Ortak karar alma yazılımı - Collaborative decision-making software

Ortak karar verme (CDM) yazılımı bir yazılım verileri koordine etmeye ve yaymaya ve çalışma grupları arasında fikir birliğine varmaya yardımcı olan uygulama veya modül.[1]

CDM yazılımı, zamanında ulaşılması için gereken işlevleri ve özellikleri koordine eder toplu kararlar tüm ilgili paydaşların sürece katılmasını sağlamak.

İletişim araçlarının seçimi, üst düzey işbirliği çabaları için çok önemlidir. Çevrimiçi işbirliği araçları birbirinden çok farklıdır, bazıları eski İnternet tabanlı yönetim biçimlerini kullanır ve sanal ekiplerde çalışmak herhangi bir görev değildir, ancak onlarca yıldır yapılmaktadır. Herhangi bir sanal ekip için en önemli faktör karar vermektir. Hepsi sanal takımlar kolektif olarak sürekli beyin fırtınası seansı ile sorunları tartışmalı, analiz etmeli ve çözüm bulmalıdır.[2] Sosyal ağların entegrasyonunda ortaya çıkan bir gelişme ve iş zekası (BI), BI sistemlerindeki bilgileri doğrudan şu kaynaklardan toplu olarak toplanan girdilerle ilişkilendirerek karar verme sürecini büyük ölçüde doğaçlama yapmıştır. sosyal yazılım.[2]

Günümüzde tüm kuruluşlar iş zekası (BI) araçlarına bağımlıdır, böylece işverenleri araçlarda işlenen bilgilere dayanarak daha iyi kararlar verebilir.[3] Uygulaması sosyal yazılım içinde iş zekası (BI) karar verme sürecine bağlanmak için önemli bir fırsat sağlar bilgi doğrudan şirket genelinde alınan kararlara.[2]

Tarih

Teknoloji bilimcileri ve araştırmacıları otomatik olarak çalıştı ve keşfetti Karar Destek Sistemleri (DSS) yaklaşık 40 yıldır.[4] Araştırma, 1960'ların sonlarında modele dayalı DSS oluşturmayla başladı. Finansla ilgili planlama sistemlerinin, elektronik tablo tabanlı karar Destek Sistemlerinin ve grup karar destek sistemlerinin (GDSS) kullanımı ile gelişmiş, 1980'lerin başında ve ortalarında başlamıştır.[5] Veri depoları yönetim Bilgi Sistemleri, çevrimiçi analitik işleme (OLAP) ve iş zekası 1980'lerin sonlarında ve 1990'ların ortalarında ortaya çıktı ve yaklaşık aynı zamanda bilgi odaklı DSS ve web tabanlı DSS önemli ölçüde gelişiyordu. Otomatik karar desteği alanı, yeni gelişmelerden yararlanmak ve yeni uygulamalar oluşturmak için ortaya çıkmaktadır.[4]

1960'larda bilim adamları, temel karar verme ve planlamaya yardımcı olmak için otomatik kantitatif modellerin kullanımını bilinçli olarak incelemeye başladılar.[6] Otomatik karar destek sistemleri, ilerlemesiyle daha gerçek zamanlı senaryolar haline geldi. mini bilgisayarlar, devre mülk çalışma çerçeveleri ve dağıtılmış bilgi işlem. Bu tür çerçevelerin uygulanmasının tarihsel zemini, 1960'ların ortalarında başlar.[7] DSS gibi çeşitli bir teknoloji alanında, tarih kaydı düzgün veya doğrudan değildir. Farklı bireyler, karar Destek Sistemleri alanını farklı bakış açılarından görür ve ne olduğu ve neyin önemli olduğuna dair ayırt edici kayıtları rapor eder.[8] Teknoloji ortaya çıktıkça yeni otomatik karar destek uygulamaları oluşturuldu ve üzerinde çalışıldı. Bilim adamları bu uygulamaları oluşturmak ve anlamak için birden fazla çerçeve kullandılar. Bugün DSS'nin tarihsel arka planı, iletişim odaklı, veriye dayalı, belgeye dayalı, bilgiye dayalı ve modele dayalı karar destek sistemleri dahil olmak üzere beş geniş DSS sınıfına ayrılabilir.[8] Model odaklı mekansal karar destek sistemi (SDSS) 1980'lerin sonunda geliştirildi ve 1995'te SDSS fikrinin literatürde kabul gördüğü ortaya çıktı.[9] Veriye dayalı uzamsal DSS de oldukça düzenlidir. Sonuç olarak, veri güdümlü bir DSS, bir zaman serisi iç organizasyon bilgisine ve bazen dış ve güncel verilere erişimi ve bunların kontrolünü vurgular.[10] Yönetici Bilgi Sistemleri veri odaklı DSS durumlarıdır. Bu çerçevelerin ilk durumlarına veri odaklı DSS adı verildi, analiz Bilgi Sistemleri ve iyileşme.[11] İletişim odaklı DSS, kararla ilgili işbirliğini ve iletişimi kolaylaştırmak için ağları ve iletişim teknolojilerini kullanır. Bu çerçevelerde, iletişim teknolojileri ezici bir tasarım segmentidir. Kullanılan cihazlar şunları içerir: grup yazılımı, video konferans ve bilgisayar tabanlı ilan tahtaları.[8]

1989'da, Lotus Notes adlı bir grup yazılımı uygulamasını sundu ve GDSS'nin odak noktasını, bireylerin toplantıları arasında iletişim, işbirliği ve koordinasyonu yükseltmek için genişletti.[12] Genel olarak, grup yazılımı, Bülten panoları, sesli ve görüntülü konferans iletişim odaklı karar desteği için temel gelişmelerdir. Son birkaç yılda, ses ve video İnternet konvansiyonunu kullanmaya başladı ve senkronize iletişim odaklı DSS için akla gelebilecek sonuçları inanılmaz derecede genişletti.[4] Belge odaklı bir DSS, kayıt kurtarma ve inceleme sağlamak için PC depolama ve işleme teknolojilerini kullanır. Büyük arşivlendi veritabanları incelenen raporları, köprü metni kayıtlarını, resimleri, sesleri ve videoyu birleştirebilir. İçerik ve kayıt yönetimi, içerik parçalarını sunmak ve hazırlamak için kritik, genellikle kullanılan otomatikleştirilmiş bir araç olarak 1970'lerde ve 1980'lerde genişledi.[11] Belgeye dayalı DSS ile elde edilebilecek arşiv durumları, stratejiler ve teknikler, öğe belirlemeleri, kataloglar ve toplantı tutanakları ve yazışmalar dahil kurumsal doğrulanabilir raporlardır. Arama motoru, belgeye dayalı DSS ile bağlantılı önemli bir karar verme aracıdır.[8] Bilgiye dayalı KDS, yöneticilere eylemler önerebilir veya reçete edebilir. Bu KDS'ler, özel eleştirel düşünme becerisinin arttığı bireysel bilgisayar çerçeveleridir. "Uzmanlık", belirli bir alan hakkındaki bilgileri, o alandaki sorunları anlamayı ve bu sorunlardan bazılarıyla ilgilenme "becerisini" içerir.[8] Bu çerçeveler, öneri DSS ve bilgi tabanlı DSS olarak adlandırılmıştır.[13]

Web tabanlı DSS, kabaca 1995'te başlayarak, geniş kapsamlı Web ve dünya çapında İnternet, yeteneklerin geliştirilmesini ve otomatik seçim desteğinin gönderilmesini teşvik etmek için bir yenilik aşaması verdi. Gelişi HTML 2. Şekil etiketleri ve tablolarla ilgili ayrıntılar, web tabanlı DSS'nin gelişiminde belirleyici bir andı. 1995 yılında, karar destek sistemleri için Uluslararası Topluluğun (ISDSS) üçüncü Uluslararası konferansında seçim desteği için Web ve İnternet kullanımıyla ilgili çeşitli makaleler tanıtıldı. Web tabanlı, model odaklı DSS'ye rağmen, analistler web erişimini veri depoları. DSS Araştırma Kaynakları, çevrimiçi bir yer imleri toplaması olarak başladı.[14] 1995 yılına kadar Dünya çapında Ağ çeşitli programlama tasarımcıları ve eğitimciler tarafından çok çeşitli karar destek sistemlerini yürütmek için gerçek bir aşama olarak algılandı.[15] 1996-97'de kurumsal intranetler bilgi alışverişini ve bilgi yönetimini desteklemek için üretilmiştir. Birincil karar destek aygıtları arasında özel olarak belirlenmiş soru ve raporlama araçları, iyileştirme ve rekreasyon modelleri, çevrimiçi analitik işleme (OLAP), veri madenciliği ve veri goruntuleme.[16] Veritabanı teknolojilerini kullanan işletme çapında DSS, özellikle büyük kuruluşlar arasında iyi biliniyordu.[8] 1999'da satıcılar yeni Web tabanlı analitik uygulamaları sundu. Çok sayıda DBMS satıcısı, merkezlerini web tabanlı analitik uygulamalara taşıdı ve iş zekası çözümler. 2000 yılında, uygulama servis sağlayıcıları (ASPs) kolaylaştırmaya başladı uygulama programlama ve karar destek yetenekleri için özel bir temel. Ek olarak 2000 yılı bir geçitti. Bilgi portallarını birleştiren satıcılar tarafından daha gelişmiş "kurumsal bilgi portalları" sunuldu, bilgi Yönetimi, iş zekası ve entegre bir web ortamında iletişim odaklı DSS.[15]

Karar destek uygulamaları ve araştırma, tanımlanmış veri odaklı sistemler, yönetim uzman sistemleri, çok boyutlu veri analizi, sorgulama ve raporlama araçları, çevrimiçi analitik işleme (OLAP), iş zekası, grup DSS, konferans ve grup yazılımı, belge yönetimi, mekansal DSS ve yönetici üzerine yoğunlaşır Teknolojiler yükseldikçe, buluştukça ve dolaşırken Bilgi Sistemleri.[8] Karar destek sistemlerinin araştırılması, farklı disiplinlerden öğrenmeyi ve özellikle hipotezleri kullanan bağlantılı bir trendir. Sonuç olarak, çok sayıda DSS bilim insanı, belirli DSS'yi oluşturan ve kullanan bireyler için endişeli oldukları gerekçesiyle analiz edilen sorulara bakıyor. Sonuç olarak, geniş DSS bilgi tabanının büyük bir kısmı, daha güçlü DSS oluşturmak için spekülasyonlar ve başlıklar verir.[17]

CDM ve İş Zekası

Web 2.0 işbirliği araçları, toplu işbirliği web 1.0 işbirliği araçlarının sınırlarını aşarak beklentiler. Bu araçlar, kullanıcı kontrollü bir ortam sağlar. sosyal yazılım ucuz ve esnek bir yaklaşımla. İşbirliği 2.0 teknolojilerinin yükselişi, şirkette hızla kabul edilmektedir.[2] Sosyal ve işbirlikçi iş zekası (BI), 2009 yılında BI çalışma alanında popüler bir alt kategori olarak kabul edildi.[18] Bir tür CDM yazılımı olan sosyal ve işbirlikçi BI, daha iyi ve daha hızlı gerçeklere dayalı karar almayı kolaylaştırmak için sosyal ağ ve sosyal Web 2.0 teknolojilerinin işlevlerini ve felsefelerini kullanır ve bunları işletme düzeyinde raporlama ve analitiklere uygular. Web 2.0 teknolojileri gibi bu platform, herkesin her yerde ve her zaman içerik paylaşabilmesi ve tartışmaya katkıda bulunabilmesi için tasarlanmıştır.[2] 2010'dan bu yana, gayri resmi kuruluşlardan önemli noktaları İş Zekası düzenlemelerinde birleştirmeye yönelik bir eğilim var. Önümüzdeki yıllarda bu önemli değişikliğin ardından çok çeşitli iş uygulamaları da benzer şekilde yapılmalıdır.[19]

Uluslararası Veri Şirketi (IDC), 2011'in, sosyal medya stil özelliklerini BI çözümlerine yerleştirme eğiliminin damgasını vuracağı yıl olacağını ve neredeyse her tür iş uygulamasının temel bir dönüşüm geçireceğini tahmin etti.[20] IDC ayrıca, yükselen CDM yazılım pazarının hızla büyüyeceğine inanıyordu ve 2014 yılına kadar yaklaşık 2 milyar dolarlık gelir öngörüyordu ve 2009 ile 2014 yılları arasında yıllık bileşik büyüme oranı yüzde 38,2 oldu.[20] BI bağlamında CDM yazılımı, aksi takdirde kaybolacak olan bilgi, analiz ve içgörüyü paylaşma ve kurumsallaştırma yeteneğidir.[3]

İş zekası (BI), anlaşılmaz bilgi kaynaklarını denetlemek ve iyileştirmek için geniş çapta kullanılmıştır. Birçok kuruluş, daha iyi anlama ve karar verme amacıyla kendi verilerini iyileştirmek için firmalarında İş Zekası uygulamıştır. BI, istatistiksel analizde de uygulamalarına sahiptir. tahmine dayalı modelleme ve optimizasyon. Bu ürünler tarafından oluşturulan farklı raporlar karar vermede önemli bir rol oynar. Karar Verme, bir kararın sonuçları organizasyonun büyümesini ve performansını etkilediği için işte önemli bir görevdir.[21] İşbirliğine Dayalı Karar Verme (CDM), sosyal programlamayı iş anlayışıyla birleştirir. Bu karışım, özellikle iş zekası çerçevelerinde bulunan verileri sosyal programlama kullanılarak toplanan kolektif bilgilerle birleştirerek temel karar vermenin doğasını büyük ölçüde geliştirebilir. Kullanıcı dernekleri, böyle bir çerçeveyi mevcut sosyal programlama, BI aşamaları ve temel etiketleme yararlılığı ile bir araya getirebilir.[3] CDM, çok sayıda uygulama türünün yükselen bir bölümüdür - BI dahil insan kaynakları (İK), yetenek yönetimi ve süitler - ancak aynı şekilde Web 2.0 uygulamalarının kullanılmasıyla gerçekleştirilen bir davranıştır. Bu modelin öncülüğünde, BI'nin paylaşılma şeklidir, bulut tabanlı uygulamalar.[18] Sanal dünya Second Life ayrıca işbirliğine dayalı karar alma aşaması olarak yükseliyor. Bunun en önemli avantajı "alanı ayırmak" ve eşzamanlı ve eşzamansız alıştırmaları karıştırma kapasitesidir. Toplantılar ve etkinlikler için, tüm önemli verilere ve bireylere talep üzerine sahip olmanın avantajları, zaman çizelgesi ve jeolojinin sınırlamalarını ortadan kaldırır. Servis Odaklı Mimari (SOA) bunu gerçeğe dönüştürmede önemli bir rol üstlendi. İş zekası bütün bir birliği kapsar ve etkili bir şekilde kullanılırsa, her yararlı bölgeyi etkileyen seçimleri kesin bir şekilde etkileyebilir.[22]

Şimdi kolektif Karar Verme (CDM), aralarında genişletilmiş veri ticareti yoluyla hava hareketi akış yönetimini geliştirmek için yapılan ortak bir hükümet / endüstri faaliyetidir. havacılık grup ortakları. CDM, hükümet, genel uçuş, taşıyıcılar, özel sektör ve akademik dünyadan, mekanik ve prosedürel cevaplar vermek için işbirliği yapan ajanları içerir. hava trafik akış yönetimi (ATFM) zorlukları ulusal hava sahası sistemi (NAS).[23] Tasarım incelemeleri, inşaat planlaması ve entegre operasyonlar gibi alanlarda anlayışı en üst düzeye çıkarmak ve işbirliğine dayalı Karar Vermeyi geliştirmek için yeni teknikler kullanılmaktadır.[24]

Günümüzün iş zekası araçları, doğru insanlar için doğru bilgiyi elde etme açısından iyi iş çıkarıyor, ancak karar verme sürecinde hesap verebilirliğin olmaması, kuruluşları kötü seçimlere yönlendiriyor. İş Zekası yazılımına yatırılan çok para olmasına rağmen ve Veri deposu teknoloji, bunların çıktısı hala kötü iş seçimleri veriyor. İş Zekası'ndaki bilgi düzeyi ile karar vermenin kalitesi ve şeffaflığı arasında bir boşluk var.[25] Sorun o kadar yaygın hale geldi ki, sosyal medya işbirliği araçlarından toplanan bilgileri ve raporları yakından bağlayan karmaşık iş kararları veren yeni bir yaklaşım olan işbirliğine dayalı karar verme (CDM) yazılımına duyulan ihtiyaç ortaya çıktı. CDM platformları, kullanıcılara ilgili BI veri kaynaklarına kolay erişim ve ayrıca bu kaynakları gelecekte referans ve hesap verebilirlik için etiketleme ve arama yeteneği sağlayacaktır. Kararın kendisi, BI yazılım girdileri, işbirliği araçları ve bu kararı vermek için kullanılan yöntemler ve uygulamalarla bağlantılı olacaktır.[25]

Bilgi sistemlerinin gücüyle karmaşık ve verimli kararlar alma ihtiyacı, işbirliğine dayalı karar vermede iş zekasının kullanılmasını sağladı Kararların kalitesi, iş zekasının etkin kullanımına ve iş dünyasında iş zekası değerinin yakalanmasına, etkili bilgi entegrasyonuna bağlıdır. BI uygulamaları ve iş zekası ve BT bilgisi konusunda uzmanlığa sahip bilgili iş yetkilileri.[3]

Faydalar ve potansiyel

Sosyal ve işbirliğine dayalı iş zekası kavramı, iş zekasına yapılan artan yatırıma rağmen, birçok kuruluşun raporlama ve analitiği etkili bir şekilde kullanamaması ve düşük yatırım getirisi ile sonuçlanan kötü iş kararları almaya devam etmesi şeklindeki kalıcı soruna yanıt olarak birçok kişi tarafından selamlanmıştır.

Gartner CDM platformlarının komplekse yeni bir yaklaşımı teşvik edeceğini tahmin ediyor karar verme BI yazılımından toplanan bilgileri ve raporları en son sosyal medya Işbirliği araçları.[26]

Gartner'ın prognostik raporu The Rise of Collaborative Decision Making, bu yeni teknolojinin karar verme sürecindeki maliyeti ve gecikmeyi en aza indirerek üretkenliği, operasyonel verimliliği ve nihayetinde daha iyi ve daha zamanında kararları artıracağını öngörüyor.[26]

Son McKinsey Küresel ve Aberdeen Grubu Araştırma[27] işbirliğine dayalı teknolojilere sahip kuruluşların iş tehditlerine yanıt verdiğini ve temel projeleri daha hızlı tamamladığını, yeni ürünler için pazara sunma süresinin kısaldığını ve çalışan memnuniyetinin arttığını belirtti.

Bileşenler

Raporlama ve analitiğe dayalı etkili kurumsal işbirliği ve ağ oluşturma için bir araya gelen ve bir CDM platformunun temelini oluşturan üç ana işlev vardır. Bunlar şu becerilerdir:

  1. İş verileriyle ilgili bilgileri tartışın ve üzerine paylaşın
  2. Bilgi ve içerik paylaşın
  3. En iyi eylem tarzına toplu olarak karar verin

İş verileriyle ilgili bilgileri tartışmak ve üzerine yerleştirmek

İş süreçlerini çevreleyen çoğu karar verme ve tartışma, kurumsal BI platformlarının dışında gerçekleşir ve insan içgörüsü ile iş verilerinin kendisi arasında bir boşluk açar. Kararlı, gerçeklere dayalı karar vermeyi sağlamak için işle ilgili kararlar iş verileriyle birlikte alınmalıdır.

BI çözümüne entegre edilmiş açık erişimli bir tartışma forumu, kullanıcıların veri analizinin sonuçlarını tartışmasına ve doğru kişileri doğru verilerle buluşturmasına olanak tanır. Kullanıcılar, insan bilgisini, içgörüsünü üst üste bindirebilir ve raporlardaki verilere bağlam sağlayabilir.

BI çözümündeki bir sosyal katman, fakslar, telefon görüşmeleri ve yüz yüze toplantılar gibi geleneksel iletişim yollarına kıyasla raporlama ve analitik ile ilgili iş etkileşiminin verimliliğini artırır:

  1. Kaydedilebilir olmak: Görüşmeler otomatik olarak kaydedilir, tüm etkileşimler için aranabilir bir geçmiş oluşturulur ve önceden yapılmış noktaları gereksiz yere tekrar ziyaret etmeyi ortadan kaldırır
  2. Lojistik engellerin ortadan kaldırılması: Karmaşık ve maliyetli seyahat düzenlemelerine olan ihtiyaç, coğrafi olarak dağınık paydaşların bilgi alışverişine daha hızlı katılabilmesiyle önemli ölçüde azaltılır
  3. İlgili tüm paydaşların katılımını sağlamak: Tüm ilgili paydaşlar, uygun oldukları zaman tartışmaya katkıda bulunabilir

Bir CDM forumunun temel özellikleri

İşbirlikçi karar verme (CDM), BI uygulamaları ile birleştirildiğinde, bir dizi temel özellik aracılığıyla bilgilerin daha fazla dağıtılmasına ve tartışılmasına olanak tanıyan sosyal medya özelliği olarak tanımlanır. Bu temel özellikler arasında ek açıklamalar, tartışmalar ve etiketleme, yerleştirme ve karar verme yer alır.[28] Ek açıklamalar başkalarının verileri kabul etmesine ve yorumlamasına yardımcı olur, bu da verileri daha önemli kılar. Örneğin, kullanıcılar BI ortamında raporlar oluştururken veya analiz ederken, verilere bağlam sunmak için yorumlar ve ek açıklamalar ekleyebilirler. İş liderlerinin, kararların dayandığı bilgileri tamamen anladıklarından emin oldukları gözlemlenebilir. Açık erişimli tartışmalar katkıda bulunanların fikirlerini yayınlamalarına ve başkalarının önerilerini okumalarına, değerlendirmelerine ve geliştirmelerine olanak tanıyacaktır. Bu özellik, diğer yatırımcıların girdilerini takip etmek için değerli bir araç olabilir. Bunun nedeni, BI ortamındaki CDM araçlarının özümsenmesinin, önemli verilerin tam görünümünde tartışmalar yapma olanağı sunmasıdır. EtiketlemeÖte yandan, kullanıcıların ilgili bilgileri esnek bir şekilde vurgulamasını sağlayarak, diğer kullanıcıların yararlı ve pratik verileri incelemesini ve kurtarmasını kolaylaştırır. Yeteneği Göm Bir BI çözümünün diğer uygulamalara eklediği bilgiler, kesin bilgilerin karar vericiler için mantıklı bir şekilde erişilebilir olmasını sağlamak için hayati bir faktördür. Bilgi gömüldüğünde, birkaç kullanıcı tarafından görülebilir ve yorumlanabilir. Söylemenin anlamı, fikirler ve öneriler de gerçekte paylaşılabilir ve keşfedilebilir. Son olarak, BI çözümlerinin grupların açık, ölçülebilir amaç ve hedeflere ulaşmasını destekleyen uygun karar vermeyi destekleme kapasitesine sahip olduğu gözlemlenir. Bunlar ayrıca geliştirilmiş bir ürün genel bakışı veya daha kazançlı bir tedarik zinciri içerebilir.[28]

Bilgi ve içerik paylaşımı

Dijital çağ genellikle Bilgi Çağı olarak tanımlanır. Ancak bilginin değeri, paylaşılma yeteneğinde yatmaktadır.

Bir CDM modülü, raporlama ve analitik ile ilgili bilgilerin aşağıdaki yollarla üç şekilde paylaşılmasına izin verir:

  1. Kataloglama: Bir BI çözümü içindeki bir sosyal katman, kullanıcıların BI portalı içindeki paylaşılan klasörler içindeki geçmiş tartışmaları ve raporları etiketleyerek ve kataloglayarak aranabilir bir geçmiş oluşturmasına olanak tanır. Etiketleme, kullanıcıların hızlı ve kolay erişim için birden çok kategori altında rapor, açıklama ve tartışma içeriğini hızlı ve kolay bir şekilde dosyalamasına olanak tanır.
  2. Dağıtım: Tüm dosyaları / raporları BI portalından dışa aktarma yeteneği, tüm ilgili karar vericileri uygun şekilde bilgilendirir. Benzer şekilde, CDM platformundaki zincir halinde bir tartışmada harici bilgilere doğrudan bağlantıların paylaşılması, tartışmaya gerekli ayrıntı, bağlam ve bakış açısı ekler.
  3. Gömme: Bir BI aracındaki bir CDM katmanı, kullanıcıların raporları ve hayati bağlamsal içeriği platformlar arasında - karar verme için gereken her yere yerleştirmesine olanak tanır.

Bir CDM modülü bunu iki şekilde yapar

  1. BI aracının sosyal katmanı veya kurumsal portallar (intranet sistemi) içinde, bir web hizmetleri uygulama programlama arayüzü (API) aracılığıyla
  2. Kuruluş dışında, herhangi bir platformda, YouTube tarzı Java komut dosyası dışa aktarımı yoluyla, kullanıcıların yalnızca Java komut dosyası parçasını herhangi bir HTML sayfasına kopyalayarak canlı etkileşimli raporları veya diğer bilgileri yerleştirmesine olanak tanır

En iyi eylem tarzına toplu olarak karar vermek

İşbirlikçi Karar Verme (CDM) Sistemleri, bir ekip olarak birlikte çalışan bir dizi karar vericinin kötü yapılandırılmış zorlukları aydınlatmasına yardımcı olan işbirliğine dayalı bilgisayar tabanlı sistemler olarak tanımlanır. Ana hedefleri, grup üyeleri ve bilgisayar arasında işbirliğine dayalı bilgi paylaşımı yoluyla karar kümelerinin etkililiğini artırmaktır.[29] CDM, sosyal yazılımı, iş zekası ile ilişkilendirir; burada söz konusu birleştirme, BI sistemlerinde bulunan bilgileri sosyal yazılımın kullanımıyla elde edilen işbirlikçi girdiyle doğrudan bağlayarak karar vermenin değerini kökten geliştirebilir. Bu aynı zamanda işbirliğine dayalı karar verme (CDM) modülü haline gelen işbirlikçi BI olarak tanımlanmıştır. Buna göre, bu sosyal ağ ve Web 2.0 teknolojilerinin amaçlarını ve felsefelerini ekleyerek bunları yayıncılık ve analitiğe yerleştirir. Eğer bu doğru bir şekilde uygulanırsa, işbirlikçi BI, insanlar, veriler, süreç ve teknoloji arasında önemli bağlantılar kurma yeteneğine sahip olacak ve bu da, insanların normal karar verme prosedürlerine yardımcı olarak içgörü ve eyleme ilişkin boşluğu birbirine bağlayacaktır. Bir kuruluşun gerçek bir işbirliğine dayalı BI elde edebilmesi için, aynı zamanda işbirliğine dayalı bir zihniyetin uygulanmasını ve kuruluş çapında veri paylaşımı ve veri giriş kültürünü sürdürmesi gerekir. Bu, departman silolarını durdurur, daha hızlı, iyileştirilmiş ve daha etkin karar verme sürecini güçlendirir.[30] Aynı zamanda, bir kuruluşun, insanların kanıtları veya bilgileri biriktirdikleri ve paylaşmadan uzman oldukları için ödüllendirildiği bir kültüre sahip olması durumunda, o kuruluşun hazır olmadığı başarı için esnek olmayan bir ön koşul olarak görülmektedir. Teknolojinin, çeşitli iş birimlerinden ekiplerin ortak projeler üzerinde uyum içinde çalışan ekiplerin inancını halihazırda sürdürmemesi halinde, bir örgütü işbirlikçi yapmadığı gözlemlenecektir.

Kurumsal CDM'nin temelini oluşturan teknoloji faktörleri

Bir BI CDM modülü üç faktör tarafından desteklenir.

1 Kullanım kolaylığı: CDM yazılımı Web 2.0'ı izler Self servis zihniyet. BI çözümündeki işbirlikçi bileşenler, bilginin departmanlara ayrılmış kalmamasını sağlamak için çeşitli kullanıcı yetenekleri ve beceri seviyelerini sağlar.

2 Tam entegre: Kullanıcılar, analizlerini BI içeriklerinin yanında tartışabilmelidir. Şu senaryoyu hayal edin: İş zekası aracınızı Amerika'da geçen ayın satış sonuçlarıyla ilgili verileri aramak için kullanıyorsunuz. Şaşırtıcı bir anormallik buluyorsunuz - satışlar önceki aylara göre fırladı. Neden? Ne farklı yapıldı? Sonuçları nasıl çoğaltabilirsiniz? CDM platformu BI aracının içindeyse, araştırmaya hemen başlayabilir ve verilerin tam görünümünde başkalarını konuşmaya davet edebilirsiniz. Veri kümenizden ayrı olarak toplantılar ve tartışmalar kurmanıza gerek yoktur. İşbirliği süreci, tek bir açık erişim alanında açıkça belgelenmiş halde kalır ve tartışma konu üzerinde kalır - temel bilgiler (veriler) tam burada. Başarılı bir CDM'yi etkinleştirmek için, hem işbirliği platformunuz hem de bilgiler tek bir yerde olmalıdır.

3 Web tabanlı: Web tabanlı olan işbirliğine dayalı platform, konuma, zaman farkına veya erişmek için kullanılan cihaza bakılmaksızın tüm ilgili paydaşların tartışmayı takip etmelerine ve tartışmaya katkıda bulunmalarına olanak tanır.

İş Zekası alanındaki önemli CDM modülleri

Gartner'a göre Sosyal İş Zekası ve CDM yazılımı henüz emekleme aşamasında ve yeterince kullanılmıyor.[26] Bununla birlikte, BI pazarındaki bir avuç satıcı, aşağıdakiler dahil olmak üzere CDM modülleri sunmaktadır:

Yukarıda listelenen teklifler, CDM özellikleri için yükseltmeler içeren daha büyük BI sistemleri olsa da, bazı özel web tabanlı, hizmet olarak yazılım CDM teklifleri de ortaya çıkmıştır, bunlara aşağıdakiler dahildir:

Referanslar

  1. ^ Naracapilidis, N .; Papadias, D .; Pappis, C. (1999). "Bilgisayar aracılı işbirliğine dayalı karar verme: Teorik ve uygulama sorunları" (PDF). 32. Yıllık Hawaii Uluslararası Sistem Bilimleri Konferansı Bildirileri. 1999. HICSS-32. Tam Metin Özetleri ve CD-ROM'u. s. 10. doi:10.1109 / hicss.1999.772703. ISBN  0-7695-0001-3. S2CID  15212409.
  2. ^ a b c d e Türban, Efraim; Liang, Ting-Peng; Wu, Shelly P. J. (2010). "Sanal Grup Karar Verme için İşbirliği 2.0 Araçlarını Kabul Etmek İçin Bir Çerçeve". Grup Kararı ve Müzakere. 20 (2): 137. doi:10.1007 / s10726-010-9215-5. S2CID  154862640.
  3. ^ a b c d Hedgebeth, Darius (2007). "Kuruluş için veriye dayalı karar verme: İş zekası uygulamalarına genel bakış". ASMA. 37 (4): 414–420. doi:10.1108/03055720710838498.
  4. ^ a b c Arnott, David; Pervan Graham (2016). "Karar Destek Sistemleri Araştırmasının Eleştirel Bir Analizi: Tasarım Biliminin Yükselişi". Bilgi Sistemlerinde Araştırma Yöntemlerinin Uygulanması. s. 43. doi:10.1007/978-3-319-29272-4_3. ISBN  978-3-319-29271-7.
  5. ^ Alavi, Maryam; Joachimsthaler, Erich A. (1992). "DSS Uygulama Araştırmasının Yeniden İncelenmesi: Araştırmacılar için Literatür ve Önerilerin Meta Analizi". MIS Üç Aylık. 16 (1): 95–116. doi:10.2307/249703. JSTOR  249703. S2CID  7698585.
  6. ^ Raymond, R.C. (1966). "İş Planlaması ve Bütçelemede Zaman Paylaşımlı Bilgisayar Kullanımı". Yönetim Bilimi. 12 (8): B – 363. doi:10.1287 / mnsc.12.8.b363.
  7. ^ Gray, Paul; Lenstra, Jan Karel (1988). "Giriş - Özel Odaklanma ve Karar Destek Sistemleri (DSS)". Yöneylem Araştırması. 36 (6): 823. doi:10.1287 / opre.36.6.823.
  8. ^ a b c d e f g Power, D. J. "Karar Destek Sistemlerini Sınıflandırmak ve Açıklamak için Genişletilmiş Bir Çerçeve Belirleme". Bilgi Sistemleri Derneği İletişimleri. 13: 158–166.
  9. ^ Crossland, M.D .; Wynne, B.E .; Perkins, W.C. (1995). "Mekansal karar destek sistemleri: Teknolojiye genel bir bakış ve etkinlik testi". Karar Destek Sistemleri. 14 (3): 219. doi:10.1016 / 0167-9236 (94) 00018-n.
  10. ^ Muhammad Azhar Chohan; Muhammed Younus Javed (2010). "Operasyonel düzeyde karar verme için OLAP ve OLTP veri entegrasyonu". 2010 Uluslararası Ağ ve Bilgi Teknolojileri Konferansı. s. 493. doi:10.1109 / icnit.2010.5508466. ISBN  978-1-4244-7579-7. S2CID  18573353.
  11. ^ a b Bonczek, R. H .; Holsapple, C.W .; Whinston, A.B. (1981). Karar Destek Sistemlerinin Temelleri. New York: Akademik Basın.
  12. ^ Kraemer, Kenneth L .; Kral John Leslie (1988). "İşbirliğine dayalı çalışma ve grup karar verme için bilgisayar tabanlı sistemler". ACM Hesaplama Anketleri. 20 (2): 115. doi:10.1145/46157.46158. S2CID  14074483.
  13. ^ Goul, Michael; Henderson, John C .; Tonge, Fred M. (1992). "Karar Destek Sistemleri Araştırması için bir Referans Disiplin Olarak Yapay Zekanın Ortaya Çıkışı". Karar Bilimleri. 23 (6): 1263. doi:10.1111 / j.1540-5915.1992.tb00448.x.
  14. ^ Berners-Lee, T. (Ağustos 1996). "World Wide Web: Geçmiş, Bugün ve Gelecek". w3.org. Alındı 5 Kasım 2016.
  15. ^ a b Bhargava, H .; Güç, D.J. "Karar Destek Sistemleri ve Web Teknolojileri: Bir Durum Raporu". 2001 Amerika Bilgi Sistemleri Konferansı Bildirileri, Boston, MA, 6 Kasım 2016.
  16. ^ Powell, R. (Şubat 2001). "DM İncelemesi: 10 Yıllık Yolculuk". DM İncelemesi. Arşivlenen orijinal 19 Ocak 2009. Alındı 10 Kasım 2016.
  17. ^ Baskerville, R .; Myers, M. (2016). "Referans Disiplin Olarak Bilgi Sistemleri". MIS Üç Aylık. 26 (2): 1–14. doi:10.2307/4132338. JSTOR  4132338.
  18. ^ a b "İş zekası portföylerinin standart bir bileşeni olarak hizmet olarak yazılım (SaaS)". 2009 ve Ötesi için İş Zekası Tahminleri.
  19. ^ Zaraté, P. (2013). İşbirliğine dayalı karar verme araçları. Londra: ISTE.
  20. ^ a b "IDC, Sosyal İşletme Yatırım Getirisinin Değerini Belirleme". Mitler, Gerçekler ve Potansiyel Olarak Yüksek Getiriler, IDC.
  21. ^ "Kişilik özelliklerinin iş zekası kullanımı üzerindeki etkileri: Karar verme perspektifi". Malezya Kütüphane ve Bilgi Bilimi Dergisi. 20 (2): 13–40. 2015.
  22. ^ "İş zekası: İşbirliğine dayalı karar verme". Haftalık Bilgisayar. Alındı 6 Kasım 2016.
  23. ^ "Havaalanı İşbirliğine Dayalı Karar Verme (A-CDM)". Eurocontrol. Alındı 22 Kasım, 2016.
  24. ^ Washington, D.C .: Ulaşım Araştırma Kurulu. (2014). "Karayolu kapasitesine ilaveler konusunda işbirliğine dayalı karar verme çerçevesi". Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  25. ^ a b "İşbirliğine dayalı karar verme yazılımı: İş zekasının geleceği mi?". Alındı 2 Aralık 2016.
  26. ^ a b c Gartner İşbirliğine Dayalı Karar Vermenin Yükselişi, Gartner.
  27. ^ İş Performansını İyileştirmek için Bilgi Taşmasını Dönüştürmek Arşivlendi 2011-09-29'da Wayback Makinesi, Aberdeen.
  28. ^ a b "Sosyal Medya İş Zekasıyla Buluştuğunda Sosyal Medyayı İş Zekası Çözümlerine Dahil Etmenin Etkisi" (PDF). Data Anlamı Services Group Inc. 2016. Arşivlenen orijinal (PDF) 2017-03-22 tarihinde.
  29. ^ Karacapilidis, N .; Papadias, D .; Pappis, C. (1999). "Bilgisayar Aracılı İşbirliğine Dayalı Karar Verme: Teorik ve Uygulama Sorunları" (PDF). Alındı 26 Ekim 2016.
  30. ^ "Teknik Rapor: İşbirliğine Dayalı İş Zekası" (PDF). 2012. Arşivlenen orijinal (PDF) 6 Nisan 2017. Alındı 26 Ekim 2016.
  31. ^ a b Oleson, S. (2016), "Karar analizi yazılım anketi", OR / MS Bugün, 43 (5)