Utišajmo mobilne telefone ! - PowerPoint PPT Presentation

slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Utišajmo mobilne telefone ! PowerPoint Presentation
Download Presentation
Utišajmo mobilne telefone !

play fullscreen
1 / 71
Utišajmo mobilne telefone !
203 Views
Download Presentation
asabi
Download Presentation

Utišajmo mobilne telefone !

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Utišajmo mobilne telefone ! Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  2. Vsebina predmeta • Osnove poslovnih informacijskih sistemov • Strateško načrtovanje informatike • Modeliranje poslovnih procesov • Podatkovne baze in modeliranje podatkov • Osnove jezika SQL • Življenjski cikel razvoja informacijskih sistemov • Vodenje projektov razvoja informacijskih sistemov • Geografski informacijski sistemi • Google Apps • Sistemi za podporo priodločanju Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  3. Sistemi za podporo pri odločanjuVsebina predavanj • Splošno o sistemih za podporo odločanja • definicija in umestitev v kontekst PIS • lastnosti, zgodovina, vrste, arhitektura • primeri • Podatkovna skladišča • podatkovna kocka • sprotna analiza podatkov (OLAP) • vrtilna tabela in vrtilni grafikon • primeri v Excelu in Accessu • Izkopavanje podatkov • Ekspertni sistemi Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  4. Ponovimo: Vrste informacijskih sistemov • Transakcijski sistemi • Upravljalski informacijski sistemi • Sistemi za podporo odločanju • Ekspertni sistemi • Sistemi za podporo pisarniškemu poslovanju • Sistemi za osebno in skupinsko delo Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  5. Področja uporabe PISJ.L. Whitten, L.D.Bentley : System Analysis and Design Methods, Irwin/McGraw-Hill, 1998, stran 43 PODPORA POSLOVANJA PODPORA ODLOČANJA IN UPRAVLJANJA Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  6. DSS (širše) Sistemi za podporo odločanja in upravljanja • Upravljalski informacijski sistemi MIS: Management Information Systems • Direktorski informacijski sistemi EIS: Executive Information Systems ESS: Executive Support Systems • Sistemi za podporo pri odločanju DSS: Decision Support Systems • Ekspertni sistemi ES: Expert Systems • Sistemi za skupinsko delo GDSS: Group DSS; Groupware Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  7. Kaj so sistemi za podporo priodločanju? Sistemi za podporo pri odločanju so: • informacijski sistemi, • ki pomagajo • uporabnikom • pri sprejemanju odločitev. • posebna oblika informacijskih sistemov • uporabniki: predvsem managerji, tudi drugi delavci v organizacijah, posamezniki • pomagajo pri odločanju, vendar ne odločajo sami Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  8. Kaj vselahkopomagapriodločanju? SELECT ime, priimek, starost FROM pacient WHERE starost > 30 • podatek, pomnjenjena primer: poišči mi določen podatek • izračun, izpeljava, združevanje (“agregacija”)na primer: izračunaj vsoto podatkov • poročilokot urejena skupina podatkov • pregledovanje in analiziranje podatkovvrtilne tabele • vizualizacijagrafični prikaz podatkov oz. rezultatov • simulacija • logično sklepanje • ... SELECT PAC_postna_stevilka, count(*) FROM pacient SELECT PAC_ime, PAC_priimek FROM pacient ORDER BY PAC_priimek ASC Poslovniinformacijskisistemi (UNG 2010/11)

  9. Odločanje Odločitev: Izbira ene izmed več variant (alternativ, možnosti, različic). Izbrati želimo tisto varianto, ki najbolj ustreza našim ciljem. Odločanje: Proces (aktivnost), ki obsega: • spoznavanje odločitvenega problema • zbiranje in preverjanje informacij • identifikacija alternativ • predvidevanje posledic odločitev • odločitev • obveščanje o odločitvi in razlogih zanjo • realizacija odločitve • vrednotenje odločitev Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  10. Lastnosti in zmožnosti DSS • podpora odločevalcev pri reševanju strukturiranih in delno strukturiranih odločitvenih problemov • podpora upravljalcem (managerjem) na vseh ravneh organizacije • podpora posameznikov in skupin • podpora med seboj neodvisnih (“vzporednih”) in zaporednih odločitev • podpora različnih faz odločitvenega procesa • prilagodljivost • interaktivnost • preprosta uporaba • učinkovitost • jasnost, transparentnost • preprostost razvoja in prilagajanja spremembam • možnost modeliranja in analiz Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  11. 1950 1960 1970 1980 1990 2000 Kratka zgodovina DSS teorija: operacijske raziskave, odločitvena analiza praksa: razvoj interaktivnega računalništva osnove DSS prvi sistemi specializacija: MIS, EIS, ES, GDSS, ... podatkovna skladišča (“Data Warehouses”) sprotna analiza podatkov (OLAP) izkopavanje podatkov (“Data Mining”) omrežni DSS (“Web-based DSS”) Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  12. Vrste DSS (1) Glede na način iskanja rešitve odločitvenega problema • Pasivni: nudijo podporo (npr. podatek, grafikon),vendar ne predlagajo rešitve • Aktivni: predlagajo rešitve odločitvenega problema • Kooperativni: kombinacija obeh: • DSS predlaga rešitev • uporabnik spremeni ali dopolni rešitev in • jo vrne sistemu v oceno; • možnih je več ciklov Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  13. Vrste DSS (2) Glede na sestavine in prevladujoči način delovanja Osnovani na ... • ... podatkih (“Data-driven DSS”) • ... dokumentih (“Document-driven DSS”) • ... modelih (“Model-driven DSS”) • ... znanju (“Knowledge-driven DSS”) • ... komunikaciji (“Communication-driven DSS”) in kombinirani. Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  14. Splošna arhitektura DSS baza podatkov dokumenti uporabniški vmesnik jedro DSS modeli + komunikacijski del baza znanja Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  15. Razvrstitev in opredelitev DSS: vprašalnik • Kakšne odločitve podpira DSS? • Na kakšen način podpira odločitve?Kaj nudi uporabniku? • Kdo je uporabnik sistema?Ali je uporabnik posameznik ali skupina? • Ali je sistem: pasiven, kooperativen ali aktiven? • Katere komponente vsebuje sistem: • podatke? • dokumente? • modele? • znanje? • Ali sistem podpira komunikacijo? • Ali sistem deluje na omrežju? • Ali je sistem: MIS, EIS, GIS, ESS, ES, GDSS? Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  16. Primeri: Rezultatiposlovanja: prodaja Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  17. Primeri: Struktura prihodkov in odhodkov Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11) 17

  18. Primeri: Rezultatiposlovanja Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11) 18

  19. Primeri: Analiza uporabe virov Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  20. Primer: Analiza trendov Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  21. Primer: Ocenjevanje požarne ogroženosti http://www.arso.gov.si/vreme/napovedi%20in%20podatki/pozarna_ogrozenost.html Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  22. Primer: Medicinska diagnostika http://easydiagnosis.com/ Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  23. Primer: Avtocestni nadzorni sistem Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  24. Na vrsti ste! Opredelite in razvrstite sistem za vrednotenje mobilnih telefonov Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  25. Na vrsti ste! Večparametrski model za vrednotenje mobilnih telefonov Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  26. Na vrsti ste! Obiski pri zdravniku • Ali bi lahko te podatke uporabili za podporo odločanja? • Za podporo kakšnih odločitev? • Katere informacije/funkcije bi lahko nudil takšen sistem? • Predlagajte nekaj prikazov (grafikonov) Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  27. Podatkovna skladišča Podatkovno skladišče (“Data Warehouse”) je zbirka podatkov, namenjena podpori odločanja(pri upravljanju podjetij). Lastnosti: • vključuje podatke iz različnih virov • namenjeno podrobni analizi velike količine podatkov • urejeno po: • predmetu obravnave (kupec, proizvod, prodaja, dobavitelj) • času • relativno statično (občasna ažuriranja, sicer poizvedovanje) Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  28. BAZA PODATKOV podpira delo s podatki vnos in branje podatkov dinamično spreminjanje vsebine struktura se redko spreminja veliko uporabnikov transakcijske obdelave vnaprej določeni izpisi ali poizvedovanja s SQL SKLADIŠČE PODATKOV podpira analizo podatkov branje podatkov podatki so statični, le občasno ažuriranje strukturo prilagajamo potrebam malo uporabnikov analitične in sintetične obdelave ad-hoc analize, korelacije, statistike, OLAP Baza : Skladišče Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  29. Podatkovna skladišča: osnovni pojmi • podatkovna kocka(“Data Cube”) • hierarhično urejene dimenzije(“Concept Hierarchy”) • sprotna analiza podatkov(OLAP: “On Line Analytical Processing”) • vrtilna tabela (“Pivot Table”) • vrtilni grafikon (“Pivot Chart”) Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  30. 605 825 14 400 680 952 31 512 812 960 30 501 927 995 38 580 Podatkovna kocka (“Data Cube”) Prodaja [enot] CE Lokacija 1 MB 2 LJ Čas [četrtletje] 3 4 A B C D Izdelek Število dimenzij ni nujno 3 Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  31. podatkovna kocka Izdelek Datum Kolicina Primer: od transakcij do podatkovne kocke transakcije • Vsebina: vsota Kolicin • Dimenziji: • Datum • Izdelek Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  32. HIERARHIJA VSE LOKACIJA ČAS Italija Slovenija Država Leto ... Centr. Gorenjska Dolenjska Regija Četrtletje ... ... LJ KR Kraj Mesec Teden ... Prod. A Prod. B Prod. C Prodajalna Dan Hierarhične dimenzije (“Concept Hierarchy”) LOKACIJA Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  33. Dimenzije in elementi podatkovne kocke LOKACIJA Država Leto ČAS Regija Četrtletje Kraj Mesec Prodajalna Dan Prodano [enot] Elementi Prodaja [€] Ime Ime Kategorija Znamka KUPEC Skupina Vrsta IZDELEK Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  34. Drill-Down: razvij četrtletje v mesec CE CE 1 1 MB MB 2 2 LJ LJ Sep Jan 3 3 Feb Okt 4 4 Nov Mar Apr Dec A A A B B B C C C D D D Roll-Up: združi kraj v regijo Štajerska Centr. Operacije OLAP Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  35. Slice: presek CE 1 1 A MB 1 5 7 3 MB 2 2 B LJ C 3 3 1 D 4 4 2 A B D A 1 A B B 2 C 3 C D D 4 Pivot: obrni 1 Dice: izsek 5 MB 7 MB 3 LJ Operacije OLAP Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  36. Vrtilna tabela (“Pivot Table”) Dvodimenzionalni zbirni prikaz večdimenzionalnih podatkov (podatkovnih kock) Vsebuje področja: • podatki: vsebina, prikazuje osnovne ali zbirne podatke • vrstice: prva dimenzija • stolpci: druga dimenzija • strani: izbira (filtriranje) podatkov V vsakem področju je lahko več spremenljivk (polj osnovne tabele) Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  37. Vaja: Naredimo vrtilno tabelo v Excelu Kaj pa, če želimo: • več vsebine (npr. Cena)? • hierarhične dimenzije (npr. hrana/pijača)? Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  38. Podatkovne kocke in OLAP v Accessu S programom Microsoft Access lahko: • Simuliramo podatkovno kocko z relacijsko podatkovno shemoModel “zvezde” ali “snežinke”: • centralna tabela vsebuje podatke, ki jih spremljamo • in je relacijsko povezana s tabelami, ki opisujejo dimenzije • Pregledujemo podatkovno kocko z: • vrtilno tabelo • vrtilnim grafikonom Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  39. Vaja: Podatkovna kocka in OLAP v Accessu Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  40. MS Analysis Services: Podatkovne kocke Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  41. MS Analysis Services: OLAP in vrtilna tabela Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  42. Izkopavanje podatkov (“Data Mining”) OLAP: nudi dober pregled nad podatki (“kaj se dogaja”) Izkopavanje podatkov: poglobljeno iskanje zakonitosti (vzorcev) v podatkih Nameni: • napovedovanje(“forecasting”) • klasifikacija (“classification”) • razvrščanje v skupine(“clustering”) • povezovanje (“associating”) izidov, ki se pogosto zgodijo hkrati • iskanje vzročnih in časovnih odvisnosti (“sequencing”) Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  43. 3. Interpretacija, vrednotenje in predstavitev Podatki 2. Izkopavanje podatkov 1. Priprava podatkov Znanje Faze iskanja zakonitosti v podatkih ZNANJE: modeli, pravila, odvisnosti, vzorci, ... VIRI PODATKOV Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  44. 1d. Transformacija 1c. Selekcija Pod. skladišče 1b. Integracija 1a. Čiščenje Baze podatkov Datoteke Zun. viri 1. faza:Priprava podatkov Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  45. 2. faza:Izkopavanje podatkov Uporaba številnih in raznovrstnih metod: • statistične metode • osnovne statistike • korelacije • diskriminantne in regresijske analize • vizualizacija • metode strojnega učenja: • odločitvena drevesa • odločitvena pravila • asociacijska pravila • nevronske mreže • razvrščanje v skupine • ... Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  46. Asociacijska (povezovalna) pravila Tipični problem: analiza nakupovalnih košaric Naloga: Poiskati "zanimiva" pravila oblike če kupi mleko, potem kupi tudi maslo mleko  maslo Tri pravila: mleko  maslo[sup 75%, conf 75%] maslo mleko [sup 75%, conf 100%] med mleko[sup 50%, conf 100%] Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  47. Dohodki  50.000  50.000 Starost Stranka=da  32  32 Stranka=ne Stranka=da Odločitvena drevesa Odločitveno drevo: • opisuje zakonitosti v obstoječih podatkih • napoveduje (klasificira) nove primere Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  48. Dohodki  50.000  50.000 Starost Stranka=da  32  32 Stranka=ne Stranka=da Klasifikacijsko odločitveno drevo Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11)

  49. Spol Ž M Starost Dohodek=75.000  53  53 Dohodek=7.500 Dohodek=205.000 Regresijsko odločitveno drevo Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11) primer povzet po: Sašo Džeroski: Decision Trees

  50. Primer Dobiček Starost Konkurenca Vrsta _______________________________________________________________________________________ padastaro ne SW pada srednje da SW narašča srednje ne HW pada staro ne HW narašča novo ne HW narašča novo ne SW narašča srednje ne SW narašča novo da SW pada srednje da HW pada staro da SW _______________________________________________________________________________________ Poslovni informacijski sistemi (UNG 2010/11) povzeto po: Bojan Cestnik: Strojno učenje