arya

Monthly Archives: December 2012


Data Knowledge and Decision Support

Posted: December 10th 2012

Apa yang manajer lakukan ? Membuat keputusan dalam proses mencapai tujuan -Peran antar pribadi: pemimpin, penghubung -Peran informasi: monitor, disseminator, juru bicara -Peran penting: pengusaha, gangguan handler, allocator, sumber daya juru runding Mengapa manajer butuh dukungan IT ? -Untuk mendapatkan informasi yg dibutuhkan ataupun yg tlah tersedia -Secara manual memproses informasi dengan cepat dan semakin sulit -Pemodelan komputer membantu mengelola secara lengkap,contohnya: memeriksa berbagai alternatif dan memberikan analisis sistematis resiko dengan sangat cepat. Dimana kita bisa mendapatkan data yg kita butuhkan ? Sumber data : -data internal -data pribadi -data eksternal Metode pendataan : -Secara manual -Dari instrumen dan sensor -Memindai atau elektronik transfer Apa itu data yg 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 dan hanya bagian kecil dari data yang relevan untuk situasi tertentu Semakin banyak data eksternal – Persyaratan hukum yang berbeda yang berkaitan dengan data yang kurang baik – Kesulitan memilih alat manajemen data – Keamanan data, kualitas, dan integritas sangat penting Bisnis intelijen Tujuan pengumpulan data mutahir adalah untuk memberikan landasan untuk intelijen bisnis – Semua data yang diperlukan untuk keputusan suara – Data diambil dari gudang data – Data alat analisis yang diterapkan – Pengambil keputusan ditambah dengan fakta, analisis, 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 Apa yang dimaksud dengan model? 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 : Bagaimana seseorang berpikir tentang situasi Sebuah 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 – Tentukan masalah – Klasifikasikan masalah ke dalam kategori standar – Buatlah sebuah model matematika standar – Cari solusi potensial – Memilih dan merekomendasikan solusi yang spesifik 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 Termasuk database berisi data yang relevan untuk situasi keputusan – User Interface Memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dan memerintahkan DSS – Model Manajemen Termasuk 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 eksekutif Sangat terbatas waktu. Perlu untuk memantau dan mengidentifikasi tren bermasalah Perlu eksternal serta informasi internal – Akses data yang diperlukan untuk eksekutif – Sangat grafis – Sering berhubungan dengan layanan informasi online (misalnya, Dow Jones Berita Retrieval) – Menggabungkan email Kemampuan EIS Menelusuri – 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 structure ddan 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 – (Face-to-face) pertemuan – 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 – alat tim kolaboratifuntuk tim geografis, diskusi dukungan, kalender,polling, dll Apa yang bisa kita lakukan dengan data yang tersimpan? 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. Libatkan data agregat d. Bandingkan data agregat selama periode waktu yang hirarkis e. Data dalam perspektif yang berbeda f. Melibatkan perhitungan yang kompleks antara elemen data g. Merespon dengan cepat permintaan pengguna Apa yang bisa kita lakukan dengan data yang tersimpan? – Pencarian cerdas dari data yang disimpan dalam data mart/gudang – Cari informasi prediktif – Temukan pola diketahui Pengguna melakukan tugas pertambangan dengan alat yang sangat kuat Alat Pertambangan menerapkan teknikkomputasi canggih (belajar, kecerdasan) Data Visualisasi … Read more



© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php