seminarski rad - mis

EKONOMSKI FAKULTET, SARAJEVO

SEMINARSKI RAD IZPREDMETA MENADŽMENT

INFORMACIONI SISTEMI

TEMA: INFORMACIJE, MENADŽMENT I PROCES ODLUČIVANJA

Radili: Sladić Adisa

Sladić Dženita Kurspahić Edina Prašović Armin Koristović Ajla

Mehmedagić Mirza

Sarajevo, Novembar 2011.

SEMINARSKI RAD IZ PREDMETA MENADŽMENT INFORMACIONI SISTEMI

SADRŽAJ

SADRŽAJ...................................................................................................................................2

UVOD.........................................................................................................................................3

INFORMACIJE..........................................................................................................................4

MENADŽMENT........................................................................................................................5

PROCES ODLUČIVANJA........................................................................................................7

INFORMACIONI SISTEMI......................................................................................................8

UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI..........................................................................8

SISTEM ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU (DSS)....................................................................8

EKSPERTNI SISTEMI..............................................................................................................9

SISTEMI ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU............................................................................10

DSS – DECISION SUPPORT SYSTEM................................................................................14

OSNOVNE KOMPONENTE SISTEMA ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU.........................17

PODSISTEM ZA UPRAVLJANJE PODACIMA...................................................................17

PODSISTEM ZA UPRAVLJANJE MODELIMA..................................................................18

PODSISTEM ZA UPRAVLJANJEM ZNANJEM..................................................................19

PODSISTEM KORISNIČKOG INTERFEJSA.......................................................................19

DSS ARHITEKTURA I MREŽA............................................................................................19

KLASIFIKACIJA SISTEMA ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU...........................................20

SISTEMI ZA PODRŠKU GRUPNOM ODLUČIVANJU (GDSS)........................................21

SISTEMI PODRŠKE IZVRŠENJU – ESS..............................................................................22

ZAKLJUČAK...........................................................................................................................23

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

2


UVOD

U ovom seminarskom radu obradićemo temu: „Informacije, menadžment i proces odlučivanja“. Prije svega, definisaćemo pojmove koje sadrži naziv teme, dakle definisat ćemo informacije, menadžment, te proces odlučivanja. Također ćemo navesti i neke osnovne karakteristike, funkcije itd. već pomenutih pojmova.

U nastavku seminraskog rada govorićemo o sistemima za podršku odlučivanju, jer smatramo da se oni vežu za našu temu, kao i za predmet koji izučavamo, tj. Menadžment informacioni sistemi.

Definisaćemo DSS, GDSS i ESS kao najvažnije dijelove sistema za podršku odlučivanju, te dati pregled njihovih glavnih obilježja, karakteristika i sl.

DSS je sistem koji pomaže top menadžmentu u donošenju odluka i predstavlja snažnu kombinaciju koja obuhvata podatke, složene analitičke modele, te alate i software koji je jednostavan za upotrebu.

GDSS je interaktivni kompjuterski sistem koji ima zadatak da iskristalizira rješenje za postavljene probleme koji će donijeti više donosilaca odluka koji rade zajedno kao grupa.

ESS su informacioni sistemi na strateškom nivou organizacije dizajnirani da se bave nestrukturiranim odlučivanjem kroz unaprijeđenu grafiku i komunikacije.

Svi navedeni sistemi pomažu menadžmentu kod dodošenja odluka tj. u procesu odlučivanja.

3


INFORMACIJE

Pojam informacija

Informacija je rezultat obrade, manipulacije i organiziranja podataka na način koji dodaje znanje primatelju. Drugim riječima, to je kontekst u kojem su podaci uzeti.1

Značenje informacija

'Informacija' kao koncept ima mnoštvo značenja, od svakodnevnih pa do tehničkih upotreba. Općenito govoreći, koncept informacije je usko povezan sa notacijama ograničenja, komunikacije, upravitelja, podataka, oblika, instrukcije, znanja, značenja, mentalnog podražaja, uzroka, opažaja i predstavljanja.

Informacijsko doba

Mnogi ljudi govore o informacijskom dobu kao uvodu za doba znanja ili društvo znanja, informacijskom društvu, informacijskoj tehnologiji pa iako su informatika, nauka o informaciji i računarstvo često u središtu pažnje, riječ ˝informacija˝ je često korištena bez obraćanja odgovarajuće pažnje na različita značenja koja je poprimila.

Osobine informacije

S druge strane, poruka je materijalizirani oblik informacije. Osnovna osobina poruke jest da je informativna, odnosno da onome kome je namjenjena ( primatelju) pruža neku (novu) informaciju. Da bi bila što svrsihodnija važno je da svi sudionici u komunikacijskom kanalu posjeduju određeno predznanje o datoj materiji. Potrebno je napomenuti da informaciju i poruku ne smijemo gledati u strogo lingvističkom kontekstu, jer čak nam i buka koja ometa tok komunikacije daje određene informacije. Informacija kao poruka2

S pojmom informacija susrećemo se u najraznovrsnijim situacijama, od upotrebe u svakodnevnom životu do one u specijaliziranim naučnim područjima. Ona predstavlja osnovno obilježje informacijskog doba, informacijske nauke, tehnologije i društva. Od mnoštvo značenja koja posjeduje, u ovom djelu obrađen je onaj aspekt informacije koji ju povezuje s konceptom poruke. Budući da se podatak i informacija nerijetko koriste kao sinonimi, važno je napraviti distinkciju između njih. Naime, definicija informacije glasi da su to podaci stavljeni u značenjski kontekst, dok je podatak izvan konteksta.

1 „Menadžment informacijskih tehnologija“, Nijaz Bajgorić2 http://hr.wikipedia.org/wiki/Informacija

4

http://hr.wikipedia.org/wiki/Informacija


Drugim riječima, podatak je beskoristan sve dok ne prenosi neku informaciju. Prema sljedećoj definiciji informacija je skup znakova koji primatelju nešto znače, odnosno otkrivaju nešto novo. Informacija je pojam s mnogo značenja ovisno o kontekstu, ali je kao pravilo usko povezana s konceptima kao što su značenje, znanje, percepcija, instrukcija, komunikacija i razni mentalni procesi. Jednostavno rečeno, informacija je primljena i shvaćena poruka. Ali prije svega, ona je rezultat procesiranja, manipuliranja i organiziranja podataka na načina da isti nadograđuju znanje osobe koja informaciju prima.

Komunikacijska teorija je numerički prikaz nesigurnosti ishoda. Povezujemo je entropijom informacije, a samim time i sa relevantnošću poruke, tj. koliko nam je data informacija od koristi.

MENADŽMENT

Menadžment (eng. Menagement) je ˝umjetnost obavljanja poslova putem, uz, ili posredtsvom drugih ljudi˝ Mary Parket Follet.3

Definicija

Menadžment je proces oblikovanja i održavanja okruženja u kojemu pojedinci, radeći zajedno u skupinama ostvaruju odabrane ciljeve. To je zapravo proces postizanja željenih rezultata kroz efikasno korištenje ljudskih i materijalnih resursa.

Menadžment je sistematizovan način usmjeravanja pojedinaca, skupina poslova i operacija s ciljem ostvarivanja imenovanih organizacijskih ciljeva sa sredstvima koje organizaciji stoje na raspolaganju. Savremeni menadžeri u principu obavljaju tri zadatka:

Usmjeravaju poslove i organizacije.Usmjeravaju (upravljaju) ljudima.Usmjeravaju (upravljaju) operacijama (proizvodima i uslugama).

Funkcije menadžmenta

Planiranje OrganizovanjeVođenje i motiviranjeKontroliranjeUpravljanje ljudskim resursima

Rad sa ljudima i pomoću njih

Menadžment osigurava da se ciljevi preduzeća ostvare kolektivnom akcijom nositelja pojedinačnih zadataka.

Ciljevi preduzeća3 „Menadžment“, Dževad Šehič, Zijada Rahimić

5


Preduzeće postoji da bi ispunilo svrhu i misiju i ostvarilo zadane ciljeve.

Efikasnost i Efektivnost4

Efikasnost – raditi prave stvari na pravi način (djelotvornost)Efektivnost – raditi prave stvari, tj. odabrati prave ciljeve (učinkovitost)

Ograničeni resursi Potrebno je racionlano postupati sa materijalnim resursima i energentima.

Promjenljivo okruženje Okruženje je složeno i heterogeno i zahtjeva stalnu kontrolu utjecaja iz okruženja. Održava neizvjesnost.

Potrebne vještine

Koncepcijske vještineVještine oblikovanjaVještine rada s ljudima (humana vještina)Tehničke vještine

Menadžment i društvo

Menadžment je svakodnevno suočen s brzinom promjena, kako unutarnjim tako i vanjskim. U sklopu menadžmenta potrebno je voditi računa o vanjskom i unutarnjem okruženju preduzeća. Vanjsko okruženje predstavlja prilike i prijetnje za preduzeće, a unutarnje okruženje slabosti i snage.

4 „Strateški menadžment“, Dževad Šehić

6


PROCES ODLUČIVANJAOdlučivanje

Odlučivanje je bit planiranja i ono predstavlja odabir nekog smjera djelovanja između više alternativa. Rezultat odlučivanja jest odluka.

Proces odlučivanja1. traganje za alternativama 2. vrijednovanje alternativa

kvantitativni i kvalitativni čimbenicigranična analizaanaliza učinkovitosti troškova (cost-benefit analiza)

3. odabir alternativeU odabiru alternative se mogu koristiti tri (3) pristupa:

iskustvo eksperimentiranjeistraživanje i analiza

Vrste odlukaProgramirane i Neprogramirane odluke

Programirane odluke se primjenjuju na narutinske (strukturirane) probleme, najčešće su to poslovi koji se ponavljaju. U tom odlučivanju se koristi iskustvo i predhodno ustanovljeni kriteriji. Postupak odlučivanja je poznat i večinom je to na osnovi predhodnih slučajeva. Programirane odluke najviše donose menadžeri nižih organizacijskih razina.

Neprogramirane odluke se primjenjuju u novim, slabo definiranim situacijama koje se ne ponavljaju za razliku od programiranih odluka. To su uglavnom strateške odluke i donose ih menadžeri viših organizacijskih razina.

Odlučivanje u uvjetima neizvjesnosti Večina odluka koje menadžeri donose su u uvjetima neizvjesnoti. Vrlo su rijetke situacije kada su ljudi sigurni što će se dogoditi kada donesu neku odluku.

U cilju poboljšanja odlučivanja u uvjetima neizvjesnosti razvijeni su savremeni principi koji takvo odlučivanje mogu učniti kvalitetnijim i boljim.

Analiza rizika Svako želi znati veličinu i prirodu rizika koji se veže uz donošenja odluke u određenoj situaciji. Analiza rizika se u većini slučajeva temelji na procjenama i vjerovatnostima.

Stablo odlučivanja Temelji se na odnosima između strategije i trenutnog stanja. Stablo prikazuje šanse i vjerovatnosti povezane s različitim pravcima za koje se može odlučiti.

Teorijea preferencije Temelji se na shvatanju da su neki pojedinci spremni preuzeti više rizika od onih na koje upućuje vjerovatnost dok su drugi spremni preuzeti manje rizika.

7


INFORMACIONI SISTEMI

UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI

Upravljački informacioni sistemi ( Management Information System-MIS)služe menadžmentu snadbjevajući ga djelimično agregiranim i kategoriziranim dobivenim iz transakcionog dijela informaciong sistema i nešto manje iz pretraživanja organizacije.

Parker istiće da su najznačajnije osobine MIS-a sadržane u sljedećem:

MIS podržava struktuirane i polustruktuirane poslovne odluke koje se primarno donose na srednjim i nižim menadžerskim nivoima;MIS osigurava fiksni oblik primitka informacija u poznatom, unaprijed definisanom formatu;MIS obično pruža unificirane, opsežne i detaljne izvještaje, koji zahtjevaju da svaki pojedini korisnik sam pretražuje onaj dio informacija koje su mu upotrebne;Upotreba MIS-a zahtjeva formalnu proceduru upita i pretraga; Obično se pohranjuju i procesiraju interni poslovni podaci organizacije, a nešto manje podaci iz okruženja;Prvenstveni je naglasak na podacima iz prošlosti, a manje na onima o budućnosti.

SISTEM ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU (DSS)

Sistem za podršku odlučivanju (Decision Support System – DSS) razvili su se zbog uklanjanja jednog od glavnih nedostataka MIS-a : orjentacija na pružanje podrške rješavanju isključivo struktuiranih problema odlučivanja. DSS problemski je orijentisan i mnogo je fleksibilniji u odnosu na konvencijonalni MIS, koji slijedi procese kroz poslovnu organizaciju.

Prema Turban E. Namjena DSS-a je drugačija, a ogleda se u sljedećem:

DSS mora obezbjediti podršku u polustruktuiranim i nestruktuiranim situacijama odlučivanja, omogućavajući računarske informacije i personalno prosuđivanje;Podrška se mora obezbjediti za različite nivoe upravljanja;Podrška se mora obezbjediti za pojedince i grupe;DSS mora obezbjediti podršku u nekoliko međusobno zavisnih i/ili sekvencijalnih odluka;DSS mora podržati različite procese i stilove donošenja odluka;Sistem mora biti adaptivan tokom vremena;Mora biti jednostavan za korištenje;DSS morara nastojati više unaprijediti efektivnost odlučivanja, nego efikasnost;Donosilac odluke mora imati potpunu kontrolu nad DSS tokom svih koraka donošenja odluke;DSS mora da omogući učenje iDSS mora biti lak za konstrukciju.

8


Primjena DSS može biti u jednom od sljedeća tri oblika:

1. Specifični DSS;2. DSS generatori i 3. DSS sredstva.

DSS su uvijek sačinjeni od tri komponente:1. Podsistem upravljanja podacima;2. Podsistem upravljanja modelima (Model Base Managament System) i 3. Komunikacioni (dijalog) podsistem.

EKSPERTNI SISTEMI

Područje ekspertnih sistema, Expert Systems – ES predstavlja samo dio širokog istraživačkog pordučja poznatog kao umjetna inteligencija, Artificial Inteligence. ES obuhvata skup metoda i postupaka koji se odnose na pribavljanje, računarsko predstavljanje i pohranjvanje, te upotrebu ljudskog znanja u rješavanju složenih problemskih situacija.

Svaki ES građen je od najmanje dva modela: 1. Baza znanja (Knowledge Base) i 2. Mehanizam zaključivanja (Inference Engine).

Pored njih, ES najčeće prate i sljedeće komponente:1. Podsistem objašnjavanja (Explanation Facility);2. Podsistem prikupljanja znanja (Knowldge Acquisition

Sbubsystem) i 3. Korisnički interfejs – podsistem za vođenje dijaloga

(User Interference)

Glavne osobine ES su:

Integracija znanja – ES integriše znanje potencijalno velikog broja ljudi stručnjaka na jednom mjestu;Povećava dostupnost – ES može se koristiti na svim lokacijama, 24 sata dnevno;Raspoloživi su uvijek i bez ograničenja, ( to je posebno aktuelno u nedostatku eksperata za određena područja ljudske aktivnosti);Nivo subjektivnosti – ES zadržava nivo subjektivnosti koji je u njih incijalno ugrađen, dok su eksperti skloni varijacijama subjektivnosti u rasuđivanju, što može dovesti do izvjesne zabune;Smanjena cijena – ES je jeftiniji od eksperata. Ljudi stručnjaci srazmjerno su rijetki, pa prema tome i skupi, dok se ES lako reprodukuje u većem broju jednakih ili sličnih kopija;Povećava pouzdanost – ES ne čini greške, ne umara se i ne zaboravlja;Uslovi djelovanja – ES može djelovati u uslovima koji su za čovjeka opasni;Brzina reakcija – brzina reakcija na nastali problem i Tumačenja – opis do detalja kako se došlo do rješenja.

9


SISTEMI ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU

Sistemi za podršku odlučivanju (Decision Support Systems – 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.5

DSS omogućava menadžmentu da testira ponašanje sistema u različitim uslovima promjene okruženja, kao i da testira reakcije okruženja na različite promjene u sistemu. DSS omogućava da se veoma brzo sagledaju efekti različitih strateških odluka.

Osnovni ciljevi DSS-a su:

Pomaže izvršiocima u procesu odlučivanja,Podržava ali ne zamjenjuje odlučivanje menadžmentu, i Poboljšava efikasnost logističkih odluka.

Sistemi za podršku odlučivanja se zasnivaju na različitim matematičkim, simulacionim i analitičkim modelima, koji su projektovani da pomažu u procesu odlučivanja. Ovi sistemi koriste informacije iz baze podataka i izlazne rezultate automatske obrade podataka (AOP-a). DSS obrađuje podatke, primjenom različitih modela, i izlazni rezultat je analitička forma podataka. DSS ustvari predstavlja analizu i na bazi analize preporučuje odluku. Neophodno je naglasiti da DSS ne donosi odluku, već ima ulogu da pomogne menadžeru da on donese odluku brže i kvalitetnije nego što bi to inače bilo moguće.

Osnovne funkcije DSS-a su:

Prikupljanje svih neophodnih ulaznih podataka

DSS koristi podatke iz baze podataka informacionog sistema.

Obrada i analiza podataka

Obrada i analiza podataka se rade odgovarajućim matematičkim modelima, koji opisuju realan sistem i relacije koje u njemu postoje.

Primjena različitih modela odlučivanja

DSS obuhvata različite modele odlučivanja, koji omogućavaju dobijanje varijantnih rješenja za raličite strategije upravljanja realnim sistemom.

Prezentacija različitih rješenja

Dobijena varijanta rješenja se predstavljaju u pogodnoj formi, tako da korisnici mogu brzo i jednostavno uočiti njihove prednosti i nedostatke.

5 „Upravljanje informacijama u logistici“, Gordana Radivojević, Momčilo Miljuš

10


U praksi postoji dva tipa sistema za podršku odlučivanju:

1. Sistemi zatvorenog tipa, i2. Sistemi otvorenog tipa.

Sistemi za podršku odlučivanju zatvorenog tipa podrazumjevaju definisanje kompleksnog matematičkog modela koji opisuje realan sistem. U model su ugrađene sve ulazne veličine i operativna ograničenja. Na osnovu modela sistema i različitih modela odlučivanja dobija se skup varijantnih rješenja za problem kome je DSS namijenjen. Korisnik iz skupa ponuđenih rješenja može da izabere ono rješenje za koje procjeni da će biti najefikasnije u praksi.

Sistemi ovorenog tipa su interaktivni sistemi u kojima je omogućena komunikacija između korisnika (menadžer, dispečer) i računara. DSS na osnovu modela odlučivanja predlaže različita varijantna rješenja, a korisnik je u situaciji da može da unosi pojedine korekcije i time mijenja rješenja. Ovo je iterativni postupak koji obezbjeđuje integraciju modela odlučivanja i ljudskog znanja, koje nije moguće uvijek matematički predstaviti i formulisati.

DSS se sastoji od raličitih podsistema. U teoriji ne postoje stoga pravila koje podsisteme svaki DSS mora imati, ali praktična iskustva i funkcije sistema, ukazuju na osnovni skup podsistema.

Osnovni podsistemi su:

Podsistem ulaznih podatakaModel realnog sistema,Modeli za podršku odlučivanju, iPrezentacija izlaznih podataka.

Ulazni podaciPodsistem ulaznih podataka omogućava preuzimanje svih neophodnih podataka iz

baze podataka. Ulazni podaci za DSS su interni i eksterni podaci. Interni podaci su podaci o kompaniji, a eksterni podaci se odnose na spoljašne okruženje. Svi ovi podaci se nalaze u bazi podataka. Posebna grupa ulaznih podataka su podaci koji obuhvataju parametre na osnovu kojih se simuliraju ponašanja sistema u različitim uslovima promjene okruženja.

Model realnog sistemaModeliranje se može definisati kao proces razvoja simboličkog predstavljanja totalnog

sistema odnosno, postupak opisivanja relanog sistema matematičkim modelom. Realan sistem se može predstaviti kao skup podsistema, pa se u postupku modeliranja svaki podsistem opisuje posebnim modelom. DSS obuhvata najčešće nekoliko modela, koji opisuju realan sistem. Svi ovi modeli su odgovarajućim relacijama povezani u jedinstveni sistem, koji predstavlja model realnog sistema.

Za modeliranje realnog sistema koriste se različiti matematički modeli i heuristički algoritmi. Primjena matematičkih modela je relativno teška, zbog toga što je veoma teško opisati relano stanje u sistemu nekim gotovim matematičkim modelom. U praksi se najčešće radi modifikacija nekog matematičkog modela prema konkretnim uslovima ili se gradi novi model za sistem koji se modelira. Najveću primjenu u modeliranju realnog stanja ima heuristički algoritmi.

11


Modeli za podršku odlučivanju

Poseban dio DSS-a su modeli za podršku odlučivanju. U okviru jednog DSS-a mogu postojati različiti modeli koji podržavaju donošenje različitih odluka.

Neki od modela mogu biti za:

Planiranje proizvodnje, Prognoziranje prodaje,Raspoređivanje vozila,Projektovanje ruta vozila,Određivanje lokacije prodajnih objekata, itd.

Svi modeli za podršku odlučivanju se mogu zasnivati na različitim simulacionim modelima, optimizacionim tehnikama ili heurističkim algoritmima.

Simulacione tehnike omogućavaju da se na osnovu modela relanog sistema simulira njegovo ponašanje u budućnosti u zavisnosti od različitih parametara promjene okruženja. Primjenom simulacionih tehnika moguće je dobiti različite varijante budućeg stanja sistema. U zavisnosti od problema, koji se rješava mogu se primjenjivati linearno programiranje, dinamičko programiranje, metoda grananja i ograničavanja, i mnoge druge. Primjena optimizacionih metoda omogućava dobijanje najboljeg rješenja, sa aspekta definisanih kriterijuma. U praksi je primjena optimizacionih metoda ograničena dimenzijama problema, koji se riješava i ograničenjima u realnom sistemu.

Najvću primjenu u praksi imaju heuristički algoritmi. Heuristički algoritam je niz postupaka razvijenih za rješavanje konkretnog problema. Heuristički algoritmi se mogu primjeniti za rješavanje problema velikih dimenzija, veoma brzo se izvršavaju i imaju mogučnost ugrađivanja svih operativnih ograničenja iz realnog sistema. Rješenja dobijena primjenom heurističkih algoritama nisu optimalna ali su bliska optimalnim. Primjena heurističkih algoritama ili optimizacionih metoda, zavisi od konktretnog problema koji se rješava. Izbor konkretnog postupka zavisi i od toga da li DSS radi u realnom vremenu ili ne.

Dobijena rješenja ne moraju biti optimalna ali moraju biti brza i kvalitetna. Primjer za ovaj slučaj je projektovanje ruta i reda vožnje vozila, raspoređivanje vozila iz voznog parka, itd. Kada DSS podržava donošenje odluka za koje nije važna brzina i vrijeme rada račurana, tada se u sistem mogu ugraditi i optimizacione metode (određivanje lokacije prodajnih objekata, raspoređivanje vozila za neki budući period, itd).

U rješavanju praktičnih problema veliku primjenu imaju postupci koji se zasnivaju na kombinaciji optimizacionih i heurističkih procedura. Adekvatnom kombinacijom optimizacionih, heurističkih i iskustvenih procedura, koje opisuju različite segmente realnog sistema, mogu se za kratko vrijeme dobiti zadovoljavajuća rješenja.

Prezentacija izlaznih podataka

12


DSS obrađuje podatke iz baze podataka i primjenom različitih modela daju rješenja koja predstavljaju podršku donosiocu odluke. Izlazna rješenja DSS-a se mogu prikazivati u različitoj formi. Prezentacija izlaznih podataka može biti u obliku:

Tabele,Grafika, iNa geografskoj podlozi.

Izlazni podaci se mogu prikazivati u obliku tabela. Format i izgled tabela može da definiše kosrisnik (menadžer, dispečer) tako da je moguće brzo i jedostavno sagledavanje svih ponuđenih rješenja.

Izlazni podaci se mogu predstavljati i grafički u obliku histograma, ˝pita˝, itd. Na ovaj način korisnik može veoma brzo da analizira buduće trendove različitih varijantnih rješenja.

Prezentacija izlaznih rješenja na geografskoj podlozi je omogućena primjenom GIS alata. GIS alati obezbjeđuju prikazivanje svih podataka na bilo kojoj geografskoj teritoriji (npr. Šematski raspored svih podsistema u kompaniji, lokacija prodajnih objekata na nekoj teritoriji, prikaz projektovanih ruta vozila, itd.)

Informacioni sistemi i DSS

DSS obezbjeđuje menadžmentu donošenje različitih strateških odluka. U okviru

cjelokupnog informacionog sistema komapnije moguće je definisati više različitih Sistema za podršku odlučivanju (DSS). Svaki od DSS-a pokriva pojedine segmente procesa odlučivanja i/ili pojedine podsisteme kompanije. Podjela i broj DSS-a zavise od zahtjeva i potreba kompanije. DSS koristi podatke iz baze podataka informacionog sistema.

Primjeri različitih DSS-a

DSS za upravljanje saobraćajem u gradovimaDSS za projektovanje ruta vozilaDSS za projektovanje reda vožnjeDSS za poremećaje reda letenjaDSS za raspoređivanje pretovarnih operacijaDSS za planiranje i upravljanje proizvodnjomDSS u računovodtsvuDSS za procjenu troškova i drugi.

DSS – DESICION SUPPORT SYSTEM

13


Sistemi za podršku odlučivanju (DSS – Decision Support Systems), kao nadgradnja vise različitih disciplina – u prvom redu menadđmenta i informatike, korjene imaju u teoriji odlučivanj, a granaju se ka raznim oblastima ljuske djelatnosti – od prirodnih nauka, tehnike, tehnologije, ekonomije i društvenih djelatnosti, do edukacije.6

Sistemi za podršku odlučivanju su inforamacioni sistemi, koji 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.

Uporedni pregled karakteristika DSS i MISa dat je u sljedećoj tabeli

MIS DSSUsmjerenost na strukturirane zadatke i

rutinske odluke (npr. Korišćenje procedura i pravila odlučivanja)

Usmjerenost na polustrukturirane zadatke koji zahtjevaju prosuđivanje menadžera

Naglasak na pohranjivanju podataka Naglasak na manipulaciji podatakaMenadžeri imaju posredan pristup

podacimaMenadžeti imaju direktan pristup podacima

Oslanjanje na stručnjake za kompjutere Oslanjanje na sopstveni sudMoguće čekanje na pristup podacima Direktan pristup podacima

Menadžeri MISa u potpunosti ne razumiju prirodu odlučivanja

Menadžer poznaje ambijent odlučivanja

Naglasak na efikasnosti Naglasak na efektivnosti

Iako postoje sličnosti između menadžementa informacionih sistema (MIS) i sistema za podršku odlučivanju (DSS) postoje i razlike. Menadžement informacione sisteme su kreirali tehnički stručnjaci odnosno informatičari, a menadzeri su davali tek manji doprinos. Nasuprot tome, sistemi za podršku odlučivanju se zasniva na procesu odlučivanja i na menadžerima koji u saradnji s informatičkim stručnjacima, projektuju sistem koji odgovara određenim menadžerskim nivoima.

Pojava sistema za podršku odlučivanju, namjenjenih slabo struktuiranim problemima (kakvi su gotovo svi problemi odlučivanja), i uključivanje „mekih“ podataka u optimizacione modele, donose suštinski nov pristup ranije poznatim konceptima informacionih sistema. Korisniku DSS konačno je omogućeno da model putem kojeg detaljno analizira zadrži njegovu realnu složenost.

Sistemi za podršku odlučivanju podržavaju sve faze procesa odlučivanja počev od faze formulacije problema, preko faze projektovanja, faze izbora, pa sve do implementacije. U tom smislu Turban i Aronson objedinjavaju primjenu raspoloživih alata za podršku odlučivanju sa odgovarajućim fazama procesa odlučivanja.

DSS

6 „Sistemi za podršku odlučivanju“ – prof. dr. Alempije Veljović

14


Na gornjoj slici su prikazane moguće vrste kompjuterske podrške po pojedinim fazama procesa odlučivanja koje čine jedan sistem za podršku odlučivanju.

ANN – Artifical Neural NetworksMIS – Management Information SystemsEIS – Executative Information SystemsOLAP – Online Analitical Processing

MS – Management ScinceGDSS – Group Decision Support Systems

ES- Exspert SystemsDSS- Decision Support Systems

Kompjuterska podrška fazama procesa odlučivanja

DSS treba da obezbjedi menadžeru vremenski odgovarajuću informaciju, koja će također biti tačna, relevantna i kompletna. DSS mora da prikaže informaciju u adekvatnoj formi,kako bi bila lahka za razumijevanje i upravljanje. Informacija prikazana DSS-om može biti rezultat ili može biti prikupljena iz spoljašnjih izvora. DSS može da prikaže i unutrašnje i spoljašnje činjenice, različitih mišljenja i prognoze koje bi pomogle menadžeru. Menadžer želi pravu informaciju, u pravo vrijeme i u pravoj formi.

Početak razvoja DSS vezan je za šezdesete godine, kada su se definisali strukturirani izvještaji. Sedamdesetih godina imamo pojavu Management Decision Systems (MDS) i specifičnih DSS. Osamdesetih godina se razvijaju Group Decision Support Systems (GDSS), Executive Information Systems (EIS) I Expert Systems. Devedesetih godina se pojavljuje Data Warehouse, On-Line Analytical Processing, Intranet, Visual modeling.

Predmet naših razmatranje je posmatranje ovih aspekata evolucije DSS.

Kako Power, navodi mada termin DSS ima mnogo konotacija, po STEVEN Alteru, sistemi za podršku odlučivanju su dizajnirani specijalno da olakšaju process odlučivanja,

15

Faza formulacije

Faza projektovanja

Faza izbora

Faza implementacije

ANN, EIS, MIS, Data Mining, OLAP- identifikovanje problema- klasifikovanje problema

OLAP, GDSS, MS, ANN, Data Mining- generisanje modela

- generisanje alternativa- senzitivna analiza- donošenje odluke

GDSS, MIS, ES- komuniciranje

- dobijanje povratnih informacija


predstavljaju podršku odlučivanju, a ne automatizaciju odlučivanja, I moraju biti sposobni da brzo odgovore na promjenljive zahtjeve donosioca odluke.

Konceptualni model odlučivanja, predtavlja okvir u kojem se nalazi DSS. Akcenat je na sistemu za donošenje odluke, koji se sastoji od korisnika – donosioca mogućnosti koje pruža Sistem za podršku odlučivanju.

Po Turbanu Keen 1980. godine definiše termin DSS kao razvojni proces gdje finalni system može biti razvijen samo kroz adaptivni process učenja I evolucije. U tom razvojnom procesu DSS korisnik, DSS builder I sam DSS učestvuje zajedno rezultujući evolucijom sistema.

Sprague i Carlson ističu slijedeće karakteristike sistema za podršku odlučivanju:DSS se koriste za slabo struktuirane i nedovoljno specificirane probleme. Osnovni razlof zbog kojeg se oni više koriste na višim nivoima odlučivanja je što su, po prirodi stvari, niži nivoi odlučivanja suočeni sa bolje struktuiranim problemima, te su, samim tim, u prilici da koriste egzaktne, kvantitativne metode, koje su jednostavnije za primjenu i mahom daju jednoznačne rezultate;Svrha DSS je da podrži, a ne da zamijeni donosioca odluka. DSS ne donosi odluke automatski, već samo obezbjeđuje analizu i podršku potrebnu za konkretnije odlučivanje;Pošto je DSS namijenjen odlučivnaju, 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.

DSS se može definisati i kako informacioni sistem koji ispunjava potrebe strateškog odlučivanja, ali on treba da podržava donošenje odluka na svim nivoima odlučivanja.

Turban daje sljedeću definiciju sistema za podršku odlučivanju, koja bi trebalo da obuhvati sve sisteme počev od osnovnih pa sve do idealnih DSS: “DSS je interaktivni, fleksibilni i adaptivni sistem specijalno razvijen za podršku rješavanja nestrukturiranih menadžment problema u cilju poboljšanja procesa odlučivanja.

Danas su DSS prepoznatljiva kategorija informacionih sistema koji obezbjeđuju menadžerima kontrolu njihovih podataka,pristup analitičkim alatima, kao i konsultacije i komunikaciju sa distribuiranim grupama menadžment tima.

16


OSNOVNE KOMPONENTE SISTEMA ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU

Sistemi za podršku odlučivanju obezbjeđuju nosiocima odlučivanja kontrolu nad podacima, pristup analitičkim alatima i sposobnosti za konsultovanje i interakciju sa ostalim nosiocima odlučivanja. Sistemi za podršku odlučivanju namijenjeni za rad u perduzećima povezani su sa velikim skladištima podataka (data warehouse) i imaju mogućnost da opslužuju veći broj nosilava odlučivanja.

Osnovne komponente sistema za podršku odlučivanju su :

Podsistem za upravljanje podacima,Podsistem za upravljanje modelima,Podsistem za upravljanje znanjima,Podsistem korisnički interfejs dijaloga.

PODSISTEM ZA UPRAVLJANJE PODACIMA

Podsistem za upravljanje podacima (DMS) je baza podataka koja predstavlja konstitutivni elemenat DSS te je, samim tim,raznim njenim aspektima posvećivana značajna pažnja. Baze podataka DSS su obično povezane sa velikim skladištima podataka unutar preduzeća, omogućavajući na taj način korištenje podataka iz različizih izvora, spoljašnjih i unutrašnjih. Veza između podataka i sistema za podršku odlučivanju može se ostvariti preko baze podataka sistema ili direktnim unošenjem podataka tokom rada sa programom. Sistemi za upravljanje bazom podataka prvenstveno služi za kreiranje,pristupanje u ažuriranje baze podataka. U tom smislu, srećemo pristup inicijalnog projektovanja baze podataka DSS, koji polazi od potreba rješavanja problema radi kojeg se gradi DSS ili ekstrakcije podataka za potrebe baze podataka DSS iz realne baze podataka.

Preslikavanje podataka iz okruženja u bazu podataka DSSVećina autora preuzimanje podataka iz okruženja u bazu podataka sistema za podršku

odlučivanju (DB DSS) naziva “ekstrakcijom”. Kakoa se ovi podaci ne ekstrahuju prosto, već trpe izvjesne formalne i suštinske promjene prije smještanja u bazu podataka DSS, termin “preslikavanje” je adekvatniji i precizniji za proces koji označava.7

Analiza ovog procesa preuzimanja podataka može se sprovesti u odnosu na različite kriterije:prema sturkturi podataka,prema izvorima iz kojih potiču,prema semantičkoj vrijednosti za procese odlučivanja kojima je DSS namjenjen,prema njihovoj pouzdansoti za korištenje u konkretnom DSS, prema načinu na koji se preslikavaju u DB DSS.


17


Zapravo, formiranje baze podataka DSS odvija se u dvije faze:selekcija podataka iz okruženjapreslikavanje tih podataka u bazu podataka DSS.

Prva faza podrazumjeva aktivnosti čiji je osnovni kriterijum namijena DSS-a koji se projektuje. U zavisnosti od osnovnog cilja kojem DSS treba da udovolji, uspostavljaju se bliži kriterijumi selekcije, na osnovu kojih se vrši izbog kandidata za bazu DSS (naprimjer, iz istog okruženja,selekcije podataka za DSS u marketingu i proizvodnji biće vrlo različite).

I za drugu fazu – preslikavanje podataka, osnovni kriteriji je zadat u postavci problema koji predmetni DSS treba da rješava. Dakle, u zavisnosti od svrhe i cilja koji je pred DSS postavljen, rezultat i kvalitet preslikavanja vrednuju se kroz sposobnost DSS da riješi problem radi kojeg je projektovan.

Pod izvorima podataka iz okruženja podrazumjevamo:bazu podataka realnog sistema za koji se projektuje DSS (egzaktni podaci, nastali u realnom sistemu, kroz procese i transakcije poslovanja),ostale izvore podataka od interesa za probleme koje DSS treba da rješava (baze podataka drugih institucija, granskih i državnih organizacija, informacionih servisa i sl.)

Preslikavanje obuhvata podatke razlikujući ih po vrsti (karakteru):kao “tvrde”, egzaktne podatke, koji održavaju stanje i promjene u sistemu i okruženju,kao “meke” podatke sačuvane u iskustvu eksperata i/ili dobijene kao rezultat prognoza, predvidjanja, procjena, simulacija, heurističkih, intuitivnih, ili nekih drugih “mekih” modela.

PODSISTEM ZA UPRAVLJANJE MODELIMA

Podsistem za upravljanje modelima (MMS) treba da omogući svakom DSS-u integraciju pristupa podacima i modelima odlučivanja. Sadrži skup raspoloživih metoda i tehnika, projektovanih saglasno ciljevima koje konkretni DSS treba da zadovolji. Uključuje i specijalne jezike za izgradnju korisničkih modela. Omogućava jednostavno korištenje modela od strane korisnika sa preporukom o tome koji modeli odgovaraju kojoj svrsi, te koje pretpostavke treba da budu ispunjene za korištenje pojedinih modela.

Zbog uobičajene sturkture modela podrazumijeva da ulazni podaci budu u posebnom formatu i da se prema potrebi vrši povezivanje modela tako da izlaz jednog modela postaje ulaz drugog. Izlazne rezultate korištenja modela ovog podsistema daje u razumljivom obliku omogućavajući izvođenje odgovarajuće analize osjetljivosti dobijenih rezultata.

Uz obezbjeđenje navedenih funkcija za upravljanje bazom modela, veoma složeni problemi su u domenu integracije baze modela sa bazom podataka i korisničkim interfejsom.

18


Ovi problemi proizilaze iz potrebe za usklađivanjem raznorodnih zahtjeva korisnika za pristup modelima, kontrolu izvršavanja modela, interaktivnu manipulaciju podacima, izmjene u modelu i obradi, generisanje izlaznih izvještaja i sl. Ovi problemi se razrješavaju korištenjem OLAP alata,o čemu će kasnije vise biti riječi.

PODSISTEM ZA UPRAVLJANJE ZNANJEMPodsistem za upravljanje znanjem (KMS) podržava sve ostale podsisteme, ali

funkcioniše i kao samostalna komponenta. Predstavlja inteligentnu komponentu koja proširuje znanja donosioca odluke, omogućavajući dobijanje ekspertize o problemu koji se razmatra.

PODSISTEM KORISNIČKOG INTERFEJSAPodsistem korisnički interfejs (UIS) treba da omogući da se na što jednostavniji i lakši

način ostvari komunikacija između sistema za podršku odlučivanju i donosioca odluk (korisnika). Ovaj podsistem se ne odnosi samo na hardver i softver, već i na faktore koji se odnose na lahkoću korištenja sistema, pristupačnost sistema i interakciju čovjek – kompjuter.

DSS ARHITEKTURA I MREŽADSS arhitektura i mreža obuhvata hardver, softver i podatke o sistemu. DSS treba da

definiše koliko je komponenti sistemu integrisano i u vezi i treba da omogući korištenje Web browsera i kompanijskog intraneta.

Slika 6.3. DSS arhitektura i mreža

Većina arhitektura DSS smješta softverske modele na serveru, dok se korisnički interfejsi distribuiraju klijentima. stepen korištenja mreže je različit za razne vrste DSS. U slučaju DSS zasnovanih na podacima, može se reći da se mrežno okruženje koristi u većini slučajeva. Za realizaciju klijentske strane obično se koriste Web stranice i Java. Baza podataka DSS predstavlja kolekciju podataka organizovanih tako da obezbijedi jednostavan pristup i analizu podataka. Mrežna komponenta DSS se odnosi na to kako je hardver organizovan, kakoa se softver i podaci distribuiraju kroz sistem i kako su sve komponente integrisane i fizički povezane. Pri tome je vrlo važna osobina skalabilnosti, koja podrazumjeva mogućnost relativno jednostavnog proširenja sistema radi podrške veće količine podataka i korisnika. Dobro definisana arhitektura DSS obezbjeđuje da svi korisnici mogu da rade zajedno, kao i poboljšanje planiranja i komunikacije između svih učesnika sistema.

19

MODELI

PODACI

SPO ArhitekturaSPO Arhitektura

MREŽAMREŽA

KORISNIČKI INTERFEJS


KLASIFIKACIJA SISTEMA ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU

Kada se govori o vrstama DSS treba imati u vidu da je riječ o veoma velikom broju kompjuterskih proizvoda namjenjenih različitim vrstama problema, zatim o različitim orjentacijama na kojima se sistemi zasnivaju kao i o širokom spektru korisnika. Vrlo je teško napraviti neku generalnu klasifikaciju, već se sistemi moraju svrstati po osnovu više kriterijuma.8

Powerova klasifikacija nije sveobuhvatna, ali kategorizuje većinu poznatih DSS koji su u upotrebi.

DSS bazirani na podacima (Data-Driven DSS) stavljaju akcenat na pristup i manipulisanje strukturiranim podacima u veoma velikim bazama (data warehouse), koje sadrže kako interne tako i eksterne podatke.DSS baziran na modelima (Model-Driven DSS) predstavljaju sisteme koji koriste finansijske, reprezentacione i optimizacione modele.Sugestivni DSS (Suggestion DSS) sadrže data mining alate kao i menadzment 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 DS sistema koji podrazumjevaju mogućnost komunikacije donosioca odluke tj.grupno odlučivanje po principu usaglašavanja.Inter-organizacioni DSS (Inter-Organizational DSS) predstavljaju relativno novu kategoriju DS sistema.Funkcionalno specifični DSS (Function-Specific DSS) predstavljaju sisteme koji su sprecijalno dizajnirani da podrže određene poslovne funkcije ili tipova poslovanja.Web orjentisani DSS (Web-Based DSS) predtavljaju sisteme koji su implementirani upotrebom web tehnologija.

Korisnički interferjs (Userb Interface) predstavlja skup programskih sredstava koja obezbjeđuju spregu korisnika sa sistemom. Jedna od najznačajnijih karakteristika korisničkog interfejsa ogleda se u unificiranosti njegovih elemenata: menija, rukovanja perifernim uređajima, korištenja standardnih dijaloga, kontrola, pomoć i dr. Pored unificiranosti, jedna od značajnih karakteristika korisničkog interfejsa ogleda se u jednostavnosti i intuitivnosti korištenja aplikativnih programa.

Četiri osnova stila korisničkog interfejsa:

1. Interfejs komandne linije spada u najstarije stilove upravljanja kompjuterom. Stil komandne linije zahtjeva od korisnika da unese odgovarajuću komandu, govoreći na taj način sistemu šta sljedeće treba da se uradi.

2. Meni interfejs podrazumjeva da korisnik bira iz liste ponuđenih opcija (menija) onu koja će izvršiti određeni zadatak. Korisnik pravi izbor koristeći neki ulazni uređaj za upravljanje ili unosom broja pored odgovarajuće opcije. Meni je obično hijerarhijski strukturiran, počevši od glavnog menija pa sve do podmenija.

3. Grafički interfejs (GUI) je sistem gdje korisnik ima direktnu kontrolu nad vizuelnim objektima. Umjesto da pamti komande ili stalno pretražuje po menijima, kod grafičke interakcije, korisnik izborom odgovarajućeg objekta na ekranu inicira


20


neku konkretnu akciju. Osnovni elementi GUI-a su prozori, ikonice, padajući menijii i dijalozi. U okviru ovog intergejsa se mogu koristiti multimedijalne i hipermedijalne tehnologije.

4. Interfejs po principu pitanje-odgovor. Interakcija kod ovog stila započinje tako što kopjuter postavlja korisniku pitanje. Korisnik odgovara propisanom frazom ili sentencom. Na taj način se uspostavlja dijalog između korisnika i kompjutera.

Trodimenzionalni (3-D) interfejs ili interfejs virtuelne stvarnosti predstavlja novi tip interfejsa koji podrazumjeva interakciju sa kompjuterom u 3-D okruženju pomoću pozicionog senzora. Korisnik se može kretati prostorom,pomjerati objekte i uopšte mijenjati tu sredinu. Trodimenzionalni interfejs će se pojaviti i u budućim DSS sistemima.

Sprague i Carlos su razvili ROMC (Representations Operations Memory Control) pristup kreiranju korisničkog interfejsa DSS-a koji podrazumjeva četiri cjeline:

Prikaze za prenos informacija do korisnikaOperacije za rad sa podacima koji su predstavljeni u obliku prikaza;Memorijska pomoćna sredstvaKontrolna pomoćna sredstva

ROMC pristup podrazumjeva nezavistan pristup za indentifikovanje mogućnosti DSS-a.

SISTEMI ZA PODRŠKU GRUPNOM ODLUČIVANJU (GDSS)

Rani rad u DSS-u se najviše fokusirao na podršku individualnom donošenju odluka. Međutim, razvila se nova kategorija sistema, kao rezulata fokusa na kompjutersku podršku grupnom donošenju odluka,poznata kao GDSS (Group Decision Support Systems – Sistem za podršku grupnom donošenju odluka).9

GDSS je interaktivni kompjuterski sistem koji ima zadatak da iskristalizira rješenje za postavljene probleme koje će donijeti više donosilaca odluka koji rade zajedno kao grupa. GDSS su izgrađeni kao odgovor rastućoj proizvodnji, a preko kvaliteta i efikasnosti sastanaka.

Tri osnovna elementa GDSS-a su:

1. Hardware – odnosi se na samu opremu konferencije, uključujući sobu, stolove i stolice.

2. Software – obuhvata širok opseg programskih alata, uključujući alate za organiziranje ideje, prikupljanje informacija, svrstavanja o dređivanja principa, kao i ostalih aspekata grupnog rada koji su sada u upotrebi kako bi podržali sastanke.

3. Ljudi – je izraz koji se odnosi ne samo na učesnike nego često i na osoblje koje radi na podršci hardware-a i software-a.

9 „Menadžment informacioni sistemi“ prof. Zlatko Lagumdžija

21


GDSS može poboljšati grupno donošenje odluka na sljedeće načine:

Poboljšanjem planiranja;Povećanjem učešća;Otvorenom i atmosferom saradnje skupa;Generacijom koja ne kritizira ideje; Ocjenom objektivnosti;Idejom organizacije i ocjenjivanjem;Postavljanjem prioriteta i donošenjem odluka;Dokumentovanjem skupova;Pristupom vanjskoj informaciji;Zaštitom „organizacijske memorije“;

SISTEMI PODRŠKE IZVRŠENJU – ESS

ESS su informacioni sistemi na strateškom nivou organizacije dizajnirani da se bave nestruktuiranim odlučivanjem kroz unaprijeđenu grafiku i komunikacije. ESS pomažu menadžerima sa nestruktuiranim problemima, fokusirajući se na informacije potrebne višem menadžmentu.10

ESS su pogodni za uključivanje mnogo analitičkih alata lakih za korištenje, te podataka online. ESS danas uključuje alate za modeliranje i analize, npr. Excel ili druge liste kao svoj osnovni analitički alat.

U sljedećoj tabeli prikazani su koraci za određivanje ESS zahtjeva:

1. Utvrditi set ključnih događanja koji generiraju pitanja.2. Dobiti od visokog rukovodioca procjenu uticaja ključnih događaja na njegove

ciljeve i napraviti set ključnih pitanja.3. Dobiti od visokog rukovodioca tri do pet indikatora koji mogu biti korišteni za

praćenje svakog ključnog pitanja.4. Dobiti od visokog rukovodioca listu potencijalnih izvora informacija za

indikatore.5. Pronaći izuzetke za svaki indikator.

Najveća vrijednost ESS jeste u njihovoj fleksibilnosti. Najvidljivija korist od ESS je njihova sposobnost da analiziraju, upoređuju i označavaju trendove. Dobro dizajnirani ESS mogu mnogo poboljšati rad menadžmenta.

10 „Menadžment informacioni sistemi“ prof. Zlatko Lagumdžija

22


ZAKLJUČAK

Informacija je rezultat obrade, manipulacije i organirziranja podataka na način koji dodaje znanje primatelju. Drugim riječima, to je kontekst u kojem su podaci uzeti.

Menadžment je proces oblikovanja i održavanja okruženja u kojem pojedinci, radeći zajedno u skupinama ostvaruju odabrane ciljeve.

Odlučivanje je bit planiranja i ono predstavlja odabir nekog smjera djelovanja između više alternativa. Rezultat odlučivanja jeste odluka.

Upravljački informacioni sistemi (Management Information Systems-MIS) služe menadžmentu snabdjevajući ga djelimično agregiranim i kategoriziranim dobivenim iz transakcionog dijela informacionog sistema i nešto manje iz pretraživanja okruženja organizacije.

ES obuhvata skup metoda i postupaka koji se odnose na pribavljanje, računarsko predstavljanje i pohranjivanje, te upotrebu ljudskog znanja u rješavanju složenih problemskih situacija.

Sistemi za podršku odlučivanju (Decision Support Systems – DSS) predstavljaju pomoć u donošenju strateških odluka u komapniji. 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.

GDSS je interaktivni kompjuterski sistem koji ima zadatak da iskristalizira rješenje za postavljanje problema koje će donijeti više donosilaca odluka koji rade zajedno kao grupa.

ESS su informacioni sistemi na strateškom nivou organizacije dizajnirani da se bave nesturktuiranim odlučivanjem kroz unaprijeđenu grafiku i komunikacije.

U BiH koja prolazi težak period tranzicije i gdje se tek postavljaju osnove modernog pravnog i finansijskog sistema, teško je upotrijebiti ovakve sisteme koji su karakteristični za zemlje sa visokim nivoom organizacije.

23


LITERATURA

Osnovna literatura:

„Menadžment“, Dževad Šehić, Zijada Rahimić

„Strateški manadžment“, Dževad Šehić

„Menadžment informacijskih tehnologija“, Nijaz Bajgorić

„Menadžment informacioni tehnologija“, prof. Zlatko Lgumdžija

„Sistemi za podršku oslučivanju“, prof. Alempije Veljović

„Upravljanje informacijama u logistici“, Gordana Rdivojević, Momčilo Milijuš

Internet:

http://hr.wikipedia.org/wiki/Infomacija

24


25

seminarski rad - mis

Documents