Samtidigt som informationsteknologins användning ökar i samhället riktas idag dessvärre för mycket fokus på själva tekniken och användarna tenderar att hamna i teknikens skugga. Det medför en risk för brist av acceptans om användarna själva inte varit med i processen att ta fram ett lämpligt system i verksamheten. Därför är användarinvolveringen en viktig aspekt när det kommer till systemutveckling. Internets utveckling har bidragit till en ökad tillgång av information Vilket ställer krav på att informationen behandlas och hanteras på ett effektivt sätt. En möjliggörare av effektivare hantering och insamling av information är att införa ett informationssystem i verksamheter. Ett nyttigt sätt för verksamheter att kunna fatta goda beslut utifrån information är att använda sig av ett beslutsstödsystem som genererar beslutsunderlag för att stödja verksamheten till beslutsfattande. Ett bra beslutsstödsystem ställer krav på att informationsbehoven matchas utifrån användarna samt att informationen uppnår en hög informationskvalitet. Syftet med denna kandidatuppsats inom ämnet informatik är att undersöka hur informationsbehoven och informationskvaliteten påverkar valet av ett beslutsstödsystem ur ett ledningsperspektiv. Uppsatsen är vinklad ur ett användarperspektiv. Val av fallverksamhet är Skövde Kommun som är en organisation inom den offentliga sektorn. Utifrån kvalitativa intervjuer med potentiella användare till ett beslutsstödsystem har en kartläggning av informationsbehov och krav till ett system frambringats. Den empiriska undersökningen har också bidragit till en kartläggning av behoven för att systemet ska uppnå en god informationskvalitet. Användarinvolveringen, vilken har innefattat en involvering av de framtida användarna av ett beslutsstödsystem i den empiriska undersökningen, har varit en betydelsefull del under fallstudien. Det framgår i undersökningen att respondenterna har behov och krav gällande hur de själva ska kunna hantera och behandla information utifrån egna intressen och anpassningar i systemet. Det framgår också att systemet ska vara användbart och matcha de krav som uttryckts för att uppnå en informationskvalitet. Jag kan identifiera att användarinvolvering och användbarheten är faktorer respondenterna lägger stor tonvikt på för en lyckad systemutveckling. Det framgår även i den empiriska undersökningen att respondenterna har ett behov av att kunna jämföra data utifrån olika perspektiv och ändmål inför beslutsfattande gällande E-tjänsteutveckling.

<p>Den militära underrättelsetjänsten i Sverige är i behov av att kunna hantera och analysera stora mängder information. Totalförsvarets forskningsinstitut (FOI) arbetar med utveckling av verktyget Impactorium som är ett stöd för hantering och analys av lägesinformation och fungerar som hjälp för beslutsfattande. Det här arbetet behandlar en gränssnittsutvärdering av Impactorium med syftet är att finna användbarhetsproblem som FOI kan åtgärda, samt att undersöka om det går att skapa en användbar design utan att blanda in den tänkta målgruppen i designprocessen. I studien ingick en heuristisk utvärdering av en användbarhetsexpert och ett användbarhetstest med försökspersoner som inte tillhör gruppen slutanvändare. Användbarhetsproblem som upptäcktes validerades sedan i en fokusgrupp bestående av experter med domänkunskap inom området underrättelse, som bedömde om problemen kan anses vara samma som riktiga användare kommer drabbas av.</p><p>Studien visade att flertalet av problemen som upptäcktes av personer utanför målgruppen var riktiga problem riktade mot användbarhet. 40 av 64 problem klassades som allvarliga problem som behöver åtgärdas. Endast två av de 64 klassades inte alls som problem. Det finns stor risk att användarnyttan inte är genomtänkt och att det behövs en djupare förståelse för slutanvändarna om Impactorium skall bli användbart. Hur slutanvändaren vill arbeta och vilken funktionalitet han har behov av bör inte basras på antaganden.</p>

<p>Otillräcklig hantering av stora datavolymer har tidigare gjort det svårt att omvandla försäljnings- och affärsdata till användbar information för beslutsfattare. På grund av detta har konceptet datalager framkommit. Datalagret ska stödja beslutsfattare genom att ta emot data från opreationella system i organisationer. Ett datalager syftar till att stödja informations- och analysprocesser över tidsperioder. Med hjälp av ett datalager kan organisationer utföra analyser. Söderström (1997) har satt upp analysbehov för organisationer inom olika branscher och genom att utgå från dessa återges en bild av vad organisationer har behov att analysera. Rapportens syfte är att undersöka huruvida dessa analysbehov stämmer överens i dagsläget. Intervjuer med organisaitoner som använder datalager kommer att genomföras för att få fram ett resultat som kan jämföras med Söderström (1997).</p>

Otillräcklig hantering av stora datavolymer har tidigare gjort det svårt att omvandla försäljnings- och affärsdata till användbar information för beslutsfattare. På grund av detta har konceptet datalager framkommit. Datalagret ska stödja beslutsfattare genom att ta emot data från opreationella system i organisationer. Ett datalager syftar till att stödja informations- och analysprocesser över tidsperioder. Med hjälp av ett datalager kan organisationer utföra analyser. Söderström (1997) har satt upp analysbehov för organisationer inom olika branscher och genom att utgå från dessa återges en bild av vad organisationer har behov att analysera. Rapportens syfte är att undersöka huruvida dessa analysbehov stämmer överens i dagsläget. Intervjuer med organisaitoner som använder datalager kommer att genomföras för att få fram ett resultat som kan jämföras med Söderström (1997).

Den militära underrättelsetjänsten i Sverige är i behov av att kunna hantera och analysera stora mängder information. Totalförsvarets forskningsinstitut (FOI) arbetar med utveckling av verktyget Impactorium som är ett stöd för hantering och analys av lägesinformation och fungerar som hjälp för beslutsfattande. Det här arbetet behandlar en gränssnittsutvärdering av Impactorium med syftet är att finna användbarhetsproblem som FOI kan åtgärda, samt att undersöka om det går att skapa en användbar design utan att blanda in den tänkta målgruppen i designprocessen. I studien ingick en heuristisk utvärdering av en användbarhetsexpert och ett användbarhetstest med försökspersoner som inte tillhör gruppen slutanvändare. Användbarhetsproblem som upptäcktes validerades sedan i en fokusgrupp bestående av experter med domänkunskap inom området underrättelse, som bedömde om problemen kan anses vara samma som riktiga användare kommer drabbas av. Studien visade att flertalet av problemen som upptäcktes av personer utanför målgruppen var riktiga problem riktade mot användbarhet. 40 av 64 problem klassades som allvarliga problem som behöver åtgärdas. Endast två av de 64 klassades inte alls som problem. Det finns stor risk att användarnyttan inte är genomtänkt och att det behövs en djupare förståelse för slutanvändarna om Impactorium skall bli användbart. Hur slutanvändaren vill arbeta och vilken funktionalitet han har behov av bör inte basras på antaganden.

Det finns metoder som har en fokus på användarmedverkan under utvecklingen och införande av informationssystem. Det kan vara svårt under utvecklingsprocessen att bekräfta hur en specifik systemtyp som beslutstödssystem kan anses vara framgångsrikt. Det kan, utöver de tekniska, finnas ytterligare faktorer som påverkar användningen av systemen som dessutom kan vara svåra att hantera under utvecklingen. Tar de användarcentrerade utvecklingsmetoder som används idag för att implementera och driftsätta ett beslutsstödssystem hänsyn till mjuka faktorer som kan vara specifika eller särskilt viktiga för denna typ av system? Kan effekten av faktorer som påverkar beslutsfattandet t.ex. stress, ångest och grupptänkande minimeras i högre grad då metoder som fokuserar på användarnas medverkan används? Att bekräfta existensen av dessa faktorer samt minimera den påverkan de har på beslutsfattandet under användningen kan göra stora skillnader i en verksamhets effektivitet. De systemutvecklingsmetoder som används idag lägger stor vikt på att utvecklare ska utföra en noggrann kravhantering, behovsanalys och utvärdering av det tänkta systemet, och i vissa metoder inkluderas en aktivanvändarmedverkan, men det tycks inte finnas mycket information om hur hänsyn tas till systemanvändningen under drift påverkas av mjuka faktorer och dess effekter. I detta arbete sker en litteraturstudie med syfte att analysera hur en användarcentrerad metod kan hantera mjuka faktorers påverkan på användarna under systemutvecklingsprocessen och vilka strategier som används för att undvika att dessa faktorer kan påverka användandet i ett senare skede då systemet är i satt i drift. Resultatet av studien visar att visst kan en ökad medverkan också öka insikterna runt de mjuka faktorer och effekter som är typiska för beslutsstödssystem. Men det är tveksamt om den kunskapen tas tillvara så att användarna under driften kan dra nytta av dessa erfarenheter och kunskaper.

This thesis has explored the development and potential effects of an intelligent decision support system (IDSS) to predict potential buyers for commercial real estate property. The overarching need for an IDSS of this type has been identified exists due to information overload, which the IDSS aims to reduce. By shortening the time needed to process data, time can be allocated to make sense of the environment with colleagues. The system architecture explored consisted of clustering commercial real estate buyers into groups based on their characteristics, and training a prediction model on historical transaction data from the Swedish market from the cadastral and land registration authority. The prediction model was trained to predict which out of the cluster groups most likely will buy a given property. For the clustering, three different clustering algorithms were used and evaluated, one density based, one centroid based and one hierarchical based. The best performing clustering model was the centroid based (K-means). For the predictions, three supervised Machine learning algorithms were used and evaluated. The different algorithms used were Naive Bayes, Random Forests and Support Vector Machines. The model based on Random Forests performed the best, with an accuracy of 99.9%. / Denna uppsats har undersökt utvecklingen av och potentiella effekter med ett intelligent beslutsstödssystem (IDSS) för att prediktera potentiella köpare av kommersiella fastigheter. Det övergripande behovet av ett sådant system har identifierats existerar på grund av informtaionsöverflöd, vilket systemet avser att reducera. Genom att förkorta bearbetningstiden av data kan tid allokeras till att skapa förståelse av omvärlden med kollegor. Systemarkitekturen som undersöktes bestod av att gruppera köpare av kommersiella fastigheter i kluster baserat på deras köparegenskaper, och sedan träna en prediktionsmodell på historiska transkationsdata från den svenska fastighetsmarknaden från Lantmäteriet. Prediktionsmodellen tränades på att prediktera vilken av grupperna som mest sannolikt kommer köpa en given fastighet. Tre olika klusteralgoritmer användes och utvärderades för grupperingen, en densitetsbaserad, en centroidbaserad och en hierarkiskt baserad. Den som presterade bäst var var den centroidbaserade (K-means). Tre övervakade maskininlärningsalgoritmer användes och utvärderades för prediktionerna. Dessa var Naive Bayes, Random Forests och Support Vector Machines. Modellen baserad p ̊a Random Forests presterade bäst, med en noggrannhet om 99,9%.

The construction industry has been hesitant for a long time to apply new technologies. In property development, the industry relies heavily on employees bringing experience from one project to another. These employees learn to manage risks in connection with the acquisition of land, but when these people retire, the knowledge disappears. An AI-based decision-support system that takes the risks and the market into account when acquiring land can learn from each project and bring this knowledge into future projects. In facility management, artificial intelligence could increase the efficiency of the allocation of staff in the ongoing operations. The purpose of the study is to analyse how companies in the real estate industry can improve their decision-making with the help of AI in property development and property management. In this study, two case studies of two different players in the real estate industry have been performed. One player, Bygg-Fast, represents property development and the other player, VGR, represents facility management. The study is based on interviews, discussions, and collected data. By mapping and then quantifying the risks and market indicators that are input data in the process, a basis can be created. The data can be used for a model that lays the foundation for an AI-based decision support system that will help the property developer to make calculated decisions in the land acquisition process. By mapping what a flow through a property looks like, measuring points can be set out to analyse how long the activities take in the specific business. These measured values provide a collection of data that makes it easier to plan the activities conducted in the property. A more efficient flow can be achieved by visualizing the entire process so staff can be allocated to the right part of the flow. By being flexible and being able to re-plan the business quickly if planning is disrupted, a high level of efficiency can be achieved. This could be done by an AI-based decision support system that simulates alternative day plans. / Byggbranschen har länge varit tveksamt till att applicera nya tekniker. Inom fastighetsutveckling bygger branschen mycket på att anställda tar med sig erfarenheter från ett projekt till ett annat. Dessa anställda lär sig hantera risker i samband med förvärv av mark men när dessa personer slutar eller går i pension försvinner kunskapen. Ett AI baserat beslutssystem som tar risk och marknad i beaktning vid förvärv av mark kan lära sig av varje projekt och ta med dessa kunskaper till framtida projekt. Inom fastighetsförvaltning skulle artificiell intelligens kunna effektivisera allokerandet av personal i den pågående verksamheten. Syftet med studien är att analysera hur företag i fastighetsbranschen kan förbättra sitt beslutstagande med hjälp av AI i utveckling av fastigheter samt fastighetsförvaltning. I denna studien har två fallstudier av två olika aktörer i fastighetsbranschen utförts. Ena aktören, Bygg-Fast, representerar fastighetsutveckling och den andra aktören, VGR, representerar fastighetsförvaltning. Studien bygger på intervjuer, diskussioner och insamlade data. Genom att kartlägga och sedan kvantifiera de risker samt marknadsindikatorer som är indata i processen kan ett underlag skapas. Underlaget kan användas för en modell som lägger grunden för ett AI baserat beslutsstödsystem som ska hjälpa fastighetsutvecklaren med att ta kalkylerade beslut i mark förvärvsprocessen. Genom att kartlägga hur ett flöde genom en fastighet ser ut kan mätpunkter sättas ut för att analysera hur lång tid aktiviteterna tar i den specifika verksamheten. Dessa mätvärden ger en samlad data som gör det lättare att planera verksamheten som bedrivs i fastigheten. Ett effektivare flöde kan uppnås genom att visualisera hela processen så personal kan allokeras till rätt del av flödet. Genom att vara flexibel och kunna planera om verksamheten snabbt ifall planering störs kan en hög effektivitet nås. Detta skulle kunna göras av ett AI baserat beslutsstödsystem som simulerar alternativa dagsplaneringar.

The construction industry has a great opportunity to streamline its operations even more by making greater use of the digital revolution. The industry today uses a lot of manual data management and analysis to get an overview of the business and to make decisions. This can be a time-consuming process that could be made more efficient through Business Intelligence (BI). BI is a technology that automatically, with the help of selected Key Performance Indicators (KPIs), shows the current status of how a business performs. This can allow managers and executives to make decisions easier and faster.This study examines which KPIs that are of common interest to companies and organizations in the construction industry as well as how these KPIs can be presented to the end users of a BI application. To investigate this, data is collected through literature studies and interviews, which results in a list of common KPIs for the industry. From this common list, a number of KPIs are selected to be visually represented.An analysis of the results, indicates that KPIs are of different importance and relevance depending on which sector of the construction industry the interviewee belongs to. There also appears to be sector-specific KPIs and the common list suggests that the profit margin is of great importance throughout the whole industry. KPIs can be represented in different types of charts and diagrams, depending on the purpose they hold, and should be designed so that they are intuitive and easy to understand. / Bygg- och hantverksbranschen har stor möjlighet att effektivisera sin verksamhet ännu mer genom att i större utsträckning utnyttja den digitaliserade utvecklingen. Branschen använder idag mycket manuell datahantering och manuell dataanalys för att få en överblick över verksamheten och ta beslut. Detta kan vara en tidskrävande process, som skulle kunna effektiviseras ytterligare genom Business Intelligence (BI). BI är en teknologi som automatiskt, med hjälp av valda nyckeltal (KPI:er), visar aktuell status på hur en verksamhet presterar. Detta kan göra att beslutsfattare kan fatta beslut enklare och snabbare.Denna studie undersöker vilka nyckeltal som är av gemensamt intresse för företag och organisationer i byggoch hantverksbranschen samt hur dessa nyckeltal kan presenteras för slutanvändarna av en BI-applikation. För att ta reda på detta samlas data in genom litteraturstudier och intervjuer, vilket resulterar i en lista över gemensamma KPI:er i branchen. Ur denna lista handplockas ett antal nyckeltal ut för att representeras visuellt.En analys av resultaten indikerar att nyckeltal är av olika vikt och relevans, beroende på vilken sektortillhörighet av byggoch hantverksbranschen den intervjuade tillhör. Det verkar även finnas sektorspecifika KPI:er samt att listan med de branchgemensamma nyckeltalen antyder att vinstmarginal är av stor vikt. KPI:er kan representeras i olika typer av diagram beroende på vilket syfte de innehar och bör designas så att de är intuitiva och lättförståeliga.