Aslika Indriani : 51415012

Jovanka S : 51415037

Santi Sumarah : 51415054

INFORMASI DALAM PRAKTIK

A.    Pendahuluan

Keberhasilan atau kegagalan perusahaan sangat dipengaruhi oleh faktor keberhasilan kritis (critical success factor-CSF). Kemampuan sebuah perusahaan untuk mengembangkan sistem informasi yang efektif adalah salah satu CSFnya.

Untuk dapat menguraikan operasi perusahaan sehari-hari dapat digunakan sistem pemrosesan transaksi dalam memproses suatu data. Pemrosesan ini akan menghasilkan suatu basis data yang digunakan oleh sistem-sistem lain di dalam perusahaan. Sistem pemrosesan transaksi sebuah perusahaan yang bergerak dalam bisnis distribusi memproses pesanan pelanggan, memesan pergantian persediaan, dan memelihara buku besar.

Dalam mendukung unit-unit organisasi, dapat menggunakan sistem informasi lainnya yang meliputi sistem informasi pemasaran, sistem informasi sumber daya manusia, sistem informasi manufaktur, dan sistem informasi keuangan dibuat sesuai dengan kebutuhan informasi masing-masing area bisnis tersebut.

CRM (customer relationship management) atau manajemen rantai pasokan memiliki kebutuhan data begitu besarnya sehingga dibutuhkan suatu jenis penyimpanan yang inovatif seperti warehouse (gudang data). Data ini lama kelamaan akan terakumulasi, dan data dapat diambil dengan cepat untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Untuk mendapatkan suatu informasi data warehouse ini dapat menggunakan perangkat lunak seperti OLAP (online analytical processing) dalam bentuk multidimensional.

B.     Pembahasan

1.      Informasi Sebagai Salah Satu Faktor Penting Penentu Keberhasilan

Faktor penentu kepentingan atau critical succes factor (CSF) diperkenalkan oleh perusahaan besar Amerika, D. Ronald Daniel dari McKinsey & Company pada tahun 1961. Ia mengungkapkan bahwa terdapat beberapa aktivitas penting yang akan menentukan keberhasilan atau kegagalan bagi semua jenis organisasi. Aktivitas penting tersebut adalah CSF, yang memiliki berbagai faktor yang berbeda dari satu jenis organisasi ke jenis organisasi yang lain. Sebagai contoh dalam industri kendaraan bermotor yang diyakini CSF adalah model, jaringan dealer yang efisien, dan pengendalian biaya produksi yang ketat. Dalam industri asuransi, CSF diidentifikasikan sebagai pengembangan personel manajemen agen, pengendalian personel administrasi, dan inovasi dalam menciptakan produk-produk asuransi yang baru. Ketika manajer sebuah perusahaan menjalankan konsep CSF, mereka akan memusatkan perhatian pada pengidentifikasian CSF dan kemudia memonitor sampai seberapa jauh mereka telah mencapainya.

2.      Sistem Pemrosesan Transaksi

Istilah sistem pemrosesan transaksi digunakan untuk menjelaskan sistem informasi yang mengumpulkan data yang menguraikan aktivitas perusahaan, mengubah data menjadi informasi, dan menyediakan informasi tersebut bagi para pengguna yang terdapat di dalam maupun di luar perusahaan.

Salah satu contoh yang baik dari sistem pemrosesan transaksi adalah sistem yang digunakan oleh perusahaan-perusahaan distribusi. Hal ini dapat disebut sebagai sistem distribusi. sistem ini mempelajari ketika suatu perusahaan yang berorientasi pada produk, seperti produsen, distributor, atau pedagang eceran. Selain itu, sistem distribusi dapat ditemukan pada oraganisasi-organisasi jasa seperti United Way dan rumah sakit serta pada badan-badan pemerintahaan seperti militer dan perpajakan.

a.         Tinjauan Sistem

Untuk mendokumentasikan sistem dapat menggunakan diagram arus data atau DFD. DFD mendokumentasikan suatu sistem dengan cara yang hierarkis. Unsur-unsur lingkungan dari sistem distribusi meliputi pelanggan, pemasok, ruang persediaan bahan baku, dan manajemen. Arus data yang menghubungkan perusahaan dengan para pelanggannya cukup mirip dengan arus yang menghubungkan perusahaan dengan para pemasoknya. Pesanan yang diterima oleh perusahaan dari pelanggannya disebut pesanan penjualan (sales order), sedangkan pesanan yang ditempatkan oleh perusahaan kepada pemasoknya disebut pesanan pembelian (purchase order). Dalam beberapa kasus, perusahaan pertama-tama mendapatkan komitmen terlebih dahulu dari para pemasoknya sebelum pesanan pembelian dibuat. Arus data dari sistem distribusi kepada manajemen terdiri atas laporan-laporan akuntansi dasar.

b.         Subsistem-Subsistem Utama dari Sistem Distribusi

1)        Sistem yang Memenuhi Pesanan Pelanggan

Terdapat empat sistem utama yang terlibat dalam pemenuhan pesanan pelanggan, yaitu :

a)        Sistem Entri Pesanan (order entry system) memasukkan pesanan pelanggan ke dalam sistem,

b)        Sistem Persediaan (inventory system) memelihara catatan persediaan,

c)        Sistem Penagihan (billing system) membuat faktur pelanggan, dan

d)       Sistem Piutang Dagang (accounts receivable) menagih uang dari para pelanggan.

2)        Sistem yang Memesan Persediaan Pengganti

Dengan cara yang sama, kita mengidentifikasikan subsistem-subsistem yang berkaitan dengan pemesanan persediaan pengganti dari pemasok.

a)        Sistem Pembelian (purchasing system) menerbitkan pesanan pembelian kepada pemasok untuk persediaan yang dibutuhkan.

b)        Sistem Penerimaan (receiving system) menerima persediaan, dan

c)        Sistem Utang Dagang (accounts payable system) melakukan pembayaran.

3)        Sistem yang Menjalankan Proses Buku Besar

Sistem buku besar adalah sistem akuntansi yang menggabungkan data dari sistem-sistem akuntansi yang lain dengan tujuan untuk menyajikan gambaran keuangan operasi perusahaan secara gabungan. Buku besar adalah file yang memuat data akuntansi yang telah digabungkan. Terdapat dua subsitem yang terkait, yaitu :

a)        Sistem Memperbarui Buku Besar (update general ledger system) akan membukukan catatan-catatan yang menguraikan berbagai tindakan dan transaksi ke dalam buku besar.

b)        Sistem Pembuatan Laporan Manajemen (prepare management report system) menggunakan isi buku besar untuk membuat neraca dan laporan laba rugi serta laporan lainnya.

4)        Menempatkan Sistem Pemrosesan Transaksi dalam Perspektif

Bukanlah suatu kebetulan bahwa sistem pemrosesan transaksi adalah sistem informasi yang terkomputasi. Selain sebagai area aplikasi yang paling dapat dipahami, sistem ini juga berperan sebagai fondasi dari semua aplikasi yang lain.

3.      Sistem Informasi Organisasi

Sistem informasi dikembangkan untuk setiap area bisnis ini. Jenis sistem informasi lainnya yang telah diimplementasikan di banyak perusahaan sistem informasi eksekutif. Semua sistem informasi ini merupakan contoh dari sistem informasi organisasi (organizational information systems). Semua sistem informasi tersebut dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan akan informasi yang berhubungan dengan bagian-bagian tertentu dari organisasi.

a.    Sistem Informasi Pemasaran

1)      Subsistem Output

Bauran pemasaran (marketing mix) :

a)      Subsistem Produk, memberi informasi tentang produk-produk perusahaan.

b)      Subsistem Lokal, memberikan informasi mengenai jaringan distribusi perusahaan.

c)      Subsistem Promosi, memberikan informasi mengenai iklan dan aktivitas penjualan pribadi perusahaan.

d)     Subsistem Harga, membantu manajer mengambil keputusan harga.

e)      Subsistem Bauran Terintegrasi, memungkinkan manajer mengembangkan strategi yang mempertimbangkan pengaruh gabungan dari unsur-unsur ke empat subsistem.

2)      Basis Data

Data yang digunakan oleh subsistem output berasal dari basis data.

3)      Subsistem Input

a.       Sistem Pemrosesan Transaksi, mengumpulkan data dari sumber-sumber internal dan lingkungan lalu memasukkannya ke dalam basis data.

b.      Subsistem Riset Pemasaran, mengumpulkan data internal dan lingkungan dengan cara studi-studi kasus.

c.       Subsistem Intelejensi Pemasaran, mengumpulkan data lingkungan yang berfungsi untuk manajemen tetap terinformasi mengenai aktivitas para pesaing dan pelanggan perusahaan dan unsur-unsur lain yang dapat memengaruhi operasi pemasaran.

b.    Sistem Informasi Sumber Daya Manusia

Sistem informasi sumber daya manusia (human resources information subsytem –HRIS), memberikan kepada seluruh manajer perusahaan yang berkaitan dengan sumber daya manusia perusahaan. Subsistem Output HRIS :

1.      Perencanaan

2.      Rekruitmen

3.      Pengelolaan tenaga kerja

4.      Kompensasi karyawan

5.      Tunjangan karyawan

6.      Laporan SDM untuk informasi yang dibutuhkan public

c.    Sistem Informasi Manufaktur

Sistem informasi manufaktur (manufacturing information system), memberikan informasi kepada seluruh manajer perusahaan yang berkaitan dengan operasi manufaktur perusahaan. Subsistem informasi manufaktur :

1.      Manufaktur Produksi

2.      Manufaktur Persediaan

3.      Manufaktur Mutu

4.      Manufaktur Biaya

d.   Sistem Informasi Keuangan

Sistem Informasi Keuangan (financial information system), memberikan informasi kepada seluruh manajer perusahaan yang berkaitan dengan aktivitas keuangan perusahaan. Subsistem Informasi Keuangan :

1.      Peramalan ekonomi masa depan

2.      Pengelolaan aliran dana perusahaan

3.      Pengendalian keuangan perusahaan

e.    Sistem Informasi Eksekutif

Sistem Informasi Eksekutif (Executive Information System- EIS) adalah suatu sistem yang memberikan informasi kepada manajer di tingkat yang lebih tinggi atas kinerja perusahaan secara keseluruhan. Dipergunakan pula istilah sistem pendukung eksekutif (executive support system- ESS).

EIS perusahaan biasanya terdiri dari atas stasiun-stasiun kerja eksekutif yang terhubung melalui jaringan ke komputer pusat. Konfigurasi stasiun kerja terdiri atas sebuah komputer pribadi dengan unit penyimpanan sekunder yang menyimpanan basis data eksekutif. Basis data ini memuat data dan informasi yang telah diproses sebelumnya oleh komputer pusat perusahaan.

Model EIS juga menunjukkan komposisi komputer pusat yang berhubungan dengan EIS. Data dan informasi dapat dimasukkan ke dalam basis data korporat dari sumber –sumber eksternal, dan berita-berita serta penjelasan akan peristiwa-peristiwa terbaru dapat dimasukkan oleh anggota staf dengan mempergunakan stasiun kerja mereka masing-masing. Selain basis data korporat, EIS meliputi kotak surat elektronik para eksekutif dan koleksi peranti lunak yang menghasilkan inforrmasi eksekutif. Para perancang EIS membuat sistem secara fleksibel sehingga ia akan dapat memenuhi keinginan semua eksekutif, apapun itu. Salah satu pendekatan adalah dengan memberikan kemampuan drill-down(perincian). Dengan pendekatan ini, eksekutif dapat mengeluarkan tampilan ringkasan dan kemudian secara berurutan menempilkan detail dari tingkat yang lebih rendah. Drill-down akan terus dilakukan sampai eksekutif merasa puas bahwa mereka telah mendapatkan jumlah detail sesuai dengan kebutuhan.

4.      Manajemen Hubungan Pelanggan

Manajemen Hubungan Pelanggan (Customer Relationship Management) adalah manajemen hubungan antara perusahaan dengan pelanggan sehingga baik perusahaan maupun pelanggannya akan menerima nilai maksimum dari hubungan ini. Strategi ini menyadari bahwa membina hubungan jangka panjang dengan pelanggan adalah suatu strategi yang bagus, karena mempertahankan pelanggan yang sudah ada biasanya akan lebih murah daripada mendapatkan pelanggan baru.CRM system akan mengakumulasi data untuk jangka panjang 5 tahun, 10 tahun atau lebih & menggunakan data tersebut memberikan data kepada para pengguna.Oleh karena itu, perusahaan melakukan upaya-upaya untuk memahami para pelanggannya sehingga kebutuhan mereka akan dapat dipenuhi dan mereka akan tetap setia kepada perusahaan. Unsur utama dalam sebuah sistem CRM adalah data warehouse (gudang data).

5.      Data Warehousing

Seperti yang dapat Anda bayangkan, seiring dengan terakumulasiya data transaksi selama bertahun-tahun angka volume data akan menjadi sangat besar. Hanya dalam  waktu belakangan ini saja teknologi komputer mampu mendukung suatu sistem dengan permintaan data berskaIa besar seperti itu. Kini dimungkinkan untuk membangun suatu sitem dengan kapasitas data yang hampir tak terbatas.

a.      Karakteristik Data Werehouse

Istilah data warehouse (gudang data) telah diberikan untuk menjelaskan penyimpanan data yang memiliki karakteristik sebagai berlkut :

1)      Kapasitas penyimpananya sangat besar .

2)      Data diakumulasikan dengan menambahkan catatan-catatan baru, bukannya dijaga tetap paling mutakhir dengan memperbarui  catatan-catatan yang sudah ada dengan infomiasi yang baru.

3)      Data dapat diambil dengan mudah .

4)      Data sepenuhhya digunakan untuk pengambilan keputusan, dan tidak digunakan dalam operasi perusahaan sehari-hari.

Membuat suatu data warehouse terdengar seperti sebuah tantangan besar-dan memang demikian adanya. Bahkan pada kenyataannya, tantangannya begitu besar sehingga beberapa pakar merekomendasikan untuk mengambil pendekatan yang lebih sederhana- mengimplementasikan data warehouse dengan cara bertahap. Jika mengikuti pendekatan ini, akan digunakan istilah data mart (toko data) untuk menguraikan subjek. Data mart adalah suatu basis data yang berisi data yang hanya menguraikan suatu segmen dari operasi perusahaan. Sebagai contoh, perusahaan dapat memiliki data mart pemasaran, data mart sumber daya manusia, dan seterusnya.

Pembuatan dan penggunaan sebuah data warehouse atau data mart disebut data warehousing dan akan dilakukan oleh suatu sistem.

  

b.      Sistem Data Werehousing

Data warehouse adalah bagian utama dari data warehousing yang mamasukkan data ke dalam gudang, mengubah isinya menjadi informasi, dan menyediakan informasi tersebut kepada para pengguna. Pada gambar Model Sistem data werehousing adalah diagram dari suatu, sistem data warehousing. Data dikumpulkan dari sumber-sumber data dan dikirimkan ke area pengumpulan sebelum dimasukkan ke dalam tempat penyimpanan data warehouse. Suatu sistem penyampaian informasi akan memperoleh data dari tempat periyimpanan data warehouse dan mengubahnya menjadi informasi bagi para pengguna.

Sumber-sumber data-yang utama adalah sistem pemrosesan transaksi, namun tambahan data dapat diperoleh dari sumber-sumber lain, baik itu internal maupun lingkungan. Ketika data diidentifikasi memiliki nilai potensial dalam pengambilan keputusan, maka data tersebut akan ditambahkan ke data Warehouse.

Area pengumpulan adalah tempat di mana data menjalani ekstraksi, transformasi, dan pemuatan. Suatu proses yang sering kali disingkat menjadi ETL, proses ekstraksi (extraction) menggabungkan data dari berbagai macam sumber; proses transformasi (transformation) membersihkan data, menempatkannya dalam suatu format terstandar, dan mcmbuat ringkasan. Data akan disimpan dalam format rinci maupun ringkas guna memberikan ileksibilitas maksimal dalam memenuhi berbagai kebutuhan informasi dari para pengguna. Proses pemuatan (loading) melibatkan entri data ke dalam tempat penyimpanan data warehouse.

Pada gambar Model Sistem Data Werehousing bahwa terdapat dua tempat penyimpanan: satu untuk data warehouse dan satu untuk metadata Warehouse. Istilah metadata berarti “data tentang data.” Ia merupakan data yang menjelaskan data dalam tempat penyimpanan data. Metadata mirip dengan kamus data dari suatu basis data, hanya lebih terinci lagi. Selain menjelaskan data, metadata juga akan melacak data ketika ia beredar di sepanjang system.

Sistem data warehousing juga mencakup pula komponen manajemen dan kendali. Komponen ini mirip dengan sistem manajemen basis data, yang mengendalikan pergerakan data di sepanjang sistem.

c.       Bagaimana Data Disimpan dalam Tempat Penyimpanan Data Warehouse

Dalam suatu basis data, seluruh data mengenai subjek tertentu disimpan bersama dalam satu lokasi, yang biasanya berbentuk sebuah tabel. Data tersebut meliputi data pengidentifikasi (seperti nomor pelanggan), data deskriptif (seperti nama pelanggan), dan data kuantitatif (seperti penjualan bulan ini). Dalam tempat penyimpanan data warehouse, terdapat dua jenis tabel yang disimpan dalam tabel-tabel terpisah. Tabel data akan digabung untuk menghasilkah suatu paket informasi.

Data pengidentifikasi dan deskriptif akan disimpan dalam tabel dimensi (dimension tables). Istilah dimensi mengartikan pemikiran bahwa data tersebut dapat menjadi basis untuk melihat data dari berbagai sudut pandang, atau berbagai dimensi. Tabel Dimensi mengilustrasikan sebuah tabel dimensi untuk entitas atau objek pelanggan. Entri-entri tersebut dapat memberikan Anda gambaran mengenai komposisi umum data pengidentifikasi dan deskriptif. Dalam contoh ini, nomor pelanggan dapat digunakan untuk mengidentifikasi satu pelanggan, dan unsur-unsur data yang lain menguraikan berbagai detail mengenai pelanggan tersebut.

Dengan dimensi-dimensi contoh di dalam dimensi tersebut, para pengguna dapat memperoleh analisis menurut pelanggan, menurut wilayah pelanggan, menurut kode industri standar, menurut kode pos, dan seterusnya.

Tabel-tabel terpisah yang disebut tabel fakta (fact tables) berisi ukuran-ukuran kuantitatif sebuah entitas, objek, atau aktivitas. Dalam contoh ini, tabel fakta memuat data mengenai satu aktivitas tertentu-penjualan komersial. Semua fakta tersebut adalah ukuran dari aktivitas. Beberapa dinyatakan dalam unit, seperti unit penjualan aktual dan unit penjualan anggaran. Sisanya dinyatakan dalam dolar. Dengan tersedianya jenis-jenis fakta ini untuk penjualan komersial, para pengguna dapat memproduksi analisis-analisis  kuantitatif seperti unit penjualan aktual versus unit penjualan anggaran, rata-rata dolar penjualan per unit, komisi penjualan sebagai persentase dari penjualan aktual, dan bonus penjualan sebagai persentase dari komisi penjualan.

Jika digabungkan dengan data tabel dimensi, kita dapat membuat berbagai macam analisis, seperti penjualan bersih menurut wilayah pelanggan, pajak penjualan menurut  kode pos, dan komisi penjualan menurut kode kredit. Pengguna dapat meminta informasi yang melibatkan semua kombinasi dari dimensi dan fakta.

SKEMA BINTANG Untuk setiap dimensi, akan ada satu kunci yang mengidentifikasikan dimensi dan menciptakan hubungan ke paket informasi. Gambar Format Skema Bintang menunjukkan bagaimana kunci-kunci dalam tiga tabel dihbungkan ke kunci dalam paket informasi yang berada di tengah. Gambar Contoh Skema Bintang memberikan satu contoh dengan menggunakan empat tabel dimensi : pelanggan waktu, tenaga penjual, dan produk. Karena memiliki kemiripan dengan pola sebuah bintang, maka struktur ini disebut skema bintang (star schema). Skema bintang ini memungkinkan diperolehnya informasi seperti :

1)      Unit penjualan actual menurut kode pos pada satu bulan tertentu.

2)      Perbandingan jumlah komisi penjualan menurut wilayah penjualan selama dua kuartal terakhir.

3)      Penjualan produk berdasarkan pelanggan untuk tahun berjalan sampai dengan saat ini.

Skema bintang ini berfokus pada penjualan komersial dilihat dari segi pelanggan, tenaga penjual, produk, dan waktu. Tempat penyimpanan data werehouse terdiri atas beberapa skema bintang, dengan satu skema untuk setiap jenis aktivitas yang dianalisis.

6.      Penyampaian Informasi

Unsur terakhir dalani sistem data warehousing adalah sistem penyampaian informasi, yang mendapatkan data dari tempat penyimpanan data, mengubahnya menjadi informasi, dan menjadikan informasi tersebut tersedia bagi para pengguna.

Informasi dapat diberikan dalam bentuk terinci atau dalam berbagai tingkat ringkasan. Gambar dibawah mengilustrasikan bagaimana pengguna dapat melakukan navigasi di dalam tempat penyimpanan data untuk memperoleh ringkasan informasi (seperti penjualan bersih untuk wilayah penjualan bagian Barat), informasi terinci (penjualan bersih untuk tenaga penjual 383) dan data terinci (untuk penjualan untuk tenaga penjual 383).

Proses melakukan navigasi ke bawah melalui tingkatan-tingkatan rincian disebut drill down, suatu proses yang berawal dari EIS. Proses melakukan navigasi ke atas di sebut roll up, yang memungkinkan pengguna memulai dengan tampilan terinci dan kemudian meringkas rincian rincian tersebut menjadi tingkat ringkasan yang semakin tinggi. Pengguna juga dapat melakukan drill across, dengan cepat bergerak dari satu hierarki data ke hierarki lainnya, dan drill through, berangkat dari tingkat ringkasan ke tingkat terendah data yang terinci.

a.      OLAP

Segala jenis peranti lunak dapat digunakan untuk menarik data dari tempat penyimpanan data dan mengubahnya menjadi informasi. Pembuat laporan, paket query basis data, dan model matematis semuanya dapat digunakan. Selain itu, terdapat pula satu jenis peranti lunak yang secara khusus telah dikembalngkan untuk data warehouse. Penanti lunak ini disebut OLAP, yang merupakan singkatan dari on-line analytical processing. OLAP memungkinkan pengguna berkomunikasi dengan data warehouse melalui GUI ataupun antarmuka Web dan dengan cepat memperoleh informasi dalam berbagai jenis format, termasuk grafik. Terdapat dua pendekatan untuk OLAP: ROLAP dan MOLAP. ROLAP (relational  on-line analytical processing) menggunakan suatu sistem manajemen basis data relasional standar. MOLAP (multidimensional on-line analytical processing) menggunakan suatu sistem manajemen basis data khusus multidimensional. Data ROLAP pada umumnya memiliki bentuk terinci, dan harus dilakukah analisis untuk mendapatkan ringkasannya. Data MOLAP pada umumnya telah diproses terdahulu untuk menghasilkan ringkasan pada berbagai tingkat rincian dan disusun menurut berbagai dimensi.

Gambar dibawah mengilustrasikan kedua arsitektur di atas. Keduanya meliputi server data warehouse dan server kedua yang berisi peranti lunak OLAP. Perbedaan utamanya adalah stasiun kerja pengguna MOLAP memasukkan basis data multidimensional yang telah di download. Data dalam basis data ini telah diformat ke dalam herbagai dimensi sehingga dapat tersedia dengan cepat daripada harus memaksa pengguna melakukan analisis yang  memakan banyak waktu.

ROLAP dapat dengan mudah menghasilkan output pada tingkat-tingkat terinci dan pada beberapa tingkat ringkasan namun harus melakukan proses-proses untuk mencapai tingkat ringkasan yang belum pernah dibuat sebelumnya. Ini artinya  analisis ROLAP akan terbatas hanya pada sejumlah dimensi yang terbatas saja.

b.      Data Mining

Istilah yang sering kali dipergunakan sehubungan dengan data warehousing dan data mart adalah data minning (penambangan data). Data minning adalah proses menemukan hubungan dalam data yang tidak diketahui oleh pengguna. Proses ini sama seperti seorang penambang yang mencari emas di aliran sungai pegunungan. Data minning membantu pengguna dengan menemukan hubungan dan menyajikannya dengan cara yang dapat dipahami sehingga hubungan tersebut dapat menjadi dasar pengambilan keputusan. Terdapat dua cara dasar dalam melakukan data minning: verifikasi hipotesis (hypothesis verification) dan penemuan pengetahuan (knowledge discovery).

c.       Verifikasi Hipotesis

Asumsikan bahwa sebuah bank teIah memutuskan untuk menawarkan reksa dana kepada , para nasabahnya. Manajemen bank ingin menargetkan materi promosi pada segmen nasabah yang menawarkan potensi bisnis terbesar. Satu pendekatan adalah bagi para manajer untuk mengidentifikasi karakteristik-karakteristik yang mereka percaya akan dimiliki oleh anggota sasaran pasar tersebut. Asumsikan bahwa manajer percaya bahwa pasar sasarannya terdiri atas para nasabah berusia muda, telah menikah, memiliki dua sumber penghasilan ,dan dengan nilai kekayaan yang tinggi. Query multidimensional ini dapat dimasukkan ec dalam DBMS, dan records nasabah yang sesuai akan diambil.

Pendekatan seperti ini dimulai dengan hipotesis pegngguna mengenai bagaimana data saling terhubung, disebut verifikasi hipotesis (hypothesis verification). Kelemahan pendekatan ini adaah bahwa proses pengambilan akan sepenuhnya dipandu oleh pengguna. Informasi yang terpilih tidak akan dapat lebih baik dari pemahaman pengguna akan data. Ini merupakan cara tradisional untuk melakukan query atas suatu basis data.

d.      Penemuan Pengetahuan

Dalam penemuan pengetahuan (knowledge discovery), sistem data Warehousing menganalisis tempat penyimpanan data warehouse, mencari kelompok-kelompok ,dengan karakteristik yang sama. Dalam contoh bank, sistem dapat mengidentifikasi tidak hanya kelompok menikah yang berusia muda, namun juga pasangan-pasangan menikah yang telah pensiun yang menggantungkan diri pada jaminan sosial dan uang pensiun.

C.    Kesimpulan

Terdapat aktivitas-aktivitas yang mempengaruhi suatu keberhasilan atau kegagalan antara satu perusahaan dengan perusahaan lainnya. Aktivitas ini disebut sebagai faktor penentu keberhasilan atau critical succes factors (CSF). Kemampuan sebuah perusahaan dalam mengembangkan sistem informasi yang baik adalah suatu CSF. Sistem ini adalah sistem yang meproses data akuntansi dan memberikan informasi kepada unit-unit organisasi.

Sistem yang memproses data akuntansi perusahaan disebut sebagai sistem pemrosesan transaksi. Data dikumpulkan dari sistem fisik perusahaan dan dimasukkan ke dalam suatu basis data, bersama-sama dengan data dari lingkungan. Dalam sistem distribusi terdiri atas tiga proses utama yaitu memenuhi pesanan pelanggan, memesan persediaan pengganti dari oemasok, dan memelihara buku besar. Sistem informasi organisasi dibuat dengan sesuai area bisnis dan tingkat organisasi. Sistem untuk area bisnis terdiri atas subsistem input yang mengumpulkan data dan informasi untuk dimasukkan ke dalam basis data dan subsistem output yang mengubah data menjadi informasi.

Sistem informasi eksekutif (EIS) memiliki arsitektur yang berbeda, yang terdiri atas stasiun-stasiun kerja eksekutif yang dihubungkan oleh jaringan ke komputer pusat. Aplikasi dari manajemen hubungan pelanggan (CRM) ini menuntut adanya area penyimpanan data berukuran super yang disebut data warehouse (gudang data). Sistem data warehouseing meliputi suatu area pengumpulan dimana ETL (extraction, transformation, dan liading) dilakukan. Data yang disimpan dalam sistem ini berbentuk tabel dimensi dan tabel fakta. Untuk mendukung data warehouse telah dikembangkan suatu piranti lunak dalam menyampaikan informasi khusus yang disebut sebagai OLAP. Data warehouse  memberikan suatu pendekatan baru bagi para pengguna untuk mendapatkan informasi dalam pengambilan keputusan.

D.     Rekomendasi Manajerial

1.         Perusahaan sebaiknya menentukan faktor-faktor mana saja yang berperan penting di dalam organisasi untuk mencapai suatu keberhasilan.

2.         Perusahaan sebaiknya menggunakan sistem distribusi yang terarah agar pelanggan maupun rekan kerjasamanya tidak kesulitan dalam beorientasi.

3.         Sebaiknya perusahaan menggunakan teknologi yang canggih agar dapat menerima data dan informasi dengan lebih akurat dan cepat.

4.         Perusahaan sebaiknya memanfaatkan sistem-sistem informasi yang ada di dalam suatu perusahaan tersebut.

5.         Sebaiknya perusahaan menyimpan data-data perusahaan ke dalam suatu sistem data warehouse agar lebih aman.

Sumber Referensi :

Raymond McLeod, dan Jr. George P. Schell. (2007). Management Information System. 10 Edition. Pearson Education, Inc. New Jersy.

Terjemahan : Ali Akbar Yulianto dan Afia R. Fitriati. (2008). Sistem Informasi Manajemen. Edisi 10. Salemba Empat.