Design and Build OLAP Business Intelligence for Village Sustainable Development Planning

The Indonesian government-year period 2014–2019, endorsed the National Medium Term Development Plan (RPJMN) with the concept of building Indonesia from the rural area. One of the RPJMN focus is the development of rural and border areas brings a new paradigm for the village development. This village development paradigm change requires the support of village information system. Village Information System and Rural Areas (SIDeKa) has developed and implemented in dozens of villages in the some district as a pilot project. The transaction data and information in the village have captured accurately using SIDeKa. These data and information becoming crucial sources for development planning in the next phase. This paper describe design and build OLAP Business Intelligence for development planning at village and supra village (district) that integrates SIDeKa’s data from all villages and aligns the development planning with the vision, mission, and objectives of rural development. This paper presents model/architecture for ETL, star schema, and new measures that capture spatial and temporal dimensions. OLAP Business Intelligence will be useful for Village Sustainable Development Planning

Open Spatiotemporal Data Warehouse For Agriculture Production Analytics

Business Intelligence (BI) technology with Extract, Transform, and Loading process, Data Warehouse, and OLAP have demonstrated the ability of information and knowledge generation for supporting decision making. In the last decade, the advancement of the Web 2.0 technology is improving the accessibility of web of data across the cloud. Linked Open Data, Linked Open Statistical Data, and Open Government Data is increasing massively, creating a more significant computer-recognizable data available for sharing. In agricultural production analytics, data resources with high availability and accessibility is a primary requirement. However, today’s data accessibility for production analytics is limited in the 2 or 3-stars open data format and rarely has attributes for spatiotemporal analytics. The new data warehouse concept has a new approach to combine the openness of data resources with mobility or spatiotemporal data in nature. This new approach could help the decision-makers to use external data to make a crucial decision more intuitive and flexible. This paper proposed the development of a spatiotemporal data warehouse with an integration process using service-oriented architecture and open data sources. The data sources are originating from the Village and Rural Area Information System (SIDeKa) that capture the agricultural production transaction in a daily manner. This paper also describes the way to spatiotemporal analytics for agricultural production using a new spatiotemporal data warehouse approach. The experiment results, by executing six relevant spatiotemporal query samples on DW with fact table contains 324096 tuples with temporal integer/float for each tuple, 4495 tuples of field dimension with geographic data as polygons, 80 tuples of village dimension, dozens of tuples of the district, subdistrict, province dimensions. The DW time dimension contains 3653 tuples representing a date for ten years, proved that this new approach has a convenient, simple model, and expressive performance for supporting executive to make decisions on agriculture production analytics based on spatiotemporal data. This research also underlines the prospects for scaling and nurturing the spatiotemporal data warehouse initiative

Cross-cultural Knowledge Management

The success of international companies in providing high quality products and outstanding services is subject, on the one hand, to the increasing dynamic of the economic environment and on the other hand to the adoption of worldwide quality standards and procedures. As market place is becoming more and more global, products and services offered worldwide by international companies must face the multi-cultural environment challenges. These challenges manifest themselves not only at customer relationship level but also deep inside companies, at employee level. Important support in facing all these challenges has been provided at cognitive level by management system models and at technological level by information cutting edge technologies Business Intelligence & Knowledge Management Business Intelligence is already delivering its promised outcomes at internal business environment and, with the explosive deployment of public data bases, expand its analytical power at national, regional and international level. Quantitative measures of economic environment, wherever available, may be captured and integrated in companies’ routine analysis. As for qualitative data, some effort is still to be done in order to integrate measures of social, political, legal, natural and technological environment in companies’ strategic analysis. An increased difficulty is found in treating cultural differences, common knowledge making the most hidden part of any foreign environment. Managing cultural knowledge is crucial to success in cultivating and maintaining long-term business relationships in multicultural environments. Knowledge Management provides the long needed technological support for cross-cultural management in the tedious task of improving knowledge sharing in multi-national companies and using knowledge effectively in international joint ventures. The paper is approaching the conceptual frameworks of knowledge management and proposes an unified model of knowledge oriented enterprise and a structural model of a global knowledge management system.Global Business, Intercultural Competencies, Business Intelligence, Multicultural Knowledge Management, Business Knowledge Frameworks, Knowledge Capital

Environmental Management Information Systems (EMIS) for Sustainable Development: A Conceptual Overview

Environmental management information systems (EMIS) is defined as \u27organizational-technical systems for systematically obtaining, processing, and making available relevant environmental information available in companies\u27. Such systems evolved out of a growing need to manage environmental information in response to internal and external pressures such as regulations, consumers, stockholders, and changes in the business environments. While over the past decade EMIS have proliferated in the corporate landscape, these systems have received little attention within the information systems research community as whole. The objective of this paper is to serve as a tutorial providing a conceptual overview of EMIS, highlighting organizational and technical issues, as well as research opportunities. In this paper we suggest that there are significant and relatively untapped research synergies existing between information systems and environmental management for sustainable development at the organizational and technical levels

The influence of business intelligence and analytics on performance of tourism and hospitality companies

Nowadays, due to the global Corona crisis, making the right business decisions is crucial for companies. With the enhancements in connectivity, data accessibility has been expanding rapidly. Information is meaningful data and Business Intelligence (BI) turns data to information to support the decisions of persons or companies with the purpose of efficiency and effectiveness increasing. Likewise, the tourism and hospitality sectors adopt this technology as an advantage to compete in the market. However, selecting the right BI system which can be adopted perfectly by a business is an important issue which still needs further studies. In addition, the connection between BI and the other recent technologies, as well as the future potentials of it, are other subjects which have not been researched widely. The given study comprises two parts: the literature review and the internship report. The literature review focuses on the definition of BI and analytics, and it continues to study the structure of a BI system and the effects such systems may cause. The internship takes place in the BI data visualization department in Metyis company. The work focuses on the advantages of BI on the company’s efficiency as regards data analytics and the results from an actual application. The findings of this thesis may enable the reader to have a better comprehension of BI and more efficient feedback from BI systems by choosing the right ones. The future collaboration between BI and Artificial Intelligence (AI), also BI and sustainability goals, are further given topics in this study.Atualmente, devido à crise global do Corona-vírus, é crucial para as empresas tomar as decisões adequadas de acordo com a natureza dos seus negócios. Com o desenvolvimento das infraestruturas tecnológicas de comunicação e de informação, a acessibilidade aos dados expandiu-se rapidamente. Com os avanços proporcionados pela tecnologia, a maioria dos processos da atividade turística são realizados online através de sites ou de aplicações instaladas em dispositivos móveis. Consequentemente, a quantidade de dados gerados e transmitidos tem crescido de forma acentuada, o que inclui informação relacionada com os consumidores, produtos e serviços, os quais podem ser armazenados e analisados para investigar o comportamento do cliente e sua perceção sobre o funcionamento da atividade turística. As ferramentas de Business Intelligence (BI) permitem transformar dados em informação e conhecimento essencial para apoiar as decisões dos gestores nas empresas, com o propósito de aumentar a eficiência e eficácia das mesmas. Da mesma forma, as empresas da área do turismo e hotelaria adotam esta tecnologia como vantagem para competir no mercado, garantir a sua sobrevivência e aumentar a sua competitividade. No entanto, para selecionar o sistema de BI certo, que possa ser perfeitamente adotado na atividade turística, é necessário averiguar os sistemas disponíveis, as suas potencialidades, benefícios e desafios, pelo que é uma questão importante que ainda carece de estudos mais aprofundados por parte dos empresários para efetuar a escolha que lhe garante um apoio adequado à decisão. Além disso, a integração entre BI e outras tecnologias emergentes, bem como as potencialidades futuras desta aliança são outros aspetos pertinentes que devem ser amplamente investigados. Neste contexto, o objetivo deste estudo é compreender o processo de business intelligence, como este pode auxiliar as empresas, qual a sua arquitetura tecnológica, como pode ser implementado e que benefícios pode contribuir para melhorar o seu desempenho, especificamente as do setor do turismo e hotelaria. O BI pode ser definido como um processo orientado a dados que fornece suporte para a tomada de decisões através da extração e análise dos mesmos, com uma arquitetura cuja primeira etapa está relacionada com a sua recolha. Há várias etapas num processo de BI, como ETL (Extrair, Transformar e Carregar), OLAP (Processamento Analítico On-line) e mineração de dados e elaboração de relatórios. Os relatórios podem ser elaborados com visualizações, painéis, tabelas e gráficos. O estudo apresentado é composto por duas partes: a revisão da literatura e o relatório de estágio. A revisão da literatura é focada na definição de BI e analytics, apresenta a estrutura de um sistema de BI e os efeitos que tais sistemas podem causar numa organização, com o objetivo de evidenciar os benefícios e potencialidades para as indústrias do turismo. A segunda parte é composta pela identificação da empresa e descrição das atividades desenvolvidas durante o estágio, que decorreu no departamento de visualização de dados de BI da empresa Metyis, constituindo a componente associada ao relatório de estágio. O trabalho desenvolvido teve como objetivo identificar as vantagens do BI na eficiência de uma empresa, principalmente no que diz respeito à análise de dados e aos resultados da sua aplicação em ambiente real. O objetivo do estágio foi o de aplicar os conceitos de BI de forma prática nas empresas. Neste contexto, será explicado o procedimento de conceção de uma aplicação para efetuar a gestão e manutenção do departamento de alimentação e bebidas (F&B) associado a um hipotético alojamento. A aplicação foi desenvolvida com funcionalidades de BI para aprimorar a tomada de decisão e apresentar soluções para melhorar os resultados da empresa. Os resultados proporcionados pelas experiências práticas durante o estágio, foram ao encontro dos objetivos considerados no presente estudo. Em resumo, a implementação de uma ferramenta de BI numa empresa pode auxiliar na criação, melhoria ou redefinição de produtos, serviços e/ou procedimentos de marketing e comércio, com vista a aumentar a sua competitividade e o retorno dos investimentos. Como resultado, as empresas poderão ter custos mais baixos e receitas mais elevadas, no final de cada ano. A adoção destas ferramentas permite às organizações turísticas adquirir inteligência associada às atividades realizadas, o que traz vários benefícios para uma empresa, em geral e em particular para as da área do turismo e da hotelaria. Alguns benefícios identificados no setor hoteleiro incluem um aumento da satisfação do cliente, impacto positivo na lucratividade, poupança de tempo e aumento da funcionalidade dos processos associados às suas atividades económicas. Além disso, a eficácia no apoio à decisão, o conhecimento de potenciais e novas oportunidades e a otimização de vendas são vantagens do BI para as empresas turísticas, como por exemplo, para os hotéis e para as agências de viagens. A integração entre as ferramentas de BI e algoritmos de Inteligência Artificial (AI), bem como desafios associados à implementação destes sistemas, incluindo preocupações com a incorporação das metas de sustentabilidade, são também temas abordados neste estudo. A IA é uma das tecnologias de rápido crescimento que promete várias possibilidades para a vida humana. Uma das potencialidades dos sistemas de BI em conjunto com as tecnologias de IA, é a possibilidade de aumentar a competitividade das empresas de turismo. Como por exemplo, através da automação de processos é possível identificar padrões de consumo, perceber quais os serviços e produtos turísticos que permitem aumentar a satisfação dos turistas, entre outros aspetos. Aumentar a sustentabilidade no consumo de energia é outro potencial de adoção de BI nos setores de turismo e hotelaria, principalmente nos hotéis. A análise de dados por meio do BI fornece dashboards e visualizações que auxiliam os gestores a reduzir o consumo de energia não apenas dentro dos edifícios, mas também no processo de entrega de produtos e serviços. Edifícios verdes, com o objetivo de aumentar a sustentabilidade, podem adotar BI para obter vantagens em termos de melhorar os seus resultados. Por fim, o grande potencial do BI no futuro associado ao setor do turismo pode implicar a integração destes sistemas entre diferentes indústrias, num ecossistema conectado e que se complementa, com vista incrementar os resultados de uma competição compartilhada e a melhorar a qualidade dos serviços e produtos do destino, enquanto têm em consideração as metas de sustentabilidade. Esta integração concederá vários benefícios para todos os membros do ecossistema, como dados centralizados, decisões eficientes em aspetos mais amplos, economia de tempo e dinheiro devido a decisões menos erradas, redução de análises semelhantes por empresas diferentes, produtos e serviços mais eficazes e maior satisfação para os seus consumidores

Beiträge zu Business Intelligence und IT-Compliance

[no abstract

Establishment of risk control mechanisms for farmers' microcredit in China's rural areas: the case of HN Province

This thesis aims to address the practical and institutional problems in the development of farmers' microcredit to ultimately contribute to achieve sustainable development. The author, based on his long-term work experience in rural finance, analyzes the current situation of microcredit in rural areas and presents a set of mechanisms for risk management and scientific pricing of farmers’ in the framework of the construction of an iterative model with the support of statistical analysis. To be specific, based on improving farmers' scheduled repayment rate and a study of farmers' microcredit factors, criteria are formulated for selecting credible borrowers among farmers; Making full use of the decisive role of the market, an effective risk management model is gradually formulated that helps to foster a credit-based financial service environment in rural areas. Besides, software engineering is utilized to optimize and control farmers' microcredit risk management and scientific pricing of credit products. The study suggests that the farmers' microcredit risk control mechanisms established can effectively enable farmers' microcredit financial institutions to function as a main market player, while overcoming theoretical and practical difficulties in microcredit for farmers. Four suggestions are also presented. First, ensure that farmers enjoy the "right of approval" when applying for loans; second, transfer the "right of pricing" loan interests to farmers; third, transfer the "right of salary distribution" and risk control of loans to loan officers; and fourth, entrust the "management right" of loans to the system.Esta tese tem como objetivo abordar os problemas práticos e institucionais no desenvolvimento do microcrédito dos agricultores para, finalmente, contribuir para alcançar o desenvolvimento sustentável. O autor, com base em sua experiência do trabalho de longo prazo em finanças rurais, analisa a situação atual do microcrédito em áreas rurais e apresenta um conjunto de mecanismos para a gestão do risco e a determinação científica de preços para o microcrédito dos agricultores no quadro da construção de um modelo interativo com o apoio da análise estatística. Mais especificamente, com base na melhoria da previsão da taxa de reembolso do microcrédito pelos agricultores e em um estudo dos fatores condicionantes desse reembolso, são formulados critérios para selecionar mutuários confiáveis entre os agricultores; Fazendo pleno uso do papel decisivo do mercado, é formulado gradualmente um modelo eficaz de gestão de risco que ajuda a promover nas áreas rurais um ambiente favorável de serviços financeiros baseados no crédito. Além disso, a engenharia de software é utilizada para otimizar e controlar a gestão de riscos de microcrédito dos agricultores e a determinação científica dos preços dos produtos de crédito. O estudo demonstra que o mecanismo de controle de risco de microcrédito dos agricultores assim estabelecido pode efetivamente permitir que as instituições financeiras de microcrédito funcionem como um participante principal do mercado, ultrapassando dificuldades que a teoria e a prática têm revelado no microcrédito para os agricultores. Quatro sugestões são ainda apresentadas. Em primeiro lugar, garantir que os agricultores desfrutem do "direito de aprovação" quando solicitam empréstimos. Em segundo lugar, transferir para os agricultores "direito de determinação do preço" da taxa de juro do empréstimo. Em terceiro lugar, passar o "direito de distribuição salarial" e o controle de risco dos empréstimos para os agentes de crédito. Em quarto lugar, confiar ao sistema o "direito de gestão" dos empréstimos

CELSciTech towards Downstream and Commercialization of Research

The Institute for Research and Community Service of Universitas Muhammadiyah Ria

International Conference of Territorial Intelligence, Alba Iulia 2006. Vol.1, Papers on region, identity and sustainable development (deliverable 12 of caENTI, project funded under FP6 research program of the European Union), Aeternitas, Alba Iulia, 2007

GIRARDOT J.-J., PASCARU M., ILEANA I., 2007A.deliverable 12 of caENTIThese acts gather the communications of the International Conference of Territorial Intelligence that took place in ALBA IULIA in Romania, from September, the 20th to September, the 22nd 2006. This conference was the fourth conference of territorial intelligence, but the conference of ALBA IULIA is the first one that took place in the CAENTI, Coordination Action of the European Network of Territorial Intelligence, framework. Consequently, it has a particular organization. A part is devoted to the presentation of the CAENTI research activities and of their prospects. The CAENTI specific communications are published in another volume

Data science for buildings, a multi-scale approach bridging occupants to smart-city energy planning

In a context of global carbon emission reduction goals, buildings have been identified to detain valuable energy-saving abilities. With the exponential increase of smart, connected building automation systems, massive amounts of data are now accessible for analysis. These coupled with powerful data science methods and machine learning algorithms present a unique opportunity to identify untapped energy-saving potentials from field information, and effectively turn buildings into active assets of the built energy infrastructure.However, the diversity of building occupants, infrastructures, and the disparities in collected information has produced disjointed scales of analytics that make it tedious for approaches to scale and generalize over the building stock.This coupled with the lack of standards in the sector has hindered the broader adoption of data science practices in the field, and engendered the following questioning:How can data science facilitate the scaling of approaches and bridge disconnected spatiotemporal scales of the built environment to deliver enhanced energy-saving strategies?This thesis focuses on addressing this interrogation by investigating data-driven, scalable, interpretable, and multi-scale approaches across varying types of analytical classes. The work particularly explores descriptive, predictive, and prescriptive analytics to connect occupants, buildings, and urban energy planning together for improved energy performances.First, a novel multi-dimensional data-mining framework is developed, producing distinct dimensional outlines supporting systematic methodological approaches and refined knowledge discovery. Second, an automated building heat dynamics identification method is put forward, supporting large-scale thermal performance examination of buildings in a non-intrusive manner. The method produced 64\% of good quality model fits, against 14\% close, and 22\% poor ones out of 225 Dutch residential buildings. %, which were open-sourced in the interest of developing benchmarks. Third, a pioneering hierarchical forecasting method was designed, bridging individual and aggregated building load predictions in a coherent, data-efficient fashion. The approach was evaluated over hierarchies of 37, 140, and 383 nodal elements and showcased improved accuracy and coherency performances against disjointed prediction systems.Finally, building occupants and urban energy planning strategies are investigated under the prism of uncertainty. In a neighborhood of 41 Dutch residential buildings, occupants were determined to significantly impact optimal energy community designs in the context of weather and economic uncertainties.Overall, the thesis demonstrated the added value of multi-scale approaches in all analytical classes while fostering best data-science practices in the sector from benchmarks and open-source implementations