0

SVEUILITE U RIJECI EKONOMSKI FAKULTET U RIJECI

RIJEKA

VANOST SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU NA PRIMJERU UPORABE SUSTAVA POSLOVNE INTELIGENCIJE

COGNOS U POSLOVANJU TVRTKE

ZAVRNI RAD

Predmet: Informacijski sustavi za potporu odluivanju Mentor: Prof. dr. sc. Slavomir Vukmirovi Student: Lucija Crljenko Perkovi, dipl. oec. Indeks br.: 239/06 Poslijediplomski struni studij: Inteligentno elektroniko poslovanje

Rijeka, travanj 2009.

1

SADRAJ

1. UVOD 3

1.1. PREDMET I PROBLEM ISTRAIVANJA 3 1.2. SVRHA I CILJ ISTRAIVANJA 4 1.3. RADNA HIPOTEZA 5 1.4. STRUKTURA RADA 6 1.5. METODE ISTRAIVANJA 8

2. POSLOVNO ODLUIVANJE 8

2.1. FAZE ODLUIVANJA 9 2.2. NAINI ODLUIVANJA I VRSTE ODLUKA 11

3. INFORMACIJE I INFORMACIJSKI SUSTAVI 17

3.1. INFORMACIJE I PODACI 17 3.2. DEFINICIJE I RAZVOJ INFORMACIJSKOG SUSTAVA 20 3.3. DIJELOVI INFORMACIJSKIH SUSTAVA 23

4. SUSTAVI ZA POTPORU ODLUIVANJU 26

4.1. DEFINICIJE SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU 26 4.2. OBILJEJA SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU 28 4.3. UPORABA SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU 29 4.4. PREDNOSTI I NEDOSTACI SUSTAVA ZA POTPORU

ODLUIVANJU 31 4.5. GRAA SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU 33

5. POSLOVNA INTELIGENCIJA 35

5.1. RAZLOZI UVOENJA POSLOVNE INTELIGENCIJE 39 5.2. ALATI POSLOVNE INTELIGENCIJE 41 5.3. KORISNICI ALATA POSLOVNE INTELIGENCIJE U

HRVATSKOJ 43

6. SKLADITA PODATAKA 45

6.1. FUNKCIONIRANJE SKLADITE PODATAKA 47 6.2. RAZINE ANALIZE PODATAKA U SKLADITIMA PODATAKA 49 6.3. DIMENZIJE I "KOCKE" 51

2

7. RJEENJE POSLOVNE INTELIGENCIJE I SUSTAV

ZA POTPORU ODLUIVANJU COGNOS 53

7.1. TEORIJSKE ZNAAJKE ALATA POSLOVNE INTELIGENCIJE COGNOS 53 7.1.1. SUSTAV POSLOVNE INTELIGENCIJE COGNOS 55 7.1.2. IZVJETAJI I KOCKE COGNOSA 59 7.1.3. IZVORI PODATAKA 62 7.1.4. FUNKCIJE COGNOS KOCKE 63

7.2. IMPLEMENTACIJA I PRAKTINA PRIMJENA ALATA COGNOS 68 7.2.1. IMPLEMENTACIJA COGNOSA U KONZUM S ASPEKTA

POSLOVANJA 68 7.2.2. UINCI COGNOSA NA KONZUM 71 7.2.3. PRIJEDLOZI UNAPREENJA SUSTAVA POSLOVNE

INTELIGENCIJE U KONZUMU 76 7.2.3.1. MOBILNA POSLOVNA INTELIGENCIJA 76 7.2.3.2. AUTOMATSKO OBAVJETAVANJE O BITNIM PROMJENAMA 77 7.2.3.3. FORECAST 78 7.2.3.4. TO AKO ANALIZA 78

7.2.4. PROBLEMATIKA LJUDSKOG FAKTOR PRI KORITENJU SPO U KONZUMU 79

7.2.5. INTEGRACIJA POJEDINIH IMBENIKA SUSTAVA POSLOVNE INTELIGENCIJE U KONZUMU 82

7.2.6. PRIMJER PRIMJENE SUSTAVA POSLOVNE INTELIGENCIJE IZVJETAJI I ANALIZE 84

8. ZAKLJUAK 87

PRILOZI 96 LITERATURA 98

3

1. UVOD

1.1. PREDMET I PROBLEM ISTRAIVANJA

Temeljno pitanje koje danas tvrtke sebi postavljaju je kako opstati na tritu tj. kako biti konkurentan u vrijeme kada je trite toliko promjenjivo? Kako postii optimalnu uinkovitost i ostvariti to vei profit? Promjene na tritu su ne samo svakodnevne, nego se dogaaju iz minute u minutu. Kupci imaju sve vie znanja, te su samim time i sve zahtjevniji. Osim toga, trgovina, prvenstveno maloprodaja, je jo osjetljivija na trina kretanja. U danim uvjetima tvrtke trebaju odgovoriti na trine promjene i odluiti kako se suoiti sa problemima, kako zadrati trinu poziciju, ostvariti profit i odrivi razvoj.

Temelj upravljanja je odluivanje. Kupci, jaka konkurencija i este promjene na tritu zahtijevaju brzu reakciju menadera, tj. brzo donoenje odluka koje su prilagoene novim uvjetima na tritu. Adekvatne odluke se moraju temeljiti na tonim, pravodobnim i potrebitim informacijama.

Prethodno navedene injenice su me navele da istraim mogunost brzog odgovora na trine promjene i brzog donoenja odluka, a sa ciljem profitabilnosti i efikasnosti, uz primjenu informacijskih sustava potpore odluivanju.

Predmet istraivanja ovog rada je vanost sustava poslovne inteligencije i sustava potpore odluivanju u poslovanju tvrtki. ivot u informacijskom i informatikom dobu navodi na razmiljanje o mogunosti koritenja jedne takve tehnologije kod procesa odluivanja kao temelja upravljanja tvrtkom. Kvalitetnim odlukama temeljenim na informacijama menadment poduzea moe osigurati trinu konkurentnost i opstanak. Meu velikim brojem proizvoaa softvera poslovne inteligencije i potpore odluivanju isprofilirao se i Cognos. Cognos je aplikativni softver i rjeenje poslovne inteligencije koje koristi trgovaka tvrtka Konzum d.d. Zagreb, te e sustav za potporu odluivanju Cognos u ovom radu biti primjer informacijskog sustava koji ima utjecaj na poslovanje najveeg trgovakog lanca u Hrvatskoj .

4

1.2. SVRHA I CILJ ISTRAIVANJA

Svaki poslovni subjekt tei boljim poslovanjem i upravljanjem utjecati na vee prihode i manje trokove uz poluivanje to uspjenih pokazatelja poslovanja kako bi se stvorili uvjeti odriva razvoja. Da bi se to moglo ne samo pratiti nego i provesti condicio sine qua non je informatika sa cjelovitim svojim sustavom. Danas je nezamislivo mnotvo poslovnih dogaaja proknjiiti, obraditi i oblikovati u informacije temeljem kojih e poslovodstvo donositi poslovne odluke kojim ele postii zacrtane planove, profit i rast drutva, bez potpore informacijskih sustava, i sustava potpore odluivanju.

Upravo svrha nastavnog istraivanja je ustanoviti i analizirati da li i na koji nain informacijski sustavi i sustavi za potporu odluivanju utjeu na poslovno odluivanje te u tom smislu pomau poslovanju tvrtke. eli se utvrditi koliko su sustavi za potporu odluivanju bitni i korisni menaderima, te na koji nain omoguuju ostvarenje stratekih ciljeva tvrtke.

Cilj je utvrditi da li tvrtke, pogotovo velike, mogu danas opstati na tritu i boriti se s konkurencijom bez sustava poslovne inteligencije i sustava za potporu odluivanju. Da li informacije koje se dobivaju zahvaljujui sustavima za potporu odluivanju pomau poslovodstvu tvrtke donijeti najbolju moguu odluku u danom trenutku. Cilj je prikazati koristi i utjecaj alata poslovne inteligencije te sustava potpore odluivanju na uspjenost i efikasnost poslovanja tvrtke, a to e se uiniti na primjeru primjene alata Cognos u drutvu Konzum d.d.

Kako to jednostavnije i lake doi do potrebnih informacija? Moe li u tome pomoi sustav za potporu odluivanju te na koji nain? Osim ovih pitanja cilj je odgovoriti i na sljedea pitanja:

to su sustavi za potporu odluivanje i kako funkcioniraju? to je poslovna inteligencija, kako je ona povezana sa svime?

Kako alati poslovne inteligencije i sustavi za potporu odluivanju utjeu na poslovanje tvrtke?

Da li e sustavi ubrzati i olakati proces odluivanja? Ako da, kako?

5

to je Cognos i kako utjee na poslovanje Konzuma? Koliko su bitni ljudski resursi u radu s takvim sustavom?

Gore su navedena najvanija pitanja na koje elim dati odgovor. Sve iznijeto biti e obraeno u predloenoj temi zavrnog rada poslijediplomskog studija.

1.3. RADNA HIPOTEZA

Temeljna radna hipoteza od koje polazi ovaj rad jest da u uvjetima nesigurnosti sustavi za potporu odluivanju poslovodstvu tvrtke ubrzavaju i olakavaju proces odluivanja kao kljunog imbenika u upravljanju tvrtkom, a s ciljem ostvarivanja profita i rasta tvrtke.

Pomone hipoteze koje predlaem i koje e biti obraene su: Pravodobna i potrebna informacija je nuna za opstanak tvrtki na tritu. Kvalitetna

informacijska potpora moe rezultirati trinom konkurentnou, rastom tvrtke i profitom.

Sustavi za potporu odluivanju su alati menaderima kako bi dobili tone i pravodobne informacije, omoguujui im donoenje optimalnih odluka, pa time i prosperitet poduzea.

Sustav za potporu odluivanju i rjeenje poslovne inteligencija Cognos, zahvaljujui svojim mogunostima i funkcijama olakava i ubrzava odluivanje, a takve odluke, temeljene na informacija poveavaju konkurentnost, te pozitivno utjee na poslovanje drutva Konzum d.d.

Ljudski resursi su kljuan imbenik kod odluivanja i koritenja sustava za potporu odluivanju.

Znai, temeljna radna hipoteza od koje se krenulo u radu da danas tvrtke ne mogu napredovati i funkcionirati na tritu bez koritenja sustava za potporu odluivanju i poslovne inteligencije, a u sluaju drutva Konzum d.d. sustav za potporu odluivanju je Cognos.

6

1.4. STRUKTURA RADA

Rad se sastoji od osam meusobno povezanih dijelova.

U prvom dijelu uvodu, definirati u predmet istraivanja, navesti problem istraivanja, objasniti svrhu i cilj istraivanja. Ujedno e biti iznjeta radna hipoteza i koritene metode istraivanja.

Drugi dio nosi naziv Poslovno odluivanje. U ovom dijelu u pojasniti sam pojam odluivanja i pokuati obrazloiti koliko je proces odluivanja zapravo kompleksan i bitan. Dati u osvrt i na vrste problema koje se javljaju u poduzeu. Odluivanje je proces, a kao takav ima i svoje faze koje e biti obraene u ovom dijelu. Ujedno e se navesti i objasniti naini odluivanja te vrste odluka.

Informacije i informacijski sustavi naslov je treeg dijela rada. Za kvalitetnije i jednostavnije odluivanje tvrtka treba raspolagati odreenim podacima i informacijama. Od velike pomoi pri prikupljanju i obradi podataka i informacija su i informacijski sustavi. Navesti e se dijelovi informacijskog sustava s komentarima i objanjenjima (jedan dio je i sustav za potporu odluivanju- osnova ovog rada), te e se dati i kratki opis izgradnje informacijskog sustava.

etvrti dio rada su Sustavi za potporu odluivanju. Ovaj dio bi trebao dokazati vanost takvih sustava i nunost njihova koritenja. Definirati e se sustav za potporu odluivanju, navesti obiljeja sustava za potporu odluivanju, razlozi koritenja, te prednosti i nedostaci sustava.

Pisati u i o konceptu poslovne inteligencije i skladitu podataka. Poslovna inteligencija je usko povezana sa sustavima za potporu odluivanju. Poslovna inteligencija je koncept svjesnog prikupljanja informacija u cilju analize podataka i predvianja buduih trendova, te otkrivanja znanja iz podataka. Koncept poslovne inteligencije ini skup softverskih alata i metodologija koji omoguavaju koritenje podataka iz skladita podataka i njihovo pretvaranje u informacije potrebne za

7

donoenje adekvatnih poslovnih odluka. Prethodno navedena skladita podataka e takoer zauzeti dio rada jer bez koncepta skladitenja podataka ne bi funkcionirali ni sustavi poslovne inteligencije ni sustavi potpore odluivanju.

Zadnji dijelovi rada posveeni su alatu za poslovnu inteligenciju Cognos, kako njegovom teoretskom znaenju tako i njegovoj primjeni.

Pisati u o tome to je sustav poslovne inteligencije Cognos, kako funkcionira Cognos BI, kako funkcionira u drutvu Konzumu d.d., koje su mu mogunosti i prednosti, to nudi samim korisnicima. Biti e govora o Cognos kockama, te njegovom utjecaju na poslovanje. Takoer u predloiti neke mogunosti unapreenja navedenog sustava. Naglasak e biti dan i ljudskom faktoru kao kljunoj sastavnici uspjenog koritenja alata Cognos. Na kraju u dati i primjer analize i izvjetaja koji se mogu dobiti iz jednog takvog sustava. Izvjetaje sam radila samostalno.

Zadnji, deveti dio je zakljuno miljenje u kojem su izraene spoznaje iz ovog rada.

1.5. METODE ISTRAIVANJA

Koritene metode rada su metoda intervjuiranja, metoda deskripcije, komparativna metoda, kvalitativna metoda, deskriptivna metoda, metoda analize i sinteze, induktivna i deduktivna metoda te metoda dokazivanja.

Podaci su prikupljeni iz razliitih izvora: struna literatura, internet, razgovor s nekim korisnicima sustava za potporu odluivanju. Vrlo bitan izvor podataka je i vlastiti rad sa sustavom za potporu odluivanju.

8

2. POSLOVNO ODLUIVANJE

Dananja poslovna okolina je izrazito dinamina i turbulentna, a promjene na tritu se deavaju iz minute u minutu. Osnovna svrha i cilj poduzea je profit, a moe se ostvariti jedino ako je poduzee konkurentno na tritu. Konstantna i svakodnevna prilagodba novim uvjetima na tritu je nunost. Jedino tako tvrtke mogu ostati konkurentne, opstati na tritu i ostvariti svoje ciljeve definirane strategijom tvrtke.

Odluivanje je temelj upravljanja. Moe se rei da je pravilno odluivanje klju uspjenog poslovanja. Odluivanje i upravljanje usko povezani. Menaderi i rukovoditelji svih razina moraju donositi kvalitetne odluke te kontrolirati izvrenje tih odluka. Upravo kroz proces odluivanja menadment ostvaruje svoju funkciju. Odluivanje je provjereno teak i odgovoran posao koji za sobom nosi brojne posljedice.

Odluke se donose svakodnevno, kako u privatnom, tako i u poslovnom ivotu. Dok se u privatnom ivotu donoenje odluka temelji iskljuivo na intuiciji, u poslovnom ivotu to ne smije biti sluaj. "Odluivanje u poslu, odnosno poslovno odluivanje zahtjeva vie sistematinosti nego ono u privatnom ivotu, ne zato to je ono vanije, ve zato tangira vei broj lanova organizacije. to je razina odluivanja via, gledajui s aspekta raspona odgovornosti, to je i odluivanje vanije jer se tie velikog broja lanova organizacije pa u sluaju pogrene odluke to moe imati katastrofalne posljedice za organizaciju kao cjelinu. "1

Donoenje odluka ili odluivanje je proces biranja izmeu vie mogunosti. To je proces pripreme i donoenja odluka, te rezultira odabirom akcije koju treba poduzeti ili strategije koju treba primijeniti u praksi. "Odluivanje je kognitivni proces koji se sastoji od prepoznavanja problema i biranja moguih rjeenja koja vode do nekog eljenog stanja. Odluivanje je veoma odgovoran i teak posao jer donoenje odluka za sobom nosi i nain provoenja istih. Menadersko poslovno odluivanje ovisi o razini menadmeta na kojoj se donosi odluka, pa tako u najzahtjevnije spadaju strategijske i

1 P. Sikavica, B. Bebek, H. Skoko i D. Tipuri: Poslovno odluivanje, Informator, Zagreb, 1999. str. 25

9

inovativne odluke, zatim slijede taktike (adaptivne) odluke, a tek onda operativne (rutinske) odluke."2 Dobar menader mora biti dobar donositelj odluka.

Za kvalitetno odluivanje bitne su kvalitetne, pravodobne i tone informacije. One omoguuju menaderima i ostalim zaposlenicima donoenje odreene poslovne odluke.

2.1. FAZE ODLUIVANJA

Odluivanje je proces, te kao svaki proces ima svoje faze.

Donoenje odluka se prema Tipuriu dijeli u etiri faze: - svijest o potrebi za odlukom, - priprema odluke, - donoenje odluke i - provedba odluke.3

Takva podjela se moe jo detaljizirati tj. podijeliti na aktivnosti. U skladu s tim moe se rei da "postupak odluivanja i donoenja odluka ima slijedee faze: 1. identifikacija problema 2. definiranje ciljeva 3. donoenje preliminarne odluke 4. generiranje liste moguih rjeenja 5. evaluacija moguih rjeenja 6. odabir rjeenja 7. provoenje odluke u praksi 8. praenje izvrenja odluke.4

Identifikacija problema, definiranje ciljeva, donoenje preliminarne odluke, generiranje liste moguih rjeenja, te evaluacija moguih rjeenja spada u fazu pripreme odluke.

2http://hr.wikipedia.org/wiki/Poslovno_odluivanje (31.05.2008.) 3 http://www.trend.hr/clanak.aspx?BrojID=51&KatID=39&ClanakID=574 (04.04.2009.)

4 http://www.poslovniforum.hr/management/donosenje_odluka.asp (31.05.2008.)

10

Identifikacija problema je ustvari spoznaja da problem postoji. Problem se mora moi tono definirati. Ukoliko se problem krivo definira, kvalitetno rjeenje problema nee biti mogue.

Definiranjem zadataka se odreuje cilj ili ciljevi koji se ele postii. Doneena i implementirana odluka bi trebala nastojati dosei zacrtane ciljeve.

Prije nego se ponude razliite inaice rjeenja problema potrebno je skupiti dovoljnu koliinu informacija. "Uz ovu fazu vee se pojam kritine mase informacija koji govori o tome da nakon sakupljanja odreene koliine informacija, svaka daljnja informacija ometa proces odluivanja."5

Generiranje liste moguih rjeenja je podfaza u kojoj se oblikuju mogue varijante odluke odnosno rjeenja problema. Nakon generiranja moguih rjeenja vrednuju se sva predloena rjeenja te se ocjenjuju.

U fazi donoenja odluke izabire se jedna od prethodno generiranih inaica rjeenja.

Donesena odluka realizira se u fazi provedbe odluke.

U fazi praenja izvrenja odluke provjerava se i prati provoenje odluke u djelo. Ova faza moe ukljuivati praenje rezultata odluke, praenje ispravnosti implementacije i slino.

Za kvalitetno donoenje odluke ne bi trebalo preskoiti ni jednu navedenu fazu.

5 http://www.tiaktiv.hr/index.php?option=com_content&task=view&id=36&Itemid=50 (21.01.2009.)

11

2.2. NAINI ODLUIVANJA I VRSTE ODLUKA

Postoje razliiti aspekti i naini odluivanja.

Aspekti odluivanja su: 1. S obzirom na probleme o kojima se odluuje: programirano

neprogramirano odluivanje 2. S obzirom na razinu odluivanja: odluivanje na operativnoj razini odluivanje na taktikoj razini odluivanje na stratekoj razini 3. S obzirom na subjekte odluivanja: pojedinano skupno odluivanje 4. S obzirom na naine odluivanja: intuitivno,

odluivanje na temelju prosuivanja, racionalno odluivanje 5. S obzirom na okolnosti u kojima se odluuje: odluivanje u uvjetima sigurnosti odluivanje u uvjetima nesigurnosti (rizika)."6

Poslovni problemi se meu ostalim mogu podijeliti i na strukturirane, nestrukturirane i djelomino strukturirane. Strukturirani problemi su ponavljajui, rutinski problemi, te je i donoenje odluka takvo. Postupak odluivanja kada se radi o strukturiranim problema je poznat, pa se sam postupak odluivanja moe i programirati. Takav program moe u potpunosti zamijeniti ovjeka pri rutinskom odluivanju. Ovakvo odluivanje naziva se programirano odluivanje i koristi pri rutinskim problemima, tj.

6 http://www.foi.hr/CMS_library/studiji/dodiplomski/IS/kolegiji/to/Nacini_odlucivanja_09.pdf ; Nina

Begievi (15.01.2009.)

12

problemima koji se ponavljaju. Najee se pojavljuje na niim, operativnim razinama menadmenta.

Djelomino strukturirani problemi nisu rutinski, te se ne moe s potpunom sigurnou rei koje je rjeenje problema i koji se koraci trebaju poduzeti. Pri takvom odluivanju se koristi iskustvo i steeno znanje.

Nestrukturirani problemi su kompleksni problemi. Za takve probleme ne postoje oigledna i rutinska rjeenje, a ovjek i njegovo znanje imaju znaajnu ulogu. Vrlo esto su to problemi koji se pojavljuju prvi put. Kod ovakve vrste problema koristi se neprogramirano odluivanje. "U procesu neprogramiranog odluivanja nema poznatih postupaka, procedura i modela odluivanja, ve je svaka situacija nova, sluaj za sebe i treba je individualno rjeavati."7

Strukturirane, rutinske probleme najee rjeava operativna razina menadmenta, dok nestrukturirane probleme rjeava najvia, strateka razina menadmenta.

Slika 1. Veza izmeu odluivanja i razina menadmenta.

Razina menadmenta Priroda problema Priroda odluivanja

Najvia razina

Najnia razina

Strukturira

ni problemi

Nestrukturi

rani

problemi

Programiran

o

odluivanje

Neprogram

irano

odluivanje

Izvor: predavanje prof. S. Vukmirovia, svibanj 2007.8

7 P.Sikavica, H. Skoko, D. Tipuri. M. Dali: Poslovno odluivanje- teorija i praksa odluivanja;

Informator, Zagreb, 1994. str. 85 8 Predavanje prof. S. Vukmirovia, svibanj 2007

13

Iz slike 1. je jasno razvidan odnos izmeu odluivanja i razine menadmenta. to je problem kompleksniji, rjeava ga via razina menadmenta.

S obzirom na razinu odluivanja odluke se dijele na strateke, taktike i operativne. Stratekim odlukama se odreuje strategija poduzea, te ciljevi poduzea u budunosti. One spadaju u najznaajnije odluke u poduzeu. Strateke odluke donose menaderi na najviim razinama, a svi drugi ciljevi i odluke moraju biti u skladu s strategijom poduzea.

"Taktike odluke predstavljaju konkretizaciju stratekih odluka, tj. stvaralako oivotvorenje zacrtane poslovne politike, planova i razvoja, i slino. Donose ih organi upravljanja i rukovodni organi."9

Operativne odluke se donose na najniim razinama menadmenta, a slue rjeavanju strukturiranih odnosno rutinskih, ponavljajuih problema. Najvei broj odluka upravo su operativne odluke, vrlo su bitne, a trebale bi biti u skladu sa stratekim odlukama.

Vremenski, strateke odluke se najdue donose tj. menaderi najvie vremena utroe upravo donosei ove odluke jer one odreuju budunost tvrtke. Strateke odluke su temelj razvoja tvrtke, njenog plana i programa privreivanja, pozicioniranja na tritu i ostvarivanja pozitivnih rezultata to je i cilj svakog gospodarskog subjekta. Prije donoenja odluka potrebne su razne analize, ispitivanja i simulacije.

Operativne odluke se donose na najniim razinama menadmenta, a svoje utemeljenje imaju u donesenim stratekim odlukama. Ove odluke oduzimaju najmanje vremena, a donoenje takvih odluka traje vrlo kratko.

9 http://poslovniforum.hr/vijest.asp?id=123 (25.02.2009.)

14

Slika 2. Razlika u vremenskoj perspektivi izmeu menaderskih razina

Razlika u vremenskoj perspektivi izmeu menaderskih razina

MENADERI NA VIIM RAZINAMA MENADERI NA SREDNJIM RAZINAMA MENADERI NA NIIM RAZINAMA OPERATIVNE ODLUKE

TAKTIKE ODLUKE

STRATEKE ODLUKE

Izvor:http://web.efzg.hr/dok//OIM/dtipuric//2 10

Ipak, iako se kae da su strateke odluke najvanije, rezultati kompanije su uvelike determinirani i manjim, operativnim odlukama. Svaka odluka, bez obzira na kojoj razini doneena, ima posljedice na profit poduzea. Takve odluke donosi veliki broj zaposlenika tvrtke, te indirektno i one imaju strategijsko znaenje za tvrtku. Ukoliko se odluke doneena na viim razinama ne provodi na terenu, tvrtka e imati velike potekoe. esto se deava da osobe koje moraju provoditi strateke odluke, te svakodnevno donositi operativne odluke, nemaju sve potrebne informacije, a imaju puno zadataka koje moraju obaviti. Zato je nuna poslovna koordinacija i interaktivno ponaanje svih razina menadmenta.

Odluke svakodnevno donose i pojedinci i grupe, pa se tako s obzirom na subjekte odluivanje dijeli na pojedinano i skupno (ili individualno i grupno). Osnovna karakteristika pojedinanog odluivanja je, kako i sama rije govori, da odluku donosi pojedinac. Pojedinano odluivanje je u pravilu bre, i na taj nain se izbjegava problem "skupnog miljenja", a osnovni nedostatak takvog odluivanja je taj to pojedinac generira manji broj razliitih rjeenja problema. "Skupno odluivanje je nain poslovnog odluivanja u kojem odluke donose skupine ljudi strukturirane po razliitim

10http://web.efzg.hr/dok//OIM/dtipuric// (21.02.2009.)

15

osnovama."11 Raspravljanjem unutar skupine, prema odreenim normama ponaanja, smanjuju se nejasnoe i nesigurnosti u nainu rjeavanja problema. Skupno odluivanje rezultira veim brojem moguih rjeenja, ali postoji mogunost da e neki pojedinci eljni statusa ovdje prevladati i nametnuti svoje miljenje ostalima u grupi. Hoe li odluivanje biti skupno ili pojedinano ovisi i o tome radi li se o stratekim odlukama ili operativnim odlukama. Operativne i rutinske odluke e najee biti individualne, dok e strateke najee biti skupne.

S obzirom na naine odluivanja odluivanje moe biti intuitivno, na temelju prosuivanja i racionalno. Intuitivno odluivanje je, kao to i sama rije kae, odluivanje na temelju intuicije donositelja odluke. Intuitivno odluivanje karakteristino je za privatan ivot, dok u poslovnom odluivanju prua male mogunosti za izbor optimalnih rjeenja. Iako neke osobe imaju vrlo razvijenu intuiciju, u poslovanju takav nain odluivanja sigurno nije poeljan i pri takvom odluivanju postoji najvea mogunost pogreke.

Odluivanje na temelju prosuivanja koristi se u situacijama koje se ponavljaju i temelji se na iskustvu menadera. Odluke se donose oslanjajui se na prolo iskustvo, a ograniavajui faktor ovakvog odluivanja jest taj to se takvo odluivanje moe odnositi samo na probleme koji su se ve desili.

Racionalno odluivanje je najbolji nain odluivanja kod nestrukturiranih problema i kod donoenja stratekih odluka, a povezano je s znanstvenim metodama odluivanja. Prilikom racionalnog odluivanja donositelj odluka se slui analitikim metodama i mora biti jako dobro informiran. Razni sustavi za potporu odluivanju mogu donositelju odluke ubrzati proces odluivanja, te mu na neki nain olakati posao.

Veliki broj hrvatskih menadera i dalje odluuje na temelju intuicije i/ili iskustva, a manji broj odluka donose racionalnim odluivanje.

11http://www.foi.hr/CMS_library/studiji/dodiplomski/IS/kolegiji/to/Nacini_odlucivanja_09.pdf (15.01.2009.)

16

U sluaju posjedovanja nedovoljne koliine informacija u dinaminoj poslovnoj okolini intuitivno odluivanje moe donijeti bolje rezultate. Ipak, ako postoji dovoljan broj korisnih informacija, bolje je donijeti racionalnu odluku, a intuitivno odluivanje koristiti samo u sluaju nedovoljnog broja informacija. Nedostatak informacija potrebnih za odluivanje u dananje vrijeme najee nije sluaj. Veina informacija je javno dostupa. Nedovoljna brojnost informacija deava se u manjem broju sluaja. Ovdje treba uzeti u obzir i potrebno vrijeme odluivanja. Ukoliko se odluka mora donijeti trenutano, naravno da e intuicija i iskustvo prevladati.

Prema okolnostima odluivanja razlikuje se odluivanje u uvjetima sigurnosti i odluivanje u uvjetima nesigurnosti. Jedino kada se moe tono predvidjeti rezultat odluke tj. rjeenja problema moe se govoriti o odluivanju u uvjetima sigurnosti. Takav broj odluka je vrlo mali, pogotovo u dananje vrijeme kada tvrtke posluju u izrazito nestabilnim uvjetima, s vrlo otrom konkurencijom, u uvjetima permanentnog tehnoloko-tehnikog te informatikog razvoja, te svakodnevnim promjenama na tritu. Odluke se najee donose u uvjetima nesigurnosti. Tada donositelju odluke trebaju tone, pravodobne i kvalitetne informacije.

Konano mjerilo je li donesena najbolja mogua odluka je stupanj ostvarenog poslovnog uspjeha.

Kvalitetan informacijski sustav moe pomoi donositelju odluke da u danom trenutku donese najbolju odluku za poslovni sustav.

17

3. INFORMACIJE I INFORMACIJSKI SUSTAVI

Dananja poslovna okolina je izrazito turbulentna i promjenjiva. Efikasno obavljanje posla popraeno je informacijama i podacima, a informacija ini temelj uspjenog poslovanja. Poeljna informacija je pravodobna, pravovaljana i tona. Bez kvalitetne informacije nije mogue donositi kvalitetne odluke. Da bi se informacije mogle efikasno pohranjivati, obraivati i koristiti moraju biti u digitaliziranom obliku. U takvom obliku koriste se u bazama i skladitima podataka, informacijskim sustavima i sustavima za potporu odluivanju. Razni informacijski sustavi mogu uvelike olakati poslovanje tvrtke.

3.1. INFORMACIJE I PODACI

"Podaci (eng. Data) su znakovni prikaz injenica i pojmova koji opisuju svojstva objekata i njihovih odnosa u prostoru i vremenu."12 Podatak moe biti upotrebljiv, ali i ne mora, i to je osnovna razlika izmeu podatka i informacije. Da bi podatak postao informacija mora donositi novosti primatelju, odnosno mora utjecati na poveanje razine znanja primatelja. Podatak postaje informacija procesom obrade podataka.

Informacija je podatak koji ima uporabnu vrijednost. Informacija je skup znakova koji primatelju neto znae, odnosno otkrivaju neto novo. " Informacija (eng. Information) je rezultat analize i organizacije podataka na nain da daje novo znanje primatelju. Ona postaje znanje kad je interpretirana, odnosno stavljena u kontekst ili kad joj je dodano znaenje. "13 Informacija je pojam s mnogo znaenja ovisno o kontekstu, ali je kao pravilo usko povezana s konceptima kao to su znaenje, znanje, percepcija, instrukcija, komunikacija i razni mentalni procesi. Jednostavno reeno, informacija je primljena i shvaena poruka.

12 http://hr.wikipedia.org/wiki/Podatak,_informacija,_znanje,_mudrost (31.05.2008.)

13 ibidem (31.05.2008.)

18

Nerijetko se podatak i informacija koriste kao sinonimi, iako to nisu iste rijei. Osnovna razlika je ta da je informacija podatak ili podaci stavljeni u kontekst, dok je podatak izvan konteksta. Drugim rijeima, podatak je beskoristan sve dok ne prenosi neku informaciju. Informacija je rezultat procesiranja, manipuliranja i organiziranja podataka na naina da isti nadograuju znanje osobe koja informaciju prima.

Informacije trebaju biti tone, pravodobne, pravovaljane i iskoristive. Danas nije problem prikupiti informacije ve ih pravilno upotrijebiti tj. pretvoriti u znanje. Tu glavnu ulogu ini ovjek. "Znanje je odgovarajua zbirka informacija kojoj je namjera da bude korisna. Znanje ine organizirane informacije koje se mogu koristiti za stvaranje novih znaenja i podataka."14

Iz informacija nastaje znanje. Znanje se moe definirati kao injenice, informacije i vjetine koje je osoba stekla iskustvom ili obrazovanjem. "Znanje je odgovarajua zbirka informacija kojoj je namjera da bude korisna. Znanje ine organizirane informacije koje se mogu koristiti za stvaranje novih znaenja i podataka... Podatak je najosnovnija razina, informacija dodaje kontekst, znanje dodaje kako ga upotrijebiti, a mudrost dodaje kada i zato ga upotrijebiti"15

Da bi se iz podataka dobile informacije potrebni ih je organizirati. Da bi se podaci mogli organizirati potrebno je odgovoriti na sljedea pitanja 1. koje podatke treba prikupljati 2. kada ih prikupljati 3. gdje ih prikupiti 4. kako prikupljene podatke pohraniti u bazu podataka 5. kako obraivati podatke da bi se dobile potrebne informacije.

Kada pone izgradnja informacijskog sustava, u njenim prvim fazama potrebno je odgovoriti na pitanja koje podatke prikupljati, gdje i kada, te kako ih obraivati.

14 http://hr.wikipedia.org/wiki/Podatak,_informacija,_znanje,_mudrost (31.05.2008.)

15 Ibidem 31.05.2008.

19

Vrijednost informacije nije u njihovu posjedovanju, ve u njihovu koritenju. Neobraeni podaci spremljeni u bazama i skladitima podataka, umjesto da donose vrijednost tvrtkama, preoptereuju sustav. Postaju samo troak, jer dok god podatak ne doe do krajnjeg korisnika vrijednost tih informacija ne moe kompenzirati troak koji je nastao zbog odravanja podatka.

Iako je trite i poduzee kao njegov sastavni dio zatrpano raznim podacima i informacijama, istovremeno su jako znakoviti rezultati istraivanja o dostupnosti i upotrebljivosti informacija: - 95% podataka je javno dostupno, - unutar poduzea postoji 90% podataka koji su dovoljni za poslovanje a koristi ih se samo 10%,

- 54% korisnika teko pronalazi potrebne informacije, - 43% menadera nije sigurno u tonost informacija koje posjeduju, - 77% menadera u svom radu donijelo je krive odluke zbog nedostatka informacija.16

Danas kada je informatika tehnologija napredovala, te je do informacija i podataka puno lake doi nego prije, moe se pojaviti i problem preoptereenosti podacima. Koliina podataka se konstantno poveava. Izvori podataka se multipliciraju, to znai da podaci dolaze sa sve vie strana, te se spremaju u razliita skladita podataka koje nije mogue povezati. Da li su svi podaci koje tvrtka posjeduje kvalitetni? Prevelika koliina nepotrebnih podataka usporava rad sustava, zaposlenici tee dolaze do potrebnih im podataka, te umjesto da se proces odluivanja ubrza, moe se ak i usporiti.

16 Ante Lueti: Primjena koncepta "poslovna inteligencija" u procesu strategijskog i financijskog

upravljanja : magistarski rad / Ekonomski fakultet, Split, 2008. str 55.

20

3.2. DEFINICIJE I RAZVOJ INFORMACIJSKOG SUSTAVA

Informacijski sustav je dio svakog poslovnog sustava, a svrha mu je opskrba svih razina upravljanja, odluivanja i svakodnevnog poslovanja potrebnim informacijama.

"Informacijski sustav u strogoj definiciji je sustav koji prikuplja, pohranjuje, uva, obrauje, i isporuuje potrebne informacije na nain da su dostupne svim lanovima neke organizacije koji se njima ele koristiti te imaju odgovarajuu autorizaciju."17

Informacijski sustav je dio poslovnog sustava koji mu omoguuje da komunicira unutar sebe i sa svojom okolinom.

Cilj je informacijskog sustava dostava prave informacije u pravo vrijeme na pravo mjesto u organizaciji uz minimalne trokove. 18

Sukladno iznijetom zadaa informacijskog sustava je: prikupljanje podataka razvrstavanje podataka obrada podataka

uvanje podataka oblikovanje i rasporeivanje informacija.

Informacijski sustavi su se razvijali po fazama."Evolucijski gledano, razvoj poslovnih informacijskih sustava moemo podijeliti na: klasini (transakcijski) poslovni sustav sustav za potporu odluivanju ekspertni sustav."19

17 http://hr.wikipedia.org/wiki/Informacijski_sustavi (17.06.2008.)

18 V. Sria i suradnici: Menaderska informatika, etvrto izdanje, M.e.p. Consult, Delfin, Hita Poslovna

akademija, Zagreb, 1999. str. 3-4. 19

Ibidem, p. 7-5

21

Informatizacija poduzea obino kree od sustava za obradu transakcija. Sustavi za obradu transakcija omoguuju svakodnevni rad i pogodni su za operativnu razinu odluivanja. Na transakcijske informacijske sustave nadograuju se upravljaki informacijski sustavi. Upravljaki informacijski sustavi su sustavi koji sadre unaprijed definirane izvjetaje koji se mogu izraivati prema redovitom rasporedu, u izvanrednim situacijama ili prema posebnom zahtjevu menadera. Oblik informacija iz takvih sustava je fiksan, a izvjetaji su unificirani i opseni. Korisnik pregledavajui takve izvjetaje samostalno pretrauje njemu interesantne informacije. Ustvari, da bi se dobila potrebna informacija iz takvih sustava potrebno je dosta vremena, jer takvi izvjetaji imaju jako puno podataka, a menaderu moda treba samo jedan dio tih informacija. Zato se treba zapitati koji sustavi e menaderu ponuditi bri i jednostavniji pristup potrebnim informacijama da bi on mogao kvalitetnije odluivati. To mogu biti sustavi potpore odluivanju.

Sustavi za potporu odluivanju mogu se razviti nakon to su se razvili prethodno navedeni sustavi. To su interaktivni informacijski sistemi ija je svrha pomoi donositeljima odluke da identificiraju i rjeavaju probleme te donose odluke, a sve to uz pomo komunikacijskih tehnologija, podataka i informacija, te znanja.

Ekspertni sustav se temelji na bazi znanja u cilju donoenja odgovara na pitanja tipa to-ako te sadri elemente komuniciranja s ekspertima iz pojedinih podruja. Ekspertni sustavi se smatraju najviom razinom informatizacije poduzea. Oni nisu zamjena za prethodne faze, ve njihova nadogradnja.

"Ekspertni sustavi su inteligentni programi na raunalima koji koriste znanja i postupke zakljuivanja, kako bi se rijeili teki zadaci koji zahtijevaju znatnu ljudsku strunost. Kao model znanja nunog za tu razinu moe se zamisliti sveukupno struno znanje najboljih praktiara na nekom polju rada."20

Ekspertni sustavi su ustvari nadogradnja na postojee informacijske sustave poduzea. Dosadanji sustavi su se koristili bazom podataka, dok se ekspertni sustav koristi bazom

20 http://hr.wikipedia.org/wiki/Ekspertni_sustavi (17.06.2008.)

22

znanja. On ne nudi samo podatke, ve i objanjenja i stavove. Temelji se na znanju iz odreenog podruja, te se u neku ruku ponaa kao ekspert iz tog podruja.

"Ekspertni sustavi kao najzastupljenije podruje umjetne inteligencije definiraju se na razliite naine, jedna od najjednostavnijih definicija je: (Joef tefan, Ljubljana) Ekspertni sustavi su sustavi koji oponaaju znanje eksperta. Ekspertni sustavi su inteligentni programi na raunalima koji koriste znanja i postupke zakljuivanja, kako bi se rijeili teki zadatci, kad oni zahtijevaju znatnu ljudsku strunost. Kao model znanja nunog za tu razinu moe se zamisliti sveukupno struno znanje najboljih praktiara na nekom polju rada."21

Ekspertni sustav se u pravilu sastoji od baze znanja, dijela za procesiranje znanja, te korisnikog suelja.

Slika 3 . Ekspertni sustav

Izvor: http://www.gradst.hr/katedre/ortegr/nastava_knezic/ekspertni_sustavi.htm22

21 http://hr.wikipedia.org/wiki/Ekspertni_sustavi; op.cit. (17.06.2008.)

22 http://www.gradst.hr/katedre/ortegr/nastava_knezic/ekspertni_sustavi.htm (17.06.2008.)

23

3.3. DIJELOVI INFORMACIJSKIH SUSTAVA

Dijelovi informacijskog sustava su: sustav za obradu transakcija, sustav za potporu odluivanju i sustav za suradnju i komunikaciju.

Slika 4. Dijelovi informacijskog sustava

Izvor: web.efzg.hr/mvarga/23

Sustav za obradu transakcija prua potporu tekuem odvijanju poslovanja. Sustav za obradu transakcija osnovni je dio informacijskog sustava. "Izgradnja informacijskog sustava zapoinje izgradnjom njegova transakcijskog dijela u cjelini ili u dijelovima."24 Dio transakcijskog sustava koji izrauje kategorizirane i skupne informacije je upravljaki izvjetajni sustav. Upravljaki izvjetajni sustav slui taktikoj razini menadmenta, te ga opskrbljuje podacima dobivenog iz sustava za obradu transakcija. Sadri unaprijed definirane izvjetaje. Prikazuje menaderima pregled aktivnosti poslovnog procesa i upozorava na trendove pojedinih poslovnih aktivnosti. Problem kod izvjetaja koji se dobivaju pomou upravljakog izvjetajnog sustava jest da moraju biti unaprijed definirani, a ako nisu treba taj izvjetaj izgraditi. Upravljaki izvjetajni sustav ne omoguuje izvjetaje ad hoc.

Sustav za potporu odluivanju (SPO) obrauje podatke dobivene iz vanjskih i iz unutarnjih izvora podataka da bi stvorio informacije potrebne za odluivanje. To je interaktivni informatiki sustav koji prikupljajui podatke iz razliitih izvora pomae

23 http://web.efzg.hr/mvarga (21.02.2009.)

24 Varga, M. , Poslovno raunarstvo, Znak, Zagreb 1998., str.36

24

menaderima pri donoenju odluke. Cilj ovog sustava je pomoi pri rjeavanju nestrukturiranih problema.

Svi dijelovi informacijskog sustava su usko povezani. Informacijski sustav mora najprije biti organiziran kao sustav za obradu transakcija. Na njega se nadograuje upravljaki izvjetajni sustav, da bi na kraju dosegao visoku razinu sustava za potporu odluivanju. Transakcijski i upravljaki dio informacijskog sustava u pravilu obrauje upite koji su unaprijed definirani, a sustavi za potporu odluivanju moraju moi dati odgovor na upite koji nisu unaprijed definirani jer je na viim razinama upravljanja odluivanje uglavnom nestrukturirano. Dok upravljaki izvjetajni sustavi sadre uglavnom definirane izvjetaje koji mogu biti raeni prema nekom redovitom rasporedu ili po zahtjevu menadera, sustavi za potporu odluivanju omoguuju pristup podacima ad hoc.

Sustav za suradnju i komunikaciju omoguuje osobni rad, komunikaciju i suradnju. On bi trebao unaprijediti i poveati efikasnost osobnog i grupnog rada. Korisnici ovog sustava mogu biti zaposlenici na svim razinama odluivanja.

Na slici 5. prikazuje se na kojoj se razini menadmenta koristi odreeni informacijski sustav, te isto tako za koju se vrstu problema koristi odreeni informacijski sustav.

Slika 5. Vrste informacijskih sustava u rjeavanju problema na razliitim razinama menadmenta.

Razina

odluivanja

Problem

Strukturirani problemiTPS

MIS

ESS

ES

Djelomino

strukturirani problemi ES

Nestrukturirani

problemi

DSS

Operativna

razinaTaktika razina Strateka razina

Izvor: Predavanje S. Vukmirovi, svibanj 2007 25

25 Predavanje S. Vukmirovi, svibanj 2007

25

Informacijski sustav treba biti potpora cjelokupnom poslovanju organizacije, te se smatra jednim od temeljnih preduvjeta uspjenosti poslovanja. Dananji informacijski sustav mora informacijski posluivati sve dijelove i funkcije organizacije, ali istovremeno i zadovoljiti informacijske potrebe organizacije u cjelini.

Slika 6. Komponente cjelovitog integralnog informacijskog sustava

Izvor: Panian, .; urko, K.; Informatika u poslovanju, Element, Zagreb, 2008, str. 12826

"Znaaj poslovno-informacijskog sustava zapoinje njegovom ulogom u svakodnevnoj evidenciji poslovnih dogaaja, odnosno pohranjivanju podataka, raste kasnijom obradom podataka i njihovim koritenjem pri analizama, odnosno izvjeivanju vanjskih i unutranjih korisnika poslovnih informacija."27

26 Panian, .; urko, K.; Informatika u poslovanju, Element, Zagreb, 2008, str. 128

27 http://www.sapmag.com.hr/show_article.php?id=398 (20.02.2009.)

26

4. SUSTAVI ZA POTPORU ODLUIVANJU

Sedamdesetih godina prolog stoljea znanstvenici su poeli prepoznavati vanu ulogu kompjuterski podranog informacijskog sustava, koji podravaju menadere u njihovom donoenju odluka u rjeavanju strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih problema. Od tada sustavi za potporu odluivanju (Decision Support Systems) postaju bitan dio raunalno podranog informacijskog sustava.

Sustavi za potporu odluivanju se razvijaju s ciljem da smanji sveprisutna nesigurnost kod donoenja poslovnih odluka. Nesigurnost u poslovnom odluivanju moe se smanjiti tako da se donose odluke temeljene na informacijama, a upravo to nude sustavi potpore odluivanju.

4.1. DEFINICIJE SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU

Postoji jako puno definicija sustava za potporu odluivanja. Jedna od definicija je da je to "specifian kompjuteriziran informacijski sustav koji podupire poslovanje i poslovno odluivanje u poduzeu. Kvalitetno izraen sustav za potporu odluivanju je interaktivan kompjuterski sustav koja ima za cilj pomoi donositeljima odluke da prikupe informacije iz neobraenih podataka, dokumenata i poslovnih modela da bi identificirali i rijeili probleme te donijeli odluke. "28 Sustavi za potporu odluivanju su dio cjelokupnog informacijskog sustava poduzea.

Sustav za potporu odluivanju (eng. Decision support system- DSS) obrauje postojee podatke, dobivene iz razliitih unutarnjih i vanjskih izvora da bi stvorio informacije potrebne za odluivanje. Pomae menaderu pri organizaciji informacija, identifikaciji i dohvatu informacija potrebnih za donoenje odluke, te analizi i transformaciji tih informacija. Osnovna namjena takvih sustava je rukovodstvu tvrtke pruiti informacije za donoenje poslovnih odluka u realnom vremenu.

28 http://www.informationbuilders.com/decision-support-systems-dss.html (01.06.2008.)

27

Sustav za potporu odluivanju je jedan od najsloenijih sustava. Ovaj sustav slui za potporu odluivanju kod slabostrukturiranih i nestrukturiranih problema, a takoer su popularni u donoenju rutinskih problema. Svaki ovakav sustav mora biti dovoljno jednostavan i nastrojen korisniku kako bi bio pristupaniji, te mora biti fleksibilan kako bi prihvatio promjene u nainu odluivanja ili zadanom problemu te u skladu s tim kvalitetno odgovoriti na tu promjenu. Koristi li se ovaj sustav pravilno, najvie koristi donosi kada je trite nestabilno te tvrtka posluje u uvjetima nesigurnosti.

to se tie samog naina odluivanja, ovaj sustav je najkorisniji kod racionalnog odluivanja. Kod racionalnog odluivanja donositelj odluka se slui analitikim metodama i mora biti jako dobro informiran, dok se kod intuitivnog odluivanja i kod odluivanja na temelju prosuivanja vodi iskljuivo intuicijom i iskustvima iz prolosti. Upravo iz tog razloga je sustav za potporu odluivanju najkorisniji pri racionalnom odluivanju.

Uloga potpore odluivanju jest osiguravanje temelja kako bi menader mogao donijeti optimalnu odluku na temelju raspoloivih informacija. U tom aspektu uloga potpore odluivanju jest pribavljanje, ienje, vrednovanje i prezentiranje relevantnih podataka. Nadalje, veina poslovnih problema ima prevelik broj rjeenja da bi ih menader sam procijenio i odabrao najbolju. Stoga je uloga potpore odluivanju i izgradnja raunalnog modela kojim e se te opcije evaluirati te pronalaziti one najbolje.

Slika 7. Shema sustava za potporu odluivanju

Izvor: http://gradst.hr/katedre/ortegr/nastava_knezic/dss.htm29

29 http://gradst.hr/katedre/ortegr/nastava_knezic/dss.htm (21.01.2009.)

Podaci Modeli

Dijalog

Korisnik

28

Kao to se moe vidjeti iz sheme, SPO omoguuju zajedniko sudjelovanje korisnika i sustava. Ne samo da omoguuje, nego i zahtjeva suradnja ta dva imbenika poslovanja za Modul dijalog omoguuje komunikaciju korisnika i sustava.

Sustav za potporu odluivanju najkorisniji je pri neprogramiranom odluivanju i nestrukturiranim odlukama, gdje se ne zna postupak odluivanja. Cilj sustava u tom sluaju je pribaviti korisniku to vie informacija zahvaljujui kojima e donijeti najkvalitetniju odluku u danom trenutku. Sustav pri tome mora biti dovoljno jednostavan za koritenje, a ujedno i dovoljno fleksibilan da moe funkcionirati u promjenjivim uvjetima poslovanja.

Sustav za potporu odluivanju podupire proces odluivanja na naina da menaderu pomae u organizaciji informacija, identifikaciji i dohvatu potrebnih informacija, analizi i transformaciji tih informacija, izboru odgovarajuih modela potrebnih za rjeavanje problema odluivanja, izvoenju tih modela te analizi dobivenih rezultata.

Najjednostavnije reeno, sustav za potporu odluivanju je kompjuterski program koji analizira poslovne podatke i prezentira ih na taj nain da krajnji korisnici mogu lake donositi odluke.

4.2. OBILJEJA SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU

Obiljeja sustava za potporu odluivanju su : Potpora donoenja odluke pri nestrukturiranim i polustrukturiranim problemima. Nudi potporu razliitim upravljakim razinama, a ne samo top menadmentu Korisnici mogu sami kreirati izvjetaje koji su im potrebni te kada su im potrebni Potpora je osigurana kako pojedincima tako i grupama, te se mogu donositi i

skupne odluke

Podrava sve faze donoenja odluka. Podrava razliite stilove donoenja odluke. SPO mora biti prilagodljiv tokom vremena, te se prilagoavati promjenama kako u

poduzeu, tako i okolini

29

SPO mora biti fleksibilan, to znai da korisnik mora imati mogunost mijenjanja potrebnih mu izvjetaja, mora moi dodavati razne stavke, brisati ih, premjetati ih, kombinirati itd.

SPO bi trebao popraviti uinkovitost donoenja odluka, znai poveati tonost, kvalitetu, i skratiti vrijeme odluivanja

SPO je osmiljen kao pomo donositelju odluke, a ne kao njegova zamjena SPO mora biti jednostavan za koritenje SPO nudi interaktivnu prezentacijsku tehnologiju, mogunost izrade grafova itd.

Da bi sustav za potporu odluivanju bio funkcionalan, te najbolje iskoriten, bitno je da bude zanimljiv i jednostavan krajnjim korisnicima tj. onima koji e odluku donositi na temelju podataka iz tih izvora. Vrlo je bitno i pri samoj izradi i implementaciji jednog takvog sustava od samog poetka ukljuiti menadere iz odreenih podruja te ostale donositelje odluka. Oni e dati svoju viziju sustava, tj. to ele i to im treba. Nakon implementacije, poeljno je da se odri i edukacija. Inae se moe desiti da tvrtka implementira sustav, pri tome investira odreena sredstva, a sustav ostane potpuno neiskoriten. Samo znanje upotrebe tih sustava dati e mogunost njegova koritenja.

4.3. RAZLOZI UPORABE SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU

Osnovna namjena sustava za potporu odluivanju je pruiti menaderima i ostalim zaposlenicima informacije za donoenje kvalitetnijih odluka u realnom vremenu.

Razlozi sve intenzivnije uporabe sustava za potporu odluivanju ( u nastavku SPO) u kompanijama su: Tvrtke posluju u sve nestabilnijoj ekonomiji Suoavanje sa poveanom stranom i domaom konkurencijom Praenje brojnih poslovnih operacija postajalo je sve tee Postojei raunalni sustav nije dobro podravao ciljeve poveanja fleksibilnosti,

profitabilnosti i ulaska na profitabilna trita

Postojei informacijski sustav nije mogao pratiti diverzifikaciju potreba organizacije i/ili menaderskih ad hoc upita o informacijama

30

Poveani zahtjevi za pravodobnim, tonim i relevantnim informacijama SPO se promatra kao organizacijski pobjednik Bile su potrebne nove informacije Prihvaanje SPO od strane menadmenta Zahtijevaju se anticipativne informacije Postizanje redukcije trokova Znaenje SPO-a kao sredstva ostvarivanja konkurentske prednosti. Znaenje SPO-a kao sredstva ostvarivanja dodane vrijednosti.

Najznaajnije je menaderima dati pravu informaciju u pravo vrijeme. Ovaj sustav je problemski orijentiran i kao takav moe i ukazati na probleme koji su se ve desili i takoer moe ukazati na probleme koji se mogu desiti. Da bi sustav za potporu odluivanju uspjeno funkcionirao ljudsko znanje je vrlo bitno. Osoba mora znati itati i razumjeti podatke koje mu nudi sustav, te mora imati dovoljno znanja da donese pravu odluku.

Sustavi za potporu odluivanju se mogu koristiti kroz sve faze odluivanja od identifikacije problema pa do implementacija rjeenja. U samom raunalnom programu ve se mogu primijetiti i definirati problemi koji su nastali ili se mogu anticipirati problemi. Svaka ozbiljna tvrtka ima nekakav poslovni plan i definirane ciljeve. Isto tako, poeljno je da tvrtka raste i da joj rastu profiti. Sustav za potporu odluivanju omoguuje u svakom trenu uvid u postojee stanje, te se na taj nain moe definirati problem i pruiti informaciju za promptno reagiranje.

31

4.4. PREDNOSTI I NEDOSTACI SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU

Prednosti sustava za potporu odluivanju su: Omoguuje donositelju odluke kombiniranje osobne procjene s podacima dobivenim

iz informacijskog sustava Smanjenje vrijeme odluivanja Poveavanje produktivnosti Smanjenje trokova Potrebno je manje radne snage pri donoenju odluka Poboljava komunikaciju izmeu donositelja odluka te omoguuje skupno

odluivanje Poveava zadovoljstvo donositelja odluka iz razloga to donositelji odluka smatraju

da raspolau tonijim informacijama i da donose kvalitetnije odluke Fleksibilniji su od standardnih upravljakih informacijskih sustava Korisnici sami kreiraju svoje izvjetaje Korisnici mogu dobiti informaciju onog trena kada im je potrebno Omoguuju bri i jednostavniji pristup informacijama, te lake donoenje odluka Sustav je problemski orijentiran, te se postojei i mogui problemi lake uoavaju Podrava sve faze donoenja odluke

Nedostaci sustava za potporu odluivanju mogu biti: Sporost sustava uzrokovan velikom koliinom podatka

Ljudski faktor: nezainteresiranost i needuciranost korisnika sustava. Ljudi zaziru od novosti

Neki menaderi se jo uvijek oslanjaju na svoju intuiciju i iskustvo, te dosta esto donose odluke bez konzultiranja sa sustavom za potporu odluivanju. Samo kod racionalnog odluivanja koristi se sustav za potporu odluivanju.

Nekoritenje sustava za potporu odluivanja dovodi do toga da je troak implementacije puno vei od koristi koje on moe donijeti.

32

Neki menaderi se oslanjanju iskljuivo na sustav za potporu odluivanju, pri tome zanemarujui steeno znanje i iskustvo.

esto se zna desiti da zbog potreba promjene nekih izvjetaja, uzrokovanih novim zakonima, promjenama u poduzeu i slino. neki izvjetaju nisu dostupni.

Prebacivanje odgovornosti. Kompjuteri ne donose loe odluke, ve ljudi. Naalost, neki ljudi mogu prebaciti odgovornost na SPO. Menaderi bi trebali objasniti da je SPO samo podrka odluivanju, a ne donositelji odluka.

Lano uvjerenje u objektivnost. Korisnici koji koriste SPO mogu i ne moraju biti objektivni. Moe se desiti uvjerenje da su osobe koje koriste SPO objektivnije od onih koji ga ne koriste.

Kod same implementacije sustava za potporu odluivanju moe nastati otpor nekih menadera jer smatraju da e im to smanjiti status. Naravno, danas toga ima sve manje.

Iz svega navedenog se moe zakljuiti da sustavi za potporu odluivanju osim svojih prednosti, ima i svojih mana. Najvei problem koji se ovdje javlja je ljudski faktor. Istraivanje je pokazalo da se intuicijom u uvjetima nesigurnosti najvei broj ispitanika koristi srednje ili esto, dok se SPO-ovima koriste malo ili srednje.30 Ipak, pravilno koriteni sustavi stvaraju tvrtkama veliku dodatnu vrijednost te je njihovo koritenje svakako poeljno.

Hrvatski menaderi nisu dovoljno upoznati sa sustavima za potporu odluivanju. Unato stalnom rastu popularnosti takvih sustava, i implementaciji sustava za potporu odluivanju u tvrtke, potrebno je educirati menadere ne samo o nainu koritenje takvih sustava, ve i o njihovoj nunosti i bitnosti. Iskustvo je pokazalo da formalna edukacija o radu na takvim sustavima, ako sam korisnik ne uvia prednosti sustava, esto rezultira daljim nekoritenje.

30 http://www.trend.hr/clanak.aspx?BrojID=51&KatID=39&ClanakID=574 (01.06.2009.)

33

4.4. GRAA SUSTAVA ZA POTPORU ODLUIVANJU

Menaderi i ostali donositelji odluka pristupaju sustavu za potporu odluivanju pomou korisnikog suelja. Osnovni dijelovi sustava su podaci, modeli, dokumenti i korisniko suelje. Graa sustava za potporu odluivanju prikazana je na slici 8.

Slika 8: Graa sustava za potporu odluivanju

DONOSITELJ ODLUKE

KORISNIKO SUELJE

SUSTAV ZA UPRAVLJANJE

BAZOM MODELA

MODELI BAZE ILI SKLADITA PODATAKA

DOKUMENTI

SUSTAV ZA UPRAVLJANJE BAZOM ILI SKLADITEM

PODATAKA

SUSTAV ZA UPRAVLJANJE

DOKUMENTIMA

Izvor: Varga, M. Poslovno raunarstvo, Zbak, Zagreb , 1998., str. 16031

Bazama i/ili skladitima podataka, modelima i dokumentima korisnik pristupa pomou jedinstvenog suelja, a koji je svim korisnicima tog sustava isto.

Sustav za upravljanje bazom podataka (SUBP) je raunalni program izraen za upravljanje bazom podataka, velikim skupom strukturiranih podataka, i izvoenja operacija nad podacima zahtijevanim od brojnih korisnika.

Baza modela je temelj sustava za upravljanje modelima koji su potrebni za analizu opcija. Pomou baze modela korisnik ukoliko eli dobiti odreenu vrstu podataka, na temelju pristupa bazi modela moe odabrati vrstu modela koju e koristiti. Baza modela

31 Varga, M. , Poslovno raunarstvo, Znak, Zagreb 1998., str. 160

34

sastoji se od gotovih raunalnih programa i blokova modela koji omoguavaju korisniku da sam gradi ad hoc aplikacije. Broj modela u sustavu za potporu odluivanju moe varirati od nekoliko modela do nekoliko stotina. U osnovi modeli su najee prikazani formulama koje mogu biti definirane unaprijed.

Podsustav za upravljanje modelima je glavni dio sustava za potporu odluivanju te korisniku prua potporu pri izgradnji modela. Podsustav za upravljanje modelima treba omoguiti integraciju pristupa podacima i modelima odluivanja, mora podrati brzo i jednostavno stvaranje novih modela. Ovaj sustav slui za povezivanje baze podataka i baze modela, i to tako da se bilo kakve promjene u bazi podataka mogu primijeniti na odabrani model.

Dokumenti omoguuju sustavu da koristi razliite nestrukturirane podatke. Oni su ujedno i najmanje iskoriteni oblik informacija u odluivanju. Da bi dokumenti bili maksimalno iskoristivi moraju biti efikasno pohranjeni i moraju se moi interpretirati i pretraivati. Iako postoji veliki broj dokumenata samo jedan mali dio se moe dohvatiti online. Primjeri dokumenta su pisma korisnika, izvjetaji, ugovori, elektronike poruke i slino. Kombinacijom elektronike pote, diskusijskih skupina i online baze podataka mogue je u vrlo kratkom roku doi do velikog broja informacija bitnih za donoenje odluka, pa je vrlo uputno da se takvi dokumenti ukljue u sustav za potporu odluivanju.

Korisniko suelje obuhvaa mehanizme potrebne za unos podataka u sustav, izvoenje modela te izlaz podataka (sadraj i grafiki oblik podataka).32 Za samog korisnika suelje je ustvari i sam sustav, ostalo se radi u pozadini koje korisnik ne vidi. Upravo zato, korisniko suelje mora biti privlanog izgleda i jednostavnih performansi. Treba biti napravljeno na nain da privue korisnike.

32 Varga, M. , op.cit. str. 163

35

5. POSLOVNA INTELIGENCIJA

Inteligencija je mentalna karakteristika koja se sastoji od sposobnosti za uenje iz iskustva, prilagodbe na nove situacije, razumijevanja i koritenja apstraktnih pojmova, i koritenja znanja za snalaenje u okolini.33 U tom smislu poslovna inteligencija je sposobnost tvrtke da se prilagodi novonastalim uvjetima na tritu.

Poslovna se inteligencija moe definirati na dva naina. "Prva i rjea definicija odnosi se na kapacitet ljudske inteligencije koja se koristi u poslovnim aktivnostima. U tom je pogledu poslovna inteligencija podruje istraivanja kognitivnih znanosti i umjetne inteligencije."34 Druga definicija vezana je uz informacijski znanost i informatiku djelatnost. "Radi se o ekspertnoj informaciji, znanju ili tehnologiji koje pridonose efikasnosti upravljanja u organizaciji ili nekoj pojedinanoj poslovnoj djelatnosti. U tom je smislu poslovna inteligencija iroka kategorija koja ukljuuje aplikacije i tehnologije za prikupljanje i analiziranje podataka da bi se pomoglo donositeljima odluka da to efikasnije donesu odluke."35 Poslovna inteligencija znai posjedovanje cjelovitog znanja o svim faktorima koji utjeu na poslovanje.

Tvrtka danas moe uspjeno poslovati jedino ako ima pouzdane, tone i pravodobne informacije. Informacije se mogu prikupljati na razne naine. Izmeu 80 i 90 posto svih poslovnih informacija je javno dostupno. Samo ih treba znati pronai i koristiti. Osim informacija koje se dobivaju iz vlastite tvrtke (unutarnjih informacija) bitne su i informacije iz vanjskih izvora. Postoje dvije vrste naina prikupljanja informacija iz vanjskih izvora: primaran i sekundaran. Primarni izvori su: internet, financijska izvjea, govori, 'eventi', sajmovi, osobni i telefonski intervjui, kao i javno dostupne publikacije. Sekundarni izvori su: online i digitalne baze podataka, knjige, lanci u novinama i asopisima, TV i radio programi te analitika izvjea.

33 http://hr.wikipedia.org/wiki/Inteligencija (24.02.2009.)

34 http://www.ecdlcentar.com/forum/ (02.04.2009.)

35 Ibidem (02.04.2009.)

36

Poslovna inteligencija izuzetno je aktualna u svijetu. Poslovna inteligencija je nastavak informacijskog sustava za potporu poslovanju. Usko je povezana sa sustavima za potporu odluivanju i upravljanju. Poela se razvijati kada su poduzea automatizirala svoje poslovne procese. Razliiti transakcijski sustavi su se pokazali kao vrlo kvalitetni generatori velikih koliina podataka, te dolazi do tzv. eksplozije podataka. Nastaju nove baze podataka, ali se do njih nije moglo brzo i jednostavno pristupiti pa se nisu niti upotrebljavale. Kako je rasla svijest o koristi informacija, razvijala se poslovna inteligencija.

Poslovna inteligencija je skup metodologija i softverskih alata koji omoguavaju koritenje podataka iz skladita podataka i njihovo pretvaranje u informaciju potrebnu za donoenje poslovnih odluka. Poslovna inteligencija je inteligentno upravljanje poduzeem. Vrlo esto se koristi i kao termin za oznaavanje kompjuterske podrke odluivanju u tvrtkama, iako je on puno vie. S tehnike strane, poslovna inteligencija je proces kojim se sirovi podaci pretvaraju u informacije. Te informacije se zatim analiziraju i koriste u procesu odluivanja u poduzeu.

Dobar sustav poslovne inteligencije prikuplja informacije iz svih dijelova tvrtke, analizira, priprema posebna izvjea te ih alje ljudima koji ih trebaju. Na taj nain, svaki pojedinac dobiva informacije skrojene prema njegovim potrebama. Sustavi poslovne inteligencije su izvorno bili namijenjeni donositeljima odluke na najvioj razini, menaderima. Meutim u suvremenim poduzeima, odluuju svi. To znai da je informacija i znanje potrebno svima. Danas je poslovna inteligencija u donoenju poslovnih odluka nezamjenjiv koncept.

Sustav poslovne inteligencije je takav sustav koji uva informacije i znanje o konkurenciji, kupcima, dobavljaima, procesima. On omoguava poslovno pregovaranje i brojano argumentirani nastup prema kupcima i dobavljaima, kvalitetno operativno planiranje, praenje ponaanja konkurencije, promatranje pojedinih trinih

37

segmenata te predvianje buduih pojava. Takoer, sustav poslovne inteligencije nudi bolje razumijevanje vlastitih kupaca i spoznaju to ih potie na odreeno ponaanje.36

Koncept poslovne inteligencija je stvaranje kvalitetnijih informacija, te mogunost pristupa samo odreenim, potrebnim informacijama. Ukoliko se poslovna inteligencija primjeni kvalitetno, smanjiti e se koliina nepotrebnih informacija, te poveati kvaliteta informacija.

Sustav poslovna inteligencije ima za cilj iz podataka koje je tvrtka prikupila stvoriti informacije. Te informacije bi trebale postati znanje. Znanje ine organizirane informacije koje se mogu koristiti za stvaranje novih znaenja i podataka. Znanje je ljudska sposobnost poduzeti uinkovite postupke u raznolikim i neizvjesnim situacijama. Podatak je bazna razina, informacija dodaje kontekst, a spoznaja kako koristiti informacije predstavlja znanje. Da bi informacije postale znanje, one se moraju transformirati: razmatranjem, usporedbom, povezivanjem i uzrono-posljedinom vezom.

"Koncept poslovne inteligencije temelji se na sljedeim zamislima: - generiranje boljih i kvalitetnijih informacija i znanja za donoenje poslovnih odluka; - poslovna inteligencija prua korisnicima samo one informacije koje su im potrebne ali u pravo vrijeme i iskazane na nain koji donositelju odluka najvie odgovara; - ispravno koritenje koncepta poslovne inteligencije e smanjiti koliinu informacija kojoj je menadment izloen istovremeno im poveavajui kvalitetu."37

U nastavku je prikaz sheme funkcioniranja sustava poslovne inteligencije.

36 http://hr.wikipedia.org/wiki/Poslovna_inteligencija (24.02.2009.)

37 Panian, ., Klepac, G.: Poslovna inteligencija, Masmedia, Zagreb, 2003., str. 25.

38

Slika 9. Sustav poslovne inteligencije

Izvor: www.ventex.hr/baza/slike/panorama3.jpg38

Znai, iz razliitih izvora podataka se pomou ETL procesa podaci prebacuju u skladita podataka (o ovome vie u dijelu o skladitu podataka). Sustavi poslovne inteligencije nude menaderima razne informacije dobivene iz podataka pohranjenih u skladitima podataka omoguujui pritom analize, izvjetavanje i monitoring poslovanja.

"Sustav poslovne inteligencije nudi: - prikupljanje podataka - izdvajanje informacija iz tekstualnih izvora, baza podataka, medijskih datoteka i Web stranica; - analizu podataka - sintetiziranje korisnih informacija koristei analitike tehnike i tehnike prekopavanja podataka; - objektivizaciju - povezivanje korisnih injenica i ignoriranje nevanih informacija; - procjenu rizika - prepoznavanje odgovarajuih odluka ili smjerova djelovanja, odmjeravajui rizike i dobiti te - potporu odluivanju - koristiti aplikacije i alate za donoenje odluka i utvrivanje strategije."39

38 www.ventex.hr/baza/slike/panorama3.jpg (28.12.2008.)

39 http://www.trend.hr/clanak.aspx?BrojID=43&KatID=5&ClanakID=504 (04.04.2009.)

39

5.1. RAZLOZI UVOENJA POSLOVNE INTELIGENCIJE

Promjenjiva okolina, razvoj informacijskih tehnologija, novi i zahtjevniji potroai, veliki znaaj informacija su samo neki od razloga zato je koncept poslovne inteligencije postao gotovo nezaobilazna tema dananjice. Implementacijom sustava poslovne inteligencije i njegovih alata organizacije oekuju bolju prilagodbu trinim uvjetima, veu konkurentnost i posljedino poboljanje rezultata temeljnih ekonomskih pokazatelja.

Glavna prednost sustava poslovne inteligencije je pruanje mogunosti tvrtkama da brzo pohranjuju podatke, pristupaju im te ih modeliraju, zatim analiziraju velike koliine informacija dobivene iz vanjskih ili unutarnjih izvora. Osnovni razlog za uvoenje sustava poslovne inteligencije je taj to poduzee mora znati svoje dobre i loe strane. Mora uvaavati ponaanje i elje kupaca.

Deset razloga za uvoenje sustava poslovne inteligencije: 1. Okolina nije vie statina. Ponuda proizvoda i usluga je ogromna, konkurencija je velika. Istraivanja pokazuju da danas ponuda roba i usluga barem 30% nadmauje potranju. Trita su zasiena. Nove okolnosti trae nova rjeenja, novi izazovi nove napore. Prola su vremena kada je bilo dovoljno proizvesti robu ili uslugu. 2. Globalizacijom trita, razvojem distribucijskih kanala, uplitanjem interneta u svaku poru gospodarstva, stvari su se promijenile. Sada su kupac i prodava na udaljenosti jednog klika miem. Danas su poduzea pretrpana podacima, dok s druge strane, postoji nedostatak korisnih informacija. Da bi se smanjio raskorak izmeu koliine raspoloivih podataka i informacija, potrebno je definirati procese prikupljanja podataka i njihovu preradu u informacije. Vrijeme reakcije na podraaje iz okoline treba skratiti! 3. Resursi su uvijek ogranieni. Vrijeme kao najvaniji imbenik gotovo uvijek je presudno. Kako treba djelovati da bismo s najmanje napora rijeili najvee probleme? 4. Dekompozicija lanca vrijednosti (nabava, skladitenje, proizvodnja, prodaja, postprodajne aktivnosti) omoguava pravilnu upotrebu efekta poluge. Osim toga ona

40

nam omoguava pronalaenje fundamentalnih rjeenja za postojee probleme, a ne ublaavanje simptoma. Obino je efekt poluge najvei u prodaji. 5. Nalaenje novih kupaca je deset puta skuplje nego zadravanje postojeih. Ako poduzee uspije smanjiti odlazak kupaca konkurenciji za 5%, moe udvostruiti svoju zaradu. 6. Velika opasnost poduzeu prijeti od pritajenog nezadovoljstva kupaca. Samo 4% nezadovoljnih kupaca izravno se ali na lou kvalitetu proizvoda ili usluga. Gotovo 90% kupaca koji nisu zadovoljni kvalitetom proizvoda, izbjegavat e taj proizvod. Svaki od nezadovoljnih kupaca obavijestit e drugih deset do dvadeset osoba! 7. Kupci odlaze jer su nezadovoljni, iako se nikada nisu alili. Kupac koji kompaniju napusti, vie se ne vraa. 8. Kupci (uz zaposlenike i njihovo znanje) predstavljaju najveu vrijednost koju poduzee posjeduje. Kako ih zadrati? Stabilni odnosi s kupcima klju su dugorone uspjenosti poduzea. 9. Osiguranje i odravanje likvidnosti operativni je upravljaki problem. Rjeenja ovog problema izravno utjeu na upravljanje poslovnim rezultatom. Da bi se ovladalo ovim operativnim problemima treba poznavati svoje kupce, dobavljae, procese i veze medu njima. 10. Da bi cijeli ciklus operativnog kontrolinga (prikupljanje podataka, planiranje, analiza i kontrola te upravljanje ) u poduzeu funkcionirao, treba imati informacijsku infrastrukturu.

U dananjem drutvu informacija postaje najvaniji resurs. Upravo zahvaljujui poslovnoj inteligenciji rukovodstvo tvrtke ima pristup tono onim informacijama koje im trebaju. Sustavi poslovne inteligencije omoguavaju proaktivan nain voenja poduzea, to znai da se moe predvidjeti budunost, izraditi nekoliko scenarija i biti pripremljen za svaku situaciju. Najvei problem je kako pretvoriti informaciju u znanje. Danas se poduzee vodi na osnovi znanja o konkurenciji, kupcima, dobavljaima, procesima. Slobodno moemo rei kako je poslovna inteligencija proizvodnja znanja, koje je osnovica za donoenje poslovnih odluka. U tom smislu govorimo o sustavima upravljanim znanjem.

41

"Koje koristi tvrtka ima od sustava poslovne inteligencije? - Predvianje i upravljanje rizicima - Spoznaja internih prilika i prijetnji - Prepoznavanje isplativih trinih nia - Uvianje snaga i slabosti konkurencije - Poboljanje procesa planiranja i donoenja vanih odluka - Poduzimanje akcija prije nego to ih poduzme konkurencija."40

Sustavi poslovne inteligencije mogu poslovodstvu tvrtke uvelike pomoi upravljati tvrtkom, ali nikada ne mogu zamijeniti ovjeka.

5.2. ALATI POSLOVNE INTELIGENCIJE

Uvjet za uspjeno izvoenje novih ili prikrivenih znanja iz rutinski prikupljanih poslovnih podataka jest primjena informacijske i, posebice, internetske tehnologije uz uporabu odgovarajuih logiko/raunskih metoda i softverskih alata.

Alatima poslovne inteligencije mogu se smatrati razne aplikativne programske podrke stvorene za izvjetavanje, analizu i prezentaciju podataka, a dijelimo ih na: Alati za upite (eng. Query Tools) - omoguuju korisnicima postavljanje upita o matricama ili detaljima u podacima Alati za rudarenje podataka pomou kojih se provodi automatsko pretraivanje zakonitosti meu podacima. OLAP (eng. Online Analytical Processing). Ovaj softver omoguuje korisnicima pogled u podatke s razliitih aspekata i dimenzija. OLAP kocka je struktura podataka koja omoguuje brzu analizu podataka.

Rudarenje podataka je proces kojim se ele pronai zakonitosti meu podacima, a sa ciljem otkrivanja znanja meu velikim koliinama podataka. Razvoj informacijske tehnologije bitno doprinosi lakem organiziranju podataka, ali te velike koliine

40 http://portal.ludbreg.hr/kolumne/show.asp?kol=39 (03.06.2008.)

42

podataka su neupotrebljive ukoliko se isti ne pretvore u informacije i znanje. Baze podataka u tvrtkama mogu biti ogromne i bogate podacima, a da su ujedno siromane informacijama. Rudarenje podataka otkriva informacije i znanje koji se nalaze u tim podacima te tako pridonosi procesu donoenju odluka.

OLAP (eng. Online analytical processing) se moe prevesti kao mrena analitika obrada podataka. To je tehnologija koja se koristi za organiziranje velikih poslovnih baza podataka i pruanje podrke u poslovnom odluivanju. Moe se jo definirati i kao skupina alata za izvoenje znanja iz podataka. OLAP baze podataka podijeljene su u jednu ili vie kocki, a svaku od kocki je administrator kocke organizirao i dizajnirao kako bi bila prilagoena za dohvaanje i analizu podataka ime je olakano stvaranje i koritenje potrebnih izvjetaja zaokretnih tablica i izvjetaja zaokretnih grafikona.

OLAP alati zasnivaju se na multidimenzijskoj analizi, to znai da se podaci mogu istovremeno promatrati kroz vei broj filtera tj. dimenzija. Jednostavno reeno, OLAP alati su skup operacija na dimenzijskom modelu podataka, a osnovne operacije su rotacija, selektiranje, detaljiziranje, agregiranje. Oznaava brz, konzistentan i interaktivan pristup i manipulaciju podacima. Njegovi korisnici ne trebaju biti posebno obrazovani niti obueni kao analitiari kako bi ga uspjeno koristili.

U Hrvatskoj manji broj menadera koristi metode poslovne inteligencije, a jedan od glavnih razloga jest taj to nisu s tim pojmom dovoljno upoznati. Takve tvrtke se ne mogu kvalitetno boriti na tritima gdje ostali konkurenti raspolau i koriste se veim brojem relevantnih informacija. Da bi tvrtke bile konkurentnije na svjetskom tritu, da bi uope opstale potrebno je educirati i menadere i ostale zaposlenika o vanosti pravodobnih informacija te donoenju odluka na temelju tonih informacija kojima se moe pristupiti u bilo kojem trenutku.

Temeljem svega navedenog moe se zakljuiti da je poslovna inteligencija jedan koncept kojima tvrtke mogu unaprijediti svoje poslovanje, i to zbog sljedeih svojih znaajki:

43

To je proces prikupljanja podataka koji se nakon odgovarajue obrade pretvaraju u informacije i konano znanje.

Usmjeren je na informacije temeljem kojih se mogu antipicipirati budui procesi, dogaaji, akcije ili kretanja.

To je instrument koji ima potpunu ulogu u procesu donoenja odluka.

5.3. KORISNICI ALATA POSLOVNE INTELIGENCIJE U HRVATSKOJ

Vanost sustava poslovne inteligencije su uvidjele i hrvatske tvrtke. Sustavi poslovne inteligencije koji se mogu nabaviti u Hrvatskoj su: Cognos, Oracle, Bussines Objects, Sap, Panorama, SoftPro. Sap itd.

Hrvatske tvrtke koje koriste Cognos su: - sve kompanije unutar koncerna Agrokor - Kra

- Dukat

- PBZ Card - Tisak

- Raiffeisen Bank

- Nexe Grupa - Podravska banka -...

Oracle koriste:

Atlantic grupa

Croatia Osiguranje Croatia banka

...

Business Objects koriste: - Zagrebaka banka - T-mobile

44

- Dalekovod - Croatia airlines

- AWT International

-...

SAP koriste: - Pliva

- Podravka - Getro

- ...

Panoramu koriste:

- M san grupa

- Hypo Group

- Slavonska banka -...

SoftPro koriste: - Magma DD., Zagreb - Medika DD., Zagreb - FINA, Zagreb - Bavaria pivo, Zagreb - ...

41

41 A. Lueti: Primjena koncepta "poslovna inteligencija" u procesu strategijskog i financijskog

upravljanja : magistarski rad; Ekonomski fakultet, Split, 2008. str. 142

45

6. SKLADITA PODATAKA

Vaan koncept sustava za potporu odluivanju je skladitenje podataka. Sustavi za potporu odluivanju i sustavi poslovne inteligencije temelje se na skladitenju podataka. "Skladitenje podataka je postupak izdvajanja podatka iz operativnih (transakcijskih) baza podataka i ostalih izvora podataka, i njihovo pohranjivanje u dimenzijsku organizaciju baze podataka nazvanu skladite podataka namjenjeno analizi podataka postupcima analitike obrade."42 Usmjereno je na pravovremeno dobivanje informacija.

Veliki broj poslovnih dogaaja rezultira i velikom koliinom podataka koji se moraju negdje spremiti. Ti se podaci najee spremaju u operativnim bazama podataka koji pokazuju najnovije, stvarno stanje poslovanja. Izvjetaji koji se dobivaju iz takvih baza najee su na velikom broju stranica, izrada traje dugo, a dobivaju se selektiranim prepisivanjem potrebnih podataka. S druge strane, skladita podataka posjeduju veliku koliinu povijesnih podataka koje sadre znanje.

Baza podataka je skup podataka nekog informacijskog sustava. U bazi podataka podaci su sloeni na nain da najuinkovitije posluuju transakcijsku obradu podataka. Nakon to se obavi transakcijska obrada podataka ti podaci slue samo za izradu izvjetaja. Nakon nekog vremena ti podaci se arhiviraju. Podaci u skladitima podataka se organiziraju dimenzijski (prema vremenu, prema organizacijskoj jedinici itd.) i po tome se razlikuje od strukture podataka u bazi podataka. Odvajanjem baze i skladita podataka dobiva se uinkovitost transakcijske obrade u bazi podataka, a u skladitu podataka ostvaruje se uinkovitost dobre analitike obrade. Znai, analitika obrada podataka se organizira u skladitima podataka. Analitika obrada podataka je vrlo bitna kada je menaderu potrebna odreena analiza i to u vrlo kratkom roku. Do podataka koji su arhivirani i smjeteni u skladite podataka, menader moe doi u vrlo kratkom roku koristei sustav za potporu odluivanju.

42 M. Varga; K. urko i suradnici: Informatika u poslovanju, Element, Zagreb, 2007. str. 201

46

Slika 10. prikazuje vezu sustava za obradu transakcija i sustava potpore odluivanju koja se ostvaruje transformacijom operativnih podataka iz baze podataka u povijesne podatke u skladitu podataka.

Slika 10.Veze sustava za obradu transakcija i sustava potpore odluivanju

Izvor: http://efzg.globalnet.hr/UserDocsImages/INF/Ceric/itup_knjiga/skladista_podataka.pdf43

"Primarne funkcije skladita podataka su : 1. skladite je odraz poslovnih pravila to se primjenjuju kod donoenja stratekih odluka 2. skladite predstavlja toku u kojoj se skupljaju podaci koji e posluiti za stvaranje integriranih, predmetno orijentiranih informacija 3. skladite je muzej stratekih informacija ija se povijest moe povezati s podacima i odnosima meu njima, 4. skladite je izvor informacija koje se izvode iz spremita podataka (eng. Data Mars). Spremita se koriste za analitike obrade, data mining, ili postavljanje upita."44 Kojim bi zahtjevima tvrtke trebalo udovoljiti skladite podataka? Skladita podataka moraju sadravati veliku koliinu detaljnih podataka onog to se dogaa u tvrtci i njezinoj okolini, a vezano je uz poslovanje tvrtke. Podaci moraju biti redovno aurirani da bi se uvijek imali najnoviji podaci. Mjeseno i/ili tjedno auriranje vie nije dovoljno. Auriranje treba biti na dnevnoj osnovi da bi se moglo promptno reagirati.

43 http://efzg.globalnet.hr/UserDocsImages/INF/Ceric/itup_knjiga/skladista_podataka.pdf (02.03.2009.)

44 . Panian, G. Klepac: op.cit. str. 84

47

Skladite podataka mora sluiti to veem broju ljudi, kako menaderima, tako i zaposlenicima. Skladite podataka treba podacima potpuno pokriti jedno ili vie poslovnih podruja. Podaci trebaju biti sveobuhvatni, tj. integrirani od strane i unutarnjih i vanjskih podataka. Podaci moraju obuhvatiti dulje vremensko razdoblje zbog analiza.

6.1. FUNKCIONIRANJE SKLADITA PODATAKA

Kako podaci dospijevaju u skladite podataka? Podaci sauvani u bazi podataka (jednoj ili vie) se pomou ETL procesa prebacuju u skladita podataka. "ETL proces je naziv za proces prijenosa podataka iz transakcijskih sustava podataka u skladite podataka i nezaobilazna karika izgradnje dobrog Business Intelligence sustava. Naziv dolazi od kratica engleskih rijei extract, transform, load. Prilikom prijenosa potrebno je iz mnotva podataka u transakcijskom sustavu izdvojiti (extract) one koji su interesantni za pohranu u skladite podataka. Te podatke je potrebno na odgovarajui nain proistiti, uobliiti i reorganizirati (transform). Podaci u skladitu moraju biti organizirani tako da omoguuju brz i jednostavan dohvat. Pri prijenosu je potrebno izvriti konsolidiranje i proiavanje podataka koji mogu doi iz raznih izvora."45

Slika 11. ETL procesi procesu skladitenja podataka

Transakcijske baze podataka ETL procesi skladite Izvjetaji poslovne Podataka inteligencije

E T L

Izvor: Ante Lueti: Primjena koncepta poslovne inteligencije u procesu strategijskog i financijskog upravljanja, magistarski rad46

45 http://www.alfatec.hr/pojmovnik_list.asp#4 (24.02.2009.)

46Ante Lueti: Primjena koncepta poslovne inteligencije u procesu strategijskog i financijskog upravljanja, magistarski rad/ Ekonomski Fakultet, Split, 2088, str. 83

48

Znai, podaci iz razliitih izvora i baza podataka e se izdvojiti i preoblikovati, te takvim podacima puniti skladite podataka. Kvalitetno izraeno skladite podataka je bitan preduvjet za uinkovitu primjenu koncepta poslovne inteligencije i koritenje sustava poslovne inteligencije. Implementacijom skladita podataka omogueno je prikupljanje podataka iz razliitih izvora (razliitih transakcijskih sustava, Excel tablica, ...) u jedan izvor, zatim njihovo ienje, konsolidacija, pohranjivanje kroz dulje vremensko razdoblje te bri dostup podacima.

Veze sustava za obradu transakcija i sustava potpore odluivanju ostvaruju se transformacijom operativnih podataka iz baze podataka u povijesne podatke u skladitu podataka. Podaci poslovnog procesa prikupljaju se raznim transakcijama sustava za obradu transakcija. Oni ulaze u bazu podataka, te ine unutarnje (operativne) podatke. Obradom tih podataka nastaju podaci za upravljanje poslovnim procesom. Istovremeno, unutarnji se podaci prenose u skladite podataka i s vremenom postaju povijesnim podacima, jer opisuju pojave poslovnog procesa iz prethodnih razdoblja. Podaci se u skladita podataka unose iz razliitih baza podataka u tvrtci, a organiziraju se prema kriteriju vremena jer je najpogodniji za analize. Prijenos velikog broja podataka iz raznih baza u skladite podataka vri se pomou, ve objanjenih, ETL procesa.

Tako uskladiteni podaci se mogu analizirati i modelirati ne bi li se dobile informacije potrebne za tako bitno poslovno odluivanje. Pomou izvjetavanja, OLAP-a i rudarenja podataka nastaju razliiti ad hoc izvjetaji, posebni i dubinski izvjetaji. Poslovodstvo tvrtke e takve izvjetaje dobiti kada je za istima najvea potreba, te e na taj nain moi efikasno upravljati tvrtkom.

Bez podataka spremljenih u skladite podataka do potrebnih informacije bi poslovodstvo tvrtke dolazilo daleko sporije, a ujedno bi i izrada izvjetaja trajale puno due. Iz ove te prethodno navedenih spoznaja moe se utvrditi uska povezanost skladita podataka, sustava za potporu odluivanju te poslovne inteligencije.

49

6.2. RAZINE ANALIZE PODATAKA U SKLADITIMA PODATAKA

Podaci spremljeni u skladita podataka mogu se kasnije analizirati i modelirati, te se od njih mogu dobiti korisne informacije i otkrivati znanje47 iz podatka. Radnici sa znanjem analiziraju podatke, izrauju izvjetaje, razmjenjuju miljenja, pregovaraju i na kraju donose odluke.

Razine analize podataka u skladitu su: 1. generiranje statinih izvjetaja 2. OLAP (On-line analytical processing) 3. rudarenje (kopanje) podataka (Data mining)

Ukoliko su menaderu potrebni iskljuivo izvjetaji u tablinom ili grafikom formatu, dovoljan alat su generatori izvjetaja (npr. Microsoft Crystal Reports ili Oracle Reports), koji jednostavno iz baze prikazuju podatke filtrirane, sortirane ili sumirane po zadanim kriterijima.

OLAP alati (On-Line Analytical Processing, to se moe prevesti kao "online analitika obrada") su skupina alata za izvoenje znanja iz skladita podataka. OLAP baze podataka organizirane su tako da su prilagoene za dohvat i analizu podataka ime je olakano stvaranje potrebnih izvjetaja. OLAP se zasniva na multidimenzijskoj analizi podataka (gledanje podataka kroz vei broj filtara, odnosno dimenzija). Omoguuje obavljanje vrlo brzih analiza korisnici postavljaju pitanja (upite) i dobivaju odgovore (izvjetaje) u vrlo kratkom vremenu. Za prikaz podataka OLAP najee koristi trodimenzionalne ili viedimenzionalne kocke.

"Snaga OLAP-a proizlazi iz mogunosti strukturiranja podataka na nain sukladan nainu na koji ljudi prirodno analiziraju pojave i procese. Najvanije meu tim strukturama su dimenzije i hijerarhija podataka."48 Dimenzija predstavlja neku loginu

47 Otkrivanje znanja iz baza podataka je istraivanje i analiza velikih koliina podataka pomou

automatskih ili poluautomatskih metoda s ciljem otkrivanja smislenih pravilnosti. 48

. Panian, G. Klepac, op.cit.; str. 238

50

cjelinu unutar kocke, npr. proizvod, a hijerarhija je nain gledanja na elemente dimenzije, npr. unutar dimenzije proizvod prema zemlji porijekla.

OLAP alat sastoji se od OLAP posluitelja (servera) koji se nalazi izmeu korisnika i skladita podataka te omoguuje pohranjivanje podataka u obliku viedimenzijskih modela, te OLAP klijenta koji omoguuje korisniku postavljanje upita na podacima iz kocki i tablica, te dobivanje grafikih i tablinih izvjetaja. OLAP server omoguuje kreiranje "kocki", dok OLAP klijenti omoguuju razliite analize na tim istim kockama. Temeljni element viedimenzionalne OLAP-navigacije su kocke podataka (Cubes). Svaka strana kocke pritom prikazuje jednu dimenziju.

"Rudarenje podataka (Data Mining) predstavlja BI (Business Intelligence) metodologiju koja prua uvid u 'skrivene' podatke o poslovanju ime se poboljava proces donoenja stratekih poslovnih odluka temeljen na jasnoj i razumljivoj interpretaciji postojeih rezultata. Rudarenjem podataka dolazi se do loginosti u podacima, odnosno otkrivanja odnosa, pravilnosti, zakonitosti i ostalih struktura meu podacima."49 Cilj rudarenja podataka je stjecanje znanja na temelju velikog broja postojeih podataka u bazama podatka. Rudarenje podatka je ustvari, automatizirano traenje i izvlaenje skrivenih podatka (npr. iz skladita podataka) koji mogu pruiti uvid u budua kretanja. Npr. analiziraju se navike potroaa da bi se moglo pretpostaviti kako e reagirati na novi proizvod.

Najee, rudarenje podataka je korak u procesu donoenja novih odluka. Iz skladita podataka se odabiru odreeni podaci i to koritenjem dimenzija u kockama koje se mogu iskoristiti sa ciljem pretprocesiranja podataka koji nakon toga ulaze u analitike metode rudarenja podataka. Podaci se transformiraju i izvlae, te se dobivaju informacije koje su potrebne za donoenje odluka. Nakon toga se moe pristupiti kvalitetnom donoenju odluke. Slika 12. prikazuje korake rudarenja podataka

49 http://www.bitart.hr/DataMining.aspx?lng=cro (15.06.2008.)

51

Slika 12 . Koraci rudarenja podataka

Izdvoenje ienje podataka Transformacija Otkrivanje Vizualizacija podataka i punjenje u bazu podatka uzoraka u podataka i

podataka za rudarenje podacima tumaenje rezultata

PODACI

BAZA

PODATAKA ZA

RUDARENJE

PODACI TABLICA

Izvor: http://www.dwreview.com/Data_mining/DM_models.html 50

Uspjenost primjene metoda i alata rudarenja podataka ovisi o strunosti i poslovnoj kompetenciji osoba koje tumae rezultate. Znai, te metode nam nee ponuditi rjeenje problema, ve je potrebno da osoba koja radi analizu uz pomo dobivenih podataka i rezultata sama donese odluku.

6.3. DIMENZIJE I "KOCKE"

Skladite podataka modelira se prema naelima dimenzionalnog modeliranja, tako da se cijeli sustav podijeli na poslovne procese ili teme (npr. prodaja), te dimenzije kojima se opisuje taj poslovni proces (npr. datum, kupac, proizvod, prodajno mjesto i slino.). Dimenzija je obiljeje kroz koju se prati poslovanje (proizvod, vrijeme, regija...). Omoguuju analizu podataka te odgovaraju na pitanja poput kada, to, gdje, kako.

Ukoliko se analiza vri putem dimenzija npr. vrijeme, proizvod, trite grafiki se to moe prikazati pomou kocke. Naziv kocka je ustvari metafora, i uzima se samo uvjetno. Dimenzija, naravno moe biti i puno vie.

50 http://www.dwreview.com/Data_mining/DM_models.html (25.03.2009.)

52

Slika 13. Trodimenzionalna kocka prodaja bezalkoholnih napitaka po mjesecima i prodavaonicama

Izvor: M. Varga; K. urko i suradnici: Informatika u poslovanju, Element, Zagreb, 2007, str. 204 51

Na slici 13. prikazan je primjer trodimenzionalne interaktivne kocke gdje jedna dimenzija predstavlja vrijeme, druga proizvod, a trea prodajna mjesta.

Kocka predstavlja interaktivni pristup matinim podacima tvrtke koji su grupirani u vie nivoa unutar dimenzija, te brojanim podacima (mjerama). Kocke su hijerarhijski raene to znai da se u okviru jedne dimenzije pojava moe pratiti detaljizirano (analitiki) ili agregirano (sintetiki), to odgovara svim razinama odluivanja.

Prednost kocki nad statinim izvjetajima jest taj to kocke omoguuju korisniku filtriranje podataka koji su mu potrebni, dok statini izvjetaji uz potrebne informacije sadre i podatke koje korisnik nee koristiti.

Skladitenje podataka je proces koji ne zavrava inicijalnim uitavanjem podataka, ve se osvjeava novim podacima u vie ili manje pravilnim vremenskim intervalima (npr. svaki dan, tjedan, mjesec). Iz toga slijedi da je skladitenje podataka kontinuiran i dugotrajan proces.

51 M. Varga; K. urko i suradnici: Informatika u poslovanju, Element, Zagreb, 2007, str. 204

53

7. RJEENJE POSLOVNE INTELIGENCIJE I SUSTAV ZA POTPORU ODLUIVANJU COGNOS

7.1. TEORIJSKE ZNAAJKE ALATA POSLOVNE INTELIGENCIJE COGNOS

Cognos Inc. je tvrtka (dio IBM-a) koja prodaje softver za poslovnu inteligenciju i upravljanje poslovnim rezultatom. Osim toga, "Cognos je ureaj koji brzo i vidljivo istrauje analitike mogunosti baze podataka poduzea. Traene informacije mogu se dobiti iz razliitih baza: baza podataka poduzea, skladita podataka ili vanjskih sustava."52 To je sustav skladitenja podataka i sustav poslovne inteligencije, te omoguuje upravljanje uinkom poduzea. Koristi se za poslovno izvjetavanje.

Cognosovi alati nisu vezani uz jednu vrstu baze podataka: oni kao izvor mogu koristiti praktiki sve komercijalne baze podataka. Iz tih baza podataka dolaze informacije potrebne menaderima kod donoenja odluka, to na kraju dovodi do efikasnijeg poslovanja tvrtke. Rukovodstvo ima pristup podacima iz razliitih izvora te pomou razliitih metoda dolaze do informacija i znanja koji mogu rezultirati odlukama trenutno ili dugorono najboljim u tvrtci. Cilj koritenja Cognosa i slinih sustava je opstanak tvrtke u novim uvjetima poslovanja: nesigurno trite, jaka i brojna konkurencija, zahtjevni kupci... Znanje i informacije prikupljene iz podataka do kojih je m