CHAPTER 9 - ENABLING THE ORGANIZATION -DECISION MAKING

Ø Reasons for the growth of decision making information systems.

- People need to analyze large amounts of information.

- people must make decisions quickly.

- People must apply sophisticated analysis techniques, such as modeling and forecasting to  make good decisions.

- People must protect the corporate asset of organizational information.

Ø Model : a simplified representation or abstraction of reality.

- IT systems in an enterprise

  

Transaction Processing Systems (TPS)

- the basis business that serves the operational level in an organization.

- online transaction processing (OLTP) : the capturing of transaction and event information using technology to process the information according to defined business rules, store the information, update existing information to reflect the new information.

- online analytical processing (OLAP) : the manipulation of information to create business intelligence in support of strategic decision making.

Decison Support systems (DSS)

- models information to support managers and business professionals during yhe decision making process.

- three quantitiative mdels used by DSSs include :

i) Sensitivity analysis - the study of the impact that changes in one parts of the model have on other parts of the model. For example, increasing in level price.

ii) What  if analysis - checks the impact of a change in an assumption on the proposed solution. 

iii) Goal seeking analysis - finds the inputs necessary to achieve goal such as a desired level of output. 

Executive information systems (EIS)

- a specialized DSS that support senior level executive. (can do more than DSS)

- Digital dashboard : integrates information from multiple components and presents it in a  unified display.

- Capabilities of EISs:

i) Consolidation - involves the aggregation of information and features simple roll-ups to  complex groupings of interrelated information.

ii) Drill down - enables users to get details and details to details of information.

iii) slice and dice - looks at information from different perspectives.  

Ø Artifical Intelligence (AI)

- simulates human intelligence such as the ability to reason and learn. Goal of AI is the ability to bulid a system that can mimic human intelligence.

- 4 common categories of AI include :

i) Expert system : advisory programs that expert in solving difficult problems.

ii) Neural network : attempts to emulate te way the human brain works.

iii) Genetic algorithm : system that can mimic the evolutionary, survival of the fittest process to generate increasingly better solutionss to a problem

iv) Intelligent agent - special purposed knowledge based information system that accomplishes specific tasks on behalf of its users.

Ø Data mining 

- software that include many forms of AI such as neural networks and expert systems.

- Common forms of data mining analysis capabilities include :

i) Cluster analysis

ii) Association detection 

iii) statistical analysis