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 sedem organizacij, katerih logotipe objavljamo. LJUDSKA UNIVERZA MURSKA SOBOTA VSEBINA UPORABNA INFORMATIKA 2015 ©TEVILKA 2 APR/MAJ/JUN LETNIK XXIII ISSN 1318-1882 Znanstveni prispevki Alen MitroviE PoroËanje o informatiki v letnih poroËilih slovenskih druab 75 Andrej Bregar Obvladovanje kompleksnosti veËkriterijskih odloËitvenih modelov 90 Viktorija FlorjanËiË MnoaiËno odprto spletno izobraaevanje uËiteljev 106 Strokovni prispevki Matjaa Savnik, Tilen Savnik Razmerja med telekomunikacijskimi operaterji in kakovost internetnega prikljuËka konËnega uporabnika 116 Daniel K. Rudolf, Alen Vincelj, Nina Novinec Posrednik sporoËil v vlogi pregledovalnika sporoËil Solr pri logistiËnem procesu 126 Informacije Iz Islovarja 138 ObËni zbor SDI 140 INFORMATIKA 2015 ©TEVILKA 2 APR/MAJ/JUN LETNIK XXIII 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, Igor Bernik, Marko Bohanec,Vesna BosiljVuk.iE, Borut »ampelj, Janez Dem.ar, Jure Erjavec, Milan Gabor, Miro Gradi.ar, Marjan HeriËko, Marko Hölbl, Brina Hribar, Mojca Indihar ©temberger, Eva Jereb,Tomaa Kern, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Andrej KovaËiË, Jaka LindiË, Viljan MahniË, Andrej Mrvar, Franci Pivec, Ale. PopoviË, Marko Potokar, Andreja Pucihar, Uro. RajkoviË, Vladislav RajkoviË, Niko Schlamberger, DenisTrËek, PeterTrkman,TomaaTurk, Lidija Zadnik Stirn TehniËna urednica MiraTurk ©kraba Lektoriranje MiraTurk ©kraba (slov.) Martin Anton Grad (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.tvo revije Uporabna informatika Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana www.uporabna-informatika.si Revija izhaja Ëetrtletno. Cena posamezne .tevilke je 20,00 EUR. Letna naroËnina za podjetja 85,00 EUR, za vsak nadaljni izvod 60,00 EUR, za posameznike 35,00 EUR, za .tudente in seniorje 15,00 EUR.Vcenoje vkljuËen DDV. Revija Uporabna informatikajeod .tevilke 4/VII vkljuËena v mednarodno bazo INSPEC. Revija Uporabna informatikaje pod zaporedno .tevilko 666 vpisana v razvid medijev,kiga vodi Ministrstvo zakulturo RS. 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 PoroËanjeo informatikiv letnihporoËilih slovenskih druab Alen MitroviE, Banka Slovenije alen.mitrovic@bsi.si IzvleËek Spremenjenavloga informatikein zavedanjeo njenem vplivunakonkurenËnost,produktivnostin dodanovrednostterna celostno obvladovanje tveganjpred nas postavljata vpra.anje, kakoinvkolik.ni merijeovlogiin pomenu informatike obve.Ëenin informiran .ir.ikrog deleanikovdruabe, med katere .tejemo lastnike, delniËarje,kupce, dobavitelje, poslovne partnerje in druge javnosti. Zakonodaja ne opredeljuje standardiziranih naËinov in oblik poroËanja o informatiki. Raziskava o poroËanju o informatiki v letnih poroËilih slovenskih druab je potekala na vzorcu najveËjih in najbolj.ih slovenskihdruabv .tiriletnemobdobju. Rezultati analizesopostreglizinformacijamioinformatikiizprakse,otem,kajsetrenutnopo­roËa in kako. KljuËne besede: poslovna informatika, poroËanjeo informatiki, letno poroËilo, informacijska tehnologija. Abstract Reporting on Management Information Systems in the Annual Reports of Slovenian Companies ThenewroleofITandtheawarenessofitsimpactonthe competitiveness,productivityandaddedvalueaswellason corporatecomprehensive risk management raise a question about how and to what extent stakeholders of a company, who include owners, shareholders, customers, suppliers, business partnersandthe public,are informedoftheroleand importanceofIT.The Slovenian legislationdoesnot defineany standar­dised methods and forms of reporting on IT. The study on the reporting of IT in the annual reports of Slovenian companies was conducted on a sampleofthelargestandmost successful Slovenian companies overafour-year period.Theresultsofthe analysisprovidedinformationfrom the field as well as about what is currently reported on IT in annual reports and in what way. Keywords: Reporting onIT, Business informatics, Annualreport, Information technology. 1 UVOD Vloga poslovne informatikevpodjetju sevzadnjih letih spre­minja hitro in bistveno. Ob skrbi za operativno podporo po­slovanju se je pravilna, predvsem pa strate.ko naËrtovana uporaba informacijske tehnologije pokazala kot moanost za pridobitev in zadraanje konkurenËnih prednosti poslovanja (Earl, 1993; Remenyi, 1991;Porter, 1985). Nalogam odgo­vornih v podjetjih za delovanje informatike so se tako ob ob­vladovanju operativnih tveganj v vse veËji meri pridruaile tudipotrebeza obvladovanjeposlovnihtveganj,sajjeposlov­na informatikav podjetjih nemalokrat prevzela vodilno vlogo pri pospe.evanju razvoja poslovanja, obenem pa se istoËasno lahko pojavlja kot edinstveni, kritiËni faktor (ozko grlo) ne­motenega poslovanja druab. Poslovna informatika je tako postala usmerjena v izbolj.evanje uËinkovitosti in iskanje naËinov za njen doprinos k uspe.nosti poslovanja (Teo & King, 1999). Razumevanje uporabe poslovne informatike kot storitve je ‡ .e posebno z razmahom dostopnosti sto­ritev v oblaku (angl. cloud computing) ‡ vedno bolj prisotno tudi v druabah samih (ISACA, 2011). Intu­itivni razmislek in pregled literature o zakonodaj­nem okviru za poroËanje druab napeljuje na sklep, da poroËanje o informatiki ni nikjer posebej doloËeno in zahtevano. Zato je presoja o vkljuËitvi poroËanja o informatiki prepu.Ëena menedamentu druab, in sicer v okviru presoje o prostovoljnih razkritjih. Po­sredno je del uporabljene informatike, ki mora biti nedvoumno izraaen v okviru raËunovodskih izka­zov, tam tudi prikazan. Sama izraËunana raËunovod­ska vrednost sredstva, na primer uporabljene strojne in programske opreme, ne more prikazati dejanske uporabne vrednosti te opreme za izbolj.anje uËinko­vitosti konkretnega poslovnega procesa. Upo.tevati moramo, da je oprema lahko izkori.Ëena .ele skupaj z znanji in ve.Ëinami tistih, ki jo uporabljajo, saj je oprema sama po sebi le potreben, vendar ne tudi zadosten pogoj za aeleni doprinos k njenemu izko­ristku in konËnemu cilju ‡ iskanju naËinov za njen prispevek k uspe.nosti celotnega poslovanja. Prispevek poslovne informatike k pridobitvi in zadraanju konkurenËnih prednosti je ae dokaj raz­iskan in tudi znanstveno dokazan (Galliers, 1991; KovaËiË idr., 2000; Hagmann & McCahon, 1993). Cilj menedamenta vsake gospodarske druabe je prizade­vanje za dosego ekonomskih ciljev, med drugim tudi za hitro rast in Ëim veËji dobiËek. »e je uporaba infor­matike lahko eden izmed glavnih katalizatorjev za dosego teh ciljev, je lahko eden izmed ciljev poslov­nega poroËanja tudi prikaz dejstev, ki pojasnjujejo, kako je uporabljena informatika v druabi dejansko pomembna, ne le za zagotavljanje operativnega po­slovanja, temveË za poslovanje druabe v celoti. Pomanjkanje zakonskih doloËilih in pravil, ki bi v poroËanje druab vnesla podlage za kakr.na koli obve­zna razkritja na tem podroËju poroËanja, prepu.Ëajo menedamentu druab, da o obve.Ëenosti nadzornih organov in .ir.ega kroga deleanikov, ki uporabljajo letna poroËila, odloËajo sami. V splo.nem lahko skle­pamo, da je poroËanje o informatiki v okviru prosto­voljnih razkritij dobra praksa druab, ki se zavedajo pomena in vpliva informatike na njihovo poslovanje. 2 NAMEN IN CILJI RAZISKAVE Namen raziskave o poroËanju o informatiki v letnih poroËilih slovenskih srednjih in velikih druab je bil ugotoviti stanje poroËanja o informatiki v letnih po­roËilih slovenskih druab, namenjenih .ir.emu krogu deleanikov (angl. stakeholders) in interesnim skupi­nam. Osrednje raziskovalno vpra.anje je bilo, katere in­formacije o informatiki so vkljuËene v poroËanje in kako so predstavljene. Zastavljeni so bili tile cilji: • ugotoviti/prepoznati, katere kategorije informa­cij o informatiki se najveËkrat pojavljajo v letnih poroËilih; • ugotoviti, kak.en je bil trend pojavljanja informa­cij o informatiki po letih znotraj vzorca; • na podlagi prepoznanih kategorij poroËanja o informatiki v letnih poroËilih ugotoviti obstoj povezanosti kakovosti kazalnikov in poroËil o in­formatiki s stopnjo zrelosti menedamenta infor­matike v druabi. Obvezna vsebina poroËanja o informatiki v let­ nih poroËilih ni natanËno doloËena. PoroËanje o neopredmetenih sredstvih, med katera .tejemo tudi zaposlene in blagovne znamke ter znanje in informa­tiko (Cokins, 2006), postaja Ëedalje pomembnej.e od poroËanja o opredmetenih. Zato je upraviËeno priËa­kovati, da bo poroËanje o informatiki, ki je pomemb­no, vendar v velikem delu neotipljivo premoaenje druabe, v doloËeni meri zajeto vsaj v nekaterih delih obveznih sestavin poslovnega letnega poroËila, in si­cer v okviru prostovoljnih razkritij, o katerih podjetja sama presojajo glede na priËakovani vpliv teh razkri­tij na razvoj poslovanja in poloaaj druabe (Horvat, 2002). 3 RAZISKOVALNI HIPOTEZI Obravnavani sta dve hipotezi. Prva je postavljena na podlagi ocene trenutnega stanja poroËanja o infor­matiki. Hipoteza H1: PoroËanje o uporabljeni informatiki v letnih poroËilih je veËinoma opredeljeno v poroËi­lih o tveganjih, o ustreznosti notranjih kontrol in v poroËilih o veËjih informacijskih projektih. Hipoteza H2: Kakovost kazalnikov in poroËil o informatiki v letnih poroËilih ni odvisna od stopnje zrelosti menedamenta informatike v druabi. Osnovna logika, na kateri sloni druga hipoteza, je intuitivna ter posredno podprta v literaturi. Vpeljava strate.kega naËrtovanja informatike in drugih orodij vodenja in menedamenta informatike ter implemen­tacija standardov in dobrih praks poveËuje stopnjo zrelosti menedamenta informatike v druabi. Letno poroËilo druabe pripravi menedament, potrdi pa ga nadzorni organ druabe. Nadzor nad izvedbo strate­gije informatike, ki je v domeni nadzornih organov druabe ‡ ti zastopajo lastnike/delniËarje ‡, pa ni v neposredni povezavi z znanjem, organizacijo in mo­delom menedamenta informatike kot poslovodnega organa v notranjem okolju druabe. 3.1 Prostovoljna razkritja Prostovoljna razkritja v letnih poroËilih druab lah­ko interesnim skupinam predvsem pomagajo k bolj.emu razumevanju strategije podjetja in prepo­znavanju priloanosti in tveganj, ki lahko vplivajo na bodoËe poslovanje, ter k razumevanju poslovnega okolja druabe. Model poslovnega poroËanja bi moral biti prilagojen potrebam hitro spreminjajoËih se tr­gov in zagotoviti informacije, ki so potrebne za veËjo preglednost poslovanja podjetij. Prostovoljna razkri­tja so lahko eden od naËinov za dosego aelenega pre­skoka v kakovosti poroËanja podjetij (Beattie, McIn­nes & Fearnley 2004). Moane ugodnosti zaradi prostovoljnih razkritij, med katere .tejemo tudi poroËila o informatiki, ki niso zakonsko predpisana, so manj.i stro.ki kapita­la, veËja likvidnost delnic podjetja in manj.i transak­cijski stro.ki. Na drugi strani pa imajo lahko druabe s prostovoljnim razkrivanjem tudi stro.ke, med drugim stro.ke .irjenja informacij, toab in pravd, povezanih z razkritjem informacij, ter stro.ke zaradi izgube konkurenËnih prednosti zaradi razkritja in­formacij (Mandauka, 2008). Hossain (2008) deli pro­stovoljna razkritja v letnih poroËilih na finanËne, ne­finanËne in strate.ke informacije. VeË raziskovalcev, ki so raziskovali prostovoljna razkritja v letnih po­roËilih druab (Hossain, Perera & Rahman, 2007; Raf­fournier, 1995; Ferguson, Lam, & Lee, 2002; Hossain, 2008; Hossain & Reaz, 2007), ugotavlja, da so pro­stovoljna razkritja v letnih poroËilih predvsem plod samostojnih odloËitev menedamenta druabe, da z dodatnimi finanËnimi, nefinanËnimi in strate.kimi informacijami celoviteje informira trenutne in bo­doËe vlagatelje. METODOLOGIJA IN POSTOPEK 4.1 Metode analiziranja letnih poroËil Hussey & Hussey (1997) opredeljujeta metodolo­gijo ali pristop k raziskavi kot skupek metod, teh­nik in strategij, ki mora med drugim odgovoriti na vpra.anja, katere podatke zbiramo, od kod jih zbi­ramo in zakaj ter kako jih analiziramo. Analiziranje podatkov iz letnih poroËil se v najveËji meri osredo­toËa na analiziranje strukturiranih finanËnih podat­kov in informacij, ki jih vsebuje pripovedni del let­nega poroËila (Hossain & Hammami, 2009). Med te ume.Ëamo tudi prostovoljna razkritja, ki predstavlja­jo podatke, ki presegajo zakonsko zahtevano vsebino letnega poroËila. 4.2 Analiziranje pripovednega dela letnegaporoËila Prepoznavamo dva splo.na pristopa k analizi pri­povednega dela letnega poroËila (Beattie, McInnes & Fearnley, 2004). Subjektivni pristop k analiziranju najveËkrat uporabljajo poslovni analitiki, ki anali­zirajo pripovedni del letnih poroËil na podlagi svo­jih vnaprej pripravljenih meril. Pristop analiziranja besedila (angl. content analysis) vkljuËuje tematsko analizo vsebine besedila, .tudije berljivosti in jezi­kovno analizo. Busch idr. (2012) prepoznavajo dve osnovni kategoriji metode analize besedila, in sicer konceptualno ter relacijsko analizo. V konceptualni analizi je kot objekt pregledovanja izbran koncept. Analiza je osredotoËena na pojavljanje izbranih iz­razov besedila ali besedil. Relacijska analiza ‡ prav tako kot konceptualna ‡ omogoËa prepoznavanje prisotnosti koncepta v danem besedilu ali nizu be­sedil, vendar jo sku.a nadgraditi z ugotavljanjem odnosov med koncepti. Palmquist, Carley in Dale (1997) imenujejo relacijsko analizo tudi semantiËna analiza. Poudarek relacijske analize je na prepozna­vanju semantiËnih ali smiselnih razmerij med kon­cepti. Za uporabo pristopa analize besedil in ne za subjektivni pristop smo se odloËili zaradi tega, ker subjektivni pristop izpostavlja osebni vidik pogleda na tematiko in je zlasti namenjen analiziranju infor­macij, potrebnih za odloËanje o naloabah. Z uporabo subjektivnega pristopa ne bi mogli zadovoljivo po­trjevati hipoteze H1. Uporaba pristopa analiziranja besedila predstavlja objektivni pristop, pri katerem se posku.a izogibati osebnim afinitetam in se izpo­stavlja bolj uravnoteaen pogled na tematiko. Z njim lahko bolje opredelimo koncepte, kar je podlaga za potrjevanje hipoteze H1. 4.3 Analiza vsebine besedila Tematska analiza vsebine besedila predstavlja ho­listiËni pristop k analiziranju, pri katerem pregle­dujemo celotno besedilo in ne le tistega dela, ki vkljuËuje vnaprej (ex ante) definirane predmete v besedilu. Dobre splo.ne razprave o tej metodi po­dajajo Krippendorff (1980), Weber (1990) in Boya­tzis (1998). Vsebinska analiza besedila opredeljuje razvr.Ëanje besedilnih enot v kategorije. Z upora­bo metode analize besedila lahko ugotovimo pri­sotnost doloËenih besed ali konceptov v besedilu. Raziskovalec lahko na podlagi uporabljene metode oceni in analizira pojavnost, pomen in odnose med iskanimi besedami in koncepti ter nato sklepa o sporoËilu besedila, piscu, obËinstvu, naslovniku in celo o kulturi in Ëasu, kateremu besedilo pripada (Busch idr., 1994‡2012). 4.4 Veljavnost in zanesljivost Za pripravo veljavnih ugotovitev je pomembno, da je postopek razvrstitve v kategorije zanesljiv (angl. reliable) in veljaven (angl. valid). Weber (1990, str. 12) opredeljuje kriterij zanesljivosti kot ponovlji­vost razumevanja besedila, to pomeni, da razliËni ljudje razumejo oziroma razlagajo besedilo enako. Veljavnost pomeni, da podatki, ki nastanejo iz po­stopka razvr.Ëanja, predstavljajo tisto, kar je razisko­valec aelel dobiti. Sagadin (1993, str. 73) opredeljuje glavno znaËilnost kriterija veljavnosti kot natanËnost merjenja tistega, kar naj bi preizkus meril. Vsebinska analiza besedila, ki ni raËunalni.ko podprta, je Ëasovno dokaj potratna metoda, saj je be­sedilo treba prebrati in razumeti ter izlu.Ëiti podatke in informacije, ki se na podlagi presoje uvrstijo v na­daljnjo obdelavo. Raziskava temelji na uporabi kva­litativne metode analize besedil za pridobitev podat­kov, ki jih v nadaljevanju kvantitativno uredimo in predstavimo. V celoti gledano lahko opredelimo, da gre pri raziskavi za komplementarno uporabo kvali­tativne in kvantitativne metode, pri Ëemer ena meto­da sluai kot dopolnitev druge (Lobe, 2006). Kvantita­tivni del obenem omogoËa posplo.enje kvalitativnih izsledkov (Campbell, 2005). 4.5 Posplo.evanjein triangulacija Ugotovitve nam bodo omogoËile razumeti stanje na podroËju poroËanja o informatiki, in sicer kak.ne in­formacije so na voljo uporabnikom letnih poroËil slo­venskih druab. Posebna pozornost je bila namenjena zaznavanju kakr.nih koli kazalnikov o informatiki, ki so jih druabe vkljuËile med informacije, predstav­ljene v letnem poroËilu. Ugotovitve raziskave so uporabljene kot temelji za posplo.evanje ugotovitev iz vzorca podjetij na celotno populacijo ter za obli­kovanje predloga o sistemu kazalnikov in poroËil za poroËanje o informatiki. Da bi se izognili pristranski naravnanosti razisko­valca, smo pri izvedbi raziskave uporabili kombinaci­jo pristopov, metod in tehnik oziroma tako imenovano triangulacijo (Tratnik, 2002). Podatki iz vzorca so bili zbrani v razliËnih Ëasovnih okvirih, in sicer v obdobju .tirih let. Raziskovalec ni mogel vplivati na vzorec, saj je bil ta vsako leto ponovno nadgrajen zunaj nje­govega vpliva. Na uravnoteaenost vzorca je vplivala tudi finanËna kriza, ki je prav v Ëasu izgradnje vzorca kljuËno vplivala na to, da so v vzorec letnih poroËil pri.la letna poroËila nekaterih druab, ki jih pred krizo ni bilo mogoËe zaslediti. Po drugi strani pa so z lestvic izginila letna poroËila nekaterih druab, ki so se dolga leta pojavljale na lestvicah, ki so tvorile vzorec. 5 VZOREC Vzorec so sestavljala letna poroËila druab z lestvi­ce TOP 101 najveËjih in najbolj.ih1 druab, ki jo sis­tematiËno izvaja poslovni Ëasnik Finance ae od leta 2005. V vzorec so bila vkljuËena letna poroËila druab z lestvic najveËjih in najbolj.ih podjetij .tirih zaporednih let, in sicer od leta 2008 do leta 2011 (tabela 1). 5.1 Kriteriji za opredelitev lestvic Metodologija, ki jo je Ëasnik Finance opredelil za namen doloËanja lestvice, se ni bistveno spreminja­la. Od leta 2008 na lestvici ne objavljajo le poslovnih skupin, temveË vsa podjetja in poslovne skupine ne glede na organizacijsko sestavo. »asnik Finance ae od leta 2008 vsako leto izdela dve lestvici, in sicer le­stvico najveËjih slovenskih podjetij in poslovnih sku­pin in podjetij ter lestvico najuspe.nej.ih slovenskih podjetij in poslovnih skupin. Tabela 1:Skupno .tevilo pregledanih letnih poroËil Leto lestvice ©tevilo vseh druab ©tevilo vseh pregledanih Pojasnilo na lestvici letnih poroËil 2011 101 100 Pripovednega dela enega poslovnega poroËilani bilo mogoËepregledati.Letno poroËilo je bilo sestavljeno le iz bilance stanja in raËunovodskih izkazov. 2010 100 98 Pripovednegadelatreh poslovnihporoËilnibilomogoËepregledati.LetnaporoËilatreh druab so bila sestavljena le iz bilance stanja in raËunovodskih izkazov. 2009 101 100 Pripovednega dela enega poslovnega poroËilani bilo mogoËepregledati.Letno poroËilo je bilo sestavljeno le iz bilance stanja in raËunovodskih izkazov. 2008 101 98 Pripovednegadelatreh poslovnihporoËilnibilomogoËepregledati.LetnaporoËilatreh druab so bila sestavljena le iz bilance stanja in raËunovodskih izkazov. Skupno .tevilo pregledanih letnih poroËil v .tiriletnem obdobju je 396 (N = 396). 1 Vse v raziskavi uporabljene lestvice so na voljo v spletni bazi Ëasnika Finance na spletnem naslovu www.finance.si. Pri sestavi lestvic so bili upo.tevani nekonsoli­dirani izkazi poslovanja druab (Humar, 2010a). Na letni ravni so bile zajete slovenske druabe s prihodki od prodaje, vi.jimi od zneska, ki je bil doloËen za vsa­ko leto posebej (Ugov.ek, 2012; Ugov.ek, 2013; Hu­mar, 2010a; TomaaeviË, 2013; Zalaznik 2010). Podatki so bili pridobljeni iz podatkovnih baz analitsko­bo­nitetne druabe Bisnode, d. o. o., od Agencije Repu­blike Slovenije za javnopravne evidence in storitve (AJPES) ter od druab samih. Na lestvici najveËjih slovenskih podjetij in sku­pin so bile druabe razvr.Ëene po .estih kazalnikih, in sicer po Ëistih prihodkih od prodaje, po dobiËku iz poslovanja pred amortizacijo, po Ëistem dobiËku in celotnem kapitalu, po celotnih sredstvih in po .tevilu zaposlenih. Druabe so bile uvr.Ëene za vsako kate­gorijo posebej. ToËke so pravzaprav predstavljale odstotke, ki jih je druaba v kategoriji dosegala glede na najveËje podjetje. KonËni poloaaj, ki ga je na lestvi­ci zasedla posamezna druaba, doloËa se.tevek vseh toËk po uvrstitvah v kategorijah. Izguba, negativni bruto denarni tok od poslovanja oziroma negativni kapital niso prinesli toËk. Na lestvico najuspe.nej.ih podjetij in skupin so bile vkljuËene le tiste druabe, ki so se uvrstile na le­stvico najveËjih. Kazalniki za uvrstitev na tej lestvici so bili rast v prihodkih in kosmatem donosu iz po­slovanja, dobiËkonosnost sredstev in kapitala, delea dobiËka iz poslovanja ter dodana vrednost na zapo­slenega. Tem .estim kazalnikom je bila v tem prime­ru v se.tevku toËk dodana .e uvrstitev po velikosti. Ker so bile na obeh lestvicah dejansko uvr.Ëene iste druabe, je bila v raziskavi kot vzorec za obdobje preuËevanja vzeta lestvica najveËjih podjetij in po­slovnih skupin. 5.2 Omejitve vzorca V okviru danih podatkov je bila v vzorcu, ki so ga opredelile lestvice v izbranem Ëasovnem obdobju, zajeta velika veËina v Sloveniji delujoËih druab z iz­jemo nekaterih, predvsem tujih. Na lestvicah so bile uvr.Ëene druabe razliËnih panog tako v domaËi kot v tuji lasti. Iz vzorca so izvzete druabe iz finanËne (banËni.tvo, druabe za upravljanje, borzno posre­dovanje, lizing hi.e) in zavarovalni.ke dejavnosti (TomaaeviË, 2013). FinanËna kriza, ki je nastopila v drugi polovici leta 2008, je imela svoj vpliv tudi na uvrstitev na le­stvice. V Ëasniku Finance so v doloËenem obdobju po uredni.ki presoji z lestvic izloËili druabe, ki po nji­hovem mnenju niso spadale med uspe.ne, Ëeprav bi se po klasifikaciji lahko uvrstile na lestvico, in sicer druabe sredi vpra.ljivih naloab, druabe z ustvarje­no izgubo v nekaj zadnjih letih in druabe v fazi in­solventnih postopkov (TomaaeviË, 2013). Kljub na­vedenim omejitvam so lestvice, ki so bile vzete kot izhodi.Ëe za izbor vzorca za pregled letnih poroËil, .e vedno relevanten sistematiËen prikaz informacij o vsakoletnem stanju med najveËjimi in najbolj.imi slovenskimi podjetji in poslovnimi skupinami ter primerjav med njimi. 6 ZBIRANJE IN OBDELAVA PODATKOV Letna poroËila druab so bila zbrana iz baze AJPES ter s spletnih strani druab. Celoten vzorec je bilo na zaËetku nemogoËe predvideti, kar poveËuje kredibil­nost vzorca. Vzorec se je dopolnjeval na letni ravni v .tiriletnem obdobju, in sicer vsakokrat po objavi letne lestvice najveËjih podjetij in poslovnih skupin. Pregled vsebine letnih poroËil je pomenil zamu­dno strukturiranje kvalitativnih podatkov (Easterby­­Smith, 2002). Pri pregledovanju besedila je bil bralec .e posebej pozoren na pojavljanje dvajsetih kljuËnih besed: informacija, informatika, tveganja, program, prenova, kontrola, kazalnik, poroËilo, poslovanje, cilj, sistem, tehnologija, projekt, strategija, naloaba, proces, varnost, elektronsko, neprekinjenost in raËu­nalnik. Pregled vsebine poroËil je bil osredinjen na splo.ni del letnega poroËila, vkljuËno s poslovnim poroËi­lom. Iz pregleda je bil izvzet obvezni del poroËila, ki je sestavljen iz raËunovodskih izkazov s pojasnili. 6.1 Kategorije poroËanja Poglobljen pregled besedila in kritiËna presoja kon­teksta sta za vsako pregledano letno poroËilo opre­delila tako imenovane kategorije poroËanja, v katerih so se v letnem poroËilu pojavljale informacije o in­formatiki (tabela 2). Posamezna kategorija poroËanja predstavlja vsebinsko zaokroaen sklop informacij o informatiki druabe, ki se pojavlja v letnih poroËilih, in sicer v razliËnih postavkah in rubrikah poroËila. ©tevilo pojavljanj vseh 29 kategorij, ki se pojavijo po pregledu celotnega vzorca letnih poroËil v obdobju .tirih let, je 1816. Tabela 2:Kategorije poroËanjao informatikiv letnih poroËilih druab Kategorija poroËanjao informatiki Pojasnilakopredelitvi kategorije A Upravljanjes tveganji, obravnava informacijskih tveganj, Informatikajeprepoznanakot poslovno tveganje,kigajetreba upravljati. tveganj IT, operativnih tveganj B VkljuËenost informatikev bodoËe ciljedruabe VbodoËih ciljihdruabe se vsebinsko pojavlja tudi informatika. Informatika,opredeljenakotprednostdruabe Informatikajepredstavljenakotprednostdruabe. » Strate.ko naËrtovanje informatike (strate.ki cilji, VporoËiluje informatikaprepoznanakot strate.ka funkcija, omenjenje strate.ki naËrt strate.ka usmerjenost v razvoj informatike) informatike, opredeljeni so strate.ki cilji, ki jih druaba doseae s pomoËjo informatike. D Informatika kot podpora trani strategiji Informatika je opredeljena kot kljuËno orodje pri izvajanju trane strategije. E PoroËiloo poslovni funkciji informatike PoroËilo poslovne funkcije informatike tipiËno opredeljuje izvajanje letnih aktivnosti glede na plan. VkljuËuje tudi detajlne opredelitve strojne in programske opreme. F Informatika kot podpora poslovnim procesom (PP), Informatika, omenjena kot podpora izvajanju ali prenovi in/ali informatizaciji poslovnih prenovaPP, informatizacijaPP procesov G PoroËanjeo informacijskihprojektih PoroËanjeo informatikiv poroËiliho izvedenih ali naËrtovanihprojektih poslovne funkcije informatike ali drugih poslovnih funkcij druabe H Stalne razvojne aktivnosti druabe, raziskave in razvoj Informatika, omenjena v okviru aktivnosti raziskav in razvoja druabe Upravljanje informacijske varnosti Upravljanje informacijske varnosti kot domena poslovne funkcije informatike J Informatika kot sistem notranjih kontrol Informatika kot orodje za zagotavljanje sistema notranjih kontrol K Informatikakotorodjezadvigproduktivnosti Informatikakotorodjezadvigproduktivnosti Vlaganjav izobraaevanjeo informatiki Vloakidruabev izobraaevanja zaposleniho informatiki M Druabenaodgovornost‡okolje Informatikakotorodjepridruabeniodgovornosti,predvsempriravnanjuzokoljem N Elektronsko poslovanje s partnerji Informatika kot katalizator pri elektronskem poslovanju s partnerji O Informatika kot orodje za upravljanje druabe (odvisnih Informatika kot orodje za upravljanje druabe (odvisnih druab) druab) P Informatika kot orodje za zniaanje stro.kov poslovanja Informatika je uporabljena kot orodje za zniaanje stro.kov poslovanja. Q PoroËanje o investicijah PoroËanje o preteklih investicijah v informatiko R PoroËanje o stro.kih informatike PoroËanje o stro.kih poslovne funkcije informatike S PoroËanjeoorganizacijskih omejitvah zaradi omejitev Uporabljena informatikaje zaznanakot omejitevpri razvojuorganizacijedruabe. informacijskega sistema © Informatikani omenjena nikjerv poroËilu. Letno poroËilo obstaja, vendar nikjer ne omenja informatike. T Opredeljenost informatike kot podpora funkcije za Informatika v druabi je opredeljena predvsem kot podporna funkcija za vzdraevanje in vzdraevanjein servisiranje informacijskega sistema servisiranje informacijskega sistema. U Opredeljeni kakr.ni koli kazalniki poslovanja poslovne Letno poroËilo vsebuje kazalnik poslovanja poslovne funkcije informatike. funkcije informatike Konsolidacija podatkov za poslovno odloËanje, poslovna VkljuËene so informacije o informatiki, povezane s poslovnim odloËanjem in uporabo inteligenca, podatkovna skladi.Ëa podatkovnih skladi.Ë. W PoroËanjeo informatikiv okviru poslovanja sluabe za Informatikaje omenjenav okvirupredstavitve dela sluabe za komuniciranje. komuniciranje (PR) Zunanje izvajanje storitev IT Podane so informacije o zunanjem izvajanju informatike. Y Druabeno koristno delovanje Informatikaje omenjenav okvirudruabeno koristnega delovanjadruabe. Z Upravljanjezznanjem Informatikajeomenjenavokviru upravljanjazznanjembodisikotorodjebodisikotbaza znanja. Ž Varnost poslovanja Informatikaje omenjenav okviru zagotavljanja varnosti poslovanja. 7 ANALIZA PODATKOV IN UGOTOVITVE v splo.nem delu letnih poroËil. Zaznano poroËanje o Prva znaËilnost, ki smo jo opazili po temeljitem pre­informatiki v izbranem vzorcu letnih poroËilih druab gledu vseh letnih poroËil in analizi podatkov, je veli­(N = 396) je zelo razliËno. O informatiki poroËajo na ka razpr.enost informacij o uporabljeni informatiki zelo razliËnih delih in v okviru razliËnih vsebinskih 80 UPORABNA INFORMATIKA 2015 - .tevilka 2 - letnik XXIII sklopov splo.nega dela letnega poroËila. Informacije o informatiki se pojavljajo v 29 razliËnih kategorijah poroËanja. Prvih 16 kategorij predstavlja veË kot 86 odstotkov vseh prepoznanih kategorij v letnih po­roËilih druab iz vzorca (slika 1). Trend spodnjega dela lestvice pojavljanja kategorij poroËanja prikazu­je slika 2. V se.tevku predstavljajo te kategorije slabih 14 odstotkov vseh prepoznanih kategorij. NajveËkrat se informacije o informatiki v letnih poroËilih vzorca pojavljajo v sklopu poroËanja o iz­vedenih in naËrtovanih informacijskih projektih ter v rubrikah, namenjenih poroËanju o upravljanju s tve­ganji. Na tretjem mestu lahko najdemo informacije o informatiki v kategoriji, povezani z izvajanjem ali prenovo in/ali informatizacijo poslovnih procesov. Po pogostosti pojavljanja ji sledijo kategorije poroËa­nja o investicijah v informatiko, poslovno poroËilo o funkciji informatike in kategorija, ki opredeljuje vkljuËenost informatike v bodoËe cilje druabe. Strate.ka usmerjenost v informatiko je bila prepo­znana v nekaj manj kot petih odstotkih vseh kategorij poroËanja. Skoraj enak odstotek druab iz opredeljene­ga vzorca v letnem poroËilu sploh ni omenilo infor­matike. Rezultata sta zanimiv antipod drug drugemu. Spomnimo se, da je vzorec vkljuËeval letna poroËila stotih najveËjih slovenskih podjetij in skupin v obdob­ju .tirih let. Druabe so bile na lestvici razvr.Ëene po .estih pomembnih kazalnikih in so bile najveËje in najuspe.nej.e druabe v Sloveniji. Skoraj enak odstotek menedamenta druab je informatiko po eni strani pre­poznal kot pomemben del svojih prihodnjih strate.kih usmeritev, po drugi strani pa kot poslovno funkcijo, ki nima pomembnega vpliva na poslovanje in je sploh ni treba omeniti v letnem poroËilu druabe. PoroËanje o informatiki, ki je prepoznana kot orodje za zagotavljanje sistema notranjih kontrol, je bilo zaznano v nekaj manj kot v dveh odstotkih vseh prepoznanih kategorij. PriËakovali smo, da bo omenjeni odstotek nekoliko vi.ji, saj je na splo.no v druabah informatika .e vedno prepoznana pred­vsem kot glavno orodje za informatizacijo in avto­matizacijo poslovanja, pri Ëemer kljuËno kontrolno vlogo v procesih prevzemajo vgrajene notranje kon­trole ‡ bodisi strojne, aplikativne ali celo organizacij­ske. Z razvojem celovitih integriranih informacijskih sistemov in vi.jo stopnjo zrelosti uporabe le­teh sko­zi leta je vzpostavljanje in samo zaznavanje delova­nja notranjih kontrol pre.lo bolj v domeno kljuËnih uporabnikov sistemov, ki prihajajo iz raznovrstnih poslovnih funkcij v druabah. Tako tudi menedament delovanja notranjih kontrol ne povezuje veË pred­vsem s poslovno funkcijo informatike. Opredeljeni kazalniki delovanja poslovne funkcije informatike pa se pojavljajo v manj kot odstotku pre­poznanih kategorij poroËanja. To dejstvo ne pomeni, da ne spremljajo kazalnikov poslovanja informatike v okviru nadzora nad poslovanjem druabe pri operativ­nem delu. Lahko sklepamo, da vodstva druab tak.nih podatkov ne zaznavajo kot podatke, ki so lahko po­membni za delniËarje in druge zainteresirane javnosti. Kot nasprotni argument temu bi lahko navedli dejstvo, da sta dandanes prav poslovni funkciji informatike in organizacije poslovanja med najpomembnej.imi pri vzpostavljanju in zagotavljanju neprekinjenega po­slovanja druab. Vsak izpad kritiËnega dela poslovanja druabe lahko vodi v izpad prihodkov, oportunitetne stro.ke in poslediËno manj.i dobiËek. Eden od po­membnih kazalnikov doseganja ciljev neprekinjeno­sti poslovanja je tudi sama razpoloaljivost informati­ke, ki jo veËina druab tako ali drugaËe tudi spremlja. Vpra.ajmo se drugaËe: ali je podatek o kak.nem kazal­niku poslovanja informatike, ki postavlja merila poslo­vanja druabe na tem podroËju, lahko sploh zanimiv za delniËarje in druge uporabnike letnih poroËil? Menim, da ima navajanje tovrstnih kazalnikov lahko svojo vrednost prostovoljnega razkritja, Ëe je predstavljeno v ustreznem kontekstu. Druabe, ki prepoznavajo in­formatiko kot enega od vzvodov svoje konkurenËne prednosti, morajo poskrbeti, da je ta tudi ustrezno upravljana in izkori.Ëena. To pa je mogoËe ustrezno in kakovostno zagotoviti le z ustreznim nadzorom, ki vkljuËuje tudi merjenje izvajanja procesov, ki jih aelimo nadzirati. Sklepamo lahko, da imajo uspe.ne druabe vzpostavljen nadzor nad operativnim delovanjem in­formatike, vkljuËujoË doloËene kazalnike poslovanja tudi za poslovno funkcijo informatike, vendar teh in­formacij ne prepoznavajo kot nekaj, kar bi lahko imelo dodano vrednost za uporabnike letnih poroËil. Opazimo lahko, da je kategorija poroËanja o in­formatiki v sklopu upravljanja z informacijsko var­nostjo zasedla enajsto mesto med prepoznanimi ka­tegorijami. PriËakovali bi, da bo omenjeni odstotek vi.ji. Po celovitem pregledu letnih poroËil iz vzorca lahko sklepamo, da je v zadnjih letih razumevanje pomena upravljanja z informacijsko varnostjo v or­ganizacijah preseglo pred desetletjem veËinsko za­vedanje vodstev druab, da je informacijska varnost le domena oddelka za informatiko oziroma poslov­ Slika 1: Zgornji del prepoznanih kategorij poroËanja po .tevilu pojavljanj znotraj vzorca Slika 2: Spodnji del prepoznanih kategorij poroËanja po .tevilu pojavljanj znotraj vzorca ne funkcije informatike. Upravljanje z informacijsko varnostjo je tako vedno bolj prepoznano kot eden iz­med sistemov vodenja druabe in ne nekaj, o Ëemer bi poroËali predvsem v sklopu poroËanja o informatiki. TREND POJAVLJANJA PREPOZNANIH KATEGORIJ PORO»ANJA PO LETIH ZNOTRAJ VZORCA Eden izmed zastavljenih ciljev raziskave je bil ugoto­viti trend pojavljanja informacij o informatiki po letih znotraj opazovanega obdobja. Iz grafa 1 lahko razbe­remo trend pojavljanja prvih desetih najbolj pojavlja­joËih se kategorij v letnih poroËilih druab iz vzorca. V nadaljevanju se pri ugotovitvah omejimo predvsem na te kategorije. Ugotovimo lahko, da je v opazovanem obdobju opazen nara.ËajoËi trend poroËanja o informatiki v povezavi: • z izvajanjem, prenovo ali optimizacijo poslovnih procesov; • z upravljanjem druabe oz. odvisnih druab; • s konsolidacijo podatkov za poslovno odloËanje; • z elektronskim poslovanjem s partnerji in kupci; • z upravljanjem z informacijsko varnostjo; • s podporo trani strategiji druabe in • z upravljanjem informacijskih tveganj, tveganj na podroËju informacijske tehnologije in operativnih tveganj. FinanËna kriza, ki je nastopila v drugi polovici leta 2008, je vplivala tudi na poroËanje o informatiki v let­nih poroËilih. Povzamemo lahko nekaj ugotovitev. Druabe so se ob finanËnih pretresih zaËele bolj zave­dati pomena prenove in optimizacije poslovnih pro­cesov za doseganje konkurenËnih prednosti (KovaËiË & Bosilj­Vuk.iE, 2005) in so aelele o tem tudi veË po­roËati. KljuËnega pomena za obvladovanje poslova­nja v krizi je tudi finanËna in druga poslovna konsoli­dacija matiËne in odvisnih druab, pri Ëemer informa­tika lahko odigra kljuËno vlogo pri vzpostavitvi sis­temov poroËanja in nadzora. Konsolidacija podatkov za poslovno odloËanje je prvi pogoj za uËinkovit in hiter odziv v kriznih razmerah. Marsikatera druaba se je operativne odliËnosti in zniaanja stro.kov loti­la s poveËanjem obsega elektronskega poslovanja s partnerji, kupci in dobavitelji. Pritisk na zniaanje cen in poslediËno izpad prihodka sta povzroËila, da je bilo treba poiskati nove trane poti, podprte z upo­rabo informatike, ki dolgoroËno ne prina.ajo visokih skupnih stro.kov lastni.tva in so blizu strankam. Glo­balna gospodarsko­finanËna kriza je kot eno izmed pomanjkljivosti v poslovanju marsikatere druabe razkrila premajhno zavedanje o pomembnosti do­brega upravljanja s tveganji na razliËnih ravneh po­slovanja. Tako lahko zasledimo, da so druabe veË po­roËale tudi v kontekstu upravljanja z informacijskimi, tehnolo.kimi in operativnimi tveganji. NajveËji negativni relativni trend poroËanja nana.a se na kategorijo poroËanja, ki opredeljuje, da informatika ni omenjena nikjer v letnem poroËilu. PriËakovali bi lahko, da je finanËna kriza dejansko spodbudila druabe, da se pri poslovanju osredotoËijo na najpomembnej.e stvari za kratkoroËno preaivetje druabe, to je na finanËno poslovanje in finanËne tokove, ter da bodo poslediËno v Ëasu trajanja kri­znih razmer pri poroËanju v letnih poroËilih manj pozornosti namenile poroËanju o drugih poslovnih podroËjih. PoslediËno bi .tevilo druab, ki informa­tike sploh ne bi omenile v letnem poroËilu, lahko nara.Ëalo. Rezultati nam podajo nasprotno sliko, in sicer se je .tevilo druab, ki informatike sploh niso omenile nikjer v letnem poroËilu, v opazovanem ob­dobju relativno zmanj.evalo. 9 PREVERJANJE HIPOTEZ Hipoteza H1 Hipoteza H1: PoroËanje o uporabljeni informatiki v letnih poroËilih je veËinoma opredeljeno v poroËilih o tveganjih, o ustreznosti notranjih kontrol in v po­roËilih o veËjih informacijskih projektih. Analiziranje podatkov razkrije, da se informaci­je o informatiki v vzorcu letnih poroËil najveËkrat na prvem in drugem mestu pojavljajo v sklopu po­roËanja o informacijskih projektih (slabih dvanajst odstotkov) in o upravljanju s tveganji (deset odstot­kov). Kategorija, ki je prepoznana kot orodje za zago­tavljanje sistema notranjih kontrol, predstavlja nekaj manj kot dva odstotka vseh prepoznanih kategorij. Skupni se.tevek pojavljanja vseh treh kategorij pred­stavlja samo tri desetinke odstotka manj kot Ëetrtino pojavljanja vseh 29 kategorij, ki se pojavijo v vzorcu. Splo.ni trend pojavljanja kategorij poroËanja v opa­zovanem obdobju je negativen. Na to je najverjetneje vplivala finanËna kriza, ki je sredi.Ëe poroËanja druab preusmerila na finanËne kazalnike in na poroËanje o obvladovanju tveganj. PoslediËno je tudi kategorija poroËanja o informatiki v sklopu upravljanja s tvega­nji doaivela rahel trend rasti. Pri pregledu poroËanja o informatiki v letnih po­roËilih smo ugotovili, da sta prvi dve kategoriji na lestvici pojavljanja informacij o informatiki katego­rija poroËanja o tveganjih in kategorija poroËanja o informacijskih projektih. Kategorija, povezana z no­tranjimi kontrolami, je na 17. mestu lestvice. Potrdi­tev hipoteze predvideva, da je veËina poroËanja pre­poznana v teh treh kategorijah, kar razumemo kot prva tri mesta na lestvici pojavljanja kategorij. Ker se je predvidevanje potrdilo za prvi dve kategoriji, kar predstavlja dve tretjini predvidevanj, lahko ugotovi­mo, da je hipoteza delno potrjena. .v glavnem« ali .preteano« oziroma kot .navadno« ali .ponavadi«, kar vsebinsko dopu.Ëa delno odsto­panje od celote. Zato delno potrjeno hipotezo lahko .tejemo za potrjeno. Hipoteza H1 se potrdi. 2 Razlaga besede .veËinoma« v Slovarju slovenskega knjianega jezika: prisl. (î)1. v (veliki) veËini: prebivalci tega kraja so veËinoma priseljenci; na njivah raste veËinoma koruza, obnova je veËinoma konËana v glavnem, preteano; tam govorijo veËinoma slovensko 2. navadno, ponavadi: ljudske pesmi so se veËinoma pele po spominu; prihajali so veËinoma ob sobotah; veËinoma je zamujala. Najdeno 8. decembra 2014 na spletnem naslovu http://bos. zrc-sazu.si/cgi/neva.exe?name=ssbsj&tch=14&expression=zs%3D83607. Hipoteza H2 Hipoteza H2: Kakovost kazalnikov in poroËil o infor­matiki v letnih poroËilih ni odvisna od stopnje zrelo­sti menedamenta informatike v druabi. Osnovna logika, na kateri sloni druga hipoteza, je intuitivna ter posredno podprta v literaturi. Merjenje kakovosti kazalnikov in poroËil o infor­matiki pri pregledovanju letnih poroËil ne sloni na vnaprej definiranih kriterijih, saj je bilo treba najprej ugotoviti, v kak.ni obliki se informacije o informatiki sploh pojavljajo. Za dosego tega cilja je bilo treba pre­gledati in prebrati vsa poroËila ter najprej ugotoviti vse kategorije poroËanja. Za merilo kakovosti smo izbrali kriterij: merilo kakovosti predstavlja odstopanje oziroma zaostaja­nje realnega stanja za idealnim (Panian & SpremiE, 2007, str. 3). PoroËila so tem bolj kakovostna, Ëim manj.e je odstopanje realnega stanja za priËakova­nim oziroma aelenim stanjem. Po analizi kategorij poroËanja o informatiki sta bila za zaznavanje zrelosti informatike in kakovosti poroËil postavljena dva kriterija: a) kriterij za zaznavanje kakovosti poroËil in kazal­ nikov v letnih poroËilih pomeni istoËasno pojav­ ljanje obeh kategorij: - B1: upravljanje s tveganji, obravnava informa­ cijskih tveganj, tveganj IT, operativnih tveganj, - B2: poroËanje o informacijskih projektih; b) kriterij za zaznavanje zrelosti informatike v letnih poroËilih pomeni istoËasno pojavljanje obeh kate­ gorij: - A1: strate.ko naËrtovanje informatike in - A2: poroËanje o investicijah. Tabela 4:T-test za neodvisne vzorce Za statistiËno preverjanje smo hipotezo H2 pre­oblikovali v izvedbeno hipotezo za izraËun. H2a: Obstaja statistiËno pomembna razlika med kakovostjo kazalnikov in poroËil v letnem poroËilu ter zrelostjo informatike. Želeno stanje, pri katerem imamo pojavljanje ka­kovostnih poroËil in kazalnikov ob indikatorjih za zrelej.o informatiko, lahko interpretiramo kot delea odgovorov, ki vsebujejo B1in B2 in hkrati A1 in A2. Glede na ugotovitev, da se kazalniki o poslovanju in­formatike v letnih poroËilih pojavljajo v manj kot od­stotku vseh kategorij poroËanja, kar lahko vzamemo za zanemarljivo malo. Zato v nadaljevanju preverjanja hipoteze govorimo le o kakovosti poroËil oziroma o poroËanju o informatiki. Tabela 3:Kakovost poroËil Kakovost poroËil N PovpreËje Standardni Standardna odklon napaka Zrelost Ni zrela 359 0,80 0,80 0,04 informatike Zrela 37 1,70 0,57 0,09 PovpreËje je na lestvici od niË do dve (tabela 3). Vrednost niË dobimo, Ëe nista izbrana ne B1 in ne B2, vrednost ena dobimo, Ëe je izbran samo eden, vred­nost dve pa, Ëe sta izbrana oba. VeËje povpreËje po­meni bolj.o kakovost. Preverjali smo statistiËno po­membne razlike v povpreËjih pri izbranih spremen­ljivkah. IzraËunali smo povpreËja glede na drugo (neodvisno) spremenljivko, ki deli izbrane spremen­ljivke. Vidimo, da se pojavljajo razlike v povpreËjih. F p-vrednost t df p-vrednost Kakovost Predvidevane enake variance 15,436 ,000 ‡6,645 394 ,000 poroËil Predvidevane neenake variance ‡8,745 51,974 ,000 StatistiËno pomembnost razlik smo preverili s para­metriËnim t­testom za neodvisne vzorce. Izvedeni t­­test za neodvisne vzorce3 je prikazan v tabeli 4. Levenov test enakosti varianc in t­test enakosti povpreËij nam pokaaeta obstoj statistiËno pomemb­ Primerjava aritmetiËnih sredin dveh populacij 2015 - .tevilka 2 - letnik XXIII ne razlike v kakovosti poroËil glede na zrelost; kjer je zrela, je kakovost bolj.a. Graf 2 prikazuje kakovost poroËil v odvisnosti glede na zaznano zrelost infor­matike. UPORABNA INFORMATIKA 85 Sklep H2 Hipoteza H2a0pt se potrdi, iz Ëesar sledi, da se hi­poteza H2 ovrae. Kakovost poroËil o informatiki v pregledanih letnih poroËilih je odvisna od zrelosti informatike. 10 SKLEPNE UGOTOVITVE RAZISKAVE IN RAZPRAVA Cilji, ki so bili zastavljeni v okviru analize, so bili izpolnjeni. Prepoznane so bile kategorije poroËanja o informatiki v letnih poroËilih in trend njihovega pojavljanja v opazovanem obdobju. Na podlagi pre­poznanih kategorij poroËanja o informatiki v letnih poroËilih smo ugotovili obstoj povezanosti kakovosti kazalnikov in poroËil o informatiki s stopnjo zrelosti menedamenta informatike v druabi. Prva znaËilnost, ki smo jo opazili po temeljitem pregledu vseh letnih poroËil in analizi podatkov, je velika razpr.enost informacij o uporabljeni infor­matiki v splo.nem delu letnih poroËil. Poslovno po­roËanje o informatiki ni standardizirano in strnjeno v toËno doloËeni del letnega poroËila. O informatiki se poroËa v zelo razliËnih delih in v okviru razliËnih vsebinskih sklopov splo.nega dela letnega poroËila. Informacije o informatiki se pojav­ljajo v 29 razliËnih kategorijah poroËanja. NajveËkrat se informacije o informatiki v letnih poroËilih pojavljajo v sklopu poroËanja o izvedenih in naËrtovanih informacijskih projektih ter v rubri­kah, namenjenih poroËanju o upravljanju s tveganji. Na tretjem mestu lahko najdemo informacije o infor­matiki v kategoriji, povezani z izvajanjem ali preno­vo in/ali informatizacijo poslovnih procesov. znana v nekaj manj kot petih odstotkih vseh katego­rij poroËanja. Skoraj enak odstotek druab iz oprede­ljenega vzorca v letnem poroËilu informatike sploh ni omenilo. Oba rezultata sta zanimiv antipod drug drugemu. Skoraj enak odstotek menedamenta druab je po eni strani prepoznal informatiko kot pomem­ben del svojih prihodnjih strate.kih usmeritev, po drugi strani pa kot poslovno funkcijo, ki nima po­membnega vpliva na poslovanje in je sploh ni treba omeniti v letnem poroËilu druabe. PoroËanje o informatiki, ki je prepoznana kot orod­je za zagotavljanje sistema notranjih kontrol, je bilo zaznano v nekaj manj kot v dveh odstotkih vseh pre­poznanih kategorij. PriËakovali smo, da bo omenjeni odstotek nekoliko vi.ji, saj je v splo.nem v druabah informatika .e vedno v veliki meri prepoznana pred­vsem kot glavno orodje za informatizacijo in avtoma­tizacijo poslovanja, pri Ëemer kljuËno kontrolno vlogo v procesih prevzemajo vgrajene notranje kontrole ‡ bodisi strojne, aplikativne ali celo organizacijske. Z razvojem celovitih integriranih informacijskih siste­mov in vi.jo stopnjo zrelosti uporabe le­teh skozi leta je vzpostavljanje in samo zaznavanje delovanja notra­njih kontrol pre.lo bolj v domeno kljuËnih uporabni­kov sistemov, ki prihajajo iz raznovrstnih poslovnih funkcij v druabah. Tako se tudi menedament delo­vanja notranjih kontrol ne povezuje veË predvsem s poslovno funkcijo informatike. Opredeljeni kazalniki poslovanja poslovne funk­cije informatike se pojavljajo v manj kot odstotku prepoznanih kategorij poroËanja. To dejstvo ne po­meni, da ne spremljajo kazalnikov poslovanja infor­matike v okviru nadzora nad poslovanjem druabe pri operativnem delu. Lahko pa sklepamo, da vod­stva druab tak.nih podatkov ne zaznavajo kot po­datke, ki so lahko pomembni za delniËarje in druge zainteresirane javnosti. Kot protiargument temu bi lahko navedli dejstvo, da imata dandanes prav po­slovni funkciji informatike in organizacije poslova­nja najpomembnej.i vlogi pri vzpostavljanju in za­gotavljanju neprekinjenega poslovanja druab. Vsak izpad kritiËnega dela poslovanja druabe lahko vodi v izpad prihodkov, oportunitetne stro.ke in posle­diËno manj.i dobiËek. Eden od pomembnih kazal­nikov doseganja ciljev neprekinjenosti poslovanja je tudi sama razpoloaljivost informatike, ki jo veËina druab spremlja tako ali drugaËe. Vpra.ajmo se, ali je podatek o katerem od kazalnikov poslovanja infor­matike, ki postavlja merila poslovanja druabe na tem podroËju, lahko sploh zanimiv za delniËarje in druge uporabnike letnih poroËil. Menim, da ima navajanje tovrstnih kazalnikov lahko svojo vrednost prosto­voljnega razkritja, Ëe je predstavljeno v ustreznem kontekstu. Druabe, ki prepoznavajo informatiko kot enega od vzvodov svoje konkurenËne prednosti, mo­rajo poskrbeti, da je ta tudi ustrezno upravljana in izkori.Ëena. To pa je mogoËe ustrezno in kakovostno zagotoviti le z ustreznim nadzorom, ki vkljuËuje tudi merjenje izvajanja procesov, ki jih aelimo nadzirati. Sklepamo lahko, da imajo uspe.ne druabe vzpostav­ljen nadzor nad operativnim delovanjem informati­ke, vkljuËujoË doloËene kazalnike poslovanja tudi za poslovno funkcijo informatike, vendar teh informacij ne prepoznavajo kot nekaj, kar bi lahko imelo doda­no vrednost za uporabnike letnih poroËil. Opazimo lahko, da je kategorija poroËanja o infor­matiki v sklopu upravljanja z informacijsko varnostjo zasedla enajsto mesto med prepoznanimi kategori­jami. PriËakovali bi, da bo omenjeni odstotek veËji. Po celovitem pregledu letnih poroËil iz vzorca lahko sklepamo, da je v zadnjih letih razumevanje pomena upravljanja z informacijsko varnostjo v organizacijah preseglo pred desetletjem veËinsko zavedanje vod­stev druab, da je informacijska varnost le domena oddelka za informatiko oziroma poslovne funkcije informatike. Upravljanje z informacijsko varnostjo je tako vedno bolj prepoznano kot eden izmed siste­mov vodenja druabe in ne nekaj, o Ëemer bi poroËali predvsem v sklopu poroËanja o informatiki. Na podlagi ugotovljenih nara.ËajoËih trendov o poroËanju o informatiki v opazovanem obdobju lah­ko sklepamo, da je imela finanËna kriza, ki je nasto­pila v drugi polovici leta 2008, svoj vpliv tudi na po­roËanje o informatiki v letnih poroËilih. Povzamemo lahko nekaj ugotovitev. Druabe so se ob finanËnih pretresih zaËele bolj zavedati pomena prenove in optimizacije poslovnih procesov za doseganje kon­kurenËnih prednosti in so aelele tudi veË poroËati o tem. KljuËnega pomena za obvladovanje poslovanja v krizi je tudi finanËna in druga poslovna konsolida­cija matiËne in odvisnih druab, pri Ëemer informati­ka lahko odigra kljuËno vlogo pri vzpostavitvi siste­mov poroËanja in nadzora. Konsolidacija podatkov za poslovno odloËanje je prvi pogoj za uËinkovit in hiter odziv v kriznih razmerah. Marsikatera druaba se je operativne odliËnosti in zniaanja stro.kov loti­la s poveËanjem obsega elektronskega poslovanja s partnerji, kupci in dobavitelji. Pritisk na zniaanje cen in poslediËno izpad prihodka sta povzroËila, da je bilo treba poiskati nove trane poti, podprte z uporabo informatike, ki dolgoroËno ne prina.ajo vi­sokih skupnih stro.kov lastni.tva in so blizu stran­kam. Globalna gospodarsko­finanËna kriza je kot eno izmed pomanjkljivosti v poslovanju marsikatere druabe razkrila premajhno zavedanje o pomembno­sti dobrega upravljanja s tveganji na razliËnih ravneh poslovanja. Tako lahko zasledimo, da so druabe veË poroËale tudi v kontekstu upravljanja z informacij­skimi tveganji, tveganji informacijske tehnologije in operativnimi tveganji. Preverjanje hipotez je pokazalo: • PoroËanje o uporabljeni informatiki v letnih po­roËilih je veËinoma opredeljeno v poroËilih o tve­ganjih in v poroËilih o veËjih informacijskih pro­jektih. Kategorija poroËanja, ki se nana.a na ustre­znost notranjih kontrol, se ni zna.la med prvimi tremi kategorijami, vendar delno potrjeno hipote­zo H1 lahko glede na sklep, predstavljen v okviru preverjanja hipotez, .tejemo za potrjeno. • Pri preverjanju odvisnosti kakovosti poroËil in kazalnikov o informatiki v letnih poroËilih smo ugotovili, da je kakovost poroËil o informatiki v pregledanih letnih poroËilih (hipoteza H2) odvi­sna od zrelosti informatike. Ugotovitve lahko strnemo v sklepno ugotovitev, da ne obstaja splo.no sprejeta in uporabljena dobra praksa za poroËanje o informatiki v letnih poroËi­lih, ki bi bila druabam vodilo in opora pri poroËa­nju. Rezultati raziskave pomenijo pomemben korak k bolj.emu razumevanju poroËanja o informatiki v letnem poroËilu druabe. Bolj urejene in strukturirane informacije lahko vodijo v bolj kakovostno poslovno odloËanje potencialnih investitorjev, strank oziroma kupcev in menedamenta ter nadzornikov. »e znamo neko zadevo dobro narediti in jo koristno uporabi­ti, jo moramo znati tudi argumentirano predstavi­ti, ali Ëe uporabimo jezik tranikov, moramo jo znati .prodati« vsem deleanikom. Le tako lahko priËakuje­mo .e bolj.e razumevanje vseh deleanikov in njihovo podporo nadaljnjemu razvoju vloge, uporabe in pre­poznavanja pomena informatike. 11 LITERATURA [1] Beattie,V., McInnes,B.&Fearnley,S. (2004).Amethodology for analysing and evaluating narratives in annual reports: a comprehensive descriptive profile and metrics for disclosure quality attributes. Accounting Forum, 28(3), 205‡236. [2] Boyatzis, R. E. (1998). Transforming qualitative information: Thematic Analysis and Code Development, Thousand Oaks, CA: Sage Publications. [3] Busch,C.,DeMaret,P., Flynn,T., Kellum,R.,Le,S., BradMe­yers,B., Saunders,M., WhiteR.&Palmquist,M. (1994‡2012). Content Analysis. Writing@CSU. Denver: Colorado State Uni­versity. Razpoloaljivo na http://writing.colostate.edu/guides/ guide.cfm?guideid=61. [4] Campbell,J.R.&Holland,J. (2005). Methods in development research: combining qualitative and quantitative approaches. Rugby: ITDG Publishing. [5] Cokins, G. (2006). Performance managament, Finding the missing pieces.To close the inteligence gap. NewYork: John Wiley&Sons. [6] Earl, M. J. (1993). Experiences in Strategic Information Sy­stem Planning. MIS Quarterly, 17, 1‡24. [7] Easterby-Smith, M., Thorpe, R.,&Lowe, A. (2002). Manage­ment Research: An Introduction. London: Sage Publications. [8] Ferguson, M. J., Lam, K. C., & Lee, G. M. (2002). Volunta­ry disclosure by stateowned enterprises listed on the stock exchange of Hong Kong. Journal of International Financial Management &Accounting, 13(2), 125‡152. [9] Galliers, R. D. (1991). Strategic Information System Planning: Myths, Reality and Guidelines for Successful Implementation. European journal of information system, 1(1), 55‡64. [10] Hagmann,C.&McCahon,C.S. (1993). Strategic Information Systems and Competitiveness. Information & Management, 25, 183‡192. [11] Horvat,T. (2002). KritiËna analiza razkritij v letnih poroËilih slo­venskih podjetij (doktorska disertacija). Ljubljana: Ekonomska fakulteta. [12] Hossain, M., Perera, M., & Rahman, A. R. (2007). Voluntary disclosure in the annual reports of New Zealand companies. Journal of International Financial Management & Accounting, 6(1), str. 69‡87. [13] Hossain, M., & Reaz, M. (2007). The determinants and cha­racteristics of voluntary disclosure by Indian banking com­panies. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 14(5), 274‡288. [14] Hossain, M. (2008). The extent of disclosure in annual reports of banking companies: The case of India. European Journal of Scientific Research, 23(4), 659‡680. [15] Hossain, M. & Hammami, H. (2009). Voluntary disclosure in the annualreportsofan emerging country:The caseofQatar. Advances in International Accounting, 25(2), 255‡265. [16] Humar, B. (2010a, 10. marec). Kaj odkrivajo in kaj prikrivajo lestvice. Revija Manager. Najdeno na http://manager.finance. si/273595/Kaj-odkrivajo-in-kaj-prikrivajo-lestvice. [17] Hussey,J.&Hussey,R. (1997). Business research: a practical guide fo undergradueate and post graduate students. Lon­don: MacMilla Business. [18] ISACA (2011): IT Control Objectives for Cloud computing: Controls and Assurance in the Cloud. Rolling Meadows: In­formation Systems Audit and Control Association. [19] KovaËiË, A., Groznik, A., Indihar ©temberger, M., JakliË, J., Damij,T., Grad, J., Gradi.ar, M.&Turk,T. (2000) Strategic IS Planning from the Slovenian Business Perspective. Informati­ca, 24(2), 217‡224. [20] KovaËiË,A.&Bosilj-Vuk.iE,V. (2005). Management poslovnih procesov. Ljubljana: GV Zaloaba. [21] Krippendorff, K. (1980). Content Analysis: An Introduction to its Methodology. Beverly Hills: Sage Publications. [22] Lobe, B. (2006). Zdruaevanje kvalitativnih in kvantitativnih metod‡stara praksav novipreobleki? Druaboslovne razpra­ve, 22(53), 55‡72. [23] Mandauka, J. (2008). Risks of the voluntary disclosures in corporate annual reports. Revizor, 8(4), 42‡56. [24] Palmquist, M. E., Carley, K. M.,&Dale,T. A. (1997).Two ap­plications of automated text analysis: Analyzing literary and non-literary texts. V Roberts, C. (ur.), Text Analysis for the Social Sciences: Methods for Drawing Statistical Inferences from Texts and Transcripts. Hillsdale: Lawrence Erlbaum As­sociates. [25] Porter, M. E. & Millar, V. E. (1985). How Information Gives You Competitive Advantage.Harvard Business Review, 85(4). http://zaphod.mindlab.umd.edu/docSeminar/pdfs/Porter85. pdf. [26] Raffournier, B. (1995). The determinants of voluntary financial disclosure by Swiss listed companies. European Accounting Review, 4(2), 261‡280. [27] Remenyi, D. S. J. (1991). Introducing Strategic information systems Planing. NewYork: NCC Blackwell. [28] Sagadin, J. (1993). Poglavja iz metodologije pedago.kega raziskovanja. Ljubljana: Zavod RS za .olstvo in .port. [29] Teo,T. S. H.& King,W. R. (1999). An empirical study of the impacts in integrating business planning and information sy­stems planning. European Journal of Information systems, 8(3), 200‡211. [30] TomaaeviË, V. (2013, 30. maj). Kako razvr.Ëamo podjetja. Fi­nance, 104/2013. Najdeno 18. aprila 2014 na http://www.finan­ce.si/8341309/Kako-razvr%C5%A1%C4%8Damo-podjetja. [31] TOP 101 najveËjih in najbolj.ih poslovnih skupin in podjetij 2008. Finance 188/2009. Najdeno 15. oktobra 2010 na http:// www.finance.si/259002/Top-101-skupine-in-podjetja. [32] TOP 101 liga najveËjih 2009. Finance 103/2010. Najdeno 15. oktobra 2010 na http://www.finance.si/280948/Top-101---Li­ga-najve%C4%8Djih. [33] TOP 101 liga najveËjih 2010. Finance 102/2011. Najdeno 30. [37] Ugov.ek,J.(2013,30. september).Kakosmo razvr.Ëali podjetja. junija 2011 na http://www.finance.si/313604/TOP-101---Li-Finance, 189/2013. Najdeno 10. januarja 2014 na http://www. ga-najve%C4%8Djih. finance.si/8342605/Kako-smo-razvr%C5%A1%C4%8Dali­ [34] TOP 101 najveËjih in najbolj.i 2011. Finance 102/2012. -podjetja-na-lestvicah?metered=yes&sid=405792655. Najdeno 12. septembra 2012 na http://www.finance. [38] Weber, R. P. (1990). Basic Content Analysis. Beverly Hills: si/354462/Prelistajte-Finance-Top-101-najve%C4%8Dji-in­ -najbolj%C5%A1i. Sage Publications. [35] Tratnik, M. (2002).Osnove raziskovanja v managementu. Ko-[39] Zalaznik,P. (2010, 30. maj). Polom velikanov, nove svetle zvez­per:Visoka .ola za management. de. Finance,103/2010. Najdeno 18. aprila 2014 na http://www. [36] Ugov.ek, J., (2012, 29. maj). Kako smo razvr.Ëali podjetja na le-finance.si/280936/Polom-velikanov-nove-svetle-zvezde. stvici. Finance, 102/2012.Najdeno 20. maja 2013 na http://www. finance.si/354382/Kako-smo-razvr%C5%A1%C4%8Dali­-podjetja. • AlenMitroviEjediplomiraljeFakultetizaelektrotehnikoin raËunalni.tvovLjubljani. Podiplomski.tudijjenadaljevalna EkonomskifakultetivLjubljani,kjerkonËuje doktorski .tudij informacijsko-upravljavskih ved.Vsvoji poklicni karierije opravljal delaprogramskega inaenirja, vodjeprojektov, vodje sistema kakovosti, direk­torja informatike, namestnika direktorja in Ëlana uprave. Jerevizor informacijskih sistemov z licenco CISA in dolgoletni Ëlan Slovenskega dru.tva Informatika, strokovnega sveta Slovenskegazdruaenjaza kakovostin poslovno odliËnostter ISACA‡Slovenskega odsekazarevizijo informacijskih sistemov. Obvladovanje kompleksnostiveËkriterijskih odloËitvenih modelov Andrej Bregar Informatika,d.d.,Vetrinjska ulica2, 2000 Maribor andrej.bregar@informatika.si IzvleËek »lanekdaje celosten vpogledvproblematiko kompleksnosti, s katero smo sooËeniprire.evanjuproblemov veËkriterijske odloËitvene analize. Oblikuje smernice,s katerimi mehanizmiinna podlagi katerih dejavnikov zajezitito kompleksnost.VËlankujetakopredstavljeno celovitoogrodje za vrednotenje veËkriterijskih odloËitvenih metod, teorij, tehnik, modelov in sistemov, ki se osredinja na visokonivojske vidike vzdraevanja odloËi­tvene skupine, analitiËnih lastnosti ter metodolo.kih osnov.PreuËeni so vplivi posameznih dejavnikov ogrodja na kompleksnost, pri Ëemer sta obravnavani tako Ëlove.ko zaznavna kot raËunsko-metodolo.ka kompleksnost, na podlagi katerih so elementarni dejavniki klasificiraniv pozitivne in negativne ter tiste, katerih vplivje bodisi nevtralen ali pa ga ni mogoËe enoliËno doloËiti. Izpeljane so tudi korelacije med dejavniki in med njiho­vimi skupinami ter podana priporoËila za obvladovanje kompleksnosti veËkriterijskih odloËitvenih metod, teorij in sistemov ter na njih zasnovanih modelovzare.evanje odloËitvenihproblemov.Zoziromnatri temeljne visokonivojske vidikeso analiziraniin sistematizirani nekateri standardni pristopikzmanj.evanju kompleksnosti, kot so zdruaitveno-razdruaitvena analiza, analiza obËutljivosti, tehnike strukturiranja, hibridne tehnikein nenatanËne/mehke/celostne presoje. KljuËne besede: sistemi za podporo odloËanju, veËkriterijska odloËitvena analiza, skupinsko odloËanje, sistematizacijski modeli, eksperimentalni modeli, .tudije kompleksnosti. Abstract Managing the Complexity of Multiple Criteria Decision Models Thepaperprovidesa holisticviewofthe complexitywhichhastobedealtwithwhensolvingmultiple criteria decision-makingproblems.Itshows which mechanisms canbe appliedand which factors mustbe observedtoreduce complexity.Acommon universal frameworkforthe assessment of decision-making methods and systemsispresented.It focuses ongroup maintenance, analytic characteristics and methodological foundati­ons. The paper studies the influence of individual factors of the framework on the complexity of multiple criteria decision methods, theories, systems and models used to solve decision-making problems. Elementaryfactors are classified into positive, negative and neutral, in order to treat computational/methodological as well as user-perceivable complexity. Correlations between factors and their groups are also calculated and some directions are provided to manage the complexity. Several standardapproaches for reducing the complexity are analysed and syste­matized, such as the aggregation-disaggregation analysis, robustness analysis, structuring techniques, hybrid techniques and fuzzy/holistic/im­precise judgements. Keywords: Decision support systems, Multiple criteria decision analysis, Group decision-making, Systematization models, Experimental models, Complexity studies. UVOD Obstaja obseana mnoaica metod, teorij in tehnik, ki pomagajo ljudem na strukturiran in vsaj deloma formaliziran naËin opi­sovati ter sprejemati odloËitve.Pomembna skupina teh pri­stopov temelji na veËkriterijski odloËitveni analizi, ki omo­goËa izbiro najbolj.e ali dovolj dobre alternativne re.itve z upo.tevanjem in obravnavo veË konfliktnih ciljev (Shim idr., 2002). Pri re.evanju stvarnih problemov so te metode, teo­rije in tehnike uporabljene v sklopu odloËitvenih modelov, ki so zasnovani na njih z namenom predstavitve problemske domene, ali odloËitvenih sistemov, ki jih implementirajo v obliki raËunalni.kih programov z namenom, da olaj.ajo delo odloËevalcem(Turban, Aronson&Liang, 2005). Metode, teorije, tehnike, modeli in sistemi za pod­poro odloËanju lahko temeljijo na .tevilnih razliËnih preferenËnih in kompozicijskih modelih, zaradi Ëe­sar se njihove znaËilnosti glede Ëlove.ko zaznavne in raËunsko­metodolo.ke kompleksnosti znatno raz­likujejo. Tako je praviloma le pe.Ëica razpoloaljivih pristopov primerna za specifiËne probleme ali speci­fiËne odloËitvene skupine, katerih Ëlani so podvraeni omejitvam v Ëasu, znanju in informacijah. PoslediËno je bistvenega pomena oceniti in v Ëim veËji meri ome­jiti kompleksnost metod, teorij, tehnik, modelov in sistemov, ki so na voljo. Namen Ëlanka je sistematiËno opredeliti dejavni­ke, ki vplivajo bodisi na Ëlove.ko zaznavno bodisi na raËunsko­metodolo.ko kompleksnost veËkriterij­skih odloËitvenih metod, teorij, tehnik, modelov in sistemov. Ti dejavniki so izpeljani iz celovitega uni­verzalnega ogrodja za vrednotenje metod in siste­mov za podporo odloËanju (Bregar, 2010). »lanek se osredinja izkljuËno, a hkrati temeljito na vidik kom­pleksnosti, zato zanemarja ostale vidike splo.nega ogrodja. Po drugi strani pa obravnava kazalnike kompleksnosti v precej .ir.em smislu kot predhodna .tudija o kognitivnem bremenu (Bregar, 2009a). »eprav se Ëlanek ukvarja zlasti s kompleksnostjo pristopov k veËkriterijskemu odloËanju, ni omejen nanje. Prav tako se ne posveËa primarno procesom skupinskega odloËanja, Ëetudi je za te predvidena obseana skupina dejavnikov vzdraevanja odloËitve­ne skupine. Predlagano ogrodje namreË ne predpi­suje dejavnikov kompleksnosti, ki bi jih morali ob­vezno upo.tevati, temveË predlaga dejavnike, ki jih lahko upo.tevamo, kadar je to smiselno in potrebno. »e na primer ocenjujemo kompleksnost katere od preprostej.ih tehnik ustvarjalnega mi.ljenja (PeËjak, 1989), lahko zanemarimo dejavnike, ki se nana.ajo na doloËitev alternativ, strukturo kriterijev in boga­tost kardinalnih informacij, upo.tevamo pa dejav­nike zahtevnosti analize, izËrpnosti analize in osre­dotoËenosti na re.evanje problema. Podobno lahko pri odloËitvenih problemih z enim odloËevalcem zanemarimo dejavnike vzdraevanja odloËitvene skupine, ker ti nimajo vpliva na skupno zaznavno kompleksnost. Predlagano ogrodje torej stremi k temu, da bi bilo generiËno. Vpeljuje nabor standardnih dejavnikov kompleksnosti, ki jih lahko poljubno izbiramo gle­de na dejansko situacijo in upo.tevamo samo tiste, ki so relevantni za opazovano metodo, teorijo, teh­niko, model ali sistem. Ogrodje tudi ni namenjeno absolutnemu vrednotenju uËinkovitosti pristopov k odloËanju z vidika njihove kompleksnosti. Noben tak.en pristop namreË ni absolutno dober ali abso­lutno slab. Zato je bolj bistvena vrednost ogrodja ta, da omogoËa odloËevalcem v stvarni situaciji za vsak primer posebej na standarden naËin oceniti, kateri pristop ali kombinacijo pristopov k odloËanju bi bilo za dani primer najuËinkoviteje uporabiti. Poleg primarnega cilja sku.a Ëlanek izpolniti .e nekaj sekundarnih ciljev: 1. podati smernice, kako zmanj.ati in obvladovati uporabni.ko zaznavno ter raËunsko­metodolo.ko kompleksnost v luËi specificiranih dejavnikov; 2. definirati in utemeljiti korelacije med posamiËni­mi dejavniki kompleksnosti kot tudi med skupi­nami le­teh; 3. sistematizirati in ovrednotiti kljuËne obstojeËe mehanizme in tehnike za omejevanje kompleks­nosti, kot so zdruaitveno­razdruaitvena analiza (Matsatsinis & Samaras, 2001), analiza robustno­sti (Bregar, Györkös & JuriË, 2009), avtonomni in hibridni pristopi (Bregar, 2013), tehnike struktu­riranja (Von Winterfeldt & Fasolo, 2009), tehnike Delfi (Linstone & Turoff, 2002) ter nenatanËne/ mehke/celostne presoje (Herrera­Viedma, Herre­ra & Chiclana, 2002). Preostanek Ëlanka je organiziran v pet razdelkov. V razdelku 2 so za laaje razumevanje vsebine podane nekatere splo.ne informacije o podpori pri odloËanju in o tehnikah za zmanj.evanje kompleksnosti, ki so obravnavane v nadaljevanju. Razdelek 3 predstavi poenoten in celovit ocenitveni model. V razdelku 4 so vpeljani dejavniki vpliva na uporabni.ko zaznav­no in raËunsko­metodolo.ko kompleksnost odloËit­venih metod, teorij, tehnik, modelov in sistemov. De­finirane so tudi korelacije med dejavniki. Razdelek 5 obravnava tehnike za zmanj.evanje kompleksnosti. Z razdelkom 6 konËamo Ëlanek in podamo smernice za nadaljnje delo. 2 ODLO»ANJE IN PODPORA PRI ODLO»ANJU OdloËanje je proces izbire med razpoloaljivimi alter­nativami oziroma alternativnimi poteki akcij z na­menom doseganja enega ali veË zastavljenih ciljev (Turban, Aronson & Liang, 2005). Ta proces je tesno povezan z re.evanjem bolj ali manj strukturiranih problemov in sestoji iz zaporedja korakov. Kot na­vajata Turban & Aronson (ibid), so ti zaobjeti v .tirih fazah. V fazi inteligence opredelimo cilje delovanja, spremljamo delovanje ter sku.amo razpoznati, razu­meti in opisati problem. Faza naËrtovanja vkljuËuje formalno specifikacijo problema, doloËanje kriterijev izbire, iskanje in opisovanje alternativ ter merjenje re­zultatov alternativ. Sledi ji faza izbire, ki predstavlja iskanje re.itve problema na podlagi ocenjevanja alter­nativ, izvedbe analize obËutljivosti in izbire najbolj.e ali vsaj dovolj dobre alternative. Naposled je treba implementirati odloËitev in nadzorovati njene uËinke. Pomembna znaËilnost odloËanja je uporaba enega ali veË modelov. OdloËitvena analiza, ki je poveza­na zlasti z drugo in tretjo fazo postopka odloËanja, je tako namesto na realnem sistemu izvedena na ab­straktnem modelu, ki pomeni poenostavljeno in for­malizirano predstavitev stvarne problemske dome­ne ter pretvori vhodne parametre, katerih vrednosti specificirajo odloËevalci, v ocene, imenovane model­ske domneve. Obstajajo .tevilne vrste modelov, od katerih se pogosto uporabljajo zlasti (ibid): • optimizacija z analitiËnimi formulami pomeni is­ kanje najbolj.e re.itve iz majhnega ali srednje ve­likega nabora razpoloaljivih alternativ ob uporabi metod veËkriterijskega (tudi veËkriterialnega ali veËatributnega) odloËanja; • optimizacija z algoritmom pomeni iskanje naj­bolj.e re.itve med veliko ali neskonËno mnogo razpoloaljivimi alternativami s postopnim izbolj­.evanjem re.itve z uporabo metod matematiËne­ga programiranja ali mreanih modelov; • simulacija pomeni iskanje dovolj dobre re.itve med izbranimi alternativami s pomoËjo nume­riËnega ali vizualnega eksperimentiranja; • hevristika je iskanje dovolj dobre re.itve na pod­lagi ekspertno oblikovanih pravil; • analizo obËutljivosti ali robustnosti pogosto upo­rabljamo v povezavi z drugimi tehnikami in sluai ugotavljanju vpliva sprememb vhodnih parame­trov na rezultate oziroma modelske domneve; • prediktivni modeli, kot je markovska analiza, so namenjeni predvidevanju prihodnosti za podane scenarije. Kot izhaja iz te delitve, predstavljajo pomembno skupino odloËitvenih modelov matematiËni ali ana­litiËni modeli (Shim idr., 2002). Re.evanje polstruktu­riranih problemov s tak.nimi modeli omogoËajo me­tode veËkriterijske odloËitvene analize (Triantaphyl­lou, 2000), ki so sposobne tudi obravnave nasprotujo­Ëih si ciljev ter nenatanËnih, negotovih in nepopolnih informacij. Problem, s katerim se sooËajo te metode, je sprejeti odloËitev ‡ izbrati ustrezno alternativo, sortirati alternative v vnaprej definirane kategorije ali razvrstiti alternative od najbolj.e do najslab.e ‡ z agregacijo vhodnih preferenËnih informacij (Siskos & Spyridakos, 1999). Kadar je analitiËni pristop dobro utemeljen in formaliziran z aksiomi, govorimo o odloËitvenih teo­rijah, med katerimi je brakone najbolj kljuËna veË­atributna teorija koristnosti (Zeleny, 1982). Kadar so odloËitvene metode ali tehnike implementirane v sklopu raËunalni.ke aplikacije, ki podpira celoten odloËitveni postopek ali vsaj nekatere njegove kora­ke, je to odloËitveni sistem (Turban, Aronson & Li­ang, 2005). V primeru, ko je v postopku sprejemanja odloËitve udeleaenih veË odloËevalcev ali samostoj­nih odloËevalskih agentov, pa gre za skupinsko od­loËanje ali pogajanje (Bregar, 2009c; Bregar, 2010; Ra­iffa, Richardson & Metcalfe, 2002). Takrat se znatno poveËa kompleksnost, saj je treba upo.tevati .tevilne dodatne vidike, kot so komunikacija, usklajevanje mnenj in iskanje konsenza. »lanek celovito obravnava kompleksnost veËkri­terijskih odloËitvenih metod, tehnik in teorij ter odloËitvenih modelov, v katerih so uporabljeni, od­loËitvenih sistemov, ki jih implementirajo, in proce­sov skupinskega odloËanja ali pogajanj, ki temeljijo na njih. V nadaljevanju tega razdelka je podrobneje opisanih nekaj metod in tehnik, ki so ovrednotene v petem razdelku. 2.1 Tehnika delfi Delfi je tehnika ustvarjalnega mi.ljenja, skupinske­ga re.evanja problemov in asinhrone komunikaci­je (Linstone in Turoff, 2002; PeËjak, 1989). Primar­no sluai predvidevanju dogodkov v prihodnosti, s prilagoditvami jo lahko uporabimo tudi v druge namene, kot so iskanje in ocenjevanje alternativ, odkrivanje skupinskih vrednot in ciljev ali zbiranje informacij. Sestoji iz zaporedja vpra.alnikov. Vsak Ëlan skupine v posameznem krogu odloËitvenega postopka v .tevilski obliki poda odgovore na zastav­ljena vpra.anja. Presoje posameznih odloËevalcev se za vsako vpra.anje posebej zdruaijo z izraËu­nom statistiËnih vrednosti sredi.Ënega nagnjenja in variabilnosti ‡ mediane, levega kvartila in desnega kvartila. Te vrednosti tvorijo prognostiËne trikotnike, ki v naslednjem krogu pomagajo odloËevalcem pri usklajevanju in izraaanju ustreznej.ih mnenj. »lani skupine lahko tako na podlagi povratnih informacij popravljajo in dopolnjujejo svoje sodbe. Za postopke delfi je kljuËna vloga moderatorja, ki mora usmerjati skupino in skrbeti za zadostno raven komunikacije ter sodelovanja. 2.2 NenatanËne, mehke in celostne presoje Za izpeljavo zanesljivih sklepov v veËkriterijski od­loËitveni analizi morajo vhodni podatki ujeti Ëlove.ke presoje v vsej njihovi kompleksnosti. Ta implikacija se izkaae za nestvarno v .tevilnih situacijah, v katerih so modelirani zapleteni prednostni sistemi. Tedaj pomeni pridobivanje preferenËnih informacij od neizku.enega ali Ëasovno omejenega odloËevalca ozko grlo. Dogna­nja iz prakse namreË kaaejo, da imajo ljudje pogosto teaave z doloËitvijo natanËnih vrednosti parametrov, ki formalizirajo osebne presoje ter povedo, kako naj bodo ovrednotene alternative (Ngo The & Mousseau, 2002). Potrjeno je, da odloËevalci praviloma raje nepo­sredno podajajo odloËitve, kakor pa jih pojasnjujejo v smislu preferenËnih parametrov modela. Ker so klasiËni postopki zbiranja preferenËnih informacij neprikladni in pogosto v nasprotju z od­loËevalËevo voljo do sodelovanja v njih, jih sku.ata nadomestiti dva pristopa ‡ modeliranje nenatanËnih, mehkih ali celostnih presoj in razdruaitveni pristop. Prvi zajema mnoaico precej razliËnih tehnik. Metode na temelju psevdokriterija in prednostne relacije vpe­ljujejo pragove prednosti, enakovrednosti in veta, s katerimi odloËevalci izrazijo nenatanËnost, nedo­loËenost in negotovost v podatkih (Bregar, 2011; Roy, 1996). Podoben uËinek je mogoËe doseËi z mehkimi ali lingvistiËnimi vrednostmi, ki doloËajo stopnje pripadnosti mehkim mnoaicam, s Ëimer odloËevalec pove, da za neko alternativo velja veË lastnosti ali da velja posamiËna lastnost le v doloËeni meri (Herre­ra­Viedma, Herrera & Chiclana, 2002; Zhang & Lu, 2003; Zimmermann, 1996). »eprav je kognitivno pre­cej zahtevno, je bilo ae pred nekaj desetletji priljub­ljeno tudi modeliranje negotovosti v podatkih s stop­njami verjetnosti ali verjetnostnimi porazdelitvami (Zeleny, 1982). Razmeroma pogosto in uporabno je .e izraaanje ocen znotraj intervalov dopustnih vredno­sti (Bregar, 2009c) in izraaanje kvalitativnih ordinal­nih ocen v povezavi s klasifikacijo alternativ v ureje­ne razrede ali kategorije (Moshkovich, Mechitov & Olson, 2002). Nekateri raziskovalci namreË trdijo, da so odloËevalËeve preferenËne informacije bolj zane­sljive, Ëe so podane namesto v kardinalni v ordinalni obliki. Ta naj bi bila manj kompleksna in naj bi bila zato zmoana bolje odraziti Ëlovekove presoje. Poleg tega naj bi zmanj.evala nasprotje med nejasnostjo, dvomljivostjo in nerazpoloaljivostjo subjektivnih presoj ter natanËnostjo ocenitev, ki jih zahteva veËina kardinalnih metod. 2.3 Zdruaitveno-razdruaitvena analiza Razdruaitveni pristop (Bregar, 2005; Matsatsinis & Samaras, 2001; Siskos & Spyridakos, 1999) se sooËi z odloËanjem z obratnega zornega kota kakor tradi­cionalna paradigma. Njegova bistvena predpostavka je, da je odloËitev poznana vnaprej. Tedaj se odpre vpra.anje, kako je mogoËe poiskati racionalno pod­lago za sprejetje te odloËitve oziroma kako je mogoËe specificirati preferenËni model, ki privede do enake ali karseda podobne odloËitve, kot je dejanska. Filo­zofija razdruaevanja je zgraditi model iz globalnih preferenËnih struktur, ki se nana.ajo na omejeno mnoaico ae ocenjenih razpoloaljivih alternativ, al­ternativ iz preteklosti ali fiktivnih alternativ z ve­rodostojno izmerjenimi zaaelenostmi. ReferenËna mnoaica torej zajema primerke stvarnih odloËitev, ki nosijo potrebne informacije o presojevalni hevristiki. Postopek razdruaevanja le inducira preferenËne informacije ter jih formalizira v obliki parametrov modela. Zaradi tega ne zado.Ëa za sprejetje odloËitve in mora biti kombiniran s klasiËnimi metodami agre­gacije. Prepletanje zdruaitvenih in razdruaitvenih faz pomaga poglobiti znanje o problemu in izbolj.ati dojemanje preferenc. Zajema faze razpoznavanja problema, modeliranja kriterijev, specifikacije global­nih presoj, konstrukcije preferenËnega modela, pre­verjanja konsistence preferenËnega modela z global­nimi presojami in odloËitve. Splo.na shema analize razdruaevanja preferenc je podobna indukciji simbo­liËnih modelov s strojnim uËenjem. Kljub pomemb­ni stiËni toËki ‡ uporabi obstojeËega znanja v obliki uËnega vzorca ‡ se filozofiji pristopov razlikujeta. Namen analize razdruaevanja je tako usmerjati od­loËitveni proces skozi elicitacijo informacij, skladnih s presojami odloËevalca, medtem ko je strojno uËenje osredotoËeno na izpeljavo modela v smislu priËako­vane toËnosti. 2.4 Analiza obËutljivosti/robustnosti Ker je odloËitveni model poenostavljena in formali­zirana predstavitev problemske domene, modelske domneve ne smejo biti neposredno, brez dodatnega ovrednotenja, upo.tevane kot dokonËne odloËitve. Vhodi, od katerih so odvisni rezultati modela, na­mreË pogosto temeljijo na predpostavkah o negotovi prihodnosti in odraaajo nezanemarljivo mero nena­tanËnosti, ki je posledica pomanjkljivih in omejenih informacij o problemski domeni, subjektivnih ocen, miselnega bremena odloËevalcev ter slabega vpogle­da v relacije med parametri modela. Iz navedenih razlogov je treba temeljito analitiËno preveriti mo­delske domneve. Izpeljava kvantitativnih oziroma kvalitativnih ocen alternativ z agregacijo vhodnih parametrov mora predstavljati .ele prvi korak tretje faze celovitega procesa odloËanja, saj ni namen od­loËitvene analize samo ovrednotenje razpoloaljivih alternativ, temveË tudi in predvsem usmerjanje od­loËevalcev k poglobljenemu razumevanju problem­ske domene ter vpliva parametrov in relacij med njimi na rezultate modela. Tehnika, ki to omogoËa, je analiza obËutljivosti. Z njo lahko odloËevalci pre­sodijo vpliv sprememb v vhodnih podatkih na pred­lagano re.itev, posledice negotovosti, uËinke interak­cij med soodvisnimi spremenljivkami, robustnost odloËitev v spreminjajoËih se pogojih ter minimalne potrebne spremembe vhodov, ki privedejo do (ne) aelenih rezultatov. Analiza obËutljivosti/robustnosti je eden kljuËnih konceptov veËkriterijske podpore odloËanju (Saltel­li, Tarantola & Chan, 1999). OdloËevalcu pomaga, da se pripravi na negotovo, nepriËakovano ali po­tencialno ekstremno prihodnost ter z vna.anjem in opazovanjem sprememb izbolj.a svoje razumevanje problema. Vendar pa izku.nje kaaejo, da je izËrpne analize obËutljivosti/robustnosti zaradi precej.nje veËdimenzionalne kompleksnosti praviloma teako predoËiti analitiku (Hodgkin, Belton & Koulouri, 2005), zaradi Ëesar je priporoËljivo implementirati in uporabiti tudi interaktivna vizualna orodja, ki za veËino ljudi pomenijo uËinkovit naËin komunikaci­je in lahko bistveno izbolj.ajo proces re.evanja pro­blemov. Obstaja veË pristopov k analizi obËutljivosti in njeni vizualizaciji (Bregar, Györkös & JuriË, 2009; Vincke, 1999), kot so intervali ali veËdimenzionalna obmoËja vrednosti preferenËnih parametrov, na ka­terih se ohranja stabilna razvrstitev ali klasifikacija alternativ, minimalne razdalje do vektorjev prefe­renËnih parametrov, pri katerih se odloËitev spreme­ni, interaktivno prilagajanje uteai kriterijev, re.evanje primerov .kaj Ëe«, iskanje ciljev, analiza po glavnih komponentah itd. 2.5 Tehnike strukturiranja Tehnike strukturiranja omogoËajo sistematiËno pri­dobivanje, opisovanje in organizacijo informacij, ki so relevantne za proces re.evanja problemov ali odloËanja. Von Winterfeldt & Fasolo (2009) obravna­vata strukturiranje problemov v kontekstu odloËit­vene analize kot postopek, ki sestoji iz treh korakov ‡ identifikacije problema, izbire ustreznega anali­tiËnega pristopa in oblikovanja podrobne analitiËne strukture. V svojem delu nakaaeta, da je na voljo .irok nabor tehnik strukturiranja, kar potrjujeta tudi Mingers & Rosenhead (2004). Med bolj znanimi sta hierarhiËno strukturiranje odloËitvenih ciljev, krite­rijev in alternativ z orodjem Expert Choice v pove­zavi z uporabo metode AHP (Forman & Selly, 2001) ter strukturiranje kriterijev z odloËitvenim sistemom MACBETH (Bana e Costa idr., 1999), ki podpira ci­kliËni interaktivni proces kardinalnega merjenja znaËilnosti alternativ na podlagi primerjalnih presoj, izraaenih na semantiËni intervalni lestvici v razponu od zelo .ibke do zelo moËne razlike v zaaelenosti. V obeh primerih gre za grafiËna urejevalnika, ki sta na­menjena enostavnemu interaktivnemu oblikovanju hierarhije konceptov. 3 MODEL VREDNOTENJA ODLO»ITVENIH METOD IN SISTEMOV Dokumentiranih je nekaj modelov za empiriËno oce­nitev in primerjavo odloËitvenih metod in sistemov ter procesov re.evanja problemov individualnega ali skupinskega odloËanja (Ait Haddou, Camilleri & Za­rate, 2012; Benbunan­Fich, Hiltz & Turoff, 2002; Paul, Haseman & Ramamurthy, 2004; Stohr & Konsynski, 1992; Triantaphyllou, 2000; Tung & Quaddus, 2002). Med njimi obstajata dve celoviti ogrodji za vredno­tenje veËkriterijskih pristopov k odloËanju. Peniwati (2007) je na podlagi konsolidacije predhodnih mode­lov vpeljal ogrodje, ki sestoji iz .estnajstih kvalitativ­nih kriterijev z vrednostmi s petstopenjske ordinalne lestvice. Na podlagi ogrodja je ocenil metode struk­turiranja, razvr.Ëanja in merjenja, med katerimi so zapisovanje analogij in asociacij, vihranje moaganov, nominalna skupinska tehnika, delfi, glasovanje, razvr.Ëanje na podlagi prednostne relacije, veËciljno programiranje, Bayesova analiza, AHP ter veËatribut­na teorija koristnosti. Drugo ogrodje je bilo definirano v sklopu lastnih raziskav (Bregar, 2005; Bregar, 2009c). Sprva je zaje­malo petnajst temeljnih kriterijev, operacionalizira­nih s 54 kvantitativnimi metrikami in podkriteriji. Sluailo je kot osnova za ovrednotenje zdruaitveno­razdruaitvenega veËagentnega pogajalskega me­hanizma (Bregar, 2009b; Bregar, 2011) ter z vidika kognitivne kompleksnosti tudi nekaterih drugih so­dobnih in pogosto uporabljenih tehnik skupinskega odloËanja (Bregar, 2009a), kakr.ne so ELECTRE TRI za skupine, ELECTRE­GD, skupinski PROMETHEE, zdruaevanje z metodama ELECTRE III in PROME­THEE izpeljanih delnih vrstnih redov alternativ, sku­pinska aplikacija veËatributne funkcije koristnosti, skupinski AHP ter iterativni postopek iskanja kon­senza z integracijo razliËnih formatov in mehkih ope­ratorjev sinteze preferenc. Zaradi stiËnih toËk sta bili ogrodji usklajeni, zdruaeni in nadgrajeni v celovito univerzalno ogrod­je za vrednotenje metod in sistemov za podporo odloËanju (Bregar, 2010). To sestoji iz 29 temeljnih kriterijev, strukturiranih v 80 metrik in podkriteri­jev. Njegov cilj je zagotoviti standard za enotno oce­njevanje in primerjavo .irokega nabora pristopov k odloËitveni analizi ter pri tem zaobjeti vse relevantne vidike, ki so v najveËji moani meri operacionalizirani s kvantitativno merljivimi podkriteriji. Strukturo celovitega modela za vrednotenje od­loËitvenih metod in sistemov podaja slika 1. Zajeti so samo temeljni kriteriji in visokonivojske skupine, v katere so organizirani. Elementarni podkriteriji so zaradi preglednosti izpu.Ëeni. Definirani bodo v na­daljevanju tega razdelka. Na vrhnjem hierarhiËnem nivoju so tri skupine kriterijev. Dejavniki vzdraevanja odloËitvene skupine odraaajo sposobnost metode/sistema/procedure za organizacijo in vodenje procesa skupinskega odloËa­nja z osredotoËanjem na konvergenco h konsenzni od­loËitvi, uËinkovitost in praviËnost komunikacije med Ëlani skupine ter na vidik organizacijskega in indivi­dualnega uËenja. Analiza predstavlja najob.irnej.o skupino kriterijev. Nana.a se tako na individualno kot na skupinsko veËkriterijsko odloËitveno analizo. Pokaae, ali je odloËitveni proces izËrpen, zanesljiv, verodostojen, nadzirljiv in informacijsko uËinkovit. Metodolo.ko­teoretiËne osnove prav tako vplivajo na verodostojnost in uporabnost, s Ëimer lahko metodo ali sistem pribliaajo konËnemu uporabniku. Posle­diËno uËinkujejo tako na uporabni.ko zaznavno kot na raËunsko­metodolo.ko kompleksnost. Upo.tevanje celotnega nabora definiranih de­javnikov ni obvezujoËe. OdloËevalci poseaejo samo po tistih dejavnikih, ki so smiselni in relevantni za dejansko problemsko situacijo ter razpoloaljive pri­stope k podpori pri odloËanju. OdloËevalci lahko po svoji presoji zanemarijo tako posamiËne dejavnike kot skupine le­teh. Izpu.Ëeni dejavniki v tak.nih pri­merih nimajo vpliva na kompleksnost. Vzdraevanje odloËitvene skupine Usmerjanje postopka odloËanja + Sposobnost avtonomnega vodenja + Razre.evanje nesoglasij + Konvergenca mnenj Zmoanost doseganja kompromisa UËinkovitost komunikacije + Zmoanost asinhrone interakcije +/‡ Skupni Ëas, porabljen za sprejetje odloËitve ‡ »as aktivnosti posameznega odloËevalca PraviËnost Prioretizacija odloËevalcev DemokratiËnost upo.tevanja mnenj vseh odloËevalcev Zmoanost uËenja o problemski situaciji Analiza Zahtevnost analize ‡ ZaËetno miselno/informacijsko breme ‡ Miselno/informacijsko breme med odloËitveno analizo ‡ Kompleksnost tipov informacij Verodostojnost analize +/‡ ©irina in globina analize Vhodni podatki + Ustreznost, uËinkovitost in relevantnost presoj +/‡ Stopnja nenatanËnosti, nedoloËenosti in negotovosti Izhodni podatki + Bogatost kardinalnih razloËevalnih informacij ToËnost odloËitve Veljavnost rezultatov Robustnost odloËitve ObËutljivost na spremembe v strukturi problema ObËutljivost na spremembe v podatkih ObËutljivost na spremembe v odloËitveni skupini Abstrakcija problema +/‡ IzËrpnost analize problemske domene + OsredotoËenost na re.evanje problema + DoloËitev alternativ UËinkovitost strukture kriterijev + ©irina + Globina Metodolo.ke osnove +/‡ TeoretiËna/matematiËna veljavnost + PsihofiziËna aplikativnost Slika 1: Temeljni kriteriji ocenitvenega modela in njihov vpliv na kompleksnost 3.1 Usmerjanje postopka odloËanja Za skupinske odloËitvene postopke pogosto velja, da se moËno zana.ajo na doprinos Ëloveka kot mode­ratorja, katerega delovanje je subjektivno in neredko podvraeno neracionalnosti, pristranskosti ter ome­jitvam razpoloaljivih podatkov, Ëasa in znanja. Ker tak.no vodenje v splo.nem ni uËinkovito in ker ne olaj.a dela odloËevalcem ali njihovim agentom, je nujno, da prevzame vlogo moderatorja implemen­tirani sistem. Obdelati in ovrednotiti mora relevant­ne podatke ter na podlagi pridobljenih informacij poiskati stiËne toËke in nasprotja v presojah ljudi ali agentov. Svetovati mora glede najprimernej.ih vrednosti parametrov in akcij, ki naj bi jih izvr.ili Ëlani skupine. To je sicer teaka naloga, s katero pa se je ae ukvarjalo nekaj raziskav, bodisi v smislu sa­modejne konsolidacije presoj (Bregar, 2009c; Bregar, 2013) bodisi v luËi vpliva moderatorja (Bor.tnar idr., 2011). Sposobnost avtonomnega vodenja je mogoËe objek­tivno oceniti na podlagi dveh metrik. Prva je raz­merje med deleaema uspe.nih in neuspe.nih danih napotkov sistema, pri Ëemer je uspe.en napotek tisti, ki privede do konsenza, zmanj.a miselno breme ali izbolj.a znanje skupine prek zagotavljanja vpogleda v problemsko domeno in njeno formalno predstavi­tev. Druga metrika kvantificira gibanje kompromisne re.itve skozi iteracije postopka pogajanja v smislu glasov, ki jih prejmejo razliËne alternative. S sposobnostjo vodenja je pogojeno razre.evanje nesoglasij, ki pa pomeni oaji koncept. Do nesogla­sij pride zaradi navzkrianih zahtev odloËevalcev ali njihovih zastopni.kih agentov. Nujno je, da sis­tem v vlogi moderatorja premosti konflikte, ki so posledica razhajanj presoj udeleaencev, izraaenih z vhodnimi parametri modela in zrcaljenih v razliËnih individualnih odloËitvah. Z maksimizacijo .tevila uspe.nih posegov moderatorja mora biti doseaen konsenz ali vsaj kompromis. Meriti je mogoËe deleaa (ne)uspe.nih moderatorjevih posredovanj, delea nerazre.enih nesoglasij in doseaene stopnje strinja­nja odloËevalcev v posameznih iteracijah. Razre.evanje nesoglasij ima izrazit vpliv na kon­vergenco mnenj, ki je eden najpomembnej.ih dejav­nikov kakovosti skupinskih odloËitvenih sistemov. UËinkoviti postopki ne potrebujejo veliko iteracij za konvergenco k odloËitvi, doseaejo visoko stopnjo konsenza in zagotovijo, da veËina udeleaencev iz­razi zadovoljstvo glede sprejete skupinske odloËi­tve. Optimalen pristop omogoËa povsem samodejno pribliaevanje konsenzu, kar pomeni, da so ljudje od­govorni le za doloËitev izhodi.Ënih vrednosti ali in­tervalnih omejitev preferenËnih parametrov, medtem ko skrbi za prilagajanje teh parametrov z namenom poenotenja individualnih zahtev algoritem. »etudi individualna mnenja ne konvergirajo k popolnemu konsenzu, je lahko zagotovljena zado­stna uËinkovitost odloËitve na podlagi zmoanosti doseganja kompromisa. Vendar tudi ta ne pomeni pri­vzete danosti, saj imajo metode za skupinsko odloËa­nje praviloma kompenzacijski znaËaj. To pomeni, da izvira sprejeta odloËitev iz zdruaenih, najpogosteje povpreËnih vrednosti preferenËnih parametrov. Toda te ne odraaajo nujno mnenja veËine odloËevalcev ali avtonomnih agentov, zaradi Ëesar se utegne zgodi­ti, da najbolje ocenjeni alternativi ne daje prednosti (skoraj) nihËe, paË pa je njena izbira zgolj posledica znatnega nesoglasja v skupini. UËinkoviti pristopi k skupinskemu odloËanju premo.Ëajo ta problem, tako da je razvidno, koliko udeleaencev postopka podpira izbiro posamezne al­ternative. Zato se ne more zgoditi, da bi bila spreje­ta re.itev, s katero se ne bi strinjala veËina ljudi ali agentov. PoslediËno je doseaen realen kompromis, ki ni samo neka navidezna odloËitev. Tak.en uËinkovit kompromis rezultira v enoliËnosti izbire najbolj.e al­ternative, veliki oddaljenosti najbolj.e alternative od ostalih neoptimalnih alternativ ter enakomerni in ro­bustni ordinalni razvrstitvi alternativ. 3.2 UËinkovitost komunikacije in zmoanost uËenja Za skupinske postopke delfi je nujna zmoanost asinhro­ne interakcije (Linstone & Turoff, 2002). Pogoja zanjo sta majhno .tevilo umikov iz skupine, ki je nasploh eden bistvenih faktorjev verodostojnosti in uËinko­vitosti vseh skupinskih procesov, ter dolg skupni Ëas za sprejetje odloËitve. Princip asinhrone interakcije je pomemben, ker ni treba, da so vsi odloËevalci istoËa­sno udeleaeni pri re.evanju problema, za kar pogo­sto nimajo niti moanosti. Svoje presoje podajo takrat, ko jim to dopu.Ëajo zadolaitve in interesi. Tip interakcije vpliva na Ëas, porabljen za sprejetje odloËitve. Gre za spremenljivko, z ozirom na katero kakovost odloËitvene metode ni enoliËno doloËena, ampak je odvisna od konkretnega poloaaja. ObiËajno je velika hitrost sprejetja odloËitve pogoj za konver­genco mnenj (Paul, Haseman & Ramamurthy, 2004). Po drugi strani pa privede dolg Ëasovni interval do prednosti asinhrone interakcije. Nekaj raziskovalcev zagovarja prioritetnost od­loËevalcev, to je dodelitev razliËnih vplivov razliËnim Ëlanom skupine, saj naj bi imeli doloËeni posamezni­ki odgovornost in pravico implementirati odloËitev (Zhang & Lu, 2003). V tem primeru morajo biti od­nosi v skupini hierarhiËni, kar je doseaeno tako, da so odloËevalcem pripisane uteai. Pri tem je bodisi mogoËa natanËna in eksplicitna doloËitev uteai po­membnosti Ëlanov skupine ali pa so sicer dopu.Ëeni neenakovredni odnosi med Ëlani skupine, vendar so uteai izpeljane posredno z ordinalno ali kak.no dru­go aproksimacijo. Predhodni kriterij komplementarno dopolnjuje kriterij demokratiËnosti upo.tevanja mnenj vseh odloËe­valcev. UËinkovita metoda je namreË tak.na, da jo je v odvisnosti od potreb mogoËe prikrojiti tako demo­kratiËnemu kot hierarhiËnemu postopku odloËanja. Nara.ËajoËa domena vrednosti tega kvalitativnega kriterija je: 1. enakovrednost odloËevalcev ni dopu.Ëena; 2. z agregacijo presoj je poiskana kompromisna re.itev, ki ni nujno odraz mnenja veËine ali vseh odloËevalcev; 3. poiskana je praviËna konsenzna odloËitev, ki se ne odraaa v samo navideznih skupnih ocenah alter­nativ ter dopu.Ëa veto posameznih Ëlanov skupi­ne in vztrajanje na lastnem prepriËanju; 4. odloËevalci imajo jasen vpogled v mnenje skupi­ne ter so sposobni uËenja in prilagajanja presoj na njegovi podlagi. Zadnji dejavnik v tej skupini je zmoanost uËenja o problemski situaciji, ki se udejanja tako pri posame­zniku kot pri celotni skupini. OdloËitveni sistem mora predstaviti odloËevalcu preference vseh Ëla­nov skupine in nakazati na ujemanja in razhajanja med njegovimi pogledi ter pogledi kolegov. Tako mu lahko omogoËi, da upo.teva postavke, ki jih je morda spregledal, osvetli problem z dopolnilnih zornih kotov in Ërpa iz izku.enj drugih. Zaaeleno je, da je uËenje udejanjeno tudi na organizacijski rav­ni, s Ëimer je doseaeno prehajanje znanja in izku.enj med razliËnimi problemskimi domenami in sejami komunikacije. 3.3 Zahtevnost analize ZaËetno miselno/informacijsko breme je pogojeno s teh­niËnimi/teoretiËnimi znaËilnostmi metode, pred­vsem s koliËino potrebnih vhodnih podatkov za posamezni kriterij. Oceniti ga je mogoËe s pomoËjo matematiËnih enaËb, ki sestojijo iz konstantnih vred­nosti, .tevil alternativ, atributov, kategorij in odloËe­valcev ter nekaterih drugih specifiËnih spremenljivk. Relevantne metrike so skupno .tevilo preferenËnih parametrov, koliËina vhodnih podatkov za prvo ite­racijo odloËitvenega postopka in subjektivno obËu­tena zahtevnost izraaanja preferenc. Upo.tevanje subjektivnosti je pomemben korekcijski faktor v oce­njevanju kompleksnosti, ker objektivno izmerjene koliËine preferenËnih parametrov in podatkov niso nujno verodostojen pokazatelj, kako teako je operi­rati z njimi. Miselno/informacijsko breme med potekom odloËitve­ne analize je mogoËe meriti enako kot zaËetno breme ter ga reducirati z ustreznim vodenjem postopka in sposobnostjo sistema za uËinkovito avtomatizirano indukcijo vrednosti parametrov modela. Odraaa se v .tevilu operacij, ki jih mora opraviti odloËevalec v posamezni iteraciji, in v zapletenosti teh operacij. Metrike so koliËina podatkov, ki jih je treba obdelati v posamezni iteraciji, .tevilo roËnih prilagoditev pa­rametrov na iteracijo, .tevilo operacij analize obËut­ljivosti na iteracijo in subjektivna obËutena kom­pleksnost operacij. Iteracija je v tej definiciji mi.ljena kot zaporedni krog izvedbe odloËitvenega postopka. V vsakem krogu odloËevalci analizirajo lastne in mo­rebitne skupne ocene ter po potrebi prilagodijo svo­je presoje. KlasiËen primer tehnike, ki se uporablja skozi zaporedje iteracij oziroma krogov odloËanja, je delfi (Linstone & Turoff, 2002). Bistven dejavnik zahtevnosti odloËitvene anali­ze je tudi kompleksnost tipov informacij. Ta vpliva na teaavnost izvabljanja presoj, ki so lahko podane v razliËno zapletenih in za Ëloveka prikladnih oblikah. V praksi je tako pogosto prouËevana razlika med parnimi primerjavami in neposrednim izraaanjem vrednosti (Triantaphyllou, 2000). Pri ocenjevanju uËinkovitosti posamezne odloËitvene metode je v splo.nem treba analizirati in hkrati upo.tevati veË tipov informacij, kajti ni nujno, da imajo vsi prefe­renËni parametri enako obliko. Moani tipi informacij, urejeni po nara.ËajoËi kompleksnosti, so holistiËne ocene referenËnih alternativ (Bregar, 2009c), binarne vrednosti in binarna ali ternarna prednostna relacija (Roy, 1996), mehke vrednosti ali lingvistiËni kvantifi­katorji (Zimmermann, 1996), kvalitativne vrednosti, intervali dopustnih kvantitativnih vrednosti ter ne­posredno izraaene natanËne kvantitativne vrednosti. Ker razliËni uporabniki praviloma razliËno subjek­tivno dojemajo kompleksnost posameznih tipov informacij, lahko razvrstitev tudi prikrojijo svojim izku.njam in zaznavam. 3.4 Verodostojnost analize ©irina in globina analize je kvalitativen kriterij. Nje­gova domena je doloËena z nara.ËajoËo lestvico ocen (Peniwati, 2007): 1. mogoËa ni niti sinteza presoj niti analiza odloËit­venega modela in problemske situacije, ki jo opi­suje model; 2. zagotovljena je samo sinteza ocen; 3. omogoËena je elementarna analiza, ki daje povr.en vpogled v problem in v odloËitveni model ter je omejena s tehniËnimi/teoretiËnimi znaËilnostmi metode; 4. na podlagi tehniËnih/teoretiËnih znaËilnosti me­tode ter podprtih tehnik vizualizacije in analize robustnosti je omogoËen poglobljen vpogled v model in problemsko situacijo (Bregar, Györkös & JuriË, 2009). Ustreznost, uËinkovitost in relevantnost presoj je zelo pomemben kriterij, kajti odloËevalec mora imeti po­polno zaupanje v svoje presoje in v naËin njihovega izraaanja. Poleg tega lahko le ustrezne in relevantne presoje zagotovijo veljavnost rezultatov odloËitvene analize. Za kriterij je definiranih veË podkriterijev, kot so oblika presoj, zadovoljstvo s postopkom izraaanja presoj, zadovoljstvo s celovitostjo presoj glede na ob­seg problemske domene in cilje odloËanja, zmoanost iterativnega prilagajanja in izbolj.evanja (ostrenja) presoj ter sposobnost metode/sistema za samodejno izpeljavo konsistentnih presoj iz obstojeËih modelira­nih in sintetiziranih preferenËnih podatkov. Stopnja nenatanËnosti, nedoloËenosti in negotovosti, s katero se je sposoben spoprijeti sistem za podpo­ro odloËanju, je ena od tehniËnih spremenljivk. V splo.nem je najveËja pri metodah, ki temeljijo na konceptih psevdokriterija in prednostne relacije (Roy, 1996), teoriji mehkih mnoaic (Zimmermann, 1996) ali teoriji verjetnosti. Pomembno je, da majhna odstopanja v nezanesljivih podatkih ali Ëlovekovem dojemanju, ki jih ni mogoËe odpraviti, ne privedejo do neskladnih, nasprotujoËih si odloËitev. Omenjena stopnja ima moËen vpliv na robustnost in toËnost od­loËitve. Bogatost kardinalnih razloËevalnih informacij naka­zuje, v kolik.ni meri se alternative, ki jih je ocenil posameznik ali celotna odloËitvena skupina, raz­likujejo po zaaelenosti. RazloËevalne informacije so tem bogatej.e, Ëim veËje so razdalje ali razmerja med ocenami alternativ. V praksi stremimo k temu, da so nekatere alternative znatno bolj.e od drugih, saj izberemo za implementacijo samo eno ali pe.Ëico izmed njih. Zato mora dati metoda dovolj bogate razloËevalne informacije in ne tako rekoË enakovred­nih ocen. Prav tako je ugodneje, Ëe so razlike med alternativami izraaene kardinalno in ne ordinalno. Iz teh razlogov obravnavajo podkriteriji, ki merijo bogatost razloËevalnih informacij, zmoanost kardi­nalnega razloËevanja alternativ po zaaelenosti, pov­preËno razdaljo med ocenama dveh alternativ, ki se nahajata na zaporednih mestih, ter povpreËno odda­ljenost najbolj.e alternative od vseh ostalih neopti­malnih alternativ. »eprav je toËnost odloËitve morda najbolj bistven kriterij vrednotenja odloËitvenih metod in sistemov, jo je teako potrditi. ToËna odloËitev je namreË tista, ki se z uspe.no implementacijo izkaae v praksi. Zato je edina smiselna metrika za njeno kvantitativno oceni­tev ugotovljena uËinkovitost sprejete odloËitve po re­alizaciji. Vsi ostali dejavniki, ki se posredno nana.ajo nanjo, so definirani kot podkriteriji nekaterih drugih kriterijev, zlasti veljavnosti rezultatov. Kriterija se raz­likujeta predvsem v tem, da je prvega mogoËe objek­tivno oceniti .ele po implementaciji, medtem ko je veljavnost rezultatov znana in kvantitativno doloËlji­va ae med postopkom odloËitvene analize na podla­gi veË merljivih podkriterijev, kot so .tevilo umikov Ëlanov odloËitvene skupine, subjektivna stopnja zau­panja v rezultate, natanËnost rezultatov glede na nji­hovo kvantitativno ali kvalitativno obliko ter narava izhodnih podatkov glede na vhode. Pri tem so lahko rezultati dobljeni na podlagi bolje ali slab.e struktu­riranih vhodov z ordinalno ali kardinalno obliko. Sprejeta odloËitev mora biti robustna. Zaaeleno je, da je minimalna sprememba preferenËnih para­metrov, ki povzroËi drugaËno odloËitev, Ëim veËja. Robustnost odloËitve je v kontekstu odloËitvene ana­lize pomemben koncept (Bregar, Györkös & JuriË, 2009). Zato je na voljo precej pristopov, ki jo doka­zujejo z uporabo matematiËnih in/ali algoritmiËnih metrik. Ker so te prikrojene specifiËnim metodam, je v ocenitvenem modelu nujna generiËna obravnava obËutljivosti na spremembe v strukturi problema, podatkih in odloËitveni skupini. 3.5 Abstrakcija problema IzËrpnost analize problemske domene pomeni, da je zagotovljen vpogled v vse za odloËanje ali pogajanje bistvene postavke. Podrejanje veËinskemu mnenju in osredotoËenost na skupne cilje ne sme zamegli­ti ali celo izloËiti obrobnih dejavnikov, ki so morda pomembni zgolj za nekatere odloËevalce, vendar lahko znatno doprinesejo h kakovosti rezultatov. Upo.tevati je treba zadovoljstvo z naborom obrav­navanih alternativ ter z definicijami domen in uteai kriterijev, subjektivno dojemanje skladnosti izvedbe postopka s cilji odloËanja in ujemanje z lastnostmi so­rodnih problemskih situacij. OsredotoËenost na re.evanje problema je kvalitativ­ni kriterij z nara.ËajoËo zalogo vrednosti (Peniwati, 2007). 1. Metoda ne zagotavlja uËinkovitih mehanizmov, ki bi spodbudili osredotoËenost na problemsko domeno in postopek odloËanja ter bi razvijali ab­strakcijo. 2. Metoda delno razvija abstrakcijo, vendar implici­ra omejitve, ki zavirajo skupinsko mi.ljenje. 3. Mehanizmi analize dajejo povratne informacije in razvijajo problemsko abstrakcijo. 4. Metoda spodbuja uËenje z dvojno zanko ter z njim povezano odpravljanje napak in spreminja­nje preferenËnih struktur. Nekatere metode vkljuËujejo mehanizme za iden­ tifikacijo in opisovanje alternativ. Kadar teh meha­nizmov ni, morajo odloËevalci poseËi po komple­mentarnih tehnikah, saj je oblikovani nabor alterna­tiv privzet in obvezen vhod v odloËitveni postopek. Zato je zaaelena zmoanost uËinkovite doloËitve alter­nativ v sklopu enega od standardnih opravil. OdloËitvena metoda ne sme omejevati .tevila obvladljivih kriterijev in njihove strukture ‡ niti v .irino niti v globino. ©irino strukture kriterijev meri­mo na podlagi poveËanja koliËine vhodnih podatkov ob dodajanju novega kriterija, subjektivno zazna­ne zgornje meje obvladljivosti .tevila kriterijev in uËinkovitosti agregacije. Globino strukture kriterijev obravnavajo analogne metrike. Prva se namesto na dodajanje novega kriterija nana.a na novo skupino kriterijev. Druga meri zgornjo mejo obvladljivosti .tevila nivojev. 3.6 Metodolo.ka osnovanost Aplicirana sta dva kvalitativna, nekoliko protislovna kriterija. Metoda naj bi bila znanstveno utemeljena, kar pomeni osnovanost na vsaj deloma aksiomatizi­rani matematiËni teoriji. Hkrati pa ta teorija ne sme biti prezahtevna za povpreËno izku.enega odloËe­valca. Metoda mora biti namreË preprosta in intui­tivna za uporabo. 4 DEJAVNIKI KOMPLEKSNOSTI Dejavniki, ki vplivajo na uporabni.ko zaznavno in raËunsko­metodolo.ko kompleksnost, so identifi­cirani na sliki 1, tako da je za vsak tak.en dejavnik usmerjenost vpliva oznaËena z znakom +, ‡ ali +/‡. Ker je cilj minimizacija kompleksnosti, pozitivni vpliv pomeni, da kompleksnost pada z vi.anjem ocene glede na dejavnik. Obratno za negativni vpliv velja, da kompleksnost raste sorazmerno z rastjo oce­ne po dejavniku. Znak +/‡ pa nakazuje, da vpliva ni mogoËe enoliËno doloËiti ‡ v nekaterih primerih je lahko pozitiven, medtem ko je v drugih negativen. Kjer znak +, ‡ ali +/‡ na sliki 1 ni podan, gre za de­javnik, od katerega uporabni.ko zaznavna ali raËun­ska kompleksnost ni neposredno odvisna. Primer dejavnika s pozitivnim vplivom je sposob­nost avtonomnega vodenja. VeËja kot je, manj truda je potrebnega za Ëlane odloËitvene skupine, da obli­kujejo svoje presoje in se uskladijo med seboj. Hkrati lahko v veliki meri izgine potreba po prisotnosti mo­deratorja. Stopnja Ëlove.ko zaznavne kompleksnosti se zaradi tega bistveno zmanj.a. Po drugi strani pa porast zaËetnega miselnega/informacijskega breme­na ali miselnega/informacijskega bremena med od­loËitveno analizo vselej negativno vpliva na Ëlove.ko zaznavno kompleksnost, ker se ta monotono poveËu­je z veËanjem koliËine preferenËnih informacij, ki jih mora specificirati in analizirati odloËevalec. Prednosti in/ali slabosti z vidika vpliva na kom­pleksnost so za vsak kljuËni dejavnik sistematiËno specificirane v tabelah 1 do 3. Posamezna tabela se nana.a na eno od treh temeljnih visokonivojskih skupin kriterijev, in sicer na vzdraevanje odloËitvene skupine, analizo in metodolo.ke podlage. Tabela 1:Vzdraevanje odloËitvene skupine Dejavnik Prednosti Slabosti Sposobnost avtonomnega OdloËitveni sistem proaktivno svetuje odloËevalcu, kako nadaljevati s vodenja postopkom odloËitvene analize. Oblikuje priporoËila, kako specificirati ali prilagoditi presoje. Razre.evanje nesoglasij UËinkoviteje, bolj preprosto in hitreje pride do poenotenja posameznega odloËevalca z odloËitveno skupino. Konvergenca mnenj Posameznik mora analizirati manj.e intervale/mnoaice/prostore preferenc ostalih odloËevalcev, zaradi Ëesar je poenotenje s skupino laaje. Zmoanost asinhrone OdloËitvena analiza ni podvraena bistvenim Ëasovnim omejitvam; interakcije odloËevalec ni pod pritiskom in je lahko aktiven, ko mu to dopu.Ëa Ëas; ni treba, da so vsi odloËevalci ves Ëas aktivni v postopku odloËanja. Skupni Ëas, porabljen za »e je Ëas kratek, je mogoËa hitra in uËinkovita konvergenca hkonsenzu »e je Ëas kratek, je kratkoroËno miselno breme sprejetje odloËitve kot posledica poenotenja stali.Ë. »e je Ëas dolg, se zmanj.a kratkoroËno potencialno veliko. »e je Ëas dolg, je odloËitveni in dolgoroËno miselno breme ter izbolj.a razumevanje presoj. proces potencialno neuËinkovit in nekonvergenten. »as aktivnosti posameznega »e je Ëas dolg, je odloËitvena analiza za odloËevalca odloËevalca miselno obremenjujoËa. Zmoanost uËenja o problemski OdloËevalec pridobi novo in poglobljeno znanje ter bolj.i vpogled v Dodatne informacije lahko odloËevalca .zvabijo« situaciji problemsko situacijo, zaradi Ëesar lahko sprejeme odloËitev hitreje in kpretirano poglobljeni, Ëasovno potratni analizi. bolj preprosto. Potrebna je samodisciplina. Tabela 2:Analiza Dejavnik Prednosti Slabosti ZaËetno miselno breme OdloËevalec mora zagotoviti veliko koliËino preferenËnih informacij. Specifikacija presoj je lahko miselno teaavna in Ëasovno zahtevna. Miselno breme med OdloËevalec mora izvesti veliko analitiËnih odloËitveno analizo operacij. Operacije so lahko miselno teaavne in Ëasovno zahtevne. Kompleksnost tipov informacij Izraaanje presoj je lahko miselno teaavno in Ëasovno zahtevno. ©irina in globina analize Zagotovi dober vpogled v odloËitveni problem. Lahko izbolj.a uËinkovitost in KoliËina informacij, ki jih je treba analizirati, enostavnost analize preferenËnih informacij. se utegne prekomerno poveËati. Ustreznost, uËinkovitost in PoveËa se zaupanje v presoje in njihovo izraaanje ter v veljavnost rezultatov. relevantnost presoj Stopnja nenatanËnosti, OdloËevalec z lahkoto izraaa .pribliane« preference, tudi Ëe nima polnega Praviloma so potrebne dodatne informacije nedoloËenosti in negotovosti zaupanja v svoje presoje. za izraaanje nenatanËnosti, nedoloËenosti in/ali negotovosti (pragovi, verjetnostne porazdelitve itd.). Bogatost kardinalnih OdloËevalec bolj preprosto in transparentno razpozna pozitivno izstopajoËe razloËevalnih informacij alternative, ki so dobri kandidati za uËinkovito odloËitev. IzËrpnost analize problemske Na voljo so vse za odloËanje relevantne informacije. Upo.tevani so vsi Zaradi potencialno velike koliËine informacij domene dejavniki in cilji. Podrejanje veËinskemu mnenju ne izloËi obrobnih dejavnikov, je potrebno ustrezno strukturiranje in ki lahko znatno doprinesejo hkakovosti rezultatov. organiziranje. OsredotoËenost na re.evanje Spodbujena sta osredotoËenost na kljuËne podatke, presoje, cilje in postavke problema re.evanja problema ter razvoj abstrakcije na individualni in skupinski ravni. DoloËitev alternativ Identifikacija in opisovanje alternativ sta hitra, preprosta, razumljiva in organizirana. UËinkovitost strukture Na miselno obvladljivo raven se reducirajo omejitve glede skupnega .tevila kriterijev kriterijev in .tevila gnezdenih skupin kriterijev. Tabela 3:Metodolo.ka osnovanost Dejavnik Prednosti Slabosti Znanstvena in matematiËna Za tehniËno in matematiËno kompetentnega odloËevalca je uporaba Uporaba je lahko potencialno zahtevna za utemeljenost metode, sistema ali modela formalizirana in standardizirana. nekoga, ki ni tehniËni ekspert. PsihofiziËna aplikativnost Za povpreËnega odloËevalca je odloËitvena metoda razumljiva, intuitivna, uporabna in preprosta za uËenje. Dejavniki modela kompleksnosti so korelirani. Obstajajo tri moane smeri korelacij. Pozitivna korela­cija med faktorjema X in Y je oznaËena s +. Pomeni, da se ocena odloËitvene metode glede na dejavnik Y zvi.a, Ëe se zvi.a ocena glede na dejavnik X. Nega­tivna korelacija je oznaËena z znakom ‡ in implicira zniaanje ocene po dejavniku Y kot posledico zvi.anja po dejavniku X. »e lahko zvi.anje ocene z ozirom na X povzroËi bodisi zvi.anje bodisi zniaanje po Y, pa usmerjenost korelacije ni enoliËno doloËena in je predstavljena s +/‡. Povi.anje ocene glede na opa­zovani dejavnik je interpretirano kot znaËilnost ali zmoanost odloËitvene metode oziroma sistema, da ustreza specifikaciji dejavnika. Usmerjanje UËinkovitost Zmoanost Zahtevnost ©irina in Vhodni Izhodni Robustnost Abstrakcija Metodolo.ke postopka komunikacije uËenja analize globina podatki podatki problema podlage odloËanja analize Usmerjanje postopka odloËanja NA + + + + + + + + + UËinkovitost komunikacije NA NA + + + +/‡ +/‡ NA + + Zmoanost uËenja NA + NA + + + + NA + + Zahtevnost analize ‡ ‡ ‡ NA ‡ +/‡ +/‡ ‡ ‡ ‡ ©irina in globina analize ‡ + + +/‡ NA + +/‡ NA + +/‡ Vhodni podatki +/‡ +/‡ + +/‡ + NA + +/‡ + NA Izhodni podatki NA + + +/‡ + NA NA + + + Abstrakcija problema + + + +/‡ + + + + NA + Metodolo.ke podlage + + + + + + + + + NA Slika 2: Korelacije med skupinami dejavnikov Na sliki 2 so izpeljane korelacije med skupinami dejavnikov. Razbrati je mogoËe visoko stopnjo med­sebojne odvisnosti. Najvplivnej.i sta skupini usmer­janja postopka odloËanja in metodolo.kih podlag. Zlasti zmoanost avtonomnega usmerjanja (skupin­skega) odloËitvenega postopka ima strogo pozitiven vpliv na .tevilne druge dejavnike ali skupine dejav­nikov, kot so uËinkovitost komunikacije, miselno/ informacijsko breme med postopkom odloËanja, ab­strakcija problema in verodostojnost analize. Zato je za minimizacijo uporabni.ko zaznavne in raËunsko­metodolo.ke kompleksnosti kljuËno optimizirati te znaËilnosti. Mnoaice korelacij med posameznimi niajenivoj­skimi dejavniki kompleksnosti zaradi obseanosti mo­dela niso predstavljene. Prav tako so definirane samo smeri korelacij. MatematiËna ali eksperimentalna iz­peljava moËi korelacij je predmet nadaljnjih raziskav. 5 TEHNIKE ZA ZMANJ©EVANJE IN OBVLADOVANJE KOMPLEKSNOSTI Obstaja veË tehnik, ki jih je mogoËe aplicirati z na­menom zmanj.evanja uporabni.ko zaznavne in raËunsko­metodolo.ke kompleksnosti. Njihova upo­rabnost in uËinkovitost sta ocenjeni na podlagi de­finiranih dejavnikov. Rezultati ovrednotenja so po­vzeti na slikah 3 in 4. Tehnike so klasificirane v dve kategoriji. V prvi kategoriji so trije pristopi s slike 3, ki vsaj pogojno pomagajo pri zmanj.evanju in obvla­dovanju kompleksnosti z ozirom na vse faktorje. Zdruaitveno­razdruaitvena analiza Procesi delfi Hibridne procedure +/‡ Vzdraevanje odloËitvene skupine Dobro Dobro Zelo dobro + Usmerjanje postopka odloËanja Dobro Dobro Zelo dobro + Sposobnost avtonomnega vodenja Da Ne Da + Razre.evanje nesoglasij Da (omejitve) Da Da + Konvergenca mnenj Da (omejitve) Da Da +/‡ UËinkovitost komunikacije Dobra Dobra Zelo dobra + Zmoanost asinhrone interakcije Ne Da Da +/‡ Skupen Ëas, porabljen za sprejetje odloËitve Kratek Dolg Kratek do dolg ‡ »as aktivnosti posameznega odloËevalca Kratek Kratek do dolg Kratek +/‡ Zmoanost uËenja o problemski situaciji Delna Da Da +/‡ Analiza Dobra PovpreËna Zelo dobra ‡ Zahtevnost analize Nizka Visoka PovpreËna ‡ ZaËetno miselno/informacijsko breme Nizko Nizko do visoko Nizko do visoko ‡ Miselno/informacijsko breme med analizo Nizko Visoko Nizko do visoko ‡ Kompleksnost tipov informacij Nizka Visoka Nizka do visoka +/‡ Verodostojnost analize Dobra PovpreËna Zelo dobra +/‡ ©irina in globina analize Dobra Dobra Zelo dobra +/‡ Vhodni podatki Dobri PovpreËni Zelo dobri + Ustreznost, uËinkovitost in relevantnost presoj Zmerna Zmerna Visoka +/‡ NenatanËnost, nedoloËenost in negotovost Zmerna do visoka Zmerna Zmerna do visoka + Izhodni podatki ‡bogatost kardinalnih informacij Zmerna (omejitve) Nizka do visoka Visoka +/‡ Abstrakcija problema PovpreËna Dobra Zelo dobra +/‡ IzËrpnost analize problemske domene PovpreËna Dobra Zelo dobra + OsredotoËenost na re.evanje problema NA (nepotrebna) Dobra Zelo dobra + DoloËitev alternativ NA (nepotrebna) Dobra Dobra + UËinkovitost strukture kriterijev Zelo dobra PovpreËna Zelo dobra +/‡ Metodolo.ke osnove Dobre PovpreËne Dobre +/‡ Znanstvena in matematiËna utemeljenost Dobra PovpreËna Dobra + PsihofiziËna aplikativnost Zelo dobra Dobra Zelo dobra Slika 3: Tehnikeza celovito zmanj.evanje uporabni.ko zaznavnein raËunsko-metodolo.ke kompleksnosti Slika 4: Tehnikeza zmanj.evanje uporabni.ko zaznavnein raËunsko-metodolo.ke kompleksnostiz vidika analize Tehnike strukturiranja Analiza robustnosti NenatanËne, mehke ali celostne presoje +/‡ Vzdraevanje odloËitvene skupine PovpreËno PovpreËno Zelo .ibko + Usmerjanje postopka odloËanja Zelo .ibko ©ibko Zelo .ibko + Sposobnost avtonomnega vodenja Ne Ne NA + Razre.evanje nesoglasij Ne Posredna podpora NA + Konvergenca mnenj Ne Posredna podpora NA +/‡ UËinkovitost komunikacije PovpreËna PovpreËna ©ibka + Zmoanost asinhrone interakcije Da Da NA +/‡ Skupen Ëas, porabljen za sprejetje odloËitve Dolg Dolg Kratek do dolg ‡ »as aktivnosti posameznega odloËevalca Dolg Dolg Kratek do dolg +/‡ Zmoanost uËenja o problemski situaciji Da Da NA +/‡ Analiza Dobra Dobra Dobra ‡ Zahtevnost analize Visoka PovpreËna Nizka ‡ ZaËetno miselno/informacijsko breme Visoko Nizko do visoko Nizko ‡ Miselno/informacijsko breme med analizo Visoko Visoko Nizko ‡ Kompleksnost tipov informacij Nizka do visoka Nizka do visoka Nizka +/‡ Verodostojnost analize Dobra Dobra PovpreËna +/‡ ©irina in globina analize Zelo dobra Dobra NA +/‡ Vhodni podatki PovpreËni PovpreËni Dobri + Ustreznost, uËinkovitost in relevantnost presoj Visoka Zmerna Zmerna +/‡ NenatanËnost, nedoloËenost in negotovost Nizka Zmerna Visoka + Izhodni podatki ‡bogatost kardinalnih informacij Zmerna Visoka Zmerna +/‡ Abstrakcija problema Zelo dobra Dobra PovpreËna +/‡ IzËrpnost analize problemske domene Dobra Dobra NA + OsredotoËenost na re.evanje problema Dobra Dobra PovpreËna + DoloËitev alternativ Zelo dobra Slaba NA + UËinkovitost strukture kriterijev Zelo dobra PovpreËna PovpreËna +/‡ Metodolo.ke osnove PovpreËne PovpreËne Dobre +/‡ Znanstvena in matematiËna utemeljenost PovpreËna Dobra Dobra + PsihofiziËna aplikativnost Dobra PovpreËna PovpreËna do dobra Najbolj uËinkoviti so hibridni postopki (Bregar, 2013), ki kombinirajo druga dva pristopa, in sicer zdruaitveno­razdruaitveno analizo (Matsatsinis & Samaras, 2001) in procese delfi (Linstone & Turoff, 2002). Tako privedejo do sinergije kljuËnih konceptov teh dveh moËno razlikujoËih se .filozofij«, od katerih je prva izhodi.Ëe za doseganje sposobnosti avtonom­nega vodenja, druga pa postavlja dobro podlago za zmoanost asinhrone interakcije. Na sliki 4 so ovrednoteni preostali trije pristopi, ki so klasificirani kot omejeno uporabni. Kompleksnost zmanj.ujejo le z vidika analize, zaznavnih koristi pri vzdraevanju odloËitvene skupine pa ne dajejo. Ti pristopi vkljuËujejo tehnike za strukturiranje pro­blemov in presoj (Von Winterfeldt & Fasolo, 2009), analizo robustnosti (Bregar, Györkös & JuriË, 2009) in nenatanËne/mehke/celostne presoje (Herrera­Vi­edma, Herrera & Chiclana, 2002). Pomembno je, da odloËevalci skrbno izberejo in uporabijo ustrezne tehnike za zmanj.evanje in ob­vladovanje kompleksnosti. Izbira mora upo.tevati dejansko problemsko situacijo in sestavo odloËitve­ne skupine. Kombinirati je mogoËe veË tehnik, zlasti komplementarnih iz dveh razliËnih kategorij. 6 SKLEP Veliko metod veËkriterijske odloËitvene analize je kompleksnih, zaradi Ëesar zahtevajo od odloËeval­cev nezanemarljiv trud pri uporabi. Ob naËrtovanju izvedbe postopka odloËanja je zato bistveno oceniti kompleksnost razpoloaljivih odloËitvenih metod in/ ali sistemov ter ugotoviti, po katerih od njih je najpri­merneje poseËi v dani situaciji. Prav tako je kljuËnega pomena minimizirati stopnjo njihove kompleksno­sti. »lanek je sku.al oblikovati izhodi.Ëa, katere de­javnike upo.tevati pri tem. »eprav je dal Ëlanek celosten vpogled v .iroko in pomembno podroËje kompleksnosti odloËitvenih metod, teorij, tehnik, procesov, modelov in sistemov, ostaja odprtih nekaj zanimivih moanosti za nadaljnje raziskovalno in praktiËno delo: 1. Predlagano ogrodje bo temeljito in formalno ovred­noteno z eksperimentalno .tudijo in .tudijo pri­mera. 2. Posamezni dejavniki kompleksnosti bodo po­drobneje raziskani in formalizirani. Po potrebi bodo razgrajeni ali dopolnjeni z dodatnimi kom­plementarnimi dejavniki. 7 LITERATURA [1] Ait Haddou,H., Camilleri,G.,&Zarate,P. (2012).Predictionof ideas number during a brainstorming session. Group Decisi­on and Negotiation, 10.1007/s10726-012-9312-8, 1‡28. [2] Banae Costa,C.A., Ensslin,L., Correa,É.,&Vansnick, J.-C. (1999). Decision support systems in action: Integrated appli­cation in a multicriteria decision aid process. European Jour­nal of Operational Research, 113(2), 315‡335. [3] Benbunan-Fich, R., Hiltz, S.,&Turoff, M. (2002).Acompara­tive content analysis of face-to-face vs. asynchronous group decision making. Decision Support Systems, 34(4), 457‡469. [4] Bor.tnar, M. K., KljajiE, M., ©kraba, A., KofjaË, D., & Rajko-viË,V. (2011). Therelevanceof facilitationingroup decision making supported by a simulation model. System Dynamics Review, 27(3), 270‡293. [5] Bregar, A. (2005). Extension of the aggregation/disaggregati­on principle to computer-guided convergent group decision­-making processes. VF. C. C. Dargam idr. (ur.), Proceedings of the Joint Workshop on Decision Support Systems, Expe­rimental Economics & e-Participation (str. 95‡107). Gradec, Avstrija. [6] Bregar, A. (2009). Cognitive complexity of multi-criteria group decision-making methods. V M. Bohanec idr. (ur.), Procee­dings of the 12th International Multiconference Information Society ‡ IS 2009: Vol. A (str. 11‡14). Ljubljana, Slovenija. [7] Bregar, A. (2009). Efficiency of problem localization in group decision-making. V L. Zadnik Stirn idr. (ur.), Proceedings of the 10th International Symposium on Operational Research in Slovenia ‡ SOR 2009 (str. 139‡149). Nova Gorica, Slovenija. [8] Bregar, A. (2009). Vpeljava zdruaitveno-razdruaitvenega prin­cipa v integrativne pogajalske procese (doktorska disertacija). Univerza v Mariboru, FERI, Maribor, Slovenija. [9] Bregar, A. (2010). Celovit model vrednotenja skupinskih od­loËitvenih metod in sistemov. V zborniku posvetovanja Dnevi slovenske informatike (13 str.). Portoroa, Slovenija. [10] Bregar, A. (2011). Metode na temelju prednostne relacije in njihova uporaba v postopkih veËkriterijskega skupinske­ga odloËanja: .tudija primera. Uporabna informatika, 19(2), 75‡90. [11] Bregar, A. (2013, april). Primerjava in sinergija avtonomnih zdruaitveno-razdruaitvenih algoritmov in postopkov Delfi v veËkriterijskem skupinskem odloËanju. Prispevek na posve­tovanju Dnevi slovenske informatike. Portoroa, Slovenija. [12] Bregar, A., Györkös, J., & JuriË, M. B. (2009). Robustness and visualization of decision models. Informatica, 33(3), 385‡395. [13] Forman, E. H.,& Selly, M. A. (2001). Decision by Objectives. Singapore:World Scientific. [14] Herrera-Viedma, E., Herrera,F.,&Chiclana,F. (2002).A con­sensus model for multiperson decision-making with diffe­rent preference structures. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics ‡ Part A: Systems and Humans, 32(3), 394‡402. [15] Hodgkin, J., Belton,V.,&Koulouri, A. (2005). Supporting the intelligent MCDA user: A case study in multi-person multi­-criteria decision support. European Journal of Operational Research, 160(1), 172‡189. [16] Linstone, H. A.,&Turoff, M. (ur.). (2002). The Delphi method: Techniques and applications. Newark, New Jersey: New Jer­sey Institute ofTechnology. [17] Matsatsinis, N. F., & Samaras, A. P. (2001). MCDA and preference disaggregation in group decision support sy­stems. European Journal of Operational Research, 130(2), 414‡429. [18] Mingers,J.,&Rosenhead,J. (2004).Problem structuringme­thods in action. European Journal of Operational Research, 152(3), 530‡554. [19] Moshkovich, H. M., Mechitov, A. I.,&Olson, D. L. (2002). Or­dinal judgments in multiattribute decision analysis. European Journal of Operational Research, 137(3), 625‡641. [20] Ngo The, A.,&Mousseau,V. (2002). Using assignment exam­ples to infer category limits for the ELECTRE TRI method. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 11(1), 29‡43. [21] Paul, S., Haseman,W. D.,& Ramamurthy, K. (2004). Collec­tive memory support and cognitive-conflict group decision­-making: An experimental investigation. Decision Support Systems, 36(3), 261‡281. [22] PeËjak,V. (1989). Poti do idej: tehnike ustvarjalnega mi.ljenja v podjetjih, .olah in drugje. Ljubljana. [23] Peniwati, S. K. (2007). Criteria for evaluating group decision­-making methods. Mathematical and Computer Modelling, 46(7‡8), 935‡947. [24] Raiffa, H., Richardson, J.,& Metcalfe, D. (2002). Negotiation Analysis: The Science and Art of Collaborative Decision Ma­king. Cambridge, Massachusetts: Belknap HarvardUniversity Press. [25] Roy, B. (1996). Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht, Nizozemska: Kluwer Academic Publishers. [26] Saltelli,A.,Tarantola,S.,&Chan,K. (1999).A rolefor sensiti­vity analysis in presenting the results from MCDA studies to decision makers. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 8(3), 139‡145. [27] Shim,J.P.,Warkentin,M., Courtney,J.F., Power,D.J., Shar­da, R.&Carlsson, C. (2002). Past, present, and future of de­cision support technology. Decision Support Systems, 33(2) 111‡126. [28] Siskos,Y.,&Spyridakos,A. (1999). Intelligent multicriteriade­cision support: Overview and perspectives. European Journal of Operational Research, 113(2), 236‡246. [29] Stohr, E. A.,& Konsynski, B. R. (1992). Information Systems and Decision Processes. Los Alamitos, Kalifornija: IEEE Com­puter Society Press. [30] Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Me­thods: A Comparative Study. Dordrecht, Nizozemska: Kluwer Academic Publishers. [31] Tung, L. L., & Quaddus, M. A. (2002). Cultural differences explaining the differences in results in GSS: Implications for the next decade. Decision Support Systems, 33(2), 177‡199. [32] Turban, E., Aronson, J. E.,&Liang,T.P. (2005). Decision Su­pport Systems and Intelligent Systems. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall. [33] Vincke, P. (1999). Robust solutions and methods in deci­sion aid. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 8(3), 181‡187. [34] Von Winterfeldt, D.,&Fasolo, B. (2009). Structuring decision problems:A case study andreflections for practitioners. Eu­ropean Journal of Operational Research, 199(3), 857‡866. [35] Zeleny, M. (1982). Multiple Criteria Decision Making. New York: McGraw-Hill. [36] Zhang, G.,&Lu, J. (2003). An integrated group decision-ma­king method dealing with fuzzy preferences for alternatives and individual judgments for selection criteria. Group Decisi­on and Negotiation, 12(6), 501‡515. [37] Zimmermann, H.-J. (1996). Fuzzy Set Theory. Dordrecht, Ni­zozemska: Kluwer Academic Publishers. • AndrejBregarje diplomiral, magistriralin doktoriral naFakulteti za elektrotehniko, raËunalni.tvoin informatiko Univerzev Mariboru. Zaposlenje kot analitik v podjetju Informatika, d. d. PodroËja njegovega dela so sistemi za podporo odloËanju, veËkriterijska odloËitvena analiza, operacijske raziskave, upravljanje s poslovnimiprocesiin storitveno usmerjeni razvoj informacijskih sistemov.Je avtorveË znanstvenih Ëlankovter prispevkovna domaËihin mednarodnihstro­kovnih simpozijih. MnoaiËno odprto spletnoizobraaevanje uËiteljev Viktorija FlorjanËiË UniverzanaPrimorskem,Fakultetaza management, Cankarjeva5,6000Koper viktorija.florjancic@gmail.com IzvleËek Vprispevkupredstavljamorezultate pilotne izvedbe mnoaiËnega odprtega spletnega teËaja,kije bil za potrebe usposabljanja uËiteljev razvitv okviru mednarodnegaprojekta Hands-On ICT.Projekt financira EU.V pettedenski teËaj,kije potekalv angle.kem jeziku, seje vkljuËilo 734 udeleaencev. Glede na to, da je teËaj potekal prek Moodla, evalvacija izvedbe temelji na podatkih, pridobljenih iz sistema, ter na anketi, ki smo jo opravili na koncu teËaja. ©tudenti (udeleaenci), vkljuËeni v teËaj, so opravljali razliËne tedenske dejavnosti. Za vse uspe.no opravljene tedenske dejavnostiso udeleaenciprejeliznaËko,kiodraaanjihovo uspe.nost.Vseh.estznaËkjeprejelomanjkotdeset odstotkov .tudentov,karjeznaËil­no tudi za teËaje, ki jih ponujajo Udacity, Coursera ali edX. Na podlagi zbranih podatkov smo posku.ali izlu.Ëiti nekaj povezav med uspe.nostjo udeleaencev in drugimi zajetimi spremenljivkami. Izpostavili bi vlogo moderatorja, ki obiËajno sodelujevmnoaiËnih odprtih spletnih teËajih, ter same vsebine teËaja, ki morajo biti za udeleaenca zanimive in uporabne. KljuËne besede: mnoaiËni odprti spletni teËaj, evalvacija spletnega uËenja, Hands-On ICT, EMUNI, Moodle. Abstract Massive Open OnlineTeacher Education Thepaperpresentstheresultsof MassiveOpen Online Course(MOOC)pilot implementationfor teacher training,whichhasbeen developedas apartofthe Hands-OnICT internationalproject.Theprojectis financedbytheEU.734 participants were enrolledinthe 5-week course, which was delivered in English. The evaluation of the course is based on data analytics from the Moodle learning management system and a survey, which was performedattheendofthe course.The students (participants) enrolledinthe MOOC participatedin different weekly activities.For all successfully completed activitiestheyreceivedabadgethatrepresentsa student’s successfulness.Lessthan10%ofthe participantswere awardedall6MOOCbadges.This completionrateis similartoMOOCsofferedbyUdacity, CourseraandEdX.Basedonthe collecteddata,we tried to ascertain the relations between students’ successfulness and other gathered variables. At this point, we would like to emphasize the role of the moderator, who is usually introduced in MOOCs and the course content, which has to be interesting and usable. Keywords: MOOC, web learning evaluation, Hands-On ICT, EMUNI, Moodle. 1 UVOD Kratico MOOC (angl. Massive Open Online Course) uporab­ljamo za mnoaiËne odprte spletne teËaje,1 tj. oblike izobra­aevanja na daljavo z odprtim dostopom in veliko mnoaico udeleaencev,2 ki v zadnjih letih burijo duhove na podroËju visoko.olskega izobraaevanja.Pojemje nastal leta 2008,ko je George Siemens ponudil prvi teËaj na temo povezovanja. TeËaj je sicer pritegnil 2.300 udeleaencev, vendar ga je na univerzi Manitoba uspe.no konËalo (pridobilo certifikat) le 25 udeleaencev (Kolowich, 2014). Razvoju .tevilnih mno­ 1 Vprispevku uporabljamo generiËni pojem teËaj kot neposredni prevod angle.ke besede course, ki v visokem šolstvu oznaËuje predmet. Glede na to, da niso vsi ponujeni predmeti akreditirani in da prek mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev ponujajo tudi vsebine, ki niso del visoko.olskega kurikula, je odloËitev za pojem teËaj ustreznej.a. 2 Opredelitev je vzeta iz Islovarja. aiËnih teËajev sledimo od leta 2012, ko je univerza Stanford nekatere vsebine, ki jih pouËujejo, zaËela ponujati prek Uda­cityja. Pribliaati sodobno znanje visoko.olskega prostora .ir.i zainteresirani javnostije ena izmed vizij Udacityja.Po­leg Udacity sta zainteresirani javnosti poznana .e edX in Co­ursera. Zadnjaimas ponudboveËkot petsto mnoaiËnihodpr­tih spletnih teËajev tudi najveËji trani delea. MnoaiËni odprti spletni teËaji niso namenje­ni le .tudentom, saj se v tovrstna izobraaevanja vkljuËujejo tudi posamezniki, ki so ae konËali svo­je izobraaevanje, aelijo pa pridobiti nova, sodobna znanja in se tako vkljuËiti v proces vseaivljenjskega izobraaevanja. Tri Ëetrtine tovrstnih izobraaevanj (EdSurge, 2013) poteka v angle.kem jeziku, kar za drugaËe govoreËe narode pomeni doloËeno oviro. Se pa v zadnjem letu pojavljajo ponudniki teËajev v drugih jezikih ‡ tako na primer Mirianda X3 po­nuja teËaje v .pan.Ëini, francoska digitalna univerza (FUN ‡ France Université Numérique)4 pa na plat­formi edX ponuja teËaje v franco.Ëini. Zaradi popu­larnosti mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev ne pre­seneËa, da se ti teËaji .irijo po vsem svetu. Na spletu je mogoËe najti tudi teËaje v arab.Ëini5 in kitaj.Ëini.6 Slovenci mnoaiËnih spletnih teËajev, kakr.ne po­nujajo ameri.ke univerze, .e nimamo, vendar prek portala SIO7 ae ponujajo izobraaevalne vsebine, ki so prosto dostopne .ir.i javnosti. Tako je Arnes ob kon­cu leta 2013 prek portala SIO izvedel prvi slovenski mnoaiËni odprti spletni teËaj, poimenovan .MOOC - Varna raba interneta in naprav«. Priprava mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev je ena izmed dejavnosti mednarodnega projekta Hands­On ICT,8 v okviru katerega posku.amo razviti model usposabljanja uËiteljev za uporabo kreativnih metod pouËevanja. Tovrstno pouËevanje obiËajno poteka v delavnicah ali na seminarjih v neposrednem stiku iz­vajalca izobraaevanja z udeleaenci. V prispevku prikazujemo delne rezultate evalva­cije mnoaiËnega odprtega spletnega teËaja,9 v katere­ga je bilo vkljuËenih 734 uËiteljev iz razliËnih draav.10 TeËaj, ki je potekal pet tednov, je ponujal vsebine s podroËja naËrtovanja pedago.kega dela v razredu. Vsebine smo udeleaencem posredovali prek odprto­kodnega sistema za upravljanje uËenja Moodle,11 ki je poleg vseh drugih platform ponudnikov mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev vse bolj uporaben.12 Evalva­cija vkljuËuje .tevilne podatke, ki so bili v Ëasu pi­sanja prispevka .e v obdelavi, zato prikazujemo le nekatere, zbrane s pomoËjo anketnega vpra.alnika, izvedenega na koncu izvedbe predmeta, in dopolnje­ne s podatki, pridobljenimi iz sistema Moodle. K iz­polnjevanju ankete smo povabili vse v teËaj vpisane 3 https://www.miriadax.net/ 4 http://www.france-universite-numerique.fr/ 5 http://www.rwaq.org/ 6 https://www.xuetangx.com/ 7 http://skupnost.sio.si/ 8 Projekt Hands-On ICT se je zaËel v zaËetku leta 2013 in bo konËan aprila 2015 ‡ veË na http://handsonict.eu/. 9 VËasu pisanja prispevka je bila evalvacija .e v teku, zato .e niso zbrani vsi podatki. 10 Med udeleaenci, ki so navedli draavo prebivali.Ëa, ni bilo udeleaencev iz Slovenije. 11 http://www.moodle.org/ 12 Tako je Moodle.net (http://moodle.net) stiËi.Ëe ponudnikov teËajev MOOC (t. i. teËajev MOOCH ‡ Moodle.orgOpen Community Hub), ki se izvajajo prek LMS Moodle. udeleaence (vloga .tudenta v Moodlu). Za pripravo in izvedbo anket smo uporabili spletno orodje Lime­Survey.13 Udeleaenci so bili k izpolnjevanju ankete povabljeni prek sistema LimeSurvey. Do faze obdela­ve podatkov so bili podatki vezani na udeleaence, saj smo aeleli z anketo zbrane podatke dopolniti s po­datki o njihovi uspe.nosti, ki smo jih pridobili iz sis­tema Moodle (.tevilo opravljenih dejavnosti). Ko so bili aeleni podatki povezani med seboj, smo izpustili podatke o anketirancu (ime in priimek). S tem smo dosegli anonimnost zbranih in obdelanih podatkov. Podatke smo obdelali s pomoËjo programa SPSS, tako z metodo opisne statistike kot tudi s pomoËjo korelacijske in regresijske analize. Za zmanj.anje .tevila spremenljivk smo uporabili faktorsko analizo. Rezultate analize prikazujemo opisno, grafiËno in s pomoËjo preglednic. Rezultati raziskave so omejeni le na udeleaence pilota in zato niso prenosljivi na druge udeleaence mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev, so pa nekateri rezultati zanimivi kot izhodi.Ëe za nadaljnje razisko­vanje. S tem mislimo predvsem na rezultate, ki so po­vezani z uspe.nostjo udeleaencev. 2 MNOAI»NO E-IZOBRAAEVANJE 2.1 Zgodovina in razvoj mnoaiËnega e-izobraaevanja »eprav se je pojem mnoaiËnega odprtega teËaja, ki se izvaja prek interneta (online) pojavil ae leta 2008, so se ti teËaji zaËeli mnoaiËno pojavljati leta 2012 ‡ naprej Udacity, Coursera in nato .e edX (Baggaley, 2013). Medtem ko prva dva ponudnika izhajata iz Stanfor­da, sta edX lansirala univerza v Harvardu in MIT (Massachusetts Institute of Technology). V vseh treh primerih gre za ponudnike, ki na podroËju visoke­ga .olstva veljajo za zaupanja vredne institucije in so sinonim za kakovostno visoko.olsko izobraaevanje. Ravno zaradi tega .tevilo udeleaencev mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev stalno nara.Ëa. Po podatkih, predstavljenih prek MOOC Infographic (Cusack, 2014), se je teËajev Coursere udeleailo ae veË kot pet milijonov .tudentov, edX­a 1,65 milijona in Udacityja 1,8 milijona udeleaencev. Udeleaenci prihajajo iz veË kot dvesto draav, kar kaae na globalni znaËaj tovr­stnih izobraaevanj. NajveË .tudentov prihaja iz ZDA (38,5 %), po od 4 do 6 odstotkov pa jih je iz Brazili­ 13 http://www.limesurvey.org/en/ je, Indije, Kitajske, Kanade in Zdruaenega kraljestva (Coursera v Cusack, 2014). Zanimivo je, da kar 40 odstotkov udeleaencev prihaja iz draav v razvoju, katerih .tudentje tako dostopajo do znanja, ki nastaja na uglednih univerzah razvitih draav. Ne nara.Ëa pa samo .tevilo udeleaencev, temveË tudi .tevilo teËa­jev (EdSurge, 2013). Coursera, v partnerstvu s 107 .olami, ponuja kar 532 teËajev in ima tako 47­odstot­ni trani delea trga mnoaiËnih odprtih spletnih teËa­jev. Drugi ponudniki ponujajo manj.e .tevilo teËajev, npr. edX 125 in Udacity 33 teËajev (Cusack, 2014). Se pa bo ‡ po napovedih EdSurge (2013) ‡ skupno .tevilo mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev v letu 201414 povzpelo nad 1000. Na trgu mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev se po­javljajo tudi novi ponudniki, med katerimi je na pri­mer Canvas Networks, ki je z 8,5­odstotnim tranim deleaem celo pred edX (8,3 %). Prve teËaje so ponujali predvsem na podroËju raËunalni.tva, medtem ko je danes mnoaiËne odprte spletne teËaje mogoËe najti na vseh .tudijskih podroËjih, tudi na podroËju hu­manistike, na katerem ti teËaji dosegajo petino vseh. MnoaiËni odprti spletni teËaji s podroËja raËunalni.tva so s 16 odstotki drugi, pred teËaji s podroËja poslov­nih ved (15 %) (EdSurge, 2013). Po podatkih EdSurge (2013) podroËje izobraaevanja, kamor bi uvrstili tudi vsebine, ki se razvijajo v okviru projekta Hands­On ICT, dosega 8,6­odstotni delea. Po napovedih EdSur­ge (2013) naj bi se mnoaiËni odprti spletni teËaji leta 2014 .irili v podjetja, visoko.olske institucije pa naj bi za uspe.no konËane teËaje ponujale kredite, kar bi .e poveËalo njihovo privlaËnost. Na trgu se pojavljajo nove platforme,15 ki naj bi olaj.ale izpeljavo teËajev ter prispevale k veËji ponudbi tovrstnega izobraaevanja. 2.2 ZnaËilnosti mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev Thrun (2014), eden od ustanovitelj Udacityja, vidi prednost digitalnega izobraaevanja predvsem v tem, da si udeleaenec izobraaevanja izbere ritem uËenja, ki mu ustreza. Tako lahko nekdo snov predela v nekaj dnevih, drugi pa za isto snov porabi veË ted­nov. Tak.na individualizacija uËenja je v klasiËnem izobraaevanju pogosto nemogoËa. Poleg tega Thrun (2014) vidi prednost mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev v podpori vseaivljenjskemu uËenju, saj po­ 14 Prispevek je bil oddan julija 2014. 15 Na primer platforma mooc.org, kot rezultat partnerstva med edX in Googlom (http://mooc.org/), bo ponujala orodja za preprosto postavitev mnoaiËnega odprtega spletnega teËaja. samezniki lahko pridejo do novih in sodobnih znanj ter se tako prilagodijo novim zahtevam trga, ne da bi zapustili delovna mesta. Zanimivo je, da v ZDA povpreËni zaposleni v istem poklicu ostane le 4,1 leta (Thrun, 2014). Menjava poklica zahteva nova znanja, ki jih ob polni zaposlitvi ni tako preprosto prido­biti, pa tudi ne financirati. MnoaiËni odprti spletni teËaji omogoËajo pridobivanje novih znanj od koder koli in kadar koli, ne da bi udeleaenci zapustili svo­je delovno mesto, in .e to veËinoma brezplaËno. Po mnenju Thruna (prav tam) je bojazen, da bi mnoaiËni odprti spletni teËaj nadomestil klasiËno visoko.olsko izobraaevanje, povsem odveË, podobno kot na pri­mer kinodvorane niso nadomestile gledali.Ë. MnoaiËni odprti spletni teËaji naj bi bil le bolj pre­prost in neoseben naËin izobraaevanja od predhod­nih online izobraaevanj (Baggaley, 2013). V nekate­rih teËajih spodbujajo komunikacijo med udeleaenci (cMOOC) bolj kot komunikacijo uËitelj - udeleaenec. MnoaiËno odprto spletno izobraaevanje se pojav­lja pod razliËnimi imeni in kraticami, iz katerih je mogoËe prepoznati znaËilnosti mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev (Cusack, 2014). • xMOOC ‡ najpogosteje uporabljen naËin, izveden na podlagi uËnega naËrta; izvedbo vodi uËitelj. • cMOOC ‡ povezovalni mnoaiËni odprti spletni teËaj (angl. Connectivity MOOC) izhaja iz t. i. di­plomskih seminarjev. Udeleaenci seminarja prej­mejo doloËena gradiva, ki so podlaga za razpra­vo. Bistvo cMOOC je povezovanje in sodelovanje med udeleaenci, ki izhaja iz t. i. povezovalnega pristopa k pouËevanju (Siemens, 2004; Marc in Barbera, 2013). • DOCC (angl. Distributed Online Collaborative Courses) so mnoaiËni odprti spletni teËaji, pri katerih je isto .tudijsko gradivo uporabljeno na razliËnih institucijah. Izvedba teËaja se med insti­tucijami lahko razlikuje, udeleaenci posameznega teËaja pa prek spleta lahko komunicirajo med se­boj in so tako medsebojno povezani. • BOOC (angl. Big Open Online Courses) je po­doben mnoaiËnemu odprtemu spletnemu teËa­ju, vendar vkljuËuje manj.e .tevilo udeleaencev (obiËajno med 200 in 500 udeleaenci). • SMOOC (angl. Synchronous Massive Online Co­urses) se od klasiËnega teËaja xMOOC razlikuje po tem, da so predavanja posredovana ob doloËe­nem Ëasu, zaradi Ëesar se morajo udeleaenci ob predvidenem Ëasu vkljuËiti v spletno uËno okolje. • SPOC (angl. Small Private Online Course) so po .tevilu udeleaencev podobni teËajem BOOC, vendar je pri njih interakcija med uËiteljem in udeleaenci .e bolj intenzivna. ObiËajno tak.en naËin uporabljamo pri kombiniranem uËenju (angl. Blended Learning), pri katerem se po kla­siËno izvedenem pedago.kem procesu uËitelj s svojimi uËenci sreËuje .e prek spleta. V to katego­rijo bi lahko uvrstili v zadnjem Ëasu priljubljeno obrnjeno uËenje (angl. Flipped classroom). • Korporativni mnoaiËni odprti spletni teËaj se upo­rablja za usposabljanje zaposlenih v podjetjih. Naidu (2013) v uvodniku revije, namenjene .tudiju na daljavo, izpostavlja, da mnoaiËni odprti spletni teËaji dejansko niso izrabili vseh prednosti, ki jih ponuja svetovni splet, zaradi Ëesar bi tem teËa­jem bolj ustrezala kratica MOORFAP (angl. Massive Open Online Repetitions of Failed Pedagogy). S tem aeli Naidu (prav tam) opozoriti na neustrezno rabo pedago.ke prakse, ki je v veË kot dvesto letih obsto­ja .tudija na daljavo pri.la do doloËenih spoznanj in priporoËil. Zaradi tega Naidu (prav tam) predvideva, da se bo prej ali slej namesto MOOC zaËel pojavljati pojem MOOLO (angl. Massive Open Online Lear­ning Opportunities), ki bo zdruail veËletne izku.nje .tudija na daljavo in prednosti, ki jih ponujajo sodob­ne tehnologije. Neupo.tevanje univerzalnih izobraaevalnih prin­cipov, ki jih v izobraaevanju uporabljajo ae veË let in so prilagojeni izobraaevanju na daljavo (Elias, 2011), izpostavlja tudi Baggaley (2013), ki poleg tega navaja nekaj zanimivih ugotovitev. Nekateri mnoaiËni odpr­ti spletni teËaji so res mnoaiËni, vendar niso odprti, drugi so odprti, vendar niso mnoaiËni; nekatere bi teako imenovali teËaj oziroma predmet, saj vsebi­ne niso posredovane kot predmet (ne vsebujejo npr. uËnih ciljev, uËnih rezultatov in preverjanja znanja). Kritike na raËun mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev so povezane tudi z velikim osipom, saj jih uspe.no konËa le 5 do 10 odstotkov udeleaencev. Devlin (2013) sicer poudarja, da metodologija ugo­tavljanja uspe.nosti konËevanja mnoaiËnih odpr­tih spletnih teËajev ni ustrezna. Dejstvo je, da vsak udeleaenec teËaja, Ëetudi se vanj vkljuËi le zaradi radovednosti, postane del statistike. Tako raziskave (Kolowick, 2013) kaaejo, da teËaj uspe.no dokonËa 45 odstotkov udeleaencev, ki oddajo prvo nalogo, med udeleaenci, ki plaËajo potrdilo o uspe.no opravljene­mu teËaju, pa je delea uspe.no konËanih teËajev vi.ji (70 %). Halawa (2014) kot razlog za opustitev teËaja veËinoma omenja pomanjkanje Ëasa za pravoËasno izpolnjevanje obveznosti. 3 EVALVACIJA PILOTNE UVEDBE MNOŽI»NEGA ODPRTEGASPLETNEGATE»AJA 3.1 Predstavitev pilotne izvedbe Priprava mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev je pote­kala z delitvijo del med partnerji projekta ‡ vsebino pripravijo nizozemski partnerji (OUNL ‡ Open Uni­versiteit Nederlands), koordinator projekta iz funda­cije odprte katalonske univerze (FUOC ‡ Fundació per a la Universitat Oberta de Catalunya) pa vsebine postavi v okolje Moodle. Partnerji iz Slovenije16 skr­bimo za evalvacijo izvedbe teËajev. V naËrtu projekta je predvideno, da pilotiranje opravimo v treh krogih. V prvem krogu poteka teËaj za uËitelje, ki se usposobijo za prenos pridobljenih ve.Ëin na svoje kolege. Tako naj bi udeleaenci iz prvega kroga v drugem krogu prevzeli vlogo men­torjev svojih kolegov. V tretjem krogu bi udeleaenci drugega kroga kot mentorji vodili teËaj za uËence/ .tudente. Tako se ve.Ëine uporabe kreativnih tehnik pouËevanja iz kroga v krog prena.ajo na vedno .ir.i krog uporabnikov. Za prvi krog pilotne izvedbe smo pripravili vse­bine treh kreativnih tehnik, ki jih uËitelji lahko upo­rabijo pri svojem delu ‡ izdelava miselnih vzorcev in konceptualnih shem, de Bonova tehnika .estih klo­bukov in tehnika kreativnega re.evanja problemov (SCAMPER). Za vse tri kreativne tehnike je predvi­dena uporaba razliËnih orodij informacijsko­komu­nikacijske tehnologije. Posamezni teËaj je potekal prek Moodla17 en teden. Evalvacija prvega kroga je temeljila na anketnih vpra.alnikih, ki smo jih opravili na treh ravneh: • pred vkljuËitvijo udeleaencev v pilotni projekt ‡ z anketnim vpra.alnikom smo zbrali osnovne po­datke o udeleaencih, predvsem pa njihove dose­danje izku.nje z mnoaiËnimi odprtimi spletnimi teËaji; • ob koncu vsake vsebine (teËaja), ko smo aeleli zbrati podatke o primernosti vsebin za razvoj kreativnih tehnik ter o sami izvedbi vsebine; vse­ 16 Evrosredozemska univerza (EMUNI ‡ Euro Mediterranean University) Portoroa 17 http://riga.uoc.es/moodle/ bine so namreË precej razliËne, zato smo presodi­li, da bi bila anketa potrebna po vsaki zakljuËeni vsebini; • na koncu izvedbe vseh treh vsebin, ko smo aeleli izvesti evalvacijo celotnega pilota. Pri zaprtih vpra.anjih smo v anketah uporabljali petstopenjsko Likertovo lestvico, pri Ëemer je ocena 1 pomenila najniajo, ocena 5 pa najvi.jo oceno ozi­roma popolno strinjanje s postavljenimi trditvami. Poleg anketiranja smo slovenski partnerji pri izvedbi sodelovali kot opazovalci in tako rezultate anket do­polnili s svojimi opaaanji. Prvi pilot je potekal janu­arja 2014. Skladno z dogovorom je vsak partner mo­ral pridobiti vsaj dva udeleaenca, lahko pa tudi veË. Tako je v prvem krogu sodelovalo 18 udeleaencev.18 Rezultati prvega pilota so pokazali, da (FlorjanËiË & Lesjak, 2014):19 • udeleaenci s kolegi najraje komunicirajo prek fo­ruma, z uËitelji pa prek videokonferenËnih siste­mov; • sta za uspe.nost teËaja najpomembnej.i razumlji­vost in uporabnost .tudijskih gradiv, sledita pa sodobnost gradiv in podpora mentorja; • so udeleaenci najvi.je ocenili vsebine de Bonove tehnike .estih klobukov, najniaje pa miselne vzor­ce, ki so jim tudi najbolj poznani; • so udeleaenci najveË dela vloaili v spoznavanje tehnik kreativnega re.evanja problemov, vsebine, za katere so menili, da bodo najbolj vplivale na njihovo kreativnost; • je bila uspe.nost na teËajih sicer bolj.a od tiste, ki jo poznamo iz res mnoaiËnih teËajev, vendar pa je bila .e vedno nizka. Na podlagi rezultatov evalvacije prvega kroga smo v drugem krogu pilota uvedli nekatere spre­membe: • uvedli smo podporo moderatorjev, ki so odgovar­jali na zastavljena vpra.anja, vendar se z vsebina­mi niso poglobljeno ukvarjali; • uvedli smo manj znane vsebine,20 ki bodo udele­aencem v pomoË pri naËrtovanju dela z uËenci/ .tudenti; • uvedli smo video sreËanja udeleaencev z modera­torji. 18 Udeleaenci prihajajo iz držav partneric projekta ‡ GrËija 10, Nizozemska 2, Slovenija 3, ©panija 2, Zdruaeno kraljestvo 1. 19 Podrobna analiza prve izvedbe mnoaiËnega odprtega spletnega teËaja je bila predstavljena na konferenci Dnevi slovenske informatike 2014. 20 Learning Design Studio Glede na to, da veËina udeleaencev prvega kro­ga ni izrazila aelje po tem, da bi nauËene vsebine prena.ala na svoje kolege, smo v drugi krog vkljuËi­li nove vsebine ter ponovili naËin izvedbe iz prvega kroga ‡ v teËaj so se vkljuËevali uËitelji razliËnih sto­penj izobraaevanja. TeËaji v prvem in v drugem kro­gu so potekali v angle.kem jeziku. V nadaljevanju prispevka prikazujemo predvsem rezultate druge­ga kroga, saj smo rezultate prvega kroga predstavili ae na konferenci Dnevi slovenske informatike 2014. TeËaj drugega kroga se je uradno zaËel 19. maja in je trajal pet tednov. Udeleaenci so vsebine teËaja lahko pregledovali ae dan pred uradnim zaËetkom teËaja. 3.2 Predstavitev udeleaencev pilota Medtem kot je bilo v prvi pilot vkljuËenih le 18 udeleaencev (75,0 % aensk), s povpreËno starostjo 40,8 leta, je bil drugi pilot precej bolj mnoaiËen ‡ v teËaj se je vkljuËilo 734 udeleaencev (.tudentov). An­keto o izvedbi teËaja v drugem krogu je v celoti izpol­nilo 147 udeleaencev,21 kar je 20­odstotni odziv. Tudi v drugem krogu je bila veËina anketirancev aenskega spola (73,2 %), s povpreËno starostjo 43 let. Udeleaenci drugega kroga prihajajo iz razliËnih draav (Kanada, afri.ke draave, Filipini idr.), veËina pa jih je iz GrËi­je (84,4 %). V teËaju ni bilo udeleaencev iz Slovenije. Razen enega anketiranca so vsi anketiranci vkljuËe­ni v pedago.ko delo ‡ dva na podroËju pred.olske vzgoje, 31,4 odstotka anketirancev prihaja iz osnov­nih .ol, 49,1 odstotka pa iz srednjih .ol. Slaba dese­tina anketirancev (8,8 %) je visoko.olskih uËiteljev. Anketiranci lahko pouËujejo tudi na razliËnih ravneh izobraaevanja. V povpreËju imajo anketiranci 14,9 leta pedago.ke prakse. Anketiranci so se v mnoaiËni odprti spletni teËaj vkljuËevali iz razliËnih razlogov (slika 1). 21 Upoštevali smo le polno izpolnjene ankete. Podatke delno izpolnjenih anket (52) v analizi nismo upoštevali. Aeleli ste spoznati nov naËin uËenja. Aeleli ste spoznati vsebine MOOC. Niste poznali MOOC. Sodelovanje v MOOC je pomembno za profesionalni razvoj. Prijatelji so vam svetovali. Po nasvetu .olskega menedamenta. Slika 1: Razlogi za vkljuËitev v mnoaiËni odprti spletni teËaj Obojestransko so lahko izbrali enega ali veË ponu­jenih razlogov. Kot je razvidno iz slike 1, si je najveË anketirancev (67,3 %) aelelo spoznati vsebine teËaja in nov naËin uËenja. 3.3 Evalvacija teËaja Evalvacija teËaja je potekala na podlagi podatkov, ki smo jih pridobili iz sistema Moodle (N = 734) in po­datkov ankete o izvedbi predmeta (n = 147). Udeleaenci so v petih tednih opravljali razliËne naloge ‡ dejavnosti, ki so bile razliËno obseane in razliËno porazdeljene po tednih (preglednica 1). »eprav se je teËaj uradno konËal 21. junija 2014, so udeleaenci svoje obveznosti lahko opravljali tudi po konËanem teËaju, vendar brez pomoËi uËiteljev (mo­deratorjev). V preglednici 1 prikazujemo podatke o uspe.nosti udeleaencev na dan po uradnem koncu teËaja (22. junija 2014). Udeleaenec, ki je opravil vse tedenske dejavnosti, je prejel znaËko. Kot je razvidno iz preglednice 1, je obveznosti prvega tedna opra­vila le petina v teËaj vkljuËenih udeleaencev (20,3 %), vse obveznosti pa je opravilo le 6,9 odstotka udeleaencev. Podatki so zbrani na podlagi podatkov vseh udeleaencev v Moodlu. Preglednica 1:Uspe.nost udeleaencev po tednih Po podatkih zakljuËevanja dejavnosti, ki smo jih pridobili na podlagi poroËil v Moodlu 11. julija 2014, 71,1 odstotka udeleaencev ni konËalo niti ene de­javnosti, medtem ko je 67 udeleaencev opravilo vse dejavnosti. Uspe.nost je tako nekoliko veËja, kot je bila ob koncu teËaja (preglednica 1), saj je med 22. junijem in 11. julijem opravilo teËaj .e dodatnih 16 udeleaencev. Glede na to, da nekateri avtorji (npr. De­vlin, 2013, in Kolowich, 2013) opozarjajo na napaËen pristop pri presoji uspe.nosti mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev, saj veliko udeleaencev v teËaj le vsto­pi, preleti nekaj vsebin, nima pa namena opravljati predvidenih obveznosti, smo uspe.nost udeleaencev preraËunali glede na .tevilo udeleaencev, ki so za­kljuËili vsaj eno dejavnost ‡ tak.nih udeleaencev je bilo 212 (11. 7. 2014). Tako je vseh 25 dejavnosti opra­vilo 31,6 odstotka potencialno dejavnih udeleaencev. Glede na to, da je iz poroËila mogoËe dobiti tudi podatke o .tevilu opravljenih dejavnostih (ne glede na to, ali so udeleaenci prejeli znaËko), smo lahko iz­raËunali tudi povpreËno .tevilo opravljenih dejavno­sti. Upo.tevajoË le udeleaence, ki so opravili eno ali veË dejavnosti, je povpreËni udeleaenec opravil 13,7 dejavnosti, kar je nekaj veË kot polovica vseh predvi­denih dejavnosti (54,8 %). Kot smo ae omenili, je sistem znaËko podelil udeleaencu, ki je opravil doloËene tedenske dejav­nosti (naloge). Opazili smo, da je bilo do statusa .opravljena naloga« in s tem pridobitve znaËk mo­goËe priti le s klikom na dokument (odpiranje doku­menta) in z odgovorom na forum, pa Ëeprav je bil to le znak ali beseda. Vsekakor gre za pomanjkljivost, ki ru.i kredibilnost potencialno podeljenih certifikatov o uspe.no opravljenem teËaju in jo bo treba odpraviti v tretjem krogu. Glede na raz.irjenost mnoaiËnih odprtih splet­nih teËajev ter velik osipu udeleaencev se tudi nam postavlja vpra.anje, od Ëesa je odvisna uspe.nost Preglednica 2:Medsebojna povezanost opravljenih dejavnostiz drugimi spremenljivkami22 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1. Opravljene dejavnosti 2. Spol ‡0,19* 3. Starost 4. Leta pouËevanja 0,65** 5. Ure dela pri teËaju 0,29** 6. Doseaena priËakovanja 0,23** 0,23** 0,17* 0,27** 7. Spretnosti uporabe IKT 0,32** 0,17* 8. TeËaj ‡napor 0,30** 0,21* 9. Moodle ‡nezahteven 0,23** 0,53** 0,30** 10. Splo.na ocena teËaja 0,20* 0,28** 0,78** 0,53** Opombi:* = statistiËno znaËilnakorelacijaprip =0,01;** = statistiËno znaËilnakorelacijaprip =0,05. udeleaencev. Da bi na.li odgovor nanj, smo uporabili podatke, pridobljene z anketo o izvedbi predmeta. V anketo smo zajeli 147 anketirancev, ki so vpra.alnik izpolnili v celoti; 57 anketirancev je imelo opravljene vse dejavnosti, kar pomeni 85,1 odstotka vseh pre­jemnikov znaËk in 38,8 odstotka anketirancev. Med anketiranci jih 32 odstotkov ni opravilo nobene de­javnosti, polovica anketirancev pa je opravila manj kot polovico dejavnosti. V preglednici 2 prikazujemo nekatere statistiËno znaËilne povezave med .tevilom opravljenih dejav­nosti in drugimi spremenljivkami. Tako so veË dejavnosti opravile aenske (‡0,19), udeleaenci, ki so v .tudij pri teËaju vloaili veË Ëasa (0,29), udeleaenci, ki so vi.je ocenili svoja priËakova­nja glede teËaja (0,23), in udeleaenci, za katere je bil Moodle nezahteven za uporabo (0,23). Udeleaenci, ki so opravili veË dejavnosti, so tudi vi.je ocenili sam teËaj (0,20). Zanimivo je, da Ëeprav je bilo med anke­tiranci, pa tudi med udeleaenci teËaja, manj mo.kih, so ti statistiËno znaËilno vi.je ocenili svoje spretnosti uporabe informacijsko­komunikacijske tehnologije (0,32). Udeleaenci, ki so bolj ve.Ëi uporabe informa­cijsko­komunikacijske tehnologije, so tudi vi.je oce­nili strinjanje s trditvijo, da je teËaj skladen z njihovi­mi priËakovanji. Z ob.irno anketo o izvedbi teËaja smo zbirali od­govore na .tiri skupine vpra.anj, in sicer so bila to: • vpra.anja, vezana na samo vsebino teËaja, • vpra.anja, vezana na delovanje moderatorjev in medvrstni.ko sodelovanje, 22 ©tevilke v prvi vrstici so enake .tevilkam iz prvega stolpca (tako npr. .tevilka 2oznaËuje .spol«, .tevilka7pa oznaËuje .spretnost uporabe IKT«). • vpra.anja, vezana na naËin izvedbe teËaja, • vpra.anja, vezana na dodatna orodja informacij­sko­komunikacijske tehnologije in povezave, ki so bila udeleaencem na voljo zunaj teËaja. Skupine vpra.anj smo s pomoËjo faktorske anali­ ze zdruaevali v nove spremenljivke (nove spremen­ljivke so vsebovale 1‡2 faktorja) in izvedli korelacij­sko analizo. Zaradi omejitve glede dolaine prispevka rezultate raziskave prikazujemo strnjeno. Doseaena uspe.nost pri teËaju je pozitivno pove­zana s trditvami o vsebinah teËaja, kar pomeni, da so udeleaenci, ki so razumeli vsebine, v njih videli uporabno vrednost in jih bodo uporabljali tudi v pri­hodnje, opravili veËje .tevilo dejavnosti kot tisti, ki vsebine niso prepoznali kot uporabno. Do podobnih ugotovitev smo pri.li tudi pri evalvaciji prvega kro­ga pilota, ko so udeleaenci pilota izpostavili pomen, ki ga dajejo razumljivosti in uporabnosti vsebin v posameznem teËaju (povpreËne ocene 4,6 na petsto­penjski lestvici) (FlorjanËiË & Lesjak 2014). Pozitivna statistiËno znaËilna povezava se je po­kazala tudi z mnenji o moderiranju ‡ veË dejavnosti so opravili udeleaenci, ki so vi.je ocenjevali trditve o vplivu moderatorja na opravljanje obveznosti. Rav­no tako so udeleaenci z veË opravljenimi dejavnostmi vi.je ocenjevali trditev o koristnosti medvrstni.kega komentiranja (angl. peer­to­peer), ki pozitivno vpli­va na uspe.nost njihovega dela (korelacijski koefici­ent 0,22). Zanimivo je, da se niso pokazale statistiËno znaËilne povezave z uvodnimi navodili in uvodni­mi video posnetki, za katere smo menili, da bodo udeleaencem v pomoË pri opravljanju obveznosti. So pa zato opazne statistiËno znaËilne povezave opravljenih obveznosti s tedenskimi video posnetki (0,26). Te smo v pilot vpeljali na podlagi evalvacije v prvem krogu, ko se je videokonferenËni sistem poka­zal kot primeren naËin komunikacije med udeleaenci (.tudenti) in uËiteljem. Uspe.nost udeleaencev je v pozitivno statistiËno znaËilni povezavi tudi z uporabnostjo tedenskih fo­rumov (0,34), tehniËno pomoËjo (0,18) in tedenskimi povzetki, ki so jih pripravili moderatorji (0,19). Ena izmed znaËilnosti mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev je tvorjenje skupnosti, kar smo opazili tudi v na.em primeru, ko se je uspe.nost udeleaencev po­kazala kot statistiËno znaËilno povezana s pripad­nostjo skupini (0,22). Pozitiven vpliv je imela tudi pestrost udeleaencev, saj so ti, kljub preteanemu delu Grkov, prihajali z vsega sveta. Glede na to, da je bilo iz GrËije veliko .tevilo udeleaencev, smo za njih v zadnjem tednu oblikovali poseben forum, v katerem je komunikacija potekala v gr.Ëini. Zato je treba ob tem izpostaviti pomen komunikacije v maternem je­ziku, ki udeleaencem olaj.a oblikovanje skupnosti. Glede na to, da se kaae statistiËno znaËilna po­vezanost udeleaencev z veË opravljenimi nalogami in vlogo moderatorjev, smo na podlagi dejavnosti vseh udeleaencev v tedenskih forumih naredili pri­merjavo njihove dejavnosti ‡ upo.tevali smo .tevilo objav v forumih. Rezultate primerjave prikazujemo na sliki 2. Udeleaenci so se v teËaj lahko vkljuËili dan pred zaËetkom izvedbe teËaja, z objavami pa so lahko nadaljevali tudi po uradnem zakljuËku teËaja. Pred zaËetkom teËaja so udeleaenci prek foruma objav­ljali predvsem pozdrave iz svojih krajev ter aelje po uspe.nem delu, po konËanem teËaju pa so prek foruma oddajali povezave do svojih izdelkov, ki so bili del teËajne obveznosti. Udeleaenci so bili najbolj dejavni v prvem tednu, nato pa se je njihova komuni­kacija prepolovila in do konca izvedbe ohranjala na pribliano isti ravni. Upadanje intenzivnosti komuni­kacije je opazna tudi pri uËiteljih (moderatorjih). Za­nimivo je, da je upad dejavnosti uËiteljev na forumu manj.i (‡35,839x) od upada dejavnosti udeleaencev (‡91,929x). Podobno povezavo smo ugotovili ae pred leti, ko smo opravili raziskavo med .tudenti poslovne .ole (SulËiË & SulËiË 2007). UËitelj/men­tor/moderator ima namreË velik vpliv na dejavnost .tudentov (udeleaencev) in poslediËno tudi na nji­hovo uspe.nost (upadanje .tevila doseaenih znaËk ‡ slika 2). 4 SKLEP Odprto spletno mnoaiËno izobraaevanje, Ëetudi ni vedno odprto, pa tudi ne mnoaiËno, postaja vse bolj zanimivo za visoko.olsko izobraaevanje, kot tudi za podjetni.ko korporativno usposabljanje. Nekateri v Slika 2: Primerjava aktivnosti .tudentov (udeleaencev) in uËiteljev spletnem mnoaiËnem izobraaevanju vidijo moanosti podpore vseaivljenjskemu izobraaevanju, drugi pa svarijo pred morebitnimi praznimi predavalnicami in spornim pridobivanjem diplom dvomljivega izvo­ra. Kritiki izpostavljajo tudi velik osip udeleaencev tovrstnih teËajev, saj se veliko udeleaencev vanje vkljuËi zaradi radovednosti, nekateri pogledajo le vsebine, ki jih zanimajo, le manj.i delea pa tudi opravlja .tudijske obveznosti in se v akreditiranih teËajih (predmetih) poteguje za certifikat ali potrdilo o opravljenih .tudijskih obveznostih. Ne glede na vse zagovornike in kritike mnoaiËnega odprtega spletnega teËaja sku.amo v projektu Hands­On ICT razviti model tovrstnih usposabljanj, ki bi bil namenjen uËiteljem na vseh ravneh izobraaevanja. UËitelji bi z vkljuËevanjem v mnoaiËne odprte spletne teËaje razvijali svoje spret­nosti uporabe razliËnih kreativnih metod pouËeva­nja, povezanih z uporabo informacijsko­komunika­cijske tehnologije, in jih tudi uporabili pri svojem delu. Na podlagi izku.enj v prvem krogu pilota, v katerem je sodelovalo le 18 udeleaencev, smo v dru­gem krogu projekta ponudili nove vsebine in v teËaj privabili kar 734 udeleaencev. Pri naËrtovanju in iz­vedbi drugega kroga pilota smo upo.tevali izsledke evalvacije prvega kroga. Z izvedbo drugega kroga smo ugotovili: • Draijo ugotovitve res mnoaiËnih teËajev, ko vse obveznosti opravi le manj.i del v teËaj vkljuËenih udeleaencev ‡ v na.em primeru je teËaj opravilo 9 odstotkov udeleaencev, oziroma 31,6 odstotka ti­stih, ki so opravili vsaj eno dejavnost. Na.i podat­ki tudi potrjujejo teanje zagovornikov mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev, da je treba spremeniti naËin vrednotenja uspe.nosti udeleaencev teh teËajev. • Ena izmed pomembnih znaËilnosti mnoaiËnih odprtih spletnih teËajev je tvorjenje skupnosti, ki pozitivno vpliva na uspe.nost zakljuËevanja teËa­ja. Pri tem ima .e poseben pomen moanost komu­nikacije v maternem jeziku. S tem seveda odpi­ramo vrata uvajanju slovenskih odprtih teËajev, ki mogoËe, zaradi velikosti populacije, ne bodo tako mnoaiËni, lahko pa v skupnost poveaejo slo­vensko govoreËe udeleaence tudi zunaj draavnih meja. • Uspe.nost zakljuËevanja teËaja je povezana z vse­binami teËaja ‡ te morajo biti sodobne, zanimive in uporabne. • Velik pomen za uspe.no opravljanje teËaja imajo uËitelji ‡ zaradi mnoaiËnosti se v mnoaiËnih od­prtih spletnih teËajih klasiËno vlogo mentorja, ki izvaja tudi vsebinsko podporo udeleaencem, zamenjujejo moderatorji, ki vsaj delno odpravijo velik osip. Bo pa treba v prihodnje podrobneje opredeliti in raziskati vlogo moderatorja. »eprav evalvacija izvedbe teËaja v celoti .e ni konËana, lahko ae zdaj trdimo, da bo treba najveË napora vloaiti v izbolj.anje mentorske podpore in v bolj.e sledenje opravljanih obveznosti. ObstojeËi naËin podeljevanja znaËk nikakor ni ustrezen. Pred­vsem Ëe se bo udeleaencem, ki so uspe.no opravili teËaj, podeljevalo certifikate, ki bi jih morebiti aeleli uveljavljati v sistemu formalnega izobraaevanja ali pri delodajalcu. 5 LITERATURA IN VIRI [1] Baggaley, J. (2013). Reflection MOOC rampant. Distance Education, 34(3), 368‡378. [2] Cuzack, Alex. (2014). MOOC INFOGRAPHICS. MOOCs ‡ Think Massively. Objavljeno na http://moocs.com/index.php/ category/mooc-infographics/ (zadnji ogled 8. 2. 2014). [3] Devlin, Keith. (2013). MOOCs and the Myths of Dropout Rates and Certification. Objavljeno na http://www.huffing­tonpost.com/dr-keith-devlin/moocs-and-the-myths-of­-dr_b_2785808.html (zadnji ogled 11. 7. 2014). [4] EdSurge. (2013). MOOCs in 2013: Breaking Down the Num­bers. EdSurge News. Objavljeno na https://www.edsurge. com/n/2013-12-22-moocs-in-2013-breaking-down-the­-numbers (zadnji ogled 8. 2. 2014). [5] Elias, T. (2011). Universal instructional design principles for mobile learning. The International Review of Research in Open and Distance Learning, 12(2), 143‡156. [6] FlorjanËiË, V. & B. Lesjak. (2014). MOOC kot priloanost za razvoj kompetenc kreativne rabe informacijske tehnologije v pouËevanju Informatika ‡ neizkori.Ëeni dejavnik razvoja : zbornik. 1. izd. Ljubljana: Slovensko dru.tvo Informatika, 66‡76. [7] Halawa,S.(2014).MOOCdropouts‡Whatwelearnfromstu­dents who leave. University World News. ©t. 00328, 11. julij 2014. Objavljeno na http://www.universityworldnews.com/ article.php?story=20140708163413797 (zadnji ogled 15. 10. 2014). [8] Kolowich, S. (2014) George Siemens Get Connected. The Chronicle of Higher Education ‡ Technology. Pridobljeno 3. 7. 2014 s spletne strani http://chronicle.com/article/George­-Siemens-Gets-Connected/143959/. [9] Marc, C. & Barbera, E. (2013). Learning Online: Massive Open Online Courses (MOOCs), Connectivism, and Cultural Psychology. Distance Education 34 (1) (May): 129‡136. [10] Naidu, S. (ur.). (2013). Editorial: Transforming MOOCs and MOORFAPs into MOOLOs. Distance Education 34 (3): 253‡255. [11] Rivard, R. (2013). Measuring the MOOC Dropout Rate. Insi­ [14] SulËiË, V. (2010). The key factors for acquired knowledge de Higher Ed. Objavljeno na http://www.insidehighered.com/ through e-learning. Int. J. of Innovation and Learning, 2010 news/2013/03/08/researchers-explore-who-taking-moocs- Vol. 7, No. 3, str. 290‡302. -and-why-so-many-drop-out (zadnji ogled 9. 2. 2014). [15] SulËiË, V. & A. SulËiË. (2007). Can Online Tutors Improve the [12] Siemens, George. (2014). Connectivism: A Learning Theory Quality of E-Learning? Issues in Informing Science and Infor­ for the Digital Age. elearnspace.org. Objavljeno na http:// mation Technology. Str. 201‡210. www.elearnspace.org/Articles/connectivism.htm (zadnji ogled [16] Thrun, S. (2013). Self-Driving Education. The Huffington Post. 9. 1. 2014). Objavljeno na http://www.huffingtonpost.com/sebastian­ [13] SulËiË, V. (2008). E-izobraaevanje v visokem .olstvu. Koper: -thrun/selfdriving-education_b_4676484.html (zadnji ogled 4. Univerza na Primorskem, Fakulteta za management. 2. 2014). • Viktorija FlorjanËiË, izrednaprofesorica za podroËje poslovne informatikein menedamentav izobraaevanju,je zaposlena naFakulteti za management Univerze naPrimorskem. Raziskovalnosenafakulteti ukvarjapredvsemsprouËevanjem uporabe informacijsko-komunikacijske tehnologijenapodroËju izobraaevanja.Je Ëlanica raziskovalnega programa .Management izobraaevanja in zaposlovanje v druabi znanja« na fakulteti, vkljuËena pa je tudi v druge raziskovalne projekte s podroËja informacijsko-komunikacijske tehnologije,v sklopu katerihprouËuje razliËne izzive,pred katere nas uporaba postavlja informacijsko-komunikacijska tehnologija.Nafakultetije nosilkapredmetovspodroËja poslovne informatikena dodiplomskemin podiplomskem .tudijuter mentorica .tevilnim diplomantom dodiplomskega in podiplomskega .tudija. Razmerja med telekomunikacijskimi operaterji in kakovost internetnegaprikljuËka konËnega uporabnika Matjaa Savnik,Level3, Bleiweisova cesta30, 1000 Ljubljana Tilen Savnik,VMurglah 88, 1000 Ljubljana matjaz.savnik@level3.com; tilen.savnik7@gmail.com IzvleËek Uporabniki interneta vËasih opazimo,da nam povezavado doloËenih spletnih strani deluje poËasnejekot obiËajno.Tosi razlagamozobremenjeno­stjo ciljnega spletnega streanika ali telekomunikacijskih, internetnih povezav. »e odmislimo potencialne omejitve na infrastrukturi cilja oziroma spletnega mesta,skaterim aelimo komunicirati, nam za analizo ostane.e transportna infrastruktura,vkateri lahko sodeluje nepregledna mnoaica operaterjev,vsakssvojimi lastnostmiin omejitvami,zakaterelahkopredpostavimo,daimajodoloËenvplivna kakovostna.einternetne povezave. Zanima nas, kako se kaae vpliv teh nevidnih posrednikov pri kakovosti na.e internetne povezave. Kakovost internetne povezave se ne pozna samo pri hitrosti nalaganja spletnih vsebin.Pri uporabi interneta za telefonske govorne klice hitro obËutimo, kako pomembni so tudi drugi komunikacijski parametri, kot so zakasnitve na liniji ali nihanje odzivnih Ëasov. (Sportack, 2005) Problem kakovosti internetne povezave obstaja, vendarne povsodin vedno.Zrazvojemin investicijami operaterjevv omreajain storitveje vedno manj navzoË. ©e najveËkrat ga zaznamo pri vzpostavljanju internetnih telefonskih in video klicev v druge draave. VËlanku smo pristopilikraziskovanju razmerij med telekomunikacijskimi operaterji za zagotavljanje storitve interneta.Lokalniinregijski operater­ji na svojem geografsko omejenem trai.Ëu vstopajo v ekonomske in tehniËne relacije, ki vplivajo na kakovost internetne povezave konËnega upo­rabnika.1Tasevsegaozadjainternetne povezavenitine zaveda.CiljËlankajevsajdeloma pojasnititoozadjeinna praktiËnemprimeru demonstri­rati potek internetnih tokov med uporabniki in poljubno izbranim ciljnim spletnim mestom. Rezultati meritev zakasnitev povezave do spletnega portala RTV SLO s sondo Ripe Atlas na Hrva.kem niso pokazali veËjih teaav. DomaËi opera­terjisodobrovpetivmednarodniinternetniprometinnanjihovihpotehinprehodihneprihajadoveËjih zakasnitev. KljuËne besede: relacije med operaterji, lokalni in globalni operaterji, ekonomsko/tehniËno ozadnje za globalne internetne prometne tokove, ka­kovost internetnega prikljuËka konËnega uporabnika, Ripe Atlas. Abstract RelationshipsamongTelecommunications CarriersandtheQualityoftheEndUser‘s Internet Connection As internet users we sometimes notice that the connection to specific internet pages works slower than usual. Usually we think this is related toaheavierloadofthetargetserveror telecommunication links.If potential bottlenecksontarget infrastructureandwebsitearedisregarded, the anylsis has to focus on the transport infrastructure, which comprises a multitude of carriers, each with its own characteristics and limita-tions.Wecan assumethishasaspecific influenceonthequalityofourinternet connection.Itisinterestingtoknowhowthis invisible middleman influence manifests on the quality of our internet connection. The quality of the internet connection does not only influence the speed at which webpages load. When using internet for voice calls, we quickly notice the importance of some other communication parameters such as latency or jitter (Sportack, 2005). The problem of internet connection quality remains but not everywhere and not all the time. With the development and investment of carriers intothe network and services, this comes into effect more and more rarely.We usually noticeit when settingup internet voice and video calls to other countries. In the article we approached the subjectof internet qualitybyresearchingrelationships between telecommunications carriers.On geographi­cally determined markets, localandregional carriers enter into economicand technicalrelationships that influencethe qualityoftheend users’ internet connection. The end users are not even aware of all the background of their internet link. The aim of the article is to describe the ba­sics of this background and to demonstrate the flow of internet traffic between users and a chosen target web site. Na ameri.kem govornem podroËju za ta pojem uporabljajo izraz QoE ‡ quality of experience. Measurements of the RTV SLO web portal latency using Ripe Atlas probes from neighboring Croatia did not show any significant problems. Domestic carriers are well integrated into the international internet traffic and there are no significant latencies identified on theirroutes and crossings. Keywords: Relations between carriers,Local and global carriers, Economic and technical background for global internet traffic flows, Qualityof the end user’s internet connection, Rip Atlas. 1 UVOD Gospodarstvo in druaba sta neposredno odvisna od vsebin in komunikacij, ki so dostopne prek interneta, pa naj bodo te javne ali pa za.Ëitene s kriptografskimi mehanizmi za zaseb­na omreaja.Povsodje internet temeljna komunikacijskain­frastruktura, prek katere se izmenjujejo vsebine.Posamezne gospodarske panoge so nastale samo zaradi interneta, kot sta online spletno igralni.tvo in internetna telefonija. PodroËje prouËevanja je ozadje oblikovanja po­datkovnih tokov v sodobnem .internetnem svetu«. Pokazali bomo, kako je tudi internet gospodarska panoga, v kateri obstajajo dinamiËne relacije med dobavitelji in kupci, ter da poslovni subjekti ravno tako kot v tradicionalnih ekonomskih panogah i.Ëejo naËin za optimizacijo svojega tranega poloaaja. Temeljna teza je, da ekonomsko in tehniËno ozadje teh odnosov vpliva na kakovost internetnega prikljuËka konËnega uporabnika, ki je ta sam obiËajno ne zna iz­meriti in celoviti oceniti, saj ne obstaja njegov enoliËni uporabni.ki profil. Za veËino uporabnikov zado.Ëa internet kot .prikljuËek« za elektronsko po.to in pre­gledovanje najbolj popularnih spletnih strani. Bolj zah­tevni uporabniki aelijo veËjo pasovno .irino za hitrej.e delo, za veËjo kakovost video posnetkov, morda celo video prenosov v aivo. Za .e bolj zahtevne mora biti internetna povezava stabilna, z majhnimi zakasnitvami do spletnih streanikov ter brez nihanj v odzivnem Ëasu. Namen preuËevanja je razumevanje ekonomskih odnosov med telekomunikacijskimi operaterji ter naËina, kako operaterji tehniËno usmerjajo internetne prometne tokove na podlagi teh razmerij. Cilj Ëlanka je ugotavljanje znaËilnosti in kakovo­sti internetne povezave poljubno izbranega, javnega IP­naslova. 2 INTERNETNA STORITEV IN INTERNETNI OPERATER KonËni uporabnik z internetnim operaterjem oz. ponudnikom (ISP ‡ internet service provider) skle­ne naroËni.ko razmerje za internetno storitev in ga ne zanimata naËin in ozadje, kako podatki prispejo na njegov raËunalnik. Banalizirano je za konËnega uporabnika internet .Google«, ki mu odgovori na vpra.anja in dostavi spletne vsebine, ki so za konËne­ga uporabnika veËinoma brezplaËne. Internetni ponudniki, veËji ali manj.i, sami niso lastniki pomembnega deleaa svetovnega interneta, saj je ta za kaj takega prevelik. Kaj je torej internetna storitev, ki smo jo kupili od ponudnika interneta? Je to samo prikljuËek v omreaje ali kaj veË? Internetno storitev bi lahko opredelili kot .po.tno« storitev med dvema lokacijama, pri Ëemer obe izpolnjujeta pogoj, da sta internetno povezani. Ta storitev pobere informacijo (IP­paket) z ene vstop­ne toËke (javni IP­naslov) in ga prenese na drugo stran (javni IP­naslov). Vendar nam na. operater lah­ko le zagotovi, da bo to poskusil izvesti po .svojih najbolj.ih moËeh«. Internetna storitev torej nikoli ne more biti celovita storitev, ker tudi internet ni celovit. Pri tem naletimo na teaavo. »e je opredelitev sto­ritve tako ohlapna in pomeni, da nam na. internetni ponudnik zagotovi le vstopno toËko v internet, ne pa tudi celotne povezave, ne vemo, ali je to dovolj dobro za na.e potrebe. »e poskusimo in nam storitev ustre­za, smo zadovoljni in jo bomo uporabljali. ZveËer, ko bodo internet hoteli uporabljati .e vsi drugi uporab­niki, bo storitev morda slab.a. »e se bo to ponavljalo, bomo morda celo zamenjali internetnega ponudnika; morda bo bolje, morda tudi ne. Storitev je vrste .po najbolj.ih moËeh« in ne .zagotovljena medoperaterska telekomunikacijska« storitev, kot je na primer klasiËna po.ta oziroma po.iljanje pisma. Podrobneje poglejmo zgodovino, ki je pomembna tudi za dana.nje razume­vanje poslovnih relacij med internetnimi operaterji. 3 RAZVOJ POSLOVNEGAMODELA SODELOVANJA TELEKOMUNIKACIJSKIH OPERATERJEV Dana.nji poslovni model internetnih operaterjev se je izoblikoval kot nadgradnja poslovnih modelov tradicionalnih komunikacijskih storitev, kot sta po.ta in fiksna telefonija. Najosnovnej.a storitev je posre­dovanje pisemske po.iljke, ki bolj ali manj nespreme­njena deluje .e danes. Podobno kot v primeru interneta gre tudi v pri­meru mednarodne po.tne po.iljke za udeleabo veË po.tnih organizacij v razliËnih draavah, ki morajo poslovati po splo.no sprejetih normah panoge, da po.iljka prispe do konËnega naslovnika. »e je na­slovnik pisma v isti draavi, lahko domaËa po.ta ure­di dostavo znotraj svojega omreaja, podobno kot pri internetu. »e pa je naslovnik nekje daleË, mora pi­smo prepotovati v tranzitu do naslovnikove po.te, ki nato poskrbi za konËno dostavo. Izvorna po.ta za­raËuna po.iljatelju poveËane stro.ke zaradi tranzita z draajo po.tnino, medtem ko med zaËetno in konËno po.to obiËajno ni zaraËunavanja. Po.te ocenjujejo, da se jim zaradi mednarodnih po.iljk niso bistveno poveËali stro.ki, saj za lokalno dostavo uporabljajo ae obstojeËo distribucijsko mreao. V primeru draave, kjer bi veËina njenih prebivalcev dobivala po.to iz tujine, sami pa bi je v tujino po.iljali veliko manj, bi nastopila teaava, saj po.ta ne bi imela veË prihodkov od po.tnine in morala bi posredovati draava s finan­ciranjem storitve v splo.no korist. Pri po.tni po.iljki torej: • po.iljatelj plaËa po.iljanje sporoËila, • po.tna organizacija po.iljatelja nosi stro.ke dosta­ve po.tni organizaciji naslovnika, • po.iljanje sporoËila v razliËne draave razliËno sta­ne in ima razliËen Ëas dostave, • po.iljanje veËjih ali teajih pisem je draaje. Razumljivo je, da se je prav na podlagi mednarod­nega poslovnega modela sodelovanja po.tnih opera­terjev izoblikoval tudi model poslovnega sodelova­nja operaterjev klasiËne telefonije. Podobno kot pri po.ti tudi pri tem nimamo la­stnika celotnega omreaja, temveË medsebojno pove­zana delna omreaja, zgodovinsko organizirana po ozemljih posameznih draav, ki med sabo izmenju­jejo promet. Podobno kot pri po.tni storitvi stro.ke klica plaËa le klicatelj. Podobno so stro.ki komu­nikacije razliËni glede na to, kam kliËemo in kako .teako« je sporoËilo, to je koliko Ëasa traja pogovor. Med telefonskimi podjetji velja dogovor (angl. Pee­ring agreement), ki doloËa, da si podjetji, zaËetno in konËno, medsebojno ne bosta zaraËunavali konËne dostave tujega sporoËila v svojem omreaju oziroma zakljuËevanja klica, Ëe bo le obseg klicev, ki jih ena stran po.ilja drugi in obratno, kolikor toliko enak. Nastale pa so ae doloËene dopolnitve sistema. Glede na to, da gre zdaj za tehnolo.ko naprednej.o stori­tev in je potrebna investicija v opremo in povezave, so podjetja zaËela natanËnej.e meriti obseg prometa v eno in drugo smer in nastali so kompleksni med­operaterski obraËunski modeli. Po deregulaciji in pojavu konkurence nacionalnih operaterjev je na­stala mnoaica novih operaterjev, ki imajo minimalne lastne infrastrukture in bi aeleli .e naprej delovati s Ëim manj.imi stro.ki. Seveda aelijo svojim kupcem ponuditi enakovredno storitev, to je brezplaËno za­kljuËevanje klicev v omreajih klicanih. Operaterji z veliko lastno infrastrukturo so se temu uprli, saj jim ti klici povzroËajo le dodatne stro.ke, ob tem da so zaËeli .e izgubljati svoje naroËnike, ki so pre.li na manj.e, cenej.e operaterje. Zaradi pojava nesoraz­merij obsega prometa so se zaËela oblikovati nova pravila. ZakljuËevanje oziroma terminiranje klicev v drugem omreaju je postala nova, zaraËunljiva med­operaterska storitev. Kakovost telefonskega klica je odvisna od kako­vosti omreaja enega in drugega operaterja in kako­vosti njune medsebojne povezave. »e je povezava pre.ibka, telefonskega klica morda sploh ne bo mo­goËe vzpostaviti, odvisno od obremenjenosti linij v tistem trenutku. Morda bo slaba tudi sli.nost klica. S pojavom telefonije postane pomemben element tele­komunikacij kakovost. Pri klasiËni telefoniji torej velja: • stro.ke klica plaËa le klicatelj (tako kot pri po.ti), • vsak operater nosi svoj stro.ek vzpostavitve medomreane povezave, to je tranzita do vhoda v omreaje klicanega, • klic v razliËne draave razliËno stane, • za dalj.e klice se obraËuna vi.ja cena, • medoperaterske pogodbe doloËajo obraËun ter­minacije klicev glede na sorazmernost izmenjane­ga prometa, • kakovost klica je odvisna od kakovosti medope­raterske povezave, tj. kako dobro se je na. opera­ter povezal na drugega. 4 SODELOVANJE OPERATERJEV ZA INTERNETNO STORITEV V primeru komunikacije znotraj omreaja domaËega operaterja podobno kot pri po.ti ali telefoniji celotno storitev izvede operater samostojno. Prek usmerje­valnikov se prena.ajo IP­paketi po vnaprej doloËeni poti, ki je doloËena z usmerjevalnim protokolom, ki ga uporablja operater (obiËajno OSPF). Operater je odgovoren, da se na nobenem delu omreaja ne pojavi zastoj prometa (angl. Congestion) in da so dostavlje­ni vsi IP­paketi. Za to storitev bi lahko dal operater jamstvo (SLA ‡ service level agreement), saj jo nad­zoruje v celoti in lahko poskrbi za dostavo sporoËila. V primeru, da je raËunalnik, s katerim se aelimo povezati prek interneta, zunaj tega .malega omreaja«, pa ne gre brez posredovanja IP­paketov prek veË av­tonomnih omreaij. Organizacija, ki skrbi za osnovno organizacijo v internetu oziroma medmreaju (za Evro­po Ripe, za Ameriko ARIN itd.), jih identificira prek dodeljene enoliËne numeriËne .ifre, ki jo imenujemo AS­.tevilka (angl. Autonomous System Number). 4.1 Medoperaterski usmerjevalni protokolBGP Ker ni internet niË drugega kot omreaje omreaij, se je podobno kot pri po.ti ali telefoniji moral izoblikova­ti tehniËni in poslovni model sodelovanja. TehniËni protokol za povezavo med avtonomnimi omreaji operaterjev, s katerim se sporazumeta robna usmerje­valnika sosednjih internetnih operaterjev, se imenuje BGP (angl. Border Gateway Protocol) (Tanenbaum, 2003). Trenutno uporabljani standard povezovanja vseh svetovnih omreaij je BGP­4. BGP je vektorski smerni protokol, ki usmerjevalniku, ki mora poslati IP­paket na neki ciljni naslov, pove, po kateri poti oz. po kak.nem sosledju avtonomnih omreaij bo paket potoval do cilja. Vsak BGP­usmerjevalnik stalno spo­roËa BGP­usmerjevalnikom v sose.Ëini posamezne poti za dosego posameznih ciljev, to je ciljnih IP­na­slovov. Ti so zdruaeni v skupine in so celotni naslov­ni bloki IP­naslovov, ki pripadajo drugemu operater­ju. Primer ogla.evanja poti: .Omreaje 171.64/16 je dosegljivo po poti {AS1, AS5, AS13}«. ObiËajno obstaja do konËnega naslova veË poti. BGP­usmerjevalnik domaËega operaterja je zabeleail vse ogla.evane moanosti poti za dosego cilja z ope­raterji, s katerimi ima na. domaËi operater vzpo­stavljeno povezavo. Poslovna odloËitev domaËega internetnega operaterja je, ali bo res izbral najkraj.o pot, ki je obiËajno tudi najhitrej.a, ali pa mogoËe tisto, ki je cenej.a. V protokolu BGP se parameter, s kate­rim povemo, da dajemo prednost doloËeni poti pred drugo, Ëeprav je druga kraj.a, imenuje lokalna prefe­renca (LOCALPREF) in je hkrati najvi.ja prioriteta, po kateri se usmerjevalnik odloËi za smer po.iljanja paketa (McKeown, 2014). S tem parametrom lahko uveljavimo doloËeno pot pred morebitnimi drugimi kraj.imi, ker je to pot prek na.e BGP­stranke, od ka­tere za promet prejemamo plaËilo. Slika 1: ParametrivBGP-usmerjevalniku,ki vplivajona izborpoti po.iljanja IP-paketa (McKeown,2014) Naslednji BGP­parameter je dolaina poti do cilj­nega IP­naslova (ASPATH). BGP­protokol bo sam predlagal najkraj.o pot. Vendar lahko operater s pa­rametrom ASPATH namesto za uporabnike najkraj.e poti do cilja odloËi, da bo usmerjal promet za doloËe­na ciljna omreaja po drugi poti. Predvsem za morda manj popularne destinacije, na katerih je malo upo­rabnikov in trano ne pomeni veliko, Ëe internetna po­vezava ne bo najbolj optimalna. Parameter MED (Multi Exit Discriminator) pride v po.tev, ko imamo svoj robni BGP­usmerjevalnik povezan na veË BGP­usmerjevalnikov sosednjega AS­omreaja (Molenaar, 2013). Slika 2: BGP-parameter MED (Networklessons.com, 2015) V primeru na sliki 2 bo usmerjevalnik v omreaju AS3 proti omreaju AS1 vedno nastopil po poti, ki je oznaËena z manj.im parametrom MED. V primeru na sliki 3 bo BGP protokol z upo.te­vanjem parametra ASPATH izbral pot, ki poteka od izvornega omreaja AS 6321 najprej do AS 7018 in nato do AS 3549 ter AS 12654, ker pride po tej poti le v treh skokih, kar je po podani shemi najmanj.e mogoËe .tevilo skokov. Slika 3: Dve moani potiiz omreajaAS6341do ciljnega IP-naslovav omreajuAS12654 (McKeown, 2014) 4.2 IP-tranzit in toËke izmenjave internetnega prometa Kako se torej oblikujejo stro.ki posameznih promet­nih poti? Operaterji morajo stalno vlagati v .iritev svojih kapacitet in pokritosti in razvil se je ob.iren ekosistem operaterjev in njihovih medsebojnih po­slovnih relacij. Poglejmo, kako se torej domaËi operater z ome­jenim teritorialnim dosegom poveae z drugimi, da doseae globalno pokritost moanih ciljnih destinacij. Ciljni IP­naslov lahko pripada neznanemu operaterju, s katerim na. operater nima vzpostavljene povezave. Lokalni operater se lahko v internet poveae razliËno. ObiËajno operaterji uporabljajo vsakega od teh naËinov v razliËnih razmerjih glede na specifiËni poloaaj oziro­ma moanosti in stro.ke. Lahko se poveae na veËjega operaterja in mu plaËa za tranzit do drugih omreaij. Lahko se poveae na ravni proste izmenjave prome­ta (angl. peering) na javni izmenjevalni toËki (public peering exchange point), ki povezuje veË operaterjev hkrati, ali pa s posamiËnim sosednjim operaterjem vzpostavi zasebno vzajemno povezovanje. Seveda tudi vzajemno povezovanje ni brez stro.kov, saj je tre­ba do povezave transportirati svoj promet ter plaËati za namestitev svoje omreane opreme in prikljuËek. Razmerje imenujemo ponudnik ‡ stranka (slika 4), ko stranka kupi od ponudnika storitev IP­tranzit s Ëim veËjo pokritostjo, tj. z dostopom do Ëim veËjega .tevila drugih omreaij. Svetlej.a pu.Ëica na sliki 4 prikazu­je smer zaraËunavanja storitve. Specializirani opera­terji za IP­tranzit pripadajo t. i. kategoriji Tier 1, ki jih oznaËuje kot operaterje na vrhnji ravni, ki niso veË v kupoprodajnem odnosu z nikomer nad njimi. Leta 1995 je skrb za osrednji del omreaja prevzelo dvanajst najveËjih telekomunikacijskih operaterjev, ki so raz­glasili neomejeno in brezplaËno izmenjavo podatkov med svojimi infrastrukturami. ZaraËunavanje prome­ta znotraj njihovih omreaij ni veË odvisno od razdalj, saj kupcem zaraËunajo samo vstop v svoja omreaja. V primeru na sliki 5 imamo veËnivojsko razmer­je, ki ni v poslovnem svetu telekomunikacij niË ne­obiËajnega. »eprav je posamezni operater lahko po­nudnik svojim strankam, je v razmerju do operaterja veËje velikosti .e vedno tudi stranka in plaËuje za tranzit prek omreaja svojega ponudnika za dostop v omreaje tretjega operaterja. Tudi operaterji Tier 1 tekmujejo s kakovostjo po­nudbe IP­tranzita. Tega merimo: • z velikostjo oz. .tevilom IP­naslovov, za katere lahko zagotovijo povezavo oz. jih ogla.ujejo kot naslove, s katerimi so povezani (slika 5); najveËji svetovni operater Tier 1 je ameri.ki Level 3, ki ogla.uje, da lahko zagotovi povezavo do katerega koli IP­naslova v povpreËno 1,75 skoka med AS­omreaji; • s kakovostjo, ki pomeni Ëim kraj.o razdaljo do ci­lja ter dejansko kapaciteto prodane pasovne .irine (npr. prikljuËek 10 Gpbs mora imeti zmoanost 10 Gbps tudi v konicah). To pomeni, da ni prodane veË kapacitete, kot jo je mogoËe zagotoviti. Lokal­ni operaterji si v odnosu do konËnih uporabnikov lahko privo.Ëijo, da prodajo veË kapacitet, kot jih imajo na voljo, nekateri si upajo nekajkrat .naviti svoja omreaja«, saj lahko priËakujejo, da vsi nji­hovi uporabniki ne bodo uporabljali internetne povezave v istem trenutku. Slika 6: Peering med dvema omreajema (levi in srednji, srednji in desni) (McKeown, 2014) ObiËajno tudi velja, da omreaja operaterja, s kate­rim smo vzajemno povezani, ne uporabimo za tran­zit do tretjega omreaja (slika 6). »e ima operater vzpostavljeno vzajemno sodelo­vanje s ciljnim omreajem, ga bo sku.al uporabiti in zato zanj v BGP­konfiguracijo postaviti ustrezno pri­oriteto pred plaËljivim IP­tranzitom. »eprav tudi to ni brez stro.kov, so pri velikih koliËinah ti relativno manj.i. Mednarodni peering postane v primerjavi proti enostavnemu nakupu IP­tranzita ekonomsko bolj upraviËen .ele pri kapacitetah, veËjih od 10 Gbps (Gasmi, 2015). Slika 7: Internetna izmenjevalna toËka (Norton, 2010) »e imata operaterja primerljiv obseg izmenjave prometa, se obiËajno poveaeta brez medsebojnega zaraËunavanja tega. ObiËajno se operaterji povezuje­jo na nevtralnem terenu, ki se imenuje internetna iz­menjevalna toËka (Internet exchange point) (slika 7). V Sloveniji imamo tako SIX (Slovenian Internet Exchange), sicer pa so med domaËimi operaterji najbolj popularni Frankfurt (DE­CIX), Amsterdam (AMS­IX), London (LINX) in Dunaj (VIX). Ekonomsko usmerjeni operater bo posamezne poti (ASPATHS) v BGP­usmerjevalniku oznaËil tako, da bodo imele prednost poti, ki mu jih ponujajo kup­ci (te poti so plaËane), nato poti, ki jih ima vzpostav­ljene prek vzajemne izmenjave prometa (te poti so zanj brezplaËne), ter .ele na koncu poti, ki mu jih omogoËa ponudnik v razmerju ponudnik ‡ kupec, to je IP­tranzit (te poti mora plaËati). Relacije operaterja do drugih operaterjev se obli­kujejo glede na njegovo velikost, velikost omreaja in .tevilo uporabnikov, obseg prometa, vrsto prometa oz. smer (ali ima svoje vsebine, ki jih aeli posredo­vati uporabnikom drugih omreaij, ali je samo po­sredovalec prometa in ima veË vhodnega kot izho­dnega prometa) ter kapitalsko moË oz. zmoanosti sklepanja dolgoroËnej.ih pogodb. Glede na to se operater sam odloËa, koliko sredstev bo namenil vzpostavitvi vzajemnega povezovanja ter kje, koli­ko in s katerimi tranzitnimi operaterji se bo povezo­val za .splo.no internetno povezljivost«, s katero bo omogoËil .e vse druge mednarodne povezave, ki jih sam neposredno ne more doseËi ali pa bi bili stro.ki zanje previsoki. »e raz.irimo na.o perspektivo od po.te prek kla­siËne telefonije do interneta, lahko povzamemo: • Stro.kov internetnega prikljuËka ne nosi le po.ilja­telj ali klicatelj, temveË oba, to je vsak, ki se naroËi na internetni prikljuËek pri operaterju. ObiËajno ta stro.ek ni obraËunan po koliËini prenesenih in­formacij, temveË kot meseËni pav.al, odvisen od kapacitete prikljuËka. • Vsak operater ima poleg stro.kov vzdraevanja domaËega omreaja .e stro.ke zunanjih povezav. • Kakovost internetne povezave zunaj omreaja do­maËega operaterja je odvisna od kakovosti nje­govih medoperaterskih povezav vseh vrst, od vzajemnega povezovanja do IP­tranzita. REALNA MERITEV KAKOVOSTI INTERNETNE POVEZAVE KON»NEGAIP-NASLOVA 5.1 SintetiËni test Najbolj poznana znaËilnost internetnega prikljuËka je pasovna .irina oziroma hitrost prikljuËka. Za tak.no meritev po navadi izberemo enega od .tevilnih test­nih streanikov, npr. Speedtest.net, ki nam na zahtevo s po.iljanjem in sprejemanjem testnih podatkov izmeri hitrost nalaganja in po.iljanja in po navadi .e zaka­snitev linije, merjeno z mreanim ICMP­ukazom ping. 5.2 Projekt SamKnows Malo bolj celovito sliko o delovanju svojega prikljuËka lahko dobimo, Ëe se prikljuËimo kateremu od merilnih projektov, ki nato samodejno nekajkrat dnevno meri osnovne parametre prikljuËka. Primer evropskega sponzoriranega projekta, pri katerem dobimo sondo brezplaËno domov, v zameno pa .ir.i skupnosti deli­mo parametre svoje povezave, se imenuje SamKnows (https://www.samknows.eu/). S sodelovanjem v pro­jektu dobimo nazorne in grafiËno obdelane podatke za nastavljivi interval preteklega obdobja, kot so hitrost, odzivni Ëas in .tevilo zavrnjenih zahtevkov DNS­streanika, stabilnost linije in stopnja izgube IP­paketov. Iz teh podatkov lahko ae bolj nazorno identifici­ramo delovanje internetnega prikljuËka in sledimo ter odkrijemo morebitne teaave. V primeru na sliki 8 smo tako konec marca in v zaËetku avgusta iden­tificirali teaave nekje na omreaju med domaËim pri­kljuËkom in testnim streanikom SamKnows. Ugiba­mo lahko, ali je to posledica zgostitve prometa in kje na poti je nastopila izguba IP­paketov. Slika 8: Dinamika dveh omreanih parametrov (JitterinPacketLoss)za domaËo sondo SamKnowsv preteklih .estih mesecih 5.3 RipeAtlas Ripe Atlas je projekt organizacije RIPE, evropske Ëla­nice ene od petih svetovnih organizacij RIR (Regional Internet Registries), ki skrbi za koordinacijo internet­nih aktivnosti (Gasmi, 2015). Projekt teËe ae od leta 2010 in omogoËa vsakomur, ki pri sebi gosti sondo Atlas, izvajanje naprednej.ih omreanih meritev. Pri tem lahko uporabi svojo ali katero koli drugo sondo ali skupino drugih javnih sond. Za izvajanje meritve mora uporabnik predhodno zbrati doloËeno .tevilo toËk, ki jih prisluai z razpoloaljivostjo svoje sonde v druaini sond RIPE. Za obseanej.o meritev je cena ozi­roma poraba zbranih toËk relativno veËja. Na svetu trenutno deluje veË kot osem tisoË sond (slika 9). Slika 9: Sonde RipeAtlaspo svetu (RipeAtlas, 2015) Poleg meritve ping lahko izvajamo .e meritve traceroute, DNS in SSL. Z meritvijo ping do svojega IP­naslova, na katerem je na primer prikljuËen na. spletni streanik, identificiramo odstopanje odziva z doloËene lokacije. Tega lahko podrobneje preuËimo s sledenjem poteka prometa od sonde prek tranzitnih usmerjevalnikov do domaËega prikljuËka. Ker zgo­stitve prometa in ozka grla obiËajno nastanejo na pre­hodih omreaja med operaterji, lahko s Ëasovnim opa­zovanjem prehodov in ustreznim filtriranjem iz zbra­nih podatkov razberemo, med katerimi operaterji ni vzpostavljena povezava ustrezne kakovosti. Razlog je lahko kapaciteta ali pa ae omenjeni protokol BGP, po katerem operater izbira pot, ki ni najbolj.a, iz dru­gih, morda stro.kovnih razlogov. 5.4 PraktiËni prikaz meritvez RipeAtlas Za ponazoritev si poglejmo opravljeni test kakovosti internetnih poti do spletnega portala RTV Slovenija (http://www.rtvslo.si/) iz vseh aktivnih sond Ripe Atlas na Hrva.kem2 (vseh sond na Hrva.kem je 54, od tega jih je bilo v Ëasu testa aktivnih 35). Kot je razvidno s slike 10, je promet v zadnjem koraku do ciljnega streanika pri.el prek dveh domaËih opera­terjev, T­2 in Amis (Si­Medinet), pri Ëemer je T­2 svoj mednarodni delea dobil prek tranzitnega operaterja Telia, Amis prek tranzitnega operaterja Cogent, pa tudi od internetne izmenjave v Zagrebu (CIX) in Du­naju (VIX). Diagram nam pokaae, kako razliËno poteka pro­met glede na domaËega operaterja posamezne son­de Ripe. Tako gre v primeru hrva.kega operaterja Metronet Telekomunikacije najprej do njegovega tranzitnega operaterja Interoute, od Interoute pre­skoËi na operaterja Telia, nato do T­2 in do ciljnega naslova. Skupaj v tem primeru promet prepotuje tri avtonomne sisteme. Na vsakem od prehodov med 2 Test je zanimiv, ker poleti na Hrvaškem letuje veliko Slovencev, ki jih portal RTV Slovenija zanima zaradi dnevnih novic. sistemi je poveËana verjetnost zgostitve prometa in s tem poveËanih zakasnitev in izgub paketov. »e pogledamo primer poti od sonde, ki pripada podjetju Altus, ki je podatkovni center v Zagrebu, vi­dimo, da gre promet najprej do hrva.kega operaterja Iskon, nato do T­HT (Hrvatski Telekom) in do med­narodnega vozli.Ëa VIX na Dunaju, kjer preskoËi v omreaje slovenskega operaterja Amis, ki pripelje pa­ket do ciljnega naslova v Ljubljani. Preden nadaljujemo, poglejmo .e, kako BGP ogla.uje izbrani ciljni naslov. Javni zavod RTV Sloveni­ja je registriran kot samostojno AS­omreaje (AS 47917). Kot vidimo na sliki 11, RTV ogla.uje svoj naslovni prostor neposredno dvema domaËima operaterjema, to sta T­2 (AS 34779) in Amis (AS 8591). VeË naslovov ogla.uje v T­2. T­2 je naprej povezan z dvema operater­jema Tier 1, to sta Level 3 (AS 3356) in Telia (AS 1299), Amis pa z operaterji Cogent (AS 174), Hurricane Elec­tric (AS 6939) ter NTT America (AS 2914). Ëe kje na tej poti nastajajo zgostitve, ki so posledica dinamiËnega dogajanja med operaterji, njihovimi dobavitelji ter politiko usmerjanja. Ripe Atlas nam vraËa rezultat meritve v obli­ki zapisa JSON. Iz podatkov lahko izlu.Ëimo, med katerima avtonomnima sistemoma verjetno obstaja zgostitev prometa, kar se kaae v veËjem skoku zaka­snitve na poti. To lahko pomeni, da operaterja nav­zven sicer nastopata kot povezana, morda prek njiju vodi celo najcenej.a tranzitna pot, vendar zmogljivo­sti te povezave iz ‡ najverjetneje spet ‡ ekonomskih razlogov niso ustrezne. Tranzitni IP­operater take vrste zlahka ponuja prikljuËek v svoje omreaje tudi za polovico ceneje kot vsi drugi, saj ima mnogo niaje stro.ke vlaganja v omreaje in .ibka razmerja z drugi­mi operaterji, ki bi mu lahko ponudili kakovosten, a verjetno draaji tranzit. Do poveËanih zakasnitev obiËajno prihaja ob po­veËanem internetnem prometu v veËernih urah, ko kapacitete vzajemnega povezovanja niso veË zado­stne za obseg prometa (Mooney, 2014) in usmerjeval­niki ne zmorejo pravoËasno obdelati vseh prispelih IP­paketov (slika 11). Z analizo podatkov Ripe Atlas lahko pridemo do informacij, na katerih prehodih med operaterji pri­haja do poveËanih zakasnitev, ki so lahko posledica premajhnih zmogljivosti enega ali drugega operater­ja oziroma pomanjkljivega naËrtovanja omreaja. 6 SKLEP Internet .e zdaleË ni samo povezava v omreaje vseh omreaij, ki ae nekako najde pot do cilja. Med opera­terji, ki danes zagotavljajo zmogljive .irokopasovne povezave, je vzpostavljen visoko dinamiËen eko­nomski model. Ekonomska razmerja med operaterji doloËajo tudi kakovost internetne povezave konËne­ga uporabnika. Cilj Ëlanka je analiza internetne povezave na iz­branem primeru s pomoËjo kratkega programa PHP in orodja Ripe Atlas. Aktualna tema v ZDA in Evropi je internetna nevtralnost.3 Tako v ZDA kot v Evropi so sprejeti nekateri zakoni, ki naj bi uredili podroËje nediskriminatorne obravnave posameznih vrst pro­meta znotraj omreaij posameznih operaterjev. Prin­cipi internetne nevtralnosti doloËajo, da operater znotraj svojega omreaja ne sme dajati prednosti eni vrsti prometa pred drugo. Vendar tudi Ëe operaterji spo.tujejo to doloËilo v svojem avtonomnem sistemu, .e vedno obstaja moanost za diskriminirano obrav­navo, preden pride do vstopa za njih preveË obreme­njujoËih vsebin v njihovo omreaje. Najbolj aktualno je neovirano sprejemanje spletnih video vsebin,4 pri Ëemer lahko posamezni operater omeji neaelene vse­bine s postavitvijo omejene kapacitete na povezavah z operaterji, ki v njegovo omreaje prina.ajo te vse­bine ( Hastings, 2014). Da se to v resnici dogaja, do­kazujejo dogodki Ëez luao. Netflix, najveËji svetovni ponudnik pretoËnih videov Ameriki, je pristal na poravnavo (Briel, 2014) in soinvestiral v nadgraditev povezave velikega operaterja Comcast ‡ poleg svoje­ga je torej nadgradil tudi njegovo omreaje.5 7 LITERATURA [1] AS Rank: Org Ranking. (2015). [online]. San Diego, California: Caida, Center For Applied Internet Data Analysis. Dostopno na http://as-rank.caida.org/?mode0=org-ranking (27. 3. 2015). [2] Briel, R. (2014). Netflix-inks-peering-deal-with-time-warner­-cable.V: Broadband TV news [online]. Dostopno na http:// www.broadbandtvnews.com/2014/08/21/netflix-inks-pee­ring-deal-with-time-warner-cable/ (27. 3. 2015). [3] Gasmi, S. (2015). Visualising RIPE Atlas Anchor Measure­ments. V: RIPE Network Coordination Centre. Dostopno na https://labs.ripe.net/Members/salim_gasmi/visualising-ripe­-atlas-anchor-measurements (27. 3. 2015). [4] Hastings, R. (2014). Internet Tolls And The Case For Strong Net Neutrality. V: BlogNetflix [online]. Dostopno na http:// blog.netflix.com/2014/03/inter net-tolls-and-case-for-strong­-net.html (27. 3. 2015). [5] Hurricane Electric BGP toolkit. [2015]. [online]. Fremont, Cali­fornia: Hurricane Electric Internet Services, 2015-. Dostopno na http://bgp.he.net/ (27. 3. 2015). [6] Karrenberg, D. (2014). Labske RIPE Atlas Analyser.V: LARA [online]. Dostopno na http://labske.org:8765/lara-traceroute/ (27. 3. 2015). [7] McKeown, N. (2014). An Introduction to Computer Networks. V:StafordOnline [online]. Dostopno na http://online.stanford. edu/course/intro-computer-networking-winter-2014 (27. 3. 2015). [8] Molenaar, R. (2013). How to configure BGP MED attribute. V: Networklessons [online]. Dostopno na http://networkles­sons.com/bgp/how-to-configure-bgp-med-attribute/ (31.3. 2015). [9] Mooney,M. (2014). .Chicken«,AGame Playedasa Childand by some ISPs with the Internet.V: Level3-blog [online].Do­stopno na http://blog.level3.com/global-connectivity/chicken­-game-played-child-isps-internet/ (27. 3. 2015). [10] Norton, W. (2010). Internet Service Providers and Peering v3.0. V: DrPeering International. Dostopno na http://drpee­ring.net/white-papers/Inter net-Service-Providers-And-Pee­ring.html (27. 3. 2015). [11] Sportack, M. (2005) TCP/IP first-step. 2. natis. Indianapolis. US:CiscoPress. [12] Tanenbaum, A. (2003) Computer Networks. 4. natis. New Jer­sey, US: Prentice Hall. [13] Taylor, M. (2014). Observations of an Internet Middleman. V: Level3-blog [online]. Dostopno na http://blog.level3.com/ global-connectivity/observations-inter net-middleman/ (27. 3. 2015). • Matjaa Savnikjevodjaprodajepri mednarodnem telekomunikacijskem operaterjuLevel3zaregijo Adriaticin Madaarska.Predtemjebil zaposlenpriproizva­jalcu telekomunikacijske opreme Cisco Systems, proizvajalcu programske opreme Oracle ter domaËem sistemskem integratorju Intertrade ITS. • Tilen Savnikje .tudentprvega letnikaFakulteteza elektrotehniko Univerzev Ljubljani.Predtemje konËal Gimnazijo Beaigradv Ljubljani;bilje Zoisov .tipendist. 3 »lanek Ofcom’s approach to net neutrality je dostopen na http:// stakeholders.ofcom.org.uk/binaries/consultations/net-neutrality/statement/ statement.pdf. 4 OTT ‡ over the top 5 »lanek .Monitoring quality of Internet access services in the context of net neutrality«, dostopen na http://berec.europa.eu/files/document_register_ store/2014/3/BoR%20(14)%2024%20Draft%20BEREC%20Report%20 on%20NN%20QoS%20Monitoring%20Report.pdf. Posrednik sporoËilv vlogipregledovalnika sporoËil Solrpri logistiËnem procesu Daniel K. Rudolf, Alen Vincelj, Nina Novinec ACTUAL Informacijske tehnologije,d.d.,Ferrarska ulica14, 6000 Koper daniel.kovacevicr udolf@actual-it.si; alen.vincelj@actual-it.si; nina.novinec@actual-it.si IzvleËek Pri razvoju informacijskih sistemovnapodroËju logistike pristani.kih dejavnostise podjetje ActualI.T.sreËujespotrebo .pediterjev,daimajo vpogledv stanje svojih posredovanih sporoËil (npr. delovna naroËila)v sistemLuke Koper. Zato aeli podjetje ugotoviti, katere tehnologije so najbolj ustrezne za posredovanjeinpregledovanje posredovanih sporoËil. Bistveni namen raziskovalnega prispevkajepregledatiin opisati obstojeËepo­srednike sporoËil ter obravnavati sestavne dele posrednika sporoËil in naËin, kako so aplikacije povezane med seboj. Cilj prispevka je ugotoviti, katera orodja za posredovanje in pregledovanje sporoËil so najbolj primerna za prikaz stanja raËunalni.kih sporoËil. Rezultati raziskave so pokaza­li, da je za izdelavo pregledovalnika raËunalni.kih sporoËil (elektronska izmenjava podatkov, EDI) najprimernej.a re.itev v obliki spletne strani, zgrajenazarhitekturnim vzorcemMVC,ki uporablja tehnologijoSolrza iskalnik. KljuËne besede: posrednik sporoËil,pregledovalnik sporoËil, Solr, EDI. Abstract Message Brokerin Solr Message Viewer RoleintheLogistics Process In the IT systems development of the port area logistics operations, the Actual IT company is faced with the forwarding agents’ need for insight into the status of their transmitted messages (e.g. working orders) in theLuka Koper system. Therefore, the company wants to determine which technologies are most appropriate for the transmission and viewing of transmitted messages. Therefore, the main purpose of this rese­arch paper is to review and describe the existing message brokers and address the components of a message broker and the way applications are related to each other. The aim of this paper is to determine which tools for message mediation and reviewing are best suited for displaying the status of computer messages. The results show that the most suitable solution for developing an electronic message viewer (Electronic DataInterchange -EDI)isintheformofa websitebuiltwiththeMVCarchitecturalpatternandusingSolrsearch technology. Key words: Message broker, Message viewer, Solr, EDI. 1 UVOD LogistiËni procesvsvojem izvajanju zahteva med drugim tudi uËinkovit pretok informacij od toËke izvora pa vse do toËke, ko pride neko blago do toËke potro.nje. V ta namen se je uveljavila elektronska izmenjava podatkov (EDI), ki zagotav­lja vsa sredstva za doseganje potrebnega usklajevanja pri podpori logistiËnega procesa. Informacijsko-komunikacijska tehnologija je pomembna pri elektronski izmenjavi podatkov, saj ponuja orodja, ki omogoËajo uresniËitev tak.ne vrste iz­menjave podatkov.Posrednik sporoËilje eno izmed orodij,ki v logistiËnem procesu omogoËa izmenjavo elektronskih spo­roËil med razliËnimi aplikacijami. Elektronska izmenjava po­datkov je bila definirana ae v devetdesetih letih prej.njega stoletja za izmenjavo podatkov med raËunalni.kimi sistemi in poslovnimi partnerji (Corbitt, 1992). Na splo.no je oprede­ljena kot .medorganizacijska raËunalnik v raËunalnik izme­njava poslovnih dokumentov v standardiziranih formatih« (Clifton, 1989). Raz.iritev te opredelitve vkljuËuje brezpa­pirno ali elektronsko trgovanje (Kimberley, 1991). Elektronska izmenjava poslovnih podatkov iz enega raËunalnika v drugega poenostavlja sodelo­vanje organizacije s strankami, distributerji, doba­vitelji, prevozniki in ponudniki storitev (Smalhei­ser, 1990). Elektronska izmenjava podatkov s svojo sposobnostjo posredovanja sporoËil poveËuje lastno uËinkovitost, da deluje bolj natanËno in z veËjo hitro­stjo. Elektronski prenos poslovnih dokumentov, kot so naroËilnice, ponudbe, raËuni in podatki o plaËilu, nadome.Ëa ustno in pisno komunikacijo (Raney in Walter, 1992). Elektronska izmenjava podatkov za svoje delova­nje potrebuje .tiri elemente (Corbitt, 1992): • elektronsko po.to za hitro medsebojno komunici­ranje, • .online« omreaje za zagotavljanje hitrega spo­roËanja, • elektronsko poslovno dokumentacijo, • standardne protokole za prenos datotek. Elektronsko izmenjava podatkov lahko razume­mo kot nadomestitev naroËilnic v papirni obliki z elektronskimi ekvivalenti. Elektronska izmenjava podatkov podpira vnaprej natisnjene obrazce ali po­slovne dokumente in jih po elektronski poti posre­duje med raËunalni.kimi aplikacijami (Clarke, 2001). Implementacija elektronske izmenjave podatkov poleg izbolj.ave izmenjave informacij lahko vodi tudi k poveËanju koliËine podatkov, prenesenih med druabami (Iskandar, 2000, str. 25). Ena od tehnologij, ki omogoËa hitro izmenjavo raËunalni.kih sporoËil med aplikacijami, je Service­Mix. Podjetje Actual I. T. se namreË pri razvoju infor­macijskih sistemov na podroËju logistike pristani.kih dejavnosti sreËuje s potrebo .pediterjev, da imajo vpogled v stanje posredovanih sporoËil. Ta povratna informacija oziroma pregled bi jim omogoËil pregled nad stanjem sporoËil. To pomeni, da v primeru, ko .pediter po.lje sporoËilo (npr. dispozicijo na kon­tejnerski terminal, manifest v carinsko upravo ipd.) in zaradi kakr.nega koli razloga ne dobi odgovora, nima pregleda, kak.no je stanje poslanega sporoËila. V ta namen bomo izdelali pregledovalnik sporoËil, ki je spletna stran, namenjena .pediterjem, s katero lahko pregledajo, kak.no je stanje njihovih poslanih sporoËil. V prispevku bomo zato analizirali sodobno pro­gramsko opremo in raËunalni.ke sisteme v logistiki z namenom izgradnje pregledovalnika sporoËil. Na podlagi teorije in prakse bomo v prispevku prika­zali arhitekturo programa oziroma spletne aplika­cije, ki se povezuje na posrednika sporoËil (Service­Mix), z namenom, da lahko pregledovalnik sporoËil .pediterju prikaae stanje njegovih poslanih sporoËil v Luko. 2 METODOLOGIJA Raziskavo smo izvedli z analizo literature in razvo­jem programske opreme. V prvem delu prispevka smo s pomoËjo analize obstojeËe literature opisali delovanje posrednika sporoËil ter pregledali prakso in uporabnost tehnologij glede posrednikov sporoËil. Pregledovalnik sporoËil smo zgradili sami s pomoËjo tehnologij ASP.NET, programsko opremo MVC 4 in pogonom Solr. Testirali smo delovanje pregledoval­nika sporoËil in na podlagi rezultatov testa bomo se­stavili okvir, v katerem smo predstavili vlogo pregle­dovalnika sporoËil v posredniku sporoËil. 3 RAZISKAVA POSREDNIKA SPORO»IL Posrednik sporoËil je sporoËilni sistem za aplikacije, ki vkljuËuje prenos sporoËil, pravila in oblikovanje (Computer Desktop Encyclopedia, 2014). Posrednik sporoËil je kot osrednje vozli.Ëe (central hub) na­menjeno okolju strank in zagotavljanju zmogljivosti raz.irjenega ESB (Enterprise Service Bus)1 ali arhi­tekturnega modela programske opreme za oblikova­nje in izvajanje komunikacije med seboj povezanih aplikacij v storitveno usmerjeno arhitekturo (SOA ‡ Service­Oriented Architecture),2 zaradi Ëesar je kontrola transakcij .e bolj pomembna v sestavljenih aplikacijah. Tak.na arhitektura posrednika sporoËil namreË omogoËa veËjo odzivnost na zahteve strank in povezovanje podjetij s poslovnimi strankami (Bu­siness Wire, 2006; PR Newswire, 2003). Posrednik sporoËil deluje kot streanik, ki sluai kot vmesnik med aplikacijami, ki omogoËa po.iljanje podatkov na drugo aplikacijo, nazaj na aplikacijo ali asinhrono med aplikacijami. Posrednik sporoËil iz­vaja operacije na sporoËila, ki jih prejme. Te operacije vkljuËujejo (Reinshagen, 2001; Huang, 2007; Msdn. Microsoft.com, 2014; Hohpe, 2003): • obdelavo glave, • varnostno preverjanje in .ifriranje/de.ifriranje, • napake in obravnavanje izjem, odzivanje na do­godke in napake, • usmerjanje od ene ali veË destinacij, 1 ESBje dodatek za podjetni.ko arhitekturno povezavo.To zagotavlja hitrejše, enostavnejše in bolj proano integracijo, ki omogoËa, da se integracija, ki bi jo izvedli, odzove na hitrost poslovanja (Credle idr., 2007). 2 SOA (Service-oriented architecture): pri Ëemer .Service-oriented« definira naËin povezovanja poslovne aplikacije in procese povezanih storitev. Zarhitekturne perspektive je SOA arhitekturni slog, ki podpira usmerjanje storitev. Zaradi tega na izvedbeni ravni SOA izpolnjuje uporabo standardov, ki temeljijo na infrastrukturi, programskih modelih in tehnologiji, kot so spletne storitve (Credle idr., 2007). • invokacijo, sklicevanje spletnih storitev za prido­bivanje podatkov, • preoblikovanje sporoËil na alternativno zastopanje. Namesto da aplikacije komunicirajo druga z dru­go, komunicirajo s posrednikom sporoËil. Aplikaci­ja mu po.lje sporoËilo ter mu zagotovi logiËno ime prejemnikov. Posrednik sporoËil pregleda aplikacije, ki so registrirane v skladu z logiËnim imenom, nato jim po.lje sporoËila. Komunikacija med aplikacija­mi vkljuËuje le informacije o po.iljatelju, posredni­ku sporoËil in predvidenih prejemnikih. Posrednik sporoËil ne po.ilja sporoËila samodejno v katero koli drugo aplikacijo (Msdn.Microsoft.com, 2014). Na sli­ki 1 je prikazana konfiguracija posrednika sporoËil. Uporaba posrednika sporoËil omogoËa prejemanje sporoËila z razliËnih destinacij na podlagi doloËitve pravilne destinacije in usmerjanja sporoËil na pravil­ne kanale (Hohpe in Woolf, 2004). Slika 1: Posrednik sporoËilpri posredovanju sodelovanja med sodelujoËimi aplikacijami (Msdn.Microsoft.com, 2014) Brez posrednika sporoËil bi morala biti vsaka kacijo in da dostavlja sporoËila. Povezava aplikacij z aplikacija posebej programirana, da kliËe drugo apli­namenom izmenjave sporoËil je prikazana na sliki 2. Slika 2: Povezava aplikacij za izmenjavo sporoËil brez posrednika sporoËil (Computer Desktop Encyclopedia, 2014) 3.1 Osnovna arhitektura posrednika sporoËil Za obdelavo sporoËil posrednik sporoËil omogoËa razvijalcem, da si doloËijo logiko na vmesni3 ravni. Prednost tega pristopa je, da je logika glede po.iljanja Vmesna raven (angl. middleware level) zagotavlja arhitekturo, ki sluai kot osrednja toËka za komunikacijo med vsemi aplikacijami (Computer Desktop Encyclopedia, 2014). sporoËil ume.Ëena na vmesni ravni in ni porazdelje­na med aplikacijami, tako da moramo v primeru, Ëe je treba spremeniti logiko po.iljanja sporoËil med aplikacijami, spremeniti le modul na vmesni ravni. Druga prednost tega pristopa je, da sta po.iljatelj in prejemnik nevezana (Anderson, 2006). Na sliki 3 je prikazana logika delovanja posrednika sporoËil in njegova osnovna arhitektura. Osnova pri usmerjevalni logiki posrednika spo­roËil so identiteta po.iljatelja (kdo je po.iljatelj), vrsta sporoËila ter vsebina sporoËila. Usmerjevalna logika je obiËajno napisana v jeziku, ki temelji na pravilih, kot je na primer pravilo o dostavi. (Npr. Ëe je bilo neko sporoËilo poslano iz enega sistema v drugi sis­tem, potuje najprej v posrednik sporoËil. Nato se to sporoËilo v posredniku obdela po doloËenih pravi­lih in se ovrednoti. »e se sporoËilo ovrednoti za ve­ljavno, se stanje sporoËila postavi v stanje, da je tre­ba sporoËilo poslati v drugo aplikacijo.) (Anderson, 2006) 3.2 Povezava med aplikacijamiv posrednikusporoËil »eprav raËunalniki med seboj komunicirajo na razliËnih ravneh, obstaja veliko razlik med razliËni­mi vrstami raËunalni.kih sistemov, ki sodelujejo med seboj, osnovni komunikacijski proces pa je relativno enoten in standardiziran (Weed, 2014). TCP/IP je niz komunikacijskih protokolov, ki omogoËajo, da raËu­nalniki med seboj komunicirajo na internetu. Njego­va dva glavna protokola sta TCP (protokol za krmi­ljenje prenosa) in IP (internetni protokol). Protokola TCP in IP doloËata, kako naj se naprave poveaejo z internetom in kako naj se podatki prena.ajo prek na­prav (Warren, 2012). Povezavo aplikacij v posredniku sporoËil omo­goËajo te komponente (Coles, 2013): • komunikacijski protokoli, npr. MQ,4 TCP/IP, HTTP; datoteËni sistem, SMTP, POP3 itd., Protokol MQ .Message Queues« ali Ëakalna vrste so programskoinaenirske komponente, ki se uporabljajo za medprocesno komuniciranje (IPC) ali za komunikacijo znotraj istega procesa. SpomoËjo posrednika sporoËil lahko logiko posameznega usmerjanja sporoËil definiramo ae na ravni posrednika sporoËil ali pa v Ëakalni ravni (queue level). • strukture in oblike zapisov podatkov, npr. binar­ni (C/COBOL), XML, industrijski (SWIFT, EDI, HL7), uporabni.ko definirani itd., • pravila za obdelavo sporoËil, npr. usmerjanje, spreminjanje, obogatitev, filtriranje, monitorira­nje, distribuiranje, razstavljanje, korelacija, zahte­vek/odgovor, objavi/naroËi, se.tevanje itd. Na podlagi zapisanega lahko ugotovimo, da: • aplikacije med seboj v posredniku sporoËil komu­nicirajo prek komunikacijskih protokolov; tipiËni protokoli v uporabi vkljuËujejo TCP/IP in proto­kole vi.je ravni, kot so FTP, SMTP in http; • prek komunikacijskega protokola aplikacije iz­menjujejo podatke obiËajno v strukturi in oblikah zapisov, znanih kot sporoËila; oblike teh sporoËil se lahko opredelijo iz struktur C ali COBOL copy­box ali pa preprosto uporabimo standardizirani format, kot je XML; • da poveaemo aplikacije skupaj, tako da so njiho­vi protokoli in sporoËila interoperabilni, je treba pravila za obdelavo sporoËil uporabiti v enem ali obeh sistemih, ki jih posku.amo povezati. Ta pravila so lahko relativno preprosta, na primer usmerjanje sporoËil z enega mesta na drugo ali transformacija ene oblike sporoËila v drugo itd. Primer pravila za obdelavo sporoËil v posredni­ ku sporoËil je prikazan na sliki 4. Primer prikazuje po.iljanje sporoËila iz enega sistema (aplikacije) v drug sistem prek protokola MQ, pri Ëemer se posla­no sporoËilo transformira v obliko XML. Slika 4: Vzorec posredovanjav posredniku sporoËil‡transformacija 3.3 Seznam posrednikov sporoËil Namen posrednika sporoËil je, da sprejme sporoËilo od aplikacije in izvede doloËene akcije na teh spo­roËilih. Poznamo razliËne posrednike sporoËil. • Apache ServiceMix je fleksibilni, odprtokodni kontejner oziroma .vsebovalnik«, ki zdruauje funkcije in funkcionalnosti Apache ActiveMQ, Camel, CXF in Karaf v moËno delujoËo platfor­mo, ki jo lahko uporabljamo za izgradnjo lastne integracijske re.itve (http://servicemix.apache. org/). • JBoss Messaging + FUSE Message Broker: JBoss­­MQ je zmogljiva, prilagodljiva platforma za po.iljanje sporoËil, ki zagotavlja varno dostavo informacij ter omogoËa internet stvari. JBoss lah­ko preprosto namestimo in upravljamo, pri Ëe­mer se lahko v kateri koli konfiguraciji razporedi mreaa posrednikov prek infrastrukture ne glede na to, ali gre za oblaËno ali hibridno konfiguracijo (http://www.jboss.org/products/amq/overvi­ew/). • Microsoftov BizTalk streanik zdruauje EAI (Enter­prise Application Integration) in integracijo B2B (Business­to­Business). BizTalk zagotavlja moËan spletni razvoj in izvedbo okolja, ki zagotavljata dolgotrajne poslovne procese tako znotraj pod­jetij kot med njimi. Posrednik sporoËil omogoËa standardni prehod za po.iljanje in prejemanje do­kumentov prek interneta, prav tako ponuja .irok nabor storitev, ki zagotavljajo celovitost podat­kov, dostavo, varnost in podporo (http://www. microsoft.com/en­us/server­cloud/products/ biztalk/default.aspx#fbid =6Gd_vzTYZ8Q). • Oracle Message Broker ima pomembno vlogo pri Oraclovih sistemih EAI (Enterprise Application Integration). Gre za prilagodljivo in odprto plat­formo, idealno za vkljuËevanje strate.kih aplika­cij, e­poslovanja ali obstojeËih sistemov. Oracle Message Broker omogoËa odprt, asinhron, sistem­sko neodvisen, sporoËilen komunikacijski meha­nizem (http://docs.oracle.com/cd/A87860_01/ doc/ois.817/a65435.pdf). • Posrednik sporoËil JORAM vkljuËuje Java im­plementacijo specifikacije JMS 1.1 (Java Message Service API). To omogoËa dostop do zelo poraz­deljenega MOM (Message Oriented Middleware tehnologija). Projekt JORAM se je zaËel ae leta 1999 in je odprtokodna programska oprema, izda­na pod licenco LGPL od leta 2000 (http://joram. ow2.org/). • RabbitMQ (Mozilla Public License): Gre za aplika­cijo za robustno po.iljanje sporoËil, preprosto za uporabo (pokriva knjianice programskih jezikov C#, Python, Java, Ruby in PHP). Deluje na vseh veËjih operacijskih sistemih in podpira veliko .tevilo razvojnih platform. Na voljo sta odprto­kodna in komercialno podprta razliËica (http:// www.rabbitmq.com/). Drugi uporabni posredniki sporoËil so tudi: • Niklas message broker (http://www.copernicus. nl/), • Python Message Service: (http://pubsub.source­forge.net/), • WebSphere Message Broker: (http://www­03. ibm.com/software/products/en/ibm­integrati­on­bus), • SAP PI: (http://scn.sap.com/docs/DOC­41766), • Sapo Broker: (http://oss.sapo.pt/), • Spread Toolkit: (http://www.spread.org/), • Axway integration Broker: (http://www.axway. com/products­solutions/integration/integrator). »e skrbno pregledamo, kaj ponujajo odprtokodni in licenËni posredniki sporoËil, hitro ugotovimo, da ServiceMix zagotovo ne bi bil prva izbira za razvoj aplikacij v smislu namizne programske opreme. Ven­dar je v primeru, ko se spopadamo z bolj kompleks­nim okoljem, v katerem morajo sodelovati razliËne aplikacije, ServiceMix primernej.i, saj lahko uËinko­vito .ublaai« breme. Uporaba standardiziranih sporoËil in natanËno opredeljenih pravil za obdelavo sporoËil nam poleg drugih koristi, ki jih prina.a uporaba komponente ServiceMix, pomaga razviti tudi re.itev (programsko opremo), ki bo v kompleksnem okolju delovala brez­hibno in bo povezovala razliËne aplikacije. 3.4 Posrednik sporoËil ServiceMix Apache ServiceMix je fleksibilni odprtokodni kon­tejner oziroma .vsebovalnik«, ki zdruauje funkcio­nalnosti Apache ActiveMQ,5 Camel,6 CXF7 in Karaf8 v moËno delujoËo platformo, namenjeno izgradnji lastne povezane re.itve (ServiceMix, 2014). Gre za odprtokodni ESB (Enterprise Service Bus), ki omo­goËa hitrej.o, enostavnej.o in bolj proano integracijo ter temelji na specifikaciji Java Business Integration (JBI). ServiceMix zagotavlja prilagodljivo razpore­ditev ter zanesljivost prek sporoËil, usmerjenih na .middleware« tehnologijo, kot so JMS (Java Messa­ging Service) ali standardi spletnih storitev. Service­Mix je zgrajen okoli specifikacije Java Business Inte­gration (JSR 208), ki doloËa, da vmesnik programske aplikacije (API) sporoËa storitve in usmerjevalnik, ki uporablja Java Management Extension, ravnata z vpra.anji, kot sta na primer uvajanje in nadziranje. Prednost ServiceMixa je, da omogoËa poslovno inte­gracijo z znatno niajimi stro.ki poslovanja (Davies in Strachan, 2005; Rick, 2005). 5 ActiveMQ: gre za posrednik sporoËil, ki implementira JMS API (Java Message Service). 6 Camel omogoËa izbolj.anje definiranja, usmerjanja in posredovanja pravil v razliËnih domensko specifiËnih jezikih, vkljuËno z Java Fluent API, Spring ali Blueprint XML Configuration datoteke ter Scala DSL.To pomeni, da dobimo pametno dokonËanje pravil usmerjanja v IDE, ne glede na to, ali je v Javi, Scala ali XML Editor. 7 CXF je okvir odprtokodne storitve. CXF pomaga pri izgradnji in razvoju storitev z uporabo .frontend« programiranja API, kot sta JAX-WS in JAX-RS. Te storitve lahko komunicirajo prek razliËnih protokolov, kot so SOAP, XML/ http, RESTful HTTP ali CORBA, in deluje prek razliËnih transporterjev, kot so HTTP, JMS ali JBI. 8 Ukazi Karaf omogoËajo ogled, start, stop, pridobivanje informacij o kontekstu in usmerjevalnikih Camel, ki potekajo v instanci Karaf. Glavne znaËilnosti ServiceMixa so (ServiceMix, 2014): • zanesljivo sporoËanje z Apache ActiveMQ, • sporoËanje, usmerjanje in modeli podjetni.ke in­tegracije (Enterprise Patterns Integration) z Apa­che Camel, • WS­* in RESTful spletne storitve z Apache CXF, • streanik OSGi, ki ga poganja Apache Karaf. ServiceMix vsebuje razliËne sestavne dele in stori­tve (Hanson, 2005). • Komponente storitev: ‡ usmerjanje, ki temelji na pravilih prek pogona Drools, ‡ implementira Web Services Notification, ‡ vkljuËuje podporo Business Process Execution Language (BPEL) za Web Services BPEL prek PXE (Preboot Execution Environment ‡ predza­gonska izvedba okolja), ‡ podpora za Java Connector Architecture, ‡ skriptna podpora, ki omogoËa katero koli speci­fikacijo Java. • Povezave SOAP: ‡ integracija z Apache Web Service Invocation Framework (WSIF), ‡ podpora za Java API, ki temelji na spletnih sto­ritvah XML, ‡ API za XML (StAX) prek ActiveSOAP. • Transportne povezave: ‡ podpora e­po.te prek JavaMail, ‡ podpora HTTP na streaniku ali pri odjemalcu, ‡ podpora JMS prek ActiveMQ, ‡ podpora FTP prek knjianice Jankarta Commons Net. Da bi standardizirali koncept ESB, je Java Com­munity Process (JCP) nastopil s standardom JBI. Ta opisuje vse sestavne dele, ki jih najdemo v konceptu ESB. Apache ServiceMix je med drugim ena izmed najbolj uporabnih in izvajalnih ESB, ki so zavezani k standardu JBI (Irriger, 2010). Slika 5 prikazuje raz­merje med JBI in ServiceMix, pri Ëemer ServiceMix vkljuËuje popolno posodo JBI (kontejner), ki podpira vse dele specifikacije JBI vkljuËno (Hanson, 2005): • s storitvijo normaliziranega sporoËila9 in usmerje­valnika, • z JBI Management Beans (MBeans),10 9 Normalized Message je v tem delu mi.ljen kot usmerjevalnik normaliziranega sporoËila, ki je del okolja JBI in je odgovoren za posredovanje sporoËil med komponentami JBI. 10 MBeans je nadziran objekt Java, podoben komponenti JavaBeans, ki sledi vzorcu zasnove specifikacije JMX. MBean so lahko naprave, aplikacije ali kateri koli drugi viri, ki jih je treba upravljati. • z nalogami za upravljanje in namestitev kompo­nent, • s polno podporo za uvajanje enot JBI z uvajanjem komponent JBI. VeËina procesov inicializacije ServiceMix, pro­ cesov aktivacije in procesov izmenjave sporoËil vkljuËuje neko obliko komunikacije in/ali interakcijo s sestavnimi deli, ki temeljijo na JBI (Hanson, 2005). Storitve JBI (slika 5) vkljuËujejo transformacijske, usmerjevalne in korelacijske storitve. Pri komponen­tah pa se standard JBI fokusira samo na osnovno in­frastrukturo. Definira, katere komponente uporabiti, kak.na sporoËila so v sistemu in v kak.ni interakciji so. Oboje skupaj (storitve in komponente) pa podpi­rajo vzorce za izmenjavo sporoËil (Irriger, 2010). 3.5 Po.iljanje sporoËilv logistiËnem procesu Logistika je proces naËrtovanja, izvajanja in nadzoro­vanja uËinkovitega in stro.kovno uËinkovitega pre­toka in skladi.Ëenja surovin in blaga ter s tem pove­zanih informacij od toËke izvora do toËke potro.nje. Pri tem elektronska izmenjava podatkov zagotavlja sredstva za doseganje potrebnega usklajevanja pri podpori logistiËnih operacij z namenom upravljanja naroËil do dostave po.iljk (Daugherty, Germain in Droge, 1995). Konceptualni model elektronske iz­menjave podatkov v logistiËnem procesu prikazuje slika 6. Implementacija elektronske izmenjave podatkov ima pomembne koristi za vsa podjetja, ki sodeluje­jo v dobavni verigi. Prav tako je elektronska izme­njava podatkov bistvenega pomena za mednarodne .pediterje. Konceptualni model elektronske izmenja­ve podatkov prikazuje faze, ki pomagajo pri opre­delitvi strategije za njeno izvajanje v okviru podje­tja. Model na sliki 6 prikazuje vpliv sprememb na razliËnih ravneh znotraj druabe. Gre za .tiri osnovne ravni, ki so (od zgoraj navzdol): naËrtovanje, obliko­vanje, namestitev in podpora. Elektronska izmenjava podatkov na splo.no vpliva na kulturo podjetja, pra­kso upravljanja in naËin, kako je podjetje strukturira­no. Na ravni poslovnih procesov lahko elektronska izmenjava podatkov zahteva spremembe v opera­tivnih postopkih, podatkovnih vnosih, strukturi po­slovnih listin in naËinu pretoka informacij v podjetju. Informacijski sistemi morajo biti prilagojeni, ker ele­ktronska izmenjava podatkov pomeni uporabo po­sebnega prevajanja in komunikacijske programske opreme (Jackson in Sloane, 2003). 3.6 Pregledovalnik sporoËil, njegov namen, struktura in zgradba Namen pregledovalnika sporoËil je prikaz stanja spo­roËil, ki jih .pediterji po.iljajo med sistemi. ©pediterji pri posredovanju sporoËil prek posrednika sporoËil aelijo vedeti, kak.no je stanje njihovih sporoËil, ali je poslano, sprejeto ali je pri.lo do napake. Za izdela­vo pregledovalnika sporoËil smo uporabili napredne tehnologije: • programski jezik ASP.NET, • programski arhitekturni vzorec MVC (Model­Vi­ew­Controller), • pogon Solr. Spletno aplikacijo oziroma pregledovalnik spo­roËil smo ustvarili s pomoËjo programskega jezika ASP.NET s pristopom MVC 4, ki razdeli aplikacijo v Slika 5: JBI in ServiceMix (Hanson, 2005) Slika 6: Konceptualni model elektronske izmenjave podatkovv logistiËnem procesu (Jacksonin Sloane, 2005) tri med seboj povezane dele tako, da se loËijo inter­ne predstavitve informacij od oblike informacij, ki so predloaene ali sprejete od uporabnika (Reenskaug in Coplien, 2009; Burbeck, 1992). Osrednji del ‡ model ‡ je sestavljen iz podatkov aplikacije, poslovnih pravil, logike in funkcij. Pogled je lahko kateri koli izhod za predstavitev informacij, npr. grafikon, diagram, tabela. Tretji del je krmilnik, ki sprejema vhod in ga pretvori v ukaze za model ali pogled (Code Project, 2008). Uporabljeni pogon Solr nam omogoËa hitro iska­nje podatkov. Izbrali smo izredno znano, zmogljivo in hitro odprtokodno iskalno platformo. Solr je sa­mostojni iskalni streanik, ki z okolico (okoli.kimi sistemi, aplikacijami) komunicira s pomoËjo XML in HTTP. Komunikacija je omejena predvsem na podat­ke, povezane z indeksiranjem vsebin ali z izvedbo iskanja. Praviloma s pogonom Solr najprej izvedemo zaËetno indeksiranje vsebine in v nadaljevanju sproti indeksiramo vse dodatne podatke, ki se dodajajo k vsebini, ali pa izvajamo poizvedbe po vsebini. Kot smo ae navedli, je iskanje s pomoËjo pogona Solr iz­redno uËinkovito in hitro. Pri uporabi pogona Solr se praviloma sklicujemo na bogato specifikacijo sheme, ki nam omogoËa do­bro prilagodljivost ‡ predvsem pri obvladovanju in opisovanju razliËnih podroËij (npr. glava sporoËila, telo sporoËila) dokumenta. Iskalni pogon v svojem jedru uporablja za iskanje iskalno knjianico Luce­ne Java. Pogon trenutno uporabljajo aplikacije z .moËnimi« iskalnimi funkcijami; naj na.tejemo nekaj podjetij, ki uporabljajo pogon Solr v svojih aplikaci­jah: eBay, CISCO, NASA, CNET Chanell, Apple Inc. idr. Sam pogon Solr je aplikacija Java, vendar se vse interakcije s Solr izvajajo z objavo sporoËil prek pro­tokola HTTP (v JSON, XML, CSV ali v binarni obli­ki); ta interakcija je namenjena predvsem za indeksi­ranje dokumentov. Tudi pri iskanju pogon z okolico komunicira s pomoËjo protokola HTTP, z ukazom GET okoli.ki sistemi lahko dobijo rezultate v obli­kah JSON, XML ali v drugih formatih (Python, Ruby, PHP, CSV, C#, itd.). Za delovanje streanika Solr je tre­ba namestiti Java 1.5 in primeren aplikacijski streanik (kot je npr. Tomcat), ki podpira standard Servlet 2.4 (https://wiki.apache.org/solr/FAQ#General). V programskem jeziku ASP.NET Solr uporablja­mo s pomoËjo uvoaene knjianice SolrNet (zadnja do­stopna razliËica 0.4.0­beta2). Za izvedbo poizvedbe v Solr je treba ustvariti glavni krmilnik. Gre za kontro­lo, ki poaene poizvedbo Solr. Za krmilnik uporabimo ukaz, prikazan na sliki 7. Struktura glavnega krmilnika je sestavljena iz de­lov, ki po.lje podatke v arhitekturo View (MVC) za prikaz. Posamezna vrstica kode v glavnem krmilni­ku (slika 6) izvede te operacije: • var start: funkcija izraËuna (deklarira) na podlagi iskanega parametra (gre za parameter, na podla­gi katerega aelimo izvesti poizvedbo) in PageSize (PageSize doloËimo samostojno, doloËa pa, koliko strani naj se prikaae na eno stran), koliko strani Slika 7: Solr struktura glavnega krmilnika pregledovalnika sporoËil (Lastni vir, 2014) se bo prikazalo. Funkcijo uporabljamo zato, da lahko prikazno stran razdelimo na veË podstra­ni. Funkcija je koristna zaradi bolj.e preglednosti, ker je namen Solr prikaz veËjega .tevila podatkov v zelo kratkem Ëasu. • var prikaz: sestavlja veË delov, ki se zdruaijo in izvedejo poizvedbo (vrstni red sestavnih delov ni pomemben). FilterQueries vrne parametre, ki jih je vnesel uporabnik, da na podlagi teh izve­de poizvedbo. Start vrne rezultat, koliko strani se bo prikazalo na eno stran. Rows vrne .tevilo vseh strani, ki jih bo aplikacija prikazala na strani. Or­derBy pove aplikaciji, kako naj sortira podatke iz iskanega parametra. Sortiranje (OrderBy) dekla­riramo pred glavnim krmilnikom, v katerem do­loËimo, kako naj se posamezni parameter sortira (nara.ËajoËe ali padajoËe). • var pregled: prav tako sestavlja veË elementov, ki se zdruaijo v celoto, ki jih po.ljemo v prikaz. ANALIZA VLOGE POSREDNIKA SPORO»IL VPREGLEDOVALNIKU SPORO»IL Posrednik sporoËil je kot arhitekturni vzorec name­njen validaciji, transformaciji in usmerjanju sporoËil. Posrednik sporoËil omogoËa komunikacijo med apli­kacijami, zato da si te lahko izmenjujejo sporoËila. Za analizo smo uporabili posrednik sporoËil Service­Mix. Kombinacija funkcij ServiceMix nam omogoËa preprosto definiranje usmerjanja in posredovanja pravil v razliËnih programskih jezikih z namenom preprostega posredovanja sporoËil. Slika 8 prikazuje vlogo posrednika sporoËil, ki jo ima do pregledoval­nika sporoËil Solr. Namen pregledovalnika sporoËil je, da uporabni­ku pri po.iljanju sporoËil iz ene aplikacije v drugo pri logistiËnem procesu omogoËi pregled stanja njegove­ga sporoËila. SporoËilo je bodisi sprejeto, zavrnjeno ali v pregledu. Pregledovalnik sporoËil deluje po po­stopku (glej sliko 8): 1. Izvorni sistem po.lje sporoËilo v posrednik spo­roËil (ServiceMix). 2. Posrednik sporoËil sprejme, shrani in obdela po­slano sporoËilo ter po.lje sporoËilo po doloËenih pravilih drugi aplikaciji. 3. Posrednik sporoËil vsa prejeta sporoËila .logira« oziroma zapi.e v dnevnik zapisov. 4. Shranjena sporoËila v posredniku sporoËil pogon Solr po prej opredeljeni shemi indeksira vsa spo­roËila. 5. ©pediter se prijavi v pregledovalnik sporoËil (Message Viewer). 6. Prijavljeni .pediter vpi.e interno .tevilko (interna .tevilka je .tevilka dokumenta, ki jo je ustvarila njegova aplikacija, ko je ustvaril sporoËilo, ki ga je poslal v lu.ki sistem) v pregledovalnik sporoËil za pregled stanja poslanega sporoËila v lu.ki sistem. Slika 8: Posrednik sporoËil SMXv vlogi pregledovalnika sporoËil Solr 7. ©pediterjeva zahteva za poizvedbo se izvede prek protokola HTTP. 8. Pregledovalnik sporoËil s pomoËjo pogona Solr ustvari poizvedbo, s katero bo pridobil zahteva­ne podatke iz baze posrednika sporoËil. V ozad­ju pogona Solr deluje pogon Lucene,11 ki vsebuje knjianico za izvajanje funkcij Solr (poizvedb). 9. V ozadju pregledovalnika sporoËil in pogona Solr je postavljen spletni streanik Tomcat, ki prek pro­tokola HTTP izvede poizvedbo, ki na podlagi in­deksiranih sporoËil iz posrednika sporoËil poi.Ëe iskano sporoËilo. Lucene: Gre za brezplaËno odprtokodno programsko knjianico, namenjeno priklicu informacij, napisano v Javi. Jedro Lucene zagotavlja indeksiranje in iskalno tehnologijo, kot so spellchecking (ponudi podoben iskani parameter, Ëe je iskani napaËno vnesen), napredne analize/tokanizacija itd. 10. Pregledovalnik sporoËil iz posrednika sporoËil pridobi podatke o stanju sporoËil glede na po­izvedbo, ki jo je .pediter zahteval prek pregledo­valnika sporoËil. Predlagani koncept pregledovanja sporoËil prek posrednika sporoËil omogoËa uporabnikom v logi­stiËnem procesu, da se informirajo glede stanja svojih sporoËil, ki jih po.iljajo v druge aplikacije. Funkcio­nalnost pogona Solr se je izkazala kot odliËen pristop za iskanje podatkov. Solr namreË lahko zelo hitro najde iskane podatke, kar je priporoËljivo za pregle­dovalnik sporoËil. Za logistiËni proces je namreË po­membna informacija o stanju sporoËila, s katerim se uporabniki (trgovski partnerji, ki si izmenjujejo spo­roËila, vzdraevalci sistemov in drugi, ki so vkljuËeni v logistiËni proces) informirajo, da lahko pravoËasno ukrepajo v primeru, Ëe pride do napake. 5 SKLEP Posrednik sporoËil je eno izmed orodij, ki v logi­stiËnem procesu omogoËa izmenjavo elektronskih sporoËil med razliËnimi aplikacijami, vendar ne omogoËa pregledovanja sporoËil glede na stanje spo­roËil oz. kaj se je zgodilo s sporoËilom, ki je bilo po­slano v neki drug sistem. ©pediterja, ki po.ilja spo­roËila med sistemi, pogosto zanima, kak.no je stanje njegovega sporoËila, ki ga je poslal v drug sistem. Z raziskavo smo pri.li do ugotovitve/rezultata, da je koncept pregledovalnika sporoËil v obliki spletne strani, ki pridobiva podatke iz posrednika sporoËil, najbolj ustrezen naËin posredovanja sporoËil. Vloga pregledovalnika sporoËila je v tem, da na posredni­ku sporoËil izvede poizvedbo in prikaae rezultate. Gre za rezultate, ki .pediterju kaaejo, kak.no je sta­nje njihovega poslanega sporoËila v drug sistem. Pregledovalnik sporoËil je zgrajen iz razliËnih orodij, prednost izbranega pregledovalnika sporoËil v obli­ki spletne strani pa je, da lahko deluje na svetovnem spletu, kar omogoËa .pediterjem, da do informacij glede stanja svojih sporoËil dostopajo s katero koli napravo, ki ima dostop do interneta. Druga pred­nost tak.nega pregledovalnika je uporaba tehnolo­gije Solr, ki omogoËa .pediterju, da v obseanem nizu sporoËil zelo hitro najde iskano vrednost. Ugotovi­li smo, da moramo biti pri izbiri orodij pozorni, da izberemo tista orodja, ki bodo delovala na strojni opremi in na katerih lahko zgradimo pregledoval­nik sporoËil. Zato smo izbrali odprtokodni Service­Mix za posrednika sporoËil, ker podpira uporabo tehnologije Solr, ki je jedro pregledovalnika sporoËil. Predlagana programska orodja in tehnologije dajejo smernice za nadaljnji razvoj orodij na podroËju elek­tronske izmenjave podatkov. 6 VIRI IN LITERATURA [1] Anderson, M. K. (2006). Enterprise Application Integration. ZDA: Univerity of Colorado. Pridobljeno 24. 6. 2014 s http:// www.cs.colorado.edu/~kena/classes/7818/f06/lectures/05/. [2] Burbeck, S. (1992). Applications Programming in Smalltalk­-80(TM): How to use Model-View-Controller (MVC). Pridoblje­no 30. 6. 2014 s http://st-www.cs.illinois.edu/users/smarch/ st-docs/mvc.html. [3] Business Wire (2006). MQSoftware Extends Message Broker Functionality withTransaction Monitoring;QNami!(R) Supports WebSphere(R) Message Broker V6.0.0.1. ZDA: Business Wire. [4] Clarke, R. (2001). Electronic Data Interchange (EDI). ZDA: Na­tional Association of Credit Management, 9(103), str. 23‡25. [5] Clifton, R. G. (1989). EDI: A better Way of Doing Business. ZDA: Industrial Distribution: 78(4), str. 61. [6] Code Project (2008). Simple Ecample of MVC (Model View Controller) Design Pattern for Abstraction. Pridobljeno 30. 6. 2014 s http://www.codeproject.com/Articles/25057/Simple­-Example-of-MVC-Model-View-Controller-Design. [7] Coles, D. (2013). First Steps WithWebSphere Message Bro­ker: Application Integration for the Messy. ZDA, San Francis­co: IBM. [8] Computer Desktop Encyclopedia (2014). Message Broker. Pridobljeno9.7. 2014s http://www.computerlanguage.com/. [9] Corbitt, T. (1992). Electronic Data Interchange (EDI). Velika Britanija: Institute of Management Services, 2(36), str. 1‡20. [10] Credle, R., Adams, J., Clark, K., Peng Ge,Y., Jeter, H., Lopes, J., Nasser, S. in Peri, K. (2007). Patterns: SOA Design Using WebSphere Message Broker andWebSphere ESB. ZDA: In­ternational Business Machines Corporation (IBM). [11] Daugherty,P. J., Germain, R. in Droge, C. (1995). Predicting EDI technology adoption in logistics management: The influ­ence of context and structure. Kanada: University of British Columbia, Faculty of Commerce and Business Administrati­on, 31(4), str. 309‡327. [12] Davies, R. in Strachan, J. (2005). ServiceMix Open Source Enterprise Service Bus (ESB) Now Avaliable; Open Source ESB Provides Agile, JBI-based Integration Solution for SOA. ZDA: Business Wire. [13] Hanson, J. J. (2005). ServiceMix as an enterprise service bus. Pridobljeno 30. 6. 2014 s http://www.javaworld.com/ar­ticle/2072293/soa/servicemix-as-an-enterprise-service-bus. html. [14] Hohpe, G. (2003). Hub and Spoke [or] Zen and the Art of Mes­sage Broker Maintensnvr. Pridobljeno s http://www.enterpri­seintegrationpatter ns.com/ramblings/03_hubandspoke.html. [15] Hohpe,G.inWoolf,B. (2004). Enterprise integration patterns: designing, building and deploying messaging solutions. ZDA: Pearson Education, Inc. [16] Huang,Y. (2007). ScalableWeb service-based XML message brokering across organizations. Ph. D. Work. ZDA: Indiana University. [17] Iskandar, BasukiY. (2000). Electronic Data Interchange (EDI) adoption in automobile supplires. ZDA:Vanderbilt University. [18] Irriger, A. (2010). Apache ServiceMix. ZDA: Methods&Tools, Software Development Magazine ‡ Programming, Software Testing, Projet Management, Jobs. [19] Jackson, M. in Sloane, A. (2003). Modelling information and communication technologyin business:A case studyin elec­tronic data interchange (EDI).Velika Britanija: Emerald Group Publishing, Limited, 9(1), str. 81‡113. [20] Kimberley, P. (1991). Electronic Data Intrechange. ZDA: Mc-Graw-Hill, str. 6‡34. [21] Msdn.Microsoft.com (2014). Message Broker. Pridobljeno 23. 6. 2014 s http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ff648849. aspx . [22] PR Newswire (2003). RentPort™ Releases Its New ‚Message BrokerTechnology‘. ZDA:PR Newswire Association LLC. [23] Raney, M. in Wlater, C. K. (1992). Electronic data interchange: The warehouse and supplier interface.Velika Britanija: Eme­rald Group Publishing, Limited. [24] Reenskaug,T. in Coplien, J. (2009). The DCI Architecture:A NewVisionof Object-OrientedProgramming. Pridobljeno 30. 6. 2014 s http://www.artima.com/articles/dci_vision.html. [25] Reinshagen, D. (2001). XML messaging, Part 1; Write a sim­ple XML message broker for custom XML messages. ZDA: [30] Smalhaiser, K. A. (1990). Productivity through Messaging. ZDA: Fortune, str. 155‡164. Network World Inc. [31] Solr Wiki (2014). FAQ. Pridobljeno 30. 6. 2014 s https://wiki. [26] Rick, W. (2005). Open Source Rules, Routing Drools. ZDA: apache.org/solr/FAQ#General. United Business Media LLC. 13(11), str. 25. [32] Warren, C. (2012). How Do Computers Talk to Each Other [27] Rouse, M. (2005). Message Broker. Pridobljeno 24. 6. 2014 s http://whatis.techtarget.com/definition/message-broker. on the Interner? Pridobljeno 24. 6. 2014 s http://mashable. com/2012/10/17/tcpip-faq/. [28] [29] ServiceMix (2014). ServiceMix. Pridobljeno s: http://service­mix.apache.org/ (26. 6. 2014). ServiceMix (2014). What is ServiceMix 4? Pridobljeno 18. 6. [33] Weed, G. (2014). How Do Computers Communicate? Pri­dobljeno 26. 6. 2014 s http://www.ehow.com/how-do­es_4564764_computers-communicate.html. 2014 s http://servicemix.apache.org/docs/5.0.x/user/what­ -is-smx4.html. • Daniel KovaËeviË Rudolf je magistriral na podroËju druaboslovne informatike februarja 2014. Zaposlen je v podjetju Actual I.T., d. d., v Kopru kot mladi razis­kovalecnaprojektuRazvojnaprednihinformacijskih sistemovnapodroËju logistikein pristani.kih dejavnosti.ŽeveËletseukvarjaz raziskovanjem sodobnein­formacijske tehnologije.Tema njegovega magisterijaje bilo raËunalni.ko podatkovnorudarjenje oziroma odkrivanje znanjav podatkih. Ima tudi znanjas podroËja programiranjavprogramskih jezikih VisalBasicinC#.NapodroËju informatikejeae objavil znanstveni Ëlanekv Uporabni informatiki, letnikXXI,.t.1, 2013. • Alen Vincelj je leta 1997 diplomiral naFakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani. Kot programski inaenir je v letih 1998 do 2000 delal v podjetju Emona Obala, d. d. Svojo pot je nadaljeval v podjetju Redox, d. o. o., kot sistemski inaenir, programski inaenir, skrbnik podatkovne baze, specialist za mreao. Od leta 2007jezaposlenvpodjetjuActualI.T.,d.d.,kjerdelujekot sistemskiinaenir,skrbnikpodatkovnebaze sistemskiinaenirinrazvijalecoziromainaenirprogramske opreme. SodelovaljevveËprojektih,trenutno sodelujevprojektu Razvoj naprednih informacijskih sistemovnapodroËju logistikein pristani.kih dejavnosti. Na podroËju informacijske tehnologije deluje kot strokovni skrbnik streanikov za Windows in Linux, dober poznavalec SOA, strokovni skrbnik podatkovne baze zaSQLServer, PostgreeSQL, OracleMySQLDBinkotstrokovni razvijalecvveËprogramskih jezikih.Je dober poznavalecstreani.kih operacijskih sistemov in strokovnjak zaprogramsko opremo posrednikov sporoËil,z izku.njamiv MicrosoftBiztalk, Apache ServiceMix, JBoss Fuse ESB. Njegovo deloje veËinoma usmerjeno na sistemsko administracijo, pri Ëemer aktivno vzdrauje operacijski sistem Port in skupnostni sistem Port zaLuko Koper (TinO), kontejnerski termi­nal TOS Tideworksin integracijoz operacijskim sistemom PortvLuki Koper terskupnostni sistem PortvLuki PloËe. • Nina Novinec ima mednarodni certifikat PMI za projektno vodenje. Magistrirala je na podroËju evropskih projektov informacijske in komunikacijske tehnologije. Ima desetletne izku.nje pri projektnem vodenju tehnolo.kih projektov, sofinanciranih na nacionalni in evropski ravni.V podjetju Actual I.T., d. d., opravlja raziskovalneinprojektnenaloge poslovnihvedna razvojnemprojektuRazvojnaprednihinformacijskih sistemovnapodroËju logistikein pristani.kih dejavnosti. Je avtorica prispevkovinpredavateljica (PMI Slovenija, FOV Znanostv organizacijskih vedah, SAP SMBForum, nacionalnepredstavitve, Slovensko zdruaenje za projektni menedament). Iz Islovarja Islovar je spletni terminolo.ki slovar informatike, ki ga ureja jezikovna sekcija Slovenskega dru.tva Informa­ tika. Slovar je prosto dostopen na www.islovar.org in omogoËa tudi prispevke uporabnikov. Vabimo vas, da v Islovar prispevate svoje pripombe ali nove izraze. Tokrat objavljamo del zbirke, ki smo jo uredili na temo interaktivnost. brálnik ­a m (angl. reader) 1. naprava, ki prebere podatke na nosilcu podatkov in jih pretvori v drugaËno obliko; sin. Ëitalnik 2. naprava, namenjena za branje elektronskih knjig (1); sn. elektronska knjiga (2), e­knjiga (2) Ëitálnik ­a m (angl. reader) gl. bralnik (1) é-knjíga ­e a (angl. electronic book, eBook, e-book, ebook) 1. gl. elektronska knjiga (1) 2. gl. elektronska knjiga (2) in bralnik (2) elektrónska knjíga ­e ­e a (angl. electronic book, eBook, e-book, ebook) 1. digitalni dokument, strukturiran kot knjiga; sin. e­knjiga (1); prim. elektronski Ëasopis, e­Ëasopis, papirnati 2. naprava, namenjena za branje elektronskih knjig (1); sin. e­knjiga (2), bralnik (2) HCI HCI­ja [h.c.í] m krat. (angl. human-computer interaction) gl. interakcija Ëlovek­raËunalnik (1) in interakcija Ëlovek­raËunalnik (2) i-knjiga ­e a (angl. i-book, ibook, interactive book) gl. interaktivna knjiga interákcija ­e a (angl. interaction) 1. sodelovanje, medsebojno vplivanje 2. sprotna odzivnost in izmenjava podatkov, informacij med Ëlovekom in raËunalnikom; sin. interakcija Ëlovek­raËunalnik (1) interákcija Ëlôvek-raËunálnik ­e ­­­­a (angl. human-computer interaction, krat. HCI) 1. sprotna odzivnost in izmenjava podatkov, informacij med Ëlovekom in raËunalnikom; sin. interakcija (2); prim. uporabni.ka izku.nja, naËrtovanje interakcije, naravna interakcija 2. podroËje informatike, ki se ukvarja z oblikovanjem programskih re.itev, prijaznih do uporabnika; prim. interakcija Ëlovek­raËunalnik za razvoj interákcija Ëlôvek-raËunálnik za razvoj ­e ­­­­­­­­a (angl. human computer interaction for development, krat. HCI4D) podroËje informatike, ki se ukvarja z interakcijo med ljudmi in raËunalniki v regijah v razvoju in oblikovanjem sistemov posebej za te okoli.Ëine; prim. informacijsko­komunikacijska tehnologija za razvoj, interakcija Ëlovek­raËunalnik (2) interaktivna knjiga ­e a (angl. i-book, ibook, interactive book) elektronska knjiga(1), ki poleg besedila in slik vsebuje tudi interaktivne multimedijske elemente in lahko omogoËi interaktivno preverjanje znanja; sin. i­knjiga interaktívna povr.ína ­e ­e a (angl. interactive surface, interactive tabletop surface) povr.ina vsakdanjih predmetov, ki omogoËa interakcijo (2) INFORMACIJE ínteraktívni ­a ­o prid. (angl. interactive) ki se nana.a na sprotno odzivnost, izmenjavo podatkov, informacij z uporabnikom, npr. interaktivni program, interaktivni video ínteraktívni prográm ­ega ­a m (angl. interactive program) uporabni.ki program, ki omogoËa sprotno odzivnost, izmenjavo podatkov, informacij z uporabnikom interaktívni vídeo ­ega ­a m (angl. interactive video, krat. IV) video (2), ki omogoËa aktivno poseganje v predvajanje ínteraktívnost ­i a (angl. interactivity) lastnost raËunalni.kega sistema, ki omogoËa sprotno odzivnost in izmenjavo podatkov, informacij z uporabnikom; sin. sodejnost médij ­a m (angl. medium) 1. snov, predmet, ki omogoËa zapisovanje, shranjevanje in prenos podatkov; sin. nosilec podatkov (1) 2. naËin, oblika predstavitve sporoËila, npr. besedilo, slika, zvok, video; sin. predstavnost 3. sredstvo javnega obve.Ëanja, npr. noviËarsko spleti.Ëe, internetna televizija, blog naËrtovánje interákcije ­a ­­s (angl. interaction design, krat. IxD) naËrtovanje sprotne odzivnosti in izmenjave podatkov, informacij med Ëlovekom in raËunalnikom s poudarkom na zadovoljevanju potreb in aelja uporabnikov ; prim. interakcija Ëlovek­raËunalnik (1) naËrtovánje, usmerjeno k uporábniku ­a ­ega ­­­­s (angl. user-centered design, krat. UCD) naËrtovanje in oblikovanje uporabni.kega vmesnika z upo.tevanjem uporabnikov aelja, potreb in omejitev; prim. participativno oblikovanje, oblikovanje z udeleabo, sooblikovanje s skupnostjo narávna interákcija ­e ­e a (angl. natural user interaction, natural interaction, krat. NUI) interakcija, pri kateri Ëlovek za upravljanje digitalnih naprav uporablja naravne oblike sporazumevanja, npr. tipanje, geste, zvok; prim. interakcija Ëlovek­raËunalnik (1), naravni uporabni.ki vmesnik oblikovánje z udeléabo ­a ­­­­s (angl. participatory design, cooperative design) oblikovanje, ki v proces naËrtovanja vkljuËuje vse vpletene; sin. participativno oblikovanje; prim. naËrtovanje, usmerjeno k uporabniku participatívno oblikovánje ­ega ­a s (angl. participatory design, cooperative design) gl. oblikovanje z udeleabo sodéjnost ­i a (angl. interactivity) gl. interaktivnost uporábni.ka izkú.nja ­e ­e a (angl. user experience, krat. UX, UE) uporabnikov Ëustveni in izkustveni pogled na praktiËnost, enostavnost in uËinkovitost uporabe izdelka, sistema, storitve; prim. interakcija Ëlovek­raËunalnik (1) Izbor pripravlja in ureja Katarina Puc s sodelavci OB»NI ZBOR SLOVENSKEGADRUŠTVA INFORMATIKA Leto.nji obËni zbor Slovenskega dru.tva INFORMA­TIKA je potekal 30. marca v prostorih Gospodarske zbornice Slovenije. Za razliko od prej.njih treh let je bila na dnevnem redu .e izvolitev novega izvr.nega odbora. Dotedanjemu je namreË potekel .tiriletni mandat. ObËni zbor je obravnaval in sprejel poroËili pred­sednika o delu izvr.nega odbora in o delu dru.tva, poroËilo nadzornega odbora in finanËno poroËilo za leto 2014. Vsa poroËila so objavljena na dru.tveni spletni strani. ObËni zbor je ocenil, da je dru.tvo de­lovalo uspe.no in tudi poslovalo pozitivno, saj je bila razlika med prihodki in odhodki, Ëeprav skromna, pozitivna. ObËni zbor se je izvr.nemu odboru zahva­lil za uspe.no delo, ga razre.il in izvolil novi izvr.ni odbor v sestavi: • Niko Schlamberger, predsednik • dr. Marko Bajec, podpredsednik • dr. Lidija Zadnik Stirn, podpredsednica • mag. Teja Batagelj • Tomaa Gornik • dr. Marko Hölbl • mag. Irena Kriaman • dr. Janez Povh • dr. Vladislav RajkoviË • Pavel Tepina • dr. Tatjana Welzer Druaovec Predsednik se je obËnemu zboru osebno in v imenu izvr.nega zbora zahvalil za zaupanje. Za uspe.no sodelovanje se je zahvalil vsem Ëlanom izvr.nega odbora, ki jim je potekel mandat. Zahvalil se je tudi predsednikom sekcij, urednikom publikacij in no­silcem dejavnosti za njihovo uspe.no delo. Predsta­vil je delovni naËrt za leto 2015, ki je dostopen na dru.tveni spletni strani. Poleg rednih dejavnosti ‡ publicistika, dogodki, sreËanja, delo sekcij, mednaro­dno sodelovanje ‡ bo veË pozornosti in prizadevanja namenjenih: • pridobivanju Ëlanov in veË stikov z njimi, • poveËevanju vidnosti in vpliva dru.tva in • zagotavljanju trajnih finanËnih virov za delovanje dru.tva. Ocena obËnega zbora je bila, da je delovni naËrt am­biciozen in bo zahteval precej dela in naporov. Verjet­no res, vendar dru.tvo ni le predsednik ali izvr.ni odbor ali Ëlanstvo, temveË vse troje skupaj. PrepriËa­ni smo lahko, da zmoremo zdruaeni uresniËiti naËr­tovane naloge vsaj tako uspe.no, kakor je bilo to v letu 2014 in v prej.njih letih. Niko Schlamberger, predsednik SDI informacije VËlanite se v Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Pristopna izjava za Ëlanstvo v Slovenskem dru.tvu INFORMATIKA DDV je vkljuËen v Ëlanarino. NaroËilnica na revijo 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 .tudente in seniorje (ob predloaitvi dokazila o statusu) DDV je vkljuËen v naroËnino.