MPŠ
MPŠ MP&Scaron MP&Scaron MP&Scaron Avtorji

Mednarodna
podiplomska šola
Jožefa Stefana

Jamova 39
SI-1000 Ljubljana
Slovenija

Tel: (01) 477 31 00
Faks: (01) 477 31 10
E-pošta: info@mps.si

Išči

Opis predmeta

Poslovna inteligenca II

Programi:

Informacijske in komunikacijske tehnologije, 3. stopnja

Sodelavci:

prof. dr. Matjaž Gams
dr. Aleksander Pivk

Cilji:

Cilj predmeta je podati splošno znanje o poslovni inteligenci in poslovni analitiki, nadgrajenim z znanjem in potrebami strateškega (marketinškega) odločanja. Uvodoma so predstavljeni temelji področja poslovne inteligence in poslovne analitike, cilji, namen in ključni problemi vpeljave le-teh ter najboljše prakse.

Študenti, ki bodo uspešno končali ta predmet, bodo obvladali osnove poslovne inteligence in bodo usposobljeni za uporabo tovrstnih metod in algoritmov v reševanju zahtevnih poslovnih aplikacij in vrednotenje njihovih rezultatov.

Vsebina:

Znanstvena metoda:
strukture znanstvenega védenja, znanstvene aktivnosti in procesi

Uvod:
Definicija inteligence in poslovne inteligence (BI), osnovna shema BI, kriteriji, razlogi in področja za uvajanje, problemi in pasti uvajanja, najboljše poslovne prakse, definicija poslovne analitike in primeri uporabe, pregled razlik med poslovno inteligenco in poslovno analitiko, primeri iz prakse.

Upravljanje s podatki:
Podatkovna skladišča, kakovost podatkov, priprava in oplemenitenje podatkov, migracija podatkov, posredovanje podatkov, primeri največjih nevarnosti in napak.

Poslovna analitika:
Odkrivanje, analiza in definiranje poslovnih problemov, inteligentno analitično modeliranje za reševanje poslovnih/tržnih problemov, ovrednotenje in prenos rezultatov v poslovno prakso, pregled tipičnih poslovnih problemov.

Strategije trženja in neposredno trženje:
Poslovne strategije, planiranje in razvoj strategij, strategije neposrednega trženja, poslovni modeli, analiza trženjskih priložnosti in okolja. Analiza trga in strank, kontaktne strategije, tržni kanali, problemi integracije, personalizacija tržnih vsebin, spremljanje aktivnosti strank, upravljanje tržne učinkovitosti, trženje na osnovi dogodkov, trženje v realnem času.

Teorija iger in njena uporaba:
Antagonistične iger s hkratnimi in zaporednimi potezami, Nashevo ravnovesje in kako ga najti, čiste in mešane strategije.
Poslovna uporaba: barantanje, dražbe, pogajanja. Računalniška simulacija.

Izzivi pri razvoju programskih sistemov in implementacija projektov.

Temeljna literatura in viri:

Izbrana poglavja iz naslednjih knjig:

• R. Sharda, D. Delen, and E. Turban. Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support, 10th Edition. Prentice Hall, 2014. ISBN 978-0133050905
• A. Maheshwari. Business Intelligence and Data Mining Made Accessible. Business Expert Press, 2014. ISBN 978-1631571206
• R. Sherman. Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics. Morgan Kaufmann, 2014. ISBN 978-0124114616
• F. Provost, and T. Fawcett. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Reilly Media, 2013. ISBN 978-1449361327
• J. Kolb. Business Intelligence in Plain Language: A practical guide to Data Mining and Business Analytics. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2013. ISBN 978-1479324187

Izbrane reference nosilca:

• V. Vidulin, M. Bohanec, and M. Gams. “Combining human analysis and machine data mining to obtain credible data relations.” Information sciences, vol. 288, pp. 254-278, 2014.
• A. Pivk, O. Vasilecas, D. Kaliatiene, and R. Rupnik. “On approach for the implementation of data mining to business process optimisation in commercial companies.” Technological and economic development of economy, vol. 19, no. 2, pp. 237-256, 2013.
• D. Zupančič, M. Luštrek, and M. Gams. “Multi-agent architecture for control of heating and cooling in a residential space.” The Computer journal, ISSN 0010-4620, 2014.
• B. Pogorelc, E. Stojmenova, M. Gams et al. “Ambient bloom: new business, content, design and models to increase the semantic ambient media experience.” Multimedia tools and applications, vol. 66, no. 1, pp. 7-32, 2014.
• M. Gams, H. Gjoreski, M. Luštrek, B. Kaluža, Metoda in sistem za prepoznavanje aktivnosti na podlagi konteksta : patent SI 23356 A. Ljubljana: Urad RS za intelektualno lastnino, 28. nov. 2014. [COBISS.SI-ID 27964199] - patent

Načini preverjanja znanja:

Seminarska naloga (80%)
Ustni zagovor (20%)

Obveznosti študentov:

Seminarska naloga in ustni zagovor.

Zunanje povezave: