Bekerja dengan model dan data selama dua dekade terakhir, kami telah menemukan bahwa model yang sangat kecil dapat menghasilkan pemahaman yang unik tentang jumlah data yang sangat besar. Ini terutama benar ketika data yang tersedia sangat terpilah. Hasil dari Model Kecil dengan Banyak Data (SMLODs) memiliki nilai signifikan dalam dirinya sendiri, dan juga dapat diwujudkan dalam model agregat. Kursus mini ini berfokus pada penggunaan model kecil untuk memahami dan memanfaatkan data terpilah.

SMLOD paling berharga ketika mereka membuat prediksi yang andal yang dapat dibandingkan dengan data baru saat tersedia. Kejutan menandakan perubahan dalam hubungan sebab-akibat atau meremehkan ketidakpastian yang melekat dalam model dan data. Ketika modelnya benar, dan tidak ada kejutan, model menjadi alat yang nyaman untuk membandingkan proses bisnis yang sedang berlangsung yang memberikan sinyal peringatan dini (atau peluang) ketika sesuatu yang penting berubah.

Kursus ini mencakup contoh SMLOD yang sukses yang diambil dari pengalaman konsultasi Ventana. Contohnya meliputi:

   • sebuah perusahaan yang mencoba memutuskan nomor suku cadang mana yang gagal dalam peralatan mereka yang memerlukan perhatian teknis lebih banyak sebelum menetapkan tingkat suku cadang.
   • rantai toko kelontong yang mencoba mengoptimalkan stok raknya.
   • perusahaan farmasi yang mencoba mengidentifikasi perubahan perilaku pasien dalam terapi.
   • perusahaan asuransi properti & kecelakaan mencoba menyesuaikan tarif untuk melengkapi dengan pesaing yang agresif.
   • jaringan hotel yang mencoba mengatur cadangan yang akan dipegangnya untuk menutupi penukaran miliaran poin tamu yang sering terakumulasi selama masa hidup pelanggan, dan
   • bank regional yang mencoba memprediksi berapa banyak pinjaman dari portofolionya yang pada akhirnya akan gagal bayar.

Mengingat mata uang masalah nasional seputar pinjaman hipotek, contoh utama adalah penjaminan dan penetapan harga pinjaman hipotek dan pengelolaan cadangan keuangan yang diadakan untuk mengantisipasi default pinjaman. (Masalah yang lebih besar dari sekuritisasi pinjaman hipotek dan keruntuhan keuangan internasional tidak akan dibahas, meskipun beberapa wawasan relevan dengan perspektif yang lebih luas itu.)

Kursus ini mencakup campuran demonstrasi dan manipulasi model secara langsung. Tujuannya adalah untuk membatasi keterampilan manipulasi Vensim yang diperlukan sehingga siswa dapat lebih fokus pada konsep penemuan masalah dan pemecahan masalah. Tujuan utamanya adalah untuk mengungkap kemungkinan pemantauan kinerja bisnis yang lebih baik dan penerapan mekanisme umpan balik yang meningkatkan model dan bisnis yang mereka dukung.

Prasyarat: kursus pengenalan dan lanjutan Vensim atau pemahaman umum tentang penggunaan data dan pengoptimalan di Vensim.