Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje

Transcription

1 Univerza v Mariboru Fakulteta za organizacijske vede Smer: Informatika v organizaciji in managementu Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje Mentor: red. prof. dr. Vladislav Rajkovič Kandidat: Primož Accetto Kranj, december 2006

2 Zahvala Zahvaljujem se mentorju red. prof. dr. Vladislavu Rajkoviču za strokovno pomoč in nasvete pri izdelavi tega diplomskega dela. Zahvaljujem se tudi lektorici Katji Pečaver, ki je lektorirala mojo diplomsko nalogo. Prav tako se zahvaljujem svoji družini, ki mi je omogočila nemoten študij, me pri tem podpirala, nudila moralno podporo in mi tudi pri izdelavi tega diplomskega dela vedno stala ob strani.

3 Povzetek Predstavljeno diplomsko delo obravnava problematiko vrednotenja uvedbe nove najprimernejše mobilne storitve za mobilne operaterje. Odločitveno problematiko smo reševali s pomočjo računalniško podprtega modela večparametrskega odločanja. Za izgradnjo odločitvenega drevesa kot tudi za prikaz končne ocene smo uporabili program DEXi, ki poleg naštetega odločevalcu omogoča ocenjevanje na kvalitativen način. Za transparentnost končne ocene je predstavljena še analiza rezultatov s pomočjo programa VREDANA, ki omogoča grafičen prikaz na zvezen način in je na ta način sposobna prikazati razlike vrednotenja znotraj istega razreda. Ocenjujemo, da je opisana metoda v obravnavanem primeru primerna, saj odločevalcu omogoča sistematičen in transparenten način odločanja, res pa je, da kljub temu od odločevalca zahteva dobro poznavanje in razumevanje odločitvenega problema. Ključne besede: mobilno poslovanje, mobilne storitve, sistemi za podporo odločanju, ekspertni sistemi, odločanje, večparametrsko odločanje, večparametrski odločitveni model, DEXi, VREDANA. Abstract This paper work discusses the problem about evaluating new, most suitable mobile service for production, from mobile operators point of view. We approach to solve the decision problem with the computer based multi-attribute decision making model. The program DEXi was used to build a model of a decision tree as well as for graphical review the final evaluation. DEXi also allows decision maker to use qualitative values for evaluating an attribute. To raise the transparency of the evaluating model, we used the program called VREDANA, which is able to present evaluation results in a linear graphical view. In this way we can point out the differences, which may exist in the same discreet class. Finally the "what-if" analyze was presented, where we wanted to show, how the change of values of few parameters can affect to final judgment. We are thinking that described method is appropriate for helping solve problems like that, but we must say, that high level of knowledge and understanding the decision problem is very much expected from a decision maker. Keywords Mobile commerce, mobile services, decision support systems, expert systems, multiattribute decision, multi-attribute decision making model, DEXi, VREDANA

4 Kazalo vsebine: 1 Uvod Predstavitev problema... 6 Predstavitev okolja Predpostavke in omejitve... 8 Metode dela Mobilno poslovanje Kaj je mobilno poslovanje? Zakaj uvajati mobilno poslovanje? Kako izvajati mobilno poslovanje? Mobilne storitve Razmere v Sloveniji Prednosti mobilnih storitev Delitev mobilnih storitev Govorne storitve Podatkovne storitve Sporočilne storitve Zlivanje storitev Drugi primeri delitve mobilnih storitev Sklepna misel o delitvi mobilnih storitev Sistemi za podporo odločanju Ekspertni sistemi Zgradba ekspertnih sistemov Odločanje Večparametrsko odločanje Faze odločitvenega procesa Identifikacija problema Identifikacija kriterijev Spisek kriterijev Strukturiranje kriterijev Merske lestvice Definicija funkcij koristnosti Opis variant Vrednotenje in analiza variant Kaj-če analiza DEX in DEXi Vredana Analiza ocenjevalnega modela Zaključek Možnosti nadaljnega razvoja... 73

5 14 Literatura in viri Literatura Viri Priloge Slovar izrazov Kazalo slik Kazalo tabel Evalvacijski model vrednotenja nove mobilne storitve...85

6 1 Uvod Sodobne informacijske in komunikacijske tehnologije (IKT) pomembno zaznamujejo današnjo informacijsko družbo in povečujejo človekove miselne sposobnosti. Pomen IKT ustvarja vse večji pomen pri ustvarjanju strateške prednosti podjetij kakor tudi javnih in neprofitnih organizacij. Prav tako pa tudi znanje, ki ga znamo upravljati in pravilno uporabiti, ustvarja veliko konkurenčno prednost podjetij in posameznikov (Pivec, Rajkovič, 1999). Tehnologije upravljanja z znanjem vključujejo katerokoli tehnologijo, s katero si lahko pomagamo pri delu z znanjem. Sam izraz upravljanje z znanjem pomeni proces vzajemnega povezovanja med metodami in tehnikami obdelovanja podatkov z informacijsko in komunikacijsko tehnologijo na eni in ustvarjalnimi sposobnostmi človeka na drugi strani (Krapež, Rajkovič, 2003). Eno izmed metod predstavljajo tudi sistemi za podporo odločanju in ekspertni sistemi, ki temeljijo na metodah umetne inteligence. Sistemi za podporo odločanju so računalniški informacijski sistemi, katerih namen je nuditi odločilno pomoč vsem, ki sodelujejo v procesu odločanja na vseh organizacijskih ravneh (Blackmond Laskey, 2006). Odločevalcu oziroma odločitveni skupini pomagajo na sistematičen, organiziran in čim bolj enostaven način priti do kakovostne odločitve. V diplomskem delu obravnavamo problematiko evaluacije nove storitve za mobilne operaterje s pomočjo uporabe sistema za podporo odločanju, ki temelji na večparametrskem odločanju. 1.1 Predstavitev problema Prvotni namen in cilj operaterjev mobilne telefonije je bil zagotoviti čimboljšo in čimbolj neodvisno možnost govornega sporazumevanja dveh poljubno oddaljenih sogovornikov. To pa je danes že zgodovina. Pospešen razvoj tehnologije je tudi na področju mobilne telefonije omogočil udejanjanje novih rešitev, ki uporabniku omogočajo vedno večjo prilagodljivost, dosegljivost, dostop do raznih informacij in nenazadnje tudi način zabave. Razvoj mobilnih terminalov je v tem trenutku še vedno v pospešeni rasti in ni več osredotočen le na govorno komunikacijo. Lahko bi dejali, da so moderni mobilni terminali postali pravzaprav mobilni multimedijski sporočilno-zabavni aparati, ki so kot taki dostopni izjemno širokemu krogu uporabnikov. Ravno zaradi tako zmogljivih aparatov, so zahteve uporabnikov po njihovi vse večji funkcionalni izkoriščanosti vse večje. V ta namen morajo mobilni operaterji na trgu nastopati kot ponudniki storitev in s tem zagotavljati izvajanje storitev, ki so na tem tržišču najbolj iskane. Pri tem se ponudniki storitev srečujejo z množico rešitev, od katerih so ene bolj druge manj primerne, njihova naloga pa se je pravilno odločiti. Proces odločanja je del managementa. V ožjem pomenu vključuje tri podprocese: opredeljevanje problema, iskanje možnih rešitev problema, izbiranje najprimernejše rešitve problema. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 6 od 93

7 Rezultat oziroma izložek procesa odločanja je sprejeta odločitev, vložek pa so informacije (Gričar, 2002). Cilj diplomskega dela je predstaviti večparametrski odločitveni model kot pomoč pri ocenjevanju izbora najprimernejše storitve za mobilne operaterje - ponudnike storitev. Model smo izvedli s pomočjo programa za podporo odločanju DEXi, ki omogoča modeliranje ekspertnega znanja s pomočjo računalnika. Diplomsko delo je vsebinsko združeno v treh sklopih. V uvodnem delu smo predstavili okolje, v katerem smo reševali problem, navedli smo predpostavke in omejitve ter metode dela, ki smo jih pri tem uporabili. Osrednji del je smiselno razdeljen na tri dele. Najprej smo bralca skušali seznaniti z mobilnim poslovanjem in mobilnimi storitvami ter trenutnim načinom obravnave s strani stroke. Posebno pozornost smo posvetili delitvi mobilnih storitev, pridali pa smo še lastno razmišljanje s tega področja. V nadaljevanju smo predstavili sisteme za podporo odločanju in ekspertne sisteme in opisali, kako smo se s pomočjo teh tehnologij lotili obravnavane problematike. Na koncu osrednjega dela pa smo predstavili večparametrski odločitveni model izbire najprimernejše mobilne storitve za mobilne operaterje kot rešitev obravnavane problematike. V zaključnem delu smo kritično analizirali rezultate odločitvenega postopka. Izvedli smo alternativno rešitev s "kaj-če" metodo in na koncu model analizirali še s "SWOT" (stran 69) analizo. 1.2 Predstavitev okolja Družba Mobitel d.d. je v Sloveniji dobro poznano podjetje, saj je bil prvi in je danes tudi največji operater mobilne telefonije na tem prostoru. Podjetje je tehnološko napredno in se mora zaradi zahtev uporabnikov in splošnega razvoja mobilne telefonije neprestano ukvarjati z razvojem in uveljavljanjem novih tehnologij in storitev. Mobitel ima lastno telekomunikacijsko infrastrukturo, ki jo daje v uporabo tudi drugim ponudnikom mobilne telefonije. Uporabniki lahko gostujejo v več kot 230 državah sveta. V lastnem omrežju pa ponuja vrsto informacijskih, zabavnih in poslovnih storitev, za uporabo katerih nudi tudi ustrezno opremo in podporo. Mobitel je leta 1991 kot družbo z omejeno odgovornostjo ustanovilo podjetje PTT Ljubljana, leta 1992 pa se je preoblikoval v delniško družbo. Leta 1994 se je PTT razdelil na Pošto Slovenije in Telekom, ki je nato postal 100-odstotni lastnik podjetja. Prvi mejnik je leto 1991, ki predstavlja začetek analogne (NMT) telefonije v Sloveniji in na Hrvaškem. Leta 1995 sledi razvoj digitalne (GSM) telefonije in leto kasneje velika rast števila uporabnikov in storitev kakor tudi pokritosti prebivalstva s signalom, ki je leta 1996 dosegla 40 odstotkov. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 7 od 93

8 Danes nudi že več kot 99-odstotno pokritost prebivalstva in ima večinski tržni delež, ki si ga trenutno deli še z enim ponudnikom storitev in se v tem pogledu lahko primerja z drugimi državami, ne le v evropskem, temveč tudi v svetovnem merilu. Podjetje se tega zaveda in v upanju ohranjanja take pozicije neprestano razvija nove storitve in tehnologije, v katere vlaga predvsem domače znanje in sredstva, pogosto pa vključuje tudi znanje, izkušnje in kakovosti drugih, svetovno priznanih proizvajalcev (Mobitel, 2006). 1.3 Predpostavke in omejitve Za merjenje oziroma ocenjevanje uvedbe nove storitve v mobilni telefoniji, bomo uporabili večparametrski odločitveni model. Povedati moramo, da smo gradili model na predpostavki, da gre za izbor že izdelane aplikacijske rešitve in ne za izbor ponudnika rešitve po meri. Poudariti moramo, da si ponujene kot tudi iskane storitve niso enakovredne, ampak so v grobem pogledu razdeljene v štiri smiselne razrede: govorne storitve, podatkovne storitve, sporočilne storitve, zlite storitve. Čeprav so si kriteriji naštetih razredov precej podobni, so si uteži posameznih atributov lahko zelo različne, zato predstavljen model ni univerzalen. S predstavljenim diplomskim delom se bomo osredotočili na sporočilne storitve in predstavili model, katero storitev izbrati med tekmeci. Gre pravzaprav za hevrističen pristop iskanja najugodnejše rešitve, saj se tu ne nahajamo na področju popolne gotovosti, ampak so nekateri zaključki pri vrednotenju kriterijev posledica analiz iz preteklosti. 1.4 Metode dela Za izdelavo diplomskega dela smo najprej sistematično poiskali in proučili domačo in tujo strokovno literaturo iz obravnavanega področja, to so predvsem sistemi za podporo odločanju, pa tudi literaturo, ki obravnava mobilne storitve in njihovo delitev. Pregledali smo tudi dela z vsebinskega področja obravnavanih večparametrskih odločitvenih modelov. Pri izdelavi smo uporabili lastno znanje, pridobljeno med študijem, predvsem s področij sistemov za podporo odločanju, elektronskega poslovanja in metod in tehnik projektnega dela, večkrat pa smo se naslonili tudi na že pridobljene profesionalne izkušnje. Pri gradnji baze znanja odločitvenega modela smo si pomagali tudi z razgovori z eksperti z vsebinskih področij vodenja projektov, trženja storitev in tehničnih služb. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 8 od 93

9 Za izdelavo večparametrskega odločitvenega modela za merjenje oziroma ocenjevanje uvedbe nove storitve v mobilni telefoniji smo uporabili program DEXi, ki sloni na metodologiji DEX. Program je bil razvit v okviru programa RO - računalniško opismenjevanje Ministrstva za šolstvo in šport v sodelovanju med Univerzo v Mariboru, Fakulteto za organizacijske vede in Institutom Jožef Stefan, Ljubljana. Osnova je večparametrsko odločanje, kjer variante razgradimo na posamezne parametre (atribute, spremenljivke, kriterije) in jih ločeno ocenimo glede na vsak parameter. Končno oceno variante pa smo dobili s postopkom združevanja. Tako izpeljana vrednost je bila osnova za izbor najustreznejše variante. Zanimivost te metodologije je predvsem kvalitativno vrednotenje, kar pomeni, da je zaloga vrednosti kriterijev lahko podana opisno in je ocenjevanje zavoljo tega preglednejše. Vrednotenje kriterijev v predstavljenem diplomskem delu smo izvedli v naraščajočem vrstnem redu. To pomeni, da so si opisane zaloge vrednosti posameznega kriterija sledile od najmanj zaželene proti najbolj zaželeni. Za izgradnjo odločitvenega modela nam je bila v veliko pomoč že vgrajena funkcionalnost funkcij koristnosti, ki smo jih lahko določili neposredno, določajo pa medsebojni vpliv kriterijev glede na vrednost nadrednega kriterija. Poudariti pa moramo, da se DEXi kljub vsemu naslanja na uporabnikovo znanje o problemu in razumevanju problemskega stanja, ne glede na to, na katerem področju gradimo bazo znanja in odločitveni model. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 9 od 93

10 2 Mobilno poslovanje Mobilno poslovanje je v domači literaturi pogosto znano tudi kot: m-poslovanje, mobilno poslovanje, mobilno elektronsko poslovanje ali brezžično elektronsko poslovanje. V angleški literaturi pa je ta dejavnost najpogosteje imenovana m- Business in m-commerce. Razmerje med pojmoma je enako kot razmerje med "e-business" in "e-commerce". E-Commerce predstavlja samo prodajanje in kupovanje izdelkov in storitev preko interneta. E-Business pa predstavlja širše področje, ki združuje vse tehnologije, rešitve, poslovne procese, ki organizacijam omogočajo "e-commerce". Glede na opis bi pojma v slovenščino prevedli kot e-trgovanje in e-poslovanje. Podobno predstavlja "m-commerce" poslovne transakcije, ki jih uporabniki lahko uporabljajo kjerkoli. "M-Business" pa predstavlja rešitve in infrastrukturo, ki omogoča izvajanje poslovnih transakcij. V slovenščini jih lahko poimenujemo kot m-trgovanje in m- poslovanje. V prispodobi bi lahko m-trgovanje predstavili kot fasado, m-poslovanje pa vse ostalo, ki je za njo in jo drži pokonci. Vendar se v zadnjem času po Evropi kot tudi v Sloveniji uporabljata le pojma e-poslovanje za "e-commerce" in m- poslovanje za "m-commerce", ki pokrivata najširše področje in vključujeta tudi m- trgovanje (Hribar, 2003). 2.1 Kaj je mobilno poslovanje? Mobilno poslovanje je v ideji pravzaprav zelo podobno vsem drugim vrstam poslovanja, le medij je drugačen. Če zadevo grobo poenostavimo, lahko rečemo, da za mobilno poslovanje potrebujemo mobilne terminale, mobilna, brezžična omrežja in mobilne storitve. Je povsem nov način poslovanja, ki pa se vedno bolj uveljavlja. Enotna definicija mobilnega poslovanja v tem trenutku še ne obstaja, resnici na ljubo pa moramo priznati, da jo je spričo najnaprednejših tehnologij in možnosti izredno težko podati. Naj predstavimo nekaj trditev, kako mobilno poslovanje vidijo različni strokovnjaki s tega področja: "Internet + Wireless + E-Business = M-Business" (Kalakota in Robinson, 2002, Hribar 2003). Mobilno poslovanje je vsaka transakcija z denarno vrednostjo, ki je izvedena preko mobilnega omrežja (Durlacher Research, 1999, Hribar 2003). Vsaka transakcija, povezana s proizvodi ali storitvami, ki jo opravi kupec ali prodajalec z uporabo mobilnega telefona ali dlančnika preko mobilnega omrežja v internet, je mobilno poslovanje (McGuire, 2001, Hribar 2003). Mobilno poslovanje predstavlja nove poslovne modele, ki jih omogočajo široko razvite mobilne brezžične tehnologije in naprave ter z mobilnostjo povezan način dela in življenja večine ljudi (Gartner Group, 2000, Hribar 2003) Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 10 od 93

11 Forester opredeljuje mobilno poslovanje kot: "Uporabo mobilnih ročnih naprav za komunikacijo, medsebojno povezovanje in transakcije preko hitrih, ves čas v internet povezanih povezav" (Žohar in drugi, 1999, Hribar 2003). Keen in Mackintosh opredeljujeta mobilno poslovanje: "Razširjeno elektronsko poslovanje z brezžičnimi telekomunikacijami in mobilnimi napravami ter poslovanje, razširjeno iz statične lokacije v kjerkoli, kadarkoli in kdorkoli sistem (Keen, Mackintosh, 2001, Carlson, Walden, 2002, Hribar 2003). Mobilno poslovanje imenujemo zato, ker uporabnik mobilnih storitev ni vezan na določen kraj in čas v katerem lahko uporablja mobilne storitve, ampak je pri poslovanju bolj svoboden in neodvisen (Gartner Group, 2000, Hribar 2003). Mobilno poslovanje je ena od najnovejših oblik elektronskega poslovanja. Mobilno poslovanje pomeni, da so ljudje pri poslovanju mobilni in pri tem uporabljajo najsodobnejšo informacijsko in komunikacijsko tehnologijo. Mobilnost pomeni popolnoma prenosljiv dostop v realnem času do istih informacij in storitev, ki so bile še pred kratkim dostopne samo z osebnega računalnika (Kalakota in Robinson, 2002, Hribar 2003). Mobilno poslovanje so vse tiste aktivnosti, ki jih opravljajo poslovni ljudje v gibanju in pri tem ne uporabljajo namiznih osebnih računalnikov niti omrežja fiksne telefonije (Hawick, James, 2002). Mobilno poslovanje so vse aktivnosti za opravljanje poslovnih transakcij, ki za povezavo izkoriščajo brezžična omrežja s pomočjo brezžičnih oziroma mobilnih naprav (Tarasewich et al, 2002). Mobilno poslovanje je v nasprotju s klasičnim poslovanjem in s klasičnimi akademskimi cilji. Kljub temu pa je edinstveno in zelo ustrezno. Razblinja ukalupljenost šolskih primerov managementa, saj so raziskave in študije testnih primerov pokazale, da združuje najboljše primere industrijskih ali obrtnih spretnosti (Horwitch, Burnham, 2004). Mobilno poslovanje omogoča učinkovitejše poslovanje, kadar nismo v pisarni. Omogoča oddaljen nadzor nad posameznimi opravili, kar običajno opravimo z računalnikom v pisarni, komunikacijo z ljudmi z oddaljenih lokacij, delo s podatki, ki so na razpolago le v pisarni, ne glede na lokacijo, kjer se trenutno nahajamo. Glavna prednost mobilnega poslovanja pa je, da omogoča delo od kjerkoli in kadarkoli s pomočjo mobilnega telefona in brezžičnih tehnologij (Scottish Enterprise, 2005). Mobilno poslovanje omogoča elektronsko poslovanje na mobilnih napravah kadarkoli, kjerkoli in kakorkoli (Ondrus, 2004). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 11 od 93

12 Mobilno poslovanje vključuje sisteme, ki omogočajo poslovno funkcionalnost in dostavo vsebin in transakcij na mobilne naprave (Nath et al, 2006). Mobilno poslovanje lahko razumemo kot uporabo mobilnih informacijskih tehnologij, vključujoč brezžični internet za organizacijo, komunikacijo in koordinacijo vodstva podjetja (Scornavacca et al, 2004). Mobilno poslovanje je nova različica elektronskega poslovanja. Osredotočeno je na komunikacijsko industrijo prihodnjih let. Operaterjem telekomunikacij omogoča vstop na področje elektronskega poslovanja, medtem ko se lahko osredotočajo na dodano vrednost storitev. To pa povzroča hud konkurenčen boj med dodano vrednostjo telekomovih storitev in elektronskega poslovanja (RocSearch, 2004). 2.2 Zakaj uvajati mobilno poslovanje? Poslovanje oziroma način poslovanja se skladno z razvojem novih tehnologij, neprestano spreminja in pri tem skuša čimbolj izkoriščati napredne tehnološke kanale. "Papirnati" način poslovanja je danes prepočasen, vedno dražji in premalo transparenten, zato se v sodobnih družbah vedno bolj opušča. V takih družbah se je že pred časom uveljavil elektronski način poslovanja. Elektronsko poslovanje je potreba, ki je prisotna že od začetka razvoja prvih računalnikov. Z razvojem zmogljivejših računalnikov in omrežij se je ta potreba stopnjevala in prerasla v nujnost. Elektronsko poslovanje omogoča računalniško podprto pisarniško poslovanje na področju ravnanja z dokumenti in z njimi povezanimi osebami ter opravili. Kljub svoji naprednosti in izrabi novejših tehnologij, pa so se tudi v elektronskem poslovanju pričele kazati pomanjkljivosti. Res je elektronski način poslovanja v primerjavi z zastarelim papirnatim načinom bistveno hitrejši in cenejši, kljub temu pa ostaja dejstvo, da je tak način poslovanja pogojen s fizično lokacijo terminala, ki ga omogoča. To pa danes ni vedno dovolj dobro, saj uporabnik ne more priti v vsakem trenutku do ključnih informacij, ki jih v določenem trenutku potrebuje. Osebni računalniki, preko katerih se internet največ uporablja, zaradi svoje nemobilnosti ne zadovoljujejo več potreb sodobnega človeka, saj mora biti informacija dostopna kjerkoli in kadarkoli. S hitrim razvojem in razširitvijo mobilne telefonije se je kot odgovor na te zahteve na trgu pojavilo mobilno poslovanje. Mobilno poslovanje temelji na internetu, saj uporablja enako osnovo za poslovanje, vendar pa je potrebno upoštevati razlike med uporabo osebnega računalnika in mobilnega telefona. Prva razlika je ta, da je mobilni telefon veliko bolj osebna naprava kot osebni računalnik. Mobilni telefon v večini primerov uporablja samo en uporabnik in ta ga bo imel s seboj kamorkoli bo šel. Sporočila lahko uporabnik prejme kadarkoli in ni vezan več na določen kraj, kjer se nahaja njegov osebni računalnik. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 12 od 93

13 Seveda pa je rast mobilnega poslovanja odvisna od številnih udeležencev na trgu in od njihovega povezovanja. Glavni udeleženci na trgu mobilnih storitev so poleg uporabnikov še mobilni operaterji, izdelovalci mobilnih terminalov, ponudniki finančnih storitev, razvijalci aplikacij, ponudniki brezžičnih aplikacij in ponudniki drugih storitev (svetovalci). Na trg pa poleg potrošnikov vplivata tudi vlada in zakonodaja. Mobilno poslovanje se deli na več različnih delov (slika 1): na mobilno trgovanje, mobilne informacijske storitve, mobilne storitve, mobilne komunikacije, mobilno zabavo in mobilno pisarno. Slika 1: Delitev mobilnega poslovanja (Čarman, 2002) Mobilno poslovanje pomeni poslovanje ne glede na to kje, kdaj in v kakšnem položaju je uporabnik. Mobilno poslovanje povezuje komunikacijsko in informacijsko tehnologijo. Komunikacijska tehnologija zajema predvsem mobilno telefonijo in zemeljsko infrastrukturo, ki služi za povezavo v internet. Informacijska tehnologija pa združuje strojno in programsko opremo za mobilno poslovanje. Mobilno poslovanje ne zajema samo prenosa podatkov ampak združuje tudi storitve in rešitve, kot so elektronska pošta, brskanje po internetu, mobilno bančništvo, mobilno nakupovanje oziroma naročanje, pri katerih ni pomembna samo količina prenesenih podatkov, ampak predvsem vsebina in vrednost, ki jo predstavlja uporabniku. Je poslovanje z uporabo najnovejše informacijske in mobilnotelekomunikacijske tehnologije od kjerkoli in kadarkoli. Poslovne transakcije se izvajajo preko mobilnih omrežij v celoti ali vsaj delno. Uporabniki pri poslovanju uporabljajo mobilni terminal, s katerim se povezujejo do storitev mobilnega poslovanja, ki se nahajajo nekje na internetu (Hribar 2003). 2.3 Kako izvajati mobilno poslovanje Prenos podatkov lahko poteka preko žic ali pa brezžično (Gradišar, Resinovič 1994). Prvi zametki brezžičnih povezav segajo v začetek 20. stoletja z razvojem mikrovalovnih povezav. Mikrovalovni prenosi obratujejo z mikrovalovnimi frekvencami. Uporabljajo se lahko le na relativno majhnih razdaljah in so dokaj občutljivi na atmosferske motnje. Satelitski prenos omogočajo geostacionarni sateliti kilometrov visoko. S teh Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 13 od 93

14 višin lahko pokrivajo sateliti velik del zemeljske površine. Komunikacijska sposobnost satelitov je zelo velika in znaša istočasnih telefonskih linij, ali 200 televizijskih kanalov. Problem pri satelitskih komunikacijah je omejeno število satelitov. Število je omejeno zaradi tega, ker bi se sicer satelitski signali med seboj mešali in bi prišlo do motenj (Gradišar, Resinovič 1994). Razvoj telekomunikacij pa se ni ustavil in se še vedno pospešeno razvija. Digitalizacija telekomunikacijskih omrežij je poleg prenosa govora začela omogočati tudi prenos podatkov, kar je bilo ključno za razvoj mobilnega poslovanja. Slika 2 prikazuje razvoj mobilnih generacij. Mobilni prenos podatkov je bil omogočen z drugo generacijo, ko se je Global System for Mobile Communication (GSM) med letoma 1991 in 1992 razširil po Evropi, k nam pa je prišel leta Slika 2: Razvoj mobilnih telefonskih omrežij (Mobitel, 2006) Prehod v informacijsko družbo, znižanje stroškov celotne infrastrukture in spremenjeni poslovni odnosi pri trženju telekomunikacijskih storitev in vsebin so narekovali nove razvojne trende v smeri konvergence ali zlivanja različnih TK omrežij. V zadnjem času smo priča dvema vrstama konvergence, in sicer zlivanju informacijske in telekomunikacijske infrastrukture ter tehnološki konvergenci, pri kateri gre za zlivanje različnih omrežnih tehnologij. Slednja ne predvideva revolucije v postavitvi novega omrežja, temveč predstavlja povezovanje ali evolucijo obstoječih in novih omrežij ter optimizirano rabo vsakega izmed njih. Uporabniki, priključeni na različna dostopna omrežja, bodo v zlitem modelu telekomunikacijskih omrežij lahko na enostaven način dostopali do vsebin in komunicirali z uporabniki v drugih omrežnih domenah. Dostopovna omrežja, med katerimi so najbolj razširjena PSTN, ISDN, kabelska omrežja, xdsl, brezžična mobilna omrežja druge (na primer GSM) in tretje (UMTS) generacije, med seboj povezuje omrežno jedro, osnovano na paketni prenosni tehnologiji, na primer na internetnem protokolu (IP), asinhronem prenosnem načinu (ATM) ali kombinaciji obeh, kar je prikazano na sliki 3. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 14 od 93

15 Slika 3: Zlivanje omrežij v enoten sistem (Žurbi et al, 2000) Glavni razlog za zlivanje omrežij in predvsem storitev na enotni paketni osnovi je skupna/deljena infrastruktura za vse vrste kombinacij, ki je cenejša in lažja za vzdrževanje. Obljublja se večja odprtost rešitev, lažja povezljivost med operaterji in obstoječimi sistemi, upoštevanje informacijskih tehnologij pa obeta cenejše in bolj razširljive rešitve (Žurbi et al, 2000). Pomen in vloga mobilnih in brezžičnih komunikacij v življenju evropskih prebivalcev se kljub množični uporabi še vedno povečujeta. V naslednjih 15 letih bo uspešen tehnološki razvoj mobilnih in brezžičnih komunikacij nujen pogoj za vsesplošno gospodarsko uspešnost, družbeno vključenost in socialno blaginjo. Konvergentni trendi razvoja na tem področju sledijo pričakovanjem uporabnikov, ki se iz trenutne potrebe po "kjer koli, kadar koli" preusmerja v "katero koli omrežje s katero koli napravo" ter "pravo vsebino v pravi kontekst". Klasično področje telekomunikacij se s takim razvojem širi in spreminja ter sega na področja računalniške znanosti, logistike, biologije, medicine, psihologije, sociologije in ostalih družboslovnih in naravoslovnih ved ter nano tehnologije (Krenker et al, 2006). V prihodnosti bo prišlo do povezovanja ali interoperabilnosti mrežnih tehnologij s pomočjo inovacij na področju aplikacij, ki bodo zagotovile polno povezljivost med trenutno obstoječimi omrežji in novo nastalimi omrežji (npr. domača omrežja, pisarniška omrežja, telesna omrežja, omrežja naselij, avtomobilska omrežja, premikajoča se omrežja, produkcijska omrežja...). Posebej je potrebno poudariti, da bodo med seboj povezana tako omrežja storitev fiksnih kot mobilnih komunikacij, pri njihovem medsebojnem povezovanju pa bo vseskozi zagotovljena visoka raven varnosti, zasebnosti in zaupanja. Omrežja prihodnosti bodo omogočala večopravilnost in mobilnost preko več dostopovnih omrežij (fiksnih in mobilnih), ki bodo podpirala širokopasovnost za vse, v vsakem trenutku, kjerkoli. Omrežja bodo sposobna prenašati vse trenutno obstoječe in prihodnje oblike prometa, ki je oziroma bo rezultat množice različnih storitev. Storitve in podatki bodo vseskozi dostopni končnim uporabnikom. Omrežja prihodnosti bodo vsebovala podporo za njihovo delovanje. Tako bodo omrežja sposobna do določene mere upravljati sama sebe, kar bo poenostavilo in pocenilo upravljanje z njimi, hkrati bo takšna podpora omrežjem v največji možni meri decentralizirana. Prioritete v poglavju»prenosna omrežja«so usmerjene v raziskave in razvoj ter implementacijo konvergentnih omrežij. V prvi meri je potrebno povezati med seboj že obstoječa omrežja storitev fiksnih in mobilnih komunikacij ter omrežja, ki so šele v nastajanju: domača Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 15 od 93

16 omrežja, pisarniška omrežja, telesna omrežja, omrežja naselij, avtomobilska omrežja, premikajoča se omrežja in produkcijska omrežja. Dobra povezljivost med omrežji bo tako omogočala pospešen razvoj storitev in vsebin, povečala enostavnost uporabe storitev, posledično pa tudi uporabo mobilnih storitev med uporabniki (Krenker et al, 2006). Na koncu lahko rečemo, da hiter razvoj mobilnih omrežij omogoča izvajanje naprednejših mobilnih storitev, po drugi strani pa razvoj najnaprednejših mobilnih storitev pogojuje hiter razvoj mobilnih omrežij. Obe dejavnosti se morata torej razvijati z roko v roki. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 16 od 93

17 3 Mobilne storitve Mobilna tehnologija, ki omogoča dostop do interneta, je na razpolago od konca devetdesetih let prejšnjega stoletja. Razvoj mobilnih storitev pa se je po svetu odvijal dokaj različno. Leta 1999 je japonski operater NTT DoCoMo predstavil tako imenovani i-mode, ki je zelo kmalu doživel izjemen uspeh. V enem letu je več kot 50 odstotkov naročnikov tega operaterja že uporabljalo te storitve, junija 2003 pa se je ta odstotek dvignil kar na 87 odstotkov. V Evropi je bil istega leta (1999) predstavljen WAP, ki pa se v začetku med uporabniki ni tako razširil. Posledice tega so na evropskem tržišču opazne še danes (Kaasinen, 2005). Menimo, da je pri tem smiselno poudariti, da sta miselnost ljudi in tudi poslovni model poslovanja na Japonskem in v Evropi zelo različna. Pristop do obeh rešitev je bil konceptualno povsem drugačen. I-mode rešitev je bila pogojena z uporabo določenega terminala, medtem ko je WAP želel omogočiti povezanost čim več različnim terminalom. Vprašanje je, ali bi i-mode kot tak doživel podobno uspešnost tudi v evropskem prostoru. Kakorkoli, pa so porodni krči na tem področju minili in tehnologija je (tudi v Evropi) že dosegla visoko stopnjo stabilnosti, hitrosti in zanesljivosti, ki omogočajo nadaljnji razvoj kakovostnih mobilnih storitev. Razvoj mobilnih storitev z vso vnemo sledi modernemu človeku in njegovemu vse hitrejšemu načinu življenja. Delovne potrebe v današnjem svetu so vedno bolj razgibane, a tudi vedno bolj zaostrene. Ljudje morajo pri opravljanju svoje dejavnosti v vedno krajšem času premagovati vedno večje razdalje, kar nedvomno vpliva na socialno stran življenja. To napetost danes v veliki meri blaži internet in razvijajoče se elektronsko poslovanje, na pomoč pa prihaja tudi mobilno poslovanje z mobilnimi rešitvami. Odkar brezžična mobilna industrija zagotavlja hitre in stabilne komunikacije po sprejemljivi ceni od kjerkoli, kadarkoli in komurkoli, so se odprla nova obzorja in z njimi tudi nove zahteve. Zmogljivost mobilnih naprav se je v zadnjih letih zelo povečala, razvoj pa se pospešeno nadaljuje. Napredek je viden zlasti v celičnih telefonskih omrežjih, ki vsebujejo zrele in robustne mehanizme za dostavljanje velikih količin podatkov na mobilne naprave, katerih sposobnosti so praktično iz dneva v dan večje. Storitve do vključno 2G generacije, ki omogočajo prenos govora, datotek, dostop do interneta in prenos raznih sporočil, so že zelo stabilne in zanesljive, vendar se bližajo vrhu v svojem življenjskem ciklu. Novejše generacije, ki omogočajo še hitrejše povezave, zbujajo apetite po še naprednejših storitvah, kot je na primer tako imenovana mobilna televizija, ki jo že omogočajo naprave 3G generacije. Res je sicer, da so te storitve trenutno še zelo drage in širši populaciji zaradi tega nezanimive, vendar lahko verjamemo, da se bodo tudi te storitve tudi na cenovnem področju masovno zelo približale širši javnosti. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 17 od 93

18 Najnaprednejši proizvajalci in razvijalci mobilnih tehnologij, pa so že razvili omrežja in aparate, ki ustrezajo 4G generaciji, ki bo pomenila konvergentno revolucijo na področju komunikacij na splošno. Mobilna in brezžična komunikacija bo prinesla splošni javnosti povezano okolje v vsakem trenutku. To okolje ponuja uporabnikom nov svet povsem varnih storitev omrežij mobilnih komunikacij, do katere imajo zaupanje tako končni uporabniki kot ponudniki vsebin, operaterji in poslovni partnerji. To okolje ščiti končnega uporabnika pred virusi, trojanskimi konji, kršitvami zasebnosti, nezaželenimi sporočili, napadi z lažno identiteto (phishing napadi) itd. ter zagotavlja priročne in varne rešitve za mobilno poslovanje, zasebno uporabo, plačevanje, sporočanje, avtentikacijo in avtorizacijo. Za to pa je potrebno, da vse komponente sistema zagotavljajo stroga pravila, določila in načela varovanja informacij ter zasebnosti. Slednje je možno doseči z zaupanja vredno in interoperabilno varnostjo ter zasebnostjo infrastrukture v povezavi z dobro definiranimi in implementiranimi varnostnimi pravili, ki so del mobilne storitve (Krenker et al, 2006). Mobilne storitve so na trgu razmeroma nov tržni segment, vendar zaradi svojih lastnosti mobilnosti zelo privlačne. Namenjene so najrazličnejšim področjem, od zabavnih, sporočilno-informativnih do poslovnih. Trendi kažejo, da se način govorne telefonske komunikacije iz klasične telefonije seli na mobilna omrežja in delež še narašča. Fiksna omrežja pa povečujejo svojo podatkovno propustnost in težijo k infrastrukturi podatkovnih avtocest. Kot navajata Kos in Bešter (2002), sta danes največja trenda v sodobnih telekomunikacijah mobilnost in širokopasovnost. Čedalje več storitev je dostopnih na mobilni podlagi, največ govorne in podatkovne storitve. V okviru širokopasovnosti pa je danes edina resna storitev še vedno hitri internet (video storitve za zdaj iz radiodifuzije in kabelske televizije le počasi prehajajo na druge medije). Glede na to bi lahko rekli, da so najbolj aktualne širokopasovne mobilne storitve. To je verjetno res, vendar to še ne pomeni, da je uspeh že zagotovljen in da bodo mobilne širokopasovne storitve edine uspešne. Uspešne storitve imajo ustrezno mešanico dejavnikov, kot so: uporabnost, predvsem preprostost in zanimivost, kakovostna tehnologija, terminalna oprema, vsebine, čas uvedbe in cena. V skladu s tem se predvideva veliko kombiniranih storitev, od katerih bo vsaka izmed njih imela poudarke na določenem parametru. Raziskave v letu 2005 potrjujejo zgoraj navedeno teorijo o trendih sodobnih telekomunikacij, to je o pomembnosti širokopasovnosti in mobilnosti. V letu 2005 je uporaba širokopasovnih priključkov v državah članicah Evropske unije (EU) narasla na okrog 53 milijonov priključkov, kar je prikazano na sliki 4 in je v tem letu narasla za skoraj 20 milijonov, kar je izjemna rast. Na trgu je vedno več ponudnikov in cene padajo, medtem ko hitrosti prenosov naraščajo. Novi ponudniki imajo skoraj 50-odstotni tržni delež; čeprav so mnogi za zagotovitev svojih storitev odvisni od omrežij prvotnih operaterjev, obstaja pomemben premik k razvezanim krajevnim zankam s povečano kakovostjo in raznolikostjo storitev. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 18 od 93

19 Slika 4: Skupaj širokopasovnih priključkov fiksnega dostopa v EU (Poročilo komisije evropskih skupnosti, 2006) Uporaba mobilne telefonije zlasti v novih državah članicah v letu 2005 še naprej narašča, obstajajo pa znaki, da trg govorne telefonije dozoreva. Vendar so prihodki do konca leta 2005 še naprej naraščali na predvidenih 5,9 odstotkov. Kljub temu pa cene za mednarodno gostovanje ostajajo visoke. V tem trenutku se uvajajo govorne in vsebinske storitve 3G s približno 15 milijoni naročnikov. Prihodki v tradicionalnih govornih storitvah še zmeraj postopno upadajo, vendar ostajajo največji vir prihodka udeležencev na trgu fiksne telefonije. Potrošniki imajo še vedno koristi od padanja cen, ker vedno več udeležencev prihaja na trg. Prenos govora preko IP protokola (VoIP) še dodatno ogroža tržni položaj uveljavljenih udeležencev. Pokazalo se bo, do katere stopnje je ta izziv uresničljiv s storitvami, ki jih zagotavljajo programska oprema interneta in podjetja iskalnikov. Povprečna gostota mobilnih storitev v EU je v oktobru 2005 dosegla 92,8 odstotkov, kar prikazuje slika 5, med katerimi so države, Češka, Estonija in Litva prvič presegle evidenčno znamko 100 odstotkov. V EU zdaj obratuje 79 omrežnih operaterjev 2G, skupaj z 214 ponudnikov storitev, medtem ko jih je bilo leta Trendi gostote so najvišji v državah z večjim številom ponudnikov storitev. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 19 od 93

20 Slika 5: Naročniki mobilne 2G telefonije in povprečna gostota EU-25 in EU-15, (Poročilo komisije evropskih skupnosti, 2006) Do septembra 2005 je bilo v EU okoli 15 milijonov naročnikov storitev 3G, največ v Italiji in Združenem kraljestvu; 58 operaterjev zdaj ponuja komercialne storitve, ki vključujejo dostop do interneta, storitve vsebine, ki vključujejo novice in poudarke iz športa, video telefonijo in prenose. Zmanjšanje tržnega deleža vodilnih operaterjev mobilne telefonije se je nadaljevalo skoraj v vseh državah članicah, saj so konkurenčni omrežni operaterji in ponudniki storitev povečali konkurenčni pritisk. Čeprav so podatkovne storitve, vključno s SMS, področje z znatno rastjo, pa glavni sestavni del prihodkov operaterjev mobilne telefonije ostajajo govorni klici in naročnine. Kartice prenosnih računalnikov so naraščajoči vir dohodka, čeprav trenutno ne obsegajo več kot dveh odstotkov prihodkov. V večini držav članic je prišlo do znatnih znižanj potrošniških cen za nacionalne klice, zlasti za majhne in srednje uporabnike v Belgiji, Luksemburgu, na Nizozemskem, Poljskem, Portugalskem, Finskem in Švedskem (Poročilo EU, 2006). Kljub dejstvu, da so glavni sestavni del prihodkov operaterjev mobilne telefonije še vedno govorni klici, je razvoj novih inovativnih in naprednih storitev mobilne tehnologije v polnem teku. Novo storitveno okolje bo odprlo nov prostor novim vsebinam in z njimi tudi novim storitvam. Trend razvoja novih inovativnih storitev gre v smeri odprtih sistemov za globalno povezovanje. Poseben poudarek pri razvoju pa je seveda posvečen uporabnikom in njihovemu razumevanju in sprejemanju novih vsebin in storitev, vzporedno pa je velika pozornost posvečena tudi varnosti in zanesljivosti. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 20 od 93

21 Ponudniki se zavedajo pomembnosti mobilnih storitev, vendar se pri iskanju idej in njihove primernosti srečujejo z raznovrstnimi ovirami. Kot smo že omenili, smo v zrelem obdobju 3G mobilnih generacij in tako rekoč vstopamo že v generacijo 4G. Trenutno se že izvajajo prva testiranja 4G generacije ekstremno hitrih prenosov. Tehnologija omogoča že praktično vse vrste mobilnih storitev, pojavlja pa se problem, kako tako napredne storitve, ki zahtevajo tako napredno tehnologijo, poenostaviti, jih napraviti cenovno privlačne in približati čim širši skupini uporabnikov. 3.1 Razmere v Sloveniji V Sloveniji ni posebne raziskovalne strategije glede razvoja, storitev in aplikacij mobilnih tehnologij. NRRP (Nacionalni raziskovalni in razvojni program), je edini program, ki posredno uvršča razvoj mobilnosti v svoj okvir. Vlada Republike Slovenije (RS) je 15. septembra 2005 potrdila predlog NRRP, pripravljenega na podlagi izhodišč in usmeritev, ki pa je trenutno še vedno v postopku sprejemanja v parlamentu RS. NRRP je del splošne slovenske strategije (nova Strategija razvoja RS za obdobje med letoma 2006 in 2013, ki je bila sprejeta ). Nova strategija ima za cilj spodbujanje konkurenčnosti, prilagodljivosti in inovativnih dejavnosti. Osnovni razvojni cilj Slovenije je doseči in preseči povprečno raven ekonomskega razvoja EU. Informacijske in komunikacijske tehnologije so eno izmed prioritetnih področjih razvoja in raziskav v NRRP, kar posredno vključuje mobilnost. Raziskava RIS 2005, ki je bila opravljena pod okriljem Fakultete za družbene vede v Ljubljani, podaja nekaj rezultatov o rabi interneta in spletni obiskanosti s pomočjo različnih medijev. Rezultati, kot jih navaja raziskava (Vehovar in Lavtar, 2005), so prikazani spodaj. Na sliki 6 je predstavljen način dostopa do interneta v populaciji od 10 do 75 let (okoli 1,7 milijonov oseb) za leto 2004 (december) in za leto 2005 (junij). Junija 2005 polovica oseb (50 odstotkov) ne uporablja interneta, tretjina (33 odstotkov) je samo PC uporabnikov interneta, 15 odstotkov jih uporablja PC in mobilni dostop do interneta, trije odstotki pa samo mobilni dostop do interneta. Za uporabnike mobilnega dostopa do interneta štejemo respondente, ki vsaj mesečno uporabljajo vsaj eno od naslednjih storitev mobilne telefonije: multi-medijski WAP portal Planet, multimedijski WAP portal Vodafone Live oz. elektronsko pošto na mobilnem telefonu. Načeloma štejemo tudi obiskovanje drugih WAP strani, vendar je obiskanost WAP strani izven teh treh praktično zanemarljiva. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 21 od 93

22 Slika 6: Mesečni uporabniki interneta glede na dostop do interneta in neuporabniki interneta v populaciji od 10 do 75 let (Vehovar in Lavtar, 2005) Na sliki 7 pa predstavljamo absolutne ocene uporabnikov interneta glede na napravo za dostop do interneta in neuporabnike interneta v populaciji od 10 do 75 let: uporabnikov interneta uporablja samo mobilni dostop do interneta, uporabnikov interneta uporablja PC in mobilni dostop do interneta, uporabnikov interneta uporablja samo PC dostop do interneta, oseb pa je neuporabnikov interneta. Slika 7: Absolutne ocene mesečnih uporabnikov interneta glede na dostop do interneta in neuporabniki interneta v populaciji od 10 do 75 let (Vehovar in Lavtar, 2005) RIS je že v raziskavi v decembru 2004 posvetil veliko pozornosti mobilnemu dostopu do interneta. Na sliki 8 sta predstavljena trenda deleža uporabnikov interneta glede na dva načina dostopa do interneta: PC dostop do interneta, mobilni dostop do interneta Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 22 od 93

23 Predstavljeni so deleži v celotni populaciji. Slika 8: Deleži mesečnih PC uporabnikov interneta in mesečnih mobilnih uporabnikov interneta v celotni populaciji (Vehovar in Lavtar, 2005) Videti je, da v zadnjem času prihaja do postopnega porasta mobilnega dostopa, vendar na račun uporabnikov, ki poleg PC dostopa uporabljajo tudi mobilni dostop in ne na račun rasti segmenta, ki uporablja le mobilni dostop do interneta. V tabeli 1 pa so predstavljene socio-demografske značilnosti respondentov v populaciji od 10 do 75 let glede na način dostopa do interneta. Med moškimi jih tri odstotke uporablja samo mobilni dostop do interneta, 16 odstotkov PC in mobilni dostop do interneta, 36 odstotkov samo PC dostop do interneta, 45 odstotkov pa jih ne uporablja interneta. Nakazuje se, da samo mobilni dostop do interneta uporablja več: žensk, oseb, starih od 10 do 19 let in od 30 do 49 let, manj izobraženih, zaposlenih, z dohodkom od do slovenskih tolarjev, ločenih, ovdovelih, iz gorenjske statistične regije. Poudarjamo, da je število enot majhno, zato je potrebna previdnost pri interpretaciji rezultatov. PC in mobilni dostop do interneta uporablja več: moških, oseb starih do 29 let, bolje izobraženih, šolajočih, zaposlenih in nezaposlenih, oseb z višjim dohodkom, Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 23 od 93

24 samskih, oseb iz pomurske in gorenjske statistične regije ter jugovzhodne Slovenije. Samo PC dostop do interneta pa uporablja več: moških, mlajših, bolje izobraženih, šolajočih, zaposlenih in nezaposlenih, oseb z višjim dohodkom, samskih, oseb iz koroške statistične regije. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 24 od 93

25 Tabela 1: Socio-demografske značilnosti mesečnih obiskovalcev spletnih strani (Vehovar in Lavtar, 2005) Kljub temu da je bila raziskava namenjena ugotavljanju uporabe interneta z različnimi povezovalnimi mediji, pa vendarle menimo, da so ti rezultati lahko eden od kazalcev, kje Slovenija trenutno je na področju mobilnih storitev, kaj in koliko bi tu še lahko naredili. OPOMBA: Vsi rezultati so v celoti povzeti iz omenjene raziskave. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 25 od 93

26 3.2 Prednosti mobilnih storitev Mobilne storitve so dokaj nova panoga na tržišču. Njen namen ni konkurirati dosedanjim storitvam, ampak zapolniti vrzeli, ki pri različnih vrstah poslovanja še obstajajo. Na njih ne smemo gledati le tako, da na mobilne terminale prinašajo internet, ampak kot dodatno možnost, opraviti nekaj takrat in tam, kjer ni drugih možnosti. V tem pogledu pa imajo mobilne storitve nekaj izjemnih prednosti. Kot navaja raziskava Durlacher research (1999), je za ponudnike mobilnih storitev koristno, da skušajo pri razvoju izkoristiti nekaj značilnih lastnosti mobilnih storitev, ki so navedena v nadaljevanju. Odnos do strank - lastništvo strank Podatki naročnikov, kot so njihovi naslovi, telefonske številke, elektronski naslovi, izbira mobilnega terminala in klicni vzorci, postajajo vse pomembnejši podatki v smislu mobilnega poslovanja. Na podlagi teh, že prej zbranih podatkov naročnikov, bodo ponudniki lahko vsakemu posamezniku stregli s podatki na način, kot iz zbranih podatkov sklepajo, da jih bo uporabnik najraje uporabljal. Mobilni terminali so idealno sredstvo za razvoj one-to-one marketinga. Pri tem lahko ponudnik izkorišča povezave do baz podatkov, kjer so shranjene bistvene lastnosti vsakega naročnika in svojo strategijo prilagaja tem podatkom. Vendar pa pozor: "Ni pomembno, čigav naročnik je stranka, temveč je pomembno, pri kom stranka kupuje." Poosebljenost mobilnih storitev Namen poosebljenih mobilnih storitev je, da si uporabnik lahko sam prilagodi storitve in vsebine gleda na lastne želje in preference. Napredna platforma za poosebljanje storitev mora biti sposobna iz podatkov o tipičnih lastnostih uporabnika in iz predhodnih statistik sklepati, kako uporabniku ponuditi storitev. Storitev mora biti poosebljena s stranko do te mere, da optimizira čas in način interakcije uporabnika do storitve. Lokalizacija Lokacijsko odvisne storitve postajajo vse bolj pomembne v svetu mobilnega poslovanja. To, da ponudnik točno ve, kje se uporabnik nahaja, je za uporabnika lahko zelo koristno. Na ta način lahko ponudnik postreže uporabnika s pomembnimi lokalnimi informacijami, ki so za uporabnika v tistem trenutku lahko zelo koristne. Še posebno pa ta dobra lastnost lokacijsko odvisnih mobilnih storitev pride do veljave med potovanji. Globalna navzočnost mobilnih storitev Možnost sprejemanja informacij in možnost opravljanja raznih transakcij, še posebno časovno kritičnih, neodvisno od trenutne lokacije uporabnika, je pravzaprav glavna prednost mobilnih storitev. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 26 od 93

27 Pravočasnost Mobilni terminali že sami po sebi omogočajo stalno dosegljivost. Včasih je pravočasen odziv oziroma pravočasna izmenjava informacij ključnega pomena. Znano je že, da zastarele ali nepravočasno posredovane informacije lahko v nekaterih kritičnih sistemih povzročijo škodo. V izogib tem situacijam pa prihajajo napredne mobilne storitve z možnostjo vedno pravočasnega odzivanja ali posredovanja informacij. Prikladnost Trdno smo prepričani, da je tehnologija zmožna olajšati življenje in olajša izvajanje neprijetnih nalog in aktivnosti. Vedno velja vprašanje, ali ponujena storitev uporabniku olajša opravljanje posameznih nalog ali ne. Tehnologija je sama po sebi zanimiva, vendar ji le smotrna uporaba z namenom olajšanja življenja podaja njeno pravo vrednost. Hribar (2003), pa temu dodaja še: Varnost Varnost mobilnih storitev je že na stopnji varnosti internetnih storitev s (SSL) Secure Socket Layer protokolom. Pametna kartica v telefonu tako imenovana SIM kartica zagotavlja overjanje lastnika s PIN (Personal Identification Number) kodo. Podatki pa se preko omrežja pošiljajo kodirano, tako da je prisluškovanje onemogočeno. S tem je zagotovljena višja stopnja varnosti, kot je navadno v uporabi za spletne storitve. Takojšna povezljivost Takojšna povezljivost bo prišla do večje veljave z uvedbo novih tehnologij mobilnih omrežij. Tehnologije GPRS in 3G omogočajo stalno povezavo v omrežje. Na ta način je lažje in hitreje dobiti določeno informacijo z interneta oziroma je lažje uporabiti določeno storitev, kot pa zagnati osebni računalnik. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 27 od 93

28 4 Delitev mobilnih storitev V vse večji množici mobilnih storitev menimo, da bi jih bilo smiselno razdeliti v posamezne zaključene celote. Več strokovnjakov je že razmišljalo v tej smeri, vendar je še čutiti kar nekaj razhajanj med zaključki. Kljub temu pa menimo, da je mobilne storitve smiselno razdeliti v nekaj krovnih skupin, znotraj katerih pa se lahko razvrščajo v bolj specialne razrede. Ocenjujemo, da v grobem krovno lahko mobilne storitve razdelimo na: govorne mobilne storitve, podatkovne mobilne storitve, sporočilne mobilne storitve in zlite mobilne storitve (Štern et al, 2002). 4.1 Govorne storitve Kljub hitremu razvoju moderne telekomunikacijske tehnologije so govorne storitve med uporabniki še vedno najbolj razširjene. Sem spadajo predvsem telefonski pogovori, zvočni predali in govorni portali. Osnovo govornemu portalu predstavlja sistem, ki je sposoben razpoznavati zvočne ukaze uporabnika, jih spreminjati v računalniške ukaze in rezultat tega tudi govorno reproducirati. Ob tem lahko samo razpoznavo razdelimo na dva načina: razpoznava ukazov in razpoznava govora. Prvi način je nekoliko enostavneje izvedljiv, saj ukaze sestavlja le omejen nabor govornih vzorcev oz. ukazov, ki jih je potrebno razpoznavati. Tipični ukazi so: da, ne, sprejmi, zavrni, meni, začetek, pošlji, pomoč itd. Sem bi lahko uvrstili tudi najenostavnejše krmiljenje aplikacij z uporabo tonov DTMF. Razpoznava govora zahteva uporabo obsežnih algoritmov, ki s pomočjo baze podatkov in relacije med njimi poskušajo določiti pomen celotnim frazam oz. stavkom. Možnosti upravljanja govorne aplikacije je na slednji način precej več, storitve pa so nekoliko bolj prijazne, saj se lahko uporabnik z aplikacijo dejansko pogovarja. Kljub majhnosti slovenskega prostora se s tematiko razpoznave in reprodukcije govora ukvarja kar nekaj delovnih skupin. Njihovi produkti so znani pod imenom Govorec, Slovenski ebralnik (Štern et al, 2002). 4.2 Podatkovne storitve Pri podatkovnih storitvah gre predvsem za izmenjavo datotek preko mobilnih omrežij. Lahko je to le brskanje po internetu ali pa uporaba WAP storitev. Nove brezžične podatkovne storitve in aplikacije so postale osnovni element za privabljanje novih in ohranjevanje obstoječih naročnikov ter posledično tudi za povečevanje povprečnega dohodka na uporabnika. Razvoj novih tehnologij zmanjšuje stroške dostavljanja novejših vsebin (v primerjavi s celičnimi omrežji), hkrati pa uporabnikom do neke mere omogoča uporabo istih Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 28 od 93

29 mobilnih naprav kot za tradicionalne celične govorne in podatkovne storitve. Slika 9 prikazuje kako se je hitrost prenosa podatkov v mobilnem omrežju povečevala v odvisnosti novih protokolov in standardov v dobrih enajstih letih (v teoriji in v praksi). Slika 9: Prenosne hitrosti v mobilnih omrežjih (Durlacher, 1999) 4.3 Sporočilne storitve Na prvi pogled bi lahko dejali, da so sporočilne storitve pravzaprav storitve, kjer gre za prenos podatkov, vendar menimo, da se sporočilne storitve v svojem prvobitnem namenu od podatkovnih storitev vendarle dovolj razlikujejo, da jih lahko uvrstimo v samostojno krovno skupino. Značilnost sporočilnih storitev je, da za komunikacijo pošiljatelja in prejemnika ni zahtevana istočasna navzočnost obeh, saj se sporočila shranjujejo na vmesnem strežniku (SMSC) po principu shrani in pošlji. Uspeh sporočilnih storitev, kateremu smo priča že kar nekaj let, ni bil načrtovan v taki meri, kot je udejanjen danes. Prvo SMS sporočilo je bilo z računalnika poslano v omrežje Vodafone konec leta 1992, čez dve leti pa se je začela množična proizvodnja telefonov, ki so poleg sprejema omogočala tudi njihovo pošiljanje. Danes se po svetu pošlje preko 26 milijard sporočil mesečno, večina (od 80 do 90 odstotkov) z enega na drug na mobilni terminal, ostanek pa pripada raznim interakcijam z računalniškimi sistemi in strežniki (npr. SMS info, obvestilo o novo prispeli elektronski pošti, določanje lokacije, različni alarmni sistemi ). Največja skupina uporabnikov zajema mlajšo generacijo, pri katerih večino mesečne porabe predstavlja prav strošek pošiljanja in uporabe SMS storitev. Na seznamu uporabljenih SMS zahtev najdemo storitve za zabavo (horoskop, šale), informativne (vreme, promet, bančne informacije). Pri SMS sporočilih gre za enostavno tekstovno sporočanje, ki dovoljuje v enkratni pošiljki vsebino s 160 znaki. Želje in potrebe uporabnikov pa so kmalu prerasle te omejitve, zato je nastal EMS, Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 29 od 93

30 ki je nekakšen razširjen sistem sporočanja, temelječ še vedno na SMS. Z razvojem strojne opreme pa je kmalu prišla možnost pošiljanja kratkih večpredstavnostnih sporočil, ki lahko poleg navadnega teksta vsebujejo še slikovne in zvočne zapise. Med sporočilne mobilne storitve lahko štejemo tudi elektronsko pošto, poslano preko mobilnih medijev (Štern et al, 2002). Kako skokovito je naraščalo število poslanih SMS-ov, prikazuje slika 10 Slika 10: Rast števila poslanih SMS-ov v svetu (Hribar, 2003) 4.4 Zlivanje storitev Vse več je področij, ki se v sodobnih mobilnih storitvah skoraj nevidno prekrivajo. Pomeni, da je mogoče do določene vsebine dostopati preko več načinov oziroma kanalov, od katerih ima vsak svoje značilne lastnosti glede hitrosti, uporabniškega vmesnika za prikaz storitve in vnosa podatkov, upravljanja storitve, stroškov uporabe Tako so govorne storitve dobrodošle v primerih, kjer je dostop do ostalih uporabniških vmesnikov (zaslon, tipkovnica) mobilnega terminala otežkočen. WAP in ostale podatkovne storitve so nepogrešljive pri mobilnem brskanju po internetu in prenosu večjih datotek. Sporočilne storitve so najbolj primerne za namene obveščanja in pošiljanja trenutnih gesel, kar lahko predstavlja le del storitve, ki znotraj sebe združuje več aplikacij. Precej področij mobilnih storitev je že danes povezanih z zaračunavanjem preko računa mobilnega operaterja. Primeri uporabe mobilnega terminala kot elektronske denarnice so naročanje pijače ali časopisa iz avtomata, brezgotovinsko plačevanje parkirnine, nakup vozovnice za vlak. V vseh teh primerih prihaja do sodelovanja več vpletenih strani (Štern et al, 2002). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 30 od 93

31 Za zagotavljanje širšega nabora mobilnih storitev je eden najpomembnejših predpogojev tehnologija, ki omogoča združevanje omrežij. Tehnologija danes ne pomeni več omejitev in omogoča tako rekoč vse storitve in vsebine. Vprašanje je le, katere storitve, s katero tehnologijo in za kakšno ceno bomo zagotavljali, da se bo račun izšel. Arhitektura integracije omrežij, ki omogočajo tako imenovano zlivanje storitev je prikazana na sliki 11. Slika 11: Arhitektura zlivanja storitev (Žurbi et al, 2003) 4.5 Drugi primeri delitve mobilnih storitev Kot smo že omenili, je že bilo podanih nekaj razmišljanj o delitvi mobilnih storitev. Za ilustracijo poglejmo nekaj različnih primerov, ki so se nam zdeli najbolj primerni. Desa Vidakovič v diplomskem delu "Uvajanje dodatne storitve Mobi Iskra v družbi Mobitel d.d." (2002) mobilne storitve deli na: o vsebinske oziroma informacijske, o zabavne, o sporočilne, o trgovalne. Andrej Štern (et al) v članku Sodobne mobilne storitve (2002) deli mobilne storitve na: Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 31 od 93

32 o govorne (prenos govora, govorni portal...), o podatkovne (prenos datotek, internet, WAP), o sporočilne (SMS, EMS, MMS sporočila, e-pošta), o ostalo (lokacijske storitve, daljinska vodenja...). Uroš Hribar v skripti "Mobilno poslovanje in WAP priročnik" (2003) mobilne storitve deli na: o osnovne storitve (e- mail, sporočanje, internetni dostop, glasovne storitve, določanje lokacije in dostop do digitalnih vsebin), o storitve za uporabnike (rezervacije potovanj, vozovnic in vstopnic, bančništvo, borzništvo, novice in šport, hazardne igre, zabavne igre, nakupovanje in plačevanje), o poslovne storitve (mobilne trgovine in neodvisno profesionalno sodelovanje pri vodenju, upravljanju in izvajanju nalog v podjetju). Ragnar Schierholz (et al) v članku "Mobile Systems for Customer Service Differentiation the Case of Lufthansa" za deseto Pacifijsko-Azijsko konferenco informacijskih sistemov (PACIS, 2006) ugotavlja, da se mobilne storitve v grobem delijo na: o strateške storitve, o podporne storitve, o način dostave (kako se storitve dostavljajo na uporabniške terminale), o težavnost uporabe in koristnost, o tehnične lastnosti. V nadaljnjem razmišljanju pa avtorji navajajo malce podrobnejšo delitev mobilnih storitev, ki pa zadostujejo delitvi prej navedenih kriterijev in jih delijo glede na: o cilj uporabe (potreba po raznih informacijah, potreba po procesiranju podatkov, opozarjanje, dvosmerna komunikacija), o tematska problematika (vodstvena, rutinska, občasna uporaba, interaktivnost, neodvisnost, mobilnost), o predvidljivost (predvidljive in nepredvidljive storitve) o ciljni uporabniki (mobilne storitve so lahko namenjene ožji skupini uporabnikov, širši skupini, ali celotni populaciji), o način dostave (poslovne storitve so porinjene - push, uporabniške storitve so povlečene - pull), o arhitektura storitve (pametni odjemalci se arhitekturi prilagodijo, ostali se odločijo za ustrezno preko SMS ali WAP terminalsko odvisne storitve), o težavnost uporabe (ocenjeno glede na količino teksta, ki ga mora uporabnik vnesti, številu vzajemnih dialogov, številu parametrov, ki si jih mora uporabnik zapomniti), o koristnost za uporabnika (zmogljivost, kakovost, prilagodljivost, mobilnost, stroški). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 32 od 93

33 Omenjene členitve mobilnih storitev izhajajo večinoma s strani ponudnika. V zadnjem času, pa nekaj avtorjev skuša razčleniti mobilne storitve s strani uporabniške perspektive. Pri tem izhajajo predvsem iz stališča koristnosti mobilnih storitev za uporabnike, vendar se zavedajo in upoštevajo tudi sociološke dejavnike. Na tej teoriji je bil razvit tridimenzionalni model delitve mobilnih storitev, ki ga prikazuje slika 12. Slika 12: Piramida delitve mobilnih storitev (Heinonen, Pura, 2006) Način uporabe mobilnih storitev V raziskavah je bilo ugotovljeno, da sta v načinu uporabe mobilnih storitev prisotna dva načina: hedonističen način uporabe in utilitarističen način. Prvi način je uporaba mobilnih storitev zgolj iz užitka in zabave, drugi način pa je uporaba mobilnih storitev le z namenom izkoriščanja ponujenih informacij, torej povsem koristoljubno. V mrežo take delitve spada nekaj mobilnih storitev, najbolj razširjene pa so prikazane v sliki 13. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 33 od 93

34 Slika 13: Delitev mobilnih storitev glede na način uporabe (Heinonen, Pura, 2006) Pri taki delitvi mobilnih storitev je koristno poiskati odgovore na naslednji vprašanji: o Ali je ponujena storitev namenjena predvsem zabavi ali bolj učinkovitosti? o Ali je možno uporabnike, ki od storitve pričakujejo zabavo, ločiti od uporabnikov, ki od storitve pričakujejo neko učinkovitost oziroma koristnost? Časovna in prostorska vsebinska soodvisnost Vsebinska soodvisnost tvori prostorsko-časovno matriko. Časovno kritične mobilne storitve so predstavljene kot časovna dimenzija matrike in na tej osi deli mobilne storitve glede nato, kako nujno uporabnik potrebuje storitev v določenem trenutku. Prostorska kritičnost pa odraža stopnjo kritičnosti uporabe mobilne storitve glede na trenutno lokacijo. Prostorska kritičnost je velika tam, kjer uporabnik nima nikakršne možnosti po izbiri alternativne povezave z internetom in ustrezno manjša tam, kjer obstajajo alternativni načini dostopa do te storitve. Matriko prostorske kritičnosti prikazuje slika 14. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 34 od 93

35 Slika 14: Delitev mobilnih storitev glede na časovno in prostorsko vsebinska soodvisnost (Heinonen, Pura, 2006) Pri taki delitvi mobilnih storitev je koristno poiskati odgovore na naslednja vprašanja: o V kakšnih primerih se storitev uporablja? Kako kritičen je čas dostave storitve? o Ali obstajajo alternativne storitve, ki se jih trenutno lahko uporabi? Ali poteka vsakodnevno gibanje uporabnika, ki koristi to storitev, na isti relaciji? o Kakšne možnosti imamo na razpolago da vplivamo na časovno in prostorsko vsebinska soodvisnost? Kdaj in kje se storitev uporablja? o Kako naj bo usmerjen marketing trženja storitve za dvig prostorske kritičnosti? Socialni okvir V svetu mobilnih storitev ima socialni okvir velik pomen. Za razliko od spletnih storitev je uporaba mobilnih storitev bolj osebno naravnana. Pri razvrstitvi mobilnih storitev v socialni okvir igra pomembno vlogo interaktivnost oziroma njeno pomanjkanja. Obstajajo različne motivacijske potrebe po interaktivnosti med različnimi uporabniki. Pomembno vlogo pri tem pa predstavlja socialno okolje, v katerem se uporabnik nahaja v trenutku uporabe mobilne storitve. Socialni okvir torej tvorita socialna interaktivnost in socialno okolje, kar prikazuje slika 15. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 35 od 93

36 Slika 15: Delitev mobilnih storitev glede na socialni okvir (Heinonen, Pura, 2006) Pri taki delitvi mobilnih storitev je koristno poiskati odgovore na naslednja vprašanja: o Ali je storitev namenjena samostojni uporabi ali je njen namen vzpostaviti socializacijo z drugimi uporabniki? o Kakšne so možnosti vplivanja na uporabnike potom socialne interakcije z drugimi strankami? o V kakšnih socialnih okvirih se storitev največ uporablja? Odnos med uporabnikom in ponudnikom Mobilne storitve so zelo učinkovite, kadar jo uporablja posameznik, ki to storitev potrebuje, ali si jo zelo želi. Uporabniški odnos se lahko deli na diskretne transakcije (redko ponovljive) ali pa ponavljajočo relacijo, kar pogosto zahteva nek sporazum oziroma pogodbeno obveznost med stranko in ponudnikom. Naslednja perspektiva pri tej delitvi pa je pogostost uporabe mobilnih storitev. Uporaba nekaterih storitev je lahko povsem slučajna in neredna, medtem ko je uporaba drugih mobilnih storitev lahko precej pogosta in analitična. To prikazuje slika 16. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 36 od 93

37 Slika 16: Delitev mobilnih storitev glede na odnos med uporabnikom in ponudnikom (Heinonen, Pura, 2006) Pri taki delitvi mobilnih storitev je koristno poiskati odgovore na naslednja vprašanja: o Kako storitev ustreže različnim obdobjem odnosa do uporabnikov npr. odnos do novih v primerjavi z odnosom do obstoječih uporabnikov? o Kako s storitvijo seznaniti neznane uporabnike, ki bi storitev uporabljali povsem naključno in neredno? o Kako bi uporabniki najraje plačevali storitev? o Ali se potreba po uporabi storitve pojavlja redno, ali je uporaba zelo spontana in soodvisna od začasne lokacije uporabnikov? o Problem zasebnosti; ali uporabniki za uporabljanje storitve potrebujejo kakšna druga dovoljenja ali soglasja? 4.6 Sklepna misel o delitvi mobilnih storitev Kot lahko vidimo, si stroka v danem trenutku še ni enotna, kako razvrstiti mobilne storitve v enotne množice. Vprašanje pa je, ali je to sploh mogoče in ali je to pravzaprav smiselno. Razvrščanje mobilnih storitev je zapleteno in menimo, da je veliko odvisno od namena zakaj in kako jih klasificirati. Pri izgradnji odločitvenega modela uvedbe nove storitve za mobilne operaterje smo se postavili na stran ponudnika mobilnih storitev in iz tega stališča skušali oceniti, katera mobilna storitev je primerna, da se lahko ponudi množici uporabnikov. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 37 od 93

38 5 Sistemi za podporo odločanju Prvi sistemi za podporo odločanju (SPO) so se pojavili v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja, širše pa so se razvili v naslednji dekadi. K temu je v veliki meri pripomogla razširjenost osebnih računalnikov. Značilnost SPO je, da preko komunikacije z uporabnikom skušajo povečati njegove mentalne sposobnosti, kot so učenje, ustvarjalnost in sistematičen razvoj odločitev. SPO so v splošnem namenjeni reševanju slabo strukturiranih problemov in omogočajo (Gradišar in Resinovič, 1994): zbiranje podatkov, ki so potrebni pri sprejemanju odločitve, analizo teh podatkov. Pri zbiranju podatkov, kot navajata Gradišar in Resinovič (1994), SPO ponuja odgovor na vprašanje: "kaj je", v fazi analize podatkov pa SPO odgovarja na spodaj našteta vprašanja. Zakaj? Na to vprašanje običajno odgovarjajo sistemi za statistično analizo, ki iščejo povezave med različnimi spremenljivkami, vendar le v statističnem smislu. Dejanske vzročnosti s tem ne moremo ugotoviti. Gotovo pa uporabnik dejansko vzročnost lažje ugotovi, če ima na voljo tudi statistične analize. Drug pristop pri iskanju odgovora na to vprašanje pa je uporaba ekspertnih sistemov. Kaj če? Na to vprašanje lahko odgovarjajo programi, orodja ali jeziki, ki omogočajo gradnjo računalniških modelov in simulacijo. Simulacijo izvajamo z različnimi strukturami modela ali z različnimi parametri. Modeli za vnaprej določen namen so lahko že narejeni kot uporabniški programi, kjer uporabnik po različnih scenarijih oblikuje vhodne podatke in nastavlja parametre modela. Kadar pa oblikuje tudi strukturo modela, pa je primerna uporaba modelirnih jezikov, ki so večinoma nepostopkovni in ki lahko pokrivajo neko ožje ali pa splošno področje. Kaj je najbolje? Na to vprašanje skušamo odgovoriti predvsem pri obsežnejših problemih z optimizacijskimi postopki, na primer v okviru linearnega programiranja, ki so lahko že vgrajeni v SPO orodja. Pogosteje pa srečujemo optimizacijske postopke za dobro strukturirane probleme pri orodjih za operacijske raziskave. Ta se lahko koristno uporabijo pri povezavah s SPO funkcijami v določenih situacijah. Velikokrat orodja za odgovore na vprašanja "kaj je najbolje" uporabimo v povezavi z orodij za "kaj če" analizo. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 38 od 93

39 Kot navajata Gradišar in Resinovič (1994), so osnovne značilnosti SPO naslednje: ukvarjajo se z načrtovanjem prihodnosti organizacije, omogočajo "ad-hoc" poizvedovanja po podatkih generirajo poročila, ki niso vnaprej predvidena, odgovarjajo na vprašanja, so prilagodljivi, omogočajo hitro uporabo, ne dajejo količinsko obsežnih rezultatov. SPO so lahko orientirani podatkovno ali pa modelsko. Podatkovno orientirani SPO se ne ukvarjajo z modeli, vendar z različnimi tehnologijami zelo sistematično drobijo in segmentirajo vse relevantne podatke, ki so na razpolago. Taka so na primer orodja s področij podatkovnih skladišč, podatkovnih kock in analitičnih procesiranj. Modelsko orientirani SPO pa podpirajo izgradnjo odločitvenih modelov v obliki odločitvenih dreves in večparametrskih modelov. Glavna naloga SPO je pomagati odločevalcu izbrati najboljšo, najbolj ugodno inačico izmed več razpoložljivih inačic. SPO oceni vse podane variante in jih razvrsti glede na funkcije koristnosti, ki jih pred procesom odločitve določi odločevalec oziroma odločitvena skupina (Lavrač, 2001). Turban in Aronson (2001) definirata SPO kot interaktiven, prilagodljiv in uporaben, računalniško podprt informacijski sistem. Razvit je bil za zagotavljanje podpore pri reševanju nestrukturiranih upravljavskih problemov in za izboljšanje procesov odločanja. SPO uporabljajo podatke, zagotavljajo enostaven uporabniški vmesnik, lahko pa vključi tudi odločevalčeve lastne zamisli. Zgrajen je preko interaktivnega procesa (pogosto s strani končnih uporabnikov), podpira vse faze odločanja in lahko vključuje tudi komponento znanja. Glavne koristi uporabe SPO, kot navajata Turban in Aronson (2001), so: boljše razumevanje poslovanja in kakovostnejše odločitve, povečanje odločevalčeve zmožnosti obdelovanja informacij in znanja, izboljšano komunikacijo in kontrolo, zmanjševanje stroškov, povečano produktivnost, prihranek na času in možnost hitrega odgovora na nepričakovane situacije, možnost izdelave nepredvidenih analiz, povečano zadovoljstvo tako strank kot tudi zaposlenih, boljšo uporabo virov podatkov. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 39 od 93

40 Slika 17 prikazuje umeščenost SPO v poslovni sistem, slika 18 pa prikazuje shematsko zgradbo SPO. Surovine, materiali, ipd. Poslovni sistem Izdelki, storitve Upravljalski proces SSi iisst teemmi ii zzaa ppoodd ppoor roo ooddl lloočč aannj jjuu Informacijski sistem Okolje Slika 17: Umeščenost SPO v poslovni sistem (Rajkovič, 2003) Slika 18: Shematska zgradba SPO (Turban, Aronson, 2001) SPO so interaktivni, računalniško podprti sistemi, namenjeni kot pripomoček odločevalcu oziroma odločitveni skupini, da kar najbolje izkoristijo razpoložljive podatke in modele, iz katerih izluščijo probleme, ki jih s pomočjo SPO rešijo in pridejo do odločitve. Sistem mora pomagati odločevalcu pri reševanju netransparentnih in nestrukturiranih (ali pol strukturiranih) problemov. Prav tako mora sistem vsebovati interaktivne vprašalne mehanizme, s podprtim poizvedovalnim jezikom, ki se ga je lahko naučiti, njegova uporaba pa ni Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 40 od 93

41 prezapletena. SPO odločevalcu omogočajo uporabljati in upravljati s podatki. Glavne značilnosti SPO so: vključujejo tako podatke kot modele, njihov namen je pomagati managerjem pri procesu odločanja predvsem pri polstrukturiranih in nestrukturiranih nalogah, SPO pomaga managerju pri presojah, vsekakor pa ne nadomeščajo presoje managerja, namen SPO je izboljšati učinkovitost odločitev ne pa učinkovitost kako smo do odločitve prišli (Power, 2000). SPO so v splošnem namenjeni reševanju slabo strukturiranih problemov. Kot pripomoček se uporabljajo neobvezno in po lastni presoji, zato ne moremo govoriti o neposredni funkciji koordinacije (Gradišar in Resinovič, 1994), kljub temu pa so lahko zelo koristen pripomoček. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 41 od 93

42 6 Ekspertni sistemi Ekspertni sistemi (ES) so sistemi, ki imajo sposobnost podpirati umsko delo strokovnjakov, ki se ukvarjajo z oblikovanjem, postavljanjem diagnoz, ali obvladovanjem kompleksnih situacij, pri čemer je potrebno znanje eksperta na ozkem, dobro definiranem področju. Uporabljajo se za oblikovanje računalniških konfiguracij, diagnosticiranjem bolezni, analiziranjem kemikalij, razlago geoloških podatkov, skratka za podporo v procesu reševanja kompleksnih problemov. Tako delo zahteva znanje eksperta, vendar pogosto vsebuje ponavljajoče elemente. Mnoge situacije imajo enake značilnosti, ki jih je potrebno obravnavati na osnovi ekspertnega znanja. Seveda pa raven umskega dela na teh področjih v splošnem vsebuje dosti manj ponavljajočih se elementov kot obdelava poslovnih dogodkov ali značilno uradniško delo. Ekspertni sistemi ne znajo razmišljati, ampak le vsebujejo nekaj znanja, ki ga ima človek ekspert. Uporabljajo tehnike umetne inteligence, ki so bile razvite pri proučevanju računalniške predstavitve znanja izvedencev. To znanje je tako dostopno tudi tistim, ki ga sami nimajo dovolj in so premalo izkušeni. Znanje ni predstavljeno kot niz dejstev, pač pa je opremljeno tudi z mehanizmi sklepanja, ki delujejo podobno kot ekspert pri reševanju problemov (Gradišar in Resinovič, 1994). Ekspertni sistem združuje prednosti ljudi in prednosti računalnikov. To je sistem z visoko stopnjo strokovnih podatkov in sposobnostjo reševanja problemov. Vsebuje podatke z določenega področja, pri tem pa razume podano problematiko, na podlagi tega pa ima sposobnost reševanja problemov z dotičnega področja (Power 2000). Ekspertni sistemi so, kot navaja Rajkovič (2003), računalniški programi, ki delujejo podobno kot človek ekspert. Ta ne le rešuje zahtevne probleme, ampak je sposoben tudi pojasniti, kako je prišel do rešitve. Zakaj je to pomembno? Zahtevne probleme običajno spremlja velika količina podatkov, ki jih neredko označujemo z izrazom»mehki podatki«. To so podatki, ki imajo verjetnostni značaj, niso natančni, nekateri med njimi manjkajo, lahko pa so tudi zavajajoči. Sam postopek reševanja zahtevnih problemov predstavlja trd oreh v načinu in tudi glede časa reševanja. Lahko obstaja več različnih načinov, med katerimi mora ekspert izbrati ustreznega. Nepopolnost podatkov, pa tudi postopkov reševanja problema je bistveno manj usodna, če v proces reševanja problema ekspert vključi sodelavce, ki jim pojasni svoje ukrepanje. V dialogu s sodelavci, ki postavljajo vprašanja, ekspert pa jim odgovarja, ponavadi pojasnijo marsikatero zmedo v zvezi s podatki pa tudi s postopkom reševanja problema. Lahko rečemo, da je to pomemben element timskega dela, s katerim imamo opraviti v različnih timih, od direktorskih kolegijev do zdravniških konzilijev. Pojasnjevanje predlagane rešitve članom tima in njihovo sodelovanje praviloma izboljša rešitev, obenem pa dviga raven ekspertnega znanja v timu. Da bi se takemu delovanju približal tudi računalnik in postal»član«tima, moramo najprej primerno oblikovati znanje ekspertne domene. Praviloma gre za ožja strokovna področja od razpoznave strukturnih kemijskih formul, preko medicinske in tehnične diagnostike do poslovnih odločitvenih problemov. Pridobivanje potrebnega znanja domene in oblikovanje v bazo znanja v računalniku je zahtevno strokovno Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 42 od 93

43 delo. Pri tem običajno poleg strokovnjakov s področja sodelujejo t. i. tehnologi znanja, ki pomagajo oblikovati ekspertno znanje ali ga izvleči iz množice že rešenih problemov. Tu si lahko pomagamo tudi z metodami strojnega učenja, ki skušajo iz razpoložljivih podatkov, npr. o konkretnih rešitvah, odkriti splošne zakonitosti. Ko je baza znanja zaokrožena v računalniški obliki, jo lahko uporabimo za reševanje problemov, ki sodijo v njen okvir. Računalnik nam z ustreznimi algoritmi za delo z bazo znanja poleg rešitve problema omogoča tudi razlago, kako je do rešitve prišlo, lahko pa tudi izpelje celovito pregledovanje obstoječe baze znanja. Ena glavnih značilnosti ekspertnih sistemov je, da omogočajo sklepanje o nadaljnjih korakih v cikličnem postopku načrtovanja (Atanasijević, 2003). Zelo pomembna lastnost ekspertnih sistemov, ki jih razlikuje od konvencionalnih aplikacij, delujočih v glavnem kot "črne škatle", je zmožnost pojasnjevanja rešitve, s čimer sistem postane transparenten oziroma uporabniku razumljiv (princip prosojne, transparentne škatle). Na "mehkih" področjih šele zmožnost inteligentne komunikacije med uporabnikom in sistemom omogoča zanesljivejšo uporabo sistema. Sistem mora pojasniti svojo rešitev v obliki, da jo uporabnik lahko preveri in da v primeru, ko se z rešitvijo ne strinja, ugotovi vzrok svoje napake ali napake sistema. Ekspertno obnašanje se torej odlikuje po transparentnosti znanja in razlage. O mehkih področjih, podatkih in znanju govorimo, ko se srečujemo s problemi verjetnosti, nepopolnosti, nenatančnosti, nezanesljivosti, včasih pa določenih podatkov nimamo, pa tudi samo izvedensko znanje ni povsem popolno, brez napak in pomot. Najpogosteje zahteva uporaba negotovih podatkov verjetnostno sklepanje. Negotovost pri tem običajno obravnavamo tako, da dodelimo trditvam določen faktor zaupanja, ki ga je možno izraziti na različne načine, z opisnimi ali z realnimi števili iz določenega intervala (Kepa Ferlan, 2005). 6.1 Zgradba ekspertnih sistemov Ekspertni sistemi v sebi združujejo razvojno in svetovalno okolje. Razvojno okolje je namenjeno razvijalcem in znanstvenikom, katerih naloga je graditi in bogatiti komponente ES, predvsem polniti bazo znanja. Svetovalno okolje pa je namenjeno laikom, da lahko izkoriščajo strokovno znanje in nasvete ES. Zgradbo ES prikazuje slika 19. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 43 od 93

44 Slika 19: Zgradba ES (prirejeno po Turban, Aronson 2001 in Rajkovič, 2000) Podsistem pridobivanja znanja Pridobivanje znanja je zbiranje, prenos in oblikovanje strokovnega znanja oziroma podajanje že dokumentiranega znanja računalniškemu programu za izgradnjo oziroma širitev baze znanja. Potencialni viri znanja so strokovnjaki posameznih področij, strokovna literatura, večpredstavnostni dokumenti, javne in zasebne podatkovne baze, namenska raziskovalna poročila in informacije dostopne preko svetovnega spleta. Interpretacija znanja strokovnjakov pogosto predstavlja ozko grlo pri izgradnji ES, znano tudi kot Feigenbaumovo ozko grlo (Rajkovič, 2003). Pri izgradnji večjih ES je koristno, da sodeluje tudi tehnolog znanja za komunikacijo z eksperti, da se ohrani mišljen namen posredovanih informacij (Turban in Aronson, 2001). Baza znanja Baza znanja vsebuje ustrezna znanja za razumevanje, izražanje in reševanje problemov. Sestavljena je iz dveh osnovnih elementov: o dejstev in teorij posameznih problemskih stanj, o posebnih hevrističnih pravil, ki usmerjajo uporabo znanja za rešitev posameznih problemov nekega področja. Hevristika izraža neformalno izrabo znanja na aplikativnem področju. Pri tem je pomembno predvsem znanje, ne le gola dejstva (Turban in Aronson, 2001). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 44 od 93

45 Mehanizem sklepanja Mehanizem sklepanja so možgani in zato bistvena komponenta ES. To je računalniški program, ki je zmožen sprejemati nadaljnje sklepe in zaključke na podlagi podatkov iz baze znanja in podatkov o opisu problema. Ta komponenta ustvarja redosledje korakov pri reševanju problema in s tem kaže smernice za uporabo baze znanja (Turban in Aronson, 2001). Uporabniški vmesnik Uporabniški vmesnik skrbi za komunikacijo med uporabnikom in sistemom (z bazo znanja in z mehanizmom sklepanja) ter uporabniku omogoča, da lahko posega v bazo znanja. Pomembno je, da tako kot vsi uporabniški vmesniki tudi uporabniški vmesnik za ekspertne sisteme vsebuje kakovostno grafiko in omogoča učinkovito komunikacijo z uporabnikom (Kepa Ferlan, 2005). Laboratorij ES (Raziskovanje problema) To je modul za analizo problema. Namenjen je registriranju posredovanih hipotez in odločitev. V laboratoriju se običajno sprejmejo trije koraki reševanja problema : o planska rešitev kako se spopasti s problemom, o redosledje rešitve potencialna dejanja, ki naj se izvršijo, o rešitev možne hipoteze in alternativni postopki, ki jih sistem pozna pri reševanju danega problema (Turban in Aronson, 2001). Podsistem za pojasnjevanje Podsistem za pojasnjevanje razlaga vedenje ekspertnega sistema tako, da sproti podaja odgovore na naslednja vprašanja: o Zakaj je ES zastavil določeno vprašanje? o Kako smo prišli do določenega zaključka? o Zakaj smo določeno varianto zavrnili? o Kakšen je načrt za dosego rešitve? (Turban in Aronson, 2001). Podsistem za izpopolnjevanje znanja Ta sistem oziroma to lastnost imajo človeški eksperti. To pomeni, da so sposobni analizirati lastno znanje, uporabo tega znanja in pri sprejemanju novih spoznanj izpopolnjevati lastno znanje. Podoben razvoj znanja pa danes premorejo tudi napredni ES, ki pa trenutno še niso del komercialnih ES (Turban in Aronson, 2001). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 45 od 93

46 Ekspertni sistemi so, kakor tudi sistemi za podporo odločanju, namenjeni individualni uporabi. Stopnja strukturiranosti problemov, ki jih pomagajo reševati, je relativno visoka, predvsem zato, ker gre za zelo ozka problemska področja (Gradišar in Resinovič, 1994). Kljub individualni in neobvezni uporabi pa so tako ES kot tudi SPO lahko zelo koristen pripomoček pri zahtevnih odločitvah. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 46 od 93

47 7 Odločanje Odgovorov na vprašanje, kaj je odločanje, je v strokovni literaturi kar nekaj. Poglejmo si najprej elemente, ki so prisotni pri vsakem odločanju (Gradišar in Resinovič, 1994): problemski prostor, ki ga predstavlja situacija, v kateri se je pojavil problem, človek ali skupina ljudi, ki ima oziroma zazna problem in ki se odloča, cilj oziroma želen izid, ki ga želijo doseči tisti, ki se odločajo, množica možnih alternativnih rešitev problema, izbrana rešitev. Odločanje je proces, v katerem je potrebno izmed več variant (alternativ, inačic, možnosti) izbrati tisto, ki najbolj ustreza postavljenim ciljem oziroma zahtevam. Poleg izbora najboljše variante včasih želimo variante tudi razvrstiti od najboljše do najslabše. Pri tem so variante objekti, akcije, scenariji ali posledice enakega oziroma primerljivega tipa (French, 1986, Bohanec, Rajkovič, 1995). V predstavljenem primeru diplomske naloge smo izbirali najprimernejšo mobilno storitev, zato so v našem primeru variante mobilne storitve. Odločanje je običajno del splošnega reševanja problemov in nastopa kot pomembna mentalna aktivnost na praktično vseh področjih človekovega delovanja. Težavnost odločitvenih problemov je zelo raznolika. Sega od enostavnih osebnih odločitev, ki so večinoma rutinske in se jih večinoma niti ne zavedamo, vse do težkih problemov skupinskega odločanja, na primer pri vodenju, upravljanju in načrtovanju v podjetjih, kadrovskem odločanju, medicinski diagnostiki in vrsti drugih področij. Najpomembnejši problemi, ki nastopajo pri težkih odločitvenih problemih, izvirajo iz: velikega števila dejavnikov, ki vplivajo na odločitev, številnih oziroma slabo definiranih ali poznanih variant, zahtevnega in pogosto nepopolnega poznavanja odločitvenega problema in ciljev odločitve, obstoja več skupin odločevalcev z nasprotujočimi si cilji, omejenega časa in drugih virov za izvedbo odločitvenega procesa. S problemi odločanja se ukvarja vrsta znanstvenih področij in disciplin, od filozofije (na primer aksiologija - nauk o vrednotah), psihologije, ekonomije in matematike, do bolj specifičnih, kot sta odločitvena teorija (French 86; Ríos 94) in odločitvena analiza (Nagel 1993, Jereb et al, 2003). Posebej pomembno je vprašanje, kako pomagati odločevalcu, da bi na sistematičen, organiziran in čim lažji način prišel do kakovostne odločitve. (Jereb et al, 2003). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 47 od 93

48 8 Večparametrsko odločanje Glavni namen večparametrskega odločanja je razgradnja odločitvenega problema na manjše in lažje obvladljive podprobleme. Variante razčlenimo na posamezne parametre (kriterije, atribute) in jih ločeno ocenimo glede na vsak parameter. Končno oceno variante dobimo s postopkom združevanja ocen parametrov. Tako izpeljana vrednost predstavlja temelj za izbor najustreznejše variante (Jereb et al, 2003). Večkriterijsko modeliranje običajno razumemo kot proces ocenjevanja. V tem procesu moramo razviti model, ki zagotavlja vrednotenje variante oz. variant glede na zastavljene cilje in pričakovanja. Model temelji na izbranem spisku kriterijev, parametrov, spremenljivk oz. dejavnikov, ki jih želimo v postopku zasledovati. Teorija večkriterijskega odločanja nudi formalno osnovo izgradnji modela, kjer je temeljni problem povezovanje ocen po posameznih parametrih v celostno oceno (Chankong, Haimes 1983, Bohanec, Rajkovič 1995). Ta problem še dodatno zapleta medsebojna povezanost raznorodnih parametrov, njihova nedoločenost in spreminjajoča se vplivnost glede na številne dejavnike. Za obvladovanje teh problemov obstajajo različni principi in pripomočki. V pričujočem prispevku smo izbrali metodo ekspertnega modeliranja, kjer je znanje predstavljeno na človeku razumljivejši način kot pri klasičnih odločitvenih metodah. Transparentnost omogočajo uporabljene metode umetne inteligence. Rezultati pa se kažejo predvsem v razlagi ocen in preglednosti postopkov v celoti (Rajkovič, Bohanec 1985, Berkeley et al, 1998, Rajkovič et al, 2000). Vrednotenje variant pri večparametrskem odločanju poteka na osnovi večparametrskega odločitvenega modela, ki je v splošnem sestavljen iz treh komponent, kar prikazuje slika 20. Slika 20: Večparametrski odločitveni model (Lavrač 2000) Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 48 od 93

49 Parametri (atributi, kriteriji) X i predstavljajo vhod v model. To so spremenljivke, ki ponazarjajo podprobleme odločitvenega problema, to je tiste dejavnike, ki opredeljujejo kvaliteto variant. Funkcija koristnosti F je predpis, po katerem se vrednosti posameznih parametrov združujejo v spremenljivko Y, ki ponazarja končno oceno ali koristnost variante. Variante opišemo po osnovnih parametrih z vrednostmi a i. Na osnovi teh vrednosti funkcija koristnosti določi končno oceno vsake variante. Varianta, ki dobi najvišjo oceno, je praviloma najboljša (Jereb et al, 2003). V nadaljevanju predstavljamo formalno definicijo večparametrskega odločanja, kjer nastopajo naslednji elementi odločitvenega procesa (Rajkovič, Bohanec, 1988, Rajkovič 2002, Krapež, Rajkovič, 2003, Kepa Ferlan, 2005): množica variant A={a 1, a 2, a 3,..., a n,...} preferenčna relacija P (uredi množico variant A po zaželenosti, ustreznosti oz. koristnosti) množica parametrov X={x 1, x 2, x 3,..., x m } x i : A D i ; D i zaloge vrednosti i-tega parametra Vsako varianto a iz množice A opišemo z naborom (vektorjem) vrednosti parametrov: a = x 1 (a), x 2 (a),..., x m (a). Pomembno je, da gre le za opis, s katerim lahko varianto bolj ali manj dobro predstavimo. Vektorski opis variante po izbranih kriterijih je le model variante, ki je namenjen lažjemu ocenjevanju. Preferenčno relacijo P nadomestimo s funkcijo koristnosti. Funkcijo koristnosti v: A D nadomestimo s funkcijo v x in predpostavimo v(a) = v x ( x 1 (a), x 2 (a),..., x m (a) ). v x : D 1 D 2 D 3 D n D v x je definirana nad domeno, ki predstavlja kartezični produkt domen posameznih parametrov in je D njena zaloga vrednosti. Funkcija koristnosti predstavlja»združeno«meritev koristnosti po vseh parametrih. Je kriterijska funkcija, s katero določamo koristnost variant na osnovi posameznih parametrov in njihove povezave (Krapež, Rajkovič, 2003, Kepa Ferlan, 2005). V zahtevnih primerih, ko je parametrov ali variant veliko, je sprejemanje odločitve zelo zahtevno. V takem primeru si pomagamo z namenskimi programi za večparametrsko odločanje. Ti imajo že vgrajena orodja, ki pomagajo odločevalcu pri definiciji parametrov, oblikovanju funkcij koristnosti in zajemanju podatkov o variantah. Najpomembnejšo operacijo - vrednotenje variant - dodatno podpirajo z vrsto koristnih pripomočkov za analizo dobljenih rezultatov, kot so analiza občutljivosti in stabilnosti odločitvenega modela, generator variant, analize tipa kaj če ter najrazličnejši grafični prikazi in poročila. Nekateri omogočajo tudi delo z nenatančnimi in nepopolnimi podatki in v ta namen uporabljajo intervalski račun ali verjetnostne porazdelitve. Takšnih programov je na voljo precej, navedimo le nekaj najbolj znanih: MAUD, Decaid, Decision Pad, HIVIEW, PROMETHEE, DEX, DEXi (Jereb et al, 2003). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 49 od 93

50 Sistemi za večparametrsko odločanje so zelo primeren pripomoček pri sprejemanju odločitev na različnih področjih (Rajkovič, 2000): Računalništvo o izbor računalnika o izbor strojne in programske opreme Vrednotenje projektov o ocena kakovosti oz. izvedljivosti projekta o ocena investicije o vrednotenje ponudb o vrednotenje proizvodnih programov (portfolio) Vrednotenje podjetij o izbor poslovnega partnerja o boniteta bank o ocenjevanje uspešnosti podjetij Kadrovsko odločanje o ocenjevanje primernosti, uspešnosti delavcev o izbor ekspertne skupine o vrednotenje prošenj in vlog Medicina, zdravstvo o ocenjevanje rizičnosti o spremljanje osnovnih življenjskih aktivnosti Ostala področja o vrednotenje tehnologij o izbor lokacije o ocena prioritet pri dodeljevanju posojila Večparametrsko odločanje običajno uporabljamo za reševanje zahtevnih, kompleksnih problemov, kjer na končno odločitev vpliva veliko različnih dejavnikov, najprimernejše variante oziroma izbire pa zaradi same kompleksnosti ni mogoče izbrati na enostavnejši način. Zaradi tega dejstva sprejem najboljše odločitve poteka v več fazah, kar bomo skušali predstaviti v naslednjem poglavju. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 50 od 93

51 9 Faze odločitvenega procesa Mnogi avtorji se naslanjajo na klasičen Simonov fazni model procesa odločanja iz leta 1960, ki je v veljavi od samega nastanka, predvsem zaradi tega, ker v nasprotju z matematičnimi modeli odločanja upošteva tudi subjektivnost (Gradišar in Resinovič, 1994) in je sestavljen iz treh faz (Turban, Aronson, 2001): spoznava zbiranje podatkov o sistemu in pregledovanje okolja, z namenom odkriti problem, ki bi ga bilo potrebno rešiti, ali pa odkriti priložnost, ki bi jo bilo škoda zamuditi; oblikovanje sistematično proučevanje zaznanega problema ali priložnosti in iskanje možnih alternativnih rešitev ter ugotavljanje verjetnih posledic posameznih alternativ. V tej fazi se razvijejo tudi metode in kriteriji za ocenjevanje posameznih možnih rešitev; izbira izbor najugodnejše rešitve, ki je lahko optimalna ali pa le zadovoljiva. Kasneje je bila tem fazam dodana še faza "Izvedba", katere namen je, da sprejeto odločitev najprej razložimo vsem, ki so z njo povezani, in dosežemo sporazum, da je smiselna. V tej fazi je potrebno doseči tudi dogovor, kako bo sprejeta odločitev izvajana v praksi (Gradišar in Resinovič, 1994). Nekateri avtorji dodajajo še peto odločitveno fazo "Nadzor", vendar menimo, da nadzorno fazo lahko obravnavamo kot inteligentno podfazo izvedbene faze (Turban in Aronson, 2001). Shematičen prikaz faz odločitvenega procesa prikazuje slika 21 Slika 21: Faze odločitvenega procesa (Turban, Aronson, 2001) Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 51 od 93

52 Odločitveni proces je proces sistematičnega zbiranja in urejanja znanja. Zagotovil naj bi dovolj informacij za primerno odločitev, zmanjšal možnost, da bi kaj spregledali, pohitril in pocenil proces odločanja ter dvignil kakovost odločitve (Bohanec in Rajkovič, 1995). Od težavnosti odločitvenega problema je odvisno, kateri podfazi posamezne faze odločitvenega procesa bomo posvetili posebno pozornost. Nekaj korakov pa je, s katerimi se vedno srečamo. Ti koraki so, ki jih navajata tudi Bohanec in Rajkovič (1995), opisani v nadaljevanju. 9.1 Identifikacija problema Ta faza je rezultat spoznanja, da je nastopil odločitveni problem, ki je dovolj težak, da ga je smiselno reševati na sistematičen in organiziran način. V tej fazi poskušamo definirati problem ter opredeliti cilje in zahteve. Oblikujemo odločitveno skupino, katere jedro sestavljajo odločevalci (t. i. "lastniki problema"). To so tisti, ki se morajo v končni fazi odločiti in so odgovorni za odločitev. Pri zahtevnejših problemih je priporočljivo v delo skupine vključiti tudi: eksperte, ki imajo poglobljeno znanje o dani problematiki in lahko svetujejo pri oblikovanju odločitvenega modela; odločitvenega analitika - metodologa, ki kot moderator vpliva na učinkovitost in usklajenost dela skupine ter skrbi za ustrezno metodološko in računalniško podporo odločanja; druge predstavnike tistih segmentov, na katere vpliva odločitev. Predstavili bomo izgradnjo večparametrskega odločitvenega modela za oceno nove storitve za mobilne operaterje. Problem odločitve za uvedbo nove mobilne storitve, je dovolj težak, da si pri tej odločitvi pomagamo s sistemi, ki omogočajo sistematičen in organiziran način reševanja. Izbira primerne mobilne storitve, ki bo pritegnila uporabnike, jih navdušila in olajšala njihovo delo ali skrajšala dostopnost do informacij, je problem, ki je za ponudnike mobilnih storitev vedno trši oreh. Danes ni dovolj uporabniku mobilnega telefona ponuditi le lep in majhen telefonski aparat, s pomočjo katerega se je možno le pogovarjati. Ponuditi je potrebno tudi uporabne storitve, ki uporabnikom resnično prinašajo neko dodano uporabno vrednost. Povedati moramo, da predstavljen model ni in ne more biti poenoten za izbiro mobilne storitve na splošno. Pri izgradnji smo se osredotočili na sporočilne storitve in iz tega stališča skušali zgraditi model, ki je sposoben izmed več variant, na podlagi opredelitve izbranih kriterijev, določiti najboljšo možno mobilno storitev. Izgradnja je potekala postopoma. Kot orodje smo uporabili programski paket DEXi za izgradnjo baze znanja in prikaz rezultatov ter programsko orodje VREDANA, ki zmore pokazati razlike v vrednotenju znotraj vsakega razreda. Podrobnejše lastnosti teh programskih orodij, pa so prikazane na koncu tega poglavja. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 52 od 93

53 9.2 Identifikacija kriterijev V tej fazi določimo kriterije, na osnovi katerih bomo ocenjevali variante in zasnujemo strukturo odločitvenega modela. V predstavljenem modelu smo upoštevali nekaj kriterijev, ki so se v preteklosti izkazali za pomembne, dodali pa smo tudi nekaj kriterijev, ki so po temeljiti presoji ekspertov s tehničnega in prodajnega področja prav tako pomembni in nikakor niso zanemarljivi. Pri tem smo se skušali postaviti tudi v vlogo uporabnika in s te strani smo spoznali nekaj kriterijev, ki so končnim uporabnikom pomembni. Menimo, da je tako kot pri vseh storitvah tudi, ali pa še posebno, pri mobilnih storitvah nujno upoštevati želje in pričakovanja uporabnikov in v čim večji meri ta pričakovanja zadovoljiti. V tej razvojni stopnji smo posebno pozornost želeli posvetiti temu, da nismo spregledali kriterijev, ki bistveno vplivajo na odločitev. Na ta način smo z modelom želeli doseči načelo polnosti. Upoštevali pa smo tudi že znana priporočila iz strokovne literature. Kot navajata Bohanec in Rajkovič (1995), pri oblikovanju modela poskušamo izpolniti tudi druge zahteve, kot so strukturiranost, neredundantnost, ortogonalnost in operativnost oziroma merljivost kriterijev. Postopek identifikacije kriterijev je do neke mere odvisen od uporabljene metodologije. V predstavljenem modelu je potekal po spodaj naštetih korakih Spisek kriterijev Sami ali med pogovorom v skupini oblikujemo nestrukturiran seznam kriterijev, ki jih bomo upoštevali pri odločanju. Vsaka izgradnja odločitvenega modela se začne na stopnji zbiranja kriterijev. Sestavljanje spiska kriterijev je v našem primeru potekalo na dva načina: brain storming metoda, oziroma metoda iskrenja možganov, kjer smo s pomočjo izbranih ekspertov na nesistematičen, impulziven način zbirali kriterije in jih zbirali v vrstnem redu njihovega nastanka. Čeprav ta metoda na prvi pogled deluje nepomembno, se je izkazalo, da je primerna, saj je pomembno prispevala k izboru kriterijev, ki smo jih v modelu uporabili; sistematičen način zbiranja kriterijev, ki je temeljil na predhodno opravljenih statističnih analizah iz preteklosti. Pri tej metodi so bili izluščeni kriteriji, ki so se na podlagi preteklih podatkov izkazali za pomembne Strukturiranje kriterijev Teorija priporoča (Bohanec in Rajkovič, 1995), da kriterije hierarhično uredimo, upoštevajoč medsebojne odvisnosti in vsebinske povezave. Nepomembne kriterije in tiste, ki so izraženi z ostalimi kriteriji, zavržemo in po potrebi oblikujemo nove. Rezultat je drevo kriterijev. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 53 od 93

54 V predstavljenem modelu smo se najprej lotili pregleda in analize rezultatov po metodi "brain storming". Kriterije, ki so bili različno poimenovani, vsebinsko pa enaki, smo omejili na en posamezen kriterij. Dodali smo še kriterije, ki smo jih pridobili s sistematičnim načinom zbiranja in jih ponovno proučili. Izločili smo vse podvojene ali večkrat navedene vsebinsko enake kriterije. Nastal je nov, prečiščen spisek kriterijev, ki pa še vedno ni bil smiselno urejen. Pri postopku strukturiranja, smo vse sorodne kriterije združili v posamezne skupine in podskupine. Na koncu te razvojne stopnje smo imeli vse kriterije združene v manjše zaključene celote, ki tvorijo odločitveno drevo. Dobljena drevesna struktura kriterijev je prikazana v tabeli 2. Tabela 2: Strukturirano drevo kriterijev odločitvenega modela za uvedbo nove storitve za mobilne operaterje Merske lestvice Vsem kriterijem v drevesu določimo merske lestvice. Program te merske lestvice imenuje zalogo vrednosti, ki jih lahko zavzamejo pri vrednotenju. Lahko določimo tudi morebitne druge lastnosti, na primer urejenost (Bohanec in Rajkovič, 1995). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 54 od 93

55 V našem primeru smo uvedbo nove mobilne storitve ocenjevali s štiristopenjsko lestvico: nesprejemljiva, tvegana, dobra, zelo dobra. Merske lestvice oziroma zaloge vrednosti posameznih kriterijev, smo vedno gradili v naraščajočem vrstnem redu, kar pomeni od najslabše proti najboljši. Merske lestvice ostalih atributov so prikazane v tabeli 3. Tabela 3: Merske lestvice posameznih atributov v drevesu kriterijev odločitvenega modela za uvedbo nove storitve za mobilne operaterje 9.3 Definicija funkcij koristnosti V tej fazi definiramo funkcije, ki opredeljujejo vpliv nižjenivojskih kriterijev na tiste, ki ležijo višje v drevesu, vse do korena drevesa, ki predstavlja končno oceno variant. Oblika funkcij in način njihovega zajemanja je močno odvisna od uporabljene metode. Najpogosteje se uporabljajo preproste funkcije, kot so utežna vsota in razna povprečja, srečamo pa tudi zahtevnejše funkcije, ki imajo večjo izrazno moč, vendar so nekoliko zahtevnejše za praktično uporabo: funkcije zvezne logike, funkcije na osnovi Bayesovega pravila ali mehkih množic, odločitvena pravila. Prav Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 55 od 93

56 tako so pestre računalniško podprte metode za podporo odločevalcev v tej fazi, ki segajo od neposrednega analitičnega izražanja funkcij do možnosti izbiranja oziroma parametrizacije vnaprej pripravljenih funkcij, definiranja funkcije po točkah, zajemanja v grafični obliki in raznih dialogov, ki jih vodi računalniški program (Bohanec in Rajkovič, 1995). V predstavljenem primeru smo v odločitvenem drevesu določili štirinajst funkcij koristnosti. Funkcijo koristnosti je potrebno določiti v vsakem vozlu odločitvenega drevesa. Vsak agregiran, tj. združen kriterij v drevesni strukturi predstavlja svoj vozel. Tako strukturiranje poteka od korena do vseh listov drevesa. Na ta način nam olajša način odločanja, saj je v veliko pomoč pri našem preferenčnem znanju. V tabeli 4 je prikazan primer funkcije koristnosti za oceno mobilne storitve v zadnjem vozlu odločitvenega drevesa. V samem vozlu so združeni podrejeni kriteriji: operativnost, zaželenost in nadzor. Vsak kriterij v vozlu je opremljen z odstotno vrednostjo, ki smo mu jo določili glede na vrednost izpeljanega kriterija. Vrednost vsakega posameznega atributa je razvidna iz tabele same. Vrednost "*" pa pomeni, da atribut lahko zavzame katerokoli vrednost izmed zalog vrednosti, ki so mu na razpolago. Naj pojasnimo pravilo številka 1: če je operativnost storitve slaba in glede na raziskave na trgu ni zaželena, je uvedba take storitve v produkcijo nesprejemljiva, ne glede na to, kakšno vrednost pri tem zavzema atribut "nadzor". Tabela 4: Funkcije koristnosti v zadnjem vozlu odločitvenega drevesa Ostale funkcije koristnosti proučevanega modela so predstavljene v prilogi 15.4 na strani Opis variant Vsako varianto opišemo z vrednostmi osnovnih kriterijev, to je tistih, ki ležijo na listih drevesa. Do tega opisa pridemo s proučevanjem variant in zbiranjem podatkov o njih. Pri tem se pogosto srečamo s pomanjkljivimi ali nezanesljivimi podatki. Nekatere metode v tem primeru odpovedo, druge pa omogočajo, da takšne podatke Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 56 od 93

57 opišemo v obliki intervalov ali verjetnostnih porazdelitev (Bohanec in Rajkovič, 1995). V proučevanem primeru smo med petimi variantami izbirali najugodnejšo mobilno storitev. Osnovnih kriterijev na listih odločitvenega drevesa je 25 in so predstavljeni v tabeli 5. Komercialna imena smo namenoma prikrili, za razpoznavnost pa smo jih oštevilčili od 1 do 5. Tabela 5: Vrednosti petih variant na listih odločitvenega drevesa 9.5 Vrednotenje in analiza variant Vrednotenje variant je postopek določanja končne ocene variant na osnovi njihovega opisa po osnovnih kriterijih. Vrednotenje poteka "od spodaj navzgor", v skladu s strukturo kriterijev in funkcijami koristnosti. Varianta, ki dobi najvišjo oceno, je praviloma najboljša. Besedo "praviloma" je potrebno na tem mestu posebej poudariti. Na končno oceno vpliva mnogo dejavnikov in pri vsakem od njih lahko pride do napake. Poleg tega sama končna ocena navadno ne zadostuje za celovito sliko o posamezni varianti. Zato moramo variante analizirati in poskusiti odgovoriti na dodatna vprašanja (Bohanec in Rajkovič, 1995): Kako je bila izračunana končna ocena - na osnovi katerih vrednosti kriterijev in katerih funkcij? So vrednosti kriterijev in uporabljene funkcije koristnosti ustrezni? Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 57 od 93

58 Zakaj je končna ocena takšna, kot je? Je v skladu s pričakovanji ali odstopa in zakaj? Kateri kriteriji so najbolj prispevali k takšni oceni? Katere so bistvene prednosti in pomanjkljivosti posamezne variante? Kakšna je občutljivost odločitve: kako spremembe vrednosti kriterijev vplivajo na končno oceno? Ali je mogoče in kako variante izboljšati? Katere spremembe povzročijo bistveno poslabšanje ocen variant? V čem se variante bistveno razlikujejo med seboj? Šele z odgovori na ta vprašanja pridemo do celovite slike o variantah in s tem do kakovostnejše, bolj utemeljene in preverjene odločitve. Računalniška podporna orodja so pri tem praktično nepogrešljiva, saj imajo že vgrajene pripomočke, ki tovrstne analize bistveno olajšajo (Bohanec in Rajkovič, 1995). Rezultate vrednotenja lahko predstavimo grafično, s pomočjo grafikonov ali pa tekstovno, v obliki tabel. Pri analizi obravnavane problematike smo uporabili programsko orodje DEXi, ki v odvisnosti od izbranih parametrov prikaže različne grafikone: stolpčni diagram, kadar je izbran le en parameter. Ponavadi tak pogled izberemo za prikaz končne ocene odločitvenega postopka; korelacijski diagram, kadar želimo prikazati odvisnost dveh parametrov, ki nas še posebej zanimata; zvezdni diagram izberemo, kadar želimo med variantami primerjati tri do šest različnih parametrov, ki smo jim namenili posebno pozornost. Pri razlikovanju vrednotenja posameznih variant in/ali parametrov nam DEXi pomaga z barvnim prikazovanjem. Atributi, ki zavzamejo najboljšo vrednost izmed razpoložljivih v zalogi vrednosti, so obarvani zeleno, tisti, ki zavzamejo najslabšo vrednost, so obarvani rdeče, vse vmesne vrednosti pa so obarvane modro. Tabela 6 prikazuje rezultate vrednotenja vseh petih variant, ki smo jih analizirali. Skupna ocena vrednotenja je prikazana v vrstici "Ocena storitve". Na sliki 22 pa je prikazan ležeč stolpčni diagram vrednotenja. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 58 od 93

59 Tabela 6: Tabelaričen prikaz vrednotenja ocenjevanih variant Slika 22: Stolpčni diagram vrednotenja uvedbe nove mobilne storitve Iz prikazanih vrednotenj vidimo, da je storitev "Storitev1_I" ocenjena najbolje, "Storitev2_TSE" pa je ocenjena najslabše in nikakor ni primerna za uvedbo. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 59 od 93

60 "Storitev4_NBC" ima nekaj dobrih lastnosti, vendar kaže, da bi bila uvedba te storitve na podlagi sprejetih kriterijev lahko tvegana. Storitvi "Storitev3_BB" in "Storitev5_STD" pa sta ocenjeni kot dobri, vendar še vedno z manj prednosti kot storitev "Storitev1_I". Za primerjavo smo izvedli še ocenjevanje storitve v odvisnosti med kriteriji "Zaželenost" in "Zanesljivost", kjer smo želeli preveriti, katera storitev je na trgu najbolj zaželena, hkrati pa je predvideno delovanje te storitve dovolj zanesljivo. Spet se izkaže, da je storitev "Storitev1_I" v tej korelaciji ocenjena najbolje. Razvrstitve ocenjevanih storitev v tej korelaciji pa so v celoti prikazane na sliki 23. Slika 23: Korelacijski diagram ocene storitev na podlagi kriterijev "Zaželenost" in "Zanesljivost" Za dodatno primerjavo smo na koncu izvedli še vrednotenje na podlagi šestih kriterijev, za katere menimo, da so za uvedbo nove mobilne storitve zelo pomembni. Ocene storitev smo primerjali po kriterijih "Dostopnost", "Življenjski cikel", "Razpoložljivost", "Odstotek uporabnikov", "Odprta koda" in po kriteriju "Odprava reklamacij". Glede na dejstvo, da sta si bili storitvi "Storitev3_BB" in "Storitev5_STD" v dosedanjih analizah zelo blizu, smo ju analizirali še po zgoraj opisanih kriterijih in primerjali tudi s storitvijo "Storitev1_I", ki se je do sedaj izkazovala za najprimernejšo storitev. Rezultati te primerjave so prikazani na sliki 24. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 60 od 93

61 Slika 24: Zvezdni diagram ocene storitev na podlagi šestih kriterijev Rezultati zvezdnega vrednotenja sicer zopet pokažejo, da je storitev "Storitev1_I" očitno res najprimernejša storitev za uvedbo. Razlike med storitvama "Storitev3_BB" in "Storitev5_STD" pa so v tej metodi sicer bolj vidne, kljub temu pa ni povsem jasno, katera storitev je za uvedbo primernejša. V danem primeru to pravzaprav ni tako pomembno, ker je najprimernejša storitev za uvedbo po vrednotenju vseh prej opisanih postopkih jasna in je vedno ista, vendar če predpostavimo, da storitve "Storitev1_I" ne bi bilo, bi bila potem odločitev še naprej nejasna in zapletena. V takih primerih pa si lahko pomagamo s programom VREDANA (stran 67), ki pri analizi vrednotenja izkorišča DEXi-ovo bazo znanja, rezultate pa zna prikazati zvezno skozi celotno področje, ki je definirano z zalogo vrednosti in ne zgolj diskretno po razredih, kot to naredi programsko orodje DEXi. Rezultati vrednotenja uvedbe nove mobilne storitve s programskim orodjem VREDANA so prikazani na sliki 25. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 61 od 93

62 Slika 25: Prikaz vrednotenja s pomočjo programske opreme VREDANA Kljub zveznemu načinu prikaza, sta si rezultata vrednotenja storitev "Storitev3_BB" in "Storitev5_STD" zelo blizu. Lahko ugotovimo, da sta si ti mobilni storitvi dokaj enakovredni, kljub temu da je po tej metodi vrednotenja ocena storitve "Storitev5_STD" rahlo bolje ocenjena. Pri oceni mobilnih storitev so glavne veje ocenjevalnega drevesa kriteriji "Operativnost", "Zaželenost" in "Nadzor". Zaloge vrednosti vseh atributov pod agregiranimi kriteriji "Operativnost" in "Nadzor" smo določili na podlagi podatkov, ki so jih posredovali razvijalci storitev, zaloge vrednosti vseh atributov agregiranega kriterija "Zaželenost" pa smo določili na podlagi predhodno opravljenih tržnih raziskav in analiz podatkov iz preteklosti. V tej stopnji vrednotenja bi lahko prišlo do napačnih predvidevanj, zato smo se odločili, da izvedemo še tako imenovano "kaj-če" analizo. 9.6 Kaj-če analiza Pri postopku»kaj-če«analize lahko ugotavljamo, kako sprememba vrednosti enega ali več parametrov neke variante ali pa sprememba funkcij koristnosti oziroma odločitvenih pravil vpliva na spremembo končne ocene. Zaradi že omenjenih dejstev smo se odločili, da agregiranemu kriteriju "Zaželenost", ki je tudi ena od glavnih vej odločitvenega drevesa, povečamo pomembnost. Lahko bi namreč napačno ocenili odziv uporabnikov na dano storitev, kljub temu da smo že v osnovnem vrednotenju ta kriterij obravnavali na podlagi analiz in raziskav trga. Ob upoštevanju omejene predpostavke smo se odločili, da bomo pozornost namenili vsem kriterijem, ki sestavljajo agregiran kriterij "Zaželenost" in pravzaprav Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 62 od 93

63 predstavljajo liste odločitvenega modela. Rezultati vrednotenja storitev "Storitev3_BB" in "Storitev5_STD" v zvezdnem načinu so prikazani na sliki 26, za primerjavo pa smo dodali še vrednotenje storitve "Storitev1_I", ki je bila najbolje ocenjena že v osnovnem modelu z osnovnimi, prej predstavljenimi kriteriji. Slika 26: Primerjava rezultatov po "kaj-če" analizi Vidimo, da je s stališča zaželenosti storitve na trgu, storitev "Storitev3_BB" veliko bolje ocenjena kot "Storitev5_STD". Sicer je še vedno najbolje ocenjena storitev "Storitev1_I", vendar smo z omenjeno analizo želeli primerjati le razmerje med storitvama "Storitev3_BB" in "Storitev5_STD". Če v tej analizi kriteriju "Zaželenost" povečamo pomembnost na 49 odstotkov v odnosu na končno oceno, kriteriju "Operativnost" določimo 32-odstotno pomembnost in kriteriju "Nadzor" 19-odstotno pomembnost v odnosu na končno oceno, dobimo rezultate vrednotenja, kot jih prikazuje slika 27. Rezultati vrednotenja so prikazani v zveznem načinu, ki ga omogoča programsko orodje VREDANA. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 63 od 93

64 Slika 27: Prikaz vrednotenja posameznih storitev po "kaj-če" analizi V primeru, da bi se izkazalo, da je kriterij "Zaželenost" res tako pomemben in bi se morali odločiti le med storitvama "Storitev3_BB" in "Storitev5_STD", bi bila bolj primerna storitev "Storitev3_BB". Ta dilema pa nam je v proučevanem primeru prihranjena, saj se je izkazalo, da je neizpodbitno najboljša storitev "Storitev1_I". Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 64 od 93

65 10 DEX in DEXi DEX (Decision EXpert) je lupina ekspertnega sistema za večparametrsko odločanje, razvita v sodelovanju Instituta Jožef Stefan in Fakultete za organizacijske vede. Izraz "lupina ekspertnega sistema" pomeni ekspertni sistem z izdelanim uporabniškim vmesnikom in mehanizmom sklepanja, vendar brez baze znanja, katero si izdela uporabnik sam. Bazo znanja v primeru večparametrskega odločanja predstavljajo drevo kriterijev in funkcije koristnosti (Jakšič, 2002). Njegov glavni namen je pomagati odločevalcu izbrati najboljšo rešitev pri zapletenih večparametrskih odločitvah. Program temelji na novem pristopu k večparametrskemu odločanju (Bohanec et al, 1983, Bohanec in Rajkovič, 1987 Rajkovič et al, 1988). Odločevalcu pomaga pri raziskovanju odločitvenega prostora na način, da sam določi parametre, ki se mu pri reševanju problema zdijo pomembni in sam določi tudi zalogo vrednosti teh atributov. Namesto, da uporabi zapletene matematične formule, mora odločevalec uporabiti lastna odločitvena znanja, pri tem pa se lahko izraža preprosto in naravno (Bohanec, Rajkovič, 1990). V DEX-u je najtežje ravno prva, začetna faza, kjer je potrebno najti in uporabiti vse pomembne atribute in jih primerno organizirati v drevesno hierarhično strukturo. Ta faza je odvisna le od znanja in izkušenj odločevalca ali odločitvene skupine in od njega/njih zahteva, da popolnoma razumejo odločitveni problem. Kljub temu, pa se proces v tej fazi morda bolj obravnava kot umetnost kakor znanost. Naslednje faze odločitvenega procesa pa so z uporabo DEX-a veliko manj problematične. Iz tega lahko povzamemo, da je pri odločitvenem procesu najpomembnejša pravilna izgradnja odločitvenega drevesa oziroma strukture. S kvalitativnim načinom modeliranja in možnostjo upravljanja z nenatančnimi in/ali nepopolnimi podatki glede izbora se DEX zelo dobro obnese v vseh kvalitativno orientiranih odločitvenih procesih kakor tudi v različnih ekspertnih presojah. Zdi se, da uporabnost DEX-a narašča z naraščanjem težavnosti in kompleksnosti odločitvenega problema. Izkazalo se je, da so bili najboljši rezultati doseženi pri reševanju večjih modelov, sestavljenih iz vsaj 15 parametrov, ali/in pa so imeli veliko število različnih izbir (od 10 do več 100). Po drugi strani pa uporaba DEX-a ni primerna pri reševanju problemov, kjer je zahtevano strogo formalno modeliranje, številčno operiranje in/ali simuliranje (Bohanec, Rajkovič, 1999). Kot navajajo Rajkovič in drugi (2000), DEX dosledno sledi konceptu večparametrskega ocenjevanja (Chankong, Haimes, 1983), ki je zasnovano tako, da je osnovni problem razčlenjen v manjše, manj kompleksne probleme. Variante oz. opcije, ki jih ocenjujemo, so razčlenjene v različne dimenzije, ki jim ponavadi pravimo atributi, indikatorji, spremenljivke uspešnosti (učinkovitosti), kriteriji itd. Glede na vsak posamezni atribut so opcije neodvisno ocenjene. Celostna ocena variante se izračuna s postopki agregacije delnih ocen atributov, kot je npr. utežna vsota. Celotni postopek je zasnovan tako, da lahko odločevalec kar najučinkoviteje Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 65 od 93

66 izrazi svoje preference, to je stopnje zaželenosti oz. nezaželenosti variant. Tako izražena oz. izmerjena zaželenost oz. uporabnost služi za oceno variante. V osnovi je DEX sestavljen iz dveh delov: Pridobivanje in urejanje znanja o Pomaga uporabniku pri oblikovanju drevesa kriterijev oz. indikatorjev in pravil odločanja za obravnavani problem. Dejansko je to proces strukturiranja odločitvenega problema in izražanja preferenc. V tem procesu se konsistentnost podanih odločitvenih pravil tudi sproti računalniško preverja. Ocena in analiza opcij o Pridobljeno bazo znanja uporablja za oceno in analizo variant oz. opcij. Na začetku je vsaka opcija opisana z vrednostmi kriterijev, ki predstavljajo liste drevesa. DEX oceni vsako opcijo v skladu z bazo znanja, tj. drevesom kriterijev in odločitvenimi pravili. Za vsako opcijo tako dobimo oceno primernosti oz. ustreznosti. Temu postopku lahko sledi analiza rezultatov, ki je sestavljena iz ene ali več naslednjih aktivnosti: razlaga ocene: DEX je sposoben razložiti, kako je bila pridobljena vsaka posamezna ocena v smislu kriterijskih vrednosti in uporabljenih odločitvenih pravil, analiza tipa kaj-če: izvedena je interaktivno s spremembo opisa opcij, njihove ponovne ocenitve in primerjave dobljenih rezultatov s prvotnimi rezultati, selektivna razlaga opcij: DEX najde in poroča o tistih podkriterijskih drevesih, ki odražajo najmočnejše ali najbolj šibke karakteristike posamezne opcije. Bistvo tega je razlaga opcij ob uporabi samo najbolj relevantnih informacij. Če povzamemo, DEX nudi pomoč v procesu ocenjevanja in odločanja na osnovi modeliranja preferenčnega znanja. S tem pripomoremo k transparentnosti odločitvenega postopka. Odločevalec ima na razpolago razlago rezultatov tako ocenjevanja kot tudi celotnega poteka postopka. Predstavitev znanja je zasnovana na integraciji pristopa večkriterijskega odločanja z ekspertnim sistemom. To omogoča uporabniku prijazno in v splošnem lažje odločanje, kjer je znanje o odločanju izraženo preprosto in neposredno z besedami, pravili in hierarhično urejenimi kriteriji (Rajkovič et al, 2000). Na sliki 28 je shematičen prikaz delovanja DEX-a. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 66 od 93

67 Slika 28: Shematičen prikaz strukture delovanja DEX-a (Rajkovič et al, 2000) Leta 1999 je nastal program DEXi (DEX for Instruction), izobraževalna različica DEXa, namenjena za uporabo študentov in učiteljev na fakultetah in srednjih šolah. DEXi deluje v okolju Windows in ima prijaznejši uporabniški vmesnik. Po svoji funkcionalnosti je podoben programu DEX. Od njega se razlikuje v tem, da omogoča grafično vrednotenje variant, sicer pa ponuja nekaj manj možnosti dodatnih analiz in ne vsebuje podpore za skupinsko odločanje. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 67 od 93

68 11 Vredana Program VREDANA ne pomeni kake revolucionarne novosti, na področju programov za pomoč pri odločanju. Nastal je kot nadgradnja lupine ekspertnega sistema DEX. Nadgrajuje ga v fazi vrednotenja in analize variant ter odpravlja nekatere njegove pomanjkljivosti. S programom VREDANA ni mogoče narediti lastne baze znanja, zna pa uporabljati bazo znanja od DEX(i)-a. Program DEX(i) pri vrednotenju variant rezultate razvrsti v prej določene razrede, vendar ne zmore prikazati razlik znotraj razreda samega. Program omogoča hitro in kakovostno "kaj-če" analizo na zelo enostaven način. Rezultati vrednotenja variant so pri programu VREDANA prikazani z grafikoni. Taka predstavitev je razumljiva in enostavna, hkrati pa dosti uspešnejša od navadne tekstovne ali numerične. Rezultati so lahko prikazani z različnimi tipi grafikonov, ki so lahko stolpčni, korelacijski ali polarni, kar je odvisno od števila parametrov, po katerih spremljamo rezultate vrednotenja. Kot navajajo Šet, Bohanec in Krisper (2000), so glavne prednosti programa VREDANA naslednje: prednosti, ki izhajajo iz okolja Windows (programska neodvisnost od strojne opreme, preklop med delujočimi programi), razmeroma majhne zahteve po strojni opremi, enostavnost uporabe (enostaven in sodoben uporabniški vmesnik), zmožnost obdelave kompleksnih odločitvenih problemov, kombiniranje kvalitativnega in kvantitativnega vrednotenja variant, jasnost prikazanih rezultatov, sposobnost različnih vrst dodajanja novih variant, zmožnost sprotnega vrednotenja variant, zmožnost spreminjanja baze znanja (podatki o variantah), dvosmerna podatkovna povezava z lupino ekspertnega sistema DEX, zmožnost obdelave več dreves parametrov Seveda pa poleg dobrih stvari obstajajo tudi nekatere pomanjkljivosti (Šet, Bohanec in Krisper, 2000): nezmožnost spreminjanja baze znanja v delu, ki se nanaša na opis odločitvenega problema (drevo parametrov in njihove zaloge vrednosti, funkcije koristnosti), počasnost postopka kvalitativnega in kvantitativnega vrednotenja (še posebej pri kompleksnih problemih z velikim številom variant), prikaz drevesa parametrov ne vsebuje prikaza funkcij koristnosti, zmožnost obdelave le ene skupine funkcij koristnosti (uporaba več skupin je sicer zelo redka). Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 68 od 93

69 V predstavljeni diplomski nalogi smo zaradi transparentnosti rezultatov pri analizi uvedbe nove storitve za mobilne operaterje uporabili oba programa, to sta DEXi in VREDANA. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 69 od 93

70 12 Analiza ocenjevalnega modela Na koncu želimo analizo ocenjevanja uvedbe nove mobilne storitve še nepristransko kritično analizirati. Analizo ocene bomo izvedli s pomočjo tako imenovane "SWOT" analize, ki razčlenjuje prednosti, slabosti, priložnosti in nevarnosti. Postopek poteka v dveh delih. Interna analiza vključuje zbiranje informacij o modelu in njegovo oceno. Eksterno analizo pa sestavljajo zbiranje informacij o stanju v okolju in analiziranje dobljenih informacij (Litts, 2003). Dodali smo še naše videnje, kako lahko reagiramo v posameznih fazah SWOT analize. Rezultati te analize so prikazani v tabeli 7. ANALIZA NEVARNOSTI PRILOŽNOSTI SLABOSTI PREDNOSTI KAJ SO učinkovit pripomoček za podporo odločanju v procesu vrednotenja mobilnih storitev poenoteno vrednotenje vseh mobilnih storitev po določenem odločitvenem modelu podpora v vseh fazah odločitvenega procesa doslednost, natančnost, zanesljivost sistema sistematičnost odločitvenega procesa prilagodljivost, zmožnost dopolnjevanja in nadgrajevanja uporabniku prijazna in nezahtevna uporaba zmanjšanje porabe časa za odločanje dosegljivost in transparentnost ekspertnega znanja možnost utemeljitve rezultatov možnost simulacij na osnovi»kaj-če«analize zmožnost ocenitve kombinacij večjega števila dejavnikov možnost uporabe mehkih podatkov model ekspertnega sistema deluje le znotraj ozke domene znanja model je vedno le približek realnemu svetu odvisen od subjektivnosti ocenjevalcev pomanjkanje kvalitetnih podatkov nesposobnost učenja, tudi iz preteklih izkušenj in prilagajanja novim razmeram strokovno znanje je včasih težko povzeti in predstaviti v obliki modela poenotenje ekspertnega znanja možnost za širitev področja uporabe možnost uporabe pri ocenjevanju povsem novih storitev uporaba v izobraževalne namene bolj sistematično zbiranje podatkov posameznih lastnostih mobilnih storitev možnost integracije ekspertnega sistema z obstoječimi informacijskimi rešitvami nadaljnja uporaba pridobljenih spoznanj na področju upravljanja s tehnologijami znanja nekritična uporaba odločitvenih modelov, nezavedanje dejstva, da ima lahko spreminjanje vrednosti osnovnih kriterijev in odločitvenih pravil bistven vpliv na končno oceno odpor okolice do sprememb in do uporabe informacijske tehnologije strokovnjaki posameznih področij se lahko počutijo ogroženi in so nezaupljivi do uvajanja tehnologij znanja pomanjkanje finančnih in človeških virov za nadaljnje izvajanje in razvijanje ekspertnega sistema KAJ LAHKO STORIMO Vse naštete prednosti moramo v čim večji meri izkoristiti Vse slabosti dobro proučimo, v odločitveno skupino vključimo ljudi, ki razpolagajo z najvišjo stopnjo znanja o ocenjevani problematiki, pretekla spoznanja poskušamo vključiti pri izbiri in definiciji posameznih atributov, kakor tudi pri izgradnji baze znanja Na podlagi predstavljenega modela lahko bogatimo lastno bazo znanja s področja ocenjevanja sodobnih mobilnih storitev, kvaliteto znanja lahko izkoristimo kot pomembno prednost pred tekmeci. K izgradnji odločitvenih modelov povabimo strokovnjake z najvišjo stopnjo znanja o obravnavani problematiki, nezaupljivi okolici podrobno predstavimo zgrajen model in odločitev podkrepimo z znanstvenimi metodami Tabela 7: SWOT analiza ocenjevalnega modela Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 70 od 93

71 SWOT analizo pravzaprav lahko uporabljamo na različnih področjih. Predstavlja koristen pripomoček za proučevanje celovitega položaja podjetja in njegovih strateških enot, prav tako pa jo lahko uporabimo za ocenjevanje proizvoda ali storitev in njunih možnosti v konkurenčnem okolju. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 71 od 93

72 13 Zaključek Sodobna informacijska tehnologija pomembno zaznamuje današnjo družbo in predstavlja pomemben izziv pri poslovanju organizacij. Tehnologije, ki se ukvarjajo z upravljanjem znanja, so ena od možnosti povečevanja zmogljivosti in učinkovitosti organizacij. V ta namen nam zelo dobro služijo ekspertni sistemi in sistemi za podporo odločanju. S pomočjo slednjih smo predstavili model, ki mobilnim operaterjem lahko olajša izbiro najustreznejše mobilne storitve. Na odločitvene postopke imajo močan vpliv predvsem behavioristične ali vedenjske vede in nekatere znanstvene vede. Pri tem se moramo zavedati filozofije teh ved s področja ocenjevalnega postopka. Prav tako pa moramo zakonitosti teh znanosti upoštevati, ko od sistemov za podporo odločanju pričakujemo odločilno pomoč v zaključni fazi odločanja. V diplomski nalogi smo predstavili evalvacijski model uvedbe nove mobilne storitve za mobilne operaterje. Pri tem smo najprej pridobili in kritično proučili vidike, kako stroka vidi mobilne storitve in kako jih klasificira. V dobršni meri so nam koristile že pridobljene lastne izkušnje in izkušnje drugih strokovnjakov s tega področja. Kljub temu pa je proučevanje strokovne literature s tega področja odprlo nekaj novih vidikov, ki smo jih želeli vključiti v ocenjevalni oziroma odločitveni postopek. K postopku odločanja smo pristopili na drugačen, še ne zelo uveljavljen način. Izdelali smo odločitveni model s pomočjo sistemov za podporo odločanju. Model sloni na teoriji odločanja in teoriji večparametrskih odločitvenih modelov in smo ga zgradili na podlagi proučevanja posameznih razvojnih postopkov odločitvenega procesa. S pomočjo ekspertne lupine za večparametrsko odločanje DEXi, ki temelji na metodologiji DEX, smo zgradili večparametrski odločitveni model za ocenjevanje primernosti uvedbe nove mobilne storitve na trg. Pri izgradnji modela samega je bil najtrši oreh zbiranje posamezni parametrov, ki so za predstavljen problem kakorkoli pomembni. Zavedamo se pomembnosti predstavitve teh parametrov, zato smo temu postopku namenili veliko pozornost. Z znanjem, s katerim razpolagamo, smo zbrane kriterije večkrat proučili in izločili vse, ki so bili smiselno ali vsebinsko podvojeni. Izbrali smo univerzalne in raznolike parametre, kjer smo želeli upoštevati širino obravnavane problematike, vendar pa so po našem mnenju pomembni pri ocenitvenem postopku. Zbrane parametre smo smiselno uredili v manjše zaključene celote in tako sestavili večparametrsko odločitveno drevo. Vsem parametrom smo določili zaloge vrednosti. DEXi omogoča kvalitativno vrednotenje parametrov, kar uporabniku zelo olajša delo. Tudi pri definiciji funkcij koristnosti, ki jo je potrebno določiti v vsakem vozlu drevesa, DEXi omogoča odločevalcu, da na podlagi svojega preferenčnega znanja, na dokaj enostaven način določi to funkcijo. Zdi se nam primerno poudariti, da model, ki smo ga predstavili, odločevalcu omogoča izraziti svoje preference o stopnjah zaželenosti oziroma nezaželenosti variant v naravnem jeziku, na način kvalitativnega vrednotenja. Tak način pa omogoča učinkovito in transparentno analizo ocene ali ocenjevalnega postopka skozi Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 72 od 93

73 vse faze svojega procesa. Transparentnost skupne ocene se še poveča z načinom prikaza rezultatov vrednotenja, ki je lahko prikazan tekstovno, v obliki tabel, ali pa grafično, s pomočjo različnih grafikonov (stolpčni, korelacijski ali zvezni). Tudi tako imenovana "kaj-če" analiza je s programskim orodjem DEXi izvedljiva na uporabniku prijazen način. Pri odločitvenem postopku se namreč lahko zgodi, da postanemo skeptični do posamezne odločitvene faze ali do vrednotenja posameznih atributov. V takem primeru je za primerjavo smiselno opraviti tudi "kaj-če" analizo, ki pove, kako na celotno odločitev vpliva sprememba posameznega atributa, skupine atributov ali definicija funkcije koristnosti v nekem vozlu odločitvenega drevesa. Menimo, da je ne glede na to, koliko smo prepričani v pravilnost odločitvenega postopka, smiselno opraviti še dodatno analizo tako imenovano "SWOT" analizo. Pri tej analizi skušamo nepristransko oceniti vse prednosti, slabosti, priložnosti in nevarnosti, ki se v realnosti lahko izkažejo. Priprava take analize lahko razširi razumevanje obravnavane tematike in odločevalca ali odločitveno skupino bolje pripravi k reševanju možnih nevarnosti in slabosti, hkrati pa omogoča večjo kakovost in v večji izkoristek pričakovanih prednosti in priložnosti Možnosti nadaljnjega razvoja Odločitveni model, ki smo ga predstavili, je dosegel svoj namen in zadovoljil naša pričakovanja. Kljub temu pa moramo povedati, da tu predstavljen model ni in ne more biti univerzalen. Pri izgradnji smo imeli nekaj specifičnih zahtev, ki so razvidne iz modela samega in so opisane v diplomski nalogi. Ne glede na to pa menimo, da je uporaba sistemov za podporo odločanju na temeljih večparametrskega odločanja lahko zelo koristen pripomoček pri takih in podobnih odločitvah. V svetu vse hitreje razvijajočih se tehnologij so zahteve in cilji vedno bolj kompleksni in zapleteni. Končna odločitev ni nujno odvisna le od nekaj dejavnikov, ki jih je človek sposoben takoj analizirati in se pri tem pravilno odločiti, ne glede na to, s kako bogatim znanjem trenutno razpolaga. Tudi na področju mobilnih storitev so zahteve tako ponudnikov kot tudi odjemalcev storitev vedno večje, zahtevnejše in nenazadnje tudi vse kompleksnejše. Kljub temu pa na koncu vedno ostane le ena izbira, zahtevnost izbora pa je vedno večja in od odločevalca zahteva vedno večjo odgovornost. Za odločanje v tako zaostrenih razmerah menimo, da so sistemi za podporo odločanju odlično orodje. Ključno vlogo pri tem ima pravilno formiran odločitveni model z dovolj bogato bazo znanja. Priporočamo, da se baza znanja nadgrajuje z vsemi pomembnimi spoznanji, kar omogoča kakovostnejše odločitve. Predstavljen model je namenjen izboru najustreznejše storitve s področja mobilnega sporočanja in je kot tak trenutno primeren za kateregakoli mobilnega operaterja. Tehnološka investicija implementacije je zanemarljiva, zavedati pa se moramo, da je pravilno uporabljeno ekspertno znanje ključni element odločitvenega modela. Nove tehnologije in z njimi nova spoznanja morajo sproti nadgrajevati obstoječo bazo znanja, kar omogoča kakovostnejšo analizo problema, po potrebi omogočajo pravilno prirejanje ali celo preurejanje odločitvenega modela in na ta način Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 73 od 93

74 pomembno prispevajo k nadaljnjim kakovostnim odločitvam. Ponovno pa želimo poudariti, da ti sistemi predstavljajo le pomoč pri analizi ocenjevalnega problema, medtem ko je končna ocena vendarle še vedno v rokah ekspertov na posameznem področju. Za konec pa želimo povedati še, da končni rezultat vrednotenja ni odvisen samo od same izgradnje odločitvenega modela, temveč je pravilna izbira ali ocena v veliki meri odvisna tudi od kakovosti podatkov, s katerimi razpolagamo, in njihovo pravilnostjo, hkrati pa tudi od preferenčnega znanja odločevalca ali odločitvene skupine in globine poznavanja in zavedanja obravnavane tematike. Lahko rečemo, da je znanje ključ do uspeha. Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 74 od 93

75 14 Literatura in viri 14.1 Literatura [1] Alipro projekt: Program za izpopolnjevanje in uvrščanje nacionalnih in regionalnih dejavnosti in programov s področja mobilnih komunikacij: URL: pridobljeno [2] Atanasijević-Kunc M., Karba R.: Učinkovitost ekspertnih sistemov pri načrtovanju vodenja industrijskih procesov: URL: pridobljeno [3] Blackmond Laskey K.: Decision Support Systems Engineering: URL: pridobljeno [4] Bohanec M., Rajkovič V.: DEX: An Expert System Shell for Decision Support. A reformatted version of the article published in Sistemica 1(1), (1990) str [5] Bohanec M., Rajkovič V.: Multi-Attribute Decision Modeling: Industrial Applications of DEX. Informatica 23 (1999) str [6] Bohanec M., Rajkovič V.: Večparametrski odločitveni modeli: URL: pridobljeno [7] Bohanec M.:Data Mining and Decision Support Integration: URL: pridobljeno [8] Chowdhury M. A., Tan P., William S. L.: An Interactive Multiobjective Decision Support Framework for Transportation Investment: URL: pridobljeno [9] Čarman M.: Mobilno bančništvo. Diplomsko delo. Ljubljana: Ekonomska fakulteta, 2002 [10] Durlacher Research: Mobile Commerce Report,1999: URL: pridobljeno [11] Gradišar M., Resinovič G.: Informatika, Moderna organizacija, Kranj, 1994 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 75 od 93

76 [12] Gričar J.: Poslovni informacijski sistem - študijsko gradivo: URL: pridobljeno [13] Hawick K. A., James H. A.: Middleware Issues for Mobile Business and Commerce: URL: 126.pdf, pridobljeno [14] Heinonen K., Pura M.: Classifying Mobile Services: URL: df, pridobljeno [15] Horwitch M., Burnham H.: M-Business press release, July 2004, NYC: URL: pridobljeno [16] Hribar U.: Mobilno poslovanje in WAP priročnik: URL: 20II.pdf, pridobljeno [17] Jakšič J.: Večparametrski odločitveni modeli in standard PMML: Diplomsko delo: Fakulteta za računalništvo in informatiko, Ljubljana, 2002 [18] Jereb E., Bohanec M., Rajkovič V.: DEXi - Računalniški program za večparametrsko odločanje, Moderna organizacija, Kranj, 2003 [19] Kaasinen E.: User acceptance of mobile services value, ease of use, trust and ease of adoption. Doktorska disertacija: Tampere University of Technology, Helsinki, 2005: URL: pridobljeno [20] Kepa Ferlan T.: Sistem za podporo odločanju v procesu vrednotenja naravnih vrednot. Magistrsko delo: Ekonomska fakulteta, Ljubljana, 2005 [21] Komisija evropskih skupnosti: Sporočilo komisije Svetu, evropskemu parlamentu, evropskemu ekonomsko-socialnemu odboru in odboru regij, Pravna ureditev in trgi evropskih elektronskih komunikacij 2005, enajsto poročilo. Bruselj, 2006: URL: tion_enforcement/annualreports/11threport/com_2006_68_sl.pdf, pridobljeno [22] Kos A., Bešter J.: Razvoj in uvajanje novih telekomunikacijskih storitev. Elektrotehniški vestnik 69(3-4): strani , 2002 [23] Krapež A., Rajkovič V.: Tehnologije znanja pri predmetu informatika: vodnik za izpeljavo sklopa tehnologije znanja. Ljubljana : Zavod Republike Slovenije za šolstvo, str., str. 7: URL: pridobljeno Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 76 od 93

77 [24] Krenker A., Štern A., Bešter J.: e-mobilnost, Mobilna in brezžična komunikacijska tehnološka platforma, Strateški razvojni program, 2006: URL: pridobljeno [25] Kump N., Bešter J.: Trg telekomunikacij v Sloveniji z vidika politike varstva konkurence: URL: nikacij.pdf, pridobljeno [26] Lavrač N.: Analiza podatkov in podpora odločanja: URL: lj.si/uni-racunalnistvo-1/arhiv-2003/vaje/lekcija24/nadalavrac-matematika- 10Maj04.ppt, pridobljeno [27] Lavrač N.: Data Mining and Decision Support: A note on the issues of their integration and their relation to Expert Systems: URL: pridobljeno [28] Litts David: Instructions for Conducting a SWOT Analysis: URL: pridobljeno [29] Mobitel: O podjetju: URL: pridobljeno [30] Nath R, McGraw Jack, McGraw Joan: Mobile Business Applications: URL: ns%20-%20mu.pdf, pridobljeno [31] Nykänen P.: Decision Support Systems from a Health Informatics Perspective: URL: zszpdfzsz pdf/decision-support-systems-from.pdf, pridobljeno [32] Ondrus J.: M-Business & M-Payment: URL: pridobljeno [33] Pivec M., Rajkovič V.: Obvladovanje znanja z metodami umetne inteligence. Organizacija, Kranj, 32 (1999), 8-9, str [34] Poročilo komisije evropskih skupnosti: Trgi evropskih elektronskih komunikacij: URL: tion_enforcement/annualreports/11threport/com_2006_68_sl.pdf, pridobljeno Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 77 od 93

78 [35] Power D. J.: Building Model-Driven Decision Support Systems: URL: ces.comzszdssbookzszch9mdss.pdf/power00building.pdf, pridobljeno [36] Power D. J.: Decision Support System Glossary: URL: ces.comzszdssbookzszglossary2.pdf/power00decision.pdf, pridobljeno [37] Rajkovič V., Šušteršič O., Šušteršič J., Bohanec M.: Kako storiti več za kakovost zdravstva in šolstva? - Prispevek za modro knjigo: Civilna družba v Sloveniji in Evropi: URL: pridobljeno [38] Rajkovič V.: Sistemi za podporo odločanju: URL: pridobljeno [39] RocSearch: Mobile E-Commerce - Applications and Business Opportunities: URL: %20Applications%20and%20Business%20Opportunities.pdf, pridobljeno [40] Schierholz R., Glissmann S., Kolbe Lutz M., Brenner W.: Mobile Systems for Customer Service Differentiation the Case of Lufthansa, The Tenth Pacific Asia Conference on Information Systems - PACIS, 2006, str : URL: 4B1AB4C802C12571C CC/$file/Mobile_Systems_For_Customer_Servi ce_differentiation.pdf, pridobljeno [41] Scornavacca E., Barnes S. j., Huff S. L.: Mobile business research, : Emergence, current status and future opportunities: URL: pridobljeno [42] Scottish Enterprise: e-business Factsheet: URL: pridobljeno [43] Šet A.; Bohanec, M.; Krisper M. (2000): Vredana: Program za vrednotenje in analizo variant v večparametrskem odločanju: URL: pridobljeno [44] Štern A., Bešter J.: Mobilne podatkovne storitve: URL: pridobljeno Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 78 od 93

79 [45] Štern A., Pustišek M., Bešter J.: Sodobne mobilne storitve: URL: pridobljeno [46] Tarasewich P., Nickerson R. C., Warkentin M.: Issues in mobile e-commerce. Communications of the Association for Information Systems (Volume 8), 2002 str [47] Turban E., Aronson J. E.: Decision support systems and intelligent systems 6th edition, Prentice-Hall, Inc. New Jersey, 2001 [48] Vehovar V., Lavtar D.: RIS 2005 Raba interneta in spletna obiskanost, 2005: URL: pridobljeno [49] Vidakovič D.:Uvajanje dodatne storitve Mobi Iskra v družbi Mobitel d.d..diplomsko delo: Ekonomska fakulteta, Ljubljana, 2002 [50] Žurbi R., Katrašnik F., Čuk G.: Zlivanje storitev v bodočih telekomunikacijskih omrežjih, Laboratorij za telekomunikacije, Fakulteta za elektrotehniki, Ljubljana, 2000: URL: pridobljeno Viri [1] Anckar B:, D Incau D.: Value-Added Services in Mobile Commerce: An Analytical Framework and Empirical Findings from a National Consumer Survey: URL: 0086b.pdf, pridobljeno [2] APEK - Agencija za pošto in elektronske komunikacije Republike Slovenije: Analiza upoštevnega trga: URL: pridobljeno [3] Arnott D., Pervan G.: A Critical Analysis of Decision Support Systems Research: URL: pridobljeno [4] Barzilay R., McCullough D., Rambow O., DeCristofaro J., Korelsky T., Lavoie B. : A New Approach to Expert System Explanations: URL: pridobljeno Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 79 od 93

80 [5] Bohanec M., Rajkovič V.: Knowledge-Based Explanation in Multi-Attribute Decision Making: URL: pridobljeno [6] Bohanec M., Zupan B., Rajkovič V.: Hierarhični odločitveni modeli in njihova uporaba v zdravstvu: URL: pridobljeno [7] Burnik U.: Mobilne multimedijske storitve: URL: pridobljeno [8] Fülöp J.: Introduction to Decision Making Methods: URL: pridobljeno [9] Gasar S., Bohanec M., Rajkovič V.: Combined Data Mining and Decision Support Approach to the Prediction of Academic Achievement: URL: pridobljeno [10] Jørstad I., van Thanh D., Dustdar S.: The Personalization of Mobile Services: URL: n%20of%20mobile%20services.pdf, pridobljeno [11] Kadytė V.: A Case Study on Mobilizing Business Process. 18th Bled econference eintegration in Action Bled, Slovenia, June 6-8, 2005: URL: DEDC5C C0E17/$File/50Kadyte.pdf, pridobljeno [12] Lavrač N., Motoda H., Fawcett T., Holte R., Langley P., Adriaans P.: Lessons Learned from Data Mining Applications and Collaborative Problem Solving. Machine Learning, 57 (2004), str [13] Leppäniemi M., Sinisalo J., Karjaluoto H.: A Review Of Mobile Marketing Research: URL: ions/j19.pdf, pridobljeno [14] Openwave: Inside the Wave - Learn How to Differentiate Mobile Services with Entertainment Content: URL: penwave_insidethewave_2003_january.pdf, pridobljeno [15] Parmigiani G., Inoue L. Y. T.: Decision Theory: URL: pridobljeno [16] Pirjanian P., Christensen H. I.: Behavior Coordination Using Multiple- Objective Decision Making: Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 80 od 93

81 URL: pdf, pridobljeno [17] Pograjc Debevc M., Kljajić M., Rajkovič V.: Simulacija procesa učenja ob uporabi baze znanja ekspertnega sistema. Organizacija, Kranj, 36 (2003), 8, str [18] Popple J.: Pragmatic Legal Expert System. Dartmouth Publishing Company Limited, England, 1996 [19] Ramšak Pajk J., Bernik M., Rajkovič V.: Računalniški model samoevalvacije v procesu načrtovanja kariere. Organizacija, Kranj, 36 (2003), 8, str [20] Resinovič B., Rajkovič V., Mahnič V.: Prototip odločitvenega modela za ugotavljanje in izboljšanje kakovosti srednje šole. Organizacija, Kranj, 36 (2003), 8, str [21] Rigol G. W.: Admissions decision making models: URL: king.pdf, pridobljeno [22] Rupnik R., Krisper M.: Model kontekstno odvisnih mobilnih aplikacij: URL: pridobljeno [23] Stanoevska-Slabeva K.: Towards a Reference Model for M-Commerce: URL: pridobljeno [24] Swinton L.: How To Do A SWOT Analysis: Strategic Planning Made Easy: URL: pridobljeno [25] Štular M.: Mobilne komunikacije v Sloveniji in razvoj v prihodnjem obdobju: URL: pridobljeno [26] Vehovar V., Belak E., Batagelj Z., Čikić S.: Mobile Phone Surveys: The Slovenian Case Study: URL: pridobljeno [27] Vidmar B., Pograjc Debevc M.: Kakovost v šoli - mreže učečih se šol: Izbira ključnega problema z uporabo lupine ekspertnega sistema Dexi. Organizacija, Kranj, 37 (2004), 5, str Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 81 od 93

82 15 Priloge 15.1 Slovar izrazov Kratica Angleški izraz Slovenski pomen ATM Asynchronous Transfer Mode Asinhron način prenosa podatkov Brain storming Iskrenje možganov impulzivno zbiranje idej DTMF Dual Tone Multi Frequency Tehnologija za krmiljenje s pomočjo tonskega zapisa EDGE Enhanced Data rates for Global Povečan prenos podatkov v Evolution globalni evoluciji EMS Enhanced Messaging Service Razširjeno sporočanje GPRS General Packet Radio Service Tehnologija, ki omogoča hitrejši prenos podatkov v GSM omrežju GSM Global System for Mobile Globalni sistem mobilnih Communications komunikacij HSCSD High Speed Circuit Switched Data Hitri prenos podatkov IKT N/A Informacijske in komunikacijske tehnologije IP Internet protocol Internetni protokol ISDN Integrated Services Digital Digitalno omrežje z Network integriranimi storitvami MMS Multimedia Messaging Service Večpredstavnostno sporočanje NMT Nordic Mobile Telephony analogno mobilno omrežje PIN Personal Identification number Osebna identifikacijska številka PSTN Public Switched Telephone Javno komutirano telefonsko Network omrežje PTT N/A Pošta Telegraf Telefon SMS Short Message System Kratka sporočila SMSC Short Message System Center Center za upravljanje sistema kratkih sporočil SSL Secure Socket Layer Protokol za varno komunikacijo SWOT Strenght Weaknesses Prednosti Slabosti Opportunities - Threats Priložnosti Nevarnosti UMTS xdsl Universal Mobile Telecommunications System All Digital Subscriber Line Univerzalni mobilni telekomunikacijski sistem Skupni izraz za vse vrste digitalnih naročniških vodov Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 82 od 93

83 15.2 Kazalo slik Slika 1: Delitev mobilnega poslovanja.. 13 Slika 2: Razvoj mobilnih telefonskih omrežij.. 14 Slika 3: Zlivanje omrežij v enoten sistem. 15 Slika 4: Skupaj širokopasovnih priključkov fiksnega dostopa v EU 19 Slika 5: Naročniki mobilne 2G telefonije in povprečna gostota EU-25 In EU-15, Slika 6: Mesečni uporabniki interneta glede na dostop do interneta in neuporabniki interneta v populaciji od 10 do 75 let.. 22 Slika 7: Absolutne ocene mesečnih uporabnikov interneta glede na dostop do interneta in neuporabniki interneta v populaciji od 10 do 75 Slika 8: let. 22 Deleži mesečnih PC uporabnikov interneta in mesečnih mobilnih uporabnikov interneta v celotni populaciji. 23 Slika 9: Prenosne hitrosti v mobilnih omrežjih.. 29 Slika 10: Rast števila poslanih SMS-ov v svetu 30 Slika 11: Arhitektura zlivanja storitev 31 Slika 12: Piramida delitve mobilnih storitev.. 33 Slika 13: Delitev mobilnih storitev glede na način uporabe.. 34 Slika 14: Delitev mobilnih storitev glede na časovno in prostorsko vsebinska soodvisnost. 35 Slika 15: Delitev mobilnih storitev glede na socialni okvir. 36 Slika 16: Delitev mobilnih storitev glede na odnos med uporabnikom in ponudnikom 37 Slika 17: Umeščenost SPO v poslovni sistem 40 Slika 18: Shematska zgradba SPO. 40 Slika 19: Zgradba ES Slika 20: Večparametrski odločitveni model. 48 Slika 21: Faze odločitvenega procesa.. 51 Slika 22: Stolpčni diagram vrednotenja uvedbe nove mobilne storitve. 59 Slika 23: Korelacijski diagram ocene storitev na podlagi kriterijev "Zaželenost" in "Zanesljivost". 60 Slika 24: Zvezdni diagram ocene storitev na podlagi šestih kriterijev. 61 Slika 25: Prikaz vrednotenja s pomočjo programske opreme VREDANA 62 Slika 26: Primerjava rezultatov po "kaj-če" analizi 63 Slika 27: Prikaz vrednotenja posameznih storitev po "kaj-če" analizi. 64 Slika 28: Shematičen prikaz strukture delovanja DEX-a Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 83 od 93

84 15.3 Kazalo tabel Tabela 1: Socio-demografske značilnosti mesečnih obiskovalcev spletnih strani.. 25 Tabela 2: Strukturirano drevo kriterijev odločitvenega modela za uvedbo nove storitve za mobilne operaterje. 54 Tabela 3: Merske lestvice posameznih atributov v drevesu kriterijev odločitvenega modela za uvedbo nove storitve za mobilne operaterje 55 Tabela 4: Funkcije koristnosti v zadnjem vozlu odločitvenega drevesa.. 56 Tabela 5: Vrednosti petih variant na listih odločitvenega drevesa. 57 Tabela 6: Tabelaričen prikaz vrednotenja ocenjevanih variant 59 Tabela 7: SWOT analiza ocenjevalnega modela.. 70 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 84 od 93

85 15.4 Evalvacijski model vrednotenja nove mobilne storitve Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 85 od 93

86 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 86 od 93

87 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 87 od 93

88 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 88 od 93

89 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 89 od 93

90 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 90 od 93

91 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 91 od 93

92 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 92 od 93

93 Primož Accetto: Evalvacijski model uvedbe nove storitve za mobilne operaterje stran 93 od 93