Yönetim bilişim sistemleri

**Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS)**, İngilizcede **Management Information Systems (MIS)** olarak adlandırılan, bilgi teknolojilerinin işletmelerde ve diğer örgütlerde yönetim, karar alma, koordinasyon ve iş süreçlerini destekleyecek biçimde kullanılmasını inceleyen disiplinlerarası bir alandır. Alan; bilgi sistemlerinin tasarlanması, geliştirilmesi, uygulanması ve yönetilmesinin yanı sıra bu sistemlerin kullanıcı gereksinimleri, örgütsel süreçler ve yönetsel hedeflerle uyumunu da konu edinir.

YBS, teknik altyapının ötesinde; kullanıcı ihtiyaçlarının belirlenmesi, iş süreçlerinin iyileştirilmesi, bilgi teknolojilerinin kurumsal stratejiyle uyumlu hâle getirilmesi ve teknolojik yatırımların örgütsel etkilerinin değerlendirilmesiyle de ilgilenir. Bu yönüyle alan, işletme, bilgisayar bilimi ve bilişim teknolojileri arasında yer alan sosyoteknik bir çalışma alanı olarak değerlendirilir.

Disiplinin kökleri, 1950'lere uzanır. Sonraki on yıllarda raporlama sistemleri, karar destek sistemleri, kurumsal kaynak planlaması ve elektronik ticaret gibi uygulama alanları art arda ortaya çıkmıştır. 2020'li yıllarda üretken yapay zekâ, büyük veri analitiği, bulut bilişim ve dijital dönüşüm kavramlarının ön plana çıkmasıyla YBS'nin kapsamı ve stratejik önemi belirgin biçimde artmıştır. Türkiye'de alan, 1995'te Boğaziçi Üniversitesi'nde kurulan bölümle üniversite düzeyinde kurumsallaşmaya başlamış; günümüzde çok sayıda lisans ve lisansüstü programı bulunmaktadır. Mezunlar; sistem analisti, veri bilimci, bilgi güvenliği uzmanı, proje yöneticisi ve bilişim yöneticisi gibi çeşitli mesleki rollerde çalışabilmektedir.

## Tanım ve kapsam

### Genel çerçeve
YBS'nin başlıca çalışma alanları arasında sistem analizi ve tasarımı, veri ve bilgi yönetimi, veritabanı sistemleri, iş süreçleri yönetimi, kurumsal yazılımlar, kurumsal kaynak planlaması, elektronik ticaret, proje yönetimi, bilgi güvenliği ve bilişim yönetişimi yer alır. Bu alt alanların her biri, hem teknik hem de yönetsel boyutlara sahip olması nedeniyle disiplinin sosyoteknik karakterini yansıtır.

YBS, teknik sistemlerle yönetsel gereksinimler arasında köprü kuran bir alan olarak tanımlanır. Bu nedenle disiplin, hem yazılım ve veri altyapısına hem de örgüt yapısı, strateji, insan unsuru ve değişim yönetimi gibi yönetsel boyutlara birlikte yaklaşır. Bir bilgi sisteminin başarısı yalnızca teknik performansıyla değil, kullanıcılar tarafından benimsenmesi ve örgütsel hedeflerle uyumuyla da ölçülür.

### Sosyoteknik yaklaşım
YBS'nin sosyoteknik niteliği, bilgi sistemlerini yalnızca donanım ve yazılımdan ibaret görmek yerine, insanları, süreçleri, veriyi ve teknolojiyi bir bütün olarak ele almayı gerektirir. Bu yaklaşıma göre bir bilgi sistemi; donanım, yazılım, veri, iletişim ağları, prosedürler ve bu bileşenleri kullanan insanlardan oluşan bütünleşik bir yapıdır. Sistemin herhangi bir bileşenindeki değişiklik, diğer bileşenleri de etkiler; bu nedenle bilgi sistemlerinin tasarımı ve uygulanması, teknik bilginin yanı sıra örgütsel davranış, süreç analizi ve değişim yönetimi bilgisi de gerektirir.

### Bilgi sistemi türleri
Kurumsal hiyerarşinin farklı düzeylerindeki çalışanların bilgi gereksinimleri birbirinden ayrışır. Bu farklılık, farklı türde bilgi sistemlerinin ortaya çıkmasına yol açmıştır:

Bu sınıflandırma, bilgi sistemlerinin tarihsel gelişimiyle paralel biçimde ortaya çıkmıştır. Operasyonel düzeyde veri işleme ihtiyacıyla başlayan süreç, zamanla daha karmaşık analitik ve stratejik destek araçlarına doğru evrilmiştir.

### Bilişim sistemlerinin edinimi
Bir örgütün gereksinim duyduğu bilişim çözümleri ya kurum içinde geliştirilir (*insourcing*) ya da dışarıdan tedarik edilir (*outsourcing*). Edinim süreci genellikle kurumsal hedeflerin tanımlanması, mevcut iş süreçlerinin analiz edilmesi, çözüm seçeneklerinin belirlenmesi ve maliyet–fayda analizi aşamalarından oluşur.

Bilişim projelerinin diğer sektörlere kıyasla daha yüksek başarısızlık riski taşıdığı, literatürde sıklıkla vurgulanan bir olgudur. Projelerin planlanan bütçe, süre ve kapsam hedeflerinden sapması yaygın bir sorundur. Bu nedenle proje yönetimi, YBS disiplininde merkezi bir yer tutmaktadır. Çevik (*agile*) yöntemlerin yaygınlaşması, bilişim projelerinin yönetim biçimini de dönüştürmüştür.

## Tarihçe

### Erken dönem: Veri işlemenin otomasyonu (1950'ler–1960'lar)
YBS'nin kökenleri, bilgisayarların laboratuvar ortamlarından çıkarak kamu ve özel kurumlarda kullanılmaya başlandığı 1950'lere uzanır. Bu dönemde bilgisayarlar ağırlıklı olarak muhasebe, bordro, envanter takibi ve benzeri emek yoğun işlemlerin otomasyonunda kullanılmıştır. *Elektronik veri işleme* (Electronic Data Processing – EDP) olarak adlandırılan bu uygulamalar, önceki dönemlerde elle ya da mekanik araçlarla yürütülen rutin hesaplamaların hızlandırılmasını amaçlamıştır.

Veritabanı teknolojisinin temelleri de bu yıllarda atılmaya başlanmıştır. Veriler başlangıçta dosya tabanlı sistemlerde saklanmış; ilişkisel veritabanı modeli ise 1970'te Edgar F. Codd tarafından önerilmiş ve sonraki on yıllarda yaygınlaşmıştır.

### Raporlama ve yönetim desteği (1970'ler)
1970'lerde veritabanı teknolojileri olgunlaşmış ve biriken operasyonel verilerden periyodik özetler üreten raporlama uygulamaları ortaya çıkmıştır. Haftalık satış raporları, aylık üretim özetleri ve çeyreklik finansal tablolar gibi çıktılar üreten bu uygulamalar, *yönetim bilgi sistemleri* olarak adlandırılmış ve alanın adına kaynaklık etmiştir.

Bu dönem aynı zamanda bilişim departmanlarının örgüt yapıları içinde kurumsallaşmaya başladığı bir evredir. Bilgi-işlem merkezleri, büyük ölçekli kurumlarda ayrı bir birim olarak yapılandırılmaya başlanmıştır.

### Kişisel bilgisayarlar ve karar desteği (1980'ler)
Kişisel bilgisayarların yaygınlaşmasıyla bilişim, yalnızca merkezi bilgi-işlem birimlerinin değil bireysel çalışanların da aracı hâline gelmiştir. Elektronik tablo programları ve kelime işlemciler, son kullanıcıların verileri doğrudan işleyebilmesine olanak sağlamıştır.

Bu dönemde karar destek sistemleri (DSS) gelişmiştir. Yöneticiler, etkileşimli model ve analiz araçları sayesinde daha karmaşık analizler yaparak daha hızlı ve isabetli kararlar alabilir olmuştur. Bilgisayar ağlarının kurulmasıyla farklı birimlerin veri paylaşımı da mümkün hâle gelmiş, dağıtık bilgi işleme ortamlarının temelleri atılmıştır.

### İnternet ve e-ticaret (1990'lar)
İnternet'in ticarileşmesi, bilişim alanının kapsamını köklü biçimde genişletmiştir. Elektronik ticaret uygulamaları yaygınlaşmış; işletmeler müşterileriyle, tedarikçileriyle ve iş ortaklarıyla dijital kanallar üzerinden etkileşim kurmaya başlamıştır.

Kurumsal kaynak planlaması (ERP) sistemleri bu dönemde geniş ölçekte benimsenerek işletmelerin finans, üretim, insan kaynakları ve tedarik zinciri gibi farklı fonksiyonlarını tek bir tümleşik platforma taşımıştır. Bunun yanı sıra veri ambarları ve iş zekâsı (BI) uygulamaları, karar alma süreçlerini veri odaklı hâle getirmiştir.

Kamu kurumlarının vatandaşlar ve diğer paydaşlarla elektronik etkileşim kurmasıyla e-devlet kavramı da bu dönemde belirginleşmiştir.

### Kurumsal dijitalleşme ve Web 2.0 (2000'ler)
2000'li yıllarda Web 2.0, toplumsal ağlar ve mobil ticaret gibi kavramlar ortaya çıkmış ve bilişimin hem iş dünyasında hem günlük yaşamda kullanım biçimini dönüştürmüştür. Hizmet olarak yazılım (SaaS) ve platform olarak hizmet (PaaS) modellerinin yaygınlaşması, bilişim altyapısının sahiplik biçimini de değiştirmiş; kurumlar geleneksel yerinde (*on-premise*) çözümlerden bulut tabanlı hizmetlere geçiş yapmaya başlamıştır.

Bu dönemde iş süreçleri yönetimi, bilişim yönetişimi ve hizmet odaklı mimari gibi konular YBS gündeminde öne çıkmıştır. Kurumların dijital olgunluk düzeylerini artırma çabası, YBS'nin stratejik önemini pekiştirmiştir.

### Büyük veri, yapay zekâ ve dijital dönüşüm (2010'lar–günümüz)
2010'lu yıllardan itibaren veri hacimlerinin katlanarak büyümesi, büyük veri analitiği ve veri bilimini YBS'nin merkezine taşımıştır. Nesnelerin interneti (IoT) aracılığıyla fiziksel nesnelerden toplanan veriler, iş süreçlerinin gerçek zamanlı izlenmesine ve optimizasyonuna olanak sağlamıştır.

2020'li yıllarda üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri ve robotik süreç otomasyonu gibi teknolojiler, bilişim sistemlerinin yalnızca bilgi sunma işlevini aşarak süreçleri doğrudan yürüten özerk yapılara dönüşme potansiyelini gündeme getirmiştir. Düşük kodlu/kodsuz geliştirme platformlarının yaygınlaşması ise yazılım geliştirme süreçlerini teknik olmayan kullanıcılara da açmıştır. Siber güvenlik tehditleri ve veri etiği tartışmalarının yoğunlaşması da bu dönemin belirleyici gündem maddelerindendir.

YBS disiplini bu dönemde; büyük veri analitiği, yapay zekâ, makine öğrenmesi, dijital dönüşüm ve siber güvenlik gibi başlıklara doğru genişlemiştir.

## Karar desteği, iş analitiği ve yapay zekâ

### Karar destek ve iş zekâsı
Karar destek sistemleri, yöneticilerin daha isabetli kararlar alabilmesi için verilerin toplanması, işlenmesi, modellenmesi ve yorumlanmasında kullanılır. Bu sistemler zamanla iş zekâsı (BI), veri ambarı, veri madenciliği ve tahmine dayalı analitik uygulamalarıyla bütünleşik bir yapıya kavuşmuştur.

İş zekâsı uygulamaları; raporlama, gösterge panelleri, çevrim içi analitik işleme (OLAP) ve ad hoc sorgulama gibi araçlarla yöneticilere operasyonel ve stratejik düzeyde bilgi sunmaktadır. Bu araçların temel amacı, büyük hacimli veriden anlamlı örüntüler çıkararak karar alma sürecini desteklemektir.

### Büyük veri ve analitik
2010'lardan itibaren veri hacimlerinin hızla büyümesi, geleneksel veritabanı ve analiz araçlarının kapasitesini aşan *[[büyük veri]]* olgusunu gündeme getirmiştir. Büyük veri analitiği; yapılandırılmış verilerin yanı sıra metin, görüntü, konum bilgisi ve sosyal medya verileri gibi yapılandırılmamış kaynaklardan da değer çıkarılmasını amaçlamaktadır.

YBS'nin veri bilimi ile ilişkisi, büyük veri analitiğinin yaygınlaşmasıyla belirginleşmiştir. Veri odaklı karar destek sistemleri; uzman sistemler, yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi gibi tekniklerden yararlanabilmektedir.

### Yapay zekâ ve gelecek yönelimler
2020'li yıllarda yayımlanan müfredat raporları ve sektör analizleri, büyük veri analitiği, yapay zekâ ve makine öğrenmesini YBS eğitiminde ve sektörel yetkinlik taleplerinde öne çıkan başlıklar arasında göstermektedir.

Doğal dil işleme, üretken yapay zekâ modelleri, robotik süreç otomasyonu ve otonom karar alma sistemleri, YBS'nin güncel araştırma ve uygulama alanları arasına girmiştir. Bu gelişmeler, bilişim sistemlerinin yalnızca insanlara bilgi sunma işlevini aşarak süreçleri doğrudan yürüten özerk yapılara dönüşme potansiyelini gündeme getirmektedir. Açıklanabilir yapay zekâ ve algoritmik önyargı gibi konular da alanın güncel araştırma başlıkları arasında yer almaktadır.

## Bilgi güvenliği ve yönetişim
Bilişim sistemlerinin kurumsal süreçlerin merkezine yerleşmesiyle birlikte bilgi güvenliği, YBS disiplininin temel bileşenlerinden biri hâline gelmiştir. Bilgi güvenliği; verilerin gizliliğinin, bütünlüğünün ve erişilebilirliğinin korunmasını amaçlar.

Bilişim yönetişimi ise bilgi teknolojilerinin kurumsal hedeflerle uyumlu biçimde yönetilmesini, risklerin kontrol altında tutulmasını ve bilişim yatırımlarından beklenen değerin elde edilmesini hedefleyen çerçeve ve süreçlerin bütünüdür. COBIT, ITIL ve ISO/IEC 27001 gibi çerçeve ve standartlar, bu alandaki temel referans noktalarını oluşturur.

Siber güvenlik tehditleri, veri ihlalleri ve kişisel verilerin korunmasına yönelik yasal düzenlemeler (Avrupa Birliği'nde GDPR, Türkiye'de KVKK gibi), bilgi güvenliği ve yönetişim konularının önemini artırmıştır.

## Güncel sorunlar ve tartışmalar

YBS'nin kapsamının genişlemesiyle birlikte disiplinin karşı karşıya olduğu 
sorunlar da çeşitlenmiştir. 2020'li yıllarda bu tartışmaların odak noktası, 
büyük ölçüde üretken yapay zekânın iş süreçlerine entegrasyonu ve bu 
entegrasyonun beraberinde getirdiği etik, toplumsal ve düzenleyici meseleler 
olmuştur.

### Üretken yapay zekânın yönetimi ve iş süreçlerine entegrasyonu

Üretken yapay zekâ ve büyük dil modelleri, bilişim sistemlerinin geleneksel 
işlev sınırlarını yeniden tanımlamaktadır. Berente ve diğerleri (2021), yapay 
zekânın kurumsal düzeyde yönetilmesinin; özerklik (autonomy), öğrenme 
(learning) ve anlaşılmazlık (inscrutability) olmak üzere birbirine bağlı üç 
boyutun koordinasyonunu gerektirdiğini öne sürmüştür. Bu çerçevede YZ sistemleri, 
artık yalnızca bilgi sunan araçlar olarak değil; karar veren, süreçleri 
yürüten ve insanlarla işbirliği içinde çalışan özerk bileşenler olarak 
değerlendirilmektedir.

*Information Systems Frontiers* dergisinde yayımlanan kapsamlı bir 
incelemede, üretken yapay zekânın metin, görüntü, kod ve ses gibi içerik 
üretme kapasitesinin bilişim sistemlerini kökten dönüştürdüğü ve bu 
dönüşümün araştırmacılar için önemli fırsatlar ile yeni zorluklar birlikte 
yarattığı vurgulanmaktadır. Öte yandan üretken 
yapay zekânın kurumsal benimsenmesine ilişkin araştırmalar, uygulamaların 
beklenen verimlilik artışlarının önemli ölçüde gerisinde kaldığını 
göstermektedir.

### Otomasyon, iş gücü dönüşümü ve yeniden beceri kazanma

Robotik süreç otomasyonu ve yapay zekâ destekli sistemlerin yaygınlaşması, 
iş gücü piyasasında köklü dönüşümlere yol açmaktadır. Acemoglu ve 
Restrepo'nun görev temelli çerçevesi, otomasyonun iki karşıt dinamik üzerinden 
işlediğini ortaya koymaktadır: *yerinden etme etkisi* makinelerin işçilerin 
daha önce gerçekleştirdiği görevlerin yerini almasıyla işgücüne olan talebi 
ve ücretleri baskılarken, *verimlilik etkisi* otomasyon dışı görevlerde 
işgücü talebini kısmen telafi etmektedir. Ancak iki etki birbirini tam olarak 
dengelememekte ve otomasyon çoğunlukla ücretlere kıyasla daha yüksek 
verimlilik artışı sağlamaktadır.

Acemoglu, Autor ve Johnson (2023), üretken yapay zekânın ikili bir potansiyel 
taşıdığını savunmaktadır: bu teknoloji, işgücünü ikame eden bir otomasyon 
aracına dönüşebileceği gibi, insan yeteneklerini tamamlayan ve yeni görevler 
yaratan bir platform olarak da işlev görebilir. Hangi yolun izleneceği 
büyük ölçüde politika tercihlerine ve teknolojinin tasarım yönelimine 
bağlıdır. Bu nedenle iş gücünün yeniden beceri kazanması (*reskilling*) 
ve yeni yetkinlikler edinmesi (*upskilling*), hem kurumlar hem de eğitim 
sistemleri açısından kritik bir gündem maddesi hâline gelmiştir.

### Algoritmik önyargı, açıklanabilirlik ve veri etiği

Büyük veri analitiği ve makine öğrenmesi modellerinin karar alma 
süreçlerindeki artan rolü, bu modellerin içerdiği önyargılar ve etik sorunlar 
üzerine yoğun bir tartışma başlatmıştır. *European Journal of Information 
Systems*da yayımlanan sistematik bir derleme, eğitim verilerindeki 
yanlılıkların algoritmik çıktılara yansıyarak işyerinde ve toplumda 
eşitsizlikleri pekiştirebileceğini ortaya koymuş; algoritmik önyargının 
adalet algısını ve teknoloji benimseme davranışlarını nasıl etkilediğini 
açıklayan kavramsal bir model önermiştir.

Üretken yapay zekânın yaygınlaşmasıyla birlikte önyargı sorunu yeni 
boyutlar kazanmıştır. *Information & Management* dergisinde yayımlanan 
güncel bir çalışmada, üretken yapay zekâdaki önyargının cinsiyet, ırk, 
kültür ve ideolojik eksenler boyunca çoklu biçimler alabildiği; bu 
önyargıların hem eğitim verilerinde hem de algoritma tasarımında yerleşik 
toplumsal eşitsizlikleri yansıttığı belirtilmektedir. Açıklanabilir yapay 
zekâ (*explainable AI*) çerçevelerinin önyargının tespiti ve azaltılmasında 
kritik bir araç olduğu da aynı çalışmada vurgulanmaktadır. Hesap verebilirlik, 
şeffaflık ve adalet ilkelerinin bilişim sistemleri tasarımına entegrasyonu, 
alanın güncel araştırma öncelikleri arasına girmiştir.

### Yapay zekâ yönetişimi ve düzenleyici uyum

Yapay zekânın kurumsal süreçlere hızla nüfuz etmesiyle birlikte hukuki ve 
düzenleyici çerçeveler de dönüşüm geçirmektedir. Avrupa Birliği, 1 Ağustos 
2024'te yürürlüğe giren Yapay Zekâ Yönetmeliği (Yönetmelik (AB) 2024/1689, 
*AI Act*) ile dünya genelinde yapay zekâyı kapsayan ilk kapsamlı yasal 
çerçeveyi oluşturmuştur. Risk tabanlı bir 
sınıflandırma mantığına dayanan bu düzenleme, yüksek riskli yapay zekâ 
sistemleri için veri yönetişimi, şeffaflık, insan denetimi ve kayıt 
yükümlülükleri getirmekte; genel amaçlı yapay zekâ modellerine ilişkin 
kurallar ise Ağustos 2025 itibarıyla uygulamaya girmiştir. GDPR ile başlayan 
ve şimdi doğrudan yapay zekâ karar mekanizmalarını da kapsayan bu düzenleyici 
süreç, bilişim yönetişimini yalnızca teknik standartları değil hukuki ve 
etik boyutları da barındıran geniş bir sorumluluk alanına dönüştürmektedir. 
YBS araştırmacıları, kurumların bu gerekliliklere uyum sağlarken eş zamanlı 
olarak yapay zekânın sağladığı rekabetçi avantajdan nasıl yararlanabileceği 
sorusunu artan bir ilgiyle incelemektedir.

### Dijital uçurum ve yapay zekâ eşitsizliği

Üretken yapay zekânın benimsenmesi, geleneksel dijital uçurum tartışmalarını 
yeni bir boyuta taşımaktadır. Araştırmalar, üretken yapay zekâ araçlarının 
kullanımının daha genç, daha eğitimli ve daha yüksek gelirli kesimler 
arasında yoğunlaştığını; yaşlı, daha az eğitimli ve kadın kullanıcıların 
bu teknolojilere erişimde geride kaldığını ortaya koymaktadır. Küresel 
ölçekte değerlendirildiğinde, üretken yapay zekâ hizmetlerine yönelen 
internet trafiğinin büyük bölümünün yüksek gelirli ülkelerden kaynaklandığı 
gözlemlenmektedir.

*Internet Policy Review* dergisinde yayımlanan bir analizde, üretken 
yapay zekânın yalnızca araçlara erişim değil, bu araçları anlama ve etkin 
biçimde kullanabilme kapasitesini —yapay zekâ okuryazarlığını— gerektirdiği; 
bu durumun var olan dijital eşitsizlikleri derinleştirme potansiyeli 
taşıdığı vurgulanmaktadır. İş dünyasında yapay zekâ 
araçlarını kullanan çalışanların bu araçları kullanmayanlara kıyasla önemli 
bir rekabetçi avantaj elde etmesi, bu eşitsizliği hem bireyler hem de 
örgütler arasında pekiştirme riski taşımaktadır. YBS araştırmaları, 
yapay zekânın kapsayıcı ve erişilebilir biçimde tasarlanması sorusuna 
artan bir ilgi göstermektedir.

## Türkiye'de YBS

### Akademik gelişim
Türkiye'de alan, uluslararası literatürdeki *Management Information Systems* karşılığı olarak **Yönetim Bilişim Sistemleri** adıyla benimsenmiştir. Üniversite düzeyindeki erken kurumsal örneklerden biri, 1995 yılında Boğaziçi Üniversitesi'nde kurulan Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü'dür. Orta Doğu Teknik Üniversitesi Enformatik Enstitüsü'nde Bilişim Sistemleri alanında yüksek lisans ve doktora programları bulunmaktadır. 2000'li yıllardan itibaren çok sayıda devlet ve vakıf üniversitesinde lisans ve lisansüstü düzeylerinde YBS programları açılmıştır.

## Eğitim

### Müfredat yapısı
YBS eğitimi, bilişim teknolojileri ile işletme ve yönetim derslerini bir araya getiren disiplinlerarası bir yapıya sahiptir. Programlarda genellikle üç ana ders grubu yer alır:

YBS eğitiminin çerçevesini belirleyen başlıca uluslararası referanslardan biri, Association for Computing Machinery (ACM) ve Association for Information Systems (AIS) tarafından ortaklaşa hazırlanan IS 2020 müfredat modelidir. Bu model, yetkinlik temelli bir yaklaşım benimseyerek öğrencilerin yalnızca teknik çözümler geliştirmesini değil; bu çözümleri örgütsel, yönetsel ve toplumsal bağlam içinde değerlendirebilmesini hedeflemektedir.

IS 2020 modelinde tanımlanan temel yetkinlik alanları arasında bilişim altyapısı, uygulama geliştirme, veri ve bilgi yönetimi, iş analizi, bilişim güvenliği ve proje yönetimi yer almaktadır. AIS bünyesindeki MaCuDE çalışma grubu, sektörel eğilimlerin müfredata yansımasını incelemiş ve büyük veri analitiği, yapay zekâ ile makine öğrenmesi konularının eğitim programlarına daha güçlü biçimde entegre edilmesini önermiştir.

## Meslek alanları
YBS mezunları, bilgi sistemlerinin analizi, tasarımı, uygulanması ve yönetimiyle ilişkili çeşitli mesleki rollerde çalışabilmektedir. Bu roller, teknik uzmanlık gerektiren pozisyonlardan yönetsel sorumluluğa sahip görevlere kadar geniş bir yelpaze oluşturur:

Mezunlar; özel sektör, kamu kurumları, danışmanlık şirketleri, finans kuruluşları, teknoloji firmaları ve girişimcilik ekosistemi gibi farklı alanlarda istihdam edilebilmektedir.

## İlişkili disiplinler
YBS, doğası gereği birden fazla disiplinle etkileşim hâlindedir. Bilgisayar bilimi ve yazılım mühendisliği teknik altyapıyı sağlarken; işletme, yönetim bilimi ve örgüt kuramı yönetsel ve örgütsel çerçeveyi oluşturur. Ayrıca veri bilimi, endüstri mühendisliği, bilgi yönetimi ve insan-bilgisayar etkileşimi gibi alanlarla da kesişim noktaları bulunur.

YBS'yi yakın alanlardan ayıran temel özellik, teknolojiyi bir amaç olarak değil, örgütsel değer yaratma aracı olarak ele almasıdır. Bu perspektif, alanı bilgisayar bilimi ve yazılım mühendisliğinden farklılaştırır; bu disiplinler teknolojinin kendisine odaklanırken YBS, teknolojinin kurumsal bağlamdaki kullanımını ve etkilerini inceler.

## Ayrıca bakınız
* Bilgi sistemi
* İş analitiği
* Kurumsal mimari
* Veri bilimi
* Büyük veri
* Dijital dönüşüm

## Kaynakça