Küçük, orta ve büyük ölçekli firmalar için çok kriterli bir yaklaşım ile bulut hizmet sağlayıcısı seçimi
Choosing a cloud service provider with a multi-criteria approach for small, medium and large-sized companies
Yazar: EMRE ALTINSOY
Danışman: DOÇ. DR. RAHMİ BAKİ
Aksaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems

Özet:
Günümüzde işletmeler, rekabet avantajı sağlamak ve operasyonel verimliliklerini artırmak için bulut bilişim (BB) hizmetlerine büyük önem vermektedir. Bulut bilişim hizmet sağlayıcılarının (BBHS) doğru seçimi, hizmet, güvenlik, maliyet ve CPU gibi kritik unsurlar açısından işletmelerin başarısında belirleyici rol oynamaktadır. Bu çalışma, küçük, orta ve büyük ölçekli işletmelerin BBHS seçmelerine yönelik olarak çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan yöntemler, alanında deneyimli ve uzman kişilerden elde edilen veriler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler neticesinde, 7 farklı alternatif (BBHS), 4 ana kriter ve 13 alt kriterden oluşan bir matris oluşturulmuş ve çalışma bu matris üzerinden yürütülmüştür.
Bu tez çalışmasında, çok kriterli karar verme yöntemleri olan SWARA, TOPSIS, VIKOR ve Borda Sayım yöntemleri kullanılarak BBHS arasında en uygun seçimin yapılması hedeflenmiştir. SWARA yöntemi, kriter ağırlıklarının belirlenmesinde kullanılmış, TOPSIS yöntemi ile alternatiflerin ideal çözümle kıyaslanması yapılmıştır. VIKOR yöntemi, uzlaşık çözümü belirlemekte kullanılırken, Borda Sayım yöntemi, diğer yöntemlerle elde edilen sonuçların birleştirilmesi ve nihai bir alternatifin seçilmesi için eklenmiştir.
Analiz sonuçları, ana kriterler arasında CPU performansının en yüksek öneme sahip olduğunu, alt kriterler arasında ise depolama ve veri merkezi konumunun en önemli faktör olduğunu göstermiştir. SWARA, TOPSIS ve VIKOR yöntemleri ile elde edilen farklı alternatifler nedeniyle, çalışmaya Borda Sayım yöntemi de eklenmiş ve nihai bir BBHS alternatifi belirlenmiştir. Sonuç olarak, Borda Sayım yöntemi kullanılarak yapılan değerlendirmeler sonucunda Amazon en iyi BBHS olarak belirlenmiştir.
Bu bulgular, işletmelerin BBHS seçimi sürecinde farklı karar verme yöntemlerinin farklı sonuçlar verebileceğini göstermektedir. Dolayısıyla, işletmelerin kendi ihtiyaç ve önceliklerine göre en uygun yöntemi seçerek karar vermeleri gerekmektedir. Çalışma, BBHS seçiminde kullanılan kriterlerin ve karar verme yöntemlerinin önemini vurgulamakta ve bu alanda daha bilinçli kararlar alınmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.

Abstract:
Today, businesses place great importance on cloud computing (CC) services to gain a competitive advantage and increase operational efficiency. The correct selection of cloud computing service providers (CCSP) plays a decisive role in business success in terms of critical factors such as service, security, cost, and CPU. This study was conducted using multi-criteria decision-making (MCDM) methods to assist small, medium, and large-scale businesses in selecting CCSPs. The methods used in this study were based on data obtained from experienced and expert individuals in the field. As a result of the obtained data, a matrix consisting of 7 different alternatives (CCSPs), 4 main criteria, and 13 sub-criteria was created, and the study was conducted based on this matrix.
In this thesis, MCDM methods such as SWARA, TOPSIS, VIKOR, and Borda Count were used to determine the most suitable CCSP. The SWARA method was used to determine the criteria weights, the TOPSIS method compared the alternatives with the ideal solution, and the VIKOR method identified the compromise solution. The Borda Count method was added to combine the results obtained from other methods and determine a final CCSP alternative.
The analysis results showed that CPU performance had the highest importance among the main criteria, while storage and data center location were the most important factors among the sub-criteria. Due to the different alternatives obtained through SWARA, TOPSIS, and VIKOR methods, the Borda Count method was also included, and a final CCSP alternative was determined. As a result, Amazon was identified as the best CCSP through the Borda Count method.
These findings indicate that different decision-making methods can yield different results in the CCSP selection process. Therefore, businesses need to choose the most appropriate method according to their needs and priorities. The study aims to emphasize the importance of criteria and decision-making methods used in CCSP selection and contribute to more informed decisions in this area.