Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorJežek, Davidcs
dc.contributor.authorSklenář, Romancs
dc.date.accessioned2013-10-20T17:35:48Z
dc.date.available2013-10-20T17:35:48Z
dc.date.issued2013cs
dc.identifier.otherOSD002cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/101056
dc.descriptionImport 21/10/2013cs
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá tvorbou informačního systému pro podporu sebehodno- cení společností. V teoretické části práce je rozebrána problematika sebehodnocení, pop- sán její význam, rizika, přínosy a rámce, kterými ho lze provádět. Informační systém je navrhnut a implementován s ohledem na tyto rámce. Z nich byl vybrán a detailněji popsán model excelence EFQM, který je v praktické části použit pro otestování aplikace v praxi na vybrané organizaci provedením sebehodnocení v období dvou let. Průběh sebehodno- cení pomocí aplikace je popsán a následně vyhodnocen v analýze nashromážděných dat v závěrečné části práce. Na základě sběru dat a výstupů z jejich vyhodnocení byl imple- mentován a otestován modul pro sestavení závěrečných zpráv, který shrnuje nalezené slabé stránky a příležitosti ke zlepšení. Modul závěrečných zpráv pomůže auditorovi s výběrem vhodných doporučení a s využitím umělé inteligence predikuje jejich dopad v budoucím procesu sebehodnocení v případě jejich zavedení do prostředí společnosti.cs
dc.description.abstractThis master thesis deals with the creation of self-evaluation software for companies. The theoretical part discusses the issue of self-evaluation, describes its importance, risks, and benefits of the frameworks in which it can be done. The information system is designed and implemented with regard to these frameworks. Among them was chosen and described in detail EFQM Excellence Model, which is used for the practical test of the application in production environment of the selected organization. Development of self-evaluation is described and then evaluated in the analysis of collected data in the final part. Based on the data collection and outcomes of the evaluation was implemented and tested final reports module which summarizes found weaknesses and opportunities for improvements. Final report module will assist auditor in choosing appropriate recommendations and using artificial intelligence predicts their impact on future self-evaluation process in case of their implementation in a corporate environment.en
dc.format.extent3447725 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectInformační systém, Data Mining, Umělá inteligence, Ruby, Ruby on Rails, Model Excelence EFQM, sebehodnocení, hodnocenícs
dc.subjectInformation system, Data Mining, Artificial intelligence, Ruby, Ruby on Rails, EFQM Excellence Model, self-evaluation, assesmenten
dc.titleSoftware pro podporu sebehodnocení společnostícs
dc.title.alternativeSelf-evaluation Software for Companiesen
dc.typeDiplomová prácecs
dc.contributor.refereeHodinka, Michalcs
dc.date.accepted2013-06-12cs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department460 - Katedra informatikycs
dc.thesis.degree-programInformační a komunikační technologiecs
dc.thesis.degree-branchInformatika a výpočetní technikacs
dc.description.resultvýborněcs
dc.identifier.senderS2724cs
dc.identifier.thesisSKL056_FEI_N2647_2612T025_2013
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam