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如果你不想讀700頁的教科書,才知道什麼是MIS,本系列講義可以讓你立刻認識「MIS 管理資訊系統」的目標、開發方法、實務應用,提供「TX 1-2-3-4簡則」作為「系統分析與設計(SA&D)」最簡明的指導,特別適合中小型系統之開發與分析。

並隨時更新最新發展,如UML, NoSQL資料庫, 決策支援, 決策參數庫, 知識管理, 與大數據數位分析...等。

知識管理在2000年後成為顯學,相關介述請按這裡

什麼是知識管理?其定義有2類:

第一類就是知識工作者「程序」與「環境」的建構。

第二類為過去數十年資訊系統與網路的整合應用,發揮「決策支援」再進一步的功能。

在各種進一步功能方面,吳統雄特別建議「決策參數庫」的發展。


決策參數庫 Parameters Base

什麼是決策參數庫?

傳統的模式庫

傳統決策支援系統的核心特色是「模式庫」,標準的應用需求如下例:

決策支援系統你是公司的行銷專員,經理要求你在7萬中商品中,提案汰換其中3千種產品,請問你將如何決策?

首先必須建立決策理論,如:

售價理論:汰換售價最低的產品

營業額理論:汰換營業額最低的產品

利潤理論:汰換利潤最低的產品

然後在模式庫中建立決策模式,以解答經理的問題。

前瞻的決策參數庫

制訂決策時,必須依據一個「標準」。而人類的天性,往往使用的是主觀的、直覺的標準,而不一定是具備科學性、知識性的標準。

譬如,在以上習題中,我們可能要問經理;為什麼汰換其中「3千」種產品?不是2千種或是4千種?

甚至要問:為什麼要汰換?換了會更好嗎?

要回答這樣的問題,我們須要的標準不能是一個「固定數」,而必須是「參數」。

「參數」不是「絕對值」,而是「相對值」;不是「固定值」,而是「浮動值」。

為了推算「參數」,必須使DSS 再增加「決策參數庫」。

就本例而言,決策參數庫提供的是「汰換區間指標」,假設我們採用「利潤決策」:

產品之間有沒有產生「利潤區隔」?有幾種區隔?有無必須汰換的區隔?區隔內有那些產品?

區隔內產品的發展趨勢是呈下降?還是上升?未來下一時段,是否會離開當前區隔?

預期汰換的新產品是那些?新產品的特色,比較舊產品是否一定更有利?

高利潤區隔內的產品是否有共同特徵?是否可用來作為選擇新產品的指標?

決策參數庫的建構

決策參數庫的元素包括:

-隨時間而成長的資料庫。

-隨需求而調整的模式庫。

-每一特定時段,根據特定自變項、觀察特定群體、所測量之效標值,其所有記錄所累積形成之參數資料庫。

以下舉幾個實例說明。

決策參數庫應用實例:

吳統雄的評審公平系統

這是吳統雄(1996)在設計「評審公平系統」時,以「評審信度」測量評審的公平性。

在傳統決策支援系統,只針對個別評審案,進行一次信度分析時,我們只能以絕對值來判斷,譬如信度>0.7,就接受評審結果。

但,>0.7是不是真的就公平呢?(因為要操作到0.7,並不是太難。)

或,在某種類型的評審生態下,根本就達不到0.7呢?(譬如,統雄老師參加過有關網站設計的評審,發現評審有2派,1派以前端介面為主、另1派以後端資料庫為主,這樣就幾乎不可能達到0.7。)

所以,統雄老師同時提出的「生命機能系統」方案,在線上收集各種類型、實際發生的評審專案,將資料整合為參數資料庫,測量出:

相對性決策參數

變動型參數

以以下多元迴歸決策模式為例:

Multi-variate-general-model

判斷Y值可預測程度,過去是以一次實驗為準,而吳統雄的評審公平系統,則是以累積經驗的「決策參數庫」為準。

β 值不再是「死」的常數。

以使用者「與時俱進」的真實行為值作為基礎調整,較可能解決真正的公平問題。

決策參數庫應用實例:

Google Analytics

Google 在2005年推出 Analytics ,2009年提出 Benchmarking 服務,其實就已經相當於決策參數庫的一種參數應用。

Google Analytics 具備資料廣度與深度優勢,特別適合個體-如單一網站-策略制訂。不僅適合短期-甚至每日策略制訂,如同實體商店、組織的每日盤點,對中長期策略亦有助益。
Google Analytics
適合營利性網站,但對非營利性網站也有啟示作用。

Google Analytics 的詳細應用 Google Analytics 的詳細應用,請按這裡。

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