O
Orclever
Back to Journal
Research Article Open AccessOrclever Native

Çift Katmanlı Veri Modeli ile E-Ticaret Sektöründe Stratejik Veri Yönetimi ve Analizi

Abdulkadir Karabacak1,
Turgay Burgaz2,
Ergün Okay3
1Intellica Ar-Ge Merkezi
2Intellica Ar-Ge Merkezi
3Intellica Ar-Ge Merkezi
Published:December 31, 2023
DOI: 10.56038/oprd.v3i1.347
Vol. 3, No. 1 · pp. 343–354

Abstract

Bu araştırma, e-ticaret sektörüne özgü ihtiyaçları karşılayacak şekilde tasarlanmış, ayrıntılı ve esnek bir veri modelinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Çalışmanın esas katkısı, veri ambarı ve analitik süreçleri kapsayan ve bu iki katman arasında veri akışını etkin bir biçimde yöneten Intra-ETL süreçlerine sahip yenilikçi bir veri modelidir. Bu model, e-ticaret firmalarının müşteri davranışları ve satış trendlerini daha etkin analiz etmelerine imkan tanıyarak, bu analizlere dayalı stratejik kararlar alabilmelerine olanak sağlamaktadır. Geliştirilen model, böylelikle e-ticaret sektörünün veri yönetimi ve analiz yeteneklerini ilerleterek, sektörün özgül gereksinimlerine hızlı ve doğru çözümler sunabilen bir veri altyapısı oluşturmayı hedeflemektedir. Gelişen teknoloji ile artan veri hacmi, farklı kaynaklardan gelen verilerin anlamlı bir şekilde işlenmesi ve raporlanmasını gerektirmektedir. Bu ihtiyaç, perakende sektörü gibi müşteri taleplerine hızla yanıt verilmesini gerektiren alanlarda daha da önem kazanmaktadır. Müşteri davranışlarını derinlemesine analiz ederek onların karşılaştıkları problemleri belirlemek, müşterilerin çevrimiçi davranışlarını ve alışkanlıklarını inceleyerek ihtiyaçlarını tespit etmek ve buna yönelik aksiyonlar almak için uygun bir altyapı gereklidir. Bu bağlamda, verilerin etkin bir şekilde toplanması ve yönetilmesi büyük önem taşımaktadır. Önerilen çalışmada, perakende sektörüne hitap edebilen ve aynı zamanda analitik ihtiyaçlara da cevap verebilen, çeşitli kaynak sistemlerle uyumlu, e-ticaret destekli ve esnek bir çift katmanlı veri modeli tasarlanmıştır.

 

Keywords
Veri AmbarıAnalitik Veri Modeliİş ZekâsıVeri OptimizasyonuPerakende ve E-ticaret Veri Modeli

References

  1. 1.Cachon, G. P., & Fisher, M. (2000). Supply Chain Inventory Management and The Value of Shared Information. Management Science(8), 1032-1048.
  2. 2.Cooper, M.C., Lambert, D.M. and Pagh, J.D., Supply Chain Management: More Than a New Name for Logistics, The International Journal of Logistics Management (1997), 8 (1), pp. 1-14.
  3. 3.Zhao, X., Huo, B., Selen, W. and Yeung, J. The impact of supply chain integration on firm performance: The moderating role of competitive strategy (2011),
  4. 4.Vickery, S.K., Jayaram, J., Droge, C. and Calantone, R. “The effects of an integrative supply chain strategy on customer service and financial performance: an analysis of direct versus indirect relationships” (2003), Journal of Operations Management, Vol. 21 No. 5, pp. 523-539.
  5. 5.Yildiz, B., "Optimizing bitmap index encoding for high performance queries." Concurrency and Computation: Practice and Experience 33, no. 18 (2021): e5943. https://doi.org/10.1002/cpe.5943DOI
  6. 6.Yildiz B., Wu K., Byna, S. and Shoshani, A. “Parallel membership queries on very large scientific data sets using bitmap indexes,” Concurrency and Computation: Practice and Experience, 31(15), e5157, 2019. DOI: 10.1002/cpe.5157DOI
  7. 7.Yildiz B. and Fox, G.C. “Toward a modular and efficient distribution for web service handlers,” Concurrency and Computation: Practice and Experience, 25(2), pp. 410-426, 2013. DOI: 10.1002/cpe.2854.DOI
  8. 8.Yildiz, B., 2022, September. Enhancing Image Resolution with Generative Adversarial Networks. In 2022 7th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) (pp. 104-109). IEEE.
  9. 9.Saad, A.M.S.E. and Yildiz, B., 2022, September. Reinforcement Learning for Intrusion Detection. In International Conference on Computing, Intelligence and Data Analytics (pp. 230-243). Cham: Springer International Publishing.
  10. 10.Aktas, M.S., Detecting Complex Events With Real Time Monitoring Infrastructure On Event-Based Systems, Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2019; 25(2): 199-207 | DOI: 10.5505/pajes.2018.28044, 2019.DOI
  11. 11.Yildiz, B., "Reinforcement learning using fully connected, attention, and transformer models in knapsack problem solving." Concurrency and Computation: Practice and Experience 34, no. 9 (2022): e6509. DOI: 10.1002/cpe.6509DOI
  12. 12.Yildiz, B. and Tezgider M. “Improving word embedding quality with innovative automated approaches to hyperparameters,” Concurrency and Computation: Practice and Experience, 33(18), e6091, 2021. DOI: 10.1002/cpe.6091.DOI
  13. 13.Aktas, M.S., et al. "Information services for dynamically assembled semantic grids", The First International Conference on Semantics Knowledge and Grid (SKG 2005) Beijing China, 2005.
  14. 14.Aktas, M.S. et al., "Information services for grid/web service oriented architecture (soa) based geospatial applications", The First International Conference on Semantics Knowledge and Grid (SKG 2005) Beijing China, 2005
  15. 15.Aktas, M.S., Fox, G.C., Pierce, M., Managing dynamic metadata as context, The 2005 Istanbul International Computational Science and Engineering Conference (ICCSE2005), Istanbul, Turkey, 2005.
  16. 16.Aktas, M.S., et al., Implementing geographical information system grid services to support computational geophysics in a service-oriented environment. NASAEarth-Sun System Technology Conference, University of Maryland, Adelphi, Maryland, 2005.
  17. 17.Baloglu, A., Aktas, M. S., BlogMiner: Web blog mining application for classification of movie reviews, 2010 Fifth International Conference on Internet and Web Applications and Services, 2010.
  18. 18.Uygun, Y., et al., On the Large-scale Graph Data Processing for User Interface Testing in Big Data Science Projects, 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Atlanta, GA, USA, 2020, pp. 2049-2056, doi: 10.1109/BigData50022.2020.9378153.DOI
  19. 19.Olmezogullari, E.; Aktas, M. S., Pattern2Vec: Representation of clickstream data sequences for learning user navigational behavior. Concurrency and Computation: Practice and Experience 34 (9), 2022.
  20. 20.Olmezogullari, E.; Aktas, M. S., Representation of Click-Stream DataSequences for Learning User Navigational Behavior by Using Embeddings. 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 3173-3179, 2020.
  21. 21.Sahinoglu, M. et al., Mobile Application Verification: A Systematic Mapping Study. In: , et al. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2015. ICCSA 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9159. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-21413-9 11DOI
  22. 22.Kapdan, M. et al., On the Structural Code Clone Detection Problem: A Survey and Software Metric Based Approach. In: , et al. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2014. ICCSA 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 8583. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-09156-3 35.DOI
  23. 23.Tufek, A., et al., Provenance Collection Platform for the Weather Research and Forecasting Model, 2018 14th International Conference on Semantics, Knowledge and Grids (SKG), Guangzhou, China, 2018, pp. 17-24, doi: 10.1109/SKG.2018.00009.DOI
  24. 24.Dundar, B. et al., A Big Data Processing Framework for Self-Healing Internet of Things Applications, 2016 12th International Conference on Semantics, Knowledge and Grids (SKG), Beijing, China, 2016, pp. 62-68, doi: 10.1109/SKG.2016.017.DOI
  25. 25.Baeth, M. J. et al., Detecting Misinformation in Social Networks Using Provenance Data, 2017 13th International Conference on Semantics, Knowledge and Grids (SKG), Beijing, China, 2017, pp. 85-89, doi: 10.1109/SKG.2017.00022.DOI
Download PDF
Cite This Article
Karabacak, A., Burgaz, T., Okay, E. (2023). Çift Katmanlı Veri Modeli ile E-Ticaret Sektöründe Stratejik Veri Yönetimi ve Analizi. *Orclever Proceedings of Research and Development*, 3(1), 343-354. https://doi.org/10.56038/oprd.v3i1.347

Bibliographic Info

JournalOrclever Proceedings of Research and Development
Volume3
Issue1
Pages343–354
PublishedDecember 31, 2023
eISSN2980-020X