Ivonne Lidya Hendrayani

Data, Knowledge, and Decision Support

Posted: December 8th 2012

1. Tugas Manajer adalah membuat keputusan dalam proses pencapaian tujuan melalui :

  • peran Interpersonal: tokoh, pemimpin, penghubung.
  • peran Informational: monitor, penyebar, juru bicara.
  • peran Putusan: pengusaha, handler gangguan, pengalokasi sumber daya, negosiator.

2. Manajer memerlukan dukungan IT karena

  • Volume informasi yang tersedia adalah mengejutkan.
  • Manual pengolahan informasi dengan cepat semakin sulit.
  • Pemodelan Komputerisasi membantu mengelola kompleksitas.
    • Meneliti berbagai alternatif sangat cepat.
    • Memberikan analisis risiko sistematik.

3. Kita mendapatkan data dari :

  • Sumber Data : Internal data, Data Pribadi, dan Eksternal data.
  • Metode Pengumpulan Data : Manual, Dengan instrumen dan sensor, dan Scanning atau transfer elektronik.

4. Data yang baik memiliki :

  • Kualitas Data adalah kualitas data menentukan kegunaan data dan juga kualitas keputusan berdasarkan data ini, isu yang sangat penting, dan karakteristik data berkualitas tinggi: akurat, aman, relevan, tepat waktu, lengkap, dan konsisten.

5. Penyimpanan Data dan Manajemen :

  • Penyimpanan Data; yaitu : database atau data mart dan data warehouse.
  • Manajemen Data kesulitan; yaitu :
    • 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.
    • Keamanan data, kualitas, dan integritas sangat penting.

    6. Business Intelligence

  • Tujuan utama pengumpulan data adalah untuk memberikan landasan untuk intelijen bisnis.
    • Semua data yang diperlukan untuk keputusan suara.
    • Data diambil dari gudang data atau data mart.
    • Alat analisa data yang diterapkan.
    • Penilaian pengambil keputusan ‘ditambah dengan fakta, analisis, dan prakiraan.
    • Decision Support Systems menyediakan dukungan terkomputerisasi untuk proses pengambilan keputusan.
    • Akhir-pengguna aktif bekerja dengan data warehouse.
    • Akhir-pengguna menerapkan model untuk mewakili, memahami, dan menyederhanakan situasi keputusan.

7. Yang dimaksud model adalah

  • Model – representasi yang disederhanakan dari realitas
    • Iconic (skala) model; fisik replika 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.

8. Berpikir tentang keputusan :

  • Sebuah Kerangka Pendukung Keputusan Komputerisasi.
    • Struktur Masalah; proses pengambilan keputusan jatuh di sepanjang sebuah kontinum yang berkisar dari yang sangat terstruktur keputusan yang sangat 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, dan 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.

9. Sistem Pendukung Keputusan

  • 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.
    • Jalankan analisis sensitivitas.
    • 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
            • Manajemen Data; Termasuk database (s) berisi data yang relevan untuk situasi keputusan.
            • User Interface; Memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dengan dan memerintahkan DSS.
            • Model Manajemen; Termasuk perangkat lunak dengan keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya.
            • Manajemen Pengetahuan; Memberikan pengetahuan untuk solusi dari masalah; mendukung salah satu subsistem lain atau bertindak sebagai komponen independen.

10. Perusahaan Pendukung Keputusan

  • Sistem Informasi Eksekutif.
    • Memenuhi kebutuhan informasi eksekutif; Sangat terbatas waktu, Perlu untuk memantau dan mengidentifikasi tren bermasalah, dan Perlu eksternal maupun internal informasi.
    • Akses yang cepat ke data yang diperlukan untuk eksekutif.
    • Sangat mudah user interface.
    • sangat grafis.
    • Sering berhubungan dengan layanan informasi online (misalnya, Dow Jones Berita Retrieval).
    • menggabungkan email.
    • Kemampuan EIS
      • Menelusuri
      • Faktor penentu keberhasilan dan indikator kinerja utama
      • Status akses
      • trend analisis
      • Ad hoc analisis
      • Exception pelaporan
      • cerdas EIS
      • Integrasi dengan DSS; aksesibilitas web
      • 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 kamar ‘khusus dibuat dengan komputer dan perangkat lunak terkait GDSS, penggunaan difasilitasi oleh pemimpin terlatih.
          • ‘Perang kamar’ Perusahaan – 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.

11. Yang bisa kita lakukan dengan data yang tersimpan adalah

  • Analytical Processing – kegiatan analisis data akumulasi
  • Pengolahan analisis online (OLAP)
    • Suatu kegiatan pengguna akhir.
    • Libatkan set data yang besar dengan hubungan yang kompleks.
    • Gunakan Sistem Dukungan Keputusan model.
    • adalah retrospektif.

12. Online Analytical Processing (OLAP)

  • Analisis oleh pengguna akhir dari desktop mereka, secara online, menggunakan alat bantu seperti spreadsheet.
  • Menganalisis hubungan antara berbagai jenis elemen bisnis.
  • Libatkan data agregat.
  • Bandingkan data agregat selama periode waktu yang hirarkis (bulanan, kuartalan, tahunan).
  • Hadir data dalam perspektif yang berbeda.
  • Melibatkan perhitungan yang kompleks antara elemen data.
  • Merespon dengan cepat permintaan pengguna.

13. Yang bisa kita lakukan dengan data yang tersimpan adalah

  • Data mining – pencarian cerdas dari data yang disimpan dalam data mart atau gudang.
    • Temukan informasi prediktif.
    • Temukan pola diketahui.
    • Akhir pengguna melakukan tugas pertambangan dengan alat yang sangat kuat.
    • Alat pertambangan menerapkan teknik komputasi canggih (belajar, kecerdasan).

14. Data Visualisasi

  • Menganalisis data dapat menjadi lebih berguna jika disajikan dengan menggunakan teknik Visualisasi Data.
    • Visual Interaktif Modeling – tampilan grafik konsekuensi keputusan.
    • Simulasi Interaktif Visual – Model simulasi animasi dan dapat dilihat dan dimodifikasi oleh pengambil keputusan.
    • Sistem Informasi Geografis – menampilkan data yang berhubungan dengan lokasi geografis menggunakan peta digital.

15. Pengetahuan Manajemen

  • Konsep Kunci
    • Pengetahuan aset – pasar mengenai, produk, teknologi, dan organisasi yang memiliki bisnis atau perlu memiliki.
    • Praktik terbaik – koleksi solusi yang paling sukses dan / atau studi kasus.
    • Modal intelektual – koleksi pengetahuan yang dikumpulkan oleh organisasi selama bertahun-tahun.
    • Pengetahuan sistem – mengumpulkan pengetahuan, menyimpannya dalam database, memelihara database, dan menyebarluaskan pengetahuan untuk pengguna.
    • Kompetitif intelijen – pengumpulan informasi kompetitif.
    • IT Support untuk Manajemen Pengetahuan
      • Identifikasi Pengetahuan – apa yang penting?
      • Pengetahuan penemuan dan analisis – menemukan dan mengatur pengetahuan.
      • Pengetahuan akuisisi – pergi dan mendapatkan pengetahuan yang dibutuhkan dengan bertanya atau mempromosikan generasi ide.
      • Pembentukan basis pengetahuan organisasi – pengetahuan perusahaan menyimpan dan organisasi.
      • Pengetahuan distribusi dan penggunaan – memastikan bahwa mereka yang membutuhkan pengetahuan dapat mengaksesnya.

16. Menerapkan Manajemen Pengetahuan

  • 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.

17. Mempromosikan Generasi Idea

  • 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 kreatif ide.

 

 


Leave a Reply

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

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php