Informatika I II Aplikovan informatika Dana Nejedlov Katedra

  • Slides: 28
Download presentation
Informatika I, II Aplikovaná informatika Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 1

Informatika I, II Aplikovaná informatika Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 1

 • • • • • Osnova Informační systémy Základní části ERP Příklady komponent

• • • • • Osnova Informační systémy Základní části ERP Příklady komponent ERP CRM (Customer Relationship Management) ECM (Enterprise Content Management) SCM (Supply Chain Management) PLM (Product Lifecycle Management) Systémy pro podporu rozhodování Datový sklad (Data Warehouse) Business Intelligence Vlastnosti komerčního software Přístup k software Cloud computing Autorská práva software Informační strategie podniku Důležité vlastnosti ASW Vlastnosti dobrého IS podniku Zavádění nového IS do podniku Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 2

Informační systémy • Osobní informatika – Systém SW a HW pro jednotlivce • Podnikové

Informační systémy • Osobní informatika – Systém SW a HW pro jednotlivce • Podnikové informační systémy – ERP (Enterprise Resource Planning) cca od roku 1990 • jádro podnikového IS pro evidenci zásob a transakcí (obchod) • pouze interní data pro interní použití • monolitická architektura někdy obtížně inovovatelná – BI (Business Intelligence) • analýzy podnikových dat, které původně nebyly součástí ERP – ERP II cca od roku 2000 • ERP + e-Commerce + Business Intelligence + SCM • architektura orientovaná na služby (SOA) – Viz Přednáška na téma e-Commerce, snímek „Nové trendy budování IS“. – ERP III, které od roku 2013 Gartner nazývá Postmodern ERP • jádro ERP + aplikace z různých zdrojů nejlépe vyhovující konkrétním procesům + sociální sítě a moderní formy ICT (Industry 4. 0, AI, analytics…) • architektura založená na Business Process Integration (BPI) platformě umožňující změny komponent ERP za běhu bez nutnosti programování – Součásti podnikového IS (Viz Milena Tvrdíková: Aplikace moderních informačních technologií v řízení firmy. ) • hardware, software, data, lidé (zaměstnanci) • nařízení a pravidla užívání HW a SW • okolní svět firmy (informační zdroje, legislativa) Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 3

Základní části ERP • Front Office – interakce se zákazníky, call centra, prodej, marketing,

Základní části ERP • Front Office – interakce se zákazníky, call centra, prodej, marketing, průzkum trhu – kooperační část CRM, e-Commerce • Middle Office – interní provoz: logistika, finance, účetnictví, personalistika, zásobování • Back Office – analytická a operační část CRM, business intelligence • Výsledky analýz z Back Office ovlivňují akce Front Office – Například: internetový obchod – Web Analytics – datový sklad – business intelligence – ovlivnění marketingové kampaně. • Postupující automatizace procesů mění business model Front/Middle/Back Office na procesy – automatizované • založené na pravidlech a strukturovaných datech, Robotic Process Automation • Zákazníci mohou interagovat například s e-shopem. – obsluhované lidmi • výjimky, off-line práce např. se zákazníky, nestrukturovaná data • rozhodovací procesy, inovace, kreativita, osobní rozvoj • Automatizace nemá být ohrožením pracovních míst ale příležitostí pro tvorbu zajímavějších pracovních náplní. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 4

Příklady komponent ERP • • CRM (Customer Relationship Management) ECM (Enterprise Content Management) SCM

Příklady komponent ERP • • CRM (Customer Relationship Management) ECM (Enterprise Content Management) SCM (Supply Chain Management) PLM (Product Lifecycle Management) Datový sklad (Data Warehouse) Systémy pro podporu rozhodování Finance Lidské zdroje Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 5

CRM (Customer Relationship Management) • Aplikace komplexně zajištující vztahy podniku se zákazníky • Operační

CRM (Customer Relationship Management) • Aplikace komplexně zajištující vztahy podniku se zákazníky • Operační část – Podpora zákazníků, obchodníků a marketingu • Kooperační část – Kontaktní centrum (telefon, e-mail, fax, SMS, web, . . . ) – Integrace s elektronickým obchodem • Analytická část – Uchování relevantních informací o zákaznících • Nutno zabezpečit proti zneužití. • Výsledkem je individuální přístup k zákazníkovi. – Analýza zákazníků pomocí dolování dat • Trendy CRM Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 6

ECM (Enterprise Content Management) • Technologie pro správu dat a znalostí • „Content“, tj.

ECM (Enterprise Content Management) • Technologie pro správu dat a znalostí • „Content“, tj. „obsah“ je v kontextu ECM pojem pro všechna data – strukturovaná i nestrukturovaná. • Groupware – SW pro podporu spolupráce členů týmu – například „virtuální kancelář“ www. contactoffice. com • CMS (Content Management System) – SW pro publikování různých dat na WWW bez znalostí Internetu – WCM (Web Content Management), redakční systém – Výsledkem může být internetový portál. • DMS (Document Management System) – řízení životního cyklu dokumentů jako nestrukturovaných dat – Dokumenty obsahují metadata (data o datech, popis souborů). • Workflow – automatizace a řízení podnikových procesů – předávání dokumentů, informací, nebo úkolů mezi pracovníky • Content services je nový termín pro ECM. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 7

Podnikový intranetový portál • Může zpřehlednit podnikový intranet. • Je tvořen pomocí webových technologií.

Podnikový intranetový portál • Může zpřehlednit podnikový intranet. • Je tvořen pomocí webových technologií. • Umožňuje přístup z různých druhů zařízení, tedy i mimo pracoviště. • Uživatel (pracovník) se do něj přihlašuje pomocí uživatelského jména a hesla. • Je kastomizovatelný a provádí personalizaci. • Poskytuje různé podnikové informace a prostředky pro jejich vyhledávání (search engines). • Umožňuje kontrolovat, zda si konkrétní uživatel přečetl konkrétní dokument, a umožňuje uživateli prezentovat připomínky k dokumentu. • Umožňuje definovat selektivní přístup uživatele k datům dle jeho role v podniku. • Je univerzálním rozhraním pro přístup ke všem relevantním datům a aplikacím. • Je integrován s osobním kalendářem a poštovním programem uživatelů. • Je integrován s portály kooperujících subjektů. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 8

Trendy podnikového intranetu • Intranet 2. 0, social intranet – používání prvků patřících do

Trendy podnikového intranetu • Intranet 2. 0, social intranet – používání prvků patřících do Web 2. 0 v intranetu • blogs, wikis, podcasts, social networking, content tagging, RSS, discussion forums, instant messaging, mashups – významní dodavatelé řešení: Share. Point, Facebook, Media. Wiki, Word. Press, Confluence, Social. Text, Lotus Connections, Intrexx, … • Digitální pracovní prostředí (digital workspace, smart workspace) – technologie umožňující bez přerušení pracovat z různých zařízení • Digitální ekosystém – Je tvořen souborem flexibilních softwarových služeb. – Umožňuje digitální partnerství firem mezi sebou a s jejich zákazníky. • Například přepravní firma zveřejní data (Open Data ecosystem) o pohybu svých dopravních prostředků a někdo jiný vyvine aplikaci, která usnadní zákazníkům této firmy využívat její služby. • Business Ecosystem umožnuje udržet si zákazníky. – – Vytvoření lepšího výrobku nebo služby nemůže stačit k proražení na trhu, když není vytvořen ekosystém. Jako člen propojeného prostředí má firma přístup k lepším dodavatelům, odborníkům, kapitálu, inovacím atd. , ke kterým by se jinak nedostala. – Je vyvíjen spíše pomocí samo-organizace než plánovitě. – Vyžaduje technologie usnadňující jeho adaptabilitu, jako je například low-code. – Výhody: zdroj inovací IS, vyšší efektivita práce – Hrozby: zapojení podnikem neschválených aplikaci do IS Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 9

SCM (Supply Chain Management) • • • Řízení dodavatelského řetězce Koordinuje materiálové, informační a

SCM (Supply Chain Management) • • • Řízení dodavatelského řetězce Koordinuje materiálové, informační a finanční toky s cílem zvýšit konkurenceschopnost zúčastněných subjektů. Motivací pro potřebu systému SCM může být – – snaha výrobce dostat se na nový trh, zkracující se životní cykly výrobků a rychlá inovace, požadavky na individuální přizpůsobení výrobků, nutnost vyrábět vyšší kvalitu za nižší cenu. – Systém pro pokročilé plánování a rozvrhování výroby je často nasazován spolu se systémem SCM. systém zajištující plánování výroby s uvažováním všech možných druhů omezení výrobního systému, např. v materiálu, pracovních kapacitách apod. , též MES (Manufacturing execution system). kastomizované nebo složité výrobky Řetězce se vyvíjejí od lineárních (výrobce – distributor – prodejce – zákazník) k síťovým, kde vzrůstá potřeba sdílení informací mezi různými subjekty. Informační systémy účastnických subjektů si vyměňují strukturovaná data (objednávky, faktury…) ve formě EDI nebo XML, viz Přednáška na téma e. Commerce. APS (Advanced Planning and Scheduling) – • – WMS (Warehouse Management System) – – – systém řídící materiálové zásoby vstupní kontrola materiálu, skladování, výdej do výroby, vyskladnění a transport hotových výrobků AIDC (Automatic Identification and Data Capture) • Materiál a skladová místa jsou identifikovány čárovým kódem. • Skladníci používají mobilní bezdrátové terminály s integrovaným snímačem čárového kódu. – – Informace o materiálu je ihned aktualizována v ERP. Terminály informují skladníky o jejich úkolech. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 10

Vývoj a trendy SCM • SINDI, S. a M. ROE. 2017. The Evolution of

Vývoj a trendy SCM • SINDI, S. a M. ROE. 2017. The Evolution of Supply Chains and Logistics. In: Strategic Supply Chain Management. Palgrave Macmillan, Cham, s. 7 -25. Print ISBN 978 -3 -319 -54842 -5. Online ISBN 978 -3 -319 -54843 -2. DOI: 10. 1007/978 -3 -31954843 -2_2 • SCM se vyvinul z oboru logistika. • V současné době je ovlivněn globalizací a novými technologiemi, například: – Simulační SW a SW s umělou inteligencí pro plánování a optimalizaci • s využitím tzv. SNEW data (social media, news, event, weather) – 3 D tisk pro výrobu náhradních dílů apod. eliminující dopravní náklady – Autonomní mobilní roboty (AMRs) a nákladní vozy pro Warehouse – Uberizace přepravy (sdílená ekonomika) • mobilní aplikace pro využití volných kapacit v nákladních dopravních prostředcích • Nejčastější strategie – Lean Supply Chain • snaha eliminovat plýtvání a aktivity nepřinášející přidanou hodnotu – Agile Supply Chain • flexibilita a adaptabilnost na měnící se prostředí • odolnost vůči katastrofám a krizím – Leagile koncept • snaha kombinovat výhody Lean a Agile především vytvořením vyrovnávací zásoby řešící nesoulad mezi poptávkou zákazníků a nabídkou dodavatelů – Viz decoupling point. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 11

PLM (Product Lifecycle Management) • Řízení životního cyklu produktu – výrobku prodaného konkrétnímu zákazníkovi,

PLM (Product Lifecycle Management) • Řízení životního cyklu produktu – výrobku prodaného konkrétnímu zákazníkovi, – inovační cyklus výrobku. • Požadavky na inovace mohou přicházet ze systémů CRM a BI. • Spravuje dokumentaci výrobků, ze které jsou generovány podklady pro výrobu, návody na použití, postupy servisu… • Při vytváření dokumentace podporuje uplatnění přijatého systému řízení kvality. • Je integrováno se systémy CAD / CAM a SCM. • Má podobnou funkci jako DMS. • PDM (Product Data Management) – Systém pro správu produktových dat – Je podmnožinou a předchůdcem PLM. – Spravuje technické výkresy a výrobní normy. – Je aplikováno na zavedené výrobky. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 12

Trendy PLM • Na současnou výrobu jsou kladeny čím dál tím větší nároky. •

Trendy PLM • Na současnou výrobu jsou kladeny čím dál tím větší nároky. • Internet of Things (Io. T) – prediktivní údržba nebo alespoň údržba dle aktuálních potřeb dle dat poslaných výrobkem – sledování toho, jak uživatelé využívají náš výrobek, které jeho prvky potřebují a které ne – sběr (big) dat o provozu výrobku pro další analýzy • Smart products (Chytré výrobky) – Součástí výrobků je čím dál tím častěji SW. • Digital Twinning – virtuální repliky fyzických produktů, služeb a procesů pro jejich lepší vývoj a testování – Digitální dvojče může získávat data ze senzorů fyzického produktu. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 13

Systémy pro podporu rozhodování • Orientace na jednu problémovou doménu – Expertní systém •

Systémy pro podporu rozhodování • Orientace na jednu problémovou doménu – Expertní systém • Univerzální podpora pro management – MIS (Management Information System) • Manažerský IS • controlling, účetnictví – reporty o výkonu podniku pro manažery na operativní a taktické úrovni – DSS (Decision Support System) • Systém na podporu rozhodování • Podporuje analytické aktivity manažerů na taktické a strategické úrovni řízení. • EIS, Expertní systémy – EIS (Executive Information System) • vrcholový (strategický) a střední (taktický) management – Vysvětlení operativní, taktické a strategické úrovně řízení • Business Intelligence – současný pojem pro EIS – Někdy je součástí ERP a někdy se z něj vyčleňuje. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 14

Datový sklad (Data Warehouse, DWH) • Čerpá data z databáze tvořené systémy, jako jsou

Datový sklad (Data Warehouse, DWH) • Čerpá data z databáze tvořené systémy, jako jsou ERP a CRM. • Data jsou před vstupem do něj transformována pomocí nástrojů typu ETL (Extract, Transform, and Load), aby byla konzistentní a dala se porovnávat různá časová období. – Novým trendem je ELT (Extract, Load, and Transform). • Data vstupují ze zdrojového systému do DWH bez transformace. • Transformace je součástí algoritmů provádějících business analytics. • Typicky se využívá u datových jezer realizovaných jako cloud. • Obsahuje všechna zachytitelná data ve formě umožňující získání podkladů pro rozhodování. • Vzhledem k převážně strukturovanému formátu dat umožňuje zpracování dat v reálném čase. – Je možné například sledovat vývoj procesu v reálném čase. • Datové tržiště (Data Mart) – „malý“ datový sklad určený pro omezený okruh uživatelů, například oddělení nebo oblasti řízení. – Obsahuje data stejného typu jako DWH. – Když není čas nebo prostředky na celopodnikový datový sklad. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 15

Trendy datových skladů • Logical Data Warehouse (virtuální databáze, federace) – Velký objem dat

Trendy datových skladů • Logical Data Warehouse (virtuální databáze, federace) – Velký objem dat z různých zdrojů (web, cloud, Io. T…) je ponechán na původním umístění, kde data poprvé vznikají, a zpracováván distribuovaně. – Jsou tak k dispozici data vznikající v reálném čase, ale jejich zpracování může být časově náročnější vzhledem k tomu, že nejsou ve společném úložišti a formátu. • Sledování (kritických) procesů v reálném čase tedy nemusí být možné, i když jsou k dispozici nejnovější data. • Data Lake (datové jezero) – úložiště velkého objemu různorodých nestrukturovaných (big) dat – Zatímco klasický DWH obsahoval především strukturovaná data a umožňoval efektivní provádění předdefinovaných analýz, Data Lake umožňuje provádět flexibilní (operativní) analýzy díky dostupnějšímu vyššímu výpočetnímu výkonu. • Umožňuje vymýšlet nové analýzy, ale jejich zpracování je obvykle dávkovou úlohou. • Není obvykle možné sledování procesů v reálném čase, které umožňuje DWH. – Data Swamp (datová bažina) • Nepovedené datové jezero nebo DWH, které nedokážeme smysluplně analyticky využít. • Zatímco klasický DWH je plněn podle formálních pravidel vzhledem k předem určeným cílům, do Data Lake jsou data bez rozmyslu odkládána pro budoucí možné použití. • Je třeba vypracovat datovou strategii jako závazný dokument a součást informační strategie. • Je třeba zavést pracovní pozici s funkcí centrální datové kvality (data management/governance). • Je třeba data ukládat a zpracovávat vzhledem k nařízením o ochraně osobních údajů. • Data Hub – Data přesunutá z původních zdrojů na úložiště jsou • harmonizována neboli převedena do jednotné struktury (Vznikají pro to nástroje AI. ) • a potom indexována provedení konkrétní analýzy. – Cílem je kombinovat flexibilitu Data Lake a efektivitu DWH. • Jsou umožněny neočekávané ad hoc analýzy. • Operational Data Hub umožňuje zpracování dat v reálném čase. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 16

Business Intelligence • Zpracovává data z datového skladu a jeho moderních forem. • Analytické

Business Intelligence • Zpracovává data z datového skladu a jeho moderních forem. • Analytické nástroje – OLAP (On. Line Analytical Processing) • například prodej výrobku A zákazníkovi B v březnu 2005 • datové kostky (mulitidimenzionální kontingenční tabulky) – Data Mining • extrakce předem nedefinovaných informací z velmi rozsáhlých databází • Slouží manažerům k objevování nových skutečností, umožňuje testovat hypotézy, odhaluje skryté korelace mezi ekonomickými proměnnými… • například jaké atributy zákazníků ovlivňují jejich nákupy • regrese a predikce časové řady, klasifikace, shlukování, bayesovské sítě, rozhodovací stromy, genetické algoritmy, neuronové sítě… • Reporting – Co se děje? Proč se to děje? Jak to lze ovlivnit? – databázové dotazy, sestavy, analytické pohledy, vizualizace hodnot, proměna dat ve znalosti – Standardní reporting • Vytváří se automaticky v nadefinovaném čase pro relevantního uživatele. – Ad hoc reporting • Uživatel sám posílá dotazy do databáze dle své aktuální potřeby. – Continuous intelligence, autonomní data, advanced analytics • Aplikace umělé inteligence samy určují, co se má analyzovat. • Datová platforma analyzuje úlohy, které na ní lidé pouští, a sama se optimalizuje pro lepší výkon. • Integrace do ostatních částí ERP – BI řešení stále významněji ovlivňuje výkonnost a kvalitu řízení firmy. – Kvalita řešení BI je závislá na kvalitě aplikací, ze kterých čerpá data, a do kterých předává výsledky analýz. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 17

Vývojové směry v BI • Open source BI řešení • Self service BI (Samoobslužné

Vývojové směry v BI • Open source BI řešení • Self service BI (Samoobslužné BI aplikace) • Dashboardy, Immersive Analytics • In-memory analytics • Big data analytics (business analytics versus BI) – Může obsahovat zajímavé nápady a je výhodné zejména pro malé firmy. – Izolovaná jednodušší řešení často integrovaná do kancelářských aplikací, například doplněk aplikace MS Excel Power Pilot – Nástroje pro vizualizaci výsledků analýz pro konkrétní okamžik v čase – Pro umožnění složitých analýz rozsáhlých databází v reálném čase využívá technologii „in-memory database“ umožňující držet v paměti typu RAM nebo flash celou databázi se zdrojovými daty. – Big data jsou tak rozsáhlá a komplexní, že pro jejich ukládání, zpracování a analýzu není možné používat tradiční databázové a analytické nástroje (RDBMS) typické pro DWH. • Je-li databáze založená na relačním modelu příliš složitá, jsou dotazy do ní výpočetně náročné. • Sociální sítě, multimediální data, senzory výrobních zařízení… • • – Řešení využívá paralelní zpracování dat na větším počtu zařízení (clusteru). BI v rámci cloud computingu – Datové sklady a tržiště provozované v prostředí cloud computingu – Příkladem je Analýza obchodních dat jako služba – Analytics as a Service • Data vznikající v reálném čase typicky na Internetu (například sociální sítě) se nejefektivněji analyzují v cloudu specializovanými firmami pomocí služeb typu Saa. S. • http: //www. ceskatelevize. cz/ivysilani/10249971631 -ekonomika/212411058390223/ Sociální BI – Data Mining nestrukturovaných dat, jako jsou příspěvky na sociálních sítích – Zapojení interních i externích subjektů do rozhodovacích procesů, například • Zákazníci poskytnou své názory použitelné pro vývoj nového výrobku. • Obchodní partneři a spolupracovníci mohou komentovat konkrétní dashboard na sociální síti. • Mobilní BI • Umělá inteligence, Continuous Intelligence: 1, 2 – Používání notebooků, tabletů, smartphonů, PDA, čteček pro přístup k analytickým aplikacím i mimo pracoviště. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 18

Vlastnosti komerčního software • Lokalizace – Přizpůsobení ASW (aplikačního software) po stránce • jazykové

Vlastnosti komerčního software • Lokalizace – Přizpůsobení ASW (aplikačního software) po stránce • jazykové (osobní SW) • legislativní (ERP) – Dělá to výrobce ASW. • Kastomizace (customization) – přizpůsobení menu, panelů nástrojů, defaultních hodnot, účetní osnovy, … – šablony, aktivní pracovní plocha (active desktop), skins, … – Aplikační SW musí umožňovat uživateli, aby si to mohl dělat sám. • Dokumentace a nápověda – dnes většinou elektronická (součást ASW a on-line) • Integrovatelnost – možnosti sdílení dat a funkcí – podpora standardů a norem (například kódování znaků) Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 19

Přístup k software • Nákup licence na instalaci SW nebo OEM SW – On-premise

Přístup k software • Nákup licence na instalaci SW nebo OEM SW – On-premise aplikace – Nevýhodou je, že se platí za každou instalaci, a SW morálně zastarává. • ASP (Application Service Provider) – Pronájem informatických služeb od vlastníka výpočetní infrastruktury. – Stejná aplikace je využívána jedním nebo malým počtem subjektů. – Na rozdíl od Saa. S poskytovatel službu může přizpůsobit potřebám klienta. – Například elektronická tržiště, Sherlog (lokalizace aut) – Jedna z forem outsourcingu v informatice • Saa. S (Software as a Service) – – – On demand aplikace Nástupce ASP více přizpůsobený Internetu Placené služby na Internetu prostřednictvím cloud computingu Stejná aplikace je využívána mnoha subjekty. Například elektronické úschovny, Online Office, … • Internetový portál (brána) – Nabízí přístup k široké škále služeb. – – • vyhledávání, e-mail, chat, diskusní fóra, zpravodajství, vzdělávání, blogy, slovník, mapy, jízdní řády, hudba, video, nákup, reklamy, … Může umožňovat kastomizaci (např. Seznam. cz) Např. Yahoo!, Seznam. cz, Atlas. cz, Centrum. cz, portal. gov. cz, … Má obdoby i v podnikových sítích. Výhodou internetové aplikace je, že náklady nerostou s počtem uživatelů, jako je tomu u nákupu licencí. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 20

Cloud computing • Výpočetní model umožňující zákazníkovi zpravidla nepřetržitý přístup k výpočetním zdrojům přes

Cloud computing • Výpočetní model umožňující zákazníkovi zpravidla nepřetržitý přístup k výpočetním zdrojům přes Internet, což umožňuje použití různých klientů (internetový prohlížeč, mobil…) odkudkoliv. • Z hlediska zákazníka je cloudem určitá internetová služba. • Z hlediska poskytovatele služeb je cloudem jeho soubor ICT zařízení. • Údržbu SW a HW řeší poskytovatel služeb. – Veškeré instalace probíhají na cloudu poskytovatele, nikoliv u zákazníka. – Po nainstalování nové verze SW se může zákazníkovi změnit uživatelské rozhraní služby. • Poskytovatel sdílí své zdroje mezi několik zákazníků. • Zákazníkova data nemají přesně známé umístění na konkrétním zdroji. – Jejich zabezpečení vyhovující legislativě domovského státu zákazníka musí být řešeno smlouvou s poskytovatelem služeb. – Cloud může být i soukromý (podnikový, private coud). • Zákazníkovi jsou účtovány služby dle jeho skutečné spotřeby nebo dle jeho SLA. – Cloud má nástroje na nastavování úrovně služeb (rychlost datových přenosů nebo výpočtů, kapacita úložiště…) a na měření jejich spotřeby konkrétním zákazníkem. – Většinou existuje základní úroveň služeb poskytovaná zdarma. • Služby typu analýza dat Webu 2. 0 jsou jiným způsobem efektivně neproveditelné. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 21

Modely služeb cloud computingu • Infrastructure as a service (Iaa. S) – Hardware jako

Modely služeb cloud computingu • Infrastructure as a service (Iaa. S) – Hardware jako servery, datová centra, sítě pro přenos dat jsou kupovány jako virtualizované výpočetní zdroje a jsou placeny dle objemu využití. • Platform as a service (Paa. S) – Nástroje pro vývoj webových aplikací jsou používány prostřednictvím webu. – Tyto aplikace mohou používat data poskytovatelů Paa. S, např. Google Maps. • Software as a Service (Saa. S) – Software a data jsou používány prostřednictvím webového prohlížeče. – Nejčastěji aplikováno na CRM. • vytěžování sociálních sítí, styk se zákazníky prostřednictvím webu – Může komunikovat s podnikovými IS prostřednictvím svých API. – Může být stavebními bloky pro nezávislé Saa. S typu mashups (kombinace informací z více zdrojů) díky standardizaci API. – Uživatelé • neplatí počáteční investice ale škálovatelné poplatky za rozsah služeb, • často mohou spolu komunikovat jako v sociálních sítích. – Provozovatelé • mají minimální náklady na nové uživatele, takže často poskytují nejnižší úroveň služeb zdarma nebo mají příjem pouze z reklam, • vydávají nové verze SW tak, že je nainstalují na internetové servery, uživatelé nic neinstalují, • mohou analyzovat chování uživatelů, aby zlepšovali SW. – Nevhodné pro • zpracování citlivých dat o uživatelích, • aplikace vyžadující rychlou a spolehlivou odezvu, Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL • zpravidla velké organizace vyžadující větší komplexitu a přizpůsobitelnost IS. 22

Autorská práva software • Proprietární software – Je chráněn autorskými právy. – Nemá k

Autorská práva software • Proprietární software – Je chráněn autorskými právy. – Nemá k dispozici otevřený zdrojový kód. – Může však mít otevřená API využitelná k integraci SW do IS. • Shareware (crippleware, adware, nagware, demoware) – Je chráněn autorskými právy. – Je zdarma na omezenou dobu a může mít omezené funkce. • Freemium – Je zdarma, ale je možno dokoupit další funkce. – Free-to-play je jeho varianta užívaná v herním průmyslu. • Freeware – Je chráněn autorskými právy. – Jeho licence může zakazovat komerční užívání. – Je zdarma na neomezenou dobu. • Public domain software – Není chráněn autorskými právy. – Je zdarma na neomezenou dobu. • Free software (open-source software) – Patří buďto do public domain nebo má tzv. free software licence. – Je zdarma na neomezenou dobu. – Je k němu k dispozici zdrojový kód, což umožňuje jeho modifikaci. Modifikované verze musí být dle typické licence také free software. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 23

Informační strategie podniku • • • http: //nb. vse. cz/~vorisek/FILES/Clanky/1998_Principy_strategickeho_rizeni_IS. htm http: //www. systemonline.

Informační strategie podniku • • • http: //nb. vse. cz/~vorisek/FILES/Clanky/1998_Principy_strategickeho_rizeni_IS. htm http: //www. systemonline. cz/clanky/priprava-spolecnosti-na-zavadeni-a-inovace-is. htm Organizace, které chtějí uspět, musí rozumět tomu, jak spojit technologii se strategií. Pro řízení podnikové informatiky vznikla celá řada metodik a modelů ověřených praxí, z nichž nejpoužívanější jsou ITIL a COBIT. – Dnes metodiky nemusí stačit. – – ušlého zisku z nerealizovaných příležitostí v důsledku zastaralého IS nebo utopení prostředků v nesprávně navrženém IS. – – – být v souladu s globálními cíli (vizí, misí) firmy, být závazným dokumentem, být pravidelně vyhodnocována a přizpůsobována aktuálním požadavkům, reagovat na měnící se prostředí a dostupné technologie (digitální transformace), zahrnovat také organizování lidských zdrojů, ne jen technologie. – – – Požadavky vedení na ICT Aktuální stav ICT v organizaci ICT partnerů a konkurence Legislativní, sociální a etické aspekty Trendy ICT, dostupné informační zdroje a produkty Špatné nebo žádné strategické řízení ICT v mnoha organizacích zavinilo značné ztráty v důsledku • Informační strategie by měla • • Informační strategii řídí informační (IT) manažer (Chief Information Officer). Informační manažer má být členem top managementu, což není v současných (nejen) českých firmách často splněno a potom nemá dostatečnou pravomoc. Východiska • • • Realizace Tempem jejich změn by se měla měnit i informační strategie. – Návrh nového řešení informačního systému podniku – Harmonogram realizace – Ekonomická analýza Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 24

Informační strategie podniku • Vize, mise a cíle společnosti – Jasně a stručně přibližně

Informační strategie podniku • Vize, mise a cíle společnosti – Jasně a stručně přibližně jednou větou • Situační analýza – SWOT, PEST, strategic assessment • Určení strategických cílů, formulace strategie – Metoda Balanced Scorecard – Základním strategickým cílem pro ICT je tvorba nových hodnot či ochrana hodnot stávajících. • Implementace strategie – Změny v ICT v podniku • Měření a hodnocení dosahování stanovených cílů – takzvané metriky, key performance indicators (KPI) • maximální doba do vyřešení problému, dostupnost služby 24/7 nebo jinak… – obtížněji měřitelné hodnoty • spokojenost zákazníků, motivace pracovníků a jejich znalosti… – To, co se má měřit, je zpravidla určeno v SLA. • Service-Level Agreement je část kontraktu mezi uživatelem a dodavatelem, kde jsou definovány – množství a způsoby využívání dohodnutých služeb uživatelem, – metriky, které slouží ke kvantitativnímu hodnocení služeb a – případné sankce vyplývající z jejich neplnění. • Nesprávně sestavené SLA jsou častým důvodem potíží IS. • SLA se musí soustředit především na aplikace, které nejvíce ovlivňují ekonomický chod organizace. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 25

Důležité vlastnosti ASW • Otevřenost – schopnost spolupráce s jiným ASW – schopnost číst

Důležité vlastnosti ASW • Otevřenost – schopnost spolupráce s jiným ASW – schopnost číst a exportovat různé datové formáty – podpora moderních standardů pro data a IS • Modularita – Modul je samostatně fungující část ASW. – možnost zakoupení pouze potřebných modulů • Integrovanost – společná datová základna pro všechny moduly – Data stačí vstoupit jen jednou. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 26

Vlastnosti dobrého IS podniku • • modularita, integrovanost, otevřenost (podpora standardů a norem) kompatibilita

Vlastnosti dobrého IS podniku • • modularita, integrovanost, otevřenost (podpora standardů a norem) kompatibilita s IS obchodních partnerů snadnost a centralizování administrace komplexnost – IS by měl řešit všechny procesy v organizaci • procesní řízení – IS neřídí jen izolované oddělení ale celý proces (například od přijetí objednávky po fakturaci výrobku) napříč celou organizací. • lokalizace a customizovatelnost • snadnost a jednotnost ovládání, možnost rychlého zaškolení uživatelů – User experience (UX) • usnadnění vstupu dat – automatické ověřování datových typů, výběr z menu, možnost importu – AIDC (čtečky čárových kódů, skenery, OCR, RFID, biometrika) • nastavitelnost různých oprávnění pro různé uživatele • ochrana osobních údajů a jiných dat • podpora ze strany dodavatele IS – školení, aktualizace, upgrady, helpdesk, dořešení dalších požadavků • dokumentace, manuály, nápověda • sladěnost SW s HW Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 27

Zavádění nového IS do podniku • Návrh IS • Účast zaměstnanců na prezentacích potenciálních

Zavádění nového IS do podniku • Návrh IS • Účast zaměstnanců na prezentacích potenciálních dodavatelů IS • Stanovení často a méně využívaných funkcí IS diskuzí s uživateli • Motivace zaměstnanců za pomoc při zavádění IS • Školení uživatelů IS • Testování provozu IS • Postupné zavádění podle plánu • Kontrola práce uživatelů • Vyhodnocení návratnosti investice do IS • Viz například „The case of building an Intranet “. Dana Nejedlová, Katedra informatiky EF TUL 28