilik artmış, maliyet avantajı sağlanmış, yapısal verilerin yaygın kullanımı arttırılmış ve kullanıcıların iş zekası çözümlerine olan güvenleri artmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüzde, veri ambarı (VA) ve şirketler tarafından sıklıkla kullanılan iş zekası kurumsal çözümleri, zengin görsel bileşenler sayesinde raporlama, analiz ve veri madenciliği hizmetlerini sunmakta ve karar vericiler için kolay anlaşılır ve anlamlı bilgiler sağlamaktadır. Bu çalışmada banka gibi kurumsal veri ambarı modelinde kar zarar ve bakiyesini işletme düzeyinde aşağıdan yukarı metodoloji kullanarak özetleme işlemi amaçlanmıştır. Aşağıdan yukarıya metodolojisini kullanarak bir veri mart oluşturmak; bireysel iş departmanı (finans) bilgi gereksinimlerine dayandığı için yüksek esneklik ve kullanım kolaylığı sağlamaktadır. Bu metodolojinin tercih edilmesinin bir diğer nedeni, boyutsal modellemenin temel kavramının yıldız şeması olması ve Oracle OBIEE 11g veri modelleme mimarisi tarafından desteklenmesidir. Bir bankanın fiyatlandırma politikasının temel dayanaklarından biri şubelerin kar ve zararını kontrol etmektir. Banka üzerinde yapılan uygulamalı çalışma neticesinde, kurumsal hafızanın artması ve raporlama açısından insanlara olan bağımlık ortadan kaldırılmıştır. Çalışma sonucunda uygulamaya alınan bu yapı ile bankanın finans bölümünde iletişim ve bilgi paylaşımı, kişisel verimlilik artmış, maliyet avantajı sağlanmış, yapısal verilerin yaygın kullanımı arttırılmış ve kullanıcıların iş zekası çözümlerine olan güvenleri artmıştır.
Abstract
Nowadays, data warehouse (DWH) and the business intelligence enterprise solutions frequently used by companies blend the services of reporting, analysis and data mining by rich visual components and provide easy to interpret and meaningful information for decision makers. This study aims to summarize the bank profit loss and Balance in the corporate data warehouse model using the bottom up methodology at enterprise level. Building a data mart using the bottom up methodology allows; high flexibility and user friendliness, because it is based on the individual business department (finance) information needs. The other reason this methodology which was preferred, is that the fundamental concept of dimensional modelling, is the star schema and it also supported by data modelling architecture of Oracle OBIEE 11g .One of the main pillars of a bank's pricing policy is to control the profit and loss of branches. At the end of application of this concept’s study, Corporate memory became more mature and dependency on people was removed in terms of reporting. In addition communication and sharing of information within the finance department increased, personal Productivity increased and cost advantage was ensured and the widespread use of structural data, the users' confidence on business intelligence solutions increased by new data mart.