hana eka hargiyanti

PTI KE 12 [Data, Knowledge, and Decision Support]

Posted: November 29th 2012

Dalam bab ini, kita akan mempelajari: pengambilan keputusan proses dan bagaimana TI yang dapat mendukung berbagai jenis pendukung keputusan, termasuk DSS, EIS, dan GDSS dengan metode analisis dan pertambangan data yang tersimpan dan cara menyajikan informasi melalui teknik visualisasi data yang pengetahuan manajemen dan bagaimana hal itu dapat menguntungkan organisas. Managers bertugas untuk membuat keputusan dalam proses pencapaian tujuan yang interpersonal peran: tokoh, pemimpin, penghubung, informational peran: monitor, penyebar, juru bicara, bahkan putusan peran: pengusaha, handler gangguan, pengalokasi sumber daya, negosiator. Managers dibutuhkan karena volume informasi yang tersedia adalah mengejutkan, manual pengolahan informasi dengan cepat semakin sulit, pemodelan komputerisasi membantu mengelola kompleksitas, meneliti berbagai alternatif sangat cepat, dan memberikan analisis risiko sistematik. Data yang dibutuhkan berasal dari sumber data, internal data, data Pribadi, dan eksternal data. Metode pengumpulan data dilakukan secara manual, dengan instrumen dan sensor, dan scanning atau transfer elektronik. Kualitas Data yang baik adalah kualitas data menentukan kegunaan data dan juga kualitas keputusan berdasarkan data atau isu yang sangat penting. Karakteristik data berkualitas tinggi: akurat, aman, relevan, tepat waktu, lengkap, dan konsisten.

Data Storage and Management adalah penyimpanan data yang berupa database atau data mart dan data warehouse. Kesulitan manajemen data adalah data volume eksponensial meningkat dengan waktu, banyak metode dan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data, raw data yang tersimpan banyak tempat dan cara, hanya bagian kecil dari data yang relevan untuk situasi tertentu, semakin banyak data eksternal, persyaratan hukum yang berbeda yang berkaitan dengan data yang, kesulitan memilih alat manajemen data, dan keamanan data, kualitas, dan integritas sangat penting. Tujuan utama pengumpulan data adalah untuk memberikan landasan untuk intelijen bisnis karena semua data yang diperlukan untuk keputusan suara. Data diambil dari gudang data atau data mart dan alat analisa data yang diterapkan dengan penilaian pengambil keputusan ‘ditambah dengan fakta, analisis, dan prakiraan. Decision Support Systems menyediakan dukungan terkomputerisasi untuk proses pengambilan keputusan. Akhir penggunanya aktif bekerja dengan data warehouse dengan menerapkan model untuk mewakili, memahami, dan menyederhanakan situasi keputusan.

Model adalah representasi yang disederhanakan dari realitas. Iconic (skala) model fisik replika dari suatu sistem analog model yang berperilaku seperti sistem nyata, tidak terlihat seperti itu. Matematika (kuantitatif) model yang kompleks hubungan dan melakukan eksperimentasi dengan mereka. Mental model adalah bagaimana seseorang berpikir tentang situasi. Sifat Keputusan adalah perencanaan strategis yang tujuan jangka panjang dan kebijakan untuk alokasi sumber daya, manajemen kontrol adalah akuisisi dan pemanfaatan sumber daya yang efisien dalam pencapaian tujuan organisasi, dan operasional kontrol adalah eksekusi efisien dan efektif tugas-tugas tertentu.

Decision Support Systems dibutuhkan ketika keputusan tidak terstruktur. Karakteristik dan Kemampuan mendukung pengambil keputusan di semua tingkat manajerial, mendukung keputusan saling tergantung dan / atau berurutan beberapa, 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 ke data dan basis pengetahuan, dan menjalankan analisis sensitivitas. Analisis Sensitivitas adalah studi tentang efek bahwa perubahan dalam satu atau lebih bagian dari model terhadap bagian lain dari model. Goal seeking Analisis untuk menemukan nilai dari input yang diperlukan untuk mencapai tingkat yang diinginkan output. Komponen dan Struktur DSS adalah manajemen data yang termasuk database (s) berisi data yang relevan untuk situasi keputusan, User Interface yang memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dengan dan memerintahkan DSS, Model Manajemen yang termasuk perangkat lunak dengan keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya, dan Manajemen Pengetahuan untuk memberikan pengetahuan untuk solusi dari masalah; mendukung salah satu subsistem lain atau bertindak sebagai komponen independen.

Enterprise Decision Support untuk memenuhi kebutuhan informasi eksekutif, sangat terbatas waktu dan diperlukan untuk memantau dan mengidentifikasi tren bermasalah, perlu eksternal maupun internal informasi, akses yang cepat ke data yang diperlukan untuk eksekutif, sangat mudah user interface, sering berhubungan dengan layanan informasi online (misalnya, Dow Jones Berita Retrieval) yang menggabungkan email. Kemampuan EIS untuk menelusuri faktor penentu keberhasilan dan indikator kinerja utama status akses trend analisis yang Ad hoc analisis, Exception pelaporan cerdas EISIntegrasi dengan DSS dan aksesibilitas web. Decision Support Systems Group untuk memfasilitasi solusi keputusan semistructured dan tidak terstruktur oleh sekelompok pengambil keputusan yang membantu kelompok menjadi produktif dengan mengurangi beberapa perilaku kelompok negatif dan mendukung proses kelompok dengan mendorong generasi ide, meningkatkan komunikasi, dan menerapkan alat-alat analisis yang diperlukan untuk masalah. Face-to-face pertemuan untuk keputusan kamar ‘khusus dibuat dengan komputer dan perangkat lunak terkait GDSS, penggunaan difasilitasi oleh pemimpin terlatih. ‚ÄėPerang kamar’ Perusahaan adalah informasi yang ditampilkan secara grafis dan analisis dilakukan untuk semua untuk melihat dukungan untuk tim virtual alat tim kolaboratif untuk tim geografis, diskusi dukungan, kalender, polling, dll. Analytical Processing merupakan kegiatan analisis data akumulasi untuk pengolahan analisis online (OLAP). Suatu kegiatan pengguna akhir untuk set data yang besar dengan hubungan yang kompleks. Retrospektif¬† adalah sistem mendukungan keputusan model.

Online Analytical Processing (OLAP) merupakan analisis oleh pengguna akhir dari desktop mereka, secara online, menggunakan alat bantu seperti spreadshee.Stored data pencarian cerdas dari data yang disimpan dalam data mart atau gudang memukan informasi prediktif dan pola yang diketahui. Akhir pengguna melakukan tugas pertambangan dengan alat yang sangat kuatdan merupakan alat pertambangan menerapkan teknik komputasi canggih (belajar, kecerdasan). Data Visualization untuk menganalisis data yang dapat menjadi lebih berguna. Visual Interaktif Modeling adalah tampilan grafik konsekuensi keputusan. Simulasi Interaktif Visual adalah model simulasi animasi dan dapat dilihat dan dimodifikasi oleh pengambil keputusan. Sistem Informasi Geografis untuk menampilkan data yang berhubungan dengan lokasi geografis menggunakan peta digita.l

Knowledge Managementmerupakan pasar mengenai, produk, teknologi, dan organisasi yang memiliki bisnis atau perlu memiliki praktik terbaik yang koleksi solusi yang paling sukses dan / atau studi kasus. Modal intelektual adalah koleksi pengetahuan yang dikumpulkan oleh organisasi selama bertahun-tahun. Pengetahuan sistem untuk mengumpulkan pengetahuan, menyimpannya dalam database, memelihara database, dan menyebarluaskan pengetahuan untuk pengguna. Kompetitif intelijen adalah pengumpulan informasi kompetitif. IT Support for Knowledge Management untuk pengetahuan penemuan dan analisis dalam menemukan dan mengatur pengetahuan. Pengetahuan akuisisi untuk mendapatkan pengetahuan yang dibutuhkan dengan bertanya atau mempromosikan generasi ide. Pembentukan basis pengetahuan organisasi untuk pengetahuan perusahaan menyimpan dan organisasi. Pengetahuan distribusi dan penggunaan untuk memastikan bahwa mereka yang membutuhkan pengetahuan dapat mengaksesnya.

Implementing Knowledge Management untuk mereorganisasi berbasis pengetahuan organisasi, menciptakan posisi baru, petugas pengetahuan kepala (CKO), infrastruktur manajemen pengetahuan, dan membangun budaya pengetahuan sehingga melunasi pembelajaran organisasi. Promoting Idea Generation adalah ide kreatif generasi oleh individu atau kelompok. Software alat (GDSS) dapat mempromosikan generasi ide produktif bagi kelompok dan perangkat lunak juga tersedia bagi individu untuk membantu merangsang produksi kreatif ide. Tujuan kita belajar ini adalah data berkualitas tinggi dapat dianalisis untuk meningkatkan pengambilan keputusan, DSSS untuk mengambil keputusan bantuan dengan keputusan semi-terstruktur atau eksekutif dapat menggunakan EIS disesuaikan dengan kebutuhan informasi mereka, GDSSs kegiatan kelompok pendukung keputusan, analisis data dan data mining membantu dalam pemahaman dan penemuan baru wawasan, dan pengetahuan juga merupakan sumber daya organisasi yang dapat disimpan dan dikelola.

 


Leave a Reply

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

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php