Jumat, 11 Desember 2015

MAKALAH MANFAAT SISTEM INFORMASI MANAJEMEN DALAM MENGANALISIS BISNIS


MANFAAT SISTEM INFORMASI MANAJEMEN  DALAM MENGANALISIS BISNIS




Disusun untuk memenuhi dan melengkapi tugas Mata Kuliah Sistem Informasi Manajemen
Oleh :
Etika Saraswati
11130082

JURUSAN AKUNTANSI
SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI
BANK BPD JATENG
SEMARANG
2015

KATA PENGANTAR


            Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala limpahan rahmat dan karunia Nya, sehingga penulis mampu menyelesaikan tugas ini dengan baik.
Makalah ini disusun dengan tujuan untuk memenuhi tugas Mata Kuliah Sistem Informasi Manajemen yang diampu oleh Septia Lutfi,S.kom. ,M.kom. Pada kesempatan ini, Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada Bapak dan Ibu saya yang telah mendoakan sehingga makalah ini dapat diselesaikan dengan lancar. Ucapan terima kasih disampaikan juga kepada dosen pengampu yang telah memberikan arahan. Penulis menyadari bahwa “tiada gading yang tak retak” tentunya tugas ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, kritik dan saran yang konstruktif dari pembaca akan dijadikan motivasi demi penyempurnaan dan perkembangan selanjutnya. Penulis berharap, makalah ini dapat bermanfaat bagi semua orang yang membacanya.


Semarang, 11 Desember 2015


Penulis




DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR
DAFTAR ISI
BAB I PENDAHULUAN
1.1  Latar belakang
1.2  Rumusan masalah
1.3  Manfaat makalah
BAB II PEMBAHASAN
2.1  Pengertian
2.2  Penertian menurut para ahli
2.3  Perbandingin dengan analitis bisnis
2.4  Aplikasi dalam sebuah perusahaan
2.5  Dukungan bisnis
2.6  Kebutuhan bisnis
2.7  Jumlah dan kualitas dari data yang ada
2.8  Aspek pengguna
2.9  Pangsa pasar
2.10   Spesifik industri
2.11   Data semi terstruktur dan tak terstruktur
2.12   Data tak terstruktur terhadap data semi-terstruktur
2.13   Masalah dengan data semi-terstruktur atau tak-terstruktur
2.14   Penggunaan metadata
BAB III PENUTUP
3.1 Kesimpulan
DAFTAR PUSTAKA




BAB I
PENDAHULUAN
1.1  Latar Belakang
Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi juga mendorong semua orang untuk bisa memanfaatkannya guna menambah informasi.hal ini juga menjadi pertimbangan bagi pelaku dunia bisnis untuk bisa memanfaatkan perkembangan teknologi ini untuk kemajuan bisnisnya. Teknologi IB menyediakan riwayat, pandangan sekarang dan prediksi dari operasi bisnis. Fungsi-fungsi umum dari teknologi inteligensi bisnis adalah pelaporan, pemrosesan analisis daring, analitis, penggalian data, penggalian proses, pemrosesan kejadian kompleks, manajemen performansi bisnis, pengukuran, penggalian teks, analitis prediktif dan analitis preskriptif.para pelaku dunia bisnis ini bisa memanfaatkan perkembangan teknologi ini untuk menganalisi managemen keuangan perusahaannya.selain itu untuk bisa mengetahui perkembangan bisnisnya bisa juga untuk mengetahui kinerja para pegawainya.ini memberikan dampak positif bagi para pelaku usaha seiring dengan pesatnya perkembangan sistem teknologi informasi.akan tetapi tidak hanya untuk di dunia bisnis juga bisa digunakan di bidang yang lain seperti pendidikan,perbankan,pelayanan masyarakat untuk mendapatkan data mentah dan diolah menjadi informasi yang berguna.sehingga sistem informasi manajemen dalam hal intelejensi bisnis ini sangat bermanfaat untuk masyarakat.
1.2  Rumusan Masalah
1.      Mengapa sistem informasi manajemen intelejensi bisnis berguna untuk menganalisis keuangan dunia bisnis ?
2.       Bagaimana para pelaku dunia bisnis memanfaatkan perkembangan teknologi informasi untuk kemajuan bisnisnya ?
3.      Mengapa para pelaku dunia bisnis sangat membutuhkan sistem informasi manajemen dalam hal intelejensi bisnis ?
1.3 Manfaat Makalah
Makalah ditujukan untuk melengkapi tugas mata kuliah Sistem Informasi Manajemen.dan untuk mengetahui manfaat dari perkembangan sistem informasi manajemen intelejensi bisnis untuk dunia bisnis.semoga makalah ini dapat menambah wawasan dan informasi bagi masyarakat.


 BAB II
PEMBAHASAN
2.1  Pengertian
Inteligensi Bisnis (IB) adalah sekumpulan teknik dan alat untuk mentransformasi dari data mentah menjadi informasi yang berguna dan bermakna untuk tujuan analisis bisnis. Teknologi IB dapat menangani data yang tak terstruktur dalam jumlah yang sangat besar untuk membantu mengidentifikasi, mengembangkan, dan selain itu membuat kesempatan strategi bisnis yang baru. Tujuan dari IB yaitu untuk memudahkan interpretasi dari jumlah data yang besar tersebut. Mengidentifikasi kesempatan yang baru dan mengimplementasikan suatu strategi yang efektif berdasarkan wawasan dapat menyediakan bisnis suatu keuntungan pasar yang kompetitif dan stabilitas jangka panjang. IB dapat digunakan untuk mendukung sejumlah besar keputusan bisnis mulai dari operasi sampai strategis. Keputusan operasi termasuk penempatan dan harga produk. Keputusan strategis termasuk prioritas, tujuan dan arah pada tingkat yang lebih luas. Pada semua kasus, IB lebih efektif bila digabungkan dengan data yang didapat dari pasar tempat perusahaan beroperasi (data eksternal) dengan data dari sumber internal bisnis perusahaan seperti data operasi dan finansial (data internal). Bila digabungkan, data eksternal dan internal bisa menyediakan gambaran yang lebih lengkap, yang efeknya, menciptakan "inteligensi" yang tidak dapat diturunkan dari kumpulan data tunggal manapun.
Inteligensi Bisnis dibangun dari sejumlah komponen termasuk:
  • Alokasi dan agregasi multidimensi
  • Denormalisasi, penandaan dan standarisasi
  • Pelaporan seketika dengan peringatan analitis
  • Sebuah metode antarmuka terhadap sumber data tak terstruktur
  • Perkiraan konsolidasi grup, anggaran dan perpindahan (pegawai)
  • Inferensi statistik dan simulasi probabilitas
  • Optimisasi kunci indikasi performansi
  • Pengontrolan versi dan manajemen proses
  • Manajemen item terbuka
2.2 Pengertian Menurut Para Ahli
Istilah Inteligensi Bisnis awalnya ditemukan oleh Richar Millar Devens dalam Cyclopedia of Commercial and Business Anecdotes  pada tahun 1865. Devens menggunakan istilah tersebut untuk menjelaskan bagaimana seorang bankir, Sir Henry Furnese, mendapatkan profit dengan memainkan informasi tentang lingkungannya, sebelum kompetitornya. "Sepanjang Holandia, Flanders, Perancis, dan Jerman, dia memelihara rentetan inteligensi bisnis yang komplit dan sempurna. Berita-berita dari banyak pertempuran pertama kali diterima olehnya, dan jatuhnya Namur menambah keuntungannya, berkat penerimaan paling awal dari berita." (Devens, (1865), p. 210). Kemampuan untuk mengumpulkan dan bereaksi berdasarkan informasi yang diterima, suatu kemampuan yang Furnese sangat handal, sampai sekarang masih menjadi jantung dari IB.
Dalam artikel tahun 1958, peneliti dari IBM Hans Peter Luhn menggunakan istilah inteligensi bisnis. Dia menggunakan definisi kamus Webster tentang inteligensi: "kemampuan untuk memahami hubungan mendalam dari fakta yang ada dengan suatu cara sebagai panduan aksi terhadap tujuan yang diinginkan.
2.3 Perbandingan dengan analitis bisnis
Inteligensi bisnis dan analitis bisnis terkadang digunakan bergantian, tapi ada definisi alternatif. Salah satu definisi membedakan keduanya, menyatakan bahwa istilah inteligensi bisnis mengacu pada mengoleksi data bisnis untuk menemukan informasi terutama lewat mengajukan pertanyaan, laporan, dan proses analitis daring. Analitis bisnis, di sisi lain, menggunakan alat statistik dan kuantitatif untuk pemodelan yang prediktif dan bisa dijelaskan.
Dalam definisi alternatif, Thomas Davenport, profesor manajemen dan teknologi informasi di Babson College berargumen bahwa inteligensi bisnis seharusnya dibagi menjadi querying, pelaporan, Pemrosesan analitis daring (Online analytical processing - OLAP), sebuah alat "peringatan", dan analitis bisnis. Dalam definisi ini, analitis bisnis adalah bagian dari IB yang berfokus pada statistik, prediksi, dan optimisasi, bukan melaporkan fungsionalitas. [
2.4 Aplikasi dalam sebuah perusahaan
Inteligensi bisnis bisa diterapkan untuk tujuan bisnis berikut, dengan tujuan untuk mendapatkan nilai bisnis.
1.      Perkiraan - program yang membuat hirarki dari metrik performansi (lihat juga Model Referensi Metrik) dan pengukuran yang menginformasikan pimpinan bisnis tentang progres kearah tujuan bisnis (manajemen proses bisnis).
2.      Analitis - program yang membuat proses kuantitatif supaya sebuah bisnis mencapai keputusan yang optimal dan melakukan penemuan pengetahuan bisnis. Biasanya mengikutkan: penggalian data, penggalian proses, analisis statistik, analitis prediksi, pemodelan prediksi, pemodelan proses bisnis, silsilah data, pemrosesan kejadian kompleks dan analitis preskriptif.
3.      Pelaporan/pelaporan perusahaan - program yang membangun infrastruktur untuk laporan strategis untuk melayani manajemen strategis dari suatu bisnis, bukan pelaporan operasional. Seringkali mengikutkan visualisasi data, sistem informasi eksekutif dan OLAP.
4.      Kolaborasi/platform kolaborasi - program yang membuat wilayah yang berbeda (baik dalam dan luar bisnis) bekerja sama lewat berbagi data dan pertukaran data elektronik.
5.      Manajemen pengetahuan - program yang membuat data perusahaan diarahkan oleh strategi dan praktik untuk mengidentifikasi, membuat, merepresentasikan, menyalurkan, dan mengadopsi wawasan dan pengalaman yang benar-benar berpengetahuan bisnis. Manajemen pengetahuan mengarah ke manajemen pembelajaran dan penyesuaian peraturan.
Sebagai tambahan dari yang di atas, inteligensi bisnis bisa menyediakan pendekatan pro-aktif, seperti fungsi peringatan yang secara langsung mengingatkan pengguna jika suatu kondisi tertentu tercapai. Sebagai contohnya, jika suatu metrik bisnis melampaui batas yang telah ditentukan, metrik tersebut akan diwarnai dalam laporan standar, dan ahli analis bisnis diperingatkan lewat email atau layanan pengawasan lainnya. Proses ini membutuhkan pengaturan data, yang seharusnya ditangani oleh ahlinya.

2.5 Dukungan bisnis
Komitmen dan dukungan dari senior manajemen menurut Kimball dkk adalah kriteria yang paling penting dalam penilaian.Hal ini dikarenakan memiliki manajemen yang mendukung kuat membantu melewati permasalahan yang dihadapi dalam proyek. Namun, seperti yang Kimball dkk. katakan: "Bahkan rancangan sistem GD/IB yang paling elegan pun tidak dapat mengatasi minimnya dukungan manajemen bisnis".Sangatlah penting bahwa personil yang berpartisipasi dalam proyek memiliki visi dan ide tentang keuntungan dan kerugian dari implementasi sistem IB. Dukungan bisnis yang baik harus memiliki pengaruh kuat dalam organisasi dan harus berhubungan baik dalam organisasi. Ideal bila pendukung bisnis menuntut tapi juga harus mampu bersikap realistik dan suportif jika implementasi menghadapi keterlambatan atau kekurangan. Sokongan manajemen juga harus mampu mengasumsikan akuntabilitas dan bertanggung jawab terhadap kegagalan dan kemunduran dari proyek. Dukungan dari berbagai anggota manajemen memastikan proyek tidak gagal jika salah seorang keluar dari grup utama. Namun, banyaknya manajer yang bekerja sama dalam proyek bisa juga berarti akan adanya kepentingan berbeda yang mencoba menarik proyek ke arah yang berbeda, seperti jika suatu departemen menginginkan pengaruh penggunaan yang lebih kuat pada sisinya. Masalah ini bisa diatasi dengan analisis yang spesifik dari awal terhadap wilayah bisnis yang menguntungkan implementasi kesemuanya. Semua pemegang saham dalam proyek harus berpartisipasi dalam analisis dengan tujuan supaya mereka merasakan kepemilikan dari proyek dan untuk menemukan kesamaan.
Permasalahan manajemen yang lain yang harus dihadapi sebelum memulai implementasi yaitu jika pendukung bisnis terlalu agresif. Jika individu manajemen terbawa oleh kemungkinan-kemungkinan penggunaan IB dan mulai menginginkan implementasi GD atau IB untuk memasukan beberapa kumpulan data yang berbeda yang pada tahap perencanaan awal tidak diikutkan. Namun, karena implementasi tambahan dari data tambahan bisa menambah jumlah waktu dari rencana semula, akan lebih bijak untuk memastikan orang dari manajemen sadar dari aksi mereka.

2.6 Kebutuhan bisnis

Karena keterkaitan yang dekat dengan senior manajemen, hal penting yang harus diperhatikan sebelum proyek dimulai adalah apakah ada kebutuhan bisnis dan apakah jelas keuntungan bisnis dengan melakukan implementasi.Kebutuhan dan keuntungan dari implementasi terkadang diarahkan oleh kompetisi dan keinginan untuk mendapatkan keuntungan di pasar. Alasan lain untuk pendekatan berbasis-bisnis untuk implementasi IB adalah akuisisi organisasi lain untuk memperbesar organisasi awal terkadang menguntungkan untuk mengimplementasikan GD atau IB dengan tujuan untuk membuat pengawasan yang lebih.
Perusahaan yang mengimplementasikan IB biasanya organisasi yang besar dan multinasional dengan cabang yang beragam. Solusi IB yang dirancang baik menyediakan pandangan konsolidasi dari kunci data bisnis yang tidak ada di tempat lainnya di dalam organisasi, memberikan manajemen visibilitas dan kontrol terhadap pengukuran yang sebelumnya tidak ada.
2.7 Jumlah dan kualitas dari data yang ada
Tanpa data yang cukup, atau dengan kualitas data yang kecil, setiap implementasi IB akan gagal: tidak penting seberapa bagus dukungan manajemen atau motivasi berbasis-bisnis. Sebelum implementasi sebaiknya dilakukan pemrofilan data terlebih dahulu. Analisis ini mengidentifikasi isi, konsistensi dan struktur dari data. Hal ini sebaiknya dilakukan seawal mungkin dalam proses dan jika analis memperlihatkan bahwa datanya kurang, tangguhkan proyek untuk sementara sambil departemen IT memikirkan bagaimana mengumpulkan data secara benar.
Saat merencanakan untuk kebutuhan-kebutuhan data bisnis dan inteligensi bisnis, selalu disarankan untuk mempertimbangkan skenario tertentu yang berlaku untuk organisasi tertentu, dan kemudian memilih fitur-fitur inteligensi bisnis yang cocok untuk skenario tersebut.
Terkadang, skenario berkembang di sekitar proses-proses bisnis yang berbeda, tiap-tiapnya dibangun dari satu atau lebih sumber data. Sumber-sumber tersebut digunakan oleh fitur-fitur yang menggambarkan data tersebut sebagai informasi untuk pengetahuan pekerja, yang selanjutnya beraksi terhadap informasi tersebut. Kebutuhan bisnis dari organisasi untuk setiap proses bisnis yang diadopsi bergantung pada langkah-langkah penting dari inteligensi bisnis. Langkah-langkah penting dari inteligensi bisnis ini mengikutkan, tapi tidak terbatas pada, hal-hal berikut:
1.      Langsung ke sumber data untuk mengumpulkan data yang dibutuhkan
2.      Mengubah data bisnis menjadi informasi dan berikan secara tepat
3.      Query dan analisis data
4.      Beraksi terhadap data yang terkumpulkan
Aspek kualitas dalam inteligensi bisnis harus mencakup semua proses dari sumber data sampai pelaporan akhir. Pada setiap langkah, gerbang kualitas-nya berbeda:
1.      Sumber data
  Standarisasi data: agar data dapat dibandingkan (unit yang sama, pola yang sama, dsb. Manajemen Master Data: referensial yang unik
2.      Penyimpanan data operasional:
Pembersihan data: mendeteksi dan mengoreksi data yang salah Pemrofilan data: memeriksa nilai yang salah atau kosong
3.      Gudang data:
Kelengkapan: memeriksa apakah semua data telah dimuat Integritas referensial: unik dan referensial terhadap semua sumber Konsistensi antara sumber: memeriksa data konsolidasi terhadap sumber
4.      Pelaporan:
 indikator keunikan: hanya satu kamus indikator yang dibagikan Akurasi formula: formula pelaporan lokal harus dihindari atau diperiksa
2.8 Aspek pengguna
Beberapa pertimbangan harus dibuat dengan tujuan supaya sukses mengintegrasikan penggunaan dari sistem inteligensi bisnis dalam sebuah perusahaan. Pada akhirnya sistem IB harus diterima dan digunakan oleh pengguna supaya bernilai bagi perusahaan.Jika usabilitas dari sistem sangat buruk, para pengguna bisa frustasi dan menghabiskan banyak waktu memahami bagaimana cara menggunakan sistem atau mungkin tidak benar-benar bisa menggunakan sistem. Jika sistem tidak memberikan nilai tambah bagi misi pengguna, mereka tidak menggunakannya. Untuk meningkatkan penerimaan pengguna terhadap suatu sistem IB, disarankan untuk mengkonsultasikan pengguna bisnis pada tahap awal siklus GD/IB, sebagai contohnya pada fase pengumpulan kebutuhan. Hal ini bisa menyediakan wawasan terhadap proses bisnis dan apa yang pengguna butuhkan dari sistem IB. Ada beberapa metoda untuk mengumpulkan informasi ini, seperti kuesioner dan sesi wawancara. Saat mengumpulkan kebutuhan dari pengguna bisnis, departemen IT lokal juga harus diikutkan untuk menentukan sampai mana kemungkinan memenuhi kebutuhan bisnis berdasarkan data yang ada Menggunakan pendekatan berpusat pada pengguna selama tahap perancangan dan pengembangan bisa meningkatkan kesempatan adopsi bagi pengguna sistem IB. Selain berfokus pada pengalaman user yang diberikan oleh aplikasi IB, juga memungkinkan memotivasi pengguna menggunakan sistem dengan menambahkan elemen kompetisi. Kimball menyarankan mengimplementasikan suatu fungsi pada portal situs IB di mana laporan tentang penggunaan sistem bisa ditemukan. Dengan melakukan hal tersebut, manajer bisa melihat bagaimana departemennya bekerja dan membandingkan dirinya dengan yang lainnya dan hal ini bisa memacu mereka untuk mendorong staf mereka menggunakan sistem IB lebih sering.
Dalam sebuah artikel tahun 2007, H. J. Watson memberikan sebuah contoh bagaimana elemen kompetitif dapat berguna sebagai sebuah insentif.Watson menjelaskan bagaimana suatu pusat panggilan mengimplementasikan dasbor performansi untuk semua agen panggilan, dengan bonus insentif perbulan dikaitkan dengan metrik performansi. Juga, agen dapat membandingkan performansi mereka dengan anggota tim lainnya. Implementasi dari tipe pengukuran performansi ini dan kompetensi secara signifikan meningkatkan performansi agen.
Kesempatan sukses untuk IB dapat ditingkatkan dengan mengikutkan senior manajemen untuk membantu membuat IB sebagai bagian dari kultur organisasi, dan dengan menyediakan pengguna dengan alat-alat yang berguna, pelatihan, dan dukungan. Pelatihan mendorong lebih banyak orang menggunakan aplikasi IB. Menyediakan bantuan pengguna sangat diperlukan untuk menjaga sistem IB dan menyelesaikan permasalahan pengguna.Dukungan pengguna dapat diikutkan dengan berbagai cara, sebagai contohnya dengan membuat sebuah situs. Situs tersebut harus memiliki isi yang bagus dan alat untuk mencari informasi yang diperlukan. Lebih lanjut, dukungan helpdesk bisa digunakan. Help desk bisa dijalankan oleh pengguna ahli atau tim proyek GD/IB.

2.9 Pangsa pasar

Ada sejumlah vendor inteligensi bisnis, terkadang dikategorikan menjadi vendor independen "murni" dan gabungan "megavendor" yang memasuki pasar lewat tren baru akuisisi dalam industri IB.
Beberapa perusahaan yang mengadopsi perangkat lunak IB memutuskan untuk memilih dari penawaran produk yang terpisah (tapi yang terbaik) dibandingkan membeli satu solusi yang terintegrasi secara komprehensif (layanan penuh).

2.10 Spesifik industri

Pertimbangan khusus untuk sistem inteligensi bisnis harus dilakukan pada sektor-sektor tertentu seperti regulasi bank pemerintahan. Informasi yang dikumpulkan oleh institusi bank dan dianalisis dengan perangkat lunak IB harus dilindungi dari grup atau individu tertentu, dan tersedia penuh untuk grup atau individu lainnya. Oleh karena itu solusi IB harus sensitif terhadap kebutuhan tersebut dan cukup fleksibel untuk beradaptasi terhadap regulasi baru dan perubahan terhadap hukum yang ada
2.11 Data semi-terstruktur dan tak terstruktur
Bisnis menciptakan sejumlah besar informasi berharga dalam bentuk surel, memo, catatan dari pusat panggilan, berita, grup pengguna, percakapan, laporan, halaman situs, presentasi, berkas gambar, berkas video, dan berita dan materi pemasaran. Menurut Merrill Lynch, lebih dari 85% dari informasi bisnis ada dalam bentuk tersebut. Tipe informasi seperti ini disebut data semi terstruktur atau tak terstruktur. Bagaimanapun juga, organisasi sering kali hanya menggunakan dokumen-dokumen itu sekali saja.
Manajemen dari data semi terstruktur dikenal sebagai masalah utama yang tak terpecahkan dalam industri teknologi informasi.Menurut proyeksi dari Gartner (2003), pegawai kantor menghabiskan 30 sampai 40 persen waktunya mencari, menemukan dan menilai data tak terstruktur. IB menggunakan data semi struktur dan tak terstruktur, tapi yang pertama lebih mudah dicari, dan yang terakhir berisi informasi yang sangat besar dibutuhkan untuk analisis dan pembuatan keputusan.Karena kesulitan pada pencarian, penemuan dan penilaian yang baik dari data semi terstruktur dan tak terstruktur, organisasi mungkin tidak menggunakan informasi yang luas tersebut, yang bisa mempengaruhi keputusan tertentu, pekerjaan atau proyek. Hal ini akhirnya mengarah pada buruknya informasi pembuatan keputusan.
Oleh karena itu, saat merancang solusi GD/IB, masalah tertentu yang berhubungan dengan data semi terstruktur dan tak terstruktur haruslah ditangani sebagaimana halnya dengan data terstruktur.

2.12 Data tak terstruktur terhadap data semi-terstruktur

Data tak terstruktur dan semi terstruktur memiliki makna yang berbeda bergantung pada konteksnya. Pada konteks sistem database relasional, data tak terstruktur tidak dapat disimpan dalam susunan kolom dan baris yang terprediksi. Salah satu tipe dari data tak terstruktur biasanya disimpan dalam BLOB (binary large object), tipe data penampung-semua yang ada di hampir semua sistem manajemen database relasional. Data tak terstruktur juga bisa mengacu pada pola kolom berulang yang tidak teratur atau acak yang beragam disetiap baris dalam berkas atau dokumen.
Kebanyakan tipe data seperti itu, seperti surel, berkas teks, presentasi, berkas gambar, dan berkas video memenuhi standar yang memberikan kemungkinan adanya metadata. Metadata bisa mengikutkan informasi seperti penulis dan waktu dibuat, dan itu bisa disimpan dalam database relasional. Oleh karena itu, akan lebih akurat berbicara tentang hal ini sebagai dokumen atau data semi-terstruktur tapi tampaknya belum ada konsensus tertentu yang telah tercapai.
Data tak terstruktur juga bisa menjadi pengetahuan yang pengguna bisnis miliki tentang tren bisnis di masa depan. Peramalan bisnis secara alami menyesuaikan dengan sistem IB karena pengguna bisnis berpikir tentang bisnis mereka dalam makna keseluruhan. Menangkap pengetahuan bisnis yang mungkin hanya ada dalam pikiran pengguna bisnis menyediakan nilai data paling penting untuk sebuah solusi IB yang komplit.

2.13 Masalah dengan data semi-terstruktur atau tak-terstruktur

Ada beberapa tantangan dalam mengembangkan IB dengan data semi-terstruktur. Menurut Inmon dan Nesavich, beberapa diantaranya yaitu:
  1. Secara fisik mengakses data tekstual tak-terstruktur - data tak terstruktur disimpan dalam berbagai format.
  2. Terminologi - Di antara peneliti dan analis, ada kebutuhan untuk mengembangkan termilogi yang standar.
  3. Volume data - Sebagaimana yang dinyatakan sebelumnya, sampai 85% dari semua data yang ada adalah semi-terstruktur. Gabungkan hal tersebut dengan kebutuhan untuk analisis semantik dan kata-per-kata.
  4. Pencarian dari data tekstual tak-terstruktur - Pencarian sederhana pada beberapa data, misalnya apel, menghasilkan tautan yang memiliki acuan terhadap istilah yang dicari.  Sebagai contoh: "suatu pencarian dilakukan untuk istilah tindak pidana. Dalam pencarian sederhana, istilah tindak pidana digunakan, dan di mana pun ada suatu acuan ke kata tindak pidana, sampai pada dokumen tak terstruktur. Tapi pencarian yang sederhana adalah kasar. Ia tidak menemukan referensi ke kriminal, aksi pembakaran, pembunuhan, penggelapan, kematian karena tabrakan, dan lainnya, walaupun jenis kejahatan ini adalah tipe dari tindak pidana."

2.14 Penggunaan metadata

Untuk menangani masalah pencarian dan penilaian dari data, sangat diperlukan untuk mengetahui tentang isinya. Hal ini bisa dilakukan dengan menambahkan konteks lewat penggunaan metadata. Banyak sistem telah menggunakan metadata (misalnya, nama berkas, penulis, ukuran, dll), tapi yang lebih berguna tentu metadata tentang apa yang ada dalam isi misalnya, kesimpulan, topik, orang atau perusahaan yang disebutkan. Dua teknologi dirancang untuk menghasilkan metadata tentang yaitu kategorisasi otomatis dan ekstraksi informasi.

BAB III
PENUTUP
3.1 Kesimpulan
Melihat dari manfaat sistem informasi manajemen dalam intelijen bisnis untuk bidang dunia bisnis menurut saya dapat membantu untuk memajukan perkembangan bisnis bagi para pelaku bisnis. Dapat dimanfaatkan untuk menganalisis keuangan, produksi, distribusi, dan untuk mengetahui pangsa pasar suatu produk  dalam suatu perusahaan. sehingga para pelaku bisnis dapat mengontrol kinerja para pegawai dalam sistem perusahaan tersebut.juga dapat meminimalisir resiko kerugian yang akan dialami perusahaan sehingga para pelaku dunia bisnis dapat mendapatkan keuntungan dalam bisnis. Para pelaku dunia bisnis harus terus mengontrol perusahaan atau usahanya agar dapat mengembangkan usahanya.










DAFTAR PUSTAKA


Tidak ada komentar:

Posting Komentar