SADRAJ

PREDGOVOR 3

1. OPTA TEORIJA SISTEMA 4

2. POJAM INFORMACIONIH SISTEMA 14

3. RAZVOJ INFORMACIONIH SISTEMA 23

3.1. ELEKTRONSKA OBRADA PODATAKA 25 3.2. UPRAVLJAKI INFORMACIONI SISTEMI 28 3.2.1. UPRAVLJAKI PODSISTEM PROIZVODNJE 30 3.2.2. UPRAVLJAKI PODSISTEM MARKETINGA 32 3.2.3. UPRAVLJAKI PODSISTEM FINANSIJA 33 3.2.4. UPRAVLJAKI PODSISTEM KADROVA 34 3.2.5. UPRAVLJAKI PODSISTEM ZA TOP MENADERE 35 3.3. SISTEMI ZA PODRKU ODLUIVANJA 36 3.3.1. POJAM SPO 36 3.3.2. STRUKTURA SPO 39 3.3.3. VRSTE SPO 46 3.3.4. GRUPNI SPO 52 3.3.5. IZGRADNJA SPO 54 3.3.6. PERSPEKTIVA SPO 58 3.4. EKSPERTNI SISTEMI 61 3.4.1. POJAM EKSPERTNIH SISTEMA 61 3.4.2. RAZVOJ EKSPERTNIH SISTEMA 66 3.4.3. STRUKTURA EKSPERTNIH SISTEMA 71 3.4.4. IZGRADNJA EKSPERTNIH SISTEMA 87 3.4.5. ALATI ZA IZRADU EKSPERTNIH SISTEMA 97 3.4.6. PODRUJA PRIMJENE EKSPERTNIH SISTEMA 99 3.4.7. PREDNOSTI I NEDOSTACI EKSPERTNIH SISTEMA 104 3.4.8. PERSPEKTIVA EKSPERTNIH SISTEMA 107 3.5. HS DW BI CRM 109 3.5.1. HS 109 3.5.2. DW 111 3.5.3. BI 115 3.5.4. CRM 127

4. PROJEKTOVANJE INFORMACIONIH SISTEMA 135

4.1. BAZA PODATAKA 139 4.1.1. BAZA PODATAKA, DBMS 139 4.1.2. CILJEVI BAZA PODATAKA 141 4.1.3. ARHITEKTURA BAZE PODATAKA 144 4.1.4. JEZICI ZA RAD S BAZAMA PODATAKA 146 4.1.5. SOFTVERSKI PAKETI ZA RAD S BAZAMA PODATAKA148 4.1.6. RELACIONI MODEL BAZA PODATAKA 150 4.2. METODOLOGIJA PROJEKTOVANJA IS 154 4.2.1. METODE RAZVOJA IS 157 4.2.2. IZBOR METODE RAZVOJA IS 166 4.2.3. UESNICI U RAZVOJU IS 168 4.2.4. FAZE RAZVOJA IS 170 4.2.5. USPJENOST PRIMJENE RAZVOJA IS 178 4.3. KONVENCIONALNA METODOLOGIJA RAZVOJA IS 184 4.3.1. PLANIRANJE RAZVOJA IS 186 4.3.2. ANALIZA I DIZAJN IS 192 4.3.3. IMPLEMENTACIJA IS 195 4.3.4. FUNKCIONISANJE I ODRAVANJE IS 197 4.3.5. VREDNOVANJE I KONTROLA IS 199 4.4. BSP METODOLGIJA RAZVOJA IS 200 4.5. STRUKTURIRANA SISTEM ANALIZA 208 4.5.1. DIJAGRAM TOKA PODATAKA 212 4.5.2. RJENIK PODATAKA 223 4.6. OBJEKTNO ORIJENTISANO MODELOVANJE 238 4.6.1. MODELIRANJE PODATAKA 241 4.6.2. MODELIRANJE PROCESA 247 4.7. UML 272 4.7.1. OSNOVNI ELEMENTI JEZIKA UML 274 4.7.2. OPTI MEHANIZMI JEZIKA UML 280 4.8. ALATI ZA PROJEKTOVANJE IS 282 4.8.1. CASE ALATI 282 4.8.2. STRUKTURA CASE ALATA 287

LITERATURA 307

PREDGOVOR

Informacioni sistemi predstavljaju intenzivniji nain upotrebe informacija, odnosno njene raspoloivosti kao vanog organizacionog faktora. Evolutivni put razvoja informacionih sistema na jedan nain je tekao od od fragmentarnih dijelova sistema ili podsistema do integralnih oblika. Paralelno su nastali pored informacionih sistema baziranih iskljuivo na informacijama (Elektronska obrada podataka i Upravljaki informacioni sistemi) i informacioni sistemi zasnovani na znanju (Sistemi za podrku odluivanja i Ekspertni sistemi).

Savremeni informacioni sistemi se razvijaju kroz aktivnosti vezane za njihovo kreiranje i proces

realizacije. Projektovanje ovakvih sistema treba da definie to objektivniju sliku realnog svijeta, njegovih prolih i tekuih stanja, kao i percepciju budueg ponaanja. Kao infrastruktura se koriste relacione baze podataka. Izvodi se informaciono modeliranje odnosno modeliranje podataka i izrada

dijagrama klasa UML (Unified modeling Language) uz pom CASE alata kao to je npr. ERWin (Entity Relationships for Windows koji deifnie logiki i fiziki model podataka.

Pisanje ove knjige je moralo biti limitirano odreenim referencama zbog irine oblasti i izuzetne dinamike razvoja ove materije, tako bih bio zahvalan za eventualne sugestije i primjedbe.

Autor

1. OPTA TEORIJA SISTEMA

Generalno prihvaena karakteristika ovog vremena je intenzivan razvoj nauke. Cjelokupno znanje akumulirano do 20. vijeka udvostrueno je za samo pedeset godina. Budua dinamika dupliranja znanja tekla je u rasponu od deset do pet godina. Ovaj gotovo nevjerovatan tempo postignut je

zahvaljujui izmeu ostalog razvoju i primjeni naune discipline teorije sistema, odnosno sistemskog pristupa.

Razvoj informatike tijesno je povezan s primjenom teorije sistema i sistemskog pristupa naunog istraivanja. Zbog toga razloga ovo poglavlje posebno tretira pojam sistema, strukturu i vrste sistema kao i primjenu teorije sistema.

Pojam "sistem" je izveden od grke rijei "to systema" to oznaava "cijelinu sastavljenu od dijelova". Kada je u pitanju tehniki, pa prema tome i proizvodni sistem podrazumijeva se skup elemenata (dijelova) i relacija izmeu njih i njihovih karakteristika integrisanih u cilju ostvarivanja odreenog cilja. Sistem se ne sastoji samo od elemenata (dijelova) ve on predstavlja integralnu cijelinu elemenata i veza odreenog stepena jaine izmeu elemenata i njihovih karakteristika.

Iako moemo rei da je teorija sistema nauna disciplina koja prouava sistem i zakonitosti koje u njemu vladaju. Postoje mnoge razliite definicije sistema , ali mi emo se bazirati na onu koja kae da je:

sistem organizovana cijelina koju ine njegovi elementi povezani na odreeni nain, a njihovim meusobnim djelovanjem, odnosom interakcijom postiu se odreeni ciljevi funkcionisanja sistema.

Sistem je skup objekata i njihovih veza (meusobno povezanih objekata). Objekti u sistemu se opisuju preko svojih osobina koje se nazivaju atributima. Slika ematski predstavlja i detaljnije obrazlae ovu definiciju.

Slika 1. Opta definicija sistema

Granicesistema definiu skup objekata koji e se u tom sistemu posmatrati. Objekti nekog sistema su, naravno, povezani sa objektima van njegovih granica, a ovi sa nekim drugim "daljim" i tako dalje.

Neophodno je zato odrediti granice sistema koje izoluju objekte od interesa od "okoline" sistema.

Dejstvo okoline na sistem naziva se "ulaz", a dejstvo sistema na okolinu "izlaz" sistema. Sistem na

Slici 1. moe predstavljati mreu puteva ili ulica, sistem za prenos elektrine energije, cirkulaciju dokumenata unutar neke organizacije, kretanje materijala koji se obrauje itd. Objekti u sistemu mogu biti veoma razliiti, a veze izmeu objekata u sistemu i dejstvo okoline na sistem se ostvaruje na tri naina: razmjenom materije, energije ili informacija. ("Klasina predstava o svemiru koji se sastoji od materije i energije, mora da ustupi mjesto predstavi o svijetu sastavljenomod tri komponente: energije,

materije i informacija, jer bez informacijaorganizovani sistemi nisu mogui. Jedino mogue materijalistiko tumaenje odravanja organizovanosti je neprekidno izvlaenje iz spoljneg svijeta (okoline) i iz samog sistema mase informacija o pojavama i procesima koji se tu odvijaju".

Da bi potpuno objasnili neki konkretni sistem potrebno je poblie opisati:

elemente koji pripadaju sistemu

veze koje postoje izmeu elemenata sistema (interne), te izmeu elemenata sistema i okoline (eksterne)

funkcionisanje sistema

Svaki sistem ima svoje okruenje, tj.svoju sredinu u kojoj djeluje i koja na njega vri odreeni uticaj. Gotovo sve definicije sistema ukazuju na ono to je zajedniko svima njima, a to je da svi elementi imaju svoje porijeklo, odnosno da su svi kompozicija (skup) elemenata i da svi imaju svrhu odnosno

cilj, tako da postojanje bilo koga od njih ima smisla samo dok ostvaruje svrhu, odnosno svoj cilj kao

sistem.

Elementi sistema predstavljaju dijelove sistema sa odreenim osobinama i funkcijama. Kriterijume pripadnosti odreenog elementa odreenom sistemu moemo uglavnom svesti na relevantnost konkretnog elementa za funkcionisanje sistema i kontrolisanje elementa od strane sistema. Ako je

zadovoljen prvi kriterijum, ali ne i drugi, tada konstatujemo da se radi o elementu iz okruenja sistema. Neki elementi mogu biti relativno kompleksni odnosno mogu predstavljati skup meusobno povezanih elemenata. Takvi sloeni elementi predstavljaju podsisteme odreenog sistema.

Elementi sistema posjeduju odreene osobine i funkcije koje ih povezuju sa drugim elementima istog sistema ili sa elementima izvan sistema. Povezanost dva elementa predstavlja interaktivnost elemenata

odnosno meusobno dejstvo jednog na drugi.

Vezom se uspostavlja odreeni meusobni odnos elemenata, prenosi djelovanje s jednog elementa na drugi. Taj prenos ilustrativno predstavljamo strelicom. Kanal preko koga se prenosi djelovanje

elementa naziva se izlaz iz tog elementa, a kanal preko koga element preuzima djelovanje naziva se

ulaz. Pojedini elementi mogu posjedovati vie ulaza ili izlaza. Jasno utvreni elementi sistema i njihova povezanost (interna i eksterna), odnosno njihovi ulazi i izlazi, predstavljaju strukturu sistema

Veze meu elementima sistema mogu biti materijalne, energetske i informacione. Materijalne veze karakterie promjena rasporeda, oblika i sastava materije, a energetske predaja i transformacija energije iz jednog oblika u drugi. Kada govorimo o informacionim vezama primaran je prenos

informacija, odnosno poruka, podataka, signala i sl. o nekom stanju, dogaaju ili procesu, dok materijalni i energetski oblik kojima je interpretirana ta informacija imaju sporednu vanost.

Osnovni tipovi veza meu elementima sistema su tzv. jednostrane i povratne veze. Jednostranom vezom izmeu dva elementa jedan element uzima kao svoje ulaze stanje ili uticaje drugoga elementa. Ovakva veza predstavlja jednostrani uticaj prvog elementa na drugi element, odnosno stanja prvog

elementa uzrok su odreenom ponaanju drugoga elementa, koje je posljedica.esto se ovakav tip veze naziva i uzrono-posljedinom vezom. Povratna veza za razliku od jednostrane predstavlja meusobni uticaj dva elementa (interaktivnost). Na primjeru, izlaz prvog elementa u isto vrijeme je i ulaz drugoga elementa, ali isto tako izlaz drugoga elementa predstavlja ulaz prvoga elementa. Osnovna

funkcija povratne veze je kontrola izvravanja odreenih aktivnosti. Komparacijom zadatog i izvrenog utvruje se odstupanje, koje se u sljedeem ciklusu koriguje tj. smanjuje i tako se konani rezultat djelovanja sistema dovodi na eljeni oblik.

Osnovni zadatak rada sistema je transformacija ulaza u izlaze. Uopte moemo kazati da se sistem sastoji od etiri osnovne komponente: ulaza, procesa, izlaza i povratne veze. Takoe treba uzeti u obzir i granicu sistema, koja ga odvaja od okruenja. Kriterijumi za klasifikaciju sistema mogu biti razliiti. Tako sisteme razlikujemo prema prirodi elemenata, prema vrstama ponaanja, prema odreenosti, prema stepenu sloenosti, prema vezama sa okruenjem itd.

Prema prirodi elemenata koji ine sistem postoje apstraktni i realni sistemi. Elementi apstraktnog sistema su pojmovi meusobno povezani definicijama i pravilima. To su npr. brojni sistemi, kompjuterski programi, ljudski govor. Realni sistemi su oni sistemi iji su elementi dio konkretnog realnog objekta. U ove sisteme spadaju npr. mehaniki, fiziki, bioloki i drutveni sistemi.

Prema nainu ponaanja razlikujemo statike i dinamike sisteme. Statiki sistemi ne mijenjaju, dakle odravaju, svoju strukturu i funkcionisanje u vremenu, za razliku od dinamikih sistema koji mijenjaju svoju strukturu i funkcionisanje u interakciji sa okruenjem. Naime u njima se izvrava upravljanje procesima.

S obzirom na odreenost sistema postoje odreeni (deterministiki) sistemi i neodreeni (stohastiki) sistemi. Odreeni sistemi funkcioniu u skladu s poznatim pravilima i njihovo ponaanje moemo predvidjeti, ako poznamo njihovu strukturu i funkcionisanje. Primjer ovakvog sistema je kompjuterski

program. Neodreeni sistemi imaju stohastiki karakter. Naime, njihovo ponaanje nije lako predvidjeti i oni imaju obiljeje vee ili manje vjerovatnoe i sluajnosti. Dakle, ponaanje ovih sistema moemo samo prognozirati s odreenim stepenom vjerovatnoe. Takav je npr. bilo koji drutvni sistem.

Prema stepenu sloenosti, odnosno prema broju elemenata i njihove interakcije razlikujemo jednostavne, sloene i vrlo sloene sisteme. Tako npr. raunarski sistem tretiramo kao relativno jednostavan sistem, preduzee sloenim sistemom, a dravu vrlo sloenim sistemom.

Prema vezama sistema s okruenjem postoje otvoreni i zatvoreni sistemi. Otvoreni sistemi posjeduju i odravaju vezu za svojim okruenjem, odnosno sa drugim sistemima iz svog okruenja. Aktivnost ovih sistema odvija se s jedne strane preko svojih ulaza, a s druge strane preko svojih izlaza. Tipian primjer otvorenog sistema je preduzee. Zatvoreni sistemi za razliku od otvorenih nemaju ulaze ni

izlaze. Oni su izolovani od okruenja i nemaju s njim nikakvu komunikaciju. Primjer ovakvog sistema je tzv. autarhina privreda, koja ne odrava odnose sa svojim okruenjem. Rekapitulaciju opte teorije sistema moemo iskazati kroz sljedee teze:

Sistem je skup meusobno povezanih elemenata.

Elementi sistema osposobljeni su za obavljanje razliitih funkcija to je i pretpostavka njihovog udruivanja u cjelinu.

Elementi sistema tretiraju se u okviru funkcionisanja cjeline, a ne izolovano ili samostalno. Ovakav pristup u posmatranju pojava, predmeta i problema naziva se holistiki pristup.

Zajednikim djelovanjem elementi sistema ostvaruju svoje zajednike ciljeve tj. cilj funkcionisanja sistema. To predstavlja svrhovitost sistema.

Princip ekvifinaliteta. Isti cilj funkcionisanja sistema moe se postii na razliite naine.

Sistem razmjenjuje materiju, energiju i informacije sa svojim okruenjem.

Transformacija ulaznih oblika u izlazne oblike predstavlja funkcionisanje sistema.

Svrha sistema postie se procesom regulacije. Regulacija se obavlja povratnom spregom tj. komparacijom stvarnih veliina sistema s veliinom koja je postavljena kao cilj funkcionisanja sistema i uklanjanjem nastalih odstupanja.

Svaki je sistem dio nekog veeg sistema, tj. podsistem veeg sistema. Takoe dotini sistem moe sadravati podsisteme kao svoje elemente. Ovakva struktura sistema naziva se hijerarhija sistema.

Teorija sistema prouava zajednike osobine razliitih sistema. To je princip izomorfnosti. Osnovna karakteristika izomorfnih sistema je jednak skup ulaznih i izlaznih veliina.

Sistemski pristup ine metodoloke osnove svih sistemskih nauka. Sistemski pristup se ostvaruje uz pomo primjene intelekta (miljenja), tehnike i sredstava zasnovanih na sistemskom miljenju i optoj teoriji sistema.

Slika 2. Sistemski pristup

Slika 3. Dinamika provoenja sistemskog pristupa

Razmiljamo o tome, ta su ulazi, procesi, izlazi i da li smo zadovoljni izlazom. Ako nismo vrimo korekciju ulaza i ponekad procesa. Na cilj je izlaz i zbog njega sve radimo. Na osnovu sistema napravimo model, a na osnovu njega vrimo istraivanje i stiemo nova znanja.

Izlazna transformacija definie neki nain mjerenja ili posmatranja dinamikog ponaanja realnog sistema i daje, na osnovu trenutnog stanja i trenutnih ulaza sistema, njegove izlaze. Model je

pojednostavljena predstava o relevantnim karakteristikama sistema. Model je reprezentacija nekih

objekata, veza izmeu objekata obiljeja (svojstva, osobine, atributi), objekata i veza. Direktno postoji samo sistem, a svaka naa predstava o sistemu je model. S obzirom da je informacioni sistem model realnog sistema u kome djeluje, postupak projektovanja informacionog sistema svodi se na neku vrstu

modeliranja realnog sistema.

Slika 4. Sistem model

Sa kriterijumom funkcionisanja traimo optimalno, odnosno suboptimalno rjeenje. Na sistemu modela se vre eksperimenti i treba da sadri kljune karakteristike originala.

Kriterijum ocjenjivanja treba daodlui ta treba korigovati na prvobitnom objektu. Sutina prouavanja je poboljanje objekta prouavanja. U zavisnosti od pojave koju elimo prouavati postavljamo sebi neki cilj.

Slika 5. Poslovna firma kao sistem

2. POJAM INFORMACIONIH SISTEMA

Kroz itav razvoj ljudskog drutva temeljno djeluju etiri izrazite epohe naina drutvene komunikacije: govor, pismo, tampa i telekomunikacije. Meutim, danas se nalazimo u vremenu svakodnevnih novih komunikaciono - tehnikih i organizacionih pronalazaka, koja e kad se u potpunosti razviju i uzajamno poveu s raunarima, stvarno i zasluiti ime

"revolucije" zbog njihovog viestrukog uticaja na promjene u komunikacijama koje se ubrzano razvijaju.

Komuniciranje postaje mnogo bre, ali se i istovremeno organizuje na potpuno drugi "novi" nain. Komunikacije moraju odgovoriti na tri pitanja:

Kojom tanou mogu biti preneseni simboli od kojih je sainjena poruka (SINTAKSA)? Koliko precizno preneseni simboli nose eljeno znaenje ili smisao poruke (SEMANTIKA)? S kakvim uspjehom prenesena poruka kroz svoje znaenje usmjerava na neku eljenu

aktivnost onoga kome je bila namijenjena (PRAGMATIKA)?

Postoje pojmovi nove naune discipline koje karakteriu odreene periode razvoja ljudskog drutva. To to oni postaju dominantni u istraivakim naporima, u teoretskim radovima, pa i u svakodnevnom govoru samo ukazuje na sutinske prodore ljudske misli i ljudske nauke, ljudskog saznanja u one prostore koji su do tada bili neotkriveni, esto nadohvat ruke. Takav pojam je svakako informacija, kao i niz nauka koje su nastale ili su dobile znatnu pomo u razvoju koncepta informacije. Znaaj informacije ili mo podatka nije otkrice ni naeg vremena ni naeg vijeka. Mnostvo dokumeneta i iskustava pokazuju da su ljudi od pamtivijeka znali za uticaj i znaaj informacije.

Na primjer, jos u prvom pevanju Starog zavjeta stoji: I Bog ree. Meutim tek razvojem niza savremenih nauka a naroito kibernetike, sredinom ovoga vjeka informacija dobiva svoj dananji znaaj. Ona dobiva taj znaaj prvenstveno zbog toga to se razvojem kibernetike i srodnih nauka ukazuje ne samo na znaaj informacije nego i na njenu moguu primjenu u procesu odluivanja i procesu upravljanja. Na taj nain se informacija direktno povezuje ne samo sa ovjekovim saznanjem svijeta koji ga okruuje, to je vjerovatno daleko vanije, ve i sa ovjekovom mogunou da utie na svijet oko sebe.

Kao mnogi pojmovi, i informacija kao pojam ima razliita znaenja. Meutim multiplikacija znaenja informacije nije samo proizvod pomodnosti i znaaja koji informacija ima danas u svijetu, nego prije svega injenice da je informacija pojava koja presjeca ili se moze nai u skoro svim disciplinama kojima se ovjek danas nauno bavi, i zbog toga esto izgleda da nadrasta te pojedinane discipline, da je ono to je sutinsko, ono to je osnovno, bazino,to je iznad i izvan klasinih naunih disciplina. Informacija se prouava u teoretskoj misli, ona ima svoje mjesto u najnovijim ideolokim raspravama, prouava se u tako savremenim disciplinama kao to su biologija i bioloki inenjering, pruava se i u tehnikim naukama, a savremena sociologija, ekonomija, politikologija ne mogu se zamisliti bez poznavanja i prouavanja informacionih procesa.

Teorija informacija danas je razvijena u posebnu nauku iji je teorijski i praktini znaaj u savremenom svijetu veoma velik i svakim danim je sve vei. Teorija informacija dobiva sve vei znaaj u vezi sa automatizacijom ljudske djelatnosti i sa razvojem kibernetike kao teorijske nauke i tehnike upravljanja sloenim samoregulacionim dinamikim sistemima.

Danas se ve teorija informacija uspjeno primjenjuje u filozofiji i matematici, prirodnim i tehnikim naukama, socijalno- ekonomskim naukama, biologiji i medicini. Primjena elektronskih raunara pomae da se proire intelektualne mogunosti; pri ocjeni situacije, donoenju odluka, mjerenju, kontroli i upravljanju. Ovdje kao meufazu moemo uzeti proces pamenja i uvanja informacija u trajnoj ili operativnoj memoriji.

Teorija informacija je u osnovi matematika disciplina koja koristi metode teorije vjerovatnoe, matematike statistike, teoriju grupa, teoriju igara i druge oblasti matematike. Jedna od vanih komponenti objedinjavanja disciplina koje se ubrajaju u teoriju informacija je iroka primjena statistikih metoda. Ovo se objanjava time to je proces uvanja i pronalaenja informacija povezan

sa problemom gubitka informacija o objektu, pri emu je stvarana kvantitativna mjera neodreenosti izraena vjerovatnoom nastanka odreenog dogaaja.

Informatika je nauna disciplina koja se bavi izuavanjem nastanka, strukture i optih osobina informacije, a takoe i zakonomjernostima svih procesa komunikacije: od neformalnih procesa razmjene informacija usmenim ili pismenim optenjem naunika i specijalista do formalnih procesa razmjene putem naune literature.

Tako se nauna informacija javlja kao rezultat prerade i uoptavanja informacija i podataka, dobivenih neposredno u procesu istraivanja. Nauna informacija nosi sobom realno prikazivanje, ukoliko objektivno odraava zakonomjernosti prirode, drutva i miljenja i podrazumijeva stepen tanosti prikaza na datom nivou naunih dostignua.

Informacija (lat. Informatio) oznaava pojmove kao to su: pouavanje, uputstvo, obavjetavanje. Navoenjem odgovarajuih sinonima kojima zamjenjujemo pojam i znaenje latinske rijei informatio na prvi pogled izgleda da nema nieg nejasnog u pogledu shvatanja pojma informacije. Mi se svakodnevno sluimo navedenim pojmovima pouavanje, upuivanje, obavjetenje, a da nam prije toga niko nije postavio pitanje znaenja navedenih pojmova. Treba naglasiti da se veina naunika, kao i autora strune literature iz ove oblasti radije bavi tumaenjem znaaja pojma informacije a ne pokuajima da se taj pojam teoretski definie.

Norbert Viner informacijom naziva sadraj onoga to razmjenjujemo sa spoljnim svijetom dok mu se prilagoavamo i dok utiemo na njega svojim prilagoavanjem. Proces primanja i korienja informacija proces je naeg prilagoavanja sluajnostima spoljne okoline i naeg nastojanja da u toj okolini djelotvorno ivimo. Prema Vitmanu informacija je namjenski upravljeno znanje sa ciljem da pripremi ponaanje.

Ljudsko ponaanje koje treba da bude efikasno za postizanje ciljeva, po iskustvu trai znanje. to su bolje poznate varijante i okolnosti, to se bolje mogu pripremiti aktivnosti i to e vei, po pravilu biti uspjeh. Tu se ne misli na znanje uopte, nego na znanje sa namjerom da pripremi ponaanje (informacija).

Informacija poveava znanje i produbljuje intelekt. Moglo bi se rei da je informacija osnova svih aktivnosti ovjeka zasnovanih na posjedovanju znanja, injenica ili rezultata mjerenja, kao i odreenih procedura da bi se obavio koristan rad. Znaaj informacije se ocjenjuje u odnosu na to koliko ona doprinosi rjeavanju datog problema problema kome je namijenjena ta informacija.

Za pojam informacije se obino vezuju dva objekta: objekat koji stvara informacije izvor informacija, i objekat kome su namjenjene informacije, adresant odnosno potroa. S obzirom na objeka i nain stvaranja informacije razlikujemo tri osnovne vrste informacija:

1. Informacije prve vrste neposredne informacije, 2. Informacije druge vrste posredne informacije, 3. Pragmatine informacije.

Prvu vrstu informacija ine one informacije koje korisnik prima direktno iz okoline, odnosno direktno sa mjesta nastanka (izvora) informacije.

Drugu vrstu informacija ine informacije koje primamo posredstvom drugih ljudi, knjige, radija, televizije itd. To su informacije koje je neko drugi sticao iz objektivne stvarnosti. Ako nam neko drugi

saoptava informaciju o stvarnosti, onda je to njegov stav o toj stvarnosti, odnosno njegova idealizovana slika te stvarnosti.

Pragmatinom informacijom nazivamo one vrste informacija koje se grade na osnovu ve steenog iskustva i novoprimljenih informacija bilo posrednim ili neposrednim putem. Novoprimljene

informacije se prerauju sa posjedovanim informacijama i na taj nain se stvaraju nove izvedene tj.

pragmatine informacije. Znaaj pragmatine informacije se ocjenjuje na osnovu efekta koga ona proizvodi na ponaanje primaoca korisnika informacije.

Mi danas ivimo u epohi informacija i komunikacija tako da je vanost informacije danas enormna, jer se svakodnevni ivot bez informacija ne bi mogao djelotvorno odvijati. Savremene nauke koje se bave izuavanjem informacija kao to su informatika i kibernetika jo uvijek nisu u potpunosti spoznale moinformacije. U industriji se danas sve vie uvodi automatizacija, to smanjuje djelovanje ovjeka u procesu rada to bi bez informatike bilo nemogue. Sve to ukazuje na ogromnu vanost informacije i komunikacije i na to da je danas prava informacija neprocjenjiva. Sve u svemu znaaj informatike i informacija u dananjem svijetu je nemjerljiv, a samim tim sva preduzea koja ne posjeduju kvalitetan informacioni sistem nee moi adekvatno da planiraju i kontroliu proizvodnju ili neku drugu djelatnost da bi ostvarili povoljniji poloaj na tritu odnosno da bi bili konkurentni.

Brojne su definicije informatike i jo uvijek nema neke opte priznate definicije koja bi obuhvatila sva podruja koja informatika obuhvata, ali evo onih temeljnih:

Francuska akademija nauka (1966) - Informatika je nauka o racionalnoj obradi informacija, prvenstveno pomou automatskih maina, ka nosiocu znanja i komunikacije u oblasti nauke, tehnike, ekonomije i drugim podrujima ljudske djelatnosti.

Opta enciklopedija (1966) - Informatika je nauna disciplina koja prouava strukturu i osobine, ali ne i sadraj, informacija, te zakonitosti informatike djelatnosti, njezinu teoriju, istoriju, metodologiju, organizaciju i samu djelotvornost.

Posmatrano sa informatikog aspekta informacioni sistemi su skup metoda, postupaka i resursa dizajniranih tako da pomau dolaenje do odreenog cilja. Definiciono, informacioni sistem se moe predstaviti i kao integralni sistem koji obuhvata kadrove i opremu u funkciji stvaranja relevantnih

informacija. Djelatnost svakog informacionog sistema moe se dekomponovati na sljedee osnovne aktivnosti:

prikupljanje podataka,

obrada podataka,

memorisanje podataka i informacija i

distribucija podataka i informacija korisnicima. Prikupljanje podataka predstavlja aktivnost obuhvata podataka na mjestima njihovog nastanka,

zavisno od definisanih potreba konkretnog informacionog sistema. Tako obuhvaeni podaci se zatim obrauju po odreenim procedurama i programima obrade podataka. Kada se podaci obrade onda dobivaju karakter informacija. Radi daljeg korienja memoriu se i arhiviraju. Na kraju se obraeni podaci u obliku informacija distribuiraju relevantnim korisnicima, kao podloga za donoenje odluka. Uopte, funkcije informacionog sistema mogu se sintetizovati na dvije osnovne funkcije:

funkciju informisanja i

funkciju dokumentovanja.

Funkcija informisanja ima cilj da upravljanje i poslovno odluivanje uini to efikasnijim. Naime, informacioni sistem svojim funkcionisanjem osigurava relevantne informacije (tane, pravovremene i na pravu adresu upuene) za operativno i razvojno upravljanje poslovnim sistemom i njegovim podsistemima.

Funkcija dokumentovanja stvara mogunost da se konstantno prati poslovanje i vri razmjena informacija sa drugim privrednim i drutvenim podsistemima (npr. banke, Zavod za statistiku, poslovni partneri itd.).

Informacioni sistemi se klasifikuju prema razliitim kriterijumima kao to su: primijenjena tehnologija, stepen sloenosti, podruje primjene, itd. Kada su informacioni sistemi zasnovani na runoj ili mehanografskoj obradi podataka, bez podrke kompjutera, onda govorimo o konvencionalnim informacionim sistemima. Ova vrsta informacionih sistema karakteristina je za

poslove koji ne zhtijevaju stalnu aurnost i masovnu obradu podataka. Obino se primjenjuju u manjim organizacijama. Ipak, kako veina organizacija, odnosno poslovnih sistema djeluje u sloenim i dinaminim uslovima poslovanja, za njihovo upravljanje i poslovno odluivanje potrebne su pravovremene, potpune i kvalitetno obraene informacije. Takve informacije mogu se dobiti jedino primjenom savremene informacione tehnologije. Za razliku od konvencionalnih, takve sisteme

nazivamo kompjuterizovanim informacionim sistemima.

3. RAZVOJ INFORMACIONIH SISTEMA

Informacioni sistemi su u svojoj kratkoj istoriji proli kroz nekoliko faza razvoja, koje danas uglavnom moemo sintetizovati na sljedei nain:

elektronska obrada podataka (EOP),

upravljaki informacioni sistemi (UIS),

sistemi za podrku odluivanja (SPO) i

ekspertni sistemi (ES).

Ove faze ne treba mijeati sa generacijama raunara, jer su one prije svega vezane za organizaciona i softverska rjeenja. Istovremeno, ovi informacioni sistemi su istorijski sukcesivne faze u razvoju informacionih sistema.

Prve dvije faze (EOP i UIS) suinjeninog karaktera, to znai da obrauju podatke i daju izvjetaje o fizikim procesima nakon njihovog deavanja. Za razliku od njih, sljedee dvije faze (SPO i ES) posmatraju procese unaprijed tj. imaju prognostiki karakter.

Sa aspekta problema upravljanja, namjena ovih informacionih sistema se svodi na :

analizu poslovanja,

donoenje operativnih odluka,

donoenje taktikih odluka i

donoenje stratekih odluka.

Osnovne karakteristike navedenih faza razvoja informacionih sitema vidimo u sljedeoj tabeli:

FAZA

FOKUS

OPIS

POSLOVA

INFORMACIJE

(IZLAZ) SOFTVER

SISTEMSKA

ANALIZA DIZAJN

EOP

Podaci

Strukturiran

Izvjetaji

Proceduralni

jezici

Opisana

Opis

toka

obrade

UIS

Informacije

Polustruktuiran

U mrei i hijerarhijska

Vii programski jezici

Tok podataka Strukturna analiza

SPO

Odluke Polustrukturiran Relacioni

pregled

Generatori

programa Prototip Prototip

ES

Znanje Nestrukturiran injenice, heuristike

Predstavljanje

i zakljuivanje

Izgradnja baze znanja

Prototip

sa vie interakcija

Tabela 1. Faze razvoja informacionih sistema

3.1. ELEKTRONSKA OBRADA PODATAKA

Kada govorimo o elektronskoj obradi podataka (EOP/EDP - Electronic Data Processing), odnosno da

bismo bolje shvatili savremene sisteme za obradu podataka, potrebno je u izvjesnoj mjeri razumjeti

prethodne oblike obrade podataka. To su bili runa i mehanika obrada podataka.

Osnovna karakteristika rune obrade podataka je da ulogu nosioca podatka preuzima sam ovjek, koji prema odreenim formalno - logikim ili matematikim pravilima obrauje prikupljene podatke u informacije. Informacije u daljem toku slue kao osnova za donoenje odluka. Pored ovjeka komponente rune obrade podataka mogu biti papir, kalkulator, pisaa maina i sl. Primjena konkretnih komponenti zavisi o zadatku obrade i funkcijama koje treba izvriti u procesu obrade. Odreene funkcije ovjek moe ponavljati ili prekinuti prema vlastitoj procjeni. Komparativno gledano runa obrada trai relativno skromne resurse, male pripreme, omoguava brzu distribuciju rezultata i laku korekciju eventualno nastalih greaka. Ova vrsta obrade podataka ima veliku komunikativnost s ostalim vrstama obrade podatka i vrlo je ekonomina kada se radi o manjem obimu podataka. to se tie negativne strane primjene rune obrade podataka, evidentna je sporost obrade podataka, relativno veliki broj greaka u procesu i neekonominost kod velikog broja podataka.

Mehanika obrada podataka obavlja se pomou mehanikih i elektromehanikih maina. Kod ove vrste obrade podataka ovjek snabdijeva mainu ulaznim podacima kao i instrukcijama koje kontroliu proces obrade podataka. U ovu kategoriju sredstava ubrajamo raunske maine, maine za knjienje i saldiranje, zatim maine za fakturisanje, pisae maine, obraunske automate i sl. Pozitivne strane primjene mehanike obrade podataka su vea brzina rada u odnosu na runu obradu podataka, preciznost izvravanja raunskih operacija i konano jasniji rezultati obrade. Nedostaci ove obrade podataka su sporost brzine runog unoenja podataka u mainu, otkrivanje i korekcija greaka su komplikovaniji nego kod rune obrade podataka i ovjek mora konstantno kontrolisati obradu podataka.

Elektronska obrada je najkompleksnija obrada podataka. Njena osnovna karakteristika je samostalno

izvravanje svih operacija prema unaprijed zadatom programu koji se sastoji od niza naredbi odnosno instrukcija na elektronskom raunaru tj. kompjuteru. Istorijski gledano pionirske korake ove vrste obrade podataka postavio je arls Bebid 1833. godine. Meutim, nepremostivu granicu za njegove ideje predstavljao je tadanji limit tehnike. Razvoj elektronike u toku i poslije Drugog svjetskog rata naao je primjenu u konstrukciji elektronskih raunara. Najpoznatiji raunar iz tog vremena je tzv. ENIAC (Elektronic Numerical Integrator And Calculator), koji predstavlja prvi digitalni raunar u savremenom smislu rijei. Tvorci ovog raunara su Amerikanci Mauli i Ekert 1946. godine. Ovaj raunar je izvravao raunske operacije pomou elektronskih cijevi. Za ulaz i izlaz podataka koristili su se mehaniki dijelovi, a memorisanje, operacije s brojevima i kontrolne operacije ostvarene su preko elektronskih komponenti. Za ulaz podataka koristile su se buene kartice, a programiranje je bilo vrlo sloeno. Memorija je bila relativno skromna. Raunar je sluio za razliita izraunavanja, a brzina izvravanja operacija bila je oko hiljadu puta vea od tadanjih najbrih raunskih maina.

Elektronska obrada podataka predstavlja pionirsku fazu u korienju raunara za poslovne namjene. Nastala je pedesetih godina ovog vijeka i ponegdje jo uvijek egzistira. Opravdanje za to su ogranieni raunarski resursi i neadekvatni raunarski kadrovi. Elektronska obrada podataka odlikuje se jednostavnom obradom podataka ili transakcija i relativno primitivnim izvjetajima. Postie se zavidna tanost i brzina uz povean kvalitet i kvantitet informacija. Osnovna uloga EOP-a je automatizacija masovne rune obrade podataka i efikasno funkcionisanje organizacije uz to nie trokove. U osnovi ove koncepcije nalaze se podaci. Sistem je oblikovan na bazi opisa poslovnih tokova i obrade

podataka. Softverska rjeenja su opisna i zasnovana na klasinim programskim jezicima (npr. COBOL).

Tipine aplikacije koje se mogu imlementirati na kompjuter su: knjienje poslovnih promjena u glavnoj knjizi, evidencija kupaca i dobavljaa, praenje zaliha materijala, sirovina i gotovih proizvoda, obraun plata i kadrovska evidencija. Ovaj nivo obrade masovnih podataka predstavlja poetak uvoenja kompjuterske ili elektronske obrade podataka u preduzee. Informacioni sistem na ovom stepenu ne smatra se pravim informacionim sistemom. Naalost, mnoga preduzea ne prelaze na vii nivo i na taj nain ne koriste efikasno mogunosti kompjutera.

3.2. UPRAVLJAKI INFORMACIONI SISTEMI

Upravljaki informacioni sistemi (MIS - Management Information Systems) nastali su kao posljedica znatno poveanih kompjuterskih resursa, posebno u domenu: brzine kompjutera, kapacitativnosti glavne i sekundarne memorije, boljih komunikacija, veih performansi operativnih sistema i razvoja specijalizovanih softverskih paketa. Ova faza poinje polovinom ezdesetih godina i jo uvijek je aktuelna. Zadrala je sve pozitivne karakteristike prethodne elektronske obrade podataka. Novi kvalitet postie u:

nainu obuhvatanja podataka (na mjestu nastanka).

procesu izvjetavanja (osim tampanog uvodi se i ekransko izvjetavanje) i

uvoenju automatizacije odreenih rutinskih poslova, obino na niim nivoima upravljanja.

U velikom broju definicija upravljakog informacionog sistema izdvojiemo definiciju Stair-a, koji kae da je MIS organizovani skup ljudi, procedura, baza podataka i sredstava koji snabdijevaju menadere i donosioce odluka informacijama koje im pomau da postignu organizacione ciljeve.

Upravljaki informacioni sistemi se odlikuju integracijama po funkcionalnim linijama, kaoto su proizvodnja, marketing, finansije, itd. Sve ove aktivnosti mogu se grupisati u tri kategorije:

odreivanje alternativa,

priprema modela i obrada alternativa i

procjena (komparacija) alternativa.

Sljedei primjer daje pregled najvanijih funkcionalnih podsistema MIS-a:

Tabela 2. Funkcionalni podsistemi MIS-a

Podsistem Oblast primjene

Proizvodnja Planiranje i programiranje proizvodnje, kontrola i analiza trokova

Marketing Predvianje, planiranje i analiza prodaje i nabavke, kontrola kvaliteta, problemi zaliha

Finansije Finansijske analize, trokovi, investicije

Kadrovi Voenje cjelokupne kadrovske politike, ergonomija

Top menaderi Alokacija resursa , strateko planiranje

3.2.1. UPRAVLJAKI PODSISTEM PROIZVODNJE

Proces proizvodnje po tehnolokom karakteru, zahtjevima za visokom produktivnou i kvalitetom proizvoda podrazumijeva kompjutersku podrku. Upravljaki informacioni podsistem proizvodnje kao izvor podataka za transformaciju inputa u organizaciju koriste materijale, energiju, informacije,

kadrove itd. To znai da ovaj podsistem sadri odgovarajue komponente koje omoguavaju kontrolu i usmjeravanje tokova vezanih za materijale, energiju, informacije i ljude, kao i efikasnu transformaciju

toga inputa u kvalitetne proizvode. Najvanije komponente ovog podsistema su:

CAD sistemi,

CAM sistemi,

CIM sistemi i

sistemi kontrole kvaliteta.

Jedna od bitnih komponenti upravljakog podsistema proizvodnje je komponenta za oblikovanje i inenjenjring koja rjeava probleme odreivanja veliine i oblika dijelova proizvoda, redoslijeda njihovog sklapanja u finalni proizvod, kontrole kvaliteta itd. Za ovu svrhu se koriste CAD (Computer

Aided Design) sistemi. CAD sistemi se koriste za projektovanje i pripremu proizvodnje. Danas se

slobodno moe rei da ovi sistemi imaju odluujuu ulogu u razvoju novih proizvoda.

CAM (Computer Aided Manufacturing)sistemi upravljau proizvodnjom pomou kompjutera. Oni omoguuju da se pomou kompjutera planira potreban materijal, mainski i runi rad i rokovi proizvodnje. Pored ovih aktivnosti, prate se utroci materijala i obraunavaju radni nalozi. Odreeni CAM sistemi posjeduju mogunost postavljanja dijagnoze prilikom nastanka tekoa u funkcionisanju proizvodnog procesa.

CIM (Computer Integrated Manufacturing)sistemi predstavljaju komponentu upravljakog podsistema proizvodnje ija je osnovna uloga povezivanje svih komponenti i aspekata proizvodnog procesa ukljuujui obradu narudbi, oblikovanje proizvoda i kontrolu kvaliteta u harmoninu i funkcionalnu cjelinu.

Komponentakontrole kvaliteta uz pomoodgovarajuih informacija olakava otkrivanje i lokalizovanje problema u procesu proizvodnje. Sistemi kontrole kvaliteta uestvuju u eliminaciji greke na proizvodu i sugeriu drugaije oblikovanje proizvoda. U zavisnosti od toga da li je proizvodni proces kontinuiran ili diskretan primjenjuju se kontrolne karte za kontinuirani proces ili

odgovarajui planovi uzorkovanja za diskretni proces, a sve u cilju minimalizovanja greke u proizvodnom procesu.

3.2.2. UPRAVLJAKI PODSISTEM MARKETINGA

Upravljaki podsistem marketinga stvara informacije koje menaderi koriste u procesu donoenja odluka o razvoju i cijeni proizvoda, kao i promotivnim aktivnostima, prognozi prodaje i distribuciji.

Osnovne interne izvore podataka za ovaj podsistem predstavljaju strateki plan organizacije, gdje se specifikuju ciljevi vezani za prodaju, izvjetaji o prodaji odgovarajuih proizvoda i usluga, podaci o kupcima i korisnicima usluga itd. Znaajni eksterni izvori podataka su izvori podataka o konkurentskim organizacijama (novi proizvodi i sluge, cijene proizvoda i usluga, proizvodni

potencijali itd.) i izvori podataka o tritu, gdje se realizuju odgovarajui proizvodi i usluge.

Upravljaki informacioni podsistem marketinga sadri razliite komponente, a najznaajnije su:

marketinka istraivanja,

razvoj proizvoda,

odreivanje cijena proizvoda i usluga i

promotivne aktivnosti.

3.2.3. UPRAVLJAKI PODSISTEM FINANSIJA

Kvalitetan finansijski menadment u organizaciji postie se preko kvalitetnog upravljakog informacionog podsistema finansija. To znai da ovaj podsistem analizom prolih i tekuih finansijskih aktivnosti, kao i projektovanjem buduih finansijskih potreba generie informacije koje su neophodne finansijskom menadmentu organizacije za pravilno odluivanje.

Informacije relevantne za proces odluivanja u podsistemu informacija potiu iz internih i eksternih izvora. Interni izvori su strateki plan gdje se specifikuju finansijski ciljevi, analiza investicionih transkacija, obim prodaje proizvoda i usluga, koliina novca u opticaju itd. Eksterne izvore uglavnom ine izvjetaji odgovarajuih dravnih institucija, zakonski propisi, izvjetaji konkurentskih organizacija itd. Upravljaki informacioni podsistem za svoje pravilno funkcionisanje obuhvata sljedee najvanije komponente:

finansijsko predvianje,

analizu profita,

analizu trokova,

internu i eksternu finansijsku kontrolu i

korienje i upravljanje fondovima.

3.2.4. UPRAVLJAKI PODSISTEM KADROVA

Kadrovski upravljaki informacioni podsistem obezbjeuje informacije o opisima poslova, zahtjevima radnih mjesta, sadrajima obuavanja i usavravanja, radnim karakteristikama i stepenu uspjenosti poslovnog personala (radno iskustvo, znanje, vjetine i sl.). Ove informacije moraju biti u funkciji odluivanja i, planiranja i upravljanja personalnog potencijala organizacije.

Interni izvori podataka karakteristini za ovaj podsistem su strateki, taktiki i operativni planovi, interni propisi i ostali dokumenti bitni za regrutovanje, selekciju, prijem, rasporeivanje, analizu poslova, mjerenje radne uspjenosti, usavravanje, fluktuaciju, povredu radnih pravila, prestanak zaposlenja itd. Eksterni izvori podataka su zakonski propisi, struni tekstovi, savjetovanja i dr. iz personalno poslovnog domena. Najvanije komponente upravljakog informacionog podsistema kadrova strukturirane su na sljedei nain:

analiza poslova,

selekcija i raspored poslova,

struno obrazovanje i usavravanje,

procjenjivanje i mjerenje radne uspjenosti i nagraivanje,

apsentizam i

interna i eksterna fluktuacija.

3.2.5. UPRAVLJAKI PODSISTEM ZA TOP MENADERE

Osnovni razlog za kasni razvoj upravljakih informacionih podsistema za top menadere teorija nalazi u relativno slaboj strukturiranosti aktivnosti top menadera. To praktino znai da kompjuter lake razumijeva i uestvuje u rjeavanju problema i odluivanju na niim nivoima upravljanja u nekoj organizaciji. Kompjuterski programi koji se koriste za ovu oblast i koji obezbjeuju relevantne informacije uglavnom pripadaju:

samoj organizaciji za koju se programi rade i koji su proizvod vlastitih informatikih strunjaka,

aplikativno - razvojnim programima kao to su sistemi za upravljanje bazama podataka, elektronskim tabelama, grafikim paketima i sl. i

specijalnim programima koji su kreirani iskljuivo za ove upravljake podsisteme.

3.3. SISTEMI ZA PODRKU ODLUIVANJA

3.3.1. POJAM SISTEMA ZA PODRKU ODLUIVANJA

Informacioni SPO - Sistemi za podrku odluivanja (DSS - Decision Support Systems) vezani su za nastanak i razvoj programskih jezika etvrte generacije i generatora aplikacija. Osnovna ideja ovih informacionih sistema je da korisnik u interakciji sa izlaznim informacijama iz informacionog sistema

donosi odluke. DSS pomae onima koji odluuju, da koriste podatke i modele kako bi rijeili nestrukturirane i slabostrukturirane probleme.

Autor Tierauf, SPO definie kao sistem koji donosiocu odluke omoguuje kombinaciju linog prosuivanja sa raunarskim izlazima u aktivnom korisnikom interfejsu sa mainom, pruajui korisne informacije za proces odluivanja. Geriti koncept SPO tretira kao efikasnu mjeavinu ljudske inteligencije, informacione tehnologije i softvera, koji su u bliskoj interakciji kako bi rijeili kompleksne probleme.

Znaajnija istraivanja sistema za podrku odluivanja vre se sedamdesetih godina ovoga vijeka, kada se pojavljuje veliki broj radova iz ove oblasti. Prva meunarodna SPO konferencija odrana je 1981. godine (Ostin, Teksas) i okupila je oko tri stotine proizvoaa, istraivaa i korisnika SPO. Sva istraivanja se uglavnom svode na to da je SPO interaktivni kompjuterski bazirani sistem koji pomae donosiocima odluke da koriste podatke i modele (u posljednje vrijeme se sve vie govori o znanjima) pri rjeavanju nestrukturiranih (polustrukturiranih i slabostrukturiranih) problema.

Svako odluivanje poinje uoavanjem problema. Problemom se smatra svaka situacija u kojoj se neko sadanje ili dato stanje treba promijeniti, jer onakvo kakvo jeste zbog neeg ne zadovoljava.

Odluivanje predstavlja izbor jedne ili vie alternativa koja e obezbjediti postizanje cilja. Potrebno je uoiti dvije kritine situacije koje prethode odluivanju, a to su: nastajanje problema i uoavanje problema.

Kvalitet i brzina reagovanja na nastali problem, kao i ostale faze procesa odluivanja zavise od psiholokih karakteristika donosioca odluke, ali i od vrste problema, sloenosti, strukturiranosti i dr.

SPO treba da obezbijedi menaderu vremenski odgovarajuu informaciju koja e biti tana, relevantna i kompletna. SPO mora da prikae informaciju u adekvatnoj formi, lakoj za razumijevanje i upravljanje. Ta informacija moe biti rezultat ili moe biti prikupljena sa spoljanjih izvora. Menader eli pravu informaciju, u pravo vrijeme i u pravoj formi.

SPO se koriste za slabo strukturirane probleme. Osnovni razlog zbog kojeg se oni preteno koriste na viim nivoima odluivanja, jeste taj, to su nii nivoi odluivanja suoeni sa bolje strukturiranim problemima, pa su u prilici da koriste egzaktne, kvantitativne metode, koje su jednostavnije za

primjenu i daju jednoznane rezultate.

Svrha SPO je da podri a ne da zamijeni donosioca odluka. Kako je SPO namijenjen odluivanju, on pokuava da integrie menadment i tradicionalne funkcije obrade podataka. Znai, SPO sadri algoritme logikih i racionalnih procesa putem kojih klasifikuje, uporeuje i formira informacijeza odluivanje.

SPO se moe definisati i kao informacioni sistem koji ispunjava potrebe stratekog odluivanja. Meutim, on treba da podrava donoenje odluka na svim nivoima odluivanja. Zbog toga je najcjelishodnija izgradnja distribuiranih SPO sa pristupom svim potrebnim informacionim resursima.

Ovakav pristup omoguava postepeno dodavanje novih komponenti SPO koje e se uklopiti u postojee sisteme. U tom smislu osnovu SPO ine programi koji pristupaju analitikim bazama podataka (skladita podataka) i izvlae iz njih sintetiku informaciju u obliku i formatu kakav je potreban za dati nivo odluivanja. Dio podataka za formiranje baze SPO moe se koristiti iz spoljnih izvora ili specijalizovanih datoteka. Ovo je naroito karakteristino za najsloenije - startegijske informacije koje prua SPO.

3.3.2. STRUKTURA SISTEMA ZA PODRKU ODLUIVANJA

Tipian SPO se sastoji od sljedeih podsistema:

DBMS -podsistem podataka i upravljanje podacima,

MBMS -podsistem modela i upravljanje modelima i

DGMS -podsistem dijaloga i upravljanje dijalogom.

Pored ovih osnovnih komponenti i korisnici (menaderi i drugi) se smatraju dijelom SPO. Tipinu arhitekturu SPO simboliki interpretira :

Slika 6. Tipina arhitektura SPO

Dakle, osnovne komponente dananjih sistema za podrku odluivanju su:

podsistem za upravljanje podacima;

podsistem za upravljanje modelima;

podsistem za upravljanje znanjima;

podsistem - korisniki interfejs;

korisnik.

Podsistem za upravljanje podacima je baza podataka koja predstavlja konstitutivni elemenat SPO. U

tom smislu sreemo pristup inicijalnog projektovanja baze podataka SPO koji polazi od potreba rjeavanja problema zbog kojeg se gradi SPO ili ekstrakcije podataka za potrebe baze podataka SPO iz realne baze podataka. Podsistem za upravljanje podacima se sastoji iz sljedeih elemenata:

baza podataka sistema za podrku odluivanju;

sistemi za upravljanje podacima;

direktorijum sa podacima;

upit. Jedan SPO moe koristiti vie baza podataka u zavisnosti od mjesta skladitenja potrebnih informacija. Razlikujemo i podatke koji potiu iz unutranjih i spoljanjih izvora. Pod unutranjim izvorima se smatraju baze podataka unutar organizacije. Pod spoljanjim izvorima podrazumijevamo:

baze podataka realnog sistema za koji se projektuje SPO (egzaktni podaci nastali u realnom sistemu, kroz procese i transakcije poslovanja)

ostale izvore podataka od interesa za probleme koje SPO treba da rjeava (baze podataka drugih institucija, granskih i dravnih organizacija, informacionih servisa i sl.)

Proces kreiranja baze podataka ili skladita podataka preko spoljanjih izvora naziva se ekstrakcija ili preslikavanje podataka. Pod ekstrakcijom podataka podrazumijeva se unoenje (importovanje, sumarizacija, filtracija i kondenzacija) podataka. Sistem za upravljanje bazom podataka omoguava nam upravljanje procesom ekstrakcije podataka, aurira zapise u bazi podataka, povezuje podatke iz razliitih izvora, upravlja podacima preko rjenika podataka.

Renik podataka predstavlja katalog sa svim podacima u bazi podataka i slui da bi odgovorio na pitanja o dostupnosti odreenom podatku, njegovom izvoru i njegovom tanom znaenju. Ovoj komponenti je mogue dodavati, brisati i aurirati unose.

Poto se podaci ne ekstrahuju prosto, ve trpe izvjesne formalne i sutinske promjene prije smjetanja u bazu podataka SPO, termin "preslikavanje" je adekvatniji i precizniji za proces koji oznaava. Analiza ovog procesa preuzimanja podataka moe se sprovesti u odnosu na razliite kriterijume:

prema strukturi podataka;

prema izvorima iz kojih potiu;

prema semantikoj vrijednosti za proces odluivanja kojima je SPO namijenjen;

prema njihovoj pouzdanosti za korienje u konkretnom SPO;

prema nainu na koji se preslikavaju u bazu podataka SPO.

Zapravo, formiranje baze podataka SPO odvija se u dvije faze:

selekcija podataka iz okruenja i

preslikavanje tih podataka u bazu podataka SPO.

Prva faza podrazumijeva aktivnosti iji je osnovni kriterijum namjena SPO-a koji se projektuje. U zavisnosti od osnovnog cilja kojem SPO treba da udovolji, uspostavljaju se blii kriterijumi selekcije, na osnovu kojih se vri izbor kandidata za bazu SPO (npr. iz istog okruenja, selekcije podataka za SPO u marketingu i proizvodnji bie vrlo razliite).

Za drugu fazu - preslikavanje podataka, osnovni kriterijum je zadat u postavci problema koji

predmetni SPO treba da rjeava. Znai, u zavisnosti od svrhe i cilja koji je postavljen pred SPO, rezultat i kvalitet preslikavanja vrednuju se kroz sposobnost SPO da rijei problem radi kojeg je projektovan. Preslikavanje obuhvata podatke razlikujui ih po vrsti, kao:

"tvrde" ekzaktne podatke, koji odraavaju stanje i promene u sistemu i okruenju;

"meke" podatke sauvane u iskustvu eksperata i/ili dobivene kao rezultat prognoza, predvianja, procjena, simulacija, heuristikih, intuitivnih ili nekih drugih modela.

Podsistem za upravljanje modelima sastoji se iz sljedeih elemenata:

baze modela;

sistema za upravljanje bazom modela;

jezika za modeliranje direktorijuma modela i

komandnog procesora.

Integracijom ovih elemenata dobiva se podsistem, koji je softverski paket i sadri finansijske, statistike i druge kvantitativne modele preko kojih se obezbjeuju visoke analitike sposobnosti sistema. Ovaj podsistem treba da omogui svakom SPO integraciju pristupa podacima i modelima odluivanja. Taj posao je veoma sloen, jer zbog uobiajene strukture modela podrazumijeva postojanje konkretnih ulaznih podataka i odgovarajuu "predaju" izlaznih rezultata korisniku.

Kada se ima u vidu priroda procesa odluivanja, jasno je to su i dan danas, komunikacija i upravljanje modelima praktino preputeni donosiocima odluka, kao "runi" i intelektualni proces. Tipini modeli koji se nalaze u bazi modela SPO spadaju u grupu stratekih i taktikih, sa mogunou ukljuivanja i vrlo specifinih modela za pojedine aplikacije.

Kljune osobine SPO u podsistemu modela ukljuuju sposobnosti:

kreiranja novih modela brzo i jednostavno;

pristupa integraciji "blokova modela";

katalogiziranja i odravanja irokog obima modela za razliite korisnike;

povezivanja ovih modela sa odgovarajuim vezama u bazi podataka i

upravljanje bazom modela.

Sistemi za podrku odluivanju koji posjeduju sisteme za

upravljanje znanjem nazivaju se inteligentni sistemi za podrku

odluivanju, sistemi zasnovani na znanju ili jednostavno

kombinacija SPO/ES. Baza znanja je predstavljala sinonim za

ekspertne sisteme.

Podsistem korisnikog interfejsa je softverski podsistem za artikulaciju zahtjeva korisnika i prezentaciju izlaza iz sistema za podrku odluivanju. Ima sloenu funkciju koju realizuje putem svoje etiri komponente:

alati za izradu korisnikog interfejsa, generatori, upiti i alati za izvjetavanje;

jezik za pokretanje akcije: ta korisnik moe da uradi u komunikaciji sa sistemom putem tastature, funkcijskih tipki, taktilnog panela, dojstika, upravljanje glasom i dr.;

jezik za prikaz ili prezentaciju: ta korisnik moe da vidi (aktivira: printer, ploter, ekran, audio izlaz i sl.);

baza znanja: ta korisnik treba da zna: korisniki prirunik (on-line manuel, serije help funkcija i sl.).

Ovaj sistem pokriva sve aspekte komunikacije izmeu korisnika i sistema za podrku menadmentu. Od kvaliteta korisnikog interfejsa zavisi mogunost upotrebe i prihvatljivosti sistema od strane korisnika. Novi sistem za podrku odluivanju posjeduje takav korisniki interfejs koji im omoguava:

grafiiki korisniki interfejs;

prilagoava korisniku razliite dolazne/izlazne ureaje;

predstavlja podatke u razliitim formatima ili na razliitim ureajima;

obezbeuje interakciju sa bazom podataka i sa bazom modela:

obezbjeuje kolor grafiku, trodimenzoinalnu grafiku;

dozvoljava da se kroz vie prozora izvrava vie funkcija istovremeno;

obezbjeuje uenje kroz primjere i

obezbeuje fleksibilnost i adaptivnost sistema za podrku menadmentu prema prilagoavanju razliitim problemima i tehnologijama.

3.3.3. VRSTE SISTEMA ZA PODRKU ODLUIVANJA

Komunikacioni SPO

Komunikacioni SPO je tip SPO koji istie komunikacije, saradnju i zajedniko odluivanje. Obina oglasna ploa ili e-mail je najelementarniji nivo funkcionalnosti. Groupware prema definiciji FAQ, jeste softver i hardver za podjelu interaktivnog okruenja, namijenjen da podri i proiri grupnu aktivnost.

Komunikacioni SPO omoguava dvjema ili vie osoba da meusobno komuniciraju, razmenjuju informacije i koordiniraju aktivnosti. Grupni sistem za podrku odluivanju (GSPO) je hibridni tip SPO koji omoguava veem broju korisnika da sarauju u zajednikom poslu koristei raznolike softverske alate. Primjeri alata za GSPO su: audio konferencija, oglasne table, web konferencija,

elektronska pota, interaktivni video i sl. Komunikacioni SPO imaju bar jednu od sljedeih karakteristika:

omoguavaju komunikaciju izmeu grupa ljudi;

olakavaju razmjenu informacija;

podravaju saradnju i koordinaciju izmeu ljudi i

podravaju zadatke u vezi sa grupnim odluivanjem.

Kljuna istraivanja o komunikacijskim SPO ukljuuju: uticaj na grupni nain rada i znaaj grupe, meuveza vie korisnika, kontrolu konkurentnosti, komunikaciju i koordinaciju unutar grupe, prostor zajednikih informacija i podrku raznorodnosti, otvoreno okruenje koje integrie postojee aplikacije pojedinih uesnika.

Komunikacioni SPO su obino kategorizovani prema matrici vrijeme/lokacija, koristei odlike izmeu istog vremena (sinhronizovani) i razliitog vremena (nesinhronizovani), i izmeu istog mjesta (oi u oi) i razliitih mjesta (distributivni). SPO orijantisan podacima (Data- driven DSS) SPO orijantisan podacima je tip SPO koji istie pristup i manipulaciju vremenskim serijama internih podataka kompanije i ponekad eksternih podataka. Jednostavan sistem datoteka sa ulaznim upitom i

alat za pretraivanje obezbeuju elementarni nivo funkcionalnosti.

DW (Data Warehouse) sistem omoguava efikasan pristup ovim podacima pomou kompjuterskih alata prilagoenih specifinim zadacima, kao i pomou optih alata koji obezbjeuju dodatnu funkcionalnost. SPO orijentisani podacima, specijalne namjene su:

Executive Information Systems (EIS) - kompjuterizovani sistemi namijenjeni da obezbjede tekue i odgovarajue informacije za podrku odluivanju menaderima koji rade na umreenim radnim mjestima. Akcenat je na grafikom prikazu i interfejsu lakom za korienje, koji prezentuje informacije iz korporacijske baze podataka.

Geographic Information Systems (GIS) - sistem podrke koji koristi mape za prezentovanje podataka. Koristi se u analizi podataka koji imaju geografsko znaenje.

Document Driven DSS (Knowledge Management System)

Document - Driven DSS je relativno novo polje u podrci odluivanju. Orijentisan je na pretraivanje nestrukturiranih dokumenata i Web stranica velikih baza podataka dokumenata, baza podataka za

hiper tekst, slike, zvuk i video. Primjeri za ovaj tip su policijske baze podataka, specifikacija

proizvoda, katalozi. Efikasna pretraga je glavni zadatak ovih sistema.

Sugestivni SPO (Knowledge Driven DSS)

Sugestivni SPO moe preporuiti ili sugerisati akcije menaderu. Ovi SPO su sistemi personalnih raunara sa specijalnim iskustvom za rjeavanje problema. To "iskustvo" sadri znanje o posebnoj oblasti, razumijevanje problema unutar te oblasti i sposobnost rjeavanja nekih od ovih problema.

Blizak koncept je DM (Data Mining). To je proces pretraivanja velike koliine podataka radi pronalaenja kontekstnih veza meu tim podacima. Ovi sistemi koriste specifine modele za procesiranje pravila ili za identifikaciju veza izmeu podataka.

Modeli odluivanja (Model Driven DSS)

Donoenje odluke je jednostavno ako su razmotreni svi relevantni faktori koji se tiu odreivanja posljedica, to je uglavnom nemogue, pa tako ni odgovarajui model ne moe biti sveobuhvatan. U svakom sluaju, model koji predstavlja realni sistem moe obezbijediti rezultate koji e biti osnova za donoenje odluke.

Model- Driven DSS stavljaju akcenat na izgradnju i prouavanje modela (statistikih, finansijskih, simulacionih i sl.). Jednostavni statistiki i analitiki alati obezbeuju elementarni nivo

funkcionalnosti. Web orijentisani SPO (Web based DSS)

Web orijentisani SPO predstavljaju sisteme koji su implementirani upotrebom Web tehnologija. Oni

omoguavaju menaderima i poslovnim analitiarima upotrebu SPO alata koristei Web browser-e (Netscape Navigator, Internet explorer) na "tankom" klijentu. Server koji opsluuje SPO je povezan sa korisnikim kompjuterima mrenim TCP/IP protokolom. Ovakvi SPO sistemi omoguavaju velikoj grupi menadera da korienjem Web browser-a u mrenom klijent - server okruenju, donose pojedinane ili grupne odluke, kao i da pristupaju bazi podataka kao dijelu SPO arhitekture. Moe se rei da Web tehnologije predstavljaju primarne alate za razvoj interorganizacionih SPO.

Organizacioni model odluivanja (Inter- Organisational DSS)

Organizacioni modeli odluivanja su relativno nova kategorija SPO nastala sa pojavom interneta. Internet daje komunikacionu vezu sa vie tipova interorganizacionih sistema, ukljuujui i SPO. Organizaciono donoenje odluke predstavlja posebnu klasu procesa odluivanja u odnosu na individualno odluivanje. Interorganizacioni sistemi omoguavaju udaljenim korisnicima da pristupe kompanijskom intranetu i, ukoliko imaju autorizovanu privilegiju, da koriste odreene SPO servise. Tako, npr., kompanija moe uiniti dostupnim SPO zasnovan na podacima za svoje dobavljae ili SPO zasnovan na modelima za kupce, kako bi im se omoguilo da dizajniraju ili izaberu odgovarajui proizvod.

Funkcionalni SPO (Function Specific DSS)

Funkcionalno-specifini SPO predstavljaju sisteme koji su specijalno dizajnirani da podre odreene poslovne funkcije ili tipove poslovanja. To mogu biti sistemi za podrku neke funkcionalne oblasti u poslovnom sistemu, kao to su marketing ili finansije. Ovi sistemi se obino dizajniraju za jedan

specifian zadatak, kao to je, raspored letenja u avio kompaniji i sl. Sa druge strane, oni se po svojoj prirodi mogu svrstati u neku od glavnih kategorija SPO sistema, kao to su SPO zasnovani na podacima, modelima ili sugestivni SPO.

SPO kao integrator informatikih i upravljakih procesa

Jedan od pravaca razvoja SPO jeste i pribliavanje i integracija dva, doskora odvojena trenda - obrade podataka (Data Processing), koja je proizvela kritinu masu znanja o upravljanju podacima, i upravljake nauke (Management Science), koja je proizvela kritinu masu znanja o upravljanju modeliranju. Spajanjem ta dva trenda nastaju dva osnovna resursa sa kojima donosilac odluke

ostvaruje dijalog u procesu odluivanja.

Ovi elementi: podaci, modeliranje i interakcija (dijalog), ine zapravo paradigmu dijalog-podaci-model, koja je osnova SPO. Razvoj obrade podataka, posljednjih decenija, tekao je od bazinih obrada do upitnih jezika. Manjim ili veim koracima, razvijalo se i modeliranje.

Ono to je ve sada vidljivo i izvjesno, to je konvergencija ovih evolucija. Ranije brojne diskusije o "podacima orijentisanim SPO" nasuprot "modelima orijentisanim SPO" postae bespredmetne - SPO e predstavljati potreban balans izmeu ovih trendova. Na razvojnom putu oba trenda nalazi se vjetaka inteligencija - koriena kao sredstvo za organizaciju i upravljanje bazama podataka, ili kao sredstvo za generisanje modela, ali i kao sredstvo za razvoj dijaloga-ukljuivanjem tehnika prirodnog jezika i prepoznavanja glasa.

3.3.4. GSPO - GRUPNI SISTEM ZA PODRKU ODLUIVANJA

Kada govorimo o sistemu za podrku odluivanja misli se uglavnom na personalnu podrku odluivanja. Personalne ili line sisteme za podrku odluivanja, koji su na neki nain sinonim za SPO, koriste pojedinci, tako da korisnik individualno moe da donese odluku. Meutim, veoma vane organizacione odluke donose grupe ljudi i to naroito na stratekom nivou. Znai, kako organizacija postaje kompleksnija, tako sve manji broj odluka donose pojedinci. Odgovornost se distribuira na vie uesnika i odluivanje postaje posao grupe ljudi.

Pojavom automatizacije kancelarijskog poslovanja (Office Automation) kreirani su alati tipa

elektronske pote i elektronske konferencije (sastanak uz pomo kompjutera), koji zamjenjuju grupne sastanke na jednom mjestu. Pravi smisao upotrebe ovih alata postie se integracijom u SPO koncept, odnosno ukljuivanjem SPO u kontekst automatizacije poslovanja. Rezultat te integracije je GDSS (Group Decision Support System), odnosno GSPO -grupni sistem za podrku odluivanja. U analizi GSPO, pored dijaloga, modela i podataka, sree se nova komponenta u obliku komunikacionih procedura. Ako je SPO interaktivni kompjuterski bazirani sistem, koji pomae u rjeavanju slabostrukturiranih problema, analogno tome GSPO je interaktivni kompjuterski bazirani sistem, koji

pomae u rjeavanju nestrukturiranih problema skupa ljudi koji odluuju radei zajedno kao grupa.

Po Spragu i Karlsonu, softverske komponente GSPO sadre bazu podataka, bazu modela, specijalizovane aplikacione programe za grupno korienje i fleksibilne korisnike interfejse jednostavne za upotrebu. Kvalitetan GSPO pored baza podataka i baza modela sadri i jezike visokog nivoa kao i interfejse sa standardnim softverom (npr. grafiki i statistiki za operaciona istraivanja). lanovi grupe zajedno sa tzv. grupnim posrednikom, odnosno mediatorom, predstavljaju grupnu komponentu GSPO pri emu uloga posrednika dosta zavisi od specifinosti odreenog softvera, problema ili korisnika. Procedure kao posljednja GSPO komponenta, omoguavaju efikasno korienje tehnologije od strane lanova grupe. One se mogu odnositi samo na hardverske i softverske elemente, ali se mogu proiriti na pravila ponaanja koja vae u komunikaciji pojedinih korisnika. Ovaj model ilustruje :

Slika 7. Model GSPO po Spragu i Karlsonu

3.3.5. IZGRADNJA SISTEMA ZA PODRKU ODLUIVANJA

U principu SPO se moe dizajnirati odnosno izgraivati uz korienje bilo koje raspoloive tehnologije. Meutim, tradicionalni pristupi analize i dizajna pokazali su se neadekvatni tako da savremeni dizajn SPO autori Sprag i Karlson baziraju na sljedeim principima:

Sistemska analiza; iako raunar zahtjeva dobro definisane procese, SPO mora biti nezavisan od unaprijed definisanih procedura odvijanja pojedinih aktivnosti, jer razni korisnici mogu

pristupiti rjeavanju problema na razliite naine. ROMC (Representation, Operations, Memory Aids and Control) pristup sistemskoj analizi za SPO predstavlja paradigmu za odreivanje performansi sistema u najveem broju poznatih istraivanja.

Iterativni dizajn; tipini proces razvoja sistema (analiza, dizajn, konstrukcija -projektovanje, programiranje, implementacija) ovdje se kombinuje u jedan korak i iterativno ponavlja. Sutina ovog pristupa je da se korisnik i projektant sloe oko malih ali izraenih problema, a zatim izgrade inicijalni sistem za podrku potrebnom odluivanju. Nakon izvjesnog vremena sistem evoluira, modifikuje se i proiruje. Ovaj ciklus se nekoliko puta ponavlja dok se ne dobije relativno stabilan sistem za odreenu grupu problema.

Adaptivni sistem; SPO je adaptivni sistem koji se mijenja na tri vremenska horizonta tj. sistem istrauje i trai odgovore unutar relativno uskog intervala. U meuhorizontu sistem ui modifikujui svoje mogunosti i aktivnosti i na kraju sistem evoluira da bi zadovoljio razliite stilove i mogunosti.

Kompleksni sistemi zasnovani na SPO konceptu mogu se modifikovati na bazi tehnika iz domena

vjetake inteligencije, a posebno na funkcionalnim prototipovima ekspertnih sistema. Kod prototipova vjetake inteligencije teite je na unutranjoj logici sistema koji se eli razviti, za razliku od tradicionalnog razvoja prototipa gdje je teite na spoljnoj formi sistema (npr. izvjetaji). U tom smislu mogu se koristiti sljedee tehnike vjetake inteligencije:

Shell - kostur programi tj. jezici visokog nivoa, ime se projektantu omoguava jezik za specificiranje samo logikih pravila i u nekim sluajevima kontrolnih tokova. Oni dozvoljavaju projektantu da eksplicitno predstavi znanje o tome kako se rjeava problem. Dakle, znanje i logika odluivanja mogu se jednostavno predstaviti i modifikovati prema potrebi.

Izrada prototipa bazirana je na rastu razvojnog procesa. Kako je znanje eksplicitno predstavljeno, jer shell softver garantuje ukupnu arhitekturu sistema, takvo programiranje

zahtijeva znatno manje inicijalnog rada na dizajnu nego klasino programiranje. Svaki segment znanja moe se posmatrati izolovano, tako da se lako moe dodavati novi segment i na taj nain poveavati domen SPO bez uticaja na integritet sistema.

Koristi se razvojna metodologija orijentisana na konkretni sluaj. Naime, karakteristika kompleksnih logikih aplikacija je da se one esto odvijaju na osnovu znanja pojedinaca koji rade instinktivno, a ne na osnovu neke unaprijed propisane i formalizovane procedure. Dok

transakcione aplikacije mogu relativno lako i dobro definisati oni koji ih izvravaju, dotle kod SPO eksperti za odreeni problem najee znaju nain kako se to radi, ali pod uslovom kada vide konkretnu situaciju.

Razvojni proces funkcionalnog prototipa vjetake inteligencije od est koraka, koji je inaugurisao Vajsman 1987. godine, jedna je od tehnika razvoja kompleksnih i modularnih projekata. Takoe je i dobra osnova za primjenu kod metodologija izgradnje SPO. Dakle funkcionalni prototip se razvija u

sljedeih est koraka: 1. Intervjui u kojima ekspert za funkcionisanje samog objektnog sistema diskutuje o buduem SPO

sa projektnim timom tako to opisuje situacije u kojima e se koristiti SPO. 2. Inicijalna implementacija, eventualno uz korienje nekog kostura (shell) sistema baziranog na

pravilima kako bi ekspert za funkcionisanje sistema mogao dalje da usavrava model. 3. Analiza sluaja treba da identifikuje izuzetke i ostale situacije za koje se SPO moe proiriti. 4. Filtriranje znanja je faza u kojoj se prototip proiava nakon identifikovanja novih situacija. 5. Korisnika verifikacija i primjena SPO nakon to ekspert za funkcionisanje objektnog sistema

izvri recenziju pojedinih segmenata sa aspekta tanosti. 6. Dokumentacija se pravi nakon to je ekspert izvrio evaluaciju modela, te njegove interne logike

ili baze znanja.

U odnosu na prethodne faze razvoja informacionih sistema, SPO zadrava sve njihove prednosti, ali se istovremeno nadgrauje u obliku:

raznovrsnijeg i manje strukturiranog izvjetavanja,

kvalitetnijeg grafikog dizajna izlaza,

redukovanjutampanih dokumenata na ulazu i

uvoenja elektronske pote i tele-konferisanja itd.

3.3.6. PERSPEKTIVA SISTEMA ZA PODRKU ODLUIVANJA

Turban uporeuje Sistem za podrku odluivanja (DSS) i Upravljaki informacioni sistem (MIS) kroz pet osnovnih dimenzija:

Dimenzije DSS MIS

Upotreba Aktivna Pasivna

Korisnik Menadment organizacija Slubenici

Cilj Efektivnost Tehnika efikasnost

Vremenski horizont Sadanjost i budunost Prolost

Osobenost Fleksibilnost Konzistentnost

Tabela 3. Poreenje DSS-a i MIS-a

U bliskoj budunosti SPO sistemi e doivjeti velike transformacije. Njihovo korienje bie mnogo znaajnije nego danas. Koristie se za donoenje ne samo minornih ve i veoma vanih odluka u korisnikovo ime. Tanost i tolerantnost te perspektive je drugi tip pitanja. Uloga ovjeka ostae dominantna, samo je pitanje stepen pomoi SPO korisniku.

Tehniki aspekt budueg SPO uvaie napredak hardvera u kompjuterskoj tehnologiji. Mikrokompjuteri i mree, kao i multimedijalne strukture (audio i video) postaju njegovi bitni elementi. Pristupi do velikih i raspoloivih svjetskih banaka podataka, kao i korienje Interneta, u kontekstu su novih mogunosti koje pruaju komunikacione mree. Koncepcija jedan ip - jedan SPO stvara propulziju koju treba porediti sa pojavom kalkulatora poetkom sedamdesetih godina.

Softverski aspekt implicira korienje vjetake inteligencije, kao veoma vano odreenje perspektive SPO. Takoe, veliki napori se ulau u procesore prirodnog ili skoro prirodnog jezika za korienje SPO. Sutina je da korisnik sa SPO uspostavi to neposredniju komunikaciju odnosno dijalog na nain slian konverzaciji sa kolegom. Isto tako teite razvoja SPO je primjena ekspertnih sistema i njihova integracija u SPO. Tu je potrebno uspostaviti relacije i pravila povezivanja ekspertnih sistema u jedan

integralan sistem koji ima karakteristike SPO. Budui dizajn SPO ilustruje:

Slika 8. Dizajn nove generacije SPO

Budui tipini SPO bie povezan sa drugim informacionim sistemima. Njegove mogunosti i velika upotreba uinie ga prisutnim kako u ovjekovom radnom tako i u privatnom okruenju. Izgradnja SPO na principu prototipova relativno e mu smanjiti cijenu i uinie mu upotrebu jednokratnom. Princip prototipova predstavlja jedan korak dalje od sistemskog pristupa i kao takav moe se koristiti samo za jednostavnije aplikacije.

Perspektiva GDSS-a lei u to veoj integraciji razliitih SPO-a i njihovoj interaktivnosti kao skupa slobodnih entiteta.

3.4. EKSPERTNI SISTEMI

3.4.1. POJAM EKSPERTNIH SISTEMA

Razvoj raunara i njegove mogunosti dovode ga do oblasti u kojoj se na raunaru pokuavaju modelirati procesi ljudskog miljenja. Razvoj ove naune discipline, koja se bavi metodama, tehnikama, alatima i arhitekturama za rjeavanje logiki komplikovanih problema odvija se u dva pravca. Prvi podrazumijeva postizanje inteligentnijeg ponaanja raunara koji e biti to upotrebljiviji, a drugi modeliranje na raunaru procesa ljudskog miljenja i time doprinoenje razumijevanju ovjekovog inteligentnog ponaanja.

Kao posljedica tog nastojanja dolo je do pojave ekspertnih sistema. To su raunarski programi iji algoritmi realizovani razliitim metodama vjestake inteligencije rjeavaju probleme na osnovu znanja iz nekog uskog podruja. Znanje koje takav sistem posjeduje formira se uz pomo eksperta na bazi pravila zakljuivanja i podataka neophodnih za rjeavanje tih problema. Kasnije ekspert koristi taj raunarski program da bi rijeio neki jos sloeniji problem iz te oblasti. Rjeavanje takvog problema takoe se memorie u bazu znanja, ime ekspertni sistem dinamiki poveava svoje znanje i mogunosti. Osnovna pretpostavka na kojoj se zasniva oblast ekspertnih sistema je ta da je znanje mogue predstaviti simbolikim izrazima i to preko simbolikih opisa, kojima se odlikuju definicioni i empirijski odnosi u posmatranom podruju i postupaka za manipulaciju tim odnosima. Terminoloki gledano paralelno sa terminom ekspertni sistemi za isti pojam koriste se i sljedei termini: sistem zasnovan na znanju, inteligentni informacioni sistem, inteligentni sistem zasnovan na znanju, te sistem

znanja.

Ekspertnost se moe definisati kao znanje, razumijevanje i vjetina rjeavanja problema u odreenoj oblasti. Jednu od prvih definicija ekspertnih sistema dao je Fingenbaum i ona glasi: Ekspertni sistem je inteligentni raunarski program koji koristi znanje i mehanizme zakljuivanja u rjeavanju problema takve sloenosti da je za njihovo rjeavanje potreban ovjek ekspert. Znanja u ekspertnim sistemima ine injenice i heuristika (iskustvo i osjeaj).injenice su glavni dio informacija iroko distribuiranih, javno raspoloivih i usaglaenih na nivou eksperata (strunjaka) u oblasti. Heuristika su lina, malo distribuirana pravila prihvatljivog rasuivanja, koje karakterie odluivanje na nivou eksperta u oblasti. Performanse ekspertnih sistema su funkcija veliine i kvaliteta baze znanja, a ne odreenog formalizma i mehanizma zakljuivanja. Buhman je definisao ekspertne sisteme preko sljedeih osobina:

ekspertiza - cilj je da sistem dostigne visok stepen performansi koje postie ovjek - ekspert u nekom zadatku;

rezonovanje manipulacijom simbola;

opta sposobnost rjeavanja problema u datom domenu;

sloenost i teina, jer problemi u datom domenu moraju da budu dovoljno sloeni i teki da bi se zahtijevalo rjeenje eksperata;

reformulacija -preobraavanje prvobitne forme u kojoj je problem bio postavljen u formu podesnu za obradu prema ekspertskim pravilima;

rezonovanje o sebi - skup zahtjevanih sposobnosti u sistemu koji omoguavaju da sistem rezonuje o sopstvenim procesima i

vrsta zadatka zaije se obavljanje sistem izgrauje.

Na slian nain Hajes-Rot daje sljedee karakteristike:

slinost koja je obezbijeena pravilima visokog nivoa, gdje se izbjegava slijepo pretraivanje,to rezultuje visokim performansama i robusnou,

rasuivanje koje je dato simbolikim predstavljanjem znanja i manipulisanjem simbolima,

"pamet" kao osnovni principi oblasti i "slabi" (nealgoritamski) metodi rasuivanja,

mogunost reformulacije simbolikog znanja, konverzije iz opisa u oblik pogodan za primjenu ekspertnih pravila,

rasuivanje "o sebi", tj. ispitivanje sopstvenog rasuivanja i objanjenje svog rada i

tip zadatka.

Najpotpuniju definiciju ekspertnih sistema dalo je Britansko drutvo za raunare koja glasi: "Pod ekspertnim sistemima podrazumijeva se realizacija raunarski bazirane vjetine nekog eksperta ija je osnova u znanju i u takvom obliku da sistem moe da ponudi inteligentan savjet ili da preuzme inteligentnu odluku o funkciji koja je u postupku. Ekspertni sistem posjeduje i karakteristiku da na

zahtjev verifikuje svoju liniju rezonovanja, tako da direktno obavjetava korisnika koji postavlja pitanje".

Sistemski posmatrano pod ekspertnim sistemom podrazumijeva se podsistem podruja vjetake inteligencije. U ostale podsisteme spadaju jo robotika, obrada prirodnim jezikom, igre i raunarska grafika. Podruje izgradnje ekspertnih sistema poznato je kao nauni inenjering (Knowledge Engineering).

Ekspertni sistemi su dakle, skup kompjuterskih programa koji postiu visoki stepen rjeavanja problema, a zahtijevaju dugogodinje struno obrazovanje pojedinaca. Paralelno sa razvojem tehnologije ova definicija ekspertnih sistema zahtijeva ne samo strunu izgraenost, nego i dodatne strune kvalitete pojedinca. U ekspertnom sistemu lino znanje strunjaka ukljuujui injenino, ocjenjivako i proceduralno znanje razvijeno je u "bazu znanja" odreenog podruja u kojem se ovjek smatra ekspertom i zbog toga je sistem baziran na znanju. Nauna osnova moe sadravati struno znanje s podruja organizacije, procesnog planiranja, dizajniranja sredstava itd. Nauna osnova se uopte odvaja od kontrolnog mehanizma rjeavanja problema koji predstavljaju mehanizam zakljuivanja.

Odvajanje logike i kontrole omoguava upotrebu mehanizma zakljuivanja za vei broj naunih osnova konstruisanih za razliita podruja primjene. Na primjer, isti opti mehanizam zakljuivanja upotrijebljen je za rjeavanje problema dijagnostike krvnih infektivnih bolesti kao i strukturirana analiza mehanikih komponenata u kombinaciji sa odgovarajuom naunom osnovom za oba podruja koja se meusobno potpuno razlikuju.

Postojei jednostavni softver bavi se kvantitativnim pitanjima te rukovodiocima predstavlja alat za baratanje podacima. Ekspertni sistem za razliku od konvencionalnih tehnika, predstavlja informacioni

sistem koji koristi bazu znanja te slui kao konsultant rukovodiocu. Ekspertni sistemi predstavljaju pokuaj da se u kompjuterske programe ugrade procesi razmiljanja i odluivanja koji se odvijaju kod ljudi eksperata, to znai da e se dobiti kompjuterski savjetnici. Prema aktivnostima ekspertnih sistema izgraena je jedna njihova klasifikacija u tabeli:

Aktivnosti ES Naznaka problema Oblast

primjene Tipian ES

Interpretacija Sistemi tumae opaene podatke pripisuju im

simbolina znaenja i opisuju situacije i stanja

Hemija Geologija

Medicina

Armija

DENDRAL ELAS

LIFHO

PUFF

Dijagnostika Sistemi za dijagnostiku

na osnovu podataka o

opservacijama definiu malfunkcije sistema

Raunari Elektronika

Geologija Medicina

BDS

DART

ACE MYCIN

Predvianje Sistemi za predvianje posljedica (prognoza) iz modela i parametara

Raunari Armija

PTRANS

I&M

Oblikovanje Sistemi za dizajn

konfiguriuobjekate u zadatim ogranienjima

Raunari Hemija

Elektronika

XCON

MOLGEN

PALLADIO

Planiranje Sistemi za planiranje

oblikuju akcije i objekte

Hemija

Raunari SPEX

MOLGEN

kao modele ponaanja da u cilju efekata planiranja

Elktronika PTRANS

TALIB

Kontrolisanje Sistemi za kontrolisanje adaptivno upravljaju

ponaanjem sistema na osnovu interpretacije, prognostike i

dijagnostike

PTRANS YES/MIN

VM

Tabela 4. Klasifikacija ekspertnih sistema

3.4.2. RAZVOJ EKSPERTNIH SISTEMA

U preko trideset godina istraivanja, vjetaka inteligencija pomogla je raunarima da imitiraju razne ovjekove aktivnosti, ali je tek minimalno napredovala u smjeru oponaanja pravog ovjekovog razmiljanja. Otkako postoji, istraivanje vjetake inteligencije bilo je periodiko tj. ulazilo i izlazilo iz mode. U toku 1972. godine u SAD-u je vjetaka inteligencija bila tako sistematski suzbijana da je finansiranje iste gotovo prestalo. Velika Britanija jo uvijek osjea posljedice odluke u svojoj trci da se modernizuje robotikom tj. dijelom vjetake inteligencije.

Sredinom sedamdesetih godina istraivai su suzili svoje radove i poveali praktina istraivanja vjetake inteligencije. Umjesto da stvore univerzalnog ljudskog klona, energiju su usmjerili prema odreenim zadacima. Stoga je panja bila premjetena na kontekstno zavisno komuniciranje. Rezultat toga bio je razvoj nekoliko interaktivnih dijalokih jezika.

U SAD su se pojavile dvije vrste razvijenih prirodnih jezika. Jedni su se zasnivali na "skriptovanom

dijalogu", dok su drugi bili dizajnirani za pretraivanje informacija. Odnedavno sve vei broj eksperimenata i radnih sistema koji koriste ekspertne sisteme rezultat je razvoja kompjuterskih

programskih jezika za specifinu namjenu kao sto su LISP i PROLOG. Osim toga, upravo su radovi prvih specijalista za vjetaku inteligenciju dali osnovu koja je bila potrebna za savladavanje sve veih zahtjeva za korisnika usmjerenim sistemima.

LISP i PROLOG su nazivi dva jezika koji se uopte povezuju s ekspertnim sistemima. Ovi jezici su bili korieni prilikom stvaranja raznovrsnog softvera ekspertnih sistema. Za razliku od vekonvencionalnih BASIC-a i FORTRAN-a, koji su dizajnirani prvenstveno za obraivanje brojeva, LISP je dizajniran za obradu simbola, specijalno engleskih rijei i fraza. Takoe LISP posjeduje mehanizme za povezivanje simbola u pojmove u obliku pravila "ako-onda" ("IF-THEN"). Razlika u

LISP programskom softveru je u tome to tradicionalni kompjuterski softver dizajniran za obradu podataka i prorauna (tj. tabelarne izvjetaje) predstavlja neto sasvim drugo u odnosu na nove softverske alate ekspertnih sistema, koji obrauju deduktivnu logiku u obliku pravila i relacija izmeu znanja.

Ekspertni sistemi su svoju evoluciju poeli na podruju medicinske dijagnostike, a aplikacije se nisu proirile na druge discipline. Jedan od prvih sistema bio je MYCIN. Razvili su ga istraivai na amerikom univerzitetu Stanford kao pomo ljekarima u dijagnosticiranju bakterijskih infekcija. Pored ovog podruja primjene, ekspertni sistemi su svoju ulogu nali u zamjeni ovjekovog partnera u igri (ah, tenis itd.), zatim u domenu zamjene tehniara, gdje na osnovu dijaloga sa korisnikom i upamenog znanja dijagnosticira greku. Ovakav ekspertni sistem razvio je IBM. Naime, sistemu se prezentiraju indikacije kvara, a sistem na osnovu njih generie preporuke za popravak.

Sljedee vano podruje primjene ekspertnih sistema je u vojsci, odnosno u planiranju i donoenju odluka. Takoe oni u saradnji sa modernom raunarskom tehnologijom uspjeno rjeavaju logistike probleme i predstavljaju veliku podrku u stratekom i taktikom planiranju. Ne treba zanemariti ni pomo ekspertnih sistema u lociranju leita rude, te voenju sloenih proizvodnih pogona.

U novije vrijeme oni predstavljaju vie od 50% aktivnosti komercijalne vjetake inteligencije i imaju trend porasta. to se tie podruja primjene ekspertnih sistema u preduzeu, konkretno na polju upravljanja i raunovodstva, postoji nekoliko vanih momenata, koji opravdavaju usvajanje ove nove tehnologije.

Najvanije je da tehnologija kompenzuje ljudski rad uz odgovarajui stepen trokova i dobiti. Takoe, tehnologija prepoznaje potencijalna podruja problema te poveava vjerovatnou donoenja ispravnih odluka, odnosno poveava efikasnost preduzea. Uopte sistemi koji racionaliu broj raspoloivih opcija u odluivanju, unapreuju kvalitet preko uniformnosti te olakavaju ocjenu kontrole kvaliteta. Isto tako, programi koji smanjuju vrijeme potrebno za donoenje odluke, ako je vrijeme ogranieno, predstavljaju znaajnu korist.

Gledajui primjer moderne prakse raunovodstva i njegovu relativnu sloenost, koja vodi do koncentracije strunosti u specijalizovanim podrujima. Kada se takva znanja sublimiraju u ekspertni sistem tada su dostupna svakom u preduzeu. Ekspertni sistemi su najee potrebni onda kada strunjak u preduzeu nije dovoljno efikasan na podrujima koja troe velike koliine vremena usljed rutinskog i ponavljanog odluivanja.

Iako ekspertni sistem moda nije "inteligentan", njegove velike mogunosti se odnose na saoptavanje znanja, ouvanje rijetkih ili skupih vjetina, davanje smjernica, pomaganje pri donoenju odluka i prilikom uspostavljanja kompleksnih sistema. Zbog toga ovu novu tehnologiju moemo koristiti na mnogo naina s ciljem da ublaimo postojeu neefikasnost u poslovanju, slabu efikasnost i kontrolu kvaliteta, te smanjimo vrijeme kolovanja poetnika.

to se tie postojee primjene ekspertnih sistema, oni na sebe ne preuzimaju donoenje odluka na nivou preduzea. Ovi sistemi postaju sve popularniji jer su formalni procesi odluivanja, koje su prije vodili rukovodioci, zamijenjeni softverom predprogramirane logike u kojoj su kriterijumi za odluke

unaprijed utvreni. Pretpostavka je da se odluke ovih sistema prihvataju i provode u organizaciji. U viim krugovima rukovodstva, meutim, zadatke idejne prirode i one koji trae neformalne reakcije, moda nikada nee preuzeti na sebe ekspertni sistemi. Odluke koje se ponavljaju najbolji su kandidati za ekspertne sisteme jer su znanje, ocjene i iskustvo, koji se koriste prilikom donoenja ovih odluka, ve sakupljeni i lako se mogu specificirati. Mnoge funkcije rukovodilaca na niem i srednjem nivou sastoje se od specijalizovanih aktivnosti, koje su ve spremne za provoenje u ekspertni sistem.

Dananji ekspertni sistemi imaju relativno prilagoenu primjenu ekspertize pa zato rukovodiocima pruaju savjetodavnu pomo. Radi lakeg korienja, postojei ekspertni sistemi su dizajnirani sa osnovnim mogunostima za komunikaciju na donekle prirodan nain, odnosno u skladu sa strunim podrujima. Osim toga, vana osobina postojeih sistema je mogunost da se unazad prati logika i odgovori sistema kako bi se vidjelo zato je neki odgovor takav.

Ekspertni sistemi postavljaju niz pitanja i primjenjuju praktina pravila da analiziraju odgovore i proizvedu preporuke, te takoe objanjavaju logiku kojom su doli do zadnjeg reda. Za razliku od konvencionalnih kompjuterskih programa ekspertni sistemi koriste kvalitativne kao i kvantitativne

podatke. Takoe, mogu izvoditi zakljuke i iz nepotpunih i neodreenih podataka.

Razliku u odnosu na konvencionalne aplikacije isto tako predstavlja korisnika povezanost s prirodnim dijalogom. Dananji kompjuterski sistemi dolaze do zakljuaka sistematskim prolazom po detaljnoj listi koraka koji su napisani u programu. To je bitna razlika u odnosu na ljude, koji do

zakljuaka obino dolaze sekvencijalnim postupkom to praktino znai ne pomou skupa arbitrarnih pravila i logike, ranijeg iskustva, induktivnog zakljuivanja i intuicije.

Ova metoda donoenja odluka obino se naziva heuristikom. Ako je zadatak strukturiran, nije matematiki, a izvrava se heuristikom, ekspertni sistem bi trebao biti idealna pomo pri odluivanju. Ako je zadatak izrazito strukturiran matematiki, efikasniji je proceduralni program npr. u COBOL-u.

3.4.3. STRUKTURA EKSPERTNIH SISTEMA

Ekspertni sistemi kao metoda vjetake inteligencije i u funkciji kloniranja eksperta u usko specijalizovanom podruju moraju u principu posjedovati sljedee komponente odnosno module:

bazu znanja,

mehanizam zakljuivanja i

interfejs prema korisniku.

Grafika interpretacija strukture ekspertnih sistema izgledala bi ovako:

Slika 9. Struktura ekspertnih sistema

Baza znanja sadri znanje o specifinom problemskom podruju: pravila koja opisuju relacije i dogaaje, a ponekad i metode, heuristike i ideje za rjeavanje problema na konkretnom podruju.

Mehanizam zakljuivanja omoguava aktivnu upotrebu znanja o podruju za izvoenje zakljuaka.

Interfejs obezbjeuje komunikaciju izmeu ovjeka sa sistemom i treba da omogui relativno komfornu interakcijuto ukljuuje i mogunost objanjenja kako je sistem doao do odreenog zakljuka.

Ekspertni sistemi uglavnom su realizovani kao sistemi voeni uzorcima (pattern directed systems). Ovdje se radi o arhitekturi programskih sistema, koja se bitno razlikuje od konvencionalne strukture

programskih sistema. U konvencionalnoj arhitekturi moduli su organizovani hijerarhijski, a tok

izvoenja je u znatnoj mjeri determinisan, odnosno unaprijed poznat. Svaki tekui modul odreuje koji modul e se izvesti kao sljedei.

Kod sistema voenih uzorcima hijerarhija meu modulima ne postoji. Moduli se aktiviraju uzorcima iz "okruenja sistema", to ovdje predstavlja bazu podataka. Evidentno je da takva organizacija dozvoljava i istovremeno izvoenje vie modula te na taj nain slui kao model paralelnih, distribuiranih procesa. Meutim, za implementaciju na sekvencijalnom raunaru potreban je kontrolni modul, koji u sluaju kad uzorak izabere vie modula, odredi za izvoenje samo jednog izmeu njih. Kod tih sistema dakle imamo cikluse koji sadre:

pretraivanje baze podataka, da se nau uzorci koji predstavljaju uslov za aktiviranje nekog modula; time se dobija konfliktan skup potencijalno aktivnih modula,

razrjeavanje konflikta, predstavlja odreivanje jednog od modula iz konfliktnog skupa i

izvoenje izabranog modula.

Prednosti takve arhitekture sistema su u visokom stepenu modularnosti, to se veoma povoljno odraava kod komplikovanih baza znanja gdje je teko unaprijed pretpostaviti sve interakcije meu pojedinim elementima. Zatim, oni omoguavaju da je algoritamski dio sistema (mehanizam zakljuivanja) odvojen od baze znanja, ime je mogua upotreba istog mehanizma zakljuivanja za razl