Hana Yanita

PTI 12 – Data, Knowledge, and Decision Support

Posted: December 2nd 2012

Data, Knowledge, and Decision Support

 

Secara garis besar, dalam bab ini kita akan mempelajari mengenai Proses pengambilan keputusan yang dapat didukung oleh IT, jenis-jenis dari system pendukung pengambilan keputusan itu, Metode analisis dan pertambangan data yang tersimpan, Cara menyajikan informasi melalui teknik visualisasi data, dan Pengetahuan manajemen dan bagaimana hal itu dapat menguntungkan organisasi.

Sebelumnya kita perlu mengetahui bahwa suatu keputusan di dalam perusahaan dibuat dan disetujui oleh seorang manajer yang juga mempunyai peran interpersonal, informational, dan decisional. IT di sini hadir untuk mendukung manajer tersebut dalam mengambil keputusan, karena IT dapat membantu mengelola kompleksitas dalam mengolah informasi yang sangat banyak, serta dapat meneliti berbagai alternative dalam data yang sangat bayak itu dengan cepat dan menyediakan analisis resiko yang sistematik dibandingkan jika mengolah data secara manual atau tanpa IT.

Sumber Data yang kita dapatkan dapat berasal dari data internal, data Pribadi, dan data eksternal . Metode dalam pegumpulan data dibedakan menjadi 3, yaitu metode manual, dengan instrumen dan sensor, dan scanning atau transfer elektronik.

Data yang baik itu harus memiliki kualitas data yang dapat menentukan kegunaan data dan juga kualitas keputusan berdasarkan data ini . Sedangkan karakteristik data berkualitas tinggi, yaitu : akurat, aman, relevan, tepat waktu, lengkap, dan konsisten .

Penyimpanan Data dan Manajemennya

Data disimpan dalam suatu Database atau data mart dan data warehouse .

Kesulitan dalam manajemen Data :

  • Volume data meningkat seiring berjalannya waktu.
  • Banyaknya metode dan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data .
  • data mentah yang tersimpan di 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
  • Kesulitan memilih alat manajemen data
  • Keamanan data, kualitas, dan integritas sangat penting

Business Intelligence

Tujuan utama pengumpulan data adalah untuk memberikan landasan untuk intelijen bisnis
Semua data diperlukan untuk keputusan suara. Data diambil dari gudang data atau data mart . Alat analisa data sudah diterapkan . Penilaian pengambil keputusan ‘ditambah dengan fakta, analisis, dan prakiraan .

Proses Pengambilan Keputusan

Decision Support Systems menyediakan dukungan terkomputerisasi untuk proses pengambilan keputusan. Lalu diteruskan oleh pengguna akhir yang aktif bekerja dengan data warehouse dan menerapkan model untuk mewakili, memahami, dan menyederhanakan situasi keputusan .

Apa yang kita maksud dengan ‘model’?

— > Model = representasi yang disederhanakan dari realitas
– Iconic (skala) model = replika fisik dari suatu sistem.
– Analog model = Berperilaku seperti sistem nyata, tidak terlihat seperti itu
– Matematika (kuantitatif) model = model yang kompleks hubungan dan melakukan eksperimentasi dengan mereka.
– Mental Model = bagaimana seseorang berpikir tentang situasi

Keputusan

Sebuah Kerangka Komputerisasi Pendukung Keputusan memiliki permasalahan strukturnya dalam proses pengambilan keputusan yang jatuh di sepanjang sebuah kontinum yang berkisar dari yang sangat terstruktur ke keputusan yang tidak terstruktur.
Sifat Keputusan :

– perencanaan strategis – yang 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
– Buatlah sebuah model matematika standar
– Temukan solusi potensial
– Memilih dan merekomendasikan solusi yang spesifik

Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems)

DSS sangat dibutuhkan ketika keputusan tidak terstruktur, karena DSS memiliki Karakteristik dan Kemampuan untuk 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 yang dijalankan oleh DSS atara lain:
– Analisis Sensitivitas = studi tentang efek bahwa perubahan dalam satu atau lebih bagian dari model terhadap bagian lain dari model
– Apa-bila Analisis = memeriksa dampak dari perubahan dalam asumsi atau input data lain pada solusi yang diusulkan
– Goal-seeking Analisis = menemukan nilai dari input yang diperlukan untuk mencapai tingkat yang diinginkan output

Komponen dan Struktur DSS
1. Manajemen Data
Termasuk database berisi data yang relevan untuk situasi keputusan
2. User Interface
Memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dengan dan memerintahkan DSS
3. Model Manajemen
Termasuk perangkat lunak dengan keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya
4. Manajemen Pengetahuan
Memberikan pengetahuan untuk solusi dari masalah; mendukung salah satu subsistem lain atau bertindak sebagai komponen independen.

Enterprise Decision Support

1. Sistem Informasi Eksekutif

Sistem Informasi Eksekutif dapat memenuhi kebutuhan informasi eksekutif dengan waktu sangat terbatas , perlu untuk memantau dan mengidentifikasi tren bermasalah, perlu eksternal maupun internal informasi. Sistem ini memiliki akses yang cepat ke data yang diperlukan untuk eksekutif, serta sangat mudah untuk user interface, sangat grafis, menggabungkan email, dan sering berhubungan dengan layanan informasi online (misalnya, Dow Jones Berita Retrieval)

Kemampuan EIS antara lain : dapat menelusuri; sebagai faktor penentu keberhasilan dan indikator kinerja utama; Status akses; analisis trend ; Ad hoc analisis; Exception reporting; intelligent EIS; dan Integrasi dengan DSS; aksesibilitas web.

2. Group Decision Support Systems

Sistem ini memfasilitasi solusi keputusan semistructured dan tidak terstruktur oleh sekelompok pengambil keputusan. Kegunaan system ini adalah mebantu 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.

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

Dengan data yang tesimpan, kita dapat melakukan proses analisis ( kegiatan analisis data akumulasi) ; pengolahan analisis online (OLAP) (Analisis oleh pengguna akhir dari desktop mereka, secara online, dengan menggunakan alat bantu seperti spreadsheet untuk menganalisis hubungan antara berbagai jenis elemen bisnis juga melibatkan data agregatyang akan dibandingkan data agregat selama periode waktu yang hirarkis (bulanan, kuartalan, tahunan)); dan data mining – pencarian cerdas dari data yang disimpan dalam data mart atau gudang untuk menemukan prediktif informasi dan menemukan pola yang belum diketahui. Di sini pengguna akhir melakukan tugas pertambangan dengan alat yang sangat kuat. Alat pertambangan menerapkan teknik komputasi canggih (belajar, kecerdasan).

Menganalisis data dapat menjadi lebih berguna jika disajikan dengan menggunakan teknik Visualisasi Data. Visualisasi data dapat dilakukan dengan berbagai jenis :

– Model Visual Interaktif – tampilan grafik konsekuensi keputusan.
– Simulasi Visual Interaktif – Model simulasi animasi dan dapat dilihat dan dimodifikasi oleh pengambil keputusan.
– Sistem Informasi Geografis – menampilkan data yang berhubungan dengan lokasi geografis dengan menggunakan peta digital.

Manajemen Pengetahuan

Aset pengetahuan itu dapat mengenai pasar, produk, teknologi, dan organisasi yang memiliki bisnis atau perlu memiliki. Praktik terbaik jika koleksi solusi dan / atau studi kasus paling sukses. Modal intelektual merupakan koleksi pengetahuan yang dikumpulkan oleh organisasi selama bertahun-tahun. Untuk itu diperlukan sistem pengetahuan untuk mengumpulkan pengetahuan, menyimpannya dalam database, memelihara database, dan menyebarluaskan pengetahuan untuk pengguna.

IT berperan penting dalam mendukung Manajemen Pengetahuan ini. Cara kerjanya dalah dengan mengidentifikasi pengetahuan itu apakah penting untuk diambil, lalu dilakukan analisis dan penemuan pengetahuan. Selain itu juga dilakukan akuisi pengetahuan, pembentuka dasar pengetahuan organisasi, dan dalam pengunaan serta distribusi pengetahuan.

Manajemen Pengetahuan diterapkan untuk :

– Mereorganisasi sebagai berbasis pengetahuan organisasi
– Menciptakan posisi baru, petugas pengetahuan kepala (CKO)
menciptakan infrastruktur manajemen pengetahuan
membangun budaya pengetahuan
sehingga melunasi
– Memfasilitasi pembelajaran organisasi
belajar dari pengalaman mereka untuk bertahan hidup

Mempromosikan Ide Generasi

Sumber utama pengetahuan adalah ide kreatif generasi oleh individu atau kelompok. Software alat (GDSS) dapat mempromosikan generasi ide produktif bagi kelompok. Perangkat lunak juga tersedia bagi individu untuk membantu merangsang produksi ide kreatif .


Leave a Reply

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

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php