1.
Management Information System (MIS), adalah suatu aplikasi
Sistem Informasi yang menyediakan laporan informasi terpadu bagi pihak
manajemen. MIS dihasilkan dari beberapa database yang menyimpan data dari benyak sumber, termasuk
didalamanya Transaction Processing System/TPS. MIS menyajikan informasi yang detail, rangkuman
informasi dan informasi terpilih. MIS merupakan salah satu elemen manajemen
yang dirasa penting oleh banyak perusahaan.
sumber: http://itsum.wordpress.com/2010/09/20/definisi-management-information-system-office-automation-system-oas-decision-support-system-dss-intelligent-support-system-iss/
2.
SIG atau Geography Information System (GIS) memiliki pengertian yang selalu berubah
sesuai dengan perkembagannya. Berikut ini pengertian SIG menurut beberapa ahli:
- SIG
adalah suatu sistem yang dapat melakukan pengumpulan, penyimpanan,
pemanggilan kembali, pengubahan (transformasi), dan penayangan
(visualisasi) dari data-data spasial (keruangan) untuk kebutuhan-kebutuhan
tertentu.
- SIG
adalah suatu sistem berbasi komputer yang digunakan untuk menyimpan dan
memanipulasi informasi-informasi geografis.
- SIG
adalah sistem komputer untuk memanipulasi data geografi. Sistem ini
diimplementasikan dengan perangkat keras dan lunak yang berfungsi untuk
akuisisi (perolehan), verifikasi, kompilasi, updating, manajemen,
manipulasi, presentasi, dan analisis.
- SIG
adalah sistem berbasis komputer yang digunakan untuk menyimpan,
memanipulasi, dan menganalisis informasi geografis .
- SIG
adalah sistem teknologi informasi berbasis komputer yang digunakan untuk
memproses, menyusun, menyimpan, memanipulasi, dan menyajikan data spasial,
yaitu data yang memiliki acuan lokasi, atau posisi (geo-referensi) dan
disimpan dalam basis data serta digunakan untuk berbagai aplikasi.
sumber: http://www.pengertianahli.com/2013/10/pengertian-sig-sistem-informasi.html
3.
Data warehouse adalah data-data yang beorientasi
subjek, terintegrasi, memiliki dimensi waktu, serta merupakan koleksi tetap
(non-volatile), yang digunakan dalam mendukung proses pengambilan keputusan.
Sedangkan data mining muncul setelah banyak dari pemilik data baik perorangan
maupun organisasi mengalami penumpukan data yang telah terkumpul selama
beberapa tahun, misalnya data pembelian, data penjualan, data nasabah, data
transaksi, email dan sebagainya. Kemudian muncul pertanyaan dari pemilik data
tersebut, apa yang harus dilakukan terhadap tumpukan data tersebut.
Data warehouse adalah
database yang berisi data dari beberapa system operasional yang terintegrasi
dan terstruktur sehingga dapat digunakan untuk mendukung analisa dan proses
pengambilan keputusan dalam bisnis.
Data warehouse didesain
untuk kita bisa melakukan query secara cepat. Informasi diturunkan dari data
lain, dilakukan rolling up untuk dijadikan ringkasan, dilakukan operasi
drilling down untuk mendapatkan informasi lebih detail, atau melihat pola yang
menarik atau melihat trend (kecenderungan).
sumber: http://rully6092.wordpress.com/data-mining-data-warehouse/
4.
Data Mining adalah istilah yang digunakan untuk
mendeskripsikan penemuan atau “mining” pengetahuan dari sejumlah besar data.
Yang termasuk data mining antara lain knowledge extraction, pattern analysis,
data archaeology, information harvesting, pattern searching, dan data dredging.
Berikut merupakan karakteristik umum dan objektivitas data mining.Data
seringnya terpendam dalam dalam database yang sangat besar yang kadang-kadang
datanya sudah bertahun-tahun.
·
Lingkungan data mining biasanya berupa arsitektur
client-server atau arsitektur system informasi berbasis web.
·
Tool baru yang canggih, termasuk tool visualisasi
tambahan, membantu mennghilangkan lapisan informasi yang terpendam dalam
file-file yang berhubungan atau record-record arsip public.
·
Pemilik biasanya seorang end user, didukung dengan
data drill dan tool penguasaan query yang lain untuk menanyakan
pertanyaan ad hoc, dan mendapatkan jawaban secepatnya, dengan sedikit atau
tidak ada kemampuan pemrograman.
·
Tool data mining dengan kesediaannya dikombinasikan
dengan spreadsheet dan tool software pengembangan yang lainnya.
·
Karena besarnya jumlah data dan usaha pencarian yang
besar-besaran, kadang-kadang diperlukan penggunaan proses parallel untuk data
mining.
Bagaimana Data mining
Bekerja
Data mining secara umum
mencari untuk mengidentifikasikan empat tipe pattern utama yaitu:
·
Associations, menemukan secara umum mengacu pada
pengelompokan hal-hal.
·
Predictions, memberitahukan kejadian-kejadian alami di
masa yang akan datang di even yang tepat berdasar pada apa yang terjadi di masa
lampau.
·
Cluster, mengidentifikasikan pengelompokan hal-hal
natural berdasar pada karakteristik yang diketahui.
·
Sequential relationship, menemukan event dengan waktu
yang berurutan.
Proses
Data Mining
Proses
data mining terdiri dari beberapa step antara lain
·
Pemahaman bisnis.
·
Pemahaman data.
·
Persiapaan data.
·
Pembangunan model.
·
Testing dan evaluasi.
·
Deployment.
MetodeData
Mining
·
Klasifikasi.
·
Decision tree.
·
Cluster analysis untuk data mining.
·
Association rule mining
5.
Olap (Online Analytical Processing),
atau disingkat OLAP adalah metode pendekatan untuk menyajikan jawaban dari
permintaan proses analisis yang bersifat dimensional secara cepat, yaitu desain
dari aplikasi dan teknologi yang dapat mengoleksi, menyimpan, memanipulasi suatu
data multidimensi untuk tujuan analis. OLAP adalah bagian dari kategori yang
lebih global dari pemikiran bisnis, yang juga merangkum hubungan antara
pelaporan dan penggalian data. Aplikasi khusus dari OLAP adalah pelaporan
bisnis untuk penjualan, pemasaran, manajemen pelaporan, manajemen proses bisnis
(MPB), penganggaran dan peramalan, laporan keuangan dan bidang-bidang yang
serupa. Istilah OLAP merupakan perampingan dari istilah lama database OLTP
(Online Transaction Processing).
Database yg dikonfigurasikan untuk pelayanan OLAP model data multidimensi, bisa digunakan untuk analisis komplek dan kueri khusus (ad hoc) dengan suatu laju waktu eksekusi. Mereka meminjam aspek database navigasi dan database hierarki yang lebih cepat daripada yang sefamilinya.
Nigel Pendse menyarankan suatu alternatif dan mungkin istilahnya lebih deskriptif yang menjelaskan bahwa konsep OLAP adalah Analisis Cepat dari Informasi Multidimensi yang dapat di-sharing (FASMI)
Keluaran dari kueri OLAP ditampilkan secara khusus dalam format matrik atau pivot. Dimensinya membentuk baris berupa ukuran dan kolom berupa nilai dari matrik.
sumber:http://zara-science.blogspot.com/2011/06/pengertian-olap.html
6.
BI (Business Intelligence)
Istilah intelijen bisnis (bahasa Inggris: business
intelligence, BI) merujuk pada teknologi, aplikasi, serta praktik
pengumpulan, integrasi, analisis, serta presentasi informasi bisnis atau kadang
merujuk pula pada informasinya itu sendiri. Tujuan intelijen bisnis adalah
untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Sistem BI memberikan sudut
pandang historis, saat ini, serta prediksi operasi bisnis, terutama dengan
menggunakan data yang telah dikumpulkan ke dalam suatu gudang data dan kadang
juga bersumber pada data operasional. Perangkat lunak mendukung penggunaan
informasi ini dengan membantu ekstraksi, analisis, serta pelaporan informasi.
Aplikasi BI menangani penjualan, produksi, keuangan, serta berbagai sumber data
bisnis untuk keperluan tersebut, yang mencakup terutama manajemen kinerja
bisnis. Informasi dapat pula diperoleh dari perusahaan-perusahaan sejenis untuk
menghasilkan suatu tolok ukur.
Definisi
Terdapat beberapa pendapat mengenai definisi dari Business
Intelligence, diantaranya :
1.
Secara umum Business Intelligence (BI) merupakan sebuah
proses untuk melakukan ekstraksi data-data operasional perusahaan dan
mengumpulkannya dalam sebuah data warehouse yang selanjutnya
diproses menggunakan berbagai analisis statistik dalam proses data mining,
sehingga didapat berbagai kecenderungan atau pattern dari data (Choirul, 2006).
2.
Business Intelligence adalah rangkaian aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan,
menyimpan, menganalisis, dan menyuguhkan akses data untuk membantu petinggi
perusahaan dalam pengambilan keputusan (Stevans, 2008).
3.
Business Intelligence (BI) merupakan representasi dari aplikasi dan teknologi untuk
mengumpulkan, menyimpan, menganalisa dan menyediakan akses terhadap data untuk
membantu user dalam suatu perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik
(Nirwasita,2008).
4.
Business Intelligence adalah proses mengekstrak, transformasi, mengelola, dan menganalisis data
bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan. Dalam proses ini pada umumnya
melibatkan data set dalam jumlah besar yang tersimpan dalam datawarehouse. Proses
business intelligence meliputi lima tahapan yaitu Pengumpulan data,
Analisis data, Kesadaran situasi, Penilaian resiko, dan Dukungan pengambilan
keputusan. (Niu, 2009)
Karakteristik Business Intelligence
Sistem Business Intelligence yang baik mempunyai berbagai
karakteristik (Stevans,2008), diantaranya :
1.
Tujuan utama
Seluruh sistem komputer mempunyai tujuan utama bagi seluruh pengguna sesuai dengan kebutuhan penguna masing-masing.
Seluruh sistem komputer mempunyai tujuan utama bagi seluruh pengguna sesuai dengan kebutuhan penguna masing-masing.
2.
Ketersediaan data yang relevan
Masalah ketersediaan data merupakan poin yang paling penting dalam sistem business intelligence yang efektif. Dalam proses pembuat keputusan sering terjadi penyampaian informasi yang tidak lengkap atau bahkan yang tidak sebenarnya. Namun dengan dukungan BI, ketersediaan data yang relevan dapat diatasis ehingga dapat menyuguhkan data-data yang relevan.
Masalah ketersediaan data merupakan poin yang paling penting dalam sistem business intelligence yang efektif. Dalam proses pembuat keputusan sering terjadi penyampaian informasi yang tidak lengkap atau bahkan yang tidak sebenarnya. Namun dengan dukungan BI, ketersediaan data yang relevan dapat diatasis ehingga dapat menyuguhkan data-data yang relevan.
3.
Kemampuan
Dalam hal ini terdapat kemampuan BI yang paling utama yaitu dapat memberikan kemudahan akses untuk informasi terbaru dari bisnis yang berjalan serta peluang yang diproyeksikan, selain itu Bi dapat memenuhi kapabilitas untuk melakukan analisis dan memenuhi permintaan pengguna
Dalam hal ini terdapat kemampuan BI yang paling utama yaitu dapat memberikan kemudahan akses untuk informasi terbaru dari bisnis yang berjalan serta peluang yang diproyeksikan, selain itu Bi dapat memenuhi kapabilitas untuk melakukan analisis dan memenuhi permintaan pengguna
4.
Struktur Pendukung
Dalam BI, sistem pendukung didalamnya tidak hanya terdiri dari hardware dan software, namun juga terdiri dari suatu proses yang dibuat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik serta untuk menentukan strategi untuk misi dan tujuan kedepan.
Dalam BI, sistem pendukung didalamnya tidak hanya terdiri dari hardware dan software, namun juga terdiri dari suatu proses yang dibuat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik serta untuk menentukan strategi untuk misi dan tujuan kedepan.
PENGERTIAN BUSINESS INTELLIGENCE
Business intelligence, biasa disebut BI adalah
teknologi yang menggunakan komputer yang berguna untuk mencari, menggali, dan
menganalisis informasi dari data bisnis misalnya hasil penjualan suatu produk
atau pendapatan/pengeluaran salah satu anak perusahaan.
Business Intelligence
Software (BI) secara singkat juga dikenal sebagai dashboard. Ini karena secara
umum BI berfungsi seperti halnya dashboard pada kendaraan. BI memberikan metrik
(ukuran-ukuran) yang menentukan performa kendaraan (organisasi). BI juga
memberikan informasi kondisi internal, seperti halnya suhu pada kendaraan. Dan
BI juga memberikan sinyal-sinyal pada pengemudi bila terjadi kesalahan pada
kendaraan, seperti bila bensin akan habis pada kendaraan. Semuanya berguna bagi
pengemudi agar mampu mengendalikan kendaraannya dengan lebih baik dan mampu
membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat.
Pada prakteknya, BI akan berfungsi sebagai analis, penghitung scorecard,
sekaligus memberikan rekomendasi pada user terhadap tindakan yang sebaiknya diambil. Dengan menjalankan fungsi dashboard, user BI akan mengenali potensi ketidakberesan pada perusahaan sekaligus dengan penyebabnya sebelum hal tersebut berkembang menjadi masalah yang besar. BI akan berfungsi memberikan advance alarm, memberikan informasi trend dan melakukan benchmark.
Sumber: http://bisnisonlineratih.blogspot.com/2013/10/business-intelligence.html
7. Data Mart adalah suatu bagian pada data
warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit,
bagian atau operasi pada suatu perusahaan. Dalam beberapa implementasi data
warehouse, data mart adalah miniature data warehouse. Data mart sering
digunakan untuk memberikan informasi kepada segmen fungsional organisasi.
Arsitektur Data Mart
} Dependent Data Mart
} Independent Data Mart
(IDM)
Karakteristik data mart
·
Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait
dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis.
·
Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti
pada data warehouse.
·
Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data
warehouse. Data mart lebih mudah dipahami.
·
Data marts bisa bersifat dependent atau independent.
·
Kubus
·
Aggregation
Sumber : http://duniawebhouse.blogspot.com/2013/01/definisi-data-mart.html
