| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 42
First pagePrevious page12345Next pageLast page
1.
Trendi crm sistemov
Monika Šinjur, 2021, master's thesis

Abstract: Upravljanje odnosov s strankami (CRM) je poslovna strategija, ki je usmerjena k strankam in ustvarjanju dolgoročnega odnosa z njimi. Podjetja so danes na trgu konkurenčna le, v kolikor so sposobna vzpostaviti interakcijo s strankami in razumeti njihove potrebe. Na podlagi tega prilagajajo svoj izdelke in storitve, kar vpliva na donosnost in ohranjanje obstoječih strank, pridobivanje novih strank in posledično povečanje prodajnih prihodkov podjetja. Podporo učinkovitemu izvajanju strategije upravljanja odnosov s strankami danes nudijo CRM sistemi. CRM sistemi so učinkovito programsko orodje, ki omogoča zbiranje, hranjenje in obdelavo vseh informacij o strankah. Avtomatizirajo procese prodaje in trženja ter nudijo podporo poprodajnim aktivnostim in servisiranju strank, zato je pomembno, da so integrirani z drugimi sistemi v podjetju. Poslovni procesi v podjetjih so specifični, zato je pomembna prilagodljivost funkcionalnosti CRM sistemov poslovanju podjetja. V tem magistrskem delu smo opredelili koncept upravljanja odnosov s strankami in lastnosti CRM sistemov. Osredotočili smo se na proces implementacije CRM sistemov in kritične dejavnike uspeha takšnih projektov. Izpostavili smo prednosti in tudi slabosti CRM sistemov, ki se pojavljajo, kljub temu da lahko danes podjetja izbirajo med mnogimi ponudniki in njihovimi CRM rešitvami. Zanimali so nas predvsem trendi CRM sistemov, ki so nastali z razvojem napredne informatike in informacijsko-komunikacijskih tehnologij. CRM rešitve v oblaku, mobilnost CRM rešitev, njihovo povezovanje s socialnimi omrežji in nove funkcionalnosti so področja, na katera smo se pri tem osredotočili. Vključili smo analizo treh izbranih CRM rešitev: Intrix CRM, Salesforce CRM in Microsoft Dynamics 365 CRM. Skozi analizo CRM rešitev smo podkrepili teoretična izhodišča tega magistrskega dela.
Keywords: e-poslovanje, upravljanje odnosov s strankami, računalništvo v oblaku, socialna omrežja, poslovna inteligenca
Published: 01.09.2021; Views: 58; Downloads: 8
.pdf Full text (2,61 MB)

2.
Integracija power bi z erp rešitvijo
Pia Zavec, 2020, master's thesis

Abstract: V razvijajočem in hitro spreminjajočem se poslovnem okolju, kjer se informacijska tehnologija zelo hitro razvija in prevladuje, mora biti vsako podjetje pozorno na razmere v notranjem in zunanjem okolju. Če želijo podjetja ostati uspešna in učinkovita pri svojem poslovanju ter si ohraniti konkurenčno prednost, se morajo spremembam prilagoditi. Podjetja se tega zavedajo, zato pa vedno bolj zamenjujejo obstoječe informacijske rešitve in uvajajo ERP rešitve. Posledico uvedbe ERP rešitve predstavlja velika količina podatkov, ki v njih nastajajo in se hranijo. S pomočjo integracije med ERP rešitvami in poslovno inteligenco je mogoče velike količine podatkov analizirati na različne načine. Analiziranje pomeni vizualizacijo le-teh, izdelovanje različnih poročil, ustvarjanje nadzornih plošč. V magistrskem delu spoznamo integracijo ERP rešitve Softbase z orodjem poslovne inteligence Power BI. V teoretičnem delu opišemo opredelitve ERP rešitev, poslovne inteligence, osnovne značilnosti integracije ERP rešitev in poslovne inteligence. Predstavimo tudi rešitvi Softbase in Power BI. V praktičnem delu sledi primer integracije ERP rešitve Softbase z orodjem Power BI na podjetju X. Osrednji del magistrskega dela predstavlja podrobno opisana in izpeljana integracija ERP rešitve Softbase in orodja poslovne inteligence Power BI.
Keywords: ERP rešitev, poslovna inteligenca, integracija, ERP rešitev Softbase, orodje Power BI Desktop, Power BI Service
Published: 25.08.2020; Views: 293; Downloads: 52
.pdf Full text (2,32 MB)

3.
Uporaba orodij poslovne inteligence v diagnostično analitskem centru družbe ELES
Denis Kozjek, 2019, master's thesis

Abstract: 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.
Keywords: poslovna inteligenca, večparametrska analiza, odločitveni modeli, DEXi, nadzorne plošče, Microsoft Power BI, elektroenergetski sistemi
Published: 15.01.2020; Views: 497; Downloads: 67
.pdf Full text (5,70 MB)

4.
Primerjalna analiza SAP orodij za poslovno inteligenco
Enis Zornić, 2018, undergraduate thesis

Abstract: Živimo v času, v katerem so ključni cilji podjetij vseh velikosti zmanjševanje stroškov, odkrivanje novih priložnosti in nevarnosti ter spremljanje podjetja na vseh področjih in poročanje vodstvu podjetja. Z vsemi omenjenimi dejavnostmi je tesno povezan pojem poslovne inteligence. Orodij za poslovno inteligenco je na trgu veliko, podjetja pa morajo izbrati tisto, ki jim najbolj ustreza. Podjetje SAP je eno izmed vodilnih ponudnikov poslovnih rešitev, že leta pa poudarjajo pomembnost analitike za podjetja vseh velikosti. V tem diplomskem delu bomo podrobneje analizirali orodja SAP (Business Warehouse/Business Ingelligence) in jih med seboj primerjali. Orodja bomo primerjali na podlagi lastno določenega merila, ki bo podjetjem pomagal bolje razumeti razlike med orodji ter njihove prednosti in slabosti. Prav tako bomo raziskali uporabniško izkušnjo, s pomočjo katere bomo ugotovili, komu so posamezna orodja namenjena in s kakšnimi težavami se uporabniki srečujejo pri uporabi teh orodij.
Keywords: poslovna inteligenca, SAP, BusinessObjects, analitika, poročanje, BW/BI
Published: 08.11.2018; Views: 378; Downloads: 82
.pdf Full text (903,29 KB)

5.
Primerjava in analiza orodij za poslovno inteligenco
Matevž Logar, 2018, undergraduate thesis

Abstract: Tema diplomske naloge je analiza in primerjava treh orodij, ki se uporabljajo za izdelavo poročil v poslovni inteligenci. Opisan je pojem poslovna inteligenca, njegov pomen in raziskava ključnih elementov, vključno z zgodovino in kategorijami. Opisano je posamezno orodje, njegove funkcije ter prednosti in slabosti vsakega. Z uporabo odločitvenega modela in programa DEXi je narejena primerjava, kot tudi prikazani rezultati odločanja. Sledi izdelava poslovnih poročil v vsakem izmed orodij, kjer je ustvarjena podatkovna baza MySQL, ki je služila za črpanje podatkov pri izdelavi.
Keywords: poslovna inteligenca, BIRT, Dream Report, Power BI, poročilo
Published: 08.10.2018; Views: 556; Downloads: 118
.pdf Full text (2,11 MB)

6.
IZDELAVA ANALITIČNEGA OGRODJA ZA POSLOVNO OBVEŠČANJE PO MERI UPORABNIKA
Miroslav Malek, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavljamo orodje DecideHub in tehnologije, ki so bile uporabljene pri njegovem razvoju. Z njegovo pomočjo želimo pokazati, da lahko z združitvijo različnih tehnologij implementiramo orodje, ki lahko rešuje kompleksne korake pri gradnji podatkovne strukture za opravljanje poslovnih analiz. To so koraki, ki vključujejo korake vse od izbire vira podatkov, gradnje podatkovnega skladišča, prenosa podatkov do pretvarjanja podatkov v ustrezno obliko za prikaz v poslovnih poročilih. Na začetku smo bolj osredotočeni na teoretični del, kjer želimo predstaviti pomen in osnove poslovne inteligence ter njen razvoj skozi čas. V nadaljevanju pa s pomočjo različnih razvojnih tehnologij in programerskih vzorcev prehajamo vedno bolj na praktične primere, kjer pretvorimo principe in korake poslovne inteligence v tehnične implementacije.
Keywords: poslovna inteligenca, podatkovno skladišče, poslovna analiza, poročanje, .NET, SQL strežnik, WPF, programiranje.
Published: 08.09.2016; Views: 698; Downloads: 67
.pdf Full text (2,97 MB)

7.
Uvajanje sistema poslovne inteligence v koncernu
Nejc Menard, 2016, specialist thesis

Abstract: Skupaj z rastjo poslovnih sistemov raste tudi potreba po ustreznih informacijah o stanju znotraj sistema. V te namene so bili razviti sistemi poslovne inteligence. Ta širok pojem omogoča podjetjem ali organizacijam vpogled v delovanje njihovih kritičnih funkcij skozi orodja za poročila, analizo in vizualizacije. Na podlagi privzetega modela uvajanja informacijskih rešitev smo zapisali usklajene prilagoditve in jih preverili na primeru implementacije rešitve v koncernu Kolektor. S tem specialističnem delom smo skozi implementacijo rešitve raziskali in analizirali prilagojeno metodologijo uvajanja rešitev poslovne inteligence in ključnih faktorjev uspeha na konkretnem primeru. Naloga predstavlja model uvajanja in ključne dejavnike uspešnosti. Skozi nalogo smo pridobili odgovor na vprašanje, ali lahko to zapišemo kot novi prilagojeni model uvajanja z določenimi lastnostmi in določimo dejavnike uspešnosti, ki pomenijo dodano vrednost za podjetje, v katerem se taka ali podobna rešitev poslovne inteligence uvaja.
Keywords: poslovna inteligenca, vizualizacija podatkov, integracija sistemov, model implementacije informacijske rešitve, ključni dejavniki uspeha
Published: 07.07.2016; Views: 1283; Downloads: 51
.pdf Full text (2,07 MB)

8.
Razvoj modula poslovne inteligence za nadzor servisnih aktivnosti
Julij Zupan, 2016, master's thesis/paper

Abstract: Orodja poslovne inteligence, s katerimi lahko podjetje proaktivno ukrepa, se običajno uporabljajo za reševanje problema nadzora nad aktivnostmi poslovanja v realnem času. V magistrskem delu smo prikazali model poslovne inteligence, ki smo ga razvili za učinkovitejši nadzor nad aktivnostmi vseh serviserjev v logističnem podjetju. Predlagali smo reševanje nadzora nad ključnimi kazalniki uspešnosti (KPI) servisnih storitev za vodje servisne službe v proučevanem podjetju in druge v servisno naravnanih podjetjih, s pomočjo orodja Tableau, ki predstavlja koristno orodje za dnevni vpogled in nadzor nad aktivnostmi poslovanja v realnem času. Rezultati testiranja kažejo, da se z uporabo razvitega modula za nadzor KPI v orodju Tableau pomembno poveča učinkovitost, znižajo se stroški časa in virov v procesu izvajanja nadzora nad servisnimi storitvami.
Keywords: poslovna inteligenca nadzor servisnih storitev ključni kazalniki uspešnosti Tableau
Published: 03.06.2016; Views: 1183; Downloads: 130
.pdf Full text (2,02 MB)

9.
Integracija ERP in MES sistema
Simon Oman, 2015, doctoral dissertation

Abstract: Doktorska disertacija obravnava integracijo poslovnega informacijskega sistema (ERP) in sistema za upravljanje proizvodnje (MES). Podatki v ERP nastajajo kot posledica poslovnih dogodkov in so relativno majhni po obsegu in redki v primerjavi z obsegom in frekvenco podatkov v MES. Zadnje je treba zajemati in obdelovati v realnem času, medtem ko obdelava poslovnih podatkov prenese večurne zakasnitve. Raziskava je osredotočena na konkreten informacijski sistem v poslovnem okolju avtomobilske industrije. Razvit je bil programski vmesnik za dvosmerno povezavo med poslovnim informacijskim sistemom Microsoft Dynamics NAV in sistemom za upravljanje proizvodnje Hydra. Programski vmesnik smo razvili z razvojnim okoljem C/SIDE (client/server integrated development environment). Vmesnik omogoča, da podatke ERP, kot so naročila, odpoklici, prodajni nalog in delovni nalog, v standardiziranem formatu dokumenta IDoc (intermediate document) prenesemo v delovni nalog posameznega stroja, ki ga nadzira MES. Prenos iz ERP v MES lahko sproži operater ali pa programirani časovni mehanizem. S tem je minimiran čas za implementacijo kakršnekoli spremembe delovnih nalogov na strojih (npr. povečanje količine izdelave ali najhitrejša mogoča ustavitev). Tok podatkov iz smeri MES v ERP se prav tako lahko sproži na zahtevo operaterja ali pa jo krmili časovni mehanizem. Tudi v tem primeru je uporabljen standardizirani format sporočila IDoc. V sistem ERP se prenesejo vsi relevantni podatki o dogodkih na strojih, kot so izdelana količina na posameznem delovnem nalogu, časi začetka in konca operacij in spremembe stanj strojev (delovanje, zastoj, okvara). Razvita je bila tudi aplikacija, ki te podatke prenese v sistem poslovnega obveščanja (BI, business intelligence). Za vrednotenje implementirane integracije je bil uporabljen model VRM (value reference model), ki smo ga prilagodili in prenesli v sistem poslovnega obveščanja. Model VRM definira merljive kazalnike učinkovitosti v več dimenzijah. Prilagojeni model VRM v konkretnem poslovnem okolju uporablja dimenzije: pretok, stroški in sredstva. Meritve eksperimenta, ki se nanašajo na 6-mesečno uporabo razvitega vmesnika za dvosmerno povezavo sistemov ERP in MES, so pokazale izboljšave v procesu naročanja in procesu načrtovanja. Doseženi so bili naslednji prihranki: v dimenziji pretok 48 %, v dimenziji stroški 25 % in v dimenziji sredstva 29 %. Razviti mehanizem dvostranske izmenjave podatkov je učinkovit, doseženi prihranki pa v rangu napovedi. Predstavljeni predlog omogoča nadaljnje raziskave s področja integracij med sistemi ERP in sistemi MES vzdolž celote oskrbovalne verige.
Keywords: Integracija, Poslovni informacijski sistem, Sistem za upravljanje proizvodnje, Menedžment oskrbovalne verige, Poslovna inteligenca
Published: 04.05.2016; Views: 3526; Downloads: 408
.pdf Full text (7,61 MB)

10.
Uporaba napovedovalnikov v kontrolingu
Dario Šmigoc, 2015, master's thesis

Abstract: Tema magistrskega dela je uporaba napovedovalnikov (orodij napovedovalne analitike) v kontrolingu. Namen dela je bil proučiti smotrnost uporabe orodij napovedovalne analitike v kontrolingu. Prikazati smo želeli pri katerih aktivnostih v kontrolingu lahko uporaba orodij napovedovalne analitike doprinese dodano vrednost. Napovedovalna analitika je opredeljena kot skupek različnih tehnologij s katerimi se odkrivajo razmerja in vzorci znotraj velikih količin podatkov, ki predstavljajo novo znanje oziroma se jih uporablja za napovedovanje dogodkov in vedenj. Najpomembnejše naloge kontrolerja so naloge povezane izvajanjem procesa in aktivnosti načrtovanja, naloge povezne z analiziranjem in nadziranjem poslovanja in naloge povezane z informiranjem. Najpomembnejše orodje kontrolerja, je njegov informacijski sistem, s katerim si zagotavlja podatke in informacije, ki jih potrebuje pri svojem delu. Kot najboljša rešitev na tem področju se je v zadnjem desetletju uveljavil sistem poslovne inteligence. Cilj magistrskega dela v empiričnem delu je bil, da se na osnovi pridobljenih znanj oblikuje model uporabe orodij napovedovalne analitike v kontrolingu, ter da se le-ta tudi preizkusi v praksi. V zasnovanem modelu uporabe orodij napovedovalne analitike v kontrolingu smo povezali informacijske potrebe, ki se pojavljajo v kontrolingu z zmožnostjo zagotavljanja informacij, ki jih lahko nudi napovedovalna analitika. Sistematično smo predelali vse predstavljene skupine aktivnosti kontrolinga in iskali področja, kjer bi lahko z nalogami in tehnikami napovedovalne analitike prišli do podatkov, ki bi določene procese izboljšali. Kot takšni smo v modelu opredelili dve skupini aktivnosti kontrolinga in sicer načrtovanje in analiziranje. Zasnovani model smo preizkusili v praksi in sicer smo uporabo orodja napovedovalne analitike SPSS Modeler preizkusili pri načrtovanju in analiziranju v kontrolingu Zavarovalnice Maribor d.d.
Keywords: napovedovalna analitika, podatkovno rudarjenje, poslovna inteligenca, kontroling, zavarovalništvo
Published: 04.02.2016; Views: 1199; Downloads: 179
.pdf Full text (1,31 MB)

Search done in 0.18 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica