A performance monitoring system with the capability of detecting anomalies for corporate business intelligence reporting systems
Kurumsal iş zekası raporlama sistemleri için anomali tespit yapabilen performans izleme sistemi
- Tez No: 720141
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA AĞAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
İş Zekası uygulamaları veriyi anlamlı hale getirmek için kullanılan yaygın yöntemlerden biridir. Aynı zamanda, kurumsal şirketlerde yönetimsel kararlar alma konusunda kilit bir rol oynamaktadır. Kurumsal firmalarda, toplanan veri miktarı arttıkça raporlama yapmak da zorlaşmaktadır. Özellikle büyük firmalar için, İş Zekası raporlama sistemlerindeki rapor sayısının da artması ile raporlama sisteminin performansı daha önemli bir konu haline gelmektedir. Raporlama sistemlerinde çıkabilecek aksaklıklar, kurumsal firmaların karar alma süreçlerini sekteye uğratabilir. Bu nedenle, sistemdeki sorunları hızlı bir şekilde yakalamak için İş Zekası raporlama sistemini daha iyi anlamak ve sistemi kontrol edebiliyor olmak gereklidir. Bu çalışmada, bir bankanın İş Zekası raporlama sisteminin performansını izleyebilmek ve sistemdeki anormallikleri tespit edebilmek için yeni bir performans izleme sistemi kurulmuştur. Bu sistem ile raporlama ortamının takibini kolaylaştırmak ve ortamda çıkabilecek sorunları önceden tespit ederek engelleyebilmek amaçlanmıştır. Anormallik tespiti için raporlama ortamına ait veriler toplanarak analiz edilmiş ve toplanan veriler farklı Makine Öğrenmesi modelleri ile tahminlenerek en başarılı olan model performans izleme sistemine entegre edilmiştir. Bu performans izleme sisteminde, iş zekası raporlama sistemine ait pek çok gösterge, kurulan sisteme entegre edilerek yeni bir rapor halinde İş Zekası raporlama sisteminden sorumlu çalışanların kullanımına sunulmuştur. Bankaya entegre edilen bu sistem ile çalışanlar İş Zekası raporlama sistemini daha rahat takip edebilir duruma gelmişlerdir.
Özet (Çeviri)
Business Intelligence plays a key role in corporate companies to make managerial decisions. Especially for larger ones, Business Intelligence reporting systems get more complex with their large amount of data. When the number of reports increased, the performance of the reporting system might be a more important issue. Failures that may arise in reporting systems may disrupt the decision making processes of corporate companies. Therefore, it is necessary to understand better the Business Intelligence reporting system to capture the problems quickly. In this study, a system is established to monitor the performance of Business Intelligence reporting system of a Bank, with the capability of detecting anomalies. With this system, it is aimed to facilitate the monitoring of the reporting environment and to detect and prevent problems that may arise in the environment. For anomaly detection, the data are collected from reporting environment and analyzed. The collected data are trained with different Machine Learning models and the best fitted model is integrated into the performance monitoring system. In this performance monitoring system, many indicators of the business intelligence reporting system are integrated into the established system and presented to the employees as a new report. With this system integrated into the bank, employees can follow the Business Intelligence reporting environment more easily.
Benzer Tezler
- Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video
Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi
ERDEM ONUR ÖZYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Lityum iyon bataryalarda parça ömür kestirimi
Calculating remaining useful life of lithium-ion batteries
FERHAT MAÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN
- Nesnelerin internetinde uç bilişim için güven yönetim modeli
Trust management model for edge computing in the internet of things
BURCU BOLAT AKÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BOZKAYA ARAS
- İleri seviye izleme ve makine öğrenmesi ile mikroservis mimarilerinde anomali tespiti
Anomaly detection in microscervices architectures with advanced monitoring and machine learning
BURAK ÇAYIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜNYAMİN CİYLAN
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR