Geri Dön

Data science technology selection: Development of a decision-making approach

Veri bilimi teknoloji seçimi: Bir karar verme yaklaşımının geliştirilmesi

  1. Tez No: 772343
  2. Yazar: KEREM NAZLIEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PEKİN ERHAN EREN, DR. KEREM KAYABAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  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: 125

Özet

Bilişim Sistemleri, Bulut, Analitik ve ilgili alanlardaki gelişmeler kullanıcılar ve organizasyonlar için Veri Bilimi alanında çok sayıda teknolojik çeşitliliğe neden olmuştur. Bu çeşitlilik Veri Bilimi teknolojilerinin seçilmesini ve yönetilmesini zorlaştırmaktadır. Ekipler uygun olmayan araçları ve teknolojileri seçip kullandıklarında teknik borç olarak bilinen sorunlarla ve verimsizliklerle karşılaşırlar. Bu soruna çözüm olarak, bu tez, analitik teknoloji seçimi literatürünü göz önünde bulundurarak sistematik bir teknoloji seçim yöntemi önermekte ve bunu bir vaka çalışması üzerinde test etmektedir. Bu yöntem, belirli bir Veri Bilimi İş Akışının gereksinimlerini belirlemek için açık uçlu sorular içeren bir anketten, teknolojileri bu gereksinimlerle eşleştirmek için bağlantı tablolarından ve kullanıcıların ihtiyaç ve tercihlerine göre teknolojileri sıralamak için çok kriterli karar verme yöntemleri kullanmaktadır. Bu yöntem, karar vericilerin teknoloji alternatiflerini karşılaştırmasını ve en uygun Veri Bilimi Teknoloji Mimarisi seçmesini sağlar. Bu alandaki mevcut çalışmalar, teknoloji seçimi problemini tek başına ele alıp teknolojilerin bir alt kümesini araştırırken, önerilen yöntem endüstriyel olarak ilgili stratejik teknoloji yönetimi araç setleri geliştirmek için temel ilkelerine uyarak geliştirilmiştir ve bu yöntem uçtan uca Veri Bilimi Sürecini ve tüm analitik teknolojilerini kapsar.

Özet (Çeviri)

Developments in IT, Cloud, Analytics, and related fields have created an abundance of Data Science technologies for practitioners, developers, and organizations to use. This abundance and variety complicate the Data Science technology selection and management processes for the analytics teams. When teams select and use improper tools and technologies, they encounter problems and inefficiencies, also known as technical debt. As a remedy, this thesis proposes a systematic technology selection method considering the analytics technology selection literature and tests it on a case study. This method consists of a survey with open-ended questions to determine the requirements of a given Data Science Workflow, linkage grids to map technologies to these requirements, and multi-criteria-decision-making to rank the technologies according to practitioners' needs and preferences. This method enables decision-makers to compare the technology alternatives and select the most suitable Data Science Technology Stack. While the existing studies in this domain consider the technology selection problem in isolation and investigate a subset of technologies, the proposed method encapsulates the end-to-end Data Science Process and the entire analytics technology landscape considering the key principles for developing industrially relevant strategic technology management toolkits.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması

    Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach

    MEHMET EMİN ASAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN TAŞKIN

  2. Perakende mağaza konumlarının belirlenmesi için CBS tabanlı çok ölçütlü yer seçimi

    GİS-based multicriteria site selection for determining retail store locations

    YASEMİN TOPÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURAN ERDEN

  3. Yatırım projelerinin değerlendirilmesinde AHP-VİKOR entegrasyonu ile bir KDS önerisi

    A decision support system (DSS) proposal with AHP-VIKOR integration in the evaluation of investment projects

    EDA ÇEVİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ GÖKŞEN

  4. Fundus floresein anjiografi görüntüleri üzerinden görüntü işleme teknikleri kullanılarak retinal damar hastalıklarının belirlenmesi

    Determination of retinal vascular diseases by using image processing techniques on fundus fluorescein

    HALİT ÇETİNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ

  5. CBS tabanlı karar destek sistemi ile kilitli teslimat dolabı yer seçimi

    GIS based decision support system for the site selection of parcel locker

    ECE ORTAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU