1 / 99

450-101 Management Information System Decision Support System

450-101 Management Information System Decision Support System. ผศ.ดร. วิภาดา เวทย์ประสิทธิ์. Office : CS320, Computer Science Building Email : wwettayaprasit@yahoo.com Website : http://staff.cs.psu.ac.th/wiphada Phone : 0-7428-8596. Business Intelligence Applications. 2.

nani
Download Presentation

450-101 Management Information System Decision Support System

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. 450-101 Management Information System Decision Support System ผศ.ดร. วิภาดา เวทย์ประสิทธิ์ Office :CS320, Computer Science Building Email :wwettayaprasit@yahoo.com Website :http://staff.cs.psu.ac.th/wiphada Phone :0-7428-8596

  2. Business Intelligence Applications 2 Data Warehouse 1 3 4 5

  3. Levels of Managerial Decision Making

  4. Decision Structure • Structured (operational) • The procedures to follow when decision is needed can be specified in advance • Unstructured (strategic) • It is not possible to specify in advance most of the decision procedures to follow • Semi-structured (tactical) • Decision procedures can be pre-specified, but not enough to lead to the correct decision

  5. Information Quality • Information products made more valuable by their attributes, characteristics, or qualities • Information that is outdated, inaccurate, or hard to understand has much less value • Information has three dimensions • Time • Content • Form

  6. Attributes of Information Quality

  7. Decision Support in Business • Companies are investing in data-driven decision support application frameworks to help them respond to • Changing market conditions • Customer needs • This is accomplished by several types of • Management information • Decision support • Other information systems

  8. 1 Management Information Systems • The original type of information system that supported managerial decision making • Produces information products that support many day-to-day decision-making needs • Produces reports, display, and responses • Satisfies needs of operational and tactical decision makers who face structured decisions

  9. 2 Decision Support Systems

  10. Decision Support Systems • Decision support systems use the following to support the making of semi-structured business decisions • Analytical models • Specialized databases • A decision-maker’s own insights and judgments • An interactive, computer-based modeling process • DSS systems are designed to be ad hoc, quick-response systems that are initiated and controlled by decision makers

  11. DSS Components

  12. Decision Support Trends • The emerging class of applications focuses on • Personalized decision support • Modeling • Information retrieval • Data warehousing • What-if scenarios • Reporting

  13. DSS Model Base • Model Base • A software component that consists of models used in computational and analytical routines that mathematically express relations among variables • Spreadsheet Examples • Linear programming • Multiple regression forecasting • Capital budgeting present value

  14. Using Decision Support Systems • Using a decision support system involves an interactive analytical modeling process • Decision makers are not demanding pre-specified information • They are exploring possible alternatives • What-If Analysis • Observing how changes to selected variables affect other variables

  15. Data Visualization Systems • DVS • Represents complex data using interactive, three-dimensional graphical forms (charts, graphs, maps) • Helps users interactively sort, subdivide, combine, and organize data while it is in its graphical form

  16. Analysis of Customer Demographics

  17. Data Warehouse • คลังข้อมูล หมายถึง.... หลักการหรือวิธีการ เพื่อรวมระบบสารสเทศเพื่อ การประมวลผลรายการข้อมูลที่เกิดขึ้นในแต่ละวันแต่ละสายงาน มารวมเป็นหน่วยเดียวกัน เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น • คลังข้อมูล หมายถึง....ข้อมูลในแหล่งข้อมูลหลายๆแหล่ง เพื่อประกอบการตัดสินใจให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น • คลังข้อมูลไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ หรือระบบสำเร็จรูป • คลังข้อมูลมีความเป็นส่วนตัวของแต่ละองค์กร (Organization Customized System)

  18. Multi-Tiered Architecture Monitor & Integrator OLAP Server Metadata Analysis Query Reports Data mining other sources Serve Data Warehouse Extract Transform Load Refresh Operational DBs Data Marts Data Sources Data Storage OLAP Engine Front-End Tools

  19. คุณลักษณะของคลังข้อมูลคุณลักษณะของคลังข้อมูล 1. Subject-Oriented 2. Integrated 3. Time-Variant 4. Non-Volatile

  20. คุณลักษณะของคลังข้อมูลคุณลักษณะของคลังข้อมูล 1. Subject-Oriented ข้อมูลถูกจัดกลุ่มให้เหมาะสมกับการสืบค้น จัดตามประเด็นหลักขององค์กร เช่น ลูกค้า สินค้า ยอดขาย ข้อมูลจะ....ไม่ถูกจัดตามหน้าที่การงาน....ของโปรแกรมใดโปรแกรมหนึ่ง เช่น การควบคุมคลังสินค้า การออกใบกำกับภาษี 2. Integrated จัดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน จากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง

  21. คุณลักษณะของคลังข้อมูลคุณลักษณะของคลังข้อมูล 3. Time-Variant ข้อมูลต้องมีความถูกต้อง เพราะเก็บไว้ใช้นาน 5-10 ปี 4. Non-Volatile การปรับปรุงข้อมูลเป็นการเพิ่มข้อมูลใหม่เข้าไปเรื่อยๆ ไม่ใช่การแทนที่ข้อมูลเก่า ข้อมูลในคลังข้อมูล....ไม่จำเป็น...ต้องทำการ Normalize เหมือนในฐานข้อมูล (Data based)

  22. ข้อดีของคลังข้อมูล 1. ให้ผลตอบแทนในการลงทุนสูง 2. ได้เปรียบคู่แข่ง วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดเป็นแผนกลยุทธ์ได้ก่อนคู่แข่ง เช่นพฤติกรรมผู้บริโภค 3. เพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ มีข้อมูลครบถ้วนจากอดีตจนถึงปัจจุบัน

  23. ข้อเสียของคลังข้อมูล 1. ขั้นตอนการกรองข้อมูลใช้เวลานาน ต้องอาศัยผู้ที่มีความชำนาญในการกรองข้อมูล 2. แนวโน้มในการกรองข้อมูลเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ เพิ่มความซับซ้อนให้กระบวนการทำงาน 3.ใช้เวลานานในการพัฒนาคลังข้อมูล 4.ระบบคลังข้อมูลมีความซับซ้อนสูง

  24. 3 Knowledge Management • Successful knowledge management • Creates techniques, technologies, systems, and rewards for getting employees to share what they know • Makes better use of accumulated workplace and enterprise knowledge

  25. Knowledge Management Techniques

  26. Knowledge Management Systems (KMS) • Knowledge management systems • A major strategic use of IT • Manages organizational learning and know-how • Helps knowledge workers create, organize, and make available important knowledge • Makes this knowledge available wherever and whenever it is needed • Knowledge includes • Processes, procedures, patents, reference works, formulas, best practices, forecasts, and fixes

  27. Knowledge Management การจัดการความรู้

  28. ความรู้แบบชัดแจ้ง(Explicit Knowledge) 20% อธิบายได้ แต่ยังไม่ถูกนำไปบันทึก อธิบายได้ แต่ไม่อยากอธิบาย อธิบายไม่ได้ ความรู้โดยนัย/แบบซ่อนเร้น (Tacit Knowledge) 80%

  29. S E I C เกลียวความรู้ SECI Model ใช้ตัวอย่าง ลงมือปฏิบัติ สื่อ/ประชุม ทรัพย์สิน

  30. ส่วนกลางลำตัว • ส่วนที่เป็น “หัวใจ” • ให้ความสำคัญกับการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ • ช่วยเหลือ เกื้อกูลซึ่งกันและกัน (Share & Learn) Knowledge Sharing (KS) Knowledge Vision (KV) Knowledge Assets (KA) TUNA Model (Thai –UNAids) • ส่วนหาง • สร้างคลังความรู้ • เชื่อมโยงเครือข่าย • ประยุกต์ใช้ ICT“สะบัดหาง” • สร้างพลังจาก CoPs • ส่วนหัว ส่วนตา • มองว่ากำลังจะไปทางไหน • ต้องตอบได้ว่า “ทำ KM ไปเพื่ออะไร”

  31. การจัดการความรู้ • การบริหารจัดการ • เพื่อให้.. “คน” ที่ต้องการใช้ความรู้ • ได้รับ..ความรู้ที่ต้องการใช้ • ในเวลา..ที่ต้องการ • เพื่อให้บรรลุเป้าหมายการทำงาน Right Knowledge…. Right People… Right Time… (Source: APQC)

  32. การบริการชุมชน จังหวัด อำเภอ ตำบล

  33. ทีมงานพัฒนาการจัดการความรู้ทีมงานพัฒนาการจัดการความรู้ • คุณเอื้อ เป็นผู้บริหารระดับสูงทำหน้าที่จัดการความรู้ขององค์กร • คุณอำนวย เชื่อมโยงคน สร้างความสัมพันธ์ต่อกัน • คุณกิจ ผู้ที่รับผิดชอบตามหน้าที่ของตน • คุณลิขิต ผู้ทำหน้าที่จดบันทึก สกัดองค์ความรู้ • คุณวิศาสตร์ออกแบบระบบไอที

  34. 4 Online Analytical Processing • OLAP • Enables managers and analysts to examine and manipulate large amounts of detailed and consolidated data from many perspectives • Done interactively, in real time, with rapid response to queries

  35. Multidimensional Data • Sales volume as a function of product, month, and region Hierarchical summarization paths Region Industry Region Year Category Country Quarter Product City Month Week Office Day Product Dimensions:Product,Location,Time Month

  36. Date 2Qtr 1Qtr sum 3Qtr 4Qtr TV Product U.S.A PC VCR sum Canada Country Mexico sum All, All, All A Sample Data Cube Dimensions: Product,Date,Country Total annual sales of TV in U.S.A.

  37. Cuboids Corresponding to the Cube all 0-D(apex) cuboid country product date 1-D cuboids product,date product,country date, country 2-D cuboids 3-D(base) cuboid product, date, country

  38. Browsing a Data Cube • Visualization • OLAP capabilities • Interactive manipulation

  39. Online Analysis Processing (OLAP) • กระบวนการประมวลผลข้อมูลทางคอมพิวเตอร์ ที่ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลในมิติต่างๆ (Multidimensional Data Analysis) • การดำเนินการกับ OLAP • Roll up • Drill Down • Slice • Dice

  40. Typical OLAP (on-line analytical processing) Operations • 1 Roll up (drill-up): summarize data • by climbing up hierarchy or by dimension reduction • มีการรวมหรือสรุปค่า • 2 Drill down (roll down): reverse of roll-up • from higher level summary to lower level summary or detailed data, or introducing new dimensions • มีการกระจายค่าในรายละเอียดมากขึ้น ตามชนิดข้อมูล

  41. Fact Table

  42. Roll Up and Drill Down

  43. Typical OLAP Operations 3 Slice เลือกพิจารณา...ผลลัพธ์...บางส่วนที่เราสนใจ ตัดค่าตาม Dimension 4 Dice เลือกพิจารณา...พลิก Dimension...ให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้ เช่น จากมุมมอง Shop-Product-Typeไปเป็น Date-Product-Type

  44. Dimension

  45. 5 Data Mining • Provides decision support through knowledge discovery • Analyzes vast stores of historical business data • Looks for patterns, trends, and correlations • Goal is to improve business performance

  46. Data Mining (เหมืองข้อมูล) • เหมืองข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลได้โดยตรงจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ • เหมืองข้อมูล เป็นเครื่องมือ และ Application ที่สามารถแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติได้ • เหมืองข้อมูลหมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อแยกประเภท จำแนกรูปแบบและความสัมพันธ์ของข้อมูลจากคลังข้อมูลหรือฐานข้อมูลขนาดใหญ่ นำสารสนเทศไปใช้ในการตัดสินใจธุรกิจ • ได้องค์ความรู้ใหม่ (Knowledge Discovery) • อาจอยู่ในรูปแบบของกฎเกณฑ์ (Rule)

  47. Data Mining Process

  48. คุณลักษณะของเหมืองข้อมูลคุณลักษณะของเหมืองข้อมูล 1. ชี้แนวทางการตัดสินใจและคาดการณ์ผลลัพธ์ 2. เพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูล จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ 3. ค้นหาส่วนประกอบที่ซ่อนอยู่ในเอกสาร รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบต่างๆ 4. จัดกลุ่มเอกสารตามหัวข้อต่างๆตามนโยบายบริษัท

More Related