Personel İş Zekası Sistemi ve Veri Madenciliği ile Personel Memnuniyetinin Ölçülmesi
A Personnel Business Intelligence System and Measuring Personnel Satisfaction with Data Mining
Yazar: Çetin, Gizem; Tanrıöver, Ömer Özgür
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Veri Madenciliği,Kümeleme,Birliktelik Kuralları,Personel Memnuniyeti,Karar Destek Sistemleri ; Machine Learning,Clustering,Association Rules,Personnel Satisfiction,Decision Support Systems

Veri madenciliği uygulamaları ve iş zekası sistemleri verileri anlamlandırarak bilgiye dönüştürülmesinde ve kuruluşlara karar verme süreçlerinde yardımcı olmak için kullanılır. Çalışmada bir devlet kurumunun personel verileri üzerinde iş zekası ve veri madenciliği süreçleri gerçekleştirilerek verilerin yönetimini sağlamak ve dinamik analizler ile stratejik öngörülerin yapılabilmesi amaçlanmıştır. İş zekası süreçlerinin uygulanmasında Microsoft iş zekası araçlarından SSIS (SQL Server Integration Service), SSAS (SQL Server Analysis Service) ve Power BI kullanılmıştır. Öncelikle veri yapısı modellendirilmiş olup ETL (Extract-Transform-Load) sürecinden geçirilerek anlamlı hale getirilen veri, veri ambarına SSIS programı ile aktarılmıştır. Daha sonra SSAS programı ile OLAP veri küpü oluşturulmuştur. Son olarak da OLAP küpü veri kaynağı olarak belirlenip zengin görsel araçlara sahip olan ve veri analizini çok daha etkili hale getiren Power BI iş zekası aracı kullanılarak çeşitli görsellerle veri analizi gerçekleştirilmiştir. Böylece, karar vericilerin veri analizini etkin bir şekilde yapabilecekleri bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Çalışmada kümeleme analizi yöntemlerinden biri olan K-Means algoritması ve birliktelik kurallarından kurallarından Apriori algoritması ile bir devlet kurumundaki İç Kontrol Sistemi anketi verileri kullanılarak personel memnuniyet analizi yapılmıştır. Veri madenciliği aracı olarak ise içerisinde bulundurduğu bir çok algoritma sayesinde verilerden bilgi çıkarımı yapılabilmesine olanak sağlayan ve açık kaynak kodlu bir araç olması sebebi ile WEKA kullanılmıştır. Kümeleme analizi sonucunda oluşan farklı personel grupları detaylı incelenerek bu gruplara nasıl yaklaşılması gerektiği ve nasıl hitap edilmesi gerektiği belirlenmiştir. Her grubun memnuniyet durumunun farklılaşan noktaları belirlenerek, stratejiler ve uygulama faaliyetleri bu grubun ihtiyacına göre planlanmıştır. Apriori algoritması, personelin İç Kontrol Sistemi anket sorularına vermiş olduğu cevaplar arasında anlamlı ilişkileri bulmak, bu ilişkilerden faydalanarak personelin çalıştığı birimden memnuniyetini karşılaştırarak anlamlı sonuçlar elde etmek ve çalışılan birimden memnun olmama nedenlerini keşfetmek için kullanılmıştır. Böylece İç Kontrol Sistemi anketi verilerinden anlamlı ve yararlı bilgiler elde etmek ve bu bilgiler ışığında personel karar destek planlama faaliyetlerinde destek olmak amaçlanmıştır.

Data mining applications and business intelligence systems are used to make sense of data and to help organizations in their decision-making processes. In the study, it is aimed to manage the data by performing business intelligence and data mining processes on the personnel data of a government institution and to make strategic predictions with dynamic analysis. Microsoft business intelligence tools SSIS (SQL Server Integration Service), SSAS (SQL Server Analysis Service) and Power BI have been used in the implementation of business intelligence processes. First of all, the data structure was modeled and the data, which was made meaningful by passing the ETL (Extract-Transform-Load) process, was transferred to the data warehouse with SSIS program. Then, OLAP data cube was created with SSAS program. Finally, data analysis was carried out with various visuals using the Power BI business intelligence tool, which has been identified as the OLAP cube as a data source and has rich visual tools and makes data analysis much more effective. Thus, a decision support system has been developed where decision makers can perform data analysis effectively. In the study, personnel satisfaction analysis was performed using the K-Means algorithm, one of the cluster analysis methods, and the Apriori algorithm, one of the association rules, and the Internal Control System survey data in a government institution. As a data mining tool, WEKA is used because it is an open source tool that allows information extraction from data thanks to many algorithms it contains. The different staff groups formed as a result of the cluster analysis were examined in detail, and how these groups should be approached and addressed was determined. Different points of satisfaction status of each group were determined and strategies and implementation activities were planned according to the needs of this group. The Apriori algorithm has been used to find meaningful relationships between the responses of the personnel to the Internal Control System survey questions, to obtain meaningful results by comparing the satisfaction of the personnel from the unit they work in, and to discover the reasons for their dissatisfaction with the unit they work with. So it is aimed to obtain meaningful and useful information from the internal control system survey data and to support personnel decision support planning activities in the light of this information.