4.6. Dissemination
In this phase, after taking into consideration the present
decision structure of the company, we feel very strongly
that the development of a BI decision support system can
better achieve the purpose of sharing and imbedding intelligence
discovered in the previous phases; because of the
fact that most managerial personnel are unfamiliar with
BI methodologies. One key issue of successfully designing
such a system is the seamless integration of system components
with the information and intelligence. For this particular
case, the framework of our decision support system for
the company is shown in Fig. 6. It is based on software
architecture MVC (Model-View-Controller), which separates
data model, user interface, and control logic into three distinct components (Krasner & Pope, 1988; Lalonde
& Pugh, 1990; Singh et al., 2002). In the system, the Model
part is business logic layer that consists of various models
for extracting business intelligence of different nature.
The View part is the presentation layer and also serves as
the user interface of the system, and the ‘‘Controller’’ is the
control layer that serves to communicate with View and
Model and present the results in the form required by the
‘‘View’’.
In the framework, the data storage is for the MRTG
Log data, which were collected and loaded into MS-SQL
2000 database. We then transform, filter, and normalize
these original data; before they become valid for building
a data warehouse via MS-SQL Data Transformation Service
(DTS). Fig. 7 shows the E-R Model, its entity tables
are identified with users, network flow, bandwidth, router,
average router network flow, districts, average districts network
flow, and mining table. These tables are related to
each other with relevant attributes as shown.
The Model part consists of various models mentioned
above for extracting business intelligence of different nature.
The Controller part is conducted by Java Servlet,
whose major functions include user authorization, initiating
mining operation, and organizing results for presentation
in View. For example, Fig. 8 displays the districts network flow XML format with Flash MX 2004 for visualizing
results in the View.
In the View module, the user interface is implemented
with JSP that cooperates with JavaScript; its symbol set
is encapsulated in Flash objects. One example is given in
Fig. 9, which presents visualization of router and districts
network flow distribution.
Fig. 10 presents the visualization results of potential VIP
customers’ characteristic and discriminative rules (Li et al.,
2006), which could greatly help decision makers analyze
customer VIP status by city, district, or HN.
The customer service management function allows users
to analyze customer network behavior based on time interval
or cluster grouping. The interface is via time interval, cluster
list, customer contact list, or user profile. Fig. 11 presents the
network behavior for user ADSL_Phone = 07-xxxx651 in the interval 9–10 a.m. Fig. 12 presents the network behavior
for user ADSL_Phone = 07-xxxx699 who is of the office
hour group with heavy usage.
5. System evaluation
This paper draws from the literature (Papamichail &
French, 2005; Zeleznikow & Nolan, 2001) to conduct the system evaluation of this BI DSS, and evaluation methods
include both empirical, and subjective aspects. Empirical
aspect aims to measure the performance of the system
and its users, e.g. whether the decision makers make significantly
better of faster decisions to improve decision quality.
The Subjective aspect aims to measure the utility of the
system, e.g. whether the system addresses an important
problem, or whether the system meets the needs of its users
and how well its interface is designed. We employ both the
survey research and depth interview method for conducting
the system evaluation. A two-part questionnaire was
designed for subjective and empirical tests. Some important
concepts in designing the questionnaire are giving below
(Bailey & Pearson, 1983):
(a) Perceived utility: the user’s judgment about the relevant
balance between the cost and the considered usefulness
of the DSS.
(b) Relevance: the degree of congruence between what
the user wants or requires and what the DSS
provides.
(c) Understanding of the system: the degree of comprehension
that a user has about the system or services
that are provided.
(d) Completeness: the comprehensiveness of the output
information content.
(e) Format of output: the layout design and display of
the output contents.
(f) Ease of use: the amount of effort required by the user
to take advantage of the tools provided by the
system.
(g) Performance: the ability of a DSS to help a DM
accomplish a task more effectively.
(h) Usefulness: the extent to which an application contributes
to the enhancement of the user’s
performance. We used a five point Likert-type scale from 1 (Very disagree)
to 5 (Very agree), with 3 being the midpoint (indifferent),
for users to respond to the questionnaire. There
were 11 statements in the subjective aspect and three statements
in the empirical aspect. Twenty subjects took part in
the evaluation, they consist of staff from decision makers,
marketing, network planners, and call center of the company
under study. Table 8 presents the results for the subjective
aspect, and Table 9 for the empirical aspect.The mean scores of both Tables 8 and 9 are greater than
3.0, on a scale from 1 to 5, this shows that the BI DSS has
met the evaluation criteria of both subjective and empirical
aspect. The mean scores of Table 8 range between 3.73 and
4.27; with the ‘‘complement’’ and ‘‘usefulness’’ being the
criteria with the lowest score. A discussion with responding
subjects reveals the concern that BI DSS may not provide
sufficient information for users. The ‘perceived utility’, on
the other hand, was rated the highest mean score (4.27),
and this does indicate that the most subjects are positive
towards the system and consider the system to be useful
in developing service strategies.
4.6 การเผยแพร่ในระยะนี้ หลังจากการพิจารณาปัจจุบันตัดสินใจโครงสร้างของบริษัท เรารู้สึกมากอย่างยิ่งการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจ BI สามารถบรรลุวัตถุประสงค์ร่วมกัน และ imbedding ปัญญาดีค้นพบในระยะก่อนหน้านี้ เนื่องจากการความจริงที่สุดบริหารจัดการบุคลากรไม่คุ้นเคยกับสูตร BI ประเด็นหลักหนึ่งของการออกแบบเสร็จเรียบร้อยแล้วกล่าวคือ การบูรณาการจำแนกส่วนประกอบของระบบด้วยข้อมูลและข่าวกรอง สำหรับการนี้โดยเฉพาะกรณี กรอบของระบบสนับสนุนการตัดสินใจของเราบริษัทจะแสดงใน Fig. 6 มันขึ้นอยู่กับซอฟต์แวร์สถาปัตยกรรมโรงแรมเอ็มวีซี (รูปแบบมุมมองควบคุม), ที่นี่รูปแบบข้อมูล ส่วนติดต่อผู้ใช้ และควบคุมตรรกะเป็นส่วนประกอบที่แตกต่างกันสาม (Krasner และสมเด็จพระสันตะปาปา 1988 Lalonde& Pugh, 1990 สิงห์และ al., 2002) ในระบบ แบบส่วนคือ ชั้นตรรกะทางธุรกิจที่ประกอบด้วยรุ่นต่าง ๆสำหรับการดึงข้อมูลข่าวกรองธุรกิจของธรรมชาติแตกต่างกันส่วนมุมมองชั้นนำเสนอ และยัง ทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซผู้ใช้ของระบบ และ ''ควบคุม '' เป็นการชั้นควบคุมรองรับการสื่อสารกับมุมมอง และรุ่น และนำเสนอผลลัพธ์ในแบบฟอร์มที่ต้องการ''ดู ''ในกรอบ การจัดเก็บข้อมูลเป็น MRTGบันทึกข้อมูล ซึ่งถูกรวบรวม และโหลดลงใน MS SQLฐานข้อมูล 2000 เรา แล้วแปลง ตัวกรอง และปกติข้อมูลเหล่านี้เดิม ก่อนที่จะกลายเป็นถูกต้องสำหรับอาคารคลังข้อมูลที่ทางบริการการแปลงข้อมูลของ MS SQL(DTS) Fig. 7 แสดงแบบจำลองอีอาร์ ตารางของเอนทิตีกำหนดผู้ใช้ กระแสเครือข่าย แบนด์วิดท์ เรา เตอร์กระแสของเครือข่ายเราเตอร์เฉลี่ย เขต เครือข่ายอำเภอเฉลี่ยขั้นตอน และตารางการทำเหมือง ตารางเหล่านี้เกี่ยวข้องกับกันกับแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้องเป็นแสดงส่วนรุ่นประกอบด้วยรุ่นต่าง ๆ ดังกล่าวด้านบนสำหรับการดึงข้อมูลข่าวกรองธุรกิจของธรรมชาติแตกต่างกันส่วนควบคุมการผลิต โดย Java Servletฟังก์ชันสำคัญรวมถึงการตรวจสอบผู้ใช้ เริ่มต้นการดำเนินการทำเหมืองแร่ และการจัดระเบียบผลลัพธ์งานนำเสนอในมุมมอง ตัวอย่าง Fig. 8 แสดงเขตเครือข่ายกระแสรูปแบบ XML ด้วย Flash MX 2004 สำหรับการแสดงผลผลในมุมมองใช้งานในโมดู ส่วนติดต่อผู้ใช้มีสาทรที่ร่วมมือกับ JavaScript ชุดของสัญลักษณ์นึ้ในแฟลช ตัวอย่างหนึ่งจะได้รับในFig. 9 การแสดงการแสดงภาพประกอบเพลงของเราเตอร์และเขตเครือข่ายกระแสการกระจายงานFig. 10 แสดงผลการแสดงภาพประกอบเพลงเป็น VIPลูกค้าลักษณะ และ discriminative (Li et al.,2006), ที่มากช่วยให้ผู้ตัดสินใจวิเคราะห์ลูกค้าที่หลากหลาย โดยเมือง อำเภอ หรือ HNผู้ใช้งานในการบริการลูกค้าการวิเคราะห์พฤติกรรมเครือข่ายลูกค้าตามช่วงเวลาหรือจัดกลุ่มคลัสเตอร์ อินเตอร์เฟซจะผ่านช่วงเวลา คลัสเตอร์list, customer contact list, or user profile. Fig. 11 presents thenetwork behavior for user ADSL_Phone = 07-xxxx651 in the interval 9–10 a.m. Fig. 12 presents the network behaviorfor user ADSL_Phone = 07-xxxx699 who is of the officehour group with heavy usage.5. System evaluationThis paper draws from the literature (Papamichail &French, 2005; Zeleznikow & Nolan, 2001) to conduct the system evaluation of this BI DSS, and evaluation methodsinclude both empirical, and subjective aspects. Empiricalaspect aims to measure the performance of the systemand its users, e.g. whether the decision makers make significantlybetter of faster decisions to improve decision quality.The Subjective aspect aims to measure the utility of thesystem, e.g. whether the system addresses an importantproblem, or whether the system meets the needs of its usersand how well its interface is designed. We employ both thesurvey research and depth interview method for conductingthe system evaluation. A two-part questionnaire wasdesigned for subjective and empirical tests. Some importantconcepts in designing the questionnaire are giving below(Bailey & Pearson, 1983):(a) Perceived utility: the user’s judgment about the relevantbalance between the cost and the considered usefulnessof the DSS.(b) Relevance: the degree of congruence between whatthe user wants or requires and what the DSSprovides.(c) Understanding of the system: the degree of comprehensionthat a user has about the system or services
that are provided.
(d) Completeness: the comprehensiveness of the output
information content.
(e) Format of output: the layout design and display of
the output contents.
(f) Ease of use: the amount of effort required by the user
to take advantage of the tools provided by the
system.
(g) Performance: the ability of a DSS to help a DM
accomplish a task more effectively.
(h) Usefulness: the extent to which an application contributes
to the enhancement of the user’s
performance. We used a five point Likert-type scale from 1 (Very disagree)
to 5 (Very agree), with 3 being the midpoint (indifferent),
for users to respond to the questionnaire. There
were 11 statements in the subjective aspect and three statements
in the empirical aspect. Twenty subjects took part in
the evaluation, they consist of staff from decision makers,
marketing, network planners, and call center of the company
under study. Table 8 presents the results for the subjective
aspect, and Table 9 for the empirical aspect.The mean scores of both Tables 8 and 9 are greater than
3.0, on a scale from 1 to 5, this shows that the BI DSS has
met the evaluation criteria of both subjective and empirical
aspect. The mean scores of Table 8 range between 3.73 and
4.27; with the ‘‘complement’’ and ‘‘usefulness’’ being the
criteria with the lowest score. A discussion with responding
subjects reveals the concern that BI DSS may not provide
sufficient information for users. The ‘perceived utility’, on
the other hand, was rated the highest mean score (4.27),
and this does indicate that the most subjects are positive
towards the system and consider the system to be useful
in developing service strategies.
การแปล กรุณารอสักครู่..
