INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE I POSLOVANJE - efos.unios.hr · Operacijski sustav Pomoćni Mrežni...

INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE I POSLOVANJE

Nastavnici:Prof.dr.sc. Josip Mesarić

Prof.dr.sc. Branimir DukićProf.dr.sc. Marijana Zekić Sušac

Asistenti: Adela Has mag.oecDario Šebalj mag.oec

Cjeline i ishodi učenja

Cjeline

1. Što se podrazumijeva pod pojmom IT (ICT)

2. Ključne komponente i podsustavi IT-a

3. Karakteristike i uloge komponenata i podsustava

4. Integracija

5.ICT u poslovnim sustavima

Ishodi učenja

1.Razumijeti i interpretirati pojam ICT u užem (tehničkom i širem (ekološkom) smislu

2.Prepoznati i opisati područja upotrebe ICT u poslovanju

3.Razumijeti i interpretirati trendove u obradi podataka

4.Razumijeti i objasniti ulogu ICT podsustava u poslovanju

Informatika 2015/16 2

ICT (Računalni) sustav

Računalni sustav – tehnički koncept

Obuhvaća:

• Računalo i ulazno-izlazne podsustave

• Programska rješenja (skup programskih instrukcija) za– Upravljanje radom

hardverskih komponenata i povezivanje s korisničkim programima

– Rješavanje specifičnih zadataka

Računalni sustav – ekološki koncept

Obuhvaća:• Računalo s ulazno-izlaznim

podsustavima• Programska rješenja (skup

programskih instrukcija) za– Upravljanje radom hardverskih

komponenata i povezivanje s korisničkim programima

– Rješavanje specifičnih zadataka

• Ljude – sudionike u interakciji s hardverom i softverom

• Organizaciju• Podatke (u najširem smislu)


Računalni sustav – tehnički koncept

4Informatika 2015/16

Ulazne (ulazno-izlazne)jedinice

Računalo (matična ploča, procesor, RAM, U/I sustavi)

Izlazne jedinice(Zasloni , pisači….)

Posrednički podsustav (pr. grafička kartica)

Sustavi za pohranu

Hardver - ulazi

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


Znak

Broj

Zvuk

Slika

kodiranje

Semantički oblik I Fizički oblik razumljiv procesoru

Znak

Broj

Zvuk

Slika

Izlaz

kontrola

Semantički oblik II

Uz pomoć U/I podsustava i programa

Hardver - obradba


Podatci –strojni oblik

Programi –

strojni oblik

Obradbena jedinica

Pohrana -

strojni oblik

•Klasifikacija

•Kategorizacija

•Izračuni

•Logičke operacije...

Obradbene jedinice – procesori i memorija na temelju programskog koda nad podatcima izvode potrebne operacije

Hardver - pohrana

Pohrana: rješava problem pretvorbe logičke organizacije (datoteka i mapa) u fizičku organizaciju podataka i pohranu velikog broja podataka koji se mogu brzo zapisati, kojima se može brzo pristupiti i pročitati ih a zapis je trajan


Tehnologije zapisa:

Na mikročipu

Magnetni zapis

Optički zapis

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

U/I podsustav

CPU,RAM

Hardver - izlazi

Izlaz: rješava problem pretvorbe fizičkog oblika podataka u semantički oblik prepoznatljiv čovjeku (korisniku) ili drugom stroju


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

Uz pomoć U/I podsustava i programa

Komunikacije i mreže

Mreže omogućuju:• Korištenje resursa drugih

računalnih sustava (podataka, programa)

• Racionalno iskorištavanje zajedničkih resursa

• Komunikaciju podatcima, zvukom i/ili slikom u realnom vremenu

• Brzo pretraživanje podataka

• Slanje i primanje elektroničke pošte

• Integraciju različitih mrežnih usluga


Prijenos i distribucija podataka


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 korisnikSkupni korisnici (LAN)Pristup uz upotrebu uređaja i softvera; uspostava zahtjeva

Pristupna mrežaUloga: spajanje korisničke opreme i uspostava veze s jezgrenom mrežom

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

Problem uspostave komunikacijskog odnosa, problem prijenosa signala (podataka), problem prihvaćanja, provjere i kontrole

Software (softver) - program


Slijed logičkih koraka koji se mogu iterativno ponavljati izrečen u jeziku kojeg poznaje čovjek; logičkim koracima rješava se specifičan korisnički problem; ako se slijedom tih logičkih koraka želi upravljati računalnim komponentama i povezati čovjeka i stroj treba riješitiProblem: kako čovjeku bliske jezične strukture prevesti u stroju prepoznatljivi oblikRješenje: programi prevoditelji

Vrste softvera


Softver

Sistemski

Operacijski

sustavPomoćni Mrežni

Upravljanje

prometom

Mrežni

Servisi

Primjenski

Opći

Tekstualni

procesori

Tablični kalkulatori

Prezentaciiski

Baze podataka

Posebni

Poslovna aplikacija

Zabava

Razvojni

Programski

Jezici i alati

Lifeware – ljudi i ICT

Aspekti:

• Korisnički – korisnici primjenskih programa, information worker

• Kreativni – programeri (developeri)

• Upravljački – sistem administratori

• Organizacijski – organizatori IS-a, informacijski menadžeri

• Kontrolni – kontrolori podataka, kontrolori programa, komunikacija, hardvera…


Podatci, informacije, znanje

• Pojam podatka, informacije i znanjaPodatak ( jednina: datum, množina: data): broj, pojedinost, nevrednovana činjenica,

koncept, opis, pojava; nešto što je dano kao takvo; u računalnim sustavima sve što se može prevesti u računalu podesan (razumljiv) oblik i obraditi nekim programom

– Program – skup instrukcija napisanih u programskom jeziku i prevedenih u oblik koji se izvodi u procesoru računala

– Podatak - za računalo je sve drugo što nije program

Informacija: pojam sa više značenja ovisnih o kontekstu• Informacija je povećanje određenosti (o nečem...- inverzna Shannonova definicija)• Proizlazi iz podataka i logičkih operatora nad njima (“obrađeni” podatak)• Odnos podatka i metapodatka • Sinonim za podatak• Mjera neodređenosti sustava • Podatak u kontekstu (spoznaje).....Znanje: informacije i podatci vezani uz spoznajni proces i iskustvo (informacija u

kontekstu) na temelju koje se mogu stvarati nove informacije i novi podatci kao i novi algoritmi.


Podatci – modeli podataka


PODATCI I INFORMACIJE

PribavljanjaUnosaOrganizacijeObradePohraneDistribucije PretraživanjaAnalizeKorištenja

strukturirani nestrukturiraniodređuju način

(model):

svaki podatak ima jedinstvenu strukturu (atribute i njihove vrijednosti i veze među njima)

ne postoji jedinstvena struktura kojom bi se otkrio odnos među podatcima

Primjer:- Podatci u tablicama različitih baza podataka (studenti, stanovnici države, korisnici mobitela, pacijenti)

Primjer:Slike, binarne datoteke, tekstualni podatci u nekom prirodnom jeziku, audio zapisi, video zapisi…)

Podatci – modeli i metode organizacije pohrane i obradbe podataka

16

Informatika 2015/16

PODATCI I INFORMACIJE

strukturirani nestrukturirani

Modeli i metode

dio su modela baza podataka za čije kreiranje, obradu, pretraživanju i predstavljanje u korisniku razumljivoj formi se koriste posebni programski sustavi (Data Base Management Systems)

njihov smisao se u datom kontekstu mora objasniti.

(Metode datamininga, asocijacijskih pravila, strojnog učenja, semantičkih mreža, ekspertnih sustava….)

Problemi s podatcima


Podatci

nekada danas

• Nedostatnost• Slabe mogućnosti obrade• Nemogućnost razmjene• Ograničeni formati

• Preobilnost• Nedostatni ili nerazvijeni alati za manipulaciju• Nužnost razumijevanja konteksta za interpretaciju

-Decentralizirani-Obilniji (voluminozni) u smislu količine-Različitiji u smislu brojnijih tipova i formata -Sve brži u nastajanju-Kompleksni po sadržaju i mogućnostima za njihovu obradu

postaju

Problemi s podatcima - trendovi


• Decentralizacija – podatci nastaju na različitim mjestima, prikupljaju se, povezuju, obrađuju, koriste u datom kontekstu i pohranjuju lokalno ili se distribuiraju na lokalne uređaje, lokalne mreže (LAN), vanjske mreže (WAN) ili u “oblak” (CLOUD)•Voluminoznost – broj digitaliziranih podataka raste eksponencijalno, osobito nakon pojave Interneta i mjeri se danas u PB (petabyte = 1015 i stremi ka EB (egzabyte = 1018 byta; (pohrana na velikim podatkovnim serverima)•Oblici i formati – sve postaje podatak; sve se digitalizira - klasični podatci u ogromnim bazama o ljudima, stvarima (Internet of things), događajima, mjestu boravka, pristupu internetu, slike, tekstovi…• Brzina nastajanja – broj podataka koji je prikupljen i pohranjen u posljednjih 5 godina veći je od broja podataka zabilježenih u cijeloj prethodnoj povijesti čovječanstva i postoji trend uduplavanja u slijedeće dvije godine•Način obrade – nekada se iz ogromnog fonda podataka uzimao uzorak i obrađivao nekom od metoda; danas se obrađuje sve. Klasični DBMS sustavi i drugi programi postaju ograničeni za obradu; Nove metode i modeli (NoSQL, Hadoop…)

Podatci – integracija i trendovi

19

dokumenti transakcijski podaci

tekstovivideo zapisi

audio zapisi

slike

UL.-IZL.TRANS.

P O S L O V N I S U S T A V

Dodavanje metapodataka nestrukturiranim sadžajima. Standardizacija, unifikacija i integracija sa strukturiranim podatcima

Dru

štve

ne

mre

že

RačunarstvoDruštvenih mreža

Strategije otkrivanja obrazaca

0 0 0

Kontekstualno Računarstvo

Pretraživan

je/

Mo

biln

ost

Klasifikacija sadržaja radi lakše analize i izračuna

Semantičko pretraživanje i domenski modeli stavljaju u kontekst za korisnika

Izvor: Modificirano prema “The Role of Semaphore Content Intelligence in Big Data Analytics”, hhtp://www.semaphore.com

Računalna (r)evolucija – uzroci i posljedice

Zahtjevi poslovnih sustava

• Za sve većim brojem podataka

• Za novim pojavnim oblicima podataka

• Za sve većim brzinama prijenosa podataka

• Za kompleksnijim područjima upotrebe

• Za integracijama podataka

Pokretačka snaga ICT

• brzi rast i razvoj ICT-a njihova moć i (sve niža) cijena mijenja se dramatično

• računala (ključne komponente – procesori i memorije, ulazno izlazni podsustavi),

• komunikacije

• softver

• podatci


Računalna (r)evolucija – postoje li zakonitosti i gdje su granice

• Zakon po kojem se brzina i obradbena moć procesora udvostručuje svakih 1,5 -2 godine naziva se Moore-ov zakon*

• Slične se zakonitost uočavaju u razvitku kapaciteta eksternih i interne memorije i brzina prijenosa podataka

• Granice: određene su fizičkim i tehničkim mogućnostima raspoloživih materijala i sustava

• (*Gordon Moore – jedan od osnivača INTEL-a)


Moore-ov zakon za memorije, kapacitete diskova i brzine prijenosa podataka


-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

14

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Brzine prijenosa

(KBs)

Diskovi(Mb)

Memorija (Mb)

godina

Gdje su granice…?


• Ravnoteže ekonomske efikasnosti proizvodnje i upotrebe novih tehnologija i novih otkrića i potreba

Nove potrebe i nova otkrića

Zahjtevi za povrat ulaganja

Širenje u različia područja primjene

Masovna proizvodnja

Fizičke i tehničke karakteristike postojećih

materijala i sustava

Proširivanje postojećih i nove potrebe

Novi načini korištenja

Novi materijali i tehnologije

Informacijske tehnologije – SWOT analiza


• S – strength (snaga)• W – weaknesses (slabost)• O – oportunities (prilike)• T – threats (zapreke)

S

W T

O

Pristup povjerljivim informacijama

Napad na privatnost

Računalni kriminal

Računalni virusi

Ugrožavanje autorskih prava

Pristup ogromnim fondovima informacija i znanja

Prihvatljiva mlađim generacijama

Diverzifikacija u sva područja

Konkurent. prednost zbog brze obrade

Olakšavanje rada

Sve veća obradb. moć

Sve niže cijene po jedinici obr. podataka

Zamjena ljudskog rada u rutinskim i intelektualnim poslovima

(Gotovo) sve se može prevesti u digitalizirani oblik podesan za obradu i čuvanje na računalu

Ranjivost na provale i krađe

Neprihvaćanje i loša iskoristivost

Ovisnost nerazvijenog svijeta od ICT oligopola

Informacijska preobilnost

Cijena sofwtare raste

ICT i poslovanje – stanje i trendovi

• ICT u svim područjima ljudske prakse– Prodor u sve poslovne funkcije, sve aktivnosti i poslovne procese– Relativno jednostavne obrade nad velikim brojem podataka

(računovodstvo)– Kompleksne metode za oblikovanje proizvoda i vođenje

proizvodnje (CAD,CAM,CIM)– Digitalizacija vrlo kompleksnih (multimedijalnih) podataka– Upravljanje složenim kompleksnim procesima (SCM, CRM, ERP)– Nove analitičke i prognostičke metode i simulacija ljudskog

načina odlučivanja (Ekspertni sustavi, Neuronske mreže, Neizrazita logika, Poslovna inteligencija)

– Složene analitike svih vrsta podataka u svrhu donošenja poslovnih odluka

– Novi informacijski servisi i pretraživački alati – Mobilno poslovanje



• ICT i promjene načina rada i poslovanja i nova područja rada– Rad u timovima i nužnost brze i jednostavne komunikacije

– Mobilnost i pristup udaljenim podacima

– Nehijerarhijske organizacije

– Fleksibilni proizvodni sustavi, zemljopisni informacijski sustavi, Digitalni uredi

– Elektroničko poslovanje i elektronički sustavi plaćanja

– Novi procesi, proizvodi i usluge, nova radna mjesta i nova tržišta



• Virtualizacija– Korištenje različitih resursa (programa i podataka s drugih

računala i stvaranje predodžbe da ih korisnik ima na svom računalu (virtualizacijski softver i hardver na virtualizacijskim serverima)

• Računarstvo u oblaku• Integracije i kolaboracije

– Integracija aplikacija u jedinstvene kompleksne poslovne pakete za vođenje cjelokupnog poslovanja i/ili skupina poslovnih procesa (ERP, SCM, CRM, CAM, CIM, BI)

– Integracija podataka i pristup velikom broju baza– Integracija Web tehnologija i tehnologija za pretraživanje i

prijenos podataka– Integracija programskih alata


EFOS Informatika2013/14

Evolucija korištenja IT-a u poslovanju

godina1960 2000199019801970 2010

Stu

pa

nj in

teg

racije

Grafički OS i nova sučelja

Internet i intranet; lokalne i

globalne mreže; klijentsko-

poslužiteljske tehnologije u dva i

više slojeva; html i XML

Jednostavne obrade,

zasebne aplikacije i

datoteke podataka;

batch obrada; Jezici III

generacije

Hijerarhijske baze

podataka i mrežni

modeli; jednostavne

obrade nad velikim

brojem podataka;

specijalizirani jezici;

(COBOL)

Slabo povezane

aplikacije; obrada i

podatci su na

središnjem računalu

Pojava novih baza

podataka i jezika (4GL)

Za rad s bazama

podataka; pojava PC-a,

obrade se odvajaju od

podataka; inteligentni

terminali; lokalne

mreže i funkcionalno

orijentirane aplikacije

Relacijske baze

podataka i sustavi za

upravljanje bazama

podataka (DBMS);

SQL; modularni razvoj

aplikacija na

jedinstvenim bazama;

integracija poslovnih

procesa

Višedimenzijske baze

podataka i OLAP;

CASE alati za

projektiranje

informacijskih sustava;

Pojava ERP sustava

Objektno orijentirane

baze i objektno-

relacijske baze

podataka; novi oblici

podataka; brze mreže i

novi jezici za mrežne

aplikacije

`Exchange

Organizati

on

dSA

Application process

NDPS Manager

28

ICT i poslovanje – opisi važnih skraćenica:

• ERP – Enterprise Resource Planning – visoko integrirani informacijski sustav poduzeća koji pokriva sve interne procese (transakcijske, upravljačke, plansko-analitičke, komunikacijske i kontrolne) i povezuje vanjske i unutrašnje podatke

• SCM – Supply Chain Management – kompleksna zasebna (ali može biti i dio ERP-a) aplikacija putem koje se uspostavljaju odnosi s dobavljačima, planovima proizvodnje, skladištenja, logistike i zahtjevima (narudžbama) kupaca

• CRM – Customer Relationship Management – skup programskih rješenja kojima se uspostavlja prikupljanje podataka, razmjena podataka i analitika kupaca s ciljem zadržavanja postojećih klijenata i pridobivanja novih

• CAM – Computer Aded Manufacturing – skup programskih rješenja za planiranje i projektiranje proizvoda (proizvodnog programa) i upravljanje (potpuna automatizacija) proizvođačkim procesom

• CIM - Computer Integrated Manufacturing - kompleksno programsko rješenje koje ujedinjuje planiranje proizvodnje, projektiranje proizvoda i robotizirane sustave u proizvodnji

• BI – Business Intelligence – skup poslovnih aplikacija (zasebnih ili kao dio ERP-a) pomoću kojih se izvodi poslovna analitika (financijska, robna, radna) i procjenjuje sustav ili njegovi dijelovi i aktivnosti prema definiranim skupovima indikatora (KPI –Key Performance Indicators)


Suvremeno poslovanje = elektroničko poslovanje

Karakteristike:

• Digitalizirani interni procesi i informacijski sadržaji i tokovi

• Komunikacija među poslovnim sustavima i intenzivna razmjena podataka kroz kolaboracijske procese s okolinom (SCM, CRM, ERP, e-commerce, e-government, e-obrazovnje, e-bankarstvo)


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

31Informatika 2015/16EFOS Informatika2014/15 31

BankeLjudski resursi

UpravaMenadžment Pravna

služba

Računovodsvo i financije

Nabava i kupovina

Proizvodnja

Razvoj Marketing

Skladište/logistika

Prodaja

K u

p c

i

Do

bav

ljači

Drugi poslovnisustavi

Državne ustanove

Poslovni sustav – elementi, podsustavi i okruženje

Elementarni procesi u kojima se prikupljaju i obrađuju podatci integriraju se zbog povezanosti s drugim procesima u složenije informacijske arhitekture – podsustave; U poslovnim sustavima mogu se uočiti podsustavi:

• Informacijski podsustav računovodstva i financija

• Informacijski podsustav plana i analize

• Informacijski podsustav proizvodnje i skladišta

• Informacijski podsustav marketinga i prodaje

• Informacijski podsustav nabave…


Poslovni sustav – elementi, podsustavi i okruženje


Sve je u poslovnom sustavu opisano nekim konačnimskupom podataka;•Ciljevi i planovi•Tehnologija•Procesi i materijali•Objekti •Događaji•Sudionici•Aktivnosti•Ulazi•Izlazi•Upravljanja•Komunikacije

INFORMACIJSKI RESURSI

“datafikacija”

Informacijski resursi poslovnogsustava


Procesi inositelji•Materijalni•Financijski•Ljudski•Tehnološki

Poslovnefunkcije:•Proizvodnja•Marketing•Nabava•Prodaja•Održavanje•Računovodstvo•Financije

PODATCI I INFORMACIJENESTRUKTURIRANI STRUKTURIRANI

Određuju način:PribavljanjaUnosaObradePohraneDistribucijeAnalize

35

Poslovni informacijski sustav –kompleksnost i nužnost modeliranja

Modeli u poslovnomsustavu

Izvor: Jonás Montilva C. and Judith Barrios A. BMM: A Business Modeling Method For Information Systems Development, CLEI ELECTRONIC JOURNAL, VOL. 7, NO. 2, PAPER 3, DECEMBER 2004

INFORMACIJSKI SUSTAV = MODEL POSLOVNOG SUSTAVA U INFORMACIJSKOM POLJU

IS JE KOMPLEKSAN SUSTAV PO SVEMU ŠTO NEKI SUSTAV ČINI KOMPLEKSNIM

Nužnost modeliranja

Model – pojednostavljeni prikaz sustava s njegovim

najbitnijim sadržajima

Dijelovi IS-a za izvršenje ciljeva IS-a

Transakcijski

(operativni) IS-i

Upravljački IS

Sustav za potporu odlučivanju

IS P

roiz

vod

nje

IS R

aču

no

vod

.

IS F

inan

cija

IS M

arke

tin

ga

IS n

abav

e

IS P

rod

aje

Ure

dsk

i IS

... i

td.

Sinteza informacija iz transakcijskog IS-a

Modeli odlučivanja

Inteligentni sustav za potporu odlučivanju

Inteligentne metode

odlučivanjaSustavi za

komunikaciju i suradnju

36

R a

z i

n e

u

p r

a v

lj a

nj a

An

aliz

a

S

inte

za

37

Poslovni sustav i ICT -infoarena

Poslovni sustav

Literatura

• Čerić, V., Varga, M: Informacijska tehnologija u poslovanju, Element, Zagreb, 2004

• Mayer-Schonberger, V., Cukier, K.: Big Data A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, John Murray Publisher, London, 2013

• The Role of Semaphore Content Intelligence in Big Data Analytics”, hhtp://www.semaphore.com, 2014

• Jonás Montilva C. and Judith Barrios A. BMM: A Business Modeling Method For Information Systems Development, Clei Electronic Journal, Vol. 7, No. 2, Paper 3, December 2004


INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE I POSLOVANJE - efos.unios.hr · Operacijski sustav Pomoćni Mrežni...

Documents

Transcript of INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE I POSLOVANJE - efos.unios.hr · Operacijski sustav Pomoćni Mrežni...