| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Uporaba orodij poslovne inteligence v diagnostično analitskem centru družbe ELES
Denis Kozjek, 2019, magistrsko delo

Opis: V podjetju ELES, d.o.o. se je zaradi vse večje količine in kompleksnosti podatkov ter prepoznanem potencialu odkrivanja informacij, ki jih področje poslovne inteligence ponuja, vodstvo odločilo za izgradnjo diagnostično analitskega centra. Center bo v podjetju predstavljal središče tehnično poslovne inteligence. Podjetje ELES, d.o.o., se je s poslovno inteligenco že srečevalo, vendar celovite rešitve še ne uporabljajo. V magistrskem delu smo preučili in opisali področje poslovne inteligence ter različno programsko opremo oziroma orodja, ki se na tem področju uporabljajo. Z namenom izbire najprimernejšega orodja smo na podlagi zahtev, potreb in predlogov podjetja ter raziskav trga izvedli večparametrsko analizo izbranih orodij. Poleg analize smo vsako orodje tudi praktično preizkusili. Na podlagi rezultatov smo izbrali najprimernejše orodje za uporabo pri izgradnji nadzornih plošč. Namestitev in uporabo izbranega orodja smo v magistrskem delu tudi podrobneje opisali. Poleg tega je podrobno opisana tudi izgradnja in delovanje nadzornih plošč, ustvarjenih za potrebe diagnostično analitskega centra. Nadzorne plošče so osredotočene na visokonapetostne naprave. Omogočajo spremljanje številnih parametrov stanja in vzdrževanja visokonapetostnih naprav, z namenom zagotavljanja ažurnih ter kakovostnih informacij za sprejemanje poslovnih odločitev.
Ključne besede: poslovna inteligenca, večparametrska analiza, odločitveni modeli, DEXi, nadzorne plošče, Microsoft Power BI, elektroenergetski sistemi
Objavljeno v DKUM: 15.01.2020; Ogledov: 1363; Prenosov: 146
.pdf Celotno besedilo (5,70 MB)

2.
Določanje večrazsežnega podatkovnega modela z uporabo metode večkriterijskega odločanja
Igor Korelič, 2014, doktorska disertacija

Opis: Sodoben sistem za podporo odločanju mora učinkovito podpreti procese pridobivanja ustreznih informacij ter omogočiti uporabo metod za proces odločanja v čim krajšem času od nastanka dogodkov. V ta namen se uporabljajo različna orodja in metode, pod krovnim imenom poslovna inteligenca, ki preoblikujejo velike količine podatkov v uporabne informacije. Veliko sistemov za poslovno inteligenco ne zaživi v praksi, ali pa je njihova izkoriščenost nizka, predvsem zaradi kompleksnosti prikaza informacij in načina uporabe. Sistemi so običajno konfigurirani enako za vse vrste uporabnikov in niso prilagojeni specifičnim potrebam, zato si morajo prilagoditve izvesti uporabniki sami, kar je zamudno in lahko privede do zakrivanja pomembnih odločitvenih informacij. V doktorski disertaciji je predstavljen metoda za optimizacijo sistema poslovne inteligence, ki na osnovi različnih poslovnih vlog in preferenc posameznih uporabnikov, ustrezno spreminja karakteristike niza večdimenzionalnih modelov. Vhod v model so rezultati analize sledi uporabe sistema za poslovno inteligenco in atributi večrazsežnostnih podatkovnih modelov. Z uporabo predlagane metode se zmanjšuje kompleksnost sistema za poslovno inteligenco, na ta način pa se povečuje njegova uporabnost in izkoriščenost ter posledično kakovost odločitvenega procesa. Razvoj predlaganega modela optimizacije temelji na povezavi treh uporabljenih metod: segmentacije uporabnikov, večrazsežnostnih podatkovnih modelov in večparametrskega odločanja. S segmentacijo uporabnikov na osnovi opazovanja uporabe sistema ločimo vse uporabnike v manjše število skupin z različnimi preferencami. Z namenom poenostavitve in prilagoditve večrazsežnostnih podatkovnih modelov, uporabimo metodo kvalitativnega večparametrskega odločitvenega modeliranja DEX. Rezultat kvalitativne večparametrske analize mer in dimenzij je spremenjen večrazsežnostni model, ki je poenostavljen in prilagojen potrebam posamezne skupine uporabnikov. Metodo smo preizkusili na dejanskih podatkih o prodaji srednje velikega podjetja, kjer smo primerjali tri konfiguracije sistema za poslovno inteligenco: ne-optimiziran sistem, sistem, optimiziran z našim modelom, ter sistem, optimiziran z metodo Topsis. Rezultati kvalitativnega vrednotenja kažejo, da pri uporabi predlagane metode dosegamo optimalnejšo uporabo sistema za poslovno odločanje v smislu nižjih povprečnih časov uporabe in nižjega povprečnega števila klikov. Tudi analiza kvalitativnega vrednotenja je pokazala, da je tako konfiguriran sistem za poslovno inteligenco enostavnejši za uporabo. Pričujoča raziskava potrjuje smer razvoja predlaganega modela v smislu učinkovitejše uporabe sistema in večjega zadovoljstva uporabnikov. Hkrati odpira številne možnosti za nadaljnje raziskave v smeri kot je npr. samodejno prilagajanje atributov večparametrskih metod, personalizacija informacijskih vsebin z upoštevanjem vseh posebnosti osebnega načina dela, prilagajanje grafičnih vsebin s poudarkom na mobilni tehnologiji.
Ključne besede: podatkovna skladišča, večrazsežnostni podatkovni model, samodejna gradnja, usmerjenost k profilu uporabnika, večparametrska odločitvena analiza.
Objavljeno v DKUM: 12.03.2015; Ogledov: 1879; Prenosov: 313
.pdf Celotno besedilo (3,18 MB)

Iskanje izvedeno v 2.83 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici