İşletmelerin her düzeydeki operasyon ve kararlarını, kapsamlı ve güvenilir veri, sorgu ve analizlerle desteklemeleri mümkün görünmekle beraber, başlıca üç güçlüğün aşılması gerekmektedir:
1. Bilgi teknolojilerindeki hızlı değişim ve gelişmelerin körüklediği, yöneticilerin yeni yazılımlar ve teknolojilere ayak uydurma, anlama ve kullanma için gerekli bilgi ve becerilerinin eksikliğine ve güncellenmesine yönelik güçlükler,
2. Bilgi işlem merkezleri ve veri analistlerinin, yönetimlerin bilgi tüketimlerini öngörüp desteklemelerindeki güçlükler,
3. Bilgisayar okuryazarlığı yüksek ve yönetsel analiz araçlarını çok iyi anlayan ve kullanan yöneticilerin, bu yöntemleri şirket veritabanları ve veri kaynakları ile buluşturmasında karşılaşılan güçlükler.

Gözlem, sayım, ölçüm ve benzeri şekilde biriktirilen, işletmenin faaliyetlerini tespit etme amacına hizmet eden bilgilerdir. Veriler, faaliyetlerin içeriğine uygun veri performansı (bellek ve hız) ilkeleri gözetilerek tasarlanmış ve genellikle ilişkisel veritabanlarında tutulan kayıtlardır. Bir kaydı veri yapan şey, bir işlem, bir formül, bir hesaplama içermemesidir. Türkçeye Fransızcadaki “donné” sözcüğünün karşılığı olarak geçmiştir. İşlenmemiş bilgi, ham bilgi olarak da tanımlanır. Örneğin: AZ1523 kodlu üründen 1.1.2001 tarihinde sipariş verilen miktar 1500 adet.

Anlamlandırılabilen, verilerden bir sorgu, bir formül, bir hesaplama veya bir işlem sonucu elde edilen bilgiler için kullanılır. Bir karar vericinin kararını etkileme, belirleme ve değiştirme yeteneği olan bilgi türüdür. Durumbilgisi, bir ürünün maliyetinin 250 TL olması, aylık talebinin ortalama 2000 adet olması, o ürün için harcanan işçilik saatleri toplamının 75 dakika olması, firmanın o ürün özelinde pazardaki payının %12 olması ve benzeri bilgilerdir. Bir verinin durumbilgisi olması için onun ne olduğunun biliniyor yani tanımının olması, yanı sıra anlamlı bir şekilde sunulabilir olması gerekir.

Bunu aşağıdaki gibi formülleştirmek mümkündür.

Durumbilgisi=f(Veri; Tanımı; Sunumu)

Örneğin, “AZ2553 kodlu ürünün maliyetinin 250 TL olması” durumbilgisinde “250TL” veri, “AZ2553 kodlu ürünün maliyeti” onun tanımı, bunun bir işletme raporunda yer alması ise sunumunu ifade eder. 

Problem çözme ve karar vermede durumbilgilerinin nasıl kullanılacağı konusundaki bilgileri de içeren türde bilgilerdir. Hangi durumbilgilerinin hangi eylemlerle ve nasıl ilişkilendirilmesi gerektiği üzerinedir. Deneyim ve eğitimle geliştirilebilir. Bu yüzden kişiye göre değişir. Yöntembilgisinin iki türü şunlardır: Açık (explicit) yöntembilgisi ve örtük (tacit) yöntembilgisi. Açık bilgi ansiklopedik bilgi olup araştıran herkesin kolayca bulabileceği bilgidir. Suyun Celsius ölçeğine göre 100 derecede kaynaması açık bilgi örneğidir. Örtük bilgi ise belgelendirilmesi kolay olmayan, kişilerin de bazen ifade etmekte zorlandığı bilgilerdir. Bisiklete binmek, estetik bir sanat eseri yaratmak gibi örnekler örtük bilgi örnekleridir. Bazı uzmanların bir takım belirtilere ve bulgulara bakarak vardığı ve güvenilir yargılarının gerekçelerini her zaman anlaşılır dayanaklarla ortaya koyamamaları da sık karşılaşılan örtük bilgi örnekleridir.

Yöntembilgisi aşağıdaki şekilde formülleştirilebilir:

Yöntembilgisi=f(Karar verici; Durumbilgisi; Anlamı)

İşletme analitiği (İA), en genel anlamıyla yöneticilerin yönetsel içgörülerini (insight) geliştirmek ve bilgisayarlı bilgi sistemlerinden etkin bir şekilde yararlanabilmelerini sağlamak için sunulan teknolojik ve yöntemsel olanakların bütünüdür. Çok benzer şekilde tanımlanan iki ayrı kavram daha vardır. Bunlar Karar Destek Sistemleri (Decision Support Systems-DSS) ve İşletme Zekâsı (Business Intelligence-BI)’dır. Bu üç kavram birbirine oldukça yakın kavramlardır.

İşletme zekâsı, işletmelerin faaliyetlerinde Büyük Veri, İşletme Analitiği ve Karar Destek Sistemleri’nin kullanımına ve yaygınlaştırılmasına yönelik kurumsal çabaların bütünüdür. Karar destek sistemleri, probleme ve karar vericiye göre şekillenirken, işletme zekâsı işletmenin tüm karar noktalarının yararlanabileceği kurumsal ölçekteki veri çözümlerini ön plana çıkarır. Analitik yeteneği kazandırılmamış bir işletme zekası yaklaşımı istenen sonuçları almaktan uzak olacaktır. İşletme analitiğinin yaygın uygulamaları veri merkezli KDS’leri ile büyük oranda örtüşmektedir.

Stratejilerde rekabet gücünü arttırma çabalarının ürün ve hizmetlerde yenilikçiliğe yönelmesi, işletmeleri artan veri hacminden yararlanmaya itmiştir. Böylece işletmeler, içinde bulundukları pazarı, müşterilerini ve rakiplerini daha iyi tanıma, böylece ürün ve hizmet kalitelerini arttırma olanağını kullanmaya başlamışlardır. Bu veri-zengin ortamdan yararlanabilmek yıllardır var olan yönetim bilimi, karar kuramı ve istatistiksel analiz araçlarının adeta yeniden keşfine sahne olmaktaydı. Artık yönetsel analiz ve karar araçları, büyük veri (big data) denilen veri-zengini bir ortamda işletme süreçlerinin parçası olmaya başlamaktaydı. Büyük veri, Bilgisayar desteği, Karar ve analiz araçları üçlüsü Bilgisayar okuryazarı karar vericilerle birleşerek, işletmelere yeni bir rekabet gücü sunuyordu. Bu rekabet gücü Analitik Rekabet olarak adlandırılmaktadır.

İşletme zekâsının dört temel bileşeni vardır:
1. Veri tüketiminin içerik ve örüntü beklentilerine uygun olarak sunulduğu bir veri ambarı,
2. Veri ambarındaki verileri görselleştirme, analiz etme, keşfetmeye yönelik araçlardan oluşan işletme analitiği araçları,
3. Başarımı izleme ve analiz etmek için benimsenmiş bir işletme performans yönetim sistemi (business performance management),
4. Gösterge paneli gibi karar vericinin işini kolaylaştırıcı olanaklardan oluşan kullanıcı ara yüzü.

İşletme zekâsı, ham verinin satış noktalarından, web mağazalarından ve çağrı merkezlerinden derlenerek veritabanlarında biriktirilmesi, veri ambarında verilerin analitik amaçlara uygun hale getirilmesi ve analitik araçlarla kararlara ve eylemlere dönüştürülmesi sürecinin tamamını kapsar.

İşletme analitiğini gerçek problemleri çözmek için bilgisayar teknolojileri, yönetim bilimi teknikleri ve istatistiğin bir birleşimi olarak tanımlamaktadır.

Yöneticilerin analize başvurma gerekçeleri üzerinden gidilirse, analitiğin aşağıdaki üç sorunun yanıtı üzerinde yoğunlaştığı görülebilir.
1. İşletmedeki mevcut durum nedir?
2. Gelecekte işletmede neler olması beklenir?
3. Mevcut olanaklarımızla işletme için yapabileceğimizin en iyisi nedir?

Raporlama analitiği olarak da adlandırılan betimsel analitik (Descriptive Analytics) işletmenin gidişatını ortaya koyma ve bu gidişatın nedenlerini anlamaya yöneliktir. İşletmeler, kurumlar, belediyeler ve devletler, makro ve mikro düzeyde birçok betimsel istatistik ve göstergeden yararlanırlar. Bir işletmenin cirosu, pazardaki payı işletmelerin önemli betimsel göstergelerindendir. Betimsel analitik amacıyla veriler farklı veri kaynaklarından derlenerek konsolide edilir ve böylece raporlama ve analize uygun formata getirilir. Betimsel analitikten işletmenin beklentileri, veri ambarının tasarım ve geliştirilmesinde göz önüne alınır.

İşletme raporları kurumsal karar verme ve yöntembilgisi yönetimi için
kritik öneme sahiptirler. Başarılı bir işletme raporunun temel özellikleri, açıklık, kısalık, tamlık ve doğruluktur.

Her işletme raporlama sisteminin kendine özgü yönleri olmasına
karşın, bu sistemlerin ortak bileşenleri şunlardır:
1. Çevrimiçi kayıt işleme sistemleri: Kurumsal veritabanları, POS’lar (satış noktaları), Web sunucuları, el bilgisayarları ve benzeri tüm elektronik verilerin tutulduğu sistemlerdir.
2. Veri tedarik: Veritabanlarındaki kayıtların raporlama sistemine aktarılmasından sorumludur.
3. Veri göçerimi: Verilerin veritabanlarından çıkarılması, raporlamaya uygun hale getirilip raporlama sistemine yüklenmesini sağlar.
4. Veri deposu: Verilerin tutulduğu depodur. Bu bir işlemtablosu, bir veritabanı yönetim sistemi, bir veri ambarı veya veri marketi olabilir.
5. İşletme performans yönetim sistemi: Raporların ve betimsel istatistiklerin anahtar performans göstergelerine (Key Performance Indicators-KPI) dönüştürülmesini sağlar. Bu göstergeler, işletmenin departman, alt birim ve işlevlerinin performanslarının değerlendirilmesinde kullanılır.
6. Yayınlama: Raporları erişime açma ve dağıtma işlevlerini içerir.
7. Güvence: İyi bir işletme raporlama sistemi; doğru bilgileri, doğru kişilere doğru biçim ve içerikte sağlayabilmelidir.

Kestirimci analitik, gelecekte olabilecekleri belirlemeyi amaçlamaktadır.

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden faydalı durumbilgileri ve yönetimbilgilerini keşfetmek ve çıkarmak için istatistik, matematik ve yapay zekâ tekniklerinden yararlanan bir süreçtir. Keşfedilen bilgiler, kurallar, yakınlıklar, ilişkiler, trendler ve hatta kestirim modellerinin kendisi veya bir algoritma dahi olabilir. Veri madenciliğinin kestirim analitiğinde yaygın uygulama alanları kitabın 12. sayfasında Şekil 1.3’te verilmiştir.

Karmaşık veya stokastik sistemlerin davranışlarının analizinde simülasyon sık başvurulan yöntemlerden biridir. Bu yaklaşımda gerçek sistemin birebir modelinin kurulması ve gerçeğe en yakın davranışlarının, sistemin performansını nasıl etkilediğinin belirlenmesi hedeflenir. Motosiklet ile pizza dağıtımı yapan bir firmanın üç motorize dağıtım personeli olduğunda, siparişlerinin yüzde kaçını vaktinde teslim edebileceğinin belirlenmesi problemi, talep ve teslimat süresine ilişkin olasılık dağılımların bilinmesi halinde simülasyon analizi ile çözümlenebilir.

Karar analitiği (presciptive analytics), bir karar problemi için uygun veya eniyi karar seçeneğinin belirlenmesine yönelik öneri içeren yöntem ve yaklaşımlardan oluşmaktadır. Bu kategorideki yöntem ve yaklaşımlar optimizasyon (eniyileme) içeren karar modelleri, yöneylem araştırması ve yönetim bilimi adı altında geliştirilmiş teknikleri içerir. 

Zaman damgası (time-stamped) bir elektronik verinin üretildiği, değiştirildiği, gönderildiği, alındığı, kaydedildiği zamanın tespit edilmesini sağlayan elektronik bir veridir.  Zaman damgası kullanımı, bütün veri ambarlarının desteklemesi gereken önemli bir özelliktir. Bu özellik sayesinde, pek çok kaynaktan alınan veriler farklı zaman pencerelerinde (saatlik, günlük, haalık, aylık) görüntülenebilir.

Metaveri (metadata, üstveri) veri hakkındaki verilerdir. Metaveriye sahip raporlar, yönetsel açıdan daha değerlidir. Bir veri ambarı verilerin nasıl organize edildiği ve etkili bir şekilde nasıl kullanılacağı hakkında metaveri içermelidir. Metaverinin amacı, verinin yapısal, anlamsal ve yönetimsel okunurluğunu, anlaşılırlığını ve dolayısı ile kullanılabilirliğini arttırmaktır. Verilerin tanımlanmasında ve erişiminde kullanılan yazar(lar), özet, konu gibi bilgiler, verileri kullanılabilir ve gösterilebilir duruma getirmeyi sağlayan HTML, TIFF gibi bilgiler, verilerin yönetiminde kullanılabilecek bilgileri tanımlayan zaman-damgası ve IP numarası gibi bilgiler metaveriye örnek olarak verilebilir. Ayrıntılara inme (drill down) ve bazı kayıtları yakından incelemeyi gerektiren analizlerde önemli bir yere sahiptirler.

Büyük veri, tek bir depolama ünitesinde saklanamayan, geleneksel veritabanı sistemlerinin işleme kapasitesini aşan ve farklı kaynaklardan gelen veridir. Büyük veri yalnızca miktarca çok değil aynı zamanda hızla değişen ve katı bir şekilde yapılandırılmış veritabanlarına uygun olmayan verilerdir. Farklı depolama ünitelerinden gelen veriler farklı biçim, içerik ve debiye (stream) sahip olabilirler. Büyük verinin en önemli kaynağı İnternet üzerinde yapılan tıklama akışları (clickstream) veya tıklanma yolları (clickpaths) dır.

Bu büyüklükteki verilerin saklanması kadar verilerin işletmeler için bir değere dönüştürülmesi de gerekiyordu. Bu durumda yeni bir yaklaşım ortaya konmuştur. Bu da verileri alıp algoritma ile işlemek yerine işlemeyi veya algoritmayı verilerin olduğu yere götürmektir. Böylece veri işlemede yeni bir yaklaşım olan büyük veri analitiği ortaya çıkmış oldu.

Kurumsal zekâ, yöneticilerin veya işletmelerin sahip oldukları yönetsel yöntembilgilerini karar verme süreçleri içinde kullanma ve eyleme dönüştürme düzeyinin bir ifadesidir. Bu yönüyle işletmelerin deneyimlerini öğrenmeye ve öğrendiklerinden yöntembilgilerini güncelleme ve geliştirmeye dönüştürmede eriştikleri kurumsal yetkinliği ifade eder.

İşletmede kurumsal zekâ, her bir yöneticinin tek tek karar verme kapasitelerinin bir toplamı olduğu kadar, bireysel karar süreçlerinin değerlendirilerek, gereğinde işletmenin süreçleri için benimsenmesine ve nihayet kurumsallaştırılmasına giden yolun genişliğiyle ve kullanım çevikliğiyle orantılıdır.