Educational software package

Tender description

IKT vzdelávacia platforma v rámci národného projektu IT Akadémia vzdelávanie pre 21. storočie - služby a súvisiaci tovar -softvér. Predmetom zákazky je dodanie vzdelávacieho obsahu a softvérových nástrojov v rámci IKT vzdelávacej platformy pre teoretickú a praktickú výučbu študentov vysokých škôl a žiakov stredných škôl v nasledovných oblastiach (akadémiách) a odborných predmetoch: DataScience akadémia. Dátové sklady, Business intelligence a základy analýzy dát. Analýza dát a strojové učenie. Process-mining, animácia procesov a vizualizácia. Sieťová akadémia. Servery a úložiská dát. Cloudové technológie a manažment. Akadémia Podnikovo-informačných systémov. Základy SAP HANA. Automatizovaná správa registratúry. Verejný obstarávateľ identifikoval predmet zákazky z pohľadu finančného vyjadrenia ako zákazku s prevahou služieb. Služby predstavujú dodanie vzdelávacieho obsahu študijné materiály a zaškolenie učiteľov pre výučbu 7 nových semestrálnych predmetov na vysokých školách a 10 hodinového bloku na stredných školách. Tovar znamená softvérové nástroje na praktickú výučbu týchto predmetov. IKT vzdelávacia platforma musí poskytnúť prístup k uchádzačom dodaným študijným materiálom pre teoretickú výučbu a softvérovým nástrojom pre praktickú výučbu pre 2000 žiakov stredných škôl po dobu trvania projektu (maximálne 120 súčasne pracujúcich), 510 študentov vysokých škôl (z toho 45 aj z možnosťou získania certifikátu ATP - Accredited Technical Professional) po dobu trvania projektu, 100 pedagogických a odborných zamestnancov po dobu trvania projektu, 37 vysokoškolských učiteľov (z toho 12 aj s možnosťou získania certifikátu ATP - Accredited Technical Professional) po dobu trvania projektu. Spoločné požiadavky na študijné materiály k predmetom: Študijné materiály k predmetom na VŠ musia byť v elektronickej forme a v závislosti od jeho rozsahu (prednáška/cvičenie) pozostávať z: — Informačný list, ktorý obsahuje: stručnú osnovu predmetu, odporúčanú literatúru, podmienky na absolvovanie predmetu, — Detailne spracovaná textová časť v rozsahu min. 4 strany pre jednu vyučovaciu hodinu teoretickej výučby v zmysle požadovanej osnovy predmetu s väzbou na SW nástroj, napr. až na úroveň obrazoviek, use-casov, — On-line zadania s väzbou na softvérové nástroje pre jednotlivé vyučovacie hodiny praktickej výučby v zmysle osnovy predmetu. Študijný materiál k vyučovaniu témy Automatizovaná správa registratúry v rámci inovácie vyučovacieho predmetu Informatika v bloku Informačná spoločnosť pre žiakov stredných škôl v rozsahu 10 hodín musí pozostávať z: — Textová časť v rozsahu min. 2 strany pre jednu vyučovaciu hodinu v zmysle stručnej osnovy predmetu, — Zadania pre praktické cvičenia s väzbou na softvérové nástroje pre jednotlivé vyučovacie hodiny. Minimálne spoločné požiadavky na softvérové nástroje pre výučbu v danom predmete: Časovo neobmedzená licencia reálneho funkčného SW v praxi, upraveného do edukačnej verzie pre výučbu daného predmetu - dokladovať popisom edu verzie, Alebo. Časovo neobmedzená prístupová licencia k SW, ktorý bude využívaný pre vyučovanie v danom predmete a on-line zadania v súlade s osnovou predmetu dokladovať popisom jeho využitia vo vyučovaní daného predmetu. Alebo. Voľne dostupný SW, ktorý bude využívaný pre vyučovanie v danom predmete a on-line zadania v súlade s osnovou predmetu - dokladovať popisom jeho využitia vo vyučovaní daného predmetu. Požiadavka na detailné študijné materiály (až na úroveň obrazoviek aplikácie, use-casov) vyžaduje od dodávateľa detailné znalosti daného SW produktu. Pre výučbu je nevyhnutné pripraviť kvalitné demo dáta, na ktorých bude možné demonštrovať typické spracovania a vlastnosti systému. Demo dáta sú nevyhnutné aj pre študijné materiály, ktoré sa na nich odvolávajú. Študijné materiály, demo dáta a funkcionalita SW produktu vrátane edu verzie musia vzájomne korešpondovať a byť v súlade (terminologicky, procesne, vecne, graficky). 1.Zabezpečenie výučby odborných predmetov Dátové sklady, Business intelligence a základy analýzy dát a Analýza dát a strojové učenie pre študentov vysokých škôl Rozsah predmetu: 13 hodín prednáška, 26 hodín cvičenie, zimný semester. Osnova predmetu: Úvod do problematiky dátových skladov a BI. OČo je dátový sklad a BI. OZačlenenie dátového skladu do architektúry podnikového IS. OModelovanie dátového skladu. OPlnenie dátového skladu. OBussines Intelligence overview. Modelovanie dátového skladu I. OMetodológie modelovania dátového skladu. OVrstvy dátového skladu, OInterface vrstva. OStage vrstva. Modelovanie dátového skladu II. OPrezentačná vrstva, OData Mart. Plnenie dátového skladu, OExtrakcia dát z primárnych systémov, OTransformácia podľa požiadaviek dátového skladu, OUloženie spracovaných údajov, OHistorizácia dát. OPerformance prístupy k riešeniu. ONástroje pre riadenie plnenia DWH. Bussines Inteligence I.: OZákladné pojmy. OReporting, OKľúčové ukazovatele výkonnosti, OInteraktívne panely, OVizualizácia dát, ORiadenie prístupov ku komponentom a iné doplnkové funkcionality BI. Bussines Inteligence II.: OOLAP kocky - význam. OROLAP, MOLAP, kombinované prístupy. OSlicing, Drill Up, Drill down kľúčové vlastnosti. Business Intelligence frameworks I. OOpen source riešenia a komerčné verzie na báze open source základov, napr.: OSpago BI opensource. OJaspersoft - porovnanie vlastností. O Pentahoo porovnanie vlastností. Business Intelligence frameworks II. OKomerčné riešenia, napr.: OOracle BI. OCognos porovnanie vlastností. Praktické skúsenosti z budovania dátového skladu I. OZber požiadaviek na BI, MOSCOW list dôležité odporúčania, mapovanie zadania. OFunkčné špecifikácie BI požiadaviek Biznis a implementačné verzie, dôležité odporúčania. ONávrh plnenia DWH - dôležité odporúčania a spôsob zdokumentovania. Praktické skúsenosti z budovania dátového skladu II. ONávrh BI riešenia - dôležité odporúčania a spôsob zdokumentovania. OTestovanie Testovací príbeh, testovací scenár, testovacie prípady. Základy strojového učenia. OZákladne pojmy, motivačné príklady. OZhlukovanie, algoritmus K-means. OKlasifikácia a regresia. Ukážky metód pre riešenie klasifikačných a regresných úloh. OLineárna regresia. ORozhodovacie stromy. ONáhodné lesy. OAplikácia algoritmov strojového učenia. Požiadavky na funkcionalitu SW nástroja a jeho edu verzie: BI framework s nasledujúcimi požiadavkami: OBI objekty pre interaktívne panely. OBI objekty pre reporting. OBI objekty pre grafickú vizualizáciu dát. OBI objekt pre OLAP kocky. Oriadenie prístupov k BI objektom na základe prístupových práv. Onadstavbové funkcionality ako napr. emailová distribúcia reportov. Nástroj pre riadenie ETL procesov s nasledujúcimi požiadavkami. Ometadátovo riadené vzťahy medzi jednotlivými procesmi. Opodpora hierarchického a paralelného spracovania. Omonitorovacia nadstavba. Opodpora aj non SQL úloh (implementované v iných jazykoch, napr. java). DB server pre dátový sklad. Opodpora jazyka SQL. Omožnosť využitia s dodávanou BI framework. Možnosť vytvoriť/zmazať mandanta z pohľadu. OBI frameworku. ONástroja pre riadenie ETL procesov. Možnosť vytvoriť/zmazať používateľov v rámci BI frameworku pre mandanta. Možnosť definovať prístupové práve pre používateľov v rámci BI frameworkupre mandanta. Možnosť definovania vlastných BI objektov v rámci BI frameworku pre mandanta. Možnosť definovania vlastných ETL procesov pre mandanta. Pre každú oblasť uvedenú v osnove predmetu musia byť pripravené vhodne demonštračné dáta, definície ETL procesov alebo BI objektov pre prezentáciu spôsobu použitia jednotlivých metód. 2.Zabezpečenie výučby odborného predmetu Process-mining, animácia procesov a vizualizácia pre študentov vysokých škôl Rozsah predmetu: 13 hodín prednáška, 26 hodín cvičenie. Stručná osnova predmetu: Dolovania procesov: OBusiness Process Management (BPM) a životný cyklus BPM, OVzťah Business Intelligence a Business Process Analysis and Optimization, OOblasti dolovania procesov discovery, conformance checking, enhancement, ODolovanie procesov ako trvalý/opakujúci sa proces, OPerspektívy dolovania procesov toku udalostí, organizačná, prípadová, časová, OLogy udalostí a ich spracovanie (big data), OFormy reprezentácie výsledkov procesná, sociálna, Process Discovery: OVzťah medzi logmi udalostí a procesnými modelmi, OPrincípy dolovania dát, OPetriho siete a Workflow siete, OZákladné algoritmy dolovania procesov, OLimity algoritmov dolovania procesov, OLogy udalostí definícia, formáty, kvalita, OMetódy získavania logov, OMetódy prípravy a spracovania logov, OVizualizácia a interpretácia výsledkov process discovery, OMetriky a ich úloha v analýze procesu, OVarianty procesu, OŠtatistiky a ich úloha v analýze procesu, Conformance Checking: OTeoretické základy zisťovania zhody, OKvantifikácia zhody, OTechniky zisťovania zhody, ich výhody a obmedzenia, OVizualizácia a interpretácia porovnávania procesov a ich zhody, Záverečný projekt: OVypracovanie komplexného projektu s využitím získaných znalostí a techník v oblasti dolovania dát a s použitím poskytnutého softvérového nástroja. Požiadavky na funkcionalitu SW nástroja a jeho edu verzie: Všeobecné požiadavky: Požadovaný je produkt uvádzaný renomovanou analytickou spoločnosťou (napr. Gartner, Forrester a pod.) v reporte nie staršom ako 2 roky medzi dodávateľmi nástrojov pre process mining, resp. Bnusiness process discovery. Technologický rámec: Produkt musí podporovať nasadenie v módoch: OStandalone client. OClient-Server s nasadením serverovej časti v cloude. Minimálne technologické požiadavky. OClient, Standalone client - (Microsoft Windows 7 SP1 / 8 / 8.1 / 10). OServer (Microsoft Windows Server 2008 R2 / 2012 / 2012 R2 bežiaci ako virtuálny server v cloude). Funkčný rámec Process mining: Všeobecné požiadavky systém má umožňovať: Oautomatizovanú analýzu logov aktivít, na základe ktorých sa vytvorí model procesu spolu s aktivitami, prípadne ďalšími dodatočnými údajmi. Ovo vytvorenom modeli musí byť možnosť vykonávania analýzy najčastejšie využívanej cesty modelu procesu, vykonávané aktivity a ich veličiny, ako napr. čas vykonania aktivity, počet aktivít a pod. Oanalyzované logy by malo byť možné filtrovať za účelom detailnejšej analýzy. Oz analyzovaných modelov procesov by mal nástroj umožniť vytváranie grafov, dashboard-ov z grafov a animácie procesov. Omusí poskytovať slovenskú a anglickú verziu prostredia programu s možnosťou ich interaktívneho prepínania. Administrácia. OPodpora centrálnej správy používateľov. OPodpora centrálnej správy a uloženia procesov a procesných logov. OPodpora centrálnej správy prístupových práv používateľov k procesom. Použiteľnosť a architektúra. OLokalizácia produktu v Slovenskom jazyku. OPodpora výberu iného jazyka používateľského rozhrania (minimálne anglický jazyk). ODostupnosť kontextovej interaktívnej nápovedy dostupnej priamo v produkte a dokumentácie funkcionality používateľského rozhrania v slovenskom a anglickom jazyku. OKlient-server architektúra s možnosťou inštalácie kompletného systému na lokálnu stanicu používateľa. OMožnosť nasadenia v cloude. ORiešenie na platforme OS Microsoft Windows x64 a DBMS Microsoft SQL Server. Škálovateľnosť. OVeľkosť dolovaných dát (logov) nie je limitovaná veľkosťou operačnej pamäte výpočtového prostriedku, na ktorom prebieha spracovanie. ORiešenie poskytuje možnosť simultánnej práce viacerých používateľov nad jedným projektom. Zabezpečenie výučby odborných predmetov Servery a úložiská dát a Cloudové technológie a manažment pre študentov vysokých škôl. 1.Servery a úložiská dát Rozsah predmetu: 26 hodín prednáška, 26 hodín cvičenie. Osnova predmetu: Úvod do Softvérovo definovaného DC (SDDC): OSDDC architektúra, OSpráva infraštruktúry SDDC, OKonvergovaná infraštruktúra, Architektúra prehľad produktov: OArchitektúra nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OSúlad so staršími aplikáciami, OLicencovanie nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OHardvérové požiadavky, OInštalácie nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OArchitektúra Prehľad produktov, Správa serverov a blade šasi: OFyzický Server, riadenie zdrojov, ORozširovanie nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OSpracovanie a manipulácia s komponentami, OZabezpečenie správy firmvéru, OKonektivita, riadenie zdrojov, OPrvky konfigurácie správcu zdrojov, Vytváranie a správa profilov servera: OSpráva profilu adresy serverov, OSpráva pripojení rozšírenie, OSpráva profilu servera parametre SAN, OSpráva profilu servera - poradie zavádzania OS, nastavení BIOS a BIOS/UEFI, Monitorovanie: OPodpora Server rozdielnosti, OAktivita v užívateľskom rozhraní nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, Riadenie zdrojov okolia: OProblémy zákazníkov a návrh riešení, ORiadenie zdrojov okolia, OInteligentné PDU, OKonfigurácia 3D topológie, Nástroj pre jednotné riadenie infraštruktúry bezpečnosť: OBezpečnostné prvky a ich obsluha, OBezpečnostné ovládacie postupy, OOverovanie používateľov, OSpráva certifikátov, Popis REST API: OZdrojovo orientovaná architektúra nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OZákladné operácie REST API, OPowerShell knižnica nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, Simulátor nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry. OSimulátor nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry prehľad, OInštalácia nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OPredvolené schéma nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OManažment nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, Serverové technológie: OTechnológia Smart Memory, OPamäte typu DDR4, OLRDIMM technológie, ONVDIMM technológie, ONVMe a SCSIe technológie, OProcesory Intel Xeon, OPCle akcelerátory, Servery typu Rack a Tower: OServery typu Blade, OSystém blade serverov pod správou nástroja pre jednotné riadenie infraštruktúry, OAdministrácia, OIntegrácia rozhraní blade serverov, OPCI rozšírenia blade serverov, OInteligentné radiče blade serverov, Optimalizácia riešení: OŠpecializované riešenia pre HPTC a pre poskytovateľov služieb, OFinančné benefity špecializovaných riešení, Príprava na implementáciu: OInštalácia HW, OInštalácia DIMM, OImplementácia subsystému pre OOB manažment, Provisioning: OSystém zavádzania operačného systému, OUdržiavanie prostredia serverov, OVynútený reštart, ORozhranie typu RESTful, OPrincíp správy bez agentov, OREST API, Základná architektúra a technológie komerčných riešení: OKonvergovaná architektúra, portfólio produktov pre SMB, OZákladné technológie na ukladanie dát, Popis produktov a riešení pre komerčné využitie: ODiskové police, OIO Akcelerátory, OZákladné technológie diskových polí, ONAS produkty, Identifikovanie požiadaviek zákazníka: OObchodné požiadavky, OPridané hodnoty riešení, Nástroje pre návrh dátových úložísk: OStorage nástroje a zdroje, OROI/TCO analýza, ONástroje pre analýzu a konfiguráciu, OVirtuálne portály zabezpečenie riešení, Virtualizácia SMB úložísk: ONástroj pre jednotné riadenie infraštruktúry, OKonvergovaná Infraštruktúra, ORôzne SW riešenia, OVirtualizácia klientov BYOD, Ochrana dát pre SMB: OZálohovanie dát, OKonfigurácia riešenia pre zálohovanie, OObnova dát, Služby spojené s uchovávaním dát, Popis ponuky servisných služieb súvisiacich s riešeniami dátových úložísk, 4.Zabezpečenie výučby odborného predmetu Základy SAP HANA pre študentov vysokých škôl Rozsah predmetu: 13 hodín prednáška, 26 hodín cvičenie. Osnova predmetu: Základný concept SAP HANA, Frontendové nástroje: OSAP HANA studio, OSAP HANA Web Based Development workbench, Architektúra SAP in memory computing-u: OVysoká dostupnosť, OHlavné bezpečnostné vlastnosti, Modelovanie a spracovanie dát: OVytváranie informačných modelov, OAnalytické a kalkulačné views, OSAP HANA Live, OPrediktívne modelovanie, Zber dát: OHlavné scenáre pre zber dát, ONahrávanie dát pomocou importu flat súboru, OSAP replikačný server, OSAP Direct extractor, OPrístup k vzdialeným dátam pomocou Smart Data Access, OSmart Data streaming, Prevádzkovanie aplikácií na SAP HANA: OPopis a volanie natívnych SAP HANA aplikácií, OVytvorenie SAP HANA aplikácií použitím XS. Požiadavky na funkcionalitu SW nástroja a jeho edu verzie: Podpora kombinovania OLAP (online analytical processing), ktorá umožňuje usporiadať veľké objemy dát tak, aby boli dáta prístupné a zrozumiteľné používateľom zaoberajúcim sa analýzou obchodných trendov a výsledkov a OLTP (Online transactional processing), ktorá umožňuje ich čo najjednoduchšiu a najbezpečnejšiu modifikáciu v mnohoužívateľskom prostredí do jednej in memory datbázy. Podpora pokročilých analytických možnosti spracovania v pamäti - textových, prediktívnych, priestorových, tokov udalostí a časových radov. Tvorba inteligentných aplikácií, ktoré poskytujú hlbší prehľad z dát s veľmi vysokou rýchlosťou spracovania. Prostredie pre vývoj a nasadenie predíktívnych analýz s vysokou hodnotou a učiacich sa programov. Možnosti strojového učenia umožňujú vedcom a vývojárom vytvoriť, testovať a spravovať modely strojového učenia. Podpora pre využite prediktívnych analýz, dolovanie dát a textových analýz. Podpora pre vstup rôznych typov údajov so schopnosťou ich analýzy (vysokorýchlostné toky udalostí zo senzorov a iných zdrojov). Možnosť kombinácie statických a streamových dát na vytváranie algoritmov strojového učenia, ktoré predpovedajú v reálnom čase s možnosťou rozšírenia na veľké dátové súbory. Podpora in memory databázových služieb pre spracovanie vysokorýchlostných transakcií. Kombinovanie schopnosti analýzy rôznych typov dát a integrácia s Hadoop, R, a SAS. Podpora min 90 natívnych učiacich sa algoritmov. Rozšírenie o možnosť integrácie s open source R alebo zákazníckymi algoritmami v C++ s použitím SDK. Priama integrácia modelov do aplikácií napísaných alebo nasadených na SW nástroji pre potreby real time predikcie a pre streamovanie dát. Podpora spracovania dát popisujúcich priestorové rozmiestnenie (Spatial Data Processing). Podpora spracovania veľkého množstva dát obsahujúcich informácie o rozmiestnení v reálnom čase z dôvodu napr. odhalenia nových potrenciálnych partnerov firmy resp. zobrazenia trendov. Podpora modelovania dát z jedného miesta. Podpora analýz textov, dolovania v textoch (text minning) a textového vyhľadávania pre potreby získavania informácií z neštruktúrovaného textového obsahu. Možnosť odblokovania textov, ktoré sú ukryté v súboroch rôznych typov. Možnosti dolovania dát v texte pre potreby vyhľadávania rôznych vzorov textu, identifikáce kľúčových slov alebo pre kategorizáciu dokumentov. Podpora fulltextového alebo nejasného vyhľadávania podobne ako pri vyhľadávaní na internete. Použite fulltextovej indexácie na predbežné spracovanie textu lingvisticky pomocou techník, ako je tokenizácia, stopovanie slov a normalizácia. 5.Zabezpečenie výučby odborného predmetu Automatizovaná správa registratúry preštudentov vysokých škôl a témy Automatizovaná správa registratúry v rámci inovácie vyučovacieho predmetu Informatika v bloku Informačná spoločnosť pre žiakov stredných škôl 1.Automatizovaná správa registratúry (pre študentov VŠ) Rozsah predmetu: 13 hodín cvičenie. Osnova predmetu: Čo je správa registratúry: Olegislatíva, Ozákladné pojmy, Oživotný cyklus dokumentu, Zákon č. 395/2002 Z.z. o archívoch a registratúrach a o doplnení niektorých zákonov: Opráva a povinnosti pôvodcu registratúry, Oregistratúry poriadok, registratúry plán, Opríprava vyraďovacieho konania a rozhodovanie o dokumentárnej hodnote záznamu, Oarchívy, činnosť archívov, bádateľský poriadok, Vyhláška č. 628/2002 Z. z., ktorou sa vykonávajú niektoré ustanovenia zákona o archívoch a registratúrach a o doplnení niektorých zákonov: Ohodnotenie záznamov, Oregistratúrne stredisko, priestory, manipulácia, ochrana, Čo je automatizovaná správa registratúry: Oevidencia doručených záznamov, Oelektronický záznam, Ospracovanie doručených záznamov (pridelenie, vloženie do spisu, presunu medzi spismi), Tvorba odoslaného záznamu: Opoužitie a význam šablón, importovanie dokumentu, Onapísanie textu listu, Oelektronický obeh dokumentu (schválenie, pripomienkovanie, tvorba stanovísk), Oodoslanie záznamu, Práca so spisom: Ouzavretie spisu, Oobnovenie spracovania, Ozmena spracovateľa spisu, Opridelenie prístupových práv, Ovýber zo spisu, Ostornovanie spisu, Tlačové výstupy: Ovýstupy pre spracovateľa (obsah spisu, spisový obal), Oľubovoľné štatistické výstupy, Oevidenčné pomôcky (menný register, registratúrny denník spisov, zoznamy spisov pre vyraďovacie konanie...), Vyhľadávanie: Ovyhľadávanie na základe hierarchie organizačnej štruktúry, Controlling: Otlačové výstupy, Okontrola obsahu aplikácie referenta, DMS: Ovytvorenie zložky, dokumentu, Oštartovanie procesov nad dokumentmi, Ovloženie dokumentu do registratúry, Ovydanie, publikovanie dokumentu, Úlohy správcu registratúry: Ouzavretie roka, Oročná uzávierka, Opresuny spisov do RS, Ovýpožičky spisov, Ovyraďovacie konanie, Správcovia systému a ich úlohy: Oaplikačný správca, Osprávca DMS, Osprávca organizačnej štruktúry, Osprávca loginov, Osprávca adresára, Osobitné evidencie: Omanažment zmlúv, Ospracovanie sťažností, Integrácie, Elektronické služby. Oexterné integrácie, Oinformačné, transakčné elektronické služby, Odoručovací modul. 2.Automatizovaná správa registratúry (pre žiakov SŠ) Rozsah: 10 hodín. Osnova: Čo je správa registratúry: Olegislatíva, Ozákladné pojmy, Oživotný cyklus dokumentu, Čo je automatizovaná správa registratúry: Oevidencia doručených záznamov, Oelektronický záznam, Ospracovanie doručených záznamov (pridelenie, vloženie do spisu, presunu medzi spismi), Tvorba odoslaného záznamu: Opoužitie a význam šablón, importovanie dokumentu, Onapísanie textu listu, Oelektronický obeh dokumentu (schválenie, pripomienkovanie, tvorba stanovísk), Oodoslanie záznamu, Práca so spisom: Ouzavretie spisu, Oobnovenie spracovania, Ozmena spracovateľa spisu, Opridelenie prístupových práv, Ovýber zo spisu, Ostornovanie spisu, Tlačové výstupy: Ovýstupy pre spracovateľa (obsah spisu, spisový obal), Oľubovoľné štatistické výstupy, Oevidenčné pomôcky (menný register, registratúrny denník spisov, zoznamy spisov pre vyraďovacie konanie...), Vyhľadávanie: Ovyhľadávanie na základe hierarchie organizačnej štruktúry, Controlling: Otlačové výstupy, Okontrola obsahu aplikácie referenta, Úlohy správcu registratúry: Ouzavretie roka, Oročná uzávierka, Opresuny spisov do RS, Ovýpožičky spisov, Ovyraďovacie konanie, Správcovia systému a ich úlohy: Oaplikačný správca, Osprávca DMS, Osprávca organizačnej štruktúry, Osprávca loginov, Osprávca adresára,