Meylani Asnawaty Sasuwe

Bab11: Data, Pengetahuan,& Pendukung Keputusan

Posted: December 7th 2013

Sumber Data
internal
personal
eksternal
Teknik pengumpulan data
Manual
Dengan sensor dan peralatan
Scanning atau electronic transfer
Kualitas Data
Kualitas menentukan kegunaan data dan keputusan yg diambil dari data tsb
Isu utama
Karakteristik high quality data: akurat, aman, relevan, tepat waktu, lengkap, dan konsisten

Manajemen & penyimpanan data
Penyimpanan Data
Basis Data, data warehouse, data mart
Permasalahan dalam manajemen data
Volume data terus meningkat
Banyak metode dan alat mengumpulkan data
Data mentah terletak di banyak tempat
Hanya sebagian data yg dibutuhkan
Lebih banyak data eksternal
requirements yg berbeda beda terkait data
Kesulitan memilih data management tools
Keamanan, kualitas, dan integritas data

Intelegensi bisnis
Tujuan mengumpulkan data adalah sebagai fondasi dasar dari intelegensi bisnis
Decision Support Systems
Sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur di mana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat
-Keputusan terstruktur (structured decision), Keputusan terstruktur adalah keputusan yang dilakukan secara berulang-ulang dan bersifat rutin
-Keputusan semiterstruktur (semistructured decision), Keputusan semiterstruktur adalah keputusan yang mempunyai sifat yakni sebagian keputusan dapat ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan
-Keputusan tak terstruktur (unstructured decision), Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya rumit, karena tidak terjadi berulang-ulang atau tidak selalu terjadi

Enterprise Decision Support
Executive Information Systems
Kemampuan EIS
Drill down
Critical success factors and key performance indicators
Analisa stren
Analisa ad hoc (permasalahan spesifik)
Exception reporting
Intelligent EIS
Integrasi dengan DSS;
web accessibility

Analytical Processing – kegiatan menganalisa data yg sudah terakumulasi
Online analytical processing (OLAP)
Dilakukan oleh end-user
Melibatkan kumpul data besar dengan relasi yg kompleks

Online Analytical Processing (OLAP)

    Analisa oleh end users dari aplikasi desktop, online, menggunakan tools seperti spreadsheets
    Menganalisa relasi dari berbagai jenis elemen bisnis
    Melibatkan aggregated data (ringkasan dari berbagai kumpulan data)
    Menampilkan data dari berbagai sudut pandang
    Melibatkan perhitungan kompleks antara elemen
    Merespon permintaan user dgn cepat
    Data mining – Pencarian cerdas pada data yg tersimpan di data marts/ warehouses
    menemukan predictive information
    Menemukan pola baru (unknown patterns)
    Memerlukan mining tools yg powerful
    Mining tools menerapkan teknik komputasi cerdas (learning, intelligence)

Visualisasi data

    Hasil analisa data bisa lebih berguna jika ditampilkan menggunakan teknik Data Visualization
    Visual Interactive Modeling – berbasis grafik
    Visual Interactive Simulation – menggunakan simulasi/animasi
    Geographic Information Systems – menampilkan data mengunakan peta dgital

Comments are closed.

© 2021 Universitas Atma Jaya Yogyakarta
css.php