หลายองค์ที่มุ่งเน้นแต่เรื่องทางด้านการเงินก็จะสูญเสียโอกาสอันหนึ่งไปคือ "ระบบการเงินนั้นเป็นระบบปลายน้ำ" กล่าวคือ มันเป็นผลของกิจกรรมอื่น ๆ นั่นเอง จะใช้คาดการอนาคตไม่ได้อย่างถูกต้องนัก
ปัจจัยที่ระบบ DSS ส่วนใหญ่ยังคงอยู่กับระบบการเงินนั้น มีเหตุผลดังนี้
- เป็นหน่วยงานที่มีข้อมูลให้วิเคราะห์
- งานทางด้านอื่น ๆ เช่น การตลาดมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ไว และไม่ค่อยเป็นระเบียบ ทำให้ยากต่อการหารูปแบบที่แน่นอน
- อาจเป็นไปได้ว่าคนที่มาทำระบบให้ ไม่ค่อยมีประสบการณ์กับระบบอื่น ๆ
ยกตัวอย่างระบบที่เค้าเรียกว่าต้นน้ำกัน
- ระบบวิเคราะห์การจัดส่งจดหมายหรือสื่อสิ่งพิมพ์ ให้กับลูกค้าที่มีความสนใจในผลิตภัณฑ์ เช่น งานวิเคราะห์ Questionnaire งานการลงทะเบียน
- การวิเคราะห์หาสาเหตุของการเปลี่ยนอะไหล่รถยนต์ในแต่ละพื้นที่
- การหาช่วงเวลาของการเปิดสัญญาณไฟ ตามแยกต่าง ๆ ตามเวลา ที่เหมาะสม
ช่องว่างของการวิเคราะห์เหล่านี้ต้องการผู้ที่เข้าใจการใช้งานข้อมูลเป็นอย่างยิ่ง ซึ่งปัจจุบันยังขาดบุคคลากรดำเนินการนี้
มาดู WorkFlow ที่เค้าทำกัน
มาดู WorkFlow ที่เค้าทำกัน
- ปัญหาที่เกิด
เมื่อมีลูกจ้างในหน่วยงานด้าน Healthcare จะรู้ได้อย่างไรว่า ใบอนุญาติหมดอายุเมื่อใด วิธีการจัดการมี 2 แบบ คือมอบหมายให้ตัวแทนการจัดหาลูกจ้างคอยจัดหาลูกจ้างที่ใบอนุญาติยังไม่หมดอายุเข้ามาทำงานเท่านั้น หรือ หาทางป้องกันไม่ให้ลูกจ้างที่ใบอนุญาติหมดอายุทำงานที่เสี่ยงจนกว่าจทำการต่อใบอนุญาติ - จุดมุ่งหมายของธุรกิจ
ต้องการเพิ่มความปลอดภัยของผู้ป่วย โดยการลดจำนวนของลูกจ้างที่ใบอนุญาติหมดอายุ ลดค่าใช้จ่ายของตัวแทนที่ต้องจัดหาลูกค้าที่จะหมดอายุ - ขบวนการในปัจจุบัน
ให้แต่ละผู้จัดการในส่วนต่าง ๆ ตรวจสอบวันหมดอายุของลูกค้าในส่วนที่เกี่ยวข้อง - วิธีการตอบปัญหา
ทำตารางเวลาของรายงานจากฐานข้อมูลส่วนกลาง แต่ละแผนกโดยมีรายละเอียดของลูกจ้าง และวันหมดอายุของใบอนุญาติส่งให้ผู้ที่เกี่ยวข้อง
1 comment:
วิธีการหนึ่งของการวิเคราะห์ตัดสินใจ คือการนำปัจจัยต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์หนึ่ง ๆ (ปัจจัย A-Z) มาทำการศึกษารูปแบบ (โดยใช้ algorithm ในการเรียนรู้) โดยมีการนำข้อมูลเก่า ๆ มาศึกษา โดยหาความคล้ายคลึงกันของข้อมูล และกำหนดออกมารูปแบบ (pattern) ในการตัดสินใจ
ข้อมูลทางด้าน Finance อาจนำมาใช้เป็นปัจจัยหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบของการตัดสินใจได้ (เป็นหนึ่งในปัจจัย A-Z)
โดยข้อมูลที่มีรูปแบบ (Pattern) ที่คล้ายคลึงกับข้อมูลในอดีตจะมีโอกาสที่เกิดการวิเคราะห์ที่ถูกต้องมากกว่า ข้อมูลที่มีลักษณะที่แปลกแตกต่างออกไป
โดยข้อมูลใหม่ที่แตกต่างนั้น สามารถนำมาใช้เป็นข้อมูลเบื้องต้นที่ใช้ในกระบวนการเรียนรู้ของระบบที่มีความซ้ำซ้อนมากยิ่งขึ้นได้
Post a Comment