21/05/2015

1

MIS: Upravljanje znanjem

UPRAVLJANJE ZNANJEM MARKETING-INFORMACIJSKI SUSTAV

Prof.dr.sc. D. Ružić | doc.dr.sc. A. Biloš | doc.dr.sc. D. Turkalj | Ivan Kelić, univ.spec.oec.

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

Prije nego počnemo… Jeste li pretplaćeni ne neki newsletter?

Koje web-sjedište često posjećujete?

Gdje se informirate?

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 3

21/05/2015

2

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 4

Znanje

Progresija spoznaje

Podaci

• Činjenice

Informacije

• Smisleni podaci

Znanje

• Organizirane informacije

Mudrost

• Primjenjeno znanje

Prosvjetljenje

• Jasnoća percepcije

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 5

Sustavi za upravljanje znanjem Knowledge management system (KMS)

– Organizirani skup ljudi, procedura, softvera, baza podataka i uređaja

– Koristi se za kreiranje, pohranjivanje, dijeljenje i uporabu organizacijskog znanja i iskustva

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 6

21/05/2015

3

Znanje?

Podatak

Na skladištu trgovine se nalazi 20 računala

Informacija

Trgovina će potrošiti cijelu zalihu računala

ako se danas ne naruči nova pošiljka

Znanje

Nazvati 555 – 555 i naručiti novu

pošiljku

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 7

Prikaz KMS-a Stvaranje

znanja

Pohranjivanje znanja

Dijeljenje znanja

Korištenje znanja

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 8

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 9

Što je umjetna inteligencija?

21/05/2015

4

Umjetna inteligencija Umjetna inteligencija

– Sposobnost računala da oponaša ili replicira funkcije ljudskog mozga

Aplikacija umjetne inteligencije

– Kreiranje medicinskih dijagnoza

– Istraživanje prirodnih resursa

– Lociranje kvarova u mehaničkim uređajima

– Pomoć pri dizajniranju i razvoju računalnih sustava

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 10

Sustavi umjetne inteligencije

Ljudi, procedure, hardver, softver, podaci i znanje potrebno za razvoj računalnih sustava i tehnologije koji pokazuju karakteristike inteligencije

Istraživači, znanstvenici i eksperti iz područja načina na koji ljudi razmišljaju su često uključeni u razvijanje sustava

11 MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku

Prirodna i umjetna inteligencija Mogućnost Prirodna inteligencija Umjetna inteligencija

Niska Visoka Niska Visoka

Uporaba osjetila (oči, uši, dodir, njuh)

Kreativnost i imaginacija

Učenje iz iskustva

Prilagodba novim situacijama

Osiguravanje troška postizanja inteligencije

Potreba za velikim količinama eksternih informacija

Korištenje raznovrsnih izvora informacija

Kompleksne kalkulacije

Transfer informacija

Brzi I precizni nizovi kalkulacija

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 12

21/05/2015

5

Glavne grane umjetne inteligencije

Um

jetn

a in

teli

gen

cija

Robotika

Vizualni sustavi

Glasovno prepoznavanje

Učeći sustavi

Neuralne mreže

Ekspertni sustavi

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 13

A.I. 14

Robotika Mehanički ili računalni uređaji koji obavljaju zadatke

– Za koje treba velik stupanj preciznosti

– Zamorne ili opasne za čovjeka

Roboti su ključna komponenta današnjih automatiziranih sustava proizvodnje i vojnih sustava

Buduće generacije robota će naći širu primjenu u bankama, restoranima, rezidencijalnim objektima, medicini i opasnim okruženjima

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 15

21/05/2015

6

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 16

Vrijeme za pauzu?

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 17

Vizualni sustavi

Hardver i softver koji omogućuje računalima slikanje, obradu i manipulaciju slika

Analiza otisaka prstiju

Identifikacija ljudi na temelju značajki lica

Koriste se zajedno sa robotima kako bi isti dobili podatke o prostoru u kojem se nalaze

18 MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku

21/05/2015

7

Glasovno prepoznavanje Obrada koja omogućava računalima shvaćanje i reakciju na

naredbe izrečene u prirodnom jeziku (primjerice hrvatskom)

Glasovno prepoznavanje – konvertiranje audio podataka u riječi

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 19

Učeći sustavi Spoj softvera i hardvera koji omogućava računalu da

promjeni način funkcioniranja ili reakciju, a koji se baziraju na temelju povratne informacije koju dobiva – Nužan je feedback (povratna veza) aktivnosti ili odluka

Na temelju povratne veze će se definirati buduće reakcije sustava

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 20

Neuralne mreže Računalni sustav koji simulira funkcioniranje ljudskog

mozga – Mogućnost pronalaska informacije čak i ako neki neuralni čvor ne

funkcionira

Brzo modificiranje podataka kao rezultat novih informacija

Otkrivanje veza i trendova u velikim bazama podataka

Riješavanje složenih problema za koje nedostaje dio informacija

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 21

21/05/2015

8

Ekspertni sustavi Oponašaju aktivnosti eksperata u nekom području

Istraživanje novih poslovnih mogućnosti

Povećavanje sveukupne profitabilnosti

Smanjivanje troškova

Pružaju izvrsnu uslugu kupcima i klijentima

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 22

Kada koristiti ekspertne sustave

Obuhvatiti i sačuvati nezamjenjivu ljudsku ekspertizu

Riješiti problem koji se ne može riješiti (ili može vrlo teško) uz tradicionalne metode

Razviti konzistentniji sustav od živih ekperata

Pružiti ekspertna znanja na većem broju lokacija istovremeno i za veći broj ljudi

Pružiti ekspertna znanja u okruženjima opasnim po život čovjeka

Pružiti znanja koja su iznimno skupa i/ili rijetka

Razviti rješenja brže od živih eksperata

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 23

Prednosti ekspertnih sustava (1)

Povećana dostupnost

– Ekspertni sustavi mogu se koristiti na bilo kojoj lokaciji, 24 sata na dan

– U mnogim područjima ljudske aktivnosti i na mnogo geografskih lokacija nedostaje eksperata

Smanjena cijena

– Ekspertni sustavi znatno su jeftiniji od eksperata

Brzina reakcije

– Mogućnost brze reakcije na nastali problem (npr. u slučaju opasnosti)

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 24

21/05/2015

9

Prednosti ekspertnih sustava (2) Tumačenje

– Detaljni opis tijeka zaključivanja koje je dovelo do zaključka

Povećana pouzdanost – Ekspertni sustavi ne zaboravljaju i ne rade greške zbog

umora pa se možemo pouzdati u njihova rješenja

Rad u opasnim okolinama – Ekspertni sustavi mogu se koristiti u okolinama u

kojima ljudi ne smiju boraviti (npr. u nuklearnim elektranama ili kemijskim postrojenjima) ili ne mogu boraviti

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 25

Virtualna stvarnost Sustav virtualne stvarnosti

– Omogućava korisniku kretanje i interakciju u računalno generiranom okruženju

Potpuna virtualna stvarnost

– Korisnik je u cjelosti “uronjen” u umjetni, trodimenzionalni svijet koji je u potpunosti računalno generiran

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 26

Uređaji povezivanja Zaslon koji se postavlja na glavu (Head-mounted

display - HMD)

CAVE

– Projiciranje stereo prikaza na zidove i pod prostorije

Slušalice

Haptičko sučelje

– Uređaji osjetljivi na dodir

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 27

21/05/2015

10

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 28

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 29

Oblici virtualne stvarnosti Immersive virtual reality (uronjena)

Navigacija mišem u trodimenzionalnom okruženju preko zaslona

Sustavi stereo projekcije

Stereo naočale

Sustavi teleprisutnosti

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 30

21/05/2015

11

Google Glass MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 31

Aplikacije virtualne stvarnosti Medicina

– Pregledi i dijagnoze, psihoterapija

Edukacija i treninzi

– Virtualna putovanja, vojna obuka

Neketrenine i turizam

– Virtualni prikazi nekretnina i turistričkih destinacija

Zabava

– Igre

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 33

21/05/2015

12

Korištena literatura i korisni linkovi Stair, R., Reynolds, G.: Principles of Information Systems, Eighth Edition, Course

Technology Press, Boston, 2007. Ružić, D., Biloš, A., Turkalj, D.: E-marketing, 3. izmijenjeno i dopunjeno izdanje,

Ekonomski fakultet u Osijeku, Osijek, 2014. Kotler, Ph.: Upravljanje marketingom, deveto izdanje, Mate, 2001. Čerić, V., Varga, M.: Informacijska tehnologija u poslovanju. Element, Zagreb

2004 http://en.wikipedia.org/wiki/Haptic_technology http://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_management_system http://www.youtube.com/watch?v=VlRdoL-4dXA&feature=related http://www.cs.stir.ac.uk/~lss/NNIntro/InvSlides.html http://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html http://www.willamette.edu/~gorr/classes/cs449/intro.html http://web.zpr.fer.hr/ergonomija/2003/cvitanic/4_1-VR.htm http://johnkapeleris.com/blog/?p=1752

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 34

Hvala na pažnji

MIS 2014/2015. Ekonomski fakultet u Osijeku 35