Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
722206		Developing an architectural framework for facilitating transformation towards data-driven organizations / Veri güdümlü kuruluşlara dönüşümü kolaylaştırmak için mimari bir çerçevenin geliştirilmesi Yazar:KEREM KAYABAY Danışman: DOÇ. DR. PEKİN ERHAN EREN ; DOÇ. DR. EBRU GÖKALP Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Enformatik Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration Dizin:Sayısal dönüşüm = Digital transformation ; Tahmini öğrenme yol haritası = Hypothetical learning trajectory ; Veri-güdümlü organizasyon = Data-driven organization	Onaylandı Doktora İngilizce 2022 161 s.
Dijital dönüşüm ve Endüstri 4.0 gibi paradigma değişiklikleri, büyük veri olarak da adlandırılan karmaşık veriler üretmektedir. İşletmeler ise, veri biliminden yararlanarak rekabet avantajı için büyük veriden yararlanmaya giderek daha fazla odaklanmaktadırlar. Bununla birlikte, kuruluş çapında veri bilimi projeleri ve veri varlıkları için stratejik planlamaya izin veren kapsamlı bir yaklaşım bulunmadığı için, birçok endüstri veri biliminden etkili bir şekilde yararlanamamaktadır. Endüstrinin ihtiyacını anladıktan sonra, bu tez, işletmelerin iş stratejilerini veriyle ilgili, teknolojik ve organizasyonla ilgili kaynaklarıyla hizalamasına yardımcı olmak için Veri Bilimi Yol Haritası Oluşturma (DSR) çerçevesinin gelişimini araştırmaktadır. İlk olarak, kuruluşlarda veri bilimi kullanımıyla ilgili faktörleri ve veri güdümlü dönüşüm geçiren kuruluşların karşılaştıkları zorlukları belirlemek için sistematik bir yaklaşım kullanılmıştır. Elde edilen bilgiler, teknoloji yol haritası oluşturma (TRM) literatürü ile sentezlenmiş ve TRM yaklaşımı bağlama, mimariye ve sürece göre özelleştirilerek DSR çerçevesi geliştirilmiştir. Son olarak, bu çalışma, ortaya çıkan çerçeveyi ardışık yinelemelerde doğrulamak ve iyileştirmek için eylem araştırması tasarımını benimsemiştir. Sonuçlar, önerilen çerçevenin işletmelerin veri bilimi yol haritası oluşturma girişimlerini başlatmasına ve veri güdümlü olma yolunda bir adım atmasına yardımcı olabileceğini göstermektedir. Önerilen yaklaşım ayrıca iş fonksiyonları arasındaki iletişimi kolaylaştırmaktadır ve veri sahipleri, alan uzmanları ve bilişim uzmanları dahil olmak üzere paydaşlar arasında fikir birliği oluşturmaktadır. Literatürdeki çağdaş çalışmalar, işletmelerin veri güdümlü olmasına yardımcı olmak için önceden oluşturulmuş yol haritalarını gösterirken, bu çalışma, yukarıdaki faydaları sağlamak için işletmeye özel yol haritası oluşturma sürecine odaklanmaktadır.
Paradigm shifts such as digital transformation and Industry 4.0 produce complex data, also called big data. Businesses increasingly focus on exploiting big data for competitive advantage, leveraging data science. However, many industries cannot effectively leverage data science since no comprehensive approach allows strategic planning for organization-wide data science projects and data assets. After recognizing the industry`s need, this thesis explores the Data Science Roadmapping Framework`s (DSR) development to help businesses align their business strategy with data-related, technological, and organizational resources. First, it utilizes a systematic approach to identify factors related to data science usage in organizations and challenges that data- driven transforming organizations face. In the proposed DSR framework, the resulting knowledge is synthesized with well-established technology roadmapping (TRM) literature, customizing TRM according to context, architecture, and process. Lastly, this study adopts the action research design to validate and refine the proposed framework in multiple iterations. The results indicate that the framework can help businesses initiate data science roadmapping initiatives, taking a step towards becoming data-driven. The DSR initiative also facilitates communication among business functions and generates consensus between stakeholders, including data owners, domain experts, and IT experts. While contemporary studies in the literature illustrate prebuilt roadmaps to help businesses get data-driven, this study focuses on the process of roadmapping to generate a tailored roadmap, providing the benefits above.