Veri madenciliği yöntemiyle dijital dönüşüm projelerinin risk ve başarısının incelenmesi: otomotiv sektörü örneği
Analyzing risk and success in digital transformation projects using data mining: a case study of the automotive industry
- Tez No: 1002369
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapılan çalışma otomotiv sektöründe gerçekleştirilen dijital dönüşüm projelerinin başarısını etkileyen faktörleri belirlemek ve projelerin başarı durumunu makine öğrenmesi algoritmalarıyla öngörebilmek amacıyla yürütülmüştür. Araştırma kapsamında 2018-2023 yılları arasında uygulanmış toplam 1.042 projeye ait organizasyonel, teknik ve finansal veriler analiz edilmiştir. Veri madenciliği temelli çalışmada dört farklı makine öğrenmesi algoritması (Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Random Forest ve Gradient Boosting) kullanılarak sınıflandırma analizleri gerçekleştirilmiştir. Projelerin başarısı; zaman, kalite ve yatırım getirisi hedeflerine ulaşıp ulaşmadığına göre uzmanlarca etiketlenmiş ve bu etiketler bağımlı değişken olarak modele dahil edilmiştir. Bağımsız değişkenler arasında proje süresi, bütçe, ekip büyüklüğü, eğitim saatleri, yönetim desteği, değişim yönetimi planı, yöntem seçimi ve teknoloji türü gibi 18 değişken yer almıştır. Bulgulara göre en başarılı sınıflandırma performansı Gradient Boosting algoritması ile elde edilmiş (doğruluk: %96,2; ROC-AUC: 0.99) ve projelerin başarı durumunu en yüksek doğrulukla tahmin edebilmiştir. Analiz sonuçlarına göre; üst yönetim desteği, etkili bir değişim yönetimi planının varlığı, çevik metodolojilerin kullanımı, önceki xii dijital dönüşüm deneyimi ve risk analizlerinin yapılması proje başarısında kritik rol oynamıştır. Öte yandan proje bütçesi, süresi ve ekip büyüklüğü gibi sayısal değişkenlerin tek başına belirleyici olmadığı; başarıyı açıklamada organizasyonel ve süreçsel faktörlerin daha etkili olduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular, dijital dönüşüm projelerinin başarısının yalnızca nicel kaynaklara değil, stratejik liderlik, hazırlık düzeyi ve süreç yönetimine bağlı olduğunu göstermekte; karar vericilere proje planlama ve risk öngörüsü açısından önemli katkılar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study was conducted to identify the factors affecting the success of digital transformation projects in the automotive industry and to predict project outcomes using machine learning algorithms. The research analyzed organizational, technical, and financial data from a total of 1,042 projects implemented between 2018 and 2023. Within the framework of a data mining approach, classification analyses were carried out using four different machine learning algorithms; Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest, and Gradient Boosting. Project success was labeled by experts based on the achievement of time, quality, and return-on-investment (ROI) objectives, and these labels were used as the dependent variable in the models. The study included 18 independent variables such as project duration, budget, team size, training hours, executive support, change management planning, methodology, and technology type. According to the findings, the highest classification performance was achieved by the Gradient Boosting algorithm (accuracy: 96.2%; ROC-AUC: 0.99), which predicted project outcomes with the greatest accuracy. The results indicated that executive support, the existence of an effective change management plan, the use of agile methodologies, previous digital transformation experience, and the presence of risk analysis played critical roles in xiv project success. On the other hand, numerical variables such as budget, duration, and team size were found not to be decisive on their own; instead, organizational and process-related factors were observed to have a stronger impact in explaining success. The findings demonstrate that the success of digital transformation projects depends not only on quantitative resources, but also on strategic leadership, organizational readiness, and process management. These insights offer valuable contributions to decision-makers in terms of project planning and risk forecasting.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme yöntemiyle tane boyut dağılımının belirlenmesi
Determination of grain size distribution using image processing method
HAYDAR ŞAHAN
Doktora
Türkçe
2025
Maden Mühendisliği ve MadencilikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL İPEK
DOÇ. DR. HASAN SERKAN GÖKÇEN
- Dijital ayak izine teknolojik determinist yaklaşım: Veri madenciliği yöntemiyle dijital verilerin kullanımı ve gözetim olgusu üzerine bir araştırma
Technological determinist approach to digital footprint: A research on the use of digital data and surveillance by data mining method
AYLİN GÖKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Aydın ÜniversitesiYeni Medya ve İletişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER BAYRAK
- Ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılıklarının sınıflandırılmasında veri madenciliği yöntemlerinin kullanılması
Use of data mining methods in the classification of digital game addictions of secondary school students
KADİR TEKİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimGiresun ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERKAN ABDÜSSELAM
- Ebeveynlerin dijital ebeveynlik öz yeterliklerinin veri madenciliği ile değerlendirilmesi
Evaluation of parents' digital parenting self-efficacy through data mining
İPEK DURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimFırat ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TEKİN
- Web tabanlı anket sistemi ile elde edilen verilerin veri madenciliği yöntemi ile analizi
Data analysis of a web-based survey using data mining methods
ZEYNEP ELABİAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN ZONTUL