gregoriusardian

Data, Knowledge, and Decision Support

Posted: December 6th 2012

Hal yang dilakukan oleh manager untuk mencapai suatu tujuan :

1. Peran Interpersonal, misalnya : tokoh, pemimpin, penghubung

2. Peran Informational, misalnya: monitor, penyebar, juru bicara

3. Peran Putusan, misalnya: pengusaha, handler gangguan, pengalokasi sumber daya, negosiator

Alasan manager butuh IT :

a) Komputerisasi membantu mengelola kompleksitas,

b) Meneliti berbagai alternatif sangat cepat,

c) Memberikan analisis secara sistematik.

Sumber daata sendiri bisa dari data internal, data pribadi atau data eksternal.

Metode pengumpulan data bisa dilakukan secara manual, dengan instrumen dan sensor atau scanning    

     (transferelektronik).

Data yang akurat atau data yang terpercaya dan asli yaitu
Aman , kemauan atau kepentingennya atau relefan pada saat yang tepat dan datanya konsisten

– Cara kesukaran Management data:
Jumlah data eksponen meningkatkan dengan masa
Banyak kaedah dan alat-alat yang digunakan untuk mengumpul data
Data mentah yang disimpan banyak tempat dan cara-cara
hanya bahagian kecil data relevan untuk situasi tertentu
Lebih dan lebih luar data
Berbeda keperluan undang-undang yang berkaitan kepada data
Kesukaran memilih alat pengurusan data
Data keselamatan, kualiti, dan integriti adalah penting

Business Intelligence 

  • Pokok utama mengumpul data adalah untuk menyediakan asas bagi risikan perniagaan
  • Semua data yang diperlukan untuk membuat keputusan bunyi
  • Data diambil dari gudang data atau data mart
  • Alat analisis data yang digunakan
  • Penghakiman pembuat keputusan ‘diperkukuhkan dengan fakta, analisis, dan ramalan

Intelegasi Bisnis
Untuk membantu bisnis dalam pengambilan keputusan

– Proses pengambilan keputusan
1. Pertama Intellgence phase yaitu mempelajari masalahnya
2. Design phase yaitu mendesainnya
3. Choice phase yaitu memilih keputusan apa yang akan dipake
4. Implementation of Solution yaitu melaksanakan atau pelaksanaan yang benar

Model – simplified representation of reality

Iconic (scale) models
•physical replica of a system
Analog models
•Behaves like real system; does not look like it
Mathematical (quantitative) model
•models complex relationships and conducts experimentations with them
Mental models
•how a person thinks about a situation

Sebuah Kerangka Pendukung Keputusan Komputerisasi

Struktur Masalah
Proses pengambilan keputusan yang  jatuh di sepanjang sebuah kontinum Mulai dari keputusan yang sangat terstruktur sampai yang sangat tidak terstruktur

Sifat Keputusan
perencanaan strategis – adalah tujuan jangka panjang dan kebijakan untuk alokasi sumber daya

manajemen kontrol – akuisisi dan pemanfaatan sumber daya yang efisien dalam
pencapaian tujuan organisasi

operasional kontrol – eksekusi efisien dan efektif tugas-tugas tertentu

Keputusan terstruktur telah lama didukung oleh komputer

Kelas keputusan terstruktur telah ditangani dengan model matematis Ilmu Manajemen

  • Mendefinisikan masalah
  • Klasifikasikan masalah ke dalam kategori standar
  • Membangun sebuah model matematika standar
  • Temukan solusi potensial
  • Memilih dan merekomendasikan solusi yang spesifik

DSS 

  • Analisa sensitive
    kajian kesan bahwa perubahan dalam satu atau lebih bagian model pada bagian-bagian lain model
  • What-if analysis
    Melakukan analisa dari dampak atau dari sebuah sousi , jika terjadi begini atau begitu
  • Goal-seeking analysis
    Mencoba melakukan sebuah nilai input. bentuk mencari nilai output yang dikeluarkan

Sebuah sistem kita katakan DSS jika :

  • Data management
    Penyimpanan data untuk situasi
  • User Interface
    antar muka , komunikasi dan memberi perintah kepada DSS
  • Model Management
    Termasuk perisian dengan kewangan, statistik, sains pengurusan, atau lain-lain model kuantitatif
  •  Knowledge Management
    Memberi pengetahuan penyelesaian masalah; pendukung mana-mana subsistem lain atau perbuatan sebagai komponen bebas

EDS

Executive Information Systems
  • Meet information needs of executives
•Very limited time
•Need to monitor and identify problematic trends
•Need external as well as internal information
  • Rapid access to data needed to executives
  • Very easy user interface
  • Highly graphical
  • Often connected with online information services (e.g., Dow Jones News Retrieval)
  • Incorporates email
  • Capabilities of EIS
•Drill down
•Critical success factors and key performance indicators
•Status access
•Trend analysis
•Ad hoc analysis
•Exception reporting
•Intelligent EIS
•Integration with DSS; web accessibility
Decision Support Systems Group
  • Memfasilitasi solusi keputusan semistructured dan tidak terstruktur oleh sekelompok pengambil keputusan
  • Membantu kelompok menjadi produktif dengan mengurangi beberapa perilaku kelompok negatif
  • Mendukung proses kelompok dengan mendorong generasi ide, meningkatkan komunikasi, dan menerapkan alat-alat analisis yang diperlukan untuk masalah

GDSS Implementasi
Face-to-face pertemuan – keputusan ruangan ‘khusus dibuat dengan komputer dan perangkat lunak terkait GDSS, penggunaan difasilitasi oleh pemimpin terlatih
‘War room’ Perusahaan – informasi yang ditampilkan secara grafis dan analisis dilakukan
Dukungan untuk tim virtual – alat tim kolaboratif untuk tim geografis, diskusi dukungan, kalender, polling, dll

Analisis Pemprosesan – aktiviti menganalisis terkumpul data

Online analisis pemprosesan (OLAP)
Satu aktiviti pengguna akhir
Melibatkan set data yang besar dengan hubungan kompleks
Gunakan Sistem Sokongan Keputusan model
adalah secara retrospektif

Online analisis pemprosesan (OLAP) adalah : …

Analisis oleh pengguna akhir dari desktop, mereka secara online, menggunakan alat seperti spreadsheet 
Menganalisis hubungan antara banyak jenis elemen perniagaan
Libatkan data agregat
Bandingkan data agregat dalam tempoh masa hierarki (bulanan, suku tahun, tahunan)
Data hadir dalam perspektif yang berbeza
Melibatkan pengiraan yang kompleks antara elemen data
Bertindak balas dengan cepat kepada pengguna permintaan

Apa yang kita boleh lakukan dengan data yang disimpan?
Perlombongan Data – carian pintar data yang disimpan dalam data mart atau warehouse
Dapatkan maklumat ramalan
Cari corak tidak diketahui
Pengguna akhir melaksanakan tugas perlombongan dengan alat yang sangat berkuasa
Alat perlombongan memohon teknik pengkomputeran maju (pembelajaran, kecerdasan)

Data Visualization

Menganalisis data boleh menjadi lebih berguna jika dibentangkan menggunakan teknik Visualisasi Data
Model Visual Interaktif – paparan grafik akibat keputusan
Simulasi Visual Interaktif – model simulasi animasi dan boleh dilihat dan diubahsuai oleh pembuat keputusan
Sistem Maklumat Geografi – paparan data yang berkaitan dengan lokasi geografi menggunakan peta digital

yang diketahui dari managemant adalah :

Konsep utama
Aset pengetahuan – mengenai pasaran, produk, teknologi, dan organisasi yang memiliki perniagaan atau perlu untuk memiliki
Amalan terbaik – koleksi penyelesaian yang paling berjaya dan / atau kajian kes
Modal Intelek – koleksi pengetahuan yang dihimpunkan oleh organisasi selama bertahun-tahun
Sistem Pengetahuan mengumpul pengetahuan, menyimpan ia di dalam sistem database, mengekalkan pangkalan data, dan menyebarkan pengetahuan kepada pengguna
Kepintaran berdaya saing – koleksi maklumat persaingan

IT dalam pendukung untuk  Pengetahuan Management ialah :

Pengenalan Pengetahuan – apa yang penting?
Penemuan pengetahuan dan analisis – mencari dan menyusun pengetahuan
Pemerolehan pengetahuan – pergi dan mendapatkan pengetahuan yang diperlukan dengan meminta atau menggalakkan penjanaan idea
Penubuhan asas pengetahuan organisasi – menyimpan dan organisasi korporat pengetahuan
Pengagihan pengetahuan dan penggunaan – memastikan bahawa orang-orang yang memerlukan pengetahuan boleh mengakses


Leave a Reply

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

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php