Surya, Joshua Audrey's Blog

Pengantar Teknologi Informasi: Data, Knowledge, dan Decission Support

Posted: December 18th 2012

Data, Knowledge, dan Decission Support

 

Manager dan IT

Manager memiliki tugas untuk mengambil keputusan dalam perusahaan atau organisasi yang ia pimpin. Manager memiliki peran interpersonal dan peran informasional. Keputusan yang diambil oleh seorang manager bisa mencakup banyak aspek, mulai keputusan dalam mengatasi masalah, sumber daya, dan negosiasi dengan pihak lain.

Saat ini, manager sangat dibantu dengan adanya IT. Manager memerlukan IT karena sumber informasi yang sangat banyak, pengelolaan informasi secara manual yang rumit dan memakan waktu, dan komputerisasi memberikan kemudahan kepada manager dalam mengerjakan tugasnya,

 

Pengumpulan Data

Untuk mendapatkan data, kita harus tahu sumber data yang akan diambil datanya. Umumnya, data diambil dari sumber internal, eksternal, atau personal. Cara atau teknik pengumpulan data juga beragam, seperti cara manual, dengan sensor / peralatan, ataupun scanning.

Bagaimana sebuah data bisa dikategorikan sebagai data yang baik?

Data yang baik merupakan data yang memenuhi karakteristik berikut:

  1. Akurat
  2. Aman
  3. Relevan
  4. Tepat waktu
  5. Lengkap
  6. Konsisten

Data disimpan dalam sebuah basis data, seperti database, data mart, atau data warehouse.

Masalah dalam manajemen data:

  • Volume data yang terus meningkat
  • Banyak pilihan metode dan alat dalam mengumpulkan data
  • Data mentah terletak di banyak tempat
  • Hanya sedikit data yang dibutuhkan
  • Lebih banyak data eksternal daripada data dari sumber lainnya
  • Keperluan yang berbeda-beda terkait data yang ditangani
  • Kesulitan memilih data management tool
  • Keamanan, kualitas, dan integritas data

 

Dari penjelasan diatas, dapat ditarik kesimpulan bahwa manager memerlukan data untuk menarik kesimpulan yang tepat untuk organisasi atau perusahaannya. IT memberikan bantuan kepada manager dengan terciptanya Decision Support Systems(DSS).

 

Decision Support System (DSS):

Merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi yang semi-terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, saat tidak ada pihak yang tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
  • Keputusan terstruktur:
Keputusan yang diambil secara berulang-ulang, rutin, dan memiliki prosedur yang jelas. Biasanya dilakukan manager tingkat bawah (operasional)
  • Keputusan semi-terstruktur:
Keputusan yang sebagiannya dapat ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan (manager).
  • Keputusan tak terstruktur:
Keputusan yang memiliki penanganan yang rumit, karena tidak terjadi berulang-ulang atau tidak selalu terjadi. Biasanya dihadapi oleh manager tingkat atas.
Selain DSS, IT juga memiliki Enterprise Decision Support, yang terdiri dari Executive Information System (EIS) dan Group Decision Support System (GDSS), untuk membantu organisasi.
Executive Information System (EIS):
Merupakan sistem yang memenuhi kebutuhan informasi dari eksekutif (seperti manager).
Karakteristik EIS:
  1. Berkerja dengan cepat, karena akses data yang cepat dibutuhkan oleh eksekutif
  2. Memiliki user interface yg mudah dipahami
  3. Berbasis tampilan grafik (Graphic display)
  4. Sering terkoneksi dengan layanan informasi online, untuk memudahkan penyaluran informasi
  5. Terintegrasi dengan email
  6. Memiliki kemampuan untuk drill down, analisa tren maupun ad hoc (permasalahan spesifik), exception reporting, berintegrasi dengan DSS, dan aksesabilitas dengan web.

Group Decision Support System (GDSS):

Berfungsi untuk memfasilitasi pengambilan keputusan terstruktur atau tidak terstruktur oleh sekelompok pengambil keputusan, dan mendukung pekerjaan kelompok dalam mendorong munculnya ide, meningkatkan komunikasi, dan penerapan tool analisa yang dibutuhkan.

 

Apa yang kita bisa lakukan dengan stored data?

  • Analytical Processing – kegiatan menganalisa data yg sudah terakumulasi
  • OnLine Analytical Processing (OLAP) – dilakukan oleh end-user, dengan data yang banyak dan korelasi yang kompleks
  • Data Mining – Pencarian cerdas pada data yang tersimpan, untuk menemukan informasi yang terprediksi dan pola yang tersembunyi
  • Visualisasi Data – Menampilkan data dalam bentuk grafik, animasi, atau peta digital

 

Knowledge Management: Kunci Dasar:

  • Knowledge asset – pasar, produk, teknologi, dan organisasi yang dimiliki atau perlu dimiliki oleh bisnis
  • Best practice – koleksi dari solusi /studi kasus sukses
  • Intellectual capital – koleksi pengetahuan yang dikumpulkan perusahaan
  • Knowledge system – mengumpulkan pengetahuan, menyimpan di basis data, memelihara database, dan menyampaikan pengetahuan ke user
  • Competitive intelligence – koleksi dari informasi kompetitif

Leave a Reply

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

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php