excel solver

PANEVROPSKU UNIVERZITET APEIRON

FAKULTET INFORMACIONIH TEHNOLOGIJA

PREDMET: DSS – Sistemi za podršku odlučivanju

Školska 2013/2014 godina

DSS/SISTEM ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU

EXCEL SOLVER

SEMINARSKI RAD

PROFESOR: Prof. Dr Lazo Roljić

STUDENT: Aleksandar Balaban 24-10/VPI

Banja Luka, april 2014.

SADRŽAJ

UVOD3

I INFORMACIONI SISTEMI (IS) 4

II DSS - SISTEM ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU 6

2.1. Karakteristike DSS-a.............................................................................................9

2.2. Prednosti i nedostaci DSS-a.................................................................................11

2.3. Klasifikacija DSS-a..............................................................................................13

2.4. Elementi DSS-a.....................................................................................................152.4.1. Baza podataka.........................................................................................152.4.2. Upravljanje BP........................................................................................162.4.3. Modeliranje.............................................................................................162.4.4. Korisnički interface.................................................................................17

2.5. Razvoj DSS-a........................................................................................................18

III EXCEL SOLVER 19

3.1. Područja primjene Excel Solver-a......................................................................20

3.2. Prednosti i nedostaci Excel Solver-a...................................................................213.3. Primjer.............................................................................................................................22

3.3.1.Instalacija excel solver-a...............................................................................................23

3.3.2.Kako postaviti model optimizacije..............................................................................24

3.3.3.Tumačenje i pohrana rezultata...................................................................................26

PRIMJER 22ZAKLJUČAK 23

LITERATURA........................................................................................................................24

UVOD

Informacioni sistem se definiše kao sistem koji koristi računarski hardware, software,

personal, procedure i resurse podataka da bi prikupio, transformirao i prenosio informacije u

organizaciji.

Sistemi za podršku odlučivanju (DSS - Decison Support Systems) su slični i

komplementarni standardnim informacionim sistemima i imaju za cilj da podržavaju,

uglavnom poslovne procese donošenja odluka. Predstavljaju simbiozu informacionih sistema,

primjene niza funkcionalnih znanja i tekućeg procesa donošenja odluka. Razvili su se zbog

uklanjanja jednog od glavnih nedostataka MIS-a (Managment Informaton Systems):

orijentacija na pružanje podrške rješavanju isključivo struktuiranih problema odlučivanja.

DSS je problemski orijentisan i mnogo je fleksibilniji.

DSS se zasnivaju na različitim matematičkim, simulacionim i analitičkim modelima,

koji su projektovani da pomažu u procesu odlučivanja.

Jedan od alata DSS-a je i Excel Solver koji se koristi se za optimizaciju linearnim ili

nelinearnim programiranjem za izračunavanje minimuma ili maksimuma nekih varijabli.

Ovaj seminarski rad će u svoja tri dijela obraditi ove tri teme, dakle, prvi dio će se

odnositi na definiciju i podjelu informacionih sistema (IS). Drugi dio seminarskog rada je

posvećen DSS-u, odnosno sistemu za podršku olučivanju te bolje osvrnuti na njegove

karakteristike, prednosti i nedostatke, klasifikaciju, elemente kao i njegove faze razvoja. Treći

dio seminarskog rada pobliže objašnjava Excel Solver.

INFORMACIONI SISTEMI

I INFORMACIONI SISTEMI (IS)

Informacioni sistem je integrisani skup komponeneti za sakupljanje, snimanje,

čuvanje, obradu i prenošenje informacija. Poslovna preduzeća, druge vrste organizacija i

pojedinci u savremenom društvu, zavise od informacionih sistema za upravljanje svojim

operacijama i djelovanjima, održavanje kompetitivnosti na tržištu, ponudu različitih usluga i

unaprijeđivanje ličnih sposobnosti i kapaciteta. Za primjer, moderne korporacije zavise od

računarskih informacionih sistema da bi procesovale svoje finansijske račune i poslovne

transakcije, upravljale ljudskim resursima; opštinske uprave zavise od informacionih sistema

za ponudu osnovnih usluga svojim građanima; pojedinci koriste informacione sisteme da bi

unaprijeđivali svoja znanja, za kupovinu, upravljanje bankovnim računima i transakcijama,

kao i za različita finansijske operacije.

Izumom i dostupnošću novih informacionih tehnologija (IT), javljaju se nove

mogućnosti. Pošto su informacioni sistemi omogućili različite ljudske aktivnosti, samim tim

su izvršili uticaj na društvo. Ubrzali su obavljanje svakodnevnih aktivnosti, uticali na

strukturu organizacija, izmjenili načine ponude i potražnje proizvoda na tržištu, kao i načine i

shvatanje rada. Informacije i saznanje, danas čine vitalni ekonomski resurs.1

Kompjuterski baziran informacioni sistem se definiše kao sistem koji koristi

računarski hardware, software, personal, procedure i resurse podataka da bi prikupio,

transformirao i prenosio informacije u organizaciji.2

Faze razvoja IS:3

o Data Processing (DP) – faza obrade podataka. Glavna ideja ovog IS je dobivanje

elementarne informacije razine sintetike, raznih spiskova, računa i slično.

o Menagement Information Systems (MIS) – faza upravljačkih IS koji pokušavaju

rješavati probleme operacijskog upravljanja u preduzeću korištenjem distribuiranog

unosa podataka na mjestu njihova nastanka i fleksibilnim rješavanjem.

o Decision Support Systems (DSS) – faza razvoja IS koji omogućavaju poslovna

odlučivanja. Primjenjuju se u dinamičkim privrednim granama. Dobro poslovno 1 http://www.wikipedia.org/, (03.11.2010.)2 Lagumdžija Z., Informatika, MIT Centar IDL tim, Sarajevo, 1999., str. 2513 Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 212

http://www.wikipedia.org/

INFORMACIONI SISTEMI

odlučivanje temelji se na odgovarajućoj informacionoj podršci, a ovakvi sestemi nude

i modele na temelju kojih se podaci transformišu u upravljačke informacije.

o Expert Systems (ES) – faza ekspertnih sistema u poslovanju. Ideja sistema se sastoji u

integriranju znanja određenog broja eksperata za pojedine oblasti, povezivanju u bazu

znanja poduprtu veoma dobrim bazama podataka.

o Executive Information Systems (EIS) – faza IS za izvšavanje poslovnih odluka. Oni

su veza između najboljih mogućnosti DSS sistema i početnih pogodnosti ES.

Podrazumjeva se prisustvo potpune podrške svih elemenata računara, pratećih uređaja

i posebno komuniciranja.

Izvor: http://www.efos.hr/

Savremeni informacioni sistemi mogu se podijeliti na:4

Operativne informacione sisteme i

Sisteme za podršku odlučivanju u menadžmentu

Operativni informacioni sistemi nisu informacioni sistemi čija je osnovna namjena

podrška odlučivanju. Kao posebna vrsta informacionih sistema oni su glavni proizvođači

informacija za više klase informacionih sistema.

4 http://www.znanje.org/, (02.11.2010.)

http://www.znanje.org/

DSS - SISTEMI ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU

II DSS - SISTEM ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU

Kraj 1970-tih i početak 1980-tih obilježen je ubrzanim razvojem informacione

tehnologije. Nove tehnologije u izradi integrisanih kola i mikročipova su omogućili povećanje

brzine i kapaciteta što je prouzrokovalo veću mogućnost u praktičnim primjenama u

odlučivanju i upravljanju preduzećem. Teorije odlučivanja su se razvile nezavisno od

informacione tehnologije i bazirale su se na kvantitativnim metodama i modelima, a

najpoznatije su: linearno programiranje, mrežno planiranje, transportni problem, teorija

redova čekanja, dinamičko programiranje. Sredinom 1980-tih nastao je koncept sistema za

podršku grupnom odlučivanju, dok je ozbiljna primjena sistema za podršku odlučivanju

počela tek sa upotrebom prilagođenih DSS alata sa mikroračunarima.

Donošenje složenih odluka je proces koji sadrži mnoštvo međusobno povezanih i

uzajamno zavisnih faktora. Brojni autori u naučnim radovima, a sve više i praktičari, ukazuju

da je donošenje odluka samo na osnovu ličnog promišljanja ili intuicije čovjeka gotovo

nemoguće. U novije vrijeme ide se na donošenje odluka u okviru grupa gde se razmjenjuju

mišljenja i unapređuju znanja pojedinih učesnika i eksploatiše različito iskustvo učesnika. Sve

se više koristi računarska podrška odlučivanju u vidu specijalnih software-a koji se

zajedničkim imenom zovu Sistemi za podršku odlučivanju (Decision Support Systems) ili

skraćeno DSS.5

Prvi naziv za sisteme koji služe kao podrška u odlučivanju bio je "menagement

decision systems" a sintagmu je oblikovao M. C. Scott Morton.6

DSS su interaktivni, fleksibilni i adaptivni računarski informacioni sistemi specijalno

razvijeni za podršku u rješavanju nestrukturiranih menadžment problema u cilju poboljšanja

procesa odlučivanja. To su prošireni sistemi sposobni da podrže ad hoc analize podataka i

modeliranje, okrenuti ka planiranju budućnosti korištenjem neregularnih vremenskih

intervala.7

5 http://www.maturskiradovi.net/, (31.10.2010.)6 Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 2127 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)

http://www.megatrend-info.com/

http://www.maturskiradovi.net/


Izvor

: http://www.megatrend-info.com/

DSS- je software-ski proizvod koji se koristi kao pomoć pri odlučivanju na bilo kojoj

razini upravljanja s naglaskom na odlučivanju kod slabostrukturiranih i nestrukturiranih

zadataka. Kao i svaki aplikacijski software i DSS podrazumijeva odgovarajuću hardware-sku

podršku, operacijski sistm, bazu podataka i korisničko sučelje. Podrazumijeva također ljudske

resurse (kreatore - dizajnere sustava, programere, korisnike) i organizacijske sposobnosti.

Kako je namjenjen potpori odlučivanju podrazumijeva i manager-e – one koji donose odluke.

Za razliku od klasičnih upravljačkih sustava, kojima je u fokusu efikasnost (kroz na primjer

smanjenje troškova), usmjerenost na

strukturirane zadatke i oslonac na baze

podataka i izvještavanje, DSS-u je u fokusu

efektivnost, slabostrukturirani i

nestrukturirani zadaci i potpora, a ne

uklanjanje menager-skih prosudbi. Osnovna

zadaća sistema za podršku odlučivanju je

podržati proces odlučivanja i temelji se na

paradigmi “podaci - dijalog - modeli..8

8 http://www.ices-study.org/, (02.11.2010.)

Podaci: unutrašnji i spoljašnji

Drugi računarski zasnovani sistemi

Upravljanje podacima

Upravljanje znanjem

Korisnički interface

Korisnik

Upravljanje modelima

http://www.ices-study.org/



Izvor: http://www.cigla.gradst.hr/

Ranih sedamdesetih Scott Morton definiše DSS kao interaktivni kompjuterski baziran

sistem, koji koristeći podatke i modele pomaže donosiocima odluka da reše nestrukturirane

probleme. Dok krajem sedamdesetih Keen i Morton navode da DSS spajaju intelektualne

resurse pojedinaca sa kompjuterom obezbeđujući na taj način kvalitet odluke. To je

kompjuterski baziran sistem za podršku odlučivanju menadžmentu u vezi polustrukturiranih

problema. Po Steven Alter-u, sistemi za podršku odlučivanju su dizajnirani specijalno da

olakšaju proces odlučivanja, predstavljaju podršku odlučivanju, a ne automatizaciju

odlučivanja, i moraju biti sposobni da brzo odgovore na promenljive zahteve donosioca

odluke. Keen 1980. g. definiše termin DSS kao razvojni proces gde finalni sistem može biti

razvijen samo kroz adaptivni proces učenja i evolucije. U tom razvojnom procesu DSS

korisnik, DSS builder i sam DSS učestvuju zajedno rezultujući evolucijom sistema.9

Sistemi za podršku odlučivanju (DSS) predstavljaju pomoć u donošenju strateških

odluka u kompaniji. DSS su kompleksni kompjuterski programi koji na osnovu ulaznih

podataka iz baze podataka, primjenom različitih matematičkih modela, mogu da predvide

ponašanje realnog sistema u nekim budućim okolnostima. DSS omogućava menadžmentu da

testira ponašanje sistema u različitim uslovima promjene okruženja, kao i da testira reakcije

okruženja na različite promjene u sistemu. Sistem omogućava da se veoma brzo sagledaju

efekti različitih strateških odluka.10

DSS su lahki za korištenje, jer su jezici za komunikaciju dosta jednostavni i struktura

sistema je takva da obezbjeđuje lagan pristup podacima u interaktivnom radu. DSS pomažu

korisnicima da ispolje svoju efikasnost i znanje uz poseban naglasak na lični stil odlučivanja.

Bitno je naglasiti da DSS ne predstavljaju automatizaciju procesa donošenja odluka već

predstvaljaju sredstvo i alat koje korisnici mogu upotrebljavati u onim slučajevima kada se ne

mogu unaprijed pripremiti algoritmi kojima se problem rješava.11

Sistem za podršku u odlučivanju primjenjiv je u odlučivanju koje karakterizira:12

o žarište je na polustrukturiranim zadacima koji zahtjevaju menadžersku prosudbu,

o naglasak je na rukovanju podacima,

9 http://www.cet.rs/, (02.11.2010.)10 http://www.scribd.com/, (01.11.2010.)11 http://www.intervizija.ba/, (01.11.2010.)12 Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 221

http://www.intervizija.ba/

http://www.scribd.com/

http://www.cet.rs/

http://www.cigla.gradst.hr/


o pristup menadžera računaru i podacima je direktan,

o oslonac na vlastitu prosudbu menadžera,

o menadžer poznaje okolinu odluke,

o naglasak na efikasnosti.

Neki komercijalni aplikativni DSS software-i su Electronic Brainstorming, Delphi,

Nominal Group, Issue Analyzer, Policy Formation, Vote Selection, Alternative Evaluator,

Questionaire, Topic Commenter, Stakeholder Id & Assumption...

2.1. Karakteristike DSS-a

Tumačenja sistema DSS:13

DSS obezbjeđuje podrušku za donosioce odluka uglavnom u polustrukturisanim i

nestrukturisanim situacijama odlučivanja. Takvi sistemi ne mogu biti rješavani sa

upravljačkim informacionim sistemima ili sa OLTP (On Line Transaction Processing)

sistemom.

Podrška se obezbjeđuje za različite nivoe upravljanja.

Podrška se obezbjeđuje za pojedince i grupe. Mnogi problemi organizacije zahtjevaju

grupno odlučivanje, manje strukturisani problemi zahtjevaju uključivanje u proces

odlučivanja više pojedinaca iz različitih organizacionih jedinica i različitih

menadžerskih nivoa. Takvi DSS pomažu integrisani rad između članova grupe u bilo

kojoj prilici.

DSS obezbjeđuje podršku u nekoliko međusobno zavisnih i/ili sekvencijalnih odluka.

DSS podržavaju sve faze procesa odlučivanja: ispitivanje (istraživanje), dizajn, izbor i

implementaciju.

DSS podržava različite procese i stilove donošenja odluka, ima prilagodljivost u

odnosu na osobine individualnog donosioca odluke: njegov jezik, riječnik, stil

odlučivanja i slično.

DSS moraju biti adaptini u odnosu na rok. Dunosioci odluka treba da budu proaktivni

i sposobni da u promijenjenim uslovima adaptiraju DSS; kako bi se takvim

promjenama udovoljilo.

13 http://www.tims-edu.rs/, (31.10.2010.)

http://www.tims-edu.rs/


DSS mora biti, takođe, fleksibilan, tako da korisnik može dodati, brisati, kombinovati,

mijenjati, dizajnirati osnovne elemente; očekujući brži i efektivan odgovor u

neočekivanim i nepredvidivim situacijama.

DSS moraju biti lgani za upotrebu. Korisnici u radu sa njima treba da se osjećaju kao

"kod kuće". Osobine kao što su: prijateljski orijentisani, fleksibilni, snažne grafičke

mogućnosti i dijalog na jeziku sličnom prirdnom, multidimenzionalna prezentacija

informacija, mogu uveliko povećati efektivnost DSS. Lahka upotreba DSS implicira

interaktivan mod komunikacije sa njim.

DSS nastoji da više unaprijedi efektivnost odlučivanja: tačnost, ažurnost, kvalitet,

nego samu efikasnost: niski troškovi obrade podataka i donošenja odluka.

Donosilac odluke ima potpunu kontrolu nad sistemom tokom svih koraka donošenja

odluke u rešavanju nekog problema odlučivanja. DSS je usmjeren na podršku, a ne na

zamjenu donosioca odluke. Donosilac odluke može u bilo koje vrijeme pribaviti

preporuke računara.

DSS omogućavaju učenje koje vodi ka novim zahtjevima i oplemenjivanju sistema

koje zatim vodi ka novom učenju, itd. u kontinuirani proces razvoja i unapređivanja

DSS.

DSS treba da bude lahak za konstruisanje. Krajnji korisnik može biti osposobljen da

sam konstruiše za svoje potrebe jednostavan sistem. Veliki sistemi moraju biti

izgrađeni u korisnikovoj organizaciji, angažovanjem više specijalista za njegov razvoj.

Prema I. Kaporu DSS ima odlike:14

pruža pomoć nestrukturiranim odlukama,

podržava faze odlučivanja,

podržava kombinaciju tehnika modeliranja i analize,

ima pristup raznolikosti podataka i raznovrsne prezentacije podataka,

može raditi interaktivno s ostalim IS,

ima naglašeno fleksibilnu i adaptivnu mogućnost upotrebe,

pristup mu je maksimalno prilagođen korisniku,

ostvaruje funkciju povećanja performansi s ciljem da prava informacija stigne pravoj

osobi u pravo vrijeme.

14 Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 220


Sprague i Carlson ističu sljedeće karakteristike sistema za podršku odlučivanju:15

o DSS se koriste za slabo strukturirane i nedovoljno specificirane probleme. Osnovni

razlog zbog kojeg se oni više koriste na višim nivoima odlučivanja je što su, po prirodi

stvari, niži nivoi odlučivanja suočeni sa bolje strukturiranim problemima, te su, samim

tim, u prilici da koriste egzaktne, kvantitativne metode, koje su jednostavnije za

primenu i mahom daju jednoznačne rezultate;

o Svrha DSS je da podrži, a ne da zameni donosioca odluka. DSS ne donosi odluke

automatski, već samo obezbeđuje analizu i podršku potrebnu za konkretnije

odlučivanje;

o Pošto je DSS namenjen odlučivanju, on pokušava da integriše tekovine nauke o

menadžmentu i tradicionalne funkcije obrade podataka. Dakle, DSS sadrži algoritme

logičkih i racionalnih procesa putem kojih klasifikuje, upoređuje i formira informacije

za odlučivanje.

2.2. Prednosti i nedostaci DSS-a

Holsapple u Whinston izdvajaju sljedeće prednosti:16

o prednosti DSS zavise od prirode donosioca odluke i situacije po pitanju odluka,

o DSS povećava urođene sposobnosti rukovođenja donosioca odluka,

o DSS može da riješi probleme koji bi oduzeli puno vremena ili koje on ni ne bi ni

pokušao da riješava,

o DSS se približava se riješavanju problema mnogo brže i pouzdanije od donosioca

odluka,

o čak i kad DSS ne može da riješi problem, može da stimulise donosioca odluka da

dublje razmišlja o dotično prolemu,

o izgradnja DSS može ukazati na nove načine razmišljanja u oblasti odlučivanja,

o DSS može da obijezbedi dokaze o opravdanosti stava donosioca odluka,

o U cilju unapređenja poduktivnosti DSS može pružiti značajne konkurentske prednosti.

Prednosti upotrebe DSS u poslovnim preduzećima:17

15 http://www.cet.rs/, (02.11.2010.)16 http://www.tims-edu.rs/, (31.10.2010.)17 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)



http://www.cet.rs/


o Postizanje većeg kvaliteta odluke,

o Poboljšanje komunikacije,

o Smanjenje troškova,

o Povećana produktivnost,

o Ušteta vremena,

o Poboljšano zadovoljstvo potrošača i zaposlenih.

Koristi koje donosi upotreba DSS sistema mogu se prije svega podijeliti u sljedeće tri

kategorije:18

Ljudski resursi - Pitanja koja su morali da rješavaju eksperti sada mogu da rješavaju

manje iskusne osobe, ali se istovremeno javlja nova potreba obučavanja. Pošto kod

rješavanja jednostavnijih problema eksperti nisu potrebni ostaje im slobodno vrijeme

za usredsređivanje ka drugim problemima i pronalaženje rješenja,

Kvalitet - sistem povećava kvalitet čineći ekspertsko znanje dostupnim i kodifikujući

ga. Kvalitet se povećava kontrolom izgradnje nove baze znanja u prostoru e-biznisa i

kontrolom poštovanja postojeće, uz sve pogodnosti koje nude informaciono-

komunikacione tehnologije,

Uštede - Uz mnogo manje utrošenog vremena i cijena usluga može biti niža. Posebno

u javnom sektoru mogu se napraviti redukcije troškova a i e-biznis je ne samo od

državnog interesa nego i šire društvene zajednice. Da bi uštede bile veće potrebno je

razviti tehniku analize troškova i koristi pri izgradnji ovog sistema primjenom sistema

upravljanja totalnim vrijednostima.

Ograničenja DSS:19

o Neke ljudima urođene vještine i talenti ne mogu biti ugrađeni u današnje DSS,

o DSS je ograničen na znanje koje posjeduje, odnosno ograničene su mu sposobnosti da

stekne nova znanja,

o DSS ograničen je vrstama obrade znanja koju njegov software može da izvrši,

o Mogućnosti DSS su ograničene mogućnostima računara (hardware i OS) koji se

koriste,

18 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)19 http://www.tims-edu.rs/, (31.10.2010.)




o Jezik kojim korisnici treba da saopšte svoje zahtjeve ograničava broj korisnika na one

koji prihvataju ovakav način izražavanja. Način prezentacije takođe ograničava broj

korisnika,

o DSS mogu biti napravljeni za prilično usku i specifičnu oblast primjene. Moguće je da

se zahtjeva vise DSS-a u riješavanju različitih zadataka u toku rada. Tada se postavlja

pitanje ko treba da koordinira rad nekoliko DSS-a.

2.3. Klasifikacija DSS-a

DSS koji su danas u upotrebi:20

DSS bazirani na podacima (Data-Driven DSS) stavljaju akcent na pristup i

manipulisanje strukturiranim podacima u veoma velikim bazama (data warehouse),

koje sadrže kako interne tako i eksterne podatke. Data warehouse sistem omogućava

efikasan pristup ovim podacima pomoću kompjuterskih alata prilagođenih specifičnim

zadacima kao i pomoću opštih alata koji obezbjeđuju dodatnu funkcionalnost. Data-

Driven DSS sa OLAP alatima posjeduju veoma visok stepen funkcionalnosti jer

omogućavaju i efikasnu analizu velike kolekcije historijskih podataka.

DSS bazirani na modelima (Model-Driven DSS) predstavljaju sisteme koji koriste

finansijske, reprezentacione i optimizacione modele. Ovi sistemi akcent stavljaju na

izgradnju i proučavanje modela. Kompleksne analize bazirane na modelima moguće je

izvršiti pomoću OLAP sistema (hibridnih DSS-a), koji objedinjuju modeliranje,

pretraživanje velike količine podataka i mogućnost sumiranja podataka. Čisto

modelima orijentisani sistemi koriste podatke i parametre obezbjeđene od strane

donosioca odluke, ali oni obično nisu intenzivno orijentisani na podatke.

Sugestivni DSS (Suggestion DSS) sadrže data mining alate kao i menadžment

ekspertne sisteme. Data mining alati pomažu analitičarima sugerišući veze koje

postoje među podacima. Data mining je, zapravo, proces pretraživanja velike količine

podataka u cilju pronalaženja konteksnih veza među tim podacima. Menadžment

ekspertni sistem može sugerisati ali i pokrenuti izvršavanje neke akcije za menadžera.

Sugestivni DSS se još nazivaju i DSS bazirani na znanju.

20 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)



DSS bazirani na dokumentima (Document-Driven DSS) su usmjereni na

pretraživanje i upravljanje nestrukturiranim podacima kao što su dokumenti i web

strane. Ovi sistemi predstavljaju skup različitih tehnologija memorisanja i procesiranja

nestrukturiranih podataka, radi obezbjeđenja što efikasnije pretrage i analize

dokumenata. Na primer web omogućava pristup ogromnim bazama dokumenata

uključujući i baze hipertekst dokumenata, slika, zvučnih i video animacija. Efikasna

pretraga je glavni zadatak ovih sistema.

Grupni DSS (Group DSS, GDSS) je tip DSS-a koji podrazumjevaju mogućnost

komunikacije donosioca odluke tj. grupno odlučivanje po principu usaglašavanja.

GDSS je potrebno kategorizovati kao specifični tip DSS-a jer podrazumjeva, upotrebu

specijalnih informacionih tehnologija za kolaborativni rad, kao što su sobe

odlučivanja, kompjuter sa displej projektorom, ali i mogućnost distribuiranog rada tj.

dobar sistem komunikacija.

Inter-organizacioni DSS (Inter-Organizational DSS) predstavljaju relativno novu

kategoriju DSS-a. Internet obezbjeđuje komunikacione linkove za različite tipove

inter-organizacionih sistema uključujući i DSS. Inter-organizacioni sistemi

omogućavaju udaljenim korisnicima da pristupe kompanijskom intranet-u ukoliko

imaju autorizovanu privilegiju da koriste određene DSS servise.

Funkcionalno specifični DSS (Function-Specific DSS) predstavljaju sisteme koji su

specijalno dizajnirani da podrže određene poslovne funkcije ili tipove poslovanja. Ovi

sistemi se obično dizajniraju za jedan specifični zadatak, mada se po svojoj prirodi

mogu svrstati u neku od glavnih kategorija DSS-a, kao što su DSS zasnovani na

podacima, modelima ili sugestivni DSS.

Web orjentisani DSS (Web-Based DSS) predstavljaju sisteme koji su implementirani

upotrebom web tehnologija. Oni omogućavaju menadžerima i poslovnim analitičarima

upotrebu DSS alata koristeći web browser-e. Server koji opslužuje DSS je povezan sa

korisničkim kompjuterima mrežnim TCP/IP protokolom. Ovakvi DSS omogućavaju

velikoj grupi menadžera da, koristeći web browser-e u mrežnom klijent-server

okruženju donose pojedinačne ili grupne odluke kao i da pristupaju Data Warehouse-u

kao dijelu DSS arhitekture. Može se reći da web tehnologije predstavljaju primarne

alate za razvoj inter-organizacionih DSS.

2.4. Elementi DSS-a


DSS aplikacije, pored kompjuterske podrške, sadrže i elemente koji utiču na njegovu

uspješnost. Uspješna podrška odlučivanju je postojanje i uzajamna interakcija između

elemenata:21

1) Ljudsko znanje,

2) Informacija koja opisuje problem,

3) Neophodna procedura za rad sistema u organizaciji,

4) Računara koji predstavljaju automatiziran dio DSS-a.

Automatizirani dio DSS-a je objedinjen hardware-om i software-om, a unutar ovog okvira

DSS se dijeli na sljedeće komponente:22

1) Bazu podataka (BP),

2) Upravljanje BP,

3) Modeliranje,

4) Generator izvještaje,

5) Korisnički interface.

2.4.1. Baza podataka

Baza podataka (BP) predstavlja kolekciju međusobno povezanih podataka organizovanih

prema potrebama i strukturi organizacije, koji mogu da se koriste od strane jednog ili više

korisnika, za jednu ili više aplikacija. Postoji nekoliko mogućih konfiguracija baze podataka.

Veći DSS posjeduju bazu podataka u okviru Data Warehouse – skladišta podataka. Jedan

DSS može koristiti više baza podataka u zavisnosti od mjesta skladištenja potrebnih

informacija. Takođe, razlikujemo podatke koji potiču iz spoljašnjih ili unutrašnih izvora. Pod

unutrašnjim izvorima smatraju se baze podataka unutar organizacije, dok podaci iz spoljašnjih

izvora mogu biti npr. podaci iz industrijske grane, sa tržišta ,državni propisi itd. Veza između

spoljašnjih podataka i sitema za podršku odlučivanju može se ostvarivati preko baze podataka

DSS -a ili direktnim unošenjem podataka tokom aplikacije. Internet takođe predstavlja izvor

spoljašnjih nformacija. Proces kreiranja baze podataka ili skladišta podataka (data

warehouse) preko spoljašnjih izvora naziva se ekstrakcija. Pod ekstrakcijom podataka

podrazumjeva se unošenje (inportovanje, sumarizacija, filtracija i kondenzacija podataka).23

21 Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 22322 Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 22423 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)



2.4.2. Upravljanje BP

Sistemi za upravljanje bazom podataka (database management systems - DMS)

omogućavaju upravljanje procesom ekstrakcije podataka. Međutim, pojedini istraživači iz

oblasti DSS imaju različit pristup u pogledu naziva ovog procesa. U ovom procesu podaci se

ne ekstahuju prosto, već trpe formalne i suštinske promjene presmještanja u bazu podataka,

tako da je za ovaj proces pogodnije koristiti termin preslikavanje. Sistem za upravljanje

bazom podataka (DBMS) prvenstveno služi za kreiranje, pristupanje i ažuriranje baze

podataka. Sistem za upravljanje bazom podataka posjeduje sposobnosti da ektrahuje podatke,

ažurira zapise u bazi podataka, povezuje podatke iz različitih izvora, izdvaja neophodne

podatke za formiranje upita ili izvještaj, obezbjeđuje sigurnost podataka, izvodi kompleksne

podatke manipulacije podataka za potrebe formiranja različitih upita, prati podatke koji se

koriste od strane DSS i upravlja podacima preko riječnika podataka.24

2.4.3. Modeliranje

Kao pomoć u istraživanju i kvantificiranju alternativa i odluka, menadžerima su na

raspolaganju razne metode modeliranja i formaliziranja procesa odlučivanja. Pri izgradnji

modela težište se većinom stavlja na sistemski pristup. Postojeće metode pomažu razvijanje

sistemskog pristupa u odlučivanju.25

Modeliranje u MDSS-ima:26

o Model – kao reprezentaciju realnosti;

o Zahtjevi prema modelima:

Generiranje alternativa

Usporedba i vrednovanje alternativa

Mogućnost analiziranja podataka

Simulacije, optimizacije i predviđanja

Vrste modela u MDSS-ima:27

1) Optimizacijski modeli

24 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)25 http://www.ftp.foi.hr/, (30.10.2010.)26 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)27 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)

http://www.oliver.efos.hr/


http://www.ftp.foi.hr/



a) Linearni

b) Nelinearni

c) Dinamički

d) Portfolio

2) Neoptimizacijski

a) Stabla odlučivanja

b) Simulacijski modeli

c) Statistički

2.4.4. Korisnički interface

Korisnički interface predstavlja mjesto gdje se odvija interakcija između čoveka i

mašine.28

Korisnički interface je način na koji osoba vrši interakciju sa elektronskom

napravom.29

Korisnički interface jeste vizuelni dio računarske aplikacije ili operativnog sistema

putem koje korisnik vrši interakciju sa računarom.30

Historija razvoja korisničkog interface-a može se grubo podijeliti na tri razdoblja:31

batch interface (aktuelan u periodu od 1945. do 1968. godine),

interfejs komandne linije (aktuelan od 1969. godine, u užoj upotrebi i danas)

grafički korisnički interfejs,tzv GUI (razvijen 1981. godine u današnjem smislu,).

Korisnički interface je kompjuterski program koji omogućava osobi da komunicira sa

kompjuterom korz korišćenje simbola, visualnih metafora i pokazujućih naprava. On ima jako

veliki značaj kako za korisnike sistema tako i za projektante informacionih sistema. Od

kvaliteta korisničkog interfejsa zavisi mogućnost upotrebe i prihvatljivost sitema od strane

korisnika. Razvoj hardware-ske tehnologije je omogućio komforniji rad i uslovio pravu

eksploziju u razvoju software-ske tehnologije, naročito na novijim verzijama windows

platforme, a to je predstavljalo i otvaranje novog prostora za napredne sisteme za podršku

odlučivanju.32

28 http://www.wikipedia.com/, (01.11.2010.)29 http://www.pcmag.com/, (01.11.2010.)30 http://www.businessdictionary.com/, (31.10.2010.)31 http://www.nebojsamilic.com/, (31.10.2010.)32 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)


http://www.nebojsamilic.com/

http://www.businessdictionary.com/

http://www.pcmag.com/


Korisnički interface se sastoji iz:33

Sistema za upravljanje korisničkim interface-om

Jedinice za prevođenje na prirodan jezik

Terminala

Printera, plotera i sl.

Korisnicki interface pokriva sve aspekte komunikacije između korisnika i sitema za

podršku menadžmentu. Dakle ne odnosi se samo na hardware i software već na faktore koji se

tiču lahkoće korištenja sistema, pristupačnost sistema i faktore vezane za čovijek-mašina

interakciju. Novi sistemi za podršku odlučivanju posjeduju takav korisnički interface koji im

omogućava:34

prilagođava korisniku različite dodatne/ulazne uređaje,

predstavlja podatke u različitim formatima,

obezbjeđuje interakciju sa bazom podataka i bazom modela,

obezbjeđuje color grafiku, trodimenzionalnu grafiku,

kroz više prozora dozvoljava da se više funkcija izvršava istovremeno,

obezbjeđuje učenje kroz primjere,

obezbjeđuje fleksibilnost i adaptivnost sistema menadžmentu.

2.5. Razvoj DSS-a

U okviru DSS razvojnog procesa uočljive su tri faze:35

1) Prva faza je preliminarna procjena koja se sastoji iz:

a) Analize situacije

b) Procjene i

c) Izbora interface-a

2) Druga faza se sastoji od:

a) Razvoja baznog sistema

b) Procjene baznog sistema

3) Treća faza obuhvata iterativni razvoj+korištenje+ocjenu.

33 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)34 http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)35 Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 226-235



EXCEL SOLVER

III EXCEL SOLVER

DSS proizvodi:36

Excel Solver

Lotus Notes

SAP Enterprise Miner

SPSS

MS SQL Server Datamining...

MS Excel Solver je dodatni alat uključen u MS Excel tablični kalkulator. Koristi se za

optimizaciju linearnim ili nelinearnim programiranjem za izračunavanje minimuma ili

maksimuma nekih varijabli.37

Excel Solver je:38

o Optimizacijski alat kreiran kao dodatni modul u tabličnom kalkulatoru MS Excel.

o Osim standardnog modula ugrađenog u MS Excel instalaciju, postoji i samostalni

proizvod Solver, koji se može koristiti iz MS Excel-a, ali i drugih alata (npr. Matlab-a,

Visual Basic-a) - proizvođač Front Line Systems.

o Metode koje koristi:

linearno programiranje i kvadratno programiranje

konično i konveksno nelinearno programiranje

cjelobrojno programiranje

zaglađivanje (smoothing) kod nelinearnog programiranja i dr.

Excel Solver modeli su:39

o Modeli uključeni u alat: modeli za alokaciju resursa (sirovine, zauzetost stroja, ljudi,

novac, ili bilo šta drugo što je ograničeno)

o Traži se optimalno rješenje koje može biti, na primjer:

- maksimizacija profita,

- minimiziranje troškova,

- dostizanje željene kvalitete.

36 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)37 http://www.efos.hr/, (03.11.2010.)38 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)39 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)



http://www.efos.hr/


EXCEL SOLVER

Koristimo ga na primjer ako želimo odrediti:40

- optimalni product-mix, tj. pronaći optimalne količine svakog od proizvoda iz

proizvodnog programa koje dovode do maksimizacije profita,

- minimalne troškove potrebne za proizvodnju tražene količine proizvoda,

- cijenu svakog proizvoda iz skupine product-mix-a koja će maksimizirati profit od

prodaje,

- kako alocirati svoju štednju da bi se maksimizirao profit portfolia sastavljenog od

dionica, obveznica i zlata, i sl.

U svakom od navedenih primjera želi se pronaći najbolji način kako nešto učiniti.

Konkretno, žele se pronaći vrijednosti određenih varijabli koje optimiziraju (maksimiziraju ili

minimiziraju) određeni cilj.

3.1. Područja primjene Excel Solver-a

Područja primjene Excel Solver-a:41

o finansije i ulaganja

za alociranje gotovine u plaćanje ulaznih računa, zalihe, i dr. kroz više razdoblja

kako bi se maksimizirao profit od kamata na gotovinu,

za capital budgeting – ulaganje u projekte za koje se očekuje profit, kako bi se

maksimizirala stopa povrata na uloženi kapital,

portfolio optimization – za maksimiziranje profita od portfolia (sastavljenog od

dionica, obveznica ili dr.).

o proizvodnja

job shop scheduling – alociranje vremena koje će se utrošiti na pojedine narudže

na određenim postrojenjima, u cilju minimiziranje vremena isporuke ili

optimiziranja iskorištenosti mašina,

blending – određivanje udjela pojedinih sirovina u gotovom proizvodu kako bi se

minimizirao ukupni trošak sirovina.

o distribucija i mreža

routing – traženje minimalnog vremena potrebnog za obilazak više lokacija ili

najkraćeg puta (problem trgovačkog putnika),

40 http://www.efos.hr/, (03.11.2010.)41 http://www.solver.com/, (04.11.2010.)

http://www.solver.com/

http://www.efos.hr/

EXCEL SOLVER

loading (ukrcaj, utovar) – razmještaj tereta u vozila kako bi se minimizirao prazan

prostor u vozilima,

scheduling – raspoređivanje ljudi, vozila, dvorana za sastanke, i dr. u cilju

ostvarivanja potražnje, a minimiziranja ukupnih troškova.

Excel Solver izabiremo kada:42

- se često susrećemo s problemima optimizacije (tj. alokacije resursa),

- smo korisnik Excel alata,

- svoje podatke iz baze lako možete prebaciti u Excel,

- ako već ne posjedujemo informacijski sistem koji ima ugrađene optmizacijske modele

i druge modele DSS-a,

- ako u preduzeću postoji stručna osoba sa znanjima o upotrebi i tumačenju

optimizacijskih modela (linearno, nelinearno, cjelobrojno programiranje...).

3.2. Prednosti i nedostaci Excel Solver-a

Prednosti:43

jednostavnost instalacije i upotrebe,

fleksibilnost (upotreba, tj. unos podataka moguć kroz tablice u Excel-u ili custom

programe pisane u prog. jeziku VB ili C/C++),

mogućnost nadogradnje novim modelima i funkcijama.

Nedostaci:44

korisnik sam bira metodologiju za pojedini problem, pa zahtijeva stručno znanje o

pogodnosti određene metode pojedinom problemu,

nije direktno povezan s bazom podataka preduzeća (veza se može napraviti uz pomoć

dodatnog programiranja).

42 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)43 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)44 http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)




3.3. PRIMJER:

OPTIMIZACIJA PRODUCT-MIXA:

cilj: maksimizirati profit - ćeliju D12Podaci koji se mijenjaju: proizvedene količine D2:I2Ograničenja: D14:D15<=F14:F15

D2:I2<=D8:I8D2:I2>=0

Kako koristiti model: Unijeti podatke o raspoloživom kapacitetu radnih sati (F14)Unijeti podatke o raspoloživim sirovinama (F15)Unijeti podatke o potražnji na tržištu za tim proizvodima (D8:I8)

Kao rezultat dobiju se količine proizvoda koje treba proizvesti da bi se maksimizirao profit.

Proizvedena količina 150 160 170 180 190 200 Ukupno raspoloživo: Proizvod

kruh raženi kruh kukuruzni kruh crni kruh bijeli pecivo kifla

4500 Radnih sati po kom. 6 5 4 3 2,5 1,51600 Sirovine po kom. 3,2 2,6 1,5 0,8 0,7 0,3

Cijena po kom. 7,50 6,30 4,50 4,70 4,00 3,00Varijabilni trošak po kom. 6,50 5,10 2,70 2,70 2,10 1,20Potražnja (komada) 750 928 1041 977 1084 1055Profit po kom. 1 1,2 1,8 2 1,9 1,8

Profit 1729Raspoloživo:

Iskorišteno radnih sati 3695 4500Iskorištene sirovine 1488 1600

3.3.1. Instalacija Excel Solver-a

Ukoliko u programu MS Excel prvi put koristite Solver, potrebno ga je dodati u izbornik na sljedeći način:

u izborniku Tools aktivirajte naredbu Add-Ins i na popisu dodatnih alata označite Solver Add-in, zatim na tipku OK. Nakog toga Solver ćete moći aktivirati s pomoću izbornika Tools, Solver

Upute za izradu zadatka:

1) ukoliko već niste, instalirajte Solver u programu MS Excel, tako da naredba Solver bude raspoloživa u izborniku Tools (nemojte još aktivirati naredbu Solver)

2) u Excel učitajte tablicu s primjerom optimizacije product-mix-a raspoloživ u .xls formatu na stranici kolegija (uz ovo poglavlje) – vidi sliku 1. Primjer je izmišljen, a prikazuje podatke o 5 pekarskih proizvoda neke tvrtke, i to za svaki proizvod: trenutne količine mjesečne proizvodnje (u retku 2), naziv proizvoda (u retku 3), troškove potrebnih radnih sati po kom. proizvoda (u retku 4), troškove sirovina po kom. proizvoda (u retku 5), cijena po kom. (u retku 6), varijabilni trošak po kom. (u retku 7), potražnju (u retku 8), te profit (razlika u cijeni) po kom. proizvoda (u retku 9), izračunat kao razlika između cijene i varijabilnog troška proizvoda.

Što treba optimizirati:

- ukupan profit svih proizvoda izražen kao suma produkata količina i pojedinačnog profita za svaki proizvod (vidi formulu u ćeliji D21 koja je izražena kao: =SUMPRODUCT(D2:I2;D9:I9)

Slika 1. Učitani primjer za optimizaciju product-mixa

3.3.2. Kako postaviti model optimizacije?

definirati ciljnu varijablu ili ćeliju (target cell) – ciljna varijabla nam je uk. profit koji se nalazi u ćeliji D12.

definirati mijenjajuće varijable (changing cells) – mijenjajuće varijable su nam količine proizvoda, jer želimo pronaći njihove optimalne veličine – dakle ćelije D2:I2

definirati ograničenja (constraints) – ograničenja su nam raspoložive sirovine i raspoloživa radna snaga – ćelije F14 i F15

3) Kada znamo u kojim ćelijama se nalaze pojedini dijelovi modela, treba aktivirati naredbu Tools, Solver i upisati najprije koja ćelija je ciljna, zatim mijenjajuće ćelije i ograničenja.

Slika 2. Unos pojedinih elemenata modela u Solver

- U polju: "Equal To" treba biti uključena opcija "Max" jer maksimiziramo ciljnu ćeliju.

- Ograničenja se unose pomoću tipke "Add"4) Zatim je potrebno kliknuti na tipku Options kako bi se unijele još neke opcije modela,

npr. da se koristi linearno programiranje, te da za količine nisu dozvoljene negativne vrijednosti (vidi Sliku 3)

Slika 3. Dodatne opcije modela u Solveru

5) Nakon klika na tipku OK, a zatim na Solve, dobiva se rezultat optimizacije, koji izgleda ovako:

Slika 4. Rezultat optimizacije modela product-mixa

3.3.3. Tumačenje rezultata i pohrana rezultata:

Rezultat na slici 4 tumači se na sljedeći način:

- Maksimalni profit koji je moguće ostvariti s obzirom na ograničene raspoložive resurse (radnu snagu i sirovine) je 4096,93 kune.

- Za ostvarivanje tog profita potrebno je proizvesti 69 kom. bijelog kruha, 1084 kom. peciva i 1055 kom. kifli.

- Model ne garantira da će se ovom proizvodnjom sigurno ostvariti profit od 4096,93 kn (jer se mogu dogoditi nepredviđene situacije), ali garantira da je to maksimalni profit koji je moguće ostvariti s obzirom na zadane raspoložive resurse.

Navedeno rješenje moguće je pohraniti klikom na tipku "Save Scenario", dati željeno ime scenariju, koji će nakon toga biti moguće učitati s pomoću izbornika Tools, Scenarios.

Također je moguće generirati izvještaj o rezultatima modela (nakon što Solver izračuna rješenje) klikom na tipku Reports:

- Answer (generira se izvještaj o originalnim i konačnim vrijednostima varijabli u modelu i pohranjuje se kao novi radni list u Excel radnoj knjizi), Sensitivity (izvještaj o promjenama varijabli u modelu) i Limits (izvještaj o dostizanju limita pojedinih varijabli)

6) Pohranite prethodni scenario s maksimalnim profitom i pokušajte još nekoliko rješenja modela:- ako promijenite ograničenja (raspoložive resurse)

- ako promijenite cijene nekih proizvoda za jednu jedinicu

Promatrajte kako se mijenja uk. profit i pohranite svaki scenario.

ZAKLJUČAK:

Poslovna preduzeća, druge vrste organizacija i pojedinci u savremenom društvu,

zavise od informacionih sistema za upravljanje svojim operacijama i djelovanjima, održavanje

kompetitivnosti na tržištu, ponudu različitih usluga i unaprijeđivanje ličnih sposobnosti i

kapaciteta.

DSS su interaktivni, fleksibilni i adaptivni računarski informacioni sistemi specijalno

razvijeni za podršku u rješavanju nestrukturiranih menadžment problema u cilju poboljšanja

procesa odlučivanja. To su prošireni sistemi sposobni da podrže ad hoc analize podataka i


intervala. DSS (Decision Support Systems) podrazumijevaju odgovarajuću hardware-sku

podršku, operacijski sistem, bazu podataka i korisničko sučelje. Podrazumijeva također

ljudske resurse (kreatore - dizajnere sustava, programere, korisnike) i organizacijske

sposobnosti. Kako je namjenjen potpori odlučivanju podrazumijeva i manager-e – one koji

donose odluke. Osnovna zadaća sistema za podršku odlučivanju je podržati proces

odlučivanja i temelji se na paradigmi “podaci - dijalog – modeli".


DSS se dijeli na sljedeće komponente: bazu podataka (BP), upravljanje BP, modeliranje,

generator izvještaje, korisnički interface.

Excel Solver je je jedan od alata DSS-a, odnosno to je optimizacijski alat kreiran kao

dodatni modul u tabličnom kalkulatoru MS Excel radi pronalaska optimalnog rješenja

određenog problema.

LITERATURA

Knjige:

1) Lagumdžija Z., Informatika, MIT Centar IDL tim, Sarajevo, 1999., str. 251

2) Tenić A., Poslovna informatika, Univerzitet "Džemal Bijedić", Mostar, 2005., str. 212

Internet adrese:

1) http://www.businessdictionary.com/, (31.10.2010.)

2) http://www.cet.rs/, (02.11.2010.)

3) http://www.cigla.gradst.hr/, (01.11.2010.)

4) http://www.efos.hr/, (03.11.2010.)

5) http://www.ftp.foi.hr/, (30.10.2010.)

6) http://www.ices-study.org/, (02.11.2010.)

7) http://www.intervizija.ba/, (01.11.2010.)

8) http://www.maturskiradovi.net/, (31.10.2010.)

9) http://www.megatrend-info.com/, (01.11.2010.)

10) http://www.nebojsamilic.com/, (31.10.2010.)

11) http://www.oliver.efos.hr/, (01.11.2010.)

12) http://www.pcmag.com/, (01.11.2010.)

13) http://www.scribd.com/, (01.11.2010.)

14) http://www.solver.com/, (04.11.2010.)

15) http://www.tims-edu.rs/, (31.10.2010.)

16) http://www.wikipedia.com/, (01.11.2010.)

17) http://www.znanje.org/, (02.11.2010.)



http://www.solver.com/

http://www.scribd.com/

http://www.pcmag.com/


http://www.nebojsamilic.com/


http://www.maturskiradovi.net/

http://www.intervizija.ba/

http://www.ices-study.org/

http://www.ftp.foi.hr/

http://www.efos.hr/

http://www.cigla.gradst.hr/

http://www.cet.rs/

http://www.businessdictionary.com/

PRILOG

Pitanja i odgovori

1. Faze razvoja informacionih sistema (IS)?

o Data Processing (DP) – faza obrade podataka. Glavna ideja ovog IS je dobivanje

elementarne informacije razine sintetike, raznih spiskova, računa i slično.

o Menagement Information Systems (MIS) – faza upravljačkih IS koji pokušavaju

rješavati probleme operacijskog upravljanja u preduzeću korištenjem distribuiranog

unosa podataka na mjestu njihova nastanka i fleksibilnim rješavanjem.

o Decision Support Systems (DSS) – faza razvoja IS koji omogućavaju poslovna

odlučivanja. Primjenjuju se u dinamičkim privrednim granama. Dobro poslovno

odlučivanje temelji se na odgovarajućoj informacionoj podršci, a ovakvi sestemi nude

i modele na temelju kojih se podaci transformišu u upravljačke informacije.

o Expert Systems (ES) – faza ekspertnih sistema u poslovanju. Ideja sistema se sastoji u

integriranju znanja određenog broja eksperata za pojedine oblasti, povezivanju u bazu

znanja poduprtu veoma dobrim bazama podataka.

o Executive Information Systems (EIS) – faza IS za izvšavanje poslovnih odluka. Oni

su veza između najboljih mogućnosti DSS sistema i početnih pogodnosti ES.

Podrazumjeva se prisustvo potpune podrške svih elemenata računara, pratećih uređaja

i posebno komuniciranja.

Savremeni informacioni sistemi mogu se podijeliti na:45

Operativne informacione sisteme i

Sisteme za podršku odlučivanju u menadžmentu

Operativni informacioni sistemi nisu informacioni sistemi čija je osnovna namjena

podrška odlučivanju. Kao posebna vrsta informacionih sistema oni su glavni proizvođači

informacija za više klase informacionih sistema.

45 http://www.znanje.org/, (02.11.2010.)


2. Šta su to DSS?

Sistemi za podršku odlučivanju (Decision Support Systems) ili skraćeno DSS su

interaktivni, fleksibilni i adaptivni računarski informacioni sistemi specijalno razvijeni za

podršku u rješavanju nestrukturiranih menadžment problema u cilju poboljšanja procesa

odlučivanja. To su prošireni sistemi sposobni da podrže ad hoc analize podataka i


intervala. DSS su kompleksni kompjuterski programi koji na osnovu ulaznih podataka iz baze

podataka, primjenom različitih matematičkih modela, mogu da predvide ponašanje realnog

sistema u nekim budućim okolnostima.

3. Šta podrazumijeva DSS?

DSS- je software-ski proizvod koji se koristi kao pomoć pri odlučivanju na bilo kojoj

razini upravljanja s naglaskom na odlučivanju kod slabostrukturiranih i nestrukturiranih

zadataka. Kao i svaki aplikacijski software i DSS podrazumijeva odgovarajuću hardware-sku

podršku, operacijski sistm, bazu podataka i korisničko sučelje. Podrazumijeva također ljudske

resurse (kreatore - dizajnere sustava, programere, korisnike) i organizacijske sposobnosti.

Kako je namjenjen potpori odlučivanju podrazumijeva i manager-e – one koji donose odluke.

4. Karakteristike DSS-a?

Prema I. Kaporu DSS ima odlike:

pruža pomoć nestrukturiranim odlukama,

podržava faze odlučivanja,

podržava kombinaciju tehnika modeliranja i analize,

ima pristup raznolikosti podataka i raznovrsne prezentacije podataka,

može raditi interaktivno s ostalim IS,

ima naglašeno fleksibilnu i adaptivnu mogućnost upotrebe,

pristup mu je maksimalno prilagođen korisniku,

ostvaruje funkciju povećanja performansi s ciljem da prava informacija stigne pravoj

osobi u pravo vrijeme.

5. Prednosti DSS-a?

Holsapple u Whinston izdvajaju sljedeće prednosti:

o prednosti DSS zavise od prirode donosioca odluke i situacije po pitanju odluka,

o DSS povećava urođene sposobnosti rukovođenja donosioca odluka,

o DSS može da riješi probleme koji bi oduzeli puno vremena ili koje on ni ne bi ni

pokušao da riješava,

o DSS se približava se riješavanju problema mnogo brže i pouzdanije od donosioca

odluka,

o čak i kad DSS ne može da riješi problem, može da stimulise donosioca odluka da

dublje razmišlja o dotično prolemu,

o izgradnja DSS može ukazati na nove načine razmišljanja u oblasti odlučivanja,

o DSS može da obijezbedi dokaze o opravdanosti stava donosioca odluka,

o U cilju unapređenja poduktivnosti DSS može pružiti značajne konkurentske prednosti.

6. Nedostaci DSS-a?

Ograničenja DSS-a su:

o Neke ljudima urođene vještine i talenti ne mogu biti ugrađeni u današnje DSS,

o DSS je ograničen na znanje koje posjeduje, odnosno ograničene su mu sposobnosti da

stekne nova znanja,

o DSS ograničen je vrstama obrade znanja koju njegov software može da izvrši,

o Mogućnosti DSS su ograničene mogućnostima računara (hardware i OS) koji se

koriste,

o Jezik kojim korisnici treba da saopšte svoje zahtjeve ograničava broj korisnika na one

koji prihvataju ovakav način izražavanja. Način prezentacije takođe ograničava broj

korisnika,

o DSS mogu biti napravljeni za prilično usku i specifičnu oblast primjene. Moguće je da

se zahtjeva vise DSS-a u riješavanju različitih zadataka u toku rada. Tada se postavlja

pitanje ko treba da koordinira rad nekoliko DSS-a.

7. Klasifikacija DSS-a?

DSS koji su danas u upotrebi:

DSS bazirani na podacima (Data-Driven DSS) stavljaju akcent na pristup i

manipulisanje strukturiranim podacima u veoma velikim bazama (data warehouse),

koje sadrže kako interne tako i eksterne podatke.

DSS bazirani na modelima (Model-Driven DSS) predstavljaju sisteme koji koriste

finansijske, reprezentacione i optimizacione modele. Ovi sistemi akcent stavljaju na

izgradnju i proučavanje modela.

Sugestivni DSS (Suggestion DSS) sadrže data mining alate kao i menadžment

ekspertne sisteme.

DSS bazirani na dokumentima (Document-Driven DSS) su usmjereni na

pretraživanje i upravljanje nestrukturiranim podacima kao što su dokumenti i web

strane.

Grupni DSS (Group DSS, GDSS) je tip DSS-a koji podrazumjevaju mogućnost

komunikacije donosioca odluke tj. grupno odlučivanje po principu usaglašavanja.

Inter-organizacioni DSS (Inter-Organizational DSS) predstavljaju relativno novu

kategoriju DSS-a.

Funkcionalno specifični DSS (Function-Specific DSS) predstavljaju sisteme koji su

specijalno dizajnirani da podrže određene poslovne funkcije ili tipove poslovanja. Ovi

sistemi se obično dizajniraju za jedan specifični zadatak, mada se po svojoj prirodi

mogu svrstati u neku od glavnih kategorija DSS-a.

Web orjentisani DSS (Web-Based DSS) predstavljaju sisteme koji su implementirani

upotrebom web tehnologija.

8. Elementi DSS-a?

Uspješna podrška odlučivanju je postojanje i uzajamna interakcija između elemenata:

1) Ljudsko znanje,

2) Informacija koja opisuje problem,

3) Neophodna procedura za rad sistema u organizaciji,

4) Računara koji predstavljaju automatiziran dio DSS-a.


DSS se dijeli na sljedeće komponente:

1) Bazu podataka (BP),

2) Upravljanje BP,

3) Modeliranje,

4) Generator izvještaje,

5) Korisnički interface.

9. Razvoj DSS-a?

U okviru DSS razvojnog procesa uočljive su tri faze:

4) Prva faza je preliminarna procjena koja se sastoji iz:

d) Analize situacije

e) Procjene i

f) Izbora interface-a

5) Druga faza se sastoji od:

c) Razvoja baznog sistema

d) Procjene baznog sistema

6) Treća faza obuhvata iterativni razvoj+korištenje+ocjenu.

10. Excel Solver?

MS Excel Solver je dodatni alat uključen u MS Excel tablični kalkulator. Koristi se za

optimizaciju linearnim ili nelinearnim programiranjem za izračunavanje minimuma ili

maksimuma nekih varijabli.

Excel Solver je:

o Optimizacijski alat kreiran kao dodatni modul u tabličnom kalkulatoru MS Excel.

o Osim standardnog modula ugrađenog u MS Excel instalaciju, postoji i samostalni

proizvod Solver, koji se može koristiti iz MS Excel-a, ali i drugih alata (npr. Matlab-a,

Visual Basic-a) - proizvođač Front Line Systems.

o Metode koje koristi:

linearno programiranje i kvadratno programiranje

konično i konveksno nelinearno programiranje

cjelobrojno programiranje

zaglađivanje (smoothing) kod nelinearnog programiranja i dr.

excel solver

Documents