UPRAVLJANJE INFORMACIJSKIM RESURSIMA - efos.unios.hr · Seminarski rad 25 Test 50 . IRM KURIKULUM •Temelj: ... • Brojevi • Slike (pokretne i nepokretne) • Zvuci • Multimedija

UPRAVLJANJE INFORMACIJSKIM RESURSIMA

EKONOMSKI FAKULTET U OSIJEKU

Prof.dr.sc. Josip Mesarić

Upravljanje informacijskim resursima 2012/13 1

PREDMET UIR (Information Resource Managament)

• Nastava:

• Predavanja: 2 sata

• Vježbe: 1sat tjedno. Ukupno 5 vježbi

• Seminar: 1sat – Prezentacija – obvezno predstavljanje; uvjet za ispit

Upravljanje informacijskim resursima 2012/13

2

Izvor Bodovi

Prisustvo predavanjima 5

Uspješno izvedene vježbe 20

Seminarski rad 25

Test 50

IRM KURIKULUM

• Temelj: Curriculum Model 2000 of the Information Resource Management Association and the Data

Administration Managers Association, (Cohen, Eli (ed.) Curriculum Model, 2000 of the Information Resource Management Association and the Data Administration Managers Association, (accessed from, http://gise.org/IRMA-DAMA-2000.pdf)

• IS 2010 Model curriculum

Upravljanje informacijskim resursima 2012/13 3

POPIS PREDMETA IRM KURIKULUMA


4

(Cohen, Eli (ed) Curriculum Model 2000 of the Information Resource Management Association and the Data Administration Managers Association, http://gise.org/IRMA-DAMA-2000.pdf)

Sadržaj studija IRM-a

• IRM1 – Principi IRM-a • IRM2 – Tehnologije informacijskih sustava • IRM3 – Algoritamski koncepti i IRM • IRM4 – Strukture podatkovnih resursa i administriranje • IRM5 – Skladištenje podataka, Dubinsko pretraživanje i Sustavi za potporu odlučivanju • IRM6 – IRM dizajn i implementacija • IRM 7 – Komunikacijske tehnologije i informacijski management • IRM 8 – Globalni Informacijski Management • IRM 9 – Informacijski sustavi za izvršne menadžere • IRM 10 – Izabrana poglavlja IR Managementa


5

Materijali, izvori, literatura

• Praktikum UPRAVLJANJE INFORMACIJSKIM RESURSIMA

• Bilješke na predavanjima

• Literatura uz poglavlja i izvori navedeni su nakon svakog poglavlja


6

Upravljanje informacijskim resursima - sylabus


7

Upravljanje opskrbnim lancima - raspored predavanja 2012/13. g.

Uvod u informacijske koncepte 22 04

Informacijski resursi, vrste i tipovi podataka i informacija 22 0

Alati za pretraživanje informacija na web-u 29 04

ICT 29 04

Svojstva i vrijednost informacije 06.05.

Informacijska sigurnost 06.05.

Upravljanje informacijskim sadržajima 13.05.

Sustavi za upravljanje informacijskim sadržajima 13.05.

Uvod u ERP sustave 20.05.

EIM i arhitektura IS-a 20.05.

Upravljanje znanjem i poslovna inteligencija 27.05.

Predrok 03.06.

UVOD U INFORMACIJSKE KONCEPTE UPRAVLJANJE INFORMACIJSKIM RESURSIMA


8

ŠTO JE UPRAVLJANJE INFORMACIJSKIM RESURSIMA (INFORMATION RESOURCE MANAGEMENT –IRM)

Upravljanje informacijskim resursima (IRM) je: Koncept u kojem se informacija prepoznaje i iskorištava

kao ključni resurs za upravljanje. Tehnika upravljanja infromacijama kao dijeljenim

organizacijskim resursima IRM uključuje Identifikaciju informacijskog resursa Tip i vrijednost informacije koju osigurava Način klasificiranja, vrednovanja, obrade, pohrane,

razmjene i distribucije podataka i informacija Izvor:prilagođeno prema: http://www.businessdictionary.com/definition/information-

resources-management-IRM.html


9

Funkcija IRM-a

• Funkcija IRM-a jest „studij i diseminacija načina za najbolje iskorištavanje informacija u različitim organizacijskim i individualnim funkcijama”. (Khosrowpour, 1989).


10

Osnove za IRM koncept – pretpostavke

• Prepoznavanje informacije kao najvažnijeg dijela organizacijske imovine,

• Razumijevanje principa, karakteristika i iskorištavanja informacijskog managementa,

• Razumijevanje vrijednosti i značaja informacijskog resursa u svim funkcionalnim područjima poslovanja i osobnog djelovanja

• Shvaćanje vrijednosti i tipa informacije, karakteristika efektivne informacije, ekonomije informacija, upravljačkih funkcija u informacijski orijentiranom odlučivanju i odnosa između informacijskih resursa i ostalih organizacijskih resursa.

(Izvor : IRM curr. str.12)


11

Osnove za IRM koncept -kritična pitanja

• Okruženje: informacijski manager mora upravljati decentraliziranim okruženjem gdje je u fokusu konačni korisnik informacija.

• Uloga: informacijski manager djeluje kao agent između informacijskih resursa i korisnika

• Prošireni fokus promatranja: informacijski manager mora razumijevati globalna pitanja informacijske razmjene (internacionalizacija informacijskih resursa) i razumijevanje lokalnih

potreba konačnih korisnika kao i tehnologije • Integracija: IS, odjel PIS i ERP • Povećani rizici u pronalaženju i eksploataciji informacijskih resursa • Neadekvatno obrazovanje u području IRM-a.


12

INFORMACIJSKI MENADŽMENT –osnovni informacijski koncepti

• Što je podatak, informacija, znanje, inteligencija; karakteristike informacija

• Podatkovni oblici i vrste informacija u poslovnom sustavu

• Vrijednost informacije

• Tehnologije obrade – struktura i povijesni pregled IRM-a

• Sudionici u stvaranju i korisnici informacija

• Informacijski sustav


13

Podatak

• Podatak (data – latinski množina od datum)nešto što je dano kao takvo (broj, slovo, pojedinost, nevrednovana činjenica, koncept, opis, pojava)

• Data (engleski) – označava jedninu masivne imenice a koristi se i kao jednina

• U ICT- u: sekvencija simbola izvedenih iz fiksnog alfabeta (0, 1) -simbola koji se mogu unositi u računalni sustav, na neki način “obraditi”, pohraniti, isporučiti i prevesti u drugi skup simbola


14

Informacija Porijeklo (u engleskom jeziku): informing -> davanje forme ili oblika umu –

obrazovati, podučavati, trenirati

Informacija – ima više značenja ovisno o kontekstu:

• “obrađeni” podatak; podatak u kontekstu; smisao, znanje , instrukcija, komunikacija, reprezentacija i mentalni stimulans

• Informacija je mjerilo za neizvjesnost (redukcija neizvjesnosti)

Aspekti:

• Informacija kao poruka (poruka je materijalizirana informacija; isporučitelj – informacija - primatelj)

• Informacija kao okvir (oblik)- pretpostavlja odvojivost između objekta i njegove reprezentacije (ekonomija – ekonomska statistika)

• Informacija kao senzorski ulaz (opisuje „uzročni” ulaz u sustav i može predvidjeti njegovo ponašanje

• Informacija kao utjecaj koji dovodi do transformacije

• Informacija kao svojstvo u fizici

• Informacija kao zapis – slog u bazi podataka


15

Transformacija podataka u informacije


16

Transformacija podataka u informacije:

informacijski model Ulazni podatak obrađuje se uz upotrebu nekog unaprijed dogovorenog programa - softverskog rješenja i generirat će (ili neće) neki skup informacija ovisno o programima koji su instalirani

Transformacija podataka u informacije:

funkcionalni model “obrada” će se izvršiti ili neće (odgodit će se) što ovisi o pohranjenom modelu . Izlazni skup ovisit će o sposobnostima korisnika za korištenje tog izlaza i načina kako je izvršena pohrana

Znanje – informacije u kontekstu

• informacije i podatci vezani uz spoznajni proces i iskustvo; sposobnost (čovjeka, ljudi, strojeva) za iskorištenje informacije (Pr. rješavanje matematičkog modela – jednadžbe)


17 Izvor: Souček

Mudrost – (Inteligencija) - znanje u kontekstu

• Inteligencija (mudrost) – sposobnost iskorištavanja znanja za nova znanja (nove informacije i podatke)

• Primjer: primjena matematičkih modela u objašnjavanju ekonomskih pojava


18

DataInformationKnowledgeWhisdom – koncept

strukturalni (funkcionalni) odnosi


19

D I K U D

Podatci Informacije Opisuje ŠTO

Znanje Opisuje KAKO

Razumijevanje Opisuje ZAŠTO

Mudrost Opisuje ŠTO JE NAJBOLJE

T

e

Raditi stvari na pravi način Raditi prave stvari

PROŠLOST BUDUĆNOST

Da li je to cijela istina ili nešto nije rečeno ?: odgovori su u filozofiji i teoriji sustava i informacija

Cikličnost procesa i odnos unutrašnje - vanjsko


20

D I K U D

Podatci Informacije Opisuje ŠTO

Znanje Opisuje KAKO

Razumijevanje Opisuje ZAŠTO

Mudrost Opisuje ŠTO JE NAJBOLJE

T

e

S u s t a v (čovjek i/ili stroj) Okruženje

TRANSFORMACIJA I POHRANA

DIKW – prošireni koncept

• Prema Russell Ackoff, sadržaj ljudskog uma može se podijeliti na 5 kategorija:

• Podatci: simboli • Informacija: podatci koji su obrađeni da bi

bili upotrebljivi i korisni; odgovaraju na pitanja

“tko”,”što”, “gdje” i “kada” • Znanje: primjena podataka i informacija ; odgovara na pitanja “kako” • Razumijevanje: odgovara na pitanje “zašto” • Mudrost: vrednuje razumijevanje. Izvor:Gene Bellinger, Durval Castro, Anthony Mills, Data, Data, Information, Knowledge, and Wisdom,

http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm


21

DIKW – povezanost i razumijevanje


22

Izvor:Gene Bellinger, Durval Castro, Anthony Mills, Data, Information, Knowledge, and Wisdom, http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm

Podatak, informacija, znanje, inteligencija –hijerarhijska reprez.


23

Where is the life we have lost in living? Where is the wisdom we have lost in knowledge?

Where is the knowledge we have lost in information? (T.S. Eliot: The Choruses from the Rock)

Podatci, informacije, znanje i inteligencija na računalnoj tehnologiji


24

podatci

program

Informacija

program

podatci

meta podatci

pravila

znanja oobrada modeli

PODATCI

Tipovi podataka

Pojavni oblici i izvori u poslovnom sustavu

Podatci i računalni sustav


25

Podatci - tipovi podataka – pojavni oblici

• Znakovi alfabeta, signali i simboli

• Brojevi

• Slike (pokretne i nepokretne)

• Zvuci

• Multimedija

Što i na koji način prihvaćamo, prerađujemo,

pohranjujemo, pretražujemo, isporučujemo,komuniciramo ?


26

Uloga tehnologije ???

digitalizacija

Tipovi podataka – kontekst, pristup i način shvaćanja

• Sintaktički tip – je oznaka združena s varijablom kada je ona deklarirana; ne daje nikakvo semantičko značenje tipu

• Reprezentacijski tip – tip definiran u smislu kompozicije (odnosa) jednostavnih podataka

• Reprezentacijski tip i tip ponašanja – reprezantacijski koji uključuje skup operatora kojima se repezentacija manipulira

• Vrijednosni (u okviru prostora mogućih vrijednosti) - ukazuje na moguće vrijednosti koje podatak može imati

• Vrijednosni tip i tip ponašanja – tip određuje skup vrijednosti i skup funkcija koje se na te vrijednosti mogu primijeniti


27

Tipovi podataka u računalnoj tehnologiji - 1

• Tip podatka (data type) u širem smislu definira skup vrijednosti (atributa) i dozvoljene operacije nad tim vrijednostima. U svakom programskom jeziku definiraju se ili izvode podatkovni tipovi i operacije koje su nad njima dozvoljene.

• Primitivi

– Osnovni tip – tip podatka koji se može primijeniti u izgradnji programa s nekim programskim jezikom ((znak –karakter, cijeli broj – integer; Necijeli (floating point); boolean – logički (true, false); referenca (pokazivač) - vrijednost koja ukazuje na drugi objekt

– Ugrađeni tip - tip podatka za kojeg programski jezik podržava izgradnju programa (Tuples – Pyton; Povezane liste –LISP; Kompleksni brojevi – Fortran; C, Perl….), Racionalni brojevi – LISP, Perl, Python; Hash tablice - LISP, Perl, Python, D,Lua; Klase funkcija – u jezicima koji podržavaju funkcionalno programiranje (LISP, ML, Perl, C#...)


28

Tipovi podataka u računalnoj tehnologiji - 2

• Apstraktni tip podataka – bilo koji podatak koji ne specificira njegovu implementaciju (stog – stack, povezana lista, stablo, graf)

• Kompozitni (složeni) tipovi podataka – izvedeni iz više primitiva (podatkovne strukture: polje, slog, unija, skup, objekt, algebarski tipovi podataka) ; način na koji su strukturirani zove se podatkovna struktura

• Funkcijski tipovi podatka

• Strojni tip podataka – binarni tipovi (bit) i njihove strukture (byte-oktet; riječ – 32 ili 64 bita)

• Objektni tip podataka – može biti varijabla, funkcija ili podatkovna struktura; u objektnom programiranju to je instanca klase


29

Podatci – modeli podataka

• Model podataka se može shvatiti kao apstraktni model koji opisuje kako su podatci predstavljeni i kako im se pristupa. Model podataka određuje smisao podataka – strukturirani podatci

• Slike, binarne datoteke, tekstualni podatci u nekom prirodnom jeziku i sl. su nestrukturirani i njihov smisao se u danom kontekstu mora objasniti.

• Strukturirani podatci - dio su modela baza podataka za čije kreiranje, obradu, pretraživanju i predstavljanje u korisniku razumljivoj formi se koriste posebni programski sustavi (DBMS)

• Nestrukturirani podatci – kreiraju se, pretražuju i obrađuju posebnim softverskim alatima kako bi se u njihovim međusobnim odnosima otkrila pravila i okviri koji za korisnika imaju karakter novosti (novostvorene vrijednosti) (Metode datamininga, semantičke mreže, ekspertni sustavi)


30

Podatci: vrste podataka u poslovnoj organizaciji

Kriteriji za klasificiranje:

1. Strukturiranost: način i vrsta organizacije podataka

• Strukturirani (čvrsto strukturirani podatci u tablicama baza)

• Polustrukturirani (kombinacija tekstualnih, grafičkih i tabličnih)

• Nestrukturirani (tekstovi i nestrukturirana izvješća)

2. Ciljevi kojima služe: razina upravljanja i upravljački aspekt

• Operativni

• Taktički

• Strateški

3. Poslovne funkcije: svrhovitost u poslovnom sustavu

• Računovodstveni

• Financijski

• Proizvodni

• Marketinški...

4. Porijeklo

• Interni

• eksterni Upravljanje informacijskim resursima 2012/13

31

Upravljanje podatcima (data management) - 1

• Prikupljanje zahtjeva za podatcima – usmjereno na prikupljanje i analizu koji su podatci potrebni i kako će se koristiti u poslovnim aplikacijama i operacijama

• Oblikovanje podatkovne arhitekture – prilagođavanje i mapiranje poslovnih zahtjeva podatkovnim izvorima i strukturama i modelima

• Administriranje podataka – oblikovanje i održavanje podatkovnih sustava s ciljem osiguranje pristupa podatcima, sigurnost i zaštitu arhiviranje i restauraciju

• Nadzorništvo i usluživanje podatcima – obuhvat, izdavanje, arhiviranje i baratanje podatcima u okviru životnog ciklusa podataka u poslovnom sustavu Upravljanje informacijskim resursima

2012/13 32

Upravljanje podatcima (data management) - 2

• Kvaliteta podataka – fokus je na osiguranju podataka koji su vezani za i udovoljavaju zahtjevima točnosti, cjelovitosti, formatima i drugim elementima kvalitete

• Upravljanje metapodatcima – obuhvaća aktivnosti koje će osigurati da organizacija znade i razumije podatke koje ima, kontekst u kojem se koriste i način kako se koriste

• Privatnost i usuglašenost s poslovnom politikom- osiguranje privatnosti i pristajanje uz korporacijsku politiku koja je usmjerena na definiranje pristupa, korištenje i dijeljenje podataka, posebice podataka klijenata.

Izvor: prilagođeno prema: Functional data management model, baseline consulting, http: //www.baselineconsulting .com


33

Informacijski resurs

Kako shvaćati podatkovni/informacijski resurs:

• Informacijski resurs je sve što ima potencijal da se nekom obradom od njega proizvede informacija i/ili znanje (koje će se iskorištavati u odlučivanju)

• Problem: što će upravljač s informacijom:

• Realizirati neki cilj, stvoriti novu vrijednost, uskladištiti za drugu priliku…


34

Problem mjerenja vrijednosti informacije

Kriteriji:

• Područje, širina i dubina proučavanja

• Vremenski okvir njihova nastajanja i životni ciklus

• Ciljevi i potrebe korisnika

• Podrijedlo informacija

• Vrste dokumenata i nositelja informacija…


35

Podjela informacija

Informacijska imovina i problem upravljanja informacijskom imovinom

• Problem koji je postojao nekada: nedostatak informacija

• Problem koji postoji danas: preobilnost informacija

• Problem koji postoji uvijek: Prava informacija na pravom mjestu u pravo vrijeme i po prihvatljivim troškovima

• Informacijskom imovinom treba upravljati: upravljanje je lako izvedivo na strukturiranim sadržajima i znantno teže na nestrukturiranim sadržajima

• Problem: većina je informacijskih sadržaja u poslovnim sustavima nestrukturirana

36 Upravljanje informacijskim resursima

2012/13

Strukturiranost i upravljivost informacijskim sadržajima

Strukturirani sadržaj (dominantno upravljiv)

Strukturirani sadržaj (dominantno upravljiv)

Strukturirani sadržaji

(teško upravljivi)

Strukturirani sadržaji

(teško upravljivi)

Omogućava inoviranje, pohranu, kolaboraciju , zakonsku usklađenost,

simulacije i modeliranje, upravljanje znanjem, integraciju poslovnih

procesa

Omogućava inoviranje, pohranu, kolaboraciju , zakonsku usklađenost,

simulacije i modeliranje, upravljanje znanjem, integraciju poslovnih

procesa

Nestrukturirani sadržaji (dominantno neupravljivi )

Nestrukturirani sadržaji (dominantno neupravljivi )

Prijelaz iz neupravljivog u upravljivi

Upravljivo Neupravljivo

Stru

ktu

rira

no

N

estr

ukt

uri

ran

o


2012/13

Vrijednost informacije i životni ciklus informacije

• Vrijednost informacije mijenja se s vremenom

• Generički životni ciklus informacije: 1. Kreiranje/Prikupljanje

2. Kategorizacija

3. Pohrana

4. Pretraživanje

5. Korištenje

6. Arhiviranje

7. Uništavanje


2012/13

Izvor: Prilagođeno prema: Aptus Solution: Turrning Information into Advantage with Information Asset Management, 2006

Životni ciklus upravljivih i neupravljivih informacija i njihova vrijednost

Kre

iran

je/

Pri

kup

ljan

je

Kat

ego

riza

cija

Po

hra

na

Pre

traž

ivan

je

Svak

od

nev

no

ko

rišt

en

je

Arh

ivir

anje

Un

išta

van

je

Po

vre

me

no

ko

rišt

en

je

Vri

jed

no

st in

form

acije

Niska

Srednja

Visoka

Izvor: Prilagođeno prema: Aptus Solution: Turrning Information into Advantage with Information Asset Management, 2006


2012/13

Koristi od upravljanja informacijskom imovinom

• Povećanje efikasnosti donošenja i kakvoće poslovnih odluka

• Povećanje vrijednosti informacije čineći ju raspoloživom za upotrebu

• Ograničavanje izlaganju rizicima čuvanjem u skladu sa zakonskim propisima i pravilima struke

• Smanjenje zahtjeva za pohranom zbog dedupliciranja i stavljanje na kraj životnog ciklusa


2012/13

• Informacija – kontekst u kojem se podatcima daje neko značenje (konvencije koje se koriste za njihovo interpretiranje

• Dokument –način (zajedno s medijem) na kojem je zapisana informacija

• Informacijsko dokumentacijska jedinica (u bibliotekarstvu) – medij, podatci i značenje koje im se pripisuje


41

Informacija, dokument, informacijsko-dokumentacijska jedinica


42

Primarne, sekudarne i tercijarne informacije: nastajanje i odnosi

KORISNICI

PRIMARNE IZVORNE

INFORMACIJE

vrijeme 1

TERCIJARNE (IZVEDENE)

INFORMACIJE vrijeme 3

SEKUNDARNE (UPUTNE)

INFORMACIJE vrijeme 2

Autori: nove spoznaje, ideje, događaji

Autori (stručnjaci) Dokumentalisti/ informacijski stručnjaci/bibliotekari

Skraćivanje, sažimanje, evidentiranje

Skraćivanje, sažimanje, evidentiranje

Pretraživanje, selekcija

Izvor: Prilagođeno prema: Tibor Toth, Podjela informacija na primarne sekundarne i tercijarne 2002) http://www.hidd.hr/articles/podjela_informacija.php

Primarne (izvorne) informacije

Opće karakteristike Vrste primarnih dokumenata

• Primarne (izvorne) informacije – informacije po prvi puta objavljene i na kojima se baziraju ostale informacije. Uključuju neposredne rezultate znanstveno-istraživačkog rada, izvorna umjetnička djela (literarna, muzička, likovna) i ostale informacije o bilo kojoj domeni.

• Znanstvena i stručna djela

– članci (u časopisima, knjigama)

– Referati sa skupova

– Patenti

– Elaborati i studije

– Laboratorijski dnevnici

– Disertacije, magistarski radovi

• Literarna djela

• Fotografije i druga umjetnička djela

• Muzička djela

• Muzejski predmeti

• Autobiografije

• Pisma i korespondecije

• Intervjui

• Govori

• Izvorne vijesti

• Statistike

• Vladini dokumenti

• Matične knjige

• Sudski zapisnici itd.


43

Sekundarne (uputne) informacije

Opće karakteristike sekundarnih informacija Vrste sekundarnih informcija

• Sekundarne informacije – opisuju primane izvore; daju opis i/ili lokaciju izvora informacije. Osnovna namjena im je pomoć u pronalaženju i otkrivanju sadržaja i lokacija dokumenata; upućuju korisnika na izvor informacija (primarni, sekundarni i tercijarni)

(Izvor: Tot, ibidem, ttp://library.csun.edu/mwoodley/primary.html)

• Katalozi (tiskani i web katalozi) • Adresari • Bibliografije • Info vodiči • Zbirke i baze podataka tablica

sadržaja • Bilteni • Bibliografske reference (sa i bez

sažetaka, sinopsisa, s ili bez citata, indeksne publikacije, bibliografske i citatne baze podataka

• Evidencije izvora informacija, dokumenata, publikacija…


44

Tercijarne – izvedene informacije

Opće karakteristike tercijarnih informacija Vrste tercijarnih informacija

• Izvode se iz primarnih i nakon sekundarnih a nastaju “konsolidacijom, prepakiranjem, evaluacijom, reorganizacijom, sintetiziranjem, kompaktiranjem ili kondenziranjem primarnih informacija s ciljem da ih se prezentira u obliku koji odgovara potrebama pojedinih korisnika” (Tot, ibidem)

• Pregledni radovi svih vrsta • Monografije • Standardi • Enciklopedije • Leksikoni • Almanasi • Riječnici • Kompendiji (područna znanja) • Priručnici svih vrsta • Udžbenici • Biografije osim autobiografija • Komentari, kritike i interpretacije • Tržišne studije


45

• Digitalne knjižnice • Web portali znanja • Intranet i Knowledge management sustavi • Online baze podataka i e-časopisi • Content management sustavi • Dokument management sustavi • Web arhivi • Baze znanja • Virtuelne referentne zbirke


46

Informacijski i dokumentacijski sustavi i informacijske usluge

ALATI ZA PRETRAŽIVANJE INFORMACIJA NA WWW-U

Što su tražilice

Kako funkcioniraju tražilice

Optimizacija pretraživanja


2012/13

• www se ne može pretraživati direktno veće se pretražuje pomoću specijaliziranih alata koji skupljaju podatke o web stranicama i formiraju ih u posebne baze podataka, omogućavajući korisnicima da putem hipertekstnih poveznica (linkova) pristupaju pronađenim stranicama.

Kategorije • Pretraživači i metapretraživači, • Tematski katalozi (imenici) • Tematski vodiči • Specijalizirane baze podataka

Pretražni alati


2012/13

• Web pretraživači (roboti, indeksi) koriste specijalne automatizirane programe za "uljanje", "gmizanje" po Webu ("to crawl the web") koji se nazivaju Web crawlers (gmizavac, unjalo) ili spiders (pauci) [4]. Oni skaču s Web mjesta na Web mjesto preko poveznika, prikupljajući naslove svih mjesta, URL, i najmanje neke od njihovih tekstovnih sadržaja. Kada nađu mjesto, oni pretražuju (snimaju) (scan) Web stranice toga mjesta i zapisuju (record) sve informacije u indeks.

• Program kojemu je funkcija indeksiranje ekstrahira informacije iz dokumenata i sprema ih u svoju katalošku bazu podataka. Cilj je spidera posjetiti milijune Web mjesta i ostati s njima u vezi koliko god je moguće. U svojemu hodu po mreži spideri raznih pretraživača međusobno dijele više baza podataka koje dotiču.

• Web search engine – skup programskih alata koji pretražuju informacije na WWW-u. Rezultati se prikazuju u popisu i nazivaju se “pogotci”. Informacija može sadržavati web stranicu, sliku, tekst i/ili ostale tipove datoteka. Neke tražilice imaju alate za rudarenje (u newsbook-u, bazi ili otvorenim direktorijima (katalog kategoriziranih linkova)

Web pretraživači (tražilice)


2012/13

• Što imaju i kako rade alati (strojevi) za pretraživanje: • Web crawling (pretraživanje – plaženje po web i skidanje podataka

o posjećenom URL-u) • Indeksiranje – označavanje skinutog materijala prema definiranim

kriterijima (naslovima, poglavljima, zaglavljima, posebnim poljima – metatagovima) i formiranje baze podataka

• Traženje – upotrebom jezika upita (SQL-a) postavlja se zahtjev za traženje indeksne baze prema kriterijima za pretraživanje (ključnim riječima najčešće ili uz kombinaciju raspoloživih operatora – logičkih ili posebnih koje podržava SQL)

• Problem: kako rangirati dobivene rezultate pretraživanja ovisno o značaju kojeg imaju za korisnika

Kako rade tražilice – search engines


2012/13

Web crawler – računalni program koji pretražuje WWW na metodolški automatiziran način (mrav, automatski indekser, web spider, web robot, web skuter)

• Kreiraju kopije posjećenih stranica za kasnije indeksiranje pomoću search engine-a koji će indeksirati skinute stranice za kasnija pretraživanja. Koriste se također za prikupljanje specifičnih tipova informacija kao što su e-mail adrese (na koje mogu poslati različiti spam)

• To je jedna vrsta softverskog agenta; načelno započinje s listom URL-a (sjemenje). Kada je crawler posjetio URL, identificirao je hiperveze na stranici dodao ih u listu URL-a (crawl frontier) koje se rekurzivno posjećuju prema skupu postavljenih politika.

Politike Crawling je zahtjevan zadatak zbog: • Broja URLa i velikog obujma – crawleri mogu skidati samo dio (frakciju) web stranice u danom vremenu i moraju

definirati prioritete • Brzine kojom se sadržaji mijenjaju – crawler uzima stranicu u momentu kad je ona raspoloživa i vrlo je vjerojatno

da će se u njoj nešto ubzo mijenjati • Dinamičke prirode promjena na web stranicama – server side scripting utiče na dinamičke promjene sadržaja

stranice što predstavlja dodatnu poteškoću u definiranju broja parametara koji će se koristiti za pretraživanje (način sortiranja, vrsta prikaza, format datoteke, korisnički parametri....)

• Dodatni problem: širina pristupnog pojasa (određuje brzinu veze) određuje također stopu osvježenja i efikasan način pretraživanja u ograničenom vremenskom periodu

• Yahoo Crawler (Slurp) • Google Crawler • WebCrawler

Web crawler


2012/13

http://en.wikipedia.org/wiki/Yahoo

http://en.wikipedia.org/wiki/Google

• Politika izbora – koju stranicu skinuti; – važnot stranice je funkcija njoj svojstvene kvalitete – popularnosti i broja posjeta ili domene;

problem ne može se znati unaprijed. Pretraživanje prvo u širinu pa u dubinu (Ako je pretraživaje prvo u dubinu – vertikalne tražilice)

– Restrikcije na linkove koji će se slijediti (pr. Samo na .html, .asp, .php...) – Put k traženom pojmu – Fokusirani crawling – Duboki crawling – pretraživanje pojmova ne samo u naslovu i zaglavljima već bilo gdjeu tekstu

• Politika ponovnog pregleda – kada provjeriti promjene na skinutim stanicama – starost i stopa osvježenja – definira se algoritam

• Politika uljudnosti – kojom se utvrđuje kako izbjeći pretrpavanje web stranica; djelomično rješenje za problem pretrpavanja servera različitim – robot exclusion protocol – administratori određuju koji dio servera se neće dozvoliti za pregledavanje od strane crawlera.

• Politika paralelizacije – kako koordinirati distribuirane web crawlere – bilježenjem URL-a kojeg je jedan crawler pronašao

• Optimizacija search engina – cilj pozicionirati se na prva mjesta u upotrebi pretraživača

Politike web crawlinga


2012/13

• Opći (Major Search Engines) - najpopularniji su i najvažniji i pokrivaju cijeli svijet; • (Google <http://www.google.com, - Yahoo <http://www.yahoo.com>, • specijalizirani (Specialty Search Engines) - vode pretraživanje kroz baze podataka,

grupe za novosti (Newsgroups), nalaze online programe itd. • Po vrstama sadržaja (npr. Multimedijalni) • Po temama • Opći pretraživači sa specijalnim namjenama (<http://websearch.about.com) • metapretraživači (Metacrawlers) - za razliku od pretraživača, ne pretražuju Web

sami da bi izgradili indekse. Metapretraživači pretražuju nekoliko pretraživača istodobno i rezultate prikazuju na zajedničkoj stranici;

– (BYTESEARCH (http://www.bytesearch.com)

– DOGPILE (http://www.dogpile.com) - brojni pretraživači, Usenet, ima jednostavno i složeno pretraživanje, Boole

– INFERENCE FIND (http://www.inference.com/ifind)

Podjela pretraživača


2012/13

http://www.google.com/

http://www.yahoo.com/

http://websearch.about.com/

– INTERNET SLEUTH (http://www.isleuth.com) - izvrstan za specijalizirana pretraživanja, omogućava određivanje kategorije unutar koje se pretražuje (poduzetništvo, računala, obrazovanje, sport…)

– MAMMA (http://www.mamma.com)

– METACRAWLER (http://www.go2net.com/search.html) - izvrstan za dobivanje brzog odgovora

– PROFUSION (http://www.profusion.com)

– SAVVYSEARCH (http://www.savvysearch.com)

• regionalni (Regional Search Engines) - pretraživači za razne države i regije. Glavne

su kategorije pretraživača svrstane po kontinentima pa zatim po državama; • pretraživači novosti (News Search Engines) - službe tih pretraživača daju iznimno

dobre rezultate pretraživanja kurentnih dogođaja, jer pretražuju relevantna Web mjesta dnevno;

• dječji (Kids Search Engines) - službe dječjih pretraživača dizajnirane su prvenstveno za potrebe djece bilo u fokusiranju bilo u filtriranju mjesta koja bi bila nepodobna za djecu;

Podjela pretraživača


2012/13

• identificirati vlastiti koncept: tražimo li informacijski izvor ili konkretan podatak

• odabrati ključne riječi (samo jedna ključna riječ možda će nam dati previše pogodaka)

• odrediti sinonime • odabrati Booleove operatore ili simbole • postaviti ograničenja, filtre (jezik, domena, tip

dokumenta, datum, naslovi, URL, poveznici, i drugo).

• http://www.googleguide.com/web_address.html

Strategija pretraživanja


2012/13

• Web direktorij – održava ga urednički tim – daje popis web mjesta po kategorijama i subkategorijama

• Unos sadržaja određen je politikom uredništva: sadrži RSS feeds (sadržaje koji su vezani uz neko područje mogućih interesa koji se stalno aktualiziraju)

• Primjer: http://directory.google.com/

Web direktoriji


2012/13

http://en.wikipedia.org/wiki/Web_directories

http://directory.google.com/

• Imenički servisi omogućuju objavljivanje i pretraživanje elektroničkih adresa i ostalih podataka o korisnicima mreže (White pages) kao i o uslugama i resursima te davateljima usluga na mreži (Yellow pages).

• U Hrvatskoj pr. http://ds.carnet.hr

Imenički servisi


2012/13

Kriteriji (I):

Izdavač/Autor

Sadržaj

Struktura/Navigacija

Poveznice

Integritet/Pristup URL: www.clubi.ie/webserch/

also www.webserch.com

Kvaliteta podataka s internetskih izvora

Kriteriji (II): Sadržaj

• Autoritet izvora • Aktualnost • Informacijska vrijednost • Kvaliteta informacije

Iskoristivost • Grafički design • Navigacija • Brzina • Pristup

• P. F. Anderson <[email protected]>. Based on prior work by P. F. Anderson, S. Grove, N. Allee, S. Hill.


2012/13

http://www.clubi.ie/webserch/

• http://www.googleguide.com/web_address.html

• http://prelog.chem.pmf.hr/~tezak/preinin/preinin/vje21I.html

• www.clubi.ie/webserch/ www.webserch.com

• P. F. Anderson <[email protected]>. Based on prior work by P. F. Anderson, S. Grove, N. Allee, S. Hill.

Izvori:


2012/13

http://www.googleguide.com/web_address.html

http://prelog.chem.pmf.hr/~tezak/preinin/preinin/vje21I.html

http://www.clubi.ie/webserch/

http://www.webserch.com/

INFORMACIJSKO-KOMUNIKACIJSKE TEHNOLOGIJE

Računalni sustav


60

IT (ICT) – pojam i sadržaj

• “IT je studij, oblikovanje, razvoj, implementacija, upravljanje i potpora računalnim sustavima, s ciljem prevođenja u računalu razumljiv oblik, pohranu, obradu, zaštitu, prijenos i pouzdano pretraživanje podataka i informacija” (Information Technology Association of America (ITAA)


61

Podatci i hardver

• Problem pretvorbe podataka u stroju razumljivu formu – ulazne jedinice – Kodiranje, kompresija i kriptiranje podataka

• Problem obrade - obradbene jedinice (CPU)

• Problem pohrane i ponovne uporabe – jedinice za pohranu

• Problem pretraživanja

• Problem pretvorbe podataka u čovjeku razumljiv oblik – izlazne jedinice

• Problem komunikacije – (računalne) mreže


62

Organizacija podataka

Logička i fizička organizacija podataka

Logička organizacija: način kako podatke organizira korisnik

Fizička organizacija: način kako su podatci organizirani na tehnologiji

Datoteke, baze i skladišta podataka


63

mapiranje

Oblikovanje baza podataka


64

Objekti realnog svijeta

Konceptualni opis podataka

Logički opis podataka

Fizička implementacija

Baza podataka

Popis objekata, atributa i odnosa

Popis datoteka, slogova i polja

Organizacija podataka na medijima

Lifeware – ljudi i IS

Aspekti:

• Korisnički

• Kreativni - programeri

• Upravljački – sistem administratori

• Organizacijski – po poslovnim funkcijama

• Kontrolni – kontrola podataka, kontrola izlaznih informacija


65

Dubina znanja o komponentama računalnog sustava

Aspekt/

Područje

Korisnik Programer Organizacija

i upravljanje

Kontrola Održavanje

Primjenski

program

Sistemski

programi

Hardver

Mreže


66

Hardware (hardver) - sklopovlje

• Hardver i problem unosa (ulaza) podataka

• Hardver i problem obradbe podataka

• Hardver i problem pohrane i čuvanja

• Hardver i problem izlaza i distribucije

• Hardver i problem komunikacije i prijenosa


67

Digitalna računala

fokus

Hardver - ulazi

Ulaz: problem pretvorbe pojavnog (semantičkog) oblika podataka u fizički oblik prepoznatljiv stroju


68

Znak

Broj

Zvuk

Slika

kodiranje

Semantički oblik I Fizički oblik

Znak

Broj

Zvuk

Slika

Izlaz

kontrola

Semantički oblik II

Hardver - obradba


69

Po

Podatci –

strojni oblik

Programi –

strojni oblik

Obradbena jedinica

Pohrana -

strojni oblik •Klasifikacija

•Kategorizacija

•Izračuni

•Logičke operacije...

Hardver - pohrana

• Problem: pohrana velikog broja podataka koji se mogu brzo zapisati, kojima se može brzo pristupiti i pročitati ih a zapis je trajan


70

Tehnologije:

Na mikročipu

Magnetni zapis

Optički zapis

•spremanje podataka na nosioce podataka u računalu podesnoj formi •održavanje datoteka i nosilaca podataka

Hardver - izlazi

Izlaz: problem pretvorbe fizičkog oblika podataka u semantički oblik prepoznatljiv čovjeku


71

Dekodiranje

Abc...z

1,2,...999

Fizički oblik podataka

Semantički oblik podataka

•priređivanje izlaznih informacija za distribuciju •distribuiranje informacija onima kojima su namjenjene •pregled i analiza informacija, pisanje izvješća i donošenje odluka

Prijenos i distribucija podataka


72

KORISNIK I NJEGOVA OPREMA

(Terminal)

PRISTUPNA MREŽA

JEZGRENA MREŽA

Zahtjev Uspostava Paket

Žična

•Bakrena

•Optička

Bežična

Paketni

dio

Kanalski

dio

Druge mreže iste ili drugih

vrsta

Pojedinačni korisnik Skupni korisnici (LAN) Pristup uz upotrebu uređaja i softvera; uspostava zahtjeva

Pristupna mreža Uloga: spajanje korisničke opreme i uspostava veze s jezgrenom mrežom

Jezgrena mreža Uloga: prospajanje i usmjeravanje korisničkih tokova, lociranje korisnika, sigurnost, brzina

Komunikacija i prijenos podataka


73

Neposredna - bez posredavanja tehnologije

Posredna - uz posredavanje tehnologije

Komunikacija putem računalnih mreža


74

Mreže omogućuju: •Korištenje resursa drugih računalnih sustava (podataka, programa) •Racionalno iskorištavanje zajedničkih resursa •Komunikaciju podatcima, zvukom slikom u realnom vremenu •Brzo pretraživanje podataka •Slanje i primanje elektroničke pošte •Integraciju različitih mrežnih usluga

Software (softver) -

Slijed logičkih koraka koji se mogu iterativno ponavljati izrečen u jeziku kojeg poznaje čovjek; logičkim koracima rješava se specifičan korisnički problem ili se upravlja računalnim komponentama i povezuje čovjek i stroj

Problem: kako čovjeku bliske jezične strukture prevesti u stroju prepoznatljivi oblik

Rješenje: programi prevoditelji


75

Principi kreiranja softvera

• Dobro definirati problem koji se rješava i logičke korake koji dovode do rješenja

• Izabrati programski jezik -osigurati prevoditelja

• Napisati program i prevesti ga u stroju razumljiv jezik

• Ispraviti pogreške

• Povezati potrebne procedure i napraviti izvršni oblik programa


76

Vrste softvera


77

Integracija:


78

Hardver -računala i mreže

Sistemski softver

Primjenski softver

Sučelja progr.i OS-a

Ljudi

Podatci

Mo

del

i C

iljev

i

Kri

teri

ji kv

alit

ete

Efik

asn

ost

Ko

ntr

ola

Informacijski Sustav

Računalni sustav, ljudi, organizacija – mapiranje poslovnog sustava u IS


79

Podatci i informacije

Svojstva i vrijednost informacije Informacijska sigurnost

SVOJSTVA INFORMACIJE OČEKIVANA VRIJEDNOST INFORMACIJE

PROCIJENJENA VRIJEDNOST INFORMACIJE INFORMACIJSKA SIGURNOST

KVALITETA INFORMACIJA


80

• SVOJSTVA INFORMACIJA U ODNOSU NA SVOJSTVA FIZIČKIH ROBA

• Informacija nije nužno proizvod proizvodnje

• Informacija se može proizvesti uz malo ili bez ikakvih troškova

• Svaka se informacija razlikuje od bilo koje druge informacije; ako nije tako onda nema za korisnika karakter novosti

• Informacija se može razmjenjivati; prihvaćanje informacije u potpunosti je osobno iskustvo

• Informacija nije nužno rijetka (oskudna) premda dobra informacija nije uvijek i raspoloživa

• Informacija može imati višestruke efekte i pozitivne i negativne

• Informacija je djeljiva (nerivalitetna) – nepotrošna; ako ju koristi jedna osoba ne znači da ju ne može koristiti istovremeno i druga

• Informacija može postojati u dijelovima

• Informacija može biti potpuno lažna, potpuno istinita, djelomično lažna i djelomično istinita ili niti lažna niti istinita

• Informacija ne može postojati razdvojena od svoje vrijednosti (koju za primatelja ima)

Izvor: Audrey Fenner, Placing Value on Information, Library Philosophy and Practice Vol. 4, No. 2 (Spring 2002), http://www.webpages.uidaho.edu/~mbolin/fenner.html


81

Svojstva informacije

mailto:[email protected]



http://www.webpages.uidaho.edu/~mbolin/lppv4n2.htm

• Kao resurs

• Osnova za odlučivanje

• Za stvaranje dodane vrijednosti

• Kao imovina – Zapisi o proizvodnim procedurama (Patenti,

licence i druga intelektualna imovina)

– Softverska rješenja

• Kao potrošna roba – Komercijalni informacijski servisi


82

Funkcije informacije

• Teorija odlučivanja bavi se problemom izbora odluka u danom kontekstu odlučivanja (vrijednosti izbora, neizvjesnosti odlučivanja, ograničenja koja se prilikom izbora postavljaju pred donositelja odluke, utjecaja vremenskog horizonta za koji se odluke donose, preferencija donositelja odluka i slično i obuhvaća više različitih modela i metoda)

• Odluka se temelji na informacijama i ovisi o – (mentalnom) modelu za odlučivanje – Svojstvima informacije


83

Teorija odlučivanja i problem vrednovanja informacije

• Pravodobnost – da ju korisnik može dobiti onda kad mu treba • Točnost – da je provjerljiva i dokaziva i da nema za korisnika protuslovno

značenje • Potpunost – da obuhvaća sve potrebne aspekte onoga o čemu govori • Pouzdanost – da korisnik ima povjerenja u izvor i sadržaj bez provjeravanja • Efektivnost: informacija je relevantna za sustav i može se isporučiti

pravovremeno, da je ispravna, konzistentna, upotrebljiva i cjelovita • Efikasnost: informacija se može iskoristiti uz optimalno iskorištenje resursa • Povjerljivost: informacija je zaštićena od neautoriziranog pristupa • Integritet: odnosi se na točnost i cjelovitost informacije i njezinu ispravnost u

odnosu na sustav vrijednosti i očekivanja • Raspoloživost: informacija je raspoloživa u momentu kad je potrebna (implicira

njezino zbrinjavanje) • Usuglašenost: informacija je u suglasju sa zakonskom regulativom i ugovornim

obvezama korisnika Izvor: Gellinas, Suton: Accounting information Systems, str. 33


84

Potrebna i poželjna svojstva informacije u upotrebi

• Vrijednost informacije (VoI) predstavlja iznos koji je donosilac odluke voljan platiti za informaciju prije donošenja odluke.

– (wiki: Expected value of perfect information/Decision theory/Applied Information Economics/Information economics

• To je maksimalna cijena koju je netko voljan platiti znajući aktualnu vrijednost neizvjesnosti prije odluke o planiranim akcijama

– http://www.businessdictionary.com/definition/value-of-information.html

Upravljanje informacijskim resursima

2012/13 85

Vrijednost informacije

http://en.wikipedia.org/wiki/Applied_Information_Economics




http://en.wikipedia.org/wiki/Information_economics



• Vrijednost (savršene) informacije u teoriji odlučivanja (VoI) predstavlja iznos (cijenu) koji je donosilac odluke voljan platiti za informaciju prije donošenja odluke.

• Model: Postoji matrica Rij u kojoj redak i opisuje moguće izbore donositelja odluke a stupac opisuje slučajne varijable o kojima donositelj odluke nema dostatna znanja i koje imaju vjerojatnost pj za stanje j. Ako donositelj izabare j bez da znade vrijednost j najbolji izbor je onaj koji maksimizira očekivanu monetarnu vrijednost

Gdje je

očekivana vrijednost (dobitak) za akciju i tj. vrijednost koju očekuje donositelj odluke i ona je:

izbor maksimuma ovih očekivanja za sve raspoložive akcije (oduke).


86

Vrijednost informacije – formalni aspekt

Izvor: Prevedeno:

• S druge strane, sa savršenim znanjem o j, igrač može izabrati vrijednost od i tako da optimizira očekivanja za specifičan j. Iz toga je očekivana vrijednost savršene informacije

• Gdje je pj vjerojatnost da će sustav biti u stanju j a Rij je vrijednost (dobitak, korist) za donositelja odluke ako izabere akciju i dok je sustav u stanju j. Ovdje

predstavlja najbolji izbor akcije (odluke) i za svako stanje j • Očekivana vrijednost savršene informacije je razlika između ovih dviju vrijednosti

• Ova razlika opisuje koliko velikoj vrijednosti se donositelj odluke može u svojim očekivanjima nadati ako znade j i izabere najbolji i za taj j u usporedbi sa slučajem da je izabrao i a da prethodno nije znao j. EV|PI je nužno veće ili jednako EMV tj. EVPI je uvijek nenegativno.

• EVPI se može koristiti ako želimo odbiti skupu ponudu za znanje čija je cijena veća od EVPI. (Manje je korisna ako moramo odlučiti da li da prihvatimo ponudu za predviđanje, zato jer bismo trebali znati kvalitetu informacije koju ćemo prihvatiti.)


87

Vrijednost informacije

• Vrijednost u upotrebi: – Za korisnika u situacijama kad za njom postoji potreba (rješavanju

domenskog problema) – Vrijednost se ne može definirati unaprijed već se može procijeniti

unazad tek kad je iskorištena (za stvaranje novog znanja op. JM) • Dobitak zbog posjedovanja informacije • Gubitak zbog neposjedovanja informacije

– Nema istu vrijednost za dva korisnika

• Vrijednost u razmjeni: – na organizacijskoj razini kada je informacija predmet trgovine –

predmet ponude i potražnje kao i druga roba sa svojim elementima kvalitete

• Izvor: W, Engelsman, Information Assets and their Value, [email protected] (Repo, A.J. The dual approach to the value of information – an appraisal of use and exchange values, Information processing & management, 22 (5): 373-383, 1986

• [Rep89] Repo, A.J. The Value of Information: Approaches in Economics, Accounting, and Management Science. Journal of the American society for information Science,40(2):68-85,1989


88

Vrijednost informacije – praktični aspekt



Kvaliteta informacije mjeri se sintaksom, semantikom i pragmatikom. • Sintaksa: zahtijeva strogo poštivanje pravila pri prijenosu poruke,

koja se odnose na strukturu serije primljenih signala. • Semantika: ocjenjuje ekonomičnost (sažetost) informacije, njezinu

jasnoću i korektnost. • Pragmatika: odnosi na pravovremenost prenesene i priopćene

informacije. • Sve tri komponente kojima se mjeri kvaliteta informacije važne su i

za kvalitetu informacije potrebne za odlučivanje u poslovnom procesu, kao agregat njezinog naturalnog i vrijednosnog izraza.

– Izvor: http://www.uqmbih.org/iso/info_zahtjevi.pdf


89

Mjerila kvalitete informacije

Subjektivna vrijednost informacije: • Korisniku svojstvena vrijednost (Intrinzična): točnost,

objektivnost, povjerljivost, reputacija izvora • Kontekstualna vrijednost: relevantnost, dodana

vrijednost, pravovremenost • Reprezentacijska vrijednost: lakoća razumijevanja,

interpretabilnost, konciznost reprezentacije, konzistentnost reprezentacije

• Pristupna vrijednost: pristup i sigurnost pristupa

• Izvor: Wang, R. & Strong, D. (1996) "Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers". Journal of Management Information Systems, 1996. 12(4): p. 5-34.


90

Dimenzije kvalitete informacije

• Autoritet izvora (informacija je prošla ekspertizu ili priznati status izvora) • Obuhvat koji pokriva – širina i dubina u kojima izvor obuhvaća područje • Kompozicija i organizacija – informacija je predstavljena na logičan i

dosljedan (usklađen s pravilima) način • Objektivnost – nepostojanje pristranosti u interpretaciji • Integritet - privrženost moralnim i etičkim principima, cjelovitost • Opsežnost – doseg koji pokriva informacija; sadržajnost • Pravovaljanost (nepobitnost, validnost) - stupanj očevidne istinitosti koju

informacija ima • Jedinstvenost – priroda izvora i način na koji je informacija predstavljena • Pravovremenost – aktualnost, svježina, koliko je važeća • Reproduktivnost – koliko je ako se odnosi na neki skup podataka u

mogućnosti biti iskorištena na drugi skup a da daje konzistentne rezultate

– http://en.wikipedia.org/wiki/Information_quality


91

Metrike kvalitete informacije

• Problem – postoji mnoštvo podataka (informacija) osobnih ili organizacijskih (poslovnih, institucionalnih, vojnih…) čija se kvaliteta i upotrebna vrijednost mogu na različite načine umanjiti ili potpuno uništiti ili zloupotrijebiti u različite svrhe

• Rješenje: zaštita i osiguranje uvjeta u kojima će se zloupotrebe spriječiti i dovesti na najmanju moguću mjeru.


2012/13 92

Informacijska sigurnost i kontrola

• Sigurnost - vjerojatnost da će sustav u nekom vremenu raditi ispravno

• Rizik – vjerojatnost da sustav neće raditi kako treba i/ili da će se ostvariti neka prijetnja

• Prijetnja – nešto što može izazvati štetu

• Ranjivost – slabost sustava koja može pogodovati nastanku štete


93

Sigurnost, rizici, ranjivost i prijetnje

RIZIK=PRIJETNJAxRANJIVOSTxVRIJEDNOST_IMOVINE

Informacijska sigurnost i kontrola Triada informacijske sigurnosti

Sigurnost stvari i osoba i postupaka


94

KOMUNIKACIJA

Povj

erlji

vost

INFORMACIJA

A. Informacijska sigurnost –triada Zaštita informacija i informacijskog sustava od neautoriziranog pristupa, upotrebe, otkrivanja, remećenja, modifikacije ili oštećenja. Zaštita se sprovodi s ciljem osiguranja

Integriteta – što znači zaštite točnosti i cjelovitosti - zaštite od od neprimjerene modifikacije ili uništenja a uključuje i povrede prijema i odašiljanja podataka i informacija i autentičnosti (vjerodostojnosti) Povjerljivosti – što znači očuvanje autoriziranih ograničenja na pristup, otkrivanje (objavu) , privatnost i vlasništvo nad podatcima i informacijama Raspoloživosti – što znači osiguranja pravovremenosti i pouzdanosti pristupa i korištenja informacija

Izvor: http://www.law.cornell.edu/uscode/html/uscode44/usc_sec_44_00003542----000-.html

http://www.law.cornell.edu/uscode/html/uscode44/usc_sec_44_00003542----000-.html






Informacijska sigurnost i kontrola

Fizička i osobna sigurnost

6 atributa sigurnosti Tajnost

Raspoloživost

Posjed i

kontrola

Povjerljivost

Korisnost

Integritet B. Informacijska sigurnost – heksada • Atributi informacijske sigurnosti

su nedjeljivi i ne rastavljaju se na druge sastavnice

• Ne preklapaju se u sadržaju • Odražavaju jedinstveni aspekt

informacije • Bilo koja zloupotreba reflektira se

na barem jedan od šest atributa

– Izvor: Parker, Donn B. “"Toward a New Framework for Information Security", in The Computer Security Handbook, 4th ed., edited by Seymour Bosworth and M. E. Kabay • New York, NY: John Wiley & Sons, 2002 • ISBN 0471412589


2012/13 95

Informacija

http://www.computersecurityhandbook.com/Author-Parker.html




http://www.computersecurityhandbook.com/CSH4/Chapter5.html

http://www.computersecurityhandbook.com/CSH4/Chapter5.html

http://www.computersecurityhandbook.com/default.html

http://en.wikipedia.org/wiki/Special:BookSources/0471412589

• Ovo je priča o četvoro ljudi koji su se zvali Svatko, Netko, Bilotko i Nitko. Trebalo je uraditi važan posao i Svatko je bio siguran da Netko mogao uraditi taj posao. Bilotko je mogao obaviti taj posao ali Nitko nije. Sada kada je Netko postao ljut zato što je to trebao uraditi Svatko a Svatko je mislio da će to uraditi Bilotko, ali je Nitko shvatio da to neće uraditi Svatko. Završilo je tako da je Svatko krivio Ne(t)kog dok Nitko nije uradio što je Bilotko mogao uraditi.

• (prevedeno iz:http://en.wikipedia.org/wiki/Information_security

• United States government images, File:Cx-26146-003.jpg)


96

Informacijska sigurnost – odgovornost svakog pojedinca

http://en.wikipedia.org/wiki/Category:United_States_government_images






Povreda bilo kojeg aspekta (atributa) sigurnosti donosi sa sobom određene rizike. Menadžment rizika sastoji se od:

• Procjene sveukupne imovine i njezine vrijednosti: zgrade, hardvera, softvera, podataka

• Procjena ljudi (radne snage) • Procjena prijetnji koja uključuje djelovanje prirodnih sila, ratova, nesreća,

zlonamjernih aktivnosti unutar i van organizacije • Procjena ranjivosti a za svaku ranjivost izračun vjerojatnosti koja će

koristiti. Uz to nužno je vrednovati politike, procedure, standarde, obuku, fizičku sigurnost, kontrolu kvalitete, tehničku sigurnost

• Izračunati utjecaj svake prijetnje na pojedinačni dio imovine i ljude (kvantitativni i kvalitativni

• Identificirati, odabrati i implementirati primjerenu kontrolu. Razmotriti produktivnost, troškovnu efektivnost i vrijednost imovine,

• Procijeniti efektivnost kontrolnih mjera.


97

Rizici i informacijska sigurnost

Metode za procjenu rizika

• NIST

• CRAMM

• COBRA

• RuSecure

• OCTAVE

• COBIT

• Ostalo


2012/13

Faze u procjeni rizika po

NIST


2012/13

ISO/IEC 27002; PREPORUKE ZA INFORMACIJSKU SIGURNOST – Menadžment informacijskih rizika

• Osigurati konzistentnu sigurnosnu politiku • Organizirati informacijsku sigurnost • Definirati sredstva i način upravljanja tim sredstvima • Definirati sva pitanja osobne sigurnosti • Definirati pitanja fizičke sigurnosti i sigurnosti okruženja • Definirati pitanja sigurnosti komunikacija i operacijskog menadžmenta • Definirati način upravljanja incidentima u slučaju narušavanja

informacijske sigurnosti • Osigurati kontinuitet rada u upravljanje kontinuitetom i regulatorne mjere

za sukladnost metoda i postupaka • Identificirati, izabrati i implementirati primjerenu kontrolu, njezinu

efektivnost i mjere sprovođenja • Razraditi elemente produktivnosti, troškova i vrijednosti sredstava


100

Upravljanje informacijskim rizicima

• Administrativne kontrole • Pisane politike, procedure, standardi i uputstva iz poslovnog sustava • Politika korisničkih imena i zaporki, pravila korištenja • Zakonske kontrole • Standardi informacijske sigurnosti za pojedine vrste poslovanja (kartice, tokeni...) • Logičke kontrole • Koriste softverska rješenja i podatke za nadzor i kontrolu pristupa informacijama u računalnom

sustavu (zaporke, vatrozidi, sustavi za detekciju upada, kontrolne liste za pristup pojedinim resursima, kriptiranje podataka)

• Princip najnižih privilegija – zahtjeva da se pojedincu daju one privilegije koje su dostatne za izvršenje njegovih zadataka (npr. za operacijski sustav samo korisnička zaporka ali ne i administratorska)

• Fizičke kontrole • Obuhvaćaju nadzor i kontrolu radnog okruženja i računalne opreme (vrata, brave, sustave za grijanje

i hlađenje, alarmne sustave za vatrodojavu i dim, kamere, prozore, kablove za zaključavanje itd.) • Razdvajanje dužnosti i dozvola za kritične situacije nositelja pojedinih aktivnosti (blagajna,

primjenski programi, administriranje baze, programiranje)


101

Kontrole sigurnosti

• Kontrola pristupa • Autorizacija (identifikacija i autentifikacija) korisnika računalnog sustava • Autorizacija (identifikacija i autentifikacija) pristupa podatcima • Autorizacija (identifikacija i autentifikacija) pristupa programima • Identifikacija je dokaz o tome tko je što ili što je što • Autentifikacija – je čin verifikacije zahtjeva za identifikacijom. Provodi se

kroz tri tipa informacije (ili njihovom kombinacijom) – Nešto što onaj koji se identificirao znade (PIN, zaporka, korisničko_ime) – Nešto što onaj koji se identificirao znade da ima (magnetna kartica, čip kartica,

iskaznica...) – Nešto što onaj koji se identificirao znade da jest (otisak prsta, glas, rožnica

oka...)

• Nakon autorizacije otvaraju se opcije dozvola za korištenje resursa (pokretanje programa i datoteka, pregled, kreiranje, brisanje, izmjene)


102

Kontrola pristupa

Pistupni mehanizmi (temeljeni na administrativnim politikama i procedurama) • Ne –diskrecijski pristup: sve pristupne kontrole se administriraju u centraliziranom

sustavu. Kontrole se temelje na funkcijama (ulogama ) koje pojedinci izvršavaju • Diskrecijski pristup: vlasnik ili kreator informacijskog resursa određuje prava

pristupa tom resursu • Mandatni pristup: pristup je dozvoljen ili nije dozvoljen ovisno o tipu

informacijskog resursa

• (Današnji računalni sustavi i metode: sustavi temeljeni na ulogama, Grupne politike

– postavke omogućuju mrežni operacijski sustavi (Kerberos, RADIUS, pristupne liste na vatrozidima i ruterima

• Kontrole moraju biti podržane, moraju omogućiti registiranje i prebrojavanje aktivnosti, (log datoteke) i sve aktivnosti moraju ostaviti neki registirirani trag (putanju)


103

Kontrola pristupa - mehanizmi

• Kriteriji klasifikacije (određuje ih uprava i menadžment na temelju sigurnosne politike).

• Vrijednost informacije za organizaciju, – Aktualnost informacije i brzina zastarjevanja – Zakonska regulativa za pojedine informacije – Svakoj se kategoriji informacija dodjeljuje klasifikacijska oznaka i

potrebne kontrole

• Klasifikacija – Javne – Osjetljive – Privatne – Povjerljive – Tajne – Vrhunski tajne


104

Klasifikacija informacija s aspekta sigurnosti

KRIPTOGRAFIJA – prevođenje iskoristive informacije u oblik (formu) koja je neiskoristiva bilo kome drugom osim autoriziranom korisniku – onome koji znade ključ za prevođenje. Proces se naziva kriptiranje (enkripcija)


105

Rizici i ulaganja u zaštitu – nalaženje optimuma

Veličina rizika

Ulaganja u zaštitu/Štete

Rizici Ulaganja

Max Min

Max

Min

optimum

ISO/IEC 27002 - dio je ISO 27000 serije standarda o informacijskoj sigurnosti i sigurnosti informacijske tehnologije. Temelji se na rezultatima i preporukama najbolje prakse. Temelji se na triadi informcijske sigurnosti.

• Prema preporukama ISO/IEC 27002:2005 za ISMS nužno je:

• Definirati sigurnosnu politiku

• Organizirati informacijsku sigurnost

• Definirati upravljanje imovinom

• Definirati sigurnost ljudskih resursa

• Definirati fizičku sigurnost

• Definirati sigurnost okruženja

• Definirati upravljanje komunikacijama i operacijama te kontrolu pristupa informacijama

• Definirati način prikupljanja, razvoja i održavanja podataka i informacija

• Upravljanje u incidentnim slučajevima narušavanja informacijske sigurnosti

• Upravljanje kontinuitetom poslovanja i usklađenost regulatornih mjera


106

Standardi informacijske sigurnosti

• UPRAVLJANJE RIZICIMA (RISK MANAGEMENT) se sastoji od: • Identifikacije imovine i procjene njezine vrijednosti (ljudi, zgrade,

hardver, softver, podatci) • Procjene prijetnji (djelovanja prirode, ratova, nesreća, zlonamjernog

djelovanja unutar i van organizacije) • Procjene ranjivosti a za svaku vrstu ranjivosti izračunati vjerojatnost.

Vrednovati politike, postupke, standarde, obuku, fizičku sigurnost, kontrolu kvalitete, tehničku sigurnost

• Izračunati utjecaj svake prijetnje na pojedinu vrstu imovine- kvantitativne i kvalitativne analize

• Identificirati, izabrati i implementirati odgovarajuće kontrole. Razmotriti pitanja produktivnosti, troškovne efektivnosti i vrijednost sredstava (imovine)

• Procijeniti efektivnost kontrolnih mjera i utjecaj na produktivnost


2012/13 107

Upravljanje rizicima prema ISO/IEC 27002


108

Izvori i oblici prijetnji PRIJETNJE

IZVOR OBLIK IZVOR OBLIK

LJUDI - NAMJERNE PRIJETNE

Neautorizirani pristup

OPREMA

Tehnička pogreška opreme

Krađa Napajanje energijom

Prisluškivanje Prekidi komunkacije

Virusi Zračenja

Sabotaža

PRIRODA

Onečišćenja

Diverzija Požar

Špijunaža Incidentne situacije

Razaranja Vremenske nepogode

LJUDI - NENAMJERNI

UTJECAJI

Nepažnja Potresi

Nemar Poplave

Neznanje

Nedisciplina

Neprikladni program

Loša organizacija

Prijetnje računalnoj sigurnosti – NIST klasifikacija

NIST 1 NIST 2 NIST (National Institute of Standards and

Technology , SAD)–klasifikacija • Pogreške i propusti

– Pogreške u unosu podataka – Pogreške u programiranju

• Prevare i krađe – upotreba prava koja ne pripadaju korisniku na neku vrstu podataka (pristup bankovnim računima i skidanje malih iznosa)

• Sabotaže zaposlenika – Uništenje hardverskih komponenata – Postavljanje “logičkih bombi” – programskih

rješenja koja mogu uništiti ostale programe ili podatke

– Pogrešan (namjerni) unos podataka – Unos programa koji ruše sustav – Brisanje podataka – Uzimanje podataka za ucjene – Promjene podataka

• Gubitak fizičke i infrastrukturne potpore izazvan vanjskim utjecajima (gubitak napajanja, potres, poplava)

• Hakerski napadi –vanjski napadi- krađa podataka, neautorizirani pristup podatcima i njihovo brisanje, unošenje bagova

• Malware (maliciozni napadi) – Virusi – dijelovi programskog koda koji se mogu sami

replicirati i dodaju se izvršnim datotekama (od slanja poruka, usporavanja rada do formatiranja diska)

– Trojanski konji – programi koji se sami instaliraju i izvode različite neželjene aktivnosti

– Crvi (warms) – programi koji se automatski izvršavaju i izazivaju značajno smanjenje performansi računalnog sustava.

• Prijetnje osobnoj sigurnosti – krađa privatnih podataka iz različitih privatnih baza podataka

• Onemogućavanje usluga (pristup mrežnim servisima


109

Recommendation (89)9 of European Council • Računalne zloupotrebe • Računalno krivotvorenje • Oštećivanje podataka i programa • Računalna sabotaža i neautorizirani pristup • Neautorizirano osluškivanje • Neautorizirana reprodukcija zaštićenih računalnih programa • Neautorizirano kopiranje topografije poluvodičkih elemenata • Neautorizirana promjena podataka i/ili programa i dodatne

sigurnosne prijetnje • Računalna špijunaža • Neautorizirana upotreba računalnih sustava • Neautorizirano kopiranje zaštićenih računalnih programa


110

Prijetnje računalnoj sigurnosti – klasifikacija Europske komisije

Načini rješavanja informacijskih prijetnji

Prijetnje Zaštita

1. Pogreške i propusti 1. Pogreške u unosu podataka

2. Pogreške u programiranju

2. Prevare i krađe

3. Sabotaže

4. Gubitak fizičke i infrastrukturne potpore

5. Hakerski napadi i malware

1. Prevencija pogrešaka i propusta 1. Izrada sučelja za unos podataka s javljanjem

pogreške o tipu podataka 2. Testiranje programa na dovoljno velikom

skupu podataka

2. Autentifikacija, identifikacija, autorizacija, kriptiranje podataka

3. Onemogućavanje fizičkog pristupa, softverska i hardverska zaštita uređaja i datoteka

4. Čuvanje rezervnih kopija podataka na posebno zaštićenim mjestima, UPS i rezervna napajanja

5. Softverska zaštita – specijalizirani programi (protiv advera, spyvera, antivirusna zaštita, protiv phishinga-a, pharming-a, podešavanje i filtriranje prometa – vatrozid (firewall ) – osobni i mrežni


111

Upravljanje informacijskim sadržajima

Enterprise content management

Document content management


2012/13

Podatci i informacije u poslovnom sustavu

POSLOVNI SUSTAV

Podaci i informacije iz

vanjskih izvora

Podaci i informacije za

vanjske korisnike

O K

R U

Ž E

N J

E

O K

R U

Ž E

N J

E

Interni podatci i informacije

Različite po: •Strukturi •Sadržaju •Nositelju •Svrsi

PROBLEMI KOJE TREBA RIJEŠITI U VEZI S PODATCIMA I INFORMACIJAMA -Prikupljanje

-Upravljanje -Pohrana

-Čuvanje -Isporuka

113 Upravljanje informacijskim resursima 2012/13

Informacijski resursi poslovnog sustava


114

Procesi i nositelji •Materijalni •Financijski •Ljudski •Tehnološki

Poslovne funkcije: •Proizvodnja •Marketing •Nabava •Prodaja •Održavanje •Računovodstvo •Financije

Informacijski sustavi u poslovnim sustavima

ENTERPISE CONTETNT MANAGEMNET

ENTERPISE RESOURCE PLANNING

Dokumentima i sadržajima (prikupljanju, pohrani, naknadnom korištenju, čuvanju isporuci okrenut sustav

Poslovnim procesima i operacijama, odlučivanju i radnim tokovima okrenut sustav


2012/13


116

Poslovni sustav – funkcije, procesi, radni tokovi i informacijski tokovi

Banke Ljudski resursi

Uprava Menadžment

Pravna služba

Računovodsvo i financije

Nabava i kupovina

Proizvodnja

Razvoj Marketing

Skladište/ logistika

Prodaja

K u

p c

i

Do

bav

ljači

SUSTAV ZA UPRAVLJANJE INFORMACIJSKIM SADRŽAJIMA PODUZEĆA

ENTERPRISE CONTENT MANAGEMENT


2012/13

ECM

• Sustavi za upravljanje (inforamcijskim sadržajima) content management • CM postoji od prve pisane riječi • U zadnjih 30 –ak godina dobiva na značaju zbog mogućnosti prevođenja

svih oblika podataka u digitalizirani oblik prihvatljiv za unos, obradu, pohranu, manipulaciju, (dugotrajno) čuvanje i isporučivanje.

• ECM nije jedinstvena softverska aplikacija ili zatvoreni tehnološki susutav. To je :

• Integrativni middleware (skup softverskih rješenja koja povezuju druga softverska rješenja (aplikacije) dajući usluge i prenoseći podatke jednom i/ili drugom

• Sustav za upravljanje sadržajima kao neovisna usluga za ostale (poslovne) aplikacije

• Jedinstveni repozitorij za sve tipove informacija (strukturirane, nestrukturirane; data warehouse, document warehouse) kojim se upravlja životnim ciklusom informacija (kreiranje i prihvat, distribucija, korištenje, održavanje i dispozicija informacija)


2012/13

ECM – što ga je potaknulo

• Zahtjevi za smanjenje gubitka dokumenata

• Zahtjevi za smanjenje manuelnih procesa, grešaka i potrošnje papira

• Zahtjevi za brži pristup informacijama

• Mogućnosti online pristupa informacijama (računalne mreže i protokoli za razmjenu podatkovnih sadržaja)

• Zahtjevi sigurnosti u čuvanju, pristupu i prijenosu i kontroli podataka


2012/13

Upravljanje informacijskim sadržajima u poslovnom sustavu

• ECM – enterprise content management

• Skup tehnologija, strategija, metoda i alata koje se koriste za obuhvat, upravljanje, pohranu, čuvanje i isporuku sadržaja i dokumenata koji se odnose na organizacijske procese. ECM alati i strategije omogućavaju upravljanje nestrukturiranim organizacijskim informacijama gdje god te informacije postojale (AIIM- International – Association for Information and Image Management)

120


AIIM model ECM-a

UPRAVLJANJE

DOKUMENTIMA

KOLABORACIJA

UPRAVLJANJE WEB

SADRŽAJIMA

UPRAVLJANJE ZAPISIMA

UPRAVLJANJE RADNIM

TOKOVIIMA

POHRANITI OBUHVATITI ISPORUČITI

SAČUVATI

UPRAVLJATI

Izvor: prilagođeno prema Ulrich Kampffmeyer , ECM, Enterprise Content Management, ISBN 13: 978–3–936534–09–8, http://www.project-onsult.net/Files/ECM_White%20Paper_kff_2006.pdf


2012/13

Obuhvat podataka

Ručno kreirani •Uredski dokumenti •Forme (obasci) •Drugi mediji •Mikrofilm

Prepoznavanje •OCR •HCR •ICR •OMR •Barcode

Aplikacijski kreirani ERP kreirani XML Financijske aplikacije E- fakturiranje

Obrada formi (obrazaca) E- forme/web forme

COLD/ERM

Agregacija

Indeksiranje Ulazno oblikovanje Kategoriziranje

Unos 122


Upravljanje UPRAVLJANJE (MANAGE)

DOKUMENT MENADŽM. •Provjera ulaza i izlaza zbog konzistenstnosti •Upravljanje verzijama (formata informacije) •Pretraživanje i navigacija za pronalaženje informacije i njoj pridruženog konteksta •Vizualizacija informacijskog sadržaja

KOLABORACIJA •Zajedničko objavljivanje •Združeno korištenje baza podataka •Temeljlni podatci i resursi za zajedničke aplikacije •Administriranje komponenata za različite svrhe (oglasne ploče, zajednički projekti) •Komunikac.aAplikacije (video konferiranje) •Integracija informacija za ostale aplikacije u združenim obradama

WEB CONTENT MANAGEMENT •Kreiranje i editiranje postojećih informacija na web-u •Isporučivanje i administriranje informacija na web-u •Automatska konverzija različitih formata •Sigurnosno razdvajanje pristupa javnim i privatnim informacijama •Vizualizacija za pojedine vrste browsera

UPRAVLJANJE SLOGOVIMA •Vizualizacija organizacije datoteka i strukturnih indeksa •Indeksiranje informacija poduprta tezaurusima i kontroliranim rječnicima •Održavanje redosljeda slogova •Zaštita informacija u skladu njihovim karakteristikaa •Upotreba međunarodnih standarda metapodataka

UPRAVLJANJE RADNIM TOKOVIMA /(BPM)

•Vizualizacija procesa i organizac. struktura •Obuhvat, administracija, vizualizacija i isporuka grupnih informacija sa združenim dokumentima i podatcima •Inkorporiranje alata i dokumenata uredskog poslovanja •Paralelno i sekvencijsko procesiranje uklj. simult. Pohranu •Administrativne funkconalnosti (kalendari, rasporedi..) •Nadzor i dokumentiranje statusa procesa i izlaza


2012/13

POHRANA


124

REPOZITORIJI •File sustavi •CMS •Baze podataka •Skladišta podataka

BIBLIOTEČNI SERVISI •Traženje/Pretraživanje •Provjera ulaza i izlaza •Izvođenje revizije

•SAN (storage area network) •NAS •Magneto optičke •Blue Ray DVD, CD

•Magnetne trake •Magnetni diskovi (RAID) • Cloud comp.

TEHNOLOGIJE

ČUVANJE

ARHIVIRANJE •Papirnih dokumenata •Mikrofilma •NAS/SAN (network-attached storage/ storage area network •CAS – content adressed storage) •WORM (CD-R, DVD-R •WORM – Tape •Strategije za dugoročno čuvanje u elektroničkim arhvima

Selekcija


2012/13

ISPORUČIVANJE

Oblikovanje Objavljivanje

Transformiranje •COLD/ERM •Personalizacija •XML •Kompresija •Simultana izrada materijala za različite izlaze •Konverteri •Preglednici

Tehnologije sigurnosti PKI – identifikator osobnog ključa Upravljanje pravima digitalnih izvora Digitalni potpis

Distribucija •Internet, Intranet, Ekstranet •Portal elektroničkog poslovanja •E-mail i fax •Transformacija podataka kroz EDI, XML i ostale formate •CD/DVD •Digitalni TV •Papir

Sigurnosna ECM infrastruktura

Izlazi (Outputi) 126


ECM kao informacijska infrastruktura

• Pohranjuje sve tipove informacija • Pohranjuje dinamičke i nepromjenjive informacije • Konceptualizira usluge • Uključuje sadržaje u postojeće aplikacije • Centralizirane ili distribuirane baze podataka • Konzistentna dugoročna pohrana • Modularna proširivost • Distribuirani repositoriji • Integracija s postojećim sustavima • Povezivanje tehnologija s aplikacijama – automatizacija e-

poslovanja • Efektivni web content management

127


ECM kao informacijska infrastruktura

• Migracija podataka i dugoročna raspoloživost te pravna pitanja

• Ubrzavanje isporuke sadržaja na potrebna tržišta • Implementacijska pitanja • Definiranje meta podataka, uputa, postupaka • Uvoz, prevođenje, migracija • Platforme, baze podataka, preglednici, klijenti • Integracija na osobnim računalima, aplikacijska integracija,

integracija uredskog poslovanja • Modeliranje procesa i radnih tokova • Kulturalne razlikovnosti on-line vs off – line rada • Umrežavanje komponenti i aplikacija

Izvor: prilagođeno prema Ulrich Kampffmeyer , ECM, Enterprise Content Management, ISBN 13: 978–3–936534–09–8, http://www.project-onsult.net/Files/ECM_White%20Paper_kff_2006.pdf


2012/13

Upravljanje dokumentima – dio ECM

• Upravljanje dokumentima – propisano zakonskim uredbama o uredskom poslovanju

Obuhvaća:

• primanje i pregled akata,

• razvrstavanje, raspoređivanje i upisivanje akata,

• dostava u rad akata,

• administrativno-tehničku obradu akata,

• otpremanje i razvođenje akata,

• arhiviranje i čuvanje akata. • Izvor: Ujević, I., Sustav za upravljanje dokumentima, Diplomski rad, FER, 2003


2012/13

ERP – INTEGRIRANI INFORMACIJSKI SUSTAV PODUZEĆA

ENTERPRISE RESOURCE PLANNING – POSLOVNIM PROCESIMA ORIJENTIRANI INFORMACIJSKI SUSTAV


2012/13

ŠTO JE ERP I ŠTO ERP RADI

ERP (Enterprise Resource Planning): • Treba shvaćati kao skup upravljačkih alata u poduzeću kojima se

balansira ponuda i potražnja • Sadrži mogućnosti za povezivanje kupaca i dobavljača u cjeloviti lanac

opskrbe • Koristi dokazane poslovne procese za odlučivanje i osiguranje

krosfunkcionalne integracije između prodaje, marketinga, proizvodnje, tekućih operacija, logistike, nabave, financija, razvoja novih proizvoda, ljudskih resursa omogućujući pri tome: – Izvođenje poslovnih procesa na razini visokih zahtjeva vanjskih korisnika i visoke

produktivnosti i istovremeno s nižim troškovima i zalihama stvarajući pri tome: – Osnove za kvalitetno elektroničko poslovanje

(Thomas F. Wallace,Michael H. Kremzar, ERP: Making It Happen, John Wiley & Sons, Inc.2001, str. 5)


2012/13

ŠTO JE ERP I ŠTO ERP RADI - nastavak

• “Pojam ERP prvenstveno podrazumijeva prilagodbu i uporabu "gotovog" softverskog paketa (u nastavku se koristi pojam ERP paket), a tek onda programsku podršku napisanu po mjeri određenog korisnika. ERP paketi zamišljeni su tako da se mogu prilagoditi potrebama konkretne organizacije i postojećem softveru ili informacijskom sustavu te organizacije.

Općenito, za ERP paket vrijedi sljedeće: • sastoji se od više podsustava i velikog broja predefiniranih opcija, • podržava stotine različitih poslovnih funkcija i procesa rada, • realiziran je s više milijuna linija programskog koda, • u razvoj je utrošeno više stotina ili tisuća čovjek-godina visoko

kvalificiranog rada.” (Izvor: Kalpić & all., KOMPARATIVNA ANALIZA PROGRAMSKE POTPORE INFORMACIJSKIM SUSTAVIMA U HRVATSKOJ, FER,

Zagreb,2001)


2012/13

ERP - definicije

• ERP je metodologija za efektivno planiranje i kontrolu svih resursa potrebnih prihvat, izvođenje, isporuku i financijski obračun narudžbi klijenata u proizvodnim, distribucijskim i uslužnim poslovnim sustavima (Prema American Production and Inventory Control Society (APICS, 2001))

• ERP je konfigurabilni informacijski paket koji integrira informacije i informacijske procese u okviru funkcionalnih područja poslovne organizacije (Kumar & Hillsgersberg, 2000.)

• ERP sustavi su računalni sustavi oblikovani za obradu organizacijskih transakcija i koji omogućuju u realnom vremenu integrirano planiranje, proizvodnju i odgovore na korisničke i klijentske zahtjeve (O’Leary, 2001).

• ERP je sustav softverskih paketa koji omogućuju čvrsto povezanu integraciju svih informacijskih tokova u poslovnim sustavima – financijskih, računovodstvenih, o ljudskim resursima, opskrbnom lancu i klijentima (Davenport, 1998)

• ERP – jedna baza , jedna aplikacija i jedinstvena sučelja u i kroz cijeli poslovni sustav (Tadjer, 1998).

• Izvor: Enterprise resource planning solutions and management / [edited by] Fiona Fui-Hoon Nah, IRM Press, 2002, str. 37


2012/13

ERP – temeljne funkcionalnosti - okviri i sadržaji

Središnja Baza

podataka

Nadležnosti prema okruženju

Prodaja i distribucija

Aplikacije za usluge

K U P C I

D O B A V LJ A Č I Upravljanje ljudskim

resursima

Interne nadležnosti

Financijske aplikacije

Proizvodne aplikacije

Upravljanje imovinom

Korporacijsko Izvještavanje


2012/13

Marketing

Proizvodnja,

skladištenje,

distribucija

Glavna baza

Transakcijska baza Transakcijska baza

Transakcijska baza

Skladište

podataka

Računovodstvo

Opći

poslovi

Transakcijska baza

Management

DBMS

Drugi poslovni

sustaviExchange Virtual Server

Exchange

Organizati

on

Application

entity

Application

entity

Application

entity

Application

entity

Application

entity

OKOLINA


135

Nužnost za integracijama Nužnost za integracijama -- integrirani integrirani informacijski sustav informacijski sustav -- ERPERP

INTEGRIRANI INFORMACIJSKI SUSTAV – ERP

•Jedinstvena baza podataka

•DBMS

•Aplikacije za pojedine funkcije

•Intenzivna komunikacija

ERP- enterprise resource planning

Neke karakteristike ERP-a

• Modularni dizajn s modulima za različite funkcionalnosti poslovnog sustava – Financijsko poslovanje, proizvodnja, računovodstvo, logistički procesi, ljudski resursi…

• Koristi zajednički centralizirani DBMS • Moduli su integrirani i osiguravaju besprekidni tok podataka među modulima • Upravljanje i operacionalizacija riješava se uz upotrebu standardiziranih sučelja što

omogućava transparentnost poslovnih procesa • ERP je kompleksan sustav, troškovno zahtjevan • ERP sustavi trebaju biti fleksibilni za nove korisničke zahtjeve i ponuditi iskustva iz

najbolje poslovne prakse • Vremenski su zahtjevni za prilagođevanje, integraciju i “mapiranje” na pojedine

poslovne procese, • Moduli rade u realnom vremenu i/ili skupnoj obradi • Imaju Internet aplikacije za pojedine ili sve modularnosti sustava koje omogućavaju

različite vidove e-poslovanja


2012/13

ERP – porijeklo termina

• Termin uveden od strane Gartner Group 1992. • Opisuje novu generaciju softverskih rješenja za proizvodne poslovne sustave

i MRPII softver. (Material Resource Planning) • Uključuje korisničko-poslužiteljsku (client - server) arhitekturu, koristi grafička

korisnička sučelja i može se koristiti otvorenim sustavima. Pored standardnih funkcionalnosti koje nude, ERP uključuje i upravljanje kvalitetom, upravljanje procesima, izvještavanja različitih vrsta. K tome osnovni ERP ima hardversku i softversku neovisnost kao i lakoću nadogradnje i unapređenja. Ključna stvar za ERP je način kako korisnici mogu prilagođavati aplikacije za lakšu upotrebu.

(Gartner Inc. definition: www.gartner.com). Lider u implementaciji ERP sustava je SAP a.g. u kojoj su formirani i modeli

(obrasci) razvoja ERP sustava. Ostali: ORACLE, IBM-Cognos, MICROSOFT DYNAMICS


2012/13

http://www.gartner.com/

ERP- ciljevi i sadržaji

• Primarni cilj uvođenja ERP-a: poslovati u brzo promjenjivom, snažno konkurentskom okruženju na bolji način, – integracijom podataka iz sustava i okruženja predviđati i uravnoteživati potražnu i

dobavnu stranu.

• ERP je u sklopu cijelog poduzeća raspoloživi skup softverskih alata i tehnika za predviđanje, planiranje i raspoređivanje koji – povezuju kupce i dobavljače u cjeloviti lanac dobave (supply chain) – angažiraju i iskorištavaju dokazano dobre prakse za odlučivanje i

koordinaciju prodaje, marketinga, operativnih aktivnosti, logistike, plaćanja, financija, razvoja proizvoda i ljudske resurse

• Ciljevi ERP-a uključuju i visoku razinu usluga prema kupcima, produktivnost i smanjenje troškova, visok obrtaj zaliha.

• ERP predstavlja osnovicu za efektivan SCM i e-poslovanje


2012/13

ERP – planiranje resursa poduzeća u novom kontekstu

Koncept – ontološki sadržaj: E – enterprise (poduzeće) (fokus je na cjelovitom poslovnom

sustavu) R – resources (resursi – vrela) svi resursi

poduzeća: ljudski, materijalni, financijski, informacijski, organizacijski koji su na raspolaganju u poduzeću

P – planiranje – fokus je na pribavljanju resursa i njihovoj najboljoj alokaciji za postizanje ciljeva (prema kriterijima efikasnosti, fleksibilnosti i rasta poslovnog sustava)

Integracija na razini: PODUZEĆA: • Integracija svih podataka i

programskih sustava u jednom poduzeću (interna integriranost)

• Integriranost na razini više poduzeća povezanih na zajedničkom poslu ili s dobavljačima, kooperantima i kupcima (eksterna integriranost); integracija tehničkih i tehnoloških podataka i programskih sustava i integracija “inžinjerskih” paketa (CAD, CAM, CIM, CAE) Majdandžić, 162.


2012/13

ERP – planiranje resursa poduzeća u novom kontekstu

RESURSI

Obuhvaćaju sve ulaze za izradu proizvoda ili usluge:

• Osnovni, pomoćni i potrošni materijal,

• Alati, naprave i tehnološka i tehnička dokumentacija

• Programi za rad NC strojeva,

• Proizvodni i uslužni kapaciteti,

• Proizvodne specifikacije

• Ljudski resursi

• Financijski resursi (Majdandžić, 163)


2012/13

ERP – temeljni procesi i podatci, materijalni i informacijski tokovi

Prevedeno i prilagođeno prema: Stephen Harwood:ERP: The implementation Cycle, Butterworth-Heinemann,2003,str.59


2012/13

ERP i IIS; način korištenja informacija

IIS (integrirani informacijski sustav)

• U IIS-u su informacije jednoznačne i statične

• Sustavi su nefleksibilni

• Ne provjerava se stanje resursa za buduće događaje

• Podatci i informacije okrenuti su pretežito prošlim događajima

ERP

• Informacije su dane u obliku varijanti za odluke managementa:

• Mogu se definirati varijante slobodnih kapaciteta, smjena, alternativnih materijala i cijena, troškova i rokova, prioriteta


2012/13

ERP I KLASIČNI (INTEGRIRANI) INFORMACIJSKI SUSTAV- u čemu je razlika

ERP IIS

ERP PROCESI KOJI NISU DIO TIPIČNOG IIS •Prognoziranje prodaje •Planiranje prodaje i operativnih zadataka •Napredni sustavi planiranja

•Business intelligence •Sustavi za procjenu dobavljača •Metrike performansi sustava

ERP PROCESI KOJI SE MOGU PRONAĆI U IIS-u •Glavni raspored proizvodnje •Grubo planiranje kapaciteta •Planiranje zahtjeva za materijalima •Planiranje zahtjeva za kapacitetima •Planiranje distribucijskih zahtjeva •Narudžbe kupaca (potvrđene i potencijalne)

NE-ERP PROCESI U TIPIČNIM IIS-ima •Izlazni računi •Ulazni računi •Glavna knjiga •Upravljanje tokovima novca •Ljudski resursi •Skladišta podataka •Opcije CRM-a

Izvor: modificirano prema Wallace, str. 4 143


Gdje se i za što može koristiti ERP

• U poslovnim sustavima gdje se proizvodi za skladišta

• U proizvodnji po narudžbama • U dizajnu prema narudžbama • U proizvodnji složenih proizvoda • U proizvodnji jednostavnih

proizvoda • U višepogonskim sustavima • U sustavima s jednim pogonom • Kod ugovornih proizvođača • Kod proizvođača koji prodaju

konačnim potrošačima • Kod proizvođača s distributerima

• Kod proizvođača s distribucijskom mrežom

• U proizvodnjama koje su snažno regulirane utjecajem vlade

• Procesna proizvodnja • Brzo ponavljajuća proizvodnja • Komadna proizvodnja • Proizvodnja u traci • Proizvodnja dijelova • Sastavljanje dijelova • Brza (dnevno ponavljajuća)

proizvodnja • Proizvodnja s dužim rokovima


2012/13

ERP integracija - dimenzije


2012/13

Informacijski menadžment poslovnih sustava (Enterprise Information

Management )

• EIM je skup poslovnih procesa, disciplina i prakse koje se koriste u kreiranju organizacijskih podataka kao imovine poduzeća

• EIM osigurava informacije visoke kvalitete na način da su raspoložive, zaštićene, efektivno kontrolirane i usklađene s potrebama znanja svih sudionika u poduzeću

• EIM omoogućuje procese, politike i tehnologije za prikupljanje, diseminaciju i održavanje integriteta (cjelovitosti) ključnih podataka kroz različite programe na način ujednačen za sve aspekte poduzeća

• EIM omogućava integraciju podataka kroz cijelo poduzeće s primarnim ciljem izgradnje informacijskih resursa potrebnih za usklađenje i korištenje istih od strane svih korisnika

(Izvor: Prilagođeno prema: Michael Jennings, Data Governance Director at Walgreens http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/answer/A-definition-of-enterprise-information-management-EIM)


146

Enterprise Information Management

• EIM se sastoji od MDM (master data management), upravljanja podatcima, datawarehosuing-a i ostalih neovisnih inicjativa u upravljanju podatcima

• EIM komponente obuhvaćaju upravljanje i opsluživanje (governance/stewardship) - upraviteljstvo), informacijsku arhitekturu, upravljanje kvalitetom informacija, upravljanje nad glavnim (ključnim) i referentnim podatcima, skladištem podataka, poslovnom inteligencijom, strukturiranim i nestrukturiranim podatcima, metapodatcima i informacijskom sigurnošću

• Ključna stvar za razumijevanje EIM-a jest razumijevanje međusobne ovisnosti svih navedenih komponenata

Izvor: Prilagođeno prema: Michael Jennings, Data Governance Director at Walgreens http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/answer/A-definition-of-enterprise-information-management-EIM


147

Enterprise Information Management Data governance:

• Proces: - obuhvaća punjenje podatcima, rafinaciju, standardizaciju, deduplikaciju, kreiranje veza, oblikovanje metapodataka i agregaciju podataka u informacijskim tokovima (stvaranje informacijskog HUB-a*)

• Oblikovanje, izbor i implementaciju data managementa i tehnologije za isporuku podataka i informacija

• Osigurava reviziju, provjerljivost podaka i odgovornost za upravljanje podatcima

• Uključuje data stewardship i data ownership

– Stewardship –tim u suradnji s IS arhitektima, administratorima baza, kreatorima aplikacija, kreatorima izvješća i vlasnicima podataka osigurava adekvatne podatke i informacije dogovorene kvalitete i ne mora nužno biti njihov vlasnik i imati nad njima kontrolu

– Data ownership – posjednici podataka u organizaciji koji dobivaju podatke, imaju nad njima kontrolu, ponekad i pristup i ovlasti za distribuciju

• *Data HUB – preko metapodataka osigurava veze između upravljanja informacijama i njihove isporuke korisnicima

(Izvor: prilagođeno prema: http://searchdatamanagement.techtarget.com/feature/Data-governance-and-data-stewardship-strategies-and-best-practices)


148

Arhitektura IS

Oblikovanje sustava


2012/13

1. Logička arhitektura

2. Operativna arhitektura

3. Fizička arhitektura -računalna infrastruktura

4. Poslovna arhitektura


2012/13 150

Što treba oblikovati pri izgradnji IS-a – elementi arhitekture

Logička arhitektura • Funkcionalni zahtjevi poslovnih procesa koji će biti implementirani u poslovni

proces • Manualni procesi koji nisu uključeni u proces • Opis logičkog funkcioniranja procesa - pretvorba logičkog modela procesa u fizički

model za odabranu arhitekturu • Sheme aplikacija • Integrativne komponente arhitekture – sustavi za potporu isuradnju • Poslovni procesi koji su uključeni u arhitekturu • Ograničenja (lokacija, ljudi, poslovna kultura) • Analiza i distribucija procesa

Operativna arhitektura • Analize rizika i sustavi zaštite • definiranje prava pristupa logičkih grupa korisnika • Upravljanje projektima • Upravljanje ljudskim resursima


2012/13 151

Pristup oblikovanju - što treba oblikovati

Fizička arhitektura -računalna infrastruktura • Odabir tehničke arhitekture sustava • grupiranje i distribucija obrade na različite lokacije • Poslužitelji (serveri) i operacijski sustavi • Mreže – raspored aktivne i pasivne opreme i njihova specifikacija, povezivanje s

drugim, postojećim sustavima • fizička spremišta: baze podataka, tablice, datoteke • Primjenski softver

– utvrđivanje strukture programa na temelju modela procesa

– (logički) proces ili skup procesa ↔ jedan ili više programskih modula – određivanje veza između modula (standardno strukturnim kartama)

– preciziranje programske logike

• Klijentska sučelja i raspored radnih stanica – protokoli pristupa i razmjene podataka – oblikovanje zaslonskih maski i izvješća

• Operacijski sustavi • Izrada procedura za provjeru ispravnosti i konverziju sustava


152

Što treba oblikovati

• Poslovna arhitektura • Organizacija poslovnih procesa i poslovnih funkcija • Organizacija poslovnih podataka

– pretvorba konceptualnog modela podataka u logički model (relacijski , postrelacijski, objektnorelacijski), ako nije učinjena ranije

– pretvorba logičkog modela podataka u fizički model podataka za odabrani SUBP; shema baze podataka

• Razdvajanje zahtjeva • Slojne domene i način njihova povezivanja • Funkcije sustava = slojevi arhitekture

– Pohrana podataka (data storage) – Pristup podacima (data access logic) – Elementi obrade (application logic) – Sučelje (presentation logic)


2012/13 153

Što treba oblikovati

Uobičajeni modeli arhitekture

• poslužiteljska (server-based) – obrada se obavlja na poslužitelju

• klijentska (client-based) – obrada se obavlja na osobnom računalu

• klijent-poslužitelj (client-server based) – kombinacija prethodne dvije


154

Modeli arhitekture

• Višekorisničko računalo (mainframe, minicomputer) + terminal – pohrana podataka (datoteke i baze podatka) – poslovna logika (programska podrška) – korisničko sučelje (uobičajeno znakovno sučelje ) – sučelje sustava (mrežne i druge komponente)

• Distribuirana prezentacija – opcionalna nadgradnja središnjih aplikacija zamjenom

znakovnog sučelja grafičkim, koje se izvodi na osobnom računalu

– produljuje vijek starih aplikacija, ali se funkcionalnost ne može značajno poboljšati


2012/13 155

Centralizirana arhitektura


156

Peer to peer arhitektura

• Klijent - jednokorisničko računalo • sučelje, obrada i pohrana • povezljivost na poslužitelje (opcionalno na druge klijente) • Poslužitelj - višekorisničko računalo • dijeljena baza podataka, obrada i servisi sučelja • povezljivost s klijentima i drugim poslužiteljima • Korisnicima izgleda kao da jedno računalo (njihov PC) obavlja cijeli posao • Prednosti • izolacija promjena u pojedinom sloju • kvalitetnija (lakša) obrada • središnje upravljanje integritetom podataka na poslužitelju • Nedostaci • održavanje aplikacijske logike (programa) na svim klijentima • debeli klijenti


157

Dvoslojna arhitektura


158

Dvoslojna arhitektura

Troslojna arhitektura

Karakteristike Prednosti i nedostaci Distribucija baza podataka i poslovne

logike na zasebne poslužitelje • poslužitelj aplikacija + poslužitelj

baza podataka + klijent • poslužitelj baza podataka

– upravljanje podacima

• poslužitelj aplikacija – upravljanje transakcijama, "preuzeto“

s podatkovnog poslužitelja – dio ili čitava poslovna logika,

"preuzeta" s klijenta

• Klijent – korisničko sučelje – dio poslovne logike - onaj koji se ne

mijenja ili je osobnog karaktera

Prednosti • bolja raspodjela opterećenja • veća skalabilnost - mogućnost

ekspanzije, npr. povećanja broja korisnika, bez preopterećenja ili potrebe za promjenom procedura)

Nedostaci • složeni (komplicirani) dizajn i

razvoj • problem raspodjele podataka,

procesa, sučelja • veće opterećenje mreže


159


160

Troslojna arhitektura


161

Višeslojne arhitekture

Tanki klijent • Podatkovna logika se nalazi na poslužitelju • Osnovna namjena klijenta je prikaz podataka • Većinom se koriste u poslovnim sustavima • Tipičan primjer tankog klijenta je web preglednik Prednosti • promjena poslovne logike ne znači nužno i promjenu u klijentskom dijelu aplikacije • promjena poslovne logike može se obaviti centralizirano • računala ne moraju imati veliku procesorsku snagu • ukoliko s vremenom obrada postane spora (zbog količine podataka), može se povećati snaga

središnjeg računala • kao tanki klijent može se koristiti npr. web preglednik (dobro definirano i svima dostupno) smanjena mogućnost rada sa zastarjelim podacima (gotovo za svaku promjenu ide se na server) • manja kompleksnost razvoje velikih aplikacija (kod je podijeljen na serverski dio i klijentski dio) Nedostaci • veliko opterećenje glavnog računala, a to znači skupo glavno računalo • ukoliko se kao klijent koristi web preglednik moraju se poštivati njegova ograničenja


162

Uloga klijenta - tanki klijent

Debeli klijent • Podatkovna logika integrirana u klijenta • Nema obrade podataka na serveru ili je obrada minimalna • Minimalna ili nikakva elastičnost na promijene poslovne politike Prednosti • veća samostalnost klijenta • rasterećenje glavnog računala (servera) • može imati lokalnu bazu podataka • mogu se nabaviti jeftina računala sa snažnim procesorima • velika mogućnost rada sa zastarjelim podacima Nedostaci • poslovna logika integrirana na klijenta • promjena poslovne logike znači instaliranje nove verzije aplikacije na svim klijentima • ako s vremenom aplikacija postane spora (zbog količine podataka), treba promijeniti • sve klijente • razvoj velike aplikacije s vremenom postaje vrlo kompleksan (sav kod je na klijentu)


163

Uloga klijenta - debeli klijent

UPRAVLJANJE ZNANJEM

(KNOWLEDGE MANAGEMENT)


164

Knowledge Management sadrži skup aktivnosti za:

• identifikaciju

• prikupljanje

• kreiranje

• predstavljanje i

• distribuciju znanja za njegovu ponovnu upotrebu, učenje i informiranost

Što je KM


2012/13

Slojevi KM-a

Izvor: Schwartz, Encyclopedia of Knowledge Management


2012/13

Zašto KM

Tehnološki motiviran KM Ciljevi PS-a i KM • Pojava tehnologija koje

omogućavaju KM i protok znanja u okviru organizacijskih sustava (ekspertni sustavi, baze znanja, upravljanje dokumentima...)

• Pojava Interneta i na njemu temeljenih tehnologija (e-learning, web konferencije, content managemnet, Žute stranice, wikies, blogs, kolaboracijski alati....)

• Organizacijske aktivnosti kao što su Communities of Practice, sustavi za uvježbavanje i mentoriranje i sl.

KM podupire strateške ciljeve poslovnog sustava u svrhu:

• Dijeljenja zajedničke inteligencije

• Poboljšanja performanci poslovnog sustava

• Podizanja strateških prednosti

• Podizanje inovativnih sposobnosti


2012/13

• Znanja iz razvoja mnogobrojnih proizvoda i usluga postaju sve više dostupna

• Potreba za sve kraćim životnim ciklusom proizvoda i upravljanje organizacijskim inovacijama

• Utjecaj ekspertize i eksprata u organizacijama • Iskorištavanje mrežnog efekta kao produktivnih veza među

zaposlenima što je omogućilo dijeljenje znanja među ljudima u organizaciji

• Upravljanje rastućim posjedovanjem podatka i informacija u kompleksnom poslovnom okruženju i omogućavanje zaposlenima brzog znanju i resursima “najbolje prakse” što omogućava organizacijsko učenje

• Upravljanje intelektualnim kapitalom i intelektualnom imovinom zaposlenih u (vrhunskih stručnjaka koji imaju ta znanja i sposobni su ga prenijeti na druge)

• Povećanje sposobnosti organizacije za odgovore na organizacijske promjene u okruženju.

Pokretači KM-a


2012/13

Znanje* se definira kao:

• Sposobnost za prepoznavanje činjenica, informacije i vještine postignute kroz iskustvo i/ili obrazovanje; teorijsko i praktično razumijevanje nekog subjekta

• Ono što netko zna u nekom posebnom području ili u ukupnosti

• Informiranost i svijest ili bliskost činjenicama i situaciji postignuto iskustvom

* modificirano prema Oxford English Dictionary)

Što je znanje


2012/13

Vrste znanja i način objašnjenja

Vrste znanja Objašnjenja /tipovi • Proceduralno znanje – znanje o

tome kako nešto uraditi • Deklarativno znanje - opisuje ono

što je poznato u vezi s problemom koji se istražuje

• Metaznanja – znanje o znanju; koristi se u izboru znanja potrebnog za rješavanje problema iz neke domene (problemskog prostora)

• Heurističko znanje – pravila dobrog promišljanja temeljena na iskustvu, intuiciji i stečenim vještinama – empirijsko znanje

• Procedure • Proceduralna pravila • Strategije • Programi

• Koncepti, • Objekti • Činjenice

• Određenje problemskog prostora i

shvaćanje potrebnog znanja • Empirija – znanje temeljeno na probi i

pogrešci; ne mora imati uvijek kvalitetno objašnjenje


2012/13

Vrste znanja i način objašnjenja Vrste znanja Objašnjenja /tipovi • Strukturno znanje – opisuje mentalne

modele i organizaciju problemskog prostora • Neegzaktna i neizvjesna znanja –

nekompletni i nepouzdani podatci, nedostatne informacije, nejasne, metode, nejasni opis problemskog prostora

• Ustaljena znanja (Commonsense) – znanja koja se ne oslanjaju na strogo dokazane teorije, neprecizna i nekompletna; teško je unaprijed znati iskoristivost tih znanja; oslanjaju se dobrim dijelom na aproksimacije, intuiciju i analogije

• ONTOLOŠKA znanja opisuju kategorije stvari u nekoj domeni i pojmove koji se koriste u opisu tih stvari

• Definiranje skupa pravila i aksioma • Konceptualizacija odnosa • Odnosi koncept – objekt

• Uvođenje vjerojatnosti, • Procijenjene pripadnosti skupu(Fuzzy skupovi

i fuzzy analize)

• Uobičajene (zadane) pretpostavke • Aproksimativni koncepti • Generalne hijerarhije i analogije • Koncepti • Relacije među konceptima • Aksiomi • Ograničenja


2012/13

Opća menadžmentska paradigma

Menadžment Uloga menadžera

• Management se sastoji od usmjeravanja i kontrole grupe ljudi ili entiteta s ciljem koordiniranosti i

usklađivanja aktivnosti za postizanje cilja;

• Obuhvaća zapošljavanje i manipulaciju nad ljudskim, financijskim, tehnološkim, prirodnim i njima pripadajućim informacijskim resursima

Izvor: SOPHOCLO PROJECT: TOGA Paradigm on Distributed Intelligence: A functional clusterof the subjective roles of personoids in the POF approach. This is also the TOGA generic management model.


2012/13

Pristup KM-u – KM koncept

Koncept Pristup

• KM je usvojio, otkrio, inovirao i rafinirao koncepte iz različitih disciplina i prakse.

• KM KONCEPT: to je sve ono što bi netko trebao znati da bi bio savjetodavac ili knowledge worker

1. Tehnocentrični pristup: • fokus je na tehnologiji; prikladan u

slučaju kada se želi proširiti dijeljenje i rast znanja (omogućen tehnološkim rješenjima kao što su ekspertni sustavi, NN, semantički web)

2. Organizacijski pristup: • kako uspostaviti organizaciju koja će

omogućiti proces prikupljanja, stvaranja i dijeljenja znanja

3. Ekološki pristup: • promatra interakciju ljudi,

osobnosti, znanja i čimbenika okruženja kao adaptivni sustav


2012/13

KM koncepti


2012/13

Otkrivanje znanja je koncept u području informacijskih i računalnih znanosti koji opisuje automatsko pretraživanje velikih volumena podataka za uzorke koji se mogu smatrati znanjem o podatcima (najpoznatiji među njima je danas data mining – otkrivanje znanja u velikim bazama podataka)

• Otkrivanje znanja u softverskim rješenjima (reverzno inžinjerstvo)

Otkrivanje znanja


2012/13

Usvajanje znanja obuhvaća iznošenje znanja, prikupljnaje, analizu, modeliranje i vrednovanje znanja u procesu KM-a

Problemi i pitanja za usvajanje znanja : • Većina je znanja u glavama eksperata • Eksperti imaju ogromnu količinu “tacitovog” znanja • Oni ne znaju što sve znaju i koriste iskustvo • Tacitovo znanje je teško (nemoguće ?) za opisati • Eksperti su teško dostupni i u pravilu prezaposleni • Jedan ekspert ne zna sve • Znanje ima svoj rok trajanja Izvor: Knowledge Acquisition, http://www.epistemics.co.uk/Notes/63-0-0.htm

Prikupljanje i usvajanje znanja


2012/13

1. Tehnike generiranja protokola – • različiti tipovi intervjua (strukturirani, nestrukturirani

polustrukturirani), tehnike stvaranja izvješća 2. Tehnike analize protokola – • analize intervjua i ostalih tekstualnih izvora da se

identificiraju različita znanja, ciljevi, odluke, odnosi i atributi uz upotrebu različitih metoda observacije

3. Tehnike generiranja hijerarhijskih odnosa kao što je • skaliranje (metoda niza ljestvica), • taksonomije i druge hijerarhijske strukture kao što su

– stabla ciljeva i – mreže odluka

Tehnike prikupljanja znanja


2012/13

4. Matrične tehnike – uključuju • konstrukciju matrica (mreža) koje pokazuju odnose između problema i

mogućih rješenja. Važan tip su okviri (frames) za prikaz koncepata i tehnike otkrivanja, analize i kategorizacije svojstava koncepata

5. Tehnike sortiranja – • koriste se da se uoči kako pojedinci stvaraju koncepte što može

dovesti do novih otkrića između klasa, svojstava i prioriteta 6. Tehnike ograničenih informacija i izvršenje zadataka u datim

ograničenjima – • promatra se ekspert u ograničenom vremenu ili s ograničenim

informacijama da se uoče ključna pitanja i utvrde prioriteti 7. Tehnike bazirane na dijagramima –konceptne mape, mreže prijelaznih

stanja, dijagrami događaja i procesne mape. Korisni za odgovore na pitanja “što, kako, kada, tko i zašto” vezanih uz procese i događaje.

Izvor: http://www.epistemics.co.uk/Notes/63-0-0.htm

Tehnike prikupljanja znanja


2012/13

Usporedba tehnika za prikupljanje znanja

Izvor: Knowledge Acquisition, http://www.epistemics.co.uk/Notes/63-0-0.htm


2012/13

Predstavljanje znanja

Predstavljanje znanja Aspekti relevantni za predstavljanje

• Forme za reprezentaciju znanja dobivene kroz otkrivanje znanja su:

• Model podataka • Metapodatci • Metamodeli • Ontologije • Poslovna pravila • Metamodeli za otkrivanje znanja (KDM) • Zabilješke o poslovnim pravilima

(BPMN) • Intermediarna reprezentacija • Okviri za opis resursa (RDF) • Softverske metrike • Izvor:"http://en.wikipedia.org/wiki/Kno

wledge_discovery"

• U kognitivim znanostima razmatra se s aspekta kako čovjek pohranjuje i obrađuje znanje

• U domeni umjetne inteligencije i strojnog učenja promatra se s spekta pohrane i programa koji ga može koristiti i postići simuliranu ljudsku inteligenciju


2012/13

Predstavljanje znanja u računalu podesnoj formi

• KR se u području umjetne inteligencije koristi

• za reprezentaciju eksplicitnih objekata (klasa), njihovih svojstava i tvrdnji (činjenica) vezanih za njihove odnose; – Takva reprezentacija

omogućuje računalu odnosno programu da iz nje izvuče zaključke i primijeni ga na druge slučajeve

• KR metode uvedene 1970-ih i 1980-ih: • Heurističko pretraživanje ( question-

answering, ) • Neuronske mreže, • Dokazi teorema, • Ekspertni sustavi • Programski jezici za reprezentaciju znanja (

Prolog • developed in 1972, KL-ONE (1980s) • Jezici za eksplicitno predstavljanje strukture • dokumenata ( SGML iz kojeg se razvio XML • Danas na web-u: Semantic Web, u kojem KR • bazirana na XML-u ( RDF, Topic Maps i slično)


2012/13

Predstavljanje (reprezentacija) znanja

Alati Jezici

• Linkovi i strukture

• Hyperlink-ovi (1980. ih)

• Semantički linkovi (1990. ih)

• Matematičke tablice

• Tablice istinitosti iz Boole-ove algebre

• Proračunske tablice (Excel, Lotus123)

• Vizualna reprezentacija

• Umjetni jezici i obilježavanje (notacije) ; bazirani na logici, matematici i s gramatičkim analizatorima (parser) za strojnu obradu; – pripadaju širokoj domeni

ontologija;

– Ideja: znanje = teorija + informacija (L. Ballard )

– jezik ne mora nužno biti verbalni jezik;


2012/13

Pohrana i manipulacija znanjem

• Pohrana i manipulacija znanjem; kako pohraniti znanje za ponovnu upotrebu i automatsko kotrištenje

• od strane stroja; – Ekspertni sustavi – Strojno učenje – Strojno prevođenje

– Strojno održavanje – Semantičke mreže; čvorovi predstavljaju koncepte a lukovi se

koriste za definiranje relacija među konceptima

• Od 1960-ih izučavaju se okviri za predstavljnaje • znanja (li samo okviri ) Okviri imaju ime skup atributa ili

slotova koji sadrže vrijednosti (npr. Okvir kuća ima slotove boja, stolarija, etaža...)


183

• BAZE ZNANJA • Načelno je to centralizirani repozitorij

informacija; javna biblioteka, baza podataka o relevantnom području; u odnosu na ICT to je strojno čitljivi resurs za diseminaciju informacija (načelno online)

• To nije statička kolekcija informacija već dinamički resurs koji ima sposobnost učenja (kao u ekspertnom sustavu ili semantičkom webu); ona daje smisao računalnoj kolekciji, organizaciji, pretraživanju i upotrebi znanja http://searchcrm.techtarget.com/sDefinition/0,,sid11_gci753399,00.html

Baze znanja


2012/13

Baze znanja

• Strojno (računalno) čitljive baze znanja –baze su pohranjene u stroju čitljivom obliku; imaju automatsko deduktivno rezoniranje primjenjivo na baze uz upotrebu logičkih operatora; mogu imati aktivnu AI komponentu koja može sugerirati rješenje za neke probleme i mogu učiti iz iskustva Čovjeku čitljive baze znanja – omogućuju ljudima da koriste znanje koje je u njima pohranjeno; članci, pomoć za rješavanje problema, tutoriali, priručnici...


185

Na semantičkom webu bazirane • Opća enciklopedija http://www.wikipedia.org • Enciklopedija astronomije http://www.site.uottawa.ca:4321/astronomy/in dex.html • Agrovoc- enciklopedija poljoprivrede

http://www.site.uottawa.ca:4321/astronomy/in

http://www.site.uottawa.ca:4321/astronomy/in

Organizacija baza znanja

Baze znanja - područja Baze znanja - primjer

• Mnoštvo baza znanja na internetu koje omogućuju:

• •Kreiranje znanja

• •Upravljanje znanjem

• •Isporuku znanja

• •Izvješčivanje

Primjer: http://www.knowledgebase.net/


2012/13

Documents

UPRAVLJANJE INFORMACIJSKIM RESURSIMA - efos.unios.hr · Seminarski rad 25 Test 50 . IRM KURIKULUM •Temelj: ... • Brojevi • Slike (pokretne i nepokretne) • Zvuci • Multimedija