Veri Ambarı Projelerinde Başarı Faktörlerinin Değerlendirilmesi

Abstract

Bu sayısal çalısma yazılım, donanım, veritabanı gibi teknik konularda ayrıntıya girmeden basarılı veri ambarlarında ‘yapılması gerekenlerin’ bir listesini vermeye çalısmaktadır. Öncelikli amaç, bir kısmı literatür arastırmalarıyla bir kısmı sayısal analizlerle olusturulan basarı faktörlerinden hangilerinin gerçekten anlamlı olarak veri ambarı basarısına etki ettigini görmektir. Ikincil olarak, Türkiye için henüz çok yeni olan bu uygulamanın sektörler ve firma büyüklüklerine iliskin bir analizini yaparak kesfedici bir arastırma ortaya çıkarmaktır. Bu baglamda, kusursuza yakın karar destegi saglayan veri ambarları için bir yol haritası çıkarılmak istenmektedir. Yukarıdaki amacı gerçeklestirmek için olusturulan modelde 13 bagımsız 2 bagımlı degisken belirlenmistir. Bagımsız degiskenler 1. yönetim destegi, 2. kaynaklar, 3. bilgi gereksinimlerinin belirlenmesi, 4. danısmanlık kullanımı, 5. veri kalitesi, 6. proje lideri, 7. organizasyonel degisimin yönetimi, 8. plan ve vizyon olusturma, 9. gelistirme (ambarın evrimi), 10. sistem entegrasyonu, 11. teknoloji seçimi, 12. sistem güvenligi ve bakım, 13. kurulum ekibi ve kullanıcılardır. Bagımlı degiskenler ise 1. sistem performansı, 2. kullanıcı ihtiyaçlarının karsılanmasıdır. Bagımlı ve bagımsız degiskenlerin çapraz eslestirilmesinden dogan 72 adet hipotez teste tabi tutulmustur. Sistem performansı üzerinde en çok dnısmanlık kullanımı etkili oluırken; kullanıcı ihtiyaçlarının karsılanması konusunda en çok plan ve vizyon olusturma ile kurulum ekibi ve kullanıcılar etkili olmustur. Çalısmanın sayısal bölümünden alınan sonuçların tatmin edici oldugu ve önemli ipuçları içerdigi söylenebilir.

The main purpose of this quantitative study is to provide “a list of data warehousing success factors” and identify the extent to which these factors are effective on positive project outcome. However, technical elements such as software, databases and algorithm techniques won’t be covered in detail. Secondarily, a descriptive analysis of datawarehouses, specific to domestic conditions will be made. Since the term is relatively new to Turkey, this analysis will hopefully act as a useful “road map” for datawarehousing projects. The motivation of the study can be written as a. developing preliminary awareness for users who are yet unfamilar to the subject and b. shedding some light on some key points influencing data warehousing success. To serve the aforementioned purpose, a model has been created with 13 independent and 2 dependent variables. Independent variables are 1.management support, 2. resources, 3. identification of information needs, 4. consultancy, 5. data quality, 6. project leader, 7.management of organizational change, 8. existence of a vision and project plan, 9. evolution of data warehousing, 10. system integration, 11. technologic infrastructure, 12. system security and maintenance, 13. implemantation team and users. Dependent variables are 1.system performance and 2.fullfillment of user needs. Consultancy was found to be the most effective on system performance. Existence of a project plan, an expert implementation team and users were found to be the most influencing factors on fulfillment of user needs.