Ekonomski fakultet Sarajevo Postdiplomski studij TEHNOLOGIJA ZA PODRŠKU

Ekonomski fakultet Sarajevo Postdiplomski studij TEHNOLOGIJA ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU 28 -29. 11. 2003. Nijaz Bajgoric nijaz. bajgoric@efsa. unsa. ba http: //www. efsa. unsa. ba/~nijaz. bajgoric 1

Jedan od tipičnih problema u savremenom poslovanju: AOP u firmi postoji, ali postoji i: § § § § Nezadovoljstvo krajnjih korisnika sa programima i izvještjima Nezadovoljstvo komitenata i potencijalnih kupaca sa postupkom dobijanja informacija o određenom proizvodu ili usluzi Neadekvatan pristup podacima sa hosta (servera), naročito za krajnje korisnike i menadžere Problem u formatima podataka sa host mašine i PC aplikacija Neadekvatna informacija o profitabilnosti proizvoda, profitabilnosti kupaca, profitabilnosti komercijalista Bavljenje samo podacima iz prošlosti Nedostatak kvalitetnih analiza za donošenje poslovnih odluka Stalni sukob na relaciji AOP služba - krajnji korisnici kao i … 2

Prekomjerna papirologija § Nesnalaženje u papirima § Visoki izdaci za papirne medije § Gubljenje dokumenata, a samim tim i dragocjenih podataka § Problemi sa fizičkim pohranjivanjem dokumenata § Nemogućnost pretraživanja informacija iz dokumenata 3

Neefikasno komuniciranje sa okruženjem, kupcima i dobavljačima § Fax kao jedino sredstvo poslovne komunikacije § Redovi za faksiranje § Neadekvatna distribucija primljenih faksova § Slab kvalitet faksiranih dokumenata (primljenih i poslanih) § Prekucavanje dokumenata § Neefikasnost u dostavljanju poslovnih dokumenata komitentima putem pošte § Nedostaci u promotivnim aktivnostima 4

Neefikasna interna komunikacija § Slaba komunikacija i koordinacija među uposlenima § Isti podaci pohranjeni na više mjesta § Različite interpretacije istih podataka § Dominantno korištenje štampanih materijala u internom komuniciranju i izvještavanju § itd. 5

Primjena informacijske tehnologije u našim uslovima u zadnjih 20 30 godina uglavnom se ogledala kroz prizmu nekoliko standardnih aplikacija AOP-a (automatske obrade podataka) kao što su: glavna knjiga, kupci-dobavljači, obračun plata, osnovna sredstva, materijalno poslovanje i sl. U okviru ovih sistema odvijao se i još se uvijek odvija znatan procenat obrade podataka. Međutim, neophodno je istaći da primjena savremene informacijske tehnologije ne počinje i završava sa ovim aplikacijama, kako se obično misli. Iskustvo je pokazalo da i u firmama koje imaju organiziran sistem AOP-a postoji čitav niz problema, od kojih su neki prethodno navedeni. 6

Tradicionalne IS funkcije § Razvoj aplikacija i informacijskog sistema u cjelini § Upravljanje operacijama unutar IS-a, uključujući računarski centar § Kadrovsko osposobljavanja računarskog centra § Pružanje tehničkih usluga 7

Nove (dodatne) IS funkcije § § § § § Iniciranje razvoja i sam razvoj strateških IS Planiranje, razvoj i kontrola informacijske infrastrukture Inkorporiranje Interneta i elektronske trgovine u okvire poslovanja Upravljanje sistemskom integracijom Informatička edukacija menadžera Edukacija informatičara o poslovanju Podrška krajnje-korisničkog kompjutinga Aktivno učešće u reinženjeringu poslovnih procesa Kreiranje poslovnih alijansi sa IT firmama i IT departmentima u ostalim firmama. 8

Zahtjevi savremenog poslovanja prema IS-u/IT-u: Da li možemo, kao poslovni sistem, primjenjujući IT: § § § Ostvariti prednost u odnosima sa našim dobavljačima, poboljšati našu, a smanjiti njihovu sposobnost pogadjanja (bargaining power). Sniziti troškove nabavke. Identificirati alternativne izvore za snabdijevanje (alternativne dobavljače), locirati proizvode-supstitute, identificirali dobavljače sa najnižim cijenama. Poboljšati kvalitet proizvoda i usluga koje dobijamo od naših dobavljača, reducirati vrijeme nabavki, nadgledati kvalitet, koristiti usluge dobavljača za naše kupce. Dobiti pristup vitalnim informacijama o našim dobavljačima koje će nam pomoći u reduciranju troškova. Kako odabrati najpogodniji proizvod. Kako koristiti te informacije u poslovnom pregovaranju u cilju snižavanja nabavnih cijena. Kako osigurati kontrolu kvaliteta. Dostaviti dobavljačima odredjene informacije o našem poslovanju i potrebama kako bi polučili odredjene pozitivne efekte u smislu troškova, kvaliteta, pouzdanosti itd. Kako osigurati efikasniju razmjenu podataka i poslovnih dokumenata. 9

§ § § § § Uticati na sniženje troškova koje naši kupci imaju poslujući sa nama, kako reducirati papirologiju, reducirati troškove i cijene. Osigurati efikasnije fakturiranje, dostavljanje kupcima vitalnih informacija o našim proizvodima i uslugama tako da oni odluče kupovati od nas, a ne od konkurenata. Kako postići stanje u kojem će naši postojeći kupci imati veće troškove ukoliko se odluče za prelazak na konkurenta. Da li možemo povećati stepen zavisnosti kupaca o našoj firmi. Kako u većem stepenu personalizirati odnose prema kupcima. Kako koristiti eksterne baze podataka i druge izvore da bi dobili više podataka o našim kupcima i potencijalnim kupcima. Kako efikasnije kreirati nove proizvode ili usluge, a prema zahtjevima kupaca. Kako pojačati barijere za ulazak novih konkurenata na naš tržišni segment. Kako osigurati bolje post-prodajne usluge našim kupcima. Kako poboljšati kvalitet postojećih proizvoda i usluga. 10

Evolucija informacijskih sistema 11

Informacijski sistemi prema tipu podrške 12

Informacijski sistemi prema korisnicima 13

Aplikacijske platforma u savremenom poslovnom kompjutingu § § § § Aplikacije za obradu transakcija (Transaction Processing Applications) – aplikacije koje obuhvataju i obrađuju podatke u okviru poslovnih procesa u toku odvijanja poslovnih operacija. Aplikacije za podršku odlučivanju (Decision Support Systems, Business Intelligence Applications) – aplikacije koje imaju za cilj poboljšanje procesa odlučivanja u poslovnom sistemu. Tehnologija za automatizaciju uredskog poslovanja (Office Automation Technology) Aplikacije za komuniciranje i saradnju (Messaging and Collaboration Applications) Aplikacije za upravljanje dokumentima (Document Management Applications) Aplikacije za elektronsku trgovinu i elektronsko poslovanje (Electronic Commerce Applications). Tehnologija za sistemsku integraciju (Systems Integration Technology) 14

Sa aspekta donošenja odluka § § § § Aplikacije za obradu transakcija (Transaction Processing Applications) – aplikacije koje obuhvataju i obrađuju podatke u okviru poslovnih procesa u toku odvijanja poslovnih operacija. Aplikacije za podršku odlučivanju (Decision Support Systems, Business Intelligence Applications) – aplikacije koje imaju za cilj poboljšanje procesa odlučivanja u poslovnom sistemu. Tehnologija za automatizaciju uredskog poslovanja (Office Automation Technology) Aplikacije za komuniciranje i saradnju (Messaging and Collaboration Applications) Aplikacije za upravljanje dokumentima (Document Management Applications) Aplikacije za elektronsku trgovinu i elektronsko poslovanje (Electronic Commerce Applications). Tehnologija za sistemsku integraciju (Systems Integration Technology) 15

16

Cilj svih navedenih tehnologija sastoji se u poboljšanju efikasnosti i efektivnosti različitih aktivnosti u poslovanju, od obrade teksta, računskih operacija, internog i komuniciranja sa subjektima iz okruženja, pa sve do strateškog planiranja i donošenja odluka. Peter Drucker: § efikasnost - "činiti stvari na pravi način" ("doing the things right") § efektivnost - "činiti prave stvari ("doing the right things"). 17

Informacijska arhitektura – osnovni modeli Mainframe-bazirani sistem ili Host-bazirani (legacy) sistem 18

Informacijska arhitektura – osnovni modeli Client/server arhitektura 19

Tri osnovna modela aplikacijske platforme § “In-house” aplikacijska platforma, sa različitim modalitetima, pri čemu se radi o aplikativnim rješenjima razvijenim od strane samog poslovnog sistema. § Platforma zasnovana na tzv. “Off-theshelves” aplikativnim rješenjima, tj. kupovini gotovih rješenja po principu “sa polica”. § Aplikacijska platforma bazirana na implementaciji ERP integriranih paketa. 20

TPS-ERP rješenja § “In-house” implementacija § ASP (Application Service Provider) model implementacije Aplikacije za tzv. horizontalna tržišta - rješenja koja pokrivaju računovodstvene, finansijske i neke druge standardne operacije i koja se mogu primjenjivati u različitim poslovnim sistemima § Aplikacije za tzv. vertikalna tržišta - rješenja koja se kreiraju za specifične sisteme, kao što su npr. za automobilsku industriju, prehrambenu industriju, za bolnice i zdravstvene ustanove, finansijske institucije, itd. § 21

Enterprise Resource Planning Systems § Upravljanje materijalom § Upravljanje proizvodnjom § Prodaja i distribucija § Finansije i računovodstvo § Ljudski resursi § Servis i održavanje § Upravljanje kvalitetom § Itd. 22

Struktura ERP aplikacija 23

ERP vendori § SAP (www. sap. de, www. sap. com) § Oracle (www. oracle. com) § Baan (www. baan. com) § People. Soft (www. peoplesoft. com) § QAD (www. qad. com) § Navision (www. microsoft. com) 24

SAP R/3 firme SAP (www. sap. de) § § § § § Finansijsko računovodstvo (Financial Accounting) Kontroling (Controlling) - Troškovno računovodstvo, sa novim pristupima u analizi i kontroli troškova kao što je ABC sistem Kontroling firme (Enterprise Controlling) - Sistem izvještavanja i kontrole na nivou firme, a obuhvata sljedeće važnije module: izvršni informacijski sistem (Executive Information System - EIS), poslovno planiranje i budžetiranje, računovodstvo profitnih centara itd. Planiranje proizvodnjom Upravljanje materijalom Servis i održavanje Upravljanje kvalitetom Upravljanje projektima Prodaja i distribucija Upravljanje ljudskim resursima 25

SAP – industrijska rješenja § § § § § Avio industrija Automobilska industrija Bankarstvo i osiguranje Hemijska i petrohemijska industrija Industrija potrošnih dobara Bolnice i zdravstvene ustanove Telekomunikacije Javna administracija Elektronika itd. 26

SAP (ERP) i Tehnologija za podršku odlučivanju SAP moduli mogu se koristiti pojedinačno i integrirani sa ostalim modulima. Pored navedenih - klasičnih sistema poslovne obrade, SAP ima razvijene i dodatne module koji se odnose na podršku u odlučivanju (Business Information Warehouse), upravljanje dokumentima (Document Management), sistem obračuna troškova po ABC (Activity Based Costing) modelu, itd. 27

SAP – screenshots 28

SAP – screenshots 29

ERP Facts § ERP projekti su skupa rješenja § Projekat se isplati, ali tek nakon izvjesnog vremena § Neposredno nakon same implementacije, business trpi izvjesne negativne posljedice 30

ERP Facts 31

ERP troškovi 32

Tehnologija za podršku odlučivanju (Decision Support Technology - DST) U modernom poslovanju postoji jako izražen zahtjev od strane top menadžmenta prema IS departmentu firme, odnosno informacijskoj tehnologiji općenito, za kvalitetnom informacijskom podlogom u procesu donošenja odluka. Ovi zahtjevi se uglavnom odnose na sljedeće: § Što je moguće jednostavniji pristup podacima "na sistemu“. § Podaci u formi konciznih izvještaja, prilagođenih potrebama menadžera. § Kvalitetne analize u smislu pomoći u rješavanju problema odlučivanja. 33

DST-osnovne tehnologije § § § § Spredšit i DBMS aplikacije iz seta Office integriranih paketa Alati za poboljšanje personalne produktivnosti Desktop DSS alati (Desktop sistemi za podršku odlučivanju) Izvršni informacijski sistemi ili sistemi izvještavanja (Executive Information Systems /Reporting Systems) Sistemi za podršku grupnog odlučivanja Data Warehousing sistemi Integrirani sistemi za podršku odlučivanju (Enterprise-wide DSS, Business Intelligence sistemi) Poslovni portali Simulacijski softver Optimizacijski softver Activity-based Costing sistemi Ekspertni sistemi (Expert Systems) i sistemi neuralnih mreža (Neural Network Systems) 34 Business Activity Monitoring sistemi

Spredšit programi (Excel) Funkcije 35

Excel Pomoću Goal Seek analize je moguće izračunati određene input veličine u zavisnosti od željenog rezultata. U navedenom primjeru, sistem određuje veličinu kamatne stope u zavisnosti od ulaznih veličina i željene vrijednosti otplate od 9000 USD. 36

Excel Solver - program za optimizaciju. U narednom primjeru, solver se koristi da bi se maksimizirala vrijednost profita (polje F 7) mijenjanjem vrijednosti tromjesečnog budžeta za reklamu (polja B 5: E 5), sa ograničenjem da ukupan iznos budžeta ne pređe 40000 USD. 37

Excel Add-Ins 38

Excel – DSS capabilities § Filtriranje § Pivot tabele § Scenario manager § Statističke, finansijske i ostale funkcije § OLAP-BI funkcije (SQL - Analysis Server) 39

Analysis Server 40

Excel - spajanje na OLAP Cube na Analysis Serveru 41

42

Alati za poboljšanje personalne produktivnosti Ovu skupinu softverskih proizvoda - tzv. "Personal Productivity Tools" čine po pravilu mali softverski paketi, koji su vrlo pristupačni što se cijene tiče. Također su vrlo user - friendly, tj. kreirani na način da su vrlo jednostavni za korištenje i mogu biti vrlo korisni u računovodstvu, finansijama, marketingu itd. Neki od ovih alata su ustvari dodaci (Add-Ins) Excelu ili nekom drugom spredšitu, dok su ostali standardne, uglavnom, Windows aplikacije. Osnovna im je karakteristika da su kreirani za usko specijalizirana područja primjene, te da su lakši za korištenje i od samih spredšit programa. Cijene ovih paketa kreću se od 10 -600 USD. 43

Finansijski kalkulatori Vulcan Finance. Calc firme Vulcan. Soft (www. vulcansoft. com) Vulcan Finance. Calc je vrlo pogodan finansijski kalkulator koji izračunava 14 najčešće korištenih finansijskih pokazatelja među kojima su: buduća vrijednost, sadašnja vrijednost, anuiteti buduće i sadašnje vrijednosti, amortizacija, itd. 44

Desktop sistemi za podršku odlučivanju Desktop DSS alati su korisniku orijentirani programi koji omogućavaju analizu i modeliranje problema i procesa odlučivanja. Obično raspolažu sa skupom kvantitativnih tehnika, statističkih, matematičkih i finansijskih rutina, tehnika umjetne inteligencije, sve sa ciljem omogućavanja izgradnje kompleksnih modela poslovnog odlučivanja, a u funkciji izbora adekvatnih odluka. Prednost ovih programa u odnosu na Excel i ostale spredšit programe je u tome što podržavaju vizualno modeliranje, što je sa aspekta krajnjeg korisnika - donosioca odluka posebno bitno. 45

Decision. Pro DSS alat (www. vanguardsw. com). 46

Decision. Pro § § § § § Generalno modeliranje i rješavanje problema – da prihvati logičan kompleks problema i da bi svoje ideje jasnije izrazili. Decision Tree analize (stablo odlučivanja) – za odabir najbolje putanje akcije kada su buduće posljedice neizvjesne. Monte Carlo simulacija - za neizvjesno poslovanje, pomoć pri poslovanju sa rizikom i simuliranje kompleksnih sistema. Forecasting (prognoziranje) – za ekstrapolaciju istorijskih performanci podataka za pomoć u planiranju. Optimizacija – za alokaciju najuspješnijih istraživanja koristeći linearno programiranje i nelinearne tehnike. Senzitivne analize - za određivanje koji put uzeti za donošenje najbolje odluke. Data Analysis (analize podataka) - za izvlačenje korisnih informacija iz istorijskih ili eksperimentalnih podataka. Expert Systems Development (razvoj ekspertnih sistema) – za kodiranje stručnog znanja koje će pomoći manje iskusnim donosiocima odluka i pri donošenju rutinskih odluka. Advanced Analytics (napredne analize) – za izgradnju modela koji podstiču na razvoj najsavremenijih poslovnih analiza. 47 Application Development (razvoj aplikacija) – za izradu kritičnih aplikacija baziranih na Decision. Pro-u.

Decision Pro: Primjer modela - ROE 48

Decision Pro: Primjer modela – Company Value 49

Decision Pro: ostale mogućnosti: 50

Izvršni informacijski sistemi (Executive Information Systems) Cognos (www. cognos. com), Business Objects (www. businessobjects. com), Pilot (www. pilotsw. com), Brio (www. brio. com), Comshare (www. comshare. com), Platinum (www. platinum. com), IBM (www. ibm. com), SAS (www. sas. com), SAP (www. sap. com), Oracle (www. oracle. com), 51

Data Warehousing (skladištenje podataka) predstavlja novi termin koji se u posljednje vrijeme sve više koristi kada se radi o računarskoj podršci procesa odlučivanja. Naglasak je na posebnoj proceduri tzv. rafiniranja podataka u efektivne informacije koje mogu pomoći donosiocima odluka u rješavanju poslovnih problema. U evolucijskom smislu, radi se o novom konceptu u području tehnologije za podršku odlučivanju. Data warehouse ili skladište podataka se može definirati kao svojevrsni repozitorij podataka iz različitih aplikacija i izvora podataka, ali koji su pohranjeni tako da se mogu koristiti efikasnije i efektivnije u procesu izvještavanja i donošenja odluka. Ovaj novi koncept donio je veći broj novih termina kao što su: data mining, datamart, on-line analytical processing - OLAP, itd. 52

DW - terminologija Datamart - Datamart obično predstavlja bazu podataka koja je organizirana za jedan poslovni odjel ili funkciju. Datamining - Datamining ili u slobodnom prevodu "kopanje podataka" odnosi se na sofisticirane procedure traženja podataka koje koriste statističke algoritme u otkrivanju određenih korelacija između pojedinih tipova podataka. Pored standardnih statističkih metoda, datamining uključuje i metode neuralnih mreža (neural networks), zatim stabla odlučivanja (decision trees), itd. Data warehouse - Data warehouse ili skladište podataka se u najkraćem može definirati kao baza podataka kreirana za podršku odlučivanju u nekom organizacijskom sistemu. Ovakva baza podataka se s vremena na vrijeme ažurira novim podacima kao i novim procedurama, prije svega upitima, za korištenje od strane menadžera. Obično se radi o bazama podataka velikih kapaciteta koji idu i do više desetina terabajta. On-line analytical processing (OLAP) - OLAP sistemi ili aplikacije omogućavaju korisnicima izvršavanje tzv. multidimenzionalnih aspekata analize i vizualnog prikaza podataka. Stoga se OLAP aplikacije ponekad nazivaju 53 i multidimenzionalne baze podataka

54

Data Mining Data mining je skup tehnika i metoda koje omogućavaju otkrivanje skrivenih veza među varijablama u velikim bazama (skladištima) podataka. To je metoda za automatsko otkrivanje trendova, nizova, i veza između akumuliranih podataka. Za razliku od Business Intelligence aplikacija, čija je glavna funkcija analiza i izvještavanje na postojećim podacima, data mining aplikacije idu korak dalje - njihova je uloga pronalaženje veza među podacima koje nisu očigledne. 55

Data mining analize se baziraju na metodama raspoznavanja uzoraka i koriste se za rješavanje sljedećih zadataka: Razvrstavanje (classification), razvrstavanje klijenta u neki od unaprijed definiranih segmenata. Predviđanje (prediction) - metoda vrlo slična razvrstavanju, ali za razliku od razvrstavanja, određujemo segment kojem će klijent pripadati u budućnosti. Procjena vrijednosti (estimation) - omogućuje procjenu vrijednosti neke kontinuirane varijable u nekom trenutku u budućnosti. Grupiranje (clustering) - metoda kojom se analizira baza klijenata. Broj segmenata se određuje ručno ili automatski. U segmente se zatim automatski razvrstavaju klijenti. Metoda “analiza košarice” se koristi za otkrivanje proizvoda koji se prodaju zajedno. Druga vrsta analize je analiza slijeda prodaje, npr. kosilica pa onda crijevo za zalijevanje. Opisivanje i vizualizacija podataka - ove metode omogućavaju učenje iz podataka, a ljudi lakše uče pomoću vizualizacije. 56

SQL Server – Analysis Manager 57

Integrirani sistemi za podršku odlučivanju (Business Intelligence) Za razliku od prethodno navedenih DSS alata koji spadaju u klasu desktop aplikacija, u području tehnologije za podršku odlučivanju postoje integrirana rješenja sistema za podršku odlučivanju na organizacijskom nivou. Radi se o moćnim client/server aplikacijama, sa cijenom od nekoliko desetina do nekoliko stotina hiljada USD, zavisno od broja modula i broja klijenata. Ove aplikacije predstavljaju integraciju standardnih DSS mogućnosti kao što su analiza i modeliranje problema odlučivanja, statističkih tehnika, sa tehnikama izvještavanja, data warehousing tehnikama, i najnoviju integraciju sa Web tehnologijom u smislu omogućavanja korištenja ovih sistema direktno sa Web browsera. Obično imaju razvijene interfejse za tzv. legacy aplikacije - aplikacije starijeg datume koje se nalaze na većim sistemima i koje sadrže podatke o poslovnim procesima. Također, pod uticajem snažnog razvoja tzv. ERP integriranih aplikacija poslovne obrade, većina integriranih DSS sistema ima razvijene, ili radi na razvoju, interfejse za pristup podacima sa ERP sistema. 58

Cognos Web-enabled Reporting System (www. cognos. com) 59

Reporting Services for SQL Server 2000 60

Reporting Services for SQL Server 2000 61

SAP - BIW SAP Business Information Warehouse omogućava Online Analytical Processing (OLAP), za procesiranje informacije iz ogromne količine operativnih i istorijskih podataka. OLAP tehnologija omogućava multi-dimenzionalne analize iz različitih poslovnih perspektiva. SAP Business Information Warehouse obezbjeđuje fleksibilne alate izvještavanja i analize, za analiziranja i podršku donošenja odluka (decision-making support). Ovi alati uključuju upite, izvještavanje i OLAP funkcije. 62

SAP - BIW 63

SAP – BIW - PDA 64

SAP – BIW - WAP 65

SAP – BIW –Mobile Intelligence 66

Sistemi za podršku grupnog odlučivanja § § § Podržavaju grupno donošenje odluka Poboljšavaju komunikacije između članova grupe Promoviraju inovacije i motiviranost za rješavanje problema Efikasnije fokusiraju na problem Povećavaju broj ideja u postupku rješavanja problema 67

Group DSS – Group. Systems (www. groupsystems. com) 68

Group. Ware 69

Group. Ware Products 70

Video. Conferencing alati Videokonferensiranje (Videoconferencing) predstavlja novi pristup u organiziranju timskog rada pomoću komunikacijske tehnologije. Tzv. distribuirani ili virtualni sastanci su postali mogući upravo zahvaljujujući komunikacijskoj i Internet tehnologiji. Tehnologija videokonferensinga može značajno reducirati troškove putovanja kada je u pitanju organiziranje sastanaka i grupnog rada u situaciji gdje su učesnici na različitim lokacijama. Pored toga, ova tehnologija može poboljšati kvalitet usluga u komuniciranju sa kupcima i dobavljačima. Najpoznatiji videokonferensing alat je Micorosoft Net. Meeting (www. microsoft. com). 71

Virtualni sastanci. Korisnici sa različitih lokacija mogu organizirati virtualne sastanke, komunicirati, razmjenjivati informacije, sve kao da se radi o istoj lokaciji. Saradnja u obradi dokumenata. Net. Meeting omogućava da više korisnika rade na jednom ili više dokumenata, korištenje i dijeljenje iste aplikacije, sve u cilju povećanja efikasnosti timskog rada. Servisiranje i tehnička podrška. Net. Meeting je moguće primjeniti i u području servisiranja kupaca i osiguravanju tehničke podrške. Telecommuting. Net. Meeting omogućava također i rad sa udaljene lokacije, dijeljenje podataka i programa sa kolegama iz ureda kao da se korisnik nalazi fizički na svom radnom mjestu Distance Learning. Učenje na daljinu je također podržano, što znači da se bilo koja vrsta obuke i treninga može organizirati korištenjem ovakvih alata. 72

Activity-Based Costing sistemi Activity-Based Costing predstavlja novi pristup u raspoređivanju troškova na proizvode i aktivnosti, prije svega indirektnih troškova (overhead). Naprimjer, menadžer hoće da zna koliko košta prodaja proizvoda P kupcu A, a koliko kupcu B i koliki profit donose te dvije prodaje. U prvom slučaju je, recimo, bio dovoljan samo jedan telefonski poziv, a u drugom je bilo neophodno posjetiti kupca 10 puta, obaviti 20 telefonskih razgovora, poslati 15 faksova itd. Jasno je da zarada nije ista u oba slučaja i zato je cilj, pored ostalog, iznaći tzv. "why bother" kupce, ili u slobodnom prevodu, one kupce sa kojima se ne vrijedi baviti uopšte. 73

ABC Tipična situacija u firmi: http: //www. pitt. edu/~roztocki/abctutor/sld 001. htm • Tehnički dobri i ispravni proizvodi, odnosno usluge • Proizvodi (usluge) se isporučuju na vrijeme • Produktivnost je oko ili čak iznad one u branši u kojoj firma posluje • Zadovoljni kupci • Zadovoljavajuća stopa rasta Ali i Neprihvatljiva stopa profitabilnosti, prisutna već duže vremena 74

ABC Software Na slici 9. 71. dat je primjer jednog ABC softvera - Oros. ABCPlus (enterprise verzija), Easy. ABCQuick (stand-alone verzija) firme ABC Technologies (www. abctech. com). Od ostalih, pomenućemo sljedeća dva: Activity Analyzer firme Lead Software (www. leadsoftware. com) i Hyper. ABC firme Armstrong Laing (www. armstronglaingcanada. com). 75

Ekspertni sistemi su jedno od područja primjene umjetne inteligencije (Artificial Intelligence). Osnovna ideja se sastoji u nastojanju da se skup znanja (ekspertiza) koje posjeduju eksperti za određeno problemsko područje na određen način transferira od čovjeka - eksperta na računar. To znanje se u određenom obliku pohranjuje na računaru sa ciljem da ga koriste neki drugi korisnici u rješavanju problema ili pružanju određenih sugestija. Cilj primjene ekspertnih sistema nije u zamjeni ljudskih eksperata već jednostavno u prikupljanju njihovog znanja i stavljanja tog znanja u oblik koji je raspoloživ širem krugu korisnika. Pored znanja, sljedeća bitna osobina ES-a je mogućnost rezoniranja i zaključivanja, ali opet na osnovu određenih pravila koje definiraju njegovi kreatori. Većina komercijalnih ES-a su tzv. "rule-based systems", odnosno sistemi zasnovani na pravilima. To znači da je znanje pohranjeno u formi "ako … onda" (if - then) pravila tako da 76 slijede logiku rješavanja problema.

Osnovne komponente ekspertnog sistema § Baza znanja (Knowledge Base) § Mehanizam zaključivanja (Inference Engine) § Korisnički interfejs (User Interface) 77

Osnovni ciljevi korištenja ekspertnih sistema § § Prikupiti i staviti na raspolaganje znanje u rješavanju određenih problemskih situacija kako bi moglo biti korišteno od strane drugih korisnika, uz minimalnu obuku. Standardizirati zaključke za date problemske situacije. Naime, često se dešava da više ljudi odgovarajući na ista pitanja daje različite odgovore. Stoga je bitno osigurati konzistentnost u odgovorima na postavljene upite. Naprimjer, postupak odobravanja kredita u banci može biti formaliziran na način da se koristi ekspertni sistem i da se na taj način izbjegnu problemi koji mogu nastati u različitim tumačenjima pojedinih aspekata procedure rješavanja kreditnog zahtjeva od strane različitih bankarskih službenika. Osloboditi ljude - eksperte od rutinskog i repetitivnog rada i na taj način im dati više vremena za druge aktivnosti koje ekspertni sistemi ne mogu riješiti. Dokumentirati tehnike rješavanja određenih problema za buduće generacije. Mnoge firme imaju eksperte za pojedina problemska područja ali nemaju dokumentaciju o tome kako ti eksperti rješavaju probleme. 78

Primjer kreiranja jednog jednostavnog ekspertnog sistema koristeći DSS alat Decision Pro. Radi se o ekspertnom sistemu koji pomaže u donošenju odluke o odobravanju/neodobravanju bankarskog kredita komitentu u zavisnosti od sljedećih kriterija: · komitent mora da ima dovoljnu zaradu koja će pokriti zajam, · mora biti označen kao stabilan, i · mora biti odrasla osoba 79

80

Primjer ekspertnog (na znanju zasnovanog) sistema koji se može koristiti za podršku u poslovnom odlučivanju je sistem Doctu. S i može se naći na www. doctus. info. 81

Simulacijski softver Simulacija se najjednostavnije može definirati kao aktivnost kojom se nastoje riješiti određeni problemi u funkcioniranju nekog realnog sistema na način da se realni sistem modelira, a zatim posmatrajući ponašanje modela realnog sistema izvuku određeni zaključci. Simulacija se može koristiti u sljedećim slučajevima: · Kreiranje novog sistema - određeni eksperimenti se mogu vršiti na kreiranom modelu i na taj način ispitivati reakcije sistema · Poboljšanja na postojećem sistemu - eksperimenti se također izvršavaju na modelu postojećeg sistema tako da realni sistem ne trpi nikakve smetnje u fnkcioniranju. · Upravljanje operacijama sistema - simulacija može pomoći u određivanju najboljih načina kontroliranja protoka ili raspoređivanja materijala, ljudi i drugih resursa. · Bolje razumijevanje sistema - vizualno prezentiranje pomaže u boljem i 82 sveobuhvatnijem razumijevanju funkcioniranja samog sistema.

Monte Carlo simulacija. Koristi se za modeliranje neizvjesnosti u smislu pomoći donosiocima odluka u upravljanju rizikom i simuliranju složenih poslovnih situacija. Rezultat Monte Carlo simulacije je u skupu tzv. očekivanih vrijednosti koji može pomoći u odabiranju najpovoljnije akcije. Pored toga, pruža i informacije o vjerovatnoćama postizavanja određenih ciljeva, najvjerovatnijim rezultatima, intervalima u kojima se rezultati kreću itd. Sljedeći primjer koristi Monte Carlo simulaciju za predviđanje profita u situaciji kada su osnovne kategorije prodaje i troškova nepoznate. Očekivani broj prodatih proizvoda, kao i očekivani troškovi se procjenjuju na osnovu tzv. generatora slučajnih brojeva koji omogućava određivanje centralne vrijednosti i disperziju svake ulazne veličine. Korišteni softver je Decision. Pro DSS alat. 83

84

Service Model je simulacijski softver firme Promodel (www. promodel. com) koji se koristi za simulaciju sistema opsluživanja, odnosno servisiranja. Može se koristiti za kreiranje novih sistema, a također i za poboljšanje postojećeg sistema. Alat pruža mogućnost menadžerima ili analitičarima da modeliraju sistem i testiraju njegovo funkcioniranje sa raznim scenarijima. 85

86

· Vensim (www. vensim. com), · ithink i Stella, firme High Performance Systems (www. hps-inc. com) 87

Simulacije zasnovane na poslovnim igrama. Pored standardnih simulacijskih softverskih paketa, na tržištu softvera za pomoć u odlučivanju mogu se naći i programi koji podržavaju simulaciju poslovnih situacija u formi tzv. poslovnih igara (business games). Slijede dva primjera takvog softvera firme Interpretive Software (www. interpretive. com): 88

Ostali DSS softver § Statistički softver § Softver za optimizaciju § Softver za upravljanje projektima § Business Activity Monitoring 89

90

91

92

93

94

95

96

Web-to-Host Connectivity Tools in Decision Support 97

Web Technology in Business 98

99

Web-to-Legacy Data 100

Web-to-Mail 101

Web-to-Documents 102

Web-to-Business Intelligence Systems 103

User Interface Platform - Multiplatform Data Access 104

Enterprise Portal http: //www. hummingbird. com 105

Pitanja? 106