POSLOVNA              INTELIGENCIJAPoslovna inteligencijaDa bismo znali što je Business Intelligence, ili Poslovna intelig...
POSLOVNA              INTELIGENCIJAKoliko traje uvođenje BI sistema?Uvođenje BI sistema je projekt kojemu nema kraja. Kako...
POSLOVNA             INTELIGENCIJANalaženje novih kupaca je deset puta skuplje nego zadržavanje postojećih. Ako preduzeće ...
POSLOVNA            INTELIGENCIJAModel sistema poslovne inteligencije vezan je uz transakcijsku bazu podataka i spoljne po...
POSLOVNA              INTELIGENCIJAData MiningZa bolje razumevanje istraživanja i samog područja rudarenja podataka prvo j...
POSLOVNA               INTELIGENCIJAOsnovni tipovi Data MiningaDva osnovna tipa rudarenja podataka:   • verifikacija hipot...
Primene Data Mining-aU nauci je recimo popularna primena Data Mining-a u astronomiji gdje se vrši automatskaklasifikacija ...
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Poslovna inteligencija

1,282

Published on

Sistemi poslovne inteligencije

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
1,282
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
58
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Poslovna inteligencija

  1. 1. POSLOVNA INTELIGENCIJAPoslovna inteligencijaDa bismo znali što je Business Intelligence, ili Poslovna inteligencija, potrebno je prvo definisatipojam kako bi znali na koji način, u kojim slučajevima upotrebljavati termin i što mislimo kadakažemo Business Intelligence. Poslovna inteligencija kao disciplina osmišljena je sedamdesetihgodina dvadesetog stoljeća, a jedna od definicija glasi: "Business Intelligence je korišćenjekolektivnog znanja organizacije sa ciljem postizanja konkurentske prednosti".Pojam poslovne inteligencije objedinjava metodologije, tehnologije i platforme za skladištenjepodataka (Data Warehousing), OLAP procesiranje podataka (On-line Analytical Processing) irudarenje podataka (Data Mining) koje omogućavaju kompanijama kreiranje korisnih upravljačkihinformacija iz podataka o poslovanju koji se nalaze disperzirani na različitim transakcijskimsistemima te dolaze iz različitih internih i eksternih izvoraPojam "Business Intelligence" (BI) se u srpskom jeziku prevodi kao "Poslovna inteligencija".Međutim u engleskom jeziku riječ "Intelligence" ima dva značenja: sposobnost učenja,razumevanja, logičkog razmišljanja, sposobnost da se te stvari rade dobro; tajna informacijasakupljena o stranoj zemlji, osobito neprijateljskoj, osobe koje sakupljaju te informacijePoslovna inteligencija je proces prikupljanja raspoloživih internih i relevantnih eksternih podataka,te njihove konverzije u korisne informacije koje mogu pomoći poslovnim korisnicima pridonošenju odluka.Poznat i pod nazivom competitive intelligence, Business intelligence (BI) je sistematičan i etičannačin pribavljanja, prikupljanja, sortiranja i analiziranja javno dostupnih informacija o aktivnostimakonkurencije na temelju kojih se mogu predviđati budući poslovni trendovi da bi se održala iučvrstila vlastita kompetentnost na tržištuBusiness intelligence ima 3 značenja: • To je proces prikupljanja podataka i informacija koji nakon obrade postaju „znanje“. • Usmeren je na informacije putem kojih se mogu antipicipirati budući procesi, događaji, akcije ili kretanja. • To je instrument koji ima potpunu ulogu u procesu donošenja odluka.BI sistem može se podeliti na četiri osnovne komponente: • Infrastruktura – Skladište podataka, ETL alati, Operativno spremište podataka • Funkcionalnost – BI platforme, Data Mining, BI aplikacije (operativne, strateške, analitičke), ad-hoc izveštavanje • Organizacija - Mjerenje performansi, informacijska/korporativna kultura, BI metodologije, BI centar (objedinjavanje znanja i veština) • Poslovanje – Ključni pokazatelji uspešnosti, trendovi, transparentnostBI se intenzivno počeo razvijati kada su preduzeća automatizovala svoje poslovne procese, odnosnoimplementirala različite transakcijske sisteme, koji su se vrlo brzo pokazali kao izvrsni generatorivelikih količina podataka. Došlo je do tzv. eksplozije podataka - podaci su se sve više gomilali,nastajale su nove i nove baze, ali se do njih nije moglo brzo i jednostavno doći pa se nisu nitiupotrebljavali. Paralelno s tim, rasla je svest to tome da u takvim podacima leži veliki potencijal ipravo bogatstvo, ali da je potrebno nešto čime će se ti podaci objediniti, obraditi i staviti naraspolaganje menadžmentu. I tako je nastao BI, kojeg bi, ovaj put s tehničke strane,najjednostavnije mogli opisati kao proces kojim se sirovi podaci pretvaraju u informacije. 1/7
  2. 2. POSLOVNA INTELIGENCIJAKoliko traje uvođenje BI sistema?Uvođenje BI sistema je projekt kojemu nema kraja. Kako konkurencija postaje agresivnija, okolinanestabilnija i budućnost neizvesnija, zahtevi pred sistemima analize i prognoze postaju složeniji. BIje u funkciji planiranja (budgeting), tj. kratkoročnih poslovnih odluka ali i u funkciji strategije.Koliko BI sistem stoji i gdje se kupuje?Postavlja se pitanje cene ovakvih sistema i troškova informacija. U 21. stoljeću, stoljeću informacijai znanja, cijena informacije jednaka je cijeni opstanka na tržištu. Uvođenje sistema za upravljanjeposlovnim informacijama je isplativa investicija. Knjigovodstvo ne beleži oportunitetne troškoveloših poslovnih odluka na osnovi nedostatnih informacija. Takve promašaje beleže berza ikonkurencija. Ta dva “merna instrumenta” nepogrešivo znaju kazniti slabosti poslovanja.BI sistem ne postoji kao gotov proizvod, postoje proizvođači koji nude tehnološke platforme iznanja za implementaciju. Nema rešenja s police. Razlog tome jest činjenica da modeli odlučivanjajesu slični, ali strategija, segmentacija tržišta i proizvoda, procesi i veze među njima su različite.Heterogeni su također izvori podataka koji “hrane” ove sisteme.Ko koristi BI sistem? BI sistem je izvorno bio namenjen decision makerima, odnosno ljudima kojidonose poslovne odluke. U savremenim preduzećima odluke donose svi. Ne moraju svi odlučivati,ali mogu svi predlagati. To nije povratak u samoupravljanje, već pružanje prilike svima koji mogudati doprinos očuvanju vitalnosti preduzeća. Informacije i znanje potrebni su svima.Kome treba BI sistem?Tipično preduzeće analizira samo 10% prikupljenih podataka. Business Intelligence je način kakoiskoristiti preostalih 90%. BI je krovni naziv za skupinu metoda, alata i aplikacija kojeomogućavaju prikupljanje, analizu, distribuciju i djelovanje na osnovi poslovnih informacija, sciljem donošenja boljihn poslovnih odluka.Osnovni razlozi za uvođenje BI sistemaOkolina nije više statična. Ponuda proizvoda i usluga je ogromna, konkurencija je velika.Istraživanja pokazuju da danas ponuda roba i usluga barem 30% nadmašuje potražnju. Tržišta suzasićena. Nove okolnosti traže nova rešenja, novi izazovi nove napore. Prošla su vremena kada jebilo dovoljno proizvesti robu ili uslugu.Globalizacijom tržišta, razvojem distribucijskih kanala, “uplitanjem” Interneta u svaku poruprivrede, stvari su se promenile. Sada su kupac i prodavač na udaljenosti jednog klika mišem.Danas su preduzeća pretrpana podacima, dok s druge strane, postoji nedostatak korisnihinformacija. Da bi se smanjio raskorak između količine raspoloživih podataka i informacija,potrebno je definisati procese prikupljanja podataka i njihovu “preradu” u informacije. vremereakcije na podražaje iz okoline treba skratiti!Resursi su uvek ograničeni. vreme kao najvažniji čimbenik gotovo uvek je presudno. Stoga trebaznati gdje postaviti polugu da bi se pomaknuo veliki kamen. Kako treba djelovati da bismo snajmanje napora riješili najveće probleme? Dekompozicija lanca vrednosti (nabavka, skladištenje,proizvodnja, prodaja, postprodajne aktivnosti) omogućava pravilnu upotrebu efekta poluge. 2/7
  3. 3. POSLOVNA INTELIGENCIJANalaženje novih kupaca je deset puta skuplje nego zadržavanje postojećih. Ako preduzeće uspesmanjiti odlazak kupaca konkurenciji za 5%, može udvostručiti svoju zaradu. Velika opasnostpreduzeću prijeti od pritajenog nezadovoljstva kupaca. Samo 4% nezadovoljnih kupaca neposrednose žali na loš kvalitet proizvoda ili usluga. 90% kupaca koji nisu zadovoljni kvalitetom proizvoda,izbegavat će taj proizvod. Svaki od nezadovoljnih kupaca obavestit će drugih deset do dvadesetosoba!Kupci odlaze jer su nezadovoljni, iako se nikada nisu žalili. Kupac koji kompaniju napusti, više sene vraća. Kupci (uz zaposlene i njihovo znanje) predstavljaju najveću vrednost koju preduzećeposjeduje. Kako ih zadržati? Stabilni odnosi s kupcima ključ su dugoročne uspešnosti preduzeća.Osiguranje i održavanje likvidnosti operativni je upravljački problem. Rešenja ovog problemaneposredno utječu na upravljanje poslovnim rezultatom. Da bi se ovladalo ovim operativnimproblemima treba poznavati svoje kupce, dobavljače, procese i veze međun njima. Da bi celi ciklusoperativnog kontrolinga (prikupljanje podataka, planiranje, analiza i kontrola te upravljanje) upreduzeću funkcionirao, treba imati informacionu infrastrukturu.BI omogućuje organizacijama sistemno promoviranje kulture razumijevanja i poduzimanje akcijakroz: • Donošenje odluka bazirano na činjenicama • Kvalitetu informacija • Smislenost oblika informacija • Kvantitetu informacija • Deljenje informacijaPrimena poslovne inteligencijeMnoge velike i srednje kompanije aktivno pristupaju pojmu poslovne inteligencije, razvijaju iimplementiraju takve sisteme i koriste ih u svojem elektroničkom poslovanju. kompanije uspijevajupretvarati informacije u poslovnu inteligenciju, poslovnu inteligenciju u organizacijsko znanje, akolektivno organizaciono znanje u povećani profit. 3/7
  4. 4. POSLOVNA INTELIGENCIJAModel sistema poslovne inteligencije vezan je uz transakcijsku bazu podataka i spoljne podatkeprikupljene iz različitih izvora. Posrednik između tržišta i transakcijske baze podataka te metodakoje generišu pravila jeste segment koji je zadužen za čišćenje i skladištenje podataka. Podacipotom ulaze u deo modela koji je zadužen za generisanje pravila, a u sebi ima integriranespomenute metode koje mu to omogućuju (lista postupaka). Sledeći segment modela jest modulkoji pravila prilagođuje formatu kojega iziskuje konkretni ekspertni sistem. Tako su ona nakonupisa u bazu znanja spremna za korišćenje.Dobavljači se ugrubo dele na dve grupeVeliki dobavljači baza podataka - IBM, Oracle i Microsoft - čije baze služe kao temelj za izgradnjuskladišta podataka. Tu platformu oni koriste kao osnovicu. Klijentima takođe nude i front-end alateza krajnjeg korisnika kao i implementaciju i poslovne modele.«Izvorni» BI dobavljači, od kojih treba izdvojiti četiri velika koji imaju značajnu prisutnost nasrpskom tržištu – SAS, Cognos, Business Objects i Micro Strategy. Njihov glavni fokus su front-end alati za krajnje korisnike koji se mogu vezati na bilo koju od platformi za bazu podataka.Na temelju podataka koje je objavio Nigel Pendse mogu se vidjeti razvoj BI tržišta kroz poslednjih10 godina i prognoze njegovog rasta. GODINA vrednost u mlrd.$ 1994. 0,5 1999. 2,5 2004. 4.3 1995. 0,7 2000. 3 2005. 4.8 1996. 0,95 2001. 3,3 2006. 5.5 1997. 1,45 2002. 3,5 2007. 5.9 1998. 2,05 2003. 3,7 4/7
  5. 5. POSLOVNA INTELIGENCIJAData MiningZa bolje razumevanje istraživanja i samog područja rudarenja podataka prvo je potrebno objasnitinjegovo značenje. „Rudarenje podataka (eng. data mining) možemo definisati kao pronalaženjezakonitosti u podacima.“ Rudarenje podataka je prirodna evolucija tehnologije, a koja upotrebljavakoncepte, metode i tehnike različitih disciplina kao što su baze podataka, statistika i veštačkainteligencijaTehnologija baza podataka se razvila iz primitivnih u sofisticirane i moćne sisteme baza podatakakakve danas poznajemo. Taj razvoj omogućio je beleženje i sakupljanje ogromnih količina podatakašto je neizbežno dovelo i do potrebe obrade i analize tih podataka, a sve u svrhu dobivanja korisnihinformacija i znanja. Same tehnike rudarenja podataka rezultat su dugog procesa istraživanja irazvoja statističkih algoritama.Ova evolucija je započela još kad su poslovni podaci prvi puta uskladišteni u kompjutere, anastavlja se kontinuirano s unapređenjem pristupa podacima i u zadnje vreme, generisanjemtehnologija koje omogućuju korisnicima navigaciju kroz podatke u realnom vremenu. Procesrudarenja podataka danas je moguće provoditi iz razloga što je potpomognut s tri tehnologije kojesu sada dovoljno sazrele: • moćnom multiprocesorskom kompjutorskom tehnologijom, • tehnologijom za masivno prikupljanje podataka i • algoritamskim tehnikama za rudarenje podataka.Prikaz četiri revoluciona koraka 5/7
  6. 6. POSLOVNA INTELIGENCIJAOsnovni tipovi Data MiningaDva osnovna tipa rudarenja podataka: • verifikacija hipoteze – cilj je proveriti da li je neka ideja ili utisak o važnosti odnosa među određenim podacima utemeljen ili ne; • otkrivanje novih znanja – među nekim pojavama mogu postojati neki još nepoznati, a statistički važni odnosi koje čovek ni iskustvom niti svojim intelektualnim sposobnostima ne može spoznatiOsnovne tehnike za rudarenje podataka su: • satatističke metode, • stabla odlučivanja, • genetički algoritmi, • veštačka inteligencija, • neuralne mreže, • asocijacijska pravila, itd.Rudarenjem je moguće utvrditi sledeće vrste informacija: • klase, postupkom klasificiranja prema unapred definisanim klasama, • klastere odnosno kategorije, postupkom klasificiranja bez unapred zadanih klasa, • asocijacije, koje su uslovljene događajima (npr. kupci koji kupuju proizvod A u 65% slučajeva kupuju i proizvod B), • sekvence, koje ustanovljuju događaje koji u određenoj vjerojatnosti slijede jedan za drugim, • prognoze, kojima se prognozira budućnost iz postojećih podataka.Metode Data MiningaDva osnovna cilja DM projekata se mogu svrstati u dvije kategorije: Predviđanje i DeskripcijaPredviđanjem se pokušava iz postojećih podataka prognozirati buduće vrednosti varijabli (npr.prodaje), dok se deskripcijom nastoje pronaći uzorci u podacima čijim se interpretiranjem možeobjasniti ponašanje čitavog sistema. Jedna od faza u celom procesu otkrivanja znanja je i mapiranjekonkretnih ciljeva analize s Data Mining metodamaData Mining metode: klasifikacija, klastering i asocijacijaKlasifikacija se bavi svrstavanjem objekata u neku od predefiniranih kategorija. Primerklasifikacije je razvrstavanje tražioca kredita u nisko, srednje ili visoko rizičnu grupu. Ono što će sedesiti ispod haube je da će Data Mining algoritam proći kroz bazu bivših korisnika kredita teutvrditi koje to karakteristike imaju recimo, korisnici koji nisu uredno vraćali kreditKlasteriranje se također bavi svrstavanjem objekata u kategorije, samo ovdje te kategorije nisuunaprijed definisane, što problem čini većim. Primer primene te metode je razvrstavanje kupaca ukategorije prema kojima se onda mogu definisati različite marketinške strategije. Kupci su različiti,različitih ukusa, uvjerenja, stila kupovine i, što je najvažnije, različite profitabilnosti. Zato kupcetreba i različito tretiratiAsocijacija se bavi pitanjem koje se stvari dešavaju istovremeno. Tako je npr. u Data Mining-upoznata metoda potrošačke korpe gde se gleda koji se proizvodi često kupuju zajedno. Analizompodataka možete otkriti da se često uz penu za brijanje kupuju i nožići što je očigledno. Međutim,mogu se otkriti i neke skrivene veze poput primera piva i pelena. Naime, pre otprilike 10 godina,Teradata (jedan od DM pionira) je vršeći analize podataka jednog svog klijenta utvrdila da se uvečernjim satima često zajedno kupuju pivo i pelene. Objašnjenje ovog uzorka ostavljamo Vama narazmišljanje 6/7
  7. 7. Primene Data Mining-aU nauci je recimo popularna primena Data Mining-a u astronomiji gdje se vrši automatskaklasifikacija nebeskih objekata. Trenutno je vrlo popularna primjena Data Mining metoda ubioinformatici, genetičkom inženjeringu i farmaceutici.Glavno područje primene Data Mining-a je ipak biznis. Marketing je područje gde se Data Miningverovatno najviše koristi, kako bi se identifikovale pojedine grupe kupaca i predvidelo njihovoponašanje. Na primer, budući da je izračunato da je prosečno 6 puta teže dobiti novog kupca negozadržati postojećeg, korisno je znati zašto kupci odlaze. Međutim, također je izračunato da se uproseku samo 4% kupaca žali. Data Mining može pružiti odgovor na pitanje zašto preostalih 96%kupaca odlazi.Uvođenje BI sistema u preduzeće može pomoći u barem četiri područja: • Bolje razumijevanje poslovanja – šta pokreće poslovanje, koji trendovi, ponašanja i anomalije su prisutne u poslovanju; • Merenje koristi od uvođenja sistema – kada znamo gdje i šta meriti, imamo i jasne koristi ovakvog sistema; • Poboljšanje veza sa svim zainteresiranim stranama u stvaranju lanca vrednosti – osiguravanjem korisnih informacija o poslovanju u preduzeću i kupcima, dobavljačima, zaposlenima, deoničarima i ostaloj javnosti stvara se poverenje i osećaj informiranosti • Omogućavanje prilika za povećanjem vrednosti – informacije u današnjem dobu predstavljaju resurs odnosno vrednost kako za samo preduzeće tako i za ostale učesnike na tržištu koji su spremni platiti/kupiti određene informacije. 7/7

×