erp view 16 12 2016 1

W ostatnich latach ilość danych gwałtownie wzrosła, a analiza dużych zbiorów danych (tzw. Big Data) w przyszłości stanie się podstawą konkurencyjności, dając początek nowym falom wzrostu produktywności oraz innowacyjności w przedsiębiorstwach — jak pokazuje badanie przeprowadzone przez MGI i dział technologii biznesowych firmy McKinsey.

Gromadzenie i analiza danych jest obecnie istotnym procesem, który pozwala budować wyraźną przewagę konkurencyjną. Wbrew pozorom, analiza danych nie jest czynnością zarezerwowaną wyłącznie dla największych firm, ponieważ z powodzeniem może być też przeprowadzana w małych i średnich przedsiębiorstwach.

„Analityka Big Data? Oczywiście, wykorzystujemy ją w naszej firmie!”. Takie zapewnienia słychać dziś ze strony sektora biznesowego w Polsce i na świecie. Według raportu „Big Data Analytics Market Study”, autorstwa Dresner Advisory Services, niemal połowa spośród 3 tysięcy przebadanych przedsiębiorstw (47 proc.) planuje wdrożyć narzędzia do analityki danych w najbliższej przyszłości. Rzeczywistość jednak skrzeczy, a deklaracje firm często rozmijają się z rzeczywistością. Big Data w firmach to nadal rzadko spotykane zjawisko.

Według autorów raportu Forrester Insight Driven Business, firmy, które opierają się na analizie danych, zarobią w tym roku około 400 miliardów dolarów. To jednak nie najważniejszy wniosek z badań, istotniejsze jest co innego: w ich przypadku wskaźnik rocznego wzrostu przychodów będzie oscylował pomiędzy 27 a 40%. To 10 razy szybciej niż tempo, w jakim rozwija się globalna gospodarka.

Według analityków większość przedsiębiorstw wykorzystuje tylko około 10 procent danych, których jest właścicielem. Wdrożenie kompleksowej strategii zarządzania danymi w dobie Big Data nie jest zadaniem łatwym i wymaga reorganizacji procesów w ramach całej organizacji. Jednak w dobie cyfrowej transformacji wygrywa ten, kto potrafi lepiej wykorzystać wiedzę ukrytą w danych i szybciej zamienić ją w wymierną wartość biznesową.

Ogrom informacji gromadzonych przez różnorodne systemy informatyczne funkcjonujące w ramach przedsiębiorstwa nie jest w dostateczny sposób przetwarzany – a to one kryją szereg istotnych wskazówek co do właściwego kierunku rozwoju firmy i osiągnięcia sukcesu rynkowego. Analiza danych w różnych perspektywach i uzyskanie efektu synergii dzięki integracji danych o wielu procesach to przyszłość firm z sektora produkcji. To szansa na realny wzrost efektywności zużywania zasobów przedsiębiorstwa, na przyspieszenie reagowania na możliwe zagrożenia i na dynamiczne rozwijanie produktów.

Choć Business Intelligence może się wydawać przysłowiowym rocket science, to jednak w praktyce okazuje się, że jest wykorzystywane znacznie częściej, niż mogłoby się wydawać. Uniwersytety, ligi sportowe i giganci biznesu: jak opierają się na BI i korzystają z potencjału gromadzonych danych? Oto kilka ciekawych przykładów.

Celem analizy biznesowej jest stworzenie przejrzystej bazy wiedzy o firmie, a w efekcie zminimalizowanie ryzyka niepowodzenia w jakimkolwiek obszarze dotyczącym działalności firmy. Przyczynami tychże są najczęściej niesprecyzowane wymagania organizacji, niechęć pracowników do wprowadzanych zmian oraz zbyt pochopny wybór dostawców.

Analiza wartości sprzedaży to podstawowa czynność dyrektora sprzedaży w każdej firmie, mająca na celu uzyskiwanie informacji na chyba najbardziej ekscytujące tematy w całym przedsiębiorstwie.
 
Autor: Jarosław Witwicki

Każdego dnia firmy produkują ogromne ilości danych. Pojedynczo nie mają one wielkiej wartości, jednak odpowiednia selekcja i analiza czyni z nich prawdziwą skarbnicę wiedzy na temat aktualnych trendów rynkowych, preferencji zakupowych klientów czy procesów zachodzących wewnątrz przedsiębiorstwa.

Wielkie zbiory danych czytelne jak deska rozdzielcza dobrego auta – to efekt, jaki przynoszą firmom tzw. dashboardy (kokpity menedżerskie). Te interaktywne i dynamiczne raporty, przedstawiane w prostej graficznej formie, pozwalają sprawnie zarządzać informacją. A ta zmienia oblicze biznesu. Według Gartnera już do 2020 r. informacje gromadzone dzięki analizie danych przekształcą 80% procesów biznesowych i produktów . Tymczasem dashboardy umożliwiają za pomocą kilku kliknięć dostęp do danych, które w tradycyjnej formie zajmowałyby po kilka tysięcy stron dokumentów. To technologiczna busola, która pozwala odnaleźć się w zalewie informacji.

Analiza danych w branży Retail

Branża detaliczna charakteryzuje się dużym rozdrobnieniem, a co za tym idzie – dużą liczbą źródeł danych o kondycji firmy, klientach czy najbliższym otoczeniu przedsiębiorstwa. Pojawia się pytanie, jak zintegrować rozproszone dane, przetworzyć i możliwie maksymalnie wykorzystać w zarządzaniu firmą? Odpowiedzią jest Comarch Business Intelligence.

wielowymiarowa analiza danych 210Zarządzanie współczesnym przedsiębiorstwem wiąże się z koniecznością bieżącego dostępu do wieloprzekrojowych analiz i różnorodnych raportów. Analiza danych i wnioski uzyskane na jej podstawie są bowiem głównymi wyznacznikami trafności podejmowanych decyzji dotyczących nie tylko optymalizacji kosztów czy tworzenia długo- i krótkoterminowych planów, ale także opracowywania strategii firmy czy wyboru partnerów biznesowych.
 

Od kilku miesięcy świat walczy z epidemią Eboli. Lekarze i organizacje humanitarne stawiają pytanie: w jaki sposób technologia może pomóc w powstrzymaniu rozprzestrzeniania się wirusa? Chodzi o nowe metody diagnozowania, systemy wczesnego wykrywania czy też usprawnienie komunikacji pomiędzy pierwszoliniowymi pracownikami służby zdrowia. Przywykliśmy do wykorzystywania technologii w każdym aspekcie naszego życia, więc w tej kryzysowej sytuacji powyższe pytanie nikogo nie powinno dziwić.

W dobie Big Data analityka biznesowa stała się niezbędnym narzędziem do budowania sprawnej organizacji i efektywnego konkurowania na rynku. Procesy biznesowe muszą przebiegać sprawniej, a wiążące decyzje – zapadać dużo szybciej. Jak organizacje radzą sobie z tym wyzwaniem?

Wartość światowego rynku rozwiązań Business Intelligence ciągle rośnie, a dostawcy tego oprogramowania zawzięcie ze sobą konkurują. Stawka jest duża: chodzi o kompleksową obsługę danych pochodzących z procesów biznesowych, które przebiegają w przedsiębiorstwach oraz są ewidencjonowane w systemach klasy ERP. Do procesów tych możemy z całą pewnością zaliczyć obsługę finansów i księgowości, zarządzanie majątkiem trwałym, obsługę kadrowo-płacową oraz koordynowanie takimi procesami logistycznymi jak zakup, sprzedaż i obrót magazynowy.

W latach 40. XX wieku, szef IMB Thomas Watson podobno zakładał, że świat będzie potrzebował jedynie pięciu komputerów. W ostatnich latach to oświadczenie zostało wykpione, gdyż konsumeryzacja technologii doprowadziła do powstania około 2,35 mld urządzeń (pecetów, tabletów i telefonów komórkowych). Dzisiaj nawet małe dzieci bawią się pięcioma urządzeniami, o których wspominał Watson.

„Dane to zmienne jakościowe lub ilościowe należące do zbioru elementów.” Skomplikowane? Dane często postrzegane są jako coś abstrakcyjnego, ale tak naprawdę jest to sposób, w jaki monitorujemy otoczenie. Codziennie otaczają nas informacje, które wręcz krzyczą byśmy podjęli jakieś działania. Niestety – nie zawsze mamy dostęp do narzędzi, które pozwolą ten krzyk usłyszeć.

Uniknięcie tych pułapek pomaga zapewnić sukces wdrażanej technologii

Z ankiety przeprowadzonej w 2013 r. przez firmę Infochimps specjalizującą się we wdrażaniu technologii Big Data wynika, że ponad 55% projektów z tego zakresu nie udaje się zakończyć, a spora część wdrożonych rozwiązań tego typu nie spełnia wyznaczonych celów. Przy założeniu, że ponad 81% firm biorących udział w tej samej ankiecie zamieściło projekty związane z wdrażaniem technologii Big Data na liście pięciu swoich głównych priorytetów informatycznych na rok 2013, odsetek porażek jest znaczny.

Wystarczy jeden krytyczny komentarz w serwisie społecznościowym, odejście kluczowego pracownika lub zator płatniczy u poddostawcy, by koszty przerosły planowane przychody. Ryzyko można jednak wyeliminować lub ograniczyć dzięki innowacyjnej technologii in-memory, która umożliwia zarządzanie procesami biznesowymi w czasie rzeczywistym.

Autor: Marek Bulka, Customer Solution Manager, SAP Polska

Nowe spojrzenie na informacje, BI w chmurze, innowacyjne rozwiązania baz danych, mobilność, to tylko kilka z najważniejszych zmian, których można oczekiwać w 2014 roku. Artykuł opisuje trendy, które są przewidywane przez organizacje badające technologie (TDWI, Gartner, BARC, Forrester, The Economist, Forbes).
 

BUSINESS INTELLIGENCE W MEDYCYNIEStarzenie się populacji, rosnące koszty opieki medycznej i spadek jej efektywności to tylko niektóre wyzwania stojące dzisiaj przed sektorem opieki zdrowotnej. Dodatkowo, budżety placówek są ograniczone, a wymaga się od nich najwyższego poziomu opieki. W rezultacie, rozwiązania Business Intelligence (BI) mogą stać się nie tylko tymczasowym rozwiązaniem pomagającym w rozwiązywaniu palących problemów. Dzięki możliwości dostarczania przetworzonych informacji w czasie rzeczywistym, rozwiązania BI w efektywny sposób mogą przekształcić cały sektor i pomóc w zakresie zmniejszenia czasu oczekiwania na wizytę, zwiększenia bezpieczeństwa chorych, ale też lepszego zarządzania kosztami w placówkach.

kopalnia danychCoraz częściej, dane są nazywane „paliwem” XXI wieku i tylko nieliczni negują fakt, że dane są wartościowym zasobem. Jednakże surowe dane, podobnie jak nieprzetworzone paliwa kopalne, nie mają wielkiej wartości.

SAPJedni lubią kiepskie filmy — inni ich nie znoszą. Zależnie od wieku widza mogą to być: „Myra Breckinridge” w latach siedemdziesiątych, „Najdroższa mamusia” w osiemdziesiątych, „Batman i Robin” w dziewięćdziesiątych lub „Gigli” w pierwszej dekadzie XXI wieku (chociaż trzeba przyznać, że potem Ben Affleck miał świetną rolę w „Operacji Argo”). Niektórzy czule wspominają te filmy, ale Wikipedia (i prawdopodobnie większość ludzkości) zalicza je do najgorszych filmów w historii kina.
 

Wydobywac dane jak rope czyli informacja paliwem XXI wiekuCoraz częściej, dane są nazywane „paliwem” XXI wieku i tylko nieliczni negują fakt, że dane są wartościowym zasobem. Jednakże surowe dane, podobnie jak nieprzetworzone paliwa kopalne, nie mają wielkiej wartości.
 

loading...