04 Izpitni centri ECDL ECDL (European Computer Driving License), ki ga v Sloveniji imenujemo evropsko raËunalni.ko spriËevalo, je standardni program usposabljanja uporabnikov, ki da zaposlenim potrebno znanje za delo s standardnimi raËunalni.kimi programi na informatiziranem delovnem mestu, delodajalcem pa pomeni dokazilo o usposobljenosti. V Evropi je za uvajanje, usposabljanje in nadzor izvajanja ECDL poobla.Ëena ustanova ECDL Fundation, v Sloveniji pa je kot Ëlan CEPIS (Council of European Professional Informatics) to pravico pridobilo Slovensko dru.tvo INFORMATIKA. V draavah Evropske unije so pri uvajanju ECDL moËno angaairane srednje in visoke .ole, aktivni pa so tudi razliËni vladni resorji. Posebno pomembno je, da velja spriËevalo v 148 draavah, ki so vkljuËene v program ECDL. Doslej je bilo v svetu izdanih ae veË kot 11,6 milijona indeksov, v Sloveniji veË kot 17.000, in podeljenih veË kot 11.000 spriËeval. Za izpitne centre v Sloveniji je usposobljenih osem organizacij, katerih logotipe objavljamo. VSEBINA UPORABNA INFORMATIKA 2016 ©TEVILKA 4 OKT/NOV/DEC LETNIK XXIV ISSN 1318-1882 Znanstveni prispevki Marko ©kufca, Ale. PopoviË Sobivanje pristopovkpodatkovni analitiki 151 Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, RobertLeskovar Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter 164 Bojan Cestnik, Alenka Kern ©tudija primera uspe.nosti uporabe spletnih storitev e-uprave na stanovanjskem podroËju 172 Strokovni prispevki Benjamin Urh, Maja Zajec Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov 178 Poglediv zgodovino Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad AContribution to the History of Computing and Informatics in West Balkans Countries 191 Informacije Iz Islovarja 201 UPORABNA INFORMATIKA 2016 ©TEVILKA 4 OKT/NOV/DEC LETNIK XXIV ISSN 1318-1882 Ustanovitelj in izdajatelj Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana Predstavnik Niko Schlamberger Odgovorni urednik Jurij JakliË Uredni.ki odbor Marko Bajec,Vesna BosiljVuk.iE, Sjaak Brinkkemper,Gregor Hauc, Jurij JakliË, Andrej KovaËiË, Jan von Knop, Jan Mendling, Miodrag PopoviE, Katarina Puc, Vladislav RajkoviË, Ivan Rozman, Pedro Simoes Coelho, JohnTaylor, Mirko Vintar,TatjanaWelzerDruaovec Recenzenti Marko Bajec,Teja Batagelj, Marko Bohanec, Borut »ampelj, Janez Dem.ar, Nadja Dobnik, Jure Erjavec,Tomaa Erjavec, LiljanaFerbar Tratar, Bogdan FilipiË, Aleksandar GavriË, Ivan GerliË, Janez Grad, Miro Gradi.ar,TanjaGrublje.iË, Mojca Indihar .temberger,Tadeja Jere Jakulin, Bojan Jo.t, Tina JukiE, Miroljub KljajiE, Mirjana KljajiE Bor.tnar,Tomaa KlobuËar, Andrej KovaËiË, NivesKreuh, Marjan Krisper, Marija Milavec Kapun, Janja Nogra.ek, Gregor PetriË, Andreja Pucihar,Uro. RajkoviË,Tanja RajkoviË, Vladislav RajkoviË, Andrej Robida, Niko Schlamberger, Brane ©mitek, Mitja ©tiglic, AndrejTom.iË, MarinaTrkman, PeterTrkman,TomaaTurk, Borut Werber, Bo.tjan Avanut TehniËna urednica MiraTurk ©kraba Lektoriranje MiraTurk ©kraba (slov.) Marvelingua (angl.) Oblikovanje KOFEIN DIZAJN, d. o. o. Prelom in tisk Boex DTP, d. o. o., Ljubljana Naklada 600 izvodov Naslov uredni.tva Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Uredni.tvorevije Uporabna informatika Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana www.uporabna-informatika.si Revija izhaja Ëetrtletno. Cena posamezne .tevilkeje 20,00 EUR. Letna naroËnina za podjetja 85,00 EUR, za vsak nadaljnji izvod 60,00 EUR, za posameznike 35,00 EUR, za .tudente in seniorje 15,00 EUR.Vcenoje vkljuËen DDV. Izdajanjerevije Uporabna informatikav letu 2016 sofinancira Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. Revija Uporabna informatikajeod .tevilke 4/VII vkljuËena v mednarodno bazo INSPEC. Revija Uporabna informatikajepod zaporedno .tevilko 666 vpisana v razvid medijev,kiga vodi MinistrstvozakulturoRS. Revija Uporabna informatikaje vkljuËenav Digitalno knjianico Slovenije (dLib.si). YSlovensko dru.tvo INFORMATIKA Vabilo avtorjem Vreviji Uporabna informatika objavljamo kakovostne izvirne Ëlanke domaËih in tujih av­torjevznaj.ir.egapodroËjainformatikevposlovanju podjetij,javniupraviin zasebnem aivljenjuna znanstveni,strokovniininformativniravni;.eposebno spodbujamoobjavo interdisciplinarnih Ëlankov. Zato vabimo avtorje,da prispevke,ki ustrezajo omenjenim usmeritvam, po.ljejo uredni.tvurevijepo elektronski po.ti na naslov ui@drustvo­-informatika.si. Avtorjeprosimo,dapri pripravi prispevka upo.tevajo navodila, objavljenav nadaljeva­ nju ter na naslovu http://www.uporabna-informatika.si. Za kakovost prispevkov skrbi mednarodni uredni.ki odbor. »lanki so anonimno recen­zirani,o objavipana podlagirecenzij samostojno odloËauredni.ki odbor. Recenzenti lahko zahtevajo, da avtorji besedilo spremenijo v skladu s priporoËili in da popravljeni Ëlanek ponovno prejmejo v pregled. Uredni.tvo pa lahko .e pred recenzijo zavrne objavo prispevka,Ëe njegova vsebina ne ustreza vsebinski usmeritvirevije aliËe Ëlanek ne ustreza kriterijemza objavovreviji. Pred objavo Ëlanka mora avtor podpisati izjavoo avtorstvu,skatero potrjuje original­nost Ëlanka in dovoljuje prenos materialnih avtorskih pravic. NenaroËenih prispevkov ne vraËamoinne honoriramo. Avtorjiprejmejo enoletno naroËninonarevijo Uporabna informatika,ki vkljuËuje avtorski izvodrevijein.e nadaljnje tri zaporedne .tevilke. Ssvojim prispevkomvreviji Uporabna informatika boste prispevalik.irjenju znanja na podroËju informatike. Aelimo si Ëim veË prispevkov z raznoliko in zanimivo tematiko in se jih ae vnaprej veselimo. Uredni.tvorevije Navodila avtorjem Ëlankov »lanke objavljamo pravilomav sloven.Ëini, Ëlanke tujih avtorjevpav angle.Ëini. Bese­dilonajbo jezikovno skrbno pripravljeno.PriporoËamo zmernostpri uporabitujkin‡ kjerje mogoËe‡njihovo zamenjavos slovenskimi izrazi.VpomoËpri iskanju sloven­skih ustreznic priporoËamo uporabo spletnega terminolo.kega slovarja Slovenskega dru.tva Informatika Islovar (www.islovar.org). Znanstveni Ëlanek naj obsega najveË 40.000 znakov, strokovni Ëlanki do 30.000 zna­ kov, obvestila in poroËila pa do 8.000 znakov. »lanek naj bo praviloma predloaen v urejevalniku besedil Word (*.doc ali *.docx) v enojnem razmaku, brez posebnih znakov ali poudarjenih Ërk. Za loËilom na koncu stav­ka napravite samo en prazen prostor, pri odstavkih ne uporabljajte zamika. Naslovu Ëlanka naj sledi za vsakega avtorja polno ime, ustanova, v kateri je zaposlen, naslovin elektronski naslov. Sledinaj povzetekvsloven.Ëinivobsegu8do10 vrsticin seznamod5do8kljuËnih besed,ki najbolje opredeljujejo vsebinski okvir Ëlanka.Pred povzetkomvangle.Ëininajbo.e angle.kiprevod naslova, prav takopanaj bodo doda­ne kljuËne besedevangle.Ëini. Obratno veljavprimerupredloaitve Ëlankavangle.Ëini. Razdelkinaj bodo naslovljeniin o.tevilËeniz arabskimi .tevilkami. Slike in tabele vkljuËite v besedilo. Opremite jih z naslovom in o.tevilËite z arabskimi .tevilkami. Vsako sliko in tabelo razloaite tudi v besedilu Ëlanka. »e v Ëlanku uporab­ljate slike ali tabele drugih avtorjev, navedite vir pod sliko oz. tabelo. Revijo tiskamo v Ërno-beli tehniki, zato barvne slike ali fotografije kot original niso primerne. Slik zaslonov ne objavljamo, razen Ëe so nujno potrebne za razumevanje besedila. Slike, grafikoni,organizacijskeshemeipd.najimajobelo podlago.EnaËbe o.tevilËitevokle­pajih desno od enaËbe. Vbesediluse sklicujtena navedeno literaturo skladnos pravili sistemaAPAnavajanja bibliografskihreferenc, najpogosteje torejv obliki (Novak&KovaË, 2008, str. 235). Na koncu Ëlanka navedite samo v Ëlanku uporabljeno literaturo in vire v enotnem seznamupo abecednemredu avtorjev, prav takovskladuspraviliAPA.VeËo sistemu APA, katerega uporabo omogoËa tudi urejevalnik besedil Word 2007, najdete na strani http://owl.english.purdue.edu/owl/resource/560/01/. »lanku dodajte kratek aivljenjepis vsakega avtorjav obsegudo8 vrstic,v katerem poudarite predvsem strokovne doseake. ZNANSTVENI PRISPEVKI Sobivanje pristopovkpodatkovni analitiki Marko ©kufca, ADD, d. o. o., Tbilisijska 85, 1000 Ljubljana Ale. PopoviË, Univerza v Ljubljani, Ekonomska fakulteta, Kardeljeva plo.Ëad 17, 1000 Ljubljana marko.skufca@add.si; ales.popovic@ef.uni-lj.si IzvleËek Uvajanje in uporaba sistemov za poslovno inteligenco temelji na razliËnih arhitekturnih in uporabni.kih pristopih, pri Ëemer se eni bolj, drugi manj sistematiËno lotevajoprocesa podatkovne integracijein gradnje analitiËne ravnire.itev.Vosnovi razlikujemomedadhocarhitekturnim pristopom in sistemskim arhitekturnim pristopom,priËemerimavsak nekatere omejitvepri zagotavljanju kakovostnihinformacij.PotrebenjedrugaËen pristop, izbolj.avaenegaodobehalipanjuno uËinkovito povezovanje.Vprispevkusmo raziskaliinopredelilisobivanjeobehpristopovkotenegaod naËinov izrabe prednosti obeh znotraj okolij poslovnointeligenËnih re.itev. KljuËni prispevek je opredelitev koncepta sobivanja pristopov ter arhi­tekturnega artefakta, s katerim lahko podpremo tak pristop. KljuËne besede: podatkovna analitika, poslovna inteligenca, skupne dimenzije, podatkovna integracija, analitiËne re.itve. Abstract Ensuring coexistence of different approaches to data analytics Theintroductionanduseof business intelligencesystemsisbasedon variousarchitectureanduserapproaches,wheretheyaddresstovarying degreesof systematization theprocessof data integration and establish analytical levels. Fundamentally, there exist two architecture approa­ches:the ad-hocandthe systematic approach, eachof them associated with certain limitationsrelatedtotheprovisioningof quality informati­on.Adifferentapproachisrequiredbyeitherimprovingoneofeitherorbyinterconnectingthem efficiently.Thispaperexploresand definesthe coexistenceof both approachesasa methodof usingthe benefitsof both approaches withinthe environmentof business intelligence solutions. Thekeypropositionisthe definitionofthe coexistence conceptandthe definitionofanarchitectural artefact supportingsuchanapproach. Keywords: data analytics, business intelligence, conformed dimensions, data integration, analytical solutions. 1 UVOD Potrebepo kakovostnih informacijahvkonkurenËnih poslovnih okoljih so vse veËje. Kompleksnost poslovnih okolij in njihova dinamika zahtevata hitro prilagajanje informacijskih re.itev in njihovo fleksibilnost (Krawatzeck in Dinter,2015). Na te izzive se podjetja vse pogosteje odzivajo z uvajanjem sistemov po­slovne inteligence (angl. Business Intelligence Systems,v na­daljevanju SPI). Ti so .ir.e uporabljeni na .tevilnih podroËjih poslovnega odloËanja, na katerih podjetja prek odloËitev ustvarjajo poslovno vrednost(YeohinPopoviË, 2016). English (2005) opredeljuje sistem poslovne inteligence kot tehnolo.ko re.itev,ki vsebuje kakovostne informacijev dobro zasnovanih podatkovnih shrambah, s .irokim naborom funkci­onalnosti, ki uporabnikom omogoËajo pravoËasen dostop, uËinkovito analiziranje ter predstavitev koristnih informacij in uvidov za sprejemanje odloËitev na podlagi analitiËnih dejstev. Kimball in Ross (2013) poudarjata pomen .iroke sprejetosti sistemov poslovne inteligence v organiza­ciji ter kakovostnih informacij. Eppler (2006) kako­vost informacij meri z vidika kakovosti vsebine ter dostopa do informacij. Sistem poslovne inteligence mora zagotavljati obe dimenziji kakovosti (PopoviË in JakliË, 2015). VeËja je odgovornost odloËevalca za sprejem prave odloËitve, veËji je pomen kakovostne informacije zanj, pri Ëemer ima glede na merila pred­nost vsebina pred dostopnostjo (PopoviË, Hackney, Coelho in JakliË, 2014). Sistem poslovne inteligence podpira procese zbi­ranja, hranjenja in dostopa do podatkov ter njihovo analizo prek razliËnih odjemalskih orodij in aplika­cij (Wixom in Watson, 2012). Pokriva celotno verigo - od zajema podatkov prek predelave v informaci­jo in njihove rabe pri konËnih uporabnikih. Proces preoblikovanja delimo na nivo integracije podatkov (angl. data integration) in analitiËni nivo. Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki Kakovost vsebine informacij primarno zagota­vljamo v procesu integracije podatkov, medtem ko je kakovost dostopa veËinsko v domeni analitiËnega nivoja (PopoviË in JakliË, 2015). Teorija medijev znanja (angl. knowledge media theory) izhaja iz naËela, da mora uvedba SPI izhajati iz analize potreb konËnih uporabnikov (Eppler, 2006). Tehnolo.ke in funkcionalne zahteve morajo biti od­raz poslovnih potreb in ne nasprotno (Loshin, 2012). Pomembna je vnaprej.nja opredelitev .iroko sprejete strategije poslovne inteligence (angl. Business Intelli­gence, v nadaljevanju PI). Njen namen je opredelitev kljuËnih ciljev in zahtev iniciative PI na ravni podjetja ter identifikacija projektov, potrebnih za njeno reali­zacijo (Sherman, 2014). Zagotoviti je treba enotno ra­ven pravil in politik upravljanja poslovnih potreb ter iz njih izhajajoËih zahtev, definicij in podatkov (Kim­ball, Reeves, Ross in Thornthwaite, 2008). Podjetja poslovna pravila in definicije podatkov tradicionalno oblikujejo znotraj poslovnih funkcij ali oddelkov, kar ima za posledico neskladje defini­cij med posameznimi procesi, oddelki ali funkcija­mi (Kimball in Ross, 2013). Posledica neskladnosti so analitiËni silosi (Kimball in Ross, 2013; Sherman, 2014), ki nastajajo pri naprednih uporabnikih in so namenjeni parcialni zadovoljitvi potreb omejene skupine posameznikov (Sherman, 2014). Tradicional­no so podprte z rabo preglednic, v zadnjem Ëasu pa tudi samopostreanih analitiËnih orodij. Pogosto jih uporabljajo kot alternativo SPI in so lahko posledica tako odsotnosti kot pomanjkljivosti le-tega v podje­tju (Zimmer, Baars in Kemper, 2012). Lahko so tudi posledica potreb po zagotavljanju pravoËasnosti hi­trih re.itev ali obravnave enkratnih in redkih proble­mov. Njihov obstoj ni nujno problematiËen (Kretzer in Maedche, 2014), vendar veËja kot je kompleksnost podatkovnih integracij in .tevilo njihovih uporabni­kov, veËje izzive prina.a uvedba take re.itve (Sher­man, 2014). V prispevku obravnavamo problematiko uvedbe in rabe SPI ob uporabi razliËnih pristopov. Z arhitek­turnega vidika delimo pristope na sistemski in ad hoc pristop, medtem ko z vidika naËina dostopa do informacij loËimo samopostreani pristop in pristop na zahtevo. V delu se osredinjamo na arhitekturni vi­dik pristopov. Sistemski pristop je centraliziran, vodi ga informatika, njegova glavna cilja sta zagotoviti integrirano centralno zbirko podatkov in jo upravlja­ti. Spremembe vpeljujemo v sistem ob predpostav­ki ohranjanja celote. Na drugi strani ad hoc pristop pomeni decentraliziran pristop, ki ga vodi konËni uporabnik, katerega cilj je sestaviti arhitekturo, prila­gojeno trenutnim potrebam uporabnika ali skupine. Tako sistemski kot ad hoc pristop ne podpirata v celoti glavnega namena SPI po zagotavljanju kako­vostnih informacij (Zimmer idr., 2012), zato je potre­ben drugaËen pristop, izbolj.ava enega od obeh ali pa njuno uËinkovito povezovanje. Namen prispevka je raziskati in opredeliti sobivanje obeh pristopov, kar bi omogoËilo izrabo prednosti obeh pristopov zno­traj okolij SPI. Cilj je izdelava konceptualnega mo­dela ter predloga arhitekture sistema, ki temelji na sobivanju obeh arhitekturnih pristopov s predlogom konkretnega arhitekturnega artefakta. Za oblikova­nje modela in artefakta smo uporabili metodolo.ki pristop znanosti o dizajnu (angl. design science), pri Ëemer smo teoretiËna izhodi.Ëa podprli z empiriËni­mi spoznanji v obliki vinjet ter opredelitve potencial­nih scenarijev rabe. 2 PRISTOPIKPODATKOVNI ANALITIKI Pristopi k uvedbi sistema poslovne inteligence se de­lijo glede na dve dimenziji. Prva pomeni arhitekturni vidik, druga pa vidik dostopa do informacij (slika 1). Z arhitekturnega vidika se delijo na sistemski pristop (A, C) in ad hoc pristop (B, D), medtem ko se z vidika naËina dostopa do informacij delijo na samopostreani pristop (A, B) in pristop na zahtevo (C, D). Glavni na­men dela je v opredelitvi arhitekturnega elementa, ki bi omogoËal bolj.e povezovanje razliËnih pristopov. »eprav v prispevku obravnavamo vse vidike, se v nadaljevanju osredinjamo predvsem na arhitekturni vidik pristopov. Sistemski Ad hoc Samopostreano A B Na zahtevo C D Slika 1: Pristopikpodatkovni analitiki Sistemi poslovne inteligence v praksi nastopajo v razliËnih pojavnih oblikah (Carrol in Ian, 2014; Evel­son, 2015; Oestreich, 2016a). Delimo jih na tradicio­nalne, agilne in samopostreane. Sistemski pristop v veliki meri odraaa znaËilnost in lastnosti tradicional­nega PI (A, C). Agilni PI v svoji osnovni ideji (B, D) sovpada z ad hoc pristopom. V svoji skrajni obliki predpostavlja popolno samostojnost uporabnikov in Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki s tem samopostreani dostop do informacij. V praksi kombinacijo pogosto omenjajo kot samopostreani PI (B). Agilni sistemi poslovne inteligence predvsem na ravni integracije podatkov ohranjajo prakse sistem­skega pristopa na delu, katerega cilj je zagotavljati centralizirane in integrirane informacije (Sherman, 2014). Gre za ohranjanje sistemskega pristopa v delu, v katerem se je ad hoc pristop izkazal za pomanjk­ljivega. 2.1 Sistemski pristop Z arhitekturnega vidika sistemski pristop (A, C) na­tanËno opredeljuje tok podatkov od izvora do upo­rabnikov informacij. Predpisuje zdruaevanje podat­kov iz veË podatkovnih virov v centralni shrambi podatkov ter temelji na centraliziranem upravljanju podatkov in informacij z doslednim upo.tevanjem standardov. Z vidika dostopa do informacij sistem veËinoma temelji na pristopu na zahtevo (C), Ëeprav uporabnikom omogoËa uporabo samopostreanega pristopa do informacij (A). Ta je omejen na vnaprej pripravljene analitiËne modele, razvoj podatkovnih integracij in analitiËnih re.itev pa je v primarni do­meni informatikov. Sistemski pristop je skladen s teorijo sistemov (Romero in Vernadat, 2016) ter sle­di zahtevi po oblikovanju celote, v kateri vsak del sistema pomembno vpliva na konËni rezultat in ga kot takega ni mogoËe izloËiti iz sistema. Spremembe vpeljemo tako, da bistveno ne spreminjamo celote, ampak jo pomagamo ohranjati (Romero in Vernadat, 2016). Sredi.Ëe arhitekture sistemskega pristopa je skladi.Ëe podatkov (angl. data warehouse). Podat­ke od vira do podatkovnega skladi.Ëa pripeljemo v procesu zajema (angl. extract), transformacije (angl. transform) in polnjenja podatkov (angl. load, v nada­ljevanju ETL). Integrirani podatki so od tam naprej na voljo konËnim uporabnikom in analitiËnim apli­kacijam (Ariyachandra in Watson, 2010). ©irko sprejet in uveljavljen naËin organizacije po­datkov v SPI je dimenzijski model (English, 2005; Kimball in Ross, 2013; Turban, Sharda, Delen in King, 2010). Model je bil v samem izhodi.Ëu ustvarjen z namenom prezentacije podatkov v obliki, razumljivi konËnim uporabnikom (Kimball in Ross, 2013). Kim-ball in Ross (2013) trdita, da je analitiËni sistem lahko le tako dober, kot so dobre njegove dimenzije. Osnovna oblika implementacije dimenzijskega modela je znana pod imenom zvezdna shema (angl. star scheme). Za njeno prezentacijo predlagajo upo­rabo matrike vodila (angl. bus matrix), tj. tehnike za popis relacij med dimenzijami in dejstvi v obliki ma-trike, ki v vrsticah navaja poslovne procese, v stolp­cih pa dimenzije. Posamezna podroËja so primerlji­va glede na skupni presek med dimenzijo in poslov­nim podroËjem (Kimball in Ross, 2013). Rezultat dosledno izvedenega sistemskega pri­stopa so dobra kakovost informacij, njihova dosled­nost in varnost. Pristop zagotavlja visoko stopnjo integracije med poslovnimi podroËji, kot tudi sled­ljivosti podatka od izvora do ponora, vendar se pod­jetja na drugi strani sooËajo z dolgimi razvojnimi cikli in manj.o fleksibilnostjo re.itve, ki se kaae v manj.i stopnji prilagodljivosti konkretnim zahtevam (Kretzer in Maedche, 2014; Sherman, 2014). Gartner ugotavlja, da so tradicionalna poslovnointeligenËna okolja premalo fleksibilna in informacije dostavljajo prepozno (Oestreich, 2016a, 2016b). Podjetja, ki pri­segajo na sistemski pristop, se zaradi prilagajanja di­namiki sprememb na trgu v praksi sooËajo z velikimi izzivi (Krawatzeck in Dinter, 2015). Vinjeta: Primer podpore poslovanju ob rabi sistemskega pristopa Podjetje A je javno podjetje, katerega glavna dejav­nost je ravnanje z odpadki. Je eno izmed vodilnih evropskih podjetij v panogi. Direktor informatike poudarja, da ima veliko zaslugo pri tem upravljanje procesov, katerega pomemben del je SPI. Podjetje se je leta 2004 odloËilo celovito preno­viti poslovanje in prenovljene procese primerno in­formatizirati. Tega so se lotili sistematiËno: analiza stanja, prenova procesov in podprtje novih proce­sov z informacijskimi re.itvami na podroËju celovi­tih informacijskih re.itev (angl. Enterprise Resource Planning, v nadaljevanju ERP), sistema vodenja ter vpeljave celovitega sistema poslovne inteligence z uporabo sistemskega pristopa. KonËni rezultat je integriran sistem, ki je osrednji vir informacij za po­slovno poroËanje. Skrbnik SPI vidi kljuËno vlogo uspe.nosti v veli­ki dodani vrednosti, ki jo je sistem ae v zaËetni fazi prinesel z vzpostavitvijo avtomatizacije priprave iz­kaza fiziËnih tokov odpadkov. Namesto kvartalnega obraËuna je na voljo dnevni izraËun stanja odvoza, sprejema, predelave in odlaganja kot kljuËni izkaz za odloËanje na vseh ravneh podjetja. Predhodni posto­pek je bil zamuden in nedosleden. Posebno zadovolj­ Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki stvo nad re.itvijo izraaajo v plansko-analitski sluabi. Vodji sluabe omogoËa, da na sprotna vpra.anja upra­ve odgovarja med kolegijem. Sistem je bil ae deleaen .tevilnih nadgradenj, pri Ëemer so se pokazale prednosti sistemskega pristo­pa. Kljub konkretnim spremembam je sistem z vidi­ka uporabnikov ohranjal celoto. Kot kljuËni dejavnik pri tem so se izkazale dosledno izvedene in upravlja­ne skupne dimenzije (angl. conformed dimensions) podjetja. Kljub vsemu se kaaejo nekatere pomanjkljivosti sistemskega pristopa. Posamezni procesi .e vedno vztrajajo na analitiËnih silosih in namenjajo premalo pozornosti sprotnemu prilagajanju sistema. Ome­njeni problem je posledica pomanjkljivega znanja in zavezanosti posameznikov. Z vpeljavo novega procesa predelave, ki se osredinja tudi na opera­tivno analitiko, se pojavljajo teanje po vpeljavi bolj podrobne in sprotne oblike obdelave podatkov v okolju SPI ter omogoËanja veËje samostojnosti upo­rabnikov. NaËrtujejo vpeljavo ad hoc pristopa. Aelijo si primerljivosti podroËij, pri Ëemer vidijo osnovo v uparjanju dogodkov na operativni ravni z entitetami na poslovnem nivoju. Pri tem bo kljuËno vlogo igrala usklajenost skupnih dimenzij. 2.2 Ad hoc pristop Ad hoc pristop (B, D) temelji na vzpostavitvi fleksi­bilne arhitekture z visoko stopnjo prilagodljivosti spremembam ter sposobnostjo vkljuËevanja konËnih uporabnikov (Krawatzeck in Dinter, 2015). Arhitek­tura se prilagaja konkretnim potrebam oaje skupine uporabnikov, kot so oddelki, poslovni timi in po­samezniki. Tok podatkov ni vnaprej predpisan, kot tudi ne pravila in naËini njihovega preoblikovanja, hranjenja in rabe. KonËne re.itve so pogosto decen­tralizirane virtualne zbirke podatkov, nad katerimi se gradijo analitiËni modeli za konkretne, ozko usmer­jene potrebe oddelkov. Ad hoc pristop spodbuja rabo samopostreanega (B) pristopa dostopa do informacij, pri Ëemer to v skrajni obliki pomeni popolno samo­stojnost uporabnika v vseh korakih procesa pretvor­be podatka v informacijo ter njene prezentacije (De­len in Demirkan, 2013; Weber, 2013). Kadar je pristop kombiniran z dostopom do informacij na zahtevo (D), ga re.ujemo s sprotnim naËinom opredelitve ar­hitekture, kar pomeni konkretnim okoli.Ëinam prila­gojeno (in ne sistemsko) re.itev. Ad hoc okolja temeljijo na vkljuËevanju razliËnih arhitekturnih elementov, ki v danih okoli.Ëinah opti­malno re.ujejo konkretne potrebe po dostopu do po­datkov, njihovem zajemu, transformaciji in dostavi, bodisi v namensko zbirko podatkov, bodisi neposre­dno na vmesnike. Pomembno je zagotavljanje gene­riËnosti postopkov in skrivanja nivoja kompleksno­sti pred konËnimi uporabniki (Kretzer in Maedche, 2014). Med osrednjimi elementi ad hoc arhitekture je tehnologija podatkovne virtualizacije (angl. data vir­tualization), s pomoËjo katere lahko omogoËimo ad hoc integracijo podatkov in pripravo analitiËnih mo­delov (Muntean in Surcel, 2013). Tehnologija podat­kovne virtualizacije omogoËa prikazovanje heteroge­nih podatkovnih virov kot posamezen integriran vir (Van der Lans, 2012). Tudi ob rabi ad hoc pristopa je dimenzijski model uveljavljen naËin organizacije podatkov (Corr in Stagnitto, 2011). Uporaba omenje­ne tehnologije ima pomankljivosti: zaradi raznolikih potreb uporabnikov se integracije nad istimi podatki in entitetami izvajajo veËkrat (Van der Lans, 2012), prav tako je lahko problematiËno poenotenje med podroËji ter zagotavljanje konsistentnosti podatkov. Aa hoc arhitekturni pristop v veliki meri odgovar­ja na potrebo po pravoËasnosti informacij, pogosto za ceno njihove toËnosti in skladnosti s politiko in stra­tegijo podjetja (Zimmer idr., 2012). Problem kakovo­sti v veliki meri izvira iz pomanjkljivega poznavanja podatkovnih struktur, kvalitete vhodnih podatkov in usklajenosti poslovnih pravil, ki predstavljajo vhod v pripravo analiz in modelov s strani konËnih upo­rabnikov (Berthold idr., 2010; Schlesinger in Rahman, 2015). Pomembno prednost pristopa pomeni velika stopnja prilagodljivosti konkretnim zahtevam posa­meznikov in oddelkov, kot tudi nizki zaËetni investi­ciji vpeljave (Kretzer in Maedche, 2014). Vinjeta: Primer podpore poslovanju ob rabi ad hoc pristopa Podjetje B deluje na trgu avtomobilske industrije. V preteklosti so si pri konsolidaciji podatkov in analizi poslovanja pomagali s preglednicami, ki pa so pre­rasle svoje zmoanosti. Sluaba informatike je mora­la zagotavljati vhodne podatke za vzdraevanje vse kompleksnej.ih, interno razvitih analitiËnih silosov. Pojavila se je potreba po optimizaciji procesa pri­prave poroËil in analiz, pri Ëemer so se odloËili za vpeljavo tehnologije samopostreanega PI. Rezultat je bila serija modelov, ki so kazali dodano vrednost Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki znotraj posameznih podroËij. V praktiËni rabi so se pokazale omejitve v obliki omejenih zmoanosti pove­zovanja med podroËji kot posledice razliËnih zaled­nih re.itev dostopa do informacij, nekonsistentnosti poimenovanj in rabe .ifrantov. Izkazalo se je, da bo potrebna doloËena predhodna integracija podatkov. Za podjetje je bilo kljuËnega pomena, da poenotijo dostop do informacij iz razliËnih virov. Rezultat je bila implementacija re.itve, ki je z upo­rabo ad hoc pristopa vpeljala nivo podatkovnih inte­gracij z vzpostavitvijo enotnega vira skupnih dimen­zij v obliki podroËnega podatkovnega skladi.Ëa. Nad virom so bili vzpostavljeni ad hoc modeli, pri katerih skladnost zagotavljamo z rabo skupnih dimenzij. Rezultat je bila bolj.a primerljivost med podroËji ter prenos izvajanja priprave analiz in poroËil od nekaj uporabnikov na .ir.o mnoaico. V podjetju .irijo raven uporabe, pri Ëemer morajo posebno pozornost nameniti ohranjanju skladnosti skupnih dimenzij. Kljub bolj.im podatkovnim pod­lagam .e vedno ostaja problem doslednega usklaje­vanja poslovne logike znotraj ad hoc zgrajenih mo­delov. Nadaljnji razvoj in uporaba re.itve zahteva usklajevanje logike uporabe med razliËnimi ad hoc grajenimi modeli ter postopno vpeljavo sistemskega pristopa. V nasprotnem primeru obstaja nevarnost vzpostavitve kompleksnih analitiËnih silosov. 3 SOBIVANJE PRISTOPOV Arhitekture SPI danes v veliki meri podpirajo zgolj enega od obravnavanih pristopov, pri Ëemer pa se v prakso pogosto vpelje alternativni pristop. To vodi v analitiËne silose (Zimmer idr., 2012), zato se pojavlja potreba po opredelitvi skupne arhitekture, kar opre­deljujemo kot sobivanje pristopov. KljuËeni prispevek je oblikovanje veznega artefak­ta. Tega smo opredelili z uporabo metodologije znano­sti o dizajnu. Gre za skupek sintetiËnih ter analitiËnih tehnik in perspektiv za izvajanje raziskav s podroËja informacijskih sistemov. Osredinja se na pridobiva­nje novih znanj s podroËja raziskave prek oblikovanja sveaih in inovativnih artefaktov (stvari ali procesov) in uporabi oz. uËinkih teh artefaktov s ciljem izbolj.av in bolj.ega razumevanja opazovanih aspektov infor­macijskih sistemov (Vaishnavi in Kuechler, 2015). Oblikovanje artefakta sledi naslednjim logiËnim korakom (Gregor in Hevner, 2013; Vaishnavi in Ku­echler, 2015; Von Alan, March, Park, in Ram, 2004): 1) opredelitev problema in njegovo razumevanje, 2) priprava predloga moane re.itve s predlogom naËrta na konceptualni in arhitekturni ravni, 3) opre­delitev uporabe artefakta v praksi z obravnavo po­tencialnih scenarijev rabe, in 4) evalvacija artefakta na podlagi analize konkretnih poslovnih primerov. 3.1 Opredelitev problema Obravnavana pristopa sta si v veliki meri nasprotna. Medtem ko sistemski pristop poudarja korake, ki vo­dijo k doslednosti priprave informacij in spodbujajo njihovo toËnost, ad hoc pristop odgovarja na potrebo po zagotavljanju pravoËasnosti informacij s hitrim odzivanjem na novo nastale potrebe in spremembe okolja. DoloËene potrebe odloËevalcev bolje zadovo­ljuje uporaba ad hoc pristopa (npr. zagotovitev pra­voËasnosti pridobivanja informacij, veËja samostoj­nost uporabnikov pri pripravi informacij in fleksi­bilnost), medtem ko je za druge (npr. zagotavljanje doslednosti pridobivanja informacij, integracija med podroËji in dologoroËno zagotavljanje kakovosti) primernej.i sistemski pristop. Pojavlja se torej potre­ba po hkratnem sobivanju obeh pristopov. Vinjeta: Primer podpore poslovanju z rabo obeh pristopov Podjetje C nastopa na trgu energentov. Svojo konku­renËno prednost gradi na inovativnem, v podatkov­no analitiko usmerjenem pristopu. Osredinjenost na ustrezno obdelavo in razumevanje informacij v kom­binaciji z vlaganjem v Ëlove.ke vire podjetju omo­goËa pravilno ocenjevanje tveganj. Strategija obvladovanja informacij v podjetju temelji na zagotavljanju ravno prav.nje koliËine, toËnosti in pravoËasnosti informacij. KljuËni cilj je za­gotoviti dovolj dobro bazo zgodovinskih podatkov za zadovoljitev potreb naprednih analitikov. Pred leti je podjetju potrebe po informacijah .e uspevalo obvladovati s parcialnimi re.itvami. Po­veËan obseg poslovanja, razpr.enost zalednih siste­mov in potreba po veËji integraciji med podroËji so privedli do odloËitve o centralizaciji podatkov. S tem namenom so uvedli centralno podatkovno skladi.Ëe. Pri sami implementaciji je bil uporabljen sistemski pristop. Rezultat je integrirana zbirka podatkov, nad katero podatkovni in poslovni analitiki gradijo deskriptivne in prediktivne analitiËne modele. Po besedah Ëlana uprave je bila pomembna do­dana vrednost projekta uskladitev terminologije in pojmov med razliËnimi dejavnostmi. Skrbnik PI Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki izpostavlja, da je poenotenje v veliki meri posledica vzpostavitve skupnih dimenzij. »eprav so dejavno­sti .e vedno operativno loËene, danes govorijo isti jezik. Rezultat je bolj.e razumevanje med oddelki in dejavnostmi. Z rastjo poslovanja frekvenca novih zahtev in nji­hova sistematiËna zadovoljitev znotraj sistemskega pristopa nista bili zmoani slediti zahtevanemu tem­pu sprememb. Posledica je pojav alternativnih naËi­nov zadovoljevanja potreb posameznikov in oddel­kov, ki imajo za rezultat analitiËne silose. Vpeljane so bile vzporedne veje SPI, ki temeljijo na ad hoc pri­stopu. Te naj bi uporabljali za zadovoljitev parcialnih potreb ali kot orodja za izvajanje prototipov re.itev. Za potrebe bolj preproste kasnej.e integracije v po­datkovno skladi.Ëe priporoËajo dosledno rabo skup­nih dimenzij. Skrbnik PI ugotavlja, da raba skupnih dimenzij pozitivno vpliva tako na hitrost in kakovost razvoja ad hoc re.itev kot tudi zagotavlja preprostej.i prenos ad hoc razvitih re.itev v sistemski del. Vendar pa dosledne rabe ni mogoËe vedno zagotoviti. Glavni razlog je v pomanjkljivem razumevanju dimenzij in njihove uporabe pri ustvarjalcih ad hoc re.itev. Pri skrbniku PI je pri.lo do pobude po bolj siste­matiËni vpeljavi ad hoc pristopa, podprtega s potreb­nimi pomagali, ki bodo olaj.ala dostop do znanja o skupnih dimenzijah ter prenesla odgovornost zanje na poslovne uporabnike. »eprav sistemski pristop .e vedno pomeni do­bre podatkovne temelje za veËino analitiËnih potreb podjetja, vztrajanje zgolj na sistemskem pristopu ne more slediti spremembam in bi lahko ogrozilo celot­no iniciativo SPI. 3.1.1 Skupne dimenzije kot vezni Ëlen Obravnavana primera podjetij kaaeta, da na kako­vost informacij pozitivno vplivata skladnost definicij in razumevanje osnovnih entitet podjetja. Te se v SPI uspe.no odraaajo z rabo skupnih dimenzij. Kimball (2013) trdi, da so prav skupne dimenzije bistvene za uspeh SPI, kar velja tudi pri uvajanju agilnosti v sisteme za poslovno inteligenco. Kot primeren pove­zovalni Ëlen med obema pristopoma zato opredelju­jemo logiko skupnih dimenzij. Do podobne ugotovi­tve je v veË kot desetletni zgodovini rabe SPI pri.lo tudi podjetje D. Vinjeta: Primer pomena skladnosti skupnih poslov­nih dimenzij podjetja Podjetje D se ukvarja s trgovino na drobno. Izdel­ke prodaja prek razliËnih prodajnih kanalov. Svojo kljuËno prednost gradi na sposobnosti povezovanja med razliËnimi prodajnimi kanali ter zagotavljanja enotnega pogleda na stranko. Pred leti so se odloËili podatke integrirati v central­nem podatkovnem skladi.Ëu, zgrajenem skladno s sistemskim pristopom. Vanj so integrirali podatke za potrebe analize profitabilnosti izdelkov na razliËnih kanalih. Uvedena je bila sluaba za skrbni.tvo SPI ter podpora uporabnikom znotraj sluabe informatike. Podatkovno skladi.Ëe ni zmoglo slediti tempu .irjenja na nove trge in prodajne kanale. Pojavila so se podroËna podatkovna skladi.Ëa za posamezne kanale in trge. Neskladnost dimenzij in logik med re.itvami je kmalu privedla do teaav v zagotavljanju skladnosti poslovanja. Pojavljalo se je veË dimenzij izdelkov, njihovih hierarhij in opredelitev. Onemo­goËena je bila primerjava med nekaterimi trgi in ka­nali. V podjetju so se zaËeli zavedati pomena ohra­njanja in upravljanja skupnih dimenzij kot glavne­ga veziva med razliËnimi kanali in trgi ter pomena njihovega ohranjanja znotraj sistemskega pristopa. Obenem se zavedajo potrebe po vzporedni vpeljavi ad hoc pristopa, ki pa ga mora nadzorovati in upra­vljati enotni sistem skrbni.tva. Osredinjanje na skup­ne dimenzije je najvi.ja prioriteta. Vodstvo je sprejelo odloËitev, da bodo izvedli vse potrebno za ponovno vzpostavitev enotnih definicij in entitet. V izvedbi je serija projektov prenove SPI, katere namen je vzpostavitev skupnih dimenzij z uvedbo agilnih praks v sistemski del re.itve ter vzpo­redni uvedbi pristopa ad hoc. Projekt ima moËnega sponzorja in podporo na ravni podjetja. Oba pri­stopa sta v podjetju ae delovala, a zadnji ni bil del upravljanja prek skrbni.tva SPI. Uspe.nost iniciative v podjetju usmerjajo v delitev znanja in omogoËanje podpore za pripravo ad hoc modelov na naËin, ki bo omogoËal postopno spajanje ad hoc re.itev v sistem­ski pristop. Izziv sta prenos znanja o dimenzijah in njihova skladnost z dejansko izvedenimi re.itvami. Prve prednosti prenove SPI se ae kaaejo v praksi. Skrbnik PI poudarja moËan vpliv ponovne vzposta­vitve skupnih dimenzij na zmoanost zagotavljanja krovnega spremljanja poslovanja prek vzpostavlje­nih nadzornih plo.Ë. Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki 3.1.2 Izhodi.Ëa za razvoj artefaktov Primer podjetja C kaae, da izvajanje ad hoc modelov z dosledno rabo skupnih dimenzij pozitivno vpliva na primerljivost med podroËji in zagotavlja hitro in­tegracijo v sistemski del. Ob nedosledni rabi dimen­zij tovrstnih prednosti ni mogoËe izkori.Ëati. Nedo­slednost ni vedno le posledica sposobnosti podjetja, da udejanja pravila. Ni dovolj le obstoj skupnih di­menzij, ampak se mora omenjeni pristop tudi aplika­tivno podpreti. Primer podjetja C potrjuje tezo mno­gih avtorjev (Schlesinger in Rahman, 2015; Sulaiman, Gómez, in Kurzhöfer, 2013; Weber, 2013), ki obrav­navajo soËasni obstoj obeh arhitektur v podjetju kot posledico razliËnih potreb oddelkov ter slabosti in prednosti ene in druge arhitekture. Pri tem soËasnost obstoja .e ne pomeni povezanega delovanja. SoËas­ni obstoj pristopov je naËin, da po potrebi izrabimo prednosti enega ali drugega pristopa. Sobivanje omogoËamo z vzpostavitvijo skupnih dimenzij. Podatkovni Sistemski pristopi Delitev informacij viri Poslovne aplikacije Ostali podatki Skrbni.tvo - BI kompetenËni center PoroËila Podatkovno ETL AnalitiËniskladi.Ëe model Ad hoc analize Povezovalni nivo Dimenzije | Metapodatki | Sodelovanje Knjižnice Tehnologija podatkovne Ad hoc virtualizacije model Nadzorne plo.Ëe Ad hoc pristop Slika 2: Povezovalni nivov arhitekturi sobivanja Analiza primerov kaae pomankljivosti SPI pri za­gotavljanju znanja o dimenzijah. Skrbnik PI v podje­tju C poudarja, da je treba dokumentacijo in metapo­datke posameznih re.itev v veËji meri centralizirati in omogoËiti lastnikom dimenzij, da jih samostojno upravljajo. Pomembno je razumevanje dimenzijske­ga modela. Vsebine morajo biti z njim prepletene, nji­hovo osveaevanje pa Ëim bolj avtomatizirano. 3.2 Predlog re.itve 3.2.1 Koncept sobivanja Sobivanje pristopov predvideva postopno vpeljavo obeh pristopov. Najprej postavimo temelje, nato pa vpeljemo cikliËni proces (slika 3). Prvi korak je stra­tegija PI. Z njo identificiramo krovne poslovne zah­teve, njihove prioritete ter skupne toËke med posa­meznimi podroËji. Korak je podlaga za identifikacijo in vzpostavitev skupnih dimenzij, ki so nato vezivo med novimi in obstojeËimi podroËji (Kimball in Ross, 2013). Sledi izvedba izbranega prioritetnega podroËja z rabo sistemskega pristopa, katerega namen je im­plementirati skupne dimenzije ter zagotoviti njihovo rabo na visoko prioritetnem podroËju. Vzporedno ali zaporedno zagotovimo potrebne pogoje za izvajanje ad hoc pristopa, na koncu pa vzpostavimo .e pravila upravljanja re.itev z uvedbo skupnega skrbni.tva. Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki Nadaljnji razvoj Ad hoc pristop Poslovne zahteve Uporaba re.itve ZaËetni projekt Skupne dimenzije Dosledna uporaba skupnih dimenzij Strate.ki naËrt BI Krovne zahteve Sistemski pristop Podatkovno skladi.Ëe Validacija re.itve Projekti Sistemski pristop Slika 3: Aivljenjski cikel re.itve v okolju sobivanja Za preostale iteracije podjetja kombinirano upo­rabljajo sistemski pristop in ad hoc pristop glede na postavljene prioritete in odloËitve znotraj kompe­tenËnega centra PI (angl. Business Intelligence Com­petency Center). Sistemski pristop je prava izbira, ko obstajajo jasna potreba, definicije in potrebni Ëas za izvedbo. Na drugi strani uporabimo ad hoc pristop, kadar je treba zagotoviti pravoËasnost izvedbe ali v primeru, ko definicije in uporabnost podroËja niso povsem jasne. Umestitev v sistemski pristop neËesa, kar se v praksi ne bo izkazalo za uporabno, bi po­menilo izgubo Ëasa in resursov. Ob tem je zahtevana dosledna raba elementov sistemskega pristopa do ad hoc razvitih re.itev. Zavedati se je treba, da je ad hoc re.itev v okolju sobivanja .e vedno kompleksen analitiËni silos (Sherman, 2014), ki omogoËa kasnej.o preprostej.o realizacijo z rabo sistemskega pristopa. 3.2.2 Predlog arhitekture Iz primera C je razvidno, da zgolj pravila brez apli­kativne podpore ne morejo zagotavljati sobivanja. S tem namenom predlagamo arhitekturni artefakt, ki predstavlja centralno zbirko znanja o izvedenem di­menzijskem modelu in skupnih dimenzijah. KljuËni namen artefakta je podpora procesu nastajanja in upravljanja dimenzij od odpiranja zahteve prek naËr­tovanja, identifikacije virov, implementacije, delitve informacij in podpore pri rabi elementov v praksi. Predlagani artefakt bomo imenovali dimenzijsko stiËi.Ëe (slika 4). Podatkovni Sistemski pristopi Delitev informacij viri Skrbni.tvo - BI kompetenËni center PoroËila Podatkovno skladi.Ëe model Ad hoc analize ETL AnalitiËni Poslovne aplikacije Ostali Dimenzijsko stiËi.Ëe Knjižnice Tehnologija podatkovne Ad hoc virtualizacije podatki model Nadzorne plo.Ëe Ad hoc pristop Slika 4: Arhitektura sobivanjaz novim artefaktom Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki Opredelitev artefakta temelji na identifikaciji potreb uporabnikov, identificiranih prek analize iz­branih referenËnih primerov in dognanj v literaturi, v kateri so ae predlagane nekatere re.itve (Berthold idr., 2010; Schlesinger in Rahman, 2015; Sulaiman idr., 2013), ki jih prav tako vkljuËujemo v predlog artefakta. Kot Schlesinger in Rahman (2015) tudi predlagani ar­tefakt uvaja semantiËni nivo med fiziËnim in logiËnim nivojem re.itve s poudarkom na centralnem zbiranju metapodatkov o atributih dimenzij in zalednih virih. Omenjeno bi lahko do neke mere povezovali z global­nim katalogom podatkov kot ga predlaga Berthold (Berthold idr., 2010). PraktiËne izku.nje kaaejo na to, da uporabniki (raje kot po dokumentaciji) posegajo po nasvetu izku.enih uporabnikov. Kot pri Sulaima­nu (2013) tudi na. predlog upo.teva potrebo po pre­nosu dobrih praks med bolj in manj izku.enimi upo­rabniki, pri Ëemer tega ne sku.amo omejiti na raven avtomatskega sledenja dela naprednih uporabnikov. Kot kljuËno razliko in dodano vrednost predloga .tejemo vpetost re.itve v dimenzijski model organi­zacije in podporo aivljenjskemu ciklu z integracijo procesa naËrtovanja, implementacije, uporabe ter upravljanja dimenzij. To predlagani artefakt loËuje od drugih re.itev, ki so ae na voljo. Mednje .tejemo kataloge podatkov, re.itve za upravljanje sistemov PI, portale PI, orodja za sodelovanje ipd. Nekatere njihove funkcionalnosti prav tako smiselno vkljuËu­jemo v predlog. Dimenzijsko stiËi.Ëe Dimenzijsko stiËi.Ëe povezuje entitete, nastale v sis­temskem pristopu, z nastalimi v ad hoc pristopu. To pozitivno vpliva na zmoanost prehoda med ad hoc pristopom in sistemskim pristopom. Organizaci­ja vsebin je usmerjena v oblikovanje dimenzijskega modela v obliki matrike vodila. Vse, kar vstopa v di­menzijsko stiËi.Ëe, je vpeto v dimenzijski model. Artefakt v arhitekturo vpelje centralni dostop do dimenzijskega modela in nanj vezanih vsebin. Upo­rabniku omogoËa seznanjanje z obstojeËimi elementi in njihovo integracijo v nove re.itve. Spodbuja sode­lovanje. Uporabnik predlaga novosti in izbolj.ave, deli dobre prakse, se informira in seznanja s spre­membami. Skladno z identificiranimi potrebami predlagani artefakt sestavljajo naslednji gradniki (slika 5): • katalog dimenzij in dejstev: registracija, opis me­tapodatkov, povezava na objekt, • baza znanja: dokumentacija, dobre prakse, refe­renËni primeri, • upravljanje dimenzij: pravila, upravljanje identi­tet, uporaba, predlogi, naËrtovanje, • sodelovanje: poznavalci, sodelovanje in skupnost, priporoËila in predlogi, • administracija: dostop do registriranih virov, do-stop do vsebin, upravljanje skupnosti. Sistemski pristop Modeli metapodatki zahteve Podatkovno skladi.Ëe specifikacija Dimenzijska stiËi.Ëe Dimenzijski model Iskalnik | Matrika vodila | Aivljenjski cikel Katalog dimenzij in dejstev Register objektov | Metapodatki | Povezave Baza znanja Dokumentacija | Dobre prakse | Primeri Upravljanje dimenzij Pravila | Upravljanje identitet | Uporaba | Prijave Sodelovanje Eksperti | Skupnost | Ocenjevanje | Predlogi Administracija Slika 5: Dimenzijsko stiËi.Ëe Ad hoc pristop primeri metapodatki dostop Ad hoc model pregled predlogi izku.nje Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki Vsi moduli in vsebine so vpeti v dimenzijski mo­del organizacije, ki je izraaen v obliki matrike vodila. Katalog dimenzij in dejstev Katalog dimenzij in dejstev je namenjen registraci­ji dimenzij in dejstev v obliki matrike vodila in nji­hovemu povezovanju s fiziËno implementiranimi objekti. Vsak objekt je ume.Ëen v dimenzijski model. Za uporabnike je izrednega pomena skladnost defi­nicij med katalogom in virom. Metapodatki se med fiziËnimi viri in dimenzijskim stiËi.Ëem avtomatiËno usklajujejo. Baza znanja Baza znanja je .irok nabor razliËnih informacij, ki uporabniku pomagajo pri razumevanju modela in njegovih elementov. VkljuËuje opise, referenËne pri­mere, dobro prakso ipd. Vsebina se usklajuje z meta­podatki izvornih sistemov in jih vanje vraËa. Omo­goËena je participacija uporabnikov. Ti lahko vsebine dopolnjujejo, komentirajo in dodajajo lastne primere in prakse. Ob tem uporabimo znane tehnologije, kot so Wiki, knjianice dokumentov, komentarji, blog, video. Upravljanje dimenzij Pristop zahteva jasno opredeljena pravila in njihovo uveljavljanje. Tako je treba opredeliti pravila poime­novanj, izvajanja transformacij in Ëi.Ëenja podatkov ter to preverjati v praksi. Vsak element avtomatiËno preverimo z vidika veË veljavnih pravil. Na podlagi nabora vrednosti je na primer mogoËe identificirati morebitno podvajanje dimenzij pod drugim ime­nom. Artefakt mora zagotoviti podporo navezovanja dimenzij na razliËne zunanje identitete. Sodelovanje v dimenzijskem stiËi.Ëu Uporabniki kot primarni vir informacij navajajo ne­posredno komunikacijo z naprednimi uporabniki. Predlagani artefakt predlaga izrabo znanih orodji za komuniciranje in sodelovanje (npr. e-po.ta, Yammer, Skype ipd.). Glede na kontekst iskanja informacij posameznika (dimenzija, model, dobra praksa ipd.) predlagamo kontakt s pristojnimi skrbniki in pozna­valci podroËja. Del funkcionalnosti za sodelovanje je moanost posredovanja predlogov sprememb. V .ir.em kontekstu predlagamo podporo celotnemu ciklu naËrtovanja z opredelitvijo povsem novih ele­mentov dimenzijskega modela. Rezultat je spisek poslovnih zahtev z mehanizmi za vzpostavitev pri­oritet in sledenje napredka. Administracija dimenzijskega stiËi.Ëa Uporabnost sistema z vidika celotnega podjetja zah­teva sistem z jasnimi pravili dostopa in upravljanjem pravic posameznih uporabnikov. Administracija vkljuËuje dodajanje in odstranjevanje uporabnikov, doloËanje avni dostopa ter nadzor nad uporabo sis­tema. Spremljanje uporabe sistema je kljuËno za po­trebe Ëi.Ëenja modela in identifikacijo elementov, ki morajo iz ad hoc dela prioritetno migrirati v sistem­ski del. Umestitev objektov v dimenzijskem stiËi.Ëu Umestitev vsebin je kljuËni del predloga. Poslovni uporabniki ne i.Ëejo vsebin z navajanjem virov, ta­bel in atributov, ampak v obliki njim znanih poslov­nih pojmov. Pomemben je nabor vrednosti. Rezultat iskalnega niza ni zgolj iskani element, ampak di­menzijski model, v katerega je vpet, ter nanj vezane vsebine. Dodatno omogoËimo pregled z vidika vpe­tosti objekta v organizacijske strukture ter moanost etiketiranja (angl. tag) vsebin. S pomoËjo omenjene funkcionalnosti posamezni objekt poljubno etiketira­mo za potrebe grupiranja in filtriranja pregleda. Tako lahko projektni tim, poslovna enota, funkcija ali pro­ces ustvari sebi lasten pogled na dimenzijski model. Vsak element v dimenzijskem stiËi.Ëu ima opredelje­no fazo t. i. aivljenjskega cikla dimenzije. Lahko gre za predlog, naËrtan element ali element, implemen­tiran bodisi z rabo ad hoc pristopa ali sistemskega pristopa. 3.3 Uporaba in validacija re.itve Uporabno vrednost predlaganega artefakta prikazu­jemo s predstavitvijo scenarijev, ki jih omenjeni arte­fakt lahko podpre. Scenarij 1: Centralna toËka informacij o dimenzijah in njihovi uporabi Uporabnik aeli pripraviti ad hoc analizo. Ob pripravi se mora seznaniti z relevantnimi dimenzijami in dej­stvi. Prek vmesnika se seznani z iskanimi elementi in njihovo vpetostjo v SPI. S klikom na posamezne elemente dostopa do vsebin. Po potrebi se poveae z navedeno skupino poznavalcev podroËja. Iz obravnavanih praktiËnih primerov podjetij A, B, C in D je razvidno, da obstajajo teaave pri dostopu Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki do informacij o ae izvedenih elementih SPI. Doku­mentacija SPI je pogosto statiËna, teako dostopna ter pogosto pomanjkljivo vzdraevana. V primerih pod­jetij A, C in D so uporabniki vezani na statiËno doku­mentacijo, katere aktualnost ni vedno zagotovljena. Tovrstne dokumentacije uporabniki ne uporabljajo in se raje obraËajo na skrbnika SPI, ki pa nima vseh po­trebnih znanj in ne Ëasa za realizacijo zahtev. Podjetje C vidi kljuËni izziv v centralizaciji sicer razpr.enih metapodatkov in zagotavljanju veËje vkljuËenosti la­stnikov dimenzij. Omenjeni artefakt bi neposredno povezal uporab­nike informacij z znanjem o dimenzijskem modelu. Neposredna sinhronizacija s fiziËnim modelom izved­be je zagotovilo, da ne bo razlik med izvornim siste­mom in trenutnim stanjem dimenzij v fiziËnih mode­lih, kar pomembno vpliva na zaupanje uporabnikom v aktualnost sistema. Dodatno kot prednost lahko navedemo neposredno povezavo do poznavalcev. Scenarij 2: Izvajanje ad hoc modelov ob uporabi skupnih dimenzij Uporabnik v primeru zaznane potrebe po hitri pri­pravi novega analitiËnega modela poseae po ad hoc pristopu. S pomoËjo predlaganega artefakta pregleda stanje na obravnavanem podroËju in identificira mo­rebitne ae obstojeËe elemente. Rezultat se prikaae v kontekstu dimenzijskega modela. Ob tem sistem po­nudi dobre prakse ter obstojeËe referenËne modele. Tako ima uporabnik dovolj informacij, da se dobro pripravi na izvedbo lastnega modela. V primeru ne­zadostnega znanja, pomanjkanja virov ali potrebe po predhodni integraciji podatkov se poveae s pozna­valci in skrbniki okolja SPI. V novo nastajajoËi model uporabnik pripelje upo­rabne obstojeËe dimenzije in se osredini na imple­mentacijo novih dimenzij in dejstev, ki nastajajo v so­delovanju z informatiki. Nove objekte registriramo in skladno s prioritetami umestimo v plan razvoja z sistemskim pristopom. K validaciji in dopolnjeva­nju povabimo poznavalce podroËij in informatike, ki naËrtajo prehod v sistemski del. Ta je tem laaji, Ëim bliaji je ad hoc model sistemski logiki. Omenjeni sce­narij podpirajo primeri podjetij A, B in C. V primeru podjetja A so leta 2012 zaËeli vpeljeva­ti sistem za primerjalne meritve (angl. benchmark) vezano na kazalnike za populacijo. OdloËili so se za predhodno preverbo izvedljivosti zahteve z rabo ad hoc pristopa. Podatke o dejstvih s pripadajoËimi obstojeËimi dimenzijami so pridobili iz centralnega podatkovnega skladi.Ëa. Podatke o populaciji so pri­dobili iz javnih virov. Podatke so ad hoc napolnili iz vira v samopostreani model ter jih integrirali z dej­stvi. Re.itev je bila hitra in je pokazala na smiselnost tovrstnih analiz. Vodstvo je bilo s predstavljenim za­dovoljno in je odobrilo implementacijo z rabo sistem­skega pristopa. Primer podjetja C kaae, da modele, implementi­rane z rabo ad hoc pristopa, z dosledno rabo skup­nih dimenzij lahko hitro in preprosto integriramo v sistemski del. Ob tem pogosto v sistemski del im­plementiramo le nivo podatkovnih integracij, med­tem ko analitiËni nivo ohranjamo. Nepoznavanje moanosti in entitet v podatkovnem skladi.Ëu je pri­vedlo do ad hoc re.itev, ki niso izhajale iz skupnih dimenzij. Ob integraciji tovrstnih re.itev v sistemski del se je izkazalo, da integracija ni preprosta. KljuËni razlog je neskladnost poslovnih dimenzij. Z upora­bo predlaganega artefakta bi v oddelku ae v zaËetni fazi uspe.no identificirali stiËne toËke ter se sezna­nili z vsebinami v sistemskem delu, kot so skupne dimenzije, poimenovanja, oblika modela ipd. Pove­zali bi se s poznavalci ter jih vkljuËili v pripravo ad hoc re.itve. Rezultat bi bil model, ki bi bil skladen z osrednjo re.itvijo, zato bi bil tudi preprostej.i za inte­gracijo v sistemski del. Scenarij 3: Postopni razvoj dimenzij in dolgoroËna skladnost Eden od moanih scenarijev uporabe je podpora po­stopnemu razvoju dimenzij in dejstev z rabo ad hoc pristopa ali sistemskega pristopa. Implementacijo dimenzije v podjetju zaËnemo z uporabo ad hoc pri­stopa, pri Ëemer nadaljnji razvoj vodimo s kombi­nacijo uporabe obeh pristopov ter sproti zagotavlja­mo skladnost definicij s trenutno verzijo objekta v dimenzijskem stiËi.Ëu. Podjetje D je ob razvoju nove re.itve SPI opredeli­lo nekatere nove dimenzije, katerih celovita izvedba .e ni mogoËa. Za njihovo realizacijo bo treba zagoto­viti .ir.i konsenz znotraj podjetja. V vmesnem Ëasu artefakt omogoËa implementacijo poenostavljene verzije prek ad hoc pristopa ter nato postopno nad­grajevanje dimenzije do konËne oblike. 3.4 Ugotovitve Obravnava scenarijev kaae, da bi obstoj predlaga­nega artefakta pozitivno vplival na zagotavljanje Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki skladnosti dimenzij kot veziva za skladno soËasno rabo obeh pristopov. Z uporabo artefakta izbolj.amo vedenje o dimenzijah in dimenzijskem modelu pod­jetja, s spodbujanjem sodelovanja med uporabniki in poznavalci pa ima artekaft tudi pozitiven vpliv na zmoanost podjetja, da izvaja programe upravljanja SPI. Neposredna povezava uporabnikov z objekti v dimenzijskem stiËi.Ëu zagotavlja njihovo uporabo znotraj ad hoc re.itev, s tem pa tudi njihovo veËjo skladnost s pravili in standardi sistemskih okolij, kar je pogoj za njihovo optimalnej.e prehajanje iz enega okolja v drugo. 4 SKLEP Analiza strokovne in znanstvene literature podpira v praksi zaznano potrebo po sobivanju obeh pristo­pov. Posamezni pristop odgovarja na toËno doloËene potrebe uporabnikov znotraj SPI. Sistemski pristop zagotavlja dobro kakovost na podroËju vsebine po­datkov, ad hoc pristop pa je potreben z vidika zago­tavljanja pravoËasnosti informacij. LoËeno delovanje pristopov vodi v pojav analitiËnih silosov. Povezo­vanje zahteva opredelitev koncepta dela, ki ne iz­kljuËuje, ampak povezuje oba pristopa, ter artefakta, ki podpira tak.en koncept. Kot primeren vezni Ëlen smo identificirali logiko skupnih dimenzij. KonËni rezultat je predlog koncepta sobivanja sistemskega in ad hoc pristopa v okolju SPI. Ad hoc pristop predlagamo v primeru, ko podjetje potrebu­je informacije pravoËasno ali kadar se aeli prepriËati o smiselnosti realizacije doloËene poslovne zahteve. Primeren je za zadovoljevanje enkratnih potreb ali potreb, ki zadovoljujejo oajo skupino uporabnikov. Ko re.itev preraste te okvire, predlagamo prehod v sistemski pristop. To je .e posebno pomembno na po­droËju integracije podatkov. Ad hoc pristop v okolju sobivanja uporabljamo ob dosledni uporabi skupnih dimenzij. Le tako je mogoËe preprosto prehajati med ad hoc pristopom in sistemskim pristopom. Kot podporo izvajanju predlaganega koncep­ta predlagamo arhitekturni artefakt dimenzijsko stiËi.Ëe. Artefakt v sredi.Ëe postavlja dimenzijski model. Okoli njega se gradi nabor pravil, opisov ter dobrih praks o dimenzijah. Artefakt podpira okolje sodelovanja v smeri povezovanja uporabnikov infor­macij s poznavalci podroËij ter vkljuËevanje uporab­nikov v aktivno oblikovanje baze znanja. Validacija predloga na podlagi obravnave praktiËnih primerov kaae, da bi obstoj predlaganega artefakta pozitivno vplival tako na sistemski kot na ad hoc pristop ter ju smiselno povezal v celoto. Opredelitev artefakta za praktiËno izvedbo zah­teva podrobnej.o opredelitev predlaganih modulov. Za potrebe .ir.ega zajemanja potreb bi bilo smiselno delo nadgraditi z dodatno raziskavo, ki bi vkljuËila .ir.o skupino podjetij ter uporabnikov in izvajalcev tovrstnih re.itev. V tej raziskavi smo se namreË oprli na omejen nabor poslovnih primerov. Na podlagi izvedenega dela ugotavljamo, da je zagotavljanje sobivanja obeh pristopov smiselno in nujno. Hkratna uporaba obeh pristopov lahko mini­mizira slabosti posameznega pristopa in zagotavlja veËjo kakovost vsebine informacij ad hoc pristopa, kot tudi hitrej.o implementacijo vsebin v sistemskem pristopu. 5 LITERATURA IN VIRI [1] Ariyachandra, T., in Watson, H. (2010). Key organizational factors in data warehouse architecture selection. Decision Support Systems, 49(2), 200-212. [2] Berthold, H., Rösch, P., Zöller, S., Wortmann, F., Carenini, A., Campbell, S., Bisson, P., in Strohmaier, F. (2010). An archi­tecture for ad-hoc and collaborative business intelligence. Prispevek predstavljen na International Conference on Data­base Theory (ICDT) Workshops, Lausanne. [3] Carrol, N., in Ian, M. (2014). Gleansight: Business Intelligence. Gleansight Benchmark Report, 46. [4] Corr, L., in Stagnitto, J. (2011). Agile data warehouse design: Collaborative dimensional modeling, from whiteboard to star schema. Leeds: DecisionOne Press. [5] Delen, D., in Demirkan, H. (2013). Data, information and analytics as services. Decision Support Systems, 55(1), 359-363. doi: 10.1016/j.dss.2012.05.044 [6] English, L. P. (2005, 6. julij). Business intelligence defined. Najdeno 12. aprila 2016 na spletnem naslovu http://www.b­-eye-network.com/view/1119. [7] Eppler, M. J. (2006). Managing Information Quality: Increasing the Value of Information in Knowledge-Intensive Products and Processes (2. izd.). Heidelberg: Springer. [8] Evelson, B. (2015). The Forrester Wave: Agile Business Intel­ligence Platforms, Q3 2015. Forrester Research, 20. [9] Gregor, S., in Hevner, A. R. (2013). Positioning and Presenting Design Science Research for Maximum Impact. MIS quarter­ly, 37(2), 337-355. [10] Kimball, R., Reeves, L., Ross, M., in Thornthwaite, W. (2008). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Tools and Techniques for Designing, Developing, and Deploying Data Warehouses (2. izd.). New York: John Wiley in Sons. [11] Kimball, R., in Ross, M. (2013). The data warehouse toolkit: The definitive guide to dimensional modeling (3. izd.). India­napolis: John Wiley in Sons. [12] Krawatzeck, R., in Dinter, B. (2015). Agile Business Intelligen­ce: Collection and Classification of Agile Business Intelligen­ce Actions by Means of a Catalog and a Selection Guide. Information Systems Management, 32(3), 177-191. Marko ©kufca, Ale. PopoviË: Sobivanje pristopov k podatkovni analitiki [13] Kretzer, M., in Maedche, A. (2014). Generativity of Busi­ness Intelligence Platforms: A Research Agenda Guided by Lessons from Shadow IT. Prispevek predstavljen na Multikon­ferenz Wirtschaftsinformatik, Paderborn. [14] Loshin, D. (2012). Business intelligence: the savvy manager‘s guide (2. izd.). Waltham: Morgan Kaufmann. [15] Muntean, M., in Surcel, T. (2013). Agile BI-the future of BI. Informatica Economica, 17(3), 114-124. doi: 10.12948/ issn14531305/17.3.2013.10. [16] Oestreich, T. W. (2016a, 4. februar). Magic Quadrant for Busi­ness Intelligence and Analytics Platforms. Najdeno 6. febru­arja 2016 na spletnem naslovu https://www.gartner.com/doc/ reprints?id=12XXKCD7&ct=160204&st=sb. [17] Oestreich, T. W. (2016b, 16. februar). Market Guide for Enter-prise-Reporting-Based Platforms. Najdeno 30. aprila 2016 na spletnem naslovu https://www.gartner.com/doc/reprints?id= 12Z7B7J3&ct=160222&st=sb. [18] PopoviË, A., Hackney, R., Coelho, P. S., in JakliË, J. (2014). How information-sharing values influence the use of informa­tion systems: An investigation in the business intelligence sy­stems context. The Journal of Strategic Information Systems, 23(4), 270-283. doi: 10.1016/j.jsis.2014.08.003. [19] PopoviË, A., in JakliË, J. (2015). Understanding the Influen­ce of Business Intelligence Systems on Information Quality: The Importance of Business Knowledge Business Intelligen­ce: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications: Con­cepts, Methodologies, Tools, and Applications (str. 119-137). Hershy: IGI Global. [20] Romero, D., in Vernadat, F. (2016). Enterprise information sy­stems state of the art: Past, present and future trends. Com­puters in Industry, 79, 3-13. [21] Schlesinger, P. a., in Rahman, N. (2015). Self-Service Busi­ness Intelligence Resulting in Disruptive Technology. Jo­urnal of Computer Information Systems, 56(1), 11-21. doi: 10.1080/08874417.2015.11645796. [22] Sherman, R. (2014). Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics. Waltham: Morgan Kaufmann. [23] Sulaiman, S., Gómez, J. M., in Kurzhöfer, J. (2013). Business Intelligence Systems Optimization to Enable Better Self-Ser­vice Business Users. Prispevek predstavljen na Workshop Business Intelligence (WSBI), Freiberg. [24] Turban, E., Sharda, R., Delen, D., in King, D. (2010). Business Intelligence (2. izd.). New Jersey: Prentice Hall. [25] Vaishnavi, V. K., in Kuechler, W. (2015). Design Science Rese­arch Methods and Patterns: Innovating Information and Com­munication Technology (2. izd.). Boca Raton: CRC Press. [26] Van der Lans, R. (2012). Data Virtualization for business in­telligence systems: revolutionizing data integration for data warehouses. Waltham: Morgan Kaufmann. [27] Von Alan, R. H., March, S. T., Park, J., in Ram, S. (2004). De­sign science in information systems research. MIS quarterly, 28(1), 75-105. [28] Weber, M. (2013). Keys to Sustainable Self-Service Business Intelligence. Business Intelligence Journal, 18(1), 18-24. [29] Wixom, B., in Watson, H. (2012). The BI-based organization Organizational Applications of Business Intelligence Manage­ment: Emerging Trends (str. 193-208). Hershey: IGI Global. [30] Yeoh, W., in PopoviË, A. (2016). Extending the understan­ding of critical success factors for implementing business intelligence systems. Journal of the Association for Informa­tion Science and Technology, 67(1), 134-147. doi: 10.1002/ asi.23366. [31] Zimmer, M., Baars, H., in Kemper, H. G. (2012). The impact of agility requirements on business intelligence architectures. Prispevek predstavljen na 45th Hawaii International Confe­rence on System Sciences, Maui. • Marko©kufcaje zaposlenkotvodjaprogramaBIpri podjetjuADDv Ljubljani. Njegova kariernapotgaje vodilaprek uvajalca sistemovERPter spletnihre.itev dopodroËja poslovnega obve.Ëanjain podatkovne analitike,nakaterem aktivnodelujezadnjihdvanajstlet.VtemËasuje sodelovalna .tevilnihprojektihimple­mentacije podatkovnoanalitskihre.itevdomainv tujini. Specializirasev njihovo naËrtovanjein svetovanjenapodroËju podatkovne analitike,pri Ëemer ohranja visoko tehniËno raven znanja.Kot svetovalec aktivno sodelujes podjetjemMicrosoft,priËemerv sklopuprogramaP-TSP pomagapri uvajanju novih tehnologij in praks podatkovne analitike naregijski ravni. • Ale. PopoviË je zaposlen kot izredni profesor na Katedri za poslovno informatiko in logistiko Ekonomske fakultete Univerze v Ljubljani. Je tudi gostujoËi profe­sorin raziskovalecna Information Management School-UniverzaNOVA v Lizboni.JeËlanZdruaenjaza informacijske sisteme (Associationfor Information Systems) in redni vodja sekcij na mednarodnih konferencah (European Conference on Information Systems, Americas Conference on Information Systems). Delujekot aktivnirecenzentinËlanuredni.kihodborovv.tevilnihmednarodnih priznanihrevijahterkotrecenzent temeljnih raziskovalnihprojektov Portugalske nacionalne agencije za financiranje znanosti, raziskav in tehnologije. ZNANSTVENI PRISPEVKI Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter 1Primoa Kastelic,2Mirjana KljajiE Bor.tnar, 3RobertLeskovar 13GEN, d. o. o. 2,3Univerzav Mariboru,Fakultetazaorganizacijskevede, KidriËeva cesta55a,4000Kranj primoz.kastelic@3gen.si; mirjana.kljajic@fov.uni-mb.si; robert.leskovar@fov.uni-mb.si IzvleËek Vprispevkuje prikazano obremenitveno testiranje informacijskega sistemaz odprtokodnim orodjem JMeterv distribuirani testni arhitekturi. Objekt testiranjaje obsegalskupek .tirinivojskih aplikacij,pri Ëemer smo uporabilipet virtualnihstrojev,dva virtualnastrojazaIBMWebsphere Portal, dva za aplikacijski streanik IBMWebsphere Application Serverin enega za delilnikbremena HAProxy. Definirali smo tri testirne scenarije intritestirneprimerezavsakscenarij. PosameznitestirniprimeripredvidevajorazliËno.tevilo generiranih uporabnikov(50,75,100,200,300 in 500), razliËno dinamiko generiranja uporabnikov (v 10 s, 60 s, 120 s, 240 s in 360 s) ter Ëase izvajanja testov med 57 in 728 s. Rezultati izvedenega testiranja omogoËajo,daskupek testiranih spletnih aplikacijprenesemovprodukcijsko okolje. KljuËne besede: obremenitveno testiranje, Apache JMeter, upravljanje informacijskih sistemov, IEEE 829-2008. Abstract Load test development via the JMeter open-source software The article outlinestheITsystemloadtestingusingtheApacheJMeteropensourcesoftwaretoolinadistributedtestarchitecture.Thetesting object consistedofa setof 4-level applications.In testing, we used5virtual machines, two IBMWebsphere Portal virtual machines, two IBM Websphere Application Server virtual machines and one HAProxy load balancer virtual machine. Furthermore, for each scenario, we defined three test scenarios and three test cases. Individual test cases provide for different numbers of generated users (50, 75, 100, 200, 300 and 500), different user generation dynamics (10s, 60s, 120s, 240s) and running test times between 57s and 728s. All test cases have shown thattheresponsetimewasappropriateand memoryconsumptionwillnotexceedthe allocated limits.Basedonsuchresultsoftesting,wecan deploy the setof applicationsinaproduction environment. Keywords: load testing, Apache JMeter, information systems management, IEEE 829-2008. 1 UVOD Vzadnjih letihseje uporaba raËunalni.tvav oblaku raz.irila na razliËna podroËja.Toje pripeljalo tudiv poveËanje .tevila aplikacij,kidelnoali popolnomateËejovoblaku(GomezSaez, Andrikopoulos,Leymann in Strauch, 2015).VSloveniji smo decembra 2015 vzpostavili sistem draavnega raËunalni.tvav oblaku. Draavni raËunalni.ki oblak (DRO) je namenska raËunalni.ka infrastruktura v lasti in upravljanju draave, ki omogoËa draavnim institucijam (neposrednim proraËunskim uporabnikom),daz uporabo koncepta raËunalni.tvav oblaku hitro in poceni doseaejo svoje poslovne cilje.Ponuja raËun­ske, shranjevalne, razvojne, poslovnein druge zmogljivostiv obliki storitev (Draavni raËunalni.ki oblak, MJU, 2015). Carinski informacijski sistemje ravnov fazi prenove, aplika­cije se selijo na vi.je verzije aplikativne in sistemske pro­gramske opreme, istoËasno pa poteka tudi selitev streanikov zIBM 2097 z10 (IBM System z10 EC, 2013) na virtualizirano arhitekturo Intel/Linux. Eden prvih uporabnikov DRO bosta ravnoFinanËna uprava Republike Slovenije in Slovenski ca­rinski informacijski sistem (SICIS). Ker selitev na arhitekturo Intel/Linux ae poteka in se bodo kasneje v DRO prenesli ae delujoËi vir­tualni stroji, poznamo prepustnost, zanesljivost in razpoloaljivost ae pred prenosom. Spoznavanje last­nosti sistema je temeljnega pomena za razumevanje Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Robert Leskovar: Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter njegovega delovanja ter izbiro ustreznih metod za preuËevanje njegovega obna.anja (KljajiE, 1994). Informacijski sistem je slovenska carinska admi­nistracija poimenovala Slovenski carinski informacij­ski sistem - portal SICIS (angl. Slovenian customs in­formation system). Znotraj portala SICIS sedaj deluje veË sistemov. Carinska Uprava RS je ae od samega zaËetka stremela k temu, da bi bil informacijski sis­tem Ëim bolj uËinkovit. PoslediËno so se zaËeli razvi­jati razliËni podsistemi, ki poveËujejo njegovo funkci­onalnost. Tak.ni podsistemi so (Informacijski sistem Carinske uprave RS, 2015): • sistem ECS (angl. export control system), ki je podsistem sistema SIAES ter sluai dokazovanju izstopa blaga iz Skupnosti; • sistem poslovnih pravil, ki skrbi in opozarja na pravilnost izpolnjevanja deklaracij skladno s Carinskim zakonikom Skupnosti, Zakonom o upravnem postopku ipd.; • sistem analize tveganja, katerega naloga je, da identificira tvegane po.iljke, ki jih poobla.Ëene uradne osebe ustrezno kontrolirajo; • sistem EORI (angl. economic operator identifica­tion number), ki preverja EORI .tevilke gospo­darskih subjektov. • sistem GCUKOD, ki preverja zneske garancij go­spodarskih subjektov. Ogrodje SICIS sestavljajo .tiri kljuËne arhitektur­ ne komponente: • IBM Websphere Portal, • IBM Websphere Application Server, • Oracle DB, • IBM Websphere Message Broker in IBM Web-sphere Message Queue. Testni sistem smo zgradili z namenom selitve ob­ stojeËega informacijskega sistema na nove in bolj.e tehnologije. Da bi testni sistem deloval po priËako­vanjih, brez odpovedi in z optimalno porabljenimi viri, smo posku.ali omiliti morebitna odstopanja s cikliËnim ponavljanjem testiranja, analiziranja in po­novnega nastavljanja sistema. Nad novim testnim sistemom smo izvajali razliËne tehnike testiranja, ki so podlaga za zbiranje podatkov z opazovanjem in preverjanjem aplikacijskih dnevnikov, streani.kih dnevnikov in odzivnih Ëasov na delilniku bremena ter z opazovanjem in preverjanjem dnevnikov ter po­roËil orodij za izvajanje testov. 2 METODOLOGIJA DELA Cilji raziskave so: • predstaviti odprtokodno orodje Apache JMeter, • izdelati testirno dokumentacijo v skladu s stan­dardom testiranja IEEE 829-2008, • testirati informacijski sistem SICIS z obremenitve­nimi testi, • dokumentirati izvedbo in zakljuËek testiranja in • oceniti, ali je informacijski sistem SICIS zrel za uporabo v produkcijskem okolju. V Ëlanku se ukvarjamo z raziskovalnim pod­roËjem obremenitvenega in stresnega testiranja. Te­oretiËni okvir testiranja smo obdelali s poglobljenim preuËevanjem tuje in domaËe literature ter preuËeva­njem ae delujoËih sistemov. Na podlagi pridobljene­ga znanja smo izdelali tudi testirno dokumentacijo v skladu s standardom IEEE 829-2008 (angl. Stan­dard for software and system test documentation) in izvedli obremenitveno testiranje informacijskega sistema SICIS. Obremenitveno testiranje je uËinkovita metoda za izbolj.anje zanesljivosti nekega produkta. Slabosti, ki jih pri proizvodnji ni mogoËe zaznati, lahko kasneje povzroËijo odpoved. Stresno testiranje nam omogoËi, da nevidne napake postanejo vidne in jih lahko opa­zimo in popravimo (Chan, 1995). Obremenitveno testiranje je posebna vrsta testira­nja zmogljivosti, pri katerem ugotavljamo (merimo) robustnost, razpoloaljivost, zanesljivost, odzivnost in podobne karakteristike. Uporabljamo ga za ugotav­ljanje obna.anja nekega sistema pri normalni in pri poveËani obremenitvi. PoveËana uporaba je vnaprej doloËena tako z volumnom (velikostjo) in hitrostjo zahtev, kot tudi s Ëasovno dinamiko. Obremenitveno testiranje pomaga ugotoviti: a) kak.na je maksimalna prepustnost, b) kje so ozka grla in c) kateri element sistema jo povzroËi. Ko se obremenitev poveËa nad meje normalnega delovanja, govorimo o stresnem testiranju (Erinle, 2013). Priljubljenost obremenitvenega testiranja spletnih aplikacij v svetovnem merilu nara.Ëa, kar dokazujejo tudi .tevilni tuji Ëlanki, ki opisujejo to problematiko. V nadaljevanju so predstavljene izbrane raziskave. Kiran, Mohaparta in Swamy (2015) so v svoji .tudiji uporabili orodje JMeter kot uËinkovito orod­je za izvajanje obremenitve doloËenemu sistemu. Uporabili so tehniko distribuiranega testiranja. Te­ste so cikliËno ponavljali, vmes so popravljali .tevilo Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Robert Leskovar: Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter uporabnikov, izstrelne Ëase ter parametre sistema. Rezultate so analizirali z orodjem JMeter. Avtorji Jing, Lan, Hongyuan, Yuqiang in Guizhen (2010) v svojem delu obravnavajo simulacijo staranja raËunalni.kega sistema. Kot orodje za obremenjeva­nje so uporabili JMeter v distribuirani arhitekturi, s katerim so poganjali dva scenarija. Pri prvem scena­riju so moËno obremenjevali statiËne strani, pri dru­gem streanik J2EE Tomcat in MYSQL kot bazo po­datkov. Kazalnike obremenjenih sistemov so dobili neposredno s podroËja, katerega vrednosti so shran­jevali na dve sekundi. Wu in Wang (2010) v prispevku govorita, kako strm je trend nara.Ëanja aplikacij J2EE (v to katego­rijo spadajo tudi aplikacije IBM WebSphere). Avtorja navajata, kateri sistemski parametri lahko vplivajo na bolj.e delovanje takih aplikacij. Sem spada pred­vsem velikost javanske kopice. Odsvetujeta aplika­cijski streanik in bazni streanik na istem stroju. Kakor ae pri zgoraj omenjenih delih sta tudi Wu in Wang za testiranje uporabila orodje JMeter v distribuirani ar­hitekturi in nad sistemom izvajala vrsto testov, kate­rim sta spreminjala parametre. »lanek jasno pokaae pozitivni uËinek apliciranja predlaganih sprememb nad ciljnim sistemom J2EE. Avtorji v svojih delih obremenitveno testiranje uporabijo kot metodo, s katero ugotavljajo, da njihov predmet testiranja pod moËnimi obremenitvami res poËne to, za kar je narejen. 2.1 Orodje za testiranje in naËin testiranja Kot orodje za poganjanje testov smo uporabili odpr­tokodni in prosto dostopni Apache JMeter (Apache JMeter, 2015). Apache JMeter lahko uporabljamo za testiranje uËinka tako statiËnih kot dinamiËnih virov. Uporabljamo ga lahko za simuliranje moËne obreme­nitve streanika ter mreanih virov, na podlagi Ëesar analiziramo delovanje sistema pod razliËnimi pogoji. To orodje je namenjeno doloËenim testiranjem siste­ma (npr. stresno testiranje) in testiranju uËinkovitosti (.tevilo obdelanih zahtev na Ëasovno enoto) (Halili, 2008). Korake, ki so potrebni za izvajanje testiranja, lahko strnemo v naslednje toËke: • identificiramo testno okolje, • identificiramo kriterij(e) uspe.nosti, • naËrtujemo in kreiramo testirne naËrte oz. testirne primere, • kreiramo testirno okolje, • izvedemo testirne naËrte oz. testirne primere, • analiziramo rezultate, • posodobimo testirne naËrte/primere in spreme­nimo parametre opazovanega sistema oz. progra­ma. Objekt testiranja je SICIS. Primere testiranja veËnivojske spletne aplikacije so obravnavali .tevilni avtorji (Iyer, Gupta in Johri, 2005). Pri poganjanju testov je treba paziti, da ozko grlo ne postane raËu­nalnik, na katerem testiramo. Pri na.em delu smo se temu izognili tako, da smo uporabili naËin distribu­iranega testiranja. Slika 1 prikazuje na.o arhitekturo testiranja. Na tri raËunalnike smo namestili orodje JMeter, dva identiËna raËunalnika sta delovala kot podrejena (angl. slave), prenosnik pa smo namenili za nadzor izvajanja testov in prikaz rezultatov, imel pa je tudi vlogo gospodarja (angl. master). Karakteri­stike raËunalnikov so: • enkrat OSX 10.11.2, MacBook Pro (Retina 13-inch), 2,5 GHz Intel Core i5, 8GB RAM, • dvakrat Intel Linux 64, Lenovo ThinkCenter, 3,2 GHz Intel Core i5, 8GB RAM. Slika 1: Distribuirana testna arhitekturaz orodjem JMeter Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Robert Leskovar: Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter 2.2 Testirni sistem Testirali smo skupek aplikacij, ki so zgrajene .tirinivojsko (uporabnik, predstavitveni nivo, po­slovni nivo in podatkovni nivo). Za implementaci­jo testirne arhitekture smo uporabili pet virtualnih strojev, osnovanih na Linuxovem jedrnem modulu (KVM, angl. Karnel-based Virtual Maschine), z na­slednjimi karakteristikami: • dvakrat Intel Linux 64 + IBM Websphere Portal 8.5.5, KVM 8GB RAM, CPU 4 socket, 1 core per socket, Intel Xeon CPU E5-2670, 2.60 GHz, • dvakrat Intel Linux 64 + IBM Websphere Applica­tion Server 8.5.6, KVM 8GB RAM, CPU 4 socket, 1 core per socket, Intel Xeon CPU E5-2670, 2.60 GHz, • enkrat Intel Linux 64 + HAProxy 1.6.2 load ba­lancer, KVM 8GB RAM, CPU 4 socket, 1 core per socket, Intel Xeon CPU E5-2670, 2.60 GHz. Testirna arhitektura je prikazana na sliki 2. Podat­ kovna zbirka Oracle 12c in streanik IBM Websphere Message Queue (MQ) nista bila predmet testiranja, zato smo ju na sliki prikazali Ërtkano. Delilnik bre­mena je zaradi preglednosti sheme prikazan dvakrat, fiziËno pa je to en virtualni stroj, ki deli zahtevke, na­menjene portalnim aplikacijam na IBM Websphere Portal, in zahtevke, namenjene zalednim servisom, ki teËejo na streanikih IBM Websphere Application Server (WAS). Kot delilnik bremena smo uporabili odprtokodno re.itev HAProxy. HAProxy omogoËa pr.enje sed­mega, t. i. aplikacijskega sloja (The OSI Model's …, 2015). V veËini primerov administratorji uporabijo HAProxy in HTTP pr.enje povsod tam, kjer je zahte­vana visoka razpoloaljivost kot nuja zaradi neprekin­jenega poslovanja (Levine, 2015). Pri postavitvi testnega okolja smo se oprli tudi na .tudijo redundanËnega postavljanja podatkov­nih centrov (Redundancy …, 2015). Za testno oko­lje smo izbrali postavitev 2N, pri Ëemer je N sklop streanikov, ki so potrebni za normalno obratovanje, in 2N podvojeni, redundanËno postavljeni sistem. 2.3 Testirni scenariji Pod pojmom scenarij si predstavljamo delo enega upo­rabnika, ki se prijavi v portal, nato izvaja operacije od manj zahtevne do zelo zahtevne, na koncu pa se tudi odjavi iz portala. Pri pisanju testnih scenarijev smo upo.tevali raznolikost obremenitve. Scenarije smo razdelili na tri razrede z oznakami SC1, SC2 in SC3. Vsak razred nam predstavlja en testni scenarij. Razred smo nato delili naprej na .tevilo uporabnikov in na Ëas razporejenosti prihodov do streanega mesta (angl. ramp up time). V tabeli 1 so prikazani scenariji od SC1 do SC3 s .tevilom uporabnikov in z izstrelnim Ëasom uporabnika ter Ëasom izvajanja testirnega primera. Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Robert Leskovar: Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter Tabela 1:Prikaz testirnih scenarijev in testirnih primerov Scenarij Testirni primer ©tevilo uporabnikov Izstrelni Ëas (s) »as izvajanja testirnega primera (s) SC1U50RT10T98 50 10 98 SC1 SC1U200RT60T57 200 60 57 SC1U500RT120T131 500 120 131 SC2U50RT60T112 50 60 112 SC2 SC2U200RT120T387 200 120 387 SC2U300RT240T613 300 240 613 SC3U50RT120T392 50 120 392 SC3 SC3U75RT240T540 75 240 540 SC3U100RT360T728 100 360 728 Ustreznost in potrditev scenarija smo preverili tako, da smo izvedli preizkus testa z enim uporab­nikom. Scenarij smo imeli za uspe.en le takrat, ko je bil odstotek napak enak toËno 0. Teste smo izvajali veËkrat zapored, vsako izvajanje testa smo oznaËi­li z identifikacijsko .tevilko. Pazili smo, da smo te­ste vedno izvajali pod enakimi pogoji in z enakimi vhodnimi parametri. Rezultate smo lahko grafiËno spremljali ae med samim delovanjem, vsi rezultati testiranj so se shranjevali in uredili glede na datum in identifikacijsko .tevilko testiranja. Rezultate te­stiranja smo shranjevali v SVN (Apache Subversi­on, 2015), od koder smo kasneje Ërpali podatke za kasnej.e analize. povpreËni odzivni Ëas v mesecu 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 1 2 3 4 5 koraki scenarija 2 6 7 8 9 2.4 Analiza rezultatov testiranja Gradivo za analizo rezultatov lahko razdelimo na naslednje kategorije: • poroËila orodja JMeter, • streani.ki dnevniki, • aplikacijski dnevniki, • sistemski dnevniki, • statistika na delilniku bremena. Zbrane rezultate orodja JMeter smo pregledali, podatke testov istega razreda smo logiËno zdruaevali v tabele. Dobljene rezultate smo primerjali med se­boj. Slika 3 prikazuje primerjavo rezultatov poganja­nja testov SC2. Ker je testni scenarij enak, spreminjajo se samo parametri testa, .tevilo hkratnih uporabni­kov in izstrelni Ëasi, so podatki primerljivi med se­boj. Iz slike je razvidno, kako se s poveËanjem .tevila uporabnikov poveËajo tudi odzivni Ëasi korakov te­stirnega primera. 10 11 12 13 14 15 Slika 3: PovpreËni odzivni Ëasi glede na .tevilo uporabnikov in izstrelne Ëase Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Robert Leskovar: Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter % napak Iz slike 3 razberemo, da izstopata koraka 3 in 5, in poveËano obremenitvijo sistema poveËa tudi od­pri katerih se odzivni Ëasi moËno poveËajo. Slika 4 stotek napak posameznega koraka. prikazuje, kako se s poveËanjem .tevila uporabnikov 35,00 % 30,00 % 25,00 % 20,00 % 15,00 % 10,00 % 5,00 % 0,00 % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 koraki scenarija 2 Slika 4: Odstotek napak glede na .tevilo uporabnikov in izstrelne Ëase Slika 5 prikazuje, kak.na je bila procesorska obre-razumljivo, saj portalski del predstavlja predstavitve­menitev na streanikih med testiranjem s testnim raz-ni sloj, poslovni sloj - jedro SICIS - pa predstavljajo redom SC2U200RT120T387. VeËji del procesorske streaniki IBM Websphere Application Server, tudi kot obremenitve prevzame poslovni sloj aplikacij, kar je podatkovni sloj baze podatkov in sporoËilni sistem. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 00:00 00:01 00:02 00:03 00:04 00:05 00:06 00:07 00:08 00:09 00:10 Slika 5: Procesorska obremenitev streanikov med izvajanjem testaSC2U300RT240T613 Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Robert Leskovar: Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter Za zajem podatkov o virtualnih strojih smo upo­rabili sistemsko orodje System Activity Report - SAR (SUSE LLC and contributors, 2015). Z orodjem SAR zajemamo vse podatke o sistemu, npr. zasedenost procesorjev, poraba spomina, vhodno-izhodne ope­racije ter podatke o mreanem prometu. Orodje SAR shranjuje podatke o sistemu v datoteke, razporejene po dnevih. Iz teh datotek lahko izlu.Ëimo podatke tudi kasneje, ko smo konËali testiranje. Koristne in­formacije Ërpamo tudi iz dnevnika oz. spletne ad­ministratorske konzole delilnika bremena. V danem trenutku lahko vidimo, ali se zahteve pravilno pr.ijo glede na nastavljene uteai, te smo nastavili na 50 odstotkov. Delilnik bremena ima tudi funkcijo kon­trole zalednih streanikov, tako v vsakem trenutku vidimo, ali se zaledni streanik .e odziva, koliko Ëasa je preteklo od zadnjega testa in koliko Ëasa streanik ae deluje. Na koncu nam ostane .e analiza javanskih kopic (angl. Java heap). Na spleti.Ëu IBM Knowled­ge Center najdemo napotke, kako optimizirati IBM Websphere Application Server in IBM Websphere Portal, med drugim priporoËajo tudi uporabo IBM Support Assistant (IBM Support Assistant, 2015). Ko streanik pripravimo za analizo, njegovo dnevni.ko datoteko naloaimo v orodje in kot rezultat dobimo poroËilo. Primer takega poroËila vidimo na sliki 6. Ta prikazuje statistiko javanske kopice med izvajanjem testa SC2U300RT240T613 na streaniku IBM Web-sphere Application Server .t. 1. S slike 6 je razvidno, da se vrednost kopice v Ëasovnem obdobju giblje malo nad 1,3 GB do prek 1,5 GB. Na.e priporoËilo je, da se zaËetna vrednost kopice nastavi na 1,3 GB, konËna vrednost pa vsaj na 1,5 GB oz. veË, odvisno od sistemskih virov, ki so nam na voljo. 3 SKLEP V prispevku smo obravnavali problem obremenit­venega testiranja. Najprej smo predstavili okolje, ki smo ga izbrali za testiranje z orodjem JMeter, nato smo predstavili metodologijo testiranja ter sistem­sko programsko opremo, s katero smo si pomagali pri analizi. Na koncu smo podali rezultate testiranja in analize. KljuËnega pomena pri testiranju je bilo napisati testne scenarije, ki zagotavljajo Ëim bolj re­alno simulacijo obremenitev. Dobro napisani testni scenariji, izvedeni testi in opravljena analiza nam lahko kasneje sluaijo kot referenca ob spremembah sistemske oz. aplikativne programske opreme, novih virtualnih strojev ter spremembah na strojni opremi. Dobre testne scenarije mora napisati oseba, ki zelo dobro pozna sistem. Pri delu se je izkazalo, da je do­bra praksa tudi sistematiËno zbiranje in oznaËevanje poroËil med testiranjem in odlaganje poroËil v SVN. NaËin, da vsako serijo testiranja oznaËimo z edin­stveno identifikacijsko .tevilko, se je izkazal kot kljuËen. Testne scenarije in testiranje lahko upora­bimo tudi kot analizo .kaj Ëe«, ko s spreminjanjem parametrov testa odgovorimo recimo na vpra.anje, kaj se zgodi, Ëe v istem Ëasovnem obdobju dela pod­vojeno .tevilo uporabnikov. Delilnik bremena v prvi vrsti sluai kot stroj, ki zahtevke deli med zalednimi streaniki. Med testiranjem smo pri.li do ugotovitve, da z raznimi Ëasovnimi omejitvami (angl. timeout) .Ëitimo zaledne streanike pred zasiËenostjo. Postavi­tev 2N se je v praksi pokazala kot primerna postavi­tev za testno arhitekturo. V produkcijskem okolju bi predlagali postavitev 2N + 1, v nekaterih primerih celo 3N, tako da bi dva sklopa postavili na primarno lokacijo, tretji sklop pa na sekundarno lokacijo kot nadomestni informacijski center, geografsko loËeno. Na zaËetku testiranja je bilo ugotovljeno, da so javan­ske kopice mnogo premajhne za moËno obremenitev, tako da smo na vseh javanski strojih moËno dvigni­li zaËetne vrednosti. Orodje JMeter se je izkazalo za zrelo orodje, ki ga lahko postavimo ob bok podob­nim komercialnim orodjem. Vedenje, kako se infor­macijski sistem obna.a zdaj in kako se bo obna.al v prihodnosti, je zaaeleno, tako se je obremenitveno te­stiranje izkazalo nujno kot proces, ki ga je treba vpe­ljati v poslovanje. Primoa Kastelic, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Robert Leskovar: Razvoj obremenitvenih testov z odprtokodnim orodjem JMeter LITERATURA [1] Apache JMeter. (2015). Dostopno 11. 12. 2015 na http://jme­ter.apache.org/. [2] Apache Subversion. (2015). Dostopno 11. 12. 2015 na https:// subversion.apache.org/. [3] Chan, H. A. (1995). The benefits of stress testing. IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manu­facturing Technology: Part A, 18(1), 23-29. http://doi. org/10.1109/95.370730. [4] Draavni raËunalni.ki oblak, MJU. (2015). Dostopno 11. 12. 2015 na http://www.mju.gov.si/si/delovna_podrocja/informa­tika/drzavni_racunalniski_oblak/. [5] Erinle, B. (2013). Performance testing with JMeter 2.9. Bir­mingham, UK: Packt Pub. [6] Gomez Saez, S., Andrikopoulos, V., Leymann, F. in Strauch, S. (2015). Design Support for Performance Aware Dynamic Ap­plication (Re-)Distribution in the Cloud. IEEE Transactions on Services Computing, 8(2), 225-239. http://doi.org/10.1109/ TSC.2014.2381237. [7] Halili, E. H. (2008). Apache JMeter: a practical beginner’s gu­ide to automated testing and performance measurement for your websites. Birmingham, UK: Packt Publ. [8] IBM Support Assistant. (2015). [CT757]. Dostopno 14. 12. 2015 na https://www-01.ibm.com/software/support/isa/. [9] IBM System z10 EC. (2013). [CT555]. Dostopno 11. 12. 2015 na http://www-01.ibm.com/common/ssi/ShowDoc. wss?docURL=/common/ssi/rep_sm/1/897/ENUS2097-_h01/ index.html&lang=en&request_locale=en. [10] Informacijski sistem Carinske uprave RS. (2015). Dostopno 11. 12. 2015 na http://www.fu.gov.si/carina/. [11] Iyer, L. S., Gupta, B. in Johri, N. (2005). Performance, sca­lability and reliability issues in web applications. Industrial Management & Data Systems, 105(5), 561-576. http://doi. org/10.1108/02635570510599959. [12] Jing, Y., Lan, Z., Hongyuan, W., Yuqiang, S. in Guizhen, C. (2010). JMeter-based aging simulation of computing system. V Q. Luo, & X. Ming (ur.), 2010 International Conference on Computer, Mechatronics, Control and Electronic Engineering (CMCE 2010) (vol. 5), Changchun (str. 282-285). IEEE. http:// doi.org/10.1109/CMCE.2010.5609969. [13] Kiran, S., Mohapatra, A. in Swamy, R. (2015). Experiences in performance testing of web applications with Unified Authentication platform using JMeter. V H. A. Bin Sulaiman (ur.), Technology Management and Emerging Technologies (ISTMET), 2015 International Symposium on, Langkawai Island, Malaysia (str. 74-78). IEEE. http://doi.org/10.1109/ ISTMET.2015.7359004. [14] KljajiE, M. (1994). Teorija sistemov. Kranj, Slovenija: Moderna organizacija. [15] Levine, S. (2015). Red Hat Enterprise Linux 7 Load Balancer Administration. Red Hat Inc. Dostopno 9. 12. 2015 na https:// access.redhat.com/documentation/en-US/Red_Hat_Enter­prise_Linux/7/pdf/Load_Balancer_Administration/Red_Hat_ Enterprise_Linux-7-Load_Balancer_Administration-en-US. pdf. [16] Redundancy: N+1, N+2 vs. 2N vs. 2N+1. (2014). Dostopno 12. 12. 2015 na https://www.datacenters.com/news/redun­dancy-n1-vs-2n/. [17] SUSE LLC and contributors. (2015). SUSE Linux Enterprise Server 11 SP4 System Analysis and Tuning Guide. SUSE LLC. [18] The OSI Model's Seven Layers Defined and Functions Explai­ned. (2014). Dostopno 9. 12. 2015 na https://support.micro­soft.com/en-us/kb/103884. [19] Wu, Q. in Wang, Y. (2010). Performance Testing and Optimi­zation of J2EE-Based Web Applications. V Z. Hu in Z. Ye (ur.), Proceedings, The Second International Workshop on Educa­tion Technology and Computer Science (ETCS 2010), (vol. 2), Wuhan, China (str. 681-683). Los Alamitos, CA: IEEE. http:// doi.org/10.1109/ETCS.2010.583. • Primoa Kastelic je veË kot sedemnajst let zaposlen v podjetju 3GEN kot sistemski inaenir. Ukvarja se z integracijo informacijskih sistemov, njihovo varnostjo, zanesljivostjoin razpoloaljivostjo.Vpodjetju tudi vodi sistemskoskupinoza administracijo operacijskih sistemovin upravljanjez aplikacijskimistreaniki. • Mirjana KljajiE Bor.tnarje docentkazapodroËje informacijskih sistemovnaFakultetizaorganizacijske vede Univerzev Mariboru.Na dodiplomskeminpodi­plomskem .tudijuje nosilka .tevilnihpredmetov.Njena raziskovalnapodroËjaso veËkriterijsko modeliranje, simulacijski modelizapodporo odloËanju, odkrivanje znanja iz podatkov, sistemi za podporo skupinskemu odloËanju in ekspertni sistemi. Za objavljene izsledke eksperimentov na podroËju raziskovanja odloËanja skupin s pomoËjo interaktivnih simulacijskih modelov je s soavtorji prejela veË mednarodnih priznanj. Kot avtorica ali soavtorica je objavljala v mednarodnih znanstvenihrevijahin konferencah. SodelovalajevveË evropskihin nacionalnihprojektih.Je Ëlanicaprogramskega odbora blejske eKonference, konferenceo razvoju organizacijskih znanosti, WorldCIST in drugih, kot recenzentka pa sodeluje na mednarodnih in domaËih konferencah terrevijah. • RobertLeskovarjeredniprofesor za podroËje informacijskih sistemovin kakovosti naFakulteti za organizacijske vede Univerzev Mariboru. Njegovo razisko­valno podroËje obsega kakovost in testiranje programske opreme, veËkriterijsko odloËanje in simulacijo sistemov. ZNANSTVENI PRISPEVKI ©tudija primera uspe.nosti uporabe spletnih storitev e-uprave nastanovanjskem podroËju 1Bojan Cestnik, 2Alenka Kern 1Temida, d. o. o., Dunajska cesta 51, 1000 Ljubljana; In.titut Joaef Stefan, Jamova 39, 1000 Ljubljana 2Stanovanjski sklad Republike Slovenije, javni sklad, Poljanska cesta 31, 1000 Ljubljana bojan.cestnik@temida.si; alenka.kern@ssrs.si IzvleËek VËlanku obravnavamo problematiko uspe.nosti sodelovanja draavljanov pri uporabi spletnih storitev na primeru javnih razpisov Stanovanjskega sklada za najem in nakup stanovanjskih zmogljivosti za draavljane. Za izbolj.anje uspe.nosti uporabnosti spletnih vlog predlagamo metodologijo Chadwicka (2011)zaopredelitev notranjih institucionalnihspremenljivkin uporabo priporoËilin smernicza nadzorin vzdraevanje njihovihvredno­sti znotraj priporoËenega okvira. UËinek predlaganih smernic ovrednotimo na novem javnem razpisu za prodajo stanovanj draavljanom. Dobljeni rezultati kaaejo, da je z uporabo novih priporoËil skladu uspelo ohraniti enako razmerje med elektronskimi in papirnimi vlogami in hkrati bistveno izbolj.ati delea popolnih elektronskih vlog. KljuËne besede: uporaba spletnih storitev, e-uprava, digitalna in upravna pismenost, stanovanjsko podroËje. Abstract Usability case study of e-government web services in public housing In this paper, we have addressed the problem of improving citizen engagement regarding the use of online services provided by the Public Hou­singFundinpublic tendersforrentingand sellingof housingto citizens.Toimprovethe successrateof online applications,weproposethe methodology following Chadwick (2011) proposal to identify internal institutional variables and implement guidelines for controlling and mainta­ining these values within therecommended scope.We evaluated the effectof the suggested guidelines ona new public tender for selling flats to citizens.Theresults indicatethatby adheringtonew guidelines,the Public HousingFund managedto successfully maintainthe ratio between submitted electronic and paper applications while substantially improving the share of completed eligible electronic applications. Keywords: online participation and engagement, public services, digital and administrative literacy, housing. 1 UVOD Vprimerjalni .tudijiopodroËju e-upravevEvropi (Capgemini cialno prenehali uporabljati storitve e-uprave (Capgemini in in sod., 2014) ugotavljajo, da se spletna dostopnost in sod., 2014). Dejstvo, da udeleaba draavljanov in uporaba dovr.enost storitev za draavljane in podjetja v zadnjem Ëasu razpoloaljivih storitev ostaja relativno nizka (pod 50 %), je stalno izbolj.uje.Trenutno povpreËje za spletno dostopnost pogosto prispevalokneke vrsti izkljuËenosti, namernemu ali do draavnih storitev e-upravejevEvropi doseglo izjemnih74 nenamernemu digitalnemu razkorakuod e-storitvene druabe. odstotkov,medtemkojespletna dostopnost lokalnihjavnih Vskladustem.tudija(Capgeminiinsod.,2014)navaja,daje storitev63-odstotna. Moderne funkcije uporabnostisopri-trebaopraviti.evelikodela,dabikuporabi storitev e-uprave sotnena78 odstotkih spletnih stranijavne uprave.Podrugi bolje pritegnili vse draavljanein pridobili njihovo zaupanje. strani pa enostavnost in hitrost uporabe istih spletnih strani Pri tem predlagajo, da se poseben poudarek nameni pod­dosega samo 58 odstotkov. roËjem, kot so npr. naËrtovanje spletnih strani, prijaznih do »eprav so .tevilke za spletno razpoloaljivost za Evropo izredno uporabnika, enoten dostop do storitev, varnost podatkov in visoke, udeleaba draavljanovin sodelovanjene dosegatanaËr-vkljuËitev uporabnikovv proces oblikovanja storitev. tovanih priËakovanj; presenetljivo, kazalniki kaaejo, da 54 V raziskovalnih publikacijah in poroËilih e-upra­odstotkov draavljanov EU ne zaupa e-upravi ali pa bodo poten-ve je spletno sodelovanje pogosto preuËevano v Bojan Cestnik, Alenka Kern: ©tudija primera uspe.nosti uporabe spletnih storitev e-uprave na stanovanjskem podroËju povezavi z digitalno in upravno pismenostjo (npr. UN Department of Economic and Social Affairs, 2014; Capgemini in sod., 2014; Grönlund in sod., 2007; Lo­zanova-Belcheva, 2013; Cestnik in sod., 2014). Av­torji na splo.no menijo, da vkljuËitev draavljanov v druabo e-uprave zahteva veliko spretnosti in znanja, veËinoma s podroËja informatike in raËunalni.ke znanosti. Zato je za vkljuËitev v druabo e-uprave zahtevana ustrezna stopnja digitalne pismenosti. Obstajajo doloËene ovire dostopa in neenake social-ne in ekonomske priloanosti, ki so glavni razlog za digitalni razkorak (Capgemini in sod., 2014). Uprav­na pismenost pomeni na drugi strani sposobnost usmerjati birokracijo v smeri iskanja oblik in sledeËih postopkov, ki so zahtevani, da se izpolnijo doloËene naloge (Grönlund in sod., 2007). Odnos med obema preuËevanima pismenostma kaae, da v nasprotju s splo.nimi priËakovanji vi.ja digitalna pismenost ne pomeni vedno tudi vi.je upravne pismenosti; ta fe­nomen je lahko potencialni vzrok za pomanjkanje za­vedanja, ki je, zanimivo, bolj prevladujoËe med mla­dimi (Capgemini in sod., 2014). Grönlund in sode­lavci (2007) so mnenja, da se potreba po ve.Ëinah in znanju zmanj.a, ko storitve postanejo elektronske, in s tem se vkljuËi veË ljudi, saj je tudi veË ljudi sposob­nih razumeti informacije. Hkrati se narava informacij lahko spremeni, ko storitve postanejo elektronske, in tako so lahko razliËni ljudje vkljuËeni v proces oziro­ma izkljuËeni iz njega. V Ëlanku obravnavamo vpra.anja, povezana z relativno nizkim sodelovanjem draavljanov in nji­hovo udeleabo pri uporabi storitev e-uprave. Bolj specifiËno se osredinjamo na .tudijo primera, ki te­melji na elektronskem obrazcu e-uprave za oddajo oziroma prodajo stanovanj Stanovanjskega sklada draavljanom pod ugodnimi pogoji. Glavni poslov­ni proces je podrobno opisan v posebnem razdelku. Udeleaeni draavljani lahko glede na svoje sposobno­sti in preference izberejo, ali bodo izpolnili vlogo za najem stanovanja in jo oddali elektronsko ali v na­tisnjeni razliËici. Zbrani podatki kaaejo, da se jih je malo manj kot polovica odloËilo, da uporabijo elek­tronsko moanost, kar je bilo ocenjeno kot dober pri­kaz dejanskega stanja. Vendar pa se je pojavilo bolj sporno vpra.anje, povezano z razlikovanjem med spletnimi in papirnimi vlogami; stopnja popolnosti oddanih elektronskih vlog je bila precej niaja (38,3 %) kot pri papirnih vlogah (82,0 %). Pomanjkanje spletnega sodelovanja uporabnikov je bilo oËitno in usluabenci sklada so se odloËili re.iti to tako, da so najprej prepoznali moane vplive vzrokov in potem predlagali izvedljive smernice za ublaaitev teaav z nizko stopnjo popolnosti spletnih prijav. Izbolj.anje sodelovanja draavljanov in njihove udeleabe v spletnih storitvah je zapleteno in zah­tevno delo (Capgemini in sod., 2014). Obstaja veli­ko predlogov, ki vkljuËujejo makroteoretiËne .tudije, opazovalne in analitiËne .tudije ter .tudije, ki teme­ljijo na motivacijskih faktorjih in individualnih spo­sobnostih v spletnih interakcijah. Pristop, ki ga opi­sujemo v Ëlanku, temelji na Chadwickovem (2011) predlogu za opazovanje notranjih institucionalnih spremenljivk in institucionalne dinamike za spodbu­janje spletnega sodelovanja in udeleabe. V Ëlanku najprej predstavimo Stanovanjski sklad in njegovo vlogo na podroËju e-uprave, s posebnim poudarkom na spletnih prijavah draavljanov na jav­ni razpis za najem oziroma nakup stanovanj. V tret­jem delu je predstavljena metodologija, ki temelji na Chadwickovem (2011) delu s ciljem prepoznati in preuËiti spremenljivke, ki lahko vplivajo in izbolj.ajo spletno sodelovanje in udeleabo draavljanov. Kon­kretni cilj je bila vzpostavitev pogojev za vi.jo stop­njo popolnosti spletnih vlog pri razpisu. Rezultati vrednotenja so predstavljeni v Ëetrtem delu. V skle­pnem delu razpravljamo o vpra.anjih, povezanih s poveËanjem sodelovanja draavljanov v e-upravi, in povzamemo najpomembnej.e ugotovitve. 2 ©TUDIJA NA PRIMERU NAJEMA IN NAKUPA STANOVANJ Stanovanjski sklad Republike Slovenije je bil usta­novljen s stanovanjskim zakonom za financiranje nacionalnega stanovanjskega programa in za spod­bujanje gradnje stanovanjskih objektov, obnovo in vzdraevanje stanovanj in stanovanjskih hi. v draavi. V prvih letih svojega delovanja je sklad neposredno podpiral draavljansko iniciativo pri zasebni gradnji stanovanjskih objektov in neprofitne stanovanjske organizacije, s tem da je ponujal posojila pod ugod­nimi pogoji. Po prvem desetletju je sklad sodeloval tudi pri spodbujanju draavljanov za stanovanjsko varËevanje z dvema novima projektoma, in sicer z nacionalno varËevalno shemo in s subvencijami za mlade druaine, katerih glavni cilj je bil izbolj.ati sta­novanjski status mladih draavljanov (Cestnik in sod., 2001; 2007; 2008). To je bila velika obveznost in hkrati tudi velik izziv. Bojan Cestnik, Alenka Kern: ©tudija primera uspe.nosti uporabe spletnih storitev e-uprave na stanovanjskem podroËju Podatki za opisano analizo v Ëlanku so bili zbra­ni v postopku za oddajo stanovanj draavljanom pod ugodnimi pogoji, ki ga je izpeljal draavni stanovanj­ski sklad. Ena izmed njegovih nalog je graditi in od­dajati v najem stanovanja draavljanom po ugodnih cenah. Njegovi strate.ki cilji, ki podpirajo te dejavno­sti, so: 1) zagotavljanje primerne kakovosti stanovanj, 2) zagotavljanje veËjega .tevila stanovanj, ponujenih na trgu, in 3) zniaevanje (oziroma vsaj stabilizacija) cen stanovanj na nepremiËninskem trgu. Ta naloga je bila, kot se je izkazalo, dobro sprejeta v splo.ni jav­nosti in je pritegnila precej.njo medijsko pozornost. Poslovni proces oddaje stanovanj v najem je se­stavljen iz .estih faz. Najprej sklad pripravi javni razpis, ki doloËa pogoje ustreznosti in zahteve vlo­ge za najem stanovanj, in ga objavi v medijih ter na internetu. DrugiË, zainteresirani vlagatelji izpolnijo in oddajo predpisano papirno oziroma elektronsko vlogo (odvisno od njihovih preferenc). TretjiË, prejete vloge pregledajo in potrdijo usluabenci sklada. Nato so vse popolne vloge razvr.Ëene glede na prioritete in tako lahko sodelujejo v postopku razdelitve sta­novanj (Bohanec in sod., 1996). Razvrstitveni kriteriji in pravila za doloËitev kategorije so doloËeni vna­prej in vkljuËujejo lastnosti, kot so druainski status, zdravstveno stanje, .tevilo otrok itd. »e se dva ali veË kandidatov uvrsti v isto kategorijo, potem je kot peta faza uporabljen nakljuËni izbor, da je izbran posa­ 350 300 250 200 150 100 50 0 mezni vlagatelj za najem vsakega stanovanja. V .esti fazi so vsi vlagatelji obve.Ëeni o izidu pomoanega postopka razdelitve stanovanj. Zbrali smo podatke 614 vlagateljev za najem sta­novanj po ugodnih cenah, v obdobju med februarjem 2013 in marcem 2014 (razpis je bil oznaËen s SL) in jih analizirali s statistiËnim programskim paketom R (R Core Team, 2014). Vsak vlagatelj je imel dve moanosti: 1) oddati vlogo in pripeti dokumente prek priprav­ ljenega spletnega vmesnika ali 2) izpolniti vlogo na natisnjenem obrazcu in jo od­ dati skupaj z natisnjenimi prilogami po obiËajni po.ti. Elektronsko pot prek spletnega vmesnika je iz­bralo 287 vlagateljev, medtem ko se je 327 vlagateljev odloËilo, da uporabijo tradicionalni kanal in vloaijo papirno vlogo. Vsako vlogo so pazljivo pregledali skladovi usluabenci. »e je izpolnjevala vse potrebne predpo­goje, ki jih je doloËal razpis, je bila oznaËena kot po­polna. Po doloËenem dogovorjenem Ëasu (obiËajno po treh ali .tirih tednih) so vse popolne vloge napredo­vale v fazo odobritve, medtem ko so bile ostale vloge oznaËene kot nepopolne. V fazi odobritve so bile vse popolne vloge oznaËene kot odobrene ali zavrnjene glede na konËni izid izbirnega postopka. Slika 1 pri­kazuje pogostost vlog, ki ustrezajo doloËeni skupini. nepopolne zavrnjene odobrene Slika 1: ©tevilo prejetihvlogzanajem stanovanj(SL), razvr.Ëenihgledena popolnostin odobritev,z razlikovanjemna elektronsko oziroma papirno oddajo Kakovost zbranih podatkov iz oddanih vlog na visoka. Vendar pa na metodo vzorËenja nismo imeli razpis za oddajo stanovanj v najem po ugodnih ce-vpliva. Vzorec tako predstavlja populacijo draavlja­nah je bila zaradi zahtev celotnega projekta izjemno nov, ki imajo enak interes in katerih karakteristike Bojan Cestnik, Alenka Kern: ©tudija primera uspe.nosti uporabe spletnih storitev e-uprave na stanovanjskem podroËju se lahko razlikujejo od nakljuËno izbranega vzorca draavljanov. Delea popolnih prijav je bil pri papirnih vlogah 82 odstotkov, kar je znaËilno bolj.e od deleaa popolnih vlog, ki so bile oddane elektronsko (38,3 odstotka). S Pearsonovim .2 testom (Corder in sod., 2009) izraËunana p-vrednost je manj.a od 2.2e-16 in .2 = 121.1 z eno prostorno stopnjo. 3 UPORABLJENA METODOLOGIJA Namen .tudije, predstavljene v Ëlanku, je izbolj.ati udeleabo in sodelovanje draavljanov pri konkretnih primerih javnih stanovanjskih spletnih storitev. Naj­prej je bil na. cilj ugotoviti vzroke za nizko stopnjo elektronsko oddanih vlog, in sicer smo to storili tako, da smo poiskali lastnosti, ki poveËujejo tveganje za neuspeh. Potem smo naËrtovali predloge smernic, ki zmanj.ujejo identificirano tveganje. KljuË do spre­membe vedenja je sprememba ciljev ljudi, njihovih namenov in odnosa. Poleg zunanjih dejavnikov, pridobljenih z opa­zovanji in analizami javno dostopnih informacij, Chadwick (2011) predlaga, da za razlago ne/uspe­ha spletnega sodelovanja in udeleabe draavljanov upo.tevamo bogat in kompleksen niz notranjih in­stitucionalnih spremenljivk. Chadwick meni, da mo­rajo analize vkljuËevati spremenljivke z razliËnih po­droËij znotraj organizacije: proraËunske omejitve in organizacijska nestabilnost, spremembe politik, poli­tiËna ambivalenco, pravna tveganja in depolitizacija ter sodelovanje z zunanjimi sodelavci. Najprej smo izbrali tri spremenljivke iz oddanih vlog, da bi doloËili njihov vpliv na izbiro komuni­kacijskega kanala in popolnost vlog. Izbrane spre­menljivke za podrobnej.o .tudijo so bile: vlagateljev spol, vlagateljeva starost in vlagateljeva prednostna kategorija. »Tvegane« vrednosti so tiste vrednosti, ki poveËujejo tveganje, da je vloga oznaËena kot nepo­polna. Tveganje je obratno sorazmerno verjetnosti, da bo vloga popolna. Za elektronsko oddane vloge je verjetnost popolnosti 38,3-odstotna. Spremenljivke, ki zvi.ujejo to verjetnost, so: vlagateljeva starost je nad 40 (28,3 % popolnosti), vlagateljev spol je aenski (35,5 %) in vlagateljeva prednostna kategorija je mla­da oseba (27,3 %). Z analizo podatkov v programu R smo ugotovili, da odvisnost med spremenljivkami ni statistiËno znaËilna, z izjemo vlagateljeve prednostne kategorije. Glede na to, da tak.ne .tvegane« vredno­sti sluaijo samo kot indikatorji poveËane previdnosti, ki je priporoËena pri ravnanju z elektronsko oddani­mi vlogami, jim ni treba dajati prevelikega pomena. Izbrane spremenljivke in njihove .tvegane« vre­dnosti so doloËene s prosilcem in prijavo, zato jih ne moremo spreminjati. Da bi izbolj.ali spletno so­delovanje in udeleabo draavljanov ter poslediËno omilili problem nepopolnosti vlog, smo se odloËili, da izvedemo tri konkretna dejanja: pregledamo in revidiramo spletni uporabni.ki vmesnik, pregleda­mo vsa komunikacijska sporoËila za veËjo jasnost in bolj pogosto vkljuËujmo socialna omreaja kot kanal za komunikacijo. Prvo dejanje, pregledati in revidirati uporabni.ki vmesnik, je najbolj oËitno in v skladu s Chadwicko­vimi predlogi. Elektronski spletni obrazec je bil naj­prej zasnovan kot preprost in nezahteven za dostop, uporabo in navigacijo; izpolnitev in oddaja vloge za najem stanovanja prek spleta je bila tako enako, Ëe ne celo manj, kompleksna kot izpolnitev in oddaja enake vloge po obiËajni po.ti. Za vzdraevanje viso­ke stopnje kredibilnosti mora podporni informacijski sistem zagotoviti transparenten in razumljiv vpogled v vse faze osnovnega procesa. ©e veË, vkljuËiti mora veË kontrolnih mehanizmov, ki zagotavljajo integri­teto in zaupnost obravnavanih podatkov. Prav tako zaaeleni kvaliteti prenesenega podpornega odloËi­tvenega sistema sta tudi fleksibilnost in trdnost glede na spremembe. Poleg tega je bila kakovost zbranih podatkov iz vlog, oddanih na razpis za oddajo stano­vanj po ugodnih cenah, izjemno visoka zaradi zahtev celotnega projekta. Drugo dejanje je bil pregled vseh komunikacijskih sporoËil za bolj.o jasnost (Kern in sod., 2011). Ugo­tovili smo, da je eden izmed kljuËev za izbolj.anje obËutka draavljanov glede uËinkovitosti ta, da jim predstavimo bolj osebne informacije. Naloga je, da vsakemu posamezniku posredujemo specifiËno in­formacijo o njegovem poloaaju. Dober primer v pro­metu so opozorilne meritve hitrosti, ko se na tabli izpi.e tudi dejanska hitrost voznikovega avtomobi­la. Pokazano je bilo, da je ustrezna voznikova reak­cija (sprememba v vedenju) desetkrat bolj verjetna kot v primerih, ko resniËna hitrost ni prikazana. Po predstavitvi osebnih informacij je treba obrazloaiti, kako so ti podatki relevantni za konËno odloËitev. Ta razlaga je .e posebej kljuËna pri negativnih od­loËbah. V tem koraku moramo biti previdni, da ne podamo prevelike koliËine nepotrebnih informacij. Ponovno poudarjamo, da je to .e zlasti pomembno, ko draavljanom predstavljamo povezave do odloËb Bojan Cestnik, Alenka Kern: ©tudija primera uspe.nosti uporabe spletnih storitev e-uprave na stanovanjskem podroËju in njihove moanosti. Na koncu jih moramo seznaniti z jasnim potekom dogodkov. Z izvajanjem opisanih procesov so draavljani sposobni razumeti te vrste informacij. ©e veË, njihovo sodelovanje v procesu je bistveno, saj odloËba ne le da vsebuje informacije, ampak daje tudi moanost ravnanja. Na.e ugotovitve temeljijo na predpostavki, da mora vsak dokument vsebovati naslednje informacije: 1) Komu je namenjen dokument? 2) O Ëem govori? 3) Kaj so koristi za naslovnika? 4) Kak.ne moanosti ima naslovnik? Tretji korak je bil bolj pogosto vkljuËevanje soci­alnih omreaij, kot sta Facebook in Twitter kot komu­nikacijska kanala (Kern in sod., 2012). Vloga te akcije je bila bolj podporna. Ta korak je vkljuËeval redne objave na socialnih omreajih; za objave je najbolje, da so nevtralne z namenom obvestiti splo.no javnost o 250 200 150 100 50 0 stanju zadev v stanovanjskem skladu, s ciljem nev­tralizirati vËasih negativno obarvane novice, ki se pojavljajo v medijih. 4 PREDSTAVITEV ©TUDIJE PRIMERA Ugotovitve predstavljene metodologije smo preizkusi­li na novem skladovem razpisu za prodajo stanovanj, ki je bil predstavljen junija 2014 (oznaËen kot SM). Zbrali smo 393 vlog, 180 jih je bilo oddanih elektron­sko, 213 pa je bilo papirnih vlog. Porazdelitev vlog gle­de na naËin oddaje in popolnost je prikazana na sliki 2. S sledenjem smernicam je sklad uspel ublaaiti odvisnost med spremenljivkama naËina oddaje in popolnosti vloge, ki je postala statistiËno neznaËilna. Pearsonov .2 preizkus da p-vrednost = 0.289. Razli­ke med naËinom oddaje pri potrjenih in zavraenih vlogah so z implementacijo novih smernic prav tako postale nepomembne. nepopolne zavrnjene odobrene Slika 2: ©tevilo prejetih vlog za nakup stanovanj (SM), razdeljenih glede na popolnost in potrditev, glede na elektronsko ali papirno oddajo vloge Z uvedbo in upo.tevanjem predlaganih smernic se je stopnja popolnosti elektronsko oddanih vlog izbolj.ala z 38,3 na 92,2 odstotka, Ëeprav je izbolj.anje mogoËe delno posledica tudi drugih zunanjih dejav­nikov. Z izvajanjem opisanega postopka smo poka­zali, da imajo zainteresirani draavljani sposobnost razumeti in sodelovati pri elektronski oddaji vlog na razpisu. ©e veË, njihovo sodelovanje v postopku je kljuËno, saj odloËba ne vsebuje le informacij, tem­veË jim daje tudi moanost ravnanja. Izbolj.ali smo dojemanje skladovih dejanj in odloËb v javnosti. Jav­ne stanovanjske storitve so obËutljivo podroËje, ki je deleano precej.nje medijske pozornosti, .e zlasti v primerih negativne publicitete. Zanimivo je .e, da se je delea odobrenih spletno oddanih vlog (delea odo­brenih vlog izmed popolnih) kljub vsemu zmanj.al s 75,5 v SL na 59,6 odstotka v SM. 5 SKLEP V Ëlanku smo opisali na. pristop k pospe.evanju spletne udeleabe in sodelovanja draavljanov v prime­ru javnih stanovanjskih storitev. Predstavili smo svo­je izku.nje in pridobljena spoznanja med vodenjem razpisa za najem in prodajo stanovanj draavnega sta­novanjskega sklada. Z opazovanjem treh preprostih spremenljivk in Bojan Cestnik, Alenka Kern: ©tudija primera uspe.nosti uporabe spletnih storitev e-uprave na stanovanjskem podroËju ustrezno uveljavitvijo predlaganih smernic, tako da smo prilagodili uporabni.ki vmesnik in jasnost ko­munikacijskih sporoËil, ter z vkljuËitvijo socialnih omreaij kot kanalov komuniciranja je skladu uspelo ohraniti razmerje med vloaenimi elektronskimi in papirnimi vlogami (pribliano na polovici) in dra­stiËno izbolj.ati popolnost elektronskih vlog. Za prihodnje delo naËrtujemo o raz.iritvi spoznanj na druge storitve, ki jih zagotavlja stanovanjski sklad. Uporabni.ki vmesnik je treba raz.iriti in prilagoditi, da bo omogoËena spletna oddaja vlog tudi na mobil­nih napravah. S tem bi draavljani pridobili dostop do relevantnih informacij, ne da bi imeli dostop do raËu­nalnika, kar bi lahko prineslo dodatno prilagodlji­vost stanovanjskemu razpisnemu procesu. Prav tako naËrtujemo, da bi omogoËili samodejno povezavo do razliËnih socialnih omreaij, kot so Twitter ali Face-book, in tako ustvarili novo moanost za draavljane, da neposredno objavljajo svoja izvedena dejanja. 6 LITERATURA [1] Bohanec, M., Cestnik, B., RajkoviË, V. (1996). A manage­ment decision support system for allocating housing loans. V Humphreys, P. (ur.). Implementing systems for supporting management decisions: concepts, methods and experien­ces. 1. izd. London: Chapman & Hall, 1996. [2] Capgemini, IDC, Sogeti, IS-practice and Indigov, RAND Euro­pe, DTI (2014). Delivering on the European Advantage? How European governments can and should benefit from innovati­ve public services. eGovernment Benchmark, Final insight re­port, Luxembourg, Publication office of the European Union, May 2014. [3] Cestnik, B., Bohanec, M. (2001). Decision support in ho­using loan allocation: a case study. V C. Giraud-Carrier, N. LavraË, S. Moyle, B. Kav.ek (ur.). ECML/PKDD01 Workshop, Freiburg, September 3rd, 2001. Integrating aspects of data mining, decision support and meta-learning (IDDM-2001): position, developments and future directions. [4] Cestnik, B., Kern, A. (2014). Administrative and Digital Litera­cy: The Legend or Myth in e-Government. Innovation and the Public Sector, Vol. 21: Electronic Government and Electronic Participation, IOS Press. [5] Cestnik, B., Kern, A., Modrijan, H. (2007). The Housing Lot­tery in Slovenia: e-Government Perspective. Electronic Go­vernment, 6th International EGOV Conference, Regensburg, 3.-6. 9. 2007. Proceedings of ongoing research, project con­tributions and workshops. A. Grönlund, H. J. Scholl, M. A. Wimmer (ur.), Trauner Verlag, Linz, 2007. [6] Cestnik, B., Kern, A., Modrijan, H. (2008). Semi-automatic Ontology Construction for Improving Comprehension of Le­gal Documents. V M. A. Wimmer, H. J. Scholl in E. Ferro (ur.) EGOV 2008, 7th International Conference, Turin, Italy, August 31 - September 5, 2008. Proceedings, Lecture Notes in Com­puter Science, Springer, str. 328-339. [7] Chadwick, A. (2011). Explaining the Failure of an Online Ci­tizen Engagement Initiative: The Role of Internal Institutional Variables. Journal of Information Technology and Politics 8 (1), str. 21-40. [8] Corder, G. W., Foreman, D. I. (2009). Nonparametric Statistics for Non-Statisticians: A Step-by-Step Approach. Wiley. [9] Grönlund, A., Hatakka, M., Ask, A. (2007). Inclusion in the E­-Service Society - Investigating Administrative Literacy Requi­rements for Using E-Services. Electronic Government, Lecture Notes in Computer Science Volume 4656, str. 216-227. [10] Kern, A., Modrijan, H., Cestnik, B. (2011). Improving Efficien­cy of Public Funding Process by Enhancing Clarity of Decisi­ons. V IFIP EGOV 2011, 10th International Conference, Defft, Netherlands. [11] Kern, A., Cestnik, B. (2012). From social networks to public sec­tor services: a case study of citizen participation in real estate. Proceedings of CompSysTech, str. 267-274, ACM, 2012. [12] Lozanova-Belcheva, E. (2013). The Impact of Information Li­teracy Education for the Use of E-Government Services: The Role of the Libraries. Worldwide Commonalities and Chal­lenges in Information Literacy Research and Practice Com­munications in Computer and Information Science, Springer International Publishing, Volume 397, str. 155-161. [13] R Core Team (2014). A language and environment for sta­tistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/. [14] UN Department of Economic and Social Affairs (2014). UN e-Government Survey 2014: e-Government for the Future we Want. United Nations, New York. • Bojan Cestnikjedirektor podjetjaTemida,d.o.o.,in raziskovalecna Institutu Joaef Stefan. DoktoriraljespodroËja raËunalni.kih znanostinaFakultetiza raËunalni.tvoin informatiko Univerzev Ljubljani. Rezultate svojega dela objavljavrevijahinpredstavlja na .tevilnih domaËihin tujih strokovnih konferencah.V okviru pedago.kega in raziskovalnega dela predava vsebine s podroËja raËunalni.tva in informatike na Poslovno tehni.ki fakulteti na Univerzi v Novi Gorici, na Mednarodni podiplomski .oli Joaefa Stefana, naFakulteti za podjetni.tvo GEA Collegein na Evropski pravni fakultetivNovi Gorici. Njegova raziskovalna podroËja so informacijski sistemi, ekspertni sistemi in upravljanje z znanjem, kreativno raËunalni.tvo, strojno uËenje, podatkovno rudarjenje in rudarjenje v besedilih, podpora odloËanju, e-uprava in e-uËenje. • Alenka Kern je vodja sektorja za traenje na Stanovanjskem skladu Republike Slovenije. Zadolaena je za vodenje posameznih veËjih projektov sklada, obenem pa je aktivnatakov mednarodnemkottudiv domaËemprostoru.Kot udeleaenka aktivno sodelujena domaËihin mednarodnih konferencah,vzadnjemËasupavse pogosteje nastopa tudi v vlogi recenzenta. Po izobrazbi je univ. dipl. sociologinja, specializirana za upravljanje s Ëlove.kimi viri, v svoji karieri pa se osredinja predvsemna izbolj.anjepotire.evanja stanovanjskega vpra.anja, poslovanjas strankamiinnabolj.o odzivnostter povezanost institucijsciljempremagovanja administrativnih ovir in olaj.anja poti draavljanom do razliËnih vrst pomoËi. STROKOVNI PRISPEVKI Povezanost strukturne in operativneuËinkovitosti poslovnih procesov Benjamin Urh, Maja Zajec Univerzav Mariboru,Fakulteta za organizacijske vede, KidriËeva 55a, 4000 Kranj benjamin.urh@fov.uni-mb.si; maja.zajec@fov.uni-mb.si IzvleËek Vprispevku obravnavamo povezanost spremembe posameznih kazalnikov strukturne uËinkovitosti poslovnih procesov s spremembo kazalnikov operativne uËinkovitosti poslovnih procesov. Zanimalo nas je, ali lahko na podlagi modela prenovljenega poslovnega procesa oziroma njegove spremenjenestrukturepredvidimovplivnaspremembo kazalnikov operativne uËinkovitosti poslovnihprocesov.Spremenjenioziromaprenovljeni model procesa lahko ocenimo s pomoËjo kazalnikov strukturne uËinkovitosti. KljuËni parametri, ki vplivajo na kazalnike operativne uËinkovitosti procesov, so Ëas, stro.ki, kakovost in fleksibilnost. Na podlagi spremembe posameznega strukturnega kazalnika uËinkovitosti lahko predvidimo vpliv na spremembo posameznih parametrov, ki lahko kljuËno vplivajo na spremembo kazalnikov operativne uËinkovitosti. KljuËne besede: uËinkovitost procesov, kazalniki strukturne uËinkovitosti, kazalniki operativne uËinkovitosti, uspe.nost prenove. Abstract Connectedness of structural and operational business processes efficiency In this paper, we discuss the connectednessof changesof individual businessprocess structural efficiency indicators and changesof business process operational efficiency indicators.Primarily,we focusedon whetheritis possibletopredictonthe basisofarenewed businessprocess model or its modified structure the impactof these changes on businessprocess operational efficiency indicators. The modified orrenewed processmodelcanbe evaluatedby meansofstructural efficiency indicators.Thekey parametersthat influenceprocess operational efficiency indicators are time, costs, quality and flexibility. Based on changes in individual structural efficiency indicators, we can predict the impact on individual parameter changes, which can have a key influence on the changes of operational efficiency indicators. Keywords: process efficiency, structural efficiency indicators, operational efficiency indicators, process renovation effectiveness. 1 UVOD Vzadnjih dveh desetletjih seje naËin aivljenja bistveno spre­menil, pri Ëemer je imel enega izmed vodilnih vplivov hiter razvoj novih tehnologij, pri Ëemer imamo v mislih predvsem razvoj informacijske tehnologije (npr. elektronsko poslovanje in internetna prodaja) ter vse pogostej.o avtomatizacijo in robotizacijo proizvodnih procesov. Olaj.ani dostop potro.­nikovdo proizvodovin preseaek ponudbenadpovpra.evanjem sta med kljuËnimi dejavniki, ki so vzrok za nastanek po­tro.ni.ke druabe, ta pa zahteva hiter nadaljnji razvoj. Nasta­le druabene spremembe zahtevajo spremembe tudi v poslo­vanju,vkateremjepojav negotovostiin kompleksnosti okolja .e posebno poudarjen.To zahteva vedno nove spremembev poslovanju poslovnih sistemov in tudi stalno prilagajanje no-vim razmeram. V poslovnih sistemih so .e ne dolgo tega mislili, da so gospodarji lastne usode in da delujejo v relativ­no stabilnem okolju, vendar sedaj ni veË tako. Naglo spremenljivemu okolju se veliko poslovnih sistemov lahko prilagodi le z reorganizacijo, prestrukturira­njem, preusmeritvami ali neprestanim prilagajanjem poslovnih procesov. Tako lahko poslovni sistemi novosti integrirajo v svoje poslovanje in tudi organi­zacijo prilagodijo novim razmeram splo.nega in po­slovnega okolja. Kot odgovor na vse te spremembe se v poslovanju porajajo nova naËela, ki so pripeljala tudi do nekaterih novih znaËilnosti poslovnih siste­mov (Towill, 2001). V poslovnih sistemih, v katerih so uspeli ohra­niti korak z novimi zahtevami, so menedaerji spo­znali, da lahko svojo prihodnost uspe.no naËrtujejo samo s prilagajanjem novim razmeram, zahtevam in okoli.Ëinam. Tako pri svojem delu sledijo usme­ritvam metodologije menedamenta poslovnih proce­sov - MPP (BMP - Business Process Management), ki se je izoblikovala v zadnjih dveh desetletjih in je nekak.en odgovor na spremenljivo poslovno oko­lje. Metodologija kot kljuË do uspeha poudarja po­ Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov men obvladovanja poslovnih procesov (Scheer, 1998; Holt, 2000; Hung, 2006; Weske, 2012). Ob uspe.no vpeljanem menedamentu poslovnih procesov se v podjetjih vse pogosteje odloËajo tudi za njegovo raz.iritev, in sicer na obvladovanje uspe.nosti in uËinkovitosti izvajanja procesov (PPM - Process Per­formance Management) (Scheer in Nuttgens, 2000; Smith, 2005; Mendling, 2008; Scanlon in Watts, 2009) in na odliËnost poslovnih procesov (BPE - Business Process Excellence) (Jost in Scheer, 2002; London 2002, Kennedy, 2006). Med menedaerji poslovnih sistemov je najbolj priljubljen pristop MPP (Trkman, 2010) prilagajanja poslovanja, ki temelji na osredinjenosti na poslov­ne procese. MPP poslovne procese ume.Ëa v osrËje poslovnega sistema, ki vkljuËuje povezanost poslov­nih procesov s preostalimi vidiki organizacije, kot so podporni informacijski sistemi, poslovni partnerji in zaposleni. BPM v svojem aivljenjskem ciklu vkljuËu­je naslednje faze (Franz idr., 2011a): • identifikacija poslovnih procesov, ki so strate.ko pomembni in jih je treba izbolj.ati, • pripravo oz. modeliranje modelov poslovnih pro­cesov, • analiziranje procesov z namenom ugotavljanja pomanjkljivosti, • identifikacija in ovrednotenje razliËnih sprememb v procesu za odpravo pomanjkljivosti, • implementacija in po potrebi avtomatizacija spre­memb procesa, • nadzor izvajanja procesa z namenom preverjanja doseganja ciljev. Obdobje oz. .cikel« med dvema sprememba­ ma - prilagoditvama poslovnega procesa - posta­ja vedno kraj.e, tako da ni veË dovolj, da se v po­slovnem sistemu osredinijo le na vidik oblikovanja procesov. Zaradi hitrih sprememb v okolju postajata najpomembnej.i vpra.anji, kaj in kako bo dejansko vplivalo na poveËanje uËinkovitosti izvajanja poslov­nih procesov oz. poveËanje konkurenËne prednosti poslovnega sistema (kot so kraj.i pretoËni Ëas skozi proces, niaji stro.ki procesa, vi.ja kvantiteta procesa ipd.), ki jih je mogoËe doseËi z implementacijo prila­gojenih oz. spremenjenih procesov (Plucinski in Gru­chman, 2002; Kern in Urh, 2004). V prispevku smo se tako osredinili na raziskavo povezanosti strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov. Pri tem nas je zanimalo pred­vsem, ali lahko na podlagi spremembe v strukturi (modelu) izvajanja poslovnih procesov predvidimo njen vpliv na spremembo operativnega izvajanja procesa in s tem na spremembo parametrov konku­renËne prednosti poslovnega sistema. Cilj, ki smo si ga postavili, je bil poiskati predvidene povezave med posameznimi strukturnimi spremembami ozi­roma ukrepi pri prilagajanju poslovnih procesov in spremembami parametrov konkurenËne prednosti, kot so kraj.i pretoËni Ëas skozi proces, niaji stro.ki procesa, vi.ja kvantiteta procesa in veËja fleksibilnost pri izvajanju poslovnih procesov. V naslednjih razdelkih najprej predstavimo izhodi.Ëa opravljene raziskave, vkljuËenost izho­di.Ënih kljuËnih kazalcev strukturne uËinkovitosti poslovnega procesa v izraËun kazalnikov strukturne uËinkovitosti ter kazalnike operativne uËinkovitosti poslovnih procesov. V nadaljnjih razdelkih predsta­vimo potek raziskave, rezultate raziskave in ugoto­vitve, povezane z opravljeno raziskavo. 2 IZHODI©»A OPRAVLJENE RAZISKAVE Veliko poslovnih sistemov ima svoje poslovanje (po­slovne procese) podprto z dragimi programskimi paketi, ki jih bodo predvidoma zaradi moanosti nad­gradnje in razvoja praviloma uporabljali .e vrsto let (Prijatelj idr., 2010; Dibrell idr., 2008). Veliko teh pro­gramskih paketov vkljuËuje tudi uËinkovita orodja, s katerimi je razmeroma lahko podpreti procesno usmerjeno implementacijo standardnih programskih re.itev. Hkrati pa si z njimi v poslovnem sistemu lah­ko oblikujejo podroben zapis obstojeËih (AS-IS) po­slovnih procesov. Kljub temu vodilnim v poslovnih sistemih (na razliËnih ravneh) pri vodenju poslovanja pogosto primanjkuje zanesljivih povratnih informacij o uËin­kovitosti izvajanja obstojeËih poslovnih procesov. Kako lahko torej v poslovnih sistemih zagotovijo pri­merno raven nadzora nad spreminjanjem oz. prila­gajanjem poslovnih procesov? Na podlagi izku.enj in intuicije lahko le predvidevajo o uËinkovitosti in uspe.nosti posameznega prilagojenega, spremenje­nega ali na novo oblikovanega (TO-BE) poslovnega procesa. Oceno trenutnega stanja uËinkovitosti izvajanja poslovnih procesov si v praksi lahko na eni strani predstavljamo kot .on-line« zbiranje podatkov o Ëasu in stro.kih izvedbe procesov ter izraËun kazal­nikov .operativne« uËinkovitosti izvajanja procesov. V literaturi s podroËja menedamenta poslovnih pro­ Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov cesov so ti kazalniki najpogosteje opisani kot kljuËni kazalniki uspe.nosti in uËinkovitosti izvajanja proce­sov (KPI - Key Performance Indicators) (Dumas idr., 2013). Na drugi strani pa si oceno trenutnega stanja uËinkovitosti izvajanja poslovnih procesov lahko predstavljamo tudi kot pregled in nabor podatkov - kazalcev o strukturi modelov procesov in njiho­vem poteku ter na podlagi tega izraËun kazalnikov .strukturne« uËinkovitosti izvajanja procesov (Agu­ilar idr., 2006). V nadaljevanju ocenjevanja uËinkovi­tosti izvajanja procesov lahko kazalnike analiziramo, pri kazalnikih operativne uËinkovitosti lahko tudi ugotavljamo morebitna odstopanja od priËakovanih rezultatov zaradi nedosledne izvedbe ter na koncu sprejemamo odloËitev glede nadaljevanja izvajanja poslovnih procesov. Procesi lahko ostanejo nespre­menjeni ali se prilagodijo spremenjenim zahtevam okolja (trga, naroËnikov ipd.) (povzeto po Desel in Erwin, 2000). Vzpostavitev spremljanja uËinkovitosti izvajanja procesov po kazalnikih operativne uËinkovitosti je ve­liko zahtevnej.a, kajti ocenjevanje izvajanja in rezul­tatov poslovnih procesov vkljuËuje tudi vidik porabe Ëasa in stro.kov v poslovnem procesu. V tem primeru ocena uËinkovitosti izvajanja procesov pridobi pravi pomen oz. vrednost, Ëe merjenje in spremljanje izva­janja poteka periodiËno dlje Ëasa, tako da je mogoËe medsebojno primerjati veË podatkov. To pa pomeni, da mora biti zagotovljeno sistematizirano zbiranje in obvladovanje podatkov o izvajanju poslovnih proce­sov, kar je lahko le rezultat uspe.no implementirane­ga integralnega informacijskega sistema. Ob pregledovanju znanstvene in strokovne lite­rature s podroËja menedamenta poslovnih procesov smo ugotovili, da se za podroËje spremljanja uËinko­vitosti izvajanja procesov po kazalnikih operativne uËinkovitosti najpogosteje uporablja izraz obvlado­vanje uspe.nosti in uËinkovitosti izvajanja proce­sov (PPM - Process Performance Management). Z razvojem programskih orodij za spremljanje izvaja­nja poslovnih aktivnosti (BAM - Business Activity Monitoring) in poslovno inteligenco (BI - Business Intelligence) pa je bilo to omogoËeno v realnem Ëasu. Vzpostavitev takega sistema zahteva veliko priprav in tesno sodelovanje poslovnega in tehniËnega osebja v poslovnem sistemu. Obseg potrebnega napora (so­delovanja) je odvisen od tega, kaj aelimo spremljati in nadzirati ter ali sta na voljo potrebna informacij­ska infrastruktura in oprema. VeËino vzpostavitev spremljanja in nadziranja poslovnih procesov poteka v .tirih korakih (Hayes, 2005): • identifikacija pomembnosti poslovnih procesov, • identifikacija teaav in/ali tveganj v procesu, • oblikovanje kljuËnih kazalnikov uËinkovitosti iz­vajanja procesov oz. metrik za posamezni kazal­nik, • vzpostavitev oz. prilagoditev spremljanja in nad­ziranja izvajanja procesov. Vzpostavitev oz. spremljanje uËinkovitosti izva­ janja procesov po kazalnikih strukturne uËinkovito­sti je manj zahtevno, saj je ocenjevanje uËinkovitosti procesov v tem primeru povezano neposredno s sta­tiËnimi oz. strukturnimi lastnostmi poslovnih pro­cesov (Aguilar idr., 2006). To pomeni, da mora po­slovni sistem podrobno poznati in obvladovati svoje poslovne procese, hkrati pa mora imeti pripravljen enoten repozitorij poslovnega sistema, v katerem so pripravljeni podrobni modeli poslovnih procesov razgrajeni do primerljive stopnje podrobnosti. »e so te zahteve izpolnjene, lahko opredelimo kljuËne kazalnike strukturne uËinkovitosti izvaja­nja procesov oz. njihove metrike za posamezne ka­zalnike. Definirani so lahko na podlagi podatkov o elementih oz. simbolih (npr. .tevilo prehodov med aktivnostmi procesa, .tevilo programskih re.itev, ki jih uporabljamo v procesu), ki sestavljajo posame­zen model poslovnega procesa, ali pa so izpeljani z upo.tevanjem nekaterih strukturnih podatkov, kot je na primer .tevilo hierarhiËnih ravni v organiza­cijski strukturi poslovnega sistema (Aguilar idr., 2006). 2.1 Strukturna uËinkovitost poslovnih procesov Z analiziranjem strukturnih kazalnikov smo osredi­njeni predvsem na analiziranje modelov posnetih ob­stojeËih poslovnih procesov, s Ëimer aelimo poiskati usmeritve oz. moanosti za oblikovanje izbolj.anih procesov (Harisson, 1998). Poudarek je na ugotavlja­nju uËinkovitosti obstojeËih medsebojnih povezav, prehodov, postopkov in podprocesov tako na ravni posameznega procesa kot tudi na ravni celotnega po­slovnega sistema. Strukturne kazalnike uËinkovitosti lahko izrazi­mo z osnovnimi strukturnimi kazalci ali z izpeljani­mi kljuËnimi kazalniki uËinkovitosti. Osnovni kazal­ci strukturne uËinkovitosti so opredeljeni s .tevilom posameznih objektov oz. simbolov, ki sestavljajo po­samezni model poslovnega procesa (model EPC ali Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov Tabela 1:VkljuËenost osnovnih kazalcevv izraËun kazalnikov strukturne uËinkovitosti Osnovni kazalci strukturne uËinkovitosti poslovnih procesov Kazalnik zaËetnih dogodkov procesa Kazalnik zakljuËnih in/ali ponornih dogodkov procesa Kazalnik aktivnosti procesa Kazalnik odloËitev v procesu Kazalnik dodane vrednosti v procesu Kazalnik povezanosti procesa Kazalnik .tevila prehodov med aktivnostmi Kazalnik povratnih zank Kazalnik stopnje vkljuËenosti izvajalcev Kazalnik izvajalcev procesa Kazalnik vkljuËenih izvajalcev Kazalnik hierarhije izvajalcev procesa Kazalnik obseanosti izvajanja procesa Kazalnik razmerja izhodnih dokumentov Kazalnik razmerja vhodnih dokumentov Kazalnik razmerja izh. dok. in aktivnosti procesa Kazalnik programskih re.itev procesa Kazalnik inform. podpore aktivnosti procesa ©tevilo dogodkov v procesu x x ©tevilo zaËetnih dogodkov procesa x ©tevilo zakljuËnih in/ali ponornih dogodkov procesa x ©tevilo aktivnosti v procesu x x x x x x x x x ©tevilo odloËitev med izvajanjem procesa x ©tevilo mogoËih prehodov med aktivnostmi v procesu x ©tevilo povratnih zank v procesu x ©tevilo aktivnosti v procesu, v katerih se ustvarja dodana vrednost x ©tevilo povezav med delovnimi mesti in aktivnostmi procesa x x ©tevilo izvajalcev (delovnih mest), ki sodelujejo v procesu x x x ©tevilo hierarhiËnih ravni izvajalcev, ki sodelujejo v procesu x ©tevilo delovnih mest, ki sodeluje pri izvajanju vseh poslovnih procesov v poslovnem sistemu x ©tevilo izvajalcev (delovnih mest) v poslovnem sistemu x ©tevilo dokumentov, ki se uporabljajo v procesu x x ©tevilo dokumentov, ki jih je treba v procesu ustvariti x x ©tevilo dokumentov, ki v proces vstopajo x ©tevilo programskih re.itev, ki se uporabljajo v procesu x ©tevilo aktivnosti procesa, katerih izvajanje je podprto s programskimi re.itvami x Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov BPMN). Izpeljani kljuËni kazalniki strukturne uËinko­vitosti pa so izraËunani na podlagi nekaterih osnovnih strukturnih kazalcev in nekaterih kljuËnih kazalnikov strukturne uËinkovitosti, znaËilnih za posamezni po­slovni proces (Aguilar idr., 2006, Urh, 2011). Z analiziranjem modelov poslovnih procesov lahko zberemo osnovne podatke (osnovne kazalce strukturne uËinkovitosti) za ocenitev uËinkovitosti izvajanja procesov po posameznih kazalnikih struk­turne uËinkovitosti. V tabeli 1 smo prikazali poveza­nost oziroma vkljuËenost posameznih kljuËnih indi­katorjev v izraËun doloËenih kazalnikov strukturne uËinkovitosti poslovnih procesov (povzeto po razi­skavi, opravljeni v Urh, 2011). 2.2 Operativna uËinkovitost poslovnih procesov Operativni kazalniki omogoËajo poslovnim sistemom laaje razumevanje uËinkovitosti izvajanja poslovnih procesov tudi glede na notranji in zunanji benchmar­king (npr. najbolj uËinkovit proces v poslovnem sis­temu, povpreËna uËinkovitost izvajanja poslovnih procesov v panogi, pet poslovnih sistemov z najbolj uËinkovitim izvajanjem poslovnih procesov v panogi). Grobo jih lahko razdelimo v .tiri skupine (Bauer, 2004): • kazalniki, ki se navezujejo na odzivni Ëas, • kazalniki, povezani s produkti, • kazalniki produktivnosti, • kazalniki .krËenja« - dvigovanje donosnosti. Vedno bolj zahtevno trai.Ëe pa od vodilnih v po­slovnih sistemih zahteva, da spremembe in prilago­ditve izvajanja poslovnih procesov .e pred uvedbo v izvajanje preverijo tudi z vidika kljuËnih parametrov konkurenËne prednosti poslovnega sistema oziroma poslovnega procesa, ki so: • Ëim kraj.i Ëas izvedbe, • Ëim niaji stro.ki izvedbe, • Ëim bolj.a kakovost proizvodov. K tem .osnovnim« parametrom konkurenËne prednosti menedaerji poslovnih sistemov vse pogo­steje dodajajo .e Ëetrti parameter: • fleksibilnost - sposobnost odziva na spremembe (Franz idr., 2011a). Pri spremljanju vpliva spreminjanja - izbolj.evanja izvajanja poslovnih procesov na te parametre konku­renËnosti - v poslovnih sistemih najpogosteje uporab­ljajo kazalnike operativne uËinkovitosti, kot so: • kazalniki, povezani s Ëasom izvedbe: - Ëas proizvodnega cikla - vsota Ëasov izdelave in Ëakalnih Ëasov, - uËinkovitost proizvodnega cikla - razmerje vsote Ëasov izdelave in Ëasa proizvodnega cikla izraaen v odstotkih; • kazalniki, povezani s stro.ki izvedbe: - stro.ki ene ponovitve procesa - vsota stro.kov izvajanja (aktivnosti, ki dodajajo vrednost, ka­kor tudi aktivnosti, ki ne dodajajo vrednosti) in stro.kov izgub (izdelava nadomestnih proizvo­dov zaradi slabe kakovosti), - zasedenost virov - razmerje med Ëasom, ki ga posamezni zaposleni porabi za izvedbo dela v procesu in njegovim razpoloaljivim Ëasom izraaenim v odstotkih; • kazalniki, povezani s kakovostjo: - kakovost proizvodov - izraaena kot odstotek proizvodov, ki ustrezajo zahtevam kakovosti, - delea slabih proizvodov - razmerje slabih pro­izvodov glede na skupno .tevilo proizvedenih proizvodov, izraaeno v odstotkih, - kakovost realizacije - odstotek pravoËasno pro­izvedenih proizvodov glede na dogovorjeni Ëas dobave, - ocena kupca - delea .tevila reklamacij v skup­nem .tevilu ponovitev izvedbe procesov (.tevilo realiziranih naroËil); • fleksibilnost - odzivnost: - fleksibilnost virov - sposobnost spremembe vlo­ge pri izvajanju v procesu glede na okoli.Ëine, - fleksibilnost procesa - sposobnost prilagajanja procesov glede na vsebino, - fleksibilnost menedamenta - sposobnost mene­damenta, da nadzira celotni proces in hitro pri­lagodi odloËitve, razporeditev virov in organi­zacijo procesa kot odziv na zunanje spremembe (Franz idr., 2011a). 3 VPLIV SPREMEMBE STRUKTURNE U»INKOVITOSTI NA OPERATIVNO U»INKOVITOST Kot smo ae zapisali v razdelku 2.1, kazalnike struk­turne uËinkovitosti poslovnih procesov izraËunamo na podlagi osnovnih kazalcev strukturne uËinkovito­sti procesa. S spreminjanjem oziroma prilagajanjem strukture poslovnih procesov spremenjenim zahte­vam se tako spreminjajo vrednosti osnovnih kazal­cev strukturne uËinkovitosti in s tem tudi vrednosti kazalnikov strukturne uËinkovitosti. Ob podrobnej.em pregledu tabele 1 lahko razbe­remo, da spreminjanje nekaterih osnovnih kazalcev Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov strukturne uËinkovitosti procesa vpliva na izraËun oziroma vrednost veË kazalnikov strukturne uËin­kovitosti, drugi pa so povezani zgolj s posameznim strukturnim kazalnikom. Osnovni kazalci struktur­ne uËinkovitosti procesa, ki imajo vpliv na izraËun razliËnih strukturnih kazalnikov, so: • .tevilo dogodkov v procesu, • .tevilo aktivnosti v procesu, • .tevilo izvajalcev (delovnih mest), ki sodelujejo v procesu, • .tevilo dokumentov, ki se uporabljajo v procesu. Ravno s spreminjanjem teh osnovnih kazalcev strukturne uËinkovitosti je posredno v veliki meri povezano tudi spreminjanje parametrov konku­renËne prednosti oziroma vrednosti kazalnikov ope­rativne uËinkovitosti poslovnih procesov. Tako rekoË vsi parametri konkurenËne prednosti - tako spremi­njanje Ëasa, stro.kov in kakovosti kakor fleksibilno­sti - so pozitivno ali negativno povezani s spremi­njanjem osnovnih kazalcev strukturne uËinkovitosti poslovnih procesov, kar bomo podrobneje prikazali v nadaljevanju. Pri spreminjanju oziroma prilagajanju izvaja­nja poslovnih procesov so lastniki procesov vedno znova postavljeni pred vpra.anje, kako pri pripravi predloga glede na nove zahteve okolja kar najbolje uskladiti vse .tiri parametre konkurenËne predno­sti (Ëas, stro.ke, kakovost, fleksibilnost) izvajanja procesa. Pri tem se moramo zavedati, da se ti .tirje parametri ob prilagajanju izvajanja procesa obiËajno spreminjajo po tako imenovanem pravilu .vraajega« kvadranta. Njegovo .delovanje« je znano po tem, da se vrednosti ostalih ogli.Ë (parametrov) temu primerno pomanj.ajo (povr.ina vraajega kvadranta ostaja enaka), Ëe poveËamo vrednost enega ogli.Ëa (parametra). Primer je prikazan na sliki 1. Slika 1: Spreminjanje vraajega kvadranta Pri postopnem spreminjanju oz. prilagajanju pro­cesa zahtevam lahko izvedemo devet vrst ukrepov (Franz idr., 2011b), ki pa jih lahko glede na obseanost sprememb v izvajanju razdelimo v tri skupine: • nivo aktivnosti: - odprava posameznih aktivnosti, - zdruaevanje in razdruaevanje posameznih ak­ tivnosti, - specializacija ali generalizacija aktivnosti (razËlenitev ali zdruaitev variant procesa); • nivo toka - poteka procesa: - sprememba zaporedja izvajanja aktivnosti, - poveËanje obsega vzporednega izvajanja aktiv­ nosti; • nivo procesa: - specializacija ali standardizacija procesa, - optimizacija virov in razporeditve virov - izva­ jalcev v procesu, - optimizacija komunikacije med izvajalci v pro­ cesu in partnerji, - avtomatizacija procesa (Franz idr., 2011b). Izvedba katerega koli izmed zgoraj navedenih ukrepov na eni strani zahteva usklajevanje parame­trov vraajega kvadranta, npr. nekateri ukrepi vplivajo na izbolj.anje (zniaanje) stro.kov, a bo izvajanje pro­cesa zato poËasnej.e, ali pa vplivajo na zmanj.anje .tevila slabih izdelkov, vendar je lahko proces zopet poËasnej.i. Na drugi strani pa sprememba oz. izved­ba katerega koli ukrepa vpliva tudi na spremembo osnovnih kazalcev strukturne uËinkovitosti, ki so podlaga za izraËun kazalnikov strukturne uËinko­vitosti izvajanja poslovnih procesov. »e nekoliko posplo.imo, lahko na podlagi tega sklepamo, kako bo sprememba strukturne uËinkovitosti vplivala na spreminjanje parametrov konkurenËne prednosti oz. na spreminjanje kazalnikov operativne uËinkovitosti. Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov 3.1 Vpliv nekaterih ukrepov prilagoditve nastrukturno in operativno uËinkovitost V nadaljevanju smo vpliv posameznih ukrepov spre­minjanja oz. prilagajanja procesa na parametre kon­kurenËne prednosti oz. operativne uËinkovitosti pri­kazali na podlagi rezultatov aplikativnih projektov prenove poslovnih procesov, pri katerih smo sode­lovali, ter na podlagi .tudij primerov (Van der Aalst, 1999; Wen idr., 2007; Franz idr., 2011b; Dumas idr., 2013), ki smo jih zasledili v znanstveni in strokovni literaturi s podroËja menedamenta poslovnih proce­sov. Pri prikazu vpliva posameznega ukrepa spremi­njanja oz. prilagajanja procesa na parametre konku­renËne prednosti oz. operativne uËinkovitosti smo uporabili oznake: • sprememba Ëasa (T+, T-), • sprememba stro.kov (C+, C-), • sprememba kakovosti (Q+, Q-), • sprememba fleksibilnosti (F+, F-). Ukrepi na nivoju aktivnosti • Odprava posameznih aktivnosti. V tem pri­meru gre obiËajno za odstranitev aktivnosti, ki v procesu ne dodajajo dodane vrednosti, npr. aktivnosti posredovanja in prevzemanja doku­mentov ali podatkov, ali zmanj.anje .tevila ak­tivnosti roËne kontrole, npr. odprava kontrole, Ëe ni kljuËnega pomena za proces (preverjanje, odobravanje, verificiranje), ali nadomestitev s statistiËnimi ali avtomatskimi metodami kon­trole. Pri ukinjanju aktivnosti kontrole moramo razmi.ljati tako o stro.kih izvajanja kontrole ka­kor tudi o morebitnih stro.kih, ki se lahko poja­vijo, Ëe te ne izvajamo. - Odprava posameznih aktivnosti ima vpliv na parametre Ëasa, stro.kov in kakovosti iz­vajanja procesa. Ker smo nekatere aktivnosti ukinili, smo dobili hitrej.i proces, kar pomeni izbolj.anje (skraj.anje) parametra Ëasa. V tem primeru se parameter stro.kov lahko izbolj.a ali pa tudi ne, to je odvisno od razmerja stro.kov izvajanja aktivnosti in stro.kov, ki se lahko poja­vijo zaradi slabe kakovosti, ker aktivnosti nismo izvedli. Ima pa odprava posameznih aktivnosti najpogosteje negativen vpliv na parameter ka­kovosti, ker izpu.Ëanje aktivnosti lahko pomeni pojavljanje dodatnih pomanjkljivosti. • Zdruaevanje in razdruaevanje posameznih aktiv­nosti. Zdruaevanje dveh ali veË zaporednih ak­tivnosti obiËajno izvedemo z namenom zniaanja parametra stro.kov, saj tako eliminiramo stro.ke vmesnega transporta in stro.ke seznanjanja izva­jalca naslednje aktivnosti s .primerom« dela. Za razdruaitev aktivnosti v dve ali veË loËenih ak­tivnosti se odloËimo, kadar predvidevamo, da bi izvajanje posamezne .delne« aktivnosti potekalo bistveno hitreje, Ëe jo izvaja bolj specializiran iz­vajalec, kot Ëe celotno aktivnost izvaja bolj gene­ralno usposobljen izvajalec. - Zdruaitev aktivnosti v splo.nem pomeni izbolj­.anje Ëasovnega parametra. Ima pa lahko pozi­tiven ali negativen vpliv na parameter stro.kov (odvisno od stro.kov izvajalca, ki bo opravljal zdruaeno aktivnost). V splo.nem ima pozitiven vpliv na parameter fleksibilnosti, ker bosta dve ali veË aktivnosti dodeljenih enemu izvajalcu (ta ima .ir.i nabor znanj in ve.Ëin - generalist), ki ga laaje prerazporejamo. - Razdruaitev aktivnosti ima ravno nasprotno obiËajno negativen vpliv na parameter Ëasa. Delo se deli in predaja med dvema izvajalce­ma. Splo.no gledano ima pozitiven vpliv na parameter stro.kov, ker specialisti posamezne aktivnosti izvajajo zelo uËinkovito, to poveËa­nje uËinkovitosti pa vodi do zniaanja stro.kov. Hkrati pa to pomeni negativen vpliv na para­meter fleksibilnosti, ker smo aktivnost, dodelje­no generalistu, prerazporedili k dvema speciali­stoma. Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov Slika 3: Vpliv zdruaevanja in razdruaevanja posameznih aktivnosti na vraaji kvadrant • Specializacija ali generalizacija aktivnosti. V primeru specializacije gre za razdelitev generalne oblike aktivnosti, ki je enaka ob vseh ponovitvah procesa, na veË specializiranih oblik aktivnosti, ki so variante izvajanja aktivnosti (razliËne izvedbe aktivnosti ob razliËnih ponovitvah procesa). Pri generalizaciji aktivnosti pa gre ravno obratno za zdruaitev specialnih variant posamezne aktivno­sti v eno generalizirano aktivnost. - Specializacija ima pozitiven vpliv na parameter Ëasa, ker lahko loËimo med enostavnimi nalo­gami in zapletenimi primeri. Pri enostavnih primerih to privede do kraj.ega Ëasa izvedbe procesa. Vpliv na parameter stro.kov je lahko pozitiven ali negativen odvisno od dodeljenih izvajalcev in njihovih stro.kov. Ima pa specia­lizacija obiËajno tudi negativen vpliv na fleksi­bilnost, ker izvajalce teaje prerazporejamo med posameznimi aktivnostmi. - Generalizacija ima negativen vpliv na parameter Ëasa, ker imamo namesto dveh specializiranih izvajalcev samo enega, ki doloËene zahtevnej.e naloge izvaja bolj poredko in je zato pri tem manj spreten. Vpliv na parameter stro.kov je tako kot pri specializaciji lahko pozitiven ali negativen odvisno od dodeljenih izvajalcev in stro.kov njihovega dela. Parameter fleksibilnosti pa se izbolj.a, ker imamo .ir.e usposobljene izvajalce, ki jih laaje prerazporejamo med posameznimi aktivnostmi. Slika 4: Vpliv specializacije ali generalizacije aktivnosti na vraaji kvadrant Ukrepi na nivoju toka - poteka procesa neustreznosti ali potrebe po ponovitvi procesa). • Sprememba zaporedja izvajanja aktivnosti. S UËinek spremembe zaporedja je v tem, da je ob­spremembo zaporedja aktivnosti aelimo zmanj.ati seg prekomernega izvajanja nekaterih aktivnosti obseg nepotrebnega dela - nepotrebno izvajanje Ëim manj.i. Draaje aktivnosti naj se v procesu aktivnosti (zaradi kasneje v procesu ugotovljene izvedejo Ëim kasneje, ko je povsem jasno, da se Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov morajo izvesti. Aktivnosti .izloËitve« posamezne ponovitve procesa (kontrola, odobritev, verifika­ cija) pa naj se v proces umestijo Ëim prej. - Sprememba zaporedja aktivnosti ima poziti­ven vpliv tako na parameter Ëasa kakor tudi na parameter stro.kov. Zaradi hitrej.e izloËitve .nepopolnih« primerov se ostali primeri hitre­je .prebijejo« skozi proces. Zniaajo pa se tudi stro.ki zaradi zniaanja .tevila ponovitev izva­janja aktivnosti v .nepopolnih« ponovitvah procesa. Slika 5: Vpliv spremembe zaporedja izvajanja aktivnosti na vraaji kvadrant • PoveËanje obsega vzporednega izvajanja aktiv­nosti. »e je le mogoËe, naj se aktivnosti, ki niso vzroËno poslediËno povezane, izvajajo vzpore­dno, saj tako doseaemo bistveno kraj.i Ëas izved­be posamezne ponovitve procesa. - PoveËanje obsega vzporednega izvajanja aktiv­ nosti ima s skraj.anjem Ëasa izvedbe procesa pozitiven vpliv na parameter Ëasa. Vendar ima hkrati negativen vpliv na parameter stro.kov, ker lahko vzporedno izvajanje privede do nepo­trebnega prekomernega izvajanja posameznih aktivnosti. Ukrepi na nivoju procesa • Specializacija ali standardizacija procesa. Speci­alizacija procesa pomeni, da izvajanje obstojeËega procesa razËlenimo na veË variant njegove izved­be. »e razËlenimo proces (naredimo veË variant izvajanja), moramo razËleniti tudi izvajalce aktiv­nosti procesa. Standardizacija izvajanja procesa pa je ravno nasprotni ukrep, veË razliËnih variant izvajanja procesa zdruaimo v eno. - Specializacija procesa pogosto pomeni negativen vpliv na parameter stro.kov, ker moramo zago­toviti dodatne specializirane izvajalce. Hkrati pa ima lahko pozitiven ali negativen vpliv na para­meter kakovosti. Na eni strani bolj specializirani izvajalci bolj odgovorno izvajajo delo, kar po­meni manj neustreznih izvedb, na drugi strani pa imamo namesto enega dva procesa, kar lah­ko pomeni manj izku.enj pri delu z doloËenimi strankami. Negativen je tudi vpliv na parameter fleksibilnosti, saj specializirane izvajalce teaje prerazporejamo na druge aktivnosti. - Standardizacija procesa ima ravno nasproten vpliv kot specializacija. Parameter stro.kov se Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov izbolj.a, ker so izvajalci bolj osredinjeni na .ir.e podroËje dela. Parameter kakovosti se lahko po­zitivno ali negativno spremeni, odvisno od tega, kako standardiziramo proces. Fleksibilnost pa se izbolj.a, saj so izvajalci sposobni opravljati .ir.i nabor aktivnosti. • Optimizacija virov in razporeditve virov izva­jalcev v procesu. Vire izvajalce, ki so razporeje­ni v istem oddelku, obiËajno vodimo kot enako vrsto virov, kar nam olaj.a delo pri razporejanju in obremenitvi posameznega izvajalca. Zaposleni naj opravljajo delo, ki ga opravljajo dobro (speci­alizacija zaposlenih), vendar se moramo pri tem izogibati nefleksibilnosti. Pri razporejanju zapo­slenih moramo upo.tevati njihovo specializira­nost ali generalizacijo. Delo najprej razporedimo specialistom, tako da se Ëim pogosteje izognemo pripravljalnim zakljuËnim Ëasom. - Optimizacija virov ima obiËajno pozitiven vpliv na parameter Ëasa in stro.kov, ker je povezana s poveËanjem uËinkovitosti in skraj.anjem Ëasov izvedbe. Glede na to, kako optimizacijo virov izvedemo, pa ima lahko negativen ali pozitiven vpliv na parameter fleksibilnosti. »e postanejo izvajalci bolj generalisti, jih je laaje medsebojno izmenjavati, Ëe pa postanejo bolj specialisti, se fleksibilnost zmanj.a. Slika 8: Vpliv optimizacije virov in razporeditve virov izvajalcev v procesu na vraaji kvadrant • Optimizacija komunikacije med izvajalci v procesu in partnerji. Razmisliti je treba o avto­matizaciji posredovanja sporoËil - sprejemanje, po.iljanje, njihovo zapisovanje in organiziranje. Podobno je treba avtomatizirati tudi izmenjavo sporoËil s strankami. Pri optimizaciji komunika­cij je treba vkljuËiti tri vidike: .tevilo komunikacij s strankami in poslovnimi partnerji, tip oz. vrsto komunikacije (usklajena ali neusklajena) in Ëas/ termin medsebojne komunikacije. - Optimizacija komunikacije ima obiËajno pozi­tiven vpliv na parameter Ëasa in stro.kov, ker obiËajno pozitivno vpliva na poveËanje uËin­kovitosti opravljenega dela (skraj.anje Ëasa iz­vedbe procesa in poslediËno zniaanje stro.kov opravljenega dela). • Avtomatizacija procesa. Pri tem je pomembno, da proces najprej oblikujemo glede na moanosti prenove, in .ele ko smo pregledali vse te moanosti ter se odloËili za implementacijo izbranih re.itev, lahko zaËnemo razmi.ljati o avtomatizaciji. Avto­matizacija je veliko bolj uËinkovita, Ëe jo izvede­mo na procesu, ki je bil predhodno ae usklajen z vsemi zahtevami in priporoËili. - Avtomatizacija ima pozitiven vpliv na parame­ ter Ëasa (nekatere aktivnosti se izvedejo hitreje), pogosto pozitiven vpliv na parameter stro.kov (glede na stro.ke implementacije in vzdraevanja tehnologije avtomatizacije). Parameter kvalitete se lahko izbolj.a (zmanj.anje .tevila neustreznih izvedb in moanosti Ëlove.kih napak), lahko pa tudi poslab.a, Ëe smo proces avtomatizirali v preveliki meri in na nepravih mestih. Poslab.a pa se tudi parameter fleksibilnosti, ker je glede na avtomatizacijo proces teae prilagajati spre­membam. Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov 3.2 Izbolj.anje strukturne ali operativneuËinkovitosti poslovnih procesov Pri spreminjanju oz. prilagajanju izvajanja poslovnih procesov spremenljivim zahtevam poslovnega oko­lja je pomembno, da pravilno predvidimo oz. Ëim hi­treje ocenimo vpliv predlaganih sprememb v izvaja­nju procesa na njegovo uËinkovitost izvajanja (Franz idr., 2011a). Kot smo ae predstavili, je ocenitev uËin­kovitosti izvajanja poslovnih procesov s kazalniki strukturne uËinkovitosti laaja in hitreje izvedljiva kot ocenitev uËinkovitosti s kazalniki operativne uËin­kovitosti (Aguilar idr., 2006), vendar ti kazalniki ne pokaaejo vedno povsem jasne slike o uËinkovitosti izvajanja poslovnega procesa. Iz prikaza vpliva po­sameznih ukrepov spreminjanja oz. prilagajanja pro­cesov, predstavljenega v prej.njem razdelku, vidimo, da ne smemo poenostavljeno sklepati, da izbolj.an kazalnik strukturne uËinkovitosti hkrati pomeni tudi izbolj.an kazalnik operativne uËinkovitosti. Tako npr. ukrep, ki vpliva na zmanj.anje .tevila aktivnosti v procesu - odprava posameznih aktiv­nosti ali zdruaevanje posameznih aktivnosti -, po­zitivno vliva na kazalnike strukturne uËinkovitosti (na tiste kazalnike strukturne uËinkovitosti, ki so povezani s kazalcem .tevila aktivnosti v procesu - prikazano v tabeli 1). Iz zgornjih opisov pa vidimo, da tovrstna sprememba ne pomeni vedno tudi pozi­tivne spremembe pri vseh parametrih konkurenËne prednosti. V tem primeru lahko tako priËakujemo, odvisno od vrste ukrepa: • pozitivno spremembo pri kazalnikih operativne uËinkovitosti izvajanja poslovnih procesov, ki so povezani s Ëasom izvajanja procesa, • pozitivno ali negativno spremembo pri kazalni­kih, povezanih s stro.ki izvajanja procesa, • odvisno od ukrepa pozitivno spremembo pri kazalnikih, povezanih s fleksibilnostjo izvajanja procesa, ali negativno spremembo pri kazalnikih, povezanih s kakovostjo izvajanja procesa. Na podlagi predstavljenega pregleda vpliva posa­meznih ukrepov lahko povzamemo, da imajo na pa­rameter Ëasa pozitiven vpliv odprava, zdruaevanje ali specializacija posameznih aktivnosti, prilagoditev zaporedja in poveËanje obsega vzporednega izvaja­nja aktivnosti, kakor tudi optimizacija virov in komu­nikacij ter avtomatizacija procesa. Pozitiven vpliv na parameter stro.kov imajo razdruaitev in sprememba zaporedja posameznih aktivnosti, standardizacija procesa ter optimizacija virov in komunikacije v pro­cesu. Na parameter kakovosti lahko pozitivno vpli­vajo specializacija, standardizacija ali avtomatizacija procesa, na parameter fleksibilnosti pa zdruaevanje in generalizacija posameznih aktivnosti ter standar­dizacija procesa. Predstavljene ugotovitve vpliva posameznih ukrepov pri postopnem spreminjanju oz. prilaga­janju izvajanja procesov so lahko strokovnjakom menedamenta poslovnih procesov, ki se pri svojem delu odloËajo o izbiri ustrezne oblike prilagoditve poslovnega procesa, dodatne smernice pri izbiri ustrezne oblike ukrepa, ki jim bo omogoËil dosego zastavljenih rezultatov pri implementaciji prilagoje­ne oblike poslovnega procesa v izvajanje v poslov­nem sistemu. 4 SKLEP V raziskavi smo se lotili povezanosti strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov z vidi­ka ocene uËinkovitosti spremenjenim zahtevam pri­lagojenega izvajanja poslovnega procesa. Na podlagi modela prilagojenega procesa in z uporabo osnovnih kazalcev strukturne uËinkovitosti lahko pri prilaga­janju in spreminjanju poslovnih procesov ocenimo uËinkovitost spremenjenega oz. prilagojenega izva­janja procesa, .e preden smo ga v resnici uvedli v iz­vajanje v poslovnem sistemu. V prispevku smo prikazali, da spremembe oz. prilagoditve izvajanja poslovnega procesa v prvi vrsti vplivajo na spremembo osnovnih kazalcev strukturne uËinkovitosti poslovnih procesov, ki so podlaga za izraËun kazalnikov strukturne uËinkovi­tosti, vendar kot vidimo, posredno vplivajo tudi na parametre operativne uËinkovitosti izvajanja pro­cesa. S pregledom ukrepov oz. posegov v strukturo Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov izvajanja procesov, ki jih lahko izvedemo pri spremi­njanju oz. prilagajanju izvajanja procesov spremenje­nim zahtevam, smo prikazali, kak.en je najpogosteje njihov vpliv na parametre operativne uËinkovitosti. »as, stro.ki, kakovost in fleksibilnost so parametri operativne uËinkovitosti, ki so podlaga za nadaljnji izraËun kazalnikov operativne uËinkovitosti, ki si jih vodstvo posameznega poslovnega sistema izbere in prilagodi za potrebe spremljanja uËinkovitosti poslo­vanja poslovnega sistema. Rezultati opravljene raziskave so pokazali, da ocena uËinkovitosti procesa s kazalniki struktur­ne uËinkovitosti na podlagi modela prilagojenega procesa in uporabe osnovnih kazalcev strukturne uËinkovitosti ne pokaae povsem jasne slike o uËin­kovitosti izvajanja poslovnega procesa. Na podlagi prikazanih primerov vpliva posameznih ukrepov spreminjanja oz. prilagajanja procesov vidimo, da ne smemo poenostavljeno sklepati, da izbolj.an kazal­nik strukturne uËinkovitosti v vsakem primeru po­meni tudi izbolj.an kazalnik operativne uËinkovito­sti izvajanja procesa. V nadaljevanju raziskovalnega dela na tem po­droËju bi bilo smiselno opraviti raziskavo, kako so glede na opravljeni ukrep spremembe oz. prilagodi­tve poslovnega procesa posamezni kazalniki struk­turne uËinkovitosti povezani s spremembami posa­meznih parametrov konkurenËne prednosti. LITERATURA [1] Aguilar, E. R., Ruiz, F., García, F. in Piattini, M. (2006). Applying Software Metrics to evaluate Business Process Models. CLEI Electronic Journal, letnik 9, .t. 1, prispevek 5, Valparaiso. [2] Bauer, K. (2004). KPIs: Not All Metrics Are Created Equal. DM Review, letnik 14, .t. 12, str. 42, New York. [3] Desel, J., Erwin, T. (2000). Business Process Management: Models, Techniques and Empirical Studies, Modeling, Simu­lation and Analyses of Business Processes, str. 129-141, Springer Verlag, Berlin. [4] Dibrell, C., Davis, P. in Craig J. (2008). Fueling Innovation through Information Technology in SMEs*. Journal of Small Business Management, letnik 46, .t. 2, str. 203-218. [5] Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., in Reijers, H. A. (2013). Fundamentals of business process management, letnik 1, str. 2, Heidelberg: Springer. [6] Franz, P. H., Kirchmer, M. in Rosemann, M. (2011). Quantita­tive Process Analysis. Value-driven Business Process Man­agement - Which values matter for BPM. Accenture/Queens­land University of technology BPM Publication, London, Philadelphia, Brisbane. [7] Franz, P. H., Kirchmer, M. in Rosemann, M. (2011). Process redesign. Value-driven Business Process Management - Which values matter for BPM. Accenture/Queensland Uni­versity of technology BPM Publication, London, Philadelphia, Brisbane. [8] Harisson, A. (1998). Investigating business processes: does process simplification always work. Business Process Man­agement Journal, letnik 4, .t. 2, str. 137-153. [9] Hayes, I. (2005). BAM Keeps A Finger On The Pulse. Opti­mize, letnik 4, .t. 1, str. 85-90, Manhasset. [10] Holt, P. A. (2000). Business Process Management: Models, Techniques and Empirical Studies, Management oriented Models of Business Processes, str. 99-109, Springer Verlag, Berlin. [11] Hung, R. Y. (2006). Business process management as com­petitive advantage: a review and empirical study. Total Qual­ity Management & Business Excellence, letnik 17, .t. 1, str. 21-40, Routledge Taylor & Francis Group, Abingdon. [12] Jost, W. in Scheer, A. W. (2002). Business Process Excel­lence: ARIS in Practice, Business Process Management: A Core Task for any Company Organization, str. 33-44, Springer Verlag, Berlin. [13] Kennedy, C. (2006). Business excellence in practising firms. Accountancy Ireland, letnik 38, .t. 4, str. 67-69, Dublin. [14] Kern, T. in Urh, B. (2004). Informational Support for Manage­ment of Business Processes. V FlorjanËiË, J. (ur.), Pütz, K. (ur.), Informatics and management: selected topics, P. Lang, Frankfurt am Main. [15] London, C. (2002). Strategic planning for business excel­lence. Quality Progress, letnik 35, .t. 8, str. 26-33, Milwaukee. [16] Mendling, J. (2008). Metrics for Process Models: Empirical Foundations of Verification, Error Prediction and Guidelines for Correctness. Lecture Notes in Business Information Pro­cessing, letnik 6, Springer, Berlin. [17] Plucinski, A. in Gruchman, B. G. (2002). Business Process Excellence: ARIS in Practice, Business Process Manage­ment: Combining Quality and Performance Improvement, str. 129-148, Springer Verlag, Berlin. [18] Prijatelj, V., RajkoviË, U., ©u.ter.iË, O. in RajkoviË V. (2010). Reengineering of nursing process: e-documentation case. V Weaver, C. A. (ur.), White, D. C. (ur.), Weber, P. (ur.), Carr, R. L. (ur.), Nursing and informatics for the 21st century: an inter­national look at practice, Education and EHR trends, 2nd ed, Chicago: HIMSS. cop., str. 447-454. [19] Scanlon, R., in Watts, J. (2009). A new Route to Performance Management. Baseline, .t. 92, str. 38-40, New York. Benjamin Urh, Maja Zajec: Povezanost strukturne in operativne uËinkovitosti poslovnih procesov [20] Smith, M. (2005). Performance Management Methodology. Business Credit, letnik 107, .t. 10, str. 54-55, New York. [21] Scheer, A.W. (1998). Business Process Engineering: Refer­ence Models for Industrial Enterprises, Springer Verlag, Berlin. [22] Scheer, A. W. in Nuttgens, M. (2000). Business Process Ma­nagement: Models, Techniques and Empirical Studies, ARIS Arhitecture and Reference Models for Business Process Ma­nagement, str. 376-390, Springer Verlag, Berlin. [23] Trkman, P. (2010). The Critical Success Factors of Business Process Management. International Journal of Informati­on Management, letnik 30, .t. 2, str. 125-134, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1611789. [24] Towill, D. R. (2001). The process of establishing a BPR para­digm. Business Process Management Journal, letnik 7, .t. 1, str. 8-23. [25] Urh, B. (2011). Predvidevanje uspe.nosti poslovnega sistema z vidika obvladovanja uËinkovitosti poslovnih procesov. Dok­torska disertacija. Kranj. [26] Van der Aalst, W. M. (1999). Formalization and verification of event-driven process chains. Information and Software tech­nology, letnik 41, .t. 10, str. 639-650. [27] Wen, L., Van der Aalst, W. M., Wang, J., in Sun, J. (2007). Mining process models with non-free-choice constructs. Data Mining and Knowledge Discovery, letnik 15, .t. 2, str. 145-180. [28] Weske, M. (2012). Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures, 2. izd. Springer, Berlin. • Benjamin Urh je vi.ji predavatelj, habilitiran za podroËje Inaeniring poslovnih in delovnih sistemov. Na visoko.olskem strokovnem programu Fakultete za organizacijske vede Univerzev Mariborupredavapredmeta Razvojproizvodovinproizvodnihprocesov terOrganizacijaproizvodnihprocesov. Raziskovalno delo opravljanapodroËjihprenove poslovnih sistemovin uËinkovitosti poslovnihprocesov. • MajaZajecjeleta2012 magistriralaspodroËja poslovnihin delovnih sistemov.Njeniosrednji raziskovalnipodroËjistaprocesni menedamentter sistemiopti­mizacije znanja. Raziskovalno delo nadaljuje na doktorskem .tudijuFakultete za organizacijske vede Univerzev Mariboru. PREGLEdI V ZGOdOVINO SPO©TOVANE BRALKE IN SPO©TOVANI BRALCI, tokrat objavljamoprvi prispevekvnovirubriki Pogledivzgodovino. ©tiridesetletnica Slovenskegadru.tva INFORMATIKAjeodliËna priloanost, da usmerimo pogled tudi v preteklost, v zaËetke in razvoj raËunalni.tva in informatike v Sloveniji in okolici. Ëeprav se je v tem Ëasu infor­macijska tehnologija razvijala s hitrostjo, ki je neprimerljiva s hitrostjo razvoja marsikaterega drugega podroËja Ëlovekovega delovanja, pa seiz zgodovinein aktivnosti posameznikovinorganizacijv tistemËasulahkomarsikaj nauËimoin uporabimotudiv dana.njemËasu.Zatoje pomembno,darazvoj raËunalni.tvaininformatikevSlovenijinegrevpozabo.Prispevkivtejrubrikibodopreteano odraaalipogledeavtorjev in njihovo poznavanje dogajanja, ki je pogosto specifiËno in zajema le posamezna okolja. Zato vabimo vse bralce, ki ste bili udeleaenci tega razvojaaliga dobro poznate,da nam po.ljete svoje prispevkekzgodovinskemu spominu,kijih bomoz veseljem objavili. Uredni.tvorevije Uporabna informatika Acontribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries 1Marijan FrkoviE, 2Franci Pivec, 3Niko Schlamberger, 4Janez Grad 1Croatian Computer Society 2,3Slovenian Society INFORMATIKA 4University of Ljubljana marijan.frkovic@hiz.si;franci.pivec@izum.si;niko.schlamberger@gmail.com;janez.grad@siol.com Abstract The historyof computing and informaticsin theregion whichis today known as theWest Balkan countries has not been systematically and methodically consideredsofar.Thereexista limitednumberofbooksthataremoreorless memoirsandthereforeprovidearathernarrowand specificview.The ambitionofthispaperisnottoofferacomprehensiveoverviewofthe beginningsof deploymentof computersinformerYugo­slavia, but rather to serve as a seminal paper for those that wish to explore the issue in depth. In particular, the paper covers the deployment ofthe first computersin SloveniaandCroatiaandthe influencetheprocesshashadonthe developmentofrelated businesses,professionsand science. IzvleËek Prispevekkrazvoju raËunalni.tvain informatikev draavah zahodnega Balkana Zgodovina raËunalni.tva in informatike v regiji, ki je danes poznana pod skupnim imenom zahodni Balkan, do sedaj .e ni bila obravnavana niti sis­tematiËnoniti metodiËno.Sicerobstajaomejeno .teviloknjig,kipasopredvsemspominiinomogoËajozgoljpovr.eninomejenvpogled.TaËlanek nepredstavlja celovitegapregleda zaËetkov raËunalni.tvav nekdanji Jugoslaviji,ampak izhodi.Ëezatiste,kibi aelelitopodroËje raziskatipodrob­neje.VËlankusta.eposebejopisanauvedbaprvih raËunalnikovvSlovenijiinnaHrva.kemtervpliv,kigajetaprocesimelnarazvojpovezanih dejavnosti, poklicev in znanosti. Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries 1. INTRODUCTION The paper deals with the history of computing and informatics in the countries, as they are known today, of the West Balkans. However, it is actually about the history of computing and informatics in the countries that have come to existence as succes­sors of the federal republics of the former Socialist Federative Republic of Yugoslavia. The denomi­nation WBC is therefore somewhat misleading as the paper does not take into account the history of computing and informatics in Albania, which is certainly part of the WBC as well. Also, it cannot be considered complete since it does not deal with the respective aspects of history in Bosnia and Herze­govina, Kosovo, Montenegro, Macedonia and Ser­bia. Individual contributions have appeared in the IT STAR Newsletter (Vol. 6, No. 4, 2008, and Vol 12, No. 1, 2014). The former provides the story of the first computer ZUSE Z-23 installed in Slovenia, and the latter the story of development of the first Serbian-made electronic computer CER-10. To our knowledge, apart from Croatia, Slovenia and Serbia, neither computers nor peripherals were produced in the rest of the former Socialist Federative Republic of Yugoslavia. Also, the introduction of computers there was rather slow and conservative, which is un­derstandable as the three aforementioned republics of Yugoslavia were most economically advanced. Nevertheless, we should not neglect the achieve­ments in applied computing and informatics that have come about in the period following 1975. In 1980s, a notable achievement was recorded: namely, Suad AlagiE from Bosnia and Herzegovina devel­oped at that time one of if not the most advanced concept of a data base management system. The rea­son why his concept was not deservedly recognized is probably the same as with the relatively short-lived success of the Triglav/Trident computer, de­scribed further in this paper. The history of computing in WBC can be rough­ly divided into three periods: before 1965s, 1965s to 1975s and post-1975s. The division is arbitrary and reflects the authors’ perceptions and experiences and could be argued. Before 1965, the deployment of computers was limited to their purchase and use mostly by university. After 1965, computers were also used for commercial purposes; training centres were established and the first faculties for comput­ing and informatics were founded. In the seventies, the state1 developed an ambition to produce its own computers. First began the licensed production of computer peripherals in the then federal republics of Croatia and Serbia, followed by the licensed pro­duction of computers in both. This effort culminat­ed with in-house production of minicomputers in Slovenia. Parallel to hardware production, also no­ticeable development of software can be registered, starting with general-purpose application software. After 1975, the achievement of Suad AlagiE should not be overlooked as his data base management concept was probably the most revolutionary of the period. 2. A BRIEF HISTORY OF COMPUTING AND INFORMATICS IN CROATIA 2.1 Before 1965 In Croatia, the development and manufacture of computers started in 1948 when Tvornica raËunskih strojeva Zagreb (TRS, Zagreb Computing Machines Factory) was set up, the first of its kind in Croatia. Initially, the factory produced mechanical computers. From 1948 to 1973, no other computer manufacturers were present in Croatia. The pioneer in the field and the person responsible for building the first digital computer in Croatia was a Croatian scientist, a do­yen of computer science in Croatia and worldwide, Professor Branko SouËek, PhD. He developed and in 1959 together with the team from the Ru.er Bo.koviE Institute carried out the project dubbed .256-channel analyzer, memory, logics and programs«, which mar­ked the beginning of computer science development in Croatia. In the sense of achievements of the then technology, Professor SouËek's computer was state­-of-the-art: logic gates were based on vacuum tubes, the memory used magnetic cores and the program­mes were performed at the unbelievable speed of a million cycles per second, which was downright incredible at the time. The device was placed in a 2 meter high cabinet and a cathode ray tube was used as the output for displaying the data. After the first fully functional prototype at the beginning of 1960s, the Ru.er Bo.koviE Institute together with a group of enthusiasts who were in­volved in Professor SouËek's project, made a series 1 i.e. the Socialist Federative Republic of Yugoslavia Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries of these computers that were used at the Institu­te as well as by other institutions. The computers were put to good use at the Institute while Profes­sor SouËek's project aroused the interest of scien­tific communities worldwide, resulting in visits to the Institute by many scientists from all across the world with the intent of copying Professor SouËek's computer. One of the persons to visit the Institute was William A. Higinbotham, the director of BNL (Brookheaven National Laboratory) from the US, the biggest institute for scientific research in the world, which meant that the work of Professor SouËek, i.e. the beginning of computer science in Croatia, was recognized globally. When we look at the importance of Professor SouËek's project today, we should remember a series of facts related to world trends in computer science from the period: in 1956, Japan-based Fuji develo­ped a computer for the calculation of optical systems production with 1700 vacuum tubes; in 1957, the first FORTRAN compiler was developed and in 1958, the first prototypes of integrated electronic circuits. In 1959, the Japanese company NEC produced the first commercial transistor-based computer (transistor computer) while the first commercial mini-compu­ters were developed at the beginning of the 1960s (DEC PDP-1 in 1960 and DEC-PDP-8 in 1965). In Cro­atia, the use of computers and the development of information systems also started in that period, and was based mainly on imported equipment. Due to substantial prices, only large organizations could af­ford to buy computers. Although the equipment only had limited capacity, highly trained staff was able develop complete applications, thus compensating for the restrictions. 2.2 From 1965 to 1975 Initially, TRS, like most of producers worldwide, would only manufacture mechanical computers. During 1968 in Croatia, the first electronic calculator incorporating an optical display was developed. The calculator was based on 100 10-component integra­ted circuits produced by RIZ in Croatia. At the time, no LSI or VLSI-chips were available while integrated circuits of high and very high de­gree of integration were still to be developed. TRS‘s calculator was, in the sense of the number of compo­nents and external dimensions, one of the smallest desktop calculators in the world. A couple of years later in 1972, the first 1-chip (desktop and pocket variant) and printing calculators would appear. The first calculator in Croatia was designed in 1973 and production was started by Digitron Buje. It was in the same year that TRS produced the first Croatian printing calculator. TRS would also produce general purpose computer equipment. At the end of 1969, TRS became the distributor for Nixdorf, in turn developing a concept of distributed data processing. From the first computer independently produced in Croatia in 1974 to the end of 1988, TRS produced and installed several thousand units of series 700 and 900 computers manufactured in-house, fitted prima­rily with own-produced keyboards, video terminals and printers, as well as operating systems and user software. During the period, TRS also collaborated with MDS and Metalka based in Ljubljana, Slovenia, in the production of series 711 computers, as well as with IBM in the production of Series 1 and System 1 devices equipped with peripherals from Croatia, intended for use in the economy and by schools, rail­ways and others. From 1973 to 1987, many other companies in Cro­atia started to engage in the production of computer equipment. However, the public and professional orga­nizations insisted on the non-market strategy that only one large manufacturer in Yugoslavia, and later one manufacturer in every federal republic, should be gran­ted a .mandate« from the government for the exclusive production of computer equipment. The government would also ensure the full protection of machines pro­duced in such a manner. The companies were: in Slove­nia it was Iskra, in Serbia EI Ni., in Bosnia and Herze­govina Energoinvest, UNIS and Rudi »ajavec, while in Croatia, such a company did not exist at that time. The end of 1960s was when third-generation com­puters were being introduced, that is computers with real-time applications, with the capacity to manage production processes, implement communication systems, databases, as well as multiprogramming and multiprocessing which enabled coupled with fa­ster processing units and a larger external memory the development of integrated information systems for the economy and public administration. With re­spect to equipment production, the most prominent players were IBM, UNIVAC, ICL, Burroughs, BULL GAMMA, Honeywell and PDP. At the beginning of 1973 in Zagreb, the Impuls business association was set up with the purpose of Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries bringing together every notable producer of telecom­munication, electronic and computer equipment in Croatia. The founders were Nikola Tesla ‡ Tvornica telekomunikacijskih ure.aja, TRS and ELKA ‡ Tvor­nica elektriËnih kabela, all of them based in Zagreb. During 1974, an idea was sparked that the deve­lopment of computer equipment production in Croa­tia could progress in collaboration with only a single technologically developed foreign partner capable of reliable financial backing. As a result, in 1976, the Government of the Republic of Croatia upheld the initiative and contacted ICL and SPERRY UNIVAC. In other parts of Yugoslavia, contacts were establis­hed as well: in Slovenia with Philips, in Serbia with Olivetti and Rockwell, and in Bosnia and Herzegovi­na with NCR and Olympia. These contacts were the result of a computer equipment import ban due to the lack of foreign exchange resources. Continuing the development of computer science in Croatia, in 1966 Professor SouËek set up the first La­boratory for Cybernetics, and in the 1966/67 school year the first research electronic computing centre: Znanstveni elektronski raËunski centar ‡ ZRCE (re­named in 1973 to the present day’s SveuËili.ni raËun­ski centar -SRCE (University Computing Centre). The same year, the subject Digital computers was introduced at the Faculty of Electrical Engineering and Faculty of Science; and in 1970, FEE introduced a new undergraduate course for 3rd and 4th year stu­dents dubbed Computer science alongside the post­graduate course of the same name. The books that Professor SouËek wrote at the time ‡ Microcomputers in Data Processing and Si­mulation (New York, 1973) and Microprocessors and Microcomputers (New York, 1976) ‡ made a major contribution in the development of computer scien­ce in Croatia. Professor SouËek also delivered many seminars and lectures in that period throughout the world (New York, Boston, Paris, London, Rijeka, Opatija and elsewhere). There was also a seminar on Microprocessors, a 3-day event in Croatia, whi­ch in 1978 grew into the MIPRO scientific conference which is still held annually today. 2.3 After 1975 During the period, there were a number of compa­nies that produced equipment for process manage­ment in telephone exchange, CAD CAM systems and graphics workstation, personal computers and peripherals (printers, cash registers, video terminals, discs) etc. Due to the open market, the production of hardware in Croatia developed at a steadier pace. It is important to point out that Croatian hardware production in an open market environment, without a planned development policy and funds and incen­tives, could not be developed to a greater extent. It is encouraging to note that as the atmosphere changed the development of Croatian software accelerated along with network development, end-user training etc., opportunities for buying foreign state-of-the-art hardware and software, while the quality of collabo­ration with foreign partners improved. There were leading manufacturers of computer equipment, such as IBM, SPERRY UNIVAC (UNI­SYS) and others, who continued their efforts by in­stalling and building powerful computers, develo­ping information systems with the support of highly qualified and educated Croatian experts, which cul­minated into the establishment of private IT compa­nies that positioned well in the foreign market. 3. ABRIEF HISTORY OF COMPUTING AND INFORMATICS IN SLOVENIA 3.1 Before 1965 First and foremost, it should be mentioned that the division of the history of computing and informatics is arbitrary and roughly follows the evolution of di­gital computers from electronic tubes to transistors and integrated circuit technology. Before 1965, the general awareness of computers, let alone of their potential to impact our lives, was virtually non-exi­stent. More knowledgeable were technically educa­ted individuals that perceived computers as an aid to release them of the burdens of intellectually non­-demanding but arithmetically extensive tasks, such as calculating the statics for several tens to hundreds statically undefined constructions. However, the sli­de rule was still the main calculating aid in the te­chnical domain while for extensive arithmetical cal­culations electromechanical devices were considered state-of-the-art. The first computer in today’s sense was the Zuse Z-23. Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries This period of computing2 in Slovenia is branded with the purchase and deployment of the first digital computer in the country. From today’s perspective, it is difficult to understand that the choice had to have been made between the British Elliott 803 and the German Zuse Z-23. US companies did not com­pete. Eventually, in 1962, the Z-23 was introduced, so 1962 can be justly considered as the beginning of the computer era in Slovenia. The Z-23 was used mostly in solving academic problems and research work in physics, chemistry, mathematics, economics, electri­cal, machine and civil engineering etc. It was used in calculating the statics for the Ljubljanska banka buil­ding. The system contained 120 statistically undefi­ned items and the engineers wanted to use the Z-23 to solve the problem. However, due to the lack of computer efficiency, the 120 by 120 system had to be manually reduced to 90 by 90, which took the team of three experts full three months to achieve, and it was only then that the Z-23 was able to take over and complete the task in mere days. The use of the com­puter in business was at the time beyond imaginati­on. Nevertheless, the Z-23 made a public appearance during the 1967 European Figure Skating Champi­onship in Ljubljana where it was used for adding up the scores. 3.2 From 1965 to 1975 It is remarkable to notice that during the period, an extremely novel and for the circumstances rather ambitious idea was born and also came into fruiti­on. Namely, Slovenia-based Intertrade succeeded in obtaining the license to import IBM computers and peripherals and to distribute IBM products in the ter­ritory of the then Yugoslavia. From today’s perspec­tive, we can judge this move as the major breakthro­ugh not only in the deployment of general purpose third-generation computers, but also as the catalyst for a myriad of aspects of accompanying activities. If computers were to be useful, they had to be sup­ported in various ways. Technical support is one of the obvious activities that is inseparably connected to every type of technical apparatus. Customer sup­port had to be developed to assist customers with transferring parts ‡ at that time ‡ of business activiti­es onto computers, which required the training of the customers’ personnel in systems analysis, program­ming, organization of data centres and more. At the same time, the vocabulary of computing and infor­matics also had to be established since no university study courses of computing and informatics existed. Electrical engineers were the only group of tertiary educated individuals with a grasp on computing es­sentials due to their education and understanding of the technical background, as well as mathematicians who understood the theoretical aspects of compu­ting. Faculties of computing and informatics were not established until much later. During this period, every major computer com­pany had a foothold in Yugoslavia, however because of strict import and export regulations, they were re­stricted from establishing their own representation of­fices. Instead, they were represented by national com­panies that conducted their business in the latter’s na­mes and on their behalves. The companies that were represented then were UNIVAC, National Cash Regi­ster, RCA, General Electric, Control Data Corporation, Honeywell, Burroughs, Digital Equipment Corporati­on, Olivetti and others, along with providers of IBM­-compatible peripherals such as magnetic tape devi­ces and magnetic disk drives3. Of course, it should not be overlooked that IBM at the time made the greatest contribution to development in the field of computing and must also be credited as the pioneer of informatics as a science in line with today’s perception. The IBM computers of the time were ‡ technically speaking ‡ 2 Then, informatics as the discipline which goes hand-in-hand with 3 Computers provided an impulse for the economy at large; i.e. one of them computing did not yet exist. were punch cards which were produced locally. Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries probably no better or worse than their competition but what provided the leading edge was the support or­ganized using IBM’s know-how, experience and kno­wledge. The result was that at least the major business in Slovenia and practically every federal institution, notably the Federal Statistical Office and Public Acco­untancy Service, were IBM customers. The prevailing argument was the support which was organized based on the IBM model. One feature was the establishment of branch offices in Belgrade, Zagreb and later also in Sarajevo, making sure customers always had access to system engineers. Soon, Intertrade established a cu­stomer training centre in Radovljica, approximately 50km from Ljubljana near the Austrian border where customer personnel from all of Yugoslavia underwent training in programming, system analysis and other related skills necessary to utilise computers most ef­ficiently. IBM personnel was however trained based on the established IBM training scheme primarily in IBM training centres throughout Europe and elsewhe­re. The training centre later extended its operations to function as the regional IBM training centre for Cen­tral and East Europe. 3.3 After 1975 Along Intertrade, another Slovenian company which ought to be highlighted is Elektrotehna as it success­fully qualified as a DEC representative. The division of Elektrotehna engaged with DEC computers was labelled Digital and operated quite successful, resul­ting in the foundation of Delta which remained part of the Elektrotehna Group4. The circumstances, that is business success, difficulties in providing the necessa­ry convertible currency, a number of enthusiasts from the Ljubljana faculty of electrical engineering, pos­sibly also the aftermath of the IFIP 1971 World Con­gress in Ljubljana, resulted in the idea to engage in the production of proprietary computers. The project was to use the original equipment manufacturer (OEM) approach to build a DEC compatible computer. The approach was promising as the US government was cautious about which countries US companies could export computers into. A Yugoslavian company from among the ranks of the three countries behind the idea of the Non-Aligned Movement appeared a good pro­spect to overcome the embargo that US government imposed on the export of computers. Nevertheless, as the essential components of computers, that is micro circuits and chips, were not produced in Yugoslavia, they still had to be obtained by Delta from DEC whi­ch seemed perfect as the computer was planned to have been DEC compatible. Eventually, efforts were successful and the first Slovenian computer, the Delta 340, was developed. The project focused particularly on technology process support as well as the deve­lopment of applications to enhance business proces­ses. The company later joined another business asso­ciation, namely Iskra Group, and changed its name to Iskra Delta. The success continued partly due to the political support it enjoyed, partly due to daring bu­siness decisions, as well as the awareness of the im­portance of well-organized customer and technical support and own research and development. Further­more, Iskra Delta also founded a training centre in Nova Gorica nearby the Italian border. After Delta 340, the company developed a three-processor micro­computer dubbed both Triglav (for reasons of national pride5) and Trident (to promote sales in the West). At the time of its introduction, it was probably among the best computers in the class in the world. The su­ccess story of Iskra Delta which just before its expiry employed over 2000 people ended with the massive political and economic changes at the end of 1990s that resulted in the dissolution of Yugoslavia and the company has since been closed down. The reason was according to the memoirs of the director of Iskra Delta a clash of interests between the CIA and KGB, where the termination of the company was collateral dama­ge. However, if we are to apply the Occam’s Razor principle, it seems more likely that the management did not understand the realities of the world. To be­come a global player, massive resources are required which were simply not available. Later, in the beginning of 1980s, Intertrade also developed an ambition to produce its own compu­ters. Whether it was a result of a sensation that the company is just as able as Iskra Delta to join the pre­stigious race or if another factor was at play is hard to tell. Also, the times were different in that the perso­nal computer has already made its entrance and was obviously there to stay. It is fact that the company started assembling IBM PCs and achieved modera­ 4 The situation has been simplified, as the regulatory system was much 5 Triglav, 2864 m high, the highest mountain of Slovenia and also the highest different from what it is now or what it was in the West at the time. mountain of the then Yugoslavia. Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries te success. Together with the computer, the project team under the leadership of Matjaa »adea develo­ped also a limited number of general purpose appli­cation programmes. The one that springs to mind is PCPIS, a word processor that at the time represen­ted a notable achievement. However, even before the 1990s, production was terminated. Today, global players are represented in Slovenia as independent companies, established under Slovenian law and en­gaging in business activities more or less in the same manner as throughout the rest of the world. What is there to say to conclude this brief outline of the history of the Slovenian computer industry? It was a great run, but it appears like the dream of world domination through home-made computers has come to an end. 4. DEVELOPMENT OF COMPUTING AN INFORMATICS AT THE UNIVERSITY OF LJUBLJANA Considering the beginnings of the computer era in Slovenia, it would be unfair not to mention the role that the academic sphere played in the process. The chapter6 brings up first and foremost the importan­ce of the Republic Computing Centre (RCC) and the University7 Computing Centre. Professor Grad has been active from 1960 onwards after having joined the then Nuclear Institute Joaef Stefan (NIJS) in Ljub­ljana (later renamed Institute Joaef Stefan (IJS)), that is the very beginnings of deployment of computers in the Slovenian business, research, and education domains, with special regard to research institutions in Ljubljana and Maribor. Below follows the informa­tion that the authors believe to be the integral ele­ment of a well-adjusted presentation of development of computing and informatics in Slovenia. The most important players in the 1960s were In­tertrade and the University of Ljubljana. Intertrade satisfied a considerable part of business needs via IBM technology while at the University, it was NIJS that took the role of initiator. The University also established an alliance with the United Company Iskra, the Executive Council of the Socialist Repu­blic of Slovenia, Research Community Slovenia, and Education Community of Slovenia8, the latter two 6 Courtesy of Professor Janez Grad 7 i.e. University of Ljubljana 8 It should be added that the names of companies and institutions of that time are rather hard to translate into any language of today. being the main providers of research financing. For research purposes, NIJS began using the IBM 705 at the Federal Statistical Office in Belgrade. In 1962, the University and NIJS, which at the time was an independent research organisation, migrated their data processing to the Zuse Z-23 that was installed in Ljubljana in collaboration with UC Iskra which star­ted the licenced production of the Z-23. University researchers were engaged with the company in the development of Z-23 system software. In order to exploit the benefits of the fast deve­loping computer technology based then predomi­nantly on batch-oriented data processing without the use of telecommunication equipment which was too expensive and even wasteful for any individual organisation to own as it could not have been utili­sed to its full potential, the above mentioned entities established the RCC, chaired by Janez Grad, MSc, and procured for its operations the CDC 3300 com­puter. The location of RCC was rather distant from the University, so the University in turn purchased the IBM 1130 computer for education purposes. It was installed at the Institute of Mathematics, Physics and Mechanics. To facilitate coordination of activiti­es among university members, the IJS and RCC, the University established the Computing Centre of the University of Ljubljana (CCUL) under the leadership of Janez Grad, PhD. Business collaboration between the University, the IJS and RCC were overseen by the Business Board of the CCUL while the Professio­nal Council for Computing headed by Jernej Virant, PhD, was established to provide guidance in the field of computing and informatics. University members would use the central computer facility to perform any special tasks, as well as smaller computers whi­ch were incapable of communicating with the central one. The need for computing power increased rapidly, so RCC in 1971 decided to purchase a significantly more powerful model labelled CDC CYBER 70 with remote access capabilities by means of terminals. The new temporary director of RCC was appointed Edo Pirkmajer, PhD, to be succeeded by Cveto Trampua and Desan Justin, PhD. To make better use of the new computer, new users were engaged through time, among others the Ljubljana Dairy Company, Obnova Construction Company, the National Bank of Slove­nia, Republic Roads Company, and Slovenian Natio­nal Publishing Company. Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries More than 20.000 students in faculties and acade­mies were using the central computer both in batch and interactive modes, increasing the workload, so in 1981 CCUL decided to set up a new computer network where University members would become entry points. The existing CYBER 70 was seen as no longer appropriate for the architecture and the cho­ice was made to migrate to DEC System-10 compu­ters. The new system was composed of 10 nodes with Delta computers and the Kopa 10009 and LA 34 ter­minals. In the following years, the system was even­tually developed and made operational while Franc Mandelc was appointed head of CCUL. CCUL took big steps in 1987 and 1988 when the DEC System-10 was succeeded by two VAX 8550 computers control­ling a network of 200+ terminals and personal com­puters. In that period, Yugoslavian telecommunicati­on companies constructed the JUPAK10 network via which the University was connected to computers in Slovenia and Yugoslavia as well as Europe. This enabled the this way, direct exchange of information between universities within the country and as well as worldwide using electronic mail (BITNET, COSI­NE) and maintaining and deploying of common data bases. The development of computer technology by Slovenian universities and the society as a whole has been accompanied with intense research, deve­lopment and educational activities in various organi­sations and companies such as the Slovenian Society INFORMATIKA, Society of Economists of Ljubljana, ISKRA Institute for Automatization, ISKRA Delta, Intertrade and others. Their activities have helped recognize the business potential of computing and informatics and introduced them into study and re­search programmes of practically every tertiary edu­cation course but to some extent also into secondary education. These activities and results should not be forgotten, and they should be made public and re­membered to make possible a fair assessment of the role and influence that research and education have had on the development of computing and informa­tics in Slovenia. The list of examples below is illustra­tive, however far from exhaustive: 9 The terminals were produced in Slovenia. 10 Yugoslavian packet switching network • organisation of conferences, symposia and similar events such as FCIP, INFORMATICA, IFIP, DSI, SOR, and related papers; • creation of professional papers, studies, reports on research projects, CCUL development plans, program products, such as - Physical Calculations for YEGGR (a preliminary study for nuclear power stations) by the Reactor Department of NIJS, Ljubljana, 1962, carried out by Milan Osredkar, PhD et al.; the study conta­ins a computer program for IBM 705 by J. Grad; - Study Material IV ‡ Elements of Automatic Data Processing in Public Administration and Socie­tal Services, Institute for Public Administration and Labour Relations at the Faculty of Law in Ljubljana, Ljubljana, November 1969 (9 papers, 5 overviews and schemes); - (1) A Study on Information Processing in Slove­nia, (2) Program for a Data Processing Project in SK Bank, Ljubljana 1970, 25 authors; - Electronic Computers, published by Associati­on of Electrical Engineers of Slovenia, Ljubljana, 1971, at the occasion of IFIP World Computer Congress 1971 in Ljubljana; - Computer Science, materials for secondary gra­de teachers, Institute for Education in Socialist Republic of Slovenia, 7 authors; - Bulletin of the University of Ljubljana, Compu­ting, Ljubljana, 1971 to 1979, head of Professio­nal council J. Virant, PhD, CCLU representative J. Grad, PhD; - System Tor Treating Documentation Informati­on of Various Data Bases, Phase I, ISKRA Insti­tute for Automatization, Ljubljana, 1973, A Re­search Project report, Vera Mirt-Levovnik et al.; - The experience of operating the University Computing Centre with other users. Sperry Univac International Executive Centre, COM­PUTERS IN EDUCATION AND RESEARCH Symposium, Rome, Nov. 18-20, 1975, by Janez Grad; - Mid-Term Development Plan of the Com­puter System of the University of Ljubljana 1976‡1980, University of Ljubljana, Computing Centre of the University of Ljubljana, Ljubljana 1977, signed by 20 authorised representatives of the members and the rector of the University; Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries - First Working Report (December 1976) and Se­cond Working Report (November 1980), Com­mittee of Social Planning and Information Sy­stem, Working group for republic program for education workforce for computing and infor­matics, by J. Virant et al.; - Organisation of Information Centre I ‡ III, rese­arch report, Computing Centre of the Universi­ty of Ljubljana, 1975, 1976, 1978, by Janez Grad et al. (14 + collaborators); - Computer Network of the University, Univer­sity of Ljubljana, Computing Centre of the Uni­versity of Ljubljana, Ljubljana, 1981, main edi­tor Janez Grad, editor in charge Franc Mandelc et al.; - PC LIP and PC LIP, program package for linear programming, Intertrade IBM, Center for Soft­ware Development, University of Ljubljana, Faculty of Economics, Faculty Centre for In­formatics, Development and Sales of Software, Ljubljana, 1986-1987, led by Janez Grad, PhD, et al. (two collaborators); - Glossary of Business Informatics, Society of Economists of Ljubljana, Ljubljana, 1987, by Ivan Turk, PhD, et al. (37 collaborators); - A Little Dictionary of Computing, English-Slo­venian, Slovenian-English, Cankarjeva zaloaba, Ljubljana, 1993, professional editor Matjaa Gams, PhD, et al. (9 national coordinators of computer terminology, 80 collaborators); - Several professional papers and editorial work for a number of professional journals, also for Slovenian Society INFORMATIKA (Informati­ca, Applied Informatics); - Textbooks for computing and informatics for faculties and similar educational institutions, such as - Ivan Bratko, Vladislav RajkoviË: Introduc­tion into Computing, National Publishing Company, Ljubljana, 1974; - Long-term collaboration with the Centre for Programmed Learning, Ljubljana, chai­red by Aleksandra Kornhauser, PhD. • International cooperation, such as the cooperati­on within COST (Cooperation scientifique et tech­nique) projects COST 11 ‡ The European Informa­tics Network (Tomaa Kalin, PhD), and COST 12 ‡ The European Computer Software Library (Janez Grad, PhD). 5. SOURCES AND REFERENCES [1] Pivec, Franci: First Real Computers in Slovenia, IT STAR Newsletter Vol. 6, No. 4, 2008. [2] Hristovic, Dusan: The First Digital Electronic Computer in Serbia, IT STAR Newsletter Vol. 12, No. 1, 2014. [3] Schlamberger, Niko, personal recollections and experience [4] ©krubej, Janez: Hladna vojna in bitka za informacijsko tehno­logijo (The Cold War and the Battle for Information Technolo­gy), Ljubljana 2008, ISBN 978-961-6361-98-9. [5] Grad, Janez: Development of Computing an Informatics at the University of Ljubljana (draft, non-published), Ljubljana, 2015. • Marijan FrkoviEje predsednik hrva.ke informacijske zveze (HIZ) in nacionalni koordinator ECDL.Z informatiko se ukvarja veË kot osemin.tirideset let: .tiriindvajsetletjedelalvaelezarniSisak‡odprogramerjadoËlana poslovnegaodborazainformatiko–,kasnejepanaCentruzainformatikohrva.kegospo­darskezbornice.SodelujevmednarodnihzdruaenjihCEPIS, IFIP,ITSTARinECDL.BiljeËlan delovnihskupinzarazvoj svetovnezborniËnemreae,vmednarodni trgovinski zbornici v Parizu (ICC) in za e-poslovanje. Sodeloval je v .tevilnih telesih vlade Republike Hrva.ke. Bil je med pobudniki digitalne agende za Evropo 2020naHrva.kemin ECDLZa konkurenËnoHrva.ko. Sodelovaljepri izvajanjuveË informacijskihprojektovv gospodarstvu, bankahin draavni upravi. • FranciPivecjepoprvotni izobrazbifilozofinsociolog,kasnejejeopravilmagisterijizinformacijskihznanostiterpetnajstletdelalnapodroËjuinformatike(IZUM Maribor).VtemËasujebil aktivenvSlovenskemdru.tvu INFORMATIKA(tudipodpredsednik)tervmednarodnihzdruaenjihFID(Ëlan upravnega odbora)inIFIP (slovenskipredstavnikv TC9in.e vedno Ëlan SIG Etika raËunalni.tva). Poldrugo desetletjeje bil urednikOZ‡Organizacija znanja,kije indeksirani Ëasopis za podroËje knjianiËne informatike. Njegova strokovna bibliografija zajema predvsem podroËje nastajanja informacijske druabe s posebnim poudarkom na etiËnih vpra.anjih. Marijan FrkoviE, Franci Pivec, Niko Schlamberger, Janez Grad: A contribution to the history of computing and informatics in West Balkan countries • Niko Schlambergerje diplomiral naFakulteti za strojni.tvo Univerzev Ljubljani. Delovne izku.nje obsegajo delov industriji,preteanopav raËunalni.tvuinin­formatiki:programiranje, sistemsko analizoin razvijanje raËunalni.kihre.itev,predavanja, izvajanje usposabljanjanapodroËju informatike, svetovanje, vodenje projektov,organiziranjein izvedba nacionalnihter mednarodnih konferencin mednarodno sodelovanje.Biljena vodstvenihin vodilnih delovnih mestihv draavni upravi.Jepredsednik Slovenskegadru.tva INFORMATIKA,biljepodpredsednik svetovne zvezeIFIPinpredsednikevropskegazdruaenja CEPIS.Je avtor .tevilnih strokovnih in znanstvenih Ëlankov. • JanezGradjeleta1958 diplomiraliz matematikena Naravoslovnifakulteti Univerzev Ljubljani,leta1968je magistriraliz matematiËne fizikena UniverzivBir­minghamu,leta1973pa doktoriraliz matematiËnih znanostina VseuËili.ËuvZagrebu.Poletu1957jebilstrokovni sodelavecna Institutu Joaef Stefan,vodja Republi.kega raËunskega centra in predstojnik RaËunalni.kega centra Univerze v Ljubljani. Od leta 1973 do leta 1999 je sodeloval kot uËitelj za informatiko na Ekonomskifakulteti Univerzev Ljubljani, natopajedo upokojitveleta 2007 pouËeval informatikonaFakultetiza upravo Univerzev Ljubljani.Strokovnoseje izpopolnjeval na Zveznem zavodu za statistiko v Beogradu, Institutu für Strahlen und Kernphysik v Bonnu, Univerzi v Birminghamu, kot gostujoËi profesor pa je delal na Univerziv Indiani, Schoolof Business, Bloomington, ZDA. Ukvarjal sejesprogramiranjem na raËunalnikuinz numeriËno matematiko‡ re.evanjem problema lastnihvrednostiin vektorjev matrik;v zadnjih letihpred upokojitvijopaseje ukvarjalpredvsemzre.evanjemproblemovspodroËja operacijskega raziskovanjainspodroËjabaz podatkov.Je soavtor .estnajstih monografij, uËbenikovinknjig,119 Ëlankovinreferatovvstrokovnihrevijahterzbornikihstro­kovnihsreËanjdomainvtujiniter38poroËil raziskovalnihnaloginprojektov.OpraviljeveËrecenzijËlankovzadomaËeintujerevije,biljeËlan .tevilnihdomaËih intujihstrokovnihzdruaenjin zvezterËlanuredni.kih odborovveË domaËihintujihstrokovnihrevij. Slovenskodru.tvo INFORMATIKAmujeleta1995 podelilo priznanjeza aivljenjskodelonapodroËjurazvojain uveljavitveinformatikev Sloveniji.Bilje mentorpri dvanajstih doktorskih disertacijah,veËdeset magisterijih in univerzitetnih diplomah na ekonomski fakulteti. Univerzav Ljubljani mu je za njegovo delo podelila zlato plaketo in naziv zasluani profesor;na 17. mednarodni multikonferenci Informacijska druaba so mu podelili nagrado Donald Michie and AlanTuring za aivljenjsko delo. INfORmAcIjE Iz Islovarja Islovar je spletni terminolo.ki slovar informatike, ki ga ureja jezikovna sekcija Slovenskega dru.tva Informa­tika. Letos smo objavili novo izdajo Islovar 3.0. na naslovu http://www.islovar.org. Tokrat objavljamo del zbirke, ki smo jo uredili na temo oprema. Vabimo vas, da v Islovar prispevate svoje pripombe, predloge ali nove izraze. dohódni promet -ega -éta m (angl. inbound traffic) promet, ki je bil poslan napravi; prim. vhodni promet, odhodni promet izdajálska opréma -e -e a (angl. traitorware) gradnik3 strojne ali programska opreme, ki brez vednosti uporabnika omogoËa zajem in prenos podatkov o opremi, uporabniku izhódni promet -ega -éta m (angl. outgoing traffic) podatki, ki jih naprava po.ilja; prim. vhodni promet, odhodni promet izsiljeválska prográmska opréma -e -e -e a (angl. extortion malware, ransomware) zlonamerna programska oprema, ki onemogoËi uporabo sistema, storitve in za ponovno vzpostavitev uporabe zahteva plaËilo; sin. izsiljevalsko programje; prim. .kodljiva programska oprema nerd -a (angl. nerd) aarg. Ëlovek, ki se na raËunalni.tvo spozna bolje od veËine ljudi, vendar je druabeno neprilagojen; prim. raËunalni.ki frik neuresníËena opréma -e -e a (angl. vaporware, vapourware) programska, strojna oprema, katere napovedani prihod na trg ni bil uresniËen in tudi ne preklican odhódni promet -ega -éta m (angl. outbound traffic) podatki, ki so pripravljeni za po.iljanje iz naprave; prim. izhodni promet, dohodni promet omréani promet -ega -éta m (angl. network traffic) promet podatkov v omreaju opu.Ëena opréma -e -e a (angl. abandonware) strojna, programska oprema, ki se ne proizvaja veË in za katero proizvajalec ne zagotavlja rezervnih delov, posodabljanja opu.Ëena prográmska opréma -e -e -e a (angl. deprecated software) programska oprema, za katero proizvajalec ne zagotavlja veË podpore; sin. opu.Ëeno programje podátkovna terminálna napráva -e -e -e a (angl. data terminal equipment, DTE) praviloma z raËunalnikom oddaljeno povezana vhodna in/ali izhodna naprava za vnos, izpisovanje ali prikazovanje podatkov podátkovna terminálska opréma -e -e -e a (angl. data terminal equipment, DTE) oprema, ki podatek spremeni v signale, primerne za prenos v raËunalni.kem omreaju, in obratno podátkovni promet -ega -a m (angl. data traffic) prena.anje podatkov prednamé.Ëena programska oprema -e -e -e s (angl. pre-installed software, bundled software) programska oprema, ki jo pred predajo naprave uporabniku namesti proizvajalec, prodajalec; sin. predname.Ëeno programje raËunálni.ki frík -ega -a m (angl. computer freak) aarg. Ëlovek, ki je zasvojen, obseden z raËunalniki; prim. nerd INfORmAcIjE stréani.ka prográmska opréma -e -e -e a (angl. server software) programska oprema, ki se izvaja na streaniku (2); sin. streani.ko programje terminálni -a, -o prid. (angl. terminal) ki je konËen v omreaju; prim. terminalski terminálski -a, -o prid. (angl. terminal) ki se nana.a na terminal; prim. terminalni vhódni promet -ega -éta m (angl. incoming traffic) podatki, ki jih naprava sprejema; prim. izhodni promet, dohodni promet Izbor pripravlja in ureja Katarina Puc s sodelavci Bralcem in sodelavcem revije Uporabna informatika želimo uspešno in ustvarjalno novo leto 2017 Uredništvo VËlanitesev Slovenskodru.tvo INFORMATIKA Pristopna izjava za Ëlanstvov Slovenskem dru.tvu INFORMATIKA DDV je vkljuËen v Ëlanarino. NaroËilnica narevijo UPORABNA INFORMATIKA NaroËnina zna.a: 35,00 € za fiziËne osebe 85,00 € za pravne osebe‡prvi izvod 60,00 € za pravne osebe‡vsak naslednji izvod 15,00 € za .tudentein seniorje (obpredloaitvi dokazilao statusu) DDVje vkljuËenv naroËnino.