ARSITEKTUR BUSINESS INTELLIGENCE BERORIENTASI USER

dokumen-dokumen yang mirip
Business Intelligence dengan SQL Server 2008 R2

Perancangan Basis Data

BAB I LATAR BELAKANG

BAB I PENDAHULUAN. perusahaan atau organisasi dalam menentukan kebijakan-kebijakan strategis

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Introduction to Business Intelligence

BAB III LANDASAN TEORI

Konsep Business Inteligence. (Bag. 2) Ade Sarah H., M.Kom

MODEL SISTEM INFORMASI BUSINESS INTELLIGENCE MAHASISWA DENGAN METODE OLAP DI PROGRAM STUDI XYZ

BUSINESS INTELLIGENCE

BAB I PENDAHULUAN. Berkembangnya teknologi dan informasi saat ini telah menghasilkan kumpulan

APLIKASI DATA WAREHOUSE UNTUK BUSINESS INTELLIGENCE. Kusnawi Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta. Abstraksi

BUSINESS INTELLIGENCE. Management Database & Informasi

DATA WAREHOUSING AND ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)

Business Intelligence. Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization

BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Masalah


BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Knowledge Discovery in Databases (KDD)

JSIKA Vol. 5, No. 12, Tahun 2016 ISSN X

INTRODUCTION OF DATA WAREHOUSE. Presented by HANIM M.A M. IRWAN AFANDI.

6/26/2011. Kebutuhan perusahaan untuk mengimplementasikan BI cukup besar. BI dengan data analysis toolnya merupakan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Business Intelligence System (Sistem Kecerdasan Bisnis) Mohammad Sidik

PERANCANGAN DATA MART BAGIAN PENJUALAN MOTOR BEKAS(USED MOTOR CYCLE ) PADA CV. ATLAS MOTOR

Adapun karakteristik umum yang dimiliki datawarehouse adalah :

SATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA (MKom) UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Bab 2 Tinjauan Pustaka

ABSTRAK. Kata Kunci : Business Intelligence, Data Warehouse

Kompetensi : Mahasiswa dapat mengenal dan memahami konsep business intelligence, manfaat, implementasi di organisasi dan penyebab kegagalan BI.

DATA WAREHOUSE (The Building Blocks)

Perancangan Sistem Informasi Eksekutif

PENGEMBANGAN PROTOTYPE BUSINESS INTELLIGENCE BERBASIS ENTERPRISE RESOURCE PLANNING UNTUK USAHA KECIL DAN MENENGAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

Foundation of Bussiness Inteligence : Database and Information Management. Ayu Mentari Tania Rizqy Amalia Nisa Tri Lestari Oktarina Yurika Anggesty

DATA WAREHOUSE PERTEMUAN I S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM

The Design of Warehouse Data Structure to Support Product Marketing Plan Using Star Schema

Achmad Yasid, S.Kom

BAB I PENDAHULUAN.

BAB 4 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

OPTIMALISASI DATA PADA BAGIAN PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN DATA MART DI PT. XYZ

Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Olap Dengan Metode Pengembangan Waterfall Dan Evolutionary Untuk Analisis Data Pada Perguruan Tinggi

DATAWAREHOUSE FIRDAUS SOLIHIN UNIVERSITAS TRUNOJOYO. DATA dlm suatu ORGANISASI

TUGAS DATA WAREHOUSE & DATA MINING OLAP, OPERASI OLAP & MOLAP

Physical Modeling of Data Warehouse using Unified Modeling Language (UML) Muhammad Iqbal Dzulhaq Dendy Jonas Rudi Triwibowo

ABSTRAK. v Universitas Kristen Maranatha

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) PADA SISTEM INFORMASI EKSEKUTIF RUMAH SAKIT

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI OLAP PADA DATA PENJUALAN BBM MENGGUNAKAN PENTAHO TRIYONO

PERKEMBANGAN BASIS DATA SAAT INI

PROSES EXTRACT, TRANSFORM DAN LOAD PADA DATA WAREHOUSE

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

DATA WAREHOUSE USULAN PEMANFAATAN DATA WAREHOUSE UNTUK SISTEM IRIGASI OTOMATIS PADA DESA KELATING, KERAMBITAN, TABANAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. berbagai macam metode dan teknologi, sehingga sebuah sistem

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I BAB I PENDAHULUAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari data, dan deskripsi dari data, yang dapat digunakan bersama dan dibuat untuk

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. yang akan dibuat adalah sebagai berikut : Sistem Monitoring Pertumbuhan Balita Berbasis Web. Wahyuningsih

iii Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK

BAB 1 PENDAHULUAN. tersedianya informasi yang sesuai, dibutuhkan data warehouse yang berisi data

Pondasi Dasar Kecerdasan Bisnis Oracle

BAB I PENDAHULUAN. mempermudah setiap orang untuk mendapatkan informasi. Perkembangan

[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]

Bab V Perancangan Model Ensiklopedia

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: X

Pengantar Basis Data. Mata Ajar Basis Data 1

IMPLEMETASI DATA WAREHOUSE PADA BAGIAN PEMASARAN PERGURUAN TINGGI

BAB II LANDASAN TEORI. pendapat untuk mencapai tujuan bersama. 2. Membagi tanggung jawab bersama sama untuk mencapai tujuan.

Implementasi Integrasi Data Antar Sistem Informasi Untuk Mendukung Decission Support System

6/26/2011. Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H. Menurut Vidette Poe

KONSEP PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI EKSEKUTIF PADA UNIVERSITAS DENGAN MODUL PERPUSTAKAAN. Suparto Darudiato, Vivensius, Edward, Erric Suryadi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Datawarehouse dan OLAP (Overview) Diambil dari presentasi Jiawei Han

PENGGUNAAN PARADIGMA SOA (SERVICE ORIENTED ARCHITECTURE) UNTUK MEREALISASIKAN INTEROPERABILITAS DAN INTEGRITAS SISTEM INFORMASI.

xiii Forecasting BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA...

Business Intelligence. Hendrik

ABSTRAK. Kata Kunci : Data Warehouse, Real Time Data Warehouse, Change Data Capture, Audit Log. vii

INFRASTRUKTUR BUSINESS INTELLIGENCE MENDUKUNG DATA MINING DALAM PROSES E-BUSINESS

PERANCANGAN DATA WAREHOUSE UNTUK DEMOGRAFI, PERKEMBANGAN PRODUK DAN PROMOSI PADA MANDIRI TABUNGAN RENCANA DI PT.BANK MANDIRI(PERSERO) TBK.

TUGAS MAKALAH DATA WAREHOUSE TI025335

Pentingnya Data Warehouse dalam Dunia Bisnis. By : Feris Thia PT. Putera Handal Indotama

BAB I PENDAHULUAN. Pada dewasa ini kebutuhan akan business intelligent (BI) sebagai sistem

DESAIN DATA WAREHOUSE PADA SISTEM INFORMASI SUMBER DAYA MANUSIA SUB-SISTEM REKRUTMEN

BAB II LANDASAN TEORI. Data adalah sesuatu yang mewakilkan objek dan peristiwa yang memiliki arti

Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 15 Nomor

BAB I PENDAHULUAN. didukung dengan pernyataan dari Poe (1998) yang menyatakan bahwa banyak

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Seiring dengan semakin pesatnya perkembangan teknologi yang ada,

KARAKTERISTIK DATA WAREHOUSE

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Sistem Informasi Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap 2004 / 2005

BAB 1 PENDAHULUAN. yang lama untuk menghasilkan laporan yang dibutuhkan. Belum lagi

BAB I PENDAHULUAN. pengambil keputusan. Data Warehouse sebagai sarana pengambilan keputusan, merupakan

BAB II KONSEP DATA WAREHOUSING

Implementasi Business Intelligence untuk Menganalisis Data Persalinan Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI AKUNTANSI JASA REPARASI KAPAL PADA PT. DOK & PERKAPALAN KODJA BAHARI (PERSERO) GALANGAN II

BAB 2 LANDASAN TEORI. Data merupakan bentuk jamak dari datum (Vardiansyah, 2008, p3). Dalam

DATA WAREHOUSE KONSEP Konsep dasar data warehouse adalah perbedaan antara data dan informasi. Data terdiri dari fakta-fakta yang dapat diamati dan

ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN SISTEM

Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining. arifin, sistem informasi - udinus 1

Transkripsi:

Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer ARSITEKTUR BUSINESS INTELLIGENCE BERORIENTASI USER (User Oriented Business Intelligence Architecture) Gredion Prajena 1, Violitta Yesmaya 2, Dion Darmawan 3, Hantze Sudarma 4 Program Studi Teknologi Informasi Universitas Bina Nusantara, Jakarta 1 gredionprajena@gmail.com, 2 vyesmaya@yahoo.com, 3 diondarmawann@gmail.com, 4 hantze.sudarma@gmail.com Abstrak Kebutuhan informasi pada saat ini sudah tidak dapat dipisahkan dalam kehidupan sehari-hari. Bagi perusahaan, informasi merupakan hal yang sangat penting, terutama untuk para pengambil keputusan (decision maker). Dalam pengambilan keputusan, para decision maker membutuhkan informasi yang mendukung. Dengan menggunakan aplikasi Business Intelligence informasiinformasi yang mendukung pengambilan keputusan bisa diperoleh. Informasi yang dihasilkan dapat berupa laporan yang telah terjadi di perusahaan, seperti hasil penjualan produk. Selain itu, Business Intelligence juga dapat melakukan prediksi terhadap keadaan perusahaan di masa yang akan datang dengan menggunakan data historical dan data yang ada saat ini. Business Intelligence mempunyai arsitektur tradisional dengan beberapa kekurangan, seperti kurang fokus terhadap kebutuhan user atau decision maker sehingga informasi yang dibutuhkan tidak tercapai. Oleh karena itu, pada paper ini diajukan sebuah arsitektur Business Intelligence yang dapat memenuhi kebutuhan user akan informasi yang dibutuhkan, serta kekurangan-kekurangan yang ada pada arsitektur Business Inteligence tradisional. Kata Kunci: Business Intelligence, arsitektur. Abstract Information needs today are inseparable from everyday life. For companies, information is significant especially for decision makers. In a decision making process, the decision maker needs information that can support him/her. The information provided shall meet with what has been required. It is possible to obtain information by using Business Intelligence application. The resulting information can be in a form of a report of what has happened in the company, such as product sales. Business Intelligence additionally can also predict the company business in the future using historical and current data. Business Intelligence has a traditional architecture having several drawbacks, such as lack of focus on users or decision makers resulting in the failure of fulfilling the information required. This paper proposes Business Intelligence architecture that can meet the users needs for information as well as the weaknesses of the traditional Business Intelligence. Keywords: Business Intelligence, architecture. Tanggal Terima Naskah : 01 Mei 2014 Tanggal Persetujuan Naskah : 09 Juni 2014 157

Vol. 03 No. 10, Apr Jun 2014 1. PENDAHULUAN Di zaman teknologi informasi saat ini dimana sangat mendukung individu hingga tingkat korporat, kebutuhan teknologi informasi sudah tidak dapat dipisahkan lagi, khususnya pada tingkat korporat. Tersedianya informasi merupakan hal yang sangat penting bagi para pembuat keputusan di perusahaan. Data-data yang ada pada perusahaan harus diolah menjadi informasi yang berguna untuk mendukung pengambilan keputusan. Perkembangan data dari data biasa menjadi informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan dapat dilihat pada gambar 1[1]. Gambar 1. Proses business intelligence Business Intelligence adalah sebuah set model matematika dan metodologi analisis yang memanfaatkan data yang tersedia untuk menghasilkan informasi dan pengetahuan yang berguna untuk proses pembuatan keputusan yang kompleks [2]. Seiring dengan perkembangan zaman, Business Intelligence semakin banyak digunakan oleh perusahaan-perusahaan. Pada Teknologi Business Intelligence terdapat teknologi data warehouse, seperti reporting, ad-hoc querying, online analitical processing (OLAP). Pada alat Business Intelligence yang lebih advance terdapat data-mining, analisis prediktif menggunakan forecasting [3]. Aplikasi Business Intelligence memanfaatkan investasi dalam data dan sistem untuk menyediakan informasi yang mudah digunakan, yang dapat mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi. Untuk IT, aplikasi Business Intelligence memberikan nilai lebih ketika mengintegrasikan infrastruktur organisasi, yang mendukung teknologi saat ini. Business Intelligence juga harus dapat menggabungkan seluruh informasi, termasuk data yang tidak terstruktur, seperti e-mail, Excel, laporanlaporan yang tidak terkonsolidasi, dan hasil query dari sistem OLTP semua data organisasi [4]. Selain itu, Business Intelligence juga harus dapat dikembangkan sesuai dengan pertumbuhan kebutuhan pengguna dan dapat dipercaya. Saat ini lingkungan Business Intelligence memiliki beberapa kekurangan. Salah satunya adalah kurang fokus pada kebutuhan individual analyst dan decision maker. Para pengguna Business Intelligence dipaksa untuk mengandalkan laporan dan analitis content standar yang seringkali kurang memenuhi kebutuhan informasi [5]. Pengaturan dan konfigurasi sistem Business Intelligence membutuhkan pengetahuan yang mendalam mengenai data yang akan dianalisis dan tugas analisis yang 158

Arsitektur Business Intelligence Berorientasi.. dimaksud. Content dan model data harus disediakan sebelumnya oleh divisi IT dan disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Prosedur ini biasanya dilakukan dengan beberapa siklus konfigurasi (implementasi atau adaptasi) [6]. Business Intelligence, data warehousing, dan teknologi yang terkait menyediakan mekanisme technical untuk decision makers dalam menguji tren history, untuk mengukur hasil, dan untuk melihat pola dalam data yang mungkin terlewatkan [5]. Pada akhirnya, solusi Business Intelligence saat ini mempunyai fokus yang kuat pada data terstruktur dan data internal perusahaan, tetapi kurang mampu mengintegrasikan informasi eksternal dan informasi yang tidak terstruktur dengan mudah, realtime, dan efektif. Sebagai akibatnya, banyak informasi yang berguna tidak dimasukkan dalam analisis. Jika tidak mempertimbangkan informasi ini dapat memberikan pandangan yang menyimpang dan tidak lengkap, sehingga bisa mengarah pada keputusan bisnis yang salah yang berakibat pada kerugian perusahaan. 2. KONSEP DASAR 2.1 Business Intelligence Business Intelligence adalah sebuah set model matematika dan metodologi analisis yang memanfaatkan data yang tersedia untuk menghasilkan informasi dan pengetahuan yang berguna untuk proses pembuatan keputusan yang kompleks [2]. Tujuan utama dari Business Intelligence adalah sebagai berikut [3]: Untuk menyediakan sebuah versi tunggal kebenaran di seluruh organisasi. Untuk menyediakan implementasi sistem yang disederhanakan, penyebaran, dan administrasi. Untuk memberikan pengetahuan strategis, taktis, operasional, dan wawasan yang dapat dilaksanakan. Dalam pembangunan arsitektur harus mengikuti konsep arsitektur dasar untuk Business Intelligence yang dapat dilihat pada Gambar 2 [3]. Gambar 2. Arsitektur dasar untuk business intelligence 159

Vol. 03 No. 10, Apr Jun 2014 Pada gambar 2 terlihat aliran data dari sumber data menjadi aplikasi Business Intelligence, yang terdiri dari beberapa tahapan [7]: a. Sumber Data (Data Source) Dalam suatu perusahaan sumber data berasal dari berbagai sumber yang berbeda dari beberapa database operasional pada seluruh departemen dalam perusahan tersebut. Sumber yang berbeda akan berisi data yang memiliki kualitas yang bervariasi, dimana data tersebut akan disesuaikan dengan kode dan format yang dibutuhkan dalam pembuatan Business Intelligence. b. Tahapan ETL (ETL Layer) Tahapan ETL (Extract-Transform-Load) mempersiapkan data yang telah didapat dari sumber data untuk menghasilkan data yang akan diproses dalam Business Intelligence. ETL mendukung tugas-tugas Business Intelligence secara real-time, sehingga dapat membuat pengambilan keputusan berdasarkan data operasional yang tersedia. c. Data Warehouse/Data Mart (Physical Layer) Data warehouse berguna untuk menyimpan hasil data dari proses Business Intelligence. Dalam tahapan ini memungkinkan data yang akan ditampilan kepada pengguna (user) dapat dilakukan penyaringan, agregasi (perhitungan), dan ditelusuri. d. BI Front-end analytic applications Pada tahapan akhir dari arsitektur konseptual Busines Intelligence (BI) ini merupakan tampilan yang dapat membantu pengguna (user) dalam melakukan pengambilan keputusan. 3. STUDI PERBANDINGAN Terdapat beberapa studi yang membahas tentang arsitektur business intelligence, diantaranya: a. Architecture for ad-hoc and collaborative business intelligence Pada studi ini membahas tentang arsitektur Business Inteligence yang berisi dua layer utama, yaitu Ad-hoc and Collaborative Analysis dan Integration and Enrichment, serta satu kunci repositori Global Business Data Model. Pada layer pertama, diberikan fasilitas informasi untuk diri sendiri dan kerja sama dari pengguna bisnis. Di dalamnya terdapat dua komponen, yaitu lingkungan informasi pelayanan diri untuk analisis intuitif ad-hoc dan tempat untuk kolaborasi sebagai integrasi yang mulus untuk kerjasama dalam pengambilan keputusan. Layer kedua mengintegrasikan dan secara semantik memperkaya sumber data yang heterogen di dalam dan di seluruh organisasi. Di dalam layer ini terdapat dua komponen utama, yaitu lingkungan konfigurasi bisnis untuk pengguna bisnis dengan kemampuan manajemen data cukup untuk mengatur dan mengkonfigurasi InfoSpaces dan DataSpaces, serta penyediaan data yang menjamin fleksibilitas yang tinggi dan efisiensi. Kunci repositori yang merupakan repositori pusat dari platform ini dapat berfungsi untuk menerjemahkan terminologi IT ke dalam terminologi bisnis, dengan demikian dapat mendukung pengguna bisnis dalam mengkonfigurasi model informasi baru (InfoSpaces) dan membuat laporan baru. Bagian ini berisi definisi InfoSpace, deskripsi metadata navigasi dan aliran dari proses ETL, metadata terdefinisi (obyek bisnis, KPI, dimensi), data organisasi yang terintegrasi, serta penggunaan dan evaluasi data (log pada laporan dan penggunaan KPI) [5]. 160

Arsitektur Business Intelligence Berorientasi.. Gambar 3. Arsitektur architecture for ad-hoc and collaborative business intelligence b. Service-oriented architecture for business intelligence Bagian terpenting pada SOA-ITPA adalah reporting data store yang terintegrasi. Reporting data store berisi data historical, sekarang dan prediktif. Versi SOA yang diajukan memecah proses ETL menjadi modul service yang lebih kecil. Pada arsitektur SOA-ITPA, data mart dibuat untuk memenuhi kebutuhan aplikasi yang berbeda. Data mart tersebut dapat memiliki format yang berbeda-beda, seperti XML, micro-cube, atau file Excel. Gambaran arsitektur ini dapat dilihat pada gambar 4 [3]. Gambar 4. Service Oriented Architecture untuk IT Performance Analytic (SOA-ITPA) 161

Vol. 03 No. 10, Apr Jun 2014 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Dari pembahasan yang telah dilakukan, selanjutnya diajukan sebuah arsitektur Business Intelligence. Pada arsitektur ini terdapat empat komponen, yaitu: a. Data Integration Service Data-data yang ada dari berbagai sumber diintegrasikan ke dalam data warehouse sehingga pengguna Business Intelligence akan mendapatkan informasi yang menyeluruh dari perusahaan. Selain terintegrasi, data tersebut juga mengalami proses cleansing, extract, transform. b. Business Intelligence Configuration Para decision maker dapat melakukan konfigurasi Business Intelligence agar dapat menganalisis informasi secara mendalam. Dengan menganalisis secara mendalam, para decision maker dapat benar-benar mengerti tentang informasi yang disajikan, sehingga dapat mengambil keputusan yang tepat. Dengan konfigurasi, user akan mendapatkan informasi yang sesuai dengan kebutuhan dalam pengambilan keputusan. c. Data Reporting Service Pengguna Business Intelligence membutuhkan laporan yang mudah dimengerti, dapat diakses dengan cepat untuk mendukung proses pengambilan keputusaan. Oleh karena itu, aplikasi Business Intelligence harus dapat memenuhi kebutuhankebutuhan tersebut. Pada arsitektur ini pengaksesan laporan oleh pengguna aplikasi Business Intelligence dapat dengan mudah dilakukan. Layanan yang diberikan juga mendukung kebutuhan akan kemudahan akses laporan. d. Predictive Analysis Pada Predictive analysis terdapat data mining yang dapat melakukan prediksi pada masa yang akan datang (forecasting). Prediksi ini berdasarkan data historical dan data saat ini. Dari hasil prediksi tersebut dapat dianalisis keadaan perusahaan di masa depan, sehingga para top level management dapat mempersiapkan strategi untuk menghadapi hal-hal yang akan terjadi. Gambar 5. Arsitektur Business Intelligence 5. KESIMPULAN Pada penelitian ini diajukan arsitektur Business Intelligence yang dapat menangani masalah-masalah yang terjadi pada arsitektur Business Intelligence tradisional, seperti kurang fokus pada kebutuhan individual analyst dan decision maker. Dengan kemampuan user yang dapat mengkonfigurasi aplikasi Business 162

Arsitektur Business Intelligence Berorientasi.. Intelligence, membuat aplikasi Business Intelligence menjadi sangat berguna, karena seluruh informasi yang dibutuhkan dapat terpenuhi. REFERENSI [1] H. Yan, F. Simon. A Framework of Business Intelligence-driven Data Mining for e-business. 2009. [2] Vercellis, Carlo, Business Intelligence : Data Mining and Optimization for Decision Making. 2009. [3] W. Liya, B. Gilad, B. Claudio. A Service-oriented Architecture for Business Intelligence. 2007. [4] S. Yazilim. Architecturing Business Intelligence for SMEs. IEEE 36th International Conference, 470-475. 2012. [5] B. Henrike, dkk. An Architecture for Ad-hoc and Collaborative Business Intelligence. 2010. [6] Barc. The BI Survey 8. http://www.bi-survey.com/. 2009. [7] Chauduri, Surajit, Umeshwar Dayal, Vivek Narasayya. An Overview of Business Intelligence Technology. BI technologies are essential to running today s businesses and this technology is going through sea changes. 2001. 163