ANALIZA PROCESÓW W ADAPTATYWNYCH SYSTEMACH WORKFLOW

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ANALIZA PROCESÓW W ADAPTATYWNYCH SYSTEMACH WORKFLOW"

Transkrypt

1 ANALIZA PROCESÓW W ADAPTATYWNYCH SYSTEMACH WORKFLOW Krzysztof Kania Wprowadzenie W organizacjach, które są zorientowane na wspieranie procesów pracownicy bardzo szybko orientują się, Ŝe w celu podniesienia ich jakości trzeba dzielić się wiedzą związaną z produktem, klientami i samym procesem ponad granicami wyznaczanymi w przez strukturę organizacyjną lub oddziałową. Przechodzą w ten sposób od podejścia industrialnego w kierunku podejścia opartego na wiedzy (rysunek 1). Podejście industrialne: organizacja funkcjonalny podział pracy atomizacja i enkapsulacja wiedzy personalizacja i ukrywanie wiedzy Podejście oparte na wiedzy: procesy zespoły z określonymi rolami współpraca współdzielenie wiedzy współtworzenie organizacji Rys. 1. Porównanie podejścia industrialnego i podejścia opartego na wiedzy Źródło: [Taut01] W cyklu Ŝycia tradycyjnego systemu organizacji procesów (workflow) najwięcej wiedzy wkładane jest na etapie projektowania procesów. Później w czasie gdy system juŝ pracuje wiedza jest juŝ aktualizowana stosunkowo rzadko, ani wykorzystywana zbyt intensywnie. Tymczasem wiedza ta mogłaby się bardzo przydać i dlatego proponuje się rozszerzenie systemów workflow poprzez wyposaŝenie je w wiedzę o procesach w ogóle oraz wiedzę dziedzinową tak, aby było moŝliwe samodostosowywanie się systemów do aktualnych zadań.

2 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I ROZWIĄZANIA BUSINESS INTELLIGENCE Rodzaje procesów i procesy oparte na wiedzy Na podstawie ilości wiedzy dostępnej o procesie oraz stabilność tej wiedzy wyróŝnia się trzy rodzaje procesów [Debe00]: 1. Procesy zorientowane na czynności - procesy te mają unikalną i poprawną dekompozycję opisu a dekompozycja ta jest przerywana w momencie osiągnięcia zamierzonych celów. 2. Procesy zorientowane na cele te procesy nie posiadają jednoznacznej dekompozycji, która jest przerywana w momencie osiągnięcia zamierzonych celów. Istnieje moŝliwość wyboru wielu dekompozycji. Jeśli dekompozycja jest wybrana niepoprawnie cele nie zostaną osiągnięte. 3. Procesy zorientowane na wiedzę wykonanie lub przerwanie co najmniej jednego z podprocesów nie jest uwarunkowane osiągnięciem celów procesu (niektóre podprocesy biegną dalej). Drugi i trzeci typ procesu tworzą grupę procesów opartych na wiedzy (knowledge-intensive processes), które charakteryzują się m.in. tym Ŝe: 1. zawierają działania kreatywne co oznacza, Ŝe nie mogą być one predefiniowane, 2. opis procesu moŝe być dokonany tylko na wysokim poziomie ogólności, opis ten jest często powierzchowny i niekompletny, 3. informacje szczegółowe nie są dostępne poniewaŝ funkcjonują np. jako doświadczenie pracowników, 4. stopień formalizacji opisu zaleŝy od charakterystyki jego wykonawców, 5. stopień sterowania procesem zaleŝy od charakterystyki jego wykonawców (im mniej doświadczeni pracownicy tym mocniejsza kontrola). Aby podejmować właściwe decyzje ludzie potrzebują danych, informacji i wiedzy. Z drugiej strony podejmując decyzje gromadzą dane, informacje i wiedzę. W samym tym fakcie kryje się trudność - po pewnym czasie, ze względu na ogrom ilości danych, coraz trudniej pracownikom wiedzy dotrzeć do potrzebnych zasobów. Stąd pojawia się potrzeba zbudowania systemów o architekturze opartej o procesy, która łączy osiągnięcia z kilku dziedzin, głównie z zakresu: wyszukiwania danych, workflow, planowania, modelowania procesów, analizy działania uŝytkownika, CBR itd. Organizacje świadome procesowego podejścia do biznesu inwestują zatem w narzędzia przechowywania wiedzy (repozytoria wiedzy) w celu zarządzania, automatyzacji i ciągłego usprawniania procesów. Repozytoria te zawierają wewnętrzne i zewnętrzne wzorce najlepszych procesów (best practices), wzorce procesów, przykłady procesów dla pracy grupowej i indywidualnej, które powstały w toku wykonywania prac i które będą wykorzystywane w trakcie projektowania i wykonywania nowych procesów (por. rysunek 2). 309

3 ROZDZIAŁ III BAZY WIEDZY WIEDZA O PROCE- SACH Wiedza zewnętrzna Modele procesów i narzędzia Najlepsze praktyki modelowania Współdzielone bazy wiedzy Rys. 2. Relacje pomiędzy róŝnymi repozytoriami wiedzy Źródło: [Debe00] LOGIKA PROCESÓW Logika procesów, dane Aplikacje Procesy biznesowe wymagają coraz większego udziału pracowników wiedzy w porównaniu z tradycyjnymi workflow. Zawierają one teŝ większą ilość czynności nieokreślonych i niezaplanowanych określanych jako wraŝliwych na wiedzę (knowledge-sensitive). Stąd teŝ potrzeba coraz mocniejszego wspomagania tego typu uŝytkowników. Jedno z podejść polega na szkoleniu uŝytkowników, wskazywaniu im źródeł informacji, uczeniu czasem skomplikowanych języków wyszukiwania, wskazania uŝytecznych zapytań i doświadczeń z sytuacji przeszłych, które warto zapamiętać na przyszłość. Ale coraz bardziej moŝliwe jest inne podejście. Komputer wspomagający uŝytkownika wie co uŝytkownik robi, jaki proces realizuje, jakie działania podejmuje a jakie powinien podejmować. Mógłby wtedy sam proponować źródła informacji, a nawet sam je przeszukiwać i to jeszcze zanim uŝytkownik uświadomi sobie potrzebę ich wykorzystania. Systemy oparte o wiedzę o procesach Takie właśnie załoŝenie jest podstawą budowy systemów pozyskiwania wiedzy opartych na wiedzy o procesach (Process-Aware Knowledge Retrieval System - PAKRS), które poprzez jawną reprezentację procesów, określenie źródeł wiedzy, mogłyby lepiej wspomagać uŝytkownika uwzględniając kontekst i aktualnie wykonywane zadania [Fens02]. Budowa takiego systemu stawia nowe wymagania w porównaniu do istniejących systemów informatycznych. PAKRS musi na bieŝąco śledzić działania uŝytkownika, w tym jego kontakty, wszelkie poszukiwania informacji, wykorzystanie dostępnych zasobów sieciowych, rozpoznawać zachodzące procesy i porównywać z posiadanymi wzorcami, wybrać uzasadnioną podpowiedź a nawet - w skrajnych przypadkach - przerywać prace uŝytkownika i zadania przez niego inicjowane. Idea tego, Ŝe aktualnie wykonywany proces jest substytutem (odpowiednikiem) kontekstu i poprzez to daje podstawę uzyskiwania odpowiednich informacji nie jest ideą nową. W literaturze przedmiotu została wprowadzona zasada tzw. substytucyjności procesu [Taut01]. Polega ona na tym, Ŝe informacja o wykonywanym procesie i czynnościach, które uŝytkownik wykonuje moŝe posłuŝyć do określenia kontekstu pracy uŝytkownika i poprzez to umoŝliwić pozyskiwanie z otoczenia uŝytkownika wiedzy potrzebnej uŝytkownikowi do 310

4 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I ROZWIĄZANIA BUSINESS INTELLIGENCE (lepszego) wykonania zadania. W ramach tej idei wyróŝniono trzy podstawowe zasady projektowania PAKRS: oparte o rozpoznany kontekst system sam rozpoznaje kontekst wykonywanych zadań i dostosowuje swoją pracę do tego kontekstu. Zadanie to jest często utrudnione tym, Ŝe uŝytkownik często pracuje w kilku kontekstach jednocześnie, wspomagające konkretne zadanie oznacza, Ŝe system formułuje efektywne zapytania i umoŝliwia dostęp do informacji, która zaleŝy od tego co i jak robi uŝytkownik, wspomagające proaktywnie uprzedzające wybieranie odpowiednich wzorców, narzędzi i źródeł informacji. Realizacja tych zasad wymaga odkrycia i zastosowania pewnej wiedzy. Odkrywanie wiedzy o procesach Odkrywanie oznacza bycie świadomym tego co naprawdę (rzeczywiście) się dzieje, w przeciwieństwie do tego co tylko twierdzimy Ŝe jest. To oznacza opisanie (capture) automatycznie lub ręcznie procesów biznesowych (zdarzeń, wiadomości i sterowania) z perspektywy wszystkich uczestników, włączając w to systemy komputerowe, które wykonują fragmenty procesów. Efektem procesu odkrywania jest jasny obraz tego jak procesy przebiegają wewnątrz i jak przejawiają się na zewnątrz. Odkrywanie umoŝliwia wspólne zrozumienie procesów i działania systemu w organizacji, i włącza dostawców, klientów i partnerów w proces projektowania procesów. Automatyczne odkrywanie procesów wydaje się być kluczowym zagadnieniem w nowoczesnych systemów zarządzania procesami biznesowymi (Business Process Management Systems BPMS). Analiza procesów (process mining) jest bardzo często utoŝsamiana z analizą procesów workflow (workflow mining). Źródłem tego jest wspomniany juŝ fakt, Ŝe obecnie model workflow jest powszechnie przyjętym modelem opisywania procesów. Analiza procesów jest podstawowym narzędziem analizy w środowisku Business Process Intelligence. W tym kontekście uŝywane są typowe narzędzia klasy data mining np. do generowania drzew klasyfikacyjnych i grupowania np. wg. czasu trwania procesu. Aby wykonać tego typu działania wygodnie jest posiadać hurtownię danych procesowych. Tego typu hurtownia upraszcza i przyspiesza zapytania potrzebne do tworzenia łańcuchów przyczynowo-skutkowych (zob. np. [BGK05]). Ogólnie celem Workflow Mining (WM) jest wydobycie informacji o procesach (w róŝnych aspektach) na podstawie logów (szerzej informacji, którą moŝna zgromadzić). Współczesny WM jest związany z innymi dziedzinami: Business Process Reengineering, Business Intelligence, Business Process Analysis, 311

5 ROZDZIAŁ III Continuous Process Improvement czy Knowledge Management. WM NIE jest narzędziem projektowania czy przeprojektowywania procesów. Jego celem jest zrozumienie co tak naprawdę dzieje się w ramach procesu, którego struktury nie znamy [MAW03]. Nieco inaczej główny cel analizy procesów definiuje M. Zapf [Zapf03]. Postrzega on główne zadanie analizy procesów jako moŝliwość projektowania nowych procesów głównie procesów ad hoc - w oparciu o wiedzę o procesach z przeszłości ujętą w zbiór wzorców (por. rysunek 3). wzorce wzorce wzorce Projektowanie procesów sterowane wzorcami wzorzec Miary Informacja o procesach Rys. 3. Schemat postępowania przy projektowaniu opartym o wzorce Źródło: [Zapf03] PoniewaŜ jak juŝ wspomniano najczęściej stosowanym modelem procesów jest model workflow analizę procesów zwykle utoŝsamia się z analizą danych o przepływach prac. Obecnie jednak większość systemów analizy workflow oferuje tylko podstawowe monitorowanie systemu oraz obliczenia takie jak odzyskanie statusu bieŝącego procesu lub sumaryczna informacja o metrykach procesów. Nie posiadają one mechanizmów sprzęŝenia i zakładają duŝą wiedze od osoby analizującej te dane. Odkrywanie wiedzy w systemach workflow Większość modeli i działań biznesowych jest nieustrukturalizowanych lub słabo ustrukturalizowanych i dlatego są trudne w zdefiniowaniu apriori. Z reguły posiadają jednak jakąś ukrytą strukturę, która ujawnia się w określonych sytuacjach i moŝe zostać odkryta poprzez analizę historii przebiegów procesów, zdarzeń i wykorzystanych reguł. Ta wykryta struktura moŝe posłuŝyć jako definicja lub wzorzec procesu biznesowego i zastosowana do adaptacji systemu do istniejącej sytuacji. Do pozyskiwania wiedzy o ukrytej strukturze procesu słuŝy analiza wewnętrzna. Natomiast wspomaganie realizowanego procesu jest realizowane dzięki wiedzy zgromadzonej w toku analizy zewnętrznej. Analiza wewnętrzna dotyczy tego, co odbywa się w ramach przebiegu pojedynczego procesu i słuŝy generalnie odpowiedzi na pytanie: Co się moŝe wydarzyć w trakcie jego realizacji? Dzięki niej następuje określenie kontekstu i zro- 312

6 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I ROZWIĄZANIA BUSINESS INTELLIGENCE zumienie co faktycznie dzieje się w organizacji gdy zlecane jest wykonanie procesu (np. jakie zasoby zostaną wykorzystane, kto będzie włączony w realizację, między kim nastąpi wymiana efektów, usług i wiadomości). Dane wejściowe do analizy są pobierane bezpośrednio ze stanowisk pracy pracowników zaangaŝowanych w wykonanie procesu. Jej narzędziami są specjalnie opracowane algorytmy a na wyjściu pojawia się wiedza o kontekście i róŝnych aspektach realizowanego procesu. Analiza zewnętrzna dotyczy przejawów realizacji wszystkich procesów w organizacji objętych analizą. Ma ona na celu odpowiedzi m.in. na pytania jakie procesy, ile razy zaszły, jacy byli wykonawcy i klienci tych procesów, wyniki itp. Celem tej analizy jest zbudowanie procesowej mapy organizacji oraz repozytorium wiedzy o sposobach realizacji procesów (best practices), moŝliwych zagroŝeniach, wzorcach zachowań poprawnych i niepoprawnych itp. Poprzez tę analizę moŝna równieŝ: ustalić stopień wykorzystania zasobów, zaangaŝowanie poszczególnych osób, globalne efekty realizacji procesów, koszty itp. odkryć wzorce zachowań poszczególnych sprawców i powielanie w organizacji wzorców pozytywnych oraz eliminowanie uznanych za negatywne, określić przyczyny niepowodzeń planów i eliminację tych czynników, przeprowadzić optymalizację dostępów do zasobów organizacji, usprawnić systemy monitorowania wykonywania procesów oraz wykrywania przyczyn nieprawidłowości w trakcie ich realizacji, Na podstawie wzorców działań uzyskanych w toku analizy zewnętrznej moŝna prowadzić bieŝącą optymalizację aktualnie wykonywanego procesu. W dalszym etapie moŝliwa jest takŝe budowa systemu ekspertowego stosującego reguły oparte o wzorce działań, nadzorującego poprawność poszczególnych przebiegów. Adaptacja workflow opiera się zatem na [GCC+04]: 1. zakwalifikowaniu procesu (za pomocą narzędzi Process Case-Based Reasoning) do jednej z wcześniej określonych klas procesów, 2. kontroli zgodności przebiegu danego procesu ze wzorcem, 3. optymalizacji przebiegu aktualnego procesu (dobór zasobów). Podsumowanie Dokładne monitorowanie i analizowanie wykonania procesów jest przejawem przesuwania się technologii workflow w kierunku śledzenia rozbieŝności pomiędzy wzorcami, oraz ich stosowaniem i rzeczywistymi przebiegami procesów, a sama technologia przesuwa się w kierunku zwiększenia elastyczności, moŝliwości badania ewolucji wzorców oraz operowania na wyjątkach. W rezul- 313

7 ROZDZIAŁ III tacie pracownicy mogą odchylać swoje działania od wzorca, a jeśli odchylenia te są monitorowane to moŝe się okazać Ŝe odchylenie jest raczej normą niŝ wyjątkiem. Przy pomocy narzędzi analizy workflow moŝna utworzyć pętlę sprzęŝenia zwrotnego w celu zmiany wzorca i poprawienia procesu. Wprowadzenie moŝliwości nadąŝnej analizy procesów w środowisku BPI daje moŝliwość zastąpienia klasycznego sekwencyjnego - schematu zarządzania procesami, schematem działań równoległych [SNFH02]. Sekwencyjny schemat zarządzania procesem wyglądający następująco: Rozpoznanie procesu projekt zorganizowanie procesu uruchomienie (wykonanie) analiza moŝe zostać zastąpiony schematem równoległym moŝliwym do wykorzystania w adaptatywnych systemach workflow: Rozpoznanie Projekt Zorganizowanie Wykonanie Analiza Zmiana schematu powoduje, Ŝe zarządzanie procesami staje się bardziej elastyczne i skuteczne. MoŜna szybciej reagować na zmiany otoczenia i dopasowywać strukturę procesu do aktualnych potrzeb. Literatura [BGK05] [Debe00] Billewicz A., Gołuchowski J., Kania K.: Model hurtowni danych o procesach przetwarzania dokumentów w ING BSK, WŁiK, Warszawa, Debenham, J.: Three Intelligent Architectures for Business Process Management. In Proceedings of the Twelfth International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, Skokie, IL: Knowledge Systems Institute,

8 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I ROZWIĄZANIA BUSINESS INTELLIGENCE [GCC+04] Grigori D., Casati F., Castellanos M., Dayal U., Sayal M., Shan M.: Business Process Intelligence, Computer in Industry, no 53, s , [Fens02] Fenstermacher K.: Process-Aware Knowledge Retrieval, Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences, [MAW03] Medeiros A., van der Aalst W., Weijters A.: Workflow mining: current status and future directions, ODBASE 2003, LNCS 2888, Springer-Verlag, Berlin, [SNFH02] Smith H., Neal D., Ferrara L., Hayden F.: A REPORT BY CSC S RESEARCH SERVICES: The Emergence of Business Process Management, [Taut01] Tautz C.: Traditional Process Representations are Ill-Suited for Knowledge-Intensive Processes, Proceedings of the Workshop Program at the Fourth International Conference on Case-Based Reasoning, Vancouver, Canada, [Zapf03] Zapf M.: Pattern driven Process Design, working paper, 7/

bo od managera wymaga się perfekcji

bo od managera wymaga się perfekcji bo od managera wymaga się perfekcji MODELOWANIE PROCESÓW Charakterystyka modułu Modelowanie Procesów Biznesowych (BPM) Modelowanie procesów biznesowych stanowi fundament wdroŝenia systemu zarządzania jakością

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę

Bardziej szczegółowo

Projekty BPM z perspektywy analityka biznesowego. Wrocław, 20 stycznia 2011

Projekty BPM z perspektywy analityka biznesowego. Wrocław, 20 stycznia 2011 Projekty BPM z perspektywy analityka biznesowego Wrocław, 20 stycznia 2011 Agenda Definicja pojęć: Analiza biznesowa oraz analityk biznesowy Co kryje się za hasłem BPM? Organizacja zarządzana procesowo

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty

Bardziej szczegółowo

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny. PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!

Bardziej szczegółowo

Zapewnij sukces swym projektom

Zapewnij sukces swym projektom Zapewnij sukces swym projektom HumanWork PROJECT to aplikacja dla zespołów projektowych, które chcą poprawić swą komunikację, uprościć procesy podejmowania decyzji oraz kończyć projekty na czas i zgodnie

Bardziej szczegółowo

Skuteczna Strategia CRM - wyzwanie dla organizacji. Artur Kowalski Prometriq

Skuteczna Strategia CRM - wyzwanie dla organizacji. Artur Kowalski Prometriq Skuteczna Strategia CRM - wyzwanie dla organizacji Artur Kowalski Prometriq Wrocław, 19-11-2009 Jest tylko jedna strategia sukcesu Polega ona na precyzyjnym zdefiniowaniu docelowego odbiorcy i zaoferowaniu

Bardziej szczegółowo

Dopasowanie IT/biznes

Dopasowanie IT/biznes Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę

Bardziej szczegółowo

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management

Bardziej szczegółowo

Aurea BPM Dokumenty pod kontrolą

Aurea BPM Dokumenty pod kontrolą Aurea BPM Dokumenty pod kontrolą 1 Aurea BPM unikalna platforma o wyróżniających cechach Quality Software Solutions Aurea BPM Aurea BPM system informatyczny wspomagający zarządzanie procesami biznesowymi

Bardziej szczegółowo

technologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych.

technologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych. Informatyka Coraz częściej informatykę utoŝsamia się z pojęciem technologii informacyjnych. Za naukową podstawę informatyki uwaŝa się teorię informacji i jej związki z naukami technicznymi, np. elektroniką,

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie dosystemów informacyjnych

Wprowadzenie dosystemów informacyjnych Wprowadzenie dosystemów informacyjnych Projektowanie antropocentryczne i PMBoK Podejście antropocentryczne do analizy i projektowania systemów informacyjnych UEK w Krakowie Ryszard Tadeusiewicz 1 Właściwe

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE ASPEKTY PROCESÓW BIZNESOWYCH. Wszystkie prawa zastrzeżone

DYNAMICZNE ASPEKTY PROCESÓW BIZNESOWYCH. Wszystkie prawa zastrzeżone DYNAMICZNE ASPEKTY PROCESÓW BIZNESOWYCH TOMASZ GZIK WPROWADZENIE 1 Dlaczego mówi się o dynamicznych procesach biznesowych? 2 Co się o nich mówi? 3 Definicje 3 Dynamiczne aspekty procesów 4 Kierunki rozwoju

Bardziej szczegółowo

IV.3.b. Potrafisz samodzielnie dokonać podstawowej konfiguracji sieci komputerowej

IV.3.b. Potrafisz samodzielnie dokonać podstawowej konfiguracji sieci komputerowej IV.3.b. Potrafisz samodzielnie dokonać podstawowej konfiguracji sieci komputerowej Co warto wiedzieć o łączeniu komputerów w sieci? Spójrz na rysunek IV.3p, który przedstawia właściwości Połączeń lokalnych,

Bardziej szczegółowo

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.

Bardziej szczegółowo

Zintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego. (Centrum Bezpieczeństwa Miasta)

Zintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego. (Centrum Bezpieczeństwa Miasta) Zintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego (Centrum Bezpieczeństwa Miasta) Gdańsk 2014 Atena Partnerem 2013 Spis treści 1 Cechy zintegrowanej platformy zarządzania

Bardziej szczegółowo

DOBÓR ŚRODKÓW TRANSPORTOWYCH DLA GOSPODARSTWA PRZY POMOCY PROGRAMU AGREGAT - 2

DOBÓR ŚRODKÓW TRANSPORTOWYCH DLA GOSPODARSTWA PRZY POMOCY PROGRAMU AGREGAT - 2 InŜynieria Rolnicza 14/2005 Michał Cupiał, Maciej Kuboń Katedra InŜynierii Rolniczej i Informatyki Akademia Rolnicza im. Hugona Kołłątaja w Krakowie DOBÓR ŚRODKÓW TRANSPORTOWYCH DLA GOSPODARSTWA PRZY POMOCY

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie systemami produkcyjnymi

Zarządzanie systemami produkcyjnymi Zarządzanie systemami produkcyjnymi Efektywności zarządzania sprzyjają: samodzielność i przedsiębiorczość, orientacja na działania, eksperymenty i analizy, bliskie kontakty z klientami, produktywność,

Bardziej szczegółowo

Data mininig i wielowymiarowa analiza danych zgromadzonych w systemach medycznych na potrzeby badań naukowych

Data mininig i wielowymiarowa analiza danych zgromadzonych w systemach medycznych na potrzeby badań naukowych Temat: Data mininig i wielowymiarowa analiza danych zgromadzonych w systemach medycznych na potrzeby badań naukowych Autorzy: Tomasz Małyszko, Edyta Łukasik 1. Definicja eksploracji danych Eksploracja

Bardziej szczegółowo

Nowe trendy w zarządzaniu operacyjnym Przejście z zarządzania ręcznie sterowanego do efektywnie zarządzanej firmy

Nowe trendy w zarządzaniu operacyjnym Przejście z zarządzania ręcznie sterowanego do efektywnie zarządzanej firmy Nowe trendy w zarządzaniu operacyjnym Przejście z zarządzania ręcznie sterowanego do efektywnie zarządzanej firmy Paweł Zemła Członek Zarządu Equity Investments S.A. Wprowadzenie Strategie nastawione na

Bardziej szczegółowo

Dopasowanie IT/biznes

Dopasowanie IT/biznes Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html

Bardziej szczegółowo

PROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ. Opis działania raportów w ClearQuest

PROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ. Opis działania raportów w ClearQuest PROJEKT CZĘŚCIOWO FINANSOWANY PRZEZ UNIĘ EUROPEJSKĄ Opis działania raportów w ClearQuest Historia zmian Data Wersja Opis Autor 2008.08.26 1.0 Utworzenie dokumentu. Wersja bazowa dokumentu. 2009.12.11 1.1

Bardziej szczegółowo

Case study: Mobilny serwis WWW dla Kolporter

Case study: Mobilny serwis WWW dla Kolporter Case study: Mobilny serwis WWW dla Kolporter Sklep internetowy Kolporter.pl oferuje swoim Klientom blisko 100 000 produktów w tym: ksiąŝki, muzykę, film i gry. Kolporter postanowił stworzyć nowy kanał

Bardziej szczegółowo

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel według przewidywań internetowego magazynu ZDNET News z 8 lutego 2001 roku eksploracja danych (ang. data mining ) będzie jednym z najbardziej rewolucyjnych osiągnięć następnej dekady. Rzeczywiście MIT Technology

Bardziej szczegółowo

ASQ: ZALETY SYSTEMU IPS W NETASQ

ASQ: ZALETY SYSTEMU IPS W NETASQ ASQ: ZALETY SYSTEMU IPS W NETASQ Firma NETASQ specjalizuje się w rozwiązaniach do zintegrowanego zabezpieczenia sieci komputerowych, kierując się przy tym załoŝeniem, Ŝe ryzyko ataku jest identyczne niezaleŝnie

Bardziej szczegółowo

V.1.e. Potrafisz samodzielnie zestawiać połączenie za pomocą programu Dial-Up Networking

V.1.e. Potrafisz samodzielnie zestawiać połączenie za pomocą programu Dial-Up Networking V.1.e. Potrafisz samodzielnie zestawiać połączenie za pomocą programu Dial-Up Networking Przypomnijmy Umiejętność zestawienia połączenia typu Dial-Up moŝe się przydać na przykład w sytuacji awarii sieci

Bardziej szczegółowo

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina

Bardziej szczegółowo

System do rekrutacji nowej generacji

System do rekrutacji nowej generacji System do rekrutacji nowej generacji PYTON Falcon pozwala usprawnić proces rekrutacji zewnętrznej i wewnętrznej, zarządza całym procesem rekrutacyjnym: wakatami, ofertami pracy, rozmowami kwalifikacyjnymi,

Bardziej szczegółowo

BPM vs. Content Management. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów

BPM vs. Content Management. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów BPM vs. Content Management Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Cel prezentacji Celem prezentacji jest zwrócenie uwagi na istotne różnice pomiędzy tym co nazywamy: zarzadzaniem dokumentami,

Bardziej szczegółowo

PLAN ZARZĄDZANIA WYMAGANIAMI PROJEKT WERSJA

PLAN ZARZĄDZANIA WYMAGANIAMI PROJEKT <NAZWA PROJEKTU> WERSJA <NUMER WERSJI DOKUMENTU> Załącznik nr 4.4 do Umowy nr 35-ILGW-253-.../20.. z dnia... MINISTERSTWO FINANSÓW DEPARTAMENT INFORMATYKI PLAN ZARZĄDZANIA WYMAGANIAMI PROJEKT WERSJA numer wersji

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Problematyka zasilania hurtowni danych - Oracle Data Integrator Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel

Bardziej szczegółowo

Informatyzacja przedsiębiorstw WYKŁAD

Informatyzacja przedsiębiorstw WYKŁAD Informatyzacja przedsiębiorstw WYKŁAD dr inż. Piotr Zabawa IBM/Rational Certified Consultant pzabawa@pk.edu.pl wersja 0.1.0 07.10.2010 Wykład 1 Modelowanie procesów biznesowych Przypomnienie rodzajów narzędzi

Bardziej szczegółowo

11. INFORMATYCZNE WSPARCIE LOGISTYKI

11. INFORMATYCZNE WSPARCIE LOGISTYKI 11. INFORMATYCZNE WSPARCIE LOGISTYKI 56 11.1. Informacja i jej przetwarzanie Do zarządzania dowolną organizacją potrzebna jest określona informacja. Według Cz. Cempla: informacja to zawartość przekazu

Bardziej szczegółowo

Jak złowić klienta? Analiza sieci społecznych jako nowe narzędzie badań marketingowych

Jak złowić klienta? Analiza sieci społecznych jako nowe narzędzie badań marketingowych Jak złowić klienta? Analiza sieci społecznych jako nowe narzędzie badań marketingowych dr Dominik Batorski inŝ. Paweł Kucharski Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego, Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

Aurea BPM. Unikalna platforma dla zarządzania ryzykiem Warszawa, 25 lipca 2013

Aurea BPM. Unikalna platforma dla zarządzania ryzykiem Warszawa, 25 lipca 2013 Aurea BPM Unikalna platforma dla zarządzania ryzykiem Warszawa, 25 lipca 2013 Agenda 1. Podstawowe informacje o Aurea BPM 2. Przykłady projektów w obszarze minimalizacji skutków zagrożeń 3. Aurea BPM dla

Bardziej szczegółowo

Systemy liczenia. 333= 3*100+3*10+3*1

Systemy liczenia. 333= 3*100+3*10+3*1 Systemy liczenia. System dziesiętny jest systemem pozycyjnym, co oznacza, Ŝe wartość liczby zaleŝy od pozycji na której się ona znajduje np. w liczbie 333 kaŝda cyfra oznacza inną wartość bowiem: 333=

Bardziej szczegółowo

Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34

Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. 2/34 Modelowanie CRC Modelowanie CRC (class-responsibility-collaborator) Metoda identyfikowania poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. 1. Cel szkolenia

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. 1. Cel szkolenia 1. Cel szkolenia m szkolenia jest nauczenie uczestników stosowania standardu PRINCE2 do Zarządzania Projektami Informatycznymi. Metodyka PRINCE2 jest jednym z najbardziej znanych na świecie standardów

Bardziej szczegółowo

Profil działalności i model biznesowy Otoczenie rynkowe Strategia produktowa spółki Wybrane dane finansowe Emisja obligacji i inwestycje

Profil działalności i model biznesowy Otoczenie rynkowe Strategia produktowa spółki Wybrane dane finansowe Emisja obligacji i inwestycje Profil działalności i model biznesowy Otoczenie rynkowe Strategia produktowa spółki Wybrane dane finansowe Emisja obligacji i inwestycje Profil Działalności Rodan Systems O firmie Rodan Systems jest doświadczonym

Bardziej szczegółowo

POMIAR NAPIĘCIA STAŁEGO PRZYRZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFROWYMI. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia

POMIAR NAPIĘCIA STAŁEGO PRZYRZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFROWYMI. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia Pomiar napięć stałych 1 POMIA NAPIĘCIA STAŁEGO PZYZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFOWYMI Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie: - parametrów typowych woltomierzy prądu stałego oraz z warunków poprawnej ich

Bardziej szczegółowo

Co to jest Business Intelligence?

Co to jest Business Intelligence? Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI. Zakres projektu. dr inż. ADAM KOLIŃSKI ZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI. Zakres projektu. dr inż.

ZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI. Zakres projektu. dr inż. ADAM KOLIŃSKI ZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI. Zakres projektu. dr inż. 1 ZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI 2 ZAKRES PROJEKTU 1. Ogólna specyfika procesów zachodzących w przedsiębiorstwie 2. Opracowanie ogólnego schematu procesów zachodzących w przedsiębiorstwie za pomocą

Bardziej szczegółowo

Podstawy modelowania biznesowego w inżynierii oprogramowania

Podstawy modelowania biznesowego w inżynierii oprogramowania Podstawy modelowania biznesowego w inżynierii oprogramowania 1. Rola modelowania biznesowego w inżynierii oprogramowania 2. Przegląd notacji (BPMN, UML w zast. biznesowym) 3. Powiązania modeli biznesowych

Bardziej szczegółowo

Nie o narzędziach a o rezultatach. czyli skuteczny sposób dokonywania uzgodnień pomiędzy biznesem i IT. Władysławowo, 6 października 2011 r.

Nie o narzędziach a o rezultatach. czyli skuteczny sposób dokonywania uzgodnień pomiędzy biznesem i IT. Władysławowo, 6 października 2011 r. Nie o narzędziach a o rezultatach czyli skuteczny sposób dokonywania uzgodnień pomiędzy biznesem i IT Władysławowo, 6 października 2011 r. Dlaczego taki temat? Ci którzy wykorzystują technologie informacyjne

Bardziej szczegółowo

dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych

dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych - Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 14 listopada 2011 roku 1 - - 2 3 4 5 - The purpose of computing is insight, not numbers Richard Hamming Motywacja - Mamy informację,

Bardziej szczegółowo

Oprogramowanie dla biznesu Numer 11 (69) Listopad 2009 JAK SZYBKO I SKUTECZNIE ZAMKNĄĆ ROK?

Oprogramowanie dla biznesu Numer 11 (69) Listopad 2009 JAK SZYBKO I SKUTECZNIE ZAMKNĄĆ ROK? Oprogramowanie dla biznesu Numer 11 (69) Listopad 2009 JAK SZYBKO I SKUTECZNIE ZAMKNĄĆ ROK? CZY TO MOśLIWE, ABY PRZEZ PROCES ZAMKNIĘCIA ROKU W DUśEJ FIRMIE LEASINGOWEJ PRZEJŚĆ SZYBKO I BEZBOLEŚNIE? MY

Bardziej szczegółowo

ŚcieŜki Certyfikacji Testera. Karol Mioduszewski - CORRSE

ŚcieŜki Certyfikacji Testera. Karol Mioduszewski - CORRSE ŚcieŜki Certyfikacji Testera Karol Mioduszewski - CORRSE Kierunki rozwoju W dół, w górę czy w bok? Rozwój w dół Specjalizacja Zagłębianie się w wybrany wycinek wiedzy, np. testy wydajnościowe lub konkretne

Bardziej szczegółowo

AUREA BPM HP Software. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7

AUREA BPM HP Software. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 AUREA BPM HP Software TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 HP APPLICATION LIFECYCLE MANAGEMENT Oprogramowanie Application Lifecycle Management (ALM, Zarządzanie Cyklem życia aplikacji) wspomaga utrzymanie kontroli

Bardziej szczegółowo

Skrócone opisy pryncypiów architektury korporacyjnej podmiotów publicznych

Skrócone opisy pryncypiów architektury korporacyjnej podmiotów publicznych Skrócone opisy pryncypiów architektury korporacyjnej podmiotów publicznych Wersja: 1.0 17.06.2015 r. Wstęp W dokumencie przedstawiono skróconą wersję pryncypiów architektury korporacyjnej podmiotów publicznych.

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie informacją i wiedzą w usługach o podwyŝszonym poziomie bezpieczeństwa. Maciej Stroiński stroins@man.poznan.pl

Zarządzanie informacją i wiedzą w usługach o podwyŝszonym poziomie bezpieczeństwa. Maciej Stroiński stroins@man.poznan.pl Zarządzanie informacją i wiedzą w usługach o podwyŝszonym poziomie bezpieczeństwa Maciej Stroiński stroins@man.poznan.pl 1 Zadania Grid bezpieczeństwa publicznego Implementacja systemu integracji informacji

Bardziej szczegółowo

Knowledge Management jak zdiagnozować czego właściwie potrzebuje nasza firma? Mariusz Sumiński

Knowledge Management jak zdiagnozować czego właściwie potrzebuje nasza firma? Mariusz Sumiński Knowledge Management jak zdiagnozować czego właściwie potrzebuje nasza firma? Mariusz Sumiński Zarządzanie Wiedzą, czyli? Competetive Strategy Rewards and benefits Communities of practice Yellow Pages

Bardziej szczegółowo

Od monopolu do ekosystemu o tym jak usługi transformują administrację. Piotr Walesiak , XV Forum Teleinformatyki, wrzesień 2009

Od monopolu do ekosystemu o tym jak usługi transformują administrację. Piotr Walesiak <pwalesiak@ivmx.pl>, XV Forum Teleinformatyki, wrzesień 2009 Od monopolu do ekosystemu o tym jak usługi transformują administrację Piotr Walesiak , XV Forum Teleinformatyki, wrzesień 2009 O CZYM MÓWIMY? USŁUGI I PODEJŚCIE USŁUGOWE Usługi biznesowe

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Ulicki Dyrektor Biura Informatyki i Telekomunikacji Centrali KRUS

dr Mariusz Ulicki Dyrektor Biura Informatyki i Telekomunikacji Centrali KRUS Kasa Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego jako e-urząd zorientowany usługowo dr Mariusz Ulicki Dyrektor Biura Informatyki i Telekomunikacji Centrali KRUS 1 Cel prezentacji Celem prezentacji jest przedstawienie

Bardziej szczegółowo

Raport oceny kompetencji

Raport oceny kompetencji Symulacje oceniające kompetencje Raport oceny kompetencji Rut Paweł 08-01-2015 Kompetencje sprzedażowe dla efactor Sp. z o.o. Dane osobowe Rut Paweł CEO pawel.rut@efactor.pl more-than-manager.com 2 z 13

Bardziej szczegółowo

Od ERP do ERP czasu rzeczywistego

Od ERP do ERP czasu rzeczywistego Przemysław Polak Od ERP do ERP czasu rzeczywistego SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE ZARZĄDZANIE PRODUKCJĄ Wrocław, 19 listopada 2009 r. Kierunki rozwoju systemów informatycznych zarządzania rozszerzenie

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie Procesami Biznesowymi

Zarządzanie Procesami Biznesowymi Zarządzanie Procesami Biznesowymi Witold Staniszkis Witold.Staniszkis@rodan.pl Witold Staniszkis Sejmik Młodych Informatyków, Poznań 24.09.2014 1 Treść wykładu Trochę historii dziedziny ZPB Podstawowe

Bardziej szczegółowo

DEBT COLLECTION OPTIMIZATION

DEBT COLLECTION OPTIMIZATION DATAWALK DEBT COLLECTION OPTIMIZATION Znaczenie szybkiego analizowania rozproszonych danych i testowania dowolnych hipotez w branży windykacyjnej na przykładzie wybranych projektów DataWalk pomaga zwiększyć

Bardziej szczegółowo

Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy

Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business www.comarch.pl Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Tomasz Matysik Kołobrzeg, 19.11.2009

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych

Bardziej szczegółowo

Analityk i współczesna analiza

Analityk i współczesna analiza Analityk i współczesna analiza 1. Motywacje 2. Analitycy w IBM RUP 3. Kompetencje analityka według IIBA BABOK Materiały pomocnicze do wykładu z Modelowania i Analizy Systemów na Wydziale ETI PG. Ich lektura

Bardziej szczegółowo

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki Nazwa pojawiła się na przełomie lat 50-60-tych i przyjęła się na dobre w Europie Jedna z definicji (z Wikipedii): Informatyka dziedzina nauki i techniki

Bardziej szczegółowo

Słowem wstępu. Część rodziny języków XSL. Standard: W3C XSLT razem XPath 1.0 XSLT Trwają prace nad XSLT 3.0

Słowem wstępu. Część rodziny języków XSL. Standard: W3C XSLT razem XPath 1.0 XSLT Trwają prace nad XSLT 3.0 Słowem wstępu Część rodziny języków XSL Standard: W3C XSLT 1.0-1999 razem XPath 1.0 XSLT 2.0-2007 Trwają prace nad XSLT 3.0 Problem Zakładane przez XML usunięcie danych dotyczących prezentacji pociąga

Bardziej szczegółowo

Wdrożenie technologii procesowej IBM BPM w EFL

Wdrożenie technologii procesowej IBM BPM w EFL Wdrożenie technologii procesowej IBM BPM w EFL Marcin Naliwajko Z-ca dyrektora Departamentu Technologii Dominik Lisowski Starszy Architekt Systemów IT Grupy EFL WebSphere Message Broker 2008 r. Wdrożenie

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski

Data Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski Data Mining Wykład 1 Wprowadzenie do Eksploracji Danych Prowadzący Dr inż. Jacek Lewandowski Katedra Genetyki Wydział Biologii i Hodowli Zwierząt Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu ul. Kożuchowska 7,

Bardziej szczegółowo

PROCESOWE MAPY WIEDZY I PRZYKŁAD ICH WYKORZYSTANIA W PRZEMYŚLE ODZIEśOWYM. Krzysztof Kania

PROCESOWE MAPY WIEDZY I PRZYKŁAD ICH WYKORZYSTANIA W PRZEMYŚLE ODZIEśOWYM. Krzysztof Kania PROCESOWE MAPY WIEDZY I PRZYKŁAD ICH WYKORZYSTANIA W PRZEMYŚLE ODZIEśOWYM Krzysztof Kania 1. Wprowadzenie Wiedza ujawnia się w działaniu. Działania oparte na rzetelnej wiedzy, które przynoszą spodziewane

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i analiza systemów informatycznych

Modelowanie i analiza systemów informatycznych Modelowanie i analiza systemów informatycznych MBSE/SysML Wykład 11 SYSMOD Wykorzystane materiały Budapest University of Technology and Economics, Department of Measurement and InformaJon Systems: The

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja produkcji oraz lean w przemyśle wydobywczym. Dr inż. Maria Rosienkiewicz Mgr inż. Joanna Helman

Optymalizacja produkcji oraz lean w przemyśle wydobywczym. Dr inż. Maria Rosienkiewicz Mgr inż. Joanna Helman Optymalizacja produkcji oraz lean w przemyśle wydobywczym Dr inż. Maria Rosienkiewicz Mgr inż. Joanna Helman Agenda 1. Oferta dla przemysłu 2. Oferta w ramach Lean Mining 3. Potencjalne korzyści 4. Kierunki

Bardziej szczegółowo

WSPARCIE PROCESU PROJEKTOWANIA I WDRAśANIA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH POPRZEZ EFEKTYWNE WYKORZYSTANIE WIEDZY ORGANIZACJI. Małgorzata Adamska

WSPARCIE PROCESU PROJEKTOWANIA I WDRAśANIA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH POPRZEZ EFEKTYWNE WYKORZYSTANIE WIEDZY ORGANIZACJI. Małgorzata Adamska WSPARCIE PROCESU PROJEKTOWANIA I WDRAśANIA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH POPRZEZ EFEKTYWNE WYKORZYSTANIE WIEDZY ORGANIZACJI Małgorzata Adamska Wprowadzenie Proces budowy systemu informatycznego (SI) jest procesem

Bardziej szczegółowo

Analityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017

Analityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017 Analityka danych w środowisku Hadoop Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017 Pytania stawiane przez biznes 1 Jaka jest aktualnie sytuacja w firmie? 2 Na czym jeszcze możemy zarobić? Które procesy możemy usprawnić?

Bardziej szczegółowo

Mariusz Nowak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska

Mariusz Nowak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Inteligentne budynki (2) Źródła Loe E. C., Cost of Intelligent Buildings, Intelligent Buildings Conference, Watford, U. K., 1994 Nowak M., Zintegrowane systemy zarządzania inteligentnym budynkiem, Efektywność

Bardziej szczegółowo

Analiza danych i data mining.

Analiza danych i data mining. Analiza danych i data mining. mgr Katarzyna Racka Wykładowca WNEI PWSZ w Płocku Przedsiębiorczy student 2016 15 XI 2016 r. Cel warsztatu Przekazanie wiedzy na temat: analizy i zarządzania danymi (data

Bardziej szczegółowo

Elektroniczna Księga Wieczysta

Elektroniczna Księga Wieczysta Elektroniczna Księga Wieczysta Aspekty wdrażania systemu informatycznego świadczącego usługi drogą elektroniczną Robert Ciurkot Dyrektor Departamentu Konsultingu Grupa Bull Grupa Bull na świecie 50 krajów

Bardziej szczegółowo

Laboratorium z zarządzania procesami biznesowymi

Laboratorium z zarządzania procesami biznesowymi Katedra Informatyki Gospodarczej Szkoła Główna Handlowa Laboratorium z zarządzania procesami biznesowymi dr Andrzej Sobczak Agenda spotkania Kwestie organizacyjne Organizacja zajęć Zaliczenie Programy

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 1 - zarządzanie operacyjne

LABORATORIUM 1 - zarządzanie operacyjne LABORATORIUM 1 - zarządzanie operacyjne Konkurencja a procesy operacyjne W czasie nasilających się procesów globalizacyjnych akcent działań konkurencyjnych przesuwa się z obszaru generowania znakomitych

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

Metadane. Data Maining. - wykład VII. Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006

Metadane. Data Maining. - wykład VII. Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Metadane. Data Maining. - wykład VII Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Plan 1. Metadane 2. Jakość danych 3. Eksploracja danych (Data mining) 4. Sprawy róŝne

Bardziej szczegółowo

Program do obsługi ubezpieczeń minifort

Program do obsługi ubezpieczeń minifort Program do obsługi ubezpieczeń minifort Dokumentacja uŝytkownika Akwizycja wznowień polis Kraków, grudzień 2008r. Akwizycja Jedną z podstawowych funkcji programu ubezpieczeń majątkowych są funkcje wspomagające

Bardziej szczegółowo

dr inż. Maciej Kiewra Prezentacja wygłoszona na konferencji BI vs Big Data podczas Kongresu GigaCon Warszawa, 16.04.2014 r.

dr inż. Maciej Kiewra Prezentacja wygłoszona na konferencji BI vs Big Data podczas Kongresu GigaCon Warszawa, 16.04.2014 r. dr inż. Maciej Kiewra Prezentacja wygłoszona na konferencji BI vs Big Data podczas Kongresu GigaCon Warszawa, 16.04.2014 r. Big Data w praktyce, z perspektywy konsultanta Business Intelligence Parę słów

Bardziej szczegółowo

Systemy ekspertowe. System ekspertowy wspomagający wybór zestawu komputerowego w oparciu o ontologie i system wnioskujący RacerPro

Systemy ekspertowe. System ekspertowy wspomagający wybór zestawu komputerowego w oparciu o ontologie i system wnioskujący RacerPro Systemy ekspertowe System ekspertowy wspomagający wybór zestawu komputerowego w oparciu o ontologie i system wnioskujący RacerPro Autorzy: 1 Wstęp Wybór zestawu komputerowego, ze względu na istnienie wielu

Bardziej szczegółowo

Monika Sitarska Akademia Ekonomiczna im. O. Langego we Wrocławiu Katedra InŜynierii Systemów Informatycznych Zarządzania msitarska@bsd..ae.wroc.

Monika Sitarska Akademia Ekonomiczna im. O. Langego we Wrocławiu Katedra InŜynierii Systemów Informatycznych Zarządzania msitarska@bsd..ae.wroc. ARCHITEKTURA I FUNKCJE APLIKACJI WORKFLOW ZGODNIE ZE STANDARDAMI KOALICJI WFMC (WORKFLOW MANAGEMENT COALITION) Streszczenie Monika Sitarska Akademia Ekonomiczna im. O. Langego we Wrocławiu Katedra InŜynierii

Bardziej szczegółowo

SYSTEM MIESZANIA CEMENTU MULTICOR PRODUKCJA JUST-IN-TIME

SYSTEM MIESZANIA CEMENTU MULTICOR PRODUKCJA JUST-IN-TIME SYSTEM MIESZANIA CEMENTU MULTICOR PRODUKCJA JUST-IN-TIME ZrównowaŜona produkcja cementu przy wykorzystaniu kompozytów cementu: Kierunki zmian i korzyści z produkcji cementu MoŜemy wyróŝnić główne czynniki

Bardziej szczegółowo

Matryca efektów kształcenia dla programu studiów podyplomowych ZARZĄDZANIE I SYSTEMY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Matryca efektów kształcenia dla programu studiów podyplomowych ZARZĄDZANIE I SYSTEMY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ Podstawy firmą Marketingowe aspekty jakością Podstawy prawa gospodarczego w SZJ Zarządzanie Jakością (TQM) Zarządzanie logistyczne w SZJ Wymagania norm ISO serii 9000 Dokumentacja w SZJ Metody i Techniki

Bardziej szczegółowo

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Dr inż. Jacek WARCHULSKI Dr inż. Marcin WARCHULSKI Mgr inż. Witold BUŻANTOWICZ Wojskowa Akademia Techniczna SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Streszczenie: W referacie przedstawiono możliwości

Bardziej szczegółowo

CRM. Relacje z klientami.

CRM. Relacje z klientami. CRM. Relacje z klientami. Autor: Jill Dyche Książka przeznaczona jest dla wielu czytelników -- od menedżerów do użytkowników Część 1. skierowana jest do kadry zarządzającej, menedżerów projektów oraz ludzi

Bardziej szczegółowo

Sybase Professional Services

Sybase Professional Services Sybase Professional Services Zarządzanie Portfelem Aplikacji Marek Ryński Sybase Polska Dyrektor Zarządzający, DRB Legionowo, 09.2008 W gąszczu IT czyli za co ja mam płacić? (problem) Złożoność technologii

Bardziej szczegółowo

Program do obsługi ubezpieczeń minifort

Program do obsługi ubezpieczeń minifort Program do obsługi ubezpieczeń minifort Dokumentacja uŝytkownika Zarządzanie kontaktami - CRM Kraków, grudzień 2008r. Zarządzanie kontaktami - CRM W kaŝdej Agencji ubezpieczeniowej, obsługującej klientów

Bardziej szczegółowo

STUDIA I MONOGRAFIE NR

STUDIA I MONOGRAFIE NR STUDIA I MONOGRAFIE NR 21 WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII WIEDZY Redakcja naukowa: Andrzej Cader Jacek M. Żurada Krzysztof Przybyszewski Łódź 2008 3 SPIS TREŚCI WPROWADZENIE 7 SYSTEMY AGENTOWE W E-LEARNINGU

Bardziej szczegółowo

HumanWork - Produkt, który spełnia Twoje oczekiwania

HumanWork - Produkt, który spełnia Twoje oczekiwania HumanWork - Produkt, który spełnia Twoje oczekiwania Właśnie tak pracuję. Wykonuję zadania. HumanWORK włącza je w procesy przepływu pracy i obiegu dokumentów. Planuję zadania. HumanWORK przekazuje je we

Bardziej szczegółowo

HURTOWNIA DANYCH O PROCESACH JAKO RÓDŁO WIEDZY W SYSTEMACH BUSINESS PROCESS INTELLIGENCE

HURTOWNIA DANYCH O PROCESACH JAKO RÓDŁO WIEDZY W SYSTEMACH BUSINESS PROCESS INTELLIGENCE HURTOWNIA DANYCH O PROCESACH JAKO RÓDŁO WIEDZY W SYSTEMACH BUSINESS PROCESS INTELLIGENCE JERZY GOŁUCHOWSKI KRZYSZTOF KANIA Akademia Ekonomiczna w Katowicach Streszczenie. W artykule przedstawiono zagadnienia

Bardziej szczegółowo

Inwestycje w kapitał ludzki jako czynnik przyśpieszenia rozwoju gospodarczego gmin. dr hab. Przemysław Kulawczuk

Inwestycje w kapitał ludzki jako czynnik przyśpieszenia rozwoju gospodarczego gmin. dr hab. Przemysław Kulawczuk Inwestycje w kapitał ludzki jako czynnik przyśpieszenia rozwoju gospodarczego gmin dr hab. Przemysław Kulawczuk 1 2 ścieŝki inwestycji w kapitał ludzki w gminach 1. Inwestowanie w menedŝerów rozwoju lokalnego

Bardziej szczegółowo

Modernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego

Modernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego Modernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego Wicedyrektor Biura Kadr i Szkolenia Centrali KRUS 1 Projekty Komponentu A Poakcesyjnego Programu Wsparcia

Bardziej szczegółowo

Trochę się zmieniło, Model biznesowy Architektura Społeczna w EA Inteligentne aplikacje System EVERPROGRESS Główne funkcje systemu Osobisty asystent

Trochę się zmieniło, Model biznesowy Architektura Społeczna w EA Inteligentne aplikacje System EVERPROGRESS Główne funkcje systemu Osobisty asystent Trochę się zmieniło, Model biznesowy Architektura Społeczna w EA Inteligentne aplikacje System EVERPROGRESS Główne funkcje systemu Osobisty asystent więcej niż prosta aplikacja Cechy niefunkcjonalne systemu

Bardziej szczegółowo

STRATEGICZNE ZARZĄDZANIE KOSZTAMI

STRATEGICZNE ZARZĄDZANIE KOSZTAMI STRATEGICZNE ZARZĄDZANIE KOSZTAMI dr Marek Masztalerz Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 2011 EKONOMICZNY CYKL śycia PRODUKTU 1 KOSZTY CYKLU śycia PRODUKTU OKRES PRZEDRYNKOWY OKRES RYNKOWY OKRES POSTRYNKOWY

Bardziej szczegółowo

Nowości oraz trendy w obszarze BPM nurty i kierunki rozwoju. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów

Nowości oraz trendy w obszarze BPM nurty i kierunki rozwoju. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Nowości oraz trendy w obszarze BPM nurty i kierunki rozwoju Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów O mnie qod 1991 roku w branży IT i zarządzania jako analityk projektant rozwiązań qod

Bardziej szczegółowo

Roman Mocek Zabrze 01.09.2007 Opracowanie zbiorcze ze źródeł Scholaris i CKE

Roman Mocek Zabrze 01.09.2007 Opracowanie zbiorcze ze źródeł Scholaris i CKE Różnice między podstawą programową z przedmiotu Technologia informacyjna", a standardami wymagań będącymi podstawą przeprowadzania egzaminu maturalnego z przedmiotu Informatyka" I.WIADOMOŚCI I ROZUMIENIE

Bardziej szczegółowo

Społecznie odpowiedzialne zarządzanie w organizacjach publicznych. Teza cele konstrukcja realizacja

Społecznie odpowiedzialne zarządzanie w organizacjach publicznych. Teza cele konstrukcja realizacja Dr Grzegorz Baran, Instytut Spraw Publicznych UJ Społecznie odpowiedzialne zarządzanie w organizacjach publicznych Teza cele konstrukcja realizacja Teza Zakorzenienie modelu działania organizacji publicznej

Bardziej szczegółowo

Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Krakowie 1

Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Krakowie 1 Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Krakowie 1 Egzamin maturalny Egzamin maturalny, zastąpi dotychczasowy egzamin dojrzałości, czyli tzw. starą maturę i przeprowadzany będzie: od roku 2005 dla absolwentów

Bardziej szczegółowo

NOWE STUDIA PODYPLOMOWE REALIZOWANE WSPÓLNIE PRZEZ WARSZAWSKĄ SZKOŁĘ ZARZĄDZANIA SZKOŁĘ WYŻSZĄ WSPOŁNIE Z FIRMĄ GOWORK.PL

NOWE STUDIA PODYPLOMOWE REALIZOWANE WSPÓLNIE PRZEZ WARSZAWSKĄ SZKOŁĘ ZARZĄDZANIA SZKOŁĘ WYŻSZĄ WSPOŁNIE Z FIRMĄ GOWORK.PL NOWE STUDIA PODYPLOMOWE REALIZOWANE WSPÓLNIE PRZEZ WARSZAWSKĄ SZKOŁĘ ZARZĄDZANIA SZKOŁĘ WYŻSZĄ WSPOŁNIE Z FIRMĄ GOWORK.PL Podyplomowe Studia ZARZĄDZANIE SYSTEMAMI BAZ DANYCH Celem studiów jest przekazanie

Bardziej szczegółowo