Pirmoje darbo dalyje yra nagrinėjamos organizacijų ekonominės problemos ir ieškoma kaip tos problemos gali būti pašalintos. Išanalizavus kokios gali būti problemos pradėta analizuoti intelektualios verslo sistemos, kaip vienas geriausių sprendimo būdų. Darbe taip pat nagrinėjama intelektualių sistemų apibrėţimas, paaiškinama architektūra ir išskiriama kuo BIS skiriasi nuo kitų informacinių valdymo sistemų. Antroje dalyje yra nagrinėjamos pagrindinės problemos susijusios su intelektualiomis verslo sistemomis ir jų diegimu organizacijose. Analizuojama šiuo metu labiausiai paplitusios technologijos OLAP ir QlikView, kurios naudoja atmintį duomenų krovimui. Analizuojami jų privalumai ir trūkumai taip pat skirtumai. Trečioje dalyje analizuojama intelektualių verslo sistemų projektavimo metodika. Keliami klausimai ką reikia daryti, kad gautume sistemą atitinkančią organizacijos lūkesčius. Analizuojama projektavimo struktūra naudojant UML diagramas, taip pat elementų svarba pačioje sistemoje. Ketvirtoje dalyje yra projektuojami intelektualių verslo sistemų modeliai, kurie yra tik pavyzdiniai, kurie parodo kokie privalumai ir kaip veikia intelektualios verslo sistemos vykdant pirkimo funkcijas panaudojant marketinginius principus. / In the first part of master thesis analyzing the main problems, which are in organization management. The main purpose of this part is to find a solution how can resolve this problems. Business intelligence systems are the best solution. In this part analyzing business intelligence systems definition, architecture and also analyze what is different in business intelligence systems comparing with other informatics management systems. The second part of work analyzes business intelligence problems related with creation, developing and using BIS. Analyze the most popular tools like OALP and QlikView. Compare the OLAP and QlikView. Analyze QlikView like data loading from memory. Explain the advantages and disadvantages of QlikView and OLAP. The third part analyzes designing and planning of business intelligence systems. Analyze what is the main purpose to create good system which will be useful in organizations. In this part also analyze the UML modems for BIS. In the last part is presenting solutions for problems which was analyzed in the second part. The examples are created using UML diagrams.

Summary presents self-service networks operational performance improvement and management system, which is adapted to manage the supply of ATMs’ cash flows. The system is created using multi-agent technologies and artificial neural networks. Adaptive neural network model has been created for the forecast of ATMs’ cash demand. Flexibility of the network is regulated in real time mode by limiting neural network weights, depending on process complexity, therefore such network better forecasts in real life situations. Evaluation and process improvement methodology has been created to optimize productivity of self-service systems, which includes: value-based self-service quality and performance criteria’s, and performance evaluation models. Using these models is possible to increase productivity of self-service systems. Using theoretical studies results a computer program enabling real-time monitoring and management of ATM cash flows was created. Analysis of high and low intensity of ATM network profitability showed that the created flexible neural network forecast method is more superior than classical methods of time series forecast (moving average, Holt, Winters, and ARMA), and is able to quite accurately forecast various time series of ATM cash demand. Based on studies found that using the created ANN method and optimization procedure, ATM cash management productivity may be approximately increased by 33 percent. / Santraukoje pristatoma savitarnos tinklų veiklos našumo didinimo ir valdymo intelektinė sistema, pritaikyta valdyti bankomatų grynųjų pinigų tiekimo srautus. Sistema sukurta naudojant multi-agentų technologijas ir neuroninius tinklus. Bankomatų grynųjų pinigų poreikiui prognozuoti sudarytas adaptyvus neuroninis tinklas. Šio tinklo lankstumas reguliuojamas realiu laiku apribojant neuroninių tinklų svorius, priklausomai nuo proceso sudėtingumo, todėl toks tinklas gali geriau prognozuoti realiose situacijose. Savitarnos sistemų našumui optimizuoti sukurta vertinimo ir procesų tobulinimo metodika apimanti: verte pagrįstus savitarnos kokybės ir našumo kriterijus bei našumo vertinimo ir procesų tobulinimo modelius. Naudojant šiuos modelius galima užtikrinti našesnį savitarnos sistemų darbą. Teorinių tyrimų pagrindu buvo sukurta kompiuterinė programa, leidžianti realiu laiku stebėti ir valdyti bankomatų grynųjų pinigų srautus. Šios programos panaudojimas leidžia sumažinti tinklo valdymo kaštus ir padidinti paslaugų prieinamumą. Atlikus didelio ir mažo intensyvumo bankomatų tinklų pelningumo analizę nustatyta, kad sukurtas lankstus neuroninių tinklų prognozavimo metodas yra pranašesnis už klasikinius laiko eilučių prognozavimo metodus (slankiųjų vidurkių, Holto, Vinterio, ARMA), ir gali pakankamai tiksliai prognozuoti įvairias bankomatų grynųjų pinigų poreikio laiko eilutes. Remiantis atliktais tyrimais nustatyta, kad pritaikius sukurtą ANN metodą ir optimizavimo procedūrą, bankomatų... [toliau žr. visą tekstą]