ระบบประเมินความเป็นไปได้ในการลงทุนโครงการทางเทคโนโลยีสารสนเทศสำหรับธุรกิจโรงแรม

Abstract

ปัญหาความล้มเหลวจากการลงทุนในโครงการทางเทคโนโลยีสารสนเทศในธุรกิจโรงแรมเกิดจากการรวบรวมข้อมูลผ่านการติดต่อสื่อสารระหว่างผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคและผู้ประกอบการธุรกิจโรงแรมโดยประสบปัญหาในการสื่อสารอันเนื่องมาจากประสบการณ์ทางคอมพิวเตอร์ที่แตกต่างกันจนกระทั่งการประมาณการระดับความเป็นไปได้ในการลงทุนเกิดความคลาดเคลื่อน ระบบประเมินความเป็นไปได้ในโครงการทางเทคโนโลยีสารสนเทศของธุรกิจโรงแรมจึงถูกพัฒนาขึ้นจากแนวคิดอันประกอบไปด้วย การใช้ประสบการณ์เป็นฐานความรู้ การประเมินความเป็นไปได้ในการลงทุนโครงการทางเทคโนโลยีสารสนเทศ และภววิทยา รายงานวิจัยฉบับนี้ได้ทำการรวบรวมข้อมูลสำหรับการทดสอบความแม่นยำของตัวแบบและนำตัวแบบในรูปแบบเว็บแอฟพลิเคชั่นไปทดลองในกลุ่มเป้าหมายอันประกอบไปด้วย ผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคและผู้ประกอบการธุรกิจโรงแรม โดยพบว่ากลุ่มเป้าหมายสามารถนำเอาระบบดังกล่าวไปใช้ประกอบการตัดสินใจในการดำเนินโครงการจนกระทั่งสามารถเพิ่มอัตราความสำเร็จในการลงทุนโดยเฉลี่ยจาก3.66 เป็น 5.16 ครั้ง สามารถลดปัญหาการสื่อสารระหว่างผู้ประกอบการและผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคระหว่างศึกษาความเป็นไปได้ในการดำเนินโครงการโดยเฉลี่ยจาก 5.5 เป้น 3 ครั้ง และสามารถลดปัญหาการเพิ่มเติมฐานความรู้ในภววิทยาจาก 2 เป็น 0 ครั้ง

Failure problem of information technology project from hotel business happened from data collection between hotel owner and technician expert who have a difference experience about information technology project. Feasibility evaluation system of information technology project for hotel business is weaved from knowledge-based experience technique, ontology and feasibility study for information technology project model. This research collected an experiment data from hotel business owner and technician expert for approve a flexibility of model. Then, model is experimented on target respondent in web application format. Research founded that hotel owner could bring a model to increasing a project successful on the average at 3.66 to 5.16 times, reducing a communication problem between hotel owner with technician during project feasibility study on the average at 5.5 to 3 times, and could reducing ontology expanding problem on the average at 2 to 0.