BI

Obecnie AI nie jest wyłącznie trendem, lecz narzędziem, z którego przedsiębiorcy chcą czerpać wymierne korzyści. Dlatego dziś menedżerowie nie pytają już, czy system ERP posiada funkcje AI, ale jakiego typu są to rozwiązania. W poniższym artykule porządkujemy rynek i pokazujemy różnice istotne dla decydentów.   Jeszcze 2–3 lata temu sztuczna inteligencja w systemach biznesowych bywała traktowana jako „dodatek” do prezentacji sprzedażowej. Dziś – szczególnie z perspektywy dyrektorów finansowych i menedżerów IT – jest to obszar twardo weryfikowany. Widać to także w wynikach raportu “Cyfrowy Menedżer”, przygotowanego przez portal myERP, które podkreśliły wyraźne przejście w tryb “sprawdzam”. AI ma działać dopiero wtedy, gdy firma zapewni solidne fundamenty w postaci jakościowych danych i jasno zdefiniowanych KPI.   Jak porównywać rozwiązania AI w ERP?  Największa pułapka wdrożeń AI w ERP polega na założeniu, że model LLM zastąpi brak porządku w danych i procesach. Z perspektywy zakupowej lepiej przyjąć, że AI jest warstwą produktywności. Sztuczna inteligencja skraca czas pracy, wspiera decyzje, automatyzuje rutynę – ale jednocześnie wymaga wysokiej jakości danych wejściowych.   Działy zajmujące się IT oraz finansami w firmach powinny zwrócić uwagę na trzy kluczowe kwestie:  Zakres ingerencji w proces. Niektóre rozwiązania AI pełnią wyłącznie funkcję asystenta informacyjnego, dając podsumowania lub streszczenia konkretnych raportów. Inne natomiast wykonują konkretne akcje w systemie. Przykładowo, ustawiają limit kredytowy lub wystawiają dokumenty.   Źródła generowanych odpowiedzi. Część rozwiązań bazuje wyłącznie na danych firmy, co ogranicza ryzyko “halucynacji” AI. Inne – zwłaszcza generatywne – wymagają sprecyzowania ze strony użytkownika odnośnie do źródeł, z jakich model LLM może korzystać.   Koszty i warunki techniczne. Część modeli jest wdrażana bezpłatnie w ramach systemu ERP. Niektóre jednak zawierają alternatywne opcje, które są udostępniane za opłatą.   Asystenci AI w systemach ERP   Najbardziej widoczną dla użytkownika formą AI są asystenci konwersacyjni. To rozwiązania umożliwiające komunikację z systemem w języku naturalnym, inspirowane narzędziami takimi jak ChatGPT czy Gemini. Pozwalają także na przyspieszenie onboardingu nowych pracowników.   ChatERP od Comarch ERP  ChatERP to wbudowany asystent w formie czatu, który umożliwia rozmowę z ERP w języku naturalnym – również po polsku. Docelowo rozwiązanie ma obejmować zarówno wersje stacjonarne, jak i chmurowe wszystkich programów Comarch ERP. Obecnie dostępne jest w wersji BETA.   Zakres funkcjonalności ChataERP jest szeroki:  Przegląd danych firmowych udostępnionych w systemie,   Analiza i wnioskowanie danych,  Podpowiadanie funkcji systemowych,  Wykonywanie zadań na żądanie użytkownika.   Istotnym aspektem jest możliwość wykonywania operacji biznesowych, takich jak ustawianie limitów kredytowych czy wystawianie faktur. W praktyce oznacza to konieczność wdrożenia rygorystycznych mechanizmów uprawnień i audytu. Bez takiego zabezpieczenia, ryzyko błędnych poleceń będzie się zwiększać.  Warto jednak zaznaczyć, że Comarch zapewnia bezpieczeństwo danych osobowych i wrażliwych w ChacieERP. Treści pytań i odpowiedzi mają być przesyłane do podwykonawców technologicznych, a samo AI nie powinno przekazywać tajemnic przedsiębiorstwa. Niemniej jednak firmy z wysokimi wymaganiami powinny przed wdrożeniem formalnie ustalić zasady dotyczące przekazywanych danych.   Genius od Asseco Business Solutions  Na poziomie deklarowanych funkcji Genius jest bliżej koncepcji współpracownika, który pilnuje zadań i decyzji oraz podpowiada konkretne działania. Zgodnie z oficjalnym opisem Asseco BS, Genius ma powiadamiać o sprawach czekających na decyzję i zadaniach do wykonania. Potrafi także odpowiadać na pytania o obszary typowo ERP-owe. Rozwiązuje kwestie związane z zamówieniami, fakturami czy dokumentami magazynowymi. Oprócz tego, na bazie dostarczonego przez użytkownika kontekstu, Asystent jest w stanie dostarczać konkretne podpowiedzi.   Ten kierunek jest rozwijany o dwa ważne elementy dla decydentów:  Adaptacyjny interfejs – AI analizuje sposób pracy i proponuje zmiany w układzie, menu czy elementach ekranu. Co kluczowe, wprowadza je dopiero po akceptacji użytkownika.   Warstwa analityczna – Genius nie tylko daje podpowiedzi w zakresie procesów biznesowych, ale także oferuje inteligentne analizy w oparciu o aktualne dane w systemie ERP.   MAiA w Monitor ERP System  Monitor ERP posiada własnego asystenta AI, który “strukturyzuje, kompiluje i analizuje dane”. Główny cel jest oczywisty: zająć się wszystkim, co czasochłonne. W praktyce MAiA to nie tylko czat – tryb konwersacyjny to wyłącznie jeden z interfejsów. Częściowo działa to w formie automatycznych podsumowań i analiz osadzonych w istniejących procedurach. W podobnym stylu Gemini w wersji Pro streszcza dokumenty dostępne w Dysku Google.   Co istotne, wsparcie AI od Monitora opiera się wyłącznie na własnych danych biznesowych. Tym samym producent zapewnia integralność danych i kontrolę. Dodatkowo MAiA obejmuje nie tylko pytania o dane transakcyjne, ale też wsparcie “tekstowe”. Podsumowuje bowiem notatki, tłumaczy e-maile i koryguje ton komunikacji.   MAiA posiada dwa poziomy:  Basic – dołączony dla każdego klienta,   Pro – z miesięczną opłatą za użytkownika.  Początkowo wersja MAiA Pro jest dostępna bezpłatnie na okres próbny, by użytkownik mógł przetestować jej pełną funkcjonalność. Sztuczna inteligencja wciąż się rozwija – Monitor ERP czeka na pomysły i wskazówki od swoich klientów. Komentarze można przesyłać za pośrednictwem Forum Pomysłów.   Katalog aplikacji AI zamiast jednej funkcji   Ciekawe jest podejście firmy Proalpha, która w 2025 roku ogłosiła powstanie swojej platformy Industrial AI. To katalog ponad 30 aplikacji AI dla procesów podstawowych – od zakupów i produkcji, aż po kwestie serwisowe. Obejmuje ona rozwiązania AI firmy Empolis i Nemo. Jest budowana w architekturze SaaS, co usprawnia integrację zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i systemami innych dostawców.   Funkcjonalności AI od Nemo umożliwiają identyfikację korelacji i anomalii w procesach. Oprócz tego, definiują zalecane działania i oceniają potencjał optymalizacji w kategoriach pieniężnych. Tym samym, w podejściu platformowym sztuczna inteligencja staje się “silnikiem” integracji danych i analityki.   Dla decydentów istotne są dwie praktyczne konsekwencje:   Sposób przetwarzania danych. Industrial AI przetwarza zarówno dane uporządkowane w tabelach, jak i nieuporządkowane (dokumenty, notatki). Następnie zamienia tę “ukrytą” wiedzę w informacje decyzyjne.   Automatyczne zalecenia, które mogą być wdrażane przez platformę po odpowiedniej diagnozie i prognozowaniu trendów.   Ekosystem Microsoft a wykorzystanie AI  Szczególną pozycję na rynku zajmuje system Microsoft Dynamics 365. To rozwiązanie będące skalowalną platformą ERP/CRM, która mocno integruje się z innymi usługami Microsoft.   Wdrożeniami Dynamics 365 zajmuje się wielu partnerów portalu myERP, w tym m.in.:  7F Technology Partners,  Companial,  Integris,   MS POS Poland,   xalution Group,   IT.integro,   Solemis.  Copilot  W warstwie ERP Microsoft osadził Copilota na dwa różne sposoby. AI pełni funkcję konwersacyjną jako czat, a także jest wbudowany bezpośrednio w konkretne funkcje systemu.   O praktycznych możliwościach tego narzędzia opowiedział Robert Jachowicz, Senior D365 F&O & Power Platform Consultant w MS POS Poland, w podcaście “CYFRYZACJA w BIZNESIE”.   Rzeczywiste funkcjonalności Copilota w Dynamics 365 Business Central są następujące:  Podpowiadanie funkcjonalności systemu w trybie konwersacyjnym,   Analizowanie danych przy dodatkowym korzystaniu z filtrów czy opcji sortowania,   Tworzenie dokumentów sprzedaży (oferty, zamówienia, faktury),   Pisanie tekstów marketingowych,   Mapowanie e-dokumentów,   Uzgadnianie wyciągów bankowych,   Generowanie serii numeracji dokumentów,   Proponowanie produktów zamiennych przy niedostępności towaru,   Automatyzacja procesu obsługi zamówień.   Power BI  Wielu firmom zależy na tym, by dane w systemie ERP były konsumowane w analityce w sposób samoobsługowy. W tym kontekście Copilot w Power BI przynosi wymierne korzyści dla decydentów. Połączenie tego rozwiązania AI z analityką umożliwia m.in.:  Szybkie tworzenie oraz modyfikację wizualizacji i raportów,   Automatyczne podsumowania raportów,  Pracę z danymi w trybie konwersacyjnym.   Jednocześnie, Copilot w Power BI jest płatny. Możliwe jest wykupienie pakietu Fabric lub Premium. Oprócz tego, sama organizacja musi zadbać o poprawną jakość danych, by mogły być odpowiednio sczytane przez AI.   Rozwiązania AI w ERP – co wybrać?  Poniższe zestawienie nie zakłada, że istnieje “najlepsze AI” dla wszystkich. W rzeczywistości nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania. Najlepiej wybrać takie, które odpowiada na dominujący problem w danej organizacji. To może być niższa produktywność użytkowników, potrzeba zwiększa kontroli finansowej czy optymalizacja produkcji w czasie rzeczywistym.  

Business Intelligence (BI) to nowoczesne rozwiązanie, które umożliwia kompleksową analitykę danych. Ten system może realnie usprawnić procesy decyzyjne, jak i zyskać rynkową przewagę nad konkurencją. W poniższym artykule wyjaśniamy, kiedy warto zdecydować się na wdrożenie tego narzędzia. Narzędzia Business Intelligence – dla kogo?  System BI (skrót z ang. Business Intelligence) to środowisko i narzędzia służące do zaawansowanej analizy biznesowej. To bardzo obszerna dziedzina, która skupia się na m.in. znajdowaniu oszczędności, optymalizacji produkcji, tworzeniu analiz what-if czy generowaniu całkowitych bilansów finansowych.  Proces podejmowania decyzji w wielu przedsiębiorstwach wymaga równoległego połączenia zaawansowanych rozwiązań cyfrowych z ogromnymi ilościami danych. Spora część firm nadal używa wielu systemów bądź źródeł, które nie są ze sobą zintegrowane.   W dłuższym okresie sprawia to znaczne wydłużenie się i skomplikowanie istotnych procesów, nad którymi możemy ostatecznie stracić kontrolę. Odpowiedzią na te problemy są narzędzia klasy Business Intelligence, które umożliwiają efektywne zarządzanie najważniejszymi obszarami działalności firmy.  Rozwiązania Business Intelligence pozwalają na sprawną integrację danych, co w krótkiej perspektywie czasu umożliwia:  szybkie agregowanie i znajdowanie danych,  wyszukiwanie związków i korelacji między poszczególnymi zdarzeniami,  zrozumienie tych zdarzeń i dochodzenie do trafnych wniosków biznesowych.  Obecne systemy BI są do tego stopnia zaawansowane, że potrafią samodzielnie rozpoznawać dane, a następnie generować tabele bądź całe arkusze kalkulacyjne.  Naturalnie, wszelkie zbiory możemy także oczyszczać czy na wiele sposobów przetwarzać. Narzędzia Business Intelligence umożliwiają analizę danych oraz ich organizację za pomocą różnych funkcji, takich jak np. drag & drop. To znacząco ułatwia obsługę dla użytkowników w danej firmie.  Jak się okazuje – wdrażając BI system, pracownicy nie muszą posiadać specjalistycznej wiedzy programistycznej. Przykładami użycia tych narzędzi w codziennej pracy może być:   analiza korelacji między podwyżkami a brakiem efektywności kadry,  badanie zależności między popytem a ceną danego produktu bądź usługi,  analiza cykli koniunkturalnych.  Nadrzędnym celem narzędzi analizy biznesowej jest znajdowanie zależności między zjawiskami oraz podejmowanie na ich podstawie istotnych decyzji biznesowych.    Najpopularniejsze narzędzia BI – które wybrać?  Wiedząc już, jak działa technologia analityczna, należy zadać sobie pytanie o konkretne rozwiązania. Wybierając odpowiedni system BI, warto zwrócić uwagę na możliwość integracji oraz liderów rynkowych. Do najpopularniejszych narzędzi należą:  Power BI – jeden z najpopularniejszych systemów na rynku. Doskonale integruje się z ekosystemem Microsoft (w tym z Excelem i Azure) oraz pozwala na tworzenie wysoce interaktywnych dashboardów.   Tableau – potężne narzędzie słynące z niezwykle zaawansowanych i estetycznych wizualizacji danych. Idealnie sprawdza się w przypadku ogromnych zbiorów danych i głębokich eksploracji analitycznych.   Qlik – nowoczesny system BI, który wyróżnia się silnikiem asocjacyjnym. Pozwala użytkownikom swobodnie badać dane we wszystkich kierunkach, zamiast podążać z góry ustalonymi ścieżkami zapytań.   Moduły BI w systemach ERP – wiele systemów posiada wbudowane narzędzia, które na bieżąco analizują dane firmowe, bez konieczności integracji zewnętrznych.   Czy wdrożenie systemu Business Intelligence musi być drogie?  Wiele osób nadal uważa, że tak – nie jest to jednak prawda. Obecnie rynek udostępnia przedsiębiorcom również takie wersje oprogramowania Business Intelligence, które są w pełni darmowe lub dostępne w elastycznych modelach abonamentowych (SaaS).   Nawet darmowe wersje demo, mimo ograniczonych możliwości, umożliwiają pobieranie arkuszy i podstawowe łączenie czy wizualizowanie poszczególnych danych. Pozwala to przedsiębiorcy i potencjalnym użytkownikom na zapoznanie się z logiką systemu służącego do analizy danych biznesowych przed podjęciem ostatecznej decyzji o inwestycji w pełną wersję.  Dla kogo przeznaczony jest system BI?  Rynek użytkowników systemów typu Business Intelligence jest bardzo różnorodny. Skupiając się na zaawansowanym wdrożeniu, w skład którego wchodzi m.in. analiza przedwdrożeniowa, należy upewnić się, czy nasza firma potrzebuje takiego rozwiązania. Chodzi bowiem o ekonomiczne uzasadnienie, czyli odpowiednią ilość danych, które można przekuć w zysk.   Trudno wyznaczyć sztywną granicę, od której system BI staje się niezbędny. Natomiast dobrą metodą oceny jest zwrócenie uwagi na wielkość zatrudnienia i obroty przedsiębiorstwa. Jeśli firma odnotowuje roczny obrót w okolicach 20-30 milionów złotych – to dobry moment, aby zdecydować się na wdrożenie nawet niewielkiego rozwiązania BI.   Dla mniejszych firm kluczowe jest kryterium przedmiotu działalności. Przykładowo – czy firma zatrudniająca 15 osób i prowadząca prostą sprzedaż powinna inwestować w potężny system analityczny? Najprawdopodobniej nie. Znamy jednak przypadki firm, w których zaledwie 30-osobowa załoga przetwarzała tak ogromne zbiory danych, że wdrożenie BI stało się warunkiem ich dalszego rozwoju.  Excel i baza danych nie wystarczą do zaawansowanej analizy  Excel jest doskonale znany wśród pracowników większości firm. Jego wdrożenie jest bardzo łatwe. Jednak w zderzeniu z Big Data ukazuje on swoje istotne wady:  statyczne analizy zamiast modeli aktualizowanych w czasie rzeczywistym,   skomplikowane i podatne na błędy łączenie zbiorów danych,  monotonia ręcznego odświeżania raportów,   ograniczenia dotyczące ilości możliwych do przetworzenia rekordów.   Bezpośrednie bazy danych rozwiązują problem pojemności, ale tworzą barierę w obsłudze – konieczność znajomości języka SQL. Nieskomplikowana prezentacja danych z dwóch tabel jest prosta. Jednak gdy tabel pojawia się kilkaset, ciągłe pisanie zapytań SQL staje się nieefektywne. Właśnie wtedy wkracza system Business Intelligence.  Analiza danych a systemy ERP  Jeśli przedsiębiorstwo posiada już oprogramowanie klasy ERP, ma połowę sukcesu za sobą. Narzędzia te generują zestawienia, które umożliwiają stałe monitorowanie efektywności przedsiębiorstwa oraz podejmowanie na ich bazie decyzji. Nie są jednak stworzone do analityki predykcyjnej, lecz do obsługi bieżących operacji.   Narzędzia ERP wykorzystują bazy danych typu OLTP (Online Transaction Processing). Ich zadaniem jest natychmiastowy, bezpieczny zapis danych. Z kolei systemy Business Intelligence oparte są często o bazę OLAP (Online Analytical Processing), która jest najefektywniejsza podczas analiz. Warto pamiętać, że rozwiązania klasy ERP nie są zazwyczaj jedynym, które zbiera informacje dot. firmy. Niezbędne jest więc narzędzie (np. zintegrowany BI system), które połączy dane z ERP, CRM i innych miejsc, wizualizując je w jednym punkcie.  Kiedy wdrożyć system do analizy Business Intelligence?  Jeśli środki finansowe na to pozwalają, a potrzeby analityczne rosną – jak najszybciej. Decydując się na system Business Intelligence już na wczesnym etapie cyfryzacji firmy, wymuszamy porządek i spójną architekturę danych.   Późniejsze wdrożenia, w środowisku obciążonym tzw. długiem technologicznym i chaosem informacyjnym, bywają znacznie kosztowniejsze. Wyposażenie się w hurtownię danych i odpowiednie narzędzia BI ułatwi każdy kolejny krok w rozwoju technologicznym przedsiębiorstwa.  Metody wdrożenia systemu BI  Każdy profesjonalny system powinien być wdrożony przy pomocy zespołu specjalistów. Warto spojrzeć na dwa sposoby, które wykorzystuje się podczas implementacji Business Intelligence:   Analiza potencjału – dostawca oprogramowania wspólnie z klientem poszukuje obszarów wymagających usprawnień. Identyfikuje się problemy informacyjne oraz wyzwania na styku różnych systemów. Kluczowe są tutaj kompetencje konsultantów BI.  Proof of Concept (PoC) – testowe wdrożenie na ograniczonej próbie danych. Sprawdza się, czy dany system typu Business Intelligence spełni wymagania firmy w praktyce. Efektem PoC jest ostateczna decyzja o zakupie.  Jak uniknąć niepowodzenia podczas wdrażania Business Intelligence?  Wdrożenie narzędzi klasy BI jest niemałym wyzwaniem dla wielu firm. Przedsięwzięcie wiąże się zarówno z przeszkodami w zakresie logistycznym, jak i czysto organizacyjnym. Aby uniknąć problemów, warto zwrócić uwagę na kilka kluczowych zagrożeń:  Zbyt dużo danych – integracja wszystkiego “jak leci” niepotrzebnie wydłuża proces wdrożenia. Trzeba skupić się na wskaźnikach KPI, które mają realne znaczenie biznesowe.  Brudne dane – luki często obniżają wiarygodność wyników. Aby tego uniknąć, należy oczyścić dane przed wdrożeniem.   Niechęć do zmian – nawet najlepszy system jest bezużyteczny, jeśli załoga omija go szerokim łukiem. Kluczem są szkolenia i pokazanie pracownikom, jak nowy system ułatwi ich codzienną pracę.   Jak zmaksymalizować efekty z użytkowania BI?   Przede wszystkim warto dostosować widoki (dashboardy) w systemie BI. Różni eksperci podejmują różne role – do ich realizacji potrzebują różnych danych. Prezes chce widzieć marżowość z lotu ptaka, a kierownik zmiany na produkcji – awaryjność maszyn w czasie rzeczywistym. Widoki muszą być personalizowane.   Używaj jedynie niezbędne narzędzia – w zależności od wyboru technologii i dostawcy oprogramowania, niektóre systemy przekonują do siebie obecnością zaawansowanych narzędzi do raportowania, metodami prezentacji danych oraz licznymi punktami dostępu do danych z systemu BI. Istnieje jednak ryzyko, że oferowane przez dostawcę gadżety ostatecznie spowodują szum informacyjny. Warto więc korzystać tylko z tych narzędzi, których naprawdę potrzebujemy. Tym samym prostota i użyteczność wygrywają.   Podsumowanie  Warto pamiętać, że wdrożenie Business Intelligence to nie tylko mechaniczne zastąpienie arkuszy Excela ładnymi wykresami. Nowoczesny system BI pozwala spojrzeć na firmę z zupełnie nowej, często zaskakującej perspektywy.  Świeże spojrzenie pomaga w ciągłej optymalizacji i szybkiej reakcji na dynamiczne zmiany rynkowe. Zanim zdecydujesz się na zakup konkretnego rozwiązania, zadaj sobie pytanie: w jaki sposób te analizy bezpośrednio poprawią wyniki finansowe mojej firmy?  Eksperci myERP.pl są gotowi pomóc Ci w znalezieniu odpowiedzi na to pytanie. Serdecznie zapraszamy do niezobowiązującego kontaktu – wspólnie wybierzemy narzędzia, które najlepiej wpiszą się w rozwój Twojego biznesu. 

Wyzwania współczesnych przedsiębiorstw w zakresie danych Współcześnie przedsiębiorstwa każdego dnia mierzą się z koniecznością przetwarzania ogromnych wolumenów danych. W związku z tym wśród kluczowych trendów cyfrowych w obszarze systemów ERP, obok rozwiązań takich jak IoT czy AI, istotne miejsce zajmuje zaawansowana analityka biznesowa (Business Intelligence). Dostęp do kompletnych, spójnych danych umożliwia zrozumienie zachodzących zmian, a także tworzenie wiarygodnych prognoz i scenariuszy rozwoju. W organizacjach posiadających już system ERP, które rozważają wdrożenie narzędzi BI, pojawia się konieczność odpowiedzi na pytania dotyczące przygotowania infrastruktury oraz oceny, czy aktualne środowisko systemowe pozwala na efektywne wykorzystanie analityki biznesowej. Problemy wynikające z rozproszonych systemów ERP Dobrym przykładem ilustrującym skalę wyzwań związanych z analizą danych jest przypadek jednego z klientów Solemis, u którego występował problem z bieżącym raportowaniem wyników finansowych. Uzyskanie informacji o wyniku z poprzedniego dnia zajmowało nawet tydzień, co znacząco ograniczało możliwość szybkiego reagowania na zagrożenia, podejmowania decyzji operacyjnych oraz prowadzenia wiarygodnych prognoz niezbędnych do dynamicznego rozwoju przedsiębiorstwa. W analizowanym okresie organizacja funkcjonowała w 17 lokalizacjach, posiadających zróżnicowaną infrastrukturę oraz różne systemy ERP. Część z nich oferowała funkcjonalności analityczne, w tym analizy wielowymiarowe OLAP, natomiast inne pełniły wyłącznie rolę systemów finansowo-księgowych. Taki stan był konsekwencją przyjętej strategii rozwoju polegającej na przejmowaniu kolejnych lokalizacji wraz z ich wyposażeniem, infrastrukturą oraz działającymi w nich systemami informatycznymi. Wdrożenie Business Intelligence i jego ograniczenia Przez pewien czas model ten spełniał swoje zadanie. Wdrożono również rozwiązanie Business Intelligence wraz z hurtownią danych, którego celem była konsolidacja informacji z różnych oddziałów. Jednak wraz z dalszym rozwojem przedsiębiorstwa oraz zwiększającą się liczbą spółek zależnych pojawiły się istotne trudności. Rosnąca ilość danych powodowała problemy z zarządzaniem zmianą, utrzymaniem spójnej logiki analitycznej oraz dostosowaniem wielowymiarowości analiz. Wydłużał się również czas wprowadzania modyfikacji w systemie. Konsolidacja ERP jako warunek efektywnej analityki W konsekwencji podjęto decyzję o wdrożeniu jednego, skonsolidowanego systemu ERP dla wszystkich lokalizacji, co miało umożliwić osiągnięcie nowego poziomu jakości analiz w istniejącym środowisku Business Intelligence. Wnioskiem wynikającym z tego doświadczenia jest fakt, że utrzymanie wysokiej jakości systemu BI jest znacząco utrudnione w sytuacji, gdy dane pochodzą z wielu niezależnych systemów ERP o różnej strukturze i logice działania. Opisany przypadek wskazuje, że w organizacjach dynamicznie rozwijających się, posiadających wiele lokalizacji i rozbudowaną infrastrukturę, zasadne jest rozważenie konsolidacji systemów ERP przed rozpoczęciem rozbudowy hurtowni danych i narzędzi Business Intelligence. Choć początkowy koszt takiego przedsięwzięcia jest wyższy, w dłuższej perspektywie rozwiązanie to pozwala ograniczyć koszty utrzymania, skrócić czas wdrażania zmian oraz zwiększyć efektywność zarządzania. Jednolity system ERP stanowi stabilną podstawę do dalszego rozwoju, w tym dołączania nowych lokalizacji, oddziałów, kanałów dystrybucji czy procesów biznesowych. Zwrot z inwestycji w konsolidację systemów najczęściej kalkulowany jest w horyzoncie od trzech do pięciu lat. Koszty i ryzyka braku konsolidacji ERP Brak decyzji o ujednoliceniu środowiska ERP w dynamicznie rozwijającej się organizacji wiąże się natomiast z koniecznością ponoszenia wysokich kosztów utrzymania infrastruktury. Różne systemy wymagają odmiennych kompetencji, często współpracy z wieloma dostawcami zewnętrznymi oraz znacznego zaangażowania zasobów ludzkich. Dodatkowo duża liczba lokalizacji korzystających z różnych systemów komplikuje i wydłuża ewentualny projekt wdrożenia jednolitego systemu ERP w przyszłości. Kiedy bezpośrednie wdrożenie Business Intelligence jest uzasadnione Istnieją jednak sytuacje, w których bezpośrednie wdrożenie systemu Business Intelligence może być uzasadnione. Dotyczy to organizacji posiadających ograniczoną liczbę lokalizacji, stabilną strukturę oraz brak planów intensywnej rozbudowy, a także firm działających w oparciu o jeden system ERP. W takich przypadkach rozwój analityki biznesowej bez wcześniejszej konsolidacji systemów może przynieść oczekiwane rezultaty przy relatywnie niższych kosztach. Strategiczne podejście do wyboru ścieżki wdrożenia W praktyce nie istnieje jedno uniwersalne rozwiązanie właściwe dla wszystkich organizacji. Wybór odpowiedniej strategii powinien wynikać z analizy aktualnego etapu rozwoju przedsiębiorstwa, planów rozbudowy struktury, liczby wykorzystywanych systemów oraz oczekiwań dotyczących raportowania i analityki. Zarówno konsolidacja systemów ERP, jak i bezpośrednie wdrożenie Business Intelligence mogą być właściwą decyzją, o ile są zgodne z długoterminową strategią organizacji. Podsumowanie Kluczowe znaczenie ma rzetelna ocena obecnej sytuacji oraz świadome zaplanowanie kolejnych kroków rozwoju środowiska informatycznego, ponieważ to właśnie spójność danych i stabilność systemów stanowią fundament efektywnego zarządzania przedsiębiorstwem.

Business Intelligence to podejście, które pozwala zamieniać dane operacyjne w użyteczne wnioski wspierające decyzje zarządcze. W praktyce chodzi o to, aby informacje z produkcji, magazynu, zakupów i sprzedaży były dostępne szybko i w spójnej formie. Właśnie dlatego funkcjonalność BI stała się częścią standardowego systemu Monitor ERP.  Jak powstał Monitor BI? Magnus Ekstrand jest związany z Monitorem od 1999 roku. Zaczynał jako konsultant, a w 2016 roku objął rolę kierownika rozwoju funkcji Konfiguratora Produktów, wykorzystywanego do przygotowywania zamówień dostosowanych do potrzeb klienta. Z czasem był zaangażowany również w inne inicjatywy rozwojowe, w tym w prace nad Monitor BI (Monitor Business Intelligence).  Ekstrand opowiedział o tym, jak wyglądało podejście do budowy Monitor BI:  Block Quote Dlaczego warto korzystać z Monitora BI?  Jak tłumaczy Ekstrand, Monitor BI przekształca dane biznesowe w praktyczne spostrzeżenia, które usprawniają proces decyzyjny w firmie. Rozwiązanie będące standardową funkcją w systemie Monitor ERP jest dostępne w przeglądarce. Dzięki temu użytkownicy mogą szybko dotrzeć do raportów i wskaźników, również w przypadku pracy na większych zbiorach danych.  Istotną zaletą jest też możliwość zestawiania danych z kilku różnych firm i prezentowania ich w ramach jednego raportu. To rozwiązanie szczególnie przydatne w organizacjach wielooddziałowych lub grupach kapitałowych, gdzie porównywanie wyników między jednostkami bywa jednym z kluczowych elementów zarządzania.  Monitor BI zwraca uwagę również pod kątem użyteczności (UX). Pulpity nawigacyjne w przejrzysty sposób pokazują kluczowe wskaźniki KPI, a jednocześnie umożliwiają personalizację widoków. Dzięki temu użytkownik nie musi analizować wielu rozproszonych raportów, aby uzyskać odpowiedź na podstawowe pytania biznesowe.  Monitor BI – dla jakich firm?  Rozwiązanie Business Intelligence Monitora posłuży organizacjom wieloobszarowym, które chcą gromadzić dane z obszarów tj. zakupy, sprzedaż, produkcja i wiele więcej. Dzięki scentralizowanym danym system maksymalizuje przegląd w intuicyjnym, graficznym środowisku, co stanowi duże ułatwienie dla zarządów. Co kluczowe, system Monitor BI powstał jako część standardowego systemu, więc jego wdrożenie pozostaje bezpłatne dla klientów firmy.  

Znasz to uczucie bezradności, gdy intuicja mówi ci, że coś jest nie tak w biznesie, ale dopóki nie dotrą raporty, nie możesz podjąć decyzji? Albo tę niedogodność, gdy widzisz problem w liczbach, ale żeby na niego zareagować, musisz zamknąć arkusz Excela, zalogować się do systemu i błądzić przez dziesiątki ekranów? To nie jest kwestia złego systemu czy niedostatku kompetencji. To fundamentalny rozwód między światem danych a światem działania – rozwód, który kosztuje firmy więcej, niż są skłonne przyznać. Z artykułu dowiesz się: dlaczego dostęp do danych „sprzed trzech dni” może być gorszy niż ich brak, jak wygląda codzienność w organizacji, gdzie analiza i akcja są rozdzielone, co naprawdę oznacza „synergia” między Business Intelligence a systemem ERP, jak technologia może oddać kontrolę w ręce ludzi biznesu, nie tracąc bezpieczeństwa, jaką transformację przechodzą organizacje, gdy dostęp do danych przestaje być problemem, a staje się przewagą konkurencyjną. Gdy liczby milczą, choć powinny krzyczeć Siedzisz przed ekranem z kubkiem kawy, która zdążyła już wystygnąć. Przed tobą raport sprzedaży, który właśnie dotarł mailem. Kolorowe wykresy, starannie ułożone tabele. Ktoś włożył w to pracę – widać to po każdym procencie, każdej dziesiętnej po przecinku. Ale jest jeden problem. Raport dotyczy sprzedaży z poprzedniego tygodnia. A ty patrzysz na jeden konkretny słupek, który jest znacząco niższy niż pozostałe. Sprzedaż dla kluczowego klienta, którego zamówienia zawsze były stabilne, nagle spadła o czterdzieści procent. Twoja intuicja krzyczy, że coś jest nie tak. Może problem z płatnościami? Może klient zaczyna się rozglądać za konkurencją? A może po prostu zmienił się sezon i to naturalna fluktuacja? Nie wiesz. Nie możesz wiedzieć, bo liczby milczą. Pokazują ci przeszłość, ale nie dają kontekstu. Nie mówią ci, czy ten klient ma zaległe faktury, czy wykorzystał limit kredytowy, czy w ogóle jego branża ma teraz słabszy miesiąc. Chcesz sprawdzić. Zamykasz Excela, logujesz się do systemu ERP. Moduł CRM, potem finanse, potem magazyn. Każdy obszar to osobny ekran, osobne menu, osobne kliknięcia. Gdzieś po piętnastu minutach masz już połowę obrazu. Druga połowa wymaga telefonu do działu finansowego. Jest już po dziewiątej. Problem został zidentyfikowany o ósmej trzydzieści. Minęło pół godziny. W tym czasie powinieneś już zrozumieć przyczynę, podjąć decyzję o dalszych krokach, zlecić działania odpowiednim osobom. Ale nie mogłeś. Bo twoje narzędzia nie mówią twoim językiem. Gdy pilne oznacza „zostań po godzinach” Z kolei w dziale kontrolingu ktoś właśnie dostał wiadomość, która rujnuje piątkowe popołudnie. Zarząd potrzebuje pilnej analizy: sprzedaż w podziale na oddziały i kategorie produktów, kwartał trzeci, koniecznie przed końcem dnia. Ta osoba wie, co to oznacza. Eksport danych z ERP – pół godziny, przy odrobinie szczęścia. Oczyszczanie danych – kolejne dwadzieścia minut, bo zawsze są jakieś niespójności, duplikaty, brakujące wartości. Potem Excel, tabela przestawna, formatowanie, sprawdzanie sum kontrolnych. Jeśli szczęście dopisze, dwie, może trzy godziny pracy. To nie jest pierwsza taka sytuacja. Poprzednim razem był to podział według przedstawicieli handlowych. Wcześniej według regionów. Za każdym razem to samo: surowe dane, te same mechaniczne czynności, ten sam niekończący się Excel. I każdemu, kto pracował kiedyś jako analityk biznesowy, chodzi po głowie ta sama myśl: „Przecież te dane już są w systemie. Są aktualne, są poprawne, są połączone. Dlaczego muszę je wyciągać, żeby móc je zobaczyć?” Bo system nie został zaprojektowany z myślą o analizie. Został zaprojektowany z myślą o operacjach. Sprzedaż, fakturowanie, magazyn – wszystko działa. Ale gdy chcesz zobaczyć dane inaczej, z innej perspektywy, w innym układzie… musisz je wynieść poza system. Piątkowe popołudnie właśnie przestało być piątkowym popołudniem. Co łączy te dwie historie? Dyrektor handlowy i kontroler finansowy żyją w dwóch różnych światach, ale ich wyzwanie ma wspólne źródło. To rozwód między danymi a działaniem. Między informacją a kontekstem. Między systemem operacyjnym a narzędziami analitycznymi. W większości organizacji te dwa światy są rozdzielone. Dane żyją w systemie ERP – tam powstają, tam są przechowywane, tam są aktualizowane w czasie rzeczywistym. Ale analiza? Analiza odbywa się gdzie indziej. W arkuszach Excela, w narzędziach Business Intelligence „podpiętych” do systemu, w raportach generowanych raz na tydzień. Ta separacja ma konsekwencje głębsze niż tylko stracony czas. Po pierwsze, tworzy opóźnienie. Dane w ERP zmieniają się co sekundę – nowe zamówienie, nowa płatność, nowa wysyłka. Ale raport, który trafia na biurko menedżera, jest migawką z przeszłości. Może mieć dzień, może tydzień, ale zawsze jest już nieaktualny w momencie otwarcia. Po drugie, zabija kontekst. Liczba w Excelu to tylko liczba. Nie ma za nią przycisku „zobacz szczegóły”, „przejdź do kartoteki klienta”, „zmień limit kredytowy”. Widzisz problem, ale nie możesz na niego zareagować. Musisz zmienić narzędzie, zmienić kontekst, zmienić tryb pracy. Po trzecie, więzi ludzi w rolach, które nie odzwierciedlają ich prawdziwej wartości. Analitycy biznesowi – inteligentni, kompetentni ludzie, którzy powinni odkrywać trendy i budować strategie – spędzają większą część swojego czasu na eksportowaniu i oczyszczaniu danych. Menedżerowie, którzy powinni szybko podejmować decyzje, czekają w kolejce po raporty. A dział IT? Zespoły IT, pełne kompetentnych specjalistów, zostają uwięzione w niekończącym się strumieniu zgłoszeń. Każdy „prosty raport” trafia do ich kolejki, choć to nie jest prawdziwa praca IT – to symptom tego, że użytkownicy biznesowi nie mają odpowiednich narzędzi. Do tego dochodzi konieczność oceny, czy dany raport wymaga zaangażowania zewnętrznej firmy wdrożeniowej, co dodatkowo wydłuża proces i komplikuje planowanie. To nie jest problem technologiczny. To sposób, w jaki organizacje pracują z danymi, zakłada, że analiza jest czymś osobnym od działania. Że najpierw „oglądamy liczby”, a potem „robimy coś w systemie”. Ten podział był może sensowny dwadzieścia lat temu. Dziś jest anachronizmem, który kosztuje firmy fortunę w straconej efektywności i utraconych okazjach. Synergia: gdy system zaczyna myśleć twoim tokiem Wyobraź sobie inną rzeczywistość. Jest poniedziałek, 8:30. Otwierasz swoje centrum dowodzenia – kokpit zarządczy w systemie TRIVA, który agreguje wszystko, czego potrzebujesz. Sprzedaż, budżet, kluczowe wskaźniki, finanse, produkcja. Wszystko na jednym ekranie, wszystko aktualne na sekundę. Propozycja wizualizacji kokpitu 360o w systemie TRIVA Widzisz niepokojący sygnał – spadek w kluczowych wskaźnikach sprzedaży. Ale tym razem nie musisz domyślać się przyczyn. Z poziomu kokpitu przechodzisz do kolejnego kokpitu ze szczegółowymi danymi sprzedaży w rozbiciu na konkretnych kontrahentów. Natychmiast identyfikujesz źródło problemu: jeden z kluczowych klientów znacząco ograniczył zamówienia. Propozycja wizualizacji kokpitu „Sprzedaż kontrahentów – szczegółowo” w systemie TRIVA I widzisz problem: dwie faktury przeterminowane, łącznie czterdzieści pięć tysięcy złotych. Limit kredytowy niemal wyczerpany. Rozwiązanie jest na wyciągnięcie ręki. Stąd, z tego samego kokpitu, wysyłasz wiadomość do działu finansowego z pytaniem o możliwość zmiany limitu kredytowego. Odpowiedź przychodzi szybko – kilka minut, nie kilka godzin. Limit zostaje skorygowany, ty wracasz do pracy nad strategią wobec tego klienta. Od zobaczenia problemu do podjęcia akcji minęły minuty, nie godziny. To nie jest science fiction. To jest synergia Business Intelligence z systemem ERP. Gdy dane i działanie przestają być rozdzielone, a stają się jednym przepływem pracy. Co to właściwie znaczy „synergia”? To słowo jest nadużywane w marketingu technologicznym. Ale w kontekście TRIVA ma bardzo konkretne, trzypoziomowe znaczenie. Pierwszy poziom: czas rzeczywisty. Nie ma eksportów. Nie ma „odświeżania” danych. Kokpit Business Intelligence pokazuje dane bezpośrednio z bazy systemu ERP. Gdy magazynier potwierdza wysyłkę w systemie, dane są natychmiast dostępne w bazie. Po odświeżeniu widoku widzisz aktualny stan – bez opóźnień, bez eksportów, bez oczekiwania na „raport z wczoraj”. To nie jest „prawie” czas rzeczywisty. To jest czas rzeczywisty. Drugi poziom: zachowany kontekst. Dane w kokpicie nie są oderwanymi liczbami w próżni. Kiedy widzisz wskaźnik, który budzi twoje wątpliwości, możesz zbudować kokpit tak, aby każda informacja prowadziła cię do jej źródła. Chcesz zrozumieć, dlaczego sprzedaż w danym regionie spadła? Możesz przejść do listy kontrahentów i połączyć je z historią ich zamówień. Nie musisz zgadywać ani czekać na kolejny raport – dane źródłowe są na wyciągnięcie ręki, w naturalnym przepływie twojego myślenia. Trzeci poziom: akcja bez przełączania kontekstu. To jest prawdziwy przełom. Z poziomu kokpitu analitycznego możesz podejmować akcje biznesowe. Zmieniać limit kredytowy. Blokować sprzedaż. Wystawiać fakturę. Planować spotkanie. Nie wychodzisz z trybu analizy. Nie przełączasz się do „trybu operacyjnego”. Widzisz dane, rozumiesz sytuację, działasz – wszystko w jednym przepływie myśli i pracy. To jest właśnie synergia. Nie integracja, bo integracja to połączenie dwóch osobnych systemów. Synergia to jeden system, który myśli tak jak ty. Technologia low-code: oddać kontrolę, nie tracąc bezpieczeństwa Jest jeszcze jeden wymiar tej historii, równie ważny. Dotyczy tego, kto ma kontrolę nad narzędziami. W tradycyjnym modelu, gdy menedżer potrzebuje nowego raportu albo innego widoku danych, zgłasza to do działu IT. Dział IT ocenia zapotrzebowanie, umieszcza je w kolejce, planuje zmiany. Jeśli szczęście dopisze, nowy raport jest gotowy za dwa tygodnie. Jeśli nie – za dwa miesiące. Ten model ma jedną fundamentalną wadę: zabija spontaniczność analizy. Nie możesz zadać sobie pytania „co by było, gdyby…?” i od razu sprawdzić odpowiedzi. Musisz poczekać, aż ktoś zrobi ci narzędzie do sprawdzenia. W TRIVA ten model zmienia zasady gry, i to w sposób, który nie zagraża bezpieczeństwu danych. Kontroler finansowy, który dotychczas prosił IT o kolejne przeróbki raportów, teraz sam buduje kokpity dla swojego działu. Nie pisze ani linijki kodu. Przeciąga komponenty – wykres tutaj, tabela przestawna tam, panel filtrów z boku. Podpina dane z gotowej biblioteki wizualizacji. Ustawia rozmiary, kolory, zakresy. Testuje. Zapisuje. Udostępnia menedżerom. Czas na zbudowanie zaawansowanego kokpitu zarządczego, który agreguje dane ze sprzedaży, finansów i produkcji? Kilkanaście minut! Nie kilkanaście dni. Kilkanaście minut! Ale – i to jest kluczowe – nie może zobaczyć danych, do których nie ma uprawnień. Struktura bezpieczeństwa w TRIVA obowiązuje również w Business Intelligence. Dział IT nadal kontroluje, kto ma dostęp do jakich danych. Ale użytkownicy końcowi kontrolują, jak te dane są prezentowane i analizowane. To rozwiązuje konflikt, który od lat nęka organizacje: potrzeba elastyczności biznesowej kontra wymogi bezpieczeństwa IT. W TRIVA te dwa światy nie muszą ze sobą walczyć. Piątkowe popołudnie, wersja druga Wróćmy do kontrolera finansowego i jego piątkowego popołudnia pochłoniętego przez pracę nad raportem. W świecie TRIVA ta sama sytuacja wygląda inaczej. Zarząd prosi o pilną analizę: sprzedaż według oddziałów i kategorii produktów, kwartał trzeci. Kontroler otwiera swój kokpit analityczny. Przechodzi do kafelka „tabela przestawna” – narzędzia, które działa dokładnie jak w Excelu, ale operuje bezpośrednio na żywych danych ERP. Przeciąga wymiar „Oddział” do wierszy. Dodaje wymiar „Kategoria produktu” do kolumn. Ustawia miarę „Przychód netto”. Filtruje okres na Q3. Propozycja wizualizacji kokpitu „Analiza sprzedaży – tabela przestawna” w systemie TRIVA Wynik pojawia się natychmiast. Żadnych eksportów, żadnego oczyszczania danych, żadnych formuł. Dane są już czyste, są już połączone, są już aktualne. Kontroler może teraz udostępnić członkom zarządu bezpośredni dostęp do tego kokpitu. Nie muszą czekać na wiadomość z wynikami – dane są zawsze aktualne, zawsze dostępne, zawsze w tym samym miejscu.. Minęło pięć minut. Piątkowe popołudnie zostaje piątkowym popołudniem. To jednak nie koniec historii. Bo następnym razem, gdy zarząd będzie potrzebował podobnej analizy, kontroler nie będzie jej robił. Udostępni menedżerom kokpit z tą tabelą przestawną, z możliwością prowadzenia analiz według własnych wymagań. Będą mogli sami przekonfigurować wymiary, zmienić okres, dodać filtry, dostosować widok do swoich potrzeb. Kontroler przestaje być „działem raportowania”. Wraca do bycia tym, kim powinien być: analitykiem biznesowym, który identyfikuje trendy, testuje hipotezy, wspiera strategiczne decyzje firmy. Mobilność: dostęp do danych tam, gdzie podejmujesz decyzje Jest jeszcze jeden wymiar tej transformacji, który zmienia sposób, w jaki menedżerowie pracują poza biurem. Tradycyjnie analiza danych i działanie w systemie to dwie osobne rzeczywistości, szczególnie widoczne w pracy mobilnej. Możesz mieć aplikację do przeglądania raportów na telefonie, możesz otworzyć arkusz Excel. Ale gdy widzisz problem w danych, nie możesz od razu na niego zareagować. Trzeba zamknąć raport, otworzyć system ERP (jeśli w ogóle jest dostępny mobilnie), znaleźć odpowiedni moduł, wprowadzić zmiany. A często po prostu notujesz sobie „zrobić po powrocie do biura” i działasz na pamięci, polegając na doświadczeniu i – przyznajesz to sobie w duchu – trochę na intuicji. TRIVA zmienia tę sytuację przez dostęp mobilny do kokpitów. To nie jest „okrojona wersja mobilna” z trzema podstawowymi wskaźnikami. To pełnoprawny dostęp do tych samych analiz, które masz w biurze, dostosowany do pracy na mniejszym ekranie. Propozycja wizualizacji mobilnego kokpitu 360o w systemie TRIVA Co to oznacza w praktyce? Że decyzje biznesowe mogą być podejmowane tam, gdzie są potrzebne – nie tam, gdzie akurat stoi twój komputer. Spotkanie z klientem, który pyta o możliwość większej dostawy? Sprawdzasz stany magazynowe w kilka sekund, nie obiecujesz „oddzwonić z informacją”. Rozmowa z dostawcą o warunkach płatności? Masz przed oczami historię współpracy i bieżące zobowiązania. Zmienia się także psychologia pracy. Gdy wiesz, że masz dostęp do danych zawsze i wszędzie, podchodzisz do spotkań zewnętrznych z większą pewnością siebie. Nie musisz „przygotowywać się na każdy scenariusz”, bo jesteś przygotowany na wszystkie scenariusze – masz system w kieszeni. Transformacja organizacji: co się zmienia naprawdę Gdy organizacje wdrażają synergię Business Intelligence z kokpitami TRIVA, zmiany są głębsze niż tylko „szybszy dostęp do danych”. Menedżerowie odzyskują pełną kontrolę nad sytuacją. To uczucie niepewności, gdy intuicja podpowiada, że coś jest nie tak, ale brakuje twardych danych, żeby to potwierdzić – znika. Dane są zawsze. Są aktualne. Są kontekstowe. Decyzje przestają być „strzałami w ciemno”. Stają się reakcją na faktyczny stan rzeczy. Analitycy odzyskują czas i sens pracy. Przestają być „działem raportowania na telefon”. Wracają do prawdziwej analizy – identyfikowania trendów, testowania hipotez, odkrywania nieoczywistych zależności. Budują kokpity raz, udostępniają wielu. Automatyzują to, co powtarzalne. Skupiają się na tym, co strategiczne. Dział IT odzyskuje czas na prawdziwą pracę. Zgłoszenia typu „czy możesz dodać kolumnę do raportu?” przestają napływać, bo biznes sam może modyfikować swoje kokpity. IT zachowuje kontrolę nad tym, co naprawdę krytyczne – bezpieczeństwo danych, stabilność systemu, struktura uprawnień. Codzienne, operacyjne potrzeby raportowania obsługuje już biznes samodzielnie. A całej organizacji zmienia się kultura podejmowania decyzji. Gdy dane są dostępne, aktualne i łatwe w użyciu, ludzie zaczynają z nich korzystać. Rozmowy na spotkaniach przestają być oparte na „moim zdaniem” i „wydaje mi się”. Stają się oparte na „dane pokazują” i „trend wskazuje”. Intuicja i doświadczenie nie tracą znaczenia – wręcz przeciwnie, zyskują solidną podstawę faktów, która pozwala im działać skuteczniej. Zgodność z prawem: gdy regulacje przestają być przekleństwem Jest jeszcze jeden aspekt, o którym trzeba powiedzieć głośno, bo jest krytyczny dla polskiego rynku. System TRIVA, jako system ERP zaprojektowany dla polskich przedsiębiorstw, jest natywnie zgodny z regulacjami prawnymi, które dla wielu firm są źródłem bólu głowy. JPK-CIT, KSeF – to wszystko nie jest „dokładane” do systemu jako dodatek. To są funkcjonalności wbudowane w jego architekturę od podstaw. Co to oznacza w praktyce dla kontrolera finansowego? Oznacza, że raportowanie regulacyjne „dzieje się samo”. Dane są już w odpowiedniej strukturze, są już połączone według wymagań urzędów. Nie trzeba ich ręcznie agregować przed audytem, nie trzeba obawiać się kontroli skarbowej. Moduł Business Intelligence w TRIVA dziedziczy te wszystkie mechanizmy. Analizy finansowe, które buduje kontroler, automatycznie respektują strukturę wymaganą przez prawo. Kokpit pokazujący cash flow nie jest „tylko wizualizacją” – jest raportowaniem zgodnym z wymogami compliance. To brzmi jak detal techniczny, ale ma ogromne znaczenie praktyczne. Audyty i kontrole przestają być źródłem stresu. Przestajesz tracić weekendy na „przygotowywanie danych dla urzędu”. System to robi za ciebie. Zawsze poprawnie. Podsumowanie: Gdy technologia zaczyna wspomagać podejmowanie decyzji Wróćmy na moment do początku tej historii. Do dyrektora handlowego z poniedziałkowym raportem, który mówi mu o problemie, ale nie pozwala na niego zareagować. Do kontrolera finansowego, którego piątkowe popołudnie pochłania mechaniczna praca przy danych. Synergia Business Intelligence z interfejsem kokpitów TRIVA to nie jest „kolejna funkcja systemu ERP”. To jest fundamentalna zmiana w sposobie pracy z informacją. Dane przestają być przeszłością zapisaną w arkuszu. Stają się żywym, oddychającym obrazem tego, co dzieje się w firmie teraz. Nie musisz czekać na raporty. Nie musisz przełączać się między narzędziami. Nie musisz zgadywać, czy liczby, na które patrzysz, są jeszcze aktualne. Widzisz. Rozumiesz. Działasz. W jednym przepływie myśli. A technologia? Technologia przestaje być przeszkodą, którą trzeba obejść (przez eksport do Excela), albo barierą, którą trzeba sforsować (przez zgłoszenie do IT). Staje się tym, czym zawsze powinna być: narzędziem, które „myśli” twoim tokiem, „mówi” twoim językiem, „reaguje” na twoją intencję. To nie jest przyszłość. To jest dziś. I jest dostępne dla każdej organizacji, która ma dość życia w rozdziale między danymi a działaniem. Bo na koniec prawda jest prosta: najlepszy system to ten, o którym przestajesz myśleć jako o „systemie”. To ten, który staje się naturalnym przedłużeniem sposobu, w jaki pracujesz, myślisz i podejmujesz decyzje. I właśnie tak działa synergia Business Intelligence z ERP w TRIVA.

Firmy coraz częściej poszukują sposobów na przyspieszenie cyfryzacji procesów, bez konieczności angażowania się w długie i kosztowne wdrożenia. W odpowiedzi na te potrzeby Microsoft stworzył Power Platform – zestaw narzędzi obejmujący Power BI, Power Apps, Power Automate, Power Pages oraz Copilot Studio. To platforma, która umożliwia szybkie budowanie aplikacji biznesowych, automatyzację procesów i analizę danych, bez konieczności rozbudowanych projektów IT. Jej największą zaletą jest pełna integracja z Microsoft 365 (Teams, Outlook, SharePoint) oraz Dynamics 365 (ERP, CRM). Firmy mogą więc rozwijać istniejący ekosystem, dostosowując go do bieżących potrzeb. Dlaczego warto sięgnąć po Power Platform? Decydując się na Power Platform, organizacje zyskują przede wszystkim szybkość działania – rozwiązania można wdrożyć w ciągu dni lub tygodni, a nie miesięcy. Ważnym atutem jest niski próg wejścia: aplikacje i automatyzacje tworzą nie tylko programiści, ale także zaawansowani użytkownicy biznesowi. Platforma daje elastyczność w dostosowywaniu procesów, pełną integrację z Dynamics 365, Microsoft 365 i innymi systemami, a także bezpieczeństwo gwarantowane przez chmurę Azure zgodną z wymaganiami compliance. Realne zastosowania Potencjał Power Platform najlepiej pokazują przykłady wdrożeń w codziennych procesach przedsiębiorstw. Firmy wykorzystują platformę do automatyzacji powtarzalnych zadań biurowych, takich jak kopiowanie danych z maili czy przenoszenie plików do SharePoint. Dzięki temu oszczędzają godziny pracy i znacząco ograniczają liczbę błędów. Wiele organizacji buduje wewnętrzne aplikacje dla pracowników – do obsługi wniosków urlopowych, ewidencji wydatków czy zarządzania sprzętem. Zamiast wymiany maili i arkuszy Excel, procesy są uporządkowane i dostępne w jednej aplikacji. Raportowanie w Power BI konsoliduje dane z różnych źródeł i prezentuje je w interaktywnych dashboardach, które umożliwiają podejmowanie decyzji w oparciu o aktualne dane, a nie statyczne raporty. Duże oszczędności czasu przynosi elektroniczny obieg dokumentów – faktur, wniosków zakupowych czy inwestycyjnych. Dzięki integracji Power Apps i Power Automate ścieżka akceptacji staje się przejrzysta, a cały proces skraca się z dni do godzin. Chatboty HR i IT wspierają pracowników w podstawowych zgłoszeniach, pozwalając zespołom wsparcia skupić się na bardziej złożonych zadaniach. Power Platform świetnie uzupełnia systemy ERP i CRM, umożliwiając ich elastyczne rozszerzanie bez kosztownego developmentu. Może to być np. aplikacja do zgłaszania zmian danych klientów czy automatyczne aktualizowanie statusów zamówień. W firmach produkcyjnych i serwisowych popularnym rozwiązaniem są aplikacje do obsługi zgłoszeń awarii i reklamacji – każde z nich ma przypisany status, odpowiedzialną osobę i termin realizacji, co skraca czas reakcji i podnosi satysfakcję klientów. Z kolei w pracy projektowej Power Platform wspiera zarządzanie zadaniami i kontrolę postępów dzięki integracji z Microsoft Teams. Aplikacje terenowe pozwalają pracownikom zbierać dane bezpośrednio u klienta, także offline – odczyty liczników, raporty z wizyt handlowych czy inspekcje BHP trafiają do systemu natychmiast, eliminując papierowe formularze i podwójną pracę. W obszarze compliance i audytów platforma wspiera checklisty oraz raportowanie w Power BI, co pomaga minimalizować ryzyko niezgodności i ułatwia dokumentowanie kontroli jakości. Korzyści w ekosystemie Microsoft Największą siłą Power Platform jest jej osadzenie w narzędziach, które wiele firm już posiada. Teams staje się centralnym miejscem pracy, gdzie dostępne są aplikacje i raporty. Dynamics 365 można w prosty sposób rozszerzyć o dodatkowe procesy. Outlook i SharePoint współpracują z Power Automate, porządkując dokumenty i komunikację. A chmura Azure zapewnia skalowalność oraz zgodność z regulacjami. Naturalny krok w cyfryzacji Power Platform to narzędzie, które pozwala zwiększyć efektywność i przyspieszyć cyfrową transformację. Kluczową przewagą jest możliwość rozpoczęcia od jednego, prostego rozwiązania – np. elektronicznego obiegu faktur, chatbotu HR czy dashboardu sprzedażowego w Power BI – i stopniowego rozwijania ekosystemu.

Czy Twój system Business Intelligence naprawdę wspiera rozwój firmy… czy tylko udaje, że to robi? Na co dzień wdrażamy systemy BI w firmach z różnych branż i regularnie spotykamy się z tym samym problemem wiele organizacji wciąż opiera się na przestarzałych narzędziach, które nie zapewniają aktualnych, wiarygodnych i spójnych danych. W efekcie raporty powstają godzinami, dane często się nie zgadzają, a pracownicy chętniej korzystają z Excela niż z dostępnego systemu BI. To wszystko może być sygnałem, że coś nie działa tak, jak powinno. Co to oznacza w praktyce? Dane są niespójne lub opóźnione, tworzenie raportów pochłania zbyt dużo czasu, użytkownicy szukają własnych obejść, bo nie ufają systemowi, a integracja z innymi narzędziami – takimi jak ERP czy CRM – odbywa się ręcznie, najczęściej przez eksporty do Excela. Brzmi znajomo? Jeśli tak, to możliwe, że posiadany system Business Intelligence nie spełnia już swojej roli. Właśnie dlatego opracowaliśmy 7 oznak świadczących, że nadszedł najwyższy czas na nowy system Business Intelligence. Sprawdź, jakie to oznaki! Dane rozproszone w systemach Zbieranie danych z wielu systemów wymaga ręcznego przetwarzania i konwersji, co jest czasochłonne. Każdy system ma inną strukturę danych, co utrudnia ich łączenie w raportach i późniejszą interpretację. Brak centralnej bazy danych zwiększa ryzyko rozbieżności w raportach opracowywanych przez różne działy. Nowoczesny system BI integruje dane z różnych źródeł, tworząc jedno centralne źródło dla analityki biznesowej. Działy opracowują odrębne raporty Raporty generowane w różnych działach przedstawiają inne wyniki, co utrudnia podejmowanie decyzji. Dane w raportach mogą się rozbiegać, ponieważ w systemach są aktualizowane w innym czasie. Działy mogą skorzystać z innych źródeł danych, co prowadzi do różnych wyników dla tych samych wskaźników. Nowoczesny system BI integruje dane z różnych systemów w jednym miejscu, zapewniając spójność raportowania. Długi czas oczekiwania na raporty Jeśli raporty nie są dostępne w czasie rzeczywistym, decyzje są podejmowane na podstawie nieaktualnych danych. Opóźnienia w raportowaniu mogą spowodować nietrafione inwestycje lub nieoptymalne alokowanie zasobów. Zarząd firmy traci możliwość szybkiej reakcji na zmiany rynkowe, co prowadzi do strat. Nowoczesny system BI ujednolica w firmie cały proces raportowania i zapewnia dostęp do aktualnych danych. Brak bieżącej kontroli wskaźników KPI Brak dostępu do analiz finansowych na żądanie, utrudnia zarządzanie rentownością firmy. Decydenci zbyt późno mogą zauważyć wzrost kosztów operacyjnych, co doprowadzi do niekontrolowanych strat. Menedżerowie nie mogą na bieżąco śledzić wyników sprzedaży, poziomu kosztów czy wyników finansowych. Nowoczesny system BI umożliwia raportowanie w czasie rzeczywistym oraz zapewnia transparentność wyników. Ponoszenie wysokich kosztów Firma może podejmować złe decyzje kosztowe, ponieważ nie ma rzetelnej analizy wydatków i przychodów. Ręczne poprawianie błędów w raportach wymaga dodatkowej pracy analityków i działu IT. Brak spójnych danych może prowadzić do niepotrzebnych wydatków, np. zakupów zbędnych surowców. Nowoczesny system BI optymalizuje koszty operacyjne i pozwala lepiej zarządzać wydatkami. Niska produktywność pracowników Ręczne przygotowywanie raportów angażuje wielu pracowników, zwiększając koszty operacyjne. Analitycy poświęcają czas na ręczne zbieranie i przetwarzanie danych zamiast ich analizę. Długi czas pracy nad raportami zwiększa koszty pracy i ogranicza wydajność zespołów. Nowoczesny system BI umożliwia automatyczną integrację i standaryzację danych, eliminując ręczne konwersje. Pozostawanie o krok za konkurencją Wolniejsze raportowanie oznacza, że firma traci szanse biznesowe na rzecz bardziej innowacyjnych konkurentów. Jeśli raporty są generowane zbyt długo, firma nie jest w stanie wykorzystać okazji biznesowych na czas. Brak szybkiego raportowania utrudnia personalizację oferty i dostosowanie się do oczekiwań klientów. Nowoczesny system BI umożliwia raportowanie danych w czasie rzeczywistym, przyspieszając proces decyzyjny. Podczas gdy tradycyjne raporty często pokazują „co się wydarzyło”, nowoczesny BI odpowiada też na pytania „dlaczego?”, „co się stanie, jeśli…?” oraz „co powinniśmy zrobić?” — wspierając firmę na poziomie analityki predykcyjnej i preskrypcyjnej. Nowoczesny system Business Intelligence pozwala firmom podejmować lepsze decyzje na podstawie danych – szybciej, precyzyjniej i bardziej intuicyjnie niż tradycyjne rozwiązania. Nie chodzi już tylko o tworzenie raportów. Chodzi o dostęp do danych w czasie rzeczywistym, łatwe analizy ad hoc, interaktywne dashboardy i pełną integrację z systemami ERP, CRM czy e-commerce.

Wprowadzanie innowacyjnych rozwiązań do analizy danych znacząco wspiera dążenie do zwiększania efektywności operacyjnej oraz rentowności. Dzięki elastyczności i otwartości systemu  Business Intelligence Qlik możliwe jest wykorzystanie synergii działania specjalistycznych narzędzi BI oraz systemów transakcyjnych, magazynowych i logistycznych. To połączenie pozwala osiągnąć optymalną efektywność i wydajność procesów. Jedną z kluczowych zalet systemu Qlik jest jego zdolność do integracji z systemami SAP oraz szeroka możliwość dostosowywania analiz do indywidualnych potrzeb organizacji. Sprawia to, że Qlik jest doskonałym rozwiązaniem dla każdego użytkownika. Przyjrzyjmy się bliżej integracji danych do analizy z systemu SAP i innych źródeł dzięki wykorzystaniu technologii  Business Intelligence Qlik, którą zrealizowaliśmy dla jednego z naszych klientów. Sprawdzimy również na jakie pytania odpowiada przygotowany przez nas model analityczny dotyczący produkcji i magazynów. Cel integracji – optymalizacja procesów w branży farmaceutycznej Nasz klient, firma farmaceutyczna specjalizująca się w produkcji leków na receptę, leków OTC oraz wysokiej jakości suplementów, dążył do zwiększenie efektywności swoich procesów produkcyjnych i magazynowych. Z tego powodu zdecydował się zintegrować dane potrzebne dla analizy z systemu SAP z danymi w plikach Excel. Kluczowym celem było: Przyspieszenie analizy i śledzenia nieoptymalnych zdarzeń w procesie produkcyjnym w systemie SAP. Optymalizacja stanów magazynowych w celu zapewnienia ciągłości produkcji. Dzięki wdrożeniu Qlik BI obecnie wszystkie procesy produkcyjne są monitorowane, a wszelkie anomalie i nieprawidłowości są natychmiast uwidaczniane na dashboardach. Od razu widoczne są więc miejsca, którymi trzeba się zająć. Co istotne, dane w modelach analitycznych są odświeżane co 15 minut. Jak to działa w praktyce? Z systemu SAP oraz plików Excel Qlik pobiera informacje dotyczące postępu realizacji zleceń produkcyjnych oraz stanów magazynowych. Dane w Qlik aktualizowane są co 15 minut. W odpowiedzi na opisane wyżej potrzeby firmy opracowaliśmy model analityczny: Prognoza stanu magazynowego w czasie. Celem modelu jest prognoza liczby zajętych miejsc paletowych w odniesieniu do maksymalnej pojemności magazynu. Model odpowiada m.in. na następujące pytania: Jaka jest prognoza stanu magazynowego zarówno ilościowa jak i procentowa w ciągu najbliższych 24 godzin oraz 2 i 3 dniach, z podziałem na 15-minutowe interwały oraz punktami kontrolnymi na koniec każdej zmiany? Czy stan magazynowy w ciągu najbliższych 3 dni przekroczy zaplanowane limity? Czy produkcja półwyrobów, która jest zaplanowana na najbliższe 3 dni, zabezpiecza i pokrywa zapotrzebowanie na liniach produktów gotowych w następnych 3 dniach? Jaka jest prognoza stanu magazynowego w najbliższych 2 tygodniach, z dokładnością do 15 minut i puntami kontrolnymi na koniec każdej zmiany? Jaka jest prognoza stanu magazynowego w najbliższych 6 miesiącach, z dokładnością na koniec każdej zmiany? Jak przebiega proces w praktyce? Źródłowe dane do analiz są dostępne w systemie SAP i na bieżąco aktualizowane. Raport prognozy jest automatycznie wyliczany przez system Qlik, aktualizowany co 15 minut na podstawie bieżących danych z SAP. Aktualny Stock – dostępny jest stock w magazynie, który jest przeliczany na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP. Bieżąca Produkcja – dostępne są zlecenia produkcyjne w toku wraz z czasem startu i zakończenia produkcji, planowaną do wyprodukowania liczbę sztuk, która jest przeliczana na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP. Planowana Produkcja – dostępny jest plan zleceń produkcyjnych (których produkcja jeszcze się nie rozpoczęła) wraz z czasem startu i zakończenia produkcji, planowaną do wyprodukowania liczbą sztuk, którą należy przeliczyć na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP. Planowana Konsumpcja – dostępny jest plan zapotrzebowania dla zleceń produkcyjnych wyrobów gotowych wraz z czasem startu produkcji wyrobów gotowych i wymaganą ilością, którą należy przeliczyć na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP. Planowany Stock – wyliczana przez system Qlik prognoza stanu magazynowego w czasie, wg wzoru: Planowany Stock = Aktualny Stock + Bieżąca Produkcja + Planowana Produkcja – Planowana Konsumpcja Planowany Stock obejmuje horyzont czasowy: Krótkoterminowy – dwa tygodnie do przodu, z granulacją prognozy co 15 minut, z punktami kontrolnymi na koniec każdej zmiany, Długoterminowy – sześć miesięcy do przodu, z granulacją prognozy na koniec każdej zmiany. Maksymalna Pojemność Magazynu – jest definiowane przez osobę uprawnioną w pliku MS Excel pojemność magazynu w paletach dla każdego dnia, na co najmniej sześć miesięcy do przodu. Pojemność jest zmieniana przez osobę uprawnioną w dowolnym momencie. Prognozowane Wypełnienie Magazynu [%] – wyliczana jest automatycznie przez system Qlik, prognoza wypełnienia magazynu w czasie, wg wzoru: Prognozowane Wypełnienie Magazynu [%] = Planowany Stock / Maksymalna Pojemność Magazynu Raport zawiera poziomy ostrzegawcze dla prognozowanego wypełnienia magazynu [%]: 80% – poziom ostrzegawczy, koloru żółtego Dzięki szybko dostępnym informacjom na dashboardach Qlik działania są podejmowane od razu. Integracja danych do analizy w modelu Qlik jest możliwa z wielu różnych źródeł zarówno systemowych jaki i plików. Elastyczność Qlika zarówno w zakresie łączenia dowolnych źródeł danych jaki i budowy analiz i dashboardów jest nieograniczona. Korzyści dla klienta Dzięki natychmiastowej dostępności informacji na dashboardach Qlik, nasz klient może podejmować szybkie i trafne decyzje operacyjne. Integracja danych do analizy w modelu Qlik z różnych źródeł – systemu SAP oraz plików Excel – zapewnia spójność danych i pełny obraz procesów, co umożliwia bieżące monitorowanie postępu realizacji zleceń produkcyjnych i stanów magazynowych. Elastyczność Qlik w zakresie łączenia różnorodnych źródeł danych i ich przekształcania oraz budowy analiz i dashboardów pozwoliła nam na dokładne dostosowanie narzędzia do specyficznych potrzeb organizacji i zbudowanie właściwego modelu analitycznego. Co konkretnie zyskał klient?  Natychmiastowe informacje: Dzięki dostępnym od ręki analizom i dashboardom  Qlik z aktualizowanymi co 15 minut danymi, klient może szybko identyfikować problemy i podjąć odpowiednie działania, co przekłada się na szybsze reakcje na ewentualne zakłócenia w procesach. Optymalizacja procesów: Zintegrowanie danych z systemu SAP oraz plików Excel umożliwia dokładne śledzenie postępu produkcji i stanów magazynowych, co pozwala na optymalizację zarządzania zapasami i zapewnienie ciągłości produkcji. Elastyczność i personalizacja: Qlik oferuje pełną swobodę w przekształcaniu danych oraz tworzeniu analiz i dashboardów dostosowanych do specyficznych potrzeb klienta, co pozwala na dokładną wizualizację danych i łatwiejsze podejmowanie decyzji strategicznych. Automatyzacja i oszczędność czasu: Automatyczne wyliczanie prognoz na podstawie bieżących danych z systemu SAP i plików Excel pozwala zaoszczędzić czas i zasoby, eliminując konieczność ręcznego przetwarzania danych. Zwiększenie efektywności operacyjnej: Dzięki precyzyjnej prognozie stanu magazynowego i produkcji, klient jest w stanie lepiej planować zasoby, unikać przestojów oraz zarządzać zapotrzebowaniem na produkcję, co zwiększa efektywność procesów.

Znalezienie odpowiedzi wśród ustrukturyzowanych danych obecnie nie stanowi już żadnego problemu, gdyż istnieje wiele rozwiązań i mechanizmów, które to umożliwiają. Zgodnie z informacjami pochodzącymi z Forrester, Predictions 2024: Data And Analytics, aż 80% dostępnych na świecie danych jest nieustrukturyzowanych. A ponieważ nie są one zorganizowane w z góry zdefiniowany sposób, lub nie mają określonego modelu danych, znalezienie wśród nich odpowiedzi stanowi nie lada problem. Użytkownicy biznesowi wykorzystują nie tylko dane zawarte w tabelach. Wykorzystują także informacje zapisane w dokumentach, repozytoriach wiedzy i systemach operacyjnych. Często jednak znalezienie w nich odpowiedzi jest niezwykle trudne, a otrzymanie jej na czas bywa ogromnym wyzwaniem. Jak zatem dotrzeć do ogromnego potencjału jaki kryją w sobie nieustrukturyzowane dane? Zupełnie nowy sposób szukania odpowiedzi Jeszcze niedawno tradycyjne wyszukiwanie było jedynym sposobem na znalezienie informacji. Istnieje jednak ogromna różnica między wynikami wyszukiwania a odpowiedziami. Wyszukiwanie zapewnia jedynie listę możliwych źródeł, w których powinna zawierać się odpowiedź. Otrzymane w ten sposób wyniki należy następnie ręcznie zbadać w celu zgromadzenia właściwych informacji. Wbudowane wyszukiwarki słów kluczowych działają tylko w przypadku jednego źródła i wykorzystują statyczne algorytmy rankingowe. Otrzymane wyniki często są niekompletne albo nie trafione. Tradycyjne metody wyszukiwania nie są więc w stanie efektywnie przetwarzać i analizować nieustrukturyzowanych danych. Block Quote Tutaj z pomocą przychodzą nowoczesne technologie. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) i RAG (Retrieval Augmented Generation) oferują zupełnie nowy sposób szukania i udzielania spersonalizowanych odpowiedzi pochodzących z w pełni wyselekcjonowanych, niestrukturyzowanych treści. Największe wyzwania w obsłudze niestrukturyzowanych danych Według badania Benchmark Report zleconego przez Qlik, największym wyzwaniem w obsłudze nieustrukturyzowanych danych jest problem z wydobyciem właściwych odpowiedzi i spostrzeżeń na co wskazało, aż 77% ankietowanych liderów ds. danych i produktów. Natomiast 66% ma problem z identyfikacją właściwych informacji, a 57% ma wątpliwości co do zapewnienia dokładności i zaufania otrzymanym informacjom. Brak odpowiednich narzędzi sprawia, że większość organizacji nie korzysta obecnie z niestrukturyzowanych danych. 45% respondentów ankiety wskazało, że dopiero zaczęli zdawać sobie sprawę z wartości jakie kryją się w niestrukturyzowanych danych, a tylko 24% uważa, że ​​ich organizacja jest dobrze przygotowana do wykorzystania potencjału niestrukturyzowanych danych. Efektywna analiza nieustrukturyzowanych danych Qlik Answers jest przełomowym rozwiązaniem pozwalającym na analizę nieustrukturyzowanych danych w prosty i intuicyjny sposób. Dzięki wykorzystaniu naturalnego języka zapytań, użytkownicy biznesowi mogą generować odpowiedzi bez potrzeby wsparcia IT. Qlik Answers to generatywny asystent wiedzy oparty na sztucznej inteligencji. Generuje spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów, które zostały starannie wyselekcjonowane w specjalistycznych bazach wiedzy. Wyniki podawane są zawsze wraz z dostępem do źródeł, z których pochodzą zapewniając spójność, zaufanie i przejrzystość. W przeciwieństwie do tradycyjnych, wbudowanych wyszukiwarek, generatywna sztuczna inteligencja dostarcza gotowych odpowiedzi na pytania, a nie tylko wykaz źródeł, gdzie odpowiedź może się znajdować. Użytkownicy biznesowi otrzymują szybki i łatwy dostęp do wiedzy pochodzącej z wcześniej niewykorzystanych źródeł. Poznaj moc AI Qlik Answers Qlik Answers to kompletne, gotowe do użycia i zorientowane na użytkownika biznesowego rozwiązanie, szybkie we wdrażaniu i zapewniające wysoką jakość i łatwość użytkowania. Qlik połączył najnowocześniejsze techniki wyszukiwania semantycznego, generatywnej sztucznej inteligencji i RAG w prostym rozwiązaniu typu plug-and-play. Qlik posiada spersonalizowane konektory do wielu różnych źródeł pozwalające na szybki dostęp do szerokiej gamy systemów i platform. Niestrukturalna treść może być indeksowana bez konieczności jej przenoszenia — poprzez tworzenie baz wiedzy w Qlik Cloud® i przekierowaniu ich do repozytoriów niestrukturalnej treści. W kolejnym kroku zostają utworzeni asystenci AI odpowiadający na pytania użytkowników w oparciu o jedną lub kilka baz. Asystentów można łatwo wbudować w aplikacje Qlik, aby zapewnić do nich łatwy dostęp. Użytkownicy zadają pytania po czym natychmiast otrzymują odpowiedzi generatywne z informacją o źródle danych z którego pochodzą. Istnieje także możliwość przekazania informacji zwrotnych na temat jakości odpowiedzi w celu lepszego doboru treści. Zobacz jak działa AI Qlik Answers Obejrzyj wideo, aby zobaczyć jak Qlik Answers wspiera podejmowanie lepszych decyzji dzięki generatywnym odpowiedziom opartym na sztucznej inteligencji z nieustrukturyzowanych danych. Przedstawiony przykład pokazuje wykorzystanie Chatbot’a AI, który pracuje na wyselekcjonowanej bazie wiedzy z dokumentacji technicznej do naszego systemu ERP HermesSQL. Nagranie pochodzi z Webinaru – Wiarygodne dane to lepsze decyzje. Jak Qlik Sense i AI Qlik Answers zapewniają przewagę konkurencyjną? Wykorzystanie AI Qlik Answers to szereg korzyści Szybki dostęp do wiedzy – użytkownicy otrzymują łatwy dostęp do precyzyjnych odpowiedzi na pytania, co przyspiesza proces podejmowania decyzji i zwiększa efektywność operacyjną. Efektywne wykorzystanie czasu i zasobów – automatyzacja procesu wyszukiwania i analizy danych pozwala zaoszczędzić czas pracowników, co zwiększa ich produktywność i pozwala skupić się na realizacji celów biznesowych. Zaufane połączenia z danymi – Qlik Answers opiera się na istniejącej dokumentacji biznesowej, a wbudowane konektory do Amazon, Azure, Dropbox, Google, czy Sharepoint ułatwiają odszukanie danych w różnych systemach i platformach. W pełni zarządzana baza wiedzy – treść jest indeksowana tam, gdzie się znajduje – nie trzeba jej przenosić. Wystarczy utworzyć nową bazę wiedzy w Qlik Cloud i połączyć ją z asystentem. W celu poprawy zarządzania danymi dostęp do poszczególnych baz wiedzy można kontrolować nawet z poziomu użytkownika. Transparentność odpowiedzi – użytkownicy biznesowi otrzymują odpowiedzi na pytania z bezpośrednimi linkami do treści źródłowych, mogą wiec szybko odczytać podsumowanie treści lub pobrać plik źródłowy w celu lepszego zapoznania się z tematem. Wbudowany proces ocen – dzięki zbieraniu informacji zwrotnych od użytkowników o jakości otrzymanych przez nich wyników administratorzy mogą poprawić jakość przyszłych odpowiedzi. Łatwość wdrożenia i użytkowania – AI Qlik Answers to rozwiązanie typu plug-and-play, jest szybkie i proste w instalacji i integracji z wieloma różnymi systemami, co minimalizuje koszty i czas wdrożenia. Wsparcie procesów biznesowych Wprowadzenie sztucznej inteligencji do procesów związanych z danymi to doskonały sposób na zwiększenie efektywności i wartości biznesu. Rozwiązania AI w Qlik pomogą Twojej organizacji zbudować solidne fundamenty, by móc efektywnie wykorzystać sztuczną inteligencję i zmaksymalizować wartość danych. Qlik Answers znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z danymi nieustrukturyzowanymi: Sprzedaż – Dane nieustrukturyzowane stanowią ogromne źródło informacji o klientach, rynku i efektywności działań sprzedażowych. Jednak ich analiza jest wyzwaniem, ponieważ nie pasują one do klasycznych baz danych i systemów CRM. Dzięki AI można lepiej rozumieć klientów, optymalizować procesy negocjacyjne i szybciej reagować na problemy. Wdrożenie analizy danych nieustrukturyzowanych daje przewagę konkurencyjną i pozwala na bardziej efektywne podejmowanie decyzji biznesowych. Obsługa posprzedażowa klienta – Obszar ten generuje ogromne ilości danych, ale większość z nich to dane nieustrukturyzowane – rozmowy telefoniczne, e-maile, czy zgłoszenia serwisowe. Wykorzystanie Qlik Answers w przeszukiwaniu dokumentacji technicznej, manuali, czy instrukcji obsługi to tylko niektóre z możliwości, które przekładają się na lepsze doświadczenia klientów i zwiększenie efektywności działu obsługi. Produkcja – W erze Przemysłu 4.0 firmy produkcyjne zbierają i przetwarzają ogromne ilości danych. Wykorzystanie AI do analizy danych nieustrukturyzowanych na produkcji pozwala firmom na lepsze zarządzanie informacją, automatyzację analiz i bardziej efektywne podejmowanie decyzji. Qlik Answers może wspierać analizę raportów, dokumentacji i danych IoT, co przekłada się na realne oszczędności i wzrost wydajności. Magazyn – W nowoczesnych magazynach generuje się ogromne ilości danych, które mogą pomóc w optymalizacji procesów, redukcji błędów i zwiększeniu efektywności. Jednak wiele z tych danych jest nieustrukturyzowanych – pochodzą z notatek pracowników, nagrań, e-maili czy raportów serwisowych. Wykorzystanie Qlik Answers pozwali na szybkie znalezienie potrzebnych informacji i ich wykorzystanie w celu podjęcia decyzji. Łańcuch dostaw – Dane nieustrukturyzowane w logistyce to wszystkie informacje, które nie znajdują się w klasycznych bazach danych, arkuszach kalkulacyjnych czy systemach ERP/WMS/TMS. Jednak często zawierają kluczowe informacje, które mogą poprawić efektywność operacyjną, redukować ryzyko i zwiększać kontrolę nad procesami logistycznymi. Qlik Answers może analizować dokumenty, e-maile i raporty szukając odpowiedzi na pojawiające się pytania. Kompleksowa platforma analityczna Qlik Qlik posiada pełną gamę rozwiązań AI, które wykorzystują najlepsze w swojej klasie zabezpieczenia, zarządzanie i pełną zgodność z nowoczesnymi certyfikatami bezpieczeństwa. Qlik oferuje całkowicie niezależną, kompleksową platformę do analizy ustrukturyzowanych, ilościowych danych wraz z generatywnym asystentem wiedzy opartym na sztucznej inteligencji generującym spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów.

Decyzja o wdrożeniu nowych systemów informatycznych, takich jak ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), MES (Manufacturing Execution System), WMS (Warehouse Management System), BI (Business Intelligence) czy e-commerce, to poważny krok w strategii każdej firmy. Znajomość rynku, na którym operuje firma, jest kluczowa dla pomyślnego przebiegu tego procesu. W poniższym artykule przyjrzymy się, dlaczego wiedza o rynku jest niezbędna oraz jakie aspekty należy wziąć pod uwagę przy planowaniu wdrożenia. Rola badań rynkowych w procesie wdrożenia Badania rynkowe to fundament skutecznego wdrożenia systemów informatycznych. Dzięki nim firma może: Lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów i dostosować systemy do ich oczekiwań. Śledzić, jakie technologie są popularne i efektywne w branży. Analizować działania konkurencji i wyciągać z nich wnioski. Wybierać dostawców i partnerów technologicznych na podstawie realnych danych, a nie domysłów. Przykładowo, przedsiębiorstwo z branży produkcyjnej planujące wdrożenie systemu MES może poprzez badania dowiedzieć się, jakie rozwiązania są najczęściej stosowane i które z nich przynoszą największe korzyści. Analogicznie, firma działająca w sektorze e-commerce może lepiej zrozumieć, jakie funkcje CRM są kluczowe dla zwiększenia satysfakcji klientów. Koszty i czas wdrożenia – nieuniknione wyzwania Każde wdrożenie wiąże się z określonymi kosztami oraz czasem potrzebnym na jego realizację. Brak odpowiedniej wiedzy rynkowej może prowadzić do błędów takich jak: Niedoszacowanie kosztów, co może nadwyrężyć budżet firmy. Przekroczenie planowanego czasu wdrożenia, co może skutkować opóźnieniami w codziennej działalności operacyjnej. Realistyczne oszacowanie kosztów i czasu wdrożenia możliwe jest dzięki znajomości rynku i analizie doświadczeń innych firm. Na przykład, raporty branżowe mogą okazać się doskonałym źródłem informacji o typowych wyzwaniach związanych z wdrożeniem systemu WMS w branży logistycznej czy systemu BI w sektorze finansowym. Dzięki temu firma może lepiej przygotować się na potencjalne trudności i lepiej zarządzać ryzykiem. Aktualne trendy w różnych segmentach rynku W branży technologicznej trendy zmieniają się dynamicznie. Znajomość aktualnych trendów jest kluczowa, aby firma mogła wdrożyć rozwiązania, które będą nie tylko aktualne, ale także przyszłościowe. Przykłady trendów to: ERP: Rosnąca popularność rozwiązań chmurowych, które oferują elastyczność i skalowalność. CRM: Automatyzacja procesów marketingowych i sprzedażowych oraz integracja z mediami społecznościowymi. MES: Wzrost znaczenia Internetu Rzeczy (IoT) w monitorowaniu i optymalizacji produkcji. WMS: Zastosowanie robotyki i automatyzacji w zarządzaniu magazynami. BI: Real-time analytics i wykorzystanie big data do lepszego podejmowania decyzji biznesowych. E-commerce: Personalizacja doświadczeń zakupowych klientów oraz integracja z platformami mobilnymi. Znajomość tych trendów pozwala firmom na lepsze dopasowanie wdrażanych rozwiązań do zmieniającego się otoczenia biznesowego i technologicznego. Preferencje firm i użytkowników Kluczowym aspektem każdego wdrożenia jest zrozumienie potrzeb i oczekiwań użytkowników końcowych. To oni będą na co dzień korzystać z nowych systemów, dlatego ich opinie są niezwykle cenne. Firmy powinny zwrócić uwagę na m.in.: Intuicyjność interfejsu użytkownika: Systemy muszą być łatwe w obsłudze, aby użytkownicy mogli szybko i efektywnie z nich korzystać. Możliwości personalizacji: Umożliwienie dostosowania systemu do indywidualnych potrzeb użytkowników zwiększa ich zadowolenie i efektywność. Wsparcie techniczne i szkolenia: Dostępność wsparcia technicznego i odpowiednich szkoleń jest kluczowa dla płynnego wdrożenia i późniejszego użytkowania systemu. Przeprowadzenie ankiet wśród pracowników oraz analizowanie feedbacku od firm, które już korzystają z danego rozwiązania, może dostarczyć cennych informacji, które wpłyną na wybór najbardziej odpowiedniego systemu. Podsumowanie Znajomość rynku jest nieodzownym elementem sukcesu wdrożenia nowego oprogramowania w firmie. Pozwala na lepsze zrozumienie oczekiwań klientów, analizę konkurencji, realistyczne oszacowanie kosztów i czasu wdrożenia, a także wybór odpowiednich technologii i dostawców. Wiedza ta jest kluczowa dla każdej firmy, niezależnie od branży, w której działa. Aby pogłębić swoją wiedzę na temat rynku i lepiej przygotować się do wdrożenia nowych systemów, warto pobrać kompleksowy raport branżowy „Synergia w branży ERP 2024”. Materiał ten dostarcza cennych informacji na temat wyzwań, kosztów, czasu wdrożenia, trendów oraz preferencji firm i użytkowników. Zapraszamy do pobrania raportu na stronie www.myerp.pl/raport. 👈🏻