584 Business inteligence za upravo

584 Business inteligence za upravo

  • Vrsta programa: Skupni magistrski študijski program Management v upravi
  • 2. stopnja
  • 2. letnik
  • 7 ETCS
  • Tip predmeta: usmeritveno-izbirni
  • Število ur: 40
  • Jezik izvedbe: angleški, srbski, slovenski
  • Nosilec/-ka predmeta: dr. Dragana Bečejski-Vujaklija, dr. Ljupčo Todorovski

1. Cilji in predmetno specifične kompetence

Zagotavljanje znanj študentom na področju možnosti uporabe poslovne inteligence ter pridobivanje znanj, na področju tehnologij upravljanja s podatki, in ustreznih veščin za reševanje zahtevnejših problemov pri odločanju z uporabo izsledkov tehnoloških in znanstvenih dosežkov v praksi.

2. Opis vsebine

  • Uvod v poslovno inteligenco: Pojem poslovne inteligence (BI, Business Intelligence). Mesto in vloga poslovne inteligence. Predpogoji za uporabo.
  • Podatkovno skladišče (Data Warehouse): Pojem in arhitektura, Operativne in eksterne podatkovne baze. Področje, ki ga pokriva podatkovno skladišče. Razvoj sistema podatkovnega skladišča. Izbor strategije podatkovnega skladišča. Projektiranje sistema podatkovnega skladišča. Upravljanje s sistemom podatkovnega skladišča. Kritične točke sistema podatkovnega skladišča. Prihodnji razvoj.
  • Podatkovno rudarjenje (Data Mining)  in odkrivanje znanja (Knowledge Discovery): Pojem, mesto in vloga. Podatkovno rudarjenje in podatkovno skladiščenje. Podatkovno rudarjenje, statistika in strojno učenje: pregled metod. Uporaba podatkovnega rudarjenja. Izdelava podatkovne baze s podatkovnim rudarjenjem. Nekatere pomembnejše značilnosti proizvodov podatkovnega rudarjenja.
  • Uravnoteženi sistem kazalnikov (Balanced Scorecard): Kaj je Uravnoteženi sistem kazalnikov? Perspektiva učenja in razvoja. Perspektiva poslovnih procesov. Perspektiva strank. Finančna perspektiva. Pragmatična poslovna inteligenca in Scorecarding. "Korporativno podatkovno skladišče" - pristop od spodaj navzgor.
  • Poročanje OLAP v podjetju: Poročila OLAP - osnovni principi. Podatkovna kocka OLAP (Data Cube). Interaktivna analiza podatkov. Ostrenje podatkov. Centraliziran varnostni sistem. Poslovna pravila. Zadovoljevanje heterogenih potreb širokega kroga uporabnikov. Izdelava in izvajanje poročila OLAP. Izdelava in vzdrževanje podatkovnih kock (Data Cubes).
  • Podpora odločanja (Decision Support): Metode in modeli odločanja. Večparametrski modeli odločanja. Primeri večparametrskih modelov PO in uporabe sistema PO v praksi.
  • Uporaba PI v upravi: Organizacijske ovire glede uporabe poslovne inteligence. Spremembe v strukturi moči. Kulturološki imperativi. Vplivi na poslovno inteligenco. Napredek na področju organizacije. Tehnološki trendi poslovne inteligence. Prihodnost poslovne inteligence v upravi.

3. Temeljna literatura

Obvezna literatura:

  • Todorovski, Lj., Bečejski-Vujaklija D.: Handout-i sa predavanja. Beograd, FON, 2006.
  • Ćirić, B.: "Poslovna inteligencija", Data Status, Beograd, 2006
  • Druga literatura:
  • Vitt E., Luckevic M., Misner S.: "Business Intelligence", Microsoft Press, 2002
  • Benson, R. Bugnitz T., Walton, W.: "From Business Strategy to IT Action", John Wiley & Sons, 2004
  • McNurlin B., Ralph Sprague : "Information Systems Management in Practice", Pearson Prentice Hall, 2004
  • Laudon K.C., Laudon J.P.: "Management Information Systems (8th Edition)", Pearson, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2004

4. Predvideni študijski dosežki

Znanje in razumevanje

Znanje na področju uporabe in upravljanja s podatki ob razumevanju informacijske in tehnološke problematike ter možnosti reševanja le-teh.

Uporaba

Priprava na opravljanje visokostrokovnih specializiranih del, na področju upravljanja z upravo, in na uporabo sodobnih tehnoloških rešitev v praksi.

Refleksija

Povečanje ravni tehnološkega znanja in strateškega pomena uporabe metod poslovne inteligence, kot tudi izboljšanje kakovosti odločitev zaposlenih v upravi.

Prenosljive spretnosti - niso vezane le na en predmet

Z izvajanjem pouka pri tem predmetu študenti obvladujejo:

  • tehnike logičnega raznišljanja;
  • interdisciplinaren in ustvarjalen pristop k reševanju problemov;
  • uporabo znanstvenih izsledkov v praksi.

5. Metode poučevanja in učenja

Predstavitev vsebin s strani predavatelja,
Diskusije v zvezi z vnaprej opredeljenim in predstavljenim problemom,
Delo v ustvarjalnih delavnicah in
Podrobna razčlenitev konkretnih problemov.

6. Pogoji za vključitev v delo oziroma za opravljanje študijskih obveznosti

/

7. Metode ocenjevanja in ocenjevalna lestvica

  • Timska izdelava, predstavitev in zagovor seminarske naloge oziroma projektne naloge o določenem problemu so pogoj za pristop k ustnem izpitu. Pri študentih se ocenjuje:
  • Navzočnost pri predavanjih,
  • Izdelava in predstavitev seminarske naloge ali projektne naloge,
  • Raven poznavanja in obravnave predavanih vsebin ter relevantne literature.
  • Ocene se gibljejo v intervalu od 5 do 10.

8. Metode evalvacije kakovosti

  • Evalvacijski vprašalnik/anketa