Jak przyśpieszyć wgląd w informacje biznesowe

Jak przyśpieszyć wgląd w informacje biznesowe?

Jeśli obecne wydarzenia czegoś dowodzą, to tego, że analityka oparta na szybkim dostarczaniu aktualnych, wiarygodnych danych ma kluczowe znaczenie. Ale uzyskanie właściwego wglądu dokładnie wtedy, kiedy jest potrzebny, wymaga czegoś więcej niż tylko ładnej wizualizacji.

W jaki sposób można zapewnić wszystkim zdolność podejmowania najlepszych możliwych decyzji, bez względu na to, jak „ważna” może to być decyzja?

Niezależnie od tego, czy jesteś liderem w BI, analitykiem biznesowym, menedżerem IT czy też dopiero zaczynasz pracę z danymi – coraz częściej oczekuje się od Ciebie lepszego wykorzystania danych w celu zwiększenia wartości biznesowych i przewagi nad konkurencją. W tym przewodniku znajdziesz siedem kluczowych sposobów, dzięki którym analityka może udoskonalić podejmowanie decyzji przez każdego pracownika, a Twoja organizacja może umożliwić większej liczbie osób podejmowanie mądrzejszych działań.

1. Historyk kontra wizjoner

Tradycyjne systemy BI z prekonfigurowanymi, przetworzonymi zbiorami danych są zaprojektowane do analizy dotychczasowych zdarzeń, a następnie informowania o tym, jakie działania należy podjąć. I choć dane historyczne są ważne, to już nie wystarczają.

W dzisiejszych czasach ludzie potrzebują możliwości reagowania na zmieniające się dane w czasie rzeczywistym. Kolejna generacja analityki danych szybko ewoluuje, obejmując „dane w ruchu”. Oznacza to dostarczanie właściwych danych we właściwym czasie oraz posiadanie świadomości sytuacyjnej w czasie rzeczywistym. Mówiąc prościej, jest to stan, w którym użytkownicy mają możliwość podejmowania działań w dowolnym momencie na podstawie tego, co dzieje się w ich danych.

Co to jest Active Intelligence?

Stan ciągłej inteligencji, w którym technologia i procesy wspierają się do natychmiastowych działań na podstawie aktualnych danych w czasie rzeczywistym.

2. Maszyny zastępują ludzi kontra Maszyny wzmacniają ludzi

Gdy użytkownicy biznesowi są ograniczeni do narzędzi wizualizacyjnych, które wymagają pomocy ekspertów, spada produktywność – ale też zdolność do uzyskiwania najlepszych spostrzeżeń i podejmowania świadomych decyzji. Co gorsza, algorytmy maszynowe mogą z czasem zawężać perspektywę, tworząc bańki informacyjne.

Aby umożliwić wszystkim zwiększanie wartości biznesowej, musimy połączyć technologie, takie jak sztuczna inteligencja z ludzką intuicją w synergiczny sposób. Wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji może wzmocnić ludzki umysł i pozwolić ludziom zadawać swoim danym dowolne pytania. Udział ekspertów nie jest niezbędny.

Co to jest analityka rozszerzona?

Połączenie sztucznej inteligencji i machine learning pozwala, analityce rozszerzonej usprawnić cały cykl życia danych – od tworzenia poprzez wgląd, aż po działanie. Wspiera użytkowników, automatyzując zadania i czyniąc analitykę bardziej dostępną dla każdego.

3. Widzenie tunelowe kontra widzenie peryferyjne

Liniowa eksploracja danych na podstawie zapytań jest sztywna, czasochłonna i może sięgać w dane tylko do pewnego stopnia. Cykl „pytaj, czekaj, odpowiadaj” nadmiernie obciąża analityków i ostatecznie ogranicza wgląd w dane – jest to metoda, która często nie pozwala nadążyć za tempem rozwoju biznesu.

Aby użytkownicy na wszystkich poziomach umiejętności (nie tylko eksperci) mogli odkrywać spostrzeżenia jak eksperci, potrzebują interaktywnej, swobodnej eksploracji we wszystkich swoich danych. Bez granic, bez czekania. Wymaga to platformy do analizy danych łączącej dużą liczbę źródeł danych – oraz zapewniającej wysoką wydajność obliczeń i skojarzeń, gdy użytkownicy wchodzą z nimi w interakcję. Dzięki takiemu rozszerzonemu polu widzenia i związanej z nim mocy, ludzie mogą pracować z prędkością myśli.

Ograniczony widok czy pełny obraz?

Wybór jest oczywisty.

4. Zależność od ekspertów kontra samowystarczalność

Od szczebla kierowniczego do użytkownika biznesowego – każdy w organizacji powinien mieć możliwość łatwej i intuicyjnej interakcji z danymi. Jeśli jednak większość użytkowników musi polegać na pomocy ekspertów, wydajność spada – a cenne informacje mogą pozostać niezauważone.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) ma kluczowe znaczenie, jeśli chodzi o umożliwienie większej liczbie użytkowników zadawania pytań dotyczących ich danych bez pomocy ekspertów. NLP ułatwia interakcję z danymi poprzez automatyczne przetwarzanie niuansów ludzkiego języka i zrozumienie intencji użytkownika. Możliwość swobodnej interakcji z analityką w bardziej intuicyjny sposób uwalnia moc danych dla znacznie większej liczby zwykłych użytkowników biznesowych. Co więcej, pozwala im na szybkie uzyskanie odpowiedzi i podejmowanie decyzji opartych na danych.

5. W ciemności konta w głąb danych

Wszystko, od polityki przez środowisko, po postęp technologiczny zmienia się szybciej niż kiedykolwiek. Dziś nie wystarczy, że firmy nadążają za zmianami – muszą je wyprzedzać. Ale jak?

Organizacje muszą wyposażyć swoich decydentów w odpowiednie dane, we właściwym miejscu i w odpowiednim czasie. Włączenie analityki do przepływów pracy w momencie podejmowania decyzji daje użytkownikom szybki dostęp do odpowiednich danych bez spowalniania ich pracy.

Możliwość tworzenia alertów w czasie rzeczywistym, opartych na danych i wywołanych, dzięki pojawiającym się działaniom biznesowym może pomóc użytkownikom w łatwym wykrywaniu anomalii. Inteligentne alerty skłaniają do przemyślanych działań opartych na spostrzeżeniach. Analityka mobilna pozwala na podejmowanie natychmiastowych działań w momencie decyzji. W sumie jest to wyrafinowane podejście do szybkiego reagowania, które sprzyja głębszemu zaangażowaniu użytkowników.

6. Skomplikowane kontra jasne

Pewnym sposobem na przytłoczenie użytkowników i odwrócenie ich uwagi od odkrywania spostrzeżeń jest dostarczenie im mylących wizualizacji danych lub zbyt wielu wskaźników KPI. W jaki sposób Twój system BI może sprawić, że ludzie będą zaangażowani i wydajni?

Platforma analizy danych z wysokiej klasy wizualizacjami i dobrze zaprojektowanymi dashboardami  może pomóc w monitorowaniu bieżących warunków i uwypuklić kluczowe spostrzeżenia w centrum uwagi. Dobrze funkcjonujące, w pełni interaktywne dashboardy powinny inspirować użytkowników do eksploracji danych i podejmowania bardziej trafnych decyzji.

Dodatkowo, inteligentne strategie KPI mogą sprawić, że realne cele będą w zasięgu ręki i pomogą w osiągnięciu pożądanych rezultatów. Wszystko sprowadza się do trzech głównych czynników: wyboru właściwych wskaźników KPI; zwiększenia umiejętności korzystania z danych; oraz ustanowienia procesu iteracyjnego, obejmującego raportowanie oraz okresowe ewoluowanie i udoskonalanie wskaźników KPI.

7. Zagubienie w danych kontra zrozumienie danych

Pomimo postępów, które ułatwiają zarządzanie i eksplorację ogromnej ilości danych, większość osób podejmujących decyzje biznesowe nadal nie potrafi pewnie z nich korzystać. Niedawno przeprowadzone badanie wykazało, że tylko 34% firm zapewnia szkolenia z zakresu danych, a zaledwie 17% zachęca swoich pracowników do większego oswojenia się z nimi, by korzystać z nich w wygodny sposób. Nie dziwi więc, że 61% pracowników zgłasza, że czuje stres z powodu przeciążenia danymi.

Najskuteczniejszym sposobem na przezwyciężenie tego opóźnienia i sprawienie, by więcej osób poczuło się pewnie jest promowanie kultury opartej na danych. Obejmuje to zwiększanie umiejętności korzystania z danych poprzez programy szkoleniowe, które skupiają się nie tylko na umiejętnościach technicznych, ale także na współpracy, ciekawości, krytycznym myśleniu. Niezależnie od tego, czy takie szkolenia są częścią istniejących programów doszkalających, czy też są to specjalistyczne kursy, podnoszenie umiejętności korzystania z danych zwiększa produktywność – co z kolei może prowadzić do lepszych wyników biznesowych.

  • Tylko 24% pracowników jest przekonanych o swojej umiejętności odczytywania, pracy z danymi, analizowania ich i argumentowania na ich podstawie,
  • 36% użytkowników danych wolałoby znaleźć alternatywną metodę wykonania zadania bez użycia danych.

Moc danych dla ludzi

Aby organizacje mogły stawić czoła dzisiejszym i przyszłym wyzwaniom, niezbędne jest wyposażenie pracowników we wszystko, co jest im potrzebne do osiągnięcia sukcesu.

  • Dostarczaj właściwe dane we właściwym czasie,
  • Zapewnij najlepsze narzędzia BI, które pozwolą nadać sens tym danym,
  • Zachęcaj do kultury opartej na danych poprzez ogólnofirmowe inicjatywy w zakresie znajomości danych.

W rozwoju firmy, ludzie są najważniejsi. Jeśli mają oni umiejętności, ciekawość i chęć dotarcia do właściwych informacji, będą mogli podejmować lepsze decyzje i mieć znacznie większy wpływ na zwiększenie wartości firmy.

Qlik jest jedynym na rynku kompletnym rozwiązaniem analitycznym, które pomaga uwolnić, znaleźć, zrozumieć i zaufać Twoim danym, abyś mógł działać na ich podstawie w czasie rzeczywistym.

Dzięki samoobsługowej platformie do analizy danych, opartej na sztucznej inteligencji, możesz:

  • Wykorzystać dane w każdej decyzji biznesowej,
  • Dać każdemu – na  każdym poziomie umiejętności – możliwość eksploracji danych, dzięki unikalnemu silnikowi asocjacyjnemu,
  • Podejmować działania na danych z szybkością, która równoważy ryzyka i zysk.

Dzięki Qlik użytkownicy danych mogą podążać za swoją ciekawością, swobodnie eksplorować dane i dokonywać przełomowych odkryć.

Źródło: Qlik.com

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Integracja Qlik, SAP i inne źródła

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.
Integracja-Qlik_-SAP-i-inne-źródła
Humansoft_logo_stopka
zweryfikowano

5/5(1 głosy)

Humansoft

Producent systemu ERP, dostawca BI


HermesSQL
Mazowieckie
50 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Chemiczna, eCommerce, Elektronika, Metalurgiczna, Produkcyjna, Spożywcza FMCG, Usługi
Opis
Jesteśmy producentem i dostawcą systemów zarządzania ERP i BI oraz aplikacji mobilnego magazynu WMS, sklepu internetowego, platformy B2B i EDI....
rozwiń