Eva Mayadila

Data Knowledge and Decision Support

Posted: December 11th 2012

helo teman”…

jumpa lagi dengan sayaaa.. kali ini saya akan men-share resume tentang “Data Knowledge and Decision Support”

 

Apa tugas Manager???

tugasnya untuk membuat keputusan dalam mencapai tujuan

  • peran informational, peran interpersonal
  • mengambil keputusan : entrepreneur, mengatasi permasalahan, mengalokasikan sumber daya, negosiator.

Mengapa manajer butuh dukungan IT ?

-Untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan ataupun yang telah tersedia

-Secara manual memproses informasi semakin sulit

-Pemodelan komputer membantu mengelola secara lengkap

Dimana kita bisa mendapatkan data yg kita butuhkan ?

  • Sumber data :

-data internal

-data pribadi

-data eksternal

  • Teknik mengumpulkan data :

-Secara manual

-Dari instrumen dan sensor

-Memindai atau elektronik transfer

Data baik ????

Kualitas data

-Kualitas menentukan data sebagai kegunaan serta kualitas keputusan yang didasarkan pada data

-Yang sangat penting untuk dibahas

-Karakteristik dari kualitas tinggi data : akurat, aman, relevan, tepat waktu, lengkap, dan konsisten

Penyimpanan Data dan Manajemen

  • Penyimpanan Data :

-Database atau data warehouse dan data mart

  • Kesulitan data manajemen :

– Data Volume eksponensial meningkat dari waktu ke waktu
– Banyak metode dan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data
– Data mentah yang tersimpan di banyak tempat

-hanya bagian kecil dari data yang relevan untuk situasi tertentu

-lebih banyak data eksternal

-requirements yang berbeda-beda terkait data

-kesulitan memilih data management tools

-keamanan, kualitas, dan integritas data

Intelegensi Bisnis
Tujuan pengumpulan data mutahir adalah untuk memberikan landasan untuk intelijen bisnis
– Semua data yang diperlukan untuk keputusan
– Data diambil dari data warehouses / data marts
– Menggunakan tools analisis data
– Pengambil keputusan diperkuat dengan fakta, analisa, dan perkiraan

Proses Pengambilan Keputusan :
a. Decision Support Systems menyediakan dukungan terkomputerisasi untuk proses pengambilan keputusan
b. Pengguna aktif bekerja dengan data warehouse
c. Pengguna menerapkan model untuk mewakili, memahami, dan menyederhanakan situasi keputusan

Model :

– Representasi yang disederhanakan dari realitas
– Iconic (skala) model :
Fisik replika dari suatu sistem
– Analog model :
Berprilaku sperti sistem nyata
– Matematika (kuantitatif) model :
Model yang kompleks hubungan dan melakukan eksperimentasi dengan mereka
– Mental Model :
pikiran tentang situasi

Kerangka Pendukung Keputusan Komputerisasi
a. Struktur Masalah
– Proses pengambilan keputusan jatuh di sepanjang sebuah kontinum yang berkisar dari yang sangat terstruktur keputusan yang sangat terstruktur

b. Sifat Keputusan
– Perencanaan strategis

– Jangka panjang dan kebijakan untuk alokasi sumber daya

– Kontrol manajemen

– Pemanfaatan sumber daya yang efisien dalam pencapaian tujuan organisasi

– Operasional kontrol

Pengambilan dalam keputusan :
a. Keputusan terstruktur telah lama didukung oleh komputer
b. Kelas keputusan terstruktur telah ditanganidengan model matematis Ilmu Manajemen

Sistem Pendukung Keputusan
a. Dibutuhkan ketika keputusan tidak terstruktur

b. Karakteristik dan Kemampuan
– Pengambil keputusan Dukungan di semua tingkat manajerial
– Dukungan saling tergantung dan berurutan dalam beberapa keputusan
– Mendukung semua tahapan pengambilan keputusan dan berbagai proses pengambilan keputusan dan gaya
– Dapat disesuaikan dari waktu ke waktu untuk berurusan dengan perubahan kondisi
– Mudah untuk membangun
– Memanfaatkan model dan link untuk data-dan
– Basis pengetahuan
– Jalankan analisis sensitivitas

c. Analisis Sensitivitas
-Studi tentang efek bahwa perubahan dalam satu atau lebih bagian dari model terhadap bagian lain dari model

d. Analisis
– Memeriksa dampak dari perubahan dalam asumsi atau input data lain pada solusi yang diusulkan.

e. Goal-seeking Analisis
– Menemukan nilai dari input yang diperlukan untuk mencapai tingkat yang diinginkan output

f. Komponen dan Struktur DSS
– Data Management
database yang berisi data yang relevan untuk situasi keputusan
– User Interface
Memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dan memerintahkan DSS
– Model Manajemen
perangkat lunak dengan keuangan,statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif
– Manajemen Pengetahuan
Memberikan pengetahuan untuk solusi dari masalah dan mendukung salah satu sub sistem lain atau bertindak sebagai komponen independen

Perusahaan Pendukung Keputusan
Eksekutif Sistem Informasi ;

– Memenuhi kebutuhan informasi dari eksekutif

– Akses data yang diperlukan untuk eksekutif

– user interface yang mudah dipahami

-berbasis tampilan grafis

– Menggabungkan email

-sering terkoneksi dengan layanan informasi online

Kemampuan EIS
– Faktor keberhasilan kritis dan indikator kinerja utama
– Status akses
– Trend analisis
– Ad hoc analisis
– Exception pelaporan
– Cerdas EIS
– Integrasi dengan DSS; aksesibilitas web

Sistem Pendukung Keputusan Kelompok
– Memfasilitasi solusi keputusan semi struktur dan tidak terstruktur oleh sekelompok pengambil keputusan

– Membantu kelompok menjadi produktif dengan mengurangi beberapa perilaku kelompok negatif

– Mendukung proses kelompok oleh generasi ide mendorong

-Meningkatkan komunikasi, dan menerapkan alat-alat analisis yang diperlukan untuk masalah

GDSS Implementasi
– pertemuan (Face-to-face meetings)

– keputusan khusus dibuat dengan komputer dan perangkat lunak terkait GDSS, penggunaan difasilitasi oleh pemimpin terlatih

– informasi yang ditampilkan secara grafis dan analisis dilakukan untuk dapat dilihat semua

– Dukungan untuk tim virtual

Apa yang bisa kita lakukan dengan storage data ?
a. Analytical Processing

– kegiatan analisis data akumulasi

b. Pengolahan analisis online (OLAP)
– Sebuah aktivitas pengguna akhir
– Libatkan set data yang besar dengan hubungan yang kompleks
– Gunakan Sistem Dukungan Keputusan model

Online Analytical Processing (OLAP)
a. Analisis oleh pengguna akhir dari desktopmereka, secara online, menggunakan alat bantu seperti spread sheet
b. Menganalisis hubungan antara berbagai jenis elemen bisnis
c. Melibatkan ringkasan dari berbagai kumpulan data
d. Data dalam sudut pandang yang berbeda
e. Melibatkan perhitungan yang kompleks antara elemen data
f. Merespon dengan cepat permintaan pengguna

Apa yang bisa kita lakukan dengan stored data?

– Data mining

– Memerlukan mining tools yang powerful

– Mining tools menerapkan teknik komputasi cerdas

Visualisasi data :

– Visual Interactive Modeling : berbesis grafik

Visual Interactive Simulation : menggunakan simulasi / animasi

Geographic Information System : menampilkan data menggunakan peta digital

Apa itu Manajemen Pengetahuan?
Konsep Kunci
– Knowledge assets : pasar mengenai, produk,teknologi, dan organisasi yang memiliki / perlu memiliki bisnis
– Best practice : koleksi solusi yang paling sukses dan / studi kasus
Intellectual capital ; koleksi pengetahuan yang dikumpulkan oleh organisasi selama bertahun-tahun
Knowledge system : mengumpulkan pengetahuan, menyimpannya dalam database,memelihara database, dan menyebarluaskan pengetahuan untuk pengguna
– Competitif intelligences : pengumpulan informasi kompetitif

IT Support untuk Manajemen Pengetahuan :
a. Identifikasi Pengetahuan – apa yang penting?
b. Pengetahuan penemuan dan analisis -menemukan dan mengatur pengetahuan
c. Pengetahuan akuisisi – pergi dan mendapatkan pengetahuan yg dibutuhkan dengan bertanyaatau mempromosikan generasi ide
d. Pembentukan basis pengetahuan organisasi -pengetahuan perusahaan menyimpan dan organisasi
c. Pengetahuan distribusi dan penggunaan -memastikan bahwa mereka yang membutuhkan pengetahuan dapat mengaksesnya

Menerapkan Manajemen Pengetahuan
a. Mereorganisasi sebagai berbasis pengetahuan organisasi
b. Menciptakan posisi baru, petugas pengetahuan kepala (CKO)
– Menciptakan infrastruktur manajemen pengetahuan
– Membangun budaya pengetahuan
– Sehingga melunasi
c. Memfasilitasi pembelajaran organisasi belajar dari pengalaman mereka untuk bertahan hidup

Promoting Idea Generation :

a. sumber kunci dari pengetahuan adalah ide kreatif yang dimunculkan dari individu / grup

b. software tools (GDSS) bisa membantu men-generate ide produktif untuk grup

c. software tools juga tersedia bagi individu untuk membantu pemunculan ide kreatif

 

sekian resume tenatang Data Knowledge and Decision Support.

selamat membaca 😉


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php