“Müşteriler Perakendenin Kalbi ise Veri Oksijendir.”

NRF 2020’den izlenimlerim:

Bülent Dal | CEO

NRF’e olan ilgi, perakende sektörünün gelişimine paralel her geçen yıl artarak devam ediyor. BJ’s Wholesale Club  ve NRF Yönetim Kurulu Başkanı Chris Baldwin’ın yaptığı açılış konuşmasında verdiği bilgiye göre, bu sene katılım rekoru kırılarak NRF’e 100 ülkeden, 16000 perakendeciyi temsilen  40000 üzeri kişi geldi.

NRF 2020 yine tam bir teknoloji şovuna dönüşmüştü. Konuşmalar ve fuar alanında sergilenenler teknolojiye dayalı dönüşümün etkileri ve bu dönüşüme hizmet eden çözümlere odaklıydı. Müşteri deneyimine olan etki ve veri analitiği araçları ile müşteri içgörülerinin anlaşılarak gerçek zamanlı kişiselleştirilme yapılması en çok odaklanılan ana başlıklar oldu. Sürdürülebilirlik, iade yönetimi, Z kuşağının beklentileri diğer öne çıkan alt başlıklar arasındaydı. Perakendenin ve teknolojinin buluştuğu bu organizasyona, her yıl katılmaya ve ilgimi çeken konuları sizlerle paylaşmaya çalışıyorum. Bu yıl ilgimi çeken başlıkları detaylarıyla size aktarmaya çalışacağım.

Ana Mesaj ve Satya Nadella Ana Konuşması:

“Müşteriler perakendenin kalbi ise veri oksijenidir.”

 NRF’te ilk defa bir teknoloji şirketi CEO’sunun NRF Başkanı’nın açılışı yaptıktan sonra ana konuşma ile söz almasına şahit oldum. Bu detay bile, perakendenin teknoloji ile işbirliğinin önemini gösteren küçük bir mesaj. Microsoft CEO’su Satya Nadella’nın da konuşmasının odağına oturttuğu ve Microsoft’un yakın zamandaki söylemi; birçok konuşmada ve fuar alanında sergilenen çözümlere aslında  yansımaktaydı. Artık fiziksel mağazalarda da elektronik ticaret web siteleri, sosyal medya siteleri ve mobil uygulamalar gibi müşteri deneyimini, müşteri ürün etkileşimi kayıt edilebiliyor ve izlenebiliyor. Müşterinin uçtan uca tüm deneyimini anlamamıza yardımcı olan veriyi toplamak ve anlamlandırmak akıllı perakendenin en önemli gereği olmuş bulunmakta. Satya Nadella da gelinen bu noktadan yola çıkarak tüketicinin nabzının atışlarını perakende verisinden dinlenip yorumlanacağını ve bu gücü kullanan perakendecilerin başarılı olacağı temasını özellikle işledi. Her saat perakende sektöründe 40 terabyte veri ortaya çıktığını ve perakendenin dünyadaki talep sinyallerini sürekli toplandığını söyledi. Akıllı perakendenin; müşteriyi, çalışanları, operasyonda ve tedarik zincirinde olanları takip etmeye yönelik veriyi kullanıp, yeni perakende deneyimini yaratmak ile mümkün olacağını ifade etti.

Microsoft CEO’su Satya Nadella konuşmasında her perakendecinin kendi teknoloji yoğunluğunu kurmaya ihtiyaç duyacağının altını çizdi.  Başka şirketlerden transfer edilecek teknolojik altyapılarla devam edilemeyeceğini her perakendecinin kendi dijital yetkinliğini artırması gerektiğini belirtti. Teknolojinin, perakende sanatını ortadan kaldırmayacağını, perakendenin çekirdek operasyonel mükemmelliğini artırmada teknoloji yoğunluğunu güçlendirmeye dayalı yenilenen perakende sanatının icra edileceğini belirtti.

Elektonik ticaretteki satışların %30’u veriye dayalı önerilerden geldiğini, herhangi bir perakende alışverişi ile ilgili sürecin %75’inin online ortamda başladığını ifade edip yeni perakende deneyiminin teknoloji nedeniyle değiştiğini yineledi. İşgücünün, yani saha personelinin veriye dayalı teknolojilerle güçlendirilerek müşteriye daha iyi hizmet sağlanmasının öneminin altını çizdi.

MIT Sloan Yönetim Okulu Profesörü Zeynep Ton’un Walmart CEO’su ile olan konuşması:

Oturumlar içerisinde gururla izlediğim ve size aktararak paylaşmaktan keyif aldığım diğer bir başlıksa “İyi İşler Stratejisi” üzerine olan bu oturumdu.  Bu oturumda; uzun yıllardır Perakende Tedarik Zinciri’ne dayalı çalışmalarının yanı sıra yıllardır  odaklandığı, aynı zamanda bu konuda 2014 yılında çok satanlar arasına girmiş  bir de kitabı  bulunan Türk Profesörü Zeynep Ton, “İyi İşler stratejisi” üzerine Walmart CEO’su John Furner ile bir söyleşi yaptı.

NRF vesilesi ile Türkiye’de tanımayanlar için Amerika ve Avrupa’nın önde gelen perakendecileri ile yakın ve başarılı çalışmalar yapan Zeynep Ton’u biraz anlatmak istiyorum. Türkiye’deki perakendecilerin Zeynep Ton’un çalışmalarında istifade etmesi gerektiğini düşünüyorum.

Zeynep Ton perakendede birçok şirketin özellikle mağaza çalışanlarını bir maliyet olarak gördüklerini ve iyi iş imkanı sunmadıklarını ve bunun sonucunda müşteriye dayalı sunulan hizmetlerin kalitesinin düştüğünü ve zarar gördüğünü düşünüyor. Oysa ki maliyete hassas düşük fiyat üzerine kurulu indirim mağazalarının dahi çalışanlarına daha iyi iş imkanları sunarak müşteri deneyimini iyi seviyede tutabildiklerini ve dolayısıyla iyi şirketlerin iyi iş imkanları sunarak aynı zamanda başarılı olduğunu savunuyor.

Profesör Zeynep Ton’un  odaklandığı çalışma ve araştırmalar şirketlerin, özellikle perakendecilerin, operasyonlarını, çalışanları, müşterileri ve yatırımcıları aynı anda tatmin edecek şekilde nasıl tasarlayabileceklerini ve yönetebileceklerini inceliyor. Araştırmaları Harvard Business Review, California Management Review ve Organizasyon Bilimi gibi yönetsel ve bilimsel dergilerde yayınlanmış;  çalışmaları, The Atlantic, The New Yorker, The Washington Post, The New York Times, PBS ve NPR gibi medyada yaygın olarak yer almış bulunmakta.

Kitabı yayınlandıktan sonra perakende liderleri, İyi İş Stratejisi’nin kuruluşlarında nasıl uygulanacağını anlamak için Zeynep Ton’a ulaşmaya başlamış. Yolculuklarında onlara destek olmak için Zeynep Ton, kar amacı gütmeyen İyi İşler Enstitüsü’nü (GJI) kurmuş bulunuyor.

İyi iş stratejilerinin indirim mağazalarında dahi hayata geçirebileceğine dair örnekler veren Walmart Amerika CEO’su John Furner, mağaza çalışanlarını güçlendirerek, ücret artışı sağlayarak, daha fazla eğitim vererek ve mesai planlamalarında daha fazla söz hakkı vererek çalışan sürekliliğini nasıl artırdıklarını ve müşteri hizmetini nasıl iyileştirdiklerini anlattı.

İnsan Öncelikli Dijital Strateji:

NRF’in ikinci gününde Starbucks CEO’su Kevin Johnson dijitalleşme, robotlar ve yapay zekanın konuşulmakta olduğu dönemde çok güzel bir adresleme yaptı. “Önümüzdeki on yıl içerisinde en tepe teknoloji şirketlerinin yapay zekada bulunduğu seviyede yer alarak daha iyi olmak istiyoruz. Yapay zekayı, iş ortaklarımızın müşterilerle daha iyi bağ kurması üzerine kullanmayı planlıyoruz. Odağında önce insan olan bir dijitalleşme stratejisi izliyoruz.”  dedi. Kevin Johnson yanı sıra, Satya Nadella ve diğer birçok konuşmacı robotlar mı insanlar mı müşteriye hizmet verecek tartışmasına, çalışanların teknoloji ile güçlendirilmesine dayalı bir stratejinin başarı getireceğini savundular.

İnovasyon Labaratuarından örnekler:

NRF’te son yıllarda perakendede inovasyon yaratmaya dayalı destekleyici çözüm sunan firmalar özel bir fuar alanında katılımcılar ile buluşturuluyor. Detaylı inceleme şansı bulduğum bazı çözümlerin kapsamını paylaşmak istiyorum.

  • Conex firmasından rafta yer alan kozmetik ürününü yapay zeka ile tanıyan ve müşteriye ürün arkasındaki dijital panel üzerinden bilgi ve pazarlama mesajlarını veren akıllı raflar.
  • Walkout firmasından, sepet içerinde görsel tanıma ile atılan ürünleri tanıyıp, fişini olıuşturup, ödemesini gerçekleştiren ve söz konusu sepeti düşük maliyetlerle hayata geçiren çözüm.
  • Happy Returns firmasından, müşteri deneyimini iyileştirmeye ve operasyonel verimliliği artırmaya dayalı moda perakendesinde iade oranını azaltmaya odaklı müşteri bildirimi ve veri analitiğini bir arada kullanan çözümlerin ticari hayatta yer bulması dikkatimi çekti. Ön tarafta müşteriye sunulan iade ve değişim uygulama servisi ile iade edilen ürünlerin yerine ciro kaybı olmadan başka bir ürün verilebiliyor.
  • Increasingly firması satın alınan ürünlerle beraber tamamlayıcı ürün önerileri ile gelen sipariş başına satış tutarı artışı sunan çözümünü sergilemişti.

Müşteriye yansıyan yapay zeka uygulamaları ve yenilikler ağırlıktaydı. Blockchain gibi bazı iç verimlilik uygulamalarına yeteri kadar yer verilmediğini ve ön plana çıkarılmadığını düşünüyorum.

Yazılım tarafından yönetilen Drone’lar  ile depolarda stok kontrolü yapan çözümler.

  • Siparişi alan, ürünü dijital ortamda tasarlayıp üretimine sağlayan, üretim süreçlerini uçtan uca dijitalleştiren firmalara yönelik çözümler N.A.bld firmasına ait bir çözüm akıllı inovasyon platformundaki çözümler arasında farklı bir başlık sunarak ön plana çıkıyordu.
  • Gıda perakendesine yönelik flashfood firması raf ömrünü tamamlamaya yaklaşmış sebze ve meyve ürünlerini toplayıp açık pazar uygulaması üzerinden düşük fiyata tüketiciye kendisine yakın perakende mağazasının bulunduğu teslimat noktasından tedarik eden bir iş modeli geliştirmiş.

2010’lu yılların Mobil teknolojilerinden 2020’li yıllardaki yapay zeka uygulamaları.

2010’lu yıllara girdiğimizde mobil çok konuşulmaya başlanmıştı ve 2012 itibarı ile firmalar ilk uygulamalarını sergilemeye başlamış ve her geçen sene mobil uygulamalarının sayısı artarak, olgunlaşıp hayatımıza girmişti. 2020’li yıllar da benzeri bir şekilde Yapay Zekanın çok konuşulacağı yıllar olacak gibi gözüküyor. 2020 itibarı ile perakendede her oyuncunun aktif yapay zekaya dayalı öne çıkan bir uygulaması var. Özellikle Nike ve Nordstorm’un artırılmış gerçekliğe dayalı yapay zeka uygulamaları ilgi çekti.  Gıda perakendesinde mobil cihazları rafa doğrultup, rafta olmayan yok satan ürünler, yerleşim ve fiyat doğruluğunu kontrol eden örnekler oldukça fazlaydı

  • Nike müşterilerinin tam ayak şekli ve boyutuna göre en uygun ayakkabıyı görsel olarak tasarlayacakları bir uygulama geliştirmiş. Kişinin bilgilerine göre yanlış bir numara seçildiğinde uyaran ve yönlendiren süreçleri uygulamanın içerisine dahil etmiş.
  • Nordstorm ve Ulta Beaty gibi firmaların ise müşteriler rujların ya da kozmetik ürünlerin kutularını açmadan yüzlerinde denedikleri mobil ve dijital ayna uygulamaları ilgi çekti.

Robotlar ve Kasiyersiz mağazalar:

Robotların yer aldığı standların sayısı bir önceye göre10 kat artmış gibi bir görüntü vardı. Söz konusu firmaların bazıları hem aşağıdaki fuar alanlarında hem de yukarı kattaki inovasyon labaratuarı alanında sergileniyordu. Tekrarlı ve benzer gösterimler biraz verimsizlik yaratmış oldu. Diğer yandan bu firmaların çoğunun henüz ticari açıdan başarı elde etmiş olmamalarını düşünürsek gelecekte yer edinme çabalarında ve şov yapma yarışına şahit olduğumuzu söylemek yanlış olmaz. Geçen sene olduğu gibi Amazon Go ve akıllı rafa dayalı standların sayısı da artmıştı. Görüntü işlemeye dayalı raf sistemleri olduğu gibi akıllı sepete dayalı uygulamalar ile kesintisiz müşteri deneyimi örnekleri çoğu firmaların odaklandığı temaydı. Gıda ve moda perakendesinde stok yönetimi ve pazarlamaya yönelik hizmet veren birçok tatbikat sergilenmişti. Geçen sene daha deneysel çalışmalar var iken bu sene artık akıllı raflarda yaygınlaşma sürecinin başlamak üzere olduğunu gördük.

Başsız Ticaret “Headless Commerce”

NRF’te konuşmalarda ismi artarak geçen Headless Commerce ayrı bir başlık olarak dikkat çekti. Daha önce duymamış olmanız gerçekten deneyimlemediğiniz veya ne olduğunu bilmediğiniz anlamına gelmiyor. Uçtan uca ticaret sistemlerinin karmaşık olması ve modern satın alma davranışına uyum sağlama zorluğu olması nedeniyle hayatımıza giren Alexa gibi  IoT ve ses etkileşimi ile herhangi bir e-ticaret önyüzü olmaksızın sipariş vermek ve satın alma yapmaya dayalı süreçler ya da Amazon Dash Button gibi buzdolabı üzerindeki magnete benzer düğmelere basarak sipariş verilebilen sistemlerden bahsediyoruz. Bu süreçte, cihaz ile uygulama katmanı arasında bir API çağrısı yapılması, daha sonra siparişin işlenmesi ve sonrasında  ticari sistemdeki sonucunun durumu ile ilgili güncelleme yapmak için uygulama katmanına bir API çağrısı yapılarak sonlanan bir süreç söz konusu. Arka taraftaki ERP ile entegrasyon yapmadan tüketiciye daha pratik bir deneyim sunmaya dayalı yaklaşım belli ürün ve hizmet modelleri için tercih edilecek gözüküyor.

Z Kuşağı alışveriş sahnesinde

 Etkinlikte tartışılan bir başka trend, 1990’ların ortalarından sonra doğan ve şimdi yetişkinliğe ulaşan demografik grup Z Kuşağı’nın ihtiyaçlarını karşılamak için deneyimsel perakende formatlarının ortaya çıkmasıydı. Anlatılan vak’alardan birisi NTWRK firmasının  akışlı video ve sosyal medya ile kültürel hayatta rapçi veya aktör gibi bilinen isimleri kullanarak etkileşim kuran mobil uygulama ile Z kuşağına ulaşması idi.

Camp  CEO’su Ben Kaufman,  yönettiği 5 mağazalı zincirde farklı temalarla  Z kuşağı ve ailelerle nasıl bağ kurduğunu anlattığı bir oturumda söz aldı. Dönüşen temalarla beraber uyguladıkları ürün satmak, sunulan deneyimlerle ilgili bilet satmak ve markalara kendi hikayelerini anlatabilecek sponsorluklar sunmaya dayalı stratejilerini anlattı.

Sürdürülebilirlik

 NRF etkinliğinde birçok perakendeci, marka ve otorite sürdürülebilirlik ve gerekleri ile ilgili söz aldı. Sadece bu konuya dayalı paneller yapıldı.  Etik kaynaktan ürünün sağlanması, adil ticaret, azaltılmış ambalajlama ve israfı azaltmaya yönelik yeniden satış ve kiralama hizmetlerinin büyümesi tartışıldı.

Bu konuda söz alanlardan Lush Amerika yetkilisi  şirketin üretim tarihleri, etik satın alma, el yapımı ürünlere odaklanma ve hayvan testlerine karşı sıkı politikalar dahil olmak üzere altı temel değerle iş yaptığını anlattı.

West Elm, ev dekorasyonu perakendecisi şirketin 2002 yılında kuruluşundan bu yana basit bir slogan izlediğini söyledi; “Her gün biraz daha yeşilleşin.”. 2014 yılında West Elm, Adil Ticaret Sertifikalı ilk ev perakendecisi olduğunu belirtti.

Dinleyecilere açık katıldığım bir panelde ise aslında tüketicilerin sürdürebilirlik ve doğal ürünleri istediklerini çok konuştuklarını ancak bu isteklerinin yerine getirilmesi için daha yüksek bir bedel ödemeyi benimsemediklerini ve bu durumun sürdürülebilir ürünlere dayalı iş hacminin ve eko sistemin büyümesini engellediğini söyledi.

Sürdürebilirlikle alakalı iade ve imha önlemeye dayalı daha önce örnek verdiğim birçok teknoloji çözümü de  fuar alanında yer aldı.

Gwyneth Paltrow’dan kapanış Konuşması:

Kapanış konuşmasında herkesin merakla beklediği ünlü sinema aktrisi, yazar, şarkıcı ve şimdi Goop Inc.’in sahibi iş kadını Gwyneth Paltrow söz aldı.

Herkesin ilgiyle izlediği konuşmasında işi kurduğu başlangıç yıllarına dönmüş olsa bilmediği konularda çekinmeden soru sormuş olacağını dile getirdi. En önemli probleminin neyi bilmediğini bilmemesi ve bu nedenle sürekli gerekli gereksiz birçok konuyu gece yarısı okuyup öğrenmeye çalıştığını ve birçok hata yaptığını ifade etti.

Oscar ödüllü aktris, Goop bültenini 2008 yılında mutfak masasının konforundan yarattığını ve yaklaşık altı yıl sonra, bu küçük çabanın, şimdi 300 çalışanı ve 2018’de 250 milyon dolar değerine ulaşan  bir işletmeye dönüştüğünü ifade etti.

Forbes’a göre şirket, toplam 80 milyon dolarlık dış finansman sağladı. Paltrow, Goop’u, insanların mumlardan mobilya ve sağlık takviyesi ürünlerine kadar her şeyi satın alabileceği bir hayat tarzı ve sağlığa dayalı bir “contextual commerce” sitesi olarak nitelendirdi.

Üç gün boyunca dolu dolu son derece tempolu, yoğun bir gündemle gerçekleştirilen NRF 2020 Organizasyonu; katılımcılara bir kez daha teknolojik gelişmelerin, yenilikçi teknolojilerin iş yapış şekillerine, iş modellerine, kullanıcı ve müşterilerin tutum ve davranışlarına nasıl nüfuz ettiğini ve dönüştürdüğünü gösterdi. Tüm bu çıkarımlar globalde olduğu gibi Türkiye perakende sektörününde bu dönüşümü iyi okuması ve yatırımlarını, bakış açısını bu yönde geliştirmesinin mesajı oldu.

 

Perakendede Dijital Dönüşüm Trendleri

NURAY GÖKMEN KAHVECİ | DİJİTAL PAZARLAMA YÖNETİCİSİ

Perakende sektörü kadar tüketici taleplerinden etkilenen başka bir sektör bulunmuyor. Müşteriler hız, dakiklik, kolaylık ve aradığı ürüne anında ulaşma beklentisi içindeler. Bu beklentilerin perakendenin geleceğini nasıl şekillendireceği ile ilgili öngörüleri sizin için listeledik.

Kişiselleştirilmiş Alışveriş: Perakendecilerin elde ettikleri müşteri verisini anlamlandırmaya başlaması ile birlikte “hyper– personalization” olarak adlandırılan ileri kişiselleştirme kavramı önem kazandı. Günümüzde büyük perakendeciler müşterinin talebi oluşmadan ihtiyacını anlamaya yönelik tekliflerde bulunuyor. Rekabet etmek isteyen diğer şirketlerin de bu noktaya gelmesi gerekiyor.

Fiyat Odaklılık: Kaliteli ve uygun fiyatlı alışveriş yapmak ve bu konuda övünmek tüketiciler arasında bir trend halini alıyor. Seçeneklerin artışı ve dijital platformların artması ile birlikte tüketiciler fiyat araştırması konusunda uzmanlaştı. Fiyata ek olarak ürün özellikleri, kalite gibi unsurları da araştırabilir hale gelmek tüketicileri bu konularda da seçici hale getirdi.

Sesli Alışveriş: Yapay zeka teknolojisinin alışveriş deneyimini geliştirmesi ile tüketiciler artık robotlardan yardım almayı alışverişin vazgeçilmezi olarak görmeye başladı. Önümüzdeki günlerde, akıllı hoparlörler ve chatbot’ları daha çok görmeye devam edeceğiz.

Deneysel Perakende: “Retailtainment” olarak da adlandırılan deneysel perakende önemli bir trend olacak. Yıllardır e-ticaretin yükselişi ve klasik perakendeciliğin değişim geçirmesi gerektiğinden bahsediliyordu. Deneysel perakende, geleneksel perakendeciliğin dijitalleşme yolundaki en önemli adımı olarak düşünülebilir. Yeni nesil tüketicilerin %52’si tatil alışverişini deneysel alışveriş imkanı sunan yerlerden yapmayı tercih edeceğini belirtiyor.

Gezegen Dostu: Sürdürülebilirlik perakende için artık bir zorunluluk halini alıyor. Unilever’in yaptığı araştırmaya göre günümüzde tüketicilerin 1/3’ü ürün tercihlerinde doğaya ve çevreye etkisine önem veriyor.

Sosyal Medya Para Birimi: Tüm dünyadaki sosyal medya kullanıcı sayısı 2.5 milyara ulaşmış durumda. Yeni nesilin 1/3’ü markalar ve şirketlerle sosyal medya aracılığı ile etkileşime geçiyor ve bu da alışveriş davranışlarını etkiliyor.

Kaynak: KPMG, Perakende Trendleri 2019 – Global Tüketici & Perakende

Perakendeciler için önceki yıllardaki Black Friday kampanya sonuçlarından çıkarılacak 4 ders

NURAY GÖKMEN KAHVECİ | DİJİTAL PAZARLAMA YÖNETİCİSİ

Amerika için önemli bir kampanya olan Black Friday, artık Türkiye’de de göz ardı edilemeyecek oranda satışların gerçekleştiği bir indirim kampanyasına dönüştü. Perakende sektörü için gelirleri ciddi etkileyen bu kampanya döneminde doğru stratejiler ile ilerlemek de kritik hale geldi.

Ders 1: Bu dönemdeki yoğun satışlar, Perakendecilerin stoklarını etkileyebilir. Dünyaya baktığımızda Black Friday döneminde online alışveriş yapanlar %2,8 oranında “Stokta Yok” uyarısı ile karşılaşıyor. Bu durumdan kaçınmak için ürün bilgilerine ait verilerin tutarlılığını sağlamak, gerçek zamanlı stok takibi gerçekleştirmek, anlamsal içerik aramayı destekleyen arama motorları kullanmak ve veriye dayalı talep tahminleme sistemlerine yatırım yapmak zorunluluk halini alıyor.

Ders 2: Black Friday’in dijital altyapı üzerinde de önemli etkisi bulunuyor. Online talebin ani ve belli zaman aralığında yoğunlaşması, genellikle küçük perakendecilerin websitelerinin kapasitesinin kaldıracağından fazla trafiğe ve websitelerinin çöküşüne neden olabiliyor. 2017 yılındaki yoğunluk Debenhams ve GAME gibi firmaların altyapı yetersizliği nedeniyle sitelerini kapatmak durumunda kalmalarına neden olmuştu. Geçtiğimizde yıl Amerika’da Macy’s de beklentilerinin üzerindeki trafik nedeniyle benzer bir durumla karşı karşıya kaldı. Yalnızca Black Friday için değil; kampanya dönemlerinde bu tür bir sorun yaşamamak için perakendecilerin gerekli yatırımı yapmaları hayati önem taşıyor.

Ders 3: Ulusal Perakende Federasyonuna göre, Black Friday kampanyasında alışveriş yapanların %54’ü çok kanallı alışverişi tercih ediyorlar. Yani mağazada görüp, deneyip; online fiyat araştırması sonrasında satın alıyorlar. Bu bilgi doğrultusunda, Black Friday’in artık bir dijital kampanya olarak değerlendirilmesine şaşırmamak gerekiyor. Ancak klasik perakenciler bakış açılarını değiştirmedikleri ve çok kanallı alışveriş deneyimini artırmanın yolunu bulamadıkları sürece rekabet etmeye devam edemeyecek gibi görünüyorlar.

Ders 4: Alışveriş yapanların artık bilgisayar yerine akıllı telefonları tercih ettikleri ve mobilin alışveriş deneyiminde önemli bir platform haline geldiği bilinen bir gerçek. Geçtiğimiz yıl Amerika, Kanada, İngiltere ve diğer Avrupa ülkelerindeki Black Friday mobil satışlarının desktop’tan gerçekleşen satışlarının önüne geçmesi de bunun bir kanıtı. Bu durumda, perakendecilerin mobil alışveriş deneyimini geliştirmeleri kaçınılmaz hale getiriyor.

 

UiPath’te Optik Karakter Tanıma ve Bilgisayar Vizyonu Teknolojisi

SİNEM BATMACA | TEST UZMANI

Robotik Proses Otomasyonu (RPA) temelde, rutin ve tekrarlı prosesleri otomatize eden yazılım çözümleri olarak ifade edilebilir. RPA yatırımının geri dönüşünün (ROI) yüksek olduğu bir yazılım olarak görülmektedir. İşletmeler tarafından RPA sistemlerinin iş performansını arttırdığına tanık olunduğundan bu sistemlere olan talep giderek artmaktadır. Bu nedenle son yıllarda birçok yeni RPA sunucusu pazara girmiştir ve UiPath RPA yazılımları arasında pazarda lider pozisyonda olan bir yazılımdır.

UiPath platformununun da kuşkusuz en kullanışlı ve çok yönlü araçlarından biri Kayıt (Record) özelliğidir. Süreç adımlarını adım adım tasarlamak yerine, kullanıcı tarafından gerçekleştirilen akışta süreç tasarımının gerçekleştirilmesini sağlar. Yazılım robotu ekrandaki tıklamaları ve eylemleri takip ederek bu adımları iş akışına dönüştürür.

Ancak record fonksiyonu özellikle Citrix gibi uzaktan masaüstü (Remote Desktop Application) uygulamalarında, metin alanlarını ve düğmeleri ayırt etmede zorlanır. Bu ortamlarda record yapıldığında, tüm uygulama penceresi robotlar tarafında bir düğme gibi bütün olarak görülmektedir.

Bu bağlamda, remote ortamlardaki otomasyon zorluğunu aşmak için kullanılan çözümlerden biri Optik Karakter Tanıma (OCR) teknolojisi olmaktadır. Süreç kaydı sırasında, bir UiPath kullanıcısı UiPath Studio ekranında OCR makinesi seçip, pencerede uygun metni seçebilir ve robotun bu metni her seferinde bulması sağlanabilir. Metinin farklı bir yerde olması robotun çalışması için bir engel değildir. Gelişmiş karakter ve görüntü tanıma yazılımları, RPA’nin bu derece başarılı olmasının en önemli nedenlerindendir.

Öte yandan Citrix, VMware, VNC ve Windowns Uzaktan Masaüstü gibi sanal masaüstü ortamlarını güvenilirliği yüksek bir şekilde otomatikleştirmek OCR teknolojisini zorlayan konulardan biri olmuştur. UI’daki ufak değişikliklerin otomasyonu bozacabileceği ihtimali güvenilirlik va bakım sorunlarına yol açmaktadır.

Görüntü eşleştirme algoritması, hedef elemanların görünümünde değişiklik olma olasılığı nedeniyle hatalara açıktır. Bilgisayar vizyonu güvenilirliği yüksek bir şekilde bu zorlukların aşılmasını sağlamaktadır.

Bilgisayar vizyonu teknolojisi, temelde selektörlere ve görüntü eşleştirmeye (image matching) gerek duyulmadan robotların ekranı görüp elementleri tanımlamasını sağlayan özelliktir.

Robotların kullanıcı arayüzlerini insan gibi tanımalarını sağlayan bu özellik, yapay zeka (AI), Optik Karakter Okuma (OCR), metin bulanık eşleme (text fuzzy-matching) teknolojileri bir arada kullanılarak geliştirilen algoritma ile sağlanmıştır.

Bilgisayar vizyonu özelliği sanal masaüstü ortamları dışında SAP, Flash, SilverLight, PDF’ler ve hatta resimler dahil olmak üzere geleneksel UI otomasyon yöntemlerinin zorlandığı çok çeşitli senaryolarda ögelerin tanımlanmasında kullanılabilir.

Geleneksel görüntü otomasyonunun aksine, UiPath’in bilgisayar vizyonu özelliği görüntü eşleştirme temelli değildir. Bu sayede, renk, yazı tipi, boyut ve çözünürlük değişiklikleri dahil olmak üzere arayüz değişikliklerine karşı oldukça dayanıklıdır.

Bilgisayar vizyonu, RPA geliştiricileri tarafından bilinen iş akışlarını korurken, selektörlere olan bağımlılığı ortadan kaldırmaktadır. Görünür ekran elemanlarının sayısındaki artışla daha fazla otomasyon mümkün kılınmaktadır.

Bu gibi teknolojilerin gelişmesi ile robotların son yıllarda daha anlayışlı hale geldiğini söyleyebiliriz; bu durum bizlerin karmaşık kararlar verebilen yazılım otomasyonu robotlarına bir adım daha yaklaştığımızın kanıtıdır.

 

Kaynaklar

  1. https://www.uipath.com/blog/what-a-robot-sees-using-ocr-in-rpa
  2. https://www.uipath.com/blog/introducing-new-uipath-ai-computer-vision

JMeter Kullanımı

DAMLA İYİLİKSEVER | İŞ ANALİSTİ

Bir önceki yazımda sizlerle kullanılabilir yazılım test araçlarını paylaşmıştım. Bu yazımda ise, bahsetmiş olduğum açık kaynaklı JMeter hakkında temel bilgiler vererek web uygulamalarınızın testlerini gerçekleştirmenize katkıda bulunmayı amaçlıyorum. JMeter’ın %100 Java kaynak kodlu bir yazılım olduğunu ve bu test aracını kullanabilmeniz için gerekli kütüphanelere sahip olmanız gerektiğini daha önceki yazımda da belirtmiştim. Bu test aracı ile web uygulamalarınızın performans, fonksiyonel ve yük testlerini gerçekleştirebilirsiniz. Dilerseniz JMeter’ı temel özellikleri ve içerdiği elementler ile incelemeye başlayalım.

  • Thread Group: Her testin ilk aşamasıdır ve oluşturulacak test planının tüm elementleri mutlaka Thread Group’un altında yer almalıdır. Kullanıcı sayısını belirleme, ramp-up ve testin kaç kez koşturulacağını belirlemeye izin verir. Ramp-up’ı anlaşılır olması için örnek üzerinden açıklamak istiyorum; örneğin 100 kullanıcınız var ve testi yaparken bunlardan 10 tanesinin aynı anda testi başlatmasını istiyorsunuz. O halde 100/10=10 saniye sizin ramp-up’ınız olacaktır. Bu da ilk saniyede ilk 10, ikinci saniyede 20, üçüncü saniyede 30 vs. kullanıcınız giriş yaptığı ve testi gerçekleştirdiği anlamına geliyor. 10. saniyenin sonunda sahip olduğunuz tüm 100 kullanıcı da girmiş ve testi tamamlamış olacaktır. JMeter size default olarak sınırsız test yapacağına dair “Forever” bilgisini işaretli getirir; fakat tekrar sayısını kendiniz belirleyebilirsiniz. 1.9 versiyonunda yer alan “Test Run Scheduler” teste başlangıç ve bitiş zamanı eklemenize izin veriyor.

  • Controllers: Bu elementler, testinizin düzenini ve sırasını değiştirebilirler. Sampler’ın, Config Elements ve Logic Controllers’ın alt elementi olabilirler. Dikkat edilmesi gereken nokta şudur ki; isteğin kendisini controllers değiştirebilir, böylelikle JMeter istekte tekrara düşebilir.

  • Configuration Element: Sunucuya yapılan örnekleyici (Sampler) isteklerini yapılandırmak ve değiştirmek için kullanılır. Yapılandırmak istediğiniz örnekleyicilerin üst seviyesine eklemeniz gerekir. En sık kullanılanlardan birkaçının aşağıda açıklamalarını inceleyelim:
  • CSV Data Set Config: CSV formatındaki bir external dosyadan dataları okuyup, variablelerin içine yazar ve örnekleyici isteği içerisinde kullanır.
  • User Defined Variables: Test scriptinde kullanılan değerleri yaratmak için kullanılır.
  • JDBC Connection Configuration: JDBC bağlantı ayarlarını oluşturmak için JDBC Request örnekleyicisi ile birlikte kullanılır. Database test planı oluşturmak için de kullanılır.
  • Login Config Element: Kullanıcı adı ve password kullanan örnekleyicilerin default kimlik bilgilerini oluşturmak için kullanılır.

  • Listeners: Ölçeklendirillmiş tablo şeklinde ya da grafik formundaki performans test sonuçlarının izlenmesi ve analiz edilmesi için kullanılırlar. Bunun yanısıra kullanıcıya birbirinden farklı zaman ölçüleri sağlar. En sık kullanılanları aşağıda açıklamaları ile inceleyelim:
  • Aggregate Graph: Test sonuçlarının hem tablo formunda (rapor formatı) hem de grafik formunda incelenebilmesi için kullanılır.
  • View Results in Tree: Tüm örnekleyicilerin her biri için test sonuçlarının sağlanması ve de depolamak için kullanılır. Tüm response body, response header, servera gönderilen istek ve bodysi görüntülenebilir burada.
  • View Results in Table: Response header, gecikme, örnek zaman vs. gibi bilgilere ulaşabileceğiniz listener şeklidir.

 

JMeter ile Servis Nasıl Test Edilir?

Her zamanki gibi bir Test Plan üzerinde ilerlenecektir. Öncelikle gerçekleştireceğiniz teste kullanıcı atamalısınız. Bunun için de sağ tıklayarak oluşturacağınız Thread Group işinizi görecektir. Kullanıcı sayısı ve yukarıda bahsettiğim birkaç teste dair bilgileri buradan değiştirebilirsiniz. Sonrasında bir servis test etmemiz için gerekli olan şeyleri düşünmekle başlayabiliriz; örneğin ilk olarak aklımıza “isteği nereye ve nereden göndereceğim?” gelmelidir. Bunun için istek detaylarında revize yapmanızı ve oluşturmanızı sağlayan Sampler bölümünden HTTP Request yardımcı olacaktır. Burada Server/IP tanıtıp belirli bir port üzerinden isteğiniz sunucuya (server) iletilip yanıtını alacaksınız. Bunun yanında bir de Parameters kısmında elinizde var olan isteğe ek olarak Result’da görebileceğiniz değerler tanımlayabilir, eşleyebilir ya da ilişkilendirebilirsiniz. Testinizi Run edip sonuçlarına View in Tree dinleyicisi içerisinde Sampler Result bölümünden ulaşabilirsiniz.

JDBC (Java DataBase Connectivity) Konfigürasyonu Nasıl Yapılır?

Eminim ki servisini test etmek istediğiniz web uygulamalarınızın datalarını sakladığınız bir ortamınız var ve aynı zamanda hem buradan data çekmeye hem de veritabanınızdan datayı çekip bir dosyaya yazırmaya ya da veritabanınızı test etmeye ihtiyaç duyuyorsunuzdur. Tüm bu bahsettiğim şeyleri JDBC (Java DataBase Connectivity) konfigürasyonu ile yapabilirsiniz.

Öncelikle yine gerçekleştirmek istediğiniz test planınız üzerinden Thread Group yani kullanıcı ve özelliklerini belirlemeniz gerekir. Sonrasında yine kullanıcı üzerinden ekleyeceğiniz gereklilikler JDBC Request örnekleyicisi ve ayarlarını yapacağınız JDBC Connection Configuration konfigürasyon elementi olmalıdır. Database URL ve JDBC Driver Class bilgilerinizi, sorgu istek alanına da sorgunuzu yazarak testinizi çalıştırmalısınız. Her zaman olduğu gibi View Results in Tree dinleyicisinden sonuçlarınızı görüntüleyebilirsiniz.

Testin Önemi ve Araçları

DAMLA İYİLİKSEVER | İŞ ANALİSTİ

Yazılım geliştiren, bir ürün ortaya çıkarmayı hedefleyen hangi kişi ya da kuruluş geliştirdiği bu ürünün dört dörtlük ve hatasız olmasını istemez ki? ”Elbette hatasız olsun! Bu, benim/firmamın prestiji için oldukça önemli.” yanıtınızı duyar gibiyim.

Peki… Hiç düşündük mü bu “hatasız” ve “prestijimizi üst noktalara taşıyacak olan” ürünün gerçekten kusursuz olduğundan nasıl emin olacağız?

İnsanlarda temel bir algı vardır. İşin çoğunu yapıp bitiş çizgisine yaklaşılan noktada işi bitmiş gibi kabul ederler. Bu noktada aslında çok önemli olan bir detayı atlarlar; Test Süreçleri. Birçok firmada teste önem verilmemekte, test kodları yazılmamakta, test aşamasına zaman kaybı olarak bakılmaktadır. Süreç yönetimine aykırı olan bu anlayış ne yazık ki çoğu bilişim firmasında bulunuyor.

Öncelikle yazılım testinin ne olduğunu açıklayarak kafalarda netlik oluşturalım. Yazılım testi, bir yazılımın kendisinden beklenen özellikleri karşılayıp karşılayamadığını incelemek amacıyla yapılan işlemler bütünüdür. Bu test aşamasına ait işlemler bütününün yalnızca yazılıma ait olduğu gibi bir yanılgıya da düşmemek gerektiğini hatırlayalım. Aynı şekilde son kullanıcının muhatap olacağı ekranların kullanılabilirliği (görsellik, renklendirme, yazı tipi ve boyutu, tasarım, fonksiyonel olan-olmayan tüm detaylar) bir son kullanıcı gözüyle de test edilebilir.

Test aşaması ve süreçleri sebebiyle ürününüzün geç çıkması durumu yaşansa bile hatayı erken tespit etme ve hata önleme faaliyetlerinin tümünü içerdiği için uzun vadede maliyetinizi düşürmektedir. Aynı zamanda ürününüzün kalitesini yükseltir, müşterinizin memnuniyetini ve güvenini kazanmanızı sağlar. Tabi bu da biraz önce sizlere bahsettiğim “prestij”in, bunların beraberinde geleceğinin su götürmez bir gerçek olduğunu gösterir. Piyasada mevcut ve güncel hâlihazırda ürününüzün kalitesi konusunda sizi memnun edebilecek birçok test aracı bulunmaktadır. Gelin biraz bu araçlara kısaca göz atalım:

TestRail: Web üzerinden erişilebilme, içerdiği alanların konfigüre edebilmesi ve hata takip araçları ile entegre olabilmesi özelliği ile genelde büyük bilişim firmaları tarafından tercih sebebi olan test aracıdır. Caseler, alınan hatalar, test karşılaştırmaları, özellik dağılımı, test plan özeti, kullanıcı işyüklerine vb. ait birçok rapor türünü kullanıcıya sunabiliyor. “Todos” bölümü bir kişinin ve tüm ekibin yapması gereken test koşullarını içeriyor ve bu test koşul sonuçlarının passed/ failed/ untested/ blocked vb. şekillerde filtrelenmesi de mümkün. Aynı zamanda da Lighthouse, Manuscript, Mantis, PivotalTracker, Rally, Redmine, TFS, Trac, Vault, VisualStudio, Online, You Track, Bitbucket, BugTracker.NET, Bugzilla, Fixx, GitHub, JIRA ile entegrasyonları bulunuyor. Kullanım ve yönetim ekranlarının kolaylığı sanıyorum ki firmaların tercih sebeplerinden birisi. Tüm bu fayda sayılabilecek özelliklerin yanısıra tercih edenler olduğu gibi bu aracın ücretli olması da birçok şirketin tercih etmek istememesi sonucu da çıkmıyor değil.

Case.io: Web üzerinden erişilebilme, arayüzünün kullanım açısından oldukça sade ve basit olması, Cloud test yönetim aracı olması, ücretsiz versiyonunda dahi “sınırsız” ekip üyesi ekleme özelliği ile, online olarak oluşturup müşteriniz ile paylaşabileceğiniz test rapor url’i paylaşmanıza imkan vermesi, projeye dahil tüm ekip üyeleri ile “shared steps” kısmında test koşullarının paylaşılabilmesi, milestone ekleme özelliği, test planının oluşturulması, koşturmuş olduğunuz testin sonuçlarında passed, failed, untested vb. verilere ulaşabilmeniz ve filtreleme özelliğinin bulunması ve sonuç için bulunan Import (İçe Aktar)/ Export (Dışa Aktar) özelliği ile startup ya da ufak firmalar için önerilse de test süreç yönetimini yerinde ve doğru uygulayan firmalar için de önerilebilir bir araçtır. Tüm bu bahsettiğim özelliklere ücretsiz sürüm ile ulaşabilirsiniz. Aynı zamanda JIRA, Redmine, YouTrack, Slack ve yakında gelecek olan GitHub ve TFS gibi birçok platform ile de entegrasyonu bulunacağı bilgisi verildi. Elbette ücretli paketleri bulunmakta, fakat ücretlendirilmiş bu paketlerin de ihtiyaca göre seçilebileceği, nispeten diğer araçlara göre daha uygun fiyatlandırıldığı ve ücretsiz versiyonu ile de pekâlâ test süreçlerinizi yönetebileceğiniz bilgisini vermek isterim.

Bu kısıma kadar ücretli-ücretsiz kullanabileceğiniz manuel test yönetim araçlarından bahsettik. Bir de bu işin performans, yük ve fonksiyonel testlerin gerçekleştirilmesi kısmı var. Bu noktada html, resim, css ve js gibi statik dosyaları isteyerek test edebilmenin yanı sıra SOAP (Simple Object Access Protocol) ve REST (REpresentational State Transfer) bazlı içeriği dinamik olarak üretilen web servisleri (API) test edilebilen ve bunu oluşturmayı istediğimiz yükler ile gerçekleştiren JMeter imdadımıza yetişiyor.

JMeter: Öncelikle şunu belirtmeliyim ki JMeter %100 Java dili ile yazılmış bir test aracıdır ve kullanabilmeniz için testleri yöneteceğiniz cihazınızda Java Runtime Environment (JRE) veya Java Development Environment (JDK) kurulu olması gerekiyor. JMeter test planlarını XML formatında kaydeder ve yeniden kullanılabilmesini sağlar. Açık kaynak kodludur ve multi-thread çalışabilen bir uygulamadır. Gerçek kullanıcıların bir web uygulamasını kullanırken sunuculara yaptıkları kaynak talepleri (web istekleri), JMeter yardımı ile sanki gerçek kullanıcılar bu kaynakları talep ediyormuşçasına simüle edilir. Sanal kullanıcı olarak gözükmek için HTTP protokolünü kullanır. JMeter’a verilen test planı, hangi sayfanın ne zaman ve hangi bilgiyle çağırıldığını belirler. Bu bilgiler doğrultusunda test planı işleme konulduğu takdirde JMeter HTTP protokolü ile uygulamanıza bağlanarak istediğiniz veriler ile web sayfalarınızı gezmeye başlar. JMeter ile simüle edilen kullanıcı senaryoları, web uygulamasının isteği, girdiler farklılaştırılarak sanki birden fazla kullanıcı aynı anda aynı senaryoyu çalıştırıyormuş gibi kurgulanabilir.

Ürününüzde artık hata bulunmuyor olması, ürününüzün artık hatasız olduğu değil, elinizdeki teknik ve mevcut senaryolarla hata bulunmuyor olduğu anlamına gelmesidir. Hiçbir detayı atlanmamış test yapmak neredeyse imkansızdır. Bu noktada risk faktörlerinizi hesaplamalı, risk kalmayana kadar testleri yapmalısınız.

 

Kaynaklar:

https://jmeter.apache.org/  ve JMeter Uygulaması

https://www.gurock.com/testrail  & TestRail Uygulaması

https://app.qase.io/projects  & Case.io Uygulaması

 

 

 

Stok Yönetimi Stratejileri

GİZEM TÜRKOĞLU AY | ANALİTİK UYGULAMA DANIŞMANI

Teknolojinin hızlı gelişmesi ve internet kullanımın yaygınlaşmasıyla birlikte veri miktarlarının devasa boyutlara ulaştığı görülmektedir. Artık bireysel olarak bile veri üretebiliyor durumundayız. Her attığımız adım, her beğendiğimiz fotoğraf ya da video artık birer veri konumunda. İnsanların attığı her adımın veriye dönüşebiliyor olması ve  sosyal hayatta trend haline gelmesi, büyük veri kavramının ortaya çıkmasında etkin bir rol oynamıştır. Firmaların büyük veriyi kullanarak karlılıklarını ve operasyonel verimliliklerini maksimum düzeye taşımak istemeleri ise kaçınılmazdır.

Büyük veri hacmine sahip sektörlerden birisi de perakende sektörüdür. Firmaların doğru ürünü, doğru zamanı, doğru yeri ve doğru miktarı bu büyük veri hacminden yorumlamaları gerekmektedir. Veriye sahip olmak büyük nimet olarak görülse de, bu verinin iyi analiz edilememesi veri içerisinde kaybolunmasına neden olabilir. Eldeki veri büyüklüğü düşünüldüğünde ise, excel üzerinde yapılan hesaplamalar bu hacim karşısında yetersiz kalmaktadır.

Diğer yandan, rekabetin çok yoğun yaşandığı günümüzde müşteri memnuniyeti sağlamanın en önemli koşullarından biri müşteri taleplerine zamanında ve beklendiği şekilde yanıt verebilmekten geçmektedir. Bu bağlamda, etkin ve çevik bir tedarik zinciri kuramayan firmaların rekabette geride kalma riski ile karşılaşmaları kaçınılmazdır.

Şirketimizin bilgi ve tecrübe birikimi ile geliştirilmiş ürünlerinden biri olan “Akıllı Stok Yönetimi”, yukarıda bahsedilen değişkenliklere en hızlı ve etkin bir biçimde cevap verebilmeyi sağlamaktadır. Ürün kapsamında; müşteri servis seviyelerinin en yüksek değerlerde tutulması, yok satmaların ve kullanıcı hatalarınının en aza indirilmesi, stokların optimum seviyede yönetilmesi ve operasyonel verimliliğin arttırılması hedeflenmektedir. Diğer yandan, raf doluluğunun müşterilerin alışveriş yapma isteği üzerindeki pozitif etkisiyle de ciro değerlerinde artış olması beklenmektedir.

Yapılan işlerin karmaşıklığı ne kadar fazla da olsa, merkez yöneticlerinin düzenli olarak takip ettiği ürün KPI’larının şeffaf bir şekilde izlenebilirliğinin sağlanması, gerekiyorsa aksiyon alınabilmesi önemlidir. Bu doğrultuda;

  • Mağazalardaki stok gün, bulunurluk, mağaza öneri müdahale ve kayıp satış değerlerini gösteren grafikler,
  • Ürün grubu/ürün bazında talep tahmini, gerçekleşen satış, doğruluk oranlarını gösteren grafikler,
  • Mağazalardaki taze ürünler için anlık veriden beslenen, tazelik indeksi ve imha oranlarını tek bir grafikte toplayan ısı haritası göstergesi

bir yönetici panelinde birleştirilmiştir.

Obase Akıllı Stok Yönetimi ürünü, öngörüsel (Predictive) analitik yetenekleri ile iş zekası platformunun yetkinliklerini harmanlayarak anlamlı iş kararlarına dönüştürmektedir.

Büyük Veride Yeni Soluk

BUĞRA ERGÜNEY | YAZILIM UZMAN YARDIMCISI

Öncelikle gelişen teknoloji sayesinde artık verilere ulaşma imkanımız oldukça hızlanmıştır. Her ne kadar verilere erişim bu kadar hızlı olsa da, ulaşmak istediğimiz kaynakların artması ve bu kaynaklara istediğimiz zaman istediğimiz yerden erişme isteği, Bulut bilişim dediğimiz sanal depolama alanlarının doğmasına sebep olmuştur. Bulut bilişim, bu ihtiyaç doğrultusunda ortaya çıkmıştır ve internetin olduğu her yerden hangi cihazdan ve nerden bağlandığınız farketmeksizin istediğiniz veriye anında ulaşma imkanı sağlamaktadır. Örneğin word veya excel gibi programları bilgisayarınıza yüklemeden kullanabilecek ve dosyalarınıza erişme imkanına sahip olacaksınız.

Bulut bilişimin bunun yanında kullanıcılara bir çok yararı da vardır. Bunlar:

1- Düşük donanım maliyeti,

2- Gelişmiş performans,

3- Düşük yazılım maliyeti,

4- Anında güncelleme,

5- Sınırsız depolama kapasitesi,

6- Artırılmış veri güvenliği.

Bunların yanında Bulut bilişimin bazı dezavantajlarıda vardır. Bunlar:

1- İnternet bağlantısı gerektirmesi,

2- Düşük hızlarda düzgün çalışmaması,

3- Uygulamanın yavaş çalışması,

4- Güvenlik açıkları,

5- Sistem güncellemeleri,

6- Deneyimsiz bulut operatörü.

Bunların dışında  Bulut bilişimin 4 ayrı tipi vardır: Public Cloud(Genel Bulut), Private Cloud(Özel Bulut), Hybrid Cloud(Melez Bulut) ve Community Cloud(Topluluk Bulut). Bu tiplerden kısaca bahsedecek olursak; Public Cloud, kendi sistemimizi tamamen buluttan faydalanarak kurduğumuz, üçüncü şirket üzerinde ki kaynakları kullanabildiğimiz ne kadar kullanırsan o kadar öde mantığıyla çalışır. Private Cloud, tüm bilgilerin bize ait olduğu kişisel kurduğumuz sistemdir. Daha çok büyük şirketler tarafından tercih edilir. Hybrid Cloud, Public ve Private Cloud’un birleşiminden oluşmaktadır. Gizlilik ve güvenliğin dikkat edildiği yerlerde Private, güvenliğin daha düşük düzeyde olması istendiğinde ise Public cloud kullanılır. Community Cloud, bulut üzerinde aldığımız bir hizmetin bir çok şirketle ortak kullanılmasıdır.

Bulut Bilişimden genel hatlarıyla bahsettikten sonra şirketimizin kullandığı ve gittikçe gelişen, kullanımı yaygınlaşan Microsoft’un Azure ürününden bahsedelim. Azure, şirketler, organizasyonlar ve kişisel kullanıcılar için tasarlanmış bir bulut platformudur. Kendi ortamımızda yazdığımız kodların entegrasyonunu sağlayan, Oracle, SQL Server gibi platformlardan verileri çekmemize veya verileri yazmamıza olanak sağlayan bir üründür. Özellikle test ortamının olması bu entegrasyonlardan önce kullanıcıya oluşabilecek hataların önceden gösterilmesini, bu sayede daha güvenli ve doğru bir şekilde veri aktarılmasını sağlar. Ayrıca Azure, kaynakları kullandığın kadar öde mantığıyla çalışır. Bu sayede bütçenizi daha rahat bir şekilde kullanabilirsiniz. Bunun yanında oluşturduğumuz kaynak gruplar asıl işlerimizin döndüğü ve en çok kullandığımız Azure bölümüdür. Bir kaynak oluşturulduktan sonra bu kaynağın içinde Data Factory dediğimiz veri aktarımlarının yapılmasını sağlayan bir bölüm bulunur. Bu bölüm içerisinde veri aktarımlarının yapıldığı pipelinelar oluşturulur. Bunların içine ise Oracle’dan veya oluşturduğumuz CSV dosyalarından gelen veriler işleme sokulur. CSV dosyaları ise, USQL dediğimiz SQL ve C#’ın birlikte kullanıldığı Visual Studio üzerinde geliştirilen bu kodlar sonucu oluşturulur. Bu dosyalar ve DB’den gelen veriler için ise önce datasetler oluşturulur. Ardından pipeline içerisinde data kopyaları ve USQL dataları oluşturularak ilgili datasetler yerlerine konur. CSV dosyalarını Data Lake Analytics dediğimiz kaynağın içerisindeki bölümün Data Lake Storage kısmına kaydederiz.

Böylelikle, Azure bizim daha düzenli ve verimli çalışmamızı sağlar. Bir diğer kolaylık ise otomatik mail atma özelliğidir. Yine Azure üzerinde çalıştırdığımız pipelineların sonuna koyduğumuz otomatik mail atma özelliği ile, canlı ortama düşmeden gelen sonuçları excel üzerinden kontrol edip analiz yapabiliriz. Yine bir başka önemli özelliği ise, az önce bahsettiğimiz pipelineları çalıştırmak için zaman ayarlarıyla hangi saatte çalışmasını istiyorsak o saate kurabileceğimiz bir imkanı da kullanıcılara sunmasıdır. Bu sayede özellikle yurt dışına yapacağımız işlerde, o ülke saatine göre ayarlamalar yapıp kullanıcının kendi düzeninden fedakarlık yapmasına gerek kalmayacaktır. Sonuçlar otomatik mail ile kullanıcıya geleceğinden dolayı uygun bir vakitte gelen verilerin sonuçlarını kontrol edebilecektir.

Azure bütün bu işlemlerin hızını ayarlamayı da kullanıcılara bırakmıştır. DTU dediğimiz veritabanı servis seviyesi katmanını artırıp, verilerin hızlı bir şekilde gelmesini de sağlayabiliriz. Fakat önceden de belirttiğim gibi, kullandığın kadar öde mantığıyla çalışan Azure, DTU arttırımında da kullanıcı için maliyeti arttıracaktır. Bunun yanında Azure bizlere çeşitli lokasyonlarda datacenter hizmeti de sunuyor. Lokasyonunuza uygun datacenterı seçmeniz sizin için daha kaliteli ve kesintisiz bir hizmet ortaya çıkaracaktır. Bu bağlamda, Microsoft yetkilileri de Azure kullanımının yaygınlaştığı bu dönemlerde, datacenter sayısını sürekli arttırmaya odaklanmıştır. Bu da daha fazla kullanıcıyı kendine çekmek için etkili olacaktır. Bütün bunların sonucunda, Azure Bulut Platform ürünleri arasında gayet esnek ve sürekli güncel olan bir sistemdir. Özellikle büyük verilerle uğraşan yazılımcılar için daha az maliyetle daha kısa sürede işlerini halletmelerini ve güvenli bir ortamda çalışma imkanı sağlamasıyla, son yıllarda hem şirketlerin hem de bireysel kullanıcıların ilgi odağı olmuştur.

QA Prosedürlerini Şirketinize Nasıl Entegre Edersiniz?

MİRAY TOSUN YURTSEVEN | ÜRÜN YÖNETİCİSİ

Bir çok firma Kalite Güvence (QA) prosedürlerini şirket içerisinde kullanmak istiyor, ancak bilmedikleri ise bu sürecin hiç de kolay olmayışı. Bununla birlikte hiç bir QA adımını şirket içerisine entegre etmeden, test otomasyon süreçlerini şirket içerisine dahil etmeye çalışıyorlar.. Test ve test süreçlerine başlamadan önce şirket içinde yaygınlaştırma yapmak ve testin gerçek anlamda fayda görmesini sağlamak için bazı adımların takip edilmesi gerektiğini  anlamamız gerekir.

Bu adımlar;

  • Test terminalojisinde aynı dili konuşmak
  • Test proseslerini eklemek
  • Test organizasyonu oluşturmak
  • Test tekniklerini öğrenmek
  • Test otomasyonu kullanmaya başlamak.

Öte yandan bu adımları hayata geçirmek insanların ön yargılarını yıkmaktan daha zor değil. Değişime açık olmayan çalışanların ilk adımı itiraz etmek olacak ve test yapmaktansa hızlıca geliştirme yapıp müşteriye teslim etme yöntemine devam etmek isteyeceklerdir. Burada yapmanız gereken ilk iş, şirketin değişmeye başladığını tüm ekiplere sabırla ve kararlılıkla açıklamak olmalıdır. Bir çok insan bu süreçte güven kazanmak adına sayıları kullanmayı tercih eder. Eğer doğru rakamlar ile ekiplere nasıl bir kar getirdiğinizi gösterirseniz, ikna etmekte daha hızlı davranmış olursunuz. Sonuç olarak test süreçlerinin başlamasından önce ve sonra çıkan hata sayılarının karşılaştırılması bile ekiplere fikir verecek ve ikna edecektir.

Yukarıda sıraladığımız adımları açıklamaya başlayalım;

Test Terminolojisinde Aynı Dili Konuşma

Düşünün ki yeni bir firma kuruyorsunuz. Firmayı kurduktan sonra yapmanız gereken ilk iş ürünlerinizi satmak için firmanıza ait kurallar ve stratejiler belirlemek olmalıdır. Ancak bu kuralları ve stratejileri eklemek ya da belirlemek tek başına yeterli olmayacak aynı zamanda bunları çalışanlarınıza açıklamanız ve öğretmeniz büyük önem taşıyacaktır. Eğer tüm çalışanlarınız stratejinizi benimser ve kurallarınıza uyum sağlar ise tebrikler, artık şirket içerisinde ortak bir dile sahip olmuşsunuz demektir. Aksi halde bu tam bir felaketle sonuçlanır ve birbirini anlamayan bir çalışan sürüsü hayatınıza dahil olur.

Yukarıda bahsettiklerimiz gibi test ya da QA süreçlerinde herkesin anlayacağı şekilde ortak bir dile ve stratejiye ihtiyaç vardır. Dahası bu ortak dilin herkes tarafından benimsenmesi ve kurallar çerçevesinde şirkette uygulanması gerekir. Testten bahsettiğiniz zaman mesaj açık ve net olmalı ve herkes tarafından anlaşılmalıdır. Eğer UAT’den bahsediyorsanız bunun ne demek olduğunu tüm çalışanlar bilmelidir. Dolayısıyla burada yapmanız gereken, tüm şirketi bu hususta eğitmek ve ortak dile sahip hale getirmektir.

Test Prosedürlerini Eklemek

Eğitimler verildi, herkes ortak dili konuşmaya başladı ve herkes UAT denince ne yapması gerektiğini anlıyorsa; artık test işlemini yazılım yaşam döngüsü içerisine eklemenin zamanı gelmiş demektir. Organizasyon öncesinde ekiplerin testi hangi aşamada yapmaları gerektiğini çok iyi bilmeleri gerekir. Test yazılım geliştirmesinin son adımı değildir. Yapılan en büyük hatalardan ilki testi sona bırakmaktır. Test yazılım döngüsünün en başından sonuna kadar devam eder. Bu ne demek? Önce analizle başlanır, analizdeki boşluklar ve hatalar bulunur, sonrasında yazılıma geçilir, yazılımcı kendi testlerini yapmalı (unit test, functional test) ve test ekibine bu şekilde teslim etmelidir. Test ekibine gelen testler daha ayrıntılı ve farklı şekilde devam etmelidir. Bitti mi? Hayır! Bundan sonra ise müşteri testi başlar. Müşteri, ilgili uygulamanın ya da projenin istedikleri gibi olup olmadığını kontrol eder. Tüm bu süreçler yazılım yaşam döngüsüne katılmaya başlanmalı, şirketin test kültürünün oturması sağlanmalıdır. Tekrar hatırlatmak isterim ki; bu süreç hiç de kısa ve kolay değildir.

Test Organizasyonu Oluşturmak

Şirket kültürüne test adımları eklendikten sonra, artık sıra testi yapacak olan bilgili kişilerin şirket bünyesine katılmasına geldi. İlgili test mühendisleri artık hangi aşamalarda hangi testlerin yapılacağını bilen, görev tanımı belirli kişilerden olaşacak grup olacaktır. Her bir test mühendisi farklı projelerde ekiplere yardım edecek ve testin aşamaları ve yapılacaklar konusunda bilgilendirme yapacaktır. Şirket test için bilgili kişiler bulmalıdır. Test mühendisliği özel bir iş tanımıdır ve ayrıca şirketlerin böyle kişilere ihtiyacı vardır.

Test Tekniklerini Öğrenmek

Her tekniği öğrenmiş, her aşamada ne yapmanız gerektiği sizlere anlatılmış olabilir. Ancak en zor zamanlarda özel testlere ihtiyaç vardır ve bu bildiklerinizi tekrar değerlendirmenize sebep olabilir. Bunu normal zamanda araba kullanmak ile kar yağdığında araba kullanmak gibi düşünebilirsiniz. Normal zamanda yapmış olduğunuz fren, karlı zamanda kaza yapmanıza sebep olur. Adım adım her bir tekniği öğrenip, doğru yerde doğru şekilde kullanma zamanı gelmiştir.

Kurulan test ekibi artık zorlu zamanlarda (kısıtlı zaman, kaynak) hangi testleri yapmaları gerektiğini ve nasıl etkili test senaryoları yazmaları gerektiğini bilirler. Test tekniklerinin öğrenilerek yaygınlaştırılması bu adımda çok önemlidir.

Test Otomasyonu Kullanmaya Başlamak

Tüm adımlar sonrasında artık test otomasyon aracı kullanabilirsiniz. Anlatılan bu adımlar tamamlanmadan şirkete kazandırılmaya çalışılan test otomasyonu, sadece en üst basamağı olan merdivene benzer. Ve bu merdiven size yükselmek için hiç bir fayda sağlamaz.

UiPath ile Robotik Proses Otomasyonu

SİNEM BATMACA | TEST UZMANI

Bilgi sistemleri alanında “İşletmelerde hangi proseslerin otomatikleştirilmesi gerektiği ve bu proseslerin ne kadarının insanlar tarafından yapılması gerektiği” sorunu uzun zamandır üzerinde araştırma yapılan bir konudur. Yapay zeka, veri bilimindeki gelişmeler ve makine öğrenmesi algoritmalarındaki gelişmeler bu soruna yeni boyut kazandırmaktadır. Robotik Proses Otomasyonu (RPA) de bu gelişmelerden biridir.

RPA yatırımının geri dönüşünün (ROI) yüksek olduğu bir yazılım olarak görülmektedir. İşletmeler tarafından RPA sistemlerinin iş performansını arttırdığına tanık olunduğundan bu sistemlere olan talep giderek artmaktadır.

Bu nedenle son 3 yılda birçok yeni RPA sunucusu pazara girmiştir (Aalst ve diğerleri, 2018).

BluePrism, Automation Anywhere, UiPath pazarın liderleri olmak üzere, AutomationEdge, Kryon Systems gibi birçok RPA yazılımı sunucu firma bulunmaktadır (Aalst ve diğerleri, 2018; Le Clair 2017; Tornbohm 2017) .

Tablo: Pazar lideri RPA sunucularının karşılaştırması (Issac ve diğerleri, 2018; Morison,2019 baz alınmıştır)
RPA Platformlarının Google Trend PopülerliğiŞekil: RPA Platformlarının Google Trend Popülerliği

UiPath RPA sunucuları arasında en yaygın kullanılanlardandır ve NET framework’u ile geliştirilmiştir. Community Edition versiyonu ücretsiz olarak indirilebilir.

  • Kod yazılmadan kullanılabilir; kullanıcı odaklı bir arayüze sahiptir
  • .NET ve C# kodları entegre edilebilir
  • Kod yazımına odaklanmak yerine; iş akışının kurulması ve proses optimizasyonuna odaklanılır
  • Kullanıcılarını destekleyen kapsamlı bir topluluk forum siteleri vardır.

UiPath’in 3 ana ürünü: UiPath Studio, UiPat Robot ve UiPath Orchestrator’dır.

UiPath Studio, kullanıcıların otomasyon süreçlerini diyagramlarla görsel bir şekilde tasarlamalarını sağlayan gelişmiş bir araçtır.

UiPath Studio ile oluşturulan prosesler, UiPath Robot insan gözetimi olmadan çalışan robotlarla(unattended robots) veya insan gözetimi ile tetiklenen robotlarla(attended robots) otomatize edilir.

UiPath Studio

UiPath Studio giriş sayfası şekildeki gibidir. Proses Diziler(Sequence) yada Akış Şemaları(Flow Charts) olarak belirlenebilir.

 Proses sıralı bir akış ile ilerliyorsa “Sequence” seçeneği idealdir.

“Flowcharts”, proseste birden fazla dallanma ve koşul olması durumunda idealdir. Karmaşık iş akışı oluşturmaya yardımcı olur.

UiPath Aktiviteleri

UiPATH, 300’ün üzerinde aktiviteye sahiptir. Mevcut paketlere ek olarak “Packages” bölümünden Excel, Mail, PDF ile ilgili paketler de yüklenebilir.

UiPath Çalışma Alanı (WorkSpace)

Diziler(Sequences) ve akış şemaları (Flow charts) Çalışma alanında(WorkSpace) oluşturulur. Değişkenler bölmesi (Variables Pane) yada Özellikler bölmesi (Properties Pane) kullanılarak değişken oluşturulabilir ve değerler kaydedilebilir.

“Properties Pane” Paneli

Özellikler bölmesinde (Properties Pane), iş akışındaki değişkenlere değerler atanabilir. Ctrl+K tuşuna basılarak kısa yoldan değişken oluşturma sağlanabilir. 

Recording ve Playback Özelliği

UiPath, Recording (Kayıt) ve Playback (Oynatma) özelliğine sahiptir. Bu özellik, insanlar tarafından kaydedilen prosesleri bir dizi haline getirir ve otomatize eder. UIPath’de 4 tip kayıt vardır:

  • Basit Kayıt (Basic Recording)
  • Masaüstü Kaydı (Desktop Recording)
  • Web kaydı (Web Recording)
  • Citrix Kaydı (Citrix Recording)

“Screen Scraping” and “Data Scraping” Prosesleri

“Scraping” işlemi ile, bir web sayfasından veya bir uygulamadan veriler çekilir. “Screen Scraping” uygulamalardan veya web sayfalarından verileri çekmek için kullanılır. “Data Scraping” herhangi bir yapılandırılmış tablo içinden tekrarlı verileri çekme işlemidir. “Data Scraping Wizard” veri çekme işleminde yardımcı olur.

UI Explorer

UI Explorer, kullanıcı arayüzü bileşenleri ve özellik seçicileri (attribute selector) hakkında ayrıntılı bilgi içerir.

 Run, Debug ve Breakpoints Kavramları

“Run” butonu ile robot ve UiPath ortamı çalıştırılır.

“Debug” butonu ile iş akışı adım adım analiz edilir.

“Break Point”  Debug işlemini belli adımlarda durdurmak için kullanılır.

“Slow Step” iş akışının yavaşça yürütülmesini sağlar.

Örnek Sequence

Örnek Sequence (dizi) Tarayıcıyı açıp “google.com”a girip, hava durumunu sorgulayıp, hava durumu verisini çekmeyi sağlar.

 

Örnek Flowchart

Örnekteki akış şeması, Tarayıcıyı açıp “google.com”a girip, hava durumunu sorgulayıp, hava durumu verisini çekip, ilgili tabı kapatır.

Kaynaklar

  1. van der Aalst, Wil M. P.; Bichler, Martin; and Heinzl, Armin (2018) “Robotic Process Automation,” Business & Information Systems Engineering: Vol. 60: Iss. 4, 269-272. 
    Available at: https://aisel.aisnet.org/bise/vol60/iss4/12
  2. Sriram (2018), ” Robotic Process Automation (RPA) with UiPATH”, available at:

https://medium.com/@Sriram23/robotic-process-automation-rpa-with-uipath-2c7dec4d1468

  1. Issac R., Muni R., Desai K. (2018), “Delineated Analysis of Robotic Process Automation Tools.”, 2018 Second International Conference  on  Advances  in  Electronics Computers  and  Communications  (ICAECC)
  2. Morrison, M. (2019), “Risk Management in Automation of the Accounting Process”, In: Linsley P., Shrives P., Wieczorek-Kosmala M. (eds) Multiple Perspectives in Risk and Risk Management, Springer Proceedings in Business and Economics, Springer, Cham