Search

Koncern AGROKOR, kao najveća privatna i jedna od najuspješnijih hrvatskih kompanija, opredijelio se prije više godina za sustavno uvođenje elektroničkog poslovanja i poslovne inteligencije. U okviru toga u suradnji s FER-om napravljeno je niz istraživanja i unaprjeđenja njegovih postojećih informacijskih sustava. Neke od obrađenih tema su preporučiteljski sustavi, upotreba aplikacija otvorenog koda, izgradnja implicitne korporacijske društvene mreže (iCSN) poduzeća mStart te njezina analiza (SNA), analiza korištenja korporacijskih usluga kao i unaprjeđenje postojećih te razvoj novih aplikacija.

Koncern AGROKOR, kao najveća privatna i jedna od najuspješnijih hrvatskih kompanija, opredijelio se prije više godina za sustavno uvođenje elektroničkog poslovanja i poslovne inteligencije. U okviru toga u suradnji s FER- om napravljeno je niz istraživanja i unaprjeđenja njegovih postojećih informacijskih sustava. Neke od obrađenih tema su preporučiteljski sustavi, upotreba aplikacija otvorenog koda, analiza korištenja korporacijskih usluga kao i unaprjeđenje postojećih i razvoj novih aplikacija.

Koncern AGROKOR, kao najveća privatna i jedna od najuspješnijih hrvatskih kompanija, opredijelio se prije više godina za sustavno uvođenje elektroničkog poslovanja i poslovne inteligencije. U okviru toga u suradnji s FER- om napravljeno je niz istraživanja i unaprjeđenja njegovih postojećih informacijskih sustava. Neke od obrađenih tema su preporučiteljski sustavi, upotreba aplikacija otvorenog koda, analiza korištenja korporacijskih usluga kao i unaprjeđenje postojećih i razvoj novih aplikacija.

Automatizirana poslovna komunikacija pretpostavka je globalnog elektroničkog tržišta. Koncern AGROKOR, kao najveća privatna i jedna od najuspješnijih hrvatskih kompanija, opredijelio se prije više godina za sustavno uvođenje elektroničkog poslovanja i poslovne inteligencije te svoju razgranatu i informatikom podržanu djelatnost sustavno prilagođuje novim uvjetima elektroničkog poslovanja, što otvara velike mogućnosti za učinkovitije poslovanje.

Unutar svake organizacije, pa tako i na visokoškolskim ustanovama, vrlo je bitno kvalitetno upravljati znanjem što omogućava prilagodbu novim okolnostima te stalna unapređenja različitih procesa i aktivnosti. Sustavi poslovne inteligencije omogućuju efikasnu sintezu i prenošenje znanja. Kao takvi omogućuju zaposlenicima na svim razinama unutar organizacije bolji uvid u čimbenike koji utječu na njihov segment poslovanja i donošenje boljih odluka. U radu je predstavljena teoretska podloga kreiranja organizacijskog znanja. Ona je isprepletena s cjelokupnim procesom dubinske analize podataka te povezana sa sustavima poslovne inteligencije, od faze njihovog planiranja do faze intenzivnog korištenja sustava. Značajni segmenti poslovne inteligencije su različite statističke analize i dubinska analiza podataka. U radu je prikazano kako se ove analize mogu iskoristiti za unapređenje specifičnog područja djelovanja visokoškolske ustanove – u nastavi. Poseban je naglasak dan na mogućnost unapređenja izvođenja nastave, poboljšanja testiranja studenata te potencijalnog povećanja prolaznosti bez snižavanja kriterija ocjenjivanja. Također su dani prijedlozi proširenja modela podataka koji bi omogućili otkrivanje novih zakonitosti i daljnja poboljšanja. For every organization, including universities, it is very important to efficiently govern with knowledge. This enables adoption to new circumstances and improvement in different processes and business related activities. Business intelligence systems enable efficient creation and transfer of knowledge. They enable employees at every organizational level to have better view of factors affecting their business and make better decisions. This thesis introduces theoretical background of organizational knowledge creation. Presented theory is interlaced with data mining process and further related to business intelligence systems, from their planning phase to phase of their extensive usage. Important segments of business intelligence are various statistical analysis same as data mining. This thesis presents how could these segments play important role within specific ‘business’ area at universities – improvement of teaching related activities. Focus has been put particularly on efficiency of the teaching process, objectivity at student’s work evaluation and potential improvement in student passing rate without reduction in grading criteria. At the end, proposals for data model extension were given, thus enabling better insight in real world rules same as further improvements.