Illustration on Decision Tree - Data Mining

Link terkait seri 'Data Mining for Business Intelligence':

Seri Data Mining for Business Intelligence

Beberapa Mitos dan Blunder Dalam Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (8)

Beberapa mitos dan blunder dalam data mining

Data Mining (DM) adalah tool analitis yang sangat hebat yang memungkinkan para eksekutif bisnis untuk bergeser maju dari gambaran karakter dasar masa lalu ke prediksi masa mendatang. DM membantu para marketer untuk menemukan pola yang membuka misteri perilaku pelanggan.hasil-hasil dari DM bisa digunakan untuk meningkatkan revenue, mengurangi biaya, mengidentifikasi fraud, dan mengetahui peluang-peluang bisnis, yang menawarkan keunggulan kompetitif yang benar-benar baru. Sebagai satu disiplin ilmu yang berkembang dan sedang matang, DM seringkali dikaitkan dengan sejumlah mitos, termasuk mitos-mitos berikut:

Berbagai Tool Software Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (7)

Berbagai Tool Software Data Mining

Banyak vendor software menyediakan berbagai tool data mining. Contoh-contoh vendor tersebut adalah SPSS (PASW Modeler, sebelumnya dikenal sebagai Clementine), SAS (Enterprise Miner), StstSoft (Statistica Data Miner), Salford (CART, MARS, TreeNet, RandomForest), Angoss (KnowledgesSTUDIO, KnowledgeSeeker), dan Megaputer (PolyAnalyst). Seperti bisa dilihat diatas, kebanyakan dari tool-tool popular tersebut dikembangkan oleh perusahaan-perusahaan software statistic terbesar (SPSS, SAS, dan StatSoft). Kebanyakan dari vendor-vendor tool ‘business intelligence (BI)’ (seperti IBM Cognos, Oracle Hyperion, SAP Business Objects, Microstrategy, Teradata, dan Microsoft) juga memiliki tingkat kemampuan data mining yang terintegrasi dengan tawaran-tawaran software mereka.tool-tool BI ini utamanya masih berfokus pada pemodelan multidimensional dan visualisasi data dan tidak ditujukan untuk menjadi pesaing langsung dari vendor-vendor tool data minig tersebut.

Metode-metode dalam Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (6)

Metode-metode dalam DM

Ada banyak metode untuk melakukan kajian DM, antara lain ‘classification’ (klasifikasi), ‘regression’ (regresi), ‘clustering’, dan ‘association’ (asosiasi). Kebanyakan tool software DM menerapkan lebih dari satu teknik (atau algoritma) untuk setiap metode-metode tersebut. Bagian seri ini akan menyajikan metode-metode DM yang paling popular dan menjelaskan teknik-teknik penyajiannya.

Proses dalam Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (5)

Proses dalam Data Mining

Untuk melaksanakan project-project dalam Data Mining (DM) secara sistematis, suatu proses yang umum berlaku biasanya diterapkan. Berdasarkan ‘best practice’, para praktisi dan peneliti DM mengusulkan beberapa proses (workflow atau pendekatan step-by-step yang sederhana) untuk memperbesar peluang keberhasilan dalam melaksanakan project-project DM. Usaha-usaha itu akhirnya menghasilkan beberapa proses yang dijadikan sebagai standard, beberapa diantaranya (yang paling popular) dibahas dalam bagian ini. [Baca juga: Metode-metode dalam Data Mining]

Penerapan-penerapan Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (4)

Penerapan-penerapan Data Mining

Data mining (DM) sudah menjadi suatu piranti yang sangat populer  dalam  menangani banyak isu bisnis yang kompleks. DM sudah terbukti sangat sukses dan bermanfaat di berbagai area, diantaranya adalah seperti yang ditunjukkan dengan berbagai contoh yang disajikan berikut. Tujuan dari berbagai penerapan DM dalam bisnis adalah untuk menyelesaikan suatu masalah yang sangat memberi ‘pressure’ atau untuk mencari peluang bisnis yang bisa dimunculkan untuk membuat keunggulan kompetitif yang berkelanjutan.

Cara Kerja Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (3)

Bagaimana cara kerja data mining

Dengan menggunakan data yang ada dan relevan, data mining membuat beberapa model untuk mengidentifikasi pola-pola diantara atribut-atribut yang ada di dalam dataset. Model adalah penyajian matematis (persamaan linear sederhana dan/atau persamaan kompleks yang sangat tidak linear) yang mengidentifikasi pola-pola diantara berbagai atribut object (misalnya, pelanggan) yang ada di dalam dataset. Beberapa pola tersebut adalah bersifat deskriptif (menjelaskan saling-keterkaitan atau persamaan dan kesamaan diantara berbagai atribut tersebut), sementara yang lain adalah bersifat prediktif (meprediksi ‘value/hasil’ yang akan terjadi pada atribut-atribut tertentu). Secara umum, data mining mengidentifikasi empat jenis pola utama:

Definisi, Karakteristik, dan Manfaat Data Mining -Seri Data Mining for Business Intelligence (2)

Definisi, karakteristik, dan manfaat

Definisi data mining, secara sederhana, adalah istilah yang digunakan untuk menjelaskan proses pencarian atau penambangan knowledge dari data yang sangat besar. Menurut analogi, orang mungkin berpikir bahwa istilah data mining adalah sesuatu yang tidak tepat; menambang emas dari bebatuan atau lumpur diacu sebagai  ‘penambangan emas’ dan bukannya penambangan ‘batu’ atau ‘lumpur’. Jadi, data mining barangkali lebih cocok diberi nama ‘knowledge mining’ atau ‘knowledge discovery’. Meskipun ada ketidakcocokan antara makna dan istilah, data mining telah menjadi pilihan bagi komunitas ilmu ini. Banyak nama-nama lain yang ter-asosiasi dengan data mining antara lain ‘knowledge extraction’, ‘pattern analysis’, ‘data archaeology’, ‘information harvesting’, ‘pattern searching’, dan ‘data dredging’.

Konsep dan Aplikasi Data Mining - Seri Data Mining for Business Intelligence (1)

Secara umum, pengertian data mining untuk business intelligence adalah cara-cara untuk mengembangkan business intelligence dari data yang dikumpulkan, diorganisir, dan disimpan oleh suatu organisasi. Teknik-teknik dalam data mining sangatlah luas sekali dan digunakan oleh berbagai organisasi untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik mengenai pelanggan dan cara kerja mereka dan untuk menyelesaikan berbagai masalah organisasi yang sangat kompleks. Dalam seri ini kita akan mempelajari data mining sebagai teknologi pendorong bagi business intelligence, mempelajari proses-proses standard dalam melaksanakan proyek-proyek data mining, memahami dan membangun keahlian dalam menggunakan teknik-teknik data mining yang populer, mengembangkan pengetahuan mengenai berbagai tool software yang ada, dan membedah berbagai macam mitos dan jebakan dalam data mining.

Kombinasi BSC & Six Sigma - Seri Business Performance Management: Just Insight

BSC (Balanced Scorecard) bertemu dengan Six Sigma

Suatu buku yang ditulis oleh Praveen Gupta (2006) yang berjudul ‘Six Sigma Business Scorecard’ memberikan ringkasan  perbedaan antara methodologi balanced scorecard dan Six Sigma. Ringkasan ini ada pada tabel di bawah ini. Secara sekilas, BSC berfokus pada memperbaiki strategi, sementara Six Sigma berfokus pada memperbaiki proses. [Baca juga: Methodologi-methodologi dalam BPM]

Dashboards vs Scorecards - Seri Business Performance Management (9)

Dashboards dan Scorecards Mengenai Performance

Scorecards dan dashboards adalah komponen umum dari hampir semua, jika tidak semua, performance management systems, performance measurement systems, dan paket software BPM (Business Performance Management) [Baca juga: Paket Software BPM Suites]. Dashboards dan scorecards keduanya memberikan tampilan visual dari informasi penting yang disatukan dan diatur dalam satu layar tunggal sehingga informasi dapat dicerna dengan sekilas dan dieksplorasi dengan mudah. Pada umumnya tampilan dashboards adalah seperti yang terlihat dalam gambar dibawah ini.

Contoh Dashboard

Teknologi dan Penerapan BPM - Seri Business Performance Management (8)

Berbagai macam teknologi dan penerapan BPM (Business Performance Management)

Pada awal bahasan seri BPM (Business Performance Management) di awal, kita mendefinisikan BPM sebagai  ‘payung’  atas berbagai macam proses, methodologi, metrik-metrik, dan teknologi yang digunakan oleh korporat untuk mengukur, memonitor, dan mengelola kinerja bisnis. Bagian ini secara singkat akan menjelaskan bagian yang masih tersisa – yaitu teknologi dan penerapannya. 

Six Sigma & Lean Six Sigma - Seri Business Performance Management (7) - Bagian (b)

Six Sigma

Sejak kelahirannya di pertengahan 1980an, Six Sigma telah diadopsi secara luas oleh banyak perusahaan di seluruh dunia. Sebagian besar, Six Sigma belum digunakan sebagai methodologi manajemen kinerja [Baca juga: Methodologi BPM termasuk BSC]. Sebaliknya, kebanyakan perusahaan menggunakannya sebagai methodologi untuk memperbaiki proses yang mendorong mereka untuk mencermati  proses-proses bisnis mereka, menunjukkan berbagai permasalahan, dan menerapkan solusinya. Dalam beberapa tahun belakangan, beberapa perusahaan, seperti Motorola, telah memperkenalkan manfaat menggunakan Six Sigma untuk tujuan-tujuan strategis. Dalam contoh-contoh ini, Six Sigma memberikan berbagai cara untuk mengukur dan memonitor proses-proses kunci yang terkait dengan profitabilitas perusahaan dan mempercepat pabrikan di semua kinerja bisnis. Karena fokusnya adalah proses bisnis, Six Sigma juga memberikan cara langsung dalam membahas masalah-masalah kinerja setelah masalah-masalah tersebut teridentifikasi dan terdeteksi.

Methodologi-methodologi dalam BPM - Seri Business Performance Management (7) - Bagian (a)

Methodologi-methodologi dalam BPM (Business Performance Management)

Ada banyak hal lain mengenai pengukuran kinerja selain hanya mengenai score saja. Sistem pengukuran kinerja yang efektif seharusnya membantu melakukan hal-hal berikut:

• Menyelaraskan antara tujuan-tujuan strategis dari level paling atas dengan inisiatif-inisiatif di level paling bawah
• Mengidentifikasi peluang dan masalah secara tepat waktu
• Menentukan prioritas dan mengalokasikan berbagai sumber daya berdasarkan prioritas-prioritas tersebut
• Mengubah pengukuran ketika proses yang mendasari dan strategi mengalami perubahan
• Menjelaskan tanggungjawab, memahami kinerja aktual relatif terhadap tanggungjawab, dan memberi reward dan menghargai pencapaian atau prestasi
• Mengambil tindakan untuk meningkatkan proses dan prosedur bila ada data yang menjamin hal itu
• Merencanakan dan memprediksi dengan lebih tepat waktu dan lebih reliable

Pengukuran Kinerja - Seri Business Performance Management (6)

Pengukuran Kinerja

Inti dari BPM (Business Performance Management) adalah sistem pengukuran kinerja. Menurut Simons (2002), sistem pengukuran kinerja:

Membantu manajer dalam melacak implementasi strategi bisnis dengan membandingkan hasil-hasil aktual dengan tujuan dan sasaran strategis. Sistem pengukuran kinerja biasanya terdiri berbagai metode sistematis dalam menetapkan berbagai tujuan bersamaan dengan laporan feedback secara periodik yang menunjukkan progress dalam mencapai tujuan.

Penyesuaian - Seri Business Performance Management (5)

Kerjakan dan buat penyesuaian: apa yang perlu kita lakukan dengan cara yang berbeda?

Apakah suatu perusahaan memiliki minat dalam meningkatkan pertumbuhan bisnisnya atau memperbaiki operasinya, sebenarnya semua strategi itu bergantung pada project-project baru—seperti membuat produk baru, masuk ke market baru,  meningkatkan perolehan pelanggan baru atau membuat bisnis baru, atau merampingkan suatu proses. Kebanyakan perusahaan melakukan pendekatan terhadap berbagai project-project baru tersebut dengan semangat optimisme dibandingkan dengan objektivitasnya, sehingga cenderung mengabaikan fakta bahwa project-project dan usaha baru seringkali banyak yang gagal. Apakah penyebab kemungkinan kegagalannya? Hal tersebut tergantung dari jenis project-nya. Film-film Hollywood memiliki peluang gagal sebesar 60%. Hal yang sama juga terjadi pada merger dan akuisisi perusahaan. Berbagai project TI memiliki angka kegagalan 70%. Untuk berbagai produk makanan baru angka kegagalannya sebesar 80%.  Untuk produk-produk farmasi bahkan lebih tinggi lagi yaitu sekitar 90%. Secara keseluruhan, angka kegagalan bagi kebanyakan project-project baru berkisar antara 60 dan 80 persen.

Pengawasan Kinerja - Seri Business Performance Management (4)

Monitor: Bagaimana kita menjalankan kinerja?

Ketika rencana operasional dan rencana-rencana keuangan dijalankan, maka adalah suatu keharusan bahwa kinerja organisasi selalu di-monitor. Suatu framework komplit yang digunakan untuk memonitor kinerja tersebut seharusnya menjawab dua hal utama: apa yang harus dimonitor dan bagaimana memonitornya. Karena tentu saja tidak mungkin untuk melihat ke segala hal, maka organisasi perlu hanya berfokus untuk memonitor pada hal-hal tertentu saja. Setelah organisasi mengetahui indikator-indikator dan ukuran-ukuran untuk dimonitor, maka yang diperlukan adalah membuat strategi untuk memonitor faktor-faktor tersebut dan meresponnya dengan efektif.

Perencanaan - Seri Business Performance Management (3)

Perencanaan: Bagaimana kita tiba disana?

Bila para manajer operasional tahu dan paham mengenai ‘What’ (misalnya, tujuan dan sasaran organsisasi), mereka akan tahu mengenai ‘How’ (misalnya, mengenai rencana-rencana finansial dan operasional). Berbagai rencana finansial dan operasional akan bisa menjawab dua pertanyaan. Taktik dan inisiatif apa sajakah yang akan dikejar untuk mencapai target kinerja yang ditetapkan dalam rencana strategis (strategic plan)? Hasil finansial apakah yang diharapkan dari mengeksekusi taktik-taktik tersebut?

Membuat Strategi - Seri Business Performance Management (2)

Membuat Strategi: Kemanakah Kita Ingin Menuju?

Saat ini, bayangkan anda adalah seorang pelari jarak jauh dan sedang dalam proses pelatihan untuk event pertandingan yang akan datang. Sebagai persiapan, andaikan pelatih anda bilang kepada anda, “Saya belum tahu banyak mengenai pertandingan itu. Saya bahkan tidak yakin berapa jaraknya, tetapi saya pikir anda hanya perlu berlatih dan berlari sepanjang 8 jam sehari sampai dengan hari perlombaan tiba. Segala sesuatu nantinya harus berjalan pada waktunya.” Bila seorang pelatih berkata seperti itu, anda akan berpikir bahwa pelatih anda tersebut gila. Lebih jelasnya, untuk rencana pelatihan anda supaya masuk akal, anda perlu tahu perlombaan jenis apa yang akan anda ikuti (e.g., apakah marathon, setengah marathon, 10 mil) dan berapa waktu yang ingin anda targetkan (e.g., finish dengan masuk sebagai 5 besar dengan waktu 2 jam, 10 menit). Anda juga perlu tahu kekuatan dan kelemahan anda supaya bisa menentukan apakah tujuan yang ingin dicapai realistis dan hal-hal apa saja yang perlu dilakukan untuk mencapai tujuan tersebut (e.g., akan sulit dalam kecepatan akhir pada beberapa mil terakhir).

Business Performance Management vs Business Intelligence - Seri Business Performance Management (1)

Pengantar

Business Performance Management (BPM) adalah hasil kelanjutan dari Decision Support Systems (DSS), Enterprise Information Systems (EIS), dan Business Intelligence (BI). Dari sudut pandang market, BPM sudah sejak sekitar tahun 1980an berjalan dalam proses penciptaannya. Sama halnya dengan DSS, BPM adalah lebih dari sekedar teknologi. BPM adalah integrasi antara proses, methodologi, metrik-metrik, dan aplikasi yang didesain untuk mengendalikan seluruh kinerja operasional dan finansial suatu perusahaan. BPM membantu perusahaan dalam menerjemahkan berbagai strategi dan tujuan mereka menjadi rencana, tool untuk memonitor kinerja dari rencana-rencana tersebut, menganalisa perbedaan antara hasil yang aktual dan hasil yang direncanakan, dan mengadakan penyesuaian terhadap tujuan dan tindakan sebagai respon terhadap hasil analisa tersebut.

Organisasi wajib beradaptasi secara terus-menerus bila ingin mencapai keberhasilan yang berkelanjutan. Proses dalam performance management (manajemen kinerja) suatu organisasi adalah mekanisme utama dalam menilai dampak perubahan dan menyelaraskan bisnis supaya bertahan dan bertumbuh.

Serba-serbi Wawasan Knowledge Management (6)

Knowledge Management: Aktivitas Bisnis Yang Berdasarkan Kebutuhan (Demand)

Menurut Muraay (2002), salah satu alasan utama bahwa bisnis saat ini tidak mampu menghasilkan benefit riil dari upaya KM mereka adalah bahwa mereka menganggap KM sebagai hal di sisi ‘supply’, dan mengira dengan pengambilan knowledge begitu saja akan secara otomatis menghasilkan benefit. Dia berpendapat bahwa KM seharusnya lebih merupakan inisiatif di sisi ‘demand’ dan sebagai kebalikan dari proses  otomatis di sisi ‘supply’.  Gambar di bawah berikut memperlihatkan suatu model proses yang high-level (sangat konseptual) dari KM.

Model Proses KM dua-arah. Sumber: Peter Murray, "Knowledge Management sebagai Keunggulan Kompetitif," Ivey Business Journal, March/April 2002, pp. 71-76

Serba-serbi Wawasan Knowledge Management (5)

Enam Kunci Sukses Knowledge Management untuk Layanan Pelanggan (Customer Service)

Peran customer service barangkali tidak pernah menantang—namun selalu penting—bagi kesuksesan (atau bahkan sekedar bertahan) perusahaan. Customer service adalah salah satu dari sekian differentiators (pembeda) yang ditopang perusahaan dari waktu ke waktu. Perusahaan-perusahaan yang menaklukkan lingkungan bisnis di era kini adalah perusahaan-perusahaan yang memberikan customer service yang luar biasa dengan memanfaatkan knowledge untuk memberdayakan para agen contact center (call center) dan mendorong interaksi yang self-service.  Disusun dari ratusan best practices, berikut adalah enam faktor diantara faktor-faktor terpenting lainnya dalam implementasi KM:

Serba-serbi Wawasan Knowledge Management (4)

MAKE: Most Admired Knowledge Enterprises

MAKE adalah kajian tahunan yang dikelola oleh Teleos – sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang ‘independent knowledge management and intellectual capital research’ – yang terkait dengan jaringan MAKE untuk mengidentifikasi  praktisi-praktisi terbaik dalam KM (Knowledge Management). Panel yang terdiri para eksekutif senior dan para pakar KM dan intellectual capital seluruh dunia  bekerja sama dalam memilih para pemenang MAKE. Panel tersebut memberi nilai organisasi-organisasi diseluruh dunia terhadap framework MAKE yang terdiri dari delapan dimensi utama performa knowledge yang dianggap sebagai pendorong terhadap keunggulan kompetitif. Kedelapan dimensi utama terhadap performa knowledge tersebut adalah sebagai berikut:

Serba-serbi Wawasan Knowledge Management (3)

Tujuh prinsip dalam mendesain COP (Community of Practice) yang unggul

Berikut adalah tujuh cara dalam mendorong COP yang dinamis dalam suatu organisasi:

1. Desainlah untuk perkembangan yang berkelanjutan. COP adalah sesuatu yang organic, dan banyak faktor organisasional mempengaruhi  arah perkembangannya. Seseorang tidak akan sangat intens  mengelola suatu komunitas seperti layaknya seorang gembala.

Serba-serbi Wawasan Knowledge Management (2)

Perangkap-perangkap Dalam Knowledge Management

Penelitian terbaru dalam penerapan KM di enam perusahaan menemukan beberapa perangkap knowledge dimana bahkan perusahaan yang terbaik sekalipun mengalaminya.  Berikut dibawah ini adalah pelajaran yang bisa diambil dan bisa membantu menghindari kegagalan dalam penerapan KM:

• Database diperlakukan/dianggap sebagai tool strategis daripada melulu hanya sebagai media penyimpanan. Terkadang sistem database dianggap terlalu rumit untuk digunakan, sehingga kurang dimanfaatkan. Informasi strategis diabaikan karena terlalu sulit diperoleh. Organisasi harus memastikan bahwa informasi tersebut benar-benar diambil dan knowledgenya dituliskan.

Copyright, Fair Use, Copyleft, and Patent Law

Project TI: Siapa yang seharusnya memimpin?

• Bila project melibatkankan teknologi yang baru dan canggih, sebaiknya dipimpin oleh seseorang dari department TI atau SI.
• Bila dampak project akan menyebabkan perubahan-perubahan mendasar dan penting pada bisnis, sebaiknya dipimpin oleh seseorang dari unit bisnis tersebut.
• Bila project sangat-sangat besar dan kompleks, sebaiknya dipimpin oleh seorang spesialis dalam project management.
• Bila project memiliki semua karakteristik di atas, sebaiknya top management atau senior management mempertimbangkan beberapa pemimpin project sekaligus.

[Radding, 1992, based on Applegate]

Mitos-mitos dalam Knowledge Management - Serba-serbi Wawasan Knowledge Management (1)

Mitos-mitos dalam Knowledge Management

Terkadang pemahaman yang mendalam mengenai suatu konsep yang sangat kompleks (misalnya, knowledge management) perlu tidak hanya 'mengetahui' tentang apa yang terkandung di dalam konsep tersebut tetapi juga apa yang tidak terkandung dalam konsep tersebut.

Berikut adalah beberapa mitos yang terkait dengan Knowledge Management (KM):

Memastikan Keberhasilan Effort Knowledge Management - Seri Knowledge Management (8)

Memastikan Keberhasilan Effort Knowledge Management

Meskipun ada banyak cerita mengenai keberhasilan Knowledge Management (KM), tetapi ada banyak juga kisah kegagalannya. Mari kita coba lihat berbagai alasan dibalik keberhasilan dan kegagalannya.

Kisah-kisah Sukses Knowledge Management

Banyak organisasi bisa mendapatkan manfaat dengan mengimplementasikan strategi Knowledge Management (KM). Dari segi taktis, mereka bisa mendapatkan berbagai macam hal seperti berikut: 1) mengurangi hilangnya asset intelektual karena karyawan yang keluar dari organisasi; 2) mengurangi berbagai macam biaya karena menurunnya jumlah waktu yang diperlukan perusahaan yang secara berulang-ulang memecahkan masalah yang sama dan dengan mencapai skala ekonomi dengan mendapatkan informasi dari rekanan eksternal; 3) mengurangi redundancy berbagai aktivitas berbasis knowledge; 4) meningkatkan produktivitas karena penyediaan knowledge yang lebih cepat dan mudah; dan 5) meningkatkan kepuasan pelanggan karena meningkatnya pengembangan dan pemberdayaan individu. Dari semuanya itu alasan terbaik adalah adanya kebutuhan strategis untuk memperoleh keuntungan kompetitif di pasar.

Peranan Managemen dan Karyawan dalam Knowledge Management - Seri Knowledge Management (7)

Peranan Managemen dan Karyawan dalam Knowledge Management

Mengelola Knowledge Management System  (KMS) memerlukan effort yang besar. Seperti halnya dengan effort lain yang berkaitan dengan Teknologi Informasi (TI), dalam memulai, mengimplementasikan dan menerapkannya perlu effort bermental juara. Berbagai macam issue yang berkaitan dengan management, orang, dan kultur harus dipertimbangkan dengan baik untuk mendapatkan keberhasilan dalam Knowledge Management System (KMS). Bagian ini kita akan membahas issue-issue tersebut. Mengelola knowledge repository pada umumnya perlu seorang yang full-time (mirip dengan karyawan perpustakaan). Karyawan tersebut mengevaluasi, menstrukturkan, memfilter, mengkatalogkan, dan menyimpan knowledge sehingga bermakna dan bisa diakses oleh orang yang memerlukannya. Karyawan tersebut membantu orang-orang yang mencari knowledge dan melakukan scanning environment: apabila mereka mengetahui knowledge tertentu yang sedang dibutuhkan oleh orang lain atau klien, mereka segera mengirimkankannya kepada orang yang membutuhkan tersebut, sehingga hal tersebut akan menambahkan value bagi organisasi. (Ini adalah prosedur standar yang dilakukan para karyawan knowledge management di perusahaan konsultan besar: Accenture). Akhirnya, karyawan knowledge repository tadi bisa menciptakan komunitas praktis(i) (communities of practice) untuk mengumpulkan orang-orang dengan knowledge yang sama untuk mengidentifikasi, memfilter, mengekstrak, dan menyumbangkan knowledgenya ke knowledge repository.

Implementasi Knowledge Management Systems - Seri Knowledge Management (6)

Implementasi Knowledge Management Systems (KMS)

Tantangan Knowledge Management System (KMS) adalah mengidentifikasi dan mengintegrasikan tiga komponen dasar— yaitu teknologi komunikasi, teknologi kolaborasi, dan teknologi storage & retrieval — untuk memenuhi kebutuhan Knowledge Management (KM) organisasi. Knowledge Management System (KMS) di masa-masa awal dikembangkan dengan teknologi jaringan (intranet), tool kolaborasi (i.e. groupware), dan databases (untuk knowledge repository). Knowledge Management System (KMS) tersebut dibangun dari berbagai komponen teknologi informasi (TI) yang siap pakai. Banyak organisasi, terutama perusahaan konsultan management seperti Accenture dan J.D. Edwards, sudah mengembangkan arsitektur knowledgenya dengan satu set tool yang memberikan ketiga jenis teknologi tersebut. Paket komputasi kolaboratif seperti Lotus Notes/Domino dan GroupSystems Online memberikan banyak kemampuan KMS. Banyak juga sistem lain dikembangkan dengan mengintegrasikan satu set tool dari beberapa vendor. Contoh, J.D Edwards (Oracle) sudah menggunakan satu set tool dan produk dari Microsoft yang terintegrasi untuk mengimplementasikan KMS nya ‘Knowledge Garden’, seperti yang dilakukan KPMG.

Teknologi Informasi dalam Knowledge Management - Seri Knowledge Management (5)

Teknologi Informasi dalam Knowledge Management

Dua fungsi utama teknologi informasi (TI) dalam Kowledge Management (KM) adalah untuk memperoleh dan mengkomunikasikan knowledge. TI juga melebarkan jangkauan pemanfaatan knowledge dan meningkatakan kecepatan aliran knowledge. Jaringan inter/intra-net juga memudahkan kolaborasi di dalam Knowledge Management (KM).

Beberapa Pendekatan terhadap Knowledge Management - Seri Knowledge Management (4)

Beberapa pendekatan terhadap KM

Pendekatan terhadap Knowledge Management (KM) secara fundamental ada dua yaitu pendekatan proses dan pendekatan praktis. Pendekatan lain (ketiga) adalah kombinasi dari keduanya.

Pendekatan proses terhadap KM

Pendekatan proses yaitu pendekatan terhadap Knowledge Management (KM) dengan mencoba menuliskan atau mencatatkan knowledge organisasi melalui berbagai teknologi, proses, pengaturan yang formal. Organisasi yang mengadopsi pendekatan proses akan mengatur bagaimana knowledge dikumpulkan, disimpan dan didistribusikan di dalam organisasi. Pendekatan proses seringkali memanfaatkan teknologi informasi (TI), seperti intranet, datawarehousing, knowledge repositories, aplikasi-aplikasi DSS (decision support systems), dan groupware (aplikasi untuk kerja kelompok) untuk meningkatkan kualitas dan kecepatan dalam knowledge creation dan distribusi knowledge dalam organisasi. 

Aktivitas dalam Knowledge Management - Seri Knowledge Management (3)

Aktivitas-aktivitas Dalam Knowledge Management

Inisiatif dan aktivitas dalam Knowledge Management (KM)

Dengan pertimbangan bahwa dinamika pasar global yang selalu berubah dan kompetisi yang semakin sengit, organisasi perlu mendongkrak sumber daya intelektualnya supaya mengurangi hilangnya asset intelektual yang disebabkan karena karyawan yang keluar dari organisasi, serta mengurangi cost dengan cara mengurangi banyaknya waktu yang digunakan oleh organisasi untuk memecahkan berulang-ulang problem yang sama.

Pembelajaran dan Transformasi Organisasi - Seri Knowledge Management (2)

Pembelajaran dan Transformasi Organisasi

Knowledge Management (KM) berasal dari konsep proses belajar suatu organisasi dan bagaimana organisasi menyimpan proses belajar itu atau disebut juga dengan organizational memory (MO) atau kumpulan data, informasi, dan knowledge dalam organisasi.  Ketika anggota organisasi berkolaborasi dan saling mengkomunikasikan gagasannya, saling mengajar dan belajar, artinya adalah bahwa knowledge sedang mengalami transformasi dan dipindahkan dari satu orang ke orang yang lainnya. 

Konsep & Definisi Knowledge Management - Seri Knowledge Management (1)

Pengantar

Knowledge Management (KM) secara konsep adalah sesuatu yang sudah sangat kuno, tetapi Knowledge Management (KM) digunakan sebagai suatu filosofi dalam organisasi bisnis adalah hal yang baru. Tujuan dari Knowledge Management (KM) adalah mengidentifikasi, mengambil, menyimpan, memelihara dan membagikan pengetahuan (knowledge), yang pasti memiliki manfaat bagi orang lain yang membutuhkannya, kapanpun dan dimanapun, dalam suatu organisasi. Inti dari Kowledge Management (KM) adalah, mengambil dan/atau menciptakan knowledge, menyimpannya, dan membagikan lagi kepada orang lain dengan cara yang sistematis dan efisien. [Baca juga: Aktivitas dalam Knowledge Management].
Jadi Knowledge Management (KM) adalah tentang berbagi dan bekerjasama dalam suatu organisasi. Knowledge Management (KM) sangat berpotensi untuk melakukan perubahan dramatis dalam berbagi keahlian, membuat keputusan, dan menjalankan bisnis.
Knowledge Management (KM) adalah disiplin ilmu yang luas dan didefinisikan dalam bagian berikut.