Kategori arşivi: TSQL

İş Zekası Hakkında Bir Soru

Mail yoluyla bir okuyucumun sorduğu soruya cevap vermesi için mesai arkadaşlarımdan, Kıdemli İş Zekası Uzmanı Can Tüfekci’den yardım istedim. Kendisi beni kırmadı ve okuyucumun sorusunu cevapladı. Can Bey’e cevabı için çok teşekkür ediyorum. Aşağıda soru ve cevabı bulabilirsiniz.

Merhabalar Sabri Bey,
Ben kendimi iş zekası alanında geliştiriyorum. Ve şuana kadarda büyük aşamalar kat ettiğimi düşünüyorum. Şuan için küçük ve orta düzeyde bir şirketin T-SQL,SSIS VE SSRS işlerinin üstesinden gelebilecek bir konumdayım. Fakat bir konuda siz uzmanların yardımına ihtiyacım var. Ben iş zekası ile Microsoft’un erp sistemini harmanlayıp daha büyük işlere atılmak istiyorum. İş zekası uzmanı olmak için önerileriniz nelerdir? Microsoft Dynamic Axapta’nın gelecek vaat eden iş zekası kolu var mı?
Aldığım Eğitimler:(SQL-SERVER VE ORACLE VERİTABANI PROGRAMLAMA-VERİTABANI VERİ YÖNETİCİLİĞİ)
Tarık C.

Merhaba T. Bey,
Dynamic Axapta bir uygulama, iş zekası ise veri operasyonlarının doğru, sürdürülebilir ve en optimum şekilde yönetilmesine destek veren bir süreçtir. ERP yazılımları genel prensip itibariyle kapalı kutulardır. Kendilerine ait blackbox ları vardır. Ve veriler buralarda tutulur. İş zekası operasyonu işte tam bu noktada başlar. Blackboxlardan SSIS paketleri ile verileri alır, uygun veriambarına taşınır. Dolayısıyla Axaptanın iş zekasına uzanan kendi içerisinde bir kolu olacağını pek düşünmüyorum.
Genel olarak bir kaç tavsiyelerde bulunabilirim. Eğer SQL-SSRS ve SSIS konularında kendinizi geliştirdiyseniz, bundan sonraki aşamada
– SSAS( Multi-Dimensional ve Tabular Model)
– MDX , DAX
– Veri ambarı modellemesi konularında uzmanlaşmanızı öneririm.

Bir iş zekası uzmanının yetkinliği, kaç farklı veriambarı projesinde görev aldığı ile net olarak doğru orantılıdır.
Bunun yanısıra eğer sadece Microsoft İş zekası sistemlerinde uzmanlık kazanmak istiyorsanız, sektörde kendinizi farklılaştırmak için bellek içi teknolojilere odaklanmanızı öneririm. Örneğin In-Memory çalışan Tabular Model Sistemler. Akabinde bunların sunum katmanı olan PowerBI sistemlerine odaklanmanız faydalı olabilir.

Eğer vizyonu biraz daha geniş tutarak farklı teknolojiler ile ilgilenmeyi düşünürseniz , Şuan büyük teknoloji devlerinin himayesine girmeyerek Enterprise BI çözümlerinde bu alanda tek olan Microstrategy I öneririm. Adı üstünde Enterprise BI olarak konumlandığı için kendi içerisinde Veri aktarım ve transformasyon katmanları, Küp katmanları, Raporlama ve Dashboard katmanları bulunmaktadır. Geleceğe dönük ciddi yatırımları var.

Umarım faydalı olmuştur. Kariyer ve meslek hayatınızda başarılar.
Can T.

Sona Yaklaşırken – Eski Yazı

İçinizdeki ışığın evreni aydınlatmasının, varlığınızla gurur duyulup yokluğunuzun aranmasının ve baki kalan şu kubbede hoş bir seda bırakmanın tek bir şartı var:

“İnsan sevdiği işi yapmalı her ne olursa olsun.”

05.11.2007 tarihinden beri görev yaptığım işimden ayrılmama sayılı günler kaldı. Bu süreçte değişik görevler aldım. Sistem Analisti olarak göreve başladım ardından Sistem Geliştirme Departmanı kurulmasıyla oraya geçtim. Sistem Geliştirme Uzmanı olarak bir süre görev yaptım. Bu departmanın dağılmasıyla AR-GE departmanı kuruldu ve orada AR-GE Uzmanı olarak görev aldım. AR-GE’nin de dağılmasıyla Raporlama Uzmanı oldum. Sancılı bir dönemin ardından, Allocation departmanına geçici bir süre ile Allocator oldum. 6 aya yakın bu görevde kaldıktan sonra Allocation Sistem Analisti oldum. Bu görev çok kısa sürdü ve Planlama Sistem Analisti görevine getirildim. Fakat bu da diğer görevler gibi ömrünü tükettikten sonra Karma Sistem Analisti oldum.

Görev değişikliklerini saydığımızda 7 farklı görevde bulunmuşum. Her ne kadar bu görevlerin ismi birbirine çok benzesede farklı departmanalara hizmet verdiğiniz için yaptığınız işler değişiyor. Görev değişiklileri boyunca, 5 farklı müdür ile çalışma fırsatım oldu. Her birinin gelişimimde farklı katkıları olmasına rağmen birkaç ismi zikretmeden geçemeyeceğim.

Serkan Ulukaya: Serkan Abi demek istiyorum çünkü kendisi bana gerçekten ağabeylik yapmıştır. İş konusunda boşa düştüğüm anlarda, yaptığı yönlendirmelerle boşluğu doldurmuş ve en çok yakındığım konulardan biri olan iş tatmininde büyük yardımları olmuştur. Kendisine idari olarak bağlanmam biraz daha öncelerde olsaydı belki çok daha güzel işler çıkarabilirdik. Kimbilir.

Uğur Tılıkoğlu: Kendisi ile geçmişte kesiştiğimiz noktaları keşfettiğimde kendisi ile aynı kafadan olduğumuzu zaten anlamıştım. Yaptığı ince espiriler ile zaten zekasını belli ediyordu. Bilgi İşlemde yazılımcı olan bu arkadaş, pratik zekası çok gelişmiş olup, canınız sıkıldığınızda sizi kısa zamanda kolayca güldürebilir.

Suat Çilingir: Dışardan baktığınızda çok ciddi görünmesine rağmen (ciddi kelimesi yanlış anlaşılmasın) aslında muhabbeti çok hoş bir insandır. Son zamanlarda daha çok çalışma fırsatımız olduğu için mutluyum. Çünkü Tema’da unutmayacağım insanlar arasında. (Sacit beni hatırlamadın mı?)

Cemil Yıldız: Tema tarihindeki gelmiş geçmiş en zeki insanlardan biri desem sanırım abartmış olmam. Gerek yazılım bilgisi, gerek istatistik gerekse de kreatif düşüncesi ile tam bir görev adamı. Onunla çalışmak gerçekten benim gelişimime çok katkısı olmuştur. Ama ne yazık ki benim acemi dönemime geldiği için kendisinden çok fazla faydalanamadım.

Yunus Emre Koç: Şirkete ilk geldiğimde karşı masamda oturan, ve kendisinin 30 yaşında olduğunu sandığım, fakat benden sadece 2 yaş büyük olduğunu öğrendiğim şahsiyet. Yediğimiz içtiğimiz ayrı gitmezdi kendisiyle. Aynı dönem askerlik yapacağız. Tertip.

Ökkeş Emin Balçiçek: Kendisi Tema’daki ilk öğretmenim olup, gelişimimde çok büyük katkıları vardır. SQL’i kendisinden öğrenmiş olup, boynuz gibi kulağı geçmeye çalışsam da başarılı olamamışımdır.

Not: Bu yazı 23.08.2010 tarihinde yazılmıştır. Ben askere gitmeden 2 hafta kadar önce. LC Waikiki’den eski ismi ile Tema’dan askerlik için ayrıldığım günlerde. Neden yayınlamamışım bilmiyorum. Belki sevdiğim kişileri doğru kelimelerle anlatamadığımı düşündüğüm içindir, belki ayrılacağım için mutsuzumdur, belki de askerlik psikolojisi ya da sadece unutmuşumdur. Hala LC Waikiki’de çalışıyorum 🙂 Bu yazıdan dolayı şirketten ayrıldığım düşünülmesin 🙂

İş Analisti, İş Analitiği, İş Geliştirme, İş Zekası Hakkında Özlü Yazılar 1

“Uzun zamandır yazı yazamıyorum” diye başlayan bir yazı ile tekrar karşınızdayım. Defalarca başlayıp yazı yazma girişimlerim başarısız olunca ben de farklı bir konseptte yazı yazarak işin kolayına kaçmaya karar verdim.

Sabri.suyunu.com sitesinin iletişim bölümünü kullanarak benimle çeşitli kişiler iletişim kuruyor. Bu kişiler genelde öğrenciler oluyor. Öğrencilerin sorduğu sorulara dilim döndüğünce cevap vermeye sorularını yanıtlamaya çalışıyorum. Tabi bazen iş yoğunluğundan dolayı gecikmeler yaşanmıyor değil 🙂

Bu yazıyı yazmamdaki bir amaç da öğrencilerin genel olarak sorduğu soruları burada cevaplayarak bilgilendirme yapmak. Umarım faydalı olur.

Yazı dizisinin devamı gelecektir. Beni takip etmeye devam edin 🙂

Bu yazışma 2011 yılının sonunda gerçekleşmiştir.

Merhaba Sabri bey,
Marmara üniversitesi Endüstri müh. son sınıfa geçmiş ne yapacağına karar vermeye çalışan yardıma muhtaç bir gencim.
Araştırmalarım doğrultusunda “iş analistliğini” tanımak istediğimi fark ettim. Size birkaç sorum olacak..
İş analistliği için yazılım anlamında ne gibi bir temele ihtiyaç var?
Genel olarak ne gibi niteliklere sahip olmak gerek, yani şu tarzda bir insan bu işi çok iyi yapar yada şu özellikteki biri bu işi yapamaz gibi..?
Şimdilik aklıma takılanlar bunlar..
İlginiz için teşekkürler, iyi çalışmalar..

Merhaba XXX Bey,

Öncelikle iş yerindeki yoğunluktan dolayı mesajınıza biraz geç cevap verdim. Bu yüzden kusura bakmayın.
Sorularınıza elimden geldiğince cevap vermeye çalışayım.

Biraz kavram karmaşası var ve bu çok normal. Çünkü ülkemizde hala net olarak yerine oturmamış bazı pozisyonlar var. Ve bunlar genelde Analist olarak geçiyor. Neler bunlar. Sistem Analisti, İş Analisti. Bunlara ek olarak İş Analitiği ve İş Zekası Uzmanı var. Gariptir, çalıştığım şirketlerde tüm bu pozisyonlarda azar azar çalıştım.

Bir birine benzeyen bu unvanları dilim döndüğünce anlatmak isterim.

İş Analisti, Sistem Analisti, Sistem Geliştirme Uzmanı: Sorunların nasıl çözüleceğini, yeni geliştirmelerin nasıl yapılması gerektiğini, işin gereğini analiz eder. Analiz dokümanı hazırlar. Çalışma onaylanırsa yazılımcılarla beraber değişikliği gerçekleştirirler. Daha sonra test edip müşteriye yükleme yapılmasını takip ederler. (Alıntı) Bir nevi Müşteri ile yazılımcı arasında dekoderlik yapar. Hem müşteriyi anlar hem yazılımcıyı anlar ve ikisinin iletişimini sağlar. Yazılım haricinde, süreç dokümantasyonu gibi görevlerde yer alırlar. Süreçleri katkıları belli bir seviyede olur. Sistem Geliştirme Uzmanı olarak görev aldıklarında da aynı ismi alabilirler. Ya da Sistem Analisti. Genel olarak görevleri aldıkları süreçleri iyileştirmek ve bilgi işlem departmanına anlatmaktır. Bol bol dokümantasyon yazarsın. Son kullanıcıyla muhatap olursun. İşi öğrenmek için işin içinde olman gerekir. Hem müşteriyi hem de yazılımcıyı memnun edecek sonuca ulaşman lazım. (Genelde kimse memnun olmaz) Tecrübe çok önemlidir. Çok farklı departmanlar gördüğün için çok tecrübe kazanırsın ama hiçbir alanda uzmanlaşamazsın (Bunu bir yerden hatırlıyorum:) İş değiştirmek istediğinde yaptığın işi anlatmakta zorlanabilirsin.

İş analisti ve türevleri sektörde şu aralar popüler. Yeni mezunlar için iş analistliği pozisyonu bir fırsat olabilir çünkü bu pozisyondaki kişileri her yere koşturman gerekir. Tecrübeli yok mu? Var ama tecrübe genelde burada iş analistiliği tecrübesi değil sektör tecrübesi ön plana çıkıyor. Çünkü işi ne kadar iyi bilirsen o kadar iyi anlatırsın. İş analistliği güzeldir. Peki ben iş analisti miyim? Hayır.

İş Analitiği: Google a iş analitiği nedir diye sorsan sana çok fazla cevap veremez. Çünkü Türkiye’de İş analitği alanında belli sektörler dışında hiç bir şey yapılmamaktadır. Belki ihtiyaç duyulmamakta belki değeri anlaşılmamaktadır. İş Analitği, bir mühendisin anlayacağı terimlerle anlatmak gerekirse, Optimizasyon, simulasyon ve veri madenciliğin araç olarak kullanıldığı bir departmandır. Bu süreçler ile ilgili yazılımlar kullanılır ve şirketin kritik kararlar vermesinde destek birimi olarak görev yapar. Aynı zamanda AR-GE departmanıdır. Ek olarak süreçleri otomatik hale getirerek sistemi kullanıcıdan bağımsız hale getirmeye çalışır. Veriye direkt ulaşımı vardır ve istediği veriyi kod yazarak çıkarıp alır. İş analitiğini anlatmak için çok kısa bir tanım oldu ama kısaca mühendislik demektir.

İş Zekası hakkında Google daha çok sonuç verebiliyor. “Rekabet dünyasında, çalışanların ve yöneticilerin daha verimli işlere zaman ayırabilmesini sağlayan sistemlerdir. Türkiye henüz olayın ehemmiyetini kavrayamamış olsa da personelin ve zamanın tasarruflu kullanılmaması sonucu elde edilen zararları azaltmaya yönelik raporlama, analizleme, görüntüleme, geliştirme konularında yardımcı olurlar” İş Zekası ikiye ayrılır. Database tarafında Veriambari ve OLAP’lar ile çalışanlar, Veriyi süreçlerin daha verimli olması için geliştirme amaçlı kullananlar. Genelde ilk söylediğim bilgisayar mühendisleri diğeri ise sistem ve endüstri mühendisleri tarafından tercih edilir.

Raporlama Uzmanı hepsinden bağımsız, şirketlerin rapor ihtiyaçlarını karşılamak için kurulmuş departmanlarda çalışır.

Bu kadar bilgi verdikten sonra Bu ddepartmanlarda nasıl insanlar çalışır.

İş analisti, iletişim gücü yüksek ve analitik yönü gelişmiş olması gerekir. Yani resmin tamamını görebilen ve gelecekteki ihtiyaçları tahmin edebilen bir yapıda olması gerekir. Pratik Zekası yüksek, matematik ile arası iyi olanlar bu işi yapabilir. Yazmayı seven, öğrenmeyi seven, düşündüklerini rahat anlatabilen biri olmalıdır.

İş analitiği, Analitik yönü çok gelişmiş, Kod yazmayı seven, Bilgisayar başında saatlerini geçirecek (günde 6-7 saat), soyut işlerle uğraşmayı seven, kendinden motivasyonlu, çabuk sinirlenmeyen, sosyal kaygısı olmayan kişiler olmalıdır. Zor bulunur çünkü çok çabuk moralin bozulur bu departmanda. Çünkü yaptığın işi kimseye anlatamazsın 🙂

Neler bilmeli: Bence İş Analistinin bir şey bilmesine gerek yoktur. Office bilmesi yeterlidir. İş analitiği uzmanı ise veriye ulaşması için gerekli olan dillerden en az birini bilmelidir. En geçerli olanı SQL’dir. İş analistlerininde SQL bilmesi artıdır ama her iş analistine direkt veri okuma yetkisi vermezler. İş Analitiği uzmanı aynı zamanda süreçlere uygun programları bilmesi gerekir. Optimizasyon için ILOG, Lindo, Lingo, Tara vs, Similasyon için Arena, Promodel vs. İstatistik analizleri için SPSS, SAS, Minitab vs. gibi. Office saymadım bile zaten o olmazsa olmaz. Office deyince tabiki Excel kastediyorum. Uzman seviyede Excel bilinmeli.

Umarım faydalı olmuştur.
Başarılar.
Sabri Suyunu

OLAP Hakkında Özlü Bir Yazı

OLAP hakkında genel bir bilgi veren güzel bir yazı. Kaynak: http://www.danismend.com/kategori/altkategori/olap-1/

Her işin tek tuşa basılarak hazırlandığını sanan patronunuz, günlerce uğraşarak hazırladığınız raporunuzda, “Bir de rapora, 3 ay öncesiyle karşılaştırmalı bakalım” veya “Bir de tüm bu verileri, ürün tipi kırılımında inceleyelim” derse ne yaparsınız? İşleriniz devamlı bu şekilde güncellemeler, asla bitmeyen raporlarla mı geçiyor? O zaman OLAP nedir mutlaka öğrenmelisiniz.

OLAP nedir ?
İlişkisel veri tabanlarının yaygınlığı ve sonrasında ortaya çıkan Veri Ambarlarının gelişmesi ile beraber, verilere daha hızlı şekilde erişme ve çok boyutlu analiz ihtiyaçları, bilim adamlarını ve yazılım şirketlerini, daha farklı yapılar geliştirmeye itmiştir.

Bu amaçla geliştirilen bir teknoloji olan OLAP (On-line Analytical Processing), ilişkisel veri tabanları gibi, bilimsel temeller üzerine değil, OLAP ürünleri üreten firmaların desteğinde çıkan bir teknoloji olmuştur. Bu nedenle, veri tabanları, ilişkisel veri tabanları ve hatta veri ambarları üzerine birçok akademik yazı bulunmasına rağmen, OLAP üzerine genellikle, ürün dökumanları ve şirketlerin tanıtım yazıları bulunabilmektedir.

OLAP terimini ilk olarak ortaya çıkışı ise, 1993 yılında, Dr. E.F.Codd ’un ortaya koyduğu kurallar çerçevesinde olmuştur. Bu yazı, OLAP için bir temel oluştursa da, kimi çevrelere göre, o yıllarda Arbor Software (Şimdiki Hyperion Solutions) için bir white paper olmaktan öteye gidememiştir.

Bu yazıya göre, bir veri yapısının OLAP olarak nitelendirilebilmesi için 12 kural belirlenmiştir. Bu kurallar sırası ile:

  • Çok boyutlu inceleme özelliğine sahip olması,
  • Şeffaflık,
  • Erişilebilirlik,
  • Her seviyede sorgulama için aynı performansı gösterebilme özelliği,
  • İstemci-Sunucu yapısında olması,
  • Sınırsız şekilde çarpraz raporlama olanağının olması,
  • En alt seviyedeki verilerin otomatik olarak ayarlanması,
  • Her şarta uygun boyutlandırılabilirlik,
  • Çok kullanıcı desteğinin olması,
  • Her seviyede verilerin değiştirilebilir olması,
  • Esnek raporlama özelliği,
  • Boyut ve gruplamalarda sınır olmaması.

Kullanılan sektörler/alanlar nelerdir?
OLAP, yöneticiler ve analistlerin, verilere çok hızlı şekilde, farklı açılardan bakabilmelerini sağlayan bir yapıdır. “Kim?” ve “Ne Zaman?” sorularından başka, “Neden?” ve “Eğer şu olursa…” sorularının da yanıtını verir. (Ör : Eğer şeker fiyatları 5% lira ve taşıma maliyetleri 10% düşerse, yıllık ve çeyrekler bazında kârlılık ne olur gibi.)

Akıllı raporlama araçları sayesinde, neden sorularının cevapları da kolaylıkla alınabilmektedir. Genel eğilimden farklılık gösteren, uç değerler yaratan elemanları birçok analiz aracı, sayısal detaylara girmeden, sadece renklerle bile görüntüleyebilmektedir.

OLAP’ı sadece büyük özet tablolar gibi yorumlamak pek doğru değildir. Excel kullanıcıların yakından tanıyacakları Pivot tabloların, çok gelişmiş ve hızlı bir hali olarak gözönüne getirmek daha doğru olacaktır. Tasarlanan bir OLAP yapısının, hiyerarşilerini ve boyutlarını görmek mümkün olsa da, verileri nasıl tuttuğunu, 2 veya grafikler olarak göstermek mümkün değildir, ancak iç içe geçmiş küpler olarak yorumlanabilir. Bu nedenler OLAP yapılarına, “küp” adı verilmektedir.

Bir veri ambarınızın olması, OLAP’a ihtiyacınız olmadığı anlamına gelmez. Veri Ambarları ve OLAP birbirlerinin tamamlarlar. Veri Ambarı verileri uygun şekilde tutmaya ve kontrol etmeye yarar. OLAP ise, DW verilerini stratejik bilgilere dönüştürmeye yarar.

Bir şirket yapısı içerisinde, departmanlar bazında inceleyecek olursak;
Pazarlama departmanlarında OLAP’ın en yaygın kullanım alanları, pazar araştırmalarında, satış tahminleri, promosyon ve kampanya analizleri, müşteri analizleri ve Pazar/Müşteri segmentasyonlarıdır. Data Mining sonuçlarının değerlendirilmesi ve demografikler bazında incelenmesi seviyesinde de olmazsa-olmaz araçlardan biri olarak yer almaktadır.

Üretim ile ilgili uygulamaları ise en yoğun olarak üretim planlama ve hata analizleridir. Özellikle senaryogeliştirmekte ve farklı ürün tipleri ile çalışılan yapılarda, çok boyutlu düşünme imkanı sayesinde maliyetler ve fiyatlamalar, kolaylıkla çıkarılabilmektedir.

Finans Departmanları ise OLAP’ı bütçeleme, Activity-Based Costing, finansal performans analizleri ve finansal modelleme amaçları ile kullanabilir. Özellikle konsolidasyon konusunda yaratılacak modeller, çok büyük kolaylıklar sağlamaktadırlar. Strateji belirleme, Satış analizleri ve gelecek tahminleri ise, satış departmanlarındaki OLAP uygulamadır.

OLAP’ın özellikleri
Zaman kazancının dışında, OLAP 3 çok önemli özelliği de beraberinde getirmektedir.

Verilere çok boyutlu bakabilme özelliği :
Analizler sırasında kullanmış olduğumuz, her türlü kırılıma boyut adını verebiliriz. Örneğin demografik veriler (yaş, cinsiyet, eğitim durumu), sayısal veriler, adetler, işlem miktarları, gerçekleşen ve bütçelenen değerler, ürün tüpleri, ürün özellikleri ve zaman. Yöneticiler ve analistler, çalışmaları sırasında, tüm bu tanımlanan verileri yatay veya düşey eksenlerde çakıştırarak görmek isteyebilirler.

İlişkisel veri tabanları, bu şekilde raporlara izin vermezler, fakat raporlama araçlarının yetenekleri ile, belirli bir noktaya kadar tolere edilebilir. Fakat daha karmaşık analizler işin içine girdiğinde, bir olap yapısı kurmadan bu raporları almak imkansız hale gelebilir.

İlişkisel veri tabaları üzerinde karmaşık SQL kodları yazmak, ya da raporlama aracının sahip olduğu programlama dili üzerinde uğraşmak gerekebilir. Bu da, analizi yapan kişilerin, işin özünden çıkarak, analiz gerektirebilecek verilere değil, teknik olanaklara, daha kolay şekilde alabilecekleri verilere kanalize olmaları sonucunu doğurur. Bu nedenle, iş zekası programlarının pratik olmasının yanında, fazla teknik bilgi kullanmadan raporların alınabilir olması, farklı kaynakları bir arada kullanabilecek, konsolide edebilecek yapıda olmaları gerekir.

Boyutların başka bir özelliği de hiyerarşiler tanımlanabilmesidir. Hiyerarşiler sayesinde, hem toplamlara ulaşmak kolaylaşmakta, hem de farklı gruplar için, farklı senaryolar hazırlayabilme şansı doğmaktadır.

Karmaşık Hesaplamalar:
Bir OLAP sisteminin gerçek performansı, karmaşık hesaplamaları yapma gücü ile ölçülebilir. OLAP sistemleri, sadece toplama işleminden başka işlemler de yapabilecek güçte olmalıdırlar. Gerçek hayat, her zaman daha karışıktır. Analiz yapanlar için, asıl rakamlardan çok, yüzde sel dağılımlar çok daha önemlidir. Birkaç yıllık satış içerisinde, binlerce ürün türü için günlük bazda satışları yüzdesel olarak analiz edip, sıraya dizebilmek bir RDBMS ile saatler sürecek bir raporun çalışmasını gerektirebilir. Oysa uygun bir OLAP sistem ile, bir günlük satışlar ve birkaç yıllık satış rakamı arasında bir fark olmamalıdır. Satış tahminlerinde, genellikle “moving average” ve “yüzde artış” gibi trend analizleri kullanılır. Finansal analizlerde, envanter hesaplarında ve portföy performans hesaplarında, zamana göre ürünlerin toplanma sırası, sonucu tamamen değiştirebilir. (yukarıdan aşağıya, ya da aşağıdan yukarıya, LIFO-FIFO) Kullanılacak OLAP yapısında, bu şekilde hesaplamalara da izin verir bir yapısının olması gerekir.

Zaman kavramları:
Zaman boyutu, neredeyse her analizin temel bileşenidir. Zaman, diğer boyutlardan farklı olarak, kendine has bir sıralama içersinde gider. Alfabetik (Ocak her zaman Şubat’tan önce gelmelidir) veya nümerik sıralamalardan (12/31, 01/01’den önce gelmelidir) her zaman farklıdır. Gerçek OLAP sistemleri, zamanın bu şekilde sıralanmasını sağlarlar.

OLAP’ın yararları
Analiz yapan kişiler, daha kendine yeterli, IT’den bağımsız hale gelebilmektedirler.
Düşük kapasiteli sistemlerde yaşanan, zaman sıkıntısı problemleri ortadan kalkmaktadır. Üretim sistemini rapor için hızlandıracak büyük yatırımlar yerine, çok daha düşük maliyetli bir rapor sistemi kurmak bir çözüm olabilir. Yeni dönemde çıkan, tümleşik OLAP yapılarında, ilişkisel veri tabanı ve OLAP iç içe bir yapıda olduklarından, üretim sistemeleri ya da veri ambarları üzerinde, toplamlar gerektiğinde, ilgili sorgulama OLAP küplerine yönlendirilerek, çok yüksek ölçüde performans getirisi sağlanabilmektedir.

Ayrıca bu yapılar sayesinde, OLAP sistemi için, hem yazılım hem de güncelleme anlamında, ikinci kez masraf yapmak zorluğu da ortadan kalkmaktadır.

Bu şekilde bir yatırımla, var olan IT sistemi de rahatlamakta, üretim sistemi üzerinde yer alan raporlar ortadan kalkmaktadır.

Farklı kaynaklardan alınan kaynaklar konsolide edilmekte ve veri güvenliği sağlanmaktadır.
Veriler toplamları alınmış şekilde bulunduklarından, toplam verilerin bulunması için gerekli raw-data, analistin makinesine aktarılması gerekmediğinden, network üzerinde büyük ölçüde bir trafik kazancı sağlanmaktadır.

Zaman kazancı, aynı zamanda kaynakların etkin kullanımı ve para kazancı anlamına da gelmektedir.

Emir Türkmen
Emir.turkmen@advantage.com.tr

(Yazar hakkında: İTÜ Matematik Mühendisliği mezunu olan Türkmen, MBA eğitimini İstanbul Bilgi Üniversitesinde tamamlamıştır. 6 yıldır çeşitli tanınmış firmalarda programlama, Veri Tabanları, Data Warehousing ve OLAP üzerine çalışan Emir Türkmen, şu anda Benkar-Advantage’da Veritabanı Pazarlama Departmanında, Veri Madenciliği konusunda çalışmaktadır)

T-SQL’de Herhangi bir tabloya sutun ekleme ve tablodan sutun silme

Sql Server ile çalışırken herhangi bir veritabanı için tablo yaratırken tablonun sütunlarını da belirtiriz. Fakat bu sütunlar daha sonra yeterli gelmeyebilir. Bu durumun tam tersi olarak önceden yarattığımız bir sütunun artık işimize yaramadığına karar verebiliriz. İki durumda da T-SQL kodlarını kullanarak işlemleri hızlandırabiliriz.

Alter Table <tablo_adı> ADD <sutun_adı> VarChar(20) NULL

Alter Table <tablo_adı> DROP COLUMN <sutun_adı>