INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE I POSLOVANJE Nastavnici Prof dr sc

INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE I POSLOVANJE Nastavnici: Prof. dr. sc. Josip Mesarić Prof. dr. sc. Branimir Dukić Prof. dr. sc. Marijana Zekić Sušac Asistenti: Adela Has mag. oec Dario Šebalj mag. oec

Cjeline i ishodi učenja Cjeline Ishodi učenja 1. Što se podrazumijeva pod pojmom IT (ICT) 2. Ključne komponente i podsustavi IT-a 3. Karakteristike i uloge komponenata i podsustava 4. Integracija 5. ICT u poslovnim sustavima 1. Razumijeti i interpretirati pojam ICT u užem (tehničkom i širem (ekološkom) smislu 2. Prepoznati i opisati područja upotrebe ICT u poslovanju 3. Razumijeti i interpretirati trendove u obradi podataka 4. Razumijeti i objasniti ulogu ICT podsustava u poslovanju Informatika 2015/16 2

ICT (Računalni) sustav Računalni sustav – tehnički koncept Obuhvaća: • Računalo i ulazno-izlazne podsustave • Programska rješenja (skup programskih instrukcija) za – Upravljanje radom hardverskih komponenata i povezivanje s korisničkim programima – Rješavanje specifičnih zadataka Računalni sustav – ekološki koncept Obuhvaća: • Računalo s ulazno-izlaznim podsustavima • Programska rješenja (skup programskih instrukcija) za – Upravljanje radom hardverskih komponenata i povezivanje s korisničkim programima – Rješavanje specifičnih zadataka • Ljude – sudionike u interakciji s hardverom i softverom • Organizaciju • Podatke (u najširem smislu) Informatika 2015/16 3

Računalni sustav – tehnički koncept Računalo (matična ploča, procesor, RAM, U/I sustavi) Sustavi za pohranu Ulazne (ulaznoizlazne) jedinice Posrednički podsustav (pr. grafička kartica) Informatika 2015/16 Izlazne jedinice (Zasloni , pisači…. ) 4

Hardver - ulazi Ulaz: rješava problem unosa i pretvorbe pojavnog (semantičkog) oblika podataka u fizički oblik prepoznatljiv stroju Znak Broj Uz pomoć U/I podsustava i programa Izlaz Znak Broj kodiranje Zvuk Slika Semantički oblik I Fizički oblik razumljiv procesoru Semantički oblik II kontrola Informatika 2015/16 5

Hardver - obradba Obradbene jedinice – procesori i memorija na temelju programskog koda nad podatcima izvode potrebne operacije Obradbena jedinica Podatci – strojni oblik Programi – strojni oblik • Klasifikacija • Kategorizacija • Izračuni • Logičke operacije. . . Informatika 2015/16 Pohrana strojni oblik 6

Hardver - pohrana Pohrana: rješava problem pretvorbe logičke organizacije (datoteka i mapa) u fizičku organizaciju podataka i pohranu velikog broja podataka koji se mogu brzo zapisati, kojima se može brzo pristupiti i pročitati ih a zapis je trajan CPU, RAM • spremanje podataka na nositelje podataka u računalu podesnoj formi • održavanje datoteka i nosilaca podataka U/I podsustav Tehnologije zapisa: Na mikročipu Magnetni zapis Optički zapis Informatika 2015/16 7

Hardver - izlazi Izlaz: rješava problem pretvorbe fizičkog oblika podataka u semantički oblik prepoznatljiv čovjeku (korisniku) ili drugom stroju Uz pomoć U/I podsustava i programa Abc. . . z 1, 2, . . . 999 Dekodiranje Fizički oblik podataka Semantički oblik podataka Informatika 2015/16 • priređivanje izlaznih informacija za distribuciju • distribuiranje informacija onima kojima su namjenjene • pregled i analiza informacija, pisanje izvješća i donošenje odluka 8

Komunikacije i mreže Mreže omogućuju: • Korištenje resursa drugih računalnih sustava (podataka, programa) • Racionalno iskorištavanje zajedničkih resursa • Komunikaciju podatcima, zvukom i/ili slikom u realnom vremenu • Brzo pretraživanje podataka • Slanje i primanje elektroničke pošte • Integraciju različitih mrežnih usluga Informatika 2015/16 9

Prijenos i distribucija podataka Problem uspostave komunikacijskog odnosa, problem prijenosa signala (podataka), problem prihvaćanja, provjere i kontrole KORISNIK I NJEGOVA OPREMA (Terminal) Zahtjev Uspostava JEZGRENA MREŽA PRISTUPNA MREŽA Paketni dio Žična Paket • Bakrena • Optička Kanalski dio Bežična Pojedinačni korisnik Skupni korisnici (LAN) Pristup uz upotrebu uređaja i softvera; uspostava zahtjeva Pristupna mreža Uloga: spajanje korisničke opreme i uspostava veze s jezgrenom mrežom Druge mreže iste ili drugih vrsta Jezgrena mreža Uloga: prospajanje i usmjeravanje korisničkih tokova, lociranje korisnika, sigurnost, brzina Informatika 2015/16 10

Software (softver) - program Slijed logičkih koraka koji se mogu iterativno ponavljati izrečen u jeziku kojeg poznaje čovjek; logičkim koracima rješava se specifičan korisnički problem; ako se slijedom tih logičkih koraka želi upravljati računalnim komponentama i povezati čovjeka i stroj treba riješiti Problem: kako čovjeku bliske jezične strukture prevesti u stroju prepoznatljivi oblik Rješenje: programi prevoditelji Informatika 2015/16 11

Vrste softvera Softver Primjenski Sistemski Operacijski sustav Pomoćni Mrežni Opći Posebni Upravljanje Tekstualni prometom procesori Poslovna aplikacija Mrežni Tablični kalkulatori Servisi Razvojni Programski Jezici i alati Zabava Prezentaciiski Baze Informatika 2015/16 podataka 12

Lifeware – ljudi i ICT Aspekti: • Korisnički – korisnici primjenskih programa, information worker • Kreativni – programeri (developeri) • Upravljački – sistem administratori • Organizacijski – organizatori IS-a, informacijski menadžeri • Kontrolni – kontrolori podataka, kontrolori programa, komunikacija, hardvera… Informatika 2015/16 13

Podatci, informacije, znanje • Pojam podatka, informacije i znanja Podatak ( jednina: datum, množina: data): broj, pojedinost, nevrednovana činjenica, koncept, opis, pojava; nešto je dano kao takvo; u računalnim sustavima sve što se može prevesti u računalu podesan (razumljiv) oblik i obraditi nekim programom – Program – skup instrukcija napisanih u programskom jeziku i prevedenih u oblik koji se izvodi u procesoru računala – Podatak - za računalo je sve drugo što nije program Informacija: pojam sa više značenja ovisnih o kontekstu • Informacija je povećanje određenosti (o nečem. . . - inverzna Shannonova definicija) • Proizlazi iz podataka i logičkih operatora nad njima (“obrađeni” podatak) • Odnos podatka i metapodatka • Sinonim za podatak • Mjera neodređenosti sustava • Podatak u kontekstu (spoznaje). . . Znanje: informacije i podatci vezani uz spoznajni proces i iskustvo (informacija u kontekstu) na temelju koje se mogu stvarati nove informacije i novi podatci kao i novi algoritmi. Informatika 2015/16 14

Podatci – modeli podataka PODATCI I INFORMACIJE strukturirani nestrukturirani određuju način (model): svaki podatak ima jedinstvenu strukturu (atribute i njihove vrijednosti i veze među njima) Primjer: - Podatci u tablicama različitih baza podataka (studenti, stanovnici države, korisnici mobitela, pacijenti) §Pribavljanja §Unosa §Organizacije §Obrade §Pohrane §Distribucije § Pretraživanja §Analize §Korištenja Informatika 2015/16 ne postoji jedinstvena struktura kojom bi se otkrio odnos među podatcima Primjer: Slike, binarne datoteke, tekstualni podatci u nekom prirodnom jeziku, audio zapisi, video zapisi…) 15

Podatci – modeli i metode organizacije pohrane i obradbe podataka PODATCI I INFORMACIJE strukturirani nestrukturirani Modeli i metode dio su modela baza podataka za čije kreiranje, obradu, pretraživanju i predstavljanje u korisniku razumljivoj formi se koriste posebni programski sustavi (Data Base Management Systems) njihov smisao se u datom kontekstu mora objasniti. (Metode datamininga, asocijacijskih pravila, strojnog učenja, semantičkih mreža, ekspertnih sustava…. ) 16 Informatika 2015/16

Problemi s podatcima Podatci nekada • Nedostatnost • Slabe mogućnosti obrade • Nemogućnost razmjene • Ograničeni formati postaju -Decentralizirani -Obilniji (voluminozni) u smislu količine -Različitiji u smislu brojnijih tipova i formata -Sve brži u nastajanju -Kompleksni po sadržaju i mogućnostima za njihovu obradu Informatika 2015/16 danas • Preobilnost • Nedostatni ili nerazvijeni alati za manipulaciju • Nužnost razumijevanja konteksta za interpretaciju 17

Problemi s podatcima - trendovi • Decentralizacija – podatci nastaju na različitim mjestima, prikupljaju se, povezuju, obrađuju, koriste u datom kontekstu i pohranjuju lokalno ili se distribuiraju na lokalne uređaje, lokalne mreže (LAN), vanjske mreže (WAN) ili u “oblak” (CLOUD) • Voluminoznost – broj digitaliziranih podataka raste eksponencijalno, osobito nakon pojave Interneta i mjeri se danas u PB (petabyte = 1015 i stremi ka EB (egzabyte = 1018 byta; (pohrana na velikim podatkovnim serverima) • Oblici i formati – sve postaje podatak; sve se digitalizira - klasični podatci u ogromnim bazama o ljudima, stvarima (Internet of things), događajima, mjestu boravka, pristupu internetu, slike, tekstovi… • Brzina nastajanja – broj podataka koji je prikupljen i pohranjen u posljednjih 5 godina veći je od broja podataka zabilježenih u cijeloj prethodnoj povijesti čovječanstva i postoji trend uduplavanja u slijedeće dvije godine • Način obrade – nekada se iz ogromnog fonda podataka uzimao uzorak i obrađivao nekom od metoda; danas se obrađuje sve. Klasični DBMS sustavi i drugi programi postaju ograničeni za obradu; Nove metode i modeli (No. SQL, Hadoop…) Informatika 2015/16 18

Podatci – integracija i trendovi Računarstvo Društvenih mreža Strategije otkrivanja obrazaca Semantičko pretraživanje i domensk Klasifikacija sadržaja radi modeli stavljaju u kontekst za korisn lakše analize i izračuna Kontekstualno Računarstvo OBUJAM 0 BIG DATA VARIJETET KOMPLEKSNOST 0 Dodavanje metapodataka nestrukturiranim sadžajima. Standardizacija, unifikacija i integracija sa strukturiranim podatcima UL. -IZL. TRANS. dokumenti transakcijski podaci POSLOVNI SUSTAV slike audio video tekstovi zapisi Izvor: Modificirano prema “The Role of Semaphore Content Intelligence in Big Data Analytics”, hhtp: //www. semaphore. com 0 Pretraživanje/ Mobilnost Društvene mreže BRZINA 19

Računalna (r)evolucija – uzroci i posljedice Zahtjevi poslovnih sustava Pokretačka snaga ICT • Za sve većim brojem podataka • Za novim pojavnim oblicima podataka • Za sve većim brzinama prijenosa podataka • Za kompleksnijim područjima upotrebe • Za integracijama podataka • brzi rast i razvoj ICT-a njihova moć i (sve niža) cijena mijenja se dramatično • računala (ključne komponente – procesori i memorije, ulazno izlazni podsustavi), • komunikacije • softver • podatci Informatika 2015/16 20

Računalna (r)evolucija – postoje li zakonitosti i gdje su granice • Zakon po kojem se brzina i obradbena moć procesora udvostručuje svakih 1, 5 -2 godine naziva se Moore-ov zakon* • Slične se zakonitost uočavaju u razvitku kapaciteta eksternih i interne memorije i brzina prijenosa podataka • Granice: određene su fizičkim i tehničkim mogućnostima raspoloživih materijala i sustava • (*Gordon Moore – jedan od osnivača INTEL-a) Informatika 2015/16 21

Moore-ov zakon za memorije, kapacitete diskova i brzine prijenosa podataka 14 12 Memorija (Mb) 10 8 Diskovi(Mb) 6 4 Brzine prijenosa (KBs) 2 0 1970 -2 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 godina -4 Informatika 2015/16 22

Gdje su granice…? • Ravnoteže ekonomske efikasnosti proizvodnje i upotrebe novih tehnologija i novih otkrića i potreba Nove potrebe i nova otkrića Zahjtevi za povrat ulaganja Novi materijali i tehnologije Fizičke i tehničke karakteristike postojećih materijala i sustava Novi načini korištenja Masovna proizvodnja Proširivanje postojećih i nove potrebe Širenje u različia područja primjene Informatika 2015/16 23

Informacijske tehnologije – SWOT analiza • • S – strength (snaga) W – weaknesses (slabost) O – oportunities (prilike) T – threats (zapreke) Sve veća obradb. moć S Sve niže cijene po jedinici obr. podataka Pristup ogromnim fondovima informacija i znanja Zamjena ljudskog rada u rutinskim i intelektualnim poslovima Prihvatljiva mlađim generacijama Diverzifikacija u sva područja (Gotovo) sve se može prevesti u digitalizirani oblik podesan za obradu i čuvanje na računalu Konkurent. prednost zbog brze obrade Ranjivost na provale i krađe Pristup povjerljivim informacijama Neprihvaćanje i loša iskoristivost W Ovisnost nerazvijenog svijeta od ICT oligopola Informacijska preobilnost Cijena sofwtare raste O Olakšavanje rada Napad na privatnost Računalni kriminal T Računalni virusi Ugrožavanje autorskih prava Informatika 2015/16 24

ICT i poslovanje – stanje i trendovi • ICT u svim područjima ljudske prakse – Prodor u sve poslovne funkcije, sve aktivnosti i poslovne procese – Relativno jednostavne obrade nad velikim brojem podataka (računovodstvo) – Kompleksne metode za oblikovanje proizvoda i vođenje proizvodnje (CAD, CAM, CIM) – Digitalizacija vrlo kompleksnih (multimedijalnih) podataka – Upravljanje složenim kompleksnim procesima (SCM, CRM, ERP) – Nove analitičke i prognostičke metode i simulacija ljudskog načina odlučivanja (Ekspertni sustavi, Neuronske mreže, Neizrazita logika, Poslovna inteligencija) – Složene analitike svih vrsta podataka u svrhu donošenja poslovnih odluka – Novi informacijski servisi i pretraživački alati – Mobilno poslovanje Informatika 2015/16 25

ICT i poslovanje – stanje i trendovi • ICT i promjene načina rada i poslovanja i nova područja rada – Rad u timovima i nužnost brze i jednostavne komunikacije – Mobilnost i pristup udaljenim podacima – Nehijerarhijske organizacije – Fleksibilni proizvodni sustavi, zemljopisni informacijski sustavi, Digitalni uredi – Elektroničko poslovanje i elektronički sustavi plaćanja – Novi procesi, proizvodi i usluge, nova radna mjesta i nova tržišta Informatika 2015/16 26

ICT i poslovanje – stanje i trendovi • Virtualizacija – Korištenje različitih resursa (programa i podataka s drugih računala i stvaranje predodžbe da ih korisnik ima na svom računalu (virtualizacijski softver i hardver na virtualizacijskim serverima) • Računarstvo u oblaku • Integracije i kolaboracije – Integracija aplikacija u jedinstvene kompleksne poslovne pakete za vođenje cjelokupnog poslovanja i/ili skupina poslovnih procesa (ERP, SCM, CRM, CAM, CIM, BI) – Integracija podataka i pristup velikom broju baza – Integracija Web tehnologija i tehnologija za pretraživanje i prijenos podataka – Integracija programskih alata Informatika 2015/16 27

Evolucija korištenja IT-a u poslovanju EFOS Informatika 2013/14 28

ICT i poslovanje – opisi važnih skraćenica: • • • ERP – Enterprise Resource Planning – visoko integrirani informacijski sustav poduzeća koji pokriva sve interne procese (transakcijske, upravljačke, planskoanalitičke, komunikacijske i kontrolne) i povezuje vanjske i unutrašnje podatke SCM – Supply Chain Management – kompleksna zasebna (ali može biti i dio ERP-a) aplikacija putem koje se uspostavljaju odnosi s dobavljačima, planovima proizvodnje, skladištenja, logistike i zahtjevima (narudžbama) kupaca CRM – Customer Relationship Management – skup programskih rješenja kojima se uspostavlja prikupljanje podataka, razmjena podataka i analitika kupaca s ciljem zadržavanja postojećih klijenata i pridobivanja novih CAM – Computer Aded Manufacturing – skup programskih rješenja za planiranje i projektiranje proizvoda (proizvodnog programa) i upravljanje (potpuna automatizacija) proizvođačkim procesom CIM - Computer Integrated Manufacturing - kompleksno programsko rješenje koje ujedinjuje planiranje proizvodnje, projektiranje proizvoda i robotizirane sustave u proizvodnji BI – Business Intelligence – skup poslovnih aplikacija (zasebnih ili kao dio ERP-a) pomoću kojih se izvodi poslovna analitika (financijska, robna, radna) i procjenjuje sustav ili njegovi dijelovi i aktivnosti prema definiranim skupovima indikatora (KPI – Key Performance Indicators) Informatika 2015/16 29

Suvremeno poslovanje = elektroničko poslovanje Karakteristike: • Digitalizirani interni procesi i informacijski sadržaji i tokovi • Komunikacija među poslovnim sustavima i intenzivna razmjena podataka kroz kolaboracijske procese s okolinom (SCM, CRM, ERP, e-commerce, e-government, eobrazovnje, e-bankarstvo) Informatika 2015/16 30

Poslovni sustav – funkcije, procesi, radni tokovi i informacijski tokovi Ljudski resursi Uprava Menadžment Pravna služba Banke Drugi poslovni sustavi Državne ustanove Računovodsvo i financije Skladište/ logistika Dobavljači Proizvodnja K u p c i Nabava i kupovina Razvoj Marketing Prodaja Informatika 2015/16 EFOS Informatika 2014/15 31 31

Poslovni sustav – elementi, podsustavi i okruženje Elementarni procesi u kojima se prikupljaju i obrađuju podatci integriraju se zbog povezanosti s drugim procesima u složenije informacijske arhitekture – podsustave; U poslovnim sustavima mogu se uočiti podsustavi: • Informacijski podsustav računovodstva i financija • Informacijski podsustav plana i analize • Informacijski podsustav proizvodnje i skladišta • Informacijski podsustav marketinga i prodaje • Informacijski podsustav nabave… Informatika 2015/16 32

Poslovni sustav – elementi, podsustavi i okruženje Sve je u poslovnom sustavu opisano nekim konačnim skupom podataka; • Ciljevi i planovi • Tehnologija • Procesi i materijali • Objekti • Događaji “ • Sudionici • Aktivnosti • Ulazi • Izlazi • Upravljanja • Komunikacije datafikacija” Informatika 2015/16 INFORMACIJSKI RESURSI 33

Informacijski resursi poslovnog sustava Poslovno okruženje • -Kupci • -Konkurencija • -Dobavljači • -Banke • -Ustanove • -Zakonska regulativa Procesi i nositelji • Materijalni • Financijski • Ljudski • Tehnološki NESTRUKTURIRANI Poslovne funkcije: • Proizvodnja • Marketing • Nabava • Prodaja • Održavanje • Računovodstvo • Financije PODATCI I INFORMACIJE Određuju način: §Pribavljanja §Unosa §Obrade §Pohrane §Distribucije §Analize Informatika 2015/16 Upravljanje i odlučivanje • Metode i modeli • Metrike • Ciljevi • Kontrole STRUKTURIRANI 34

Poslovni informacijski sustav – kompleksnost i nužnost modeliranja INFORMACIJSKI SUSTAV = MODEL POSLOVNOG SUSTAVA U INFORMACIJSKOM POLJU Modeli u poslovnom sustavu IS JE KOMPLEKSAN SUSTAV PO SVEMU ŠTO NEKI SUSTAV ČINI KOMPLEKSNIM Nužnost modeliranja Model – pojednostavljeni prikaz sustava s njegovim najbitnijim sadržajima Izvor: Jonás Montilva C. and Judith Barrios A. BMM: A Business Modeling Method For Information Systems Development, CLEI ELECTRONIC JOURNAL, VOL. 7, NO. 2, PAPER 3, DECEMBER 2004 35

Modeli odlučivanja Srednji menadžment Viši menadžmen Transakcijski. . . itd. Uredski IS Upravljački IS IS Prodaje IS nabave IS Marketinga Sustav za potporu odlučivanju Operativna Sinteza informacija iz transakcijskog IS-a R a z i n e u p r a v lj a nj a Inteligentni sustav za potporu odlučivanju Inteligentne metode odlučivanja IS Financija IS Računovod. Sustavi za komunikaciju i suradnju IS Proizvodnje Analiza Sinteza Dijelovi IS-a za izvršenje ciljeva IS-a (operativni) IS-i 36

Poslovni sustav i ICT -infoarena Poslovna predviđanja Poslovno Poslovne planiranje analize Poslovna inteligencija Operacijski Menadžam. Projektiranje organizacije DSS Organizacija projekata BPM CRM E-marketing SCM Nabava CAD, CAM Računov. CIM Financije Poslovni sustav VPN Ljudski resursi Uredsko poslovanje LAN 37

Literatura • Čerić, V. , Varga, M: Informacijska tehnologija u poslovanju, Element, Zagreb, 2004 • Mayer-Schonberger, V. , Cukier, K. : Big Data A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, John Murray Publisher, London, 2013 • The Role of Semaphore Content Intelligence in Big Data Analytics”, hhtp: //www. semaphore. com, 2014 • Jonás Montilva C. and Judith Barrios A. BMM: A Business Modeling Method For Information Systems Development, Clei Electronic Journal, Vol. 7, No. 2, Paper 3, December 2004 Informatika 2015/16 38