letnik XII, številka 1, februar 2020 	 37 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
Intelekt ualna	 s trukt ura	 področja	 poslo vne	
inteligence	 in	 analit ik e:	 analiza 	 sosklice v	 in	
analiza 	kreiranja	zn anos t i	
K a terin a 	 Bo ž ič
e-pošta: katerina.jovanovska@ef.uni-lj.si
  Povzetek  
P od r o č j e	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e	 j e	 po s t a l o	 po m e m b n o	 r a z i s k o v a l n o	 pod r o č j e	 s od o b n i h	 po s l o v n i h	
r a z i s k a v .	 P o s l e d i č n o	 s o	 b i l i	 p r e d s t a v l j e n i	 š t e v i l n i	 p r e g l e d i	 l i t e r a t u r e .	 Č e p r a v	 o b s t o j e č i	 k v a l i t a t i v n i	 p r e g l e d i	
l i t e r a t u r e	 po n u j a j o	 k a k o v o s t e n	 p r e g l e d	 r a z i s k o v a l n e g a	 pod r o č j a	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e ,	 j i m	 z a r a d i	
k v a l i t a t i v n e g a	 p r i s t o p a	 m a n j k a	 o b j e k t i v n o s t i ,	 z a t o	 n e c e l o v i t o	 od r a ž a j o	 t r e n u t n a	 d o g a j a n j a	 n a	 pod r o č j u .	 V	 t e m	
č l a n k u	 p r e d s t a v l j a m o	 s i s t e m a t i č n i	 p r e g l e d	 i n t e l e k t u a l n e	 s t r u k t u r e	 pod r o č j a	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e	
m e d	 l et o m a	 1 9 90	 i n	 2 0 1 6	 z	 u po r a b o	 b i b l i o m et r i č n i h	 m et od	 a n a l i z e	 s o s k l i c e v	 i n	 a n a l i z e	 k r e i r a n j a	 z n a n o s t i .	
P o g l o b l j e n a	 a n a l i z a	 i n t e l e k t u a l n e	 s t r u k t u r e	 k a ž e	 n a	 n e n e h n o	 u p a d a n j e	 š t e v i l a	 r a z i s k a v	 t r a d i c i o n a l n e	 po s l o v n e	
a n a l i t i k e	t e r	p r e c e j š n j o	r a s t	š t e v i l a	r a z i s k a v	z d r u ž e n e g a	pod r o č j a	po s l o v n e	i n t e l i g e n c e	i n	a n a l i t i k e .	
Ključne besede: poslovna inteligenca, poslovna analitika, bibliometrične metode, analiza sosklicev, intelektualna struktura
     
1 .	 Uv od
P o v e ča n	 s l o v e s	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e	
( a n g l .	 b u s i n e s s	 i n t e l l i g e n c e	 a n d	 a n a l y t i c s )	 k o t	
v i r a	 k o n k u r e n č n e	 p r e d n o s t i	 j e	 p r i n e s e l	 š t e v i l n e	
r a z i s k o v a l n e	 d e j a v n o s t i	 n a	 pod r o č j u	 i n f o r m a c i js k i h	
sistemov za poslovanje in upravljanje. Od prvega 
po j a v a	 i z r a z a	 po s l o v n a	 i n t e l i g e n c a	 v	 l i t e r a t u r i	 (L u h n ,	
1 9 5 8 )	 s o	 n a	 t e m o	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i z š l e	 š t e v i l n e	
p u b l i k a c i j e .	 O b s t o j e ča	 l i t e r a t u r a	 po n u j a	 š t e v i l n e	
opredelitve pojma poslovne inteligence in analitike, 
eno najpogosteje uporabljenih so ponudili Chen, 
C h i a n g	 i n	 S t o r e y	 ( 2 0 1 2 ,	 s t r .	 1 1 6 6 ) ,	 k i	 o p r e d e l j u j e j o	
poslovno inteligenco kot »tehnike, tehnologije, 
sisteme, prakse, metodologije in aplikacije, ki 
analizirajo pomembne poslovne podatke, da podjetju 
pomagajo bolje razumeti svoje poslovanje in trg ter 
p r a v o ča s n o	 s p r e j et i	 po s l o v n e	 od l o č i t v e « .	 P od o b n o	
d e fi n i c i j o	 s t a	 po n u d i l a	 K o w a l c z y k	 i n	 B u x m a n n	
( 2 0 1 5 ,	 s t r .	 2 ) ,	 k i	 s t a	 o p r e d e l i l a	 po s l o v n o	 i n t e l i g e n c o	
in analitiko kot »številne tehnologije za zbiranje, 
integracijo in analitiko podatkov, katerih cilj je 
izboljšati obdelavo podatkov in kakovost informacij, 
k i	 s o	 n a	 v o l j o	 z a	 s p r e j e m a n j e	 od l o č i t e v « .	 N a	 s p l o š n o	
v e č i n a	 r a z i s k a v	 po v e z u j e	 po s l o v n o	 i n t e l i g e n c o	 i n	
analitiko s procesi, tehnologijami in aplikacijami, 
ki se uporabljajo za pridobivanje, shranjevanje in 
analizo podatkov ter njihovo pretvorbo v relevantno 
z n a n j e	 z a	 p r o c e s e	 od l o ča n j a	 ( D a v e n po r t ,	 B a r t h ,	 &	
B e a n ,	 2 0 1 2 ;	 L a h r m a n n ,	 M a r x ,	 M e tt l e r ,	 W i n t e r ,	 &	
W o r t m a n n ,	2 0 1 1 ;	W i x o m	&	W a t s o n ,	2 0 1 2 ) .
Č e z m e r n a	 r a s t	 š t e v i l a	 p u b l i k a c i j	 t e r	 r a z n o l i k o s t	
u po r a b l j e n i h	 t e o r i j	 i n	 m et od o l o g i j	 s t a	 po v z r o č i l i	
r a z d r o b l j e n o	 r a z i s k o v a l n o	 z n a n j e ,	 z a r a d i	 č e s a r	 j e	
t e žk o	 r a z u m et i	 k o n c e p t a	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	
a n a l i t i k e .	 O b s t o j e č i	 p r e g l e d i	 l i t e r a t u r e	 s o	 po n u d i l i	
k o r i s t n a	 s po z n a n j a	 v	 s m i s l u	 d e fi n i c i j ,	 k o n s t r u k t o v ,	
uporabnosti in konceptualnih pomanjkljivosti 
( n p r .	 B o s e ,	 2 0 0 9 ;	 F i t r i a n a ,	 E r i y a t n o ,	 &	 D j a t n a ,	 2 0 1 1 ;	
J o u r d a n ,	 R a i n e r ,	 &	 M a r s h a l l ,	 2 0 0 8 ;	 S h o l l o	 &	 K a u tz ,	
2 0 1 0 ) .	 K l j u b	 t e m u	 k v a l i t a t i v n i	 p r e g l e d i	 l i t e r a t u r e	
po g o s t o	 od r a ž a j o	 a v t o r j e v e	 po s e b n o s t i ,	 z a t o	 s o	 n a	
s p l o š n o	 s u b j e k t i v n i	 i n	 p r i s t r a n s k i .	 P o	 d r u g i	 s t r a n i	
k o l i č i n a	 l i t e r a t u r e	 n a	 t e m	 pod r o č j u	 h i t r o	 n a r a š ča	
i n	 po m e n i	 i z z i v	 z a	 č l o v e š k o	 z m o ž n o s t	 o b d e l a v e	
i n f o r m a c i j	( T r i e u ,	2 0 1 7 ) .
S t r u k t u r i r a n i	 k v a n t i t a t i v n i	 p r i s t o p	 z a	 p r e g l e d	
literature je zelo uporaben za odkrivanje trenutne 
i n t e l e k t u a l n e	 s t r u k t u r e	 pod r o č j a ,	 p r e po z n a v a n j e	
neodgovorjenih raziskovalnih vprašanj in 

 letnik XII, številka 1, februar 2020 38 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
t e o r et i č n i h	 t e m e l j e v	 d o l o č e n e g a	 pod r o č j a .	 V	
t e m	 č l a n k u	 p r e d s t a v l j a m o	 k v a n t i t a t i v n i	 p r e g l e d	
l i t e r a t u r e ,	 k i	 t e m e l j i	 n a	 b i b l i o m et r i č n i h	 m et od a h .	
S	 po m o č j o	 b i b l i o g r a fs k i h	 pod a t k o v	 r a z i s k o v a l c e m	
o m o g o ča ,	 d a	 u g o t o v i j o ,	 k a k š n a	 j e	 i n t e l e k t u a l n a	
s t r u k t u r a	 pod r o č j a	 i n	 k a k š n a	 s o	 o m r e ž j a	 s od e l o v a n j a	
r a z l i č n i h	 r a z i s k o v a l c e v	 n a	 pod r o č j u	 ( Z u p i c	 &	 Č a t e r ,	
2 0 1 5 ) .	 Č l a n e k	 t e m e l j i	 n a	 d v e h	 b i b l i o m et r i č n i h	
metodah: analizi sosklicev in analizi kreiranja 
z n a n o s t i	 ( a n g l .	 c i t a t i o n	 a n d	 c o - c i t a t i o n	 a n a l y s i s ) .	
D od a t n o	 s o	 v	 č l a n k u	 p r e d s t a v l j e n e	 t e o r et i č n e	
o s n o v e	 t e m e l jn i h	 r a z i s k a v	 n a	 pod r o č j u	 po s l o v n e	
inteligence in analitike. Rezultati pregleda literature 
i n	 a n a l i z a	 o m r e ž i j	 p r e d s t a v l j a j o	 b i b l i o g r a fs k e	 m r e ž e	
medsebojno povezanih raziskav. Zadnje izboljšuje 
r a z u m e v a n j e	 i n t e l e k t u a l n e	 s t r u k t u r e	 i n	 t e o r et i č n i h	
t e m e l j e v	 pod r o č j a	 t e r	 r a z i s k o v a l c e m	 o m o g o ča	 l a ž j o	
t e o r et i č n o	 pod k r e p i t e v	 r a z i s k o v a l n i h	 m od e l o v	
in okvirov trenutnih in prihodnjih raziskovalnih 
prispevkov. 
P r e o s t a n e k	 č l a n k a	 j e	 s t r u k t u r i r a n	 n a	 n a s l e d n j i	
n a č i n .	 V	 p r v e m	 r a z d e l k u	 s o	 p r e d s t a v l j e n i	
uporabljena metodologija in postopek zbiranja 
pod a t k o v	 t e r	 i z b r a n a	 b i b l i o m et r i č n a	 p r o g r a m s k a	
oprema. V drugem razdelku so predstavljeni in 
podrobneje opisani rezultati analize sosklicev in 
analize kreiranja znanosti. Tretji razdelek ponuja 
p r e g l e d	 t e o r et i č n i h	 t e m e l j e v	 r a z i s k a v	 n a	 pod r o č j u	
po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e .	 N a	 k o n c u	 č l a n e k	
p r e d s t a v i	 k l j u č n e	 u g o t o v i t v e ,	 o m e j i t v e	 r a z i s k a v e	 i n	
morebitne izboljšave prihodnjih raziskav. 
2.	 	 P oslo vna	 inteligenca	 in	 analitika: 	
kratek pregled
Š te v i l n i	 z na n s t v en i k i	 v	 sod o bn i	 l i te r a t u r i 	
managementa vse bolj poudarjajo pomembno vlogo 
pos l o v ne	 i n te l i g en ce	 i n	 a na l i t i k e	 za	 bo l jše	 od l oča n je , 	
i n o v a c i je	i n	u spešn os t	pos l o v a n j a	pod jet i j	( A u d ze y e v a 	
&	 H u dson,	 2 0 1 6 ;	 C hen,	 P res t on,	 &	 S w i n k ,	 2 0 1 5 ;	 C hen 	
et	 a l . ,	 2 0 1 2 ;	 K i ron	 &	 Sh oc k l e y ,	 2 0 1 1 ;	 M a n y i k a	 et	 a l . , 	
2 0 1 1 ;	 Ra n sbo t ha m ,	 K i ron,	 &	 P ren t i ce ,	 2 0 1 6 ) .	 Obs t a j a 	
nesoglasje pri opredelitvi koncepta, ki je bil razumljen 
kot tehnologija, programska oprema, analitika, 
fi l o zo fi j a ,	 m et od o l o g i j a	 i n	 k on k u ren č na	 i n te l i g en c a 	
(B r a c k ett ,	 1 9 9 9 ;	 E l b a s h i r ,	 C o l l i e r ,	 &	 D a v e r n,	 2 0 08 ; 	
P o po v i č ,	 H a c k ne y ,	 C o e l h o ,	 &	 J a k l i č ,	 2 0 1 2 ) ,	 k a r	 je 	
izzvalo nekatere nedavne pozive k poglobljenemu 
p re gl ed u	 l i te r a t u re ,	 k i	 b i	 o p i sa l	 na s t a j a joče	 s t a n je 	
pod roč j a	 pos l o v ne	 i n te l i g en ce	 i n	 a na l i t i k e	 ( n p r . 	
O l s za k ,	2 0 1 6 ;	Sha r ma ,	M i t ha s ,	&	Ka n k a n ha l l i ,	2 0 1 4 ) .
O b s t o j e č i 	pr e g le d i 	l it e rat u r e 	ve č i nom a 	o brav n avaj o 	
poslovno inteligenco in analitiko z vidika tehnologij 
in procesov za analizo strukturiranih podatkov, 
sh r a njen i h	 v	 n ot r a nji h	 s k la dišč i h	 poda t k o v ,	 k i	 se 	
u po r ab l ja jo	 za	 pod po ro	 p roceso v	 odl oča nja .	 Sh o l l o 	
i n	 Ka u tz	 ( 2 0 1 0 )	 sta	 p regl eda la	 l i ter a t uro	 na	 področ ju 	
poslovne inteligence in analitike za obdobje 20 let. 
Ugotovila sta, da se poslovna inteligenca in analitika 
obravnavata predvsem s tehnološkega vidika, medtem 
ko	 ra z i skova lc i	 za nema r jajo	 ra z i skova nje	 mož no st i,	 k i 	
ji h	 pon u ja	 odl oča nje	 na	 podla g i	 poda t k o v	 i n	 i n tel i g en ce . 	
P od obn o	 je	 Bose	 ( 2 0 09 )	 p r i	 p regl ed u	 l i ter a t ure 	
ugotovil, da je rudarjenje podatkov, besedil in spleta 
podatkov, shranjenih v notranjih bazah podatkov, zelo 
po m embn o	 o rod je	 za	 odl oča nje	 ma na g er jev .	 N a da l je 	
s o 	F i t ri a n a 	e t 	al . 	( 2 0 1 1 ) 	p ri 	p r e g l e d u 	li t e r a t u r e 	u g o t o vili , 	
da	 v eč i na	 r a zis ka v	 na	 tem	 področ ju	 ob r a v na v a	 sistem e 	
pos l o v ne	 i n tel i g en ce ,	 poda t k o v neg a	 s k la diščenja 	
i n	 r u da r jenja .	 N e	 na za d nje ,	 J ourda n	 et	 a l .	 ( 2 0 08 ) 	
u g ota v l ja jo ,	 da	 obsta ja	 po v eča na	 r a zis k o v a l na	 d eja v n ost 	
na	 n o v i h	 področ ji h,	 k ot	 so	 u m et na	 i n tel i g en ca,	 k o r ist i 	
pos l o v ne	 i n tel i g en ce ,	 pod po r a	 odl oča nju	 i n	 st r a teg i j . 	
Čepra v	 omenjene	 št ud ije	 pomembno	 pr i spevajo 	
k razumevanju procesov poslovne inteligence in 
analitike, ne upoštevajo novih razvojev na tem 
področ ju,	 k i	 za h tev a jo	 a na l i zo	 nest r u kt ur i r a n i h 	
podatkov, ki niso nujno shranjeni v notranjih bazah 
poda t k o v .	 P o l eg	 teg a	 r a zis k o v a l c i	 u po r ab l ja jo	 i zr a ze 	
» pos l o v na	 i n tel i g en ca « ,	 » pos l o v na	 i n tel i g en ca	 i n 	
a na l i t i ka « ,	 » a na l i t i ka	 v el i k i h	 poda t k o v «	 i n	 » r u da r jenje 	
poda t k o v «	 d v ou m n o	 i n	 k ot	 so po m en k e ,	 s	 č i m er	 se 	
pojavi potreba po temeljitem pregledu literature, ki 
o pisu je	 r a zis k o v a l n o	 sta nje	 na	 tem	 področ ju .	Cilj tega 
prispevka je analizirati raziskovalna prizadevanja 
na	 področ ju	 pos l o v ne	 i n tel i g en ce	 i n	 a na l i t i k e	 za 	
pojasn i tev	 obstoječ i h	 k on cepto v	 i n	 teo ret i č n i h	 podla g 	
poslovne inteligence in analitike.
3.	 Razisk o v alna	me todologija
3. 1	 U po rabljene	metode	i n	podatki
Metodologija bibliometrije uporablja bibliografske 
pod a t k e	 i z	 z n a n s t v e n i h	 o b j a v	 z a	 o b l i k o v a n j e	 m r e ž ,	
k i	 od r a ž a j o	 t r e n u t n o	 s t a n j e	 d o l o č e n e g a	 z n a n s t v e n e g a	
pod r o č j a	 z	 d o l o č e n o	 m e r o	 o b j e k t i v n o s t i	 ( G a r fi e l d ,	
1 9 7 9 ;	 W h i t e	 &	 M c C a i n ,	 1 9 9 8 ;	 Z u p i c	 &	 Č a t e r ,	 2 0 1 5 ) .	
Najpogosteje uporabljena bibliografska metoda 
je analiza kreiranja znanosti ali analiza sklicev 
( a n g l .	 c i t a t i o n	 a n a l y s i s ) ,	 k i	 n a m	 p r e d s t a v i	 n a j b o l j	
n a v a j a n e	 o b j a v e ,	 a v t o r j e	 i n	 r e v i j e	 n a	 pod r o č j u ,	
p r i	 č e m e r	 o c e n j u j e	 v p l i v n o s t	 o b j a v	 s k o z i	 š t e v i l o	

 letnik XII, številka 1, februar 2020 39 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
n a v e d b .	 Č e p r a v	 od r a ž a	 v p l i v	 i n	 po m e m b n o s t	
d o l o č e n i h	 o b j a v ,	 n e	 po n u j a	 m o ž n o s t i	 p r e po z n a v a n j a	
m r e ž	 m e d	 z n a n s t v e n i k i	 n a	 pod r o č j u .	 D r u g a	
zelo pogosto uporabljana bibliografska metoda 
j e	 a n a l i z a	 s o s k l i c e v	 ( a n g l .	 c o - c i t a t i o n	 a n a l y s i s ) .	
Analiza sosklicev predstavi pogostost, s katero sta 
dve objavi iz starejše literature navedeni skupaj v 
n o v e j š i	 l i t e r a t u r i	 ( S m a l l ,	 1 9 7 3 ,	 s t r .	 2 6 5 ) .	 Š t e v i l o	 e n a k i h	
n a v e d e n i h	 č l a n k o v	 d o l o ča	 m o č	 s o s k l i c e v	 m e d	
dvema prispevkoma. Analiza sosklicev temelji na 
p r e d po s t a v k i ,	 d a	 b o s t a	 d v a	 a l i	 v e č	 s k u p a j	 n a v e d e n i h	
č l a n k o v	 v	 n a s l e d n j e m ,	 t r et j e m	 d o k u m e n t u	 po k a z a l a	
tematsko, vsebinsko podobnost in povezanost na 
d o l o č e n e m	 r a z i s k o v a l n e m	 pod r o č j u	 (M c C a i n ,	 1 9 90 ) .	
V i š j a	 k o	 j e	 po g o s t o s t	 s o s k l i c e v ,	 v e č j a	 j e	 v e r j et n o s t ,	 d a	
obe publikaciji raziskujeta na istem raziskovalnem 
pod r o č j u .	 G l e d e	 n a	 p r e d po s t a v k o ,	 d a	 v i s o k o	
navajane objave predstavljajo osnovne pojme in 
m et od e	 n a	 z n a n s t v e n e m	 pod r o č j u ,	 v z o r c i	 s o s k l i c e v	
o m o g o ča j o	 po z n a v a n j e	 i n	 v i z u a l i z a c i j o	 po v e z a v	 m e d	
k l j u č n i m i	po j m i	( S m a l l ,	1 9 7 3 ) .	
Analiza sosklicev uporablja matriko pogostosti 
sosklicev med navedbami, ki je nadalje osnova za 
r a z l ič n e 	mu lt iva r i a nt n e 	t e h n i k e, 	ko t 	s o 	a n a l i z a 	g r o z dov , 	
f ak t o r s k a 	 a n aliz a 	 i n 	 v e č d im e n z i o n al n o 	 s k ali r a n j e 	
(M cCa i n,	 1 990 ) .	 V	 tem	 p r ispev ku	 sm o	 p redsta v i l i 	
analizo sosklicev, narejeno v prosto dostopnem 
ka r tog r a fs k em	 o rod ju	 V OS v i ew er ,	 r a zv i tem	 posebej 	
za	 a na l i zo	 i n	 v i z ua l i za c i jo	 bib l i o m et r i č n i h	 o m reži j 	
(V a n	 Ec k	 &	 W a l t ma n,	 2 0 1 0 ) .	 V i z ua l i za c i ja	 področ ja 	
razkriva znanstveno povezanost med posameznimi 
znanstveniki v njihovih delih, kar je zelo pomembno 
n a 	 m u l t i d i s c i p l in a r nih 	 in 	 d in a m i č nih 	 p o d r o č j ih 	 z n an j a 	
(H jø r la n d ,	 1 99 7) .	 Za to	 na m	 a na l i za	 sos k l i cev	 o m og oča 	
razumevanje intelektualne strukture znanstvenega 
področ ja	 z	 r a zk r i t jem	 vzo rcev	 k o m u n i ka c i je	 i n 	
sod el o v a nja	 m ed	 obja v a m i	 (P asa d eos ,	 Phel ps ,	 & 	
K i m,	 1 99 8 ) .	 V o zl išča	 v	 o m rež ju	 p redsta v l ja jo	 obja v e , 	
p r i	 čem er	 je	 pog ostost	 sos k l i cev a nja	 m er i l o	 i d ejne 	
podobnosti med objavami.
V	 t e m	 p r i s p e v k u	 s m o	 u po r a b i l i	 b i b l i o m et r i č n e	
m et od e	 i z	 d v e h	 r a z l o g o v :	 ( i )	 po v e ča n a	 z a n e s l j i v o s t	
i n	 l a ž j e	 r a v n a n j e	 z	 v e l i k i m	 š t e v i l o m	 o b j a v ;	 i n	 ( i i )	
b i b l i o m et r i č n e	 m et od e	 po n u j a j o	 d od a t n e	 i n f o r m a c i j e	
o	 r a z m e r j i h	 m e d	 r a z l i č n i m i	 o b j a v a m i	 i n	 v i z u a l i z a c i j o	
za enostavno razumevanje trenutnega stanja in 
prepoznavanje morebitnih prihodnjih raziskovalnih 
interesov. V primerjavi s tradicionalnimi opisnimi 
p r e g l e d i	 l i t e r a t u r e	 b i b l i o m et r i č n e	 a n a l i z e	 l i t e r a t u r e	
o m e j u j e j o	 s u b j e k t i v n e	 d e j a v n i k e	 i n	 po v e č u j e j o	
objektivnost pri opredelitvi konceptualne podlage 
r a z i s k o v a l n e g a	pod r o č j a .
3.2	 Zbi ranje	podatk o v
V	 t e m	 č l a n k u	 s m o	 u po r a b i l i	 n a v e d e n e	 r e f e r e n c e	
k o t	 e n o t o	 z a	 a n a l i z o	 i n	 v k l j u č i l i	 v s e	 n a v e d b e ,	 k i	 s o	
b i l e	 n a	 v o l j o	 v	 pod a t k o v n i h	 b a z a h	 S o c i a l	 S c i e n c e s	
C i t a t i o n	 I n d e x	 ( SS C I ) ,	 S o c i a l	 S c i e n c e	 C i t a t i o n	 I n d e x	
E x p a n d e d	 ( S C I - E X P A N D E D )	 i n	 A r t s	 &	 H u m a n i t i e s	
C i t a t i o n	 ( A & H C I )	 I n d e x ,	 k i	 s o	 d o s t o p n e	 p r e k	
s p l et n e	 z b i r k e	 pod a t k o v	 W e b	 o f	 S c i e n c e	 ( W o S ) .	
Zadnja vsebuje visokokakovostne revije z visokim 
faktorjem vpliva in je najpogosteje uporabljena 
z b i r k a	 pod a t k o v	 v	 b i b l i o m et r i č n i h	 š t u d i j a h	 s	
pod r o č j a	 m a n a g e m e n t a	 ( Z u p i c	 &	 Č a t e r ,	 2 0 1 5 ) .	
B i b l i o g r a fs k i	 pod a t k i	 s o	 v k l j u č e v a l i	 n a s l o v ,	 l et o	 i n	
v r s t o	 o b j a v ,	 a v t o r j e ,	 i m e	 z a l o ž n i k a ,	 k l j u č n e	 b e s e d e ,	
po v z et e k	 i n	 s e z n a m	 n a v e d e n i h	 r e f e r e n c .	 P r i p r a v i l i	
smo nabor objav v obdobju 26 let, v letih od 1990 do 
2 0 1 6	 ( d o	 v k l j u č n o	 3 0 .	 a v g u s t a ) ,	 k i	 s o	 b i l e	 u v r š č e n e	
v naslednjih tematskih kategorijah managementa, 
ekonomije in informacijskih sistemov. V zbirki 
pod a t k o v	 s m o	 i s k a l i	 i z r a z e	 » po s l o v n a	 i n t e l i g e n c a «	
( a n g l .	 b u s i n e s s	 i n t e l l i g e n c e ) ,	 » po s l o v n a	 a n a l i t i k a «	
( a n g l .	 b u s i n e s s	 a n a l y t i c s )	 i n	 » po s l o v n a	 i n t e l i g e n c a	 i n	
a n a l i t i k a «	 ( a n g l .	 b u s i n e s s	 i n t e l l i g e n c e	 a n d	 a n a l y t i c s )	
z	 u po r a b o	 i s k a l n e g a	 i z r a z a	 » a l i «	 ( a n g l .	 O R ) .	 K o n č n a	
baza podatkov je vsebovala 1123 enot literature. 
S k u p n o	š t e v i l o	n a v e d e n i h	r e f e r e n c	j e	b i l o	2 1 8 9 3 .	
3.3	 Bibliometrična	progra msk a	oprema
Z a	 b i b l i o m et r i č n o	 a n a l i z o	 s o	 n a	 v o l j o	 r a z l i č n a	
p r o g r a m s k a	 o r od j a ,	 n a	 p r i m e r	 B i b e x c e l ,	 C i t e S p a c e	
I I ,	 S c i M A T ,	 I N - S P I R E ,	 V a n t a g e P o i n t	 i n	 V OS v i e w e r	
( C ob o , 	 Ló p ez - H er r er a , 	 H er r er a- V i e d m a , 	 & 	 H er r er a , 	
2 0 1 2 ;	 P e r s s o n ,	 D a n e l l ,	 &	 S c h n e i d e r ,	 2 0 0 9 ;	 P o r t e r	 &	
C u n n i n g h a m ,	 2 0 0 4 ;	 V a n	 E c k	 &	 W a l t m a n ,	 2 0 1 0 ;	 W i s e ,	
1 9 9 9 ) .	 T a	 s e	 m e d s e b o jn o	 r a z l i k u j e j o	 g l e d e	 u po r a b e	
tehnik, algoritma in analiz za analizo podatkov 
Vir: prilagojeno po Vogel in Güttel (2013) ter Zupic in 
Čater (2015).
Slika 1: Ponazoritev sosklicevanja
A
a b
Navajajoči dokumenti
(raziskovalni front)
Navedeni dokumenti 
(baza znanja)
Sosklicevanje

 letnik XII, številka 1, februar 2020 40 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
( C ob o , 	 Ló p ez - H er r er a , 	 H er r er a- V i e d m a , 	 & 	 H er r er a , 	
2 0 1 1 ) .	 V	 t e m	 č l a n k u	 s m o	 u po r a b i l i	 p r o s t o	 d o s t o p n o	
k a r t o g r a fs k o	 o r od j e	 V OS v i e w e r ,	 r a z v i t o	 po s e b e j	
z a	 a n a l i z o	 i n	 v i z u a l i z a c i j o	 b i b l i o m et r i č n i h	 o m r e ž i j	
( V a n	 E c k	 &	 W a l t m a n ,	 2 0 1 0 ) .	 Z a d n j e	 o m o g o ča	
i z d e l a v o	 d v od i m e n z i o n a l n i h	 o m r e ž i j	 a v t o r j e v	 i n	
r e v i j	 n a	 pod l a g i	 pod a t k i h	 o	 s o s k l i c i h ,	 k i	 od r a ž a j o	
pod o b n o s t	 m e d	 r a z l i č n i m i	 e l e m e n t i	 ( o b j a v e ,	
a v t o r j i ,	 r e v i j e ) .	 O m r e ž j a	 t a k o	 v s e b u j e j o	 n a s l o v e	 i n	
v o z l i š ča	 v	 r a z l i č n i h	 b a r v a h ,	 k i	 p r e d s t a v l j a j o	 r a z l i č n e	
r a z i s k o v a l n e	 g r o z d e	 ( V a n	 E c k	 &	 W a l t m a n ,	 2 0 1 0 ) .	
V o z l i š ča	 po v e z u j e j o	 m r e ž n e	 v e z i ,	 k i	 p r e d s t a v l j a j o	
pod o b n o s t	 m e d	 e l e m e n t i .	 P r o g r a m s k a	 o p r e m a	
u po r a b l j a	 t e h n i k o	 z d r u ž e v a n j a	 V OS	 z a	 z a z n a v a n j e	
s k u p n o s t i	 i n	 r a z d e l i t e v	 o m r e ž j a	 v	 r a z l i č n a	
pod o m r e ž j a .	 N a	 pod l a g i	 t e o r i j e	 g r a f o v ,	 m a t e m a t i k e	
i n	 r a č u n a l n i š t v a	 o m o g o ča	 a n a l i z o	 r a z m e r i j	 i n	
n j i h o v i h	 v z o r c e v	 z	 v i z u a l i z a c i j o	 ( W a s s e r m a n	 &	
G a l a s k i e w i c z ,	 1 9 9 4 )	 t e r	 z a g o t a v l j a	 r a z u m e v a n j e	
intelektualne strukture z razkrivanjem vzorcev 
sklicevanja med publikacijami. Najpogostejše 
uporabljene enote analize so dokumenti, avtorji, 
n a v e d e n e	 r e f e r e n c e	 i n	 r e v i j e	 ( C o b o	 et	 a l . ,	 2 0 1 1 ) .	 V	
t e m	 č l a n k u	 s m o	 u po š t e v a l i	 č l a n k e	 ( d o k u m e n t e )	 k o t	
enoto analize, na podlagi katerih smo analizirali 
om r ež ja 	s o s k l i c ev 	i n 	p r e u č i l i 	i n t el e kt ua l n o 	st r u kt u r o 	
pod r o č j a ,	k i	j e	p r e d s t a v l j e n a	v	n a d a l j e v a n j u .	
4.	 	 R ezultati:	intelektualna	struktura 	
področja	poslo vne	inteligence	in 	
analitike
4. 1	 Analiza	sklice v
A na l i za	 s k l i cev	 na m	 o m og oča,	 da	 ocen i m o	 v p l i v	 obja v 	
na	 d o l očenem	 z na n st v enem	 področ ju	 na	 podla g i 	
pogostosti navedb s strani drugih objav. Glavna orodja, 
k i	 so	 na	 v o l jo	 za	 a na l i zo	 s k l i cev ,	 so	 W eb	 o f	 Sc i en ce 	
(W oS ) ,	 Sco pus	 i n	 Googl e	 Sc h o la r .	 V	 tem	 p r ispev ku 	
smo za analizo sklicev uporabili podatkovno zbirko 
W eb	 o f	 Sc i en ce	 (W oS ) .	 K ot	 pona za r ja	 S l i ka	 2 ,	 je	 bi l o 	
obdobje med letoma 1986 in 2010 manj produktivno z 
vidika objavljanja prispevkov, ki obravnavajo tematiko 
pos l o v ne	 i n tel i g en ce	 i n	 a na l i t i k e .	 P o r a zd el i tev	 na v ed b 	
v	 za d nji h	 2 0	 l et i h	 ( 1 9 86 – 2 0 1 6 )	 p r i ka z u je	 na r ašča joč i 	
t ren d	 obja v l jen i h	 p r ispev k o v ,	 ka r	 na ka z u je	 na	 v eč jo 	
zanimanje raziskovalcev za poslovno inteligenco 
in analitiko. Rezultat analize razkrije, da je število 
obja v l jen i h	 r a zis k o v a l n i h	 pub l i ka c i j	 z na č i l n o	 na r as l o	 po 	
l et u	 2 0 1 1 ,	 ka r	 na m	 o m og oča,	 da	 r a zis k o v a l n o	 področ je 	
poslovne inteligence in analitike obravnavamo kot 
r a zm ero ma	 n o v o	 r a zis k o v a l n o	 področ je .	 Pr i	 tem	 so 	
prispevki najpogosteje objavljeni v revijah Business 
i n tel l i g en ce ,	 Dec isi on	 Su ppo r t	 S ystems ,	 MIS	 Q ua r ter l y , 	
Communications of the ACM, Journal of Management 
I n f o r ma t i on	 S ystems	 i n	 I n f o r ma t i on	 S ystems 	
Management. 
Slika 2: Razdelitev objavljenih prispevkov na leto v zadnjih 20 letih (1986–2016, do 30. avgusta) 
Vir: ISI Web of Knowledge

 letnik XII, številka 1, februar 2020 41 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
Tabela 1: Najpogosteje navajani primarni članki med letoma 1990 in 2016
Prispevek Leto objave Število navedb Število navedb na leto
(Chen et al., 2012) 2012 234 46,8
(Luhn, 1958) 1958 84 1,42
(Bonabeau & Meyer, 2001) 2001 63 3,94
(Chung, Chen, & Nunamaker, 2005) 2005 58 4,83
(Jourdan et al., 2008) 2008 56 6,22
(Cody, Kreulen, Krishna, & Spangler, 2002) 2002 54 3,6
(Lonnqvist & Pirttimaki, 2006) 2006 52 4,73
(Shi, Peng, Kou, & Chen, 2005) 2005 50 4,17
(Sheth et al., 2005) 2005 50 4,17
(Uckelmann, Harrison, & Michahelles, 2011) 2011 46 7,67
T a b e l a	 1	 p r i k a z u j e	 n a j b o l j	 n a v a j a n e	 č l a n k e	 v	
pod a t k o v n i	 z b i r k i	 I S I	 W e b	 o f	 K n o w l e d g e	 v	 o b d o b j u	
1 9 90 ‒ 2 0 1 6 .	 Č l a n e k	 a v t o r j e v	 C h e n	 et	 a l .	 ( 2 0 1 2 )	 z	
n a s l o v o m	 P o s l o v n a	 i n t e l i g e n c a	 i n	 a n a l i t i k a ;	 od	
v e l i k i h	 pod a t k o v	 d o	 v e l i k e g a	 v p l i v a	 ( a n g l .	 B u s i n e s s	
I n t e l l i g e n c e	 a n d	 A n a l y t i c s :	 F r o m	 B i g	 D a t a	 t o	 B i g	
I m p a c t )	 j e	 n a j po g o s t e j e	 n a v a j a n	 p r i m a r n i	 č l a n e k	
z	 2 3 4	 n a v e d b a m i ,	 k i	 m u	 s l e d i	 po m e m b e n	 č l a n e k	
a v t o r j a	 L u h n	 ( 1 9 5 8 )	 z	 n a s l o v o m	 S i s t e m	 po s l o v n e	
i n t e l i g e n c e	( a n g l .	A	b u s i n e s s	i n t e l l i g e n c e	s y s t e m ) .	
Z a n i m i v o	 j e ,	 d a	 j e	 v	 č l a n k i h ,	 n a v e d e n i h	 v	
p r i m a r n i h	 č l a n k i h ,	 č l a n e k	 z	 n a j v i š j o	 po g o s t o s t j o	
n a v a j a n j a	 z n o v a	 č l a n e k	 C h e n	 et	 a l .	 ( 2 0 1 2 )	 z	
n a s l o v o m	 P o s l o v n a	 i n t e l i g e n c a	 i n	 a n a l i t i k a ;	 od	
v e l i k i h	 pod a t k o v	 d o	 v e l i k e g a	 v p l i v a	 ( a n g l .	 B u s i n e s s	
I n t e l l i g e n c e	 a n d	 A n a l y t i c s :	 F r o m	 B i g	 D a t a	 t o	 B i g	
I m p a c t ) ,	n a v e d e n	j e	7 6 - k r a t	( T a b e l a	2 ) .	
Tabela 2: Najpogosteje navajani članki, ki so bili v navedbah primarnih člankov med letoma 1990 in 2016, prag 20
Prispevek Leto objave Število navedb
(Chen et al., 2012) 2012 76
(Negash, 2004) 2004 45
(Davenport & Harris, 2007) 2007 42
(Moss & Atre, 2003) 2003 35
(Jourdan et al., 2008) 2008 33
(Yeoh & Koronios, 2010) 2010 32
(Elbashir et al., 2008) 2008 31
(Wixom & Watson, 2001) 2001 28
(Manyika et al., 2011) 2011 27
(Watson & Wixom, 2007) 2007 27
(Williams & Williams, 2010) 2010 27
(Lonnqvist & Pirttimaki, 2006) 2006 26
(Von Alan, March, Park, & Ram, 2004) 2004 24
(DeLone & McLean, 2003) 2003 24
(Baars & Kemper, 2008) 2008 22
(Fornell & Larcker, 1981)££ 1981 22
(Popovič et al., 2012) 2012 22
(Lavalle, Lesser, Shockley, Hopkins, & Kruschwitz, 2011) 2011 20
(Inmon, 2005) 2005 20
(Kimball & Ross, 2011) 2011 20
(Bose, 2009) 2009 20
Vir: podatkovna zbirka ISI Web of Science (WoS)

 letnik XII, številka 1, februar 2020 42 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
Slika 3: Omrežje sosklicevanja za obdobje 1990‒2016 (do 30. avgusta 2016)
4.2	 Analiza	sosklice v
A na l i za	 sos k l i ce v	 na m	 je	 o m o g oč i la ,	 d a	 p reds t a v i m o 	
i n te l ek t ua l n o	 s t r u k t u ro	 pod roč j a	 pos l o v ne	 i n te l i g en ce 	
i n 	a n a l i t i k e 	t e r 	u g o t o v i m o 	k l j u č n e 	a v t o r j e 	i n 	p r i s p e v k e , 	
ki igrajo pomembno vlogo pri razvoju konceptualnih 
pod la g	 na	 tem	 pod roč ju .	 P o	 za čet nem	 fi l t r i r a n ju	
i z v o žen i h	 b a z	 pod a t k o v	 je	 b i l	 za s t a v l jen	 p r a g	 ( a n gl . 	
t h res h o l d )	 na	 2 0	 na v ed b ,	 d a	 b i	 za g o t o v i l i	 o h r a n i te v	 l e 	
navedenih prispevkov, ki vsebujejo dovolj navedb, ter 
ohranili obvladljiv nabor kakovostnih prispevkov, ne 
d a	 b i	 p r i	 tem	 i z g u b i l i	 p re gl ed n os t	 v i z ua l i za c i je	 ( k o t 	
p r i po roča t a	 Z u p i c	 i n	 Ča te r ,	 2 0 1 5 ) .	 A na l i za	 sos k l i ce v	 je 	
pripeljala do 22 ciljnih prispevkov.
S l i ka	 3	 p r i ka z u je	 v i z ua l i za c i jo	 o m rež ja 	
sos k l i cev a nja	 za	 obd obje	 1 990 ‒ 2 0 1 6	 ob	 u poš tev a nju 	
praga 20 navedb, ustvarjeno s programsko opremo 
V OS v i ew er .	 A na l i za	 sos k l i cev	 je	 po ka za la,	 da	 sta	 bi la 	
čla n ka	 a vto r jev	 W i x o m	 i n	 W a t son	 ( 2 0 0 1 )	 z	 nas l o v o m 	
Em pi r i č na	 r a zis ka v a	 d eja v n i k o v ,	 k i	 v p l i v a jo	 na	 uspeh 	
poda t k o v neg a	 s k la diščenja	 ( a n gl .	 A n	 em pi r i ca l 	
i n v est i g a t i on	 o f	 t he	 f a c to rs	 affec t i n g	 da ta	 w a reh ousi n g 	
su ccess )	ter	Y eoh	i n	K o ron i os	( 2 0 1 0 )	z	nas l o v o m	K l ju č n i 	
dejavniki uspeha sistemov poslovne inteligence 
( a n gl .	 Cr i t i ca l	 su ccess	 f a c to rs	 f o r	 busi ness	 i n tel l i g en ce 	
systems )	 na jpog osteje	 s ku p a j	 na v ed ena	 čla n ka	 ‒	 1 4 -
k r a t	 (	 T abela	 3 ) .	 S l edi	 p a r	 C hen	 et	 a l . ‘ s	 ( 2 0 1 2 )	 P os l o v na 	
i n tel i g en ca	 i n	 a na l i t i ka ;	 od	 v el i k i h	 poda t k o v	 d o 	
v el i k eg a	 v p l i v a	 ( a n gl .	 B usi ness	 I n tel l i g en ce	 a n d 	
A na l yt i cs :	F ro m	B i g	D a ta	t o	B i g	Im p a c t )	te r	C ha u d h ur i , 	
D a y a l	 i n	 N a r asa y y a	 ( 2 0 1 1 )	 Pregl ed	 teh n o l og i je	 pos l o v ne 	
i n tel i g en ce	 ( a n gl .	 A n	 o v er v i ew	 o f	 busi ness	 i n tel l i g en ce 	
tec h n o l og y )	–	1 2 - k r a t.
S	 po m o č j o	 a n a l i z e	 s o s k l i c e v	 s m o	 p r e po z n a l i	
k l j u č n e	 r a z i s k o v a l n e	 t e m e	 n a	 pod r o č j u	 po s l o v n e	
inteligence in analitike. Analiza sosklicev je razkrila 
š t i r i	 t e m a t s k e	 g o z d e	 ( o z n a č e n i	 z	 r a z l i č n i m i	 b a r v n i m i	
v o z l i š č i ) .	 V s a k e g a	 i z m e d	 n j i h	 s m o	 k v a l i t a t i v n o	
pregledali in predstavili v nadaljevanju. 
4 . 2 . 1 	 	 Grozd	I:	Ev olucija	poslo vne	inteligence 	
in analitike
N ajpog osteje	 na v aja n	 čla nek	 v	 tem	 g rozd u	 je	 zno v a 	
čla nek	 Chen	 et	 al.	 ( 2 0 1 2 )	 z	 nasl o v om	 P osl o v na 	
inteligenca in analitika: od velikih podatkov do velikega 
v p li v a.	 A vtor ji	 v	 čla n ku	 pojasnjujejo	 ra zv oj	 posl o v ne 	
inteligence in analitike od sistemov za upravljanje 
ba z	 poda t k o v	 i n	 sk la diščenja	 ( poi zv edba	 po	 ba za h 	
poda t k o v ,	 na dzor ne	 p l ošče ,	 teh no l og ije	 r u dar jenja 	
poda t k o v ,	 sta t ist i č ne	 a nali ze ,	 na po v ed no	 m od elira nje 	
i td . ) ,	 prek	 sistem o v	 sp let ne	 posl o v ne	 i n teli gence	 i n 	
a nali t i ke	 ( r u dar jenje	 besedila	 i n	 sp leta,	 mrežne	 a nali ze , 	
skalabil ne	 teh n i ke ,	 prostorske	 a nali ze	 i td . )	 d o	 m obil ne 	
i n	 sen zorske	 posl o v ne	 i n teli gence	 i n	 a nali t i ke	 3 .0 .	 Pra v 	
ta k o	 pou dar jajo	 po v eča no	 štev il o	 ra ziska v	 i n	 ra zv oj 	
področ ja	posl o v ne	i n teli gence	prot i	sku pnem u	področ ju 	
posl o v ne	i n teli gence	i n	a nali t i ke .	P od obno	D a v en port	i n 	
Harr is	 ( 2 007)	 i zposta v lja ta	 ra zv oj	 posl o v ne	 i n teli gence 	

 letnik XII, številka 1, februar 2020 43 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
in analitike ter analitiko opisujeta kot podskupino 
posl o v ne	 i n teli gence .	 Pr i	 tem	 pou dar jajo	 čl o v eške	 i n 	
organizacijske dejavnike za uspeh s poslovno analitiko 
i n	 poročajo ,	 da	 pod jet ja	 z	 v eč jo	 a nali t i č no	 zrel ost jo 	
d osegajo	bo ljše	fi na n č ne	rezul ta te . 	
N a d a l j e	 s o	 a v t o r j i	 C h a u d h u r i	 et	 a l .	 ( 2 0 1 1 )	
razpravljali o spremembah tradicionalne »notranje 
po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e «	 v	 s m e r i	 n o v e	 po s l o v n e	
inteligence in analitike, ki temelji na programskem 
modelu MapReduce in storitvah v oblaku zaradi 
po v e ča n e g a	 u s t v a r j a n j a	 pod a t k o v	 ( t .	 i .	 v e l i k i	
pod a t k i ) .	 N a po v e d a l i	 s o	 n a d a l jn j i	 r a z v o j	 pod r o č j a	
mobilne poslovne inteligence, ki bo ponudilo 
m o ž n o s t i	 z a	 u po r a b o	 z a	 b o l j š e	 od l o ča n j e .	 Z a t o	 n i	
p r e s e n et l j i v o ,	 d a	 s t a	 C h e n	 et	 a l .	 ( 2 0 1 2 )	 i n	 C h a u d h u r i	
et	a l .	( 2 0 1 1 )	n a j po g o s t e j e	s k u p a j	n a v e d e n a	č l a n k a .	
M a n y i k a	 et	 a l .	 ( 2 0 1 1 )	 so	 r a zp r a v l j a l i	 o	 sp rem em b a h 	
teh n o l o g i j	 i n	 teh n i k	 ( A/ B	 tes t i ,	 a na l i ze	 g ro zd o v , 	
r u d a r jen je	 pod a t k o v ,	 s t rojn o	 u čen je ,	 m re ž ne	 a na l i ze , 	
napovedno modeliranje, optimizacija, vizualizacija 
i t d . )	 za	 p r i la g od i te v	 po v eča nem u	 na bo r u	 pod a t k o v , 	
i m en o v a nem u	 v e l i k i	 pod a t k i	 ( a n gl .	 b i g	 d a t a ) .	 A v t o r j i 	
po u d a r j a jo	 o m en jen	 r a z v oj	 pod roč j a	 pos l o v ne 	
i n te l i g en ce	 i n	 a na l i t i k e	 k o t	 n o v o	 pod roč je	 za	 i n o v a c i je , 	
tekmovalnost in produktivnost. 
A v t o r j a	 W a t s o n	 i n	 W i x o m	 ( 2 0 0 7 )	 s t a	 u g o t o v i l a ,	
da ima uporaba poslovne inteligence in analitike 
k l j u č n o	 v l o g o	 p r i	 u s p e š n o s t i	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	
a n a l i t i k e ,	 k a r	 z a h t e v a	 p r e d a n o s t ,	 n e n e h n e	 n a l o ž b e	
v poslovno inteligenco in razvoj uporabe kot del 
kulture organizacije. Avtorja znova poudarjata 
razvoj poslovne inteligence v smeri analitike 
n e s t r u k t u r i r a n i h	 pod a t k o v .	 P od o b n o	 a v t o r j i	 L a v a l l e	
et	 a l .	 ( 2 0 1 1 )	 u g o t a v l j a j o ,	 d a	 s o	 v od s t v e n e	 i n	 k u l t u r n e	
ovire za uspešno uporabo poslovne inteligence 
i n	 a n a l i t i k e	 b i s t v e n o	 v e č j e	 k o t	 pod a t k o v n e	 i n	
t e h n o l o š k e	 o v i r e .	 Z a t o	 a v t o r j i	 H e n v e r ,	 M a r c h ,	 P a r k	
i n	 R a m	 ( 2 0 0 4 )	 p r e d l a g a j o	 k o m b i n a c i j o	 v e d e n js k i h	 i n	
o r g a n i z a c i js k i h	 t e o r i j	 z a	 b o l j š e	 r a z u m e v a n j e	 r a z l i č n i h	
poslovnih problemov in kontekstov. 
4.2.2	 	 Grozd	II:	T radicionalna	poslo vna	 
inteligenca
V eč i na	 č la n k o v	 v	 tem	 g ro zd u	 o b r a v na v a	 u po r a bo 	
tradicionalne poslovne inteligence za podporo 
od l oča n ju .	 V	 na sp ro t ju	 s	 pos l o v n o	 i n te l i g en co 	
in analitiko tradicionalna poslovna inteligenca 
uporablja strukturirane podatke, shranjene v 
notranjih podatkovnih bazah, ki se uporabljajo za 
Tabela 3: Najpogosteje sosklicani članki, ki so bili v navedbah primarnih člankov med letoma 1990 in 2016
Pogostost sosklicevanja Prispevek 1 Prispevek 2
14 (Wixom & Watson, 2001) (Yeoh & Koronios, 2010)
12 (Chen et al., 2012) (Chaudhuri et al., 2011)
11 (Chen et al., 2012) (Manyika et al., 2011)
11 (Chen et al., 2012) (Lavalle et al., 2011)
11 (Chen et al., 2012) (Von Alan et al., 2004)
11 (Chen et al., 2012) (Davenport & Harris, 2007)
11 (Jourdan et al., 2008) (Lonnqvist & Pirttimaki, 2006)
10 (Chen et al., 2012) (Popovič et al., 2012)
10 (Elbashir et al., 2008) (Jourdan et al., 2008)
9 (Wixom & Watson, 2001) (DeLone & McLean, 2003)
9 (DeLone & McLean, 2003) (Yeoh & Koronios, 2010)
9 (Elbashir et al., 2008) (Bose, 2009)
9 (Elbashir et al., 2008) (Negash, 2004)
9 (Elbashir et al., 2008) (Fornell & Larcker, 1981)
9 (Elbashir et al., 2008) (Lonnqvist & Pirttimaki, 2006)
9 (Negash, 2004) (Moss & Atre, 2003)
8 (Jourdan et al., 2008) (Bose, 2009)
8 (Elbashir et al., 2008) (DeLone & McLean, 2003)
8 (Elbashir et al., 2008) (Popovič et al., 2012)
Vir: podatkovna zbirka ISI Web of Science (WoS)

 letnik XII, številka 1, februar 2020 44 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
a na l i t i č n o	 o bd e la v o	 i n	 po roča n je .	 P r i	 tem	 K i m b a l l 	
i n	 R oss	 ( 2 0 1 1 )	 u g o t a v l j a t a ,	 d a	 i ma	 en os t a v n os t 	
u po r a be	 pod a t k o v n i h	 s k la d iš č	 k l ju č n o	 v l o g o	 za 	
uspešnost uporabe poslovne inteligence. Avtorja 
M oss	 i n	 A t re	 ( 2 0 03 )	 r a zp r a v l j a t a	 o	 za p l eten os t i 	
uporabe sistemov poslovne inteligence za podporo 
od l oča n ju	 z	 u po r a bo	 a p l i k a c i j	 za	 s t r u k t u r i r a ne 	
pod a t k e	 ( pod a t k o v n o	 r u d a r jen je ,	 b a ze	 pod a t k o v , 	
m u l t i v a r ia n t ne	a na l i ze	i t d . ) .
W i l l i a m s	 i n	 W i l l i a m s	 ( 2 0 1 0 )	 o b r a v n a v a t a	 v l o g o	
po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 n e	 s a m o	 z a	 pod po r o	 od l o ča n j u ,	
a m p a k	 t u d i	 z a	 i z b o l j š a n j e	 o b s t o j e č i h	 po s l o v n i h	
procesov in doseganje boljših poslovnih rezultatov. 
Avtorja sta predlagala spremembo kulture voditeljev 
z a	 b o l j š o	 u po r a b o	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 p r i	 od l o ča n j u	
n a	 pod l a g i	 i n f o r m a c i j .	 P r a v	 t a k o	 s v et u j et a	 u s k l a d i t e v	
uporabe poslovne inteligence s poslovno strategijo, 
infrastrukturo in poslovnimi procesi.
Ne nazadnje, v tem gozdu so prisotni tudi 
avtorji, ki poudarjajo potrebo po naprednejših 
a n a l i t i č n i h	 o r od j i h ,	 k i	 u po r a b l j a j o	 s t r u k t u r i r a n e	 i n	
nestrukturirane podatke iz notranjih in zunanjih 
v i r o v .	 T a k o	 j e	 N e g a s h	 ( 2 0 0 4 )	 p r e d l a g a l	 t e o r et i č n i	
okvir poslovne inteligence ter razpravljal o vlogi 
po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 p r i	 od l o ča n j u	 i n	 p r et v o r b i	
pod a t k o v	 v	 k o r i s t n e	 i n f o r m a c i j e .	 P od o b n o	 s t a	
B a a r s	 i n	 K e m p e r	 ( 2 0 0 8 )	 p r e d s t a v i l a	 o k v i r	 po s l o v n e	
inteligence za podporo managementu, ki temelji na 
strukturiranih in nestrukturiranih podatkih. 
4.2.3	 	 Grozd	III:	K oris ti	uporabe	poslo vne	
inteligence
T r et j i	 r a z i s k o v a l n i	 g r o z d	 s e	 v	 g l a v n e m	 o s r e d o t o ča	
na pregled in merjenje koristi uporabe poslovne 
i n t e l i g e n c e .	 J o u r d a n	 et	 a l .	 ( 2 0 0 8 )	 s o	 po n u d i l i	 p r e g l e d	
l i t e r a t u r e	 n a	 pod r o č j u	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 m e d	
l et o m a	 1 9 9 7	 i n	 2 0 06	 t e r	 r a z v r s t i l i	 r a z i s k a v e	 po s l o v n e	
inteligence v pet kategorij: umetna inteligenca, 
k o r i s t i ,	 od l o ča n j e ,	 i z v e d b a	 i n	 s t r a t e g i j e .	 A v t o r j i	 p r i	
tem poudarjajo, da je tematika ustvarjanja koristi 
z	 u po r a b o	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 p r e j e l a	 n a j v e č	
pozornosti v literaturi poslovne inteligence. Nadalje 
j e	 B o s e	 ( 2 0 0 9 )	 p r e d l a g a l	 o k v i r	 z a	 u po r a b o	 n a p r e d n i h	
tehnologij poslovne inteligence, kot so rudarjenje 
spleta in besedil, podatkovno rudarjenje in napredne 
napovedne analitike za optimizacijo odnosov s 
s t r a n k a m i	 ( i z b o l j š a n j e	 m a r k et i n š k i h	 k a m p a n j ,	
m a k s i m i r a n j e	 n a v z k r i ž n e	 p r od a j e ,	 s p r e m l j a n j e	
zadovoljstva strank, sledenje vzorcev brskanja 
uporabnikov in spremljanje vedenja uporabnikov 
n a	 s p l et u ) .	 P o s l e d i č n o	 n a p r e d n e	 t e h n o l o g i j e	 z a	
analitiko podatkov preoblikujejo podatke v strateške 
i n f o r m a c i j e ,	 k i	 s e	 u po r a b l j a j o	 v	 po s t o p k i h	 od l o ča n j a	
z a	p r i d o b i t e v	k o n k u r e n č n e	p r e d n o s t i .	
Elbashir	 et	 al.	 (2008)	 so	 predstavili	 instrument	 za	
merjenje	 poslovne	 vrednosti/koristi	 zaradi	 uporabe	
sistemov poslovne inteligence na organizacijski 
ravni. Instrument zajema merjenje koristi v obliki 
znanja o strankah, odnosov z dobavitelji in notranje 
učinkovitosti.	 Vendar	 sta	 avtorja	 Lonnqvist	 in	
Pirttimaki	 (2006)	 nadalje	 razpravljala	 o	 zahtevnosti	
merjenja koristi poslovne inteligence, saj se vrednost 
ustvarja	 v	 določenem	 postopku	 uporabe	 informacij/
inteligence.	 Zato	 avtor	 svetuje	 vključevanje 
informacije	 v	 odločitev,	 ki	 bo	 morebiti	 pripeljala	 do	
finančne	 koristi.	 Zato	 je	 merjenje	 vrednosti	 poslovne	
inteligence	 najprimerneje,	 če	 ocenimo	 prispevek	
poslovne	 inteligence	 k	 izboljšanju	 določenega	
dejanja	ali	odločitve.	
4.2.4	 Grozd	IV :	Uspeh	poslo vne	inteligence
Zadnji raziskovalni grozd se ukvarja z uspešno 
vpeljavo in uporabo poslovne inteligence. Avtorja 
Y e o h	 i n	 K o r o n i o s	 ( 2 0 1 0 )	 s t a	 r a z v i l a	 o k v i r	 k l j u č n i h	
dejavnikov uspeha izvedbe poslovne inteligence in 
u g o t o v i l a ,	 d a	 s o	 n et e h n i č n i	 d e j a v n i k i	 ( o r g a n i z a c i js k i	
i n	 p r o c e s n i )	 po m e m b n e j š i	 od	 t e h n o l o š k i h	 i n	
podatkovnih dejavnikov. Zatorej mora biti 
vpeljava sistemov poslovne inteligence usklajena s 
s t r a t e š k i m i	 c i l j i	 pod j et j a .	 P od o b n o	 s t a	 a v t o r j a	 W i x o m	
i n	 W a t s o n	 ( 2 0 0 1 )	 p r e d s t a v i l a	 r a z i s k o v a l n i	 m od e l	
i n	 o p r e d e l i l a	 o r g a n i z a c i js k e	 d e j a v n i k e	 ( v od e n j e ,	
pod po r a	 v od s t v a ,	 v i r i	 i n	 o r g a n i z a c i js k a	 po l i t i k a )	 k o t	
najpogostejši razlog za neuspešno vpeljavo sistemov 
s k l a d i š č e n j a	 pod a t k o v .	 K o n c e p t u a l n a	 i n	 v s e b i n s k a	
podobnost sta lahko razlog za to, da sta bila ta dva 
č l a n k a	 n a j po g o s t e j e	 n a v e d e n a	 s k u p a j	 ( 1 4 - k r a t ) .	
N e k a j	 l et	 po z n e j e	 s t a	 a v t o r j a	 D e L o n e	 i n	 M c L e a n	
( 2 0 0 3 )	 p r e d s t a v i l a	 po s od o b l j e n	 r a z i s k o v a l n i	 m od e l	
za merjenje uspešnosti informacijskih sistemov, ki 
v k l j u č u j e	 t r i	 p r o c e s n e	 k o m po n e n t e :	 ( i )	 o b l i k o v a n j e	
s i s t e m a	 ( k a k o v o s t	 s i s t e m a ,	 s t o r i t v e	 i n	 i n f o r m a c i j ) ,	 ( i i )	
u po r a b a	 s i s t e m a	 ( z a d o v o l js t v o	 u po r a b n i k a	 i n	 n a m e n	
u po r a b e )	 i n	 ( i i i )	 po s l e d i c e	 u po r a b e	 s i s t e m a	 ( č i s t e	
k o r i s t i ) .	 N a d a l j e	 s o	 P o po v i č	 et	 a l .	 ( 2 0 1 2 )	 p r e d s t a v i l i	
p r i l a g o j e n	 M c L e a n	 i n	 D e L o n e	 m od e l	 i n f o r m a c i js k i h	
s i s t e m o v	 s p e c i fi k a m	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e .	 T a k o	
s o	 a v t o r j i	 v k l j u č i l i	 š e	 u č i n k e	 a n a l i t i č n e	 k u l t u r e	 i n	
zrelosti uporabe poslovne inteligence na uporabo 
i n f o r m a c i j	 v	 po s l o v n i h	 p r o c e s i h	 z a	 l a ž j e	 r a z u m e v a n j e	
vrednosti poslovne inteligence. 

 letnik XII, številka 1, februar 2020 45 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
5.	 Razpra v a	in	zaklj uček
P r e d s t a v l j e n i	 č l a n e k	 po n u j a	 p r e g l e d	 i n t e l e k t u a l n e	
s t r u k t u r e	 r a z i s k o v a l n e g a	 pod r o č j a	 po s l o v n e	
i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e .	 V	 č l a n k u	 po v z a m e m o	
t e m e l jn e	 p r i s p e v k e	 r a z i s k o v a l c e v	 n a	 pod r o č j u ,	 k a r	
o m o g o ča	 l a ž j e	 po z i c i o n i r a n j e	 p r i h od n j i h	 r a z i s k a v	
i n	 d o l o č i t e v	 n o v i h	 r a z i s k o v a l n i h	 t e m .	 A n a l i z a	
s k l i c e v	 j e	 r a z k r i l a	 n a r a š ča j o č e	 š t e v i l o	 r a z i s k a v	 i n	
o b j a v ,	 z l a s t i	 od	 l et a	 2 0 1 0	 n a p r e j ,	 k a r	 n a m	 o m o g o ča	
o p r e d e l i t i	 pod r o č j e	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e	
k o t	 u v e l j a v l j a j o č e	 s e	 r a z i s k o v a l n o	 pod r o č j e .	 T o	 l a h k o	
d e l n o	 r a z l o ž i m o	 z	 d e js t v o m ,	 d a	 po s l o v n a	 i n t e l i g e n c a	
i n	 a n a l i t i k a	 po s t a j a t a	 č e d a l j e	 po m e m b n e j š i	 z a	
o r g a n i z a c i js k o	 u s p e š n o s t	 ( W a m b a	 et	 a l . ,	 2 0 1 7 )	 t e r	
d a	 n o v	 r a z v o j	 n a	 t e m	 pod r o č j u	 s pod b u j a	 d od a t n o	
zanimanje raziskovalcev in strokovnih delavcev. 
R e z u l t a t i	 s o	 po k a z a l i	 t r e n d	 r a z v o j a	 pod r o č j a	
po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 v	 s m e r i	 s k u p n e g a	 pod r o č j a	
poslovne inteligence in analitike. Hiter razvoj 
novih tehnologij poslovne inteligence in analitike, 
k o t	 s o	 v e l i k i	 pod a t k i ,	 n a p r e d n e	 a n a l i t i č n e	 t e h n i k e ,	
po v e ča n a	 p r o c e s n a	 m o č	 i n	 r a č u n a l n i š t v o	 v	 o b l a k u ,	 j e	
prinesel bistvene procesne spremembe. V nasprotju 
s tradicionalno poslovno inteligenco, ki se je 
najpogosteje uporabljala za optimizacijo poslovnih 
p r o c e s o v ,	 po r o ča n j e	 i n	 o p e r a t i v n o	 od l o ča n j e	 ( O l s z a k ,	
2 0 1 6 ;	 S i n g h	 &	 S a m a l i a ,	 2 0 1 4 ) ,	 j e	 po s l o v n a	 i n t e l i g e n c a	
in analitika transformacijski proces, ki organizacijam 
o m o g o ča ,	 d a	 z b e r e j o	 k o r i s t n e	 i n f o r m a c i j e	 t e r	 j i h	
u po r a b l j a j o	 z a	 u č e n j e	 i n	 pod po r o	 od l o ča n j u	 v	
d i n a m i č n i h	o r g a n i z a c i js k i h	o k o l j i h	( S h o l l o ,	2 0 1 1 ) .
5. 1	 Pre dlogi	za	uporabo	v 	praksi
P r e g l e d i	 l i t e r a t u r e	 d o l o č e n e g a	 pod r o č j a	 v	 g l a v n e m	
p r i s p e v a j o	 k	 t e o r et i č n e m u	 r a z u m e v a n j u	 r a z v o j a	
d o l o č e n e g a	 pod r o č j a .	 P r e d s t a v l j e n i	 r a z i s k o v a l n i	
p r i s p e v e k	 po l e g	 t e o r et i č n i h	 p r i s p e v k o v	 po n u j a	 n e k a j	
koristnih predlogov za uporabo v praksi.
Managerji se morajo zavedati, da vrednost, ki jo 
organizaciji prinaša uporaba poslovne inteligence in 
analitike, izhaja na prvem mestu iz pravilne uporabe 
koristne informacije. Zadnje zahteva, da imajo 
m a n a g e r j i	 v	 p r a k s i	 z a d o s t n o	 d o m e n s k o	 s p e c i fi č n o	
znanje in znanje o informacijskih tehnologijah. 
H i t e r	 r a z v o j	 pod r o č j a	 p a	 z a h t e v a ,	 d a	 j e	 z a po s l e n i m	
z a g o t o v l j e n o	 n e n e h n o	 s i s t e m a t i č n o	 u s po s a b l j a n j e	 i n	
i z o b r a ž e v a n j e	 z a	 r a z v o j	 po s l o v n i h	 s t r o k o v n j a k o v ,	 k i	
zastavljajo ustrezna vprašanja in razumejo napredne 
informacije ter rezultate poslovne inteligence in 
analitike. 
Nadalje je pregled literature izpostavil 
pomembne uskladitve organizacijske kulture z 
novim strateškim razvojem poslovne inteligence in 
analitike za odpravo morebitnih organizacijskih ovir 
pri njeni uporabi. Nove tehnologije in veliki podatki 
po n u j a j o	 i n f o r m a c i j e	 i n	 z n a n j e	 v	 r e a l n e m	 ča s u ,	 k a r	
p r i n a š a	 š t e v i l n e	 k o n k u r e n č n e	 p r e d n o s t i .	 K l j u b	 t e m u	
morajo biti organizacije tolerantne do napak, saj 
interpretacija informacij, ki jih zagotavljata poslovna 
i n t e l i g e n c a	 i n	 a n a l i t i k a ,	 v e d n o	 v k l j u č u j e	 s u b j e k t i v n o	
presojo in znanje posameznikov. Ne nazadnje, da bi 
pod j et j a	 s l e d i l a	 t r e n d o m	 r a z v o j a	 pod r o č j a	 po s l o v n e	
i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e	 t e r	 z a g o t o v i l a	 k o n k u r e n č n o	
p r e d n o s t ,	 m o r a j o	 u s t r e z n o	 n a d g r a d i t i	 o b s t o j e č e	
programske in tehnološke opreme in infrastrukture. 
Visoki stroški implementacije, zahteve po dodatnem 
usposabljanju in neustrezna uporaba lahko bistveno 
omejijo vrednost, ki jo poslovna inteligenca in 
analitika lahko prineseta podjetjem. 
5.2	 	 Omejitv e	razisk a v e	in 	možnos ti	za	 
nadaljnje	razisk o v anje
P r e d s t a v l j e n i	 č l a n e k	 j e	 e d e n	 p r v i h	 po s k u s o v	
s i s t e m a t i č n e g a ,	 k v a n t i t a t i v n e g a	 p r e g l e d a	 pod r o č j a	
po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	 a n a l i t i k e ,	 k i	 v k l j u č u j e	
p r e g l e d	 i n t e l e k t u a l n e	 s t r u k t u r e / r a z i s k o v a l n e g a	 j e d r a	
pod r o č j a .	 N a š	 p r i s p e v e k	 k	 n j e n e m u	 r a z u m e v a n j u	
p a	 i m a	 n e k a t e r e	 o m e j i t v e ,	 k i	 po n u j a j o	 m o ž n o s t i	 z a	
nadaljnje raziskovanje. 
B i b l i o m et r i č n e	 m et od e	 s e	 v	 v e l i k i	 m e r i	
z a n a š a j o	 n a	 n a v e d b e / s k l i c e ,	 a	 p r i	 t e m	 m o t i v a c i j a	
raziskovalcev za navajanje drugih avtorjev ni 
v e d n o	 z n a n a .	 T a k o	 s e	 l a h k o	 d o g a j a ,	 d a	 d o l o č e n i	
raziskovalci navajajo znane objave zgolj zato, da 
b i	 po v e ča l i	 po g l a v j e	 n a v e d b / r e f e r e n c .	 Z a t o	 s o	
l a h k o	 b i b l i o m et r i č n e	 m et od e	 d o v z et n e	 z a	 l a ž n e	
po v e z a v e ,	 s a j	 b i b l i o m et r i č n e	 m et od e	 p r e d po s t a v l j a j o	
o b s t o j	 z n a n j a	 m e d	 s o s k l i c a n i m i	 d o k u m e n t i .	 P r a v	
t a k o	 b i b l i o m et r i č n e	 m et od e	 po g o s t o	 c e n t r a l n o	
i z po s t a v l j a j o	 p r i s p e v k e ,	 k i	 i m a j o	 d o l g e	 b i b l i o g r a fi j e ,	
k a r	 p a	 n i	 n u jn o	 v s e b i n s k o	 r e s n i č n o .	 V	 t e m	
p r i s p e v k u	 s m o	 o m e n j e n e	 t e ž a v e	 po s k u s i l i	 o m e j i t i	 s	
kvalitativnim pregledom povzetkov pri oblikovanju 
podatkovne baze za analizo. Nadaljnje raziskave 
l a h k o	 u po r a b i j o	 k o m b i n i r a n	 p r i s t o p ,	 p r i	 č e m e r	 b i	
l a h k o	 z d r u ž i l i	 k v a l i t a t i v n i	 i n	 k v a n t i t a t i v n i	 p r e g l e d	
pod r o č j a .	
Naslednja omejitev je uporaba podatkov iz 
pod a t k o v n e	 b a z e	 W e b	 o f	 S c i e n c e	 ( W o S ) .	 Č e p r a v	 j e	
W o S	 n a j k a k o v o s t n e j š a	 pod a t k o v n a	 b a z a	 z n a n s t v e n i h	
o b j a v ,	 n e	 z a j e m a	 v s e h	 m o ž n i h	 ( i n	 po t e n c i a l n o	

 letnik XII, številka 1, februar 2020 46 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
d o b r i h )	 p r i s p e v k o v	 n a	 pod r o č j u .	 Č e p r a v	 s o	
najboljši prispevki navadno objavljeni v znanstveno 
indeksiranih revijah, bi lahko nadaljnje raziskave 
iskanje prispevkov razširile na preostale podatkovne 
b a z e ,	k o t	s o	S c o p u s ,	Go o g l e	S c h o l a r	i t d .	
Uvrstitev prispevkov v teme grozdov in izbira 
k l j u č n i h	 b e s e d	 z a	 p r i p r a v o	 pod a t k o v n e	 b a z e	 n i s t a	
izvzeti iz pristranskosti raziskovalcev. Tako izbrane 
k l j u č n e	 b e s e d e	 l a h k o	 o m e j i j o	 po t e n c i a l n i	 o b s e g	
bibliografske analize. Nadaljnje raziskave bi lahko 
r a z š i r i l e	 n a bo r	 k l j u č n i h	 b e s e d ,	 d a	 b i	 z a j e l i	 č i m	
b o l j	 k a k o v o s t n o	 pod r o č j e	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	
analitike. Ne nazadnje bi nadaljnje raziskave lahko 
u po r a b i l e	 r a z l i č n e	 d od a t n e	 b i b l i o m et r i č n e	 p r i s t o p e ,	
na primer pristop bibliografske sklopljenosti, ki 
l a h k o	p r e d s t a v i	š e	r a z i s k o v a l n i	f r o n t	n a	pod r o č j u .	
Literatura in viri
1 .	 A u d zey ev a,	 A. ,	 &	 H u dson,	 R.	 ( 2 0 1 6 ) .	 H o w	 to	 g et 	
the most from a business intelligence application 
d ur i n g	 t he	 post	 i m p l em en ta t i on	 p hase ?	 Deep 	
structure transformation at a UK retail bank. 
European Journal of Information Systems, 25 ( 1 ) ,	2 9 – 46 . 	
2.	 B a a r s ,	 H . ,	 &	 K e m p e r ,	 H . - G .	 ( 2 0 0 8 ) .	 M a n a g e m e n t	
support with structured and unstructured 
data—an integrated business intelligence 
framework. Information Systems Management, 
25 ( 2 ) ,	1 3 2 – 1 4 8 .	
3 .	 B o n a b e a u ,	 E . ,	 &	 M e y e r ,	 C .	 ( 2 0 0 1 ) .	 S w a r m	
i n t e l l i g e n c e	 –	 A	 w h o l e	 n e w	 w a y	 t o	 t h i n k	 a b o u t	
business. Harvard Business Review, 79 ( 5 ) ,	1 06 - + .	
4. 	 B o s e, 	R . 	(20 0 9 ). 	Adva nc e d 	a n a ly t ic s: 	opp or t u n it ie s 	
and challenges. Industrial Management & Data 
Systems, 109 ( 2 ) ,	1 5 5 – 1 7 2. 	
5 .	 B r a c k e tt ,	 M .	 H .	 ( 1 9 9 9 ) .	 B u s i n e s s	 i n t e l l i g e n c e	
value chain. DM Review, 20. 
6 .	 C h a u d h u r i ,	 S . ,	 D a y a l ,	 U . ,	 &	 N a r a s a y y a ,	 V .	 ( 2 0 1 1 ) .	
An overview of business intelligence technology. 
Communications of the ACM, 54 ( 8 ) ,	8 8 – 9 8 .	
7 .	 C h e n ,	 D .	 Q . ,	 P r e s t o n ,	 D .	 S . ,	 &	 S w i n k ,	 M .	 ( 2 0 1 5 ) .	
H o w	 t h e	 U s e	 o f	 B i g	 D a t a	 A n a l y t i c s	 A ff e c t s	 V a l u e	
C r e a t i o n	 i n	 S u p p l y	 C h a i n	 M a n a g e m e n t .	Journal 
of Management Information Systems, 32 ( 4 ) ,	4 – 3 9 .	
8 .	 C hen,	H .	C. ,	C h ia n g ,	R.	H .	L. ,	&	S to rey ,	V .	C.	( 2 0 1 2 ) . 	
Bu si ne s s	I ntel l ige nc e	a nd	A n a ly t ic s:	From	Big	Dat a 	
to Big Impact. MIS quarterly, 36 (4), 	 116 5 –118 8 . 	
9 .	 C h u n g ,	 W . ,	 C h e n ,	 H . ,	 &	 N u n a m a k e r ,	 J .	 F .	 ( 2 0 0 5 ) .	
A visual framework for knowledge discovery 
on the Web: An empirical study of business 
intelligence exploration. Journal of Management 
Information Systems, 21 ( 4 ) ,	5 7 – 8 4 .	
1 0 .	 Cobo ,	M.	J . ,	López- H er rera,	A.	G. ,	H er rera- V ied ma, 	
E. ,	 &	 H er rer a,	 F .	 ( 2 0 1 1 ) .	 Sc i en ce	 ma ppi n g	 so f t w a re 	
tools: Review, analysis, and cooperative study 
among tools. Journal of the American Society for 
Information Science and Technology, 62 ( 7) ,	1 38 2 – 1 40 2. 	
1 1 .	 C o b o ,	 M .	 J . ,	 L ó p e z - H e r r e r a ,	 A .	 G . ,	 H e r r e r a -
V i e d m a ,	 E . ,	 &	 H e r r e r a ,	 F .	 ( 2 0 1 2 ) .	 S c i M A T :	 A	 n e w	
science mapping analysis software tool. Journal 
of the American Society for Information Science and 
Technology, 63 ( 8 ) ,	1 6 0 9 – 1 6 3 0 .	
1 2.	 C od y ,	 W .	 F . ,	 K r e u l e n ,	 J .	 T . ,	 K r i s h n a ,	 V . ,	 &	
S p a n g l e r ,	 W .	 S .	 ( 2 0 0 2 ) .	 T h e	 i n t e g r a t i o n	 o f	 b u s i n e s s	
intelligence and knowledge management. Ibm 
Systems Journal, 41 ( 4 ) ,	6 9 7 – 7 1 3 .	
1 3 .	 D a v e n po r t ,	 T .	 H . ,	 B a r t h ,	 P . ,	 &	 B e a n ,	 R .	 ( 2 0 1 2 ) .	
H o w	 ‘ B i g	 D a t a ’	 I s	 D i ff e r e n t .	 [ A r t i c l e ] .	Mit Sloan 
Management Review, 54 ( 1 ) ,	2 2 – 2 4 .	
1 4 .	 D a v e n po r t ,	 T .	 H . ,	 &	 H a r r i s ,	 J .	 G .	 ( 2 0 0 7 ) .	Competing 
on analytics: The new science of winning: Harvard 
B u s i n es s 	 P res s .
1 5 .	 D e L o n e ,	 W .	 H . ,	 &	 M c L e a n ,	 E .	 R .	 ( 2 0 0 3 ) .	 T h e	
D e L o n e	 a n d	 M c L e a n	 m od e l	 o f	 i n f o r m a t i o n	
systems success: a ten-year update. Journal of 
management information systems, 19 ( 4 ) ,	9 – 3 0 .	
1 6 .	 Elb ash i r ,	 M .	 Z. ,	 C o l l i er ,	 P .	 A. ,	 &	 D a v er n,	 M . 	
J .	 ( 2 0 08 ) .	 M easur i n g	 t he	 effec t s	 o f	 busi ness 	
intelligence systems: The relationship between 
business process and organizational performance. 
International Journal of Accounting Information 
Systems, 9( 3 ) ,	1 35 – 1 53 . 	
1 7 .	 F i t r i a n a ,	 R . ,	 E r i y a t n o ,	 T .	 D . ,	 &	 D j a t n a ,	 T .	 ( 2 0 1 1 ) .	
P r o g r e s s	 i n	 B u s i n e s s	 I n t e l l i g e n c e	 S y s t e m	
research: A literature Review. International 
Journal of Basic & Applied Sciences IJBAS-IJENS, 
11 ( 03 ) , 	 1 1 8503 – 1 1 6 46 4 . 	
1 8 .	 F o r n e l l ,	 C . ,	 &	 L a r c k e r ,	 D .	 F .	 ( 1 9 8 1 ) .	 E v a l u a t i n g	
s t r u c t u r a l	 eq u a t i o n	 m od e l s	 w i t h	 u n o b s e r v a b l e	
variables and measurement error. [Article]. 
Journal of Marketing Research, 18 ( 1 ) ,	 3 9 – 5 0 .	 d o i :	
10 . 2 3 0 7 / 315131 2
1 9 .	 G a r fi e l d ,	 E .	 ( 1 9 7 9 ) .	 I s	 c i t a t i o n	 a n a l y s i s	 a	 l e g i t i m a t e	
evaluation tool? Scientometrics, 1 ( 4 ) ,	3 5 9 – 3 7 5 .	
2 0 .	 H e n v e r ,	 A . ,	 M a r c h ,	 S .	 T . ,	 P a r k ,	 J . ,	 &	 R a m ,	 S .	 ( 2 0 0 4 ) .	
D e s i g n	 sc i e n c e	 i n	 i n f o r m a t i o n	 s y s t e m s	 r e s e a r c h .	
MIS quarterly, 28 ( 1 ) ,	7 5 – 1 0 5 .	
2 1 .	 H jø r l a n d ,	 B .	 ( 1 9 9 7 ) .	Information seeking and subject 
representation .	W e s t po r t ,	CT :	G r e e n w o od	P r e s s .
2 2.	 I n m o n ,	 W .	 H .	 ( 2 0 0 5 ) .	Building the data warehouse: 
J o h n	w i l e y	&	s o n s .
23 .	 J ourda n,	 Z. ,	 Ra i ner ,	 R.	 K. ,	 &	 Ma rsha l l,	 T .	 E.	 ( 2 0 08 ) . 	
Business intelligence: An analysis of the literature. 
Information Systems Management, 25 (2), 	 121–131. 	

 letnik XII, številka 1, februar 2020 	 47 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
2 4 .	 K i m b a l l ,	 R . ,	 &	 R o s s ,	 M .	 ( 2 0 1 1 ) .	The data warehouse 
toolkit: the complete guide to dimensional modeling: 
J o h n	W i l e y	&	S o n s .
2 5 .	 K i r o n ,	 D . ,	 &	 S h o c k l e y ,	 R .	 ( 2 0 1 1 ) .	 C r e a t i n g	
business value with analytics. MIT Sloan 
Management Review, 53 ( 1 ) ,	5 7 .	
2 6 .	 K o w a l c z y k ,	 M . ,	 &	 B u x m a n n ,	 P .	 ( 2 0 1 5 ) .	 A n	
ambidextrous perspective on business 
intelligence and analytics support in decision 
processes: Insights from a multiple case study. 
Decision Support Systems, 80 ,	1 – 1 3 .	
2 7 .	 L a h r m a n n ,	 G . ,	 M a r x ,	 F . ,	 M e tt l e r ,	 T . ,	 W i n t e r ,	
R . ,	 &	 W o r t m a n n ,	 F .	 ( 2 0 1 1 ) .	 Inductive design of 
maturity models: applying the Rasch algorithm for 
design science research.	 P a p e r	 p r e s e n t e d	 a t	 t h e	
I n ter n a t i on a l 	 C on fer e n c e 	 on 	 De si g n 	 S c i e n c e 	
R e s e a r c h	i n	I n f o r m a t i o n	S y s t e m s .
2 8 .	 L a v a l l e ,	 S . ,	 L e s s e r ,	 E . ,	 S h o c k l e y ,	 R . ,	 H o p k i n s ,	 M .	
S . ,	 &	 K r u sc h w i tz ,	 N .	 ( 2 0 1 1 ) .	 B i g	 D a t a ,	 A n a l y t i c s	
a n d	 t h e	 P a t h	 F r o m	 I n s i g h t s	 t o	 V a l u e .	 [ A r t i c l e ] .	
Mit Sloan Management Review, 52 ( 2 ) ,	2 1 – 3 2.	
2 9 .	 L o n n q v i s t ,	 A . ,	 &	 P i r tt i m a k i ,	 V .	 ( 2 0 06 ) .	 T h e	
measurement of business intelligence. 
Information Systems Management, 23 ( 1 ) ,	 3 2 – 4 0 .	 d o i :	
1 0 . 1 2 0 1 / 1 0 7 8 . 1 05 805 3 0 / 4 5 7 6 9 .2 3 . 1 .2 0 0 6 1 2 0 1 / 9 1 7 7 0 . 4
3 0 .	 L u h n ,	 H .	 P .	 ( 1 9 5 8 ) .	 A	 b u s i n e s s	 i n t e l l i g e n c e	
system. IBM Journal of Research and Development, 
2 ( 4 ) ,	3 1 4 – 3 1 9 .	
31. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., 
D o b b s ,	 R . ,	 R o x b u r g h ,	 C . ,	 &	 B y e r s ,	 A .	 H .	 ( 2 0 1 1 ) .	
Big data: The next frontier for innovation, 
competition, and productivity. McKinsey Global 
Institute (http://www.mckinsey.com/Insights/MGI/
Research/Technology_and_Innovation/Big_data_
The_next_frontier_for_innovation). Retrieved from
3 2.	 M cCa i n,	 K.	 W .	 ( 1 990 ) .	 Ma ppi n g	 a u t h o rs	 i n 	
intellectual space: A technical overview. Journal of 
the American society for information science, 41 ( 6 ) ,	433 . 	
3 3 .	 M oss ,	 L.	 T . ,	 &	 A t re ,	 S .	 ( 2 0 03 ) .	Business intelligence 
roadmap: the complete project lifecycle for decision-
support applications :	A d d i son- W es l e y	P ro f essi ona l .
3 4 .	 N e g a s h ,	 S .	 ( 2 0 0 4 ) .	 B u s i n e s s	 I n t e l l i g e n c e .	
Communications of the Association for Information 
Systems, 13. 
3 5 .	 O l s za k ,	 C.	 M .	 ( 2 0 1 6 ) .	 T o w a r d	 Bett e r	 U n d e rs t a n d i n g 	
and Use of Business Intelligence in Organizations. 
Information Systems Management, 33(2), 	 10 5 –1 2 3 . 	
d o i :	1 0 . 1 080 / 1 05 805 30 .2 0 1 6 . 1 1 5 5 9 4 6
3 6 .	 P a s a d e o s ,	 Y . ,	 P h e l p s ,	 J . ,	 &	 K i m ,	 B . - H .	 ( 1 9 9 8 ) .	
D i sc i p l i n a r y	 i m p a c t	 o f	 a d v e r t i s i n g	 sc h o l a r s :	
T e m po r a l	 c o m p a r i s o n s	 o f	 i n fl u e n t i a l	 a u t h o r s ,	
works and research networks. Journal of 
Advertising, 27 ( 4 ) ,	5 3 – 7 0 .	
3 7 .	 P e r s s o n ,	 O . ,	 D a n e l l ,	 R . ,	 &	 S c h n e i d e r ,	 J .	 W .	
( 2 0 0 9 ) .	 H o w	 t o	 u s e	 B i b e x c e l	 f o r	 v a r i o u s	 t y p e s	
of bibliometric analysis. Celebrating scholarly 
communication studies: A Festschrift for Olle Persson 
at his 60th Birthday ,	9 – 2 4 .	
3 8 .	 P o po v i č ,	 A . ,	 H a c k n e y ,	 R . ,	 C o e l h o ,	 P .	 S . ,	 &	 J a k l i č ,	
J .	 ( 2 0 1 2 ) .	 T o w a r d s	 b u s i n e s s	 i n t e l l i g e n c e	 s y s t e m s	
s u c c e s s :	 E ff e c t s	 o f	 m a t u r i t y	 a n d	 c u l t u r e	 o n	
analytical decision making. Decision Support 
Systems, 54 ( 1 ) ,	7 2 9 – 7 3 9 .	
3 9 .	 P o r t e r ,	 A .	 L . ,	 &	 C u n n i n g h a m ,	 S .	 W .	 ( 2 0 0 4 ) .	Tech 
mining: exploiting new technologies for competitive 
advantage 	( V o l .	2 9 ) :	J o h n	W i l e y	&	S o n s .
4 0 .	 R a n s bo t h a m ,	 S . ,	 K i r o n ,	 D . ,	 &	 P r e n t i c e ,	 P .	 K .	
( 20 1 6 ) . 	B e y o nd 	t h e 	H y p e : 	T h e 	H a rd 	W ork 	B e h i nd 	
A n a l y t i c s	 S u c c e s s .	 MIT Sloan Management 
Review, 57 (3). 	
4 1 .	 S h a r m a ,	 R . ,	 M i t h a s ,	 S . ,	 &	 K a n k a n h a l l i ,	 A .	 ( 2 0 1 4 ) .	
Transforming decision-making processes: a 
research agenda for understanding the impact 
of business analytics on organisations. European 
Journal of Information Systems, 23 ( 4 ) ,	43 3 – 4 4 1 .	
4 2.	 S h et h ,	 A . ,	 A l e m a n - M e z a ,	 B . ,	 A r p i n a r ,	 I .	 B . ,	
B e r t r a m ,	 C . ,	 W a r k e ,	 Y . ,	 R a m a k r i s h a n a n ,	 C . ,	
.	 .	 .	 K o c h u t ,	 K .	 ( 2 0 0 5 ) .	 S e m a n t i c	 a s s o c i a t i o n	
i d e n t i fi c a t i o n	 a n d	 k n o w l e d g e	 d i sc o v e r y	 f o r	
national security applications. Journal of 
Database Management, 16 ( 1 ) ,	 3 3 – 5 3 .	 d o i :	 1 0 . 4 0 1 8 /
jdm.2005010103
43 .	 S h i ,	 Y . ,	 P e n g ,	 Y . ,	 K o u ,	 G . ,	 &	 C h e n ,	 Z .	 X .	 ( 2 0 0 5 ) .	
Classifying credit card accounts for business 
intelligence and decision making: A multiple-
c r i t e r i a	 q u a d r a t i c	 p r o g r a m m i n g	 a p p r o a c h .	
International Journal of Information Technology 
& Decision Making, 4 ( 4 ) ,	 5 8 1 – 5 9 9 .	 d o i :	 1 0 . 1 1 4 2 /
s 02 1 96 2 20 0 5 0 0 1 7 75
44.	 Sho ll o ,	 A.	 ( 2 0 1 1 ) .	 Using Business Intelligence in IT 
Governance Decision Making.	P a p e r 	p r e s e n t e d 	a t 	
t he	 IFIP	 I n ter na t i onal	 W or k i ng	 Con ference	 on 	
Go v er na nce	 a n d	 Sustai nabili t y	 i n	 I n for ma t i on 	
S ystems-Ma nag i ng	t he	T ra n sfer	a nd	Diff usion 	of	IT .
4 5 .	 S h o l l o ,	 A . ,	 &	 K a u tz ,	 K .	 ( 2 0 1 0 ) .	 Towards an 
understanding of business intelligence.	 Pap e r 	
presented at the Australasian Conference on 
I n for m a t i o n 	 S yst e m s.
4 6 .	 S i n g h ,	 H . ,	 &	 S a m a l i a ,	 H .	 V .	 ( 2 0 1 4 ) .	 A	 B u s i n e s s	
I n t e l l i g e n c e	 P e r s p e c t i v e	 f o r	 C h u r n	 M a n a g e m e n t .	
Procedia-Social and Behavioral Sciences, 109 ,	5 1 – 5 6 .	
4 7 .	 S m a l l ,	 H .	 ( 1 9 7 3 ) .	 C o - c i t a t i o n	 i n	 t h e	 sc i e n t i fi c	
literature: A new measure of the relationship 
between two documents. Journal of the American 
Society for information Science, 24 ( 4 ) ,	2 6 5 – 2 6 9 .	

 letnik XII, številka 1, februar 2020 48 Izzivi managementu:  www.sam-d.si
   Strokovno-raziskovalni prispevek
4 8 .	 T r i e u ,	 V . - H .	 ( 2 0 1 7 ) .	 G e tt i n g	 v a l u e	 f r o m	 B u s i n e s s	
Intelligence systems: A review and research 
agenda. Decision Support Systems, 93 , 	 111–1 24 . 	
doi: htt p s:/ / do i .o r g /1 0. 1 01 6/ j.d s s . 201 6 . 0 9 . 019
4 9 .	 U c k e l m a n n ,	 D . ,	 H a r r i s o n ,	 M . ,	 &	 M i c h a h e l l e s ,	
F. 	 ( 2 0 11) . 	 An Architectural Approach Towards the 
Future Internet of Things.
50 .	 V a n	 Eck,	 N .	 J . ,	 &	 W al t ma n,	 L.	 ( 2 0 1 0 ) .	 Sof t w are 	
sur v ey:	 V OS v iew er ,	 a	 com pu ter	 prog ra m	 for 	
bibliometric mapping. Scientometrics, 84 ( 2 ) ,	5 23 – 538 . 	
5 1 .	 V o g e l ,	 R . ,	 &	 G ü tt e l ,	 W .	 H .	 ( 2 0 1 3 ) .	 T h e	 d y n a m i c	
capability view in strategic management: A 
bibliometric review. International Journal of 
Management Reviews, 15 ( 4 ) ,	4 2 6 – 4 4 6 .	
5 2.	 V o n	 A l a n ,	 R .	 H . ,	 M a r c h ,	 S .	 T . ,	 P a r k ,	 J . ,	 &	 R a m ,	
S .	 ( 2 0 0 4 ) .	 D e s i g n	 sc i e n c e	 i n	 i n f o r m a t i o n	 s y s t e m s	
research. MIS quarterly, 28 ( 1 ) ,	7 5 – 1 0 5 .	
5 3 .	 W a m b a ,	 S .	 F . ,	 G u n a s e k a r a n ,	 A . ,	 A k t e r ,	 S . ,	 R e n ,	
S .	 J . - f . ,	 D u b e y ,	 R . ,	 &	 C h i l d e ,	 S .	 J .	 ( 2 0 1 7 ) .	 B i g	 d a t a	
a n a l y t i c s	 a n d	 fi r m	 p e r f o r m a n c e :	 E ff e c t s	 o f	
dynamic capabilities. Journal of Business Research, 
70 ,	3 5 6 – 3 6 5 .	
54 .	 W a ss e r ma n,	 S . ,	 &	 G a la s k i e w i c z ,	 J .	 ( 1 9 9 4 ) .	Advances 
in social network analysis: Research in the social and 
behavioral sciences	(V o l .	1 7 1 ) :	Sa g e	Pu b l i c a t i on s .
55 .	 W a tson,	 H.	 J . ,	 &	 W i x om,	 B .	 H.	 ( 2 007) .	 T he	 c urren t 	
state of business intelligence. Computer, 40 ( 9 ) ,	96 –99 . 	
56.	 W h i te ,	 H.	 D . ,	 &	 M cCai n,	 K.	 W .	 ( 1 998 ) .	 V isuali zi ng 	
a discipline: An author co-citation analysis of 
i n for ma t i on	 sc ience ,	 1 9 72 – 1 995 .	 Journal of the 
American society for information science, 49 ( 4),	327 -355. 	
5 7 .	 W i l l i a m s ,	 S . ,	 &	 W i l l i a m s ,	 N .	 ( 2 0 1 0 ) .	 The profit 
impact of business intelligence: Morgan Kaufmann.
5 8 .	 W i s e ,	 J .	 A .	 ( 1 9 9 9 ) .	 T h e	 e c o l o g i c a l	 a p p r o a c h	 t o	
text visualization. Journal of the Association for 
Information Science and Technology, 50 ( 1 3 ) ,	1 2 2 4 .	
5 9 .	 W i x o m ,	 B . ,	 &	 W a t s o n ,	 H .	 ( 2 0 1 2 ) .	 T h e	 B I - b a s e d	
organization. Organizational Applications of 
Business Intelligence Management: Emerging Trends, 
IGI Global, Hershey ,	1 9 3 – 2 0 8 .	
6 0 .	 W i x o m ,	 B .	 H . ,	 &	 W a t s o n ,	 H .	 J .	 ( 2 0 0 1 ) .	 A n	
e m p i r i c a l	 i n v e s t i g a t i o n	 o f	 t h e	 f a c t o r s	 a ff e c t i n g	
data warehousing success. MIS quarterly ,	1 7 – 4 1 .	
6 1 .	 Y e o h ,	 W . ,	 &	 K o r o n i o s ,	 A .	 ( 2 0 1 0 ) .	 C r i t i c a l	 s u c c e s s	
factors for business intelligence systems. Journal 
of computer information systems, 50 ( 3 ) ,	2 3 – 3 2.	
6 2.	 Z u p i c ,	 I . ,	 &	 Č a t e r ,	 T .	 ( 2 0 1 5 ) .	 B i b l i o m et r i c	 m et h od s	
in management and organization. Organizational 
Research Methods, 18 ( 3 ) ,	4 2 9 – 4 7 2.	
    
Asist. dr. Katerina Božič	 j e	 a s i s t e n t k a	 n a	 E k o n o m s k i	 f a k u l t et i	 U n i v e r z e	 v	 L j u b l j a n i	 z a	 pod r o č j e	 m a n a g e m e n t a	
i n	 o r g a n i z a c i j e .	 N a	 E k o n o m s k i	 f a k u l t et i	 U n i v e r z e	 v	 L j u b l j a n i	 j e	 d o k t o r i r a l a	 s	 pod r o č j a	 po s l o v n e	 i n t e l i g e n c e	 i n	
inovativnosti. Njene raziskave obravnavajo poslovno inteligenco, upravljanje inovacij in tehnologij, upravljanje 
s	 č l o v e š k i m i	 v i r i ,	 o r g a n i z a c i js k o	 u č e n j e	 i n	 p r e n a š a n j e	 z n a n j a .	 J e	 a v t o r i c a	 i n	 r e c e n z e n t k a	 r a z i s k o v a l n i h	
p r i s p e v k o v	s	pod r o č j a	po s l o v n e	i n t e l i g e n c e	p r i	n e k a t e r i h	SS C I	i n	S C I	u v r š č e n i h	z n a n s t v e n i h	r e v i j a h .