Çevrimiçi analitik işleme sistemlerinde performans analizi ve bir öneri sistemi

Veri kayıtları için dijital ortamın kolaylığı ve güvenliği sebebi ile kullanım oranı her geçen gün daha da artmaktadır. Özellikle ticari kuruluşlarda ürünler, müşteriler, konum, satış zamanı gibi verilerin saklanması organizasyonların ileriye yönelik kararları için çok önemlidir. Ürün çeşitliliği ve müşteri bilgilerinin çeşitliliği verilerin işlenmesini güç hale getirmektedir. Bu yüzden bir organizasyonun büyük miktarlardaki verileri yönetebilmek, analiz edebilmek ve karar verme süreçlerinde hazır hale getirebilmek için bir sisteme ihtiyaç duyarlar. Bu durumda veri ambarları, hem analitik veritabanları ile hem de Çevrim-içi Analitik İşleme (OnLine Analytical Processing, OLAP) araçları ile organizasyonlara karar destek sürecinde büyük kolaylık sağlarlar. Bu yüzden veriye dayalı sistemlerde OLAP birçok firmanın kullandığı ve desteklediği bir karar mekanizmasıdır. Her gün daha da hızlı artan veri miktarı ve çeşitlilik analiz yapma konusunda OLAP sistemleri kullanımına daha çok ihtiyaç duyulmasına sebep olmuştur. Bu çalışma kapsamında OLAP sistemleri üzerinde iki farklı çalışma yapılmıştır: OLAP yaklaşımlarının performans analizi ve OLAP sistemlerinde bir öneri sistemi tasarımı. Farklı OLAP motorlarının performansı, sorgu süresi bakımından ve hangi durumlarda daha verimli olacakları hakkında örnek bir veri ambarı üzerinde analizleri yapılmıştır. Bu karşılaştırmalar sonucunda karışık hesaplamalarda en iyi performansı MOLAP, büyük miktardaki verileri işlemede özellikle büyük veride ROLAP öne çıkmıştır. İkinci çalışma birçok alanda farklı metotlar ile film, müzik, haber, kitap, arama sonuçları, e-ticaret gibi ögeler üzerindeki kullanıcıların önceden yapmış olduğu eylemleri üzerinden öneriler hazırlayan öneri sistemlerini OLAP üzerine uygulamak. Organizasyonların geçmiş verilerinden beslenen ve veri bilimi alanında yaygın kullanılan veri ambarı sistemlerinde kullanılacak öneri sistemlerine yönetici ve analistler tarafından ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışma ile tasarlanan sistem ikili birliktelik, işbirlikçi filtreleme ve kategorik öge algoritmalarıyla kullanıcılara öneri listesi sunmaktadır. Sistem Microsoft tarafından herkesin kullanımına açık olarak sunulan AdventureWorksDW veri ambarı üzerinde test edilmiştir.