Geri Dön

Data science capability maturity model

Veri bilimi kabiliyet olgunluk modeli

  1. Tez No: 700149
  2. Yazar: MERT ONURALP GÖKALP
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde veri bilimi, rekabet avantajı elde etme, iş değeri yaratma ve kuruluşlar için gelir akışlarını yönlendirme konusunda önemli fırsatlar sunuyor. Veri bilimi, işletmelerin nasıl çalışması gerektiğine dair anlayışımızı da önemli ölçüde değiştirdi. Çağdaş bir organizasyonun hayatta kalabilmesi için veri bilimini iş süreçlerinin bir parçası olarak benimsemesi artık vazgeçilmezdir. Ancak kuruluşlar, bu potansiyel faydaları elde etmek için yürüttükleri veri bilimi girişimlerini yönetmede zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu, kuruluşların veri bilimi yeteneklerinin olgunluğunu sürekli olarak değerlendirmek ve geliştirmek için kapsamlı ve yapılandırılmış bir model ihtiyacı olduğunu göstermektedir. Bu tez, kuruluşların mevcut güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirmeleri, fark analizi yapmaları ve ilerlemelerinde sürekli iyileştirmeye yönelik bir yol haritası çizmeleri için teorik olarak temellendirilmiş bir Veri Bilimi Yetenek Olgunluk Modeli (DSCMM) önererek bu sorunu çözmeyi araştırmaktadır. DSCMM, 'Uygulanmıyor' ile 'Yenilikçi' arasında altı olgunluk seviyesinden ve Organizasyon, Strateji Yönetimi, Veri Analitiği, Veri Yönetimi, Teknoloji Yönetimi ve Destek olarak altı grup altında sınıflandırılan yirmi sekiz veri bilimi sürecinden oluşur. DSCMM'nin uygulanabilirliği ve yararlılığı, çeşitli büyüklük, endüstri ve ülkelerdeki kuruluşlarda yürütülen çoklu vaka çalışmalarıyla geçerlenmiştir. Vaka çalışması sonuçları, DSCMM'nin farklı ortamlarda uygulanabilir olduğunu ve kuruluşların mevcut veri bilimi olgunluk düzeylerini yansıtabildiğini ve veri bilimi yeteneklerini geliştirmek için önemli bilgiler sağlayabildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Today, data science presents immense opportunities in attaining competitive advantage, generating business value, and driving revenue streams for organizations. Data science has also significantly changed our understanding of how businesses should operate. In order to survive, it is now indispensable for a contemporary organization to adopt data science as part of its business processes. However, organizations face difficulties in managing their data science endeavors for reaping these potential benefits. This has led to the need for a comprehensive and structured model to continuously assess and improve the maturity of data science capabilities of organizations. This thesis seeks to address this problem by proposing a theoretically grounded Data Science Capability Maturity Model (DSCMM) for organizations to assess their existing strengths and weaknesses, perform a gap analysis, and draw a roadmap for continuous improvements. DSCMM comprises six maturity levels from“Not Performed”to“Innovating”and twenty-eight data science processes categorized under six headings: Organization, Strategy Management, Data Analytics, Data Governance, Technology Management, and Supporting. The applicability and usefulness of DSCMM are validated through a multiple case study conducted in organizations of various sizes, industries, and countries. The case study results indicate that DSCMM is applicable in different settings, is able to reflect the organizations' current data science maturity levels and provide significant insights to improve their data science capabilities.

Benzer Tezler

  1. Mezo-mı̇kro ölçek model kuplesı̇ wrf-les ı̇le yüksek çözünürlüklü rüzgar alanının belı̇rlenmesı̇

    High-resolution wind field determination with wrf-les through meso-micro scale model coupling

    ERKAN YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

    PROF. DR. GÖKHAN KİRKİL

  2. A novel approach for e-government maturity model

    E-devlet olgunluk modeli için özgün bir yaklaşım

    AYLİN AKÇA OKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM TURHAN

    PROF. DR. ALİ YAZICI

  3. Bim-based facilities management: A aconceptual framework for bim implementation of the fm industry

    Bim-tabanli tesis yönetimi: Tesis yönetimi endüstrisinde bim uygulama i̇çin kavramsal bir çerçeve

    ECEM TEZEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA HEYECAN GİRİTLİ

  4. Change process of integrating capability maturity model integration (CMMI) into a technology company: A case study

    Bütünleşik yetenek olgunluk modeli?nin (CMMI) bir teknoloji şirketine entegrasyonunun değişim süreci: Bir durum çalışması

    BARBOROS CAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SONER YILDIRIM

  5. Dijital olgunluk değerlendirmesi: Çok kriterli bir model ve örnek uygulama

    Digital maturity assesment: A multi-criteria model and case application

    AYCAN PİRİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDİ DAŞDEMİR