Visoka tehnika kola strukovnih studija

- specijalistike studije -

Programski alati za razvoj aplikacija

CASE alati

krai vodi kroz gradivo

Prof. dr Borivoje Milosevic

U Niu, 2013. godine

1

CASE alati Programski alati za razvoj aplikacija - softverski inenjering, je stroga

primena inenjeringa, naunih i matematikih principa i metoda u ekonominoj proizvodnji kvalitetnog softvera.

Softverski inenjering, kao posebna disciplina, koja se bavi ekonomsko-tehnolokim aspektima izrade softvera, kao i svaka druga tehnologija, moe se posmatrati sa dva aspekta:

Konvencionalna (runo programiranje, definisanje i dokumentovanje problema i odravanje sistema)

Nekonvencionalna (CASE)

Tehnike i koraci su slini a sutinske razlike ogledaju se u nainu kontrole, izrade i odravanja proizvoda (softvera). Kada govorimo o CASE tehnologijama ( ili programskim alatima za razvoj aplikacija, kako stoji u naslovu ), onda moramo naglasiti da prema zahtevima i potrebama, samo programiranje se vri softverski. Sav postupak emo razloiti u grupe radi lakeg praenja i pojanjenja.

Ideja CASE tehnologija:

Poveanje produktivnosti u razvoju softvera pomou softvera

Inenjersko projektovanje softvera pomou raunara Softverski proizvod namenjen automatizaciji izrade softvera

Ciljevi primene CASE tehnologije Poveanje produktivnosti projektanata Skraenje vremena izrade softvera Poveanje kvaliteta softvera Unapreenje performansi sistema

CASE tehnologija CASE alati: hardver i softver CASE metodologija: procedure CASE enciklopedija: baza podataka Kadrovi: oni koji sve to koriste

Neki od poznatijih CASE proizvoda Cor-Vision, Cortex Corporation Promod PLUS, Promod INC Oracle CASE, Oracle Corporation

2

Westmount I-CASE, Westmount Technology Excelerator, Intersolv INC CASE for Informix, Informix Softvare INC AD/Cycle, IBM BPWin ERWIN Rational rose MS Wisio Matlab CASE Oracle designer

Klasifikacija CASE tehnologije 1. U odnosu na: pokrivenost faza ivotnog ciklusa funkcija koje poseduju 2. Klasifikacija u odnosu na funkcije

Klasifikacija u odnosu na pokrivenost 1. Upper CASE planiranje i upravljanje projektima 2. Middle CASE analiza i projektovanje 3. Lower CASE programiranje, testiranje i uvoenje 4. CASE tool namenjeni pojedinim aktivnostima 5. CASE toolkit namenjeni pojedinim fazama ili aktivnostima u vie faza 6. CASE workbench integrisana kolekcija CASE paketa kojom se pokrivaju

sve faze

Klasifikacija u odnosu na funkcije 1. Alati za planiranje poslovnih sistema prate informacione tokove izmeu OJ 2. Alati za upravljanje projektima prate glavne upravljake aktivnosti, npr.

planiranje, procena vrednosti, resurse, rizik, trokove, kvalitet, standarde, merenja...

3. Alati podrke dokumentovanje, podrka sistemskom softveru, obezbjeenje kvaliteta, upravljanje bazama podataka...

4. Alati za analizu i dizajn najvaniji alati, omoguavaju kreiranje sistema 5. Alati za programiranje podravaju kreiranje programskog koda 6. Alati integracije i testiranja prikupljanje testnih podataka, analiza izvornog

koda i pomo u aktivnostima testiranja 7. Alati prototipskog razvoja slue za izradu prototipa 8. Alati za podrku odravanju koriste se za reverzibilni inenjering,

rekonstrukciju koda i reinenjering

3

CASE Alati Od samog pocetka osnovni cilj firme bio je da se projektovanju i realizaciji

poslovnih informacionih sistema prie primenom najsavremenijih metodologija uz korienje CASE (Computer Aided Software Engineering) alata, u ijoj je osnovi naravno renik podataka.

Kao to i sam naziv preduzea kazuje metadata tj. podaci o podacima u doslovnom prevodu, odnosno recnik podataka, skladite podataka u strunom smislu, ukazuje na to opredeljenje. U poetku izbor tih alata je bio skroman, jer su i resursi potrebni za njihov rad bili skromni. Kako se snaga i brzina" raunara poveavala tako su CASE alati dobijali na svom znaaju.

Mogunosti CASE alata za modeliranje poslovnih podataka

Modeliranje poslovnih podataka i generisanje baze podataka nekog poslovnog sistema, koja e sadravati sve poslovne podatke vane za funkcionisanje poslovnog sistema mora biti integralan i celovit postupak. Na temelju podataka donose se odluke u poslovanju i zbog toga je vano da svi potrebni podaci budu obuhvaeni u bazi podataka.. Modeliranje poslovnih podataka i generisanje baze podataka nekog poslovnog sistema, koja e sadravati sve poslovne podatke vane za funkcioniranje poslovnog sistema mora biti integralan i celovit postupak. Na temelju podataka donose se odluke u poslovanju i zbog toga je vano da svi potrebni podaci budu obuhvaeni u bazi podataka, a odnosi koji postoje u realnom svijetu moraju na isti nain biti zabeleeni i u logici povezivanja njenih objekata. Izrada logikog relacionog modela podataka i automatsko generisanje relacione baze podataka sprovode se pomou savremenih CASE alata. Ti alati omoguavaju izdvajanje detaljnog logikog relacionog modela podataka kao nezavisnog proizvoda, to poslovnom sistemu otvara mogunost kontrole razvoja i implementacije poslovnih aplikacija. U tekstu je dat kratak pregled nekoliko CASE alata sa aspekta mogunosti izrade logikog i fizikog modela podataka, i automatskog generisanja fizike baze podataka iz razvijenog modela.

4

CASE

Comp

uter

Aided

Softw

are

Enge

neeri

ng

BpWin - Platinum

ErWin - Platinum

Oracle Designer

Rational Rose - IBM

Paradigm Plus

Power Designer

MS VISIO

Adobe LiveCycle Designer

COOL:Bizz

1. Uvod

Razvoj informacionog sistema obuhvata celovitu i korektnu izradu reenja za pomo poslovanju uvoenjem informaciono-komunikacone tehnologije, koja e na najbolji mogui nain podrati poslovne procese i omoguiti unapreenje poslovne tehnologije organizacije u kojoj se informacioni sistem razvija. Odgovornost za funkcioniranje razvijenog sistema veinom pripada naruilacu, odnosno poslovnom sistemu koji finansira razvoj IS-a. Problem koji se pojavljuje kod razvoja IS-a je taj da poslovni sistem tek kad je informacioni sistem uveden moe uoiti eventualne greke i nedostatke, a to onda znai, da sistem treba popravljati i prilagoavati. Faza prilagoenja poveava trokove uvoenja, i celokupan odnos trokova i prihoda moe dobiti i negativan predznak. Kako bi se izbeglo poveanje trokova potrebno je razviti sistem kontrole koji e u fazama pre samog uvoenja informacionog sistema omoguiti naruilacu praenje i nadzor nad postupkom. Logiki model podataka, kako e biti prikazano u nastavku, moe biti sredstvo kontrole razvoja i korienja informacionog sistema. Preduslov, koji pri tome mora biti ispunjen je da je logiki model podataka izraen kao posebni softverski proizvod u vlasnitvu naruilaca, inicijalno definisan u izradi SPIS dokumentacije ( Strategic Planning of Information Systems ), primenom CASE alata koji ima mogunost ne samo automatskog generisanja baze podataka iz modela podataka, ve i automatskog generisanja logikog modela iz objekata baze podataka. 2. Implementacija SPIS-a

Unapreenje poslovne tehnologije organizacije je mogue postii samo za sistem iju poslovnu tehnologiju dobro poznajemo. Organizacioni sistemi uvek deluju radi ostvarenja unapred zadatog cilja, tako da pretvara ulazne u izlazne veliine stvarajui pri tome dodanu vrednost. Izraujui modele poslovnog sistema uvek moemo izraditi dva mogua stanja, sadanje i budue, unapreeno stanje.

5

U projektovanju i razvoju celovitog informacionog sistema neke organizacije moemo identifikovati tri globalne faze razvoja (slika 1). Prva faza obuhvata izradu Stratekog plana informacionog sistema [1]. Druga faza, koja podrazumeva modeliranje i generisanje baze podataka s razvojem poslovnih aplikacija i trea faza, koja podrazumeva implementaciju poslovnih aplikacija i stavljanje novog IS-a u funkciju zajedno ine sprovoenje projekta SPIS. 2.1. Realni sistem kao naruilac IS-a

Svaki realni poslovni sistem deluje na tritu radi ostvarenja nekog unapred zadanog cilja. Savremeno orijentisane organizacije obavljanje svojih svakodnevnih poslova ne mogu zamisliti bez pomoi dobrog informacionog sistema, koji e omoguiti uvanje potrebnih podataka i mogunost njihovog korienja u bilo kom trenutku. Zahtevi poslovnih sistema, koji se postavljaju pred informacioni sistem sve su sofisticiraniji, detaljniji i opseniji, a cilj je da informacioni sistem u svakom pogledu odgovara postavljenim zahtevima. Postoje dve opcije kod uvoenja/poboljanja informacijske tehnologije u organizaciji: kupovina gotovog reenja ili razvoj vlastite posrke. Kriterijumi po kojima se donosi odluka o tome da li e se sistem razvijati ili kupiti vrlo su razliiti. Nekad su to stvarne potrebe koje se definiu i analiziraju pa se prema tome odreuju zahtevi koji se postavljaju na informacioni sistem. U tom sluaju informacioni sistem se razvija tako da bude u potpunosti prilagoen zahtevima. Nekad se odluuju na kupovinu gotovog sistema, najee nekog poznatog i ve implementiranog u nekoj drugoj organizaciji, to esto dovodi do prilagoavanja poslovnog sistema kupljenom proizvodu. U svakom sluaju, realni poslovni sistem kao naruilac informacionog sistema mora se pobrinuti da zahtevi budu jasno definisani, da oni podupiru poslovanje na najbolji mogui nain, da unaprede poslovne procese novim potencijalima i da im uvoenje ili poboljanje informatikih sistema pomogne u ostvarivanju ciljeva poslovanja. 2.2. Interesi i metodika rada proizvoaa softvera kao implementatora IS-a Proizvoai softvera ele prodati svoj proizvod. Njihov cilj je uvek uz to manje truda i uloenog rada prodati to vie i na taj nain ostvariti to vei profit. Veina proizvoaa ima razvijenu metodiku rada i ona moe biti vrlo razliita za pojedine tipove poduzea. Neki proizvoai imaju ve razvijen velik broj razliitih reenja i u svakom novom poslu pokuavaju iskoristiti ve postojee programe. Zavisno od toga koliko su puta ista reenja ve implementirana, sam proizvod svojim imenom i referencama je vie

6

ili manje prihvaen u realnom sistemu koji proizvod naruuje. Ako proizvod nije globalno poznat, proizvoai softvera ipak e morati prilagoavati svoj sistem definisanim zahtevima naruilaca. Meutim, i dalje stoji injenica da e esto bar deo ve postojeih aplikacija kao proizvoda biti iskoriten. Takva parcijalna reenja nadograuju se, povezuju u vee ili dele u manje programe. 2.3. Problemi povratne veze izmeu naruilaca i izvoaa tokom implementacije projekta SPIS-a i posledice

Dva problema mogu nastati pri izvoenju projekta SPIS. Prvi je praenje proizvoaa softvera, koji moe na neki nain pogreiti u samom izvoenju baze koja u potpunosti nee odgovarati zahtevima sistema. Drugi problem nastaje zbog injenice da je poslovanje obino dinamino, pod uticajem okoline, to znai promenjivo, a prema tome mogu se menjati i potrebe za podacima. Oba navedena problema teko je uoiti pre nego to se stvarno dogode, pa se najee greke u sistemu primeuju tek pri implementaciji novog reenja, odnosno u drugoj fazi izvoenja SPIS-a. Posledice koje nastaju zbog neodgovarajue baze podataka i poslovnih aplikacija su poveani trokovi i oteano uvoenje sistema. A kad se sistem jednom i uvede, on nee dati oekivana poboljanja i rezultate. Novi ciklus poboljanja informacionog sistema donosi i nove trokove, a na kraju sredstva koja su uloena najee premauju dobitak. Poslovni sistem kao naruilac ulae dodatne napore i finansijska sredstva, napore koji odvlae panju od bitnih problema poslovanja, koje mora nesmetano raditi, iako se menja infrastruktura na kojoj radi, a to na kraju ne donosi rezultat koji je oekivan. 3. Kontrola implementacije projekta SPIS-a

Izvoenje projekta SPIS podrazumeva dve faze, kako je to ve navedeno na poetku, a to su :

modeliranje i generisanje baze podataka s razvojem poslovnih aplikacija, kao prva faza i

implementacija poslovnih aplikacija i stavljanje novog IS-a u funkciju, kao druga faza.

Razvoj i postojanje novijih alata za izradu logikog relacionog modela podataka i generisanje relacione baze podataka, omoguuju podelu druge globalne faze u dve relativno nezavisne podfaze projektovanja.

Prva podfaza je izrada detaljnog logikog relacionog modela podataka kao generatora fizike baze podataka, a

druga podfaza je izrada poslovnih aplikacija za upravljanje modeliranom bazom podataka.

Izdvajanje prve navedene podfaze projektovanja kao nezavisne faze, poslovnom sistemu otvara mogunost kontrole razvoja i implementacije poslovnih aplikacija, iju osnovu ini detaljni logiki model baze podataka, skladno stratekom planu razvoja IS-a.[7] Smisao sistema kontrole projekta SPIS je da eventualne greke, nedostatke i dopune uoimo pre nego implementacija zapone. Iz tog razloga Sistem izvoenja projekta SPIS nadograujemo povratnom vezom unutar samog sistema i tako nastaje Sistem kontrole izvoenja projekta - SPIS. Ta povratna veza je automatski generisan novi logiki model podataka direktno u elementu izrade baze podataka (prikazano na slici 2.).

7

Sistem kontrole izvoenja stratekog plana razvoja IS-a, utemeljen na generisanju i upravljanju objektom logikog modela baze podataka, od poetka razvoja poslovnih aplikacija do njihove konane implementacije ima funkciju osiguranja razvoja informacionog sistema tako da on bude nadziran, da generie najmanje trokove i da rezultat bude informacijsko komunikacijska podrka koja e najbolje odgovarati zahtevima poslovnog sistema kao naruilaca. Izdvajanjem logikog modela podataka kao posebnog objekta IS-a koji se moe uiniti dostupnim korisnicima IS-a, sa stajalita poslovnog sistema i njegovih korisnika moe se ostvariti nekoliko vanih koristi:

- stvaranje poetne verzije baze podataka iz razvijenog logikog modela kao generatora baze podataka, koja postaje osnova za poetak razvoja aplikacija; - jaanje nezavisnosti baze poslovnih podataka od aktuelnih aplikacija; -jasnija povezanost procesa i njihovih prateih podataka; - mogunost eksternog pristupa bazi podataka temeljem SQL upita izvan standardnih aplikacija;

- stvaranje kreativnih ideja o potrebama dorade modela podataka i aplikacija; - manje upita korisnika usmerenih prema proizvoau poslovnog softvera i dr.

Kad se jednom izradi, model postaje jako sredstvo komunikacije izmeu poslovnog sistema kao naruilaca i proizvoaa softvera kao izvoaa. Iz logikog modela se primenom savremenih CASE (Computer Aided System Engineering) alata automatski generie fiziki model baze podataka, a na temelju njega i sama baza podataka. Neki CASE alati imaju i mogunost ne samo automatskog generisanja baze podataka iz modela podataka, ve i automatsko generisanje logikog modela iz objekata baze podataka. Time se stvara novi nivo interaktivnog odnosa izmeu poslovnog sistema kao naruilaca i proizvoaa poslovnog softvera, iji je rezultat vii kvalitet softverskog proizvoda, krae vreme razvoja aplikacija, krae vreme implementacije, i nii trokovi razvoja i stavljanja u funkciju novog IS-a.[7]

8

4. CASE alati koji podravaju SPIS i njihove osobine CASE je skraenica punog naziva na engleskom jeziku Computer Aided

Software Engineering to bi u slobodnom prevodu znailo raunarski podrani softverski inenjering. CASE alati su programi koji omoguavaju automatizaciju pojedinih koraka razvoja modela informacionog sistema kroz ivotne faze njegovog razvoja. CASE alati obino su koncipirani tako da je u njima omoguena izrada razliitih vrsta modela poslovnog i informacionog sistema. Snaga savremenih CASE nije u velikom broju razliitih modela koje je mogue izraditi, ve u sredinjoj riznici ili repozitoriju znanja u koji se unose opisi svih objekata koritenih u modeliranju. Osim opisa objekata veina CASE alata sadri i popis i opis svih veza izmeu razliitih objekata, a te se veze odravaju u svim modelima, ime se osigurava konzistentnost i logika ispravnost modeliranog sistema. Meutim, vano je napomenuti da kvalitet pojednog CASE alata ne zavisi od broja modela ili veliine riznice koja modele podrava, ve iskljuivo o svrsi i nainu njegove primene. Dakle, odabrati pravi CASE alat ne znai odabrati onaj koji ima najvie modela ili onaj koji je trenutno na tritu najtraeniji, nego je potrebno dovoljno dobro poznavati poslovni sistem i zahteve na informacioni sistem, kako bi CASE alat na najbolji mogui nain podrao njegov razvoj. U nastavku e biti dat kratak pregled tri CASE alata: Visio, COOL:bizz-a, te Erwina. Njihove osobine e biti sagledane sa aspekta koji je opisan u ovom radu, tj. sa aspekta mogunosti izrade logikog i fizikog modela podataka, i automatskog generisanja fizike baze podataka iz modela i modela iz fizike baze podataka. Za svaki alat bie dat kratki opis osobina samog alata i opis mogunosti izrade modela podataka kroz tipian primer kolovanja radnika nekog preduzea. U primeru je definisano 6 objekata/entiteta i veze izmeu njih: DJELATNIK i TEAJ vezani su KOLOVANJEM, DJELATNIK je zaposlen u nekoj ORGanizacijskoj JEDnici, koja moe biti deo druge, a TEAJ organizuje neka INSTITUCIJA.

4.1. Osnovne osobine CASE alata Visio2003 Visio je CASE alat, u sklopu MS office paketa, koji u svojoj tipinoj instalaciji

prua mogunosti izrade razliitih modela. Svi dijagrami pripadaju jednoj od 16 kategorija, ili tipova modela. Korisniki orijentisani interfejs, jednostavno korienje simbola za crtanje i primeri razliitih modela omoguavaju korienje alata i osobama koje poseduju manju koliinu znanja o projektovanju informacionih sistema. Na slici 3. prikazan je izgled poetnog interfejsa za izradu modela. Izrada modela podataka mogua je u kategoriji za izdradu dijagrama pod nazivom Database crtanjem Database Model Diagram-a. Dijagram sadri standardne opcije za izradu entiteta, atributa

9

entiteta, kljunih atributa entiteta i razliitih vrsta veza. Na slici 4. prikazan je primer Entity Relationship Model (ERA) modela izraenog u Visio alatu.

Visio ne prua mogunost izrade repozitorija razliitih modela, to znai da nema niti horizontalne niti vertikalne povezanosti modela. Prenos modela u druge programe omoguen je samo u svrhu prezentacije (word, excel, powerpoint) to znai da pomou ovog CASE alata nije mogue niti automatsko generisanje baze podataka ni obrnuti postupak automatskog generisanja modela podataka iz baze podataka. Dakle nije mogue izdraditi model u navedenom alatu koji bi se koristio za primenu logikog modela podataka kao sredstva za kontrolu proizvoaa softvera, kako je to opisano u ovom radu. 4.2. Osnovne osobine CASE alata COOL:Bizz

COOL:Bizz CASE alat razvilo je poduzee Sterling software 1994. godine. Mogunosti izrade razliitih modela potrebnih za oblikovanje prikaza poslovnog i

informacionog sistema osobina je i ovog programa. Za razliku od Visio alata, COOL: Bizz nema toliko korisniki orijentisan interfejs, budui da se dijagrami biraju sa liste

i se unutar svakog dijagrama pojedini objekti takoe biraju sa liste opcija. Iz tog razloga je ovaj alat namenjen strunjacima koji poznaju metode i tehnike modeliranja poslovnih procesa te poslovnih podataka. Slika 5. prikazuje poetni interfejs za izradu

dijagrama.

10

Snaga ovog alata odraava se kroz postojanje jednistvene riznice za sve modele jedne datoteke. Jedinstvena riznica sadri popis i opis svih objekata koji su element bilo kog modela sadranog u pojedinoj datoteci, ali ona takoe sadri i opis i popis svih veza meu pojedinim objektima. Time je osigurana logika i formalna konzistentnost svih modela. Izrada logikog modela podataka mogua je pomou ERA (Entity - Relation - Attributes) dijagrama. Dijagram sadri standardne opcije za izradu entiteta i veza meu entitetima, a za svaki izraeni objekt postoji mogunost unosa dodatnih svojstava kojima se oni definiu. Na slici 6. prikazan je primer ERA modela izraenog u COOL:Bizz alatu .

Iz ERA modela mogue je automatski generisati fiziki model podataka (DSD Database Schema Diagram), odnosno relacijski model koji u sebi sadri sve potrebne elemente za generisanje fizike baze podataka, pokretanjem opcije Populate from Entity Relationship Diagram.Relacijski model obuhvata i primarne i sekundarne kljueve i asocijativne tipove entiteta za reavanje veze vie-vie u ERA modelu. Za svaki entitet mogue je upisati i dodatna svojstva pa ga tako detaljnije definisati. Mogua je i povratna veza izmeu logikog i fizikog modela podataka. Unutar modula za izradu ERA modela potrebno je pokrenuti opciju Populate from Database Schema Diagram. Na slici 7. prikazan je ekran iz DSD modula koji pokazuje opciju generisanja fizikog modela podataka iz logikog modela.

11

Na temelju fizikog modela podataka generie se DDL Data Definition Language kod, koji definie strukturu baze podataka. Navedeni kod ita odabrani program za generisanje baze podataka i na temelju njega predefinira fizike relacione sheme baze podataka i veze meu njima. Tako generisanu bazu podataka mogue je puniti stvarnim podacima iz poslovnog sistema. Ako se tokom vremena promeni neka stavka ERA, odnosno DSD modela mogue je sinhronizovati bazu podataka novim relacijsim shemama ili atributima. Zakljuno, alat COOL:Bizz ima opciju generisanja fizikog modela podataka iz logikog, i na temelju fizikog modela generisanje baze podataka u odabranom programu, meutim opcija reverznog postupka nije mogua. Dakle niti COOL:Bizz, pored mnogih prednosti koje nudi kao CASE alat ne podrava koncept kontrole izvoenja SPIS projekta na temelju logikog modela podataka. 4.3. Temeljne znaajke CASE alata Erwin

ERwin alat, odnosno punim nazivom AllFusion ERwin Data Modeler razvilo je poduzee Computer Associates International. Ovaj CASE alat slui za kreiranje i odravanje logikog i fizikog modela podataka te za generisanje njima pripadajue fizike baze podataka. Interfejs je korisnki orijentisan, meutim rad sa ERwinom zahteva visoki nivo poznavanja postupaka modeliranja podataka. Na slici 8. prikazan je poetni interfejs za izradu dijagrama.

U ERwin alatu mogue je izraivati logiki, fiziki ili i logiki i fiziki model istovremeno. Logiki model sadri entitete, atribute koji opisuju entitete, veze meu entitetima i primarne i sekundarne kljueve. Fiziki model sadri informacije o fizikoj bazi podtaka, kao to su tipovi atributa u relacijskim shemama, ogranienja, indeksi kao veze na druge relacione sheme, denormalizirane tablice i slino. Logiko fiziki model sadri elemente i jednog i drugog modela. Na slici 9. prikazan je primer logikog modela podataka izraen u ERwin-u

12

Svaka datoteka sadri riznicu u kojoj su zapameni popis i opis svakog entiteta. Za svaki entitet postoji skup podataka o atributima koji ga opisuju (ukljuujui i primarni i sekundarni/e kljueve), o vezama prema drugim entitetima, o ugraenim procedurama i okidaima za te procedure i sl. Na temelju fizikog modela podataka automatski je mogue generirati i fiziku bazu podataka u koju se posle toga upisuju poslovni podaci. CASE alat ERwin, za razliku od prva dva navedena alata podrava i obratnu proceduru, a to je generisanje fizikog, odnosno logiko/fizikog modela podataka automatski iz fizike baze podataka. Taj postupak naziva se reverzno inenjerstvo, a slika 10. pokazuje opciju u Erwinu koja to omoguava.

Reverzno inenjerstvo kao proces obuhvata informacije iz baze podataka o relacijskim shemama, njihovim atributima i strukturi odnosno vezama kojima su relacione sheme povezane. Posle prenosa informacija u ERwin nad nastalim modelom podataka mogue je raditi izmene koje e odgovarati promenama nastalim u poslovnim podacima ili njihovoj strukturi i ponovo sinhronizovati fiziku bazu podataka sa novim fizikim ili logiko/fizikim modelom podataka. Celi proces

13

mogue je i dokumentovati sistemom za izvetavanje u ERwin-u. ERwin je, dakle, CASE alat koji podupire sistem kontrole izvoenja projekta Stratekog planiranja razvoja informacionog sistema u obliku koji je opisan u ovom radu. 5. Zakljuak

Strateko planiranje informacionog sistema obuhvata dugorono planiranje korisnog uinka IS-a i upotrebe IT u poslovanju, u sklopu stratekog planiranja razvoja poslovnog sistema kao celine, a ukljuuje rad internih strunjaka poslovnog sistema u kojem se SPIS provodi i eksternih strunjaka koji poznaju metode i tehnike modeliranja poslovnih procesa i projektovanja informacionih sistema. Poslovni sistem kao naruilac i proizvoa softvera kao izvoa imaju razliite interese kod izvoenja SPIS-a. Naruilac eli dobiti to bolji proizvod, izraen na taj nain da na najbolji mogui nain i uz minimalne trokove podupire njegov rad. Proizvoa softvera eli prodati svoj proizvod uz maksimalnu dobit i minimalne napore. Zbog toga to interesi nisu ujednaeni, esto razvijeni informacioni sistem ne daje traene rezultate. Greke i neujednaenost zaheva i reenja koja bi trebala odgovarati na zahteve esto se uoe prekasno, kad je sistem ve uveden i ne podupire poslovanje na najbolji mogui nain. Sistem kontrole izvoenja SPIS-a podrazumieva povratnu vezu unutar samog izvoenja projekta SPIS-a i time omoguava ranije otkrivanje nepodudaranja u zahevima i reenju. Povratnu vezu ini logiki, odnosno logiko/fiziki model podataka, iz kojeg se automatski generie baza podataka, ali je omoguen i reverzni inenjering, to znai da je mogue i iz baze podataka automatski generisati novi logiko/fiziki model podataka. Neki CASE alati podravaju opisani sistem kontrole, a u ovom radu je pokazan CASE alat ERwin kao najbolje rjeenje za praenje navedenog postupka. Literatura: 1. Brumec, J.: Strategic Planning of Information Systems, Zbornik radova Fakulteta organizacije i informatike, br. 2(23), Varadin 1997, pp. 11-25. 2. Brumec, J., N.,Vrek: Strategic planning of Information systems (SPIS), A Survey of Methodology, CIT, Vol. 10, No.3, September 2002, pp.225-232. 3. COOL:Bizz: Model manager help, Release 5.1, Sterling software, 1995-1999 4. Dobrovi, .: Strategijsko planiranje, poslovna i informacijska arhitektura, Zbornik radova konferencije CASE 12, Opatija 2000, pp. 60-72 5. Radoevi, D.: Osnove teorije sistema, Nakladni zavod Matice hrvatske, Zagreb, 2001. 6. Uzelac, J.: Kibernetsko upravljanje poslovnim sistemima, Ekonomski fakultet Sveuilita u Rijeci, Rijeka 2002. 7. Vidai, S., Brumec, J., Tomii, M.: Logical model of the database as means od informationa system usage and development control, Proceedings of the 18th International Conference on Information and Intelligent Systems IIS 2007, Varadin, 2007. 8. www.ca.com (26.06.2007.)

14

http://www.ca.com/

Osiguranje kvaliteta softvera Osiguranje kvaliteta softvera obuhvata razliite tehnike koje sve imaju za cilj

da pomognu proizvodnji kvalitetnog softvera koji u isto vreme zadovoljava i polazne funkcionalne zahteve i organizacione zahteve kompanije. Ovde e biti rei o osiguranju kvaliteta softvera za vreme razvoja informacionog sistema.

Korienje jedne od strukturnih metoda za razvoj sistema uz podrku nekog od pogodnih alata za pisanje softvera (CASE) je od najvee vanosti za razvoj kvalitetnog softvera. Ove metode i alati omoguavaju rano otkrivanje greaka to znatno pojeftinjuje postupak osiguranja kvaliteta softvera. Greke u softveru koje se ne otkriju odmah poto se uine kasnije je sve skuplje i skuplje otkrivati i korigovati. Na sl. 15.2 prikazana je zavisnost cene da se ispravi greka od trenutka kada je ona uinjena i ispravljena. Grafik pokazuje da e ispravljanje greke koja je uinjena u ranim fazama razvoja sistema, npr. za vreme analize specifikacija sistema, kotati sto puta vie nego da je ona ispravljena u samoj fazi analize specifikacija. Ako su za vreme analize specifikacija uinjene krupnije greke softver koji se kasnije pie na osnovu takve pogrene analize sistema je najee beskoristan. Moda on i funkcionie ali ne i onako kao to je to bilo predvidjeno.

Glavni metodi osiguranja kvaliteta softvera u ranim fazama njegovog razvoja su pregledi i inspekcije. Pregledi pojedinih manjih delova projektne dokumentacije koja moe da sadri rezultate analize, projektovanja i programiranja vre periodino gropa sastavljena od manjeg broja ljudi (komisija) u prisustvu autora materijala. Pregledi obuhvataju:

Preglede specifikacija, gde komisija trai i identifikuje greke, omake i nejasnoe u dijagramima toka podataka, renicima podataka i drugim komponentama specifikacija.

Preglede dizajna (projekta), pri emu komisija studira strukturne mape i pseudokodove pojedinanih modula

15

Preglede programa, kada komisija paljivo pregleda listinge programa. Preglede testova, kada se vri provera testova kojima se testira softver.

Za poboljanje efektivnost pregleda vano je da se oni zvanino u kompaniji ustanove kao postupci za osiguranje kavaliteta softvera.

Inspekcija je slina pregledima ali se oslanja na formalnije metode potrage za eventualnim grekama. Prilikom inspekcije komisija proverava dijagrame toka podataka ili samog programa sluei se pripremljenom listom na kojoj su navedene mogue greke i njeni uzroci. Obino jedan od inspektora izgovara na glas znaenje pojedinih linija koda, a ostali gledaju da li ono to je napisano zaista to izvrava korektno.

Testiranje je jedan od najvanijih postupaka koji se moraju izvriti pre putanja novog sistema u rad. Testiranje podrazumeva da se ceo sistem ili samo neke od njegovih komponenti puste u probni rad i da se u procesu eksploatacije sistema otkriju eventualne greke. Ovaj postupak se obino temeljito priprema. Pre svega donosi se plan testiranja koji odredjuje redosled kodiranja i testiranja pojedinih modula sistema. Zatim se odredjuje procedura testiranja pri emu se za svaku fazu odredjuju ulazni podaci i oekivani podaci na izlazu modula. Rezultati testiranja se paljivo prouavaju i arhiviraju. Za potrebe testiranja softvera postoji niz kvalitetnih alata koji poveavaju efektivnost procesa. Kod testiranja softvera razlikuju se pet nivoa:

Testiranje modula - poto se moduo kodira, vri se njegov pregled i testiranje sa unapred odredjenom procedurom

Testiranje integracije kada se svi moduli kodiraju i individualno testiraju integriu se u program. Proces integracije se vri tako to se u celinu ukljuuju jedan po jedan moduo i tako delimino formirani program sa ogranienom funkcionalnou se testira. Postupak se nastavlja sve dok se ne integriu svi moduli.

Sistemsko testiranje sistem se provera u odnosu na specifikacije koje definiu njegovu funkcionalnost i to u okruenju i pod uslovima koji odgovaraju onima koje e vaiti u praksi. Vre se provere na maksimalno optereenje sistema kao i na kompatibilnost sistema u odnosu na sisteme u njegovom okruenju. Procedure za kontrolu i oporavak iz vanrednih situacija se takodje testiraju. Isto tako kao to se testira sistem tako se kontrolie i proverava njegova pratea tehnika dokumentacija. U sistemsko testiranje softvera spada i tzv. beta test koji se koristi da bi se otkrile greke u ranim izdanjima softvera. Takav jo potpuno neprovereni softver daje se odredjenim korisnicima koji ga kroz praksu testiraju. Kompanija iji je taj softver proizvod sakuplja primedbe i zamerke korisnika i tek nakon ispravke uoenih greaka izdaje komercijalnu potpuno testiranu verziju softvera.

Atestiranje sistem se testira da se proveri da li su zahtevi svih korisnika zadovoljeni. Pri tome se promenjuje vie testova od kojih svaki proverava odredjeni aspekt funkcionisanja sistema. Svi rezultati testiranja belee se i arhiviraju.

Instalaciono testiranje ako je atest vren pre nego to je sistem instaliran i puten u rad potrebno je izvriti zavrno atestiranje, ali ovog puta u realnom okruenju. Tek posle toga sistem je spreman za rad naravno ako je testiranje prolo bez problema.

16

15.5 Prelazni reim

Posle izvrenog atestiranja novog sistema mora se poeti planirani prelazak sa starog na novi sistem. To se moe uraditi na etri naina koji su prikazani na sl. 15.3. Paralelna konverzija je najsigurniji prelazni postupak. Stari i novi sistem rade istovemeno sve dok se ne stekne dovoljno iskustva sa novim sistemom kada se stari gasi. Mana ovog postupka je to je obino skupo imati dva sistema u paralelnom radu. Direktna konverzija sa starog na novi je najrizinija i naravno zbog toga najskuplja. Ovaj postupak podrazumeva da se u jednom trenutku stari sistem potpuno zameni novim. Postepena konverzija zamenjuje stari sa novim sistemom po fazama koje su odredjene ili hardverom ili organizacionim i funkcionalnim podelama u kompaniji. Pilot konverzija isto tako postepeno zamenjuje sisteme pri emu se na poetku uvodi samo jedan deo novog sistema koji slui kao ogledni primer. Na osnovu poetnog iskustva dalja konverzija sistema se izvodi lake.

Zavrna faza razvoja sistema se obavlja za vreme njegove eksploatacije. Cilj ove faze koja se nazva postimplementaciona faza je da proceni kako karakteristike sistema u operativnom stanju tako i u celokupan postupak razvoja.

15.6 Odravanje

Informacioni sistemi u eksploataciji se moraju odravati. Odravanje podrazumeva proces modifikovanja informacionog sistema da kontinualno zadovolji zahteve koje postavljaju kompanija i korisnici. Postoji velika razlika izmedju odravanja hardvera i softvera kako u ceni tako i u zadacima. Zadatak odravanja hardvera je da obezbedi punu funkcionalnost svim uredjajima u sistemu. Obino se ovaj deo odravanja poverava serviserima kompanije ija je oprema kupljena. Sistemsko odravanje

17

podrazumeva odravanje aplikativnog softvera. Odravanje aplikativnog softvera obuhvata svako modifikovanje softvera koje se radi posle njegove prvobitne instalacije. Cena ovih modifikacija obino dvostruko prelazi cenu razvoja te iste aplikacije (Na slici 15.4 to je simbolino prikazano santom leda, gde se iznad vode vidi samo vrh sante koji je daleko manji od dela ispod vode).

Odravanje softvera zapravo se sastoji iz tri aktivnosti:

Usavravanje poboljavanje i modifikovanje sistema tako da zadovolji nove zahteve korisnika i nove potrebe kompanije.

Adaptacija promena aplikacija zato da bi se one prilagodile na nove hardverske i softverske platforme.

Korekcija ispravljanje graka koje su otkrivene prilikom eksploatacije sistema.

Postupak odravanja softvera ide u tri faze. Pre svega da bi se softver modifikovao njegova struktura se mora razumeti da bi se identifikovali moduli koje je potrebno menjati. Sama izmena koda modula mora se izvriti tako da te promene ne utiu na ostatak sistema. Posle svake izmene svaki moduo se mora ponovo testirati i to prvo izdvojen iz sistema, a zatim i u okviru celog sistema.

Odravanje softvera je skupo jer ga je teko razumeti naroito ako je slabo dokumentovan ili je pak zastareo. Ovaj drugi problem se javlja naroito ako je softver pisan na nekom od programskih jezika koji se vie ne koriste u savremenoj praksi. U tom sluaju broj znalaca tih programskih jezika se drastino smanjuje. Drugi razlog skupoe odravanja softvera lei u potcenjivanju ljudi koji odravaju sistem i njihovog posla. Jo uvek se smatra da je posao razvoja plemenitiji od posla odravanja. I trei razlog je najee veliki broj promena koje je potrebno izvriti u softveru da bi on bio auriran prema potrebama kompanije i korisnika.

18

15.7 Tehnologije koje pomau razvoj informacionih sistema

Dve relativno nove tehnologije obeavaju da poboljaju produktivnost razvoja informacionih sistema i poboljaju njihov kvalitet. To su:

Alati za dizajn softvera ponou raunara - CASE (Computer-Aided Software Engineering). CASE alati automatizuju mnoge faze razvoja softvera

Objektno-orijentisani dizajn (OOD Object-Oriented Design). Njegova glavna karakteristika je da omoguavaju ponovno koritenje ve napisanog softvera (software reuse). Sluei se ovim postupkom inenjer softvera pie softver u vidu komponenti koje se arhiviraju u softverske biblioteke i koje se kasnije po potrebi mogu ponovo koristiti.

CASE alati pomau inenjerima softvera i programerima da planiraju, analiziraju, dizajniraju, programiraju i odravaju informacione sisteme. Glavna prednost ovih alata je to oni nude sveobuhvatnu pomo ljudima koji se bave razvojem softvera.

Najbolji CASE alati pomau korisnicima prilikom izrade kompletnog seta specifikacija zahteva, sa svim dijagramima toka podataka i definicijama svih entiteta koji se smetaju u renik podataka. Neki od njih idu i dalje i pruaju mogunost kreiranja strukturnih mapa sistema. CASE alati su bazirani na: poznatim metodologijama za razvoj softvera (strukturna metoda), programskim jezicima etvrte generacije tzv. neproceduralnom programiranju i grafikom korisnikom interfeisu (GUI).

Vano je napomenuti da CASE alate ne ine samo alati koji pomau u prvim fazama razvoja sistema kao to su analiza i projektovanje (sl. 15.5). U CASE alate ubrajaju se i generatori koda iji je zadatak da popune i zavre program koji je dat samo okvirno. Ovi alati su naroito pogodni za brzi razvoj sistema metodom izrade prototipa. Pomou njih se prvo brzo izradi korisniki interfeis i specificiraju se izgledi ekrana kao i format izvetaja koji su predvidjeni za tampanje i sve to u kooperaciji sa korisnicima sistema. Zatim generator koda, koji je deo CASE alata, automatski izradi potreban programski kod.

19

Glavni deo CASE lata predstavlja tzv. informatika arhiva. To je centralna baza podataka u kojoj se skladite renici podataka. Dakle, ona sadri sve informacije o sistemu koji se razvija kao to su npr. poetni planovi, entiteti koji se pojavljuju u dijagramima protoka podataka, programe, pa ak i podatke o menadmentu tog razvojnog projekta. CASE alati olakavaju snalaenje u masi podataka tako to prate relacije izmedju pojedinih dokumenata. Na primer, oni su u stanju da odmah poveu programski kod sa onim delovima analize i projektovanja koji se odnosi ba na taj programski kod. Isto tako CASE alati automatski proveravaju kompletnost i konzistentnost svih proizvoda razvoja sistema. To omoguava da se sistem modifikuje u bilo kojoj fazi razvoja bez bojazni da e modifikacija uneti nekonzistentnost. Ovi alati znaajno poboljavaju odravanje sistema. Pre svega, oni pomau pri dokumentovanju softvera i celokupnog procesa razvoja. Svaka naknadna promena u zahtevima korisnika moe se propagirati sa nivoa specifikacija zahteva, preko DFD dijagrama do odgovarajuih programskih modula. Neki sloeniji CASE alati podravaju tzv. inverzno inenejerstvo. Poetni dokumenat kod inverznog inenejerstva je program pomou koga se moe eventualno doi do specifikacija sistema. Ovaj postupak je naroito koristan onda kada se poseduje programski kod ali se nezna na ta se on odnosi. Zadatak inverznog inenjerstva je da otkrije specifikaciju poetnih zahteva.

CASE tehnologija je znatno doprinela ubrzanju proizvodnje softvera. Ipak to je sloena tehnologija ija upotreba zahteva obrazovane korisnike. Ta sloenost CASE alata doprinela je da oni jo nisu toliko prihvaeni u kompanijama koliko bi trebali sudei samo po njihovim performansama.

Objektno-orijentisani razvoj sistema (OOD) koristi model zasnovan na objektima koji odgovaraju entitetima realnog sveta. Svaki objekat modela nosi u sebi atribute i metode. Atributi su karakteristike objekata, a metodi su naini kojima se mogu menjati vrednosti nekih od atributa. Svi objekti su samo instance klasa koje genaralno opisuju objekte. Dakle, pomou objektno-orijentisanog razvoja sistem se opisuje kao skup objekata koji medjusobno deluju. Pored toga to pri opisu sistema koristi analogiju realnog sveta prednost objektno-orijentisanog razvoja je i u tome to omoguava formiranje biblioteka kako softverskih komponenti tako i komponenti specifikacija. Pomou ovih biblioteka projektanti mogu graditi nove sisteme koristei stare komponente. Sa OOD olakan je prelaz izmedju faza razvoja sistema je re se i analiza i dizajn i programiranje koristi istom objektno-orijentisanom metodologijom. OOD je posebno pogodna za razvoj grafikih korisnikih interfeisa, kompleksnih aplikacija na bazi klijent server arhitekture gde se razliiti objekti mogu dodeljivati raliitim procesorima kao i multimedijskih aplikacija koje sadre objekte razliite prirode kao to su tekst, zvuk, slike i video.

15.8 Upravljanje IS projektima

Upravljanje velikim softverskim projektima ima tri aspekta: procena napora i sredstava koje treba uloiti da bi se razvio sistem, planiranje projekta i organizovanje razvojnih timova.

Generalno govorei projekti se zapoinju sa relativno malim brojem ljudi u poetnim fazama razvoja sistema. Za vreme faze programiranja i testiranja znatno se poveava broj uesnika u projektu. U kasnijim fazama opet dolazi do smanjivanja broja ljudi koji su na projektu. Za odredjivanje potrebnog vremena za razvoj sistema

20

kao i trokova postoji nekoliko metoda. Pre svega gruba procena se moe izvriti na osnovu uporedjivanja sa prethodnim ve zavrenim slinim projektima. Kao alternativa moe se prvo odrediti kriterijum ili mera za procenu veliine projekta pa sa njome izmeriti razvojni projekat. Jedna od mera koja se ee koristi je broj linija koda. Trei nain procene koristi se tzv. funkcionalnim takama u ranoj fazi razvoja sistema. Procena trokova i vremena se vri na osnovu broja i sloenosti ulaza u sistem, izlaza iz sistema, upita ka bazama podataka ili pak broju tabela ili fajlova u sistemu.

Kada se procene potrebno vreme, troak i resursi za razvoj sistema onda se pristupa izradi vremenskog plana ili rasporeda projekta. Projekat se podeli u faze koje se dalje mogu deliti na podfaze i pojedinane aktivnosti. Glavne aktivnosti se zavravaju kada su postignuti glavni ciljevi koji obino rezultuju u izradi nekog dokumenta bilo da su to specifikacije bilo programski moduli.

Glavne tehnike koje se pri tome koriste su PERT metoda i gantogrami. PERT/CPM metoda koja svakoj aktivnosti dodeljuje odredjeno trajanje i redosled. Ceo projekat se moe prikazati mreom aktivnosti koje poinju i zavravaju se sa nekim od glavnih dogadjaja. Ovi mreni dijagrami nose informaciju o trajanju aktivnosti i njihovim relacijama. Na osnovu PERT metode moe se proceniti ukupno vreme potrebno za zavretak projekta i vremena poetka i zavretka pojedinih aktivnosti. Isto tako PERT dijagram ukazuje koje su aktivnosti kritine (one koje se moraju zavriti tano u roku da ne bi koile ceo projekat) i koliko nekritine aktivnosti mogu kasniti. Gantogrami su grafiki nain prikazivanja rasporeda aktivnosti razvojnog projekta. Informacije koje se mogu dobiti pomou gantograma nisu toliko opsene kao one koje nose PERT dijagrami. Ipak gantogrami koji aktivnosti prikazuju u vidu bar-grafika se esto koriste, naroito kod jednostavnijih projekata sa manje aktivnosti, jer su lako razumljivi.

Veina softverskih projektnih zadataka iz oblasti razvoja i odravanja izvode se pomou projektnih timova. Sastav projektnih timova varira od faze projekta koji se izvrava kako u broju tako i po profesijama ljudi koji su zastupljeni. Na poetku razvoja tim ine uglavnom sistem analitiari dok se pri kraju on sastoji preteno od programera. Ustanovljeno je da timovi ne smeju biti brojniji od deset ljudi, zato to razvoj informacionog sistema kao vrlo sloenog proizvoda zahteva izuzetnu komunikaciju i koordinaciju izmedju lanova tima. Ovde e biti spomenute dve organizacione strukture projektnog tima koje pretstavljaju ekstremne krajnosti. Najee se u praksi organizacija timova vri po nekom srednjem modelu, koji predstavlja kombinaciju dva osnovna modela.

Strogo hijerarhijski organizaovan tim

Vodja projekta je obino izuzetan strunjak u oblasi razvoja informacionih sistema, tzv. glavni programer, koji lino definie specifikacije poetnih zahteva i programira glavni deo softvera

Njemu pomau ostali lanovi tima medju kojima su pomoni programer, glavni administrator koji je odgovoran za menaderski aspekt projekta, softverski bibliotekar koji je odgovoran za dokumentaciju i verzije softvera i drugi lanovi tima, uglavnom programeri.

Svi lanovi tima odgovaraju neposredno glavnom programeru, vodji projektnog tima.

21

Ovakav nain organizovanja je naroito pogodan za velike projekte koji koriste poznate tehnologije, dakle, za klasine razvojne projekte.

Demokratski tim

Svi lanovi tima imaju istu odgovornost za odvijanje projekta i odnosi izmedju njih su neformalni.

Komunikacija izmedju lanova ovakvog tima je mnogo vea nego izmedju lanova hijerarhijskog tima.

lanovi tima imaju zaduenja koja im se po potrebi mogu zameniti drugima. esto se odluke donose konsenzusom. Kako je vrsta posla jako dinamina vano je d a se sauva tzv. grupna

memorija. Vrlo je vana uloga biblotekara projekta koji odrava sve informacije o

projektu.

Ovakav nain organizovanja mnogo je bolji kod manjih projekata koji koriste nove tehnologije, dakle, kod istraivakih projekata.

22

SKLADITENJE I ANALIZA INFORMACIJA U TELEKOMUNIKACIJSKOJ KOMPANIJI

1. BAZE PODATAKA

Unaprijeenje odnosa sa korisnicima ne moe se zamisliti bez postojanja sveobuhvatnih baza podataka o korisnicima. Danas takve baze podataka o korisnicima predstavljaju marketinke investicije praktino u svim djelatnostima, to iz osnova mijenja do sada dominantne marketinke koncepte. Baza podataka korisnika postaje kljuni i nezaobilazni faktor bez koga se ne moe zamisliti moderni marketinki prilaz korisnicima. Pritom, ta baza predstavlja mnogo vie od samog spiska imena korisnika i njihovih adresa.

Moderna baza podataka je pravi rudnik dragocjenih i nezamjenjivih informacija o korisnicima. Cilj je da se uspostavi i odrava stalna, obimna i veoma lina komunikacija sa korisnicima, a da se sve prethodno prikupljene informacije upotrijebe u svim kasnijim kontaktima, na obostranu korist.

Ovakve baze podataka ne slue samo tome da se u njih sliva ogroman broj podataka i informacija, ve da se na osnovu njih vodi individualizirana komunikacija sa korisnicima koja e, u krajnjem sluaju, dovesti do poveanja prodaje. Postojanje baze podataka korisnika danas ne predstavlja konkurentsku prednost, ali je sigurno da njeno nepostojanje kompaniju nesumnjivo stavlja u inferioran poloaj. Da bi se stekla takva vrsta znanja o korisnicima potrebno je da se razumiju potrebe individualnih korisnika, da se sa njima odrava stalni dijalog, da se zapamti svaka njihova elja, ideja ili primjedba.

Raznovrsnost informacija koje ulaze u bazu je ogromna. Baze podataka korisnika vode ka stvaranju i poveavanju onoga to se moe nazvati dugoronom vrijednocu korisnika (LTV - lifetime value), koja treba da bude strateko marketinko opredjeljenje modernih kompanija, jer je cilj da se uspostavljanjem dobrih odnosa sa korisnicima oni vrsto veu za kompaniju.

2. DATA WAREHOUSE

Kao glavna osnova za sistem podrke odluivanju (DSS) koristi se analitika baza podataka, punjena iz mnogih operacionalnih sistema, poznata pod nazivom Data Warehouse, ija je jedna od primarnih funkcija da odraava procese i pravila poslovanja cjelovite kompanije.

Jedan vid analitike baze podataka jeste mart podataka. Za razliku od Data Warehouse ija je jedna od osnovnih funkcija da odraava procese i pravila poslovanja cjelovite kompanije , mart podataka odraava pravila poslovanja unutar jedne funkcije, jednog poslovnog procesa ili jedne poslovne jedinice, pri emu ta pravila treba da budu usaglaena sa pravilima poslovanja cjelokupne organizacije.

23

Slika 11. Data Warehouse okruenje

Martovi ( trzite ) podataka mogu da budu upotrijebljeni za eksploraciju, data mining, upravljane upite ili online analitiku obradu podataka (OLAP) i predstavljaju direktni izvor podataka kojima krajnji korisnici pristupaju. Mart podataka koji se koristi za online analitiku obradu podataka zahtjeva lak i brz intuitivni pristup krajnjim korisnicima, a dimenzionalni model je najpodesniji za zadovoljavanje tog zahtjeva.

Izrazom On-Line Analytical Processing (OLAP) oznaena je kategorija softverske tehnologije koja omogucava korisnicima (analitiarima, menaderima) da steknu uvid u podatke kroz brz, konzistentan, interaktivan pristup razliitim moguim pogledima na informacije transformisane iz sirovih podataka da bi odrazile stvarnu dimenzionalnost poslovanja kako ga shvata korisnik.

Slika 12. Uloga OLAP-a

Unaprijeenju Data Warehouse i OLAP vodila je potreba za postavljanjem ad hoc, fleksibilnih, poslovno usmjerenih upita na koje raspoloivi podaci sadre odgovore. OLAP sistemi su zasnovani upravo na multidimenzionalnom pogledu na podatke, posjeduju sposobnost da svrdlaju kroz podatke i omoguavaju analitiarima da iz raznih perspektiva gledaju podatke u bazi. Poto je multidimenzionalni pogled hijerarhijski, analitiar moe da gleda na informacije iz

24

hijerarhijske perspektive. Ova hijerarhijska struktura omoguava segmentaciju u bazi odreivanje podskupova (dicing) prema kriterijumu navedenom u upitu, rotaciju (data slicing), agregaciju ili disagregaciju multidimenzionalnih podataka radi predoavanja viih ili niih nivoa u analitikoj hijerarhiji (drill-up, drill-down) i dr.

Sistemi poslovne inteligencije omoguavaju multidimenzionalnu analizu, on line analitiku obradu podataka, kao i rudarenje podataka (data mining) kojima se menaderi mogu koristiti da bi stekli odgovore na znacajna pitanja (pri cemu je od izuzetne vanosti postavljanje pravih pitanja) i doznali znaajne trendove skrivene u velikim zbirkama podataka. Medu najvanije ciljeve poslovne inteligencije (BI) spadaju identifikovanje i anticipacija stvarnih povoljnosti i nepovoljnosti u okruenju organizacije, to je naroito znaajno za strategijsko upravljanje. Primjetno je da sistemi poslovne inteligencije (BI) evoluiraju ka Web aplikacijama, to korisnicima omoguava istraivanja posredstvom Web pretraivaa, kao i rad sa udaljenih lokacija.

Da bi neka kompanija bila uspjena i dobro se razvijala, neophodno je valjano (u prvom redu strategijsko) upravljanje organizacijom i njenim procesima. Za valjano upravljanje organizacijom i procesima u njoj, neophodno je donoenje pravih odluka. Za donoenje pravih odluka neophodne su prave (relevantne, pouzdane, konzistentne) i pravovremene informacije. Za raspolaganje pravim i pravovremenim informacijama, neophodni su: kvalitetni, znaajni, pouzdani, tani, konzistentni, analizi lako dostupni podaci (to se u znatnoj mjeri postie posredstvom Data Warehouse), kao i kvalitetne analize kojima se crpe informacije iz tih podataka (posredstvom on line analitike obrade podataka - OLAP, data mining i dr.).

25

3. METODOLOKI OKVIRI PROJEKTOVANJA GRADNJE SISTEMA DATA WAREHOUSE I PODUHVATA DATA MINING U

TELEKOMUNIKACIJSKOJ KOMPANIJI

Gradnjom Data Warehouse razvijaju se takvi informacioni resursi organizacije koji obezbjeuju integrisane, konzistentne podatke neophodne za efektivno i efikasno zadovoljavanje dinaminih potreba za informacijama u upravljanju kompanijom i njenim procesima. Gradnjom DW kompanija sakuplja svoje podatke i smjeta ih u jedno skladite na nain koji omoguava laku i brzu dostupnost podataka, kao i njihovu podlonost odgovarajuem analiziranju s ciljem sticanja potrebnih relevantnih novih informacija.

Slika 13. Priprema podataka

Slika 14. Data Warehouse - tokovi podataka

Poto su veliki skupovi podataka, kao DW, nepodloni analizi tradicionalnim tehnikama, u tu se svrhu koriste novi metodi i sistemi za ekstrahovanje znaajnih, vrijednih informacija iz velikih skupova podataka; za tu svrhu su podesni OLAP (On - Line Analytical processing) i data mining. Posredstvom OLAP analitiar ima mogucnost da postavlja upite i da na osnovu odgovora na njih izabira nove upite kreui se tako kroz veliku zbirku podataka DW i crpei informacije iz njih. U data mining se koriste tehnike iz oblasti statistike, baza podataka, vjetake inteligencije, mainskog uenja...

Data mining je automatizovani analitiki proces oblikovan za efektivnu i efikasnu eksploraciju u velikim zbirkama podataka sa ciljem dokuivanja, validiranja i crpljenja vrijednih, informacija koje se tiu novih, dotad neznanih cinjenica.

Data warehouse, OLAP i data mining sainjavaju trojstvo kojim se omoguavaju efektivnija i efikasnija rjeenja problema - pored ostalih i strategijskog odluivanja. Kompanije zavise i sve vie e zavisiti od integriteta, pouzdanosti, bezbjednosti, primjenljivosti svojih informacionih sistema, procesa i podataka u kompaniji kao cjelini. Informacije dokuene iz raspoloivih podataka organizacije posredstvom data mining jesu i bie od neprocjenjive vrijednosti za usmjeravanje kako reaktivnog i aktivnog, tako i proaktivnog ponaanja kompanije.

26

4. ALATI ZA EKSTRAHIRANJE, TRANSFORMACIJU I PUNJENJE PODATAKA

To su alati koji omoguavaju (kako im i samo ime kae) da se podaci uitaju u skladite. Funkcionalnost koju takvi alati najee podravaju je transparentan dostup do svih relacijskih baza podataka bilo direktno ili putem ODBC-a, te mogunost uitavanja i nerelacijski strukturiranih (legacy) podataka. Takoe na vizualan nain prikazuju procese koji se odvijaju prilikom uitavanja podataka u skladite, te pohranjuju te podatke u obliku metapodataka.

esto imaju i suelje prema nekom od alata za dizajniranje baza podataka (ERwin, Oracle Designer), a omoguavaju i da se pojedini procesi uitavanja podataka definiraju kao batch procedure i vre u vrijeme kada sistem nije optereen upitima korisnika. Najee su vrlo usko integrirani s repozitorijem (Repository) u koje se podaci odlau, te s alatima koji ine nivo administracije metapodataka (Metadata Administration Layer), tako da omoguavaju da se proces od izvornih podataka do kreiranja tablica za izvjetavanje odvija u jednom slijedu bez upotrebe raznih sucelja.

5. KOPANJE PODATAKA -DATA MINING

Kopanje podataka se moe opisati kao netrivijalan proces identifikacije neospornih, novih, potencijalno korisnih i razumljivih uzoraka (eng. patterns) i odnosa (eng. relationships) meu podacima u skladitu podataka. Ima vie modela i algoritama koji se koriste, te se ovisno o primjeni odabire najpogodniji.

Dananja tehnologija omoguava automatizaciju procesa kopanja podataka, njihovu integraciju u skladita podataka i predstavljanje podataka. U okviru upravljanja odnosom s korisnicima kopanje podataka igra znaajnu ulogu pri segmentaciji korisnika.

Najpoznatije metode kopanja podataka su: klasifikacija i regresija (algoritmi neuralnih mrea i stabla odluivanja), klasteriranje (identificiranje i grupisanje slinih podataka), saimanje i vizualizacija, modeliranje zavisnosti, asocijacije i sekvencijalna analiza (analiza potroake koarice) te analiza vremenskih serija. U literaturi se esto koristi i sinonim Otkrivanje znanja u bazama podataka (Knowledge Discovery in Databases). Namjena kopanja podataka je kreiranje modela ponaanja korisnika na osnovu njihovih proteklih aktivnosti. Dananja tehnologija omoguava automatizaciju procesa kopanja podataka, njihovu integraciju u skladita podataka i predstavljanje podataka. U okviru upravljanja odnosom s korisnicima kopanje podataka igra znaajnu ulogu pri segmentaciji korisnika.

Skladite podataka, ne samo da predstavlja veliki skup podataka i informacija, ve mora omoguiti upotrebu analitikih sredstava koji omoguavaju:

otkrivanje uzoraka predvianje ponaanja korisnika izradu analize trita

27

Slika 15. prikazuje kako se na osnovu prikupljenih podataka i pomou kopanja podataka oblikuje model ponaanja korisnika

Podatke o korisnicima je potrebno stalno preiavati, aurirati, i analizirati. Za to je neophodno slijedee:

posebna programska oprema i osposobljeni radnici prilagodljivo skladite podataka neophodna oprema za izvoenje testiranja mjerenje uinkovitosti

Data mining analize se u biti baziraju na metodama raspoznavanja uzoraka i koriste se za rjeavanje slijedeih zadataka:

Razvrstavanje (engl. classification), npr. razvrstavanje korisnika u neki od unaprijed definisanih segmenata;

Predvianje (engl. prediction). Metoda vrlo slina razvrstavanju, ali za razliku od razvrstavanja, odreujemo segment kojem e korisnik pripadati u budunosti;

Procjena vrijednosti (engl. estimation). Omoguuje procjenu vrijednosti neke kontinuirane varijable u nekom trenutku u budunosti;

Grupisanje (engl. clustering). Metoda kojom se analizira baza korisnika. Broj segmenata se odreuje runo ili automatski. U segmente se zatim automatski razvrstavaju korisnici;

Metoda analize korpe se koristi za otkrivanje usluga koje se prodaju zajedno, Druga vrsta analize je analiza redoslijeda prodaje,

Opisivanje i vizualizacija podataka. Ove metode omoguavaju uenje iz podataka, a ljudi lake ue pomocu vizualizacije.

6. DATA MART

Data Mart je podskup podataka iz korporativnog skladita ili samostalan skup podataka koji zadovoljava izvjetajne i analitike potrebe pojedine poslovne funkcije u organizaciji (finansija, marketinga, prodaje, razvoja...). Najei oblik Data Marta je multi-dimenzionalan (neka od varijanti OLAP-a), to omoguava brzu i kvalitetnu analizu podataka. Problem koji se moe pojaviti u organizaciji koja je implementirala nekoliko Data Martova prije implementacije centralnog skladita podataka je integracija postojeih martova u cjelovit sistem. Vjerovatno najvei zagovornik implementacije Data Martova i decentraliziranih sistema je Ralph Kimball, ija metodologija ima puno pristalica.

28

7. META PODACI

Meta podaci su podaci o podacima (u DW metodologiji podaci o podacima u skladitu podataka). Podaci u skladitu mogu biti razlicito organizirani, ovisno o metodologiji koja se koristi, ali u svakom sluaju svaka tablica s podacima se odnekud uitava, u nekom vremenu, doivljava odreene transformacije, kombinira se s nekim drugim tablicama da bi na kraju dala tablicu optimiranu za izradu multi-dimenzionalne kocke i za izvjetavanje.

Svi podaci o tom procesu, transformacijama i podacima koji nastaju nazivaju se metapodacima i oni definiu strukturu i sadraj skladita. Standard za metapodatke nije jo definisan (iako na tome radi Metagroup), tako da svaki proizvoa ima svoj oblik uvanja metapodataka. To se najbolje vidi u promotivnim materijalima pojedinih proizvoda u kojima se navodi da osim njegovih vlastitih "kocki" moe koristiti i npr. Microsoft OLAP Cube, Cognos PowerCube i slicno, dakle meta podatke drugih proizvoaa.

Takoe u meta podatke spadaju i definicije ulaznih tablica iz raznih ERP sistema poput SAP R/3, Baan-a, PeopleSoft-a koje proizvodaci BI alata najee podravaju. Takve definicije esto mogu biti vrlo korisne jer omoguavaju brzo snalaenje u umi od 20.000 i vie tablica i bre postizanje kvalitetnih rezultata.

8. OLAP - ON-LINE ANALITIKO PROCESIRANJE

OLAP je pojam koji izvorno potie od E.F. Codda, a opisuje informacioni sistem za brz, konzistentan i interaktivan pristup i manipulaciju multidimenzionalnim podacima koji dolaze iz razliitih izvora, a spremljeni su u skladitu podataka. OLAP je skraenica za Analitycal On Line Processing. Funkcionalnost OLAP-a ostvarena je kroz mogunost multi-dimenzionalnih analiza konsolidiranih korporativnih podataka koje ukljuuju: modeliranje koritenjem dimenzija i hijerarhija podataka, analize trendova kroz odreena vremenska razdoblja, projekciju podataka kroz what-if scenarije, podskupove podataka, buenje (drill down) do niih nivoa detaljnosti podataka.

OLAP je obino implementiran u klijent-server okruenju, a u novije vrijeme i u thin client sistemima. 1993. Codd je formulirao 12 pravila koje bi OLAP trebao podravati. OLAP postoji u dva temeljna oblika s obzirom na formu u kojoj su podaci spremljeni: relacijski (ROLAP-Relational On Line Analitycal Processing) i multidimenzionalni (MOLAP- Multidimensional On Line Analitycal Processing), te u hibridnom obliku (HOLAP-Hybrid On Line Analitycal Processing) koji za vie nivoe sumarizacije koristi multidimenzionalni oblik, ali omoguuje dril-down do niih nivoa sumarizacije koji su smjeteni u relacijskoj tablici. U posljednje vrijeme koristi se i izraz FASMI - Fast Analysis of Shared Multidimenzional Data.

29

Slika 16. Rolap, Molap

9. MIDDLEWARE

Telekomunikacijske kompanije, tek se suoavaju sa problemom velikog broja transakcija: dok je koliina posla mala, moe se koristiti praktino bilo koja softverska platforma, ali kada stignemo do nekoliko stotina hiljada ili ak miliona transakcija dnevno, stvari poinju da se komplikuju.

Mnogi tradicionalni sistemi za obradu podataka tada pokazuju probleme ili gube na pouzdanosti, a prelazak na neki novi sistem zahtijeva dinovske trokove i opet ne garantuje uspjeh. Dodatni problem je postojanje raznih platformi i operativnih sistema koji treba paralelno da obrauju transakcije. Posljednjih godina u svijetu se afirmie novi sloj softvera, poznat pod imenom middleware.

U pitanju je programski sistem koji se, logiki gledano, smjeta "izmedu" klijenta i servera, brinui o transakcijama i svim vrstama (ne)kompatibilnosti raznih platformi, dajui korisniku priliku da izabere bilo koju iz iroke liste DBMS alata odnosno hardverskih platformi. Trite softvera ove vrste biljei posljednjih godina snaan rast.

Slika 17 Middleware

30

10. BUSINESS INTELLIGENCE

Tipina kompanija analizira samo deset posto prikupljenih podataka. Business intelligence je nain kako iskoristiti preostalih devedeset posto. BI je krovni naziv za skup metoda, alata i aplikacija koje omoguavaju prikupljanje, analizu, distribuciju i djelovanje na osnovu poslovnih informacija, sa ciljem donoenja boljih poslovnih odluka.

BI daje pogled na cijelu kompaniju, pri emu svako moe dobiti upravo onu informaciju koja mu je potrebna. Ako pogled nije cjelovit, tada se analiza kompanije svodi na indijsku priu u kojoj desetak slijepih ljudi, odvojeno opipava neki dio slona rep, trup, kljove, noge, ui, bokove. Svako misli da dodiruje razliitu ivotinju i kad priaju ta su osjetili, svaki od njih opisuje razliitu ivotinju. Stvarni se slon u njihovoj analizi nikad ne pojavljuje.

BI omogucava proaktivan nain voenja kompanije, to znai da se moe predviati budunost, izraditi nekoliko scenarija i biti pripremljen za svaku situaciju. Problem je kako pretvoriti informaciju u znanje. Danas se kompanije vode na osnovu znanja: o konkurenciji, korisnicima, dobavljaima, procesima. BI je proizvodnja znanja koje je osnovna za donoenje poslovnih odluka.

Tehniki gledano, BI je informatiki sklop. Ne onaj sistem kakav smo navikli tj. transakcijski (glavna knjiga, prodaja, nabavka ), ve jedan potpuno drugaiji. U njega podaci dolaze iz kompanije, ali i iz okoline. Izvori podataka su heterogeni, a prikaz podataka agregatan. Ne zanimaju nas fakture i otpremnice, vec profiti po trinim segmentima, korisnicima, trini udjeli, trendovi. BI nam slui za aktivno upravljanje poslovnim rezultatom. Poznata je stvar da se poslovni rezultat ne oekuje, vec se poslovnim rezultatom upravlja. Umjesto da 90% vremena troimo na prikupljanje i izradu izvetaja, mi 90% vremena troimo na analizu.

BI sistem je izvorno bio namijenjen decision makerima, odnosno ljudima koji donose poslovne odluke. U savremenim kompanijama odluke donose svi. Ne moraju svi odluivati, ali mogu svi predlagati. To nije povratak u samoupravljanje, vec pruanje prilike svima koji mogu dati doprinos ouvanju vitalnosti kompanije. Informacije i znanje potrebni su svima. Danas su organizacijske strukture puno plice, radi se puno projektnim nainom. Vie je koordinacije a manje subordinacije. Danas je BI u donoenju poslovnih odluka nezamjenjiv koncept.

Najvei doprinos uspjehu uvoenja BI-a u preduzee daje elja menadmenta da ima sistem upravljanja informacijama. Mora postojati potreba, odnosno mora postojati potranja za informacijama. Tehnika superiornost ovakvih sistema: brzina pristupa, laka prilagodljivost korisniku (ad-hoc izvetaja), laka itljivost izvjetaja, uvjeravanje da je to prava stvar ne mogu biti protiv tea otporu menadmenta. Zato? Menadment je potroa robe koju ti sistemi proizvode, odnosno, menadment je konzument informacija za donoenje stratekih i taktikih odluka. Poznata je stvar da ako nema potranje za robom, nema potrebe proizvoditi je!

Laka dostupnost informacija i (sa)znanja o korisnicima, dobavljaima, procesima i njihovim meusobnim odnosima glavna je karakteristika BI-a. BI se pojavljuje kao moderan sistem komunikacije. Moderni sistemi komunikacija ine dananju korporaciju ostatkom prolosti. Kako se najbolje moe organizovati

31

32

moderna korporacija? Vjerovatno se to jo ne zna. Poslovanje u razdoblju kidanja slojeva upravljanja (neki od njih e se vjerovatno vratiti) i eksperimentiranja sa razliitim sistemima izvjetavanja i informisanja.

Ako je znanje mo, a ono to jeste, vlasnici znanja bie uskoro radikalno razliiti i sa tom razlikom e se uvesti promjene i odnos moi. To se ve vidi u maloprodaji, u kojoj je bar code i znanje koje sa njim ide, pomaklo mo od nacionalnih industrijskih kompanija sa poznatim imenima, na maloprodaju koji kontroliu prostor na policama i znaju ta se prodaje a ta ne, mnogo bolje i bre nego oni koji proizvod proizvode.

Postavlja se pitanje cijene ovakvih sistema i trokova informacija. U 21. vijeku, vijeku informacija i znanja, cijena informacije jednaka je cijeni opstanka na tritu. Uvodenje sistema za upravljanje poslovnim informacijama je isplativa investicija. Knjigovodstvo ne biljei oportunitetne trokove loih poslovnih odluka na osnovu nedostupnih informacija.

BI sistem ne postoji kao gotov proizvod, postoje proizvoai koji nude tehnoloke platforme i znanja za implementaciju. Nema rjeenja sa police. Razlog tome jeste injenica da modeli odluivanja jesu slini, ali strategija, segmentacija trita i proizvoda odnosno usluga, procesi i veze meu njima su razliite. Heterogeni su takode izvori podataka koji hrane ove sisteme.

Uvoenje BI sistema je projekat koji nema kraja. Kako konkurencija postaje agresivnija, okolina nestabilnija i budunost neizvjesnija, zahtjevi pred sistemima analize i prognoze postaju sloeniji. BI je u funkciji planiranja (budgeting), tj. kratkoronih poslovnih odluka, ali i u funkciji strategije.

BI sistem je takav sistem koji uva informacije i znanje o konkurenciji, korisnicima, dobavljaima, procesima i vezama meu procesima i omoguava poslovno pregovaranje, argumentovani nastup prema korisnicima. Omoguava kvalitetno operativno planiranje, praenje ponaanja konkurencije, korisnika, dobavljaa, posmatranje pojedinih trinih segmenata i predvianje buduih pojava. BI sistem omoguava bolje razumjevanje vlastitih korisnika i onoga to ih tjera na takvo ponaanje.

Visoka tehnika kola strukovnih studija- specijalistike studije -Programski alati za razvoj aplikacijaCASE alatikrai vodi kroz gradivoProf. dr Borivoje MilosevicU Niu, 2013. godineCASE alatiPoveanje produktivnosti u razvoju softvera pomou softvera

CASE Alati