Mr Aleksandra Bradić-Martinović Informacioni sistemi Prof. dr Hasan Hanić Mr Aleksandra Bradić-Martinović Beogradska bankarska akademija – Fakultet za bankarstvo, osiguranje i finansije Beograd, Zmaj Jovina 12, Tel: +381 11 2621-730 www.bba.edu.rs

Odgovorite na sledeća pitanja Da li će vam večeras trebati kišobran u Beogradu? Da li ćete sledeće godine ići na koncert Diane Krall u Beogradu? Da li je potrebno otpustiti zaposlenog Jovana Palovića? Da li je bolje investirati novac u akcije javnog ili privatnog sektora u narednoj godini? Da li Dragani Joksimović odobriti stambeni kredit na rok od 20 godina?

Sistemi za podršku menadžmentu Poglavlje 9 Sistemi za podršku menadžmentu

Pregled sadržaja poglavlja 9.1 Menadžeri i donošenje odluka 9.2 Poslovna inteligencija, multidimenzionalna analiza podataka, Data Minig (DM) i sistemi za podršku odlučivanju 9.3 Digitalne kontrolne table 9.4 Tehnologije vizuelizacije podataka 9.5 Inteligentni sistemi

Ciljevi učenja Opisati pojmove menadžmenta, odlučivanja i kompjuterizovane podrške odlučivanju. Opisati multidimenzionalnu analizu podataka i Data Mining (DM). Opisati digitalne kontrolne table. Opisati vizuelizaciju podataka i objasniti sisteme geografskih informacija i virtuelnu stvarnost.

Ciljevi učenja (nastavak) Opisati veštačku inteligenciju. Definisati ekspertni sistem i identifikovati njegove komponente. Opisati procesiranje prirodnog jezika, stvaranje prirodnog jezika i neuronsku mrežu.

Uvodni slučaj Uveli su web 2.0 Digitalne kontrolne table (prodaja, zalihe, marža, ali i specifične podatke ili transakcije) Sistem pokazatelja u bojama – crvena, žuta i zelena Uspešno je povezala sa RSS sistemom, uvela wiki, blogove

9.1 Menadžeri i odlučivanje Menadžement je proces kojim se postižu ciljevi organizacije korišćenjem raspoloživih resursa (ljudi, novca, energije, sirovina, prostora i vremena). Ti resursi se nazivaju input.

Menadžerski posao i donošenje odluka Svi menadžeri imaju tri osnovne uloge (Mintzberg 1973): Interpersonalnu ulogu: predstavnik, vođa, veza Informacionu ulogu: nadzornik, distributer, potparol, analitičar Ulogu u odlučivanju: preduzetnik, kontrolor poremećaja, alokator resursa, pregovarač

Menadžerski posao i donošenje odluka (nastavak) Odluka je izbor koji pojedinac ili grupa učini između dve ili više alternativa. Proces donošenja odluke je sistematičan proces, koji se sastoji od četiri faze: istraživanje, modeliranje i izbor (Simon 1977) Faza primene je dodata kasnije prethodnoj definiciji.

Proces odlučivanja i njegove faze Istraživanje Modeliranje Izbor Primena

Zašto je menadžerima potrebna IT podrška? Broj alternativa za razmatranje se stalno povećava (zbog inovacija u tehnologiji). Odluke se donose pod pritiskom kratkih rokova. Odluke su sve složenije. Potrebno je pristupiti udaljenim informacijama, održati sastanke sa saradnicima, ali bez visokih troškova.

Struktura problema Prva dimenzija je struktura problema, gde proces odlučivanja kreće od visokostrukturisanih odluka do potpuno nestrukturisanih. Strukturisane odluke (rutinske) Nestrkturisane odluke Polustrukturisane odluke Structured problems are routine and repetitive problems for which standard solutions exist. Unstructured problems are fuzzy, complex problems for which there are no cut-and-dried solutions. Semistructured problems are problems in which only some of the decision process phases are structured.

Priroda odluke Druga dimenzija je priroda odluke Operativna kontrola – efikasno izvršava specifične zadatke. Kontrola upravljanja – dolazi do resursa i efikasno ih koristi za postizanje ciljeva organizacije. Strateško planiranje – postavljanje dugoročnih ciljeva i politike organizacije za razvoj i razmeštanje resursa.

Business Intelligence (BI) 9.2 Poslovna inteligencija, multidimenzionalna analiza podataka, Data Mining i sistemi za podršku odlučivanju Business Intelligence (BI) Poslovna inteligencija se odnosi na aplikacije i tehnologije za konsolidovanje, analizu i obezbeđenje pristupa ogromnoj količini podataka, koji pomažu korisnicima da donose bolje poslovne i strateške odluke.

Dva tipa BI sistema: Oni koji obezbeđuju alate za analizu podataka Poslovna inteligencija, multidimenzionalna analiza podataka, Data Mining i sistemi za podršku odlučivanju Dva tipa BI sistema: Oni koji obezbeđuju alate za analizu podataka Multidimensional data analysis (or online analytical processing) Data mining Decision support systems Oni koji obezbeđuju lako dostupne informacije u strukturisanom formatu Dashboards

Princip rada poslovne inteligencije (Slika 9.3)

Multidimenzionalna analiza podataka Pruža korisniku odličan pregled onoga što se događa ili onoga što se dogodilo. Korisnik može da “secira” podatke na željeni način. Prave se multidimenzionalne kocke.

Data Mining Podrazumeva traganje za važnim poslovnim informacijama u velikim bazama podataka, skladištima podataka i lokalnim skladištima. Data mining omogućuje dve osnovne operacije: Predviđa trendove i ponašanja Identifikuje prethodno nepoznate obrasce i relacije

9.2 Sistemi za podršku odlučivanju Decision support systems – DSS kombinuje modele i podatke u cilju rešavanja polu-struktuisanih problema, uz široko uključivanje korisnika DSS analize: Analiza osetljivosti – studija o uticaju promena nekih delova modela odlučivanja na druge delove istog modela (npr. promena ulaznih na izlazne var.) Analiza “šta-ako” (šta će se desiti sa troškovima ako se nivo zaliha poveća za 2%?) Analiza traženja cilja – naći optimalan input

Group Decision Support Systems (GDSS) Grupni sistemi za podršku odlučivanju su posebno projektovani da podržavaju odlučivanje koje obavlja grupa. Sobe za odlučivanje (Decision Room) svi učesnici na sastanku imaju svoj terminal za praćenje sastanka.

Organizational Decision Support System (ODSS) Sistem za podršku organizacionom odlučivanju usmeren je na organizacioni zadatak ili aktivnost koja obuhvata niz operacija ili donosioca odluka.

9.3 Digitalne kontrolne table Dashboards: Omogućuju brzi pristup pravovremenim (ažurnim) informacijama. Omogućuju direktan pristup menadžerskim izveštajima. Vrlo se lako koriste i grafički su bogate.

Primer digitalne kontrolne table (Slika 9.4)

Executive Dashboard Demo http://www.informationbuilders.com/rfr/qtdemo/AdvVis_ExecDash/AdvVis_ExecDash.html

A Bloomberg Terminal (Slika 9.5)

Upravljačka kabina menadžmenta - Management Cockpit

Upravljačka kabina menadžmenta Predstavlja prostoriju za strategijski menadžment u kojoj se nalazi impozantan skup digitalnih kontrolnih tabli. One rukovodiocima najvišeg nivoa omogućavaju da bolje upravljaju poslovanjem. Okruženje omogućava veću efikasnost sastanaka i bolju komunikaciju. Indikatori ključnih pokazatelja i informacije koje se odnose na kritične faktore uspeha pokazuju se grafički na zidovima prostorije. Spoljne informacije mogu biti jednostavno importovane u prostoriju radi komparativne analize.

9.4 Tehnologije vizuelizacije podataka Obrađeni podaci se mogu korisnicima predstaviti u vizuelnom formatu Snaga vizuelizacije Iako slika “vredi više od hiljadu reči”, ipak moramo biti vrlo pažljivi u vezi onoga što vidimo. Na Internetu je veoma važno imati to na umu. Data visualization is the process of presenting data to users in visual formats, thereby making IT applications more attractive and understandable to users.

New York City Police Department Command Center Vizuelizacija podataka u praksi

Tipovi sistema za vizuelizaciju podataka Geografski informacioni sistemi – računarski sistem za prikupljanje, integrisanje, manipulisanje i prikaz podataka korišćenjem digitalnih mapa. Virtuelna stvarnost – ne postoji standardna definicija.

Geographic Information System

GIS for existing land use

GISMO GISMO is a geographical information system developed for the city of Corvallis, Oregon.

Virtual Reality

Simulator vožnje

Simulator letenja Unutrašnji izgled Spoljni izgled

Virtuelna šetnja muzejem

9.5 Inteligentni sistemi Intelligent systems opisuju primenu veštačke inteligencije u različite komercijalne svrhe Artificial intelligence (AI) – veštačka inteligencija (učenje, pamćenje, mišljenje)

Ekspertni sistemi Ekspertiza se odnosi na široko znanje u specifičnim oblastima koje se stiče obukom, čitanjem i iskustvom. Expert systems (ESs) su računarski sistemi koji pokušavaju da podržavaju ljude stručnjake tako što ekspertizu primenjuju na određeno područje.

Ekspertni sistemi (nastavak) Prenos ekspertize od računara, a zatim do korisnika obuhvata četiri aktivnosti: Sticanje znanja – znanje se preuzima od stručnjaka Reprezentacije znanja – preuzeto znanje je organizovano u pravila ili okvire (objektno orijentisane) i čuvaju se u bazi znanja. Zaključivanje na osnovu znanja – upotreba znanja – računar može da donosi zaključke na osnovu sačuvanog znanja Prenos znanja – Izvedena ekspertiza se prenosi do korisnika u obliku preporuke.

Komponente ekspertnih sistema Baza znanja Mehanizam zaključivanja Korisnički interfejs Tabla Podsistem objašnjenja

Obrada prirodnog jezika i glasovne tehnologije Obrada prirodnog jezika – (Natural language processing - NLP) komunikacija sa računarom pomoću prirodnog jezika Natural language understanding / speech (voice) recognition Natural language generation/voice synthesis

Neuronske mreže Neural network je sistem programa i struktura podataka koji simulira način funkcionisanja ljudskog mozga. Neuronske mreže naročito dobro prepoznaju suptilne, skrivene i nove obrasce u složenim podacima i tumače nepotpune ulaze.

Fazi (fuzzy) logika Fazi logika je grana matematike koja se bavi procesima aproksimativnog rezonovanja. Osnovna ideja u fazi logici je to što odlučivanje nije uvek pitanje izbora izmešu crnog i belog, ispravnog i pogrešnog. Obuhvata odluke u sivoj zoni - možda. Koristi kreativni proces odlučivanja.

Zadatak Sačiniti primer odlučivanja u poslovnom okruženju, kroz analizu sve četiri faze ovog procesa. Koncept: 1. Postavite poslovni problem 2. Opišite proces istraživanja (prikupljanja relevantnih informacija) 3. Modeliranje – opišite model koji će vam pomoći da donesete odluku 4. Izbor – izvršite izbor između alternativa 5. Primena – izvršite primenu odabrane alternative