Yöntembilgisi dolabı, kurumsal yöntembilgisinin elektronik metin belgeleri şeklinde biriktirilmesidir. Yönergeler ve yazışmaların bazıları yöntembilgisi dolabında saklanmalıdır. 

Seçilen aralığı Düşey_Ara_Tablo olarak adlandırılmış ve DÜŞEYARA fonksiyonu kullanılmıştır. Bu tablonun D sütununda birikimli olasılık değerleri ve E sütununda olası talep değerleri yer almaktadır. Gerçekte D sütunundaki birikimli olasılık değerlerinin amacı, DÜŞEYARA fonksiyonunun kullanımına imkân vermektir.

Sınıflandırma algoritması ve yaklaşımlarından  bazıları şunlardır:
i. Karar ağacı algoritmaları
ii. İstatistiksel analiz
iii. Yapay sinir ağları
v. Bayes sınıflandırıcılar
vi. Genetik algoritmalar
vii. Kaba küme yaklaşımı

Doğru cevap B'dir.

Karar vericiler, küreselleşmeye bağlı olarak örneğin aynı ürünü üreten bir ürün bazında tüm ülkeler ile rekabet içerisindedir. Karar verici, geleceğe dönük planlama ve planların uygulamaya geçmesi sürecinde elindeki verileri kullanarak, vereceği sipariş ve buna bağlı yatırımları farklı senaryolar ile detaylı bir şekilde analiz etmek için işlemtablolarının sahip olduğu benzetim araçlarını kullanabilir. Karar verici, yapılan öngörüler ve farklı senaryoların analizi ile gelecek için doğru kararlar vererek, işletmenin işlevlerini sürdürebilmesini sağlayabilir. Özellikle karara ilişkin bazı parametrelerinin ancak olasılık dağılımları ile modellenebildiği problemlerde senaryo analizi ve benzetimin sunacağı çözümler yöneticiler için önemli bir yere sahiptirler.

Alternatif değişken sayısı

Bir işletme içindeki çalışanların görüşlerini paylaşmaları, öğretmeleri ve diğerlerinden öğrenmeleri ile yöntembilgisinin kurumsal yayılımı sağlanabilir. Bir kurumun geçmiş
deneyimlerinden yararlanabilme yeteneği var ise ancak o zaman öğrenen bir kurumun
varlığından söz edebiliriz. Bir kurumun öğrenen bir kurum olup olmadığını anlamanın
yolu aşağıdaki koşulların gözlenmesidir.

1. Problemleri sistemli bir şekilde çözme,
2. Problem çözmede yaratıcı olmak,
3. Geçmiş deneyimlerinden öğrenme,
4. Diğer işletmelerin eniyi uygulamalarından yararlanma,
5. Bilgilerin kurumsal zeminde aktarılmasını hızlı ve etkin bir şekilde gerçekleştirme.

Yapılandırılmış veri madenciliği: Yaygın olarak sorgular ve istatistiksel analizlerle
ele alınabilen veri madenciliği problemleridir. Hangi veri setlerinin hangi yöntemlerle işleneceği bellidir. Doğru cevap C'dir.

Hiçbir belirsizlik içermeyen problemler belirgin (deterministik) problemler olarak tanımlanmaktadır.

Veri erişiminin işletme içi ve dışı iki önemli bileşeni vardır. İşletme içindeki bileşen, veri ambarı (data warehouse) ve marketi (data mart) altyapısının ve anlayışının varlığıdır. İşletme dışındaki bileşen ise 1990’ların başında dönemin başkan yardımcısı Al Gore’un bilgi süper-otobanı (information superhighway bazen infobahn) olarak adlandırdığı, bugün beklentilerin çok ötesinde gelişme göstermiş olan İnternet’tir.

Karar analitiği, işletme analitiğinin en üst basamağında yer alır. Bunun üç yönlü anlamı vardır.

1. Rekabet gücüne katkısı: Bunlardan ilki yarattığı rekabet avantajı açısından ürettiği bilgilerin diğer analizlerden daha etkili olmasıdır. Bir kararın farklı senaryolara göre sonucunun hangi koşullar altında eniyi çözüme göre nerede konumlandığını görmek, modele yansıtılamayan diğer faktörler yönüyle de değerlendirme yapabilmek, karar kalitesi ve işletmecilik yeteneğine son derece olumlu yansımaktadır.

2. Karar problemlerinin karmaşıklığı: Karar analitiğinin en üst basamakta yer almasının bir diğer anlamı aslında bu tür analizlerin karmaşıklığıyla da yakından ilgilidir. Otomasyona uygun olmayan, karar vericinin yakın etkileşimini gerektiren analizler bu düzeyde yoğunlaşmıştır. Çözümlenmesi güç bazen imkânsız problemlerin sezgiler veya sezgisel yöntemlerle ele alınmasını da gerektiren problemler karar analitiğinin konusunu oluşturmaktadır.

3. Betimsel ve kestirimci analitiğin katkıları: Karar analitiğinin matematiksel ve benzetim modelleri, sezgisel yöntemler ve algoritmaları ancak kullandıkları veri, bilgi ve parametrelerin hassasiyeti, doğruluğu ve tamlığı oranında etkili olabilir. Betimsel analitik, işletme veritabanlarından yararlanarak söz konusu veri, bilgi ve parametreleri tedarik etmektedir. Bazı modeller ise tahmin ve kestirim değerlerinden yararlanmaktadır. Kestirimci analitik bu noktada karar analitiğinin gereksinim duyduğu parametrelere ilişkin kestirim değerlerini (beklenen talep, olasılık dağılımı vb.) sunarak sürece katkı sağlar. Karar analitiğinin başarısı betimsel ve kestirimci analitikte gelinen düzeyle yakından ilgilidir.

Birim maliyeti ve toplam kârı karşılaştıran tek yönlü veri tablosu

Deterministik Arama: Aynı girdi değerleri ve başlangıç koşulları ile her zaman aynı çözümü döndüren arama yöntemleri ve algoritmalar için kullanılır.

Gösterge panelleri; kurumların yönetim ve denetim niteliği taşıyan önemli bilgilerini, öncelikle anahtar performans göstergelerini, tek bir ekran üzerinde görüntüleyen, bir bakışta anlaşılabilirliği olan, gerektiğinde ayrıntıların da görüntülenmesini destekleyen ve göze hitap eden ekran sunumlarıdır. Hedef yönetimleri ve ait oldukları sektörler farklı olsa da performans gösterge panellerinin ortak özelliklerinden bazıları şunlardır: • Görselleştirme araçlarından yararlanmaları, • Kullanımının çok kolay olması ve olabildiğince bak-ve-hisset (look-and-feel) özelliği
taşımaları, • Farklı veri kaynaklarından gelen bilgilerden yararlanabilmeleri, • Paneldeki bilgilerin ayrıntılarına inebilmeyi (drill-down) desteklemeleri.

A şıkkında beliritlen durumda bir çözüm aranarak veya optimizasyon yöntemleri ile bulunumaz. Dolayısıyla bu şıkta belirtilen gelişme olarak değerlendirilemez.  

Toplu veya bütünleşik (aggregate) planlama modeli

Bir kurumun öğrenen bir kurum olup olmadığını anlamanınyolu aşağıdaki koşulların gözlenmesidir. 1. Problemleri sistemli bir şekilde çözme, 2. Problem çözmede yaratıcı olmak, 3. Geçmiş deneyimlerinden öğrenme, Şekil 8.3 Moodle’ın yöntembilgisi oluşturma, depolama ve paylaşım olanaklarından bazıları 200 Karar Destek Sistemleri 4. Diğer işletmelerin eniyi uygulamalarından yararlanma, 5. Bilgilerin kurumsal zeminde aktarılmasını hızlı ve etkin bir şekilde gerçekleştirme.

Karar (prescriptive) analitiği Analitik sistemlerin kullanım alanı ve amacına göre sınıflandırılmasında değil sundukları işlevlere göre sınıflandırılmasında yer alan bir analitik düzeyi ifade eder. Doğru cevap D'dir.

Gerçek-yaşam problemleri açısından, optimizasyona eniyi çözümü garanti eden yöntemler bağlamında bakıldığında dikkate değer sınırlamalar vardır. Bunlardan bazıları aşağıda ifade edilmiştir.

i. Klasik optimizasyon matematiksel modellemeyi gerektirir ve modelleme zaman alıcıdır,

ii. Modellerin güncel parametrelerle kullanılması zorunluluğu bazen aşılması güç bir engel olabilmektedir,

iii. Bazı yerel eniyileme yöntemleri türevlenebilirlik ve dışbükey (convex) çözüm uzayına sahip olma gibi bazı koşulların yerine gelmesine ihtiyaç duymaktadırlar,

iv. Karar problemlerinin önemli bir kısmı tamsayılı ve kombinatoriyal problemler olup, dışbükeylik ve türevlenebilirlik özelliklerinin sağladığı ayrıcalıklara sahip değildirler,

v. Birden fazla çelişen amaç olduğunda, karar vericilerin doğrudan veya dolaylı etkileşimi optimizasyon için şarttır,

vi. Bazen küçük, genellikle de orta veya büyük boyutlu problemleri kabul edilebilir zaman pencerelerinde çözebilecek algoritmalara sahip az sayıda problem vardır.

Bu sınırlamaların her birinde umut verici ve kullanımını yüreklendiren gelişmeler de yok değildir. Bu gelişmelerin bazıları aşağıda ifade edilmiştir.

i. Matematiksel modellerin otomatik olarak kurulabilmesi konusundaki gelişmeler,

ii. İşletme analitiği, veri ambarı ve veri marketi yaklaşımlarının sunduğu betimsel ve kestirimci bilgilerden yararlanarak parametrelerin belirlenmesi konusundaki gelişmeler,

iii. Türev ve dışbükeylik gerektirmeyen stokastik sezgisel yöntemlerin yaygınlaşması,

iv. Tamsayılı ve kombinatoryel problemlere özel modelleme ve çözümleme yaklaşımlarının ortaya çıkması,

v. Optimizasyon-yönelimli karar destek sistemlerinin karşılıklı etkileşimi desteklemesi ile insan-deneyiminin çözüme katkısının önünün açılması,

vi. Değişik boyutlardaki problemlerin stokastik sezgisel yöntemlerle çözülmesinde elde edilen başarılar.

Tek–yönlü veri tablosu, girdideki bir değişimin çıktılardaki değerleri nasıl değiştirdiğini belirlemektedir. Doğru cevap D'dir.