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

Robotik Proses Otomasyonuna Giriş

SİNEM BATMACA | TEST UZMANI

Robotik Proses Otomasyonu nedir?

Robotik Proses Otomasyonu (RPA) temelde, rutin ve tekrarlı prosesleri otomatize eden yazılım çözümleri olarak ifade edilebilir. Bu sayede, çalışanların zamanlarını ve eforlarını daha katma değerli ve karmaşık görevlere adamaları sağlanır. Proses otomasyonu yapılırken öncelikle, yüksek oranda manuel, sık tekrarlanan, kural tabanlı ve standart elektronik okunabilir girdileri olan prosesler hedef alınır.

Robotik Proses Otomasyonu kullanımını teşvik eden anahtar pazar faktörleri nelerdir?

Maliyeti azaltma, büyüme, dış kaynak pazarında doygunluk, müşteri beklentileri, yeni teknoloji, uyumluluk ve düzenlemeler, birçok organizasyonu mevcut operasyon modellerini yeniden değerlendirmeye zorlayan; iç ve dış paydaşlarına fonksiyonel ve işlevler arası süreçler sunmalarını sağlayan en önemli pazar faktörleridir.

Maliyetleri düşürmek ve müşteri deneyimini arttırmak şirketlerin her zaman en önemli hedefledikleri arasında olmuşlardır. Yüksek teknoloji geliştiren endüstriler gibi, hızla büyüyen endüstriler, çalışan sayısı artırmak yerine ölçeklendirmenin daha farklı ve akıllı yollarını aramaktadırlar. Bu nedenle; RPA, AI ve dijital çözümler gibi yeni teknolojiler pazar üzerinde büyük bir etkiye sahiptirler.

Dış kaynak kullanımına olan doygunluğun artması ve bu alanda sürekli yeni düzenlemeler getirilmesi de RPA kullanımını tetikleyen faktörler arasındadır.

Robotik Proses Otomasyonunun işletmelere kazandıracağı faydalar nelerdir?

  • RPA, proses kalitesini arttırması, uyumluluk, güvenlik ve süreklilik özellikleri sayesinde süreçlerin geliştirilmesine olanak sağlar. Bu da çıktının ve genel verimliliğin artmasını sağlamaktadır.
  • Çalışan performansını arttırarak, verimlilik ve kalıcılık arttırılır.
  • Çalışanların rutin ve sıkıcı işlerden katma değeri yüksek işlere yönelerek iş tatminlerinin arttırılması sağlanır.
  • Süreçlerin tamamlanma süresinin kısaltılması; saatlerden dakikalara, dakikalardan saniyelere inmesi sağlanabilir; ölçeklenebilirlik arttırılmış olur.
  • İnsanlar tarafından yürütülen süreçler hataya eğilimlidir, robotik süreç otomasyonu ile hata oranlarında belirgin azalmalar sağlanmaktadır.
  • İnsandan kaynaklanan hatanın azaltılması, bilgilerin robota aktarılması ile personelin işten çıkması durumunda mağduriyetin yaşanmaması ve işgücü oranın yükselmesi ile proaktif risk yönetimi sağlanmaktadır.
  • Maliyetleri azaltması diğer önemli bir avantajdır: Bir RPA robotu 24/7/365 çalışabilir, RPA, herhangi bir büyük IT mimarisi değişikliği veya temel sistemler ile derin bir entegrasyon gerektirmediği için maliyetleri Kurumsal Kaynak Planlama sistemlerine göre düşüktür; entegrasyon süreleri de görece çok daha kısadır.
  • Robotlar tarafından gerçekleştirilen tüm aktiviteler, her operasyonel gereksinime uyarlanabilecek görsel dashboardlar gibi özelleştirilmiş raporlama araçlarıyla kaydedilebilir ve yorumlanabilir.

Robotik Proses Otomasyonu ile  hangi proseslerin otomasyonu gerçekleştirilebilir?

  • Otomasyon için en iyi aday çözümler, son derece manuel olan ve tekrarlayan süreçlerdir.
  • Süreçteki adımlar bir örüntü izlemeden sık sık değişiyorsa, genellikle otomatikleştirilmesi önerilmez.
  • Standart okunabilir elektronik girişin olması, RPA uygunluğundaki bir diğer önemli kriterdir. Ancak, ABBYY FelexiCapture ve OCR teknolojileri ile görüntü taraması da yapılabilmektedir.
  • Sık gerçekleştirilen ve işlem hacminin yüksek olduğu prosesler otomatikleştirilirse en çok zaman ve emek kazancı sağlanacağı için bu proseslere öncelik verilmelidir.
  • Standart hale getirilmiş ve iyi dokümante edilmiş olgun ve istikrarlı süreçler, genellikle yeni senaryolar oluşturma, yeniden tasarım ve optimizasyon gerektirmediklerinden diğer süreçlere göre daha önceliklidir.
  • Periyodik olarak raporlama, veri girişi ve veri analizi süreçleri, toplu e-posta oluşturma, arşivleme, çıkarma süreçleri ve ERP ve diğer bilgi işlem yazılımı süreçleri otomasyonu gerçekleştirilebilecek ideal süreçlerdendir.

Her işletmede insan kaynakları hizmetleri, finans ve muhasebe, bilgi işlem hizmetleri, tedarik zinciri süreçleri robotik süreç otomasyonu araçları ile otomatikleştirilebilir.

  • İnsan Kaynakları (IK) Servisleri, rutin ve sık tekrarlanan son derece standartlaştırılmış prosesleri içerir. İşe alım, veri girişi, bordro, personel yönetimi gibi birçok IK prosesi otomatikleştirme için uygun süreçlerdendir.
  • Finans ve muhasebe birçok işletme tarafından kayda değer miktarda sürecin otomatikleştirildiği bir alandır. Nakit siparişi (Order to Cash), Satın alma-Ödeme süreci (Procurement to Pay), tedarikçi yönetimi (Vendor Management) gibi süreçlerin otomasyon için ideal aday süreçler olduğu kanıtlanmış ve maliyet tasarrufu, bu süreçlerden hata azaltma ve proseslerin daha hızlı tamamlanması  gibi önemli avantajlar elde edilmiştir.
  • Bilgi teknolojileri(BT) Servisleri, RPA’dan yararlanabilecek bir başka departmandır. Parola sıfırlama, hesabın kilidini açma ve diğer süreçler gibi tipik BT departmanı senaryoları kolayca otomatikleştirilebilir. Bu tip basit süreçleri otomatikleştirmek BT departmanı üyelerinin daha önemli ve karmaşık projelere odaklanmalarını sağlaması açısından avantajlıdır. Karmaşık durumlar için chatbot entegrasyonu ideal bir çözüm olabilir.
  • Tedarik zinciri süreçleri de tipik olarak rutin ve zaman alıcıdır. Envanter Yönetimi, Fatura ve Sözleşme Yönetimi veya İş Emri Yönetimi gibi aktiviteler RPA için otomasyonu gerçekleştirilecek ideal süreçlerdendir.

Bu prosesler elbette, RPA’nin uygulanabileceği pek çok alandan birkaç örneği temsil etmektedir, ancak RPA’yı benimsemek isteyen herhangi bir şirket için iyi bir başlangıç ​​noktasıdır.

Kaynaklar

  1. https://academy.uipath.com/learn/course/RPAAwarenessTraining
  2. 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/iss4/1

E-Ticaret Analitiği ile Müşterinin Bir Adım İlerisine Geçin

NURAY GÖKMEN KAHVECİ | DİJİTAL PAZARLAMA YÖNETİCİSİ

Veriye ulaşmak ve veri toplamak konusundaki kolaylık, e-ticaret şirketleri için artık sorunun kendisi halini aldı. Bunun en önemli nedeniyse; büyük veri içerisinde kaybolup, bu verilerden anlamlı içgörüler oluşturamamak ve gerçek zamanlı aksiyonlar alamamak. Peki, e-ticaret için büyük veriyi avantaja çevirmek nasıl mümkün olabilir?

Forbes.com’a göre, büyük veriden elde edilen içgörüleri iş kararlarına dönüştürebilen perakendeciler, işletme karlarını %60’a kadar artırabiliyor.

E-ticaret firmaları için, ellerindeki bu kıymetli veriyi E-Ticaret Analitiği uygulamaları ile anlamlaştırmak ve çıktıları müşteri deneyimini artırmak amacıyla kullanmak dışında bir çözüm bulunmuyor. Çünkü geleceğin e-Ticaret dünyasında rekabet edebilemek için ihtiyaçlar şunlar:

  • Müşterinin bir adım ilerisinde olmalısınız
  • Alışveriş alışkanlıklarını analiz edebilmelisiniz
  • Önemli verilerden anlık içgörüler çıkarmalısınız
  • Müşterinin neler aradığını zaten takip edebilir durumdasınız, gelecekte neler arayabileceğini tahminlemelisiniz.
  • Müşteri deneyimini eldeki verilerle kişiselleştirmelisiniz.
  • Müşterinin bir sonraki satın almasını etkileyecek en iyi ürün ve/veya ürün fiyatlandırmasını belirleyebilmelisiniz.

E-Ticaret firmalarının tüm bu ihtiyaçlara yanıt vermesi için anlık ve öngörüsel (Predictive Analytics) analitik yetenekleri olan bir e-ticaret analitik plaftormuna yatırım yapmaları gerekiyor. Böylece müşterilerin ziyaret ettiği sayfalar, siteiçi aramadan satın almaya giden yolculukları, sepette ürün bırakan kullanıcılar, sepet adımından ödeme adımına geçenlerin oranı, siteden hemen çıkma oranı gibi müşteri davranışlarını derinlemesine analiz edip bir sonraki adımda kişiselleştirilmiş bir deneyim ile daha çok ziyaretçiyi müşteriye dönüştürmeniz mümkün olacaktır.

Müşteri davranışlarını detaylı analiz etme ve tahminler oluşturmanın yanı sıra; sosyal medya, web analiz uygulamaları, email gönderimleri, vb. farklı kaynaklardan elde ettiğiniz verileri tekilleştirmek ve bu analizlerden müşteri beklentilerini karşılayacak anlamlı iş kararları çıkarmanız da kolaylaşıyor. Ürün çeşitliliğinizi artırabilir, müşteri alışveriş trendlerine göre öneriler/kampanyalar kurgulayabilir, olası satın almaları önceden tahminleyerek bütçe, stok ve satın almalarını organize edebilirsiniz.

Büyük veri ve analitik e-Ticaret çözümleri geleceğin perakendesini şekillendirmeye yardımcı olurken, satış ve pazarlama gibi iş birimlerinin kısa ve uzun dönemli stratejilerini oluşturmalarını da sağlıyor.

Anlık Veri Analitiği

E-ticaret, anlık ve online olarak yönetilmesi gereken bir iş olduğu için akan/anlık veriden analitik çözümler üretme ihtiyacı ortaya çıkıyor. Obase eCommerce Analytics, öngörüsel (Predictive) analitik yetenekleri ile anlık veriyi, ileri analitik disiplinleri ve MicroStrategy platformunun yetkinlikleri ile harmanlayarak anlamlı analiz çıktılarına dönüştürebiliyor. Detaylı bilgi için tıklayın.