4/5/2017

1

MIS: Digitalno okruženje

DIGITALNO OKRUŽENJE MARKETING-INFORMACIJSKI SUSTAV

Prof.dr.sc. D. Ružić | doc.dr.sc. A. Biloš | doc.dr.sc. D. Turkalj | dr.sc. I. Kelić

Katedra za marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 3

4/5/2017

2

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 4

Utjecaj elektroničkog okruženja jest fascinantan

4/5/2017

3

4/5/2017

4

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 11

PRIMJENA IKT U KUĆANSTVIMA I KOD POJEDINACA (RH) U 2016.

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 12

4/5/2017

5

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 13

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 14

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 15

4/5/2017

6

16 MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

Web 2.0 Web 2.0 ne predstavlja novu softversku inačicu

WWW-a, već je naziv za novi način stvaranja i korištenja informacijskog prostora WWW-a

Koncept koji obilježava niz promjena u odnosu na stari WWW-prostor (tzv. Web 1.0)

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 17

Sastavnice Weba 2.0

Društveni networking

Folksonomija

Forumi RSS

Blogovi

Trenutna audio i video komunikacija

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 18

4/5/2017

7

19 MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

LinkedIn

Poslovna društvena mreža koja globalno okuplja i povezuje profesionalce različitih zvanja

Prihodi kroz sustav za pronalazak talenata

marketinški sustav

sustav premium sadržaja

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 20

21

4/5/2017

8

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 22

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 23

24 MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

4/5/2017

9

25 MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

26 MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

Wikipedia?

Višejezična internetska enciklopedija slobodnog sadržaja

Wiki + enciklopedija

Peto najpopularnije web-sjedište u svijetu s 500 milijuna jedinstvenih posjetitelja mjesečno (comScore)

27

4/5/2017

10

Internetski informacijski prostor

Samo je dio ukupnog informacijskog prostora

Nije uređen

Različiti izvori s mnoštvom tema

Informacije se nalaze u vrlo različitim i ponekad nekompatibilnim oblicima

– Do njih se može doći na različite načine

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 28

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 29

Izvori sekundarnih podataka?

Pretraživanje sekundarnih informacija

Tražilice

Metatražilice

Tematski katalozi

Ostali sustavi: – Višestruka sučelja

– Specijalizirana sučelja

– Imenički servisi utemeljeni na WWW-u

– Web alati za pretraživanje drugih resursa

– Baze podataka

– Portali

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 30

4/5/2017

11

Tražilice

Specijalizirani automatizirani sustavi

Pretražuju dostupne internetske resurse, bilježe pronađeno te omogućuju pretraživanja prikupljenih bilješki

Proces ažuriranja baze podataka je kontinuiran

31

PREDNOSTI

Velike i složene baze podataka

Redovno se ažuriraju

Mogućnost postavljanja složenih upita i

Velika brzina rada (efikasno pretraživanje)

Rangiranje web-sjedišta (page rank)

NEDOSTATCI

Nepostojanje kontrole kvalitete i klasifikacije

Rezultati pretraživanja ponekad mogu biti i izvan konteksta, što može dodatno otežati samu pretragu

Ponekad mogu sadržavati zastarjele i nepostojeće web adrese

Prednosti i nedostaci tražilica

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 32

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 33

4/5/2017

12

PageRank

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 34

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 35

Jezik

Vrijeme indeksiranja

Tip datoteke

Vezano uz lokaciju

!

Google napredno pretraživanje

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 36

4/5/2017

13

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 37

Koristan alat za brzu pretragu slikovnih datoteka

Posebnu pažnju usmjeriti na autorska prava !

Google Images

www.google.com/trends/

Baze podataka

http://www.online-baze.hr/

http://www.ebscohost.com/

http://www.emeraldinsight.com/

http://books.google.com/

http://scholar.google.com/

http://hrcak.srce.hr/

39

4/5/2017

14

ResearchGate (www.researchgate.net) 40

Institucije – tvornice SP DZS HNB HZZ HANFA HGK MFIN ZSE UNESCO EUROSTAT OECD EUROBAROMETER EUROPEAN SOCIAL SURVEY GEM

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 41

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 42

DZS

4/5/2017

15

43 MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

44

Poslovna.hr

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 45

Google - napredno pretraživanje

4/5/2017

16

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 46

Google Scholar

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 47

Online baze podataka

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 48

Brojnost izvora podataka eksponencijalno raste uz korištenje interneta

Količina internetskog informacijskog sadržaja udvostručuje se u razdoblju od samo nešto više od godinu dana

Povećanje kvalitete primjenjivih informacija ni približno ne prati taj rast

2 3 1

Količina i kakvoća (1)

4/5/2017

17

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 49

Između količine podataka i njihove kvalitete ne mora bezuvjetno postojati izravna proporcionalnost

!

Količina i kakvoća (2)

Kategorije kvalitete podataka Standardiziranost (ujednačenost)

Podudarnost (sukladnost)

Vjerodostojnost (verificiranost)

Proširivost (skalabilnost)

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 50

Višekanalni dohvat

Uz povećanu količinu dostupnih podataka javljaju se i mogućnosti višekanalnog pristupa tim podacima

Raste opasnost od

• Nedosljednosti (nekonzistentnosti),

• Nepotpunosti (nekompletnosti),

• Umnožavanja (multiplikacije, replikacije)

• Zalihosti (redundancije) prikupljenih podataka

51 MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku

4/5/2017

18

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 52

Nove tehnologije pridonose povećanju rizika od nesvjesne uporabe loših podataka kao podloge za poslovno odlučivanje ili pak neodgovornog ignoriranja takvih rizika

Utjecaj na procese odlučivanja, a samim time i na rezultate poslovanja tvrtke

!

Problem viška

Zahtjevi kakvoće poslovnih podataka

Jednostavnost uporabe

Prilagodljivost

Učinkovitost

Neovisnost o računalnoj platformi

Ekonomičnost

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 53

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 54

Tvrtke su ovisne o podacima

Nemoguće je donositi dobre poslovne odluke ako podaci nisu kvalitetni

Uzeti u obzir osnovne zahtjeve kojima podaci moraju udovoljavati 2 3 1

Zbog čega je kakvoća podataka važna u poslovanju?

4/5/2017

19

Hvala na pažnji

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 55

Korištena literatura i korisne poveznice

Ružić, D., Biloš, A., Turkalj, D. (2014). E-marketing, 3. izmijenjeno i dopunjeno izdanje. Osijek: Ekonomski fakultet u Osijeku.

Vranešević, T. (2014). Tržišna istraživanja u poslovnom upravljanju. Zagreb: Accent.

Grbac, B., & Meler, M. (2010). Metrika marketinga. Rijeka: Ekonomski fakultet Sveučilišta u Rijeci.

Kotler, P., Keller, K., Martinović, M. (2014). Upravljanje marketingom, 14. izdanje. Zagreb: Mate doo.

Stair, R., Reynolds, G. (2007). Principles of Information Systems, Eighth Edition. Boston: Course Technology Press.

Weinschenk, S. (2011). 100 things every designer needs to know about people. Pearson Education.

Javorović, B., Bilandžić, M. (2007). Poslovne informacije i business inteligence. Zagreb: Golden marketing.

http://www.dzs.hr/Hrv_Eng/publication/2016/02-03-02_01_2016.htm

http://www.dzs.hr/Hrv_Eng/publication/2016/02-03-01_01_2016.htm

MIS 2016/2017, Ekonomski fakultet u Osijeku 56