2016 ‹ Številka 3 ‹ seP. okt. nov. ‹ letnik XXiv ‹ issn 1318-1882 2016 ‹ Številka 3 ‹ seP. okt. nov. ‹ letnik XXiv ‹ issn 1318-1882 03 Izpitni centri ECDL ECDL (European Computer Driving License), ki ga v Sloveniji imenujemo evropsko raËunalni.ko spriËevalo, je standardni program usposabljanja uporabnikov, ki da zaposlenim potrebno znanje za delo s standardnimi raËunalni.kimi programi na informatiziranem delovnem mestu, delodajalcem pa pomeni dokazilo o usposobljenosti. V Evropi je za uvajanje, usposabljanje in nadzor izvajanja ECDL poobla.Ëena ustanova ECDL Fundation, v Sloveniji pa je kot Ëlan CEPIS (Council of European Professional Informatics) to pravico pridobilo Slovensko dru.tvo INFORMATIKA. V draavah Evropske unije so pri uvajanju ECDL moËno angaairane srednje in visoke .ole, aktivni pa so tudi razliËni vladni resorji. Posebno pomembno je, da velja spriËevalo v 148 draavah, ki so vkljuËene v program ECDL. Doslej je bilo v svetu izdanih ae veË kot 11,6 milijona indeksov, v Sloveniji veË kot 17.000, in podeljenih veË kot 11.000 spriËeval. Za izpitne centre v Sloveniji je usposobljenih osem organizacij, katerih logotipe objavljamo. LJUDSKA UNIVERZA MURSKA SOBOTA VSEBINA UPORABNA INFORMATIKA 2016 ©TEVILKA 3 SEP/OKT/NOV LETNIK XXIV ISSN 1318-1882 Znanstveni prispevki Zoran Laban Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku 99 Andreja Retelj Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika 121 Strokovni prispevki Miha Aove Organizacijska podpora uvajanja integralnega upravljanja oskrbne verige v Skupini Gorenje 132 Marko Breskvar, Vesna Prijatelj Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji 138 Informacije Iz Islovarja 148 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 97 UPORABNA INFORMATIKA 2016 ©TEVILKA 3 SEP/OKT/NOV LETNIK XXIV ISSN 1318-1882 Ustanovitelj in izdajatelj Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana Predstavnik Niko Schlamberger Odgovorni urednik Jurij JakliË Uredni.ki odbor Marko Bajec,Vesna BosiljVuk.iE, Sjaak Brinkkemper,Gregor Hauc, Jurij JakliË, Andrej KovaËiË, Jan von Knop, Jan Mendling, Miodrag PopoviE, Katarina Puc, Vladislav RajkoviË, Ivan Rozman, Pedro Simoes Coelho, JohnTaylor, Mirko Vintar,TatjanaWelzerDruaovec Recenzenti Marko Bajec,Teja Batagelj, Marko Bohanec, Borut »ampelj, Janez Dem.ar, Nadja Dobnik, Jure Erjavec,Tomaa Erjavec, LiljanaFerbar Tratar, Bogdan FilipiË, Aleksandar GavriË, Ivan GerliË, Janez Grad, Miro Gradi.ar,TanjaGrublje.iË, Mojca Indihar Štemberger,Tadeja Jere Jakulin, Bojan Jo.t, Tina JukiE, Miroljub KljajiE, Mirjana KljajiE Bor.tnar,Tomaa KlobuËar, Andrej KovaËiË, NivesKreuh, Marjan Krisper, Marija Milavec Kapun, Janja Nograšek, Gregor PetriË, Andreja Pucihar,Uro. RajkoviË,Tanja RajkoviË, Vladislav RajkoviË, Andrej Robida, Niko Schlamberger, Brane ©mitek, Mitja ©tiglic, AndrejTom.iË, MarinaTrkman, PeterTrkman,TomaaTurk, Borut Werber, Bo.tjan Žvanut TehniËna urednica MiraTurk ©kraba Lektoriranje MiraTurk ©kraba (slov.) Marvelingua (angl.) Oblikovanje KOFEIN DIZAJN, d. o. o. Prelom in tisk Boex DTP, d. o. o., Ljubljana Naklada 600 izvodov Naslov uredni.tva Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Uredni.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 nadaljnji izvod 60,00 EUR, za posameznike 35,00 EUR, za .tudente in seniorje 15,00 EUR.Vcenoje vkljuËen DDV. Izdajanjerevije Uporabna informatikav letu 2016 sofinancira Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. Revija Uporabna informatikajeod .tevilke 4/VII vkljuËena v mednarodno bazo INSPEC. Revija Uporabna 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.tvu revijepo 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,skateropotrjuje 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 znakov, 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, organizacijske sheme ipd. naj imajo belo podlago. EnaËbe o.tevilËite v oklepajih 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.VeËosistemu 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. 98 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV ZNANSTVENI PRISPEVKI Pripravljenost slovenskih podjetijs podroËja informatike na prilagoditevposlovnega modela raËunalni.tvu v oblaku ZoranLaban, Ljubljana zoran.laban@hotmail.com IzvleËek Spremembe, ki jih prina.a raËunalni.tvo v oblaku, moËno obËutijo podjetja s podroËja informatike, za katera se dosedanji transakcijski poslovni modelspreminjav naroËni.ki model pogostej.ih periodiËnih prihodkov manj.ihvrednosti. Namente raziskaveje zatoprouËiti,aliso slovenska podjetjas podroËja informatike pripravljena na tako spremembo poslovnega modela. Zato najprej identificiramo potrebne spremembe poslovnega modelapo posameznih njegovih gradnikih,karjepotem podlagaza izvedbo kvantitativne raziskavemed slovenskimi podjetjispodroËja informatike, v okviru katere smo primarne podatke pridobiliz anketiranjeminjih analiziraliz metodo razvr.Ëanjavskupine.Vsplo.nem lahko ugotovimo,daso se slovenska podjetja s podroËja informatike strate.ko veË ali manj odloËila za prilagoditev poslovnega modela in tudi ae zaËela z naËrtovanjem aktivnosti za prestrukturiranje, vendar veËinoma .e niso implementirala potrebnih operativnih sprememb poslovanja. ©ele analiza na podlagi razvr.Ëanjavskupinepokaae,dajedejanska pripravljenostslab.a,kotjevidetiizanalizecelotnegavzorca.Ugotovitvetudikaaejo,dastapomembna dejavnika pripravljenosti podjetij na raËunalni.tvov oblaku njihova velikostin vlogav vrednostni verigi raËunalni.tvav oblaku. KljuËne besede: raËunalni.tvo v oblaku, poslovni model, gradniki poslovnega modela, pripravljenost na raËunalni.tvo v oblaku, razvr.Ëanje v skupine. Abstract An analysis of the readiness of Slovenian IT companies for the cloud computing business model Changesbrought aboutby cloud computing have deeply impacted companiesintheIT industry.Asaresult, these companies have been altering their business models, shiftingfromthe current transactionaltoa subscription-based business modeloffrequentrecurringrevenueof small value.Theaimofthisresearchisthereforetodetermine whether SlovenianIT companiesarereadyforthese businessmodel changes.Forthis purpose, we first identify the needed business model changes per individual business model building blocks, utilized as the basis for conducting the quantitative research among Slovenian IT companies. The primarydata for the research was collected through surveys and analyzed via cluster analysis. In general, we can conclude that Slovenian IT companies have more or less taken strategic decisions necessaryto adapt their business models and have already initiated planning activities for restructuring. However, most companies are yet to implement the vital operational business changes. Furthermore, cluster analysis of the collected data reveals that companies are even more underprepared than the analysis of the entire sample shows. Our findings also point to the fact that the two important factors contributing to cloudreadiness are company size and therolea company playsin the cloud computing value chain. Keywords: cloud computing, business model, business model building blocks, cloud readiness, cluster analysis. UVOD jem omogoËa bolj k poslovnim ciljem usmerjeno razdelitev RaËunalni.tvo v oblaku prina.a uporabnikom in podjetjem notranjih Ëlove.kih virov.Tako lahko na primer ljudje, zapotako tehnolo.ke kot tudi ekonomske koristi, izmed katerih sleni v upravljanju informacijskega okolja, sodelujejo pri velja izpostaviti bolj.e upravljanje stro.kov v naroËni.kem naËrtovanju in izdelovanju programskih re.itev, potrebnih za modelu in plaËevanje storitve po uporabi, hkrati pa podjetbistvene dele poslovanja. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 99 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku Spremembe, ki jih prina.a raËunalni.tvo v oblaku, bodo Ëutila tudi podjetja s podroËja informatike, saj se tudi za njih veË desetletij uporabljani transakcijski model poslovanja z enkratnimi transakcijami velikih prihodkovnih vrednosti spreminja v naroËni.ki model pogostej.ih periodiËnih manj.ih prihodkovnih vrednosti. Za razumevanje delovanja podjetja ni veË dovolj spoznati samo interne dejavnike delovanja, temveË moramo poznati tudi druge pomembne soudeleaence v njegovi mreai. Osterwalder, Pigneur in Tucci (2005, str. 17‡18) tako definirajo poslovni model podjetja kot opis vrednosti, ki jo podjetje ponuja enemu ali veË segmentom kupcev, ter opis arhitekture podjetja in njegove partnerske mreae za ustvarjanje, traenje in dostavljanje te vrednosti in vrednosti razmerij s ciljem proizvajanja donosnega in trajnega toka prihodkov. Poslovni modeli so pogosto upodobljeni kot statiËni opisi delovanja podjetja na trgu. Vendar trg ni statiËen in podjetja se morajo prilagajati spremembam, poslovni model, ki je uspe.en danes, ne bo nujno uspe.en v prihodnje (Ojala in Tyrvainen, 2011, str. 1). Tako Rutsky (2011, str. 8) meni, da mora podjetje, Ëe aeli postati uspe.en ponudnik programske opreme kot storitve, poleg oblikovanja kakovostne storitve spremeniti: • razmi.ljanje iz izdelËnega v storitveno; • organizacijo iz linearne v kroano; • strategijo tranega nastopa iz vrednotenja (angl. evaluation) v doaivetje (angl. experience). Namen te raziskave je prouËiti, ali so slovenska podjetja s podroËja informatike pripravljena na spremembo poslovnega modela oz. na prilagoditev poslovanja novi paradigmi raËunalni.tva v oblaku, kar omogoËa prehod iz transakcijskega v naroËni.ki model. RaËunalni.tvo v oblaku je realnost, in podjetja, ki se bodo prilagodila najhitreje, bodo imela veliko konkurenËno prednost pred ostalimi. V tej raziskavi se osredinjamo na podroËje javnega oblaka s posebnim poudarkom na modelu programska oprema kot storitev (angl. software as a service ‡ SaaS), saj koncepti zasebnega oblaka od podjetij s podroËja informatike ne zahtevajo tako velikih zasukov poslovnega modela. Prav tako raziskava ne bo zajela podjetij, ki so ae v osnovi zasnovala svoj poslovni model na raËunalni.tvu v oblaku, t. i. podjetja, flrojena v oblaku « (angl. born in the cloud), in ponujajo samo tovrstne storitvene modele, saj tematika prilagoditve poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku ni relevantna za njih. Glavni cilj raziskave je poiskati in definirati potrebne spremembe poslovnega modela podjetij s podroËja informatike, da bodo uspe.na v novem poslovnem okolju raËunalni.tva v oblaku, in nato s pomoËjo ankete med izbranim .tevilom direktorjev ali drugimi vodilnimi osebami v podjetjih raziskati, ali so slovenska podjetja s podroËja informatike pripravljena na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku. V nadaljevanju prispevka najprej identificiramo skupine ponudnikov raËunalni.tva v oblaku, ki odsevajo njihove vloge in namen. PriËakovati je, da te skupine pomembno doloËajo ravni zrelosti ponudnikov. V tretjem razdelku opredelimo poslovni model in njegove gradnike, ki so tipiËno predstavljeni na t. i. platnu poslovnega modela. V Ëetrtem razdelku identificiramo na podlagi dosedanjih raziskav potrebne spremembe poslovnega modela po posameznih njegovih gradnikih v smeri transformacije na model raËunalni.tva v oblaku. To je podlaga za oblikovanje vpra.alnika, ki ga skupaj z drugimi elementi metodologije raziskave predstavljamo v petem razdelku. Rezultati raziskave so prikazani v .estem razdelku, v katerem je najprej predstavljeno stanje pripravljenosti za celoten v raziskavo zajeti vzorec slovenskih podjetij, nato pa so podjetja razvr.Ëena v tri skupine in je stanje prikazano ter obrazloaeno za vsako skupino posebej. Na koncu so podane .e sklepne ugotovitve. 2 PONUDNIKIRA»UNALNI©TVAVOBLAKU RaËunalni.tvo v oblaku privlaËi veliko .tevilo deleanikov iz zelo razliËnih tehnolo.kih in poslovnih okolij. Medtem ko se novi ponudniki na podroËju raËunalni.tva v oblaku vsakodnevno pojavljajo na trgu, se veËina ustaljenih ponudnikov informacijske tehnologije trudi raz.iriti svoj sedanji portfelj s ponudbo, povezano z raËunalni.tvom v oblaku. Glede na raznolikost deleanikov in razvitost trga pomeni izbira pravega tranega segmenta in poslovnega modela najveËji izziv za vsakega ponudnika (Ried, Matzke, Garbani in Iqbal, 2011, str. 2). Walsh idr. (2010, str. 4) trdijo, da pojav raËunalni.tva v oblaku ne bo spremenil tipa podjetij, ki obstajajo na informacijskem trgu. Proizvajalci programske in strojne opreme, distributerji, sistemski integratorji, razvijalska podjetja in prodajalci z dodano vrednostjo (angl. value added reseller, v nadaljevanju VAR) bodo ostali pomemben del trga. Vendar pa raËunalni.tvo v oblaku prina.a nove tipe ponud 100 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku nikov storitev in prodajalcev v oskrbovalno verigo ponudnikov. Tako se je na trgu pojavila nova vrsta ponudnikov storitev, ki ponuja samo storitve v oblaku in ni obremenjena z zapu.Ëino produktno usmerjene strojne in programske opreme. 2.1 Vloge ponudnikov raËunalni.tvav oblaku Walsh idr. (2010, str. 4) razdelijo oskrbovalno verigo raËunalni.tva v oblaku v skupine, ki odsevajo njihove vloge in namen. • Ponudniki raËunalni.tva v oblaku (angl. cloud vendors) so vir storitev raËunalni.tva v oblaku in so odgovorni tako za razvoj kot zagotavljanje storitev. V to skupino spadajo tako tradicionalni ponudniki strojne in programske opreme kot novodobni ponudniki raËunalni.tva v oblaku. • Ponudniki storitev (angl. service providers). V to skupino .tejemo operaterje, ponudnika internetnih storitev, telekomunikacijska podjetja in zunanja izvajalce poslovnih procesov velikih kupcev, ki zagotavljajo internetne povezave ali infrastrukturo, kot je na primer podatkovni center. • Distributerji (angl. distribution) so skupina, v katero spadajo tradicionalni distributerji in podjetja, ki nastopajo kot integracijska toËka za distribucijo in prilagoditev storitev. • Ponudniki re.itev (angl. solution providers). Del te skupine so VARi, MSPji (angl. managed service providers) in storitvena podjetja, ki preprodajajo, zagotavljajo in podpirajo ponudbo ponudnikov storitev v oblaku. • Posredniki (angl. cloud brokers) so tehnolo.ki svetovalci, poslovne organizacije, posredniki in agenti, ki pomagajo kupcem pri izbiri prave re.itve in tipiËno niso vpleteni v migracijo ali implementacijo re.itev. Böhm, Koleva, Leimeister, Riedl in Krcmar (2010, str. 5‡7) definirajo naslednje splo.ne vloge v vrednostni mreai (angl. value network) na podlagi sklopa podobnih storitev, ki jih ponudniki ponujajo podobnim kupcem: • ponudnik aplikacij (angl. application provider) ponuja aplikacije svojim kupcem iz svojega ali zunanjega podatkovnega centra; • (tehniËni) ponudnik platforme (angl. (technical) platform provider) ponuja okolje za razvoj, testiranje in poganjanje aplikacij; • trana platforma (angl. market platform) predstavlja trg, ki povezuje kupce in ponudnike storitev; • ponudnik infrastrukture (angl. infrastructure provider) ponuja virtualno strojno opremo in pomnilni.ki prostor ter omreane povezave; • svetovalec (angl. consultant) na podlagi svojega poznavanja raËunalni.tva v oblaku in kupËevih poslovnih procesov kupcu svetuje pri identifikaciji primernih storitev; • agregator (angl. aggregator) zdruauje razliËne manj.e, modularne storitve v kompleksno storitev, ki zadovoljuje doloËene potrebe in prinese dodano vrednost; • integrator (angl. integrator) ima za nalogo ali migracijo obstojeËih podatkov na lokaciji kupca v oblak ali integracijo re.itve v oblaku v obstojeËi sistem; glavna razlika z agregatorjem je v tem, da integrator razvija individualno re.itev za posameznega kupca, agregator pa razvije bolj standardizirano re.itev, ki jo ponudi veËji skupini uporabnikov s podobnimi potrebami; • uporabnik je konËni kupec, ki prejme storitve za poslovno ali zasebno uporabo in ne dodaja vrednosti v sistem raËunalni.tva v oblaku. Ried idr. (2011, str. 4‡6) podajajo tri tradicionalne poslovne modele ponudnikov informacijske tehnologije: • model programskih paketov (angl. pure packaged software model) predstavlja razvoj in prodajo paketov poslovnih re.itev, programskih komponent, podatkovnih baz in razliËnih programskih orodij; • svetovalni model (angl. pure consulting model) za tradicionalne svetovalne storitve v scenarijih sistemske integracije, razvoj prilagojenih aplikacij ali re.itev za vodenje poslovnih procesov; • infrastrukturni model (angl. pure infrastructure model) tradicionalnih storitev zunanjega izvajanja in storitev gostovanja. Iz zgornjih poslovnih modelov ponudnikov informacijske tehnologije izhaja sedem novih vlog v vrednostni verigi (angl. value chain) raËunalni.tva v oblaku: • graditelj (angl. cloud builder) pomaga velikim kupcem uvesti potrebno tehnologijo in poslovno strategijo za zasebni oblak; • ponudnik orodij (angl. cloud tool vendor) ponuja licenËna programska orodja velikim kupcem in ponudnikom storitev v oblaku, s katerimi si zgradijo in ponudijo svoje storitve v oblaku; 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 101 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku • ponudnik infrastrukture podobno kot v tradicionalnem modelu ponuja infrastrukturo in storitve gostovanja; • integrator tako kot v tradicionalnem modelu ponuja me.anico svetovanja, integracije in storitev gostovanja, vendar mora raz.iriti svoje znanje z integracijo re.itev v oblaku; • ponudnik SaaS ponuja poslovne re.itve kot storitev v oblaku; Model programskih paketov • VAR preprodaja storitve v oblaku ponudnika SaaS; • posrednik predstavlja najkompleksnej.i model z najveËjo dodano vrednostjo, saj ponuja strokovno znanje in sposobnosti iz vseh treh tradicionalnih modelov. Povezavo med tremi tradicionalnimi poslovnimi modeli ponudnikov informacijske tehnologije in sedmimi novimi vlogami v vrednostni verigi raËunalni.tva v oblaku prikazuje slika 1. Svetovalni model Ponudnik infrastrukture Posrednik VAR GraditeljPonudnik orodij Ponudnik SaaS Integrator Infrastrukturni model Slika 1: Nove vlogev vrednostni verigi raËunalni.tvav oblaku (Vir:S. Ried idr., Cloud Broker‡ANew Business ModelParadigm, 2011,Figure2) 2.2 Ponudnikiv modelu javnega oblaka Za podroËje javnega oblaka lahko izlu.Ëimo dva glavna tipa ponudnikov, ki sta kljuËna za nadaljnje raziskovanje problematike: • ponudniki storitev v javnem oblaku, ki kupcem ponujajo svoje storitve v oblaku neposredno ali preko partnerske mreae; • ponudniki raËunalni.kih re.itev, ki preprodajajo storitve ponudnikov storitev v javnem oblaku ter skrbijo za podporo in integracijo v obstojeËe sisteme. Ponudniki storitev v javnem oblaku so tako ae uveljavljeni ponudniki strojne in programske opreme, kot npr. Microsoft, Cisco in IBM, kot tudi novodobni ponudniki storitev v javnem oblaku, kot so Salesforce.com, Google in Facebook. VeËina jih je med razvojem poslovnega modela raËunalni.tva v oblaku ugotovila, da ta omogoËa bliaji in bolj pristen odnos s konËnim kupcem. Tudi konËni kupci postajajo vse iznajdljivej.i in se obraËajo neposredno na ponudnike storitev v javnem oblaku, .e posebno v primerih, ko jim ponudniki raËunalni.kih re.itev niso sposobni ponuditi storitev, ki jih i.Ëejo. Nekateri uveljavljeni ponudniki storitev v javnem oblaku so tako v aelji po Ëim hitrej.em prehodu v raËunalni.tvo v oblaku na hitro pozabili na zgodovinska partnerstva, saj aelijo s hitrim prehodom za.Ëititi podedovane prihodke iz prodaje programske opreme (Moyse, 2011a, str. 10). Ponudniki raËunalni.kih re.itev so lahko VARi, MSPji, sistemski integratorji, telekomunikacijska podjetja, skratka vsi, ki preprodajajo storitve ponud 102 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku nikov storitev v javnem oblaku in jim dodajo neko vrednost bodisi v upravljanju storitev, podpori ali integraciji v obstojeËe sisteme bodisi z razvojem lastne storitve v oblaku. So najveËja skupina ponudnikov, ki bo tudi najbolj prizadeta z vse veËjim sprejemanjem storitev v oblaku, saj jih veËina izhaja iz prej.njega modela preprodaje strojne in programske opreme. Zato bodo morali pravoËasno sprejeti odloËitev, kak.na je njihova vloga v novem modelu, in se prilagoditi spremembam, ki jih podaja Moyse (2011a, str. 12): • potencialni padec prihodkov iz prodaje drugih produktov na raËun prodaje re.itev v oblaku; tako lahko stranke z najemom storitev v oblaku zamenjajo strojno in programsko opremo, ki so jo v preteklosti kupovali od istega ponudnika; • morebitna sprememba odnosov z dobavitelji; prodaja licenËnine se lahko v oblaku spremeni v neposredno zaraËunavanje ponudnika storitev v javnem oblaku stranki, kar lahko pripelje do izgube prihodkov ponudnika raËunalni.kih re.itev, ki prejme samo provizijo. Tudi naËini skupnega nastopa pri strankah se lahko spremenijo, saj ne bo veË potrebe po neposrednem nastopu, ampak se velik del predprodajnega procesa zgodi preko omreaja ali po telefonu; • morebitna sprememba odnosov s konËnimi kupci tako v komunikacijskem kot finanËnem smislu. Kot ae omenjeno, se bodo stranke veËkrat obrnile neposredno na ponudnika storitev v javnem oblaku, tudi plaËilni pogoji se lahko spremenijo iz enkratnih v letne, meseËne ali celo tedenske; • verjetna sprememba prodajnih prihodkov in s tem povezanih bonusov za prodajalce; z ae omenjeno spremembo prodaje licenËnine se bo verjetno spremenil tudi naËin motivacije prodajalcev iz takoj.njega bonusa v bonus iz celotnega aivljenjskega cikla pogodbe. Ponudniki raËunalni.kih re.itev so tudi primarna ciljna skupina na.e raziskave, saj slovenska podjetja navadno ne nastopajo kot pravi ponudniki storitev v javnem oblaku, ker ne morejo tekmovati s tujimi, veËjimi ponudniki. VeËinoma so to ponudniki raËunalni.kih re.itev, ki zgradijo svojo re.itev v oblaku na podlagi ae obstojeËe storitve ponudnika stori tronskim poslovanjem, novoustanovljenimi in visokotehnolo.kimi podjetji (Osterwalder, 2004, str. 23). 3.1 Opredelitev in gradniki poslovnega modela ©tevilni avtorji (npr. Timmers, 1998, str. 4; Linder in Cantrell, 2000, str. 2; Hawkins, 2002, str. 307‡308; Rappa, 2010) opredeljujejo poslovni model in njegove naloge oz. gradnike na razliËne naËine, vendar lahko izlu.Ëimo nekatere kljuËne pojme, ki se pojavijo pri veËini opredelitev, kot so logika, poslovna vrednost, ustvarjanje prihodkov, stro.ki in kupci. Zato Osterwalder in Pigneur (2010, str. 14‡15) predlagata definicijo poslovnega modela kot logiko, kako organizacija ustvari, prinese in zajame vrednost. Verjameta, da lahko poslovni model najbolje opi.emo z devetimi osnovnimi gradniki, ki pokaaejo logiko, kako aeli podjetje zasluaiti: • skupine kupcev (angl. customer segments ‡ CS) ‡ vsaka organizacija oskrbuje eno ali veË skupin kupcev; • vrednostni predlog (angl. value proposition ‡ VP) sluai re.evanju teaav in zadovoljevanju potreb kupcev; • kanali (angl. channels ‡ CH) ‡ vrednostni predlog se posreduje kupcem po komunikacijskih, distribucijskih in prodajnih kanalih; • odnosi s strankami (angl. customer relationships ‡ CR) se ustvarijo in vzdraujejo z vsako skupino kupcev; • tok prihodkov (angl. revenue streams ‡ RS) je rezultat uspe.nega posredovanja vrednostnega predloga kupcem; • kljuËna sredstva (angl. key resources ‡ KR) so sredstva, potrebna za ponudbo in posredovanje predhodno opisanih elementov; • kljuËne aktivnosti (angl. key activities ‡ KA) morajo biti opravljene s pomoËjo kljuËnih sredstev; • kljuËna partnerstva (angl. key partnerships ‡ KP) ‡ nekatere aktivnosti in sredstva se pridobijo zunaj podjetja; • stro.kovna struktura (angl. cost structure ‡ C$) je rezultat elementov poslovnega modela. Teh devet osnovnih gradnikov je podlaga za pripomoËek, ki ga Osterwalder in Pigneur (2010, str. 42) tev v javnem oblaku, kateri dodajo svojo vrednost. poimenujeta platno poslovnega modela (angl. business model canvas) in ga priporoËata kot pomoË pri POSLOVNI MODEL razpravah o poslovnih modelih. Pojem poslovni model je dokaj nov, saj se je pojavil Nadaljnja raziskava bo temeljila na tej Osterwalvzporedno s pojavom interneta v povezavi z elekderjevi in Pigneurjevi definiciji poslovnega modela 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 103 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku in prikazu devetih gradnikov. Osterwalderjevo in Pigneurjevo platno poslovnega modela smo za temelj raziskave izbrali zato, ker omogoËa vpogled v vse vidike poslovnega modela in je tako odliËen temelj za strukturirano primerjavo med razliËnimi poslovnimi modeli. Tako bo omogoËena dobra primerjava zdaj.njega poslovnega modela ponudnikov re.itev in aelenega spremenjenega poslovnega modela ponudnikov re.itev v raËunalni.tvu v oblaku. 3.2 Sprememba poslovnega modela Ker so poslovni modeli v svoji osnovi statiËni in predstavljajo sliko sedanjega stanja, mnogi avtorji dodajajo poslovnim modelom Ëasovno komponento in uvajajo koncept spremembe. Podjetja so pod stalnim pritiskom sprememb (kot so npr. tehnolo.ke, pravne in konkurenËne) v svojem okolju, na katere se morajo prilagajati Ëim hitreje in sproti. Osterwalder in Pigneur (2010, str. 248) kot zadnjo, peto fazo procesa naËrtovanja poslovnega modela predlagata fazo upravljanja (angl. manage), v kateri podjetje prilagodi poslovni model spremembam na trgu. V sedanjem, hitro spreminjajoËem Ëasu, imajo tudi najbolj.i poslovni modeli kratko aivljenjsko dobo. Podjetje mora nenehno upravljati poslovni model in tako stalno preverjati ustreznost posamezne komponente, dokler model ne zahteva popolnega premisleka. Linder in Cantrell (2000, str. 3) model sprememb opi.eta kot osnovno logiko spreminjanja podjetja skozi Ëas z namenom zadraati njegovo dobiËkonosnost in navajata .tiri tipe modelov sprememb: • realizacijski model (angl. realization model), ki ga podjetja uporabljajo za poveËanje poslovanja na podlagi obstojeËe operativne logike; podjetja izkoristijo potencial svojega obstojeËega poslovnega modela za rast in poveËanje dobiËka, zato ta model predstavlja najmanj.o spremembo med vsemi modeli sprememb; • obnovitveni model (angl. renewal model) je znaËilen za podjetja, ki dosledno in zavedno obnavljajo svoje izdelke in storitve, blagovne znamke, stro.kovne strukture in tehnologijo, da prepreËijo konkurenËne vplive, ki niaajo zasluake; • .iritveni model (angl. extention model), s katerim podjetja .irijo svoj naËin poslovanja tako, da nastopijo na novih trgih, .irijo vrednostne verige ter svoje izdelËne ali storitvene linije; • model potovanja (angl. journey model) popelje podjetje v nov poslovni model. Za razliko od zgornjih treh modelov se podjetje namerno in z razlogom odloËi za nov poslovni model in se ni koli veË ne vrne v starega. Realizacijski model ne spremeni poslovnega modela podjetja, obnovitveni in .iritveni ga spremenita vsaj delno, model potovanja pa ga spremeni v vsakem primeru. Vendar se lahko stopnja sprememb znotraj posameznega modela razlikuje od podjetja do podjetja. 4 PRILAGODITEV POSLOVNEGAMODELA PODJETIJSPODRO»JA INFORMATIKE RA»UNALNI©TVUVOBLAKU V tem razdelku so na podlagi predhodnih raziskav analizirane potrebne spremembe poslovnega modela oz. njegovih gradnikov, ki jih morajo izvesti podjetja s podroËja informatike, Ëe aelijo v svoj poslovni model vkljuËiti tudi storitve raËunalni.tva v oblaku. Te spremembe predstavljajo dimenzije pripravljenosti podjetij na ta prehod in so tudi podlaga kvantitativne raziskave pripravljenosti slovenskih podjetij s podroËja informatike v nadaljevanju. 4.1 Spremembe gradnikov poslovnega modela Za definiranje kljuËnih sprememb poslovnega modela, ki omogoËajo ponudniku raËunalni.kih re.itev uspe.no poslovanje v raËunalni.tvu v oblaku, bomo za vsak gradnik platna poslovnega modela definirali kljuËne spremembe in hkrati iskali jasne loËnice, ki nam bodo v pomoË pri doloËanju skupin podjetij s podroËja informatike s podobno ravnjo pripravljenosti na spremembe poslovnega modela raËunalni.tva v oblaku. CS‡skupine kupcev Ponudniki raËunalni.kih re.itev bodo .e naprej naslavljali tako manj.e kot velike organizacije iz gospodarstva in javne uprave. Poleg klasiËne kontaktne osebe, kot je vodja informatike oz. vodja infrastrukture IT, se pojavi nov profil, poslovni uporabnik ali vodja poslovanja. Ta ima doloËene poslovne zahteve in samostojno i.Ëe re.itve, ki mu ustrezajo, in se tudi samostojno odloËa glede izbire. NajveËja sprememba se dogaja v naËinu kupovanja in s tem naËin naslavljanja in profiliranja potencialnih kupcev. Zaradi obilice informacij, ki so na voljo na internetu, in izpopolnjenih tehnologij za iskanje lahko kupci preprosto in hitro dostopajo do informacij o produktih ali storitvah. Sami naredijo raziskavo trga in se obrnejo na prodajalca .ele potem, ko so se ae 104 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku odloËili za nakup. Ni veË dovolj posredovati statiËne informacije kupcem. Zato je vedno bolj pomembno digitalno ogla.evanje, ki mora biti za kupca relevantno glede na vse njegove potrebe, hkrati pa personalizirano (Gomes, Mish in Rothman, 2015). Balaaic (2015) predstavlja, da so ponudniki v preteklosti profilirali kupce po demografskih in geografskih podatkih, kot so: • velikost podjetja, • .tevilo zaposlenih, • vertikalna industrija, • letni prihodki, • izdatki za informacijsko tehnologijo. V digitalni dobi se naËini profiliranja poleg klasiËnih fokusirajo na ljudi, nabavno obna.anje in motivacijo, torej je pogled bolj celosten. Zato Balaaic (2015) predlaga profiliranje po: • demografskih in geografskih podatkih, • vrednotah, potrebah in boleËih toËkah kupca, • naËinu razmi.ljanja kupcev, • hierarhiji odloËanja za nakup, • okolju, v katerem delujejo kupci. Treba bo torej spoznati tudi psihografski vidik kupcev in se mu znati prilagoditi. Ponudniki, ki bodo znali zadostiti razliËnim zahtevam kupcev, bodo v prednosti pred konkurenco. Heric, Kermisch, Bertrand in Brinda (2011) so v pomoË ponudnikom raËunalni.kih re.itev v oblaku naredili raziskavo med skoraj petsto vodji informatike in odloËevalci IT v ZDA. Na podlagi te raziskave navajajo pet skupin kupcev s podobnim sprejemanjem raËunalni.tva v oblaku. • Transformacijski (angl. transformational) kupci so tisti, ki so prvi zaËeli uporabljati storitve javnega oblaka in te predstavljajo ae veË kot 40 % njihovega okolja IT. Takih kupcev je 11 %. • Heterogeni (angl. heterogeneous) kupci imajo tipiËno zelo raznoliko me.anico starej.ih sistemov, ki jih ni smiselno preseliti v raËunalni.tvo v oblaku, in novih tehnologij. 15 % okolja IT predstavljajo storitve SaaS, v prihodnosti naËrtujejo rast proti 30 %. Tudi delea te vrste kupcev je 11 %. • Varnostno ozave.Ëeni (angl. safetyconscious) so kupci, ki jih .e posebno skrbi varnost in zanesljivost njihovega informacijskega okolja. Razumejo vrednost storitev v javnem oblaku, vendar so za njih zaradi varnostnega vidika bolj primerne storitve zasebnega in hibridnega oblaka. Varnostno ozave.Ëeni kupci predstavljajo 22 % delea. • Cenovno ozave.Ëeni (angl. priceconscious) kupci kupujejo storitve v javnem oblaku prvotno zaradi prihrankov. Ne ozirajo se na tehnolo.ke prednosti, storitve javnega oblaka uporabljajo zato samo v tistih 10 % svojega informacijskega sistema, ki so jim prinesli finanËne ugodnosti. Takih kupcev je 12 %. • PoËasni in stabilni (angl. slow and steady) kupci so najveËja skupina kupcev in jih je 44 %. Zaradi razliËnih razlogov .e niso pripravljeni sprejeti raËunalni.tva v oblaku, Ëeprav so pripravljeni raziskovati moanosti, Ëe jih je ponudnik sposoben poËasi popeljati na pot prehoda. Posamezne skupine kupcev bodo torej sprejele raËunalni.tvo v oblaku razliËno in v razliËnem Ëasovnem obdobju. Ponudniki raËunalni.kih re.itev v raËunalni.tvu v oblaku morajo tako prilagoditi svojo ponudbo vsaki izmed omenjenih skupin oziroma osredotoËiti svojo ponudbo na doloËeno skupino kupcev, Ëe aelijo doseËi zaaeleno rast. VP‡vrednostni predlog Pred pojavom raËunalni.tva v oblaku so ponudniki raËunalni.kih re.itev nabavili strojno, programsko in omreano opremo. Nato so iz komponent sestavili celovito re.itev in pri tem zaraËunali namestitev, konfiguracijo in vzdraevanje. Dodatni prihodki so se realizirali iz nadgradnje verzij programske opreme in s tem povezanih nadgradenj strojne opreme (Moyse, 2011c, str. 13). Moyse (2011c, str. 13) naprej navaja, da storitve javnega oblaka ne zahtevajo namestitve opreme, vrednost za kupca bo v konfiguraciji teh storitev za njihove specifiËne poslovne zahteve in selitvi podatkov iz njihovega okolja v oblak. Vzdraevanje je obiËajno vkljuËeno v ponudbo ponudnikov storitev v javnem oblaku in tako ni potrebe po vzdraevanju infrastrukture pri ponudniku raËunalni.kih re.itev. Nadgradnje so prav tako vkljuËene v storitev ponudnika storitev v javnem oblaku in so vkljuËene v osnovno naroËnino kot dodana vrednost. Zaradi dejstva, da bodo kupci v veËini kupovali hibridne re.itve zasebnega in javnega oblaka, vidi Moyse (2011c, str. 14) vrednostni predlog v pomoËi pri integraciji, prenosu podatkov in tehniËnem svetovanju pri upravljanju teh re.itev. OdloËitve, ki jih bodo morali sprejeti ponudniki raËunalni.kih re.itev z vstopom v raËunalni.tvo v oblaku, so (Moyse 2011b, str. 4): 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 105 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku • Ali bodo preprodajali storitve ponudnika storitev v javnem oblaku ali bodo zgradili svojo ponudbo? • Je bolje vkljuËiti storitve drugih ponudnikov in jih dodati obstojeËi ponudbi ali ponujati .irok nabor storitev v oblaku in tako doseËi Ëim .ir.i nabor strank? • VkljuËiti v ponudbo storitve ponudnikov, s katerimi ae zdaj sodelujejo, ali izbrati nove ponudnike, ki potencialno omogoËajo moanost hitrej.ega zasluaka? DoloËena podroËja raËunalni.tva v oblaku rastejo hitreje kot druga. Ne glede na to, za kateri vrednostni predlog se odloËi ponudnik raËunalni.kih re.itev, je pomembno to, da se odloËi hitro in izkoristi prednosti, ki jih s hitro odloËitvijo pridobi na trgu. CH‡kanali Ponudnik raËunalni.kih re.itev bo .e naprej komuniciral preko skupnih nastopov z dobavitelji, bodisi obstojeËimi ali novimi. Komunikacija preko svoje prodajne organizacije bo zadraala svojo teao, treba pa bo spremeniti tako strukturo prodajne organizacije kot tudi naËin nagrajevanja prodajalcev s spodbujanjem naroËni.kega modela prihodkov. Gupta, Hersh in Garcia (b. l., str. 3‡4) predlagajo dve moanosti spremembe prodajne organizacije za prehod iz klasiËnega prodajnega modela prodaje lokalnih re.itev v hibridni model prodaje tako lokalnih re.itev kot tudi re.itev v oblaku. • Prva moanost je ohranitev ene prodajne ekipe, v kateri prodajalci prodajajo tako lokalne re.itve kot re.itve v oblaku. Ta moanost je obiËajno laaja in cenej.a, hkrati pa manj uËinkovita za ponudnike raËunalni.kih re.itev, ki so se odloËili za prehod v raËunalni.tvo v oblaku. Prodajalci, ki so navajeni prodajati lokalne re.itve, imajo pogosto teaave s prehodom. Tako se pogosto zgodi, da se navkljub spremenjenemu naËinu nagrajevanja izogibajo prodaji re.itev v oblaku. Nekatera podjetja poseaejo po specialistih, usmerjenih na re.itve v oblaku, ki jih prikljuËijo obstojeËim skrbnikom strank s .ir.o prodajno usmeritvijo. • Druga moanost sta dve prodajni ekipi, ena z usmeritvijo na prodajo lokalnih re.itev, druga z usmeritvijo na prodajo re.itev v oblaku. Ta moanost je logiËna predvsem v primerih, ko so kupci za obe vrsti re.itev razliËni, in tako vsaka prodajna ekipa izvaja prodajne aktivnosti s svojim segmentom kupcev. Tudi Ëe je stranka enaka, lahko ekipa za lokalne re.itve komunicira predvsem s specialisti za informacijsko tehnologijo, prodajna ekipa za re.itve v oblaku pa s segmentom poslovnih uporabnikov znotraj iste organizacije. Slaba stran te moanosti je, da lahko podvojenost prodajnih aktivnosti pri isti stranki povzroËi konflikt in zmedo glede lastni.tva stranke. Dodatno, zelo pomembno oviro za to moanost pomeni dejstvo, da je draaja. Kot dodaten naËin prilagoditve prodajne organi zacije Gupta idr. (b. l., str. 4‡5) predlagajo razdelitev prodajnih vlog na lovce (angl. hunter) in skrbnike (angl. farmer), pri Ëemer so lovci zadolaeni za pridobivanje novega posla, skrbniki pa za obnavljanje obstojeËega posla. Manj.i ponudniki raËunalni.kih re.itev bodo zaradi svoje velikosti verjetno zadraali dosedanji pristop prodajalca, zadolaenega za celotno poslovanje s posameznim kupcem, veËji ponudniki pa bodo v aelji po razvijanju modela raËunalni.tva v oblaku posegli po razdelitvi. Za veËje ponudnike je pomembno, da zelo jasno loËijo odgovornosti posameznih vlog, predvsem trenutek prenosa stranke iz rok lovca v roke skrbnika. V obdobju pred pojavom raËunalni.tva v oblaku je bil naËin nagrajevanja prodajalcev dokaj preprost in je v veËini primerov temeljil na proviziji iz celotne prodaje posameznemu kupcu, znesek je bil veËinoma doloËen vnaprej. Pri prodaji re.itev v oblaku zaradi zaraËunavanja na uporabnika celotne vrednosti ne moremo doloËiti vnaprej, lahko jo samo ocenimo. Tako Moyse (2011c, str. 11‡13) kot Gupta idr. (b. l. str. 5‡6) kot mero uspe.nosti posameznega prodajalca re.itev v oblaku navajajo tri kljuËne naËine. • PonavljajoËi prihodki (angl. recurring revenue) so najbolj raz.irjen naËin merjenja uspe.nosti in jih lahko ponazorimo kot meseËne (angl. monthly recurring revenue ‡ MRR), Ëetrtletne (angl. quarterly recurring revenue ‡ QRR) ali letne (angl. annual recurring revenue ‡ ARR). Predlog je, da uporabimo enak Ëasovni okvir kot pri najpogostej.em naËinu obnove pogodb v podjetju. • Letna vrednost pogodbe (angl. annual contract value ‡ ACV) je letni znesek, ki ga kupec plaËa za storitev, in obiËajno vkljuËuje namestitveni stro.ek. Ta naËin uporabimo pri dolgoletnih pogodbah, pri katerih potencialna rast ali upad prometa nista jasno doloËljiva. • Skupna vrednost pogodbe (angl. total contract value ‡ TCV) je znesek celotne pogodbe v Ëasu 106 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku njenega trajanja. Tak.no merjenje uspe.nosti spodbuja prodajalce k prodaji veËletnih pogodb, hkrati pa zmanj.uje odliv strank in poveËuje predvidljivost prometa. Po drugi strani pa podjetjem, ki imajo majhen odliv strank, ni treba spodbujati dolgoroËnih pogodb in jim tak naËin merjenja uspe.nosti pomeni nepotrebno visok stro.ek. Tudi Cowan (b. l., str. 8‡9) predlaga merjenje me seËnih ponavljajoËih prihodkov kot kljuËno metriko uspe.nosti prodajalcev. Gupta idr. (b. l. str. 6‡9) nadalje predstavijo .tiri naËine nagrajevanja prodajalcev s poudarkom samo na nadomestilu za uspe.nost, brez posega v osnovno plaËo. • Pospe.evalnik prodaje re.itev v oblaku (angl. cloud sales accelerator) prodajalcu omogoËi vi.je nadomestilo za vi.ji delea prodanih re.itev v oblaku, ko je stoodstotno doseaen osnovni cilj. Osnovni cilj pa je sestavljen tako iz prodaje lokalnih re.itev kot iz re.itev v oblaku. Tak naËin je zelo motivacijski za tiste prodajalce, ki presegajo cilje, nima pa uËinka na tiste, ki ciljev ne preseaejo. Slab.a stran je, da prodajalci lahko tudi brez prodaje re.itev v oblaku doseaejo polno nadomestilo. Avtorji predlagajo uporabo v primerih, ko podjetja .ele testirajo trg raËunalni.tva v oblaku. • Multiplikator prodaje re.itev v oblaku (angl. cloud sales multiplier) omogoËa vi.je nadomestilo za celotno prodajo re.itev v oblaku. Osnovni cilj je spet sestavljen tako iz prodaje lokalnih re.itev kot iz re.itev v oblaku, vendar prodajalec prejme nadomestilo za vsako prodajo re.itev v oblaku, Ëetudi osnovni cilj ni doseaen stoodstotno. Slaba stran je spet ta, da lahko prodajalci tudi brez prodaje re.itev v oblaku doseaejo polno nadomestilo, hkrati pa je podjetje bolj izpostavljeno finanËnemu riziku, Ëe prodajalci obËutno preseaejo podane cilje. Avtorji predlagajo uporabo v primerih, ko podjetja aelijo veËji poudarek na raËunalni.tvu v oblaku, imajo pa teaave z doloËitvijo ciljev posameznemu prodajalcu. • Prilagoditev prodaji re.itev v oblaku (angl. cloud sales modifier) se od zgornjega razlikuje v tem, da omejuje nadomestilo za prodajo re.itev v oblaku tudi navzdol, dokler ni doseaen doloËena raven prodaje. Prodajalec prejme tako osnovni cilj kot tudi podcilj za prodajo re.itev v oblaku. Ta naËin torej vpeljuje tudi t. i. palico, ne veË samo korenËka. Avtorji predlagajo uporabo v primerih, ko imajo podjetja jasen poudarek na raËunalni.tvu v oblaku in vsak prodajalec moanost prodaje re.itev v oblaku. • LoËeno merjenje prodaje re.itev v oblaku (angl. separate cloud measure) jasno loËi nadomestilo za prodajo lokalnih re.itev in re.itev v oblaku. Prodajalec ima dva osnovna cilja, enega za vsak segment re.itev, in dobi nadomestilo kot odstotek realizacije posameznega segmenta re.itev, lahko tudi vi.ji odstotek za re.itve v oblaku. Izziv pri tem naËinu je postaviti prave cilje, hkrati pa se prodajalec .e vedno lahko odloËi za ignoriranje prodaje re.itev v oblaku s ciljem obËutno preseËi cilje prodaje lokalnih re.itev. To lahko sicer re.imo z dodatno opcijo ukinitve pospe.evalnika oziroma omejitve zasluaka za prodajo lokalnih re.itev, dokler ni doseaen cilj za re.itve v oblaku. Vsak ponudnik raËunalni.kih re.itev se mora torej najprej odloËiti, kak.no strategijo nastopa na trgu re.itev raËunalni.tva v oblaku bo izbral, in potem prilagoditi ustroj prodajne organizacije in naËin nagrajevanja. Kot omenjeno, bo zaradi spremenjenih navad kupcev v komunikacijo z njimi dodan kanal digitalnega ogla.evanja. Ta bo omogoËal moanost privabljanja kupcev zaradi vsebine, podane po digitalnih kanalih. Balaaic (2015) enako kot drugi avtorji opozarja na dejstvo, da so se navade kupcev spremenile, in navaja primere novih navad poslovnih kupcev: • 9 od 10 kupcev pravi, da bodo na.li prodajalca, ko bodo pripravljeni za nakup; • 93 % poslovnih kupcev zaËne proces nabave z iskanjem na spletu; • 78 % kupcev i.Ëe informacije o njihovih poslovnih izzivih; • 84 % kupcev pravi, da ustno priporoËilo vpliva na njihove nabavne odloËitve; • 58 % kupcev se za mnenje pozanima pri kolegih iz industrije, 48 % jih spremlja izmenjavo mnenj znotraj industrije, 41 % pa jih bere raziskave in objave oblikovalcev mnenja. Na.tete spremenjene navade kupcev od ponudnika raËunalni.kih re.itev zahtevajo, da spremeni naËin ogla.evanja svojih produktov ali storitev iz tradicionalnega izhodnega (angl. outbound) oziroma strategije potiska (angl. push) v vhodni (angl. inbound) oziroma strategijo potega (angl. pull). Za vhodni naËin ogla.evanja je v uporabi tudi izraz vsebinski, ki ga bomo uporabljali v nadaljevanju Ëlanka. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 107 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku Vsebinski pristop do strank je bolj holistiËen, temelji na podatkih o strankah in zahteva privabljanje in pretvarjanje obiskovalcev v kupce s pomoËjo personaliziranih informacij in vsebine. Proces se nadaljuje z angaairanim spremljanjem kupcev skozi celotno izku.njo nakupa. Osnovne tehnike privabljanja kupcev skozi vsebinsko ogla.evanje so (Balaaic, 2015): • poslovanje in ponudbo ponudnika je treba preprosto najti na spletnih iskalnikih; • ponudnik mora posredovati zanimivo vsebino preko digitalnih medijev, kot so spletni dnevniki (angl. blog) in pododdaje (angl. podcast); • angaairanje v razpravah s kupci na druabenih omreajih; • elektronsko po.to se uporabi samo na aeljo kupca ali z njegovim dovoljenjem. CR‡odnosis strankami Za posamezne projekte bo ponudnik raËunalni.kih re.itev .e vedno komuniciral po potrebi projekta, za upravljane storitve pa bo osredinjen na dolgotrajnej.i odnos. Zaradi dejstva, da naroËni.ki model prihodkov pomeni poËasnej.i pritok denarnih sredstev, bo treba uporabiti cenej.e vire in tako namensko doloËenega skrbnika kupca nadomestiti s cenej.im prodajnim virom, kot je na primer telefonska prodaja. Ta zakljuËi prodajni proces na podlagi vsebinskega ogla.evanja in tako pridobljenih priloanosti ter s tem poskrbi za niaji stro.ek pridobitve stranke. Storitve podpore za lokalne re.itve se bodo .e naprej izvajale z osebnim stikom. Za re.itve v oblaku pa Moyse (2011d, str. 14) opozarja ponudnike raËunalni.kih re.itev, naj razËistijo, ali podporo ponujajo ponudniki storitev v javnem oblaku neposredno kupcem ali oni sami. Z uporabo klicnega centra za podporo lahko ponudniki raËunalni.kih re.itev ponudijo oddaljeno podporo kupcem, se poveaejo s ponudnikom storitev v javnem oblaku ter upravljajo kupËeve storitve v oblaku v njihovem imenu. Prav to upravljanje pa je lahko dodaten vir zasluaka. RS‡tok prihodkov Kot je bilo omenjeno ae v uvodu, bo eden izmed veËjih izzivov ponudnikov raËunalni.kih re.itev v raËunalni.tvu v oblaku prilagoditev na drugaËne prihodkovne tokove, kot so jih bili navajeni. Model ponavljajoËih prihodkov namesto enkratnih prihodkov po konËanem projektu od ponudnikov raËunalni.kih re.itev zahteva dobro razumevanje sprememb v pri toku prihodkov, ki so jih uvedli ponudniki storitev v oblaku. Za laaje razumevanje sprememb in prilagoditev nanje Moyse (2011c, str. 9) navaja veË razliËnih modelov zaraËunavanja: • letni avansni raËun (angl. billed annually up front), s katerim se kupcu zaraËuna celoletna naroËnina vnaprej, podobno kot se zaraËuna pri prodaji izdelka; • veËletni avansni raËun (angl. multiyear up front) omogoËa zaraËunavanje veËletne naroËnine vnaprej; • letni raËuni za veËletno naroËnino (angl. multiyear annualised billing), pri katerih se kupcu zaraËuna vsako leto veËletne naroËnine vnaprej; • Ëetrtletni in meseËni raËun (angl. quarterly and monthly billing) se uporablja v primerih, ko se s kupcem podpi.e enoletna ali veËletna pogodba, raËune za storitev pa se izstavlja sproti v meseËnih ali Ëetrtletnih intervalih; • raËun po porabi (angl. utility based billing) se izda kupcem po dejanski uporabi storitev, tipiËno v meseËnih intervalih za uporabo v preteklem mesecu; • skupni raËun (angl. aggregated billing) se najveËkrat uporablja, ko prodajalec raËunalni.kih re.itev preprodaja licence za storitve in ponudniku storitev v javnem oblaku plaËuje skupni raËun za vse svoje stranke na npr. meseËni osnovi, naprej pa kupcem zaraËunava vsakemu posebej; • model provizije (angl. vendor referral commission models) omogoËa ponudniku storitev v javnem oblaku izplaËilo provizije prodajalcu raËunalni.kih re.itev za posredovanje pri prodaji. Ponudnik storitev v javnem oblaku zaraËuna storitve neposredno konËnemu kupcu in izplaËa provizijo, ki se giblje med 5 in 15 %, prodajalcu raËunalni.kih re.itev. Moyse (2011c, str. 10) opozarja, da bodo glede na veliko .tevilo moanih naËinov zaraËunavanja in dejstva, da se bo vsak ponudnik storitev v javnem oblaku odloËil za naËin, ki se najbolj prilagaja njihovemu poslovnemu modelu, prodajalci raËunalni.kih re.itev najbra sooËeni z dejstvom uporabe veË razliËnih modelov zaraËunavanja svojim kupcem. V veËini primerov v razliËnih Ëasovnih intervalih in z veËjim .tevilom raËunov v niajih zneskih kot do sedaj. Prav tako je pomembno zavedanje, da bo treba za enake meseËne prihodke kot pri prodaji izdelkov in storitev pridobiti veËje .tevilo kupcev, ki bodo 108 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku plaËevali naroËnino za storitve v oblaku. Prodajalci raËunalni.kih re.itev, ki nimajo dovolj denarnih zalog za pokrivanje negativnih prihodkovnih uËinkov prehoda v raËunalni.tvo v oblaku bodo imeli resne teaave pri transformaciji svojega poslovanja. Prodajalci raËunalni.kih re.itev bodo morali z odloËitvijo za prodajo storitev v oblaku .e veËjo pozornost usmeriti na finanËni del poslovanja. Modeli zaraËunavanja storitev v oblaku so privlaËni za kupce in bodo prodajalcem raËunalni.kih re.itev vsilili finanËne spremembe poslovanja (Moyse, 2011d, str. 13). KR‡kljuËna sredstva Najpomembnej.e sredstvo ponudnika raËunalni.kih re.itev tudi v raËunalni.tvu v oblaku ostajajo ljudje ‡ tako izku.eni prodajalci z dolgoletnimi odnosi na trgu kot tudi tehniËni strokovnjaki, le da se podroËja specializacije skrËijo (Chappell, 2014). Na novo bo treba presoditi tako prodajne kot tehniËne sposobnosti in ve.Ëine zaposlenih. Prodajalci in tehniËni strokovnjaki se mogoËe ne bodo znali prilagoditi novim okoli.Ëinam, vpra.anje strank bodo postajala drugaËna kot doslej. Zato bodo morali poznati nove tehnologije, ki so se pojavile na trgu, hkrati pa se nauËiti predvsem novih prodajnih pristopov, povezanih s prodajo re.itev v oblaku. Zato je na voljo veliko .tevilo razliËnih dogodkov, internetnih in klasiËnih .olanj, konferenc, Ëlankov na internetu, ki so lahko v pomoË pri poveËanju poznavanja problematike raËunalni.tva v oblaku. KljuËno za ponudnika raËunalni.kih re.itev je, da se ne zana.a na preteklo pozicijo na trgu, Ëim prej investira v znanje zaposlenih in s tem pridobi prednost pred konkurenco (Moyse, 2011d, str. 13). Dodatno kljuËno sredstvo bolj intelektualnega izvora je strategija digitalnega vsebinskega ogla.evanja za vzpostavitev digitalnega komuniciranja s kupci. Kot smo ae omenili, je vsebinsko ogla.evanje skupno poimenovanje za naËin promocije blagovne znamke ali podjetja prek spletnih dnevnikov, pododdaj, video vsebin, eknjig, enovic, .tudij, optimizacije spletnih strani, druabenih omreaij in drugih oblik vsebinskega ogla.evanja. KA‡kljuËne aktivnosti Kot kljuËno aktivnost poslovnega modela storitvene panoge Osterwalder in Pigneur (2010, str. 37) opredeljujeta upravljanje znanja (angl. knowledge ma nagement) in neprestano uËenje (angl. continuous training), ki storitveni organizaciji omogoËita ustvarjanje novih re.itev za posamezne teaave kupcev. Kot prvo kljuËno aktivnost ponudnika raËunalni.kih re.itev v raËunalni.tvu v oblaku lahko tako opredelimo neprestano izobraaevanje zaposlenih, da bodo sposobni: • zadraati odnos z obstojeËimi strankami in poveËati prodajo novih projektov za dvig toka ponavljajoËih prihodkov; • poveËati prodajo novih projektov novim kupcem za dvig toka ponavljajoËih prihodkov; • izpolniti vrednostni predlog pomoËi pri integraciji, prenosu podatkov in tehniËnem svetovanju pri upravljanju teh re.itev. Druga kljuËna aktivnost je uporaba strategije digitalnega ogla.evanja za doseganje novih kupcev in s tem pomoË pri dvigu toka ponavljajoËih prihodkov. KP‡kljuËna partnerstva ObstojeËa partnerstva z distributerji in proizvajalci strojne in programske opreme se bodo delno ohranila, saj uporabniki za dostop do re.itev v oblaku potrebujejo uporabni.ko strojno opremo, kot so osebni raËunalniki, tabliËni raËunalniki, telefoni. Eden najpomembnej.ih korakov, ki ga bodo morali ponudniki raËunalni.kih re.itev v raËunalni.tvu v oblaku narediti, pa je izbira ponudnikov storitev v javnem oblaku kot kljuËnih partnerjev. Nekateri se bodo .e naprej naslanjali na zgodovinska partnerstva, drugi bodo poiskali nove ponudnike, ki niso obremenjeni z zapu.Ëino in imajo svea pristop na trgu. Moyse (2011b, str. 7‡9) predlaga, da ponudniki raËunalni.kih re.itev najprej izberejo tiste ponudnike, katere se najlaaje uskladi z modelom poslovanja in aeljami oziroma potrebami kupcev. Osrediniti se je treba na nezahtevnost in zmoanost hitre prilagoditve prodajne organizacije za Ëim hitrej.e prodajne rezultate. Avtor zato ponuja nekaj kljuËnih podroËij, ki jih je treba upo.tevati pri izbiri ponudnika storitev v javnem oblaku, in opozarja, da je treba odloËitev sprejeti z vkljuËevanjem vseh vidikov in ne samo posameznega. Tako na primer samo odliËna cenovna politika ni dovolj, Ëe njihov prodajni model ne sledi zahtevam trga. KljuËna podroËja identifikacije najprimernej.ega kljuËnega partnerja, ki jih morajo ponudniki raËunalni.kih re.itev raziskati, so: • Profil ponudnika storitev v javnem oblaku ‡ So finanËno stabilni z donosnim poslovanjem? Ima2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 109 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku jo dober in uËinkovit poslovni model in so lahko partner za dalj.e obdobje? Lahko preaivijo v obstojeËem segmentu trga navkljub slabemu splo.nem finanËnemu stanju in zelo aktivni konkurenci? • Partnerski program ‡ Kak.en je njihov partnerski program, so zanj dobili kak.ne nagrade oziroma pozitivne omembe iz neodvisnih virov? Se lahko pohvalijo s kak.nim uspehom v delu partnerskega kanala, ki temelji na raËunalni.tvu v oblaku? • Uspe.nost ‡ Kako uspe.ni so s svojo ponudbo raËunalni.tva v oblaku? Kak.en je njihov prodajni cikel in razmerje med .tevilom testnih uporabnikov in plaËljivih uporabnikov? Kak.na orodja ponujajo za zagotovitev uspeha, Ëe se partner odloËi za partnerstvo z njimi? • ZaraËunavanje, cenovna in licenËna politika ‡ Imajo model, ki je kompatibilen s partnerjevim in omogoËa uspe.no sodelovanje in zadosten zasluaek? Je njihov naËin zaraËunavanja storitev tak, da se ga lahko vkljuËi v naËrt nagrajevanja uspe.nosti prodajalcev? • Pedigre ‡ Kak.no tehnologijo uporabljajo, je zanesljiva? Kak.en ugled imajo na trgu, so sposobni konstantno dodajati novosti v svoje storitve, iz katerih bodo stranke imele nove koristi? Kak.na je raven podpore v primerjavi s konkurenco? C$‡stro.kovna struktura Osterwalder in Pigneur (2010, str. 40) opredeljujeta stro.kovno strukturo kot skupek vseh stro.kov, potrebnih za delovanje poslovnega modela, in se veaejo na kljuËna sredstva, kljuËne aktivnosti in kljuËna partnerstva. V na.em primeru gre torej predvsem za stro.ke izobraaevanja zaposlenih, vzpostavitvijo strategije digitalnega ogla.evanja ter stro.ke, povezane z morebitnimi spremembami kljuËnih partnerjev. 4.2 Platno poslovnega modelas prikazom potrebnih sprememb Opisane zahtevane spremembe poslovnega modela ponudnika raËunalni.kih re.itev v oblaku so skupaj shematiËno prikazane na platnu poslovnega modela (slika 2), ki nam je v nadaljevanju sluailo kot podlaga za empiriËno raziskavo, saj smo kljuËne spremembe vsakega posameznega gradnika poslovnega modela uporabili za oblikovanje vpra.alnika. KP Delno ohranjena obstojeèa partnerstva Izbira kljuènih ponudnikov storitev v javnem oblaku KA Izobraževanje zaposlenih Uporaba digitalnega oglaševanja VP Integracija hibridnih rešitev Prenos podatkov iz klasiènega v okolje raèunalništva v oblaku Tehnièno svetovanje pri upravljanju rešitev na podlagi raèunalništva v oblaku CR Preko digitalnih medijev Preko telefonske prodaje Podpora preko klicnega centra CS Nov, poslovni profil kupcev Novi naèini profiliranja kupcev, psihografski aspekt Prilagoditev ponudbe na skupine kupcevKR Zaposleni Platforma digitalnega oglaševanja CH Zaposleni Platforma digitalnega oglaševanja CS Stroški izobraževanja zaposlenih Stroški vzpostavitve digitalne strategije Stroški povezani s spremembo kljuènih partnerjev RS Ponavljajoèi prihodki namesto enkratnih prihodkov Veè naèinov zaraèunavanja kupcem Razlièni èasovni intervali, veèje število raèunov z nižjimi zneski Slika 2: Platno poslovnega modelas prikazom potrebnih sprememb poslovnega modela ponudnika raËunalni.kih re.itevv raËunalni.tvuv oblaku UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku METODOLOGIJA RAZISKAVE Z namenom ugotavljanja pripravljenosti slovenskih podjetij s podroËja informatike na spremembe poslovnega modela v smer ponudnika re.itev raËunalni.tva v oblaku smo izvedli kvantitativno raziskavo, v okviru katere smo primarne podatke pridobili z anketiranjem in jih analizirali z metodo razvr.Ëanja v skupine (angl. cluster analysis). 5.1 Oblikovanje vpra.alnika Na podlagi ugotovljenih potrebnih sprememb poslovnega modela, navedenih v prej.njem razdelku, smo za vsak gradnik potrebne spremembe pre Tabela 1:Vpra.alnik oblikovali v vpra.anja oz. trditve tako, da so bila primernej.a izbranemu naËinu zbiranja podatkov. Tako smo na primer ponudnike storitev v javnem oblaku zaradi moanosti napaËne interpretacije besedne zveze javni oblak preimenovali v ponudnike storitev v oblaku. Pri veËini vpra.anj smo uporabili petstopenjsko Likertovo lestvico, pri enem vpra.anju pa semantiËni diferencial. Vpra.anja smo razdelili na veË vsebinsko smiselnih sklopov. Na koncu vpra.alnika smo dodali .e vpra.anje glede profila podjetja in vpra.anje o .tevilu zaposlenih, ki sta pomagali pri doloËanju strukture podjetij, ki so odgovorila na anketo. A‡Vkolik.ni meri veljajo spodnje trditve glede traenjav va.i organizaciji? Pri traenju nagovarjamo poslovneprofilekupcev(npr.direktorprodaje,direktor traenja, generalnidirektor,direktorrazvojakadrov...). Priprofiliranjukupcev vkljuËujemo psihografskividik(vrednote, razmi.ljanje,naËinodloËanjazanakup…). Za pridobivanje novihkupcev uporabljamo metodo vsebinskega traenja (podajanje koristnih vsebinv obliki blogov, spletnih seminarjev, optimizacije iskalnikov, dejavnosti na druabenih omreajih ...). B‡Vkolik.ni meri veljajo spodnje trditve glede prodajnega oddelkav va.i organizaciji? Vsiprodajalci so dodatno nagrajeni zaprodajore.itevv oblaku. Vprodajnem oddelku nimamo specializiranihprodajalcevre.itevv oblaku. Uspe.nost prodajalcev merimo tudi na podlagi ponavljajoËih prihodkov iz re.itev v oblaku. C‡Vkolik.ni meri veljata spodnji trditvi glede odnosaz va.imi kupci? Za obdelavo priloanosti in zakljuËevanje prodaje uporabljamo cenej.e oblike prodaje, npr. telefonsko prodajo. Zuporabo klicnega centra zagotavljamokupcem oddaljeno podporo. D‡Kateri odgovor najbolje opisuje ponudbo storitev raËunalni.tvav oblakuv va.i organizaciji? Vkateri fazi priprave ponudbe storitevv oblaku(npr. lastnihre.itevv oblaku, integracije hibridnihre.itev, tehniËnega svetovanjapri upravljanjure.itevv oblaku) se nahaja va.a organizacija? ‡ Nismo.e razmi.ljalio uvedbi ponudbe storitevv oblaku. ‡ Storitve v oblaku so kljuËni del na.e ponudbe. E‡Vkolik.ni meri veljata spodnji finanËni trditvi za va.o organizacijo? Prihodki se spreminjajoiz enkratnihv ponavljajoËe,z niajimi zneskiinv razliËnih Ëasovnih intervalih. NatanËno smo ocenili stro.ke izobraaevanja zaposlenih o raËunalni.tvu v oblaku, nove metode ogla.evanja in prilagoditve izbranim ponudnikom raËunalni.tva v oblaku. F‡Vkolik.ni meri velja spodnja trditev glede izbire kljuËnih partnerjev? Pri izbiri ponudnikov storitev v oblaku,s katerimi bomo poglobljeno sodelovali, smo uporabili razliËne kriterije, kot so npr. partnerski program, cenovna politika, pedigre, uspe.nost. Splo.ni vpra.anji Izberite profil, ki najbolje opisuje podjetje: ‡ Sistemski integrator ‡ Ponudnikre.itevIT‡VAR ‡ Ponudnik telekomunikacijskih storitev ‡ Distributer ‡ Ponudnik aplikacij ‡ Neodvisniprodajalecprogramske opreme‡ISV ©tevilo zaposlenihv va.i organizaciji: ‡ 1‡10 ‡ 11‡50 ‡ 51‡250 ‡ 251 in veË 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 111 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku Prvo obliko vpra.alnika smo februarja 2016 najprej testirali na dveh osebah, ki nista povezani z dejavnostjo IT, nato pa .e na treh vodilnih v podjetjih s podroËja IT, ki so vpra.alnik izpolnili preko interneta brez na.ih navodil in obrazloaitev. KonËna verzija vpra.alnika je prikazana v tabeli 1. 5.2 Izvedba raziskave Anketiranje smo izvedli s spletno anketo, ki prina.a veliko prednosti pred ostalimi raziskovalnimi metodami. NajveËje prednosti takega naËina zbiranja podatkov so hitrost izvedbe, niaji stro.ki in dejstvo, da lahko anketiranci izpolnijo anketo takrat, ko njim ustreza (Malhotra, 2009, str. 391). Ciljna populacija za raziskavo je 1489 vodilnih v podjetjih, ki so ponudniki raËunalni.kih re.itev. Uporabljena je bila tehnika priloanostnega neverjetnostnega vzorËenja (Saunders idr., 2012, str. 284; Bregar idr., 2005, str. 45), ki je kljub pomanjkljivostim zaradi nezmoanosti statistiËnega posplo.evanja na celotno populacijo primerna za to preiskovalno fazo raziskovanja in lahko uËinkovito pomaga pri doseganju ciljev te raziskave. Pomemben razlog za izbiro omenjene tehnike vzorËenja je tudi veliko .tevilo neposrednih stikov z vodilnimi v ciljni populaciji podjetij. Za izvedbo raziskave je bila uporabljena spletna programska re.itev 1KA za spletno anketiranje (https://www.1ka.si/). Povezavo do vpra.alnika smo spomladi 2016 (od 16. februarja do 10. marca) po elektronski po.ti in s pomoËjo spletnega poslovnega omreaja LinkedIN poslali 103 vodilnim slovenskih podjetij s podroËja informatike in pridobili 81 odgovorov. Podatki, pridobljeni iz vpra.alnikov, so bili statistiËno obdelani s statistiËnim programskim paketom SPSS 22.0 za Windows. ANALIZA IN REZULTATI RAZISKAVE Za analizo zbranih podatkov smo uporabili metodo razvr.Ëanja v skupine. Mazzocchi (2008, str. 263‡264), Malhotra (2009, str. 661) in Ferligoj (1989, str. 5) jo definirajo kot razvr.Ëanje enot v homogene skupine na naËin, da so si enote znotraj skupine Ëim bolj podobne in razliËne od enot iz drugih skupin. Metoda maksimira homogenost znotraj skupine in heterogenost med skupinami. V najosnovnej.i razdelitvi se metode razvr.Ëanja v skupine delijo na hierarhiËne (angl. hierarchical) in nehierarhiËne (angl. nonhierarchical). Med seboj se loËijo predvsem v tem, da se je treba pri nehierarhiËnih metodah vnaprej odloËiti za .tevilo skupin. Na priljubljenost hierarhiËnih metod vpliva tudi dejstvo, da lahko rezultate zelo nazorno predstavimo v grafiËni obliki, kot je na primer drevo zdruaevanja (angl. dendrogram) (Ferligoj, 1989, str. 25‡26; Malhotra, 2009, str. 666‡668; Mazzocchi, 2008, str. 266‡267). Z uporabo spletne ankete smo zbrali 81 veljavnih odgovorov, kar pomeni 78,6odstotno odzivnost anketirancev. Visok odstotek veljavnih odgovorov upraviËuje izbiro osebnega nagovora anketirancev. Pridobljene odgovore smo s pomoËjo re.itve 1KA zakodirali v tabelo z 81 odgovori in 14 atributnimi spremenljivkami, od katerih dve predstavljata profil podjetja ter .tevilo zaposlenih v posameznem podjetju. 6.1 Opisna statistiËna analiza Med zajetimi enotami prevladuje profil sistemskega integratorja z 41 % zajetih enot, temu sledi profil ponudnika re.itev IT s 23 %. Skupaj torej ta dva profila predstavljata skoraj dve tretjini vseh zajetih enot. Najmanj.i delea med podjetji predstavlja profil ponudnika telekomunikacijskih storitev s 4 % deleaa. Po .tevilu zaposlenih moËno prevladujejo mala podjetja, ki predstavljajo 53 % zajetih enot. Podoben delea imajo mikro podjetja z 22in srednje velika podjetja s 17odstotnim deleaem, najmanj.i, 7odstotni delea pa predstavljajo velika podjetja. Tabela 2 prikazuje statistiËno analizo dvanajstih atributnih spremenljivk, in sicer povpreËno vrednost, standardni odklon ter najmanj.o in najveËjo vrednost posamezne spremenljivke. 6.2 Analiza povpreËne ravni pripravljenosti S poglobitvijo v povpreËne vrednosti posamezne spremenljivke iz opisne statistiËne analize smo interpretirali splo.no raven pripravljenosti slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku. PovpreËne vrednosti se pri veËini vpra.anj gibljejo bliaje sredinski vrednosti 3, razen treh vpra.anj, A1, D1 in F1, pri katerih je povpreËna vrednosti bliaje sredinski vrednosti 4. Na splo.no lahko torej sklepamo, da so slovenska podjetja s podroËja informatike srednje dobro do dobro pripravljena na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku. Najbliaje temu so na podroËju nagovarjanja poslovnih profilov 112 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku Tabela 2:Opisna statistiËna analiza dvanajstih kljuËnih spremenljivk Spr. Vpra.anje PovpreËje St. odklon Minimum Maksimum A1 Pri traenju nagovarjamo poslovne profile kupcev (npr. direktor prodaje, direktor traenja, generalni direktor, direktor razvoja kadrov ...). 4,3 0,75 2 5 A2 Pri profiliranju kupcev vkljuËujemo psihografski vidik (vrednote, razmi.ljanje, naËin odloËanja za nakup …). 3,4 0,97 1 5 A3 Za pridobivanje novih kupcev uporabljamo metodo vsebinskega traenja (podajanje koristnih vsebin v obliki blogov, spletnih seminarjev, optimizacije iskalnikov, dejavnosti na druabenih omreajih ...). 3,4 1,13 1 5 B1 Vsi prodajalci so dodatno nagrajeni za prodajo re.itev v oblaku. 2,8 1,04 1 5 B2 Vprodajnem oddelku nimamo specializiranih prodajalcev re.itev v oblaku. 3,2 1,29 1 5 B3 Uspe.nost prodajalcev merimo tudi na podlagi ponavljajoËih prihodkov iz re.itev v oblaku. 3 1,11 1 5 C1 Za obdelavo priloanosti in zakljuËevanje prodaje uporabljamo cenej.e oblike prodaje, npr. telefonsko prodajo. 2,7 1,12 1 5 C2 Zuporabo klicnega centra zagotavljamo kupcem oddaljeno podporo. 3,5 1,13 1 5 D1 E1 Vkateri fazi priprave ponudbe storitev v oblaku (npr. lastnih re.itev v oblaku, integracije hibridnih re.itev, tehniËnega svetovanja pri upravljanju re.itev v oblaku) se nahaja va.a organizacija? Prihodki se spreminjajo iz enkratnih v ponavljajoËe, z niajimi zneski in v razliËnih Ëasovnih intervalih. 3,9 3,5 0,95 0,84 1 1 5 5 E2 NatanËno smo ocenili stro.ke izobraaevanja zaposlenih o raËunalni.tvu v oblaku, nove metode ogla.evanja in prilagoditve izbranim ponudnikom raËunalni.tva v oblaku. 2,8 0,93 1 5 F1 Pri izbiri ponudnikov storitev v oblaku, s katerimi bomo poglobljeno sodelovali, smo uporabili razliËne kriterije, kot so npr. partnerski program, cenovna politika, pedigre, uspe.nost. 4,1 0,73 1 5 kupcev, priprave ponudbe in izbire ponudnika storitev v oblaku za poglobljeno sodelovanje, kar kaae tudi vrednost standardnega odklona, ki je najniaja prav pri teh vpra.anjih. Skupna lastnost teh vpra.anj je, da se ne dotikajo operativnega dela poslovanja, povezanega s financami, ampak so bolj usmerjena k pripravi in izvajanju strategije. NajveËji razkorak v pripravljenosti opazimo pri vpra.anjih B1, C1 in E2, pri katerih so povpreËne vrednosti manj.e od 3. Vsa tri vpra.anja pa se vsaj posredno nana.ajo na del poslovanja, ki je povezan s financami ‡ nagrade prodajalcev, cenej.e oblike prodaje in stro.ki izobraaevanja, metode ogla.evanja in prilagoditve ponudnikom. Iz zgornjih ugotovitev sklepamo, da so se slovenska podjetja s podroËja informatike v povpreËju strate.ko veË ali manj odloËila za prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku in tudi ae zaËela z naËrtovanjem aktivnosti za prestrukturiranje, vendar .e niso implementirala operativnih spre memb poslovanja, ki so potrebna za tak.no transformacijo. Poseben primer je vpra.anje B2, pri katerem vrednost standardnega odklona kaae na veËjo razpr.enost odgovorov, kar pa je posledica namenoma nikalne trditve zaradi kontrole pozornosti anketiranca. »e vrednosti apliciramo na gradnike poslovnega modela, lahko vidimo, da so niaje povpreËne vrednosti okoli 3 ae vidne pri gradnikih KA‡ kljuËne aktivnosti, KR ‡ kljuËna sredstva, C$ ‡ stro.kovna struktura, CR ‡ odnosi s strankami, delno RS ‡ tok prihodkov in tudi pri CH ‡ kanali, Ëeprav je vpra.anje B2 del tega gradnika in je zaradi tega povpreËna vrednost vi.ja. Vi.je vrednosti okoli 4 pa predstavljajo gradniki KP ‡ kljuËna partnerstva, VP ‡ vrednostni predlog in CS ‡ skupine kupcev, ki so spet bolj strate.ko naravnani, kar potrjuje tezo pomanjkanja implementacije operativnih sprememb poslovanja. Glede na minimalne in maksimalne vrednosti kljuËnih spremenljivk pa lahko vidimo, da so anke 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 113 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku tiranci odgovarjali zelo heterogeno, kar kaae na razliËnost enot. Zato smo opravili podrobnej.o analizo z metodo razvr.Ëanja v skupine. 6.3 Razvr.Ëanjev skupine Pridobljene podatke smo razdelili v skupine z nehierarhiËno metodo voditeljev, pri Ëemer smo poskusili ustreznost delitve v tri, .tiri in pet skupin. Vsebinska analiza rezultatov je pokazala neustreznost delitve v .tiri in pet skupin, prav tako smo ustreznost delitve v tri skupine potrdili z Wardovo zdruaevalno (angl. agglomerative) metodo. Zato v 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 6.4 Interpretacija skupin Na podlagi podatkov o centroidih smo nato interpretirali vse tri skupine za vsako posamezno spremenljivko posebej in posku.ali najti kljuËne razlike med skupinami, hkrati pa poimenovati posamezno skupino z imenom, ki jo najbolje opisuje. 6.4.1 Interpretacija skupine1 Podjetja iz skupine 1 sicer nagovarjajo poslovne profile kupcev, vendar jim profiliranje na podlagi psihografskega aspekta ni prioriteta. Uporaba vsebinskega digitalnega traenja je slaba, veliko niaja kot pri skupinah 2 in 3. OËitno se zana.ajo na ustaljene metode traenja, ki so jih navajeni iz preteklosti, in ne vidijo dodane vrednosti v vsebinskem traenju, ali pa nimajo kadra in tehnologije za pripravo dovolj kako Skupina 1 Skupina 2 Skupina 3 Slika 3: Centroidi treh skupin nadaljevanju podrobneje obravnavamo le razdelitev v tri skupine (skupina 1, skupina 2 in skupina 3 v nadaljevanju). NajveË enot, 34, pripada skupini 1, in predstavlja 42 % vseh zajetih enot. V skupini 2 je 27 enot, ki predstavljajo 33 % vseh zajetih enot, skupina 3 pa vsebuje 20 enot, torej 25 % vseh zajetih enot. Rezultati razvr.Ëanja v skupine so obiËajno prikazani v obliki teai.Ë oziroma centroidov skupin, pridobljenih kot rezultat analize s pomoËjo metode voditeljev. Slika 3 prikazuje vrednosti centroidov za vsako izmed doloËenih treh skupin. A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 D1 E1 E2 vostne vsebine za privabljanje kupcev preko digitalne platforme. Nimajo specializiranih prodajalcev, tudi obstojeËi niso posebej nagrajevani za prodajo re.itev v oblaku. LogiËna posledica tega je podatek, da prodajalcev ne merijo na podlagi ponavljajoËih prihodkov iz re.itev v oblaku. Prav tako ne uporabljajo telefonske prodaje oziroma klicnega centra kot cenovno optimalnej.ih oblik za zakljuËevanje prodaje in oddaljeno podporo. So v fazi pripravljanja ponudbe storitev v oblaku, nekateri jo imajo najbra delno tudi ae v ponudbi, in zaznavajo prve uËinke spreminjanja prihodkov iz enkratnih v ponavljajoËe. Vpra.anje pa je, ali je ponudba storitev v oblaku dovolj zanimiva za kupce, da bi lahko nadomestila potencialen izpad klasiËnih enkratnih prihodkov, hkrati pa je verjetno prisoten 114 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku strah, kako finanËno prebroditi to spremembo v prihodkih. Najniajo vrednost centroida ta skupina kaae pri sposobnosti ocene stro.kov izobraaevanja zaposlenih o raËunalni.tvu v oblaku in novih metod ogla.evanja ter stro.kov prilagoditve ponudnikom raËunalni.tva v oblaku. Ta profil podjetij se obiËajno .e ni poglobil v stro.kovni del spremembe poslovnega modela, ki zahteva zelo dobro razumevanje poslovnega modela raËunalni.tva v oblaku. Verjetno se bodo sproti prilagajali ali pa se prilagodili kasneje na podlagi izku.enj drugih. Najmanj.a razlika med skupinami je vidna pri izbiri ponudnikov storitev v oblaku. Razlog je verjetno v tem, da so ponudniki storitev v oblaku zelo agresivni in temeljiti pri predstavljanju svoje ponudbe storitev v oblaku, predvsem pri partnerskih podjetjih, s katerimi so sodelovali do sedaj. Podjetja iz skupine 1 se oËitno poËutijo dovolj informirana, da lahko sprejmejo odloËitev na podlagi predstavljenih kriterijev. Vpra.anje pa je, ali se ne naslanjajo na tradicionalne ponudnike strojne in programske opreme, s katerimi so sodelovali do sedaj, samo zaradi obËutka varnosti in nadaljevanja vpeljanega partnerstva, ne pa na podlagi kriterijev, ki so za uspe.no poslovanje bolj pomembni. Slika 4 kaae primerjavo povpreËnih vrednosti gradnikov skupine 1 v primerjavi s povpreËnimi vrednostmi gradnikov celotnega vzorca. Vzorec KP KAKR VP CRCHCSC$RS Slika 4: Primerjava povpreËnih vrednosti gradnikov platna poslovnega modela skupine1in celotnega vzorca Razen KP ‡ kljuËna partnerstva in CS ‡ skupine kupcev vrednosti ostalih gradnikov zelo negativno odstopajo od povpreËnih vrednosti s slike 13. CH ‡ kanali seveda odstopajo navzgor zaradi specifiËnosti vpra.anja B2. Iz razvrstitve podjetij po profilu v skupini 1 lahko vidimo, da so nadpovpreËno zastopani sistemski integratorji in VARi, ostali profili podjetij pa predstavljajo manj.i delea od povpreËja celotnega vzorca. Vpogled v razvrstitev podjetij po .tevilu zaposlenih v skupini 1 nam pokaae oËitno nadpovpreËno zastopanost mikro podjetij in dokaj oËitno podpovpreËno zastopanost predvsem velikih in tudi srednjih podjetij, kar daje dodaten smisel interpretaciji centro Skupina 1 idov te skupine. Prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku zahteva dobro poznavanje poslovnega modela, dodatne stro.ke za vsebinsko traenje in .olanja ter specializiran kader, ki si ga predvsem mikro podjetja, v veliki meri pa tudi mala podjetja ne morejo privo.Ëiti. Sledijo trendom in razmi.ljajo o naËinih, kako se prilagoditi, poslu.ajo ponudnike storitev v oblaku in zaËenjajo preprodajo svojih storitev, niso pa zmoana implementacije operativnih sprememb. Na podlagi opisanih znaËilnosti lahko skupino 1 poimenujemo flslab.e pripravljeni manj.i ponudniki raËunalni.kih re.itev«. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 115 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku KPKAKRVPCRCHCS C$ RS 6.4.2 Interpretacija skupine2 Podjetja iz skupine 2 se od drugih skupin, sploh pa od skupine 1, najbolj razlikujejo v pristopu k traenju, saj rezultati prikazujejo najvi.je vrednosti pri spremenljivkah A1, A2 in A3 od vseh treh skupin. To pomeni, da se podjetja iz te skupine najbolj zavedajo potrebnih sprememb na tem podroËju in so novi naËin traenja tudi ae implementirala. Pri spremenljivki A1 so dosegli tudi absolutno najvi.jo vrednost vseh spremenljivk, in sicer 4,6, kar kaae na zelo izraaen fokus nagovarjanja poslovnih uporabnikov. Pri tem tudi ae uporabljajo psihografsko profiliranje. Prav tako je v tej skupini zelo izraaena uporaba vsebinskega digitalnega traenja, kar kaae na prisotnost kakovostnega kadra za pripravo kakovostne vsebine in digitalne platforme za privabljanje kupcev. Kar se tiËe prodajne organizacije, se podjetja iz skupine 2, sodeË po odgovorih, .e niso povsem prilagodila specifikam raËunalni.tva v oblaku. Najbra imajo nekateri ae kak.nega prodajalca s fokusom na prodaji re.itev v oblaku, ki je tudi dodatno nagrajen za tovrstno prodajo, vendar so v povpreËju .e neodloËeni, kako se lotiti reorganizacije prodajnega oddelka. Zaenkrat so oËitno bolj osredinjeni na digitalno ogla.evanje, prodajalci pa potem obdelajo pridobljene priloanosti. Tudi glede uporabe telefonske prodaje so .e neodloËeni, verjetno zmorejo obdelati priloanosti in zakljuËiti prodajo z obstojeËim prodaj nim kadrom, in .e niso prepriËani v telefonski pristop. Se pa ta delno uporablja za oddaljeno podporo kupcem, kar nakazuje na to, da so v procesu podpore ae zaËeli razmi.ljati o stro.kovnih vidikih, v prodajnem procesu pa .e ne. Storitve v oblaku so del ponudbe podjetij iz skupine 2, pri nekaterih tudi ae kljuËni del, tako da zaznavajo uËinke spreminjanja prihodkov iz enkratnih v ponavljajoËe. Razlika med skupinama 2 in 1 je oËitna, skupini 2 in 3 pa se skoraj ne razlikujeta pri teh dveh spremenljivkah, tako je tudi pri izbiri ponudnikov v oblaku, pri kateri so podjetja v obeh skupinah prepriËana o pravilni izbiri na podlagi pravilnih kriterijev. VeËja razlika med skupinama 2 in 3 se spet pojavi pri vpra.anju natanËne ocene stro.kov izobraaevanja zaposlenih o raËunalni.tvu v oblaku in novih metod ogla.evanja ter stro.kov prilagoditve ponudnikom raËunalni.tva v oblaku. Podjetja v skupini 2 so se oËitno .ele zaËela poglabljati v stro.kovne spremembe poslovnega modela. Razlog najbra leai v tem, da so zaradi hitre pojave novega modela raËunalni.tva v oblaku hitro odreagirali in najprej zaËeli z aktivnosti na trgu, ne da bi poglobljeno ocenili, kaj to pomeni za njih s stro.kovnega vidika. Zdaj pa poËasi sestavljajo celotno sliko in sproti optimizirajo stro.ke. Slika 5 kaae primerjavo povpreËnih vrednosti gradnikov skupine 2 v primerjavi s povpreËnimi vrednostmi gradnikov celotnega vzorca. Vzorec Skupina 2 Slika 5: Primerjava povpreËnih vrednosti gradnikov platna poslovnega modela skupine2in celotnega vzorca 116 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku Vidimo, da so vrednosti vseh gradnikov vi.je od povpreËnih vrednosti vzorca, razen CH ‡ kanali, ki je niaja tudi zaradi specifiËnosti vpra.anja B2. NajveËja razlika je pri gradnikih KA ‡ kljuËne aktivnosti in KR ‡ kljuËna sredstva, kar se zelo izraaeno nana.a na uporabo vsebinskega digitalnega traenja. Razvrstitev podjetij po profilu v skupini 2 nam pokaae, da so za razliko od skupine 1 v tej najbolj nadpovpreËno zastopani distributerji, nadpovpreËno pa tudi ponudniki aplikacij in ISVji. VARi predstavljajo malo niaji delea, najoËitnej.i niaji delea od povpreËja celotnega vzorca pa predstavljajo sistemski integratorji. Pri primerjavi podjetij po .tevilu zaposlenih lahko ugotovimo malo veËji delea malih in srednjih podjetij, povpreËni delea velikih ter niaji delea mikro podjetij. Skupina 2 je torej nadpovpreËno sestavljena iz malih do srednjih podjetij, ki niso klasiËni ponudniki re.itev IT. Rezultati interpretacije centroidov so zdaj jasni, saj so ponudniki aplikacij in predvsem ISVji obiËajno tisti, ki so prvi prepoznali vrednost raËunalni.tva v oblaku in vkljuËili storitve v oblaku v svojo ponudbo. Ae dalj Ëasa ponujajo svoje re.itve poslovnim uporabnikom, ki so jih skozi leta podrobno profilirali, vsebinsko traenje je zanje kljuËnega pomena za privabljanje novih kupcev. Zaradi poplave svetovnih ponudnikov SaaS re.itev na trgu so se morali hitro prilagoditi in Ëim hitreje plasirati svoje storitve v oblaku na trg, zato se na zaËetku verjetno niso poglabljali v specifikacijo stro.kov. Svetovni splet in ogla.evanje preko njega so primarni traenjski pristop ponudnikov aplikacij in ISVjev, tako da imajo obiËajno manj.e prodajne ekipe. Te so bolj usmerjene na lokalni trg in ne nujno motivirane za prodajo re.itev v oblaku, saj lokalnim kupcem zaradi zgodovinskih razlogov re.itev v oblaku .e niso implementirali. Distributerji so moËno navezani na svoje dobavitelje. Marsikateri izmed dobaviteljev je postal vsaj delno ponudnik storitev v oblaku in najprej izkoristil obstojeËe poti na trg preko distributerjev. Zato so tudi distributerji hitro izbrali ponudnike v oblaku in vstopili na trg raËunalni.tva v oblaku, saj so aeleli svoji partnerski mreai Ëim prej ponuditi storitve v oblaku. Pri tem se niso takoj zaËeli spra.evati o dodatnih stro.kih, ki nastanejo pri tem, ampak so se .ele zdaj poglobili v to pereËo tematiko. Pri partnerskih podjetjih sodelujejo predvsem s poslovnimi uporabniki, skozi dolgoletno sodelovanje so spoznali tudi njiho ve psihografske lastnosti. Posebna motivacija prodajalcev za prodajo re.itev v oblaku oziroma prodajna specializacija na take re.itve pri distributerjih tudi ni tako izraaena. Najbolj vpra.ljiva je izrazita investicija v vsebinsko digitalno traenje pri distributerjih, kar da misliti, da je oËitno vrednost centroida A3 v tej skupini visoka predvsem zaradi vpliva ponudnikov aplikacij in ISVjev. Na podlagi opisanih znaËilnosti skupino 2 poimenujemo flpovpreËno pripravljena srednja podjetja, ki niso klasiËni ponudniki raËunalni.kih re.itev«. 6.4.3 Interpretacija skupine3 Podjetja iz skupine 3 so manj aktivna pri vseh treh spremenljivkah A1, A2 in A3 s podroËja traenja kot tista iz skupine 2, .e vedno pa bolj od skupine 1, predvsem izraaeno na podroËju vsebinskega traenja. Nagovarjajo poslovne uporabnike, za profiliranje katerih v manj.i meri uporabljajo psihografski vidik. VeËinoma uporabljajo vsebinsko traenje, vendar ne v taki meri kot podjetja iz skupine 2. Prodajna organizacija podjetij iz skupine 3 pa je od vseh skupin najbolj usmerjena v prodajo storitev v oblaku, na kar kaae najveËja vrednost spremenljivke B1 in .e bolj spremenljivke B3. Podjetja iz te skupine imajo torej ae vzpostavljeno dodatno nagrajevanje prodajalcev za prodajo re.itev v oblaku, hkrati pa njihovo uspe.nost merijo na podlagi ponavljajoËih prihodkov iz prodaje re.itev v oblaku. Enako kot skupina 2 imajo nekateri tudi ae kak.nega specializiranega prodajalca teh re.itev. Zaradi moËnega fokusa prodajne organizacije v veËji meri nimajo vzpostavljene telefonske prodaje, se pa pristop klicnega centra zelo izraaeno uporablja za podporo oddaljenim kupcem. Klicni center je torej vzpostavljen, korak do vzpostavitve telefonske prodaje je pri tej skupini veliko kraj.i kot pri drugih. Kot omenjeno pri interpretaciji skupine 2, se pri spremenljivkah E1 in F1 skupini 2 in 3 skoraj ne razlikujeta, skupina 3 je samo manj.i korak pred skupino 2 v pripravljenosti ponudbe re.itev v oblaku. PodroËje, na katerem je spet izraaena veËja razlika med skupinama 2 in 3, je vezano na vpra.anje natanËne ocene stro.kov izobraaevanja zaposlenih o raËunalni.tvu v oblaku in novih metod ogla.evanja ter stro.kov prilagoditve ponudnikom raËunalni.tva v oblaku. Podjetja iz skupine 3 so najbolj natanËno ocenila omenjene stro.ke, kar daje misliti, da so tudi najbolj premi.ljeno vstopila v transformacijo po 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 117 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku slovnega modela in so se bolj taktiËno podala na trg Slika 6 kaae primerjavo povpreËnih vrednosti raËunalni.tva v oblaku. gradnikov skupine 3 v primerjavi s povpreËnimi vrednostmi gradnikov celotnega vzorca. Vzorec Skupina 3 KP KAKR VP CR CHCS C$ RS Slika 6: Primerjava povpreËnih vrednosti gradnikov platna poslovnega modela skupine3in celotnega vzorca Vidimo lahko, da so tudi vrednosti vseh gradnikov v skupini 3 vi.je (razen CS ‡ skupine kupcev, ki je malenkostno niaja) od povpreËnih vrednosti s slike 13, prviË tudi pri CH ‡ kanali, ki je vi.ja predvsem zaradi visoke vrednosti spremenljivke B3 in tudi B1, tako da B2 nima tak.nega vpliva. NajveËja razlika je pri gradniku C$ ‡ stro.kovna struktura, kar je posledica omenjene visoke vrednosti natanËne ocene stro.kov izobraaevanja zaposlenih o raËunalni.tvu v oblaku in novih metod ogla.evanja ter stro.kov prilagoditve ponudnikom raËunalni.tva v oblaku. Skupina 3 nam glede razvrstitve podjetij po profilu pokaae, da so .e bolj izrazito nadpovpreËno zastopani sistemski integratorji in ponudniki aplikacij, ostali so blizu povpreËnih .tevilk razen distributerjev, ki sploh niso del te skupine. Razvrstitev podjetij po .tevilu zaposlenih v skupini 3 pa nam pokaae oËitno nadpovpreËno zastopanost velikih podjetij ter malo veËjo zastopanost srednjih in malih podjetij, oËitno podpovpreËno izrazita pa je zastopanost mikro podjetij. Manj.o uporabo vsebinskega traenja v primerjavi s skupino 2 oËitno prina.a zelo izraaena prisotnost sistemskih integratorjev, ki so po .tevilu zaposlenih veËji kot v skupinah 1 in 2, delno pa tudi manj.a prisotnost ISVjev. Razlog verjetno leai v tem, da imajo veËja podjetja veËjo prodajno organizacijo, ki je neposredno fokusirana na veËje kupce, in ne Ëutijo tako velike potrebe po iskanju novih kupcev preko digitalne platforme, .e vedno pa imajo dovolj kadra, da vzdraujejo svojo prisotnost v digitalnem svetu. Ker znajo najbolje oceniti stro.ke, potrebne za transformacijo podjetja, premi.ljeno vlagajo v digitalno promocijo. Zaradi velikosti prodajne organizacije si tudi laaje privo.Ëijo specializacijo prodajalcev in dodatne nagrade za prodajo re.itev v oblaku, in poslediËno merijo uspe.nost na podlagi ponavljajoËih prihodkov. Zaradi velike prodajne organizacije tudi ne uporabljajo telefonske prodaje, so pa zaradi veËjih kupcev bolj fokusirani na podporni del, ki ga opravljajo tudi po telefonu, in aelijo tako zniaati dobro ocenjene podporne stro.ke, ki jih prina.a visoko izobraaen tehniËni podporni kader. Na podlagi opisanih znaËilnosti skupino 3 poimenujemo fldobro pripravljeni veËji ponudniki raËunalni.kih re.itev«. 7 SKLEP Rezultati raziskave so na podlagi statistiËne analize atributnih spremenljivk ponudili povr.inski vpogled v stanje na trgu in kaaejo na srednje dobro do dobro pripravljenost na prilagoditev poslovnega modela 118 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku raËunalni.tvu v oblaku. V splo.nem lahko ugotovimo, da so se slovenska podjetja s podroËja informatike strate.ko veË ali manj odloËila za prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku in tudi ae zaËela z naËrtovanjem aktivnosti za prestrukturiranje, vendar veËinoma .e niso implementirala operativnih sprememb poslovanja, ki so potrebna za tak.no transformacijo. Kljub omejitvi raziskave, da je bilo v vzorec vkljuËenih 81 slovenskih podjetij s podroËja informatike, je analiza podatkov po posameznih skupinah, ki smo jih oblikovali s pomoËjo metode razvr.Ëanja v skupine, omogoËila bolj poglobljeno razumevanje stanja. NajveËji, 42odstotni delea raziskovanega vzorca predstavljajo flslab.e pripravljeni manj.i ponudniki raËunalni.kih re.itev«, tretjinski delea s 33 odstotki predstavljajo flpovpreËno pripravljena srednja podjetja, ki niso klasiËni ponudniki raËunalni.kih re.itev«, najmanj.i, 25odstotni delea pa fldobro pripravljeni veËji ponudniki raËunalni.kih re.itev«. Tako se je pokazalo, da posplo.ena slika ni dala dovolj dobrega vpogleda in je dejanska pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku manj kot srednje dobra. Ugotovitve tudi kaaejo na pomembnost velikosti podjetij pri pripravljenosti na raËunalni.tvo v oblaku. VeËja podjetja imajo na razpolago veË virov, katerih del laaje dodelijo transformaciji podjetja, manj.a podjetja pa so z omejenimi viri ujeta v vsakodnevno poslovanje in se sproti prilagajajo potrebam kupcev. Rezultati kaaejo realno sliko stanja na trgu, pri Ëemer veËja podjetja s podroËja informatike prevladujejo na trgu re.itev v oblaku z izdelano ponudbo, ki jo digitalno ogla.ujejo in prodajajo preko specializiranih prodajalcev za to podroËje. Manj.a podjetja pa skozi klasiËne pristope ogla.evanja in prodaje preprodajajo predvsem storitve ponudnikov storitev v javnem oblaku in teaje dodajo lastno vrednost. Raziskava podjetjem s podroËja informatike omogoËa primerjalno analizo svojega poloaaja na tem podroËju v Sloveniji, hkrati pa ponuja tudi smernice oz. kljuËna vpra.anja, na katera si morajo ponudniki raËunalni.kih re.itev odgovoriti, kot del transformacijskega procesa, saj so za vsaj gradnik platna poslovnega modela sistematiËno predstavljene potrebne spremembe. Ugotovitve raziskave odpirajo tudi moanosti nadaljnjih, bolj specifiËnih raziskav, kot na primer po drobno raziskavo uporabe vsebinskega digitalnega ogla.evanja, ki postaja najpomembnej.i del digitalne transformacije podjetij s podroËja informatike. Kot drugo moano smer dodatnega raziskovanja pa predlagamo podrobnej.o analizo finanËnega dela transformacije, ki je bil do sedaj najmanj raziskovan, izvedba transformacije na tem segmentu pa je najbra najbolj tvegana. 8 LITERATURA IN VIRI [1] Balaaic, D. (2015). Cloudimpact Program for Partners (interno gradivo). Ljubljana: Consalta, d. o. o. [2] Böhm, M., Koleva, G., Leimeister, S., Riedl, C. in Krcmar, H. (2010). Towards a Generic Value Network for Cloud Computing. V J. Altmann in O. F. Rana (ur.), Economics of Grids, Clouds, Systems, and Services: Lecture Notes in Computer Science 6296 (str. 129‡140). Heidelberg: Springer Berlin. [3] Botteri, P., Cowan, D., Deeter, B., Fisher, A., Garg, D., Goodman, B., Levine, J., Messiana, G., Sarin, A. in Tavel, S. (2010). Bessemer‘s Top 10 Laws of Cloud Computing and SaaS. Bessemer Venture Partners. Najdeno 30. junija 2012 na spletnem naslovu http://www.bvp.com/sites/default/files/ bvps_10_laws_of_cloud_saas_winter_2010_release.pdf. [4] Bregar, L., Ogranj.ek, I. in Bavdaa, M. (2005). Metode raziskovalnega dela za ekonomiste: izbrane teme. Ljubljana: Ekonomska fakulteta. [5] Chappell, D. (2012, 20. maj). How Saas Changes an ISV‘s Business Model: A Guide for ISV Leaders. Chappell & Associates. Najdeno 3. februarja 2013 na spletnem naslovu http:// davidchappellopinari.blogspot.co.uk/2012/05/how-saas- changes-isvs-business-model.html. [6] Chappell, D. (2014). Systems Integrators in the Cloud Era: Embracing the Future. Chappell & Associates. Najdeno 3. decembra 2015 na spletnem naslovu http://az370354. vo.msecnd.net/whitepapers/SIs-in-the-Cloud-Era-ChappellPrague. pdf [7] Cloud Computing (b. l.). V Wikipedii. Najdeno 25. julija 2012 na spletnem naslovu http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_ computing. [8] Cowan, D. (b. l.). Measuring High-Growth, Recurring Revenue Business. Bessemer Venture Partners. Najdeno 30. junija 2012 na spletnem naslovu http://www.bvp.com/sites/default/files/ measuring_growth_businesses_with_recurring_revenue.pdf. [9] Ferligoj, A. (1989). Razvr.Ëanje v skupine. Ljubljana: Raziskovalni in.titut, Fakulteta za sociologijo, politiËne vede in novinarstvo. [10] Gomes, E., Mish, S. in Rothman, D. (2015). The Definitive Guide to Digital Advertising: Madison Avenue Meets Modern Marketing. #MKTOGUIDE. Marketo, Inc. Najdeno 7. januarja 2016 na spletnem naslovu http://www.marketo.com/assets/ uploads/Marketo-DG2DA.pdf. [11] Gupta, N., Hersh, J. in Garcia, R. (b. l.). Compensating Sales Reps to Align to Your Cloud Strategy. Alexander group. [12] Hawkins, R. (2002). The Phantom of the Marketplace: Searching for New E-Commerce Business Models. Communications & Strategies, 46, 297‡329. [13] Heric, M., Kermisch, R., Bertrand, S. in Brinda, M. (2011). The five faces of the cloud. Bain & Company. [14] Linder, J. in Cantrell, S. (2000, 24. maj). Changing Business Models: Surveying the Landscape. A Working Paper from the Accenture Institute for Strategic Change. Accenture. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 119 Zoran Laban: Pripravljenost slovenskih podjetij s podroËja informatike na prilagoditev poslovnega modela raËunalni.tvu v oblaku [15] Malhotra, N. K. (2009, september). Marketing Research: An Applied Orientation: Global Edition. New Jersey: Pearson Education, Inc. [16] Mazzocchi, M. (2008). Statistics for Marketing and Consumer Research. Los Angeles: Sage. [17] Microsoft Corporation (2010). O365 predstavitev za partnerja Astec, prosojnica .t. 8 (interno gradivo). Ljubljana: Microsoft, d. o. o. [18] Moyse, I. (2011a, 8. april). Everything You Always Wanted to Know About Reselling Cloud Computing But Were Afraid ‡ or Didn‘t Know ‡ to Ask: Cloud Gathers Over The Channel. Webroot. Najdeno 7. avgusta 2012 na spletnem naslovu http:// www.webroot.co.uk/shared/pdf/Whitepaper-Cloud-Computing- 0411.pdf. [19] Moyse, I. (2011b, 28. april). Everything You Always Wanted to Know About Reselling Cloud Computing But Were Afraid ‡ or Didn‘t Know ‡ to Ask: Cloudy Channel Considerations. Webroot. Najdeno 7. avgusta 2012 na spletnem naslovu http://www.webroot.co.uk/shared/pdf/WR_Channel%20 PT2_V4%20pdf_AF.pdf. [20] Moyse, I. (2011c, 12. maj). Everything You Always Wanted to Know About Reselling Cloud Computing But Were Afraid ‡ or Didn‘t Know ‡ to Ask: Show Me the Money. Webroot. Najdeno 7. avgusta 2012 na spletnem naslovu http://www. webroot. co.uk/shared/pdf/Whitepaper-Cloud-Computing_0511- Paper3_V4.pdf. [21] Moyse, I. (2011d, 4. junij). Everything You Always Wanted to Know About Reselling Cloud Computing But Were Afraid ‡ or Didn‘t Know ‡ to Ask: Cloud With a Silver Lining. Webroot. Najdeno 7. avgusta 2012 na spletnem naslovu http://www. webroot.co.uk/shared/pdf/Whitepaper-Reselling-Cloud- Computing-4-0611.pdf. [22] Ojala, A. in Tyrväinen, P. (2011). Developing cloud business models: A case study on cloud gaming. IEEE Software, 28 (4), 42‡47. [23] Osterwalder, A. (2004). The Business Model Ontology: A Proposition in a Design Science Approach (Ph.D. thesis), Universite de Lausanne, Ecole des Hautes Etudes Commerciales. • [24] Osterwalder, A. in Pigneur, Y. (2010). Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc. [25] Osterwalder, A., Pigneur, Y. in Tucci C. L. (2005). Clarifying Business Models: Origins, Present and Future of the Concept. Communications of the Association for Information Systems, 15, 1‡40. [26] Rappa, M. (2010). Business Models on the Web. Managing the Digital Enterprise. Najdeno 5. januarja 2014 na spletnem naslovu http://digitalenterprise.org/models/models.html. [27] Ried, S., Kisker, H., Matzke, P., Bartels, A. in Lisserman, M. (2011). Sizing the Cloud. Forrester Research. [28] Ried, S., Matzke, P., Garbani, J. P. in Iqbal, R. (2011, 22. september). Cloud Broker ‡ A New Business Model Paradigm. Forrester Research. [29] Rutsky, K. (2011). Blueprints: Bridging to SaaS Success. Cloudbook Journal, 2(3), (str. 5‡8), San Jose: Active Book Press. [30] Saunders, M., Lewis, P. in Thornhill, A. (2012). Research Methods for Business Students, 6th edition. Harlow: Pearson Education Limited. [31] Skok, D. (2010a, 17. februar). SaaS Economics ‡ A Guide to Measuring and Improving What Matters. For Entrepreneurs. Najdeno 25. julija 2012 na spletnem naslovu http://www.forentrepreneurs. com/saas-metrics/. [32] Skok, D. (2010b, 6. december). SaaS Economics ‡ Part 1: The SaaS Cash Flow Trough. For Entrepreneurs. Najdeno 25. julija 2012 na spletnem naslovu http://www.forentrepreneurs. com/saas-economics-1/. [33] Skok, D. (2010c, 7. december). SaaS Economics ‡ Part 2: Scaling the Business. For Entrepreneurs. Najdeno 25. julija 2012 na spletnem naslovu http://www.forentrepreneurs.com/ saas-economics-2/. [34] Timmers, P. (1998, april). Business Models for Electronic Markets. Electronic Markets. 8(2), 3‡8. [35] Walsh, L. M., DeSent, B., Chase, C., Mensch, D., Hughes, F., Chow, J., Trivedi, K., Proper, M., Stopa, R., Kumar, S., Cho, S., Calloway, T., Wurts, T. in Sobel, D. (2010). Cloud Computing Business Models for the Channel. CompTIA White Paper. ZoranLabanjezaposlenvpodjetjuNIL,d.o.o.,kotvodjarazvoja poslovanjanapodroËju tehnologijMicrosoft,takodajeproblematika raËunalni.tvavoblakudel njegovega vsakdanjega delovnegaprocesa.Predtemjebil zaposlenv lokalnipodruanici multinacionalkeMicrosoft,v katerisejekotvodjaprodaje partnerjem na podroËju Slovenije tudi v praksi sreËeval s problematiko pripravljenosti slovenskih podjetij s podroËja informatike na raËunalni.tvo v oblaku in neposredno sodeloval pri njihovih prvih dejavnostih transformacije poslovnega modela. 120 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV ZNANSTVENI PRISPEVKI Prednosti raËunalni.ko podprtegapristopa pri uËenju besedi.Ëav tujem jeziku‡primer slovenskih gimnazijcevpri pouku nem.Ëine kot tujega jezika Andreja Retelj Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, A.kerËeva 2, 1000 Ljubljana andreja.retelj@ff.uni-lj.si IzvleËek Prispevek prikazuje implementacijo raËunalni.ko podprtega pristopa‡pristopa CALL‡v pouk tujih jezikov,s posebnim poudarkom na razvijanju leksikalne zmoanostiv nem.Ëini.Predstavljeni sorezultati pedago.kega eksperimenta,v katerem smo primerjali razvoj besednjaka eksperimentalne skupine, ki se je nem.Ëino uËila po pristopu CALL, z doseaki dijakov kontrolne skupine, ki se je uËila po komunikacijskem pristopu. Ugotovitve raziskave kaaejo, da so dijaki eksperimentalne skupine pokazali veËje poznavanje besedi.Ëa in bolj.o samostojno rabo besedi.Ëa. Na podlagi ugotovitev iz raziskave smo oblikovali priporoËila za uËinkovitej.e pouËevanje besedi.Ëa v tujem jeziku po raËunalni.ko podprtem pristopu. KljuËne besede: besedi.Ëe, raËunalni.ko podprt pristop, pristop CALL, komunikacijski pristop, nem.Ëina kot tuji jezik. Abstract The BenefitsoftheCALL Approachon VocabularyLearning‡theCaseof Slovenian Grammar School Studentsof Germanasa Foreign Language This article deals with the implementationof computer-assisted language learning into foreign language classes, with special emphasis on the development of lexical competence in German as a foreign language. The results of the pedagogical experiment, where the experimental group learnedGerman languagethrougha computer-assistedapproachandthe controlgroupthrougha communicativeapproach,arepresented.The analysisoftheresults showedthatthe experimentalgroupperformed betterin vocabulary recognitionand vocabulary use.The pedagogical implications for more effective vocabularyteaching in a foreign language through computer-assisted language learning are presented. Keywords: Lexical competence, Computer-assisted languagelearning,CALL, Communicativeapproach,Germanasaforeign language. 1 UVOD RaËunalni.ko podprti pristop uËenja tujih jezikov (angl. ComputerassistedLanguageLearning) oziroma pristopCALL si je zaËel utirati pot v .estdesetih letih prej.njega stoletja. Jarvis in Achilleos (2013) ugotavljata, da je poimenovanje raËunalni.ko podprti pristop krovni termin, ki obsega razliËne naËine uËenja s pomoËjo raËunalnika, od najpreprostej.ih vaj za urjenje do pisanja blogov, spletnih uËnih okolij, komunikacije prek raËunalnika. Po pristopu CALL je raËunalnik z razliËnimi uËnimi programi, aplikacijami, spletnimi uËnimi okolji in internetom medij, ki uËencu pomaga pridobivati novo znanje, ga utrjevati, poglabljati in uporabljati (glej npr. Ellis, 1995; Green& Meara, 1995; Groot, 2000; Allum, 2004). Zaradi hitrega razvoja raËunalni.kega podroËja lahko loËimo veË razliËnih naËinov uËenja s pomoËjo raËunalnika. Najbolj poznana je Warschauerjeva (1996) delitev pristopa CALL, ki obsega behavioristiËno oziroma strukturalno raËunalni.ko podprto uËenje, komunikativno raËunalni.ko podprto uËenje in integrativno raËunalni.ko podprto uËenje. Vsako obdobje se sklada s tehnologijo, ki je bila na voljo v tem Ëasu, in s teorijami uËenja, ki so takrat prevladovale. Za behavioristiËno ali strukturalno podprto uËenje tujega jezika so znaËilne preproste dril slovniËne vaje in vaje za besedi.Ëe ter vaje iz prevajanja besedil. S pomoËjo raËunalnika tako zagotavljamo ponavljanje, ki je potrebno, da se nauËimo novih in 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 121 Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika formacij. Komunikativno raËunalni.ko podprto uËenje se naslanja na kognitivne teorije uËenja in postavlja v ospredje raziskovanje, pridobivanje raznolikih informacij in naloge, ki spodbujajo rekonstrukcijo znanja, razpravo med uËenci in kritiËno mi.ljenje. Integrativno raËunalni.ko podprto uËenje tujega jezika se naslanja na socialni konstruktivizem, zato spodbujamo razvijanje branja, govorjenja, poslu.anja in pisanja z avtentiËnimi besedili in v sodelovanju z drugimi uËenci ter z nalogami, ki podpirajo smiselno in avtentiËno rabo jezika, kar vodi k postopni izgradnji uËenËevega znanja. Davies, Rendall, Walker in Hewer (2014) predstavijo .e nekaj poskusov klasifikacij, npr. Davieso in Higginsovo iz leta 1985, ki temelji na tipologiji nalog oziroma programov, ki so se uporabljali za uËenje, Jonesovo in Fortescuejevo iz leta 1987, ki se osredinja na razvijanje posameznih jezikovnih spretnosti s pomoËjo programske opreme, Hardistyjevo in Windeattejevo, ki temelji na okoli.Ëinah rabe raËunalnika, in eno sodobnej.ih, Baxovo iz leta 2003, ki deli raËunalni.ko podprto uËenje na tri obdobja. Baxovo prvo obdobje pomeni omejeno rabo raËunalnika pri pouku in se naslanja predvsem na behavioristiËne poglede na uËenje, drugo obdobje je obdobje odprtega raËunalni.ko podprtega uËenja, ki vkljuËuje v uËenje igre in simulacije, tretje obdobje pa pomeni prihodnost pouËevanja z raËunalnikom, pri katerem je raËunalnik popolnoma integriran v proces uËenja in pouËevanja ter je sam po sebi umeven. Ugotovimo lahko, da razliËne klasifikacije pristopa CALL slonijo na treh premisah: tehnologiji, ki je v danem trenutku na voljo, teoretskih pojmovanjih uËenja s pomoËjo raËunalnika in koliËini ur pouka, ki je namenjen uËenju s pomoËjo raËunalnika. Glede na koliËino ur, ki je namenjena uËenju z raËunalnikom, loËujemo med spletno podprtim uËenjem (angl. webenhanced), ki je omejeno le na npr. obve.Ëanje prek spleta, kombinirano uËenje, pri katerem so uËenci deleani do 45 odstotkov ur uËenja s pomoËjo raËunalnika (angl. blended learning), hibridno uËenje, ki se nana.a na 45 do 80 odstotkov uËenja s pomoËjo raËunalnika (angl. hybrid), ali pa pouk poteka v celoti na daljavo, v uËnih okoljih ter s pomoËjo programov in aplikacij, ki so namenjene tovrstnemu uËenju (angl. fully online) (Smith & Kurtan, 2007 v Tomlinson & Whittaker, 2013). 1.1 Kaj prina.a uËenjepo pristopuCALLv pouk tujih jezikov Kot pozitivni doprinos rabe raËunalnika pri pouku izpostavita Warschauer in Healey (1998) takoj.njo povratno informacijo, moanost individualizacije pouka v velikih razredih, projektno delo, zabavo pri uËenju in raziskovalno uËenje. Lee (2000) doda .e izku.enjsko uËenje s pomoËjo tehnologije, veËjo moanost interakcije med uËencem in uËiteljem, veË rabe avtentiËnih gradiv, sodelovalno uËenje, medvrstni.ko ocenjevanje in veËjo individualizacijo uËenja. Poleg mnogih pozitivnih uËinkov, ki vplivajo na kakovost pouka tujega jezika, je treba opozoriti tudi na razvoj digitalne in medkulturne zmoanosti, ki se poslediËno lahko razvijajo (Warschauer & Meskiil, 2000). Marsh (2012, str. 4) zapi.e, da pristop CALL ustvarja priloanosti za individualizirane uËne izku.nje, se prilagaja uËenËevim trenutnim potrebam pri uËenju, podpira in spodbuja k avtonomnemu in sodelovalnemu uËenju, poveËuje uËenËevo sodelovanje v uËnem procesu, podpira razliËne uËne stile, ustvarja moanosti za uËenje jezika zunaj .ole, zagotavlja manj stresno okolje za uËenje ciljnega jezika, omogoËa fleksibilnost uËnega procesa in pomaga uËencu razvijati zmoanosti, ki so v 21. stoletju potrebne in nujne. Kot kljuËne dejavnike uspe.nega uËenja s pomoËjo raËunalnika, ki prina.a trajnostno znanje Marsh (2012) najprej izpostavi flkomplementarnost komponent v uËnem procesu« (str. 4), kar pomeni, da je najprej treba ugotoviti relacije med uËenËevimi potrebami, uËnimi cilji in moanostmi, ki jih daje raËunalni.ko podprto uËenje za doseganje. Nadalje je treba temeljito preuËiti medije, ki se uporabljajo v raËunalni.ko podprtem uËenju, jih didaktizirati in najti zdravo mero pri rabi razliËnih medijev. Tretji faktor, ki ga izpostavlja Marsh (2012, str. 4), je zagotavljanje pomoËi uËencu v procesu raËunalni.ko podprtega uËenja, ki obsega pomoË pri uËnih vsebinah, podporo uËencem, ki ne napredujejo dovolj uspe.no, in tehniËno podporo, da lahko uËenje s pomoËjo tehnologije nemoteno poteka. Mayer (2013, str. 164‡165) povzema Graesserjev predlog najbolj obetavnih oblik uËenja s tehnologijo, ki obsegajo usposabljanje s pomoËjo raËunalnika, multimedijo, interaktivno simulacijo, hipertekst in hipermedije, inteligentne sisteme tutorstva, pridobivanje informacij s poizvedovanjem, animirane pedago.ke posrednike (like, ki vodijo uËence pri uËenju), virtualna okolja s posredniki (simulacija interakcije z resniËnimi ljudmi), 122 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika resne igre in raËunalni.ko podprto sodelovalno uËenje. Uspe.no pouËevanje s tehnologijo, pravi Mayer (2013, str. 178), je tisto, ki flsi prizadeva spodbujati ustrezno kognitivno procesiranje pri uËencih, ne da bi pri tem preobremenili njihov spoznavni sistem«. Vendar Mayer (2013, str. 165‡166) ugotavlja, da danes pravzaprav prevladujeta dva pristopa raËunalni.ko podprtega pouËevanja. To sta v tehnologijo usmerjeni pristop in v uËenca usmerjeni pristop k uËenju s tehnologijo. Do prvega je zelo kritiËen, saj ne prina.a drugih sprememb kot uporabo tehnologije pri pouku, medtem kot v drugem pristopu, katerega cilj je prilagoditev tehnologije za spodbujanje uËenja, vidi velike moanosti. Jarvis in Achilleos (2013) poudarjata, da je treba zaradi izjemno hitrih sprememb na podroËju razvoja tehnologij nenehno spremljati novosti in iskati nove re.itve, saj danes raËunalni.ko podprto uËenje vse bolj zamenjuje uËenje z mobilnimi napravami, ki omogoËajo .e veËjo fleksibilnost kot raËunalni.ko podprto uËenje. Jarvis in Krashen (2014) sta prepriËana, da je raËunalni.ko podprto uËenje ae zastarelo in da je potreben premik k bolj mobilno podprtemu pristopu, ki bi spodbujal usvajanje tujega jezika in ne samo uËenja. 2 U»ENJE BESEDI©»APO PRISTOPUCALL 2.1 Nova paradigma uËnih gradiv PouËevanje po pristopu CALL je prineslo velike spremembe na podroËju razvijanja uËnih gradiv. V proces uËenja in pouËevanja vse bolj vstopajo avtentiËna gradiva, kot so spletni Ëasopisi, elektronske knjige, spletni portali, videoposnetki, zvoËne in mnoge druge vsebine v ciljnem jeziku, ki so dosegljive na spletu in jih lahko uporabljamo pri pouku tujega jezika. Na spletu je na voljo ogromno programov in spletnih aplikacij, ki so bili razviti posebej za potrebe uËiteljev ali uËencev. Retelj (2015) navaja programe in storitve, ki so zaznamovali nova uËna gradiva: Hot Potatoes,1 bloge in podcaste,2 spletno uËno okolje Moodle in webqueste.3 Mayer (2013) na podlagi dvanajstih raziskav strne pet poglavitnih naËel naËrtovanja pouka in uËnih gradiv, ki jih je treba upo.tevati za uspe.no uËenje s 1 Program Hot Potatoes je dosegljiv na naslovu http://hotpot.uvic.ca/. 2 Podcast ali poddaja je digitalna vsebina, ki jo je mogoËe s spleta v obliki zvoËnih ali video datotek prena.ati na raËunalnik ali drugo prenosno napravo. 3 Pri Webquestu gre za vodeno uËno pot, pri Ëemer za dosego uËnih ciljev uporabljamo metodo raziskovanja s pomoËjo podatkov na spletu. tehnologijo, saj ugotavlja, da je uËenje s tehnologijo problematiËno, Ëe flobseg kognitivnega procesiranja, potrebnega za uËenje, preseae uËenËevo spoznavno zmoanost« (str. 174). Za uspe.no uËenje s tehnologijo kaae upo.tevati naËelo koherence, ki se nana.a na odstranjevanje nepomembnega gradiva za uËenje, naËelo oznaËevanja, ki poudarja za uËenje bistvene podatke v gradivu, naËelo odveËnosti, ki se nana.a premislek o podvajanju informacij v gradivu z razliËnimi tehnolo.kimi re.itvami (npr. pojasnjevalno besedilo poleg animacije), naËelo prostorskega stika, tj. razlagalno besedilo poleg grafike in ne nad ali pod njo, ter naËelo Ëasovnega stika, ki poudarja soËasnost animacije in pripovedi (Mayer, 2013). Van de Poel in Swanepoel (2003) predlagata, da morajo uËna gradiva in programska oprema za uËenje besedi.Ëa s pomoËjo raËunalnika omogoËati, da uËenci hitro opazijo ciljno besedi.Ëe, zagotavljati morajo razlago ciljnega besedi.Ëa, vsebovati morajo raznolike vaje in naloge, ob katerih uËenci spoznajo vse vidike poznavanja besed, uËenci morajo ob nalogah spoznavati svoje napake pri rabi besedi.Ëa in jih popravljati, naloge morajo omogoËati produktivno rabo besedi.Ëa in ponavljanje in utrjevanje novega besedi.Ëa. 2.2 Vaje za uËenje besedi.Ëa Sodobna tehnologija omogoËa izdelavo razliËnih vaj za uËenje besedi.Ëa. V nadaljevanju predstavljamo najpogostej.e tipe nalog za besedi.Ëe, ki jih ponujajo za uËenje prek spleta zaloabe in posamezniki, nato pa .e nekaj moanosti, ki jih omogoËa uËno okolje Moodle. Interaktivne vaje za uËenje besedi.Ëa so pogosto izdelane s programom Hot Potatoes, ki vsebuje izdelane podprograme in jih uËitelji le ustrezno dopolnijo in naloaijo na splet. Ta program omogoËa izdelavo nalog zaprtega tipa s takoj.no povratno informacijo, ki so primerne predvsem za spoznavanje, utrjevanje in preverjanje besedi.Ëa. Izdelamo lahko: • naloge izbirnega tipa (podprogram JBC), • naloge tipa kratkih odgovorov (podprogram JQuiz), • naloge razvr.Ëanje besed ali doloËanja pravilnega vrstnega reda besed (podprogram JMix), • kriaanke (podprogram JCross), • naloge povezovanja in urejanja (podprogram JMatch), • naloge dopolnjevanja s spustnim menijem ali brez njega (podprogram JCloze). 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 123 Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika Interaktivne naloge, ki jih lahko izdelamo s pomoËjo programske opreme, se od klasiËnih nalog na papirju razlikujejo predvsem v tem, da lahko vanje vkljuËimo poleg slikovnega gradiva tudi videoposnetke, zvoËno gradivo in animacije ter da uËenec takoj dobi povratno informacijo in da lahko re.uje nalogo kolikorkrat aeli. Re.evanje nalog lahko omejimo tudi Ëasovno. Najpogostej.e naloge, ki jih ponujajo razliËne zaloabe na svojih spletnih straneh za uËenje nem.Ëine, so povezovanje pomena besede, ki ga prikazuje slika, in pisne oblike besede, razvr.Ëanje besed v pravilni vrstni red in dopolnjevanje besedila. Nekatera spletna uËna okolja, npr. DeutschLern. net,4 omogoËajo uËencu, da si izdela besedna polja in miselne vzorce in tako sam gradi svoje leksikalno znanje. Spletne aplikacije, npr. Wordle, omogoËajo uËenje s pomoËjo asociacij, pri Ëemer si uËenec lahko izdela flbesedni oblak«. V spletnem okolju Moodle si uËenci lahko izdelajo skupni glosar, ki ga poljubno dopolnijo, npr. s prevodom, primeri rabe besedi.Ëa, slovniËnimi lastnostmi besede, slikovnim gradivom ali z zvoËnimi datotekami. Besede lahko i.Ëejo po abecednem vrstnem redu, kategoriji, kamor je bila vnesena, datumu vnosa ali avtorju. Spletno okolje Moodle omogoËa tudi uvoz razliËnih vrst nalog iz spleta v obliki paketa SCORM ali dodajanje povezave do teh nalog, tako da uËitelj lahko oblikuje smiselno celoto nalog za pouËevanje. Po pregledu .tevilnih gradiv ugotavljamo, da se za uËenje besedi.Ëa najpogosteje pojavljajo tile tipi nalog: • naloge povezovanja: iz spustnega menija pod sliko je treba izbrati pravilno besedo; • kriaanka: ob kliku na .tevilko se pokaae opis iskane besede, ki jo je treba zapisati v kriaanko; • naloge izbirnega tipa na podlagi slikovnega, video ali avdio gradiva; • naloge dopolnjevanja: na podlagi slikovnega gradiva, na podlagi avdio ali video gradiva in na podlagi izhodi.Ënega besedila; • naloge povezovanja (angl. Drag and drop): povezovanje slike in besede, povezovanje posameznih delov povedi glede na pomen, povezovanje govorne in pisne oblike besede, povezovanje slike in besede s Ëasovno omejitvijo; Spletno uËno okolje DeutschLern.net je dosegljivo na naslovu http://www. deutschlern.net/. • naloge razvr.Ëanja: doloËanje pravilnega vrstnega reda v povedi, razvr.Ëanje na podlagi sli.anega besedila; • ugotavljanje napaËnih informacij v besedilu na podlagi zvoËnega posnetka. Retelj (2015) ponudi pregled .tevilnih raziskav, s katerimi so strokovnjaki ugotavljali uËinek razliËnih tehnolo.kih re.itev za uËenje in rabo besedi.Ëa. NasprotujoËi si rezultati raziskav nakazujejo nujnost nadaljnjih .tudij, da bi lahko ugotovili, kako naËrtovati pouk tujega jezika in oblikovati uËna gradiva za razvijanje razliËnih jezikovnih zmoanosti, ki bi uËencem pomagala doseËi vi.jo sporazumevalno zmoanost v tujem jeziku. 3 METODOLOGIJA 3.1 Problemi in cilj raziskave Dobro poznavanje besedi.Ëa v tujem jeziku in njegova ustrezna raba pomenita enega kljuËnih dejavnikov za visoko razvito sporazumevalno zmoanost v tujem jeziku. V Ëlanku predstavljamo izsledke dela ob.irnej.e raziskave o vplivu razliËnih pristopov na razvoj leksikalne zmoanosti v tujem jeziku, ki se nana.a na razvijanje besedi.Ëa s pomoËjo pristopa CALL.5 V raziskavi smo aeleli ugotoviti, ali dijaki, ki se uËijo nem.Ëino po pristopu CALL, uspe.neje razvijajo besednjak v nem.Ëini kot dijaki, ki so deleani pouka po komunikacijskem pristopu. V ta namen smo zasnovali pedago.ki eksperiment, pri katerem smo v eksperimentalni skupini pouËevali po pristopu CALL, v kontrolni skupini pa po komunikacijskem pristopu, ki ga predpisuje uËni naËrt za nem.Ëino. Obe primerjalni skupini sta bili deleani dvajsetih ur pouka in sta obravnavali isto uËno snov ‡ .ola in stvari okoli nas ‡, vendar po razliËnih pristopih. Za izvedbo pouka v eksperimentalni skupini smo izbrali model kombiniranega pouËevanja (angl. Blended learning). V ta namen smo postavili spletno uËilnico Moodle, v kateri so bila na voljo vsa gradiva, ki smo jih uporabili pri pouku. V spletni uËilnici so bila na voljo razliËna video in avdio gradiva ter besedila, ki smo jih uporabljali pri pouku. Naloge za spoznavanje in utrjevanje besedi.Ëa so bile izdelane s programoma Hotpotatoes in Learningapps.6 V spletni uËil 5 Celotna raziskava vkljuËuje tudi vplive drugih pristopov na uËenje besedi.Ëa in je bila izvedena v okviru doktorske raziskave (glej Retelj, 2014). 6 Platforma Learningapps omogoËa izdelavo razliËnih interaktivnih vaj in je dosegljiva na naslovu https://learningapps.org/. 124 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika nici Moodle smo uporabili tudi razliËne funkcije, ki jih ponuja to virtualno okolje in omogoËajo razvijanje govorne, bralne, slu.ne in pisne zmoanosti. Tako smo za kraj.e pisne izdelke uporabili funkciji klepet in forum, kamor so morali dijaki oddati svoje komentarje in prebrati komentarje drugih ter se odzvati nanje. Za dalj.e pisne sestavke in domaËe naloge smo uporabili funkcijo naloga, kamor so dijaki oddajali besedila, ki so jih napisali. To funkcijo smo uporabili tudi za oddajanje avdio in video posnetkov, ki so jih morali pripraviti dijaki. Tako smo gradili in utrjevali govorno zmoanost. Vse povratne informacije o izdelkih in oceno izdelka so dijaki dobili prek spletne uËilnice v obliki korektur, pisne povratne informacije ali ocene, ki jo je posredovala uËiteljica. Za spoznavanje, utrjevanje in ponavljanje besedi.Ëa in slovniËnih struktur so imeli dijaki v spletni uËilnici interaktivne vaje, ki so bile pripravljene tako, da so ob konËanju vedno dobili povratno informacijo. Uporabili smo tudi funkcijo glosar, kamor so si zapisovali novo besedi.Ëe, ki so ga sreËali med poukom in doma. V spletni uËilnici so bile dostopne tudi tabelne slike, ki smo jih ustvarili pri pouku. Dijaki so za izdelavo zapiskov uporabljali aplikacijo GoogleDocs. Dijaki so do gradiv dostopali prek tabliËnih raËunalnikov, ki so jih imeli na voljo v .oli in doma. 3.2 Raziskovalne hipoteze Na podlagi ugotovitev iz .tudija literature o raËunalni.ko podprtem pristopu uËenja tujih jezikov smo postavili tri hipoteze: H1: Dijaki, ki so se uËili po pristopu CALL, bodo do segli vi.je povpreËne rezultate na preizkusu zna nja od dijakov, ki so se uËili po komunikacijskem pristopu. H2: Dijaki, ki se uËijo po pristopu CALL, bodo pri nalogah, ki merijo poznavanje besedi.Ëa, dosegli veË toËk od dijakov, ki se uËijo po komunikacij skem pristopu. H3: Dijaki, ki se uËijo po pristopu CALL, bodo pri na logi, ki meri samostojno rabo besedi.Ëa, dosegli veË toËk od dijakov, ki se uËijo po komunikacij skem pristopu. 3.3 Metoda Osnovna raziskovalna metoda je bila kavzalnoeksperimentalna metoda pedago.kega raziskovanja. 3.4 Vzorec V eksperimentu je sodelovalo 129 gimnazijcev prvih letnikov iz dveh slovenskih gimnazij. Razdeljeni so bili v dve skupini, v eksperimentalni skupini je bilo 69 dijakov (32 % fantov, 68 % deklet), v kontrolni skupini pa 60 dijakov (32 % fantov in 68 % deklet). Pred uvedbo eksperimenta smo preverili dejavnike, kot so spol, Ëas uËenja nem.Ëine in stiki z nem.Ëino zunaj .ole. Z metodo Crosstabs .2 ‡ preuËevanje odvisnosti med dvema opisnima spremenljivkama ‡ smo ugotovili, da med obema primerjalnima skupinama ne prihaja do statistiËno znaËilnih razlik pri Ëasu uËenja nem.Ëine (.2 = 2,202; P = 0,179), stikih z jezikom zunaj .ole (.2 = 1,209; P = 0,337) in spolu (.2 = 0,001, P = 0,979). Nadalje smo z diagnostiËnim preizkusom poznavanja besedi.Ëa ugotavljali, ali prihaja med skupinama do razlik v poznavanju besedi.Ëa pred eksperimentom. Izid t preizkusa je pokazal, da med skupina ni statistiËno pomembnih razlik (t = ‡1,006, P = 0,316). V vseh dejavnikih, ki bi lahko vplivali na rezultate, sta bili primerjalni skupini izenaËeni. 3.5 PripomoËki Podatke o poznavanju in rabi besedi.Ëa smo zbrali s preizkusom znanja, ki smo ga izdelali za namen raziskave. Pri sestavi smo upo.tevali uËni naËrt za nem.Ëino in cilje, ki jih ta opredeljuje. Preizkus znanja je obsegal pet nalog (naloge dopolnjevanja vrzeli iz nabora danih besed, dve nalogi dopolnjevanja brez podanih besed, naloga dopolnjevanja vrzeli s podano zaËetnico in naloga vodenega pisanja). Po Bloomovi taksonomiji preverja veËina nalog raven znanja, dve nalogi vkljuËujeta znanje in razumevanje, ena naloga uporabo in sintezo. Ugotavljali smo te vidike poznavanja besedi.Ëa: pomen, oblika, slovniËne lastnosti in raba. 4 REZULTATI IN INTERPRETACIJA Preizkus znanja smo v obeh primerjalnih skupinah izvedli po predelanem tematskem sklopu ©ola in stvari okoli nas. Obe skupini sta uËno snov obravnavali 20 .olskih ur. V tabeli 1 prikazujemo rezultate obeh skupin po posameznih nalogah. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 125 Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika Tabela 1:Doseaki eksperimentalne skupine (ES) in kontrolne skupine (KS) na preizkusu znanja po posameznih nalogah Kontrolna skupina (KS) Naloga 1 Naloga 2 Naloga 3 Naloga 4 Naloga 5 AritmetiËna sredina 5,2 4,4 5,0 3,6 3,4 Standardni odklon 2,5 3,3 3,6 2,5 2,9 Minimum 0 0 0 0 0 Maksimum 9 10 14 8 10 Naloga 1 Naloga 2 Naloga 3 Naloga 4 Naloga 5 AritmetiËna sredina 5,2 6,3 11,0 5,9 6,2 Standardni odklon 2,2 2,3 2,9 2,5 2,7 Minimum 1 0 3 0 1 Maksimum 9 10 14 10 10 Moane toËke 9 10 14 10 10 Na podlagi pridobljenih podatkov ugotavljapoteze smo izbrali t preizkus ‡ ugotavljanje razlike mo, da so pri vseh nalogah, razen pri prvi, razlike med aritmetiËnima sredinama za neodvisna vzorca. precej.nje. Da bi preverili hipotezo 1, ali prihaja V tabeli 2 prikazujemo rezultate obeh skupin, ki med dijaki eksperimentalne skupine in dijaki konsmo jih izrazili z aritmetiËno sredino in standardnim trolne skupine do statistiËno pomembnih razlik na odklonom. Kot lahko razberemo iz tabele, so razlike celotnem preizkusu znanja, smo najprej primerjali med eksperimentalno in kontrolno skupino na cepovpreËne doseake celotnega preizkusa znanja med lotnem preizkusu velike, saj zna.ajo v povpreËju 13 obema primerjalnima skupinama. Za preverjanje hitoËk. Tabela 2:Izidtpreizkusa razlikv skupnem povpreËnem rezultatu na preverjanju znanja med eksperimentalno skupino (ES)in kontrolno skupino (KS) Skupina N AritmetiËna sredina Standardni odklon Preizkus homogenosti varianc Preizkus razlik aritmetiËnih sredin F P t P ES 69 34,57 9,28 4,088 0,045 6,988 0,000 KS 60 21,55 11,55 F preizkus je pokazal, da lahko zavrnemo domnevo o enakosti varianc (F = 4,088, P = 0,045). Izid t preizkusa tako pokaae, da med skupinama prihaja do statistiËno pomembnih razlik (t = 6,988, P = 0,000). Dijaki, ki so se uËili po pristopu CALL, so na preizkusu znanja v povpreËju dosegli bolj.e rezultate od dijakov kontrolne skupine. 4.1 Analiza nalog, ki preverjajo poznavanje besedi.Ëa Da bi ugotovili, ali dijaki ES izkazujejo bolj.e poznavanje besedi.Ëa z vidika pomena, oblike in slovniËnih lastnosti, ter s tem potrdili hipotezo 2, smo analizirali prve .tiri naloge na preizkusu znanja za vsako skupino posebej. Najprej smo primerjali skupne rezultate vseh .tirih nalog skupaj med obema primerjalnima skupinama. Za preverjanje hipoteze smo izbrali t preizkus ‡ ugotavljanje razlike med aritmetiËnima sredinama za neodvisna vzorca. V tabeli 3 najprej predstavljamo povpreËne doseake prvih .tirih nalog. Iz podatkov lahko razberemo, da zna.ajo razlike med eksperimentalno in kontrolno skupino v povpreËju 10,3 toËke. 126 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika Tabela 3:Izidtpreizkusa razlikna preizkusu znanjamed eksperimentalno skupino(ES)in kontrolno skupino(KS)pri nalogah poznavanja besedi.Ëa Skupina N AritmetiËna sredina Standardni odklon Preizkus homogenosti varianc Preizkus razlik aritmetiËnih sredin F P t P ES 69 28,40 7,37 5,836 0,017 6,849 0,000 KS 60 18,13 9,36 V nadaljevanju smo ugotavljali, ali so razlike med eksperimentalno in kontrolno skupino pri nalogah poznavanja besedi.Ëa tudi statistiËno znaËilne, kar prikazuje izpis t preizkusa v tabeli 3. F preizkus je pokazal, da lahko zavrnemo domnevo o enakosti varianc (F = 5,836, P = 0,017). Izid t preizkusa tako pokaae, da so med skupinama statistiËno pomembne razlike (t = 6,849, P = 0,000). Nato smo preverjali .e rezultate po posameznih nalogah, ki so merile poznavanje besedi.Ëa. PovpreËne doseake obeh primerjalnih skupin pri prvih .tirih nalogah smo prikazali ae v tabeli 1. Pri vseh nalogah preizkusa znanja, pri katerih so se dijaki v eksperimentalni skupini uËili po pristopu CALL, so dijaki eksperimentalne skupine dosegli v povpreËju vi.je .tevilo toËk kot dijaki kontrolne skupine. Do najveËje razlike prihaja pri nalogi 3, pri kateri so dijaki eksperimentalne skupine dosegli v povpreËju za .est toËk bolj.i rezultat kot dijaki kontrolne skupine. Iz grafiËnega prikaza (graf 1) je razvidna primerjava povpreËnih vrednosti, ki so jih dosegli dijaki eksperimentalne (ES) in kontrolne (KS) skupine po posameznih postavkah. Graf 1: Prikaz nalog poznavanja besedi.Ëa na preizkusu znanja po posameznih postavkah za ES in KS V nadaljevanju smo ugotavljali, ali prihaja do statistiËno znaËilnih razlik med posameznimi nalogami, ki merijo poznavanje besedi.Ëa. Izbrali smo postopek enosmerno multivariatno analizo variance oziroma enosmerno MANOVO. Ugotovili smo, da vrednost signifikance pri Wilksovi lambdi za spremenljivko skupina (ES in KS) zna.a 0,00 (p < 0,05, Wilksova . = 0,000), kar pomeni, da obstajajo statistiËno pomembne razlike v doseaenih rezultatih pri nalogah aktivnega priklica glede na skupino. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 127 Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika Ugotavljali smo, pri katerih nalogah, ki se nana.ajo na poznavanje besedi.Ëa, so razlike statistiËno znaËilne. Iz raziskave izhaja, da ima skupina statistiËno pomemben vpliv na doseaek pri preuËevanih nalogah pri doseaku pri drugi nalogi (p = 0,00, P < 0,05), tretji nalogi (P = 0,00, p < 0,05) in Ëetrti nalogi (P = 0,00, P < 0,05), medtem ko na doseake pri prvi nalogi (P = 0,876, P > 0,05) nima vpliva, saj vrednosti signifikance presegajo 5odstotni interval zaupanja. StatistiËna analiza nalog poznavanja besedi.Ëa na preizkusu znanja je pokazala, da pri treh nalogah dijaki eksperimentalne skupine, ki se uËijo po pristopu CALL, dosegajo statistiËno pomembno vi.je rezultate od dijakov kontrolne skupine, ki se uËijo po komunikacijskem pristopu. 4.2 Analiza naloge, ki preverja samostojno rabobesedi.Ëa Pri peti nalogi so morali dijaki napisati vodeni sestavek na obravnavano temo. Za potrjevanje hipoteze 3, da bodo dijaki eksperimentalne skupine dosegli bolj.e rezultate pri samostojni rabi besedi.Ëa od dijakov kontrolne skupine, je bilo treba analizirati doseake te naloge. Za preverjanje hipoteze smo izbrali t preizkus ‡ ugotavljanje razlike med aritmetiËnima sredinama za neodvisna vzorca. Najprej prikazujemo doseake pete naloge, izraaene z aritmetiËno sredino in standardnim odklonom. Iz tabele 4 je razvidno, da dosegajo dijaki kontrolne skupine v povpreËju slab.e rezultate od dijakov eksperimentalne skupine. Razlika zna.a v povpreËju 2,8 toËke. Tabela 4: Izidtpreizkusa razlikv doseakih na preizkusu znanja med eksperimentalno skupino (ES)in kontrolno skupino (KS)pri nalogi samostojne rabebesedi.Ëa Skupina N AritmetiËna sredina Standardni odklon Preizkus homogenosti varianc Preizkus razlik aritmetiËnih sredin F P t P ES 69 6,17 2,65 0,226 0,635 5,599 0,000 KS 60 3,41 2,93 StatistiËno preizku.anje pokaae, da so te razlike tudi statistiËno znaËilne. F preizkus je pokazal, da ne moremo zavrniti domneve o enakosti varianc (F = 0,226, P = 0,635). Izid t preizkusa pokaae, da so med skupinama statistiËno pomembne razlike (t = 5,599, P = 0,000). Dijaki eksperimentalne skupine, ki so se uËili po pristopu CALL, se torej statistiËno znaËilno razlikujejo po doseakih pri nalogi samostojne rabe besedi.Ëa od dijakov kontrolne skupine, ki so se uËili po komunikacijskem pristopu. S tem lahko potrdimo hipotezo 3, da bodo dijaki po pristopu CALL dosegli bolj.e rezultate pri nalogi samostojne rabe besedi.Ëa od dijakov kontrolne skupine, ki se uËijo po komunikacijskem pristopu. UGOTOVITVE IN PRIPORO»ILA Na podlagi izku.enj, ki smo jih pridobili z izvajanjem pouka po pristopu CALL v eksperimentalni skupini, in ugotovitev, ki izhajajo iz rezultatov preizkusa znanja, posku.amo v nadaljevanju strniti nekaj sklepov, ki lahko pripomorejo, da bodo uËitelji nem.Ëine, pa tudi uËitelji drugih tujih jezikov bolj uËinkovito naËrtovali in izvajali pouk tujega jezika po pristopu CALL. 1. Doseaek pri tretji nalogi na preizkusu kaae, da so dijaki eksperimentalne skupine bolje povezovali pomen in slovniËne kategorije besede ob danem slikovnem gradivu. Naloge povezovanja slike in besede ter slike in slovniËnih lastnosti v interaktivni obliki so prispevale k bolj.emu povezovanju posameznih vidikov poznavanja besed in poslediËno prispevale k bistveno bolj.im doseakom. Za uËenje besedi.Ëa predlagamo, da so interaktivne vaje podprte tudi s slikovnim gradivom, ker lahko ustrezna vizualizacija pripomore k bolj.emu pomnjenju in uËenju veË kategorij hkrati. Do podobnih ugotovitev prihaja Shahrokni (2009). 2. TehniËne re.itve nalog naj omogoËajo utrjevanje besedi.Ëa na zelo razliËne naËine, kar lahko prispeva ne le k pestrosti in raznolikosti pouka, ampak tudi k bolj.emu pomnjenju. 3. Dijaki naj imajo moanost uporabe elektronskih slovarjev, da lahko preverijo neznano besedi.Ëe, 128 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika kadar koli je to potrebno. Spletni slovarji so hitro in preprosto dostopni, zato lahko dijaki tudi med poukom takoj preverijo, ali besedo razumejo pravilno, oziroma lahko poi.Ëejo tudi posamezne vidike poznavanja besed, npr. izgovarjavo, zapis, pomen. Raba spletnih slovarjev v na.em primeru je pomagala dijakom, da so lahko prebirali tudi avtentiËna besedila, ki niso primarno namenjena pouku. Pogosta raba elektronskih slovarjev prispeva tudi k temu, da so dijaki bolj ve.Ëi pri rabi slovarja in se ga nauËijo pravilno uporabljati. O pozitivnih uËinkih rabe spletnih orodij poroËa tudi Ellis (1995). 4. Vaje v spletni uËilnici naj bodo urejene tako, da omogoËajo notranjo diferenciacijo in s tem prilagoditev dijakovemu predznanju oziroma pripravljenosti na uËno uro, kar je v klasiËnih tiskanih gradivih teaje doseËi. Osnovno in preprostej.e besedi.Ëe je bilo v na.em primeru vedno zbrano v zaËetnih vajah, nato so sledile teaje vaje. Dijaki so imeli tako moanost izbrati vaje, ki so v danem trenutku ustrezale njihovi stopnji znanja. Diferenciacija s pomoËjo spleta se je izkazala za zelo uËinkovito, saj je ravno zaradi nje vseskozi v razredih vladalo delovno vzdu.je, dijaki pa so lahko dejansko nadgrajevali znanje z lastnim uËnim tempom. 5. Vaje z besedi.Ëem naj bodo tudi zvoËno podprte, tako da lahko dijaki sli.ijo pravilno izgovarjavo besed. Na.e izku.nje kaaejo, da so se vaj z zvoËnimi posnetki posluaevali veËinoma zaËetniki, ki .e niso poznali besedi.Ëa. Tako so imeli moanost poleg pisne podobe in pomena utrjevati tudi glasovno podobo besede in spoznavati veË vidikov poznavanja besede hkrati, kar si ugotovili tudi Shahrokni (2009) in Nadeem s sodelavci (2012). Po na.ih izku.njah mladostniki vaje iz izgovarjave pri pouku obiËajno sprejemajo z doloËeno mero posmehovanja in sramu. Ravno vaje iz izgovarjave, ki jih lahko delajo tudi doma, prispevajo k veËji samozavesti pri govornem izraaanju v tujem jeziku. 6. KljuËno besedi.Ëe naj bo predstavljeno v kontekstu in z dodanimi hiperpovezavami, ki omogoËajo hiter dostop do razlage besede in poslediËno do bolj.ega razumevanja besedila. Vi.je doseake pri Ëetrti nalogi pri preverjanju znanja 2 pripisujemo ravno kontekstualiziranemu besedi.Ëu s hiperpovezavami. Opazili smo, da so hiperpovezave uporabljali tisti dijaki, ki niso poznali besedi.Ëa, tisti, ki so ga poznali, pa so jih preprosto prezrli in niso izgubljali Ëasa. Tako so lahko dijaki z veË znanja hitreje napredovali, tisti z manj znanja pa so prav zaradi tehniËnih re.itev znanje nadgrajevali. 7. Utrjevanje besedi.Ëa lahko popestrimo z interaktivnimi vajami, ki so oblikovane kot kviz ali igra (spomin, scrabble, domino, flashcards, vislice, igra milijonar). UËenje besedi.Ëa v tujem jeziku je namreË dolgotrajen proces, ki ga lahko spremlja tudi padec motivacije. Z igro lahko prispevamo k ponovnem dvigu motivacije, hkrati pa izkoristimo njen didaktiËni potencial. Pozitivne uËinke spletnih gradiv navajata tudi Zapata in Sagarra (2007). 8. Pisanje lahko razvijamo v obliki foruma, bloga ali klepetalnice v spletni uËilnici. Tak.no pisanje je bolj avtentiËno, dijaki pa imajo tudi moanost med sodelovalnim uËenjem opazovati izdelke so.olcev, jih primerjati s svojimi in ob tem graditi oziroma poglabljati svoje znanje. Doseaki eksperimentalne skupine pri nalogi proste rabe kaaejo, da so dijaki uspe.neje razvili zmoanost pisnega izraaanja, kar pripisujemo tudi navidezni avtentiËni situaciji pisanja klepetov in forumov, ki so dijakom dajali obËutek, da pisanje ni samo sebi namen, ampak da z njim dejansko smiselno izraaajo svoje sporoËanjske namere. 9. Kot zelo koristna se je izkazala funkcija podËrtovalnika v spletnem urejevalniku dokumentov, ki je dijake opozarjala na nepravilen zapis besed in tudi na nepravilno rabo slovnice, kar je prispevalo k veËjemu zavedanju o pravilnosti. Tako pri nalogah aktivne rabe besedi.Ëa kot pri nalogah proste rabe besedi.Ëa so dijaki eksperimentalne skupine dosegali veËjo pravilnost zapisa, pa tudi rabe besed. 10. Funkcija slovarja, ki jo omogoËa spletna uËilnica, se je izkazala za zelo uËinkovito, saj so si dijaki samoiniciativno zbrali besedi.Ëe, ki se ga je bilo treba nauËiti. Pri nalogi proste rabe besedi.Ëa so dijaki eksperimentalne skupine uporabljali tudi besedi.Ëe, ki ga pri pouku nismo posebej poudarjali, so ga pa sreËali pri vajah v spletni uËilnici in ga sami vnesli v slovar. UËiteljem priporoËamo, da uËencem pomagajo usvojiti to orodje, s katerim lahko prispevajo ne samo k veËjemu jezikovnemu znanju, ampak tudi spodbujajo 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 129 Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika uËenËevo avtonomijo in lastno odgovornost za svoje uËenje. 11. PriporoËamo, da uËitelji spodbujajo uËence k izdelavi uËnih kartic z aplikacijo Flashcards in tako posredujejo rabo uËnih strategij za uËenje besedi.Ëa. Te interaktivne uËne kartice so vedno pri roki, zato lahko dijaki ponavljajo besedi.Ëe, ki bi ga sicer sËasoma pozabili. V Ëasu na.ega eksperimenta smo opazili, da so bili dijaki zelo motivirani za izdelavo spletnih uËnih kartic, saj so hitro opazili neposredno korist izdelovanja kartic, ki se je kazala v bolj.em znanju. 12. UËiteljem priporoËamo, da pri pouku uporabljajo tabliËni raËunalnik ali mobilne naprave z veËjim zaslonom, saj je prek njih omogoËen hiter dostop do raznovrstnih avtentiËnih in polavtentiËnih besedil in slikovnega gradiva, kar zagotovo pripomore k veË vsakodnevnim stikom z jezikom. Menimo, da so ravno zaradi veË stikov s pisnimi in govornimi besedili dijaki bolje re.evali drugo nalogo, ki je zahtevala smiselno dopolnitev besedila, in Ëetrto nalogo, ki je bila jezikovno zahtevnej.a od ostalih nalog. V Ëasu na.ega eksperimenta smo opazili kar nekaj prednosti, ki jih lahko uËenje po pristopu CALL prinese v pouk tujega jezika. KljuËno pa je, da uËitelji temeljito premislijo, kaj je dodana vrednost tovrstnega pouËevanja, in ae pri naËrtovanju uËne ure ali uËnega sklopa izberejo tiste storitve, s katerimi bodo spodbujali uËenje s pomoËjo tehnologije in ne le obËasno popestrili pouk. Poleg tega uËenci tehnologije v svojem prostem Ëasu obiËajno ne uporabljajo v uËne namene, zato je pri pouku nujno, da jih uËitelji na to ustrezno pripravijo, saj ni samo po sebi umevno, da se znajo s tehnologijo tudi uËiti. Pomembna je tudi kontinuirana raba doloËene storitve pri pouku, da lahko dijaki odkrivajo in razvijajo lastne uËne strategije za uËenje z digitalnimi gradivi. SKLEP Eden poglavitnih vzrokov za vpeljevanje pristopa CALL v uËenje tujih jezikov zagotovo pomeni moanost smiselne komunikacije v okolju, ki omogoËa uËenje s pomoËjo avtentiËnih gradiv in z bogato izpostavljenostjo ciljnemu jeziku. Cilj tako zasnovanega pouka je torej usposobiti uËenca, da v neomejenih moanostih, ki jih ponujata raËunalnik in internet, uËinkovito izrablja avtentiËna gradiva v procesu uËenja tujega jezika in si ustvarja priloanosti za dejansko rabo ciljnega jezika ter si tako izgrajuje sporazumevalno zmoanost v tujem jeziku. Pristop CALL se je v na.em primeru izkazal za uËinkovitega tudi pri izgradnji delnih zmoanosti, med katere uvr.Ëamo leksikalno zmoanost oziroma poznavanje in rabo besedi.Ëa. Obe primerjalni skupini sta bili deleani enake koliËine ur pouka in sta obravnavali identiËno snov, vendar po razliËnih pristopih. Analiza preizkusa znanja po eksperimentu je pokazala, da so doseaki dijakov eksperimentalne skupine vi.ji pri poznavanju besedi.Ëa, saj so v nalogah, ki merijo prepoznavanje besedi.Ëa (pomen, oblika in slovniËne lastnosti besed), dosegli vi.je rezultate od dijakov kontrolne skupine. Tudi pri samostojni rabi besedi.Ëa, ki so jo izkazovali s pisanjem sestavka, so bile razlike statistiËno pomembne v korist dijakov eksperimentalne skupine. Na podlagi pridobljenih izku.enj in ugotovitev, ki izhajajo iz raziskave, priporoËamo uËiteljem tujih jezikov, da pouk tujega jezika naËrtujejo po razliËnih pristopih, saj lahko ae s premi.ljenim izborom pristopa pripomorejo k vi.jim uËnim doseakom. Za razvoj besedi.Ëa v tujem jeziku se je v na.em primeru pristop CALL izkazal kot zelo uËinkovit. UËenja tujega jezika si danes skorajda ne moremo veË zami.ljati brez uporabe raËunalnika in spleta, zato je kljuËnega pomena, da imajo uËitelji tujih jezikov dobro razvite ekompetence in da znajo naËrtovati pouk tujega jezika tako, da sodobno tehnologijo implementirajo ne zaradi nje same, ampak zaradi njenega doprinosa k uËnim rezultatom dijakov. 7 LITERATURA [1] Allum, P. (2004). Evaluation of CALL: Initial vocabulary learning. ReCALL, 16, 488‡501. doi:10.1017/S0958344004001624. [2] Davies, G., Rendall, H., Ros, W. in Hewer, S. (2014). „ICT4LT Module 1.4. English Module 1.4. Dostopno na http://www.ict4lt. org/en/en_mod1-4.htm#anchor96130. [3] Ellis, N. C. (1995). The psychology of foreign language vocabulary acquisition: Implications for CALL. International Journal of Computer Assisted Language Learning (CALL),1‡28. [4] Green, D. in Meara, P. (1995). CALL and vocabulary teaching. Computer Assisted Language Learning 8, 2-3(1995), 91‡101. [5] Groot, P. J. (2000). Computer assisted second language vocabulary acquisition. Language Learning & Technology, 4, 60‡81. [6] Jarvis, H. in Achilleos, M. (2013). From Computer Assisted Language Learning (CALL) to Mobile Assisted Language Use (MALU). TESL-EJ 16, 4. Dostopno na http://tesl-ej.org/wordpress/ issues/volume16/ej64/ej64a2/. [7] Jarvis, H. in Krashen, S. (2014). Is CALL Obsolete? Language Acquisition and Language Learning Revisited in a Digital Age. TESL-EJ 17, 4. Dostopno na http://www.tesl-ej.org/wordpress/ issues/volume17/ej68/ej68a1/. 130 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Andreja Retelj: Prednosti raËunalni.ko podprtega pristopa pri uËenju besedi.Ëa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nem.Ëine kot tujega jezika [8] Mayer, R. E. (2013). UËenje s tehnologijo. V H. Dumont, D. Instance in B. Francisco (ur.), O naravi uËenja: uporaba raziskav [14] Tozcu, A. in Coady, J. (2004). Successful Learning of Frequent Vocabulary through CALL also Benefits Reading Comprehenza navdih prakse (str. 163‡179). Ljubljana: Zavod Republike sion and Speed. Computer Assisted Language Learning 17 Slovenije za .olstvo. (5), 473‡496. [9] Nadeem, M., Mohsin, M. N., Mohsin, S. in Hussain, K. (2012). [15] Unesco (2002). Information and Communication Technologi- Use of computer assisted langugage learning in improving es in Teacher Education. pronunciation among perpective teachers. Interdiscipli[ 16] Van de Poel, K. in Swanepoel, P. (2003). The theoretical nary Journal of Contemporary Research in Business, 4, 1, and methodical pluralism in designing effective lexical su[ 10] 580‡597. Retelj, A (2014). Vplivi razliËnih didaktiËnih pristopov na razvoj pport for CALL. Computer Assisted Language Learning, 16, 173‡211. leksikalne zmoanosti pri pouku tujega jezika. Doktorska diser[ 17] Warschauer, M. (1996). Computer Assisted Language Lear[ 11] tacija. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta. Retelj, A. (2015). Pouk tujih jezikov v luËi e-gradiv in e-storitev : od pouËevanja do uËenja tujega jezika z IKT. Vzgoja in ning: an Introduction. V S. Fotos (ur.), Multimedia language teaching (str. 3‡20). Tokyo: Logos International. Dostopno na http://www.ict4lt.org/en/warschauer.htm. izobraaevanje, letn. 46, .t. 2/3, str. 73‡78. [18] Warschauer, M. in Healey, D. (1998). Computers and langua[ 12] Tomlinson, B. & Whittaker, C. (ur.) (2013). Blended Learning in ge learning: an overview. Language Teaching, 31, 57‡71. English Language Teaching: Course Design and Implementa[ 19] Warschauer, M. in Meskill, C. (2000). Technology and second tion. London: British Council. Dostopno na https://www.tealanguage learning. V J. Rosenthal (ur.), Handbook of underchingenglish. org.uk/sites/teacheng/files/D057_Blended%20 graduate second language education (str. 303‡318). Mahwah, learning_FINAL_WEB%20ONLY_v2.pdf. New Jersey: Lawrence Erlbaum. Dostopno na http://www. [13] Shahrokni, S. A. (2009). Second Language Incidental Vocagse. uci.edu/person/warschauer_m/tslt.html. bulary Learning: The Effect of Online Textual, Pictorial and [20] Zapata, G. in Sagarra, N. (2007). CALL on Hold: The delayed Textual Pictorial Glosses. TESL-EJ 13, 3. Dosegljivo na http:// benefits on an online workbook on L2 vocabulary learning. www.tesl-ej.org/wordpress/issues/volume13/ej51/ej51a3/. Computer-Assisted Language Learning 20, 2, 153‡171. • Andreja Retelj je zaposlena kot asistentka za didaktiko nem.Ëine na Filozofski fakulteti Univerze v Ljubljani. Raziskovalno se ukvarja zlasti z razliËnimi pristopi pouËevanja tujih jezikov, z zgodnjim pouËevanjem in preverjanjem ter ocenjevanjem znanja. Bila je tudi izvajalka .tevilnih izobraaevanj za uËitelje tujih jezikov s podroËja vkljuËevanja spletnih storitevv pouk tujih jezikov. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 131 STROKOVNI PRISPEVKI Organizacijska podpora uvajanja integralnega upravljanja oskrbne verigev Skupini Gorenje Miha Aove,Gorenje,d.d.,Velenje miha.zove@gorenje.com IzvleËek Skupina Gorenje v svoji temeljni dejavnosti razvoja, proizvodnje in prodaje gospodinjskih aparatov v zadnjih letih pomembno spreminja organiziranost upravljanja oskrbne verige oz. verige ustvarjanja vrednosti. Strokovno specializacijo posameznih poslovnih funkcij nadgrajujejos procesnim vodenjemin koordiniranjem celotne oskrbne verige. Vokviru enega izmed strate.kih projektov Skupine Gorenje so identificirali poslovne procese, ki sestavljajo oskrbno verigo, ter opredelili kazalnike uspe.nosti za posamezni proces ter oskrbno verigo kot celoto.Zvzpostavitvijo koordinacije oskrbne verigeje bilo spremljanje njene uspe.nosti ter nenehno izbolj.evanjeinukrepanjetudiformaliziranoin celovitoopredeljeno.Zabolj.e obvladovanje oskrbneverigevSkupiniGorenje postopno prehajajo na integrirano vodenje oskrbne verige. KljuËne besede: oskrbna veriga,organiziranost, poslovniprocesi, upravljanje oskrbne verige,prenova poslovnihprocesov. Abstract Organizational support to the implementation of integral supply chain management in Gorenje Group Gorenje Group has, in its core business of developing, manufacturing and the sale of home appliances, in the past years undergone significant changesin the organizationof supply chain management and value creation chain. Namely, we have been enhancing the specializationof individual business functions withprocess-based managementand coordinationofthe entire supply chain. In oneofthe strategicprojectsbyGorenjeGroup,we identifiedthe businessprocessesand definedthe supply chain,its ownersand interdependencies. Furthermore,wealso definedthekeyperformance indicators(KPIs)of individualprocessesaswellasthesupplychainasa whole.By establishingsupplychaincoordination,weformalizedanddeterminedinaholistic manneritsperformance management, continuousimprovement and corresponding measures. In order to better manage Gorenje Group‘s supply chain, we have gradually been transitioning towards integrated supply chain management. Keywords: supply chain, organization, businessprocesses, supply chain management, businessprocessreengineering. ORGANIZIRANOSTIN ZGODOVINA SKUPINE GORENJE Skupina Gorenje je evropski proizvajalec in ponudnik gospodinjskih aparatov z dolgo zgodovino, ki sega v leto 1950. Podjetjejevsvojem organizacijskem razvoju .irilo naborponujenih izdelkov in razvijalo svojo mreao poslovnih enot v tujini. Skupino Gorenje vodi matiËna druaba Gorenje, d. d. (v nadaljevanju za oba subjekta uporabljamo skupni naziv Gorenje), javna delni.ka druaba s kotacijo na ljubljanski in var.avski borzi. Z razpadom Jugoslavije in propadom domaËega trga je podjetje izkusilo veËjo krizo, ki ga je prisilila kiskanju novih trgov in prilagajanju ter moderniziranju poslovanja. Leta 2005 je Gorenje prevzelo Ëe.kega proizvajalca kuhalnih aparatov, leta 2006 je v Srbiji postavilo prvo lastno tovarno v tujini. V naslednjih letih je Gorenje prevzelo .e nizozemsko druabo Atag in .vedsko druabo Asko. Obe druabi sta se osredotoËali na izdelke vi.jega cenovnega razreda. Navedena prevzema in gradnja novih tovarn v Srbiji so zahtevali postavitev novega sistema korporativnega upravljanja, ki bo bolj ustrezal sodobnim okoli.Ëinam. V ta namen je Gorenje vzpostavilo nekaj pomembnih projektov, ki so opredelili novo organiziranost Skupine Gorenje po funkcijskih naËelih, z regijsko organiziranostjo prodaje in z izrecno opredeljenimi korporativnimi funkcijami. 132 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Miha Aove: Organizacijska podpora uvajanja integralnega upravljanja oskrbne verige v Skupini Gorenje V zadnjih letih v podjetju nara.Ëa zavedanje pomena upravljanja poslovnih procesov, .e posebno v smislu procesov flendtoend «, ki teËejo preko organizacijskih in funkcijskih mej. V Gorenju zato vedno veË pozornosti namenjamo poslovnim procesom in manj poslovnim funkcijam. »eprav ne spreminjamo formalne funkcijske organiziranosti, postopno uvajamo procesno usmerjeno organiziranost z jasno opredeljenimi lastniki procesov. ©e veË, v strate.kem naËrtu Skupine Gorenje za obdobje 2016‡2020 smo izrecno navedli fluËinkovito in vitko organizacijsko strukturo, temeljeËo na procesnem pristopu«, kot eno izmed poslovnih strategij, ki jih bo Gorenje uvedlo znotraj strate.kega stebra operativne odliËnosti z namenom doseganja dobiËkonosne rasti v naslednjih letih. Procesno usmerjena organiziranost je med drugim uvedena v procesih oskrbne verige, kot bomo predstavili v nadaljevanju. 2 PROCESI IN TRENDI OSKRBNE VERIGE Oskrbna veriga obiËajno vkljuËuje funkcije in procese nabavljanja, proizvodnje, prodaje in distribucije. Toda Ëe se osredinimo na ustvarjanje vrednosti, je oskrbna veriga flprepoznana kot prilagodljiv, integriran niz medfunkcijskih procesov in vlog, ki vkljuËujejo planiranje, nabavljanje, proizvajanje in dobavljanje kot tudi zagotavljanje storitev za kupce, kakovosti in uspe.nih uvajanj novih izdelkov« (Desai, 2012). Vsi navedeni procesi so tako ali drugaËe povezani s planiranjem prodaje in proizvodnje (angl. Sales and Operations Planning ali SOP). SOP je flkljuËni upravljavski proces, ki doloËa, koliko katerih izdelkov proizvesti, kje jih proizvesti in na katere trge jih prodati« (Aparajithan, Berk, Gilbert in Mercier, 2011). Proces SOP uskladi ponudbo in povpra.evanje na treh ravneh: transakcijski (naroËanje), izvedbeni (planiranje proizvodnje) in strate.ki (nabavljanje) (Aparajithan idr., 2011). Kot navajajo Budd, Knizek in Tevelson (2012), je prava oskrbna veriga, ki jo usmerja povpra.evanje, sveti gral mnogih menedaerjev po svetu. Da bi resniËno delovala, potrebuje flveËje organizacijske in vedenjske spremembe« (Budd idr., 2012). Oskrbne verige so flvedno bolj dojemljive za ekonomske in naravne motnje, ki lahko hitro izpostavijo njihove slabosti« (Fuller, Mercier, Brocca in Morley, 2013), pri Ëemer na naËin upravljanja oskrbnih verig vpliva naslednjih osem trendov (prav tam): • poveËana prilagodljivost in personalizacija, • povezljivost, • raznolika globalna rast, • pritisk na marae, • ekonomika informacij (masovni podatki), • regulatorno in fiskalno okolje, • volatilnost cen surovin, • ranljivost omreaij. 3 PRENOVA OSKRBNE VERIGEVSKUPINI GORENJE Leta 2015 smo v Gorenju s pomoËjo zunanjih svetovalcev zagnali velik program izbolj.av, ki se je osredinjal na kljuËne procese Skupine Gorenje (ki so bili predhodno prepoznani) in ki je vkljuËeval procese oskrbne verige s posebnim poudarkom na procesu planiranja. V okviru strate.kega projekta, ki je obravnaval to podroËje, smo opredelili potrebne izbolj.ave na veË podroËjih, in sicer na podroËjih napovedovanja prodaje, planiranja proizvodnje in na podroËju nabave.1 Gre za podroËja, ki so bila zaradi svoje pomembnosti in vpliva na poslovanje ae v preteklosti deleana procesnih izbolj.av in nadgradenj, vendar je bilo v prvih intervjujih ugotovljeno, da na teh podroËjih .e vedno obstaja pomemben potencial za izbolj.ave. Po opravljenih prvih analizah in primerjavah smo ugotovili, da je natanËnost prodajnih napovedi relativno nizka, da je proizvodni plan zamrznjen prepozno, kar vpliva na tveganja nepravoËasnih dobav materiala in s tem povzroËa teaave pri planiranju proizvodnje. Lahko bi rekli, da gre za klasiËen konflikt med prodajo in proizvodnjo zaradi razliËnih kazalnikov (Singh, 2014), vendar smo vseeno morali izbolj.ati proces. V ta namen smo pripravili nabor pobud za izbolj.ave na veË podroËjih. Ena izmed najbolj pomembnih sprememb je bila uvedba dvotedenskega planskega obdobja namesto meseËnega. To je izbolj.alo na.o prilagodljivost in odzivnost. Naslednja veËja izbolj.ava je bila vzpostavitev pisarne SCM (Supply Chain Management) kot procesnega lastnika, ki je izrecno zadolaen za koordiniranje in nadzor celotnega procesa. Pisarna SCM je bila vzpostavljena kot organizacijska enota, ki neposredno poroËa Ëlanu uprave, odgovornemu za koordinacijo oskrbne verige. Za izbolj.anje preglednosti in upravljanja uspe.nosti smo opredelili nabor kljuËnih kazalnikov uspe. 1 Vir: Interno projektno gradivo. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 133 Miha Aove: Organizacijska podpora uvajanja integralnega upravljanja oskrbne verige v Skupini Gorenje nosti za celotno oskrbno verigo. Pred tem je bila uspe.nost spremljana prek funkcijskih kazalnikov, od katerih so le redki veljali medfunkcijsko. Kot pravi Desai (2012), kazalniki uspe.nosti vkljuËujejo podroËja, kot npr. storitve, sredstva in hitrost, vsako od teh podroËij pa je povezano z ostalimi v oskrbni verigi. Natanko to smo aeleli doseËi z vzpostavitvijo skupnega sistema kazalnikov oskrbne verige. Tabela 1: Kazalniki uspe.nosti oskrbne verige Novi kazalniki so bili opredeljeni v treh kategorijah, kot prikazuje tabela 1. Pri tem smo upo.tevali storitev za kupca, uporabljena sredstva ter uËinkovitost procesa. Med kljuËnimi kazalniki z vidika kupca je Ëas od naroËila do dobave (t. i. pretoËni Ëas). Kazalniki so bili definirani skupaj z nosilci kljuËnih podroËij, pri tem pa smo upo.tevali tudi nekatere standardne kazalnike, za katere sistem SAP omogoËa primerjalno analizo z orodjem SAP Value Management Center (VMC). Storitev za kupca Uporabljena sredstva Uspe.nost procesa (3 kazalniki) (3 kazalniki) (4 kazalniki) Delea izpolnitve prodajnega naroËila Vrednost nekurantnih zalog NatanËnost prodajne napovedi PravoËasnost dobav poslovnim enotam Dnevi vezave zalog materiala Tedensko izpolnjevanje proizvodnega plana »as od naroËila do dobave kupcu Dnevi vezave zalog gotovih izdelkov in Delea izpolnitve materialnih obvez trgovskega blaga Delea posegov v proizvodni plan PROCES OSKRBNE VERIGEVSKUPINI GORENJE Ob izbolj.avah, ki so se nana.ale na merjenje uspe.nosti in na organiziranost oskrbne verige, smo v okviru projekta precej pozornosti namenili procesnemu toku v oskrbni verigi, predvsem na podroËju planiranja. Kot vhodni del procesa smo opredelili napovedovanje prodaje, za katerega smo prilagodili definicijo (kaj napovedovati), Ëasovni vidik (kako daleË vnaprej napovedovati) in orodje (kako napovedovati). V okviru projekta smo posebej zastavili pripravo oziroma prilagoditev informacijskega orodja za napovedovanje, ki v pomoË uporabniku upo.teva razliËne parametre (npr. letni plan, zgodovino prodaje, sezonsko dinamiko, razpoloaljivo zalogo, upo.tevajoË sorodne oz. predhodne izdelke) in mu ponudi priporoËeno koliËino za napoved prodaje v izbranem tednu. Na podlagi napovedi prodaje in trenutnega stanja zaloge se v proizvodni sistem samodejno prenesejo zahtevane koliËine za proizvodnjo. »asovna dinamika temelji na drsnem planiranju v tedenskih obdobjih, razen pri doloËanju proizvodnih kapacitet, ki se zaradi posebnosti glede razporejanja delavcev opredeljujejo na meseËni ravni ter pri doloËanju podrobnega proizvodnega plana, ki je pripravljen na ravni posameznega dne. Novost v procesu je bila vzpostavitev dvotedenskega obdobja za usklajevanje proizvodnih in nabavnih planov. S tem smo vzpostavili sistematiËno in bolj pogosto preverjanje razpoloaljivosti oz. dobavljivosti zahtevanih vhodnih materialov in po potrebi pravoËasno prilagodili proizvodni plan. Hkrati smo v celotnem procesu izbolj.ali preglednost in dostopnost do informacij. Od vhoda v proces (prodajne napovedi) dalje imajo vsi udeleaenci procesa (prodaja, nabava, proizvodnja, logistika, pisarna SCM) pregled nad aelenimi koliËinami vsaj za tri mesece v prihodnost in tako lahko prilagodijo in laaje usmerjajo svoje aktivnosti. Poenostavljeno shemo prenovljenega procesa prikazuje slika 1. 134 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Miha Aove: Organizacijska podpora uvajanja integralnega upravljanja oskrbne verige v Skupini Gorenje Napovedovanje in planiranje prodaje Koordinacija in nadzor procesa • Vnos prodajne napovedi • Izraèun potreb • Usklajevanje proizvodnih in nabavnih planov • Upravljanje sprememb v zamrznjenem obdobju Planiranje nabave in proizvodnje • Opredelitev proizvodnih kapacitet • Zagotovitev vhodnih materialov Izvedba proizvodnje • Dobava vhodnih materialov • Proizvodnja po planu Odprema izdelkov • Vnos prodajnih nalogov • Izhodna logistika Slika 1: Poenostavljena shema procesa oskrbne verige Skupine Gorenje ORGANIZIRANOST OSKRBNE VERIGE VSKUPINI GORENJE Kot pravijo v svetovalni hi.i Deloitte (2011), flmedtem ko so koristi tradicionalnih pobud glede oskrbne verige v splo.nem pomembne, so koristi medfunkcijsko oblikovanih oskrbnih verig obiËajno veliko veËje«. To velja tudi v primeru Gorenja. »eprav imamo izvedbeno odliËne funkcije prodaje, nabave, proizvodnje idr., smo s projektom ugotovili, da je veliko moanosti za izbolj.ave pri medfunkcijski organiziranosti. Ne nazadnje, flkadar koli strokovnjaki s podroËja oskrbnih verig ali logistike pi.ejo Ëlanke ali knjige o tej tematiki, se predvsem osredotoËajo na izbolj.ave v procesih, spregledajo pa strukturo organiziranosti podjetja« (Barkawi, 2011). V Gorenju smo se organizacijskih tem glede oskrbne verige lotili hkrati s procesnimi izbolj.avami. Kot omenjeno, smo vzpostavili lastnika procesa v pisarni SCM. Tudi pred prenovo oskrbne verige je bila njena pomembnost izpostavljena z imenovanjem novega Ëlana uprave, ki je postal odgovoren (med drugim) za koordinacijo oskrbne verige, kot prikazuje slika 2. SkUPIna GOrenje PreDSeDnIk UPraVe Èlan UPraVe ODGOVOren Za OPeracIje S PODrOÈja VelIkIh GOSPODInjSkIh aParatOV ter OPeracIje In PrODajO OGreValnIh SIStemOV Èlan UPraVe ODGOVOren Za PrODajO VelIkIh In malIh GOSPODInjSkIh aParatOV Èlan UPraVe ODGOVOren Za kOOrDInacIjO OSkrbne VerIGe, lOGIStIke, kakOVOStI, OrGanIZacIje In InfOrmatIke Èlan UPraVe ODGOVOren Za fInance In ekOnOmIkO Èlan UPraVe, DelaVSkI DIrektOr meDnarODnI raZVOj POSlOVneGa SIStema kOrPOratIVnO UPraVljanje raZVOj PrOGram ka Velenje StrateškO POSlOVna PISARNA UPraVljanje S tVeGanjI raZVOj PrODajneGa POSlOVanja In USPešnOStI VZhODna eVrOPa PrekOmOrSke DržaVe centalna In SeVerna eVrOPa SerVIS kUhInje1 CIS1 kam InDUStrIjSkI POSlI In trGOVSke Znamke ZahODna eVrOPa aSkO ataG, PelGrIm, etna5 InOVatIVnI In malI GOSPODInjSkI aParatI4 PrOGram PSa Velenje OrGanIZacIja POSlOVanja fInance, DaVkI In UPraVljanje PremOženja PrOGram mekOm Velenje lOGIStIka SkUPIne GOrenje kOntrOlInG SkUPnO VZDržeVanje SIStem kakOVOStI SkUPIne GOrenje raÈUnOVODStVO GOrenje ValjeVO InfOrmatIka In telekOmUnIkacIje fInanÈnO- raÈUnOVODSkI center GOrenje ZajeÈar UPraVljanje POrtfeljSkIh nalOžb mOra marIanSke UDOlI IPc Velenje PrOGram OGreValnI SIStemI nabaVa InVeStIcIje trženje materIalOV In StOrIteV kOrPOratIVnI marketInG PraVna POSarna Interna reVIZIja kaDrOVSke ZaDeVe In kOrPOratIVne StOrItVe SekretarIat VODenje PrODUktnIh SKUPIN PrOGram hZPa Velenje Scm PISarna ODnOS Z InVeStItOrjI raZVOj PrODajneGa POSlOVanja In USPešnOStI GOrenje, mOra, kOrtInG, UPO VZhODna eVrOPa GOrenje, mOra, kOrtInG, UPO PrekOmOrSke DržaVe, InDUStrIjSkI POSlI In trGOVSke Znamke, ZahODna eVrOPa GOrenje, mOra, UPO centralna In SeVerna eVrOPa, cIS1, kam rkc hlaDIlnO ZamrZOValnI aParatI – Velenje raZVOj elektrOnIke – Velenje RKC KUHAlNI APARATI – Velenje SkUPne raZVOjne enOte – Velenje rkc PralnI StrOjI – lIDKÓPINg GOrenje tIkI Stara PaZOVa rkc PlInSke VSaDne PlOšÈe In kUhInjSke naPe – UDOlI raZVOj OGreValnIh SIStemOV – Velenje RKC KUHAlNI APARATI – marIanSke UDOlI raZVOj mGa – Velenje2 rkc PralnI StrOjI In SUšIlcI PerIla – Velenje PrOGram POInt – Velenje POlna ODGOVOrnOSt fUnkcIjSka ODGOVOrnOSt Slika 2: Organizacijska struktura Skupine Gorenje, veljavna v marcu 2016 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 135 Miha Aove: Organizacijska podpora uvajanja integralnega upravljanja oskrbne verige v Skupini Gorenje S planiranjem oskrbne verige kot njenim kljuËnim elementom globalna praksa pozna razliËne oblike vkljuËevanja planiranja oskrbne verige v organizacijsko strukturo podjetja (po Singh, 2014): • organiziranost brez posebne enote za planiranje oskrbne verige, • planiranje povpra.evanja, organizirano znotraj prodajne funkcije, in planiranje dobave, organizirano znotraj proizvodnje, • celotna organizacija oskrbne verige (planiranje povpra.evanja in dobave) znotraj proizvodnega podroËja, • oskrbna veriga kot loËeno funkcijsko podroËje na isti ravni kot prodaja in proizvodnja. V Gorenju smo se odloËili za zadnjo navedeno obliko, Ëeprav smo formalno obdraali planiranje povpra.evanja in dobav znotraj podroËij prodaje in proizvodnje. Vendar obe podroËji centralno koordinira Ëlan uprave za koordinacijo oskrbne verige oz. pisarna SCM, ki mu neposredno poroËa. V povezavi s tipologijo organiziranosti oskrbne verige (Cohen, 2006) lahko Gorenjevo trenutno organiziranost oskrbne verige opredelimo nekje med prehodno (slika 3) in delno integrirano (slika 4). Pri prehodni organiziranosti gre za prilagoditev funkcijske organiziranosti v smislu zdruaevanja aktivnosti oskrbne verige pod okriljem podroËja operacij, medtem ko pri polno integrirani organiziranosti govorimo o celovito organiziranem podroËju oskrbne verige, ki poleg upravljanja naroËil in dobav vkljuËuje tudi proizvodnjo. finance in administracija logistika Upravljanje dobav Nabava Proizvodnja Razvoj in raziskave Upravljanje naroèil marketing in prodaja Izpolnjevanje naroèil Operacije Direktor Slika 3: Prehodna organiziranost oskrbne verige (Vir:Cohen, 2006) finance in administracija Upravljanje dobav Upravljanje naroèil Razvoj in raziskave marketing in prodaja Oskrbna veriga Proizvodnja Direktor Izpolnjevanje naroèil Slika 4: Delno integrirana organiziranost oskrbne verige (Vir:Cohen, 2006) Po eni izmed raziskav (LifeWork Search for Supply Demand Chain Executives) iz leta 2011 je organizacijska enota planiranja povpra.evanja najpogosteje spadala v podroËje oskrbne verige (slika 5). 14 % Oskrbna veriga 5 % Prodaja 9 % Finance 52 % Marketing Drugo/Proizvodnja 20 % Slika 5: Organizacijska ume.Ëenost planiranja povpra.evanja2 »eprav to ne velja za Gorenje, se postopno premikamo v tej smeri in proti bolj integrirani organiziranosti oskrbne verige. 6 SKLEP Vzpostavljena organiziranost oskrbne verige v Skupini Gorenje je bila zanimiva tudi za korporacijo Panasonic, ki je strate.ki partner Gorenja. Med primerjalno analizo smo namreË pri.li do medsebojno zanimive ugotovitve. Podjetje Panasonic Europe ima organizirano posebno ekipo za upravljanje oskrbne verige v Evropi, ki pa se bolj ukvarja z distribucijo kot s celotno oskrbno verigo. Na podlagi krovne primerjave bi lahko Panasonic Europe razmislil o prilagoditvi organiziranosti v smislu posebnega Ëlana vodstva ali posebnega oddelka, ki bi bil odgovoren za koordinacijo celotne oskrbne verige. 2 Vir podatkov: http://www.sdcexec.com/press_release/10308984/studyshows- half-of-organizations-report-demand-planning-to-supply-chain. 136 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Miha Aove: Organizacijska podpora uvajanja integralnega upravljanja oskrbne verige v Skupini Gorenje Fuller idr. (2013) pravijo, da fluspe.no upravljanje oskrbne verige zahteva ne samo tehniËne ve.Ëine, temveË tudi holistiËen in sistematiËen poslovni pristop […] in sposobnost prilagajanja spremembam v okolju in tehnologiji«. Sposobnost prilagajanja je bila od nekdaj vrlina Skupine Gorenje in je eden izmed temeljev njenega obstoja v zahtevnem sodobnem okolju. Prenova procesov in organiziranosti oskrbne verige ni bila lahka, smo pa z njo naredili preskok, ki nam omogoËa nadaljnjo konkurenËnost v panogi. V prihodnosti naËrtujemo dodatne izbolj.ave v procesih in organiziranosti oskrbne verige, ki nam bodo omogoËile prehod na .e vi.jo stopnjo odliËnosti v upravljanju oskrbne verige. Na podlagi na.e izku.nje lahko trdimo, da je za uspe.no prenovo upravljanja oskrbne verige kljuËna celovita obravnava problema, ki ne zajema zgolj procesov, temveË tudi organizacijski vidik. 6 VIRI IN LITERATURA [1] Aparajithan, S., Berk P., Gilbert M. in Mercier P. (2011). The Hidden Supply Chain Engine: Sales and Operations Planning. BCG Perspectives. Avgust 2011. [2] Barkawi Management Consultants. (2011). Organizational models for successful Supply Chain. [3] Budd, J., Knizek C., in Tevelson B. (2012). The Demand-Driven Supply Chain: Making It Work and Delivering Results. BCG Perspectives. Maj 2012. [4] Cohen, S. (2006). The New Supply Chain Organization. PRTM. [5] Deloitte Development. (2011). Far and Wide. Global supply chain strategies for Consumer Products manufacturing. Dostopno na http://www2.deloitte.com/us/en/pages/consumer- business/articles/far-and-wide-consumer-products.html. [6] Desai, Y. (2012). Drive Supply Chain Excellence Through Performance Metrics. Inside Supply Management. December 2011, januar 2012. Institute for Supply Management. [7] Fuller, J., Mercier P., Brocca M. in Morley J. (2013). Adaptive Supply Chains: Building Capabilities for an Uncertain World. BCG Perspectives. September 2013. [8] Gorenje, d. d. (2015). Supply Chain Improvement Initiatives (internal project documentation). [9] Gorenje, d. d. (2016). Organization Chart of Gorenje Group (internal documentation). [10] Singh, S. (2014). Supply Chain Planning Organizations. Dostopno na http://www.arkieva.com/wp-content/uploads/ 2014/08/Supply-Chain-Planning-Organizations.pdf. • Miha Aove se v Skupini Gorenje kot direktor podroËja Organizacija poslovanja ukvarja s prenovo poslovnih procesov in organiziranosti ter skrbi za ustrezno dokumentiranostprocesov.Vdesetletni karierinatempodroËjuje sodeloval tudipri mnogihprojektih uvajanja informacijskihre.itev,predvsemnapodroËju dokumentacijskegasistemain delovnihtokov.Ssvojimistrokovnimiprispevkirednosodelujenakonferencah,meddrugimjevletih2015in2016svojeizku.nje predstavilnamednarodnihkonferencahorazvojuorganizacijskih znanosti,kijihorganiziraFakultetazaorganizacijskevede UniverzevMariboru,vletih2008 in2011pana mednarodnih konferencah Management poslovnihprocesov,kijihorganizira Ekonomskafakulteta UniverzevLjubljani.Leta2016je pridobil naziv magister znanostis podroËja menedamenta;v magistrski nalogije raziskoval povezavo med vodenjem spremembin voditeljskimi znaËilnostmi vodij. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 137 STROKOVNI PRISPEVKI Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitevv Sloveniji 1Marko Breskvar, 2VesnaPrijatelj 1Zavod Republike Slovenije za transfuzijsko medicino 2Univerzitetni kliniËni center Ljubljana marko.breskvar@ztm.si; vesna.prijatelj@kclj.si IzvleËek Leta 2005 smo na Zavodu Republike Slovenije za transfuzijsko medicino uspe.no uvedli nacionalni telemedicinski sistem teletransfuzija, ki z uporabo telekonzultacij omogoËa delo specialistov transfuzijske medicine na daljavo. Storitve teletransfuzije uporabljajo v vseh slovenskih transfuzijskih centrih, lociranih ob bolni.nicah, kadar zdravnik transfuziolog ni prisoten. Specialist transfuzijske medicine s svoje lokacije pregleduje, odËitava, naroËa dodatne testein dovoljuje izdajokrvinadrugih lokacijah,na katerih inaenir laboratorijske medicine izvajapredtransfuzijskepreiskave. Od uvedbe sistemado danesseje poveËevalo .tevilo teletransfuzijskihsejin deleaa obravnavanih bolnikov.Vzadnjem obdobjuseje letnaprodukcija ustalila pribliano pri 21.000 sejah. Sistem omogoËa neprekinjeno delo (24/7) v imunohematolo.kih laboratorijih transfuzijskih ustanov pod daljinskim nadzorom zdravnika transfuziologa.Stem zagotavlja enako kakovost storitev ter veËjo transfuzijsko varnost za vse slovenske bolnike. Bolj.a je organiziranost dela ob manj.em .tevilu potrebnih specialistov transfuziologov v transfuzijskih oddelkih, s tem pa so ustvarjeni znatni pozitivni ekonomski uËinki, saj sistem iz dveh centrov zamenjuje delo zdravnikov specialistov na devetih oddaljenih lokacijah. KljuËne besede: telemedicina, teletransfuzija, transfuzijska medicina, zdravstvo. Abstract Developmentand applicationofTeleTransfusionin Slovenia In 2005,we successfully implementedtheTeleTransfusion national telemedicine systematthe BloodTransfusion Centreof Slovenia. Sincethe introduction of the system to date, the number of teleconsultations and the proportion of patients treated have increased. In recent years, annualproductionhas stabilizedat about 21,000TTsessions.TeleTransfusion enablesthe continuous workflowin laboratories, standardization of testingprocedures among blood establishments and the active exchangeof experience between laboratories.Pre-transfusion testingis now supervisedby transfusion medicine specialists nationwide24/7.Telemedicineprovidesfortheequaltreatmentofall patients,regardlessofthe locationof their hospitalization.Two centers supplanttheworkof medical specialistsinnineremote locations. Furthermore,theimprovedorganizationofworkandthereducednumberof specialistsinblood transfusion departmentshasalsoyieldedpositive economic effects. Keywords: telemedicine,TeleTransfusion, transfusion medicine, health care. 1 UVOD Zavod Republike Slovenije za transfuzijsko medicino (ZTM) je osrednja transfuzijska ustanova, ki narekuje razvoj transfuzijske medicine v Sloveniji in med drugim tudi zagotavlja informacijske sisteme za podporo dejavnosti. Eden od teh sistemov je teletransfuzija, ki s storitvami predtransfuzijskih testiranj podpira pribliano petino slovenske preskrbe bolni.nicskrvjo. Govorimoo potencialu,kiga lahko podpremos pomoËjo teletransfuzije za ustanove, v katerih ni veË potrebna stalna prisotnost transfuziologa. Glavnino od preko 100.000 izdanih enot krvi letno zagotavljajo transfuzijski centri v Ljubljani, Mariboru in Celju, v katerih telemedicina ne pride v po.tev, saj imajo navedeni centri stalno zaposlene transfuziologe 24 urnadanvsehsedemdnivtednu(v nadaljevanju24/7). Na ZTM smo ae leta 1990 razvili in uvedli nacionalni informacijski sistem za podporo procesov na podroËju krvodajalstva, testiranja krvodajalcev, predelave in izdaje krvi bolni.nicam. S telemedicino smo zaËeli v zaËetku leta 2000. Prvotna ideja za razvoj telemedicinskega sistema v transfuzijski sluabi je bila, da se klinikom in zdravnikom transfuziologom pomaga z ekspertnim mnenjem na daljavo. OdloËili smo se za razvoj sistema telekonzultacij po modelu B2B (angl. bussines to bussines). Prva telemedicinska storitev v slovenski transfuzijski sluabi je bila predstavljena s testnim sistemom v aivo na strokovnem sreËanju predstojnikov slovenskih transfuzijskih ustanov na ZTM dne 18. aprila 2003. Zamisel je bila dobro sprejeta, zato smo razvili laboratorijski testni sistem za izmenjavo multimedijskih vsebin, ki je bil ustrezen za izvajanje enostavnih telekonzultacij. Dne 4. novembra 2005 smo uradno 138 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji izvedli prvo telemedicinsko sejo v produkcijskem okolju pilotnega sistema, ki je bil uveden v tri transfuzijske ustanove. Po uspe.ni validaciji (Meaa idr., 2007) smo laboratorijsko verzijo sistema postopoma uvedli v veËini transfuzijskih oddelkov ob veËjih bolni.nicah po Sloveniji. V letih 2005‡2008 se je telemedicina uporabljala le za posvetovanje v strokovno zahtevnih primerih predtransfuzijskih testiranj. Z reorganizacijo slovenske transfuzijske sluabe po letu 2008 smo zaËeli s telemedicinskimi storitvami nadome.Ëati delo transfuziologov v oddaljenih transfuzijskih ustanovah. S tem se je .tevilo telemedicinskih sej od nekaj sto letno (obdobje telekonzultacij) zaËelo pribliaevati .tevilu 20.000 sej letno (obdobje telemedicinskih storitev). Zato je sledil razvoj profesionalnega sistema za potrebe masovne produkcije telemedicinskih storitev v celotnem prostoru slovenske transfuzijske sluabe. Zasnovali smo sistem za neprekinjeno obratovanje 24/7, od katerega zahtevamo hitre in varne telemedicinske storitve. Rezultat je nov telemedicinski sistem (Breskvar idr., 2012), imenovan teletransfuzija (TT), ki smo ga razvili na ZTM in uspe.no validirali konec leta 2012. Danes telemedicina ae veË kot deset let uspe.no poteka v slovenski transfuzijski sluabi. 2 CILJI IN NAMEN Cilj projekta je bil zasnova sistema za pripravo telemedicinske seje, ki vsebuje vse podatke, potrebne za delo na daljavo. Bistveni podatek so slike gelskih kartic (Meaa idr., 2007) z izvedenimi preiskavami, ki jih specialist transfuzijske medicine interpretira z oddaljene lokacije, elektronsko podpi.e ter odgovore odpo.lje nazaj. Podatki se vpi.ejo v transfuzijski informacijski sistem, izpi.e se elektronsko podpisan izvid, ki je pogoj, da transfuzijska ustanova lahko bolni.nici izda ustrezno kri za bolnika. Sistem TT je v slovenskem zdravstvu namenjen za interpretacijo predtransfuzijskih in prenatalnih preiskav na daljavo (MaËek idr., 2014). 3 OPIS PROCESA 3.1 Organizacija transfuzijske sluabe Pred letom 2008 so bili transfuzijski oddelki del regionalnih bolni.nic, z reorganizacijo transfuzijske sluabe pa so postali organizacijske enote ZTM Ljubljana ali transfuzijskega centra (TC) UKC Maribor. Na transfuzijskih oddelkih bolni.nic so v Ëasu odsot nosti zdravnika transfuziologa (popoldne, ponoËi, vikendi in dela prosti dnevi) predtransfuzijske preiskave interpretirali usposobljeni kliniki (internisti, kirurgi, ginekologi itn.). Njihova strokovna usposobljenost in izku.nje s tega podroËja so bile omejene. Zato je predvsem v primerih bolj zahtevnih bolnikov, pri katerih so bili rezultati predtransfuzijskih preiskav nepriËakovani, lahko pri.lo do odloga transfuzije. Vzorce teh bolnikov so morali za nadaljnje preiskave po.iljati na ZTM ali v TC. V tedanjih razmerah aal ni bila zagotovljena enaka kakovost transfuzijskih storitev po vsej draavi, saj je bila odvisna od tega, ali je bil na lokaciji transfuziolog ali klinik. Danes lahko ugotavljamo, da je sistem TT omogoËil enako in najvi.jo moano kakovost transfuzijske storitve za vse bolnike v slovenskem zdravstvu. V transfuzijski sluabi izvajamo predtransfuzijske preiskave neprekinjeno 24/7 v dvanajstih laboratorijih. Zdravnik transfuziolog je neprekinjeno dosegljiv le v treh transfuzijskih centrih: ZTM Ljubljana, TC Maribor in TC Celje. V ostalih osmih centrih za transfuzijsko dejavnost (CTD) in v bolni.niËni krvni banki (BKB), ki uporabljajo sistem TT, ni veË potrebe po stalni prisotnosti zdravnika transfuziologa. Za te lokacije laboratorijske preiskave interpretira telekonzultant iz centra na daljavo s pomoËjo sistema TT. Po letu 2008, ko je uporaba sistema TT pre.la v mnoaiËno produkcijo, sta se vzpostavili dve regiji TT: ljubljanska in mariborska (slika 1). Telekonzultant v ljubljanski regiji (lociran na ZTM ali na katerem koli CTD) pokriva CTDje: Novo mesto, Trbovlje, Slovenj Gradec, Jesenice, ©empeter pri Gorici in Izola ter BKB Breaice. V TC Maribor deaurni transfuziolog s sistemom TT pokriva obe lokaciji v svoji regiji: Murska Sobota in Ptuj. Od julija 2011 imamo organizirano neprekinjeno 24/7 deaurno sluabo telekonzultantov, zato ni veË potrebna stalna prisotnost zdravnikov na devetih lokacijah. To pomeni tudi racionalizacijo stro.kov v slovenskem zdravstvu, ki je podrobneje predstavljena v razdelku z rezultati. 2.2 Laboratorijsko testiranje krvi pred transfuzijo Predtransfuzijske preiskave, kot so doloËitev krvne skupine, antigenov, navzkriani preizkus, indirektni Coombsov test in ugotavljanje specifiËnosti nepriËakovanih eritrocitnih protiteles, moramo pri bolnikih izvesti pred zaËetkom transfuzije, da jim zagotovimo prejemanje skladnih krvnih komponent. Izvajajo jih laboratorijski inaenirji, interpretirajo pa zdravniki 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 139 Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji Slovenska TeleTransfuzija v dveh regijah Slika 1: Vzpostavitev dveh telemedicinskih regij transfuziologi. Laboratorijske preiskave se izvajajo z uporabo gelskih kartic, ki vsebujejo .est testnih mikroepruvet (slika 2). Uporabljena je slika iz realnega okolja, zato so osebni podatki pacienta skladno z Zakonom o varstvu osebnih podatkov anonimizirani. V mikroepruvetah je gel z dodatkom reagenta ali brez njega (odvisno od vrste kartice), kateremu laboratorijski inaenir doda vzorec krvi za testiranje. Sledi inkubacija in centrifugiranje gelskih kartic. Kadar eritrocitni antigeni in protitelesa v mikroepruveti navzkriano reagirajo, se eritrociti zlepijo oziroma aglutinirajo, kar oznaËuje pozitivno reakcijo. Odsotnost aglutinacije pomeni negativno reakcijo. Centrifugiranje gelskih kartic omogoËi, da se nezlepljeni eritrociti Slika 2: Gelska kartica za laboratorijsko testiranje zberejo na dnu mikroepruvet, aglutinirane eritrocite pa gel zadrai na vrhu oziroma se razporedijo vzdola mikroepruvete v odvisnosti od jakosti reakcije. Naloga specialista transfuzijske medicine je, da kvantitativno odËita rezultate aglutinacije v vsaki mikroepruveti in jih kvalitativno poveae v laboratorijski rezultat. Za razliËne preiskave se uporabljajo razliËne vrste gelskih kartic, s katerimi pokrijemo ves nabor predtransfuzijskih preiskav. Primer paketa .tirih osnovnih predtransfuzijskih preiskav prikazuje slika 3. Za tehniËno re.itev telemedicine je pomembno, da lahko gelske kartice fotografiramo, sliko digitaliziramo in po elektronski poti po.ljemo iz laboratorija v transfuzijski center. Zato ni veË nujno, da je v vsakem laboratoriju prisoten specialist transfuzijske stroke. Svoje delo lahko opravlja na daljavo za veË transfuzijskih oddelkov hkrati. 2.3 TehniËna re.itev Sistem teletransfuzije smo tehniËno zasnovali na podlagi izvirnih zamisli, posnetka stanja in uporabni.kih zahtev v fazi presku.anja pilotnega sistema. Telemedicinski sistem je zasnovan na modelu B2B, ki v osnovi vkljuËuje dva akterja: laboratorijski inaenir, ki pripravi teletransfuzijsko sejo in jo kot vpra.anje posreduje deaurnemu telekonzultantu v TC, ki interpretira podatke in vrne odgovor. To je osnovni proces teletransfuzije (slika 4). Telekonzultant v seji prejme vse potrebne in razpoloaljive podatke za izvajanje teletransfuzijske 140 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji Slika 3: Paket slik gelskih kartic za pred transfuzijsko testiranje krvi storitve na daljavo (slika 5): slike gelskih kartic, ki vsebujejo predtransfuzijske preiskave, skenirano dokumentacijo (naroËilnico za kri in krvne preiskave, ki jo po.lje bolni.nica, panelne liste, ki se nana.ajo na uporabljeno serijo celic v reagentih gelskih kartic, in po potrebi .e drugo bolnikovo medicinsko dokumentacijo), podatke iz lokalnega informacijskega sistema (laboratorijsko zgodovino bolnika, medicinske opombe in komentarje ter laboratorijske podatke o krvi krvodajalca, ki je namenjena prejemniku). V teletransfuzijsko sejo se sproti beleai tudi komunikacija, ki poteka med medicinskim osebjem, ki obravnava naroËilo. Telekonzultant pri obdelavi seje interpretira laboratorijske rezultate na daljavo in se odloËi, ali je namenjena kri iz krvne banke ustrezna za prejemnika, na katerega se nana.a naroËilo iz bolni.niËnega sistema. V zapletenih primerih telekonzultant zahteva dodatne preiskave, zamenjavo krvi iz krvne banke ‡ dokler se ne najde ustrezna kri za varno transfuzijo. V tem primeru telekonzultant odobri transfuzijo krvi, po.lje elektronsko podpisan odgovor in rezultate, ki se na oddaljeni lokaciji izvozijo v lokalni informacijski sistem. Sledi izdaja elektronsko podpisanega laboratorijskega izvida, ki je pogoj za izdajo krvne komponente iz lokalne krvne banke. Osnovni proces transfuzije: Odpiranje seje . Vprašanje . Odgovor Slika 4: Podatki za pripravo telemedicinske seje 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 141 Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji Slika 5: Podatki za pripravo telemedicinske seje Arhitektura sistema teletransfuzije Osrednji element visokonivojske arhitekture sistema (slika 6) je centralni aplikacijski spletni streanik, ki mnoaici odjemalcev sluai kot vstopna toËka v sistem teletransfuzije (Breskvar idr., 2012). Uporabniki do sistema dostopajo s pomoËjo namenskega odjemalca teletransfuzije z grafiËnim uporabni.kim vmesnikom. Odjemalec omogoËa izvajanje aktivnosti, predvidenih za pet vlog uporabnikov: laboratorijski inaenir, zdravnik konzultant, vodja, administrator in serviser. Odjemalec teËe v okolju javanskega virtualnega stroja (angl. Java Virtual Machine, JVM), s Ëimer doseaemo delovanje na treh pomembnej.ih operacijskih sistemih: GNU/ Linux, Windows in Apple OS X. Na aplikacijskem streaniku teËe spletna aplikacija TT, ki storitve ponuja preko spletnega protokola HTTP. Aplikacija ne streae spletnih strani, namenjenih Ëlove.kemu uporabniku. Programski vmesnik odjemalcem sluai za dostop do obstojeËih virov (sej, slik, vpra.anj, odgovorov itn.) v sistemu in izvajanje predvidenih aktivnosti. Aplikacijska logika zgolj interpretira zahteve odjemalca, po potrebi popravi stanje sistema, ki je shranjeno v podatkovni zbirki teletransfuzije na podatkovnem streaniku, in odjemalcu ustrezno odgovori. Podatkovni streanik skrbi za podatkovno zbirko, ki vsebuje celotno stanje sistema. Aplikacija teletransfuzije dostopa do podatkovne zbirke preko omreaja s pomoËjo povpra.evalnega jezika SQL. Celotno stanje sistema je v vsakem trenutku shranjeno le v podatkovni zbirki teletransfuzije na podatkovnem streaniku. S tem doseaemo, da apli kacijo v primeru izpada (bodisi zavoljo programske ali strojne okvare) popolnoma trivialno nadomesti enaka aplikacija na drugem streaniku. Podatkovna zbirka je redundantna (ima vsaj eno repliko podatkovnega streanika) s pomoËjo asinhrone replikacije, imenovane flmultimaster«. Aplikacija teletransfuzije vedno sinhronizira podatkovno zbirko, medtem ko replika povzema spremembe z manj.im zamikom. Zamik je obiËajno v velikostnem razredu desetih milisekund in je navzdol omejen z zakasnitvijo omreaja ter aeleno obremenitvijo sistema. Bralni dostopi do podatkov so lahko usmerjeni tudi na replike, s Ëimer doseaemo razporejanje bremena v primeru, ko bi .tevilo soËasnih poizvedb preseglo zmoanosti posameznega vozli.Ëa. V primeru izpada aktivne replike njeno vlogo prevzame pasivna replika, s Ëimer doseaemo nemoteno delovanje celotnega sistema tudi v primeru okvar in napak. Nadzor nad replikami izvaja tretji streanik, imenovan flobserver«. Tako aplikacijski kot podatkovni streanik sta name.Ëena na operacijskem sistem GNU/Linux. Spletna aplikacija TT deluje v okolju spletnega aplikacijskega streanika Apache Tomcat (v teku je validacija nadgradnje na GlassFish), za podatkovno zbirko pa skrbi podatkovni streanik SQL relacijske baze MySQL (v teku je validacija nadgradnje na MariaDB). Aplikacijski in podatkovni streanik sta logiËno loËeni enoti, brez teaav pa oba teËeta na istem streaniku. Zdruaitev obeh streanikov omogoËa laaji preklop v primeru okvare, zato je to izbrana re.itev za namestitev sistema TT v virtualno streani.ko okolje ZTM. LoËitev podatkovnega in aplikacijskega streanika je 142 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji Slika 6: Arhitektura sistema teletransfuzije vedno mogoËa in predstavlja rezervni scenarij v primeru preobremenitve sistema, Ëesar pa trenutno ne zaznavamo. Hemoskop Naprava za zajem slik gelskih kartic vsebuje 5Mpx kamero industrijske kakovosti, LED osvetlitev, krmilnik in integrirani raËunalnik. Postavitev laboratorijskega terminala zato obsega le priklop UPS, monitorja, tipkovnice, Ëitalca Ërtne kode, mi.ke in veËfunkcijskega laserskega tiskalnika z vgrajenim skenerjem dokumentov. Na hemoskop teËe prirejen operacijski sistem Linux in aplikacija TT. Izbrani operacijski sistem in kompaktnost odjemalca moËno zmanj.ata .tevilo morebitnih nepoobla.Ëenih posegov uporabnikov in njihovih napak pri delu. Manj.a poraba elektriËne energije in prostora za postavitev sta le pozitivni posledici. Za laaje vzdraevanje sistema je izdelan skupni administratorski vmesnik s poglobljenim pogledom v omreaje, vse priklopljene naprave in njihovo periferijo. Vsak hemoskop ima tudi vmesnik za servisne posege, kar nam omogoËa kakovostni nadzor opravljenih preventivnih in interventnih servisov. Ker je hemoskop naprava za delo v laboratoriju, ga je bilo treba certificirati. SIQ je hemoskopu podelil certifikat o ustreznosti CE .t. C20131704 po standardu IEC 610101: 2010 in .e certifikat o elektromagnetni skladnosti EN 613261: 2006. Tako kot streaniki so tudi odjemalci podvojeni, in ker je podvojeno tudi raËunalni.ko omreaje (dva fiziËno neodvisna ponudnika omreanih storitev), lahko govorimo o polni redundanci. 3 REZULTATI Najbolj viden rezultat uvedbe teletransfuzije je vsekakor bolj.a organiziranost dela ob manj.em .tevilu potrebnih specialistov transfuziologov v transfuzijskih oddelkih. V Sloveniji v Ëasu deaurstva potrebujemo le tri zdravnike specialiste za pokrivanje vseh dvanajstih transfuzijskih ustanov. Teletransfuzija 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 143 Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji iz dveh centrov nadome.Ëa delo devetih deaurnih transfuziologov na oddaljenih lokacijah. S tem so ustvarjeni znatni pozitivni ekonomski uËinki, saj bi ob upo.tevanju evropske zakonodaje iz leta 2008 v Sloveniji potrebovali dvanajst deaurnih transfuziologov, z uporabo teletransfuzije pa potrebujemo le tri. Letni stro.ki vzdraevanja enega delovnega mesta deaurnega zdravnika so namreË 255.000 evrov (Breskvar idr., 2015). Poleg organizacijskih in ekonomskih vidikov se pozitivni rezultati teletransfuzije verjetno odraaajo tudi v zmanj.anju strokovnih napak in v veËji transfuzijski varnosti. Tega aal ne moremo dokazati, saj pred desetimi leti v transfuzijsko sluabo .e niso bili uvedeni ustrezni kazalniki. Obstajal je sistem hemovigilance, vendar ta zajema le poroËanja o neaelenih reakcijah in neaelenih dogodkih ob transfuziji krvi in komponent krvi, ki pa niso v neposredni korelaciji z rezultati uvedbe teletransfuzije. 3.1 Kvantitativni rezultati V desetih letih uporabe telemedicine v slovenski transfuzijski sluabi je bilo opravljenih preko 100.000 teletransfuzijskih sej. V tem Ëasu opazimo dve znaËilni obdobji: telekonzultacije do leta 2008 in kasneje teletransfuzijske storitve. Na sliki 7 vidimo porast .tevila teletransfuzijskih sej po letu 2008, kar je tesno povezano z reorganizacijo transfuzijske sluabe v Sloveniji. Uporabniki so preprosto privzeli teletransfuzijo kot produkcijsko orodje za delo na daljavo, saj je nova evropska zakonodaja predpisala stroga pravila za delovanje transfuzijskih laboratorijev. Brez uporabe telemedicine bi bilo na razpolago samo dvoje: v vse transfuzijske ustanove namestiti (24/7) deaurnega specialista transfuzijske medicine ali pa laboratorij ne bi dobil dovoljenja za delovanje in bi ga ukinili. Ta problem se je razre.il s postopno uvedbo telemedicine v vse transfuzijske ustanove, ki so se skladno z novo zakonodajo preoblikovale in prikljuËile TC. Proces prikljuËitve posamezne lokacije traja vsaj pol leta, zato je reorganizacija sluabe trajala veË let. Po letu 2008 je nara.Ëalo tudi .tevilo teletransfuzijskih sej, kar je razvidno iz slike 7. V zadnjih letih se je ta trend ustalil, saj je sistem teletransfuzije pokril vse transfuzijske ustanove v draavi. Postopna uvedba sistema teletransfuzije v slovensko transfuzijsko sluabo je pomenila stalno rast .tevila storitev, opravljenih na daljavo, in s tem zmanj.evanje storitev, ki jih opravijo na lokaciji name.Ëeni zdravniki. Iz slike 8 je razvidno, da je konec leta 2013 .tevilo telemedicinskih storitev ae prehitelo .tevilo obravnav, ki jih opravijo lokalni zdravniki. Uvedba sistema teletransfuzije pomeni, da ni veË potrebna stalna (24/7) prisotnost zdravnika na lokaciji. Sprva so sistem teletransfuzije uporabljali predvsem ponoËi in v dela prostih dnevih, kasneje pa je pre.el v celodnevno rabo. Zato danes v manj.ih transfuzijskih ustanovah sploh ni veË zdravnikov. Telekonzultacije in TeleTransfuzijske seje 2005‡2015 25.000 Obdobje telekonzultacij Obdobje TeleTransfuzijskih storitev 20.784 21.222 21.648 18.555 20.000 14.716 15.000 8.826 10.000 5.000 2.571 26 79 81 295 0 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Slika 7: Letna statistika teletransfuzijskih sej 144 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji Slika 8: Primerjava obdelanih naroËil lokalno in s teletransfuzijo 3.2 Kvalitativni rezultati Sistem teletransfuzije deluje v neprekinjenem reaimu (24/7) v verigi preskrbe bolni.nic s krvnimi pripravki, zato je zelo pomembno, da je sistem varen. To zagotavljamo s kakovostjo in zanesljivostjo sistema. Skladno z na ZTM uvedenim sistemom kakovosti spremljamo vsa zaznana neskladja v delovanju sistema. Sledi analiza in odprava neskladja oziroma uvedba korektivnega ukrepa. Kazalniki zanesljivosti sistema, ki smo jih nazadnje izraËunali ob koncu leta 2015 kaaejo srednji Ëas med dvemi izpadi (MTBF) 3.285 ur in razpoloaljivost sistema 99,9513 odstotka. Ugotavljamo, da sistem deluje skladno z zastavljenimi cilji. Seveda je pomembna tudi uËinkovitost sistema. Ugotavljamo (MaËek idr., 2014), da s teletransfuzijo razre.imo vsa naroËila, ki prispejo v sistem TT. Uvedeno je tudi triaairanje teletransfuzijskih sej glede na stopnjo nujnosti. Tako so nujni primeri obravnavani prednostno. Analiza Ëasa, ki ga telekonzultant potrebuje za dokonËanje teletransfuzijske seje, je pokazala, da je bilo znotraj 15 minut zakljuËenih 54 odstotkov in v eni uri 88 odstotkov vseh naroËil. Hitra obravnava pacientov v sistemu teletransfuzije omogoËa pravoËasno izdajo izvidov in krvnih komponent. Zelo pomembno je tudi zadovoljstvo uporabnikov. Anketa (MaËek idr., 2014), ki smo jo v okviru merjenja zadovoljstva uporabnikov izvedli aprila 2014 v vseh slovenskih transfuzijskih ustanovah, je pokazala, da 80 odstotkov uporabnikov ocenjuje sistem teletransfuzije kot nepogre.ljivega pri njihovem vsakdanjem delu, preostalih 20 odstotkov pa ga je ocenilo kot zelo pomembnega. Ne nazadnje so pomembni tudi ekonomski uËinki telemedicine. ©tudijo smo izdelali z vidika izvajalca zdravstvenih storitev (Breskvar idr., 2015). Rezultati kaaejo, da je bilo z uporabo telemedicine v letu 2013 ustvarjeno 680.000 evrov prihranka v primerjavi s klasiËnim naËinom dela brez telemedicine. Dodatnih 220.000 evrov prihrankov bi lahko ustvarili z izvajanjem telemedicine v enoviti organiziranosti slovenske transfuzijske sluabe (imeli bi le en teletransfuzijski center). 4 ETI»NA IN PRAVNA VPRA©ANJA Telemedicino kot zdravstveno storitev uvaja veËina draav EU, vendar je skoraj nobena nima vkljuËene v svoj zdravstveni sistem sistematiËno, pravno priznano, kar bi omogoËalo njeno rutinsko uporabo, hkrati 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 145 Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji pa dalo jasna pravna doloËila v zvezi z izdajanjem dovoljenj, akreditacijo in registracijo telemedicinskih storitev in delavcev, jamstvom, vraËilom stro.kov in sodno pristojnostjo. Ugotavljamo, da le malo draav Ëlanic EU ima za telemedicino jasen pravni okvir (Kidholm idr., 2014). Pravna podlaga za uporabo storitev telemedicine v draavah Evropske unije je opredeljena ae v pogodbi o ustanovitvi Evropske skupnosti, v kateri je telemedicina opredeljena kot zdravstvena storitev in storitev informacijske druabe. S tem spada tudi v podroËje sekundarne zakonodaje Evropske unije oz. med direktive. Direktiva 95/46/ES doloËa zahteve v zvezi z zaupnostjo in varnostjo, ki jih morajo za za.Ëito pravic posameznikov izpolnjevati interaktivne spletne storitve. Direktiva 98/34/ES, ki je bila spremenjena z Direktivo 98/48/ES, predvideva postopek, ki draavo Ëlanico obvezuje, da Komisiji in drugim Ëlanicam pred nacionalnim sprejetjem sporoËi vsak osnutek tehniËnega predpisa o proizvodih in storitvah informacijske druabe, vkljuËno s telemedicino. Leta 2000 je bila sprejeta Direktiva 2000/31/ES, tako imenovana direktiva o elektronskem poslovanju, ki ureja zdravstvene storitve in storitve informacijske druabe, med katere sodi tudi telemedicina. Direktiva 2002/58/ES doloËa za ponudnike storitev elektronskih komunikacij prek javnih komunikacijskih omreaij doloËene posebne zahteve, ki zagotavljajo zaupnost komunikacije in varnost njihovih omreaij. Nadalje je za uporabo telemedicine pomembna tudi Direktiva 2005/36/ES, ki doloËa doloËena merila za niz reguliranih poklicev, pri katerih kvalifikacije, pridobljene v eni draavi, priznajo druge draave. Ker draava Ëlanica gostiteljica priznava poklicne kvalifikacije, to upraviËencu omogoËa, da ima v tej draavi Ëlanici dostop do istega poklica, za katerega je usposobljen v draavi Ëlanici izvora, in da ga opravlja pod istimi pogoji kot draavljani te draave. Leta 2008 je Evropski parlament in Svet sprejel Direktivo o uveljavljanju pravic pacientov na podroËju Ëezmejnega zdravstvenega varstva, v kateri je obravnavana Ëezmejna mobilnost pacientov in njihove moanosti za dostop do Ëezmejnih storitev. Na podlagi sprejete direktive mora Komisija sprejeti ukrepe, s katerimi bo zagotovila interoperabilnost sredstev, potrebnih za ponudbo ezdravstvenih storitev, vkljuËno s telemedicino (Evropski parlament, 2007; Komisija evropske skupnosti, 2008). Osnovno etiËno naËelo je spo.tovanje avtonomije posameznika. Med pravicami, ki izhajajo iz tega etiËnega naËela, sta pravici do zasebnosti in do varovanja osebnih podatkov, temeljni Ëlovekovi pravici, ki pa sta lahko aal pri uporabi telemedicine tudi zlorabljeni. Kot pri vsakem posredovanju osebnih zdravstvenih podatkov lahko telemedicina ogrozi pravico do varstva osebnih podatkov (razkritje zdravstvenega stanja ali diagnoze lahko odloËilno vpliva na zasebno in poklicno aivljenje posameznika). Varstvo podatkov je treba pri uporabi telemedicine vedno sistematiËno prouËiti (Komisija evropskih skupnosti, 2008). Vsa komunikacija med zdravnikom in bolnikom poteka s pomoËjo informacijskih in komunikacijskih tehnologij s prenosom podatkov, pri Ëemer seveda vedno obstaja vpra.anje varnega prenosa podatkov. V tujini se je namreË ae zgodilo, da so tako imenovani raËunalni.ki hekerji pridobili dostop do podatkovnih baz, ki vsebujejo osebne podatke pacientov. Tak.na zloraba pomeni poniaanje in ustvarjanje nezaupanja bolnika v tako imenovano zdravljenje na daljavo. Pri tem se zastavlja vpra.anje, kak.no pravno za.Ëito ima pri zlorabi svojih osebnih podatkov bolnik. Ali lahko toai ustanovo, v kateri je zaposlen zdravnik, ali zdravnika, ali celo informacijsko druabo, katere program je bil zlorabljen? Obstaja tudi moanost, da med samim prenosom podatkov te prestreaejo in spremenijo, kar je lahko usodno za pacienta. Naslednje vpra.anje je tudi sodelovanje tretjih oseb, kajti pogosto ne gre za neposredno komunikacijo med zdravnikom in bolnikom, temveË med tretjo osebo in zdravnikom. Pacient morda ni zdravstveno sposoben sodelovati pri komunikaciji ali pa je tak.na komunikacija zanj prezahtevna. Ali je pacient torej podal soglasje za dajanje informacij o zdravstvenem stanju tretji osebi? Soglasje k zdravljenju oziroma soglasje h kakr.ni koli obliki zdravstvenih storitev je temeljna pacientova pravica (Zakon o pacientovih pravicah, 2008). Spo.tovanje zasebnosti in zagotavljanje varnosti sta glavna vidika pri spodbujanju zaupanja v telemedicino. Pri zbiranju in obdelovanju osebnih podatkov, .e posebej zdravstvenih podatkov, je treba spo.tovati pravice in temeljne svobo.Ëine, kot sta temeljna pravica do zasebnega aivljenja in varstvo osebnih podatkov. Za razvoj telemedicine v praksi je nujno treba razjasniti vsa pravna in etiËna vpra.anja, ki se nam zastavljajo ob uvajanju in uporabi telemedicine, kot so npr.: flAli je varovana zasebnost pacienta? Ali zagotavljamo zaupnost informacij? Ali spo.tujemo paciento 146 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV Marko Breskvar, Vesna Prijatelj: Razvoj in uporaba teletransfuzijskih storitev v Sloveniji vo avtonomnost? Ali so jasni pravni okviri zdravljenja? « Zavedamo se .tevilnih prednosti, ki jih prina.a telemedicina, kot so hitra dosegljivost, premagovanje geografskih mej, za paciente pomembna moanost zagotavljanja enake zdravstvene oskrbe ne glede na raso, spol, starost, vero, ter zmanj.anje stro.kov zdravljenja. Zato je treba poveËati zaupanje v telemedicino in vplivati na njeno sprejemljivost pri pacientih in zdravstvenih delavcih v smislu varnosti in oskrbe. Telemedicina se mora razvijati tako, da koristi oskrbi pacientov, hkrati pa, da zagotavlja zasebnost in najvi.je standarde za pacientovo varnost (Prijatelj idr., 2010). 5 SKLEP Predstavili smo sistem TT, ki se je zelo dobro uveljavil v slovenski transfuzijski sluabi. Velja ugotovitev, da se teletransfuzijske storitve izvajajo varno in zanesljivo. Sistem TT, ki deluje v neprekinjenem reaimu (24/7), je omogoËil, da v vsej Sloveniji vse bolnike s predtransfuzijskimi in prenatalnim preiskavami obravnavajo zdravniki transfuziologi, kar je kljuËno za izbolj.ano transfuzijsko varnost in izenaËeno obravnavo pacientov ne glede na lokacijo in Ëas. Z uvedbo teletransfuzije so se razbremenili tudi naroËniki kliniki, ki so pred tem sodelovali pri interpretaciji preiskav ob odsotnosti zdravnikov transfuziologov. Teletransfuzija omogoËa laajo organizacijo dela in je pripomogla k racionalizaciji .tevila zaposlenih transfuziologov. KljuËna ugotovitev je, da teletransfuzija pripomore k varni, hitri, strokovni in zanesljivi preskrbi pacientov s krvnimi komponentami. Pomembno tudi zadovoljstvo uporabnikov, ki ugotavljajo, da jim je sistem teletransfuzije postal nepogre.ljiv pri vsakdanjem delu. Lahko potrdimo, da je slovenska telemedicina primer dobre prakse in da smo v Sloveniji sposobni sami izdelati ter v prakso vpeljati dober telemedicinski sistem, kar potrjujejo tudi pozitivni odzivi iz tujine. 6 VIRI IN LITERATURA [1] Breskvar, M., MaËek, M., Tonejc, M., VavpotiË, M. (2012). Novi telemedicinski sistem v slovenski transfuzijski sluabi. Informatica Medica Slovenica. 17(1), 14‡23. [2] Breskvar, M., VavpotiË, T. V., Velu.Ëek, I. (2015). Economic assessment and key success factors of nationwide telemedicine in the Slovenian blood transfusion service. Global telemedicine and eHealth updates: knowledge resources. Vol. 8, 106‡109. Grimbergen: International Society for Telemedicine and eHealth (ISfTeH) 2015. [3] Evropski parlament. (2007). Resolucija Evropskega parlamenta z dne 23. maja 2007 o vplivu in posledicah izkljuËitve zdravstvenih storitev iz Direktive o storitvah na notranjem trgu. Dostopno na http://www.europarl.europa.eu/ sides/getDoc.do?pubRef=-//EP//TEXT+TA+P6-TA-20070201+ 0+DOC+XML+V0//SL (4. 7. 2016). [4] Kidholm, K., Stafylas, P., Kotzeva, A., Pedersen, C. D. idr. (2014). D1.12 v1.5 Renewing Health Final Project Report ‡ Public. Dostopno na http://www.renewinghealth.eu/docu- ments/28946/1008625/D1.12+v1.5+Renewing+Health+Final +Project+Report+-+Public.pdf?version=1.1 (4. 7. 2016). [5] Komisija Evropskih skupnosti. (2008). SporoËilo evropskemu parlamentu, svetu, evropskemu ekonomsko-socialnemu odboru in odboru regij o koristih telemedicine za paciente, zdravstvene sisteme in druabo. Dostopno na http://eurlex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri= COM:2008:0689:FIN:SL:PDF (4. 7. 2016). [6] MaËek, M., Breskvar, M., ©imc, M. (2014). Telemedicina v slovenski transfuzijski sluabi. Bolj.e informacije za veË zdravja: zbornik prispevkov z recenzijo (str. 18‡21). Ljubljana: Slovensko dru.tvo za medicinsko informatiko. [7] Meaa, M., Breskvar, M., Ko.ir, A., Bricl, I., TasiË, J. F., Roaman, P. (2007). Telemedicine in the blood transfusion laboratory ‡ remote interpretation of pre-transfusion tests. J Telemed Telecare. 13(7), 57‡362. [8] Prijatelj, V., Preskar, H. A., Krstov, L. (2010). Pravna in etiËna vpra.anja ob uporabi zdravstvenih storitev na daljavo. Informatica Medica Slovenica. 15(1), 26‡29. [9] Zakon o pacientovih pravicah (2008). Ur. l. RS, .t. 15/2008, s spremembami in dopolnitvami. • MarkoBreskvar, diplomantFakulteteza elektrotehniko UniverzevLjubljani, dobitnik .tudentskePre.ernove nagradezadelo Elektronski merilni sistemzakvantitativno vrednotenje spastiËnosti,je magistriral leta 1988z nalogo Odkrivanje napak na digitalnih vezjihz uporabo signaturne analize.Prejelje veË priznanj za inovativno dejavnostin objavilveËstrokovnih Ëlankov. Zaposlenjena Zavodu Republike Slovenijeza transfuzijsko medicinokot svetovalecdirektorjaza informatikoin vodjaprojektaTelemedicinav transfuzijski sluabi.Vsodelovanjus Sluaboza informacijsko tehnologijo razvijain izdeluje informacijske sistemeza podporo laboratorijske diagnostike v povezavi s sistemom telemedicine. Raziskovalno deluje tudi v skupinah za podroËje raËunalni.tva in informatike ter mikrobiologije in imunologije.Spooblastilom Slovenskegadru.tvaza medicinsko informatiko (Slovenian Medical Informatics Association)jezapotrebe Ministrstvaza zdravje Republike Slovenije soustvarjalec Izhodi.Ë za pripravo nacionalne strategije zdravja na daljavo (National strategy on telehealth for Slovenia). Osebna bibliografija COBBIS za obdobje od leta 1995 do junija 2016 obsega preko petdeset del. • VesnaPrijateljje poslovna direktorica Samostojnih klinikv UKC Ljubljana.Je tudi nosilkapredmeta Informatikav zdravstvuin zdravstveni negina Visoki zdravstveni .oliv Celju.Od leta 1980do 1993je delalav zdravstveni negi,od leta 1993na podroËju razvoja informacijskih sistemovv zdravstvu terod leta 2010 tudi na podroËju kakovosti v zdravstvu. Glavna interesna podroËja njenega raziskovanja so optimizacija procesov v zdravstvu, razvoj informacijskih sistemov, izobraaevanjein usposabljanje uporabnikov ter kakovostv zdravstvu. 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV UPORABNA INFORMATIKA 147 INfORmAcIjE Iz Islovarja Islovar je spletni terminolo.ki slovar informatike, ki ga ureja jezikovna sekcija Slovenskega dru.tva Informatika. Islovar najdete na naslovu http://www.islovar.org. Vabimo vas, da v Islovar prispevate svoje pripombe, predloge ali nove izraze. célostna re.ítev e tve a (angl. full stack) programska re.itev, ki zadovoljuje vse bistvene zahteve uporabnika dostopôvni aetón ega a m (angl. access token) gl. aeton za dostop gráfiËni znák ega a m (angl. graphical sign) lik, ki nosi pomensko sporoËilo izbrisljívi a o prid. (angl. deletable) s katerega se da zapisano izbrisati izlóËanje dvójnic a s (angl. deduplication) odstranjevanje podvojenih podatkov, zapisov2 klikljív a o prid. (angl. clickable) ki ga je mogoËe izbrati s klikom mi.ke, sledilne plo.Ëice prótireklámni vtíËnik ega a m (angl. ad blocker) vtiËnik, ki v brskalniku onemogoËi prikaz reklam s spletne strani razËlenjevánje a s (angl. parsing) razstavljaje besedila v skladu s pravili na manj.e enote razvijálec lca m (angl. developer, software developer, application developer) kdor razvija programske re.itve razvijálec célostnih re.ítev a m (angl. fullstack developer) razvijalec, ki obvlada razvoj vseh plasti (2) programskih re.itev seznánjanje a s (angl. pairing) uskladitev komunikacijskih protokolov parov naprav za poznej.o izmenjavo podatkov splétni razvijálec ega a m (angl. web developer) kdor razvija spletne strani in spletne aplikacije táp a m (angl. tap) hiter dotik zaslona na dotik s prstno konico ali tabliËnim peresom tápniti em dov. (angl. tap) s prstno konico ali tabliËnim peresom se hitro dotakniti zaslona na dotik tokenizácija e a (angl. tokenization) pri elektronskem poslovanju pretvorba, .ifriranje obËutljivih podatkov v varen zapis1 v obliki aetona v.éËek Ëka m (angl. like) 1. ikona za izraaanje zadovoljstva, v.eËnosti, odobravanja na spletu, druabenem omreaju 2. izraz v.eËnosti, zadovoljstva v.éËkati am dov. in nedov. (angl. like) oznaËiti kaj kot ugajajoËe Izbor pripravlja in ureja Katarina Puc s sodelavci 148 UPORABNA INFORMATIKA 2016 - .tevilka 3 - letnik XXIV 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. 2012 - .tevilka 1 - letnik XX UPORABNA INFORMATIKA 77 Znanstveni prispevki Zoran Laban PriPravljenost slovenskih Podjetij s PodroÈja informatike na Prilagoditev Poslovnega modela raÈunalniŠtvu v oblaku Andreja Retelj Prednosti raÈunalniŠko PodPrtega PristoPa Pri uÈenju besediŠÈa v tujem jeZiku – Primer slovenskih gimnaZijcev Pri Pouku nemŠÈine kot tujega jeZika strokovni prispevki Miha Žove organiZacijska PodPora uvajanja integralnega uPravljanja oskrbne verige v skuPini gorenje Marko Breskvar, Vesna Prijatelj raZvoj in uPoraba teletransfuZijskih storitev v sloveniji informacije iZ islovarja Znanstveni prispevki Zoran Laban PriPravljenost slovenskih Podjetij s PodroÈja informatike na Prilagoditev Poslovnega modela raÈunalniŠtvu v oblaku Andreja Retelj Prednosti raÈunalniŠko PodPrtega PristoPa Pri uÈenju besediŠÈa v tujem jeZiku – Primer slovenskih gimnaZijcev Pri Pouku nemŠÈine kot tujega jeZika strokovni prispevki Miha Žove organiZacijska PodPora uvajanja integralnega uPravljanja oskrbne verige v skuPini gorenje Marko Breskvar, Vesna Prijatelj raZvoj in uPoraba teletransfuZijskih storitev v sloveniji informacije iZ islovarja