BI

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. 👈🏻  

Wcześniej dane postrzegane były jako tajny język, który rozumieją tylko eksperci. Te czasy na szczęście już dawno minęły. Dziś każdy może zrozumieć dane, od dyrektora generalnego po świeżo upieczonego stażystę. Wyzwanie pozostaje jednak takie samo – jak możemy nadać sens tym wszystkim danym? Często świat danych w organizacjach przyjmuję format labiryntu arkuszy kalkulacyjnych, silosów i trudnych w obsłudze systemów, które odmawiają współpracy.    W dzisiejszym dynamicznym, opartym na danych świecie, firmy stoją przed wieloma wyzwaniami. Jedną z najpilniejszych kwestii są wspomniane silosy i odrębne systemy, które uniemożliwiają całościowy wgląd w kluczowe informacje. Różne działy w organizacjach, takie jak sprzedaż, marketing oraz obsługa klienta, często działają niezależnie i przechowują swoje dane oddzielnie. Prowadzi to do fragmentarycznych raportów i niskiego poziomu efektywności. Ogromna ilość danych generowanych każdego dnia dodaje kolejną warstwę złożoności. Analiza tych dużych zbiorów wymaga specjalistycznych umiejętności i złożonego kodowania, co sprawia, że proces ten jest czasochłonny i wymaga wielu zasobów. Ponadto współpraca i dzielenie się wiedzą między zespołami mogą okazać się trudne, co prowadzi do rozbieżnych przepływów pracy i niemożności podejmowania przemyślanych decyzji. Warto także wspomnieć o bezpieczeństwie. Zarządzanie danymi w odpowiedni sposób jest jednym z głównych wyzwań, z którymi zmagają się organizacje. Zapewnienie ochrony przed naruszeniami i nieautoryzowanym dostępem jest jednak kluczem do utrzymania zaufania klientów i interesariuszy. Co więcej, wraz z wykładniczym wzrostem ilości danych, skalowanie narzędzi do wydajnego przetwarzania ich dużych zbiorów staje się koniecznością. Czym jest Tableau? Tableau to zaawansowane oprogramowanie do wizualizacji danych i analizy biznesowej. Jest to narzędzie do tworzenia interaktywnych i dynamicznych wykresów, diagramów, tabel i innych wizualizacji, które pozwalają użytkownikom na łatwą analizę i interpretację. Ujednolicając źródła danych, Tableau rozbija silosy oraz zapewnia płynny i ujednolicony widok informacji. Intuicyjny interfejs platformy i zaawansowane funkcje analityczne pozwalają użytkownikom analizować złożone dane bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy w zakresie kodowania. Ponadto kompleksowe funkcje wokół bezpieczeństwa i mechanizmy zarządzania danymi Tableau zapewniają, że dane pozostają chronione i są zarządzane zgodnie z przepisami. Buduje to zaufanie między użytkownikami i interesariuszami, zapewniając ich, że dane są bezpieczne na platformie. Tableau zapewnia wgląd w dane w czasie rzeczywistym, umożliwiając firmom podejmowanie szybkich i świadomych decyzji. Ta elastyczność jest kluczowa w szybko zmieniającym się środowisku biznesowym, w którym w każdej chwili mogą pojawić się zarówno nowe możliwości jak i niespodziewane wyzwania. Tableau staje się przewodnikiem, który pomaga organizacjom radzić sobie ze złożonymi sytuacjami i przekształcać dane w cenny zasób oraz w przewagę konkurencyjną.   Portfolio Tableau oraz CRM Analytics W portfolio Tableau znajduje się wiele różnych produktów.  Pierwszym, o którym warto wspomnieć, jest Tableau Server. Dzięki niemu mamy możliwość bezpiecznie udostępniać i publikować nasze interaktywne pulpity nawigacyjne i wspólnie ze swoim zespołem na nich pracować. Widząc Tableau Cloud na pewno odgadniesz, że chodzi o dane w chmurze. Tableau Cloud pozwala na dostęp do Tableau w dowolnym miejscu i czasie. Tutaj również możesz współpracować, dzielić się spostrzeżeniami i korzystać z automatycznych aktualizacji. Tableau Desktop to podstawa pracy w wielu firmach. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi „drag & drop” możesz połączyć się z dowolnym źródłem danych i błyskawicznie tworzyć robiące wrażenie wizualizacje. W łatwy sposób wyczyścisz i przygotujesz dane do analizy. Jeśli jesteś użytkownikiem platformy Salesforce i chcesz wzbogacić swoją pracę o inteligentne analizy i wizualizacje, CRM Analytics to produkt dla Ciebie. Łączy on Salesforce, wiodącą platformę CRM, i Tableau, superbohatera analizy danych. Użytkownicy CRM Analytics korzystają z pełnej integracji z danymi Salesforce, eksplorują dane i tworzą przydatne wizualizacje, które wykorzystują w środowisku CRM na różnych urządzeniach. Mają dostęp do analiz w czasie rzeczywistym, również w podróży i poza biurem. Ten dynamiczny duet przenosi grę CRM na wyższy poziom, zapewniając narzędzia potrzebne do podejmowania świadomych decyzji w procesach budowania relacji z klientami i podwyższania wyników sprzedażowych.   Salesforce Data Cloud for Tableau Pamiętasz jeszcze co to Salesforce Data Cloud? Jeśli nie, koniecznie oglądnij poprzedni odcinek “Salesforce na wyciągnięcie ręki” lub przeczytaj artykuł na jego temat.  Data Cloud daje dostęp do wszystkich danych z instancji Salesforce w Tableau. Dzięki temu można łatwiej, w czasie rzeczywistym, wizualizować, automatyzować, eksplorować i działać na danych – z dowolnego źródła – i śledzić najważniejsze wskaźniki kluczowe dla biznesu. Dodatkowa korzyść to możliwość znacznego zmniejszenia kosztów poprzez konsolidację inwestycji w przechowywanie danych. Już nie musisz kopiować danych – z Data Cloud analityka jest możliwa na podstawie wielu różnych źródeł na zasadzie no-copy. ___   Aby uzyskać więcej informacji, również w formie wideo lub podcastu, odwiedź stronę „Salesforce na wyciągnięcie ręki”: https://salesforce-na-wyciagniecie-reki.splashthat.com/

Odpowiednia wizualizacja jest niezbędna do przeprowadzania skutecznej analizy danych i podejmowania trafnych decyzji biznesowych. Odnalezienie nieprawidłowości lub nietypowych zachowań w szeregu niczym się nie wyróżniających liczb i liter jest niezwykle trudne. Znacznie lepiej przyswojona zostanie informacja w formie kształtów i kolorów, która od razu skupia uwagę na tym, co jest istotne. Wizualizacja danych umożliwia więc szybkie i łatwe zauważenie pojawiających się trendów, a co za tym idzie zrozumienie wzorców i relacji, które mogłyby pozostać pominięte w przypadku pracy na surowych liczbach. Dobrze zaprojektowana wizualizacja zamienia liczby w zrozumiałą informację biznesową, która przyciąga i zatrzymuje uwagę użytkownika w sposób skuteczniejszy niż zrobiłaby to tabela, czy arkusz kalkulacyjny. Projektując wizualizacje i raporty przede wszystkim należy mieć na uwadze: kto będzie z nich korzystać na jakie pytania mają odpowiadać na jakich urządzeniach będą wyświetlane Jaka wizualizacja danych będzie najlepsza? Istnieje sporo sposobów wizualizacji, które można wykorzystać do przedstawienia danych. Jednak nie wszystkie z nich sprawdzą się na konkretnym zbiorze. Należy więc dopasować odpowiednią formę prezentacji do posiadanych danych. Wskazówka – oko ludzkie bez liczenia widzi maksymalnie do 5 obiektów Drugą kwestią jest fakt, że nie wszystkie wizualizacje są tak samo odbierane przez oko ludzkie. W niektórych przypadkach może być ciężko ocenić różnicę wielkości np. w wizualizacjach 3D. Może to prowadzić do pomyłek bo wielkości tak przedstawione mogą zostać różnie zinterpretowane. Dlatego warto zapoznać się z podziałem wizualizacji najlepiej rozumianych przez człowieka do tych najmniej: położenie (bliżej, dalej, wyżej, niżej) długość (wykresy słupkowe) kąt (nachylenie wszelkich linii, linie trendu) obszar (większe, mniejsze na podstawie powierzchni) wolumen (wszelkie wizualizacje 3D, wizualizacja na np. sześcianach) kolor (sprawia najwięcej problemów) Kluczem do sukcesu jest dobranie odpowiedniej wizualizacji do danych. Nie jest to łatwe zadanie bo każdy zbiór danych należy ocenić indywidualnie, a to zajmuje czas. Niektóre rozwiązania Business Intelligence potrafią samodzielnie na podstawie zbioru danych zaproponować odpowiednią formę ich wizualizacji. Jak przedstawiać liczby na dashboardach? Czasami konieczne jest przedstawienie wskaźników w formie liczb. Te niestety są ciężkie do interpretacji przez oko ludzkie. Zwiększenie rozmiaru i zmiana koloru sprawi, że z ciągu liczb znacznie łatwiej będzie odnaleźć interesujące nas informacje. Wskazówka – dane zawsze należy prezentować w kontekście Na dashboardach zarządczych nie należy umieszczać zbyt dużo danych szczegółowych. Ograniczenie ich ilości do najważniejszych wskaźników pozwala na szybsze dokonanie analizy i wyciągnięcie wniosków. Jak używać kolory w wizualizacjach? Należy mieć na uwadze, że kolorystyka wykorzystana w wizualizacjach może przekazać różny komunikat. Wynika to z faktu, że znaczenia kolorów są odmienne w różnych tradycjach kulturowych. Ma to szczególne znaczenie w międzynarodowych korporacjach. Jeśli natomiast wizualizacje danych będą oglądane przez konkretną nację należy dostosować kolorystykę do jej znaczeń. Projektując kolory na dashboardzie warto wtedy wspomóc się gotowymi paletami. Dla przykładu poniżej paleta brytyjska, niemiecka i hiszpańska. Pomimo bliskiego położenia tych krajów widać znaczne różnice nie tylko w odcieniu, ale także w nasyceniu poszczególnych barw. *źródło: https://flatuicolors.com/palette/defo Natomiast w przypadku projektowania dashboardu dla międzynarodowych korporacji najkorzystniej będzie wykorzystać tzw. uniwersalną paletę, która jest wykorzystywana m.in. przez Google. *źródło: https://flatuicolors.com/palette/defo Innym problemem związanym z wykorzystaniem kolorów jest fakt, że u około 8% mężczyzn i mniej niż u 1% kobiet występują wrodzone zaburzenia rozpoznawania barw i najczęściej dotyczą widzenia barw w osi czerwono-zielonej. W takim przypadku warto wizualizacje opatrzeć dodatkowym oznaczeniem, które rozwieje wszelkie wątpliwości. Kolorowanie w analizach dzielimy na: sekwencyjne – stopniowanie używając jednej gamy kolorystycznej zróżnicowane – przejście między dwoma kolorami z odpowiednim nasyceniem jakościowe – z wykorzystaniem max. 5-7 kolorów – grupowanie wymiarów Kolorem można oznaczyć zarówno miary, wymiary jak i wyrażenia. Zastosowanie techniki podążaj za kolorem (na różnych obiektach kolor oznacza to samo np. województwo mazowieckie) pozwala szybko zidentyfikować konkretną rzecz na całym dashboardzie analitycznym. Dobre praktyki do zastosowania Przygotowując wizualizacje danych na dashboardach należy zadbać o poniższe kwestie: Wybrać odpowiednią wizualizację Zawsze przedstawić kontekst Nanieść kolory tam gdzie ma to znaczenie Myśleć o odbiorcach (less is more) Wraz z przyrostem danych skuteczna wizualizacja pomaga przekształcić ogromne ich zbiory w jasną, zrozumiałą informację biznesową oraz wykreować przydatne spostrzeżenia, które bezpośrednio wpływają na zwiększenie wydajności, przychodów i zysków. Rozwiązanie Business Intelligence dostarczane przez Humansoft potrafi automatycznie dostosowywać odpowiednie formy wizualizacji do konkretnego zbioru danych. Dzięki temu nie tylko ułatwia zrozumienie informacji, ale także przekłada się na zwiększoną efektywność procesu interpretacji danych oraz szybsze podjęcie decyzji biznesowych.

Steruj procesami biznesowymi w chmurze w sposób inteligentny i w czasie rzeczywistym Grupa proALPHA, jeden z wiodących dostawców oprogramowania ERP+ dla średniej wielkości przedsiębiorstw produkcyjnych, rozszerza swoją platformę innowacji o możliwości predykcyjne z chmury dzięki nowemu, opartemu na sztucznej inteligencji rozwiązaniu zaawansowanej analityki NEMO. NEMO umożliwia jeszcze efektywniejszą integrację rozwiązań stworzonych przez Grupę proALPHA. W oparciu o zwinną technologię chmury NEMO identyfikuje korelacje i anomalia w procesach biznesowych, przedstawiając przy tym całościowy obraz działalności danego przedsiębiorstwa. Korzystając ze sztucznej inteligencji najnowszej generacji, NEMO daje przedsiębiorstwom możliwość inteligentnego kontrolowania procesów biznesowych i analizowania ich w czasie rzeczywistym. Rozwiązanie to samodzielnie identyfikuje wzorce i nieprawidłowości w danych wzdłuż całego łańcucha wartości, definiuje zalecane działania, wskazuje potencjały optymalizacji i ocenia je w kategoriach pieniężnych. Potencjał wykraczający daleko poza analitykę biznesową Analizę danych danego przedsiębiorstwa można podzielić na trzy etapy. Pierwszym krokiem jest eksploracja i przygotowanie danych. Na tym etapie dane są pozyskiwane i przygotowywane przy użyciu podstawowych narzędzi, aby można było ocenić ich jakość. Jeśli określone raporty i analizy są potrzebne w regularnych odstępach, można je przygotować w drugim kroku przy użyciu analizy biznesowej i przedstawić w formie graficznej. Dzięki tym informacjom można efektywniej wyciągać wnioski i szybciej podejmować decyzje. NEMO idzie o krok dalej, mianowicie w kierunku analityki predykcyjnej: zapewnia ona nie tylko całościowy wgląd w dane przedsiębiorstwa, lecz także jest w stanie je wyjaśnić i zidentyfikować wcześniej nieodkryte powiązania. „NEMO w połączeniu ze sztuczną inteligencją oferuje nam całkiem nowe spojrzenie na nasze dane i efektywną pomoc w podejmowaniu decyzji” ‒ mówi Wolfgang Fuhr, szef działu IT i organizacji w Gebr. Pfeiffer SE, o swoich pierwszych doświadczeniach z NEMO. NEMO wykracza poza etapy eksploracji i przygotowania danych oraz nie ogranicza się do stosowania standardowych narzędzi analityki biznesowej, analizując wszystkie dane w łańcuchu wartości przy użyciu nowoczesnych metod sztucznej inteligencji. Maksymalna optymalizacja zarządzania kapitałem obrotowym „W ramach projektu NEMO wyznaczyliśmy sobie jasny cel: chcemy aby nasi klienci mogli kontrolować swoje przedsiębiorstwo w sposób jak najbardziej inteligentny i intuicyjny” ‒ podkreśla Gunnar Schug, dyrektor zarządzający firmy humanIT Software GmbH należącej do Grupy proALPHA. „NEMO pomaga szybko i bezpiecznie identyfikować korelacje i nieprawidłowości, które nie są od razu oczywiste dla ludzkiego umysłu”. Punktem wyjściowym wszystkich obliczeń w NEMO jest tzw. zamrożony kapitał. Służy on jako wskaźnik efektywności przedsiębiorstwa, ponieważ odnosi się do wszystkich jego obszarów. Przykładowo kapitał może być zamrożony w opóźnionej dostawie towaru, zbyt długich przestojach w gospodarce materiałowej, awarii w produkcji, a także niezadowalającej moralności płatniczej klientów. „Dzięki temu zamrożony kapitał stanowi idealny punkt wyjścia, na podstawie którego można identyfikować największe obszary działania danego przedsiębiorstwa, oraz dobre źródło impulsów do optymalizacji procesów biznesowych”. ‒ dodaje Gunnar Schug. Dzięki NEMO stawiamy sobie jasny cel: wspierać naszych klientów w sterowaniu ich przedsiębiorstwem w sposób jak najbardziej inteligentny i intuicyjny Gunnar Schug Head of Advanced Analytics, proALPHA Group Od narzędzia integracji do siły napędowej innowacji NEMO został zaprojektowany jako produkt czysto chmurowy i jest dostępny na wszystkich platformach ekosystemu proALPHA ERP+, jak również dla zewnętrznych dostawców ERP. Dane przedsiębiorstwa są ładowane do chmury za pomocą programu eksportowego i dzięki technice Plug and Play klient może natychmiast przystąpić do pracy. W ten sposób NEMO nie tylko przyczynia się do realizacji strategii chmurowej proALPHA, lecz także wspiera integrację wszystkich rozwiązań oferowanych przez Grupę. Podobnie jak w magazynie danych, dane z pozostałych rozwiązań Grupy proALPHA są gromadzone w NEMO i przetwarzane w celu wykazania korelacji. Tym samym rozwiązanie to staje się inteligentnym narzędziem do integracji w chmurze i pełni jednocześnie funkcję centrum innowacji, dzięki któremu poszczególne mikroserwisy mogą być szybciej udostępniane w chmurze. Wysoki potencjał rozwojowy W najbliższym czasie rozwiązanie NEMO będzie dostępne w zakresie całego portfolio proALPHA ERP+. Dzięki temu NEMO rozwija spektrum swoich funkcji, np. dzięki proALPHA CRM lub rozwiązaniu do zarządzania jakością (CAQ) stworzonego przez Böhme & Weihs. Ponadto ma możliwość rozwoju i doskonalenia istniejących funkcjonalności poprzez ciągłe dodawanie nowych kluczowych wskaźników efektywności, metryk i samodzielnych modułów. Prognozy, przewidywania i symulacje, które mają ułatwiać podejmowanie wiarygodnych decyzji, cieszą się coraz większym zainteresowaniem. Tym samym platforma innowacji w chmurze taka jak NEMO, która ma zapewnić sektorowi średnich przedsiębiorstw przewagę konkurencyjną, przyciąga coraz większą uwagę. Dalsze informacje na temat NEMO dostępne są tutaj www.nemo-ai.com. Zainteresowane firmy mają tu możliwość przetestowania produktu przy użyciu własnych danych. Korzystając z pakietu podstawowego NEMO, na podstawie danych firmowych można w kilku krokach stworzyć prognozy łącznie z konkretnymi zaleceniami.

W wielu firmach podstawowym narzędziem do analizy danych jest Microsoft Excel. Jest to jednak rozwiązanie bardzo pracochłonne w zakresie przygotowywania raportów i wymaga zaangażowania do pracy wielu osób w organizacji. Wyeksportowanie danych z systemów źródłowych, zebranie ich w jedną tabelę i dokonanie przekształceń tych danych zajmuje zwykle użytkownikom biznesowym bardzo dużo czasu. Jeszcze trudniej jest uzyskać i analizować aktualne dane kiedy na każdy raport trzeba zgłosić zapotrzebowanie do działu IT i czekać na jego realizację. Często kilka dni, a nawet tygodni. Ten czas to nierzadko utracone możliwości. Dlatego większość firm wraz ze wzrostem i rozwojem biznesu zaczyna rozglądać się za rozwiązaniem, które zautomatyzowałoby proces pozyskania, przygotowania i analizy danych. Rozwiązań na rynku jest wiele. Jakie więc wybrać, aby jak najlepiej sprostało potrzebom naszej organizacji? Proces wyboru należy rozpocząć od zadania kilku pytań w zakresie oczekiwań wobec systemu Business Intelligence. Należy je zadać menadżerom, członkom zarządu oraz użytkownikom biznesowym niższego szczebla, którzy także powinni używać analiz, jak również specjalistom działów IT. Od czego zacząć proces wyboru systemu Business Intelligence? Proces wyboru systemu Business Intelligence warto rozpocząć od zdefiniowania czym właściwie on jest i w jaki sposób ma on wesprzeć naszą organizację. Główne zdania systemów Business Intelligence to kolejno: wydobywanie danych z baz źródłowych, przekształcanie ich w zrozumiałą dla biznesu informację, a co za tym idzie dostarczanie wiedzy pozwalającą na podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Codziennie firmy gromadzą ogromne ilości danych więc ich ręczna analiza staje się coraz trudniejsza. Za to system Business Intelligence wprowadza automatyzację w obszarze pobierania danych z różnych systemów źródłowych, ich przekształcania i dostarczania użytkownikom na czytelnych, dynamicznych dashbordach analitycznych. Dzięki temu analitycy biznesowi nie muszą już ręcznie obrabiać danych i mogą skupić się na ich analizie. Natomiast dział IT zamiast eksportować dane może zając się rozwijaniem środowiska IT oraz wsparciem biznesu w dbaniu o jakość danych. Trafna analiza danych przekłada się na konkretne korzyści. Jest możliwa jeśli systemu Busienss Intelligence używa wiele osób na różnych szczeblach, w całym przedsiębiorstwie. Jednak żeby tak się stało narzędzie do analizy danych musi być przyjazne i łatwe w obsłudze. System Business Intelligence wdrożony w firmie powinien być elastyczny, aby odpowiadał na potrzeby wszystkich użytkowników. System Business Intelligence – jakie korzyści można osiągnąć dzięki wdrożeniu? Jakie są potrzeby firmy? Każda firma stojąca przed wyborem rozwiązania Business Intelligence powinna zastanowić się nad problemami jakie ma ten system rozwiązać i celami jaki chce dzięki wdrożeniu osiągnąć. Kilka kluczowych pytań jakie warto zadać: Z ilu źródeł danych będziemy pobierać dane do analizy? – nie wszystkie rozwiązania Business Intelligence mają zaszyte mechanizmy do zaciągania danych z kilku systemów źródłowych i ich łączenia we wspólnym modelu analitycznym. Czy nasze dane są gotowe do analizy, czy aby uzyskać z nich pożądane informacje potrzebujemy wykonać przekształcenia na danych źródłowych po stronie systemu Business Intelligence. Wykonywanie dowolnych przekształceń na pobranych danych to unikalna funkcjonalność możliwa dzięki otwartemu skryptowi jakim może dysponować narzędzie BI. Wdrażamy jedno kompleksowe rozwiązanie czy kilka? – na rynku dostępne są zarówno rozwiązania kompletne, które pozwalają na pobranie, obronienie i analizowanie danych na tej samej licencji jak i rozwiązania które muszą posiłkować się dodatkowymi systemami do uzyskania podobnych efektów. Z jakich obszarów działalności firmy potrzebujemy analiz? – nowoczesne rozwiązania Business Intelligence są w stanie pomóc w analizie danych z każdego obszaru, warto jednak ustalić, które obszary są priorytetowe. Szukamy gotowego rozwiązania dla branży? – Niektóre firmy oferują gotowe rozwiązania dla branż, jednak każda firma analizuje swoje dane inaczej. Dlatego lepiej skupić się na rozwiązaniach, które można dowolnie dostosować do potrzeb biznesowych konkretnej organizacji. Jakie funkcjonalności systemu Business Intelligence są najważniejsze? Analiza danych i raportowanie self-service: użytkownik otrzymuje gotowe narzędzie zasilone danymi z równych źródeł, w którym samodzielnie dokonuje ich analizy. Udział IT ogranicza się do zasilenia systemu danymi źródłowymi i czuwania nad poprawnością i bezpieczeństwem działania całego środowiska. Analizy drill-down: zdolność do eksplorowania danych od ogółu do szczegółu, użytkownik dowolnie drąży dane przechodząc od wyników ogólnych do ich składowych. Wizualizacja danych: przedstawienie danych w sposób graficzny, np. na wykresach czy mapach pozwala łatwiej zauważyć trendy czy odchylenia. Interaktywne wizualizacje pozwalają na zgłębianie informacji od ogólnych do bardziej szczegółowych po kliknięciu na wybraną pozycję. Dashboardy: Interaktywne pulpity managerskie pozwalające na dynamiczną analizę danych. Wystarczy, że użytkownik kliknie w dowolną daną, a cały zbiór danych zostanie przeliczony i wyświetlone wyniki. Aktualizacja danych: dane w systemie Business Intelligence powinny być odświeżane automatycznie w cyklach nocnych i jeśli jest taka potrzeba w ciągu dnia w określonych interwałach czasowych tak aby użytkownicy zawsze pracowali na aktualnych danych. Analizy na urządzeniach mobilnych: użytkownicy mają dostęp do tych samych analiz na swoich komputerach i na dowolnych urządzeniach mobilnych. Bezpieczeństwo: ustalanie dostępu do poszczególnych danych tylko dla uprawnionych użytkowników. Brak hierarchii danych: nowoczesne rozwiązania Business Intelligence pozwalają na przekrojową analizę danych. Wyniki powiązane: wartością dodaną jest automatyczne oznaczenie na dashboardzie wyników powiązanych z naszym wyborem i takich które tego wyboru nie spełniają. Otwarty kod źródłowy: możliwość samodzielnego rozwijania środowiska bez konieczności zatrudniania firmy zewnętrznej. Jedno źródło prawdy: pewność że wszyscy pracownicy w firmie pracują na tych samych sprawdzonych, aktualnych i wiarygodnych danych. Jak szukać systemu Business Intelligence? Podstawowym i najlepszym miejscem informacji jest jak zwykle wyszukiwarka internetowa. Jednak po wpisaniu frazy system czy rozwiązanie Business Intelligence otrzymujemy odpowiedź z bardzo długą listą firm oferujących takie rozwiązania. Nasuwa się pytanie, które z nich wybrać? W podjęciu decyzji, którym rozwiązaniom warto się przyjrzeć mogą pomóc nam rankingi tworzone przez niezależne firmy takie jak: Gartner czy BARC. Firmy te zbierają opinie użytkowników systemów Business Intelligence i na ich podstawie przygotowują zestawienia rozwiązań wg. ustalonych kryteriów, cech produktów. Oprócz informacji opisowych na temat rozwiązań Business Intelligence na stronach internetowych dostawców wielu z nich prowadzi webinaria, na których prezentuje system BI lub prowadzi czat z konsultantem BI. W obu przypadkach można dowiedzieć się więcej na temat danego rozwiązania i zobaczyć jak wygląda praca w nim. Webinaria są prowadzone na żywo więc podczas nich także można zadać konsultantowi pytania na interesujące nas tematy. Jak kształtuje się cena rozwiązania Business Intelligence? Wdrożenie nowego systemu w firmie zawsze wiąże się z kosztami, na które musimy się przygotować. Szczegółowe informacje na temat cen licencji i wdrożenia otrzymamy na spotkaniu lub w ofercie po nim. Warto jednak zdawać sobie sprawę na jakiego typu koszty musimy być  gotowi: Ceny licencji rozwiązania Busienss Intelligence – dziś są to najczęściej ceny subskrypcji umożliwiającej używanie konkretnego rozwiązania w wersji serwerowej (z dostępem dla użytkowników nazwanych bądź ilości sesji lub stanowiskowej bez udostępniania rozwiązania z poziomu serwera lecz lokalnie). Ceny dodatkowych rozwiązań – niektóre systemy Business Intelligence aby dostarczyć oczekiwanej przez nas funkcjonalności wymagają wdrożenia dodatkowych komponentów lub wręcz innych jeszcze rozwiązań firm trzecich np.: Hurtowni Danych, narzędzi ETL, konektorów, czy wtyczek. Co podraża zawsze koszt i skomplikowanie wdrożenia. Cena usług wdrożeniowych – końcowy koszt wdrożenia jest uzależniony od docelowego zakresu wdrożenia. Cena abonamentu/maintenance – jest to najczęściej coroczny koszt za asystę techniczną, gdyby coś działo się z winy oprogramowania oraz możliwość aktualizacji środowiska. Cana usługi support’owej – jest zwykle kosztem za wsparcie dostawcy w utrzymaniu naszego środowiska BI. Cena warsztatów/szkoleń pracowników.   Przejdź do Kalkulatora BI Jak wybrać dostawcę systemu BI? Skąd czerpać informacje o dostawcach? Większość systemów Business Intelligence na rynku jest oferowana przez więcej niż jednego dostawcę. Dzięki temu firma wybiera nie tylko rozwiązanie, ale i partnera wdrożeniowego. Wstępną ocenę dostawcy możemy zrobić już na podstawie informacji z internetu. Wiele firm oprócz informacji o swoich doświadczeniach i sukcesach zamieszcza na swoich stronach listy referencyjne pochodzące od zadowolonych klientów. Na portalach społecznościowych możemy natomiast znaleźć informacje o pracownikach danej firmy, ich doświadczeniach i wiedzy. Na partnera wdrożeniowego dobrze jest wybrać firmę, której konsultanci posiadają certyfikaty producenta. Wtedy będziemy mieć pewność, że konsultanci firmy wdrożeniowej są przeszkoleni i posiadają niezbędną wiedzę do realizacji naszego projektu.   Sukces wdrożenia w ogromnej mierze zależy od partnera wdrożeniowego. Możliwość przetestowania rozwiązania na własnych danych Najlepszym sposobem poznania dostawcy i systemu jest możliwość przetestowania rozwiązania na własnych danych. Niektóre firmy oferują projekty pilotażoweproponowanych rozwiązań. Zwykle realizacja takiego projektu nie powinna trwać dłużej niż kilka dni. Klient ustala z dostawcą źródła i zakres danych jakie chciałby zobaczyć w aplikacji oraz sposób ich wizualizacji. Następnie zostają mu wypożyczone w pełni funkcjonalne licencje czasowe. Aplikacja analityczna wykonana podczas projektu pilotażowego jest najskuteczniejszym sposobem na przetestowanie narzędzia. Daje wiarygodną ocenę użyteczności i elastyczności rozwiązania, jak również pokazuje jakie są możliwości dalszego rozwoju. Utrzymanie oprogramowania i jego rozwój staje się przewidywalny. Dzięki takiemu podejściu klient testując rozwiązanie może produkcyjnie używać systemu Business Intelligence i sprawdzić jego funkcjonalność i przydatność w codziennej pracy.

Sukces biznesu zależy od właściwych decyzji, a właściwe decyzje są oparte na analizie danych. Dlatego coraz częściej firmy wdrażają narzędzia BI, które w sposób szybki i zautomatyzowany mogą dostarczyć niezbędnej wiedzy zarządczej.   Według badań IDG prowadzonych w Europie i Ameryce Północnej firmy średniej wielkości o dochodach przekraczających 42 mln USD, które mają dostęp do wysokiej jakości użytecznych informacji, mogą spodziewać się o 35% większego wzrostu przychodów netto. To odpowiednik 980 tys. USD przyrostu przychodów rocznie.   Ilość przetwarzanych i przechowywanych informacji cyfrowych rośnie w każdej organizacji. Część z nich stanowią dane nieustrukturyzowane, które bez odpowiedniego są bezużyteczne, a w każdym razie – trudne do wykorzystania. To wszystko powoduje, że analizowanie danych jest coraz trudniejsze. Według badań Gartnera tradycyjny sposób zbierania i obróbki danych zajmuje w firmach średni nawet 70% czasu, a tylko 30% przeznacza się na wypracowanie decyzji. Bez odpowiednich narzędzi informatycznych przegląd i ocena zasobów informacyjnych firmy staje się więc zadaniem żmudnym i wymagającym dużych nakładów pracy. Jak podaje Aberdeen Research, menedżer w MŚP traci aż 11,5 dnia w miesiącu na uzyskanie informacji o zdarzeniach, które mają wpływ na jego działalność. Ogromnym ułatwieniem w procesie obróbki i wykorzystania danych jest wdrożenie narzędzi Business Intelligence, które pełnią w organizacji rolę systemów zarządzania wiedzą.  BI wydobywa z danych zebranych w różnych systemach firmy ważne spostrzeżenia i przekształca je w analizy i zestawienia stanowiące cenne informacje biznesowe. Pozwala dostrzec wiele zależności, które pomogą zmierzyć wyniki firmy, zrozumieć klientów i poznać ich nawyki zakupowe czy też odnaleźć elementy przewagi konkurencyjnej. Posiadanie BI porządkuje ponadto rozproszony proces decyzyjny, który utrudnia tworzenie jednolitej strategii rozwoju. BI to szybki sposób na ocenę kondycji przedsiębiorstwa Coraz więcej firm odczuwa potrzebę implementacji narzędzi analitycznych, dlatego według prognoz TogetherData popyt na systemy Business Intelligence (BI) w Polsce w 2020 r. wzrośnie o 30%. Być może kryzys COVID-19 skoryguje w dół te predykcje z powodu zmniejszenia budżetów IT, ale spadek nie powinien być znaczny, ponieważ rozwiązania BI sprzedawane są zazwyczaj w modelu abonamentowym, nie wymagają więc dużych inwestycji, a koszty abonamentów są przystępne nawet dla mniejszych firm.   Decydując się na system analityczny, warto wybierać wśród rozwiązań posiadających wiele funkcji i możliwości, zarówno jeśli chodzi o samodzielne aplikacje, jak i moduły BI będące częścią systemu ERP. Przykładem takiego rozwiązania  jest Symfonia ERP Business Intelligence, które umożliwia analizę każdego obszaru funkcjonowania przedsiębiorstwa. System jest przeznaczony głównie dla sektora MŚP. Oferuje 10 kokpitów zarządczych i ok. 150 predefiniowanych raportów i analiz, z których można korzystać już po jednym dniu uruchomieniowym. Co więcej – określony raport może zostać przesłany do menedżerów cyklicznie, np. Raport Sprzedaży w każdy poniedziałek, obrazując stan przedsiębiorstwa. Raporty można też dowolnie konfigurować według własnych preferencji wykorzystując znane środowisko arkusza kalkulacyjnego z podpiętym źródłem danych analitycznych lub inne popularne narzędzia analityczne.   Predefiniowane zestawienia Business Intelligence zostały scharakteryzowane w oparciu o dostęp z czterech głównych kokpitów menedżerskich: Kokpitu Menedżera, Kokpitu Sprzedaży, Kokpitu Zakupu oraz Kokpitu Finanse. Kokpity znacznie ułatwiają pracę dzięki wizualizacji przedstawianych informacji. Wizualizacja jest dziś ważnym trendem w rozwiązaniach biznesowych. Około 70% wszystkich receptorów w ciele człowieka zlokalizowanych jest w siatkówce oka. Oznacza to, że najwięcej informacji ze świata zewnętrznego dociera do nas za pośrednictwem wzroku. Nic więc dziwnego, że producenci BI przywiązują wagę do warstwy prezentacyjnej. Wizualizacje pozwalają menedżerom i zarządom, którzy zazwyczaj nie mają wystarczająco dużo czasu, by w każdym przypadku analizować raporty z tabelkami, na szybką ocenię sytuacji. Kogo stać na BI? Odpowiedź jest prosta: każdą firmę. W modelu subskrypcyjnym rozwiązanie jest dostępne cenowo nawet dla przedsiębiorstwa dysponującego niewielkim budżetem IT. Jego wdrożenie zmniejsza nie tylko koszt, ale i czas pracy nad analizami. Jeśli zarząd potrzebuje raportów co kwartał, będzie to wymagało 3 dni pracy zespołu analitycznego w każdym kwartale. Wynagrodzenie członków zespołu specjalistów jest zazwyczaj wysokie, a więc 12 dni rocznie wykonywanej przez nich pracy urośnie do konkretnej kwoty. Natomiast subskrypcja roczna oferowana przez Symfonię wynosi jedynie 6800 zł rocznie bez limitu użytkowników, mogących korzystać z danych. Poza tym specjaliści nie powinni tracić nawet tych 12 dni na żmudne zestawianie i liczenie danych. Lepiej by ten czas przeznaczyli na strategiczne planowanie oraz analizę zauważanych trendów. Jest jeszcze jedna korzyść, szczególnie istotna w sektorze MŚP. Firmy te, zwłaszcza w sektorze MŚP, nie zawsze posiadają własnych pracowników o konkretnych umiejętnościach analitycznych. Razem z narzędziem, które zautomatyzuje i uporządkuje procesy analityczne, zyskują także wsparcie ekspertów firmy wdrążającej, mających doświadczenie w setkach projektów wdrożeniowych.    Autor artykułu: Mariusz Ćwikowski, kierownik ds. Kluczowych klientów w Symfonii

Prawdopodobnie słyszałeś powiedzenie „pracuj mądrzej, nie ciężej”. Ten zwrot równie dobrze mógłby zostać wymyślony dla narzędzi BI. Oprogramowanie business intelligence (BI) składa się z szeregu narzędzi do analizy danych. Zaprojektowanych w celu analizowania i zarządzania danymi związanymi z działalnością biznesową. Jakie są więc korzyści z oprogramowania business intelligence? Niektóre z nich to bogate możliwości wizualizacji, które pozwalają przedsiębiorstwom monitorować sprzedaż, logistykę, a nawet produktywność. Zapewnia ono również wszechstronną analizę danych przy użyciu bogato wizualizowanych, intuicyjnych raportów. Prezentując dane w łatwym do zrozumienia formacie, oprogramowanie BI pomaga lepiej zrozumieć mocne i słabe strony firmy. Zapewniając jednocześnie użyteczny wgląd w wskaźniki KPI i inne ważne wskaźniki. To sprawia, że jest to kluczowe narzędzie zapewniające konkurencyjność i rentowność. 1. Uzyskaj cenny wgląd w swoją działalność Korzyści i funkcje oprogramowania Business Intelligence stale gromadzą i analizują dane w celu dostarczenia przydatnych informacji dla Twojej firmy. Specjaliści mogą generować raporty na temat różnych zestawów danych, takich jak wydatki, procesy operacyjne, zatrudnienie i obsługa klienta. Istnieje wiele rodzajów raportów, które można tworzyć za pomocą narzędzi BI. Wszystkie platformy BI oferują wstępnie sformatowane możliwości raportowania, które zbierają dane dla typowych KPI. Przedsiębiorstwa mogą również generować raporty BI dostosowane do indywidualnych potrzeb. Lub samoobsługowe, wykorzystując doskonałe wizualizacje BI do unikalnych, specyficznych dla danej organizacji zestawów danych. Jeśli żadna z tych opcji nie spełni oczekiwań użytkownika, może on uruchomić raport ad-hoc, który jest tworzony w całości przez użytkowników. Zazwyczaj koncentruje się na bardzo specyficznym KPI, którego nie można objąć innymi typami raportów. Kluczowe wskaźniki efektywności, kluczowe mierniki dokonań – finansowe i niefinansowe wskaźniki stosowane jako mierniki w procesach pomiaru stopnia realizacji celów organizacji. KPI wspierają osiąganie przez firmę jej celów operacyjnych i strategicznych.  Wikipedia Kolejną unikalną zaletą raportów business intelligence jest istotność informacji. Ponieważ raporty zawierają istotne dane zebrane w ramach działalności biznesowej. Przedsiębiorstwa są w stanie lepiej podejmować działania w oparciu o informacje zawarte w raportach BI. Ponadto, nie trzeba być naukowcem, aby korzystać z narzędzi BI – wizualizacje danych generowane przez te narzędzia są łatwe do zrozumienia i wytłumaczenia. Często firmy które poszukują systemu BI wspomniało iż kluczowym czynnikiem jest dynamiczne raportowanie. 2. Wizualizacja ważnych informacji Raporty operacyjne mogą być trudne do zinterpretowania, co zmniejsza zdolność organizacji do rozpoznawania i działania w oparciu o kluczowe wskaźniki. Jedną z kluczowych zalet oprogramowania BI są doskonałe możliwości wizualizacji danych. Pozwalające użytkownikom na tworzenie intuicyjnych wizualizacji danych, które są łatwe do zrozumienia i proste w interpretacji. Wykresy, grafy, filmy, animacje i infografiki są bardziej angażującymi sposobami przekazywania informacji niż bloki liczb czy arkusze kalkulacyjne. Wynika to częściowo z faktu, że ludzki mózg jest zaprogramowany do przetwarzania informacji poznawczych. Informacji, których interpretacja i przyswojenie wymaga więcej niż jednego spojrzenia – znacznie wolniej niż informacji wizualnych. Większość użytkowników końcowych oczekuje od systemu BI pokazania danych w formie wizualnej. 3. Wydobywanie danych dzięki systemom BI Narzędzia analityczne BI są wyjątkowo dobrze przystosowane do wydajnej eksploracji danych. Eksploracja danych to proces poszukiwania wzorców w danych w celu zidentyfikowania trendów i wyciągnięcia wniosków. Można go podzielić na pięć etapów: zbieranie, magazynowanie i przechowywanie, organizacja, analiza i prezentacja. Niektóre platformy BI mogą wykonać wszystkie te kroki dla organizacji. Inne wymagają wsparcia ze strony narzędzi analityki biznesowej, systemów analitycznych Big Data lub platform hurtowni danych. BI analizuje, przetwarza i renderuje ogromne ilości danych, którymi nie są w stanie zarządzać słabsze programy. Integruje się z rozwiązaniami hurtowni danych, własnymi bazami danych (np. serwery SQL), a także z danymi zarówno ustrukturyzowanymi, jak i nieustrukturyzowanymi. Pozwala to na łatwy dostęp do cennych informacji i usprawnienie procesów decyzyjnych, które w innym przypadku mogłyby zostać pominięte. Ponieważ oprogramowanie BI jest w stanie natychmiast analizować napływające dane, pomaga firmom wychwycić ulotne okazje, które w innym przypadku mogłyby zostać przeoczone. Dzięki spersonalizowanym raportom tworzonym przez BI połączonym z hurtownią danych, firmy mogą łatwiej wychwycić trendy w wydatkach firmy, zatrudnieniu, operacjach, rozwoju klientów i innych. 4. Ustanowienie benchmarkingu Szybkie myślenie i skuteczne podejmowanie decyzji jest ważne w osiągnięciu sukcesu w przedsięwzięciu biznesowym. Często osoby odpowiedzialne za prowadzenie firmy nie mają czasu na przeprowadzenie szeroko zakrojonego projektu badawczego dotyczącego rozwoju branży lub wprowadzenia produktu na rynek. Korzystanie z oprogramowania business intelligence jest jak ciągłe prowadzenie dogłębnego projektu badawczego. W ramach którego gromadzone są informacje umożliwiające podejmowanie przełomowych decyzji. Benchmarking jest cennym narzędziem analizy danych. Firmy wykorzystują do oceny swojej produktywności, przychodów i ogólnego sukcesu w stosunku do konkurencji. Organizacje często zmagają się z benchmarkingiem, ale BI upraszcza ten proces, dostarczając użytecznych informacji i łatwych do zrozumienia raportów. Dlatego też benchmarking jest jednym z podstawowych wymagań stawianych platformom BI przez użytkowników. Raporty benchmarkingowe oferują dokładne, aktualne dane, które pozwalają przedsiębiorstwu ocenić jego wyniki w odniesieniu do poszczególnych KPI lub trendów w czasie, zapewniając cenny wgląd w aktualny stan organizacji. Dzięki możliwościom analityki predykcyjnej, użytkownicy mogą wykorzystać te benchmarki i wdrożyć je proaktywnie, wyprzedzając konkurencję zamiast gonić za nią. 5. Zarządzanie wydajnością poprzez system BI ? BI pomaga również śledzić, zarządzać i realizować cele związane z wydajnością. Dzięki narzędziom BI firmy mogą wprowadzać cele oparte na danych. Takie jak cele sprzedażowe czy docelowy czas dostawy, a następnie śledzić postępy w ich realizacji. Mechanizm ten nazywany jest zarządzaniem wydajnością (performance management) i zapewnia najbardziej efektywne i łatwe w implementacji zarządzanie celami. Aplikacje BI umożliwiają łatwy dostęp do informacji, których odnalezienie i uporządkowanie zajęłoby godziny lub tygodnie. Kolejną zaletą business intelligence jest to, że dzięki zastosowaniu pulpitów nawigacyjnych i danych w czasie rzeczywistym, użytkownicy mogą łatwo uporządkować ważne informacje. Ponadto mogą otrzymywać aktualizacje z chwili na chwilę. Pozwala to na znaczną oszczędność czasu i umożliwia natychmiastowe rozwiązywanie problemów. Dzięki intuicyjnej analityce wizualnej BI, specjaliści mogą śledzić realizację celów i wykorzystywać te informacje do oceny ogólnej produktywności organizacji. Odpowiednio wdrożone narzędzia BI mogą znacząco podnieść wydajność firmy. 6. Inteligencja sprzedaży Jedną z najważniejszych korzyści płynących z BI jest zwiększenie świadomości. Osoby projektujące oprogramowanie business intelligence wiedzą, że firmy nie są w stanie wykorzystać możliwości, których nie są świadome. Dlatego projektują oprogramowanie, które sprawia, że te ulotne okazje stają się zauważalne i dostarcza szczegółowych informacji, które pozwalają firmom w pełni je wykorzystać. Raporty i dane tworzone przez systemy business intelligence są doskonałe, gdy trzeba poprzeć swoje twierdzenia twardymi danymi podczas negocjacji z potencjalnymi klientami. Mogą być również pomocne w podejmowaniu szybkich decyzji sprzedażowych dzięki danym w czasie rzeczywistym i mobilnym raportom BI. System business intelligence może okazać się najpotężniejszym narzędziem, jakim dysponujesz. Gdy próbujesz przekonać klientów, sprzedawców lub dostawców o potencjale i możliwościach oferowanych przez Twoją firmę produktów i usług. Jeśli chodzi o sprzedaż, tego typu oprogramowanie jest nie tylko skuteczne we wspieraniu Twoich argumentów. Pomoże Ci również zidentyfikować trendy w preferencjach klientów, dzięki czemu będziesz pierwszy w swojej branży, który będzie wiedział, co zaoferować klientom, aby zmaksymalizować sprzedaż.  Dodatkowo, nic tak nie uświetnia prezentacji, jak piękna wizualizacja danych – BI ma Twoje plecy. 7. Usprawnij i ogranicz operacje Mniej chwaloną zaletą oprogramowania business intelligence jest jego zdolność do ograniczania marnotrawstwa. Wszystko, co nie wnosi wartości dodanej do firmy, może być uznane za marnotrawstwo. Dotyczy to również pracy operacyjnej i administracyjnej, która może być zautomatyzowana dzięki systemowi BI. BI wykonuje pracę, którą zazwyczaj musieliby wykonać pracownicy wprowadzający dane lub analitycy, np. organizację danych, de-duplikację i inne powtarzające się zadania. Dzięki temu pracownicy mogą poświęcić swój czas na bardziej intensywne zadania, zwiększając tym samym produktywność. Pozwala to również zaoszczędzić czas i pieniądze oraz ograniczyć liczbę błędów ludzkich. Pozwala to również użytkownikom określić, jak dobrze organizacja radzi sobie z obecną kadrą, dzięki czemu można ją odpowiednio rozbudować lub zredukować. Systemy BI mogą również identyfikować marnotrawstwo w działalności firmy. Dokonuje się tego poprzez wskazanie punktów zapalnych, wąskich gardeł i nieefektywności w produkcji, operacjach i sprzedaży. Dzięki funkcjom analizy predykcyjnej, BI może nawet zaoferować sugestie w celu złagodzenia tych obszarów problemowych. 8. Eliminacja zgadywanek Bez oprogramowania business intelligence firmy są w zasadzie zmuszone do podejmowania wielu ważnych decyzji dotyczących zarządzania, finansów, działań marketingowych i innych. Dzięki oprogramowaniu business intelligence, decyzje podejmowane przez liderów firm są bardziej oparte na danych. Często prowadzą do uzyskania przewagi konkurencyjnej przez organizację. BI wdraża strukturę danych, która zachęca do podejmowania decyzji w oparciu o dane i pomaga w ustaleniu najlepszego planu – a nie tylko w zgadywaniu. Ten zasób biznesowy nie tylko prowadzi do większej rentowności, ale także eliminuje wiele stresu i niepewności związanych z prowadzeniem firmy. 9. Usprawnienie zarządzania zapasami Korzyści płynące z zastosowania systemów business intelligence mogą obejmować nawet zakupy, zaopatrzenie i zarządzanie zapasami. Użytkownicy mogą generować raporty szczegółowo opisujące potrzeby magazynowe, aby określić, kiedy należy zakupić nowe zapasy. BI śledzi również zapasy wychodzące z magazynu, dzięki czemu można lepiej przygotować się na przyszłe trendy zakupowe i ograniczyć marnotrawstwo zapasów. 10. Zdobądź przewagę konkurencyjną Liczba firm korzystających z BI stale rośnie. Według Forbes, 53 procent firm, z którymi przeprowadzono wywiady, korzysta z jakiejś formy BI. Można więc przewidywać, że w ciągu najbliższych 10-20 lat BI stanie się normą. Zwłaszcza, że rynek BI staje się coraz bardziej powszechny i popularny. Przyszłość BI rysuje się w jasnych barwach. Inteligencja biznesowa daje organizacjom wymierną przewagę konkurencyjną na coraz bardziej konkurencyjnym rynku. Podejmowanie szybkich decyzji w świecie biznesu jest częścią pracy, ale świadomość, że decyzje te opierają się na rzetelnych wnioskach opartych na danych, daje kolejny poziom bezpieczeństwa i pewności. BI oferuje nawet funkcje monitorowania nadużyć i zarządzania ryzykiem! Śledząc wzorce i monitorując zachowanie danych, BI może określić, jak prawdopodobne jest, że dana transakcja, osoba lub sieć jest oszustwem. Ta sama funkcja eksploracji danych, która może dać zespołowi sprzedaży wgląd w pragnienia klientów, może być wykorzystana do oceny ryzyka i prognozowania, chroniąc Twoją organizację.

Przez cały czas trwania pandemii Tableau współpracował z ekspertami i organizacjami. Aby pomóc ludziom na całym świecie zobaczyć i zrozumieć globalne dane COVID-19. Z liczbą 400 milionów odsłon, nasz COVID-19 Data Hub pomógł rządom i organizacjom w informowaniu i podejmowaniu decyzji. Kiedy więc nasz zespół otrzymał zestaw danych do tegorocznego Gartner BI Bake-Off – dane dotyczące szczepionki COVID – byliśmy przygotowani. Z dumą reprezentowałem Team Tableau na wirtualnym BI Bake-Off, aby zmierzyć się z innymi platformami analitycznymi. Sprawdź nasze pięć wskazówek #TableauTips. Jak wykorzystaliśmy opowiadanie historie danych, uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i wiele innych, aby pokazać możliwości platformy Tableau. 1. Pozwól AI wykonać ciężką pracę w Tableau Po dołączeniu do Salesforce, rozszerzyliśmy naszą platformę o Tableau CRM (dawniej Einstein Analytics) i ekscytującą funkcjonalność. Einstein Discovery w Tableau wykorzystuje uczenie maszynowe (ML). Do tworzenia modeli oraz dostarczania prognoz i rekomendacji w ramach przepływu pracy analitycznej. Najlepsza część? Nie potrzeba żadnego kodu ani algorytmów. W tym ćwiczeniu użyliśmy Einsteina, aby zbadać, jak zminimalizować nowe przypadki COVID-19 u osób nieszczepionych. Einstein przeczesał dane, odkrył wzorce i przedstawił zalecenia w języku naturalnym. Dzięki AI, w ciągu zaledwie kilku kliknięć dowiedzieliśmy się, że wiek, dostępność łóżek szpitalnych i ubóstwo są wspólnymi czynnikami korelującymi ze wzrostem liczby zakażeń wirusem COVID. 2. Eksploruj wiele różnych widoków do opowiadania historii danych w narzędziach Tableau Tableau pozwala na szybkie eksperymentowanie z wieloma różnymi widokami, pomagając znaleźć najlepszy sposób na opowiedzenie historii za pomocą danych. Nie musisz być projektantem, aby używać Tableau – wystarczy, że jesteś ciekawy i chcesz badać swoje dane. Na przykład, chcieliśmy przeanalizować ostatnie przypadki COVID i liczbę szczepień na milion w Europie. Najpierw zmapowaliśmy dane, ale nie byłem zadowolony z tego, jak pokazano dane według lokalizacji geograficznej. Zamiast zaczynać od nowa, użyłem funkcji Pokaż mi, aby natychmiast zmienić widok na wykres słupkowy. Który podkreślał zagregowane miary przypadków i szczepień w poszczególnych krajach, opowiadając lepiej, jak kraje wypadają w liczbach. 3. Użyj Tableau Prep do szybkiego łączenia i czyszczenia danych Przygotowanie danych nie musi być bolesne i czasochłonne. Tableau Prep oferuje automatyczne rekomendacje przygotowania danych, które pozwalają łączyć, kształtować i czyścić dane szybciej i łatwiej. Kiedy analizowaliśmy dane COVID, ciągle wracałem do tego pytania: Jak osobiste zachowania mają się do rządowych pomiarów? Aby odpowiedzieć na to pytanie, chciałem porównać odpowiedzi na pytania dotyczące zachowań osobistych, takich jak częstotliwość maskowania, mycia rąk i dystansu społecznego, z ankiety YouGov przeprowadzonej w 30 krajach z indeksem restrykcyjności, który mierzy wysiłki związane z zamykaniem pomieszczeń w poszczególnych krajach. Dzięki Prep Builderowi w kilka kliknięć połączyłem się z 30 poszczególnymi plikami danych. Wybrałem pola istotne dla mojego zapytania spośród prawie 400 dostępnych, oczyściłem dane i poprawiłem ich jakość. Szybko uzyskałem wgląd w dane i wdrożyłem wyniki tam, gdzie chciałem. Na przykład, w moich danych brakowało nazwy kraju, więc użyłem automatycznego podziału, aby wyciągnąć wartości z nazw plików. Z łatwością zastąpiłem również tekstowe odpowiedzi ankietowe wartościami liczbowymi. Bez konieczności wykonywania obliczeń czy kodu. Oczywiście użyłem automatycznego rankingu, aby zagregować odpowiedzi ankietowe i przypisać ogólny ranking dla danego kraju. Zaciekawiło mnie, że Kanada, kraj, który uzyskał najwyższą frekwencję w pytaniach ankiety dotyczących zachowań osobistych, był również bardzo wysoko w rankingu surowości. Wydaje mi się, że bardziej rygorystyczne środki rządowe doprowadziły do zwiększenia ilości informacji na temat higieny osobistej. To doprowadziło do tego, że więcej ludzi przyjęło do swoich rutynowych zachowań dystans społeczny, prawidłowe mycie i odkażanie rąk oraz unikanie kontaktu z osobami z objawami. 4. Dziel się danymi zza biurka lub w podróży Istnieje wiele sposobów, aby być informowanym o aktualizacjach w Tableau. Tak aby nie przegapić krytycznych informacji: zarządzane (i bezpieczne) subskrypcje, tagowanie komentarzy, powiadomienia mobilne i wiele innych. W konkursie BI Bake-Off posłużyliśmy się przykładem fikcyjnego krajowego administratora służby zdrowia. Który chciał być powiadamiany o osiągnięciu przez Kalifornię dziennego celu szczepień. Stworzyliśmy powiadomienie oparte na zdarzeniach, które administrator może zobaczyć gdziekolwiek się znajduje, a następnie w łatwy sposób podzielić się tym kamieniem milowym ze swoim zespołem. Możesz spersonalizować opcje powiadomień bez zmiany podstawowego modelu danych i ustawić uprawnienia bezpieczeństwa na poziomie zawartości i wierszy. 5. Wizualna analiza danych w celu zbadania, przetestowania i odkrycia nieoczekiwanego Podeszliśmy do danych dotyczących globalnego wyścigu w dostarczaniu szczepionek z hipotezą, że bogate kraje radzą sobie najlepiej w czasie pandemii. Jednak wizualna analiza danych ujawniła, że nie była to pełna historia. Zaczęliśmy od wykresu słupkowego pokazującego najwyższy wskaźnik szczepień na 100 osób w poszczególnych krajach oraz odpowiadającego mu wykresu liniowego pokazującego przypadki zachorowań i zgonów. Zauważyliśmy, że gdy szczepionki stały się powszechnie dostępne, liczba zgonów, przypadków i pozytywnych wyników badań początkowo spadła, ale potem znów wzrosła. Przechodząc na wykres jittera, przyjrzeliśmy się krajom według dochodu narodowego brutto na mieszkańca, aby porównać Kanadę, bogaty kraj o wysokiej dostępności szczepionek, z Kenią, krajem znajdującym się na drugim końcu spektrum. Zaskakujące jest to, że pomimo prawie dwukrotnie większej populacji niż w Kanadzie i 24-krotnie większej gęstości zaludnienia, wskaźnik zgonów spowodowanych przez COVID w Kenii był znacznie niższy. Dlaczego? Zastosowanie wskaźnika surowości pozwoliło nam zauważyć, że Kenia zareagowała na pandemię szybciej i agresywniej, co przyniosło pozytywne skutki. Zapoznaj się z naszym COVID-19 Data Hub, aby zobaczyć i zrozumieć najnowsze dane i trendy pandemiczne. Bądź na bieżąco z najważniejszymi zasobami i informacjami, które można wykorzystać, od codziennych pulpitów nawigacyjnych po rzeczywiste rozwiązania. Źródło : tableau.com

Dla firm program Microsoft Excel jest odpowiednikiem, powiedzmy, naprawdę dobrej strony internetowej księgowego. To niezbędne narzędzie, bez względu na branżę, w której pracujesz, czy wielkości Twojej firmy. Choć nie jest to jedyny program, który oferuje formuły i tabele przestawne, Excel jest najpopularniejszym narzędziem do analizy statystycznej na świecie. Duża część jego sukcesu jest związana z jego znajomością. Można odnieść wrażenie, że Excel nigdy się nie zmienia. Podstawowe funkcje pozostają takie same, nawet gdy ilość danych przetwarzanych przez firmy stale rośnie. Niezależnie od tego, jak obszerne lub złożone mogą być zbiory danych, nadal można korzystać z tych samych podstawowych narzędzi do identyfikacji trendów i wzorców. Prawda jest jednak taka, że Microsoft Excel się zmienia. Znaczna część jego niedawnej ewolucji miała miejsce poza znanym oprogramowaniem arkusza kalkulacyjnego. Stopniowo, ukradkiem, gromadzi on narzędzia do analizy i wizualizacji, niezbędne do przekształcenia go w kompletne rozwiązanie analityki biznesowej. Sprowadzanie wielkich systemów Business intelligence To prawda, że formuły i tabele przestawne Excela są prawdopodobnie najpopularniejszym językiem programowania na świecie. Innymi słowy, są one bardzo potężne. Jednak nowy pakiet Power BI ma za zadanie przenieść analitykę i przetwarzanie danych na inny poziom. Power Query, Power Pivot, Power Map i Power View pozwalają firmom na pozyskiwanie i filtrowanie milionów wierszy informacji. Być może największą zmianą jest jednak sposób, w jaki te narzędzia są oferowane. Do niedawna były one dostępne tylko jako dodatki dla osób posiadających licencję Office ProPlus lub poświadczenia Office 365 E3. Po pobraniu, narzędzia te były przechowywane w pojedynczych tabelach w samym Excelu, mimo że były powiązane z samodzielnymi aplikacjami. Wiąże się z tym oczywisty problem. Nie trzeba było długo czekać, aby firmy zaczęły się frustrować uruchamianiem trzech lub czterech interfejsów dla jednego zbioru danych. Choć dodatki same w sobie są wartościowe, często kończy się to pozyskiwaniem informacji w Power Query, przeglądaniem ich w Power Pivot i prezentowaniem za pomocą Power Map. Jest to niechlujne i zbyt skomplikowane. Przyszłość analityki biznesowej W odpowiedzi na te problemy Microsoft wprowadził usługę Power BI, która już teraz jest okrzyknięta przyszłością analityki i oprogramowania business intelligence. Oparte na chmurze rozwiązanie jest potężne i, co najważniejsze, łatwe w użyciu. Dodatkowo, posiada własną aplikację towarzyszącą. Uruchomienie pakietu narzędzi wizualizacyjnych jeszcze nigdy nie było tak proste. Co ciekawe, Microsoft zdecydował się pozostawić podstawowy program Excel w dużej mierze nietknięty. Pozwala to na zachowanie praktycznego dystansu pomiędzy surowymi danymi a zawartymi w nich spostrzeżeniami. Microsoft Excel jest niezwykle przydatny do analiz ad hoc. Jest w stanie przetworzyć prawie każdy rodzaj danych i zapewnia wyjątkowo solidne środowisko programistyczne. Ogólne odczucie wydaje się być takie, że dodanie narzędzi wizualizacyjnych bezpośrednio do miksu odebrałoby tę krytyczną funkcję. W końcu każda firma korzysta z możliwości szybkiej rekonfiguracji surowych danych. Różnica polega na tym, które części danych są dla nich wartościowe oraz jak te spostrzeżenia najlepiej zaprezentować i zastosować. Tak więc Power BI to tak naprawdę wybór. Zwiększanie tempa przetwarzania danych Oddzielenie Excela od Power BI pozwala programistom na niespotykane dotąd tempo rozwoju. Cały czas dodawane są nowe funkcje, a jeśli wierzyć Microsoftowi, jeszcze wiele ich przybędzie. Jednymi z najwcześniejszych dodatków były funkcje Power Query, Power View i PowerPivot. Pozwalają one na importowanie arkuszy i modeli do Excela. Rozszerzyło to zakres możliwości pozyskiwania danych. Firmy mogą wybierać z szerokiego wachlarza formatów plików, baz danych i usług Azure (w tym HDInsight Spark i Azure SQL Data Warehouse). Nie wspominając już o wszystkich metodach importowania danych bezpośrednio do pakietu Power BI. Jest on tak samo kompatybilny z usługami w chmurze, jak i danymi przechowywanymi lokalnie. Szczególną zaletą jest to, że dane lokalne nie muszą być przenoszone do chmury przed ich przetworzeniem, mimo że Power BI opiera się na architekturze chmury. Dostępna jest darmowa wersja usługi, ale jest ona przydatna tylko do próbnego uruchomienia, jeśli jest się dużą firmą. Jest to jednak wygodny sposób na zapoznanie się z tym rozwiązaniem analityki biznesowej, aczkolwiek z ograniczoną pojemnością pamięci. Kluczowe funkcje Microsoft Power BI może pozyskiwać informacje z szerokiego zakresu usług w chmurze. Obejmuje to wszystko od ZenDesk do Salesforce, GitHub, Google Analytics, Twilio, QuickBooks i wiele innych. W ostatnich latach dodano linki do usług Sage i Adobe Analytics, a kolejne pakiety zawartości są w drodze. Firmy mogą tworzyć własne pakiety treści. Są one tworzone wokół istniejących rozwiązań on-premise oraz usług w chmurze. Warto poświęcić czas na sprawdzenie tej funkcji, która tworzy zautomatyzowane pulpity do wyświetlania użytecznych informacji. Wykorzystuje ona jednak model danych usługi źródłowej, dzięki czemu funkcja pytań i odpowiedzi w języku naturalnym pozostaje dostępna. W prostych słowach, pozwala to na wprowadzenie pytania typu „Które produkty generują największe przychody w regionie X, w okresie Y?” bez konieczności wprowadzania jakiegokolwiek kodu. System automatycznie skonstruuje mapę lub wykres z wyświetlonymi danymi. Nie należy zapominać, że aplikacja Power BI Desktop oferuje funkcje wykraczające poza te zintegrowane wizualizacje. Rola Power BI Desktop Programiści z Microsoftu podkreślają, że Power BI Desktop nie jest tylko kompaktową wersją większego pakietu Business Intelligence. Obecnie jest on wykorzystywany jako platforma startowa do tworzenia własnych wizualizacji. Zarówno oprogramowanie desktopowe, jak i generujący je stos wizualizacyjny zostały udostępnione na GitHubie jako narzędzia open-source. Oznacza to, że natywne wizualizacje są swobodnie dostępne. W teorii, firmy nie muszą już polegać na dostawcy BI w kwestii różnorodności wizualizacji. Upubliczniając oprogramowanie, Microsoft zaprasza twórców analityki danych do łączenia go ze swoimi usługami. Celem jest zwiększenie stopnia interoperacyjności, tak aby użytkownicy mieli jak największą elastyczność. Według Microsoftu, ogólnym celem jest dalsze udostępnianie podstawowych narzędzi wizualizacyjnych i funkcji business intelligence dla wszystkich. Uważa on, że do tej pory rozwiązania BI były zbyt drogie, a eksperymentowanie z modelami danych i ich wyświetlaniem powinno być w dużej mierze bezkosztowe. Jeśli szukasz rozwiązania typu Business Intelligence, zapraszamy do zapozania się z artykułem : Jak wybrać samoobsługowe narzędzia BI  Co dalej z Microsoft Excel Pozostaje więc pytanie, czy Power BI ostatecznie zastąpi Excela. Jest to pytanie, które ciągle pojawia się w dyskusjach na temat przyszłego potencjału pakietu Power. Przedstawiliśmy już kilka głównych powodów, dla których nie jest to prawdopodobne. Jak zauważysz sam Microsoft, Excel nadal oferuje wiele wartości. Prawdą jest, że Power BI może być używany jako podstawowa alternatywa dla Excela. Na pewno tak jest, jeśli chcesz wykorzystać informacje utrwalone w systemach ERP(jeśli szukasz systemu ERP odwiedz naszą zakładkę, SYSTEMY ERP) i innych źródłach danych. Z drugiej strony, gdybyś otrzymał listę sprzedaży z konkretnej lokalizacji i chciał jak najszybciej przekształcić ją w raport, Excel BI byłby najlepszym rozwiązaniem. Ostatecznie, wszystko zależy od strategii, która najbardziej Cię interesuje. Excel BI jest nadal najlepszym wyborem dla prostych, dokładnych raportów tworzonych z dużą szybkością. Power BI jest przeznaczony do dalszego badania i wydobywania danych. Z pewnością w chwili obecnej zaleca się firmom, aby trzymały się obu tych narzędzi. Choć w przyszłości może się to zmienić, obecnie stanowią one spójny pakiet BI.