Ned Chapin
Sistem Analisti
Stanford Research Institute
Menlo Park, Calif.
Bir Kavramsal Yardım Nedir?
Veri işleme sistemlerinin geliştirilmesinde kavramsal yardımlara duyulan gereksinimi ele almadan önce, burada kavramsal yardım ile neyin kastedildiğini açıklığa kavuşturmak yararlıdır.
Bir sürü hayvan için suyunu bir kuyudan sağlayan bir çiftçi örneğini ele alalım. Çiftçi, yoğun su kullanım saatlerinde kuyunun gerekli miktarda su üretmediğini fark eder. Bu nedenle, sorunu bir rezervuar düzeni tasarlamak ve inşa etmektir. Bu alanda uzman olmayan biri olarak, ölçü birimlerinin dönüştürülmesine ve çeşitli şekillerdeki katı cisimlerin hacimlerine ilişkin ölçüm formülleri biçimindeki bazı kavramsal yardımları probleme uygulayabilir. Bu yardımların, pompalama ve kullanım hızlarına, ekipman maliyetlerine vb. ilişkin verilerin yerinde kullanımıyla, isterse makul derecede ekonomik ve etkili bir tasarım geliştirebilir.
Başka bir örnek olarak, belirli stok kalemleri için alternatif tedarik kaynaklarına, bu kalemlerden çeşitli miktarlarda stok tutabilen alternatif depolara sahip olan ve stok seviyeleri izin verdiği ölçüde herhangi bir müşteriyi bu depolardan herhangi birinden tedarik etme seçeneği bulunan bir toptan satış şirketini ele alalım. Bu durumda, toptancının karşı karşıya olduğu sorunlardan biri, hem gelen hem de giden sevkiyatlarda navlun maliyetlerini nasıl en aza indireceğidir. Bu problemde kullanılabilecek bir kavramsal yardım doğrusal programlamadır. Bu yardım sayesinde ve bazı basitleştirici varsayımlar altında, daha düşük maliyetli düzenlemeleri karakterize eden alternatif sipariş ve stoklama örüntüleri geliştirilebilir. Bu düzenlemeler, depoların kapasiteleri gibi çeşitli türdeki sınırlamaları dikkate alabilir.
Veri İşleme Sistemlerinin Geliştirilmesi Çalışmalarındaki Aşamalar
Veri işleme sistemlerinin geliştirilmesi üzerinde çalışan kişiler, herhangi bir kuruluşta çalışmanın içerdiği olağan sorunlarla uğraşmak zorundadır. Bunlar arasında faaliyet alanlarının sınırlarını tanıma, örgütsel ataleti aşma, karar vermek için gerekli verileri hızlı biçimde elde etme, yeni gelişmelere çabuk yanıt verme, fikirlerin kabulünü sağlama, kuruluşun başarısına katkıda bulunma vb. konular yer alır.
Bununla birlikte, bu kişilerin daha özel sorunları da vardır. Özellikle, iş dünyasında veri işleme sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi ve uygulanmasıyla uğraşan kişiler, o anda ilgilenilen çalışmanın belirli aşamasına göre değişen sorunlarla karşı karşıya kalırlar. Çalışmalarında yaklaşık yarım düzine ana aşama bulunduğundan, bazı sorunları vurgulamak için bu aşamaları gözden geçirelim.
Bunu yaparken, aşamaların birbirine geçişli olduğunu akılda tutmak önemlidir. Aralarındaki sınırlar kesin değildir ve herhangi bir gün, hafta, ay ya da yıl içinde bir kişi bu aşamaların birçoğunda çalışabilir. Bu nedenle, burada aşamaları ayrı ayrı tartışırken, uygulamada aralarında mutlaka açık ya da keskin bir ayrım olduğu ima edilmemekte veya öne sürülmemektedir.
1. Esinlenme Aşaması
Başlangıç aşamalarından biri olan veri işleme sistemleri için uygulama fikirlerinin ortaya konması, bazen esinlenme aşaması olarak adlandırılır. Bu, hangi veri işleme sistemlerine¹ gereksinim duyulduğunun ve bunların niteliğinin ne olması gerektiğinin düşünüldüğü aşamadır. Çoğu zaman bu aşama, yapılabilirlik çalışmaları için ilk kılavuzların ve temel kuralların belirlenmesini, ayrıca bilgi toplanmasını, bunun analiz edilmesini ve sindirme ile esinlenme süreçleri yoluyla kuruluş için veri işleme sistemlerine ilişkin fikirlerin üretilmesini kapsar. Bu aşamadaki temel sorun, dolayısıyla, iyi fikirler elde etmektir. Bu aşamada genellikle geniş ve kapsayıcı kavramlarla çalışıldığından, aşırı ayrıntı sorunu çoğunlukla ortaya çıkmaz.
2. Sistem Analizi Aşaması
İkinci bir çalışma aşaması sistem analizidir. Bu aşamada mevcut veri işleme sistemleri ve yeni ya da gözden geçirilmiş veri işleme sistemleri tarafından karşılanacak gereksinimler hakkında bilgi toplanır. Bu bilgi toplama süreci genellikle çok ayrıntılı ilerler; çünkü sistemlerin çoğu zaman tek tek ayrıntılarıyla tanımlanması gerekir. Bu aşamada, büyük miktardaki ayrıntıyla çalışmanın salt yükü başlıca sorundur. Ek bir sorun da, ayrıntıların her birinin önemidir: neden bu ayrıntılar bu aşamadaki çalışmanın yürütülmesi için vazgeçilmez ya da gereklidir? Deneyime göre, bu aşamada gözden kaçan ayrıntıların sonraki aşamalarda sorunlara yol açtığı görüldüğünden, bol miktarda ayrıntının elde bulunması arzu edilir.
¹ Bu yazıda “sistem” terimi “donanım” anlamında değil, “ticari” anlamda kullanılmaktadır.
3. Sistem Tasarımı Aşaması
Sistem analizi aşaması genellikle bir sistem tasarımı aşamasına doğru gölgelenir. Bu durumda görev, önceki iki aşamada ortaya çıkarılan örgütsel gereksinimleri karşılamak için gerekli veri işleme hizmetini sağlayacak ekipman, personel, malzemeler ve işletim prosedürlerinden oluşan bir yapı kurgulamaktır. Bu aşamanın başlıca sorunu, yine, sistem tasarımının işleyişinin ayrıntılarıyla ifade edilmesi nedeniyle çok büyük miktarda ayrıntıyla çalışmak zorunda olunmasıdır. İkinci bir sorun ise, her ayrıntının öneminin açık olmamasına karşın, küçük ayrıntıların bile gözden kaçırılmasının daha sonra tasarlanan veri işleme sisteminin performansında görece ciddi bozulmalara yol açabilmesidir.
4. Ekipman Seçimi
Çoğu zaman bir önceki aşamanın parçası hâline getirilen bir başka aşama ekipman seçimidir. Önceki aşamada bazı alternatif ekipman yapılandırmaları ortaya konduktan sonra, bu aşamada genellikle ayrıntılı zaman ve maliyet tahminleri hazırlanarak belirli bir ekipman yapılandırmasının seçilmesi gerekir. Buradaki başlıca sorun doğru tahminler yapmaktır; ikinci bir sorun ise ekipman ve personelin yeteneklerini doğru biçimde değerlendirmektir.
5. Programlama Aşaması
Bunu izleyen bir aşama programlamadır. Seçilen ekipman için, veri işlemenin genel örüntüleri kurgulanır ve işleme sürecinin nasıl gerçekleştirileceğini (ekipman ve personel için) tanımlayacak biçimde yazıya dökülür. Buradaki başlıca sorun, ekipmanın niteliği ile personelin yeteneklerini, tasarlanan veri işleme sisteminin gereksinimleriyle ilişkilendirmektir. İkinci bir sorun, tasarlanan sistemdeki sürekli değişimdir. Üçüncü bir sorun ise üzerinde çalışılması gereken ayrıntıların çokluğudur.
6. Kodlama Aşaması
Kuramsal olarak programlama aşamasını izleyen kodlama aşaması, programlama aşamasında üretilen genel yönergelerin, ekipman ve personel tarafından yerine getirilecek ayrıntılı adım adım talimatlara dönüştürülmesidir. Bu ayrıntı işidir ve başlıca sorun, işlemin, sistemin ve işlenecek verilerin sayısız ayrıntısıyla başa çıkmaktır. Otomatik kodlama tekniklerinin kullanımı, özellikle komut kümesi ve komut kullanım sırası alanlarında bazı ayrıntıları azaltmıştır.
7. Uygulamaya Alma Aşaması
Veri işleme sistemlerinin geliştirilmesi çalışmalarındaki son aşama, hata ayıklama ve uygulamaya alma aşamasıdır. Bu aşamada önceki aşamalardaki hatalar ve gözden kaçırmalar düzeltilir ve sistemde ek iyileştirmeler yapılır. Bu aşamanın başlıca sorunları genellikle personelin eğitimi (özellikle giriş tarafında) ve ekipman güvenilirliğinin artırılmasıdır.
Sorunlar
Veri işleme sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi ve uygulanmasıyla uğraşan kişilerin çalışmalarının incelenmesinden, birkaç ortak unsur ortaya çıkmaktadır. En önemli üçü şunlardır:
- Üzerinde çalışılan çok büyük ayrıntı yığınları.
- Hangi ayrıntıların önemli olduğunu ve neden önemli olduklarını bilmenin güçlüğü.
- Ayrıntıları ilişkilendirmek için genel kabul görmüş herhangi bir örüntü ya da çerçevenin bulunmayışı—kavramsal yardımların yokluğu.
1. Büyük Ayrıntı Yığınları
Büyük ayrıntı yığınları, bu işi yapan kişiler için ağır bir yük oluşturmaktadır. Ayrıntılarla çalışılıyor olması, başka kabul edilebilir bir alternatif bulunmadığını düşündürmektedir. Diğer alanlardaki olağan alternatif, verilerin bir ya da daha fazla üst genelleme düzeyinde kullanılmasıdır. Yani, diğer alanlarda ayrıntıların temel özellikleri çoğu zaman gruplar ya da sınıflar cinsinden—ayrıntıların benzer niteliklerine dayalı toplamlar hâlinde—yoğunlaştırılabilir (tek tek ağaçlar yerine ormanla çalışmak). Ancak daha yüksek bir genelleme düzeyinde çalışmak, genellikle ayrıntılar üzerinde tek tek uygulananlardan daha güçlü kavramsal araçların kullanılmasını gerektirir.
2. Ayrıntıların Önemi
Ayrıca, ayrıntıların önemi de sorunlu bir konudur. Bilgisayarları içeren veri işleme sistemlerinin hazırlanmasında yaklaşık sekiz yıllık deneyimden sonra bile, biriken deneyim ne yaklaşıma ne de analize ilişkin genel kabul görmüş herhangi bir kural ortaya koymuştur. Hangi verilerin gerekli olduğu, verilerin nasıl nicelendirileceği ya da bir kez toplandıktan sonra verilerle nasıl çalışılacağı konusunda kaba yol göstericiler bile pek üretilmemiştir. Farklı ancak iyi deneyimli kişilerin, belirli bir bilgisayar sistemi durumuna bazen çok farklı “yanıtlar” üretmesi ve bunlardan hiçbirinin diğerinden daha doğru olduğunu kanıtlayamaması alışılmadık bir durum değildir.
3. Kılavuzların Yokluğu
Ayrıntıları kalıplar içinde ilişkilendirmeye yönelik genel kabul görmüş herhangi bir kılavuzun yokluğu, en azından kısmen uygulanabilir olarak başvurulabilecek çok sayıda olası bilgi birikiminin mevcut olduğu bir ortamda ortaya çıkmaktadır. Atıf yapılabilecek başlıca bilgi alanları şunlardır: matematik, muhasebe, yöneylem araştırması, bilgi kuramı, örgüt kuramı, oyun kuramı, servo kuramı, grup dinamikleri, otomatik kodlama teknikleri, sistemler ve prosedürler vb.
Ancak veri işleme sistemlerine özgü bir kuram yoktur. Anılan bilgi alanlarından, veri işleme sistemlerinin geliştirilmesinde zaman zaman yararlanılmıştır; ancak bunlara genellikle en fazla sözde bir değer verilmiştir.
Yakın Zamanda Bir Veri İşleme Sistemleri Kuramı Beklenmiyor
Yakın zamanda bir veri işleme sistemleri kuramının geliştirileceğini ummak fazla iyimserdir. Bununla birlikte, yaklaşık on yıla yaklaşan birikmiş deneyimden ve mevcut bilgi alanlarından yararlanılarak elde edilecek bir tür kavramsal yardımın geliştirilmesini umut etmek gerçekçi görünmektedir.
Böyle bir kavramsal yardımın, veri işleme alanındaki insanlar için pratik değer taşımasını sağlayacak özellikler hakkında bir miktar içgörü kazanmak amacıyla, diğer alanlarda kavramsal yardımların kullanımını incelemek mümkündür. Bu tür bir incelemenin sonuçları burada ancak özetlenebilir; ancak diğer alanlarda kavramsal yardımların kullanımına ilişkin birkaç örneğin hızlı bir gözden geçirilmesi yararlı olabilir.
Kavramsal Yardımlara Daha Fazla Örnek
Bir hastanın hastalığını teşhis etmiş bir hekim örneğini ele alalım. Ardından, bir tedavi yolunun seçilmesi sorunu ortaya çıkar. Hekimin bu soruna çözüm ararken yararlanabileceği bir kavramsal yardım, ilaçları listeleyen, her biriyle çeşitli durumlarda edinilmiş deneyimleri belirten ve farklı dozaj düzeylerinde her birinin olağan etkilerini gösteren bir başvuru el kitabıdır. Hekim bu el kitabını, hem teşhisi daha da keskinleştirmek hem de hastayı tedavi etmek için alternatif, birleşik ya da ardışık ilaçları seçmek amacıyla verimli biçimde gözden geçirebilir.
Başka bir örnek olarak, bir üreticinin müşterilere ürün sağlamak için gerekli stoktan belirli bir düzeyde müşteri hizmeti (belirli bir “stok tükenmesi” ya da “bekleyen sipariş” oranı) sunmak istediği durumu düşünelim. Müşterilerin ürün talepleri dalgalanmaktadır ve üretim faaliyeti, ürünler ekonomik parti büyüklüklerinde üretildiğinde en kârlı olmaktadır. Üreticinin sorunu, bu iki karşıt faktörü birbirine uydurmak ve aynı zamanda stok maliyetlerini en aza indirmektir. Üreticinin kısmen yararlanabileceği bir kavramsal yardım simülasyondur. Bu, çeşitli alternatif düzenlemelerle, farklı talep ve üretim örüntülerini varsayarak denemeler yapılmasına olanak tanır. Bu denemeler, ne üretimi ne stok işlemlerini ne de müşteri ilişkilerini aksatmadan, bütünüyle bilgi manipülasyonu düzeyinde yürütülebilir ve sonuçlar, üreticinin benimsemeyi deneyebileceği en düşük maliyetli alternatif politikaların bir göstergesi olarak kullanılabilir.
Veri İşlemenin Uygulanmasında Gerekli Kavramsal Yardımların Özellikleri
Diğer alanlarda kullanılan kavramsal yardımların (az önce gözden geçirilen örnekler gibi) incelenmesinden ve bu makalede daha önce ele alınan veri işleme alanındaki sorunların incelenmesinden, pratik bir kavramsal yardımın bazı özellikleri ya da nitelikleri tanımlanabilir. Nitekim bu özelliklerden birkaçı, veri işleme alanında şimdiye kadar üstlenilmiş olan sınırlı sayıdaki kavramsal yardım çalışmasına ilişkin raporlarda da anılmıştır.²
Veri işleme alanında çalışan personel için özel değer taşıyan bir kavramsal yardımın sekiz özelliği burada sıralanabilir. Birincisi, elbette, bir kavramsal yardımın yararlı, kullanımı kolay ve hızlı olması gerekir. İkincisi, kullanımının düşük maliyetli bir işlem olması gerekir. Ancak bu iki özellik, aşağıda tartışılanlar gibi diğer özelliklerin varlığı sayesinde mümkün olabilir.
Önemli Ayrıntıların Seçilmesine İlişkin Kural
Üçüncüsü, bir kavramsal yardım, alandaki personele veri toplama çalışmalarında neyin önemli olduğunu söyleyebilmelidir. Yani, işlerine ilişkin olarak neyin önemli olduğunu onlara bildirmelidir. Durum, bir otomobil kullanmaya benzer: Kendi kendine araba kullanmayı öğrenen bir kişi, eğitimli bir sürücünün önemsiz olarak göz ardı edeceği çok sayıda uyarana tepki vermeye çalışır. Bir sürücünün öğretmenden aldığı eğitim, eldeki görevin başarılması için neyin önemli olduğuna dair bir rehber sağlar. Benzer biçimde, veri işleme sistemleri üzerinde çalışırken, işin başarılması açısından neye tepki verilmesinin önemli olduğuna ilişkin bir rehber sunacak bir tür kavramsal yardıma sahip olmak arzu edilir.
Ölçmeye İlişkin Kurallar
Dördüncüsü, bir kavramsal yardım, alandaki personele neyin ölçüleceğini ve hangi ölçü birimlerinin kullanılacağını söyleyebilmelidir. Bu özellik, üçüncü özelliğin bir uzantısıdır; çünkü bir etmenin, o etmeni en anlamlı kılacak şekilde nasıl ölçülebileceğiyle ilgilidir. Mevcut deneyimler, bazı etmenlerle — hatta çok ayrıntılı olanlardan bazılarıyla bile — nicel olarak çalışmanın güçlüğünü göstermiştir. Günümüzde veri işleme sistemlerinin geliştirilmesinde yapılan ayrıntılı çalışmaların büyük bir kısmı, önemli etmenleri kavramsal olarak anlamlı terimlerle ölçememe yetersizliğini kısmen yansıtıyor olabilir.
Zaman ve Maliyet Tahminlerine İlişkin Kurallar
² Örneğin, Computers and Automation, Ağustos 1958, s. 18’deki Özetler Numaralar 32 ve 33’e bakınız.
Beşincisi, bir kavramsal yardım, alandaki personele, belirli donanım, personel ve yöntem yapılandırmalarıyla veri işleme işlemlerini gerçekleştirmek için gereken maliyet ve süreye yakın tahminler elde etmek amacıyla önemli etmenlerin nasıl manipüle edileceği konusunda bir miktar rehberlik sağlayabilmelidir. Günümüzde veri işleme işlemleri için zaman ve maliyet tahminleri yapmak çoğunlukla yargı ve tahmin işidir ve çoğu tahminin doğruluğu da bunu yansıtmaktadır. Kısmen, işletme süresi ve maliyetini etkilediği görünen ayrıntıların çokluğu nedeniyle, ayrıntıların tahminlerde nasıl hesaba katılacağı şu anda açık değildir.
Alternatiflerin Analizine İlişkin Kurallar
Altıncısı, bir kavramsal yardım, veri işleme sistemlerinin geliştirilmesi üzerinde çalışan personel için, alternatif sistem tasarımlarının bir tür “oynanmasını” mümkün kılması halinde yararlı olacaktır. Böylece, etmenlerin çoğu sabit tutulurken bazıları değiştirilebilir ve ardından sistem tasarımındaki etmenler arasındaki ilişkiler kavramsal olarak manipüle edilebilir. Bu, alternatif sistemlerin işletiminin simüle edilmesini ve bunun süre, maliyetler ve etkinliğin diğer ölçütleri üzerindeki sonuçlarına dair bir gösterge elde edilmesini içerebilir. Günümüzde bu tür manipülasyonların yapılamaması, esas olarak veri işleme sistemlerinin temel ve ilgili parametrelerini ifade etmenin herhangi bir yolunun bulunmamasına bağlanabilir (bu parametrelerin ne olduğunu bilmek bir yana). Parametreleri kavramsal olarak manipüle etmek mümkün olsaydı, personel, pratikteki etkinliklerine dair bir gösterge elde etmek için alternatif sistem tasarımlarını “deneyebilir” (üzerlerinde deney yapabilir) idi.
Otomatik Kodlamaya Yaklaşmaya İlişkin Kurallar
Yedincisi, bir kavramsal yardım, otomatik kodlama tekniklerinin uygulanması için gereken program verilerinin bir taslağını üretmekte kullanılabilirse, alandaki personel için yararlı olacaktır.³ Bu tür tekniklerin kullanımı, tekniğe özgü özel dilde genel yönergelerin yazılmasını gerektirir. Personelin karşı karşıya olduğu sorun, hangi yönergelerin yazılacağı ve hangi sırayla yazılacağıdır. Bir kavramsal yardım, neyin ve hangi sırayla yazılacağına ilişkin bir özet bile sağlayabilse, veri işleme sistemlerinin geliştirilmesi üzerinde çalışan personel için yararlı olurdu.
Örgütsel Etkinliğin Tahminine İlişkin Kurallar
Sekizincisi, bir kavramsal yardım, bir veri işleme sistemindeki değişikliklerin örgütsel etkinlikte nasıl değişikliklere yol açacağını gösteren bir işaret elde etmek için kullanılabilirse yararlı olacaktır (örgüt bir işletme, bir kamu kurumu vb. olabilir). Örgütsel etkinlik, veri işleme performansı dışındaki çok sayıda etmene bağlıdır; ancak veri işleme performansı, bir örgütün sürdürülmesi ve örgütsel hedeflere ulaşılması için temel unsurlardan biridir. Bir örgütte veri işlemenin nihai amacı örgütsel etkinliğe katkıda bulunmak olduğuna göre, alternatif veri işleme sistemlerini bu katkı açısından değerlendirecek bazı araçlara sahip olmak arzu edilir görünmektedir. Bunu yapabilmek, daha önce listelenenlere kıyasla bir kavramsal yardımın daha uzak bir arzu edilen özelliği gibi görünse de, yine de arzu edilirliğini korumaktadır.
Sonuç olarak, görünüşe göre ne mevcut bilgi alanlarından herhangi biri ne de bunların herhangi bir birleşimi ya da birikmiş deneyim, burada listelenen özelliklere sahip bir kavramsal yardımlar dokusunu henüz sağlamıştır. Bununla birlikte, veri işleme alanında çalışan personelin karşılaştığı sorunlardan, kavramsal yardımlara duyulan gereksinim açıkça görülmektedir. Örneğin, otomatik kodlama teknikleri, veri işleme çalışmasının kodlama aşamasında (ve daha az ölçüde programlama aşamasında) kısmen bir kavramsal yardım işlevi görmektedir. Bu tekniklerin katkısı yaygın biçimde vurgulanmıştır. Belki de ihtiyaç duyulan şey, kavramsal yardım olarak daha da güçlü olacak ve özellikle sistem analizi ve sistem tasarımı aşamalarında yararlı olacak bir tekniktir.
³ Otomatik kodlama teknikleri, özellikle belirtilmelidir ki, esas olarak bir dizi yönergeyi ifade etmenin, veri işleme performansına rehberlik etmenin bir yoludur. Bunlar, öncelikle uygulamanın niteliğini ifade etmenin ya da veri işleme işlemi yapılarak karşılanacak durumun pratik ve ekonomik bir tanımını çerçevelemenin bir yolu değildir.