Business intelligence

Spoločenské vedy » Manažment

Autor: tinuska55
Typ práce: Referát
Dátum: 10.11.2015
Jazyk: Slovenčina
Rozsah: 1 900 slov
Počet zobrazení: 1 785
Tlačení: 106
Uložení: 115
Business intelligence, znalostný manažment a systémy na podporu rozhodovania  - Vysvetlite  čo je to BI, datamining a znalostný manažment. Popíšte význam znalostných systémov pre podnik, uveďte príklady systémov na podporu rozhodovania (DSS), systémov na podporu skupinového rozhodovania (GDSS), expertných systémov (ES), systémov na podporu vrcholového manažmentu (ESS, EIS) a vysvetlite ich použitie vo firme.

Data mining (dolovanie z dát) je veda a umenie extrahovania skrytých hodnotných informácií z veľkých objemov dát, ktoré sa použijú pri tvorbe efektívnych rozhodnutí. Data mining je spôsob učenia sa z minulosti tak, aby sa v budúcnosti prijímali lepšie rozhodnutia. Data mining umožňuje premeniť reaktívnu organizáciu na proaktívnu. Firmy, ktoré nevyužívajú svoje najhodnotnejšie aktívum - dáta a v nich ukryté informácie, budú porazené konkurenciou používajúcou stratégie vyvinuté na základe extrahovania informácií z ich dát.
 
Ako každý z nových smerov a trendov aj manažment znalostí má svojich zástancov a odporcov. Odporcovia tvrdia, že nie je ničím novým, že ide v podstate len o manažment informácií; jeho podporovatelia dokazujú, že to čo hýbe súčasným vývojom nie sú len informácie ale podstatou je dokázať nahromadené informácie premeniť na znalosti (vedomosti) a tie potom s úspechom využívať. Z uvedeného vyplývajú podstatné rozdiely medzi obsahom pojmov informácie a znalostí: informácie sú statické a predstavujú vstup do procesu výsledkom ktorého sú znalosti (vedomosti). Znalostný manažment je potom procesom, ktorý využíva znalostné aktíva organizácie. Niekoľko definícií znalostného manažmentu, ktoré sa vzájomne prelínajú a dopĺňajú:
 
„Znalostný manažment zahŕňa efektívne prepojenie tých, čo vedia s tými čo vedieť potrebujú a premenu osobných znalostí na znalosti organizácie“ (Truneček MŘ 11/2001).
Davenport definuje manažment znalostí ako „systematický proces hľadania, výberu, organizovania, destilovania a prezentovania informácií spôsobom, ktorý zlepšuje porozumenie pracovníka špecifickej oblasti záujmu. Je to umenie identifikovať latentné znalosti a nájsť cestu k ich zdieľaniu“.
Brezina pokladá manažment vedomostí za proces ukladania a využívania vedomostí subjektami manažmentu.
 
Za bibliu manažmentu znalostí je považovaná kniha autorov Ikujira Nonaky a Hirotaky Takeuchi s názvom The Knowledge Creating Company - How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Autori poskytujú prehľad o formách a spôsoboch práce so znalosťami v celom rade japonských firiem. Podľa týchto autorov je možné znalosti rozdeliť na dve základné skupiny: na znalosti explicitné – formálne, ktoré sú vyjadrené v hmotnej podobe a spravidla sú uložené v podnikovom informačnom systéme. Druhou skupinou sú znalosti implicitné alebo tiež tacitné (tiché), ktoré sú uložené v mozgu človeka, je veľmi náročné ich vyjadrovať alebo komunikovať. Sú vytvárané prienikom explicitných znalostí a intuície, osobných predstáv, skúseností jednotlivca. Ako príklad je možné uviesť schopnosť jednotlivca úspešne rokovať s obchodnými partnermi.

Z uvedených dvoch druhov znalostí sú rozhodujúcou silou podniku znalosti tacitné, ktoré sú podľa uvedených autorov kľúčom k manažmentu znalostí. Ich sila spočíva predovšetkým v uplatňovaní ľudskej odbornosti v konkrétnych oblastiach a v schopnosti „prekomunikovať“ túto odbornosť, podeliť sa o ňu s inými zamestnancami.

So systémom rozdelenia informácií a znalostí vo firme súvisia aj metódy ich evidencie a vykazovania. Súčasné metódy účtovníctva a  výkazníctva  sú  v prevažnej miere orientované na hmotné zložky podniku, napriek tomu, že v mnohých prípadoch tieto tvoria len časť hodnoty  majetku firmy. Príkladom môžu byť firmy pôsobiace v oblasti high technológií, genetického inžinierstva, biotechnológií, IT apod. Pre ilustráciu je možné uviesť tržnú hodnotu firmy Microsoft, ktorá je takmer stonásobne vyššia než je účtovne vykazovaná výška jej fixných aktív. Dôvodom je vysoký podiel know –how  (tacitných znalostí), ktoré prispievajú k vysokej hodnote firmy.
 

Ciele a podstata  procesu zavedenia manažmentu znalostí do firmy

Medzi organizácie, ktoré ako prvé pristúpili k zavedeniu znalostného manažmentu patria popredné americké firmy. Ide predovšetkým o firmy finančné, poradenské a konzultantské, petrochemické, firmy z oblasti IT a pod. Konkrétne je možné uviesť Booz Allen and Hamilton, McKinsey, BP, Unilever, Dow Chemicals a iné. Podľa prieskumov poradenskej spoločnosti Ernst and Young je nutné rozlišovať medzi skutočnými projektmi zavádzania znalostného manažmentu a tými ostatnými. Rozdiel je v snahe zmeniť v súvislosti so zavádzaním manažmentu znalostí aj vnímanie ľudí, ich postoje a uznávané hodnoty v  porovnaní s jednoduchým zavedením zdokonalených informačných technológií a zakúpením špeciálnych softvérových produktov pre zber, triedenie a uschovávanie znalostí a informácií.
K základným cieľom, ktoré je možné v procese aplikácie znalostného manažmentu zaznamenať podľa Davenporta patria:
-  Tvorba knižnice znalostí
-  Jednoduchší prístup k znalostiam
-  Vybudovanie prostredia znalostí
-  Správa znalostí ako aktíva firmy
 
Uvedený autor na základe prieskumu realizovaného vo viac ako 30 firmách, ktoré s úspechom zaviedli znalostný manažment identifikoval základné faktory určujúce úspech daného projektu. Sú to tieto faktory:
-  Prepojenie s ekonomickým výkonom alebo priemyselnou hodnotou
-  Technická a organizačná štruktúra
-  Flexibilná znalostná štruktúra
-  Znalostne orientovaná organizačná kultúra
-  Jasný účel
-  Zmena v motivačných postupoch
-  Viac kanálov pre prenos znalostí
-  Podpora vrcholového manažmentu
 
Firmám, ktoré sa rozhodli aplikovať tento moderný manažérsky trend je možné podľa Arthura Andersena odporúčať dodržiavanie tohto postupu:
1.  Vymenujte manažéra znalostí  (CKO – Chief Knowledge Officer). Jeho úlohou bude vytvoriť stratégiu manažmentu znalostí previazanou so strategickými cieľmi firmy
2.  Angažujte vyšší manažment, ukážte mu úspešne realizované projekty manažmentu znalostí v iných firmách
3.  Integrujte manažment znalostí do kľúčových procesov
4.  Vytvorte v podniku prostredie dôvery a učenia
5.  Vytvorte podnikové pravidlá, ktoré zabezpečia kvalitu obsahu
6.  Podporujte vytváranie znalostí a zrýchlenie inovácií pomocou IT
7.  Stanovte metódy na meranie prínosov manažmentu znalostí
 
Prvým krokom procesu zavedenia manažmentu znalostí je vytvorenie pozície manažéra znalostí. Mal by to byť vedúci pracovník, ktorého úlohou je predovšetkým  zabezpečenie optimálnej ekonomickej realizácie disponibilných znalostí v organizácii. K ďalším jeho úlohám patrí podpora získavania informácií a vedomostí, ich maximálne kreatívne využitie, zabezpečenie udržiavania „kľúčových“ znalostí organizácie a podpora zdieľania znalostí v organizácii. Efektívnym využívaním intelektuálneho kapitálu a znalostí v organizácii by mal podnik dosiahnuť a udržiavať svoju konkurenčnú výhodu.
 
Jednou z konkrétnych podmienok zavedenia a fungovania manažmentu znalostí je tzv. knowledge-sharing kultúra – kultúra „zdieľania“ vedomostí a informácií. Je to vlastne ochota deliť sa o svoje vedomosti, poznatky a skúsenosti a umožniť tak všetkým  pracovníkom profitovať z nich v prospech celej organizácie. Rovnako dôležitým predpokladom je aj schopnosť pracovníkov pochopiť kontext, v rámci ktorého dané vedomosti vznikli ako aj ich ochota tieto vedomosti prijať, osvojiť si ich a ďalej ich používať a rozvíjať.
Systémy na podporu rozhodovania Decision Support Systems – DSS poskytujú jednoducho použiteľné možnosti pre modelovanie, výber a vytváranie takých správ, prostredníctvom ktorých si môžu odborníci vygenerovať informácie potrebné na prijatie rozhodnutí. Sú určené pre riešenie slabo štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných problémov. V týchto úlohách, pri ktorých počítač neposkytuje všetky potrebné informácie , ale len ich časť. Dáta z počítača majú len orientačný charakter, aj keď môže ísť o výsledky optimalizačných výpočtov. Manažér pri riešení problému sa najprv usiluje problém sformulovať. Ďalej je problém modelovaný na počítači a manažér dostáva výsledky. Manažér alebo odborný pracovník v určitej oblasti nemá priveľa času na to, aby sa učil pracovať na software, ktorý má zložité ovládanie. Z tohto dôvodu jednoduchosť používania resp. používateľský komfort je jedna zo základných nevyhnutných vlastností DSS.
ES tvoria špecifickú podtriedu znalostne-intenzívnych (alebo iba znalostných) systémov. Tie môžu byť nositeľmi netriviálneho rozsahu explicitne formulovateľných a symbolovo repre­zentovaných znalostí z aplikačnej oblasti, v ktorej sa uplatňujú. Od iných znalostne-inten­zívnych systémov sa líšia tým, že sú nositeľmi predovšetkým odborných znalostí uplatňovaných pri riešení problémov danej kategórie.
 
Business Intelligence riešenia predstavujú informačné technológie, ktoré výlučne podporujú analytické a plánovacie činnosti podniku a organizácie. BI - systémy používajú multidimenzionálne technológie ako dátové sklady (Data Warehouse) a dátové trhoviská (Data Mart), čo umožňuje analýzu podnikových procesov z niekoľkých pohľadov.

1.  Základné vlastnosti Business Intelligence :
-  BI - systémy sú určené pre stredný a vyšší management (taktické a strategické rozhodnutia)
-  Relačné databázové systémy majú určité obmedzenia (slúžia na aktualizáciu údajov, v rozsiahlych databázach je ťažko pracovať s agregovanými údajmi, atď.) preto BI systémy používajú multidimenzionálne databázy na prácu s údajmi.
Časový faktor je ďalšia dimenzia údajov, čo umožňuje predikciu, predpoveď možný vývoj sledovaných ukazovateľov. (Dimenzia môže byť aj produkt, región, tržba atď.)
-  BI - riešenia sú súčasťou komplexného podnikového informačného systému - ERP II.

2.  Základné princípy práce Business Intelligence
Zdrojové systémy - to sú transakčné systémy, ktoré nepatria do BI - systému a slúžia na aktualizáciu údajov (napr. ERP systémy)
Dátová pumpa - to je technológia, ktorá umožňuje získať a vybrať údaje zo zdrojových systémov upraviť a vyčistiť ich do požadovanej formy a nahrať ich do dátového skladu. Tento proces niekedy má skratku ETL (Extraction, Transformation and Loading). ETL nástroje pracujú v dávkovom režime (batch), väčšinou agregované údaje sú získané v určitých časových intervaloch, denne, týždenne alebo mesačne.
Multidimenzionálna databáza - dátové pumpy vytvárajú tzn. dátové kocky, ktoré vytvoria potom multidimenzionálnu databázu.(OLAP databázy alebo dátové sklady)
Analýza údajov - podľa časového alebo iného kritéria.

3.  OLAP technológie
V kapitole 2. popísanú technológiu nazývame On Line Analytical Processing (OLAP od r.1980) Táto technológia má rôzne varianty: MOLAP, ROLAP, HOLAP, DOLAP (Desktop OLAP). DOLAP technológiu používajú mobilné aplikácie. Základný princíp DOLAP technológie je : pripojenie sa na OLAP databázu, stiahnutie OLAP kocky pre daný lokálny účel a práca s údajmi na lokálnom systéme.

4.  Dátové sklady
OLAP databázy obsahujú agregované údaje, niekedy je potrebné mať detailnejšie údaje. Dátové sklady umožňujú skladovanie detailnejších údajov. Organizácia údajov v dátovom sklade je taká, že v systéme existuje dimenzionálna tabuľka, ktorá definuje jednotlivé sledované dimenzie. Ďalšie údaje sú uložené v relačných databázach. Dátové sklady môžu mať aj iné organizácie údajov, napr. dátové trhoviská môžu vytvárať dátové sklady.

5.  Manažérske systémy (EIS - Executive Information System)
Manažérske systémy EIS sú klientské aplikácie BI systémov, ktoré integrujú dôležité dátové zdroje. Hlavné funkcie EIS:
-  umožňujú sledovanie firemných procesov, plnenie cieľov firmy
-  umožňujú prístup ku konkrétnym údajom ako aj ku agregovaným
-  poskytujú nástroje pre on-line analýzu, ktoré zahrňujú analýzu trendov a identifikáciu výnimiek
-  sú jednoducho ovládateľné a majú vysokú vypovedajúcu hodnotu

6.  Komplexné riešenia obchodnej inteligencie
Okrem týchto  postupov  komplexné riešenia obchodnej inteligencie môžu obsahovať aj ďalšie technológie, ako:
dátové trhovisko (DMA - Data Marts) - sú určené pre obmedzený okruh používateľov, sú to decentralizované dátové sklady. Všetky dátové trhoviská vytvárajú dátové sklady
dočasný úložný priestor údajov (DSA - Data staging area) - ukladanie neusporiadaných údajov zo zdrojových systémov - údaje sú nekonzistentné a detailné, neobsahujú históriu, majú takú štruktúru ako v zdrojových systémoch
operatívny úložný priestor údajov (ODS - Operational data store) - miesto dátovej integrácie zo zdrojových súborov. Je to zdroj pre sledovanie konsolidovaných selektovaných a agregovaných dát s minimálnou odozvou. Slúži ako centrálna databáza základných číselníkov.
dolovanie dát - dolovanie umožňuje pomocou špeciálnych algoritmov automaticky objavovať v údajoch strategické informácie. Sú to metódy, ktoré sú založené na matematických a štatistických postupov. Príkladom sú rozhodovacie stromy, neuronové siete a generické algoritmy.
integračné nástroje
nástroje pre zistenie kvality dát
nástroje pre správu metadát
-  ďalšie technológie (systémy pre podporu rozhodovania - DSS Decision Support System, a Expertné systémy - ES - Expert Systems)
 

Dva príklady obchodnej inteligencie a ich jednotlivé funkcie:

SAS Business Intelligence - integrovaná architektúra obchodnej inteligencie, moduly systému :
SAS information Map Studio - vytváranie metadát z dátového skladu (analytik)
SAS Web Report Studio - prezeranie metadát (používateľ)
SAS Enterprise Guide - štatistické analýzy (používateľ)
SAS Information Delivery Portal - jednotný prístup k dátam, distribuovaná aplikácia (management, analytik, používateľ)
SAS Add-in for Microsoft Office - prezeranie dát pomocou MS Office (používateľ)
AppDev Studio - vývojový prostriedok na tvorbu aplikácie (IT vývojár)
SAS Enterprise Miner - nástroj na dolovanie dát (podnikový analytik)
Oracle Business Intelligence 10g - komplexné riešenie pre vykonanie základných (reporty) a pokročilých (OLAP technológie, dolovanie dát) analýz. Systém umožňuje tvorbu analýz nad relačnými a multidimenzionálnymi databázovými systémami, správu metadát a monitorovanie úložného priestoru údajov
Oracle Discoverer Plus - on-line analýzy, dotazovanie, publikovanie výsledkov (podnikový analytik)
Oracle Discoverer Viewer - vytváranie a prezeranie reportov (používateľ)
Oracle Discoverer Portlet Provider - publikovanie výsledkov analýzy do Oracle Portalu do tzn. manažérskeho kokpitu (manažér)
Oracle Spreadsheet Add-In for OLAP - analýza dát v multidimenzionálnej databáze (používateľ)
Oracle BI Beans - vývoj analytických aplikácií (IT vývojár)
Oracle Warehouse Builder - nástroj pre tvorbu dátového úložného priestoru (analytik, vývojár)
Oracle Reports Services - vytváranie podnikových reportov, vstupom môže byť ľubovoľný zdroj dát (SQL,OLAP, XML, atď.)
Oboduj prácu: 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1


Odporúčame

Spoločenské vedy » Manažment

:: KATEGÓRIE - Referáty, ťaháky, maturita:

0.014