A success assessment model and methodology for data science projects
Veri bilimi projeleri için bir başarı değerlendirme modeli ve metodolojisi
- Tez No: 1018540
- Danışmanlar: PROF. DR. PEKİN ERHAN EREN, DOÇ. DR. EBRU GÖKALP AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Veri bilimi, Data science
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, dijital ekonomide süregelen bir paradoksu ele almaktadır: Veri giderek artan bir şekilde stratejik bir varlık olarak kabul edilirken, bu veriden değer yaratmak üzere kurgulanan Veri Bilimi (VB) projeleri yüksek başarısızlık oranlarıyla karşı karşıya kalmaktadır. Yönetim teorisinde belirtildiği üzere, ölçüm iyileştirmenin ön koşuludur; başarıyı nesnel olarak değerlendirme yeteneği olmadan, organizasyonla riskleri etkili bir şekilde tespit edemez veya girişimlerini optimize edemezler. Ancak mevcut literatür; veri bilimi projelerinin kendine özgü özelliklerini dikkate alan ve farklı proje türleri ile bağlamlara uygulanabilen, formalize edilmiş ve operasyonel hale getirilebilir bir başarı değerlendirme modeli sunma konusunda yetersiz kalmaktadır. Bu boşluğu doldurmak amacıyla, bu tez çalışması ile Veri Bilimi Projeleri Başarı Değerlendirme Modeli (DS PRO-S) geliştirilmiştir. Tasarım Bilimi Araştırması yaklaşımını benimseyen bu çalışma; proje başarısını açık, ölçülebilir ve karşılaştırılabilir kılmak amacıyla bir meta-model, bir somutlaştırma araç seti ve bir metodoloji işlevi gören bütüncül bir çözüm sunmaktadır. Bu mimari, ölçüm ve değerlendirme süreçlerinin ISO/IEC 15939 standardı ile uyumlu hale getirildiği titiz bir matematiksel formülasyonla desteklenmektedir. Değerlendirmeleri hem proje hem de faz seviyelerinde kurgulayan ve başarıyı (hedeflere ulaşma) Sağlıktan (başarıyı sağlayan koşulların oluşturulması) ayrıştıran DS PRO-S, modüler ve asenkron bir değerlendirme yeteneği ile uygulamaya yönelik esneklik sunmaktadır. DS PRO-S'un uygulanabilirliği ve yararlılığı, gerçekleştirilen uzman mülakatları ve çoklu vaka çalışmaları ile doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
This research addresses a persistent paradox in the digital economy: While data is increasingly recognized as a strategic asset, data science projects designed to leverage its potential impact continue to suffer from high failure rates. As established in management theory, measurement is the prerequisite for improvement; without the ability to objectively assess success, organizations cannot effectively detect risks or optimize their initiatives. However, the current literature lacks a formalized, operationalizable success assessment model that accounts for distinct characteristics of data science projects and is applicable across diverse project types and contexts. To bridge this gap, this thesis develops the Data Science Projects Success Assessment Model (DS PRO-S). Adopting a Design Science Research (DSR) approach, the study constructs a holistic solution that functions as a meta model, an instantiation toolkit, and a methodology to make project success explicit, measurable, and comparable. This architecture is supported by a rigorous mathematical formalization of measurement and evaluation, aligned with the ISO/IEC 15939 standard. By introducing evaluations at both project and phase levels and decoupling success (the achievement of objectives) from health (establishing the enabling conditions for success), DS PRO-S offers a modular and asynchronous assessment capability with operational flexibility. The applicability and usefulness of DS PRO-S were validated through expert interviews and multiple case studies.
Benzer Tezler
- İkili zemin karışımları için özgün bir görüntü veri seti oluşturulması ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılması analizi
Construction of an original image dataset for binary soil mixtures and classification analysis using support vector machines
MİRA BAĞMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
DOÇ. DR. MÜGE BALKAYA
- Mikroservis yazılımlarının sürdürülebilirlik seviyelerinin ölçülmesi
Measuring the maintainability levels of microservice software
OĞUZCAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
- Üstün yetenekli çocukların fen bilimleri öğretmenlerinin eğitimine yönelik bir model geliştirme çalışması
A study of developing a model for the eduction of science teachers of gifted children
MURAT GÖKDERE
Doktora
Türkçe
2004
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH ÇEPNİ
- İlköğretim fen ve teknoloji dersinde sistem dinamiği yaklaşımının tutuma, başarıya ve farklı becerilere etkisinin araştırılması
The effect of the system dynamics approach on students attitude, scientific success and different skills in middle school science and technology course
HASRET NUHOĞLU
- 8. sınıf kuvvet ve hareket ünitesine yönelik bilgisayar destekli öğretim uygulamalarının etkililiğinin araştırılması
The study of computer-supported teaching applications' effectiveness on 8th grade's force and motion unit
MURAT ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ RIZA AKDENİZ