Etkin ve G�venilir Denetimler i�in Ontolojilerin Kullan�m�

G�R��

G�n�m�zde denetimlerin ba�ar�l� bir �ekilde sonu�land�r�lmas�n� etkileyen temel gereksinim, verinin do�rulanm�� ve g�venilir olarak bilgiye d�n��t�r�lmesidir. Denetime konu olan organizasyonlar, s�re�ler ya da sistemler hakk�nda belirli bulgular ve g�zlemler elde edebilmek i�in karar s�recini etkileyecek ilgili her t�rl� verinin tutarl� olmas� ve kimliklendirilebilmesi de gerekmektedir. Bir b�t�n olarak bak�ld��nda analizlere katk� sa�layan her �l��t denetimin ba�ar�s�n� do�rudan etkiler. Veri kaynaklar�ndan ��kart�lan her bir varl��n ya da ili�kinin izini s�rebilmek, takip edebilmek ve sistem i�erisinde etkile�imde bulundu�u di�er varl�klar� tespit edebilmek denetimin �nemli bir boyutudur. Bir ba�ka boyutu ise reg�lasyonlar, protokoller ve mevzuatlar g�z �n�ne al�nd��nda bir �nceki boyutta ortaya ��kar�lan varl�k-ili�ki modelinin do�rulanmas� ve uygunluk ara�t�rmalar�n�n �e�itli analiz y�ntemleriyle yap�lmas�d�r.

Bu makalede, s�z konusu bu iki boyutun ger�ekle�tiriminde kullan�labilecek bir veri modeli olarak ontolojiler a��klanmaya �al��lm��t�r. �ki �nemli konuda, veri kalitesi ve denetim mevzuat do�rulamas�nda, varolan denetim s�re�lerine yapabilece�i katk�lar ilerleyen k�s�mlarda �zetlenmi�tir.

Sunulan y�ntem ve uygulamalar her t�rl� denetim alan� ve denetim t�r�n�(i� ya da d��) kapsamaktad�r.

PROBLEMLER

�ekil 1’de �zetlenmeye �al��lan denetim s�recinde vurgulanmas� gereken bir ba�ka konu da t�m s�recin denetim alan�na ve onun gerektirdi�i reg�lasyon ve alan bilgisine ba��ml� olmas�d�r. �rne�in sunulan bu genel �izimin finans, sa�l�k ya da askeri alanlara uygulanmas�nda ara s�re�ler ya da ko�ullar eklenebilir. Benzer bi�imde i�levsel s�re�leri daha da a�arak alt k�r�n�mlar�n� da elde etmek m�mk�nd�r.

Ancak problemin merkezinde halen veri vard�r. Veri kayna��ndan sa�lanan verilerin, alan bilgisine y�nelik olarak getirilmesi ve belki de bir ETL s�recinin ard�ndan incelenmeye haz�r hale bi�imlenmesi gerekir. Bu noktada ister i� ister d�� denet�inin yapmas� gereken, alan bilgisini her a�amada veriler �zerinde kullanmakt�r.

�ekil 1: Denetim S�recine Genel Bak��
Verinin alan bilgisi g�zetilerek ne ifade etti�inin yans�t�lamamas� sonucunda eksik yada yanl�� sonu�lar �retilmesine neden olabilecek ��karsamalar yapmak m�mk�n olabilir. Bu riskin y�netilmesi i�in �u an varolan s�re� y�netmeliklerinde denetime konu olan sistemin kullan�c�lar�ndan gerekli dan��manl��n al�nmas� bir zorunluluktur. Bu konuda verilebilecek en g�zel �rneklerden birisi bir bankan�n m��terilerinin yer ald�� denormalize bir tablodur. �ekil 2’de g�sterilen bu basit tabloda denetimin devam edebilmesi ve analizin s�rd�rebilmesi i�in her bir s�tunun ne anlama geldi�i, neyi ifade etti�i finansal ve kurumsal bilgiler ��nda a��a kavu�turulmal�d�r.

�ekil 2: Basit bir m��teri tablosu

Analizin bilgisayar destekli denetime yard�mc� bir program ile yap�lmas� durumunda genellikle bu yaz�l�mlar�n ihtiya� duydu�u baz� e�le�tirmeler vard�r. �rne�in �ekil 2’de yer alan verilerdeki h�cre de�erlerinin hi�biri i�in genel ve anlaml� bir s�n�fland�rma yap�lamaz. Literal bu de�erler genellikle:

•   Say�sal
•   Metinsel
•   Tarihsel
gibi kategorilerde s�n�rl� b�rak�lmaya �al��l�rlar. Ancak yukar�daki �rnek i�in b�yle bir kategorilendirme yapabilmek yanl�� sonu�lar do�urabilir. �nemli olan�n, denet�inin veriden bilgiye ula�mas�n� kolay ve g�venilir bir bi�imde sa�lamak ve karar destek s�recinde yard�mc� olmakt�r. Bu makalede de�inilen ilk problem ba�l�� olarak verinin anlam�n� korumas� ve ta��mas� gereksinimi g�sterilebilir.

OTOMAT�K ve YARI OTOMAT�K ANAL�ZLER

Bilgisayar destekli denetim tekniklerinin uyguland�� bir organizasyonda, kullan�lan yaz�l�mlar denetim s�recinde karar almay� destekleyici bir tak�m i�levleri bar�nd�r�rlar. Denetim disiplini i�erisinde en s�k kullan�lan yaz�l�mlardan biri olan ACL �ok �e�itli veri kaynaklar�ndan getirilebilen veriler �zerinde �e�itli i�levleri �al��t�rabilmektedir. Bu i�levler sayesinde denet�iler belirli kararlar alabilirler ve yorumlar ��kar�p bulgulara eri�ebilirler. B�ylesi bir analiz s�reci, yar� otomatik ya da destekli analiz olarak s�n�fland�r�labilir. Otomatik bir analizde ise olu�turulmak istenen ortam, denet�inin g�z�yle ve bak�� a��s�yla denetimi haz�r olan kaliteli veri k�mesi �zerinde s�rekli bir �ekilde ger�ekle�tirmektir. S�rekli denetim sistemleri olarak da adland�r�lan bu platformlar�n ba��ml� oldu�u en �nemli kaynak, denetim alan�na �zg� senaryolar ve i�leyi�e y�n veren mevzuatt�r. �ekil 3 ile otomatik bir analizin nas�l ger�ekle�tirilebilece�i a��klanm��t�r.

S�rekli denetimin gereklili�i olan senaryolar�n tan�mlanmas� belki bir sorun olu�turmuyor gibi g�z�kse de burada �nemli olan bu denetimlerin d�nem d�nem farkl� mevzuat ya da y�nergelere ba�l� olarak de�i�ebilece�idir. Buna ek olarak, organizasyonlar kurumsal olarak farkl� b�lge ve �artlarda farkl� veri tipleri ve kaynaklar� �zerinde ayn� senaryolar� i�letebilmek isteyebilirler. Bu problemin a��lmas� i�in, denetimde senaryolar�n kavramsalla�t�r�lmas� gerekmektedir.

�ekil 3: S�rekli Denetime Genel Bak��

Bir sonraki b�l�mde yukar�da adreslenen iki probleme yan�t verebilecek bir veri modelleme �at�s� olarak ontolojierden ve anlamsal veri a��ndan s�z edilecektir.

ANLAMSAL VER�LER ve ONTOLOJ�LER

�li�kisel veritabanlar� ili�kisel cebire uygun olarak tasarlanm��, �ema olarak sabit olan ve her varl��n �zelliklerini s�tunlarda ifade eden veri saklama sistemleridir. �ekil 2, bu modele uygun bir tablo g�r�nt�s�ndedir. Anlamsal veriler de asl�nda ili�kiler ve �zellikler d��n�ld��nde ili�kisel veri taban� sistemleri ile benzerlikler ta��r. Her iki g�sterimde de anlat�lmak istenen, varl�klar ve ta��d�klar� �zelliklerdir. Buna ek olarak varl�klar aras�ndaki ili�kiler de veri k�mesi i�erisinde belirtilir.

ONTOLOJ� NED�R?

Ontoloji kelime anlam� olarak varl�k bilimidir. T�m evrende yer alan bilgi da�arc��n�n kavramsalla�t�r�lm�� hali olarak da tan�mlan�r. Her hangi bir nesnenin ne oldu�unu, ba�l� bulundu�u kavramsal hiyerar�ik a�ac� tan�mlar. Bu tan�mlama, �zerinde iyi ara�t�rma yap�lm�� ve ortak bir akl� temsil edebilir bir yap�dad�r. Bu nedenledir ki, alan bilgisinin iyi yans�t�ld�� ontolojiler d�nya genelinde organizasyonlar taraf�ndan payla��labilir. Sonu� olarak ontoloji, belirli bir alan bilgisi i�in hem insanlar hem de uygulamalar i�in ortak bir anlay��n payla��lmas�n� sa�lar. �ekil 4’de bir bankan�n kullanabilece�i varl�k hiyerar�isi g�sterilmektedir.

�ekil 4: Banka i�in �rnek bir varl�k hiyerar�isi
Bu hiyerar�ide Kisi varl�klar�, Kullan�c� varl��n�n bir alt s�n�f�d�r. Thing ile ifade edilen varl�k ise b�t�n varl�klar�n en sonunda alt s�n�f� oldu�u ve belirsizli�in artt�� en temel varl�kt�r.

SINIFLAR ve NESNELER

Varl�klar, ger�ek verilerle kullan�ld�klar�nda ortada bu varl�klar�n t�r�nden olan nesneler belirmeye ba�lar. �rne�in, bankan�n t�zel olmayan m��terileri genel olarak bak�ld��nda, �ekil 4 referans al�n�rsa, Kisi s�n�f�n�n birer �rneklemidir. Yani nesneler, s�n�flar�n t�r�ndendir.

Alt s�n�f �st s�n�f ili�kileri bir nesnenin t�r�n�n hiyerar�ide �st s�n�flara eri�imini de sa�lar. �rne�in bir Kisi nesnesi ayn� zamanda bir Kullan�c� nesnesidir.

�ZELL�KLER ve �L��K�LER

�ekil 4 ile g�sterilen hiyerar�i yaln�zca s�n�flar�n aralar�ndaki alt-�st ili�kisini ve t�rlerin yerlerini ortaya koymaktad�r. Bir nesnenin ta��d�� zellikler ya da ba�ka nesnelerle olan ili�kilerin tan�m� ayr�ca belirtilir. Ancak burada temel matematikteki k�me teorisi kullan�l�r. Herbir �zellik bir ya da birden fazla s�n�fa ait k�me elemanlar�d�r. �ekil 5’de bu k�meler bir �rnek g�sterilmektedir.

�ekil 5: Kullan�c� T�rlerine G�re �zellikler

Burada Kullan�c�_Ad� ve Parola �zellikleri b�t�n Kullan�c� s�n�f� t�r�nden nesneler taraf�ndan kullan�labilmektedir. Ancak, Vergi_No �zelli�i yaln�zca �irketlere ait bir �zellik olarak g�sterilmi�tir. Musteri_No ise hem �zel ki�iler hem de k��k �l�ekli i�letmeler i�in ortak bir �zelliktir.

�li�kiler ise iki k�me aras�ndaki ba��nt�lar� g�steren kaynak ve hedef bilgilerini ta��rlar. Bir �nceki konuda anlat�lan �zelliklerden farkl� olarak iki nesne aras�nda ili�ki kurarlar. �rne�in bir Musteri_Ad� �zelli�i ili�ki olarak d��n�lemez. Musteri_Ad�, sonucunda mutlaka literal bir de�ere(�rne�in, ‘Sel�uk Bozda�’) i�aret eder.

�ekil 6’da ontolojinin en temel ��eleri kullan�larak ger�ekle�tirilmi� �rnek bir anlamsal veri a�� yer almaktad�r. Sel�uk Bozda� olarak g�sterilen kutu bir nesneyi ifade etmektedir. Bu nesnenin ad� �zelli�inin de�eri ‘Sel�uk Bozda�’ d�r. Sel�uk Bozda� nesnesinin t�r� bir Ki�idir yani Ki�i s�n�f�n�n bir �rneklemidir. Sel�uk Bozda� nesnesi ile KOMTA� Bilgi Y�netimi nesnesi aras�nda bir ili�ki vard�r ve �al��an�d�r ili�kisidir. Kaynak olarak Sel�uk Bozda� ve hedef olarak KOMTA� Bilgi Y�netimi g�sterildi�i i�in bu verinin okunu�u ‘Sel�uk Bozda� nesnesi, KOMTA� Bilgi Y�netimi nesnesinin �al��an�d�r’ olarak denebilir. Benzer �ekilde KOMTA� Bilgi Y�netiminden kaynaklanan ve Sel�uk Bozda�’� hedef g�steren ‘i�verenidir’ ili�kisi de tan�mlanabilirdi. �ekil 6’da bununla birlikte t�r�, alt s�n�f�, adresi, ba�kenti, �ehridir, k�tas�, m��terisidir gibi ili�kiler de tan�mlanm��t�r.

�L��K�SEL VER�TABANI S�STEMLER�NDEN FARKLARI

�ema Olmay��

Bu anlamsal veri a�� modelinin ili�kisel veritaban� sistemlerinden g�ze �arpan ilk farkl�l�� bir �eman�n olmay��d�r. �li�kisel veritaban�nda tablolar ve anahtar alanlar �eman�n kurulmas�n� sa�larlar. B�ylece �rne�in bir Ki�i tablosunun hangi �zelliklerde olaca��n�n kesin bir �izgisi �izilir. Bundan farkl� olarak ontolojilerin kullan�ld�� bir anlamsal a�da herhangi �ema yoktur. �ekil 6’da sunulan veriler bilgisayar bilimlerine konu olan �izge kuram�na uygundur. Yani her an istenen her ba�lant�y� kurabilmek ve �izge �zerinde de�i�ik y�nlerde yabanc� anahtarlara ya da ili�kisel veritaban� tabiriyle ‘join’ i�lemlerine gerek duymaks�z�n gezinti yap�labilir.

Veri Yap�s�

�li�kisel veritabanlar�nda veriler tablolarda sabitlenmi� s�tun etiketleriyle ve say�lar�yla tutulurken, anlamsal a�larda nesneler i�in b�yle bir k�s�tlama s�z konusu de�ildir. Bir �nceki maddede s�z� edilen �izge yap�s�n� veri yap�s� olarak kullan�r.

�nsan-Makine Okunabilirli�i

�ekil 2’de g�sterilen veritaban� tablosunda yer alan s�tunlar�n yaz�l�mlar taraf�ndan ��z�mlenmesi m�mk�n de�ildir. ��nk� bir yaz�l�m i�in bir ili�kisel veritaban� tablosunun bar�nd�rd�� s�tunlar�n etiketleri yaln�zca o sistemi geli�tiren veritaban� y�neticileri ya da uygulama yaz�l�mc�lar� taraf�ndan anla��labilir.

�ekil 6: �rnek bir anlamsal a� verisi
Ancak anlamsal verilerde durum farkl�d�r. Ortak s�zl�� yani alan ontolojisini payla�an iki uygulama herhangi bir m�daheleye gerek olmaks�z�n hangi verinin hangi anlama geldi�ini bilirler ve aralar�nda veri al��veri�inde bulunabilirler. Bunun en b�y�k katk�s�, farkl� veri kaynaklar�nda yer alan anlamsal veriler aras�nda gezinme ya da teknik olarak ‘z�plama’ yap�labilmesini m�mk�n k�lar. Makine okunabilirli�i bu a��dan belki de anlamsal veri �at�lar�n�n g�n�m�zde h�zla yayg�nla�mas�nda en �nemli fakt�rlerden birisidir.

Kapal� ve A��k Sistemler

�li�kisel veritaban�nda sunulan veriler kapal�l�k arz etmektedir. Bu verilerle denetimin yap�labilemesi i�in veri kayna��ndan verinin al�n�p belirli e�lemelerin yap�lmas� ve bilgisayar destekli denetim programlar�n�n i�leyebilece�i anlamlara d�n��t�r�lmesi gerekmektedir. Ancak ilk b�l�mde problemleri anlat�rken, yap�labilecek kategorilendirmenin veri baz�nda olduk�a genel oldu�u, say�sal, metinsel ya da tarihsel verilerin ayr�m�n�n m�mk�n oldu�u belirtilmi�ti. Ontolojilerin kullan�m� sayesinde veri kaynaklar� payla��labilir bir bi�imde otomatik olarak sunulmaktad�r.

��karsama Yetenekleri

Uygulamalar�n anlamsal veriyi anlayabilmesi ve varl�klar aras�ndaki ili�kileri ��z�mleyebilmesi nedeniyle bir yapay zeka konusu olan ��karsama, ontolojilerin kullan�ld�� anlamsal veri y��nlar�nda m�mk�nd�r. �ekil 6’dan yola ��k�ld��nda, bir ki�inin ya da bir �irketin t�r� en �st s�n�fa kadar takip edilebilir. Veriler i�erisindeki t�m organizasyonlara ula��lmak istendi�inde yaln�zca �rnek Banka ve KOMTA� Bilgi Y�netimi sonu�lar aras�nda yer al�rken, ki�i listesinde bulunan Sel�uk Bozda�, t�r�n�n k�kleri Organizasyona kadar ula�mad�� i�in ��karsanmayacakt�r. Bu yetenek do�al olarak anlamsal verilerde ve uygun yaz�l�m �at�lar� kullan�larak otomatik olarak sa�lanmaktad�r. Ancak, ayn� yetenek ili�kisel veritaban� sistemleri i�in m�mk�n de�ildir. O sistemi tasarlayan ya da �zerinde yaz�l�m geli�tiren ekibin anlam�n� kendi yorumlayabilece�i t�rden ��karsamalar� kendilerinin ele almas� gerekir.

SONU�LAR

Bu makalede genel hatlar�yla denetimin etkin ve g�venilir ger�ekle�tirilebilmesi i�in gerekli olan verinin anlamsall�� ve mevzuatlar�n, reg�lasyonlar�n payla��labilir olmas� gereklili�i �zerinde duruldu. Ontolojiler,

•   Organizasyon i�i ya da organizasyonlar aras�nda alan bilgisinin ortak olarak kullan�lmas�nda,
•   Denetim s�re�lerinin standardize edilmesinde,
•   Analiz senaryolar�n�n standart olarak tan�mlanmas� ve payla��lmas�nda

kullan�labilecek bir ��z�m olarak bili�im teknolojileri taraf�ndan desteklenen bir altyap� sunmaktad�r. Denetimin daha etkin ve g�venilir ger�ekle�ebilmesi i�in,

•   Ontoloji tabanl� denetim yaz�l�mlar�n�n geli�tirilmesi,
•   Veri kaynaklar�n�n anlamsal verileri ihra� edebilir d�zeye getirilmesi,
•   Denetim end�strisinde farkl� organizasyonlar ve sistemler i�in ortak s�zl�klerin geli�tirilmesi (ontoloji m�hendisli�i),

gerekmektedir. Bug�n ve yak�n gelecekte �zellikle bilgisayar destekli denetim kapsam�nda veri kaynaklar�n�n anlamsal olarak in�aas�, ontoloji kullanabilen yaz�l�mlar�n geli�tirilmesi ve bir disiplin olarak ontoloji m�hendisli�i �al��malar� b�y�k bir ilgi ve h�zla devam etmektedir. Bu ihtiyac�n en �nemli lokomotifi hi� ��phesiz denetim end�strisinin etkin denetim yapma ve tekrarl� denetimlerde �nceki tecr�be ve bilgi taban�n� kullanma iste�i olacakt�r.

Te�ekk�rler.

SEL�UK BOZDA�

KOMTA� Bilgi Y�netimi ve Dan��manl�k - Yaz�l�m Ekip Lideri

2002 y�l�nda Hacettepe �niversitesi Bilgisayar Bilimleri ve M�hendisli�i B�l�m�nden mezun oldu.
2002 - 2007 aras� Ankara'da yaz�l�m m�hendisli�i ve uzman yaz�l�m m�hendisi olarak �al��t�ktan sonra 2007 - 2010 y�llar� aras�nda yurtd��nda yaz�l�m ekip liderli�i yapt�.

2010 y�l�nda T�rkiye'ye d�nd� ve KOMTA� Bilgi Y�netimi'nde ArGe departman�nda ekip lideri olarak g�reve ba�lad�. Halen bu g�revini devam ettiren Sel�uk, kurumsal veri analizi yaz�l�mlar� ve y�ksek performansl� bili�im konular�yla ilgilenmektedir.

SEL�UK BOZDA�

Content on this page requires a newer version of Adobe Flash Player.