Javascript must be enabled to continue!
Izzivi samopostrežne poslovne inteligence
View through CrossRef
Povečanje zmogljivosti sodobnih analitičnih programskih orodij, kjer je kot pionirja moč šteti Excel s Power Pivot, je omogočilo razmah samopostrežne poslovne inteligence. Napredni uporabniki lahko sami dostopajo do različnih podatkovnih virov, pridobijo informacije iz podatkov, sestavljajo poizvedbe, izdelujejo poročila in nadzorne plošče. Vendar do pričakovane splošne uporabe vseeno ni prišlo. V prispevku je narejen pregled dosegljivih zapisov razlogov delnega uspeha samopostrežne poslovne inteligence. Pri uporabi samopostrežne poslovne inteligence se je izkazalo, da brez nekaterih analitičnih znanj vseeno ne gre. So predpogoj, da bi uporabniki lahko uspešno uporabljali razpoložljiva orodja. V prispevku s pomočjo deskriptivne metode, metode kompilacije in induktivne metode potrebna znanja identificiramo in zberemo. S tem tudi pokažemo na potencialne priložnosti razvoja orodij, saj bi z integracijo nekaterih še vedno potrebnih ročnih posegov pri izdelavi analitičnega modela in poročil lahko ta orodja naredili še prijaznejša in lažja za uporabo. V posebnem poglavju prispevek predstavi dobre prakse ter poizkuša omejiti področje uporabe samopostrežne poslovne inteligence z navedbo prednosti in slabosti.
Title: Izzivi samopostrežne poslovne inteligence
Description:
Povečanje zmogljivosti sodobnih analitičnih programskih orodij, kjer je kot pionirja moč šteti Excel s Power Pivot, je omogočilo razmah samopostrežne poslovne inteligence.
Napredni uporabniki lahko sami dostopajo do različnih podatkovnih virov, pridobijo informacije iz podatkov, sestavljajo poizvedbe, izdelujejo poročila in nadzorne plošče.
Vendar do pričakovane splošne uporabe vseeno ni prišlo.
V prispevku je narejen pregled dosegljivih zapisov razlogov delnega uspeha samopostrežne poslovne inteligence.
Pri uporabi samopostrežne poslovne inteligence se je izkazalo, da brez nekaterih analitičnih znanj vseeno ne gre.
So predpogoj, da bi uporabniki lahko uspešno uporabljali razpoložljiva orodja.
V prispevku s pomočjo deskriptivne metode, metode kompilacije in induktivne metode potrebna znanja identificiramo in zberemo.
S tem tudi pokažemo na potencialne priložnosti razvoja orodij, saj bi z integracijo nekaterih še vedno potrebnih ročnih posegov pri izdelavi analitičnega modela in poročil lahko ta orodja naredili še prijaznejša in lažja za uporabo.
V posebnem poglavju prispevek predstavi dobre prakse ter poizkuša omejiti področje uporabe samopostrežne poslovne inteligence z navedbo prednosti in slabosti.
Related Results
Umetna inteligenca na področju kadrovskega managementa
Umetna inteligenca na področju kadrovskega managementa
Uporaba umetne inteligence je v siloviti rasti in na področju kadrovskega managementa prinaša številne koristi in izboljšave. Kljub velikemu zanimanju za uporabo umetne inteligence...
Cilji trajnostnega razvoja in trajnostni razvoj podjetja
Cilji trajnostnega razvoja in trajnostni razvoj podjetja
Ta raziskava preučuje cilje trajnostnega razvoja in kaj je pomembno za trajnostni razvoj podjetja, svetujemo pa tudi, da naj podjetja vključijo trajnostne cilje v svoje poslovne st...
Generativna umetna inteligenca v izobraževanju: preobrazba učenja v digitalni dobi
Generativna umetna inteligenca v izobraževanju: preobrazba učenja v digitalni dobi
Monografija Generativna umetna inteligenca v izobraževanju: preobrazba učenja v digitalni dobi obravnava eno osrednjih sodobnih vprašanj izobraževanja, to je, kako generativna umet...
Spoznanja in izzivi sodobnih pogledov na učenje in poučevanje v visokem šolstvu
Spoznanja in izzivi sodobnih pogledov na učenje in poučevanje v visokem šolstvu
Kakovostno visokošolsko izobraževanje je eden ključnih dejavnikov za spodbujanje in ohranjanje trajnostnega razvoja družbe. Vseskozi se izvajalci glede učenja in poučevanja v visok...
Izzivi vodenja pri delu od doma
Izzivi vodenja pri delu od doma
Delo od doma in delo na daljavo je vse bolj priljubljeno, namreč vse več organizacij pristopa k tovrstnemu načinu dela, saj prinaša veliko prednosti, kljub temu pa se še vedno poja...
BENČMARKING KAO INSTRUMENT KONTROLINGA
BENČMARKING KAO INSTRUMENT KONTROLINGA
Kontroling predstavlja jednu od najznačajnijih funkcija u rešavanju konkretnih problema unutrašnjeg i spoljnjeg prilagođavanja preduzeća sa nadolazećim promenama. S obzirom da kont...
Uporaba ChatGPT pri pouku matematike
Uporaba ChatGPT pri pouku matematike
Pri pouku matematike občasno uporabljamo orodja umetne inteligence za razvoj digitalnih kompetenc. Nekatera so splošna (npr. ChatGPT), druga pa specializirana za matematiko (Geogeb...
Filozofska analiza mehanizmov kognitivnega modeliranja in umetne inteligence v izobraževanju
Filozofska analiza mehanizmov kognitivnega modeliranja in umetne inteligence v izobraževanju
Tehnologija je dvoje, je vzrok in posledica za vse hitreje spreminjajočo se družbo. Ko danes govorimo o tehnologiji, govorimo predvsem o inteligentnih sistemih, o tako imenovanih k...

