Kristoforus Muda

Data, Knowledge, and Decision Support

Posted: December 3rd 2012

Kristoforus T. N. Muda

                5022

Data, Knowledge, and Decision Support

Saat ini seorang manager perlu menggunakan IT support dalam mengelola suatu bisnis karena volume informasi yang tersedia sangat besar, pengolahan informasi dengan cepat secara manual semakin sulit, pemodelan komputerisasi membantu mengelola kompleksitas meneliti berbagai alternatif dengan sangat cepat dan memberikan analisis risiko sistematik.

Sumber Data

  • Internal Data
  • Personal Data
  • External Data

Metode Pengumpulan Data

  • Manual
  • Dengan instrumen dan sensor
  • Scanning atau transfer elektronik

Kualitas Data
Kualitas data menentukan kegunaan data dan juga kualitas keputusan berdasarkan data tersebut. Karakteristik data berkualitas tinggi adalah akurat, aman, relevan, tepat waktu, lengkap, dan konsisten.

Data Storage merupakan database atau data mart dan data warehouse. Merupakan tempat penyimpanan data dengan skala yang besar.

Kesulitan yang dialami dalam manajemen data adalah

  • Volume data yang meningkat tiap waktu
  • Banyak metode dan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data
  • Kesulitan memilih alat manajemen data
  • Keamanan data, kualitas, dan integritas sangat penting

Business Intelligence

Tujuan utama pengumpulan data adalah untuk memberikan landasan untuk intelijensi bisnis. Semua data diperlukan manager untuk membuat keputusan. Data diambil dari data warehouses  atau data mart, setelah itu data dianalisa ditambah dengan fakta dan perkiraan guna pengambilan keputusan dalam suatu perusahaan.

Decision Making Process

Decision Support Systems menyediakan dukungan terkomputerisasi untuk proses pengambilan keputusan. Dengan Decision Support Systems, data yang ada pada data warehouse akan diolah kemudian diterapkan dalam model untuk mewakili, memahami, dan menyederhanakan situasi keputusan.

Model  (Representasi yang sederhana dari realita)

  • Iconic (skala) model
    fisik replika dari suatu sistem
  • Analog model
    Berperilaku seperti sistem nyata, tidak terlihat seperti itu
  • Matematika (kuantitatif) model
    model yang kompleks dan melakukan eksperimentasi
  • Mental Model
    Bagaimana seseorang berpikir tentang situasi

Framework Pendukung Keputusan

  • Problem Structure

Proses pengambilan keputusan yang sangat terstruktur

  • Nature of Decisions

Perencanaan Strategis : kebijakan alokasi sumber daya untuk tujuan jangka panjang

Manajemen Kontrol : akuisisi dan pemanfaatan sumber daya yang efisien dalam pencapaian tujuan organisasi

Operasional Kontrol : eksekusi yang efisien dan efektif untuk tugas-tugas tertentu

 

DSS

  • Sensitivity Analysis

Mempelajari efek perubahan dalam satu atau lebih bagian dari model terhadap bagian lain dari model

  • What-if Analysis

Memeriksa dampak dari perubahan dalam asumsi atau input data lain pada solusi yang diusulkan

  • Goal-seeking Analysis

Menemukan nilai dari input yang diperlukan untuk mencapai tingkat yang diinginkan output

 

Components and Structure of DSS

  • Data Management

Database yang berisi data yang relevan untuk pengambilan keputusan

  • User Interface

Memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dengan DSS

  • Model Management

Termasuk perangkat lunak dengan keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya

  • Knowledge Management

Memberikan pengetahuan untuk solusi dari masalah, mendukung salah satu subsistem lain atau bertindak sebagai komponen independen

 

Enterprise Decision Support

EDS memenuhi kebutuhan informasi eksekutif, perlu untuk memantau dan mengidentifikasi masalah. Membutuhkan eksternal maupun internal informasi. Membutuhkan akses yang cepat ke data yang diperlukan untuk eksekutif. user iterface yang mudah. Sering berhubungan dengan layanan informasi online.

Decision Support Systems Group

Memfasilitasi solusi keputusan semi struktur 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

Data mining : pencarian cerdas dari data yang disimpan dalam data mart atau data warehouse. Pencarian dilakukan untuk menemukan informasi prediktif dan menemukan pola. Pengguna melakukan tugas penambangan data dengan tools yang baik. tools penambangan data menerapkan teknik komputasi canggih.

 

 


Leave a Reply

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

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php