Jakie-kryteria-przyjąć-wybierając-system-Business-Intelligence

Jakie kryteria przyjąć wybierając system Business Intelligence?

Decydując się na zakup i wdrożenie nowego systemu Business Intelligence warto opracować główne kryteria jego wyboru.W tym celu pomocne jest sporządzenie listy, która pomoże wszystkim zaangażowanym zrozumieć jasno sformułowane oczekiwania wobec rozwiązania. Listę warto sporządzić w taki sposób, aby precyzyjnie określała, jaki cel ma być osiągnięty dzięki nowemu systemowi oraz jakie funkcjonalności są niezbędne do jego skutecznego wdrożenia.

Ustalenie kryteriów jest trudne, dlatego wiele osób szuka podpowiedzi. Ale czy biorąc pod uwagę różnorodność profili działalności i wielkości przedsiębiorstw możemy mówić o popularności pewnych kryteriów? Okazuje się, że „tak”, co dowodzi badanie ankietowe BARC – The BI Survey.

O badaniu The BI Survey

Uczestnicy badania The BI Survey poproszeni zostali o określenie pięciu najważniejszych kryteriów, którymi kierowali się przy wyborze rozwiązania Business Intelligence. Respondenci mogli wskazać maksymalnie pięć odpowiedzi wraz z informacją szeregującą od najważniejszego i najskuteczniejszego powodu. Część osób wybrała jednak mniej i średnio na użytkownika przypadło 4,1 odpowiedzi.

10 kluczowych kryteriów wyboru systemu Business Intelligence

kryteria wyboru BI

Dziewięć z dziesięciu najwyżej notowanych kryteriów jest związanych wyłącznie z produktem, a nie z dostawcami lub kosztami. Aż 51% respondentów wskazało funkcjonalność jako najważniejszy czynnik wyboru systemu Business Intelligence. Natomiast dla ponad 1/3 bardzo istota jest łatwość obsługi rozwiązania zarówno przez odbiorców raportów jak i ich projektantów. Elastyczność oprogramowania jest istotna dla 36%, a szybkość odpowiedzi na zapytania dla 32%. Kolejne miejsca zajęły predefiniowany zbiór danych – 28%, zdolność do przetwarzania dużych zbiorów danych – 19% i wsparcie dużej liczby użytkowników 18%.

Wskaźniki powiązane z ceną

Co ciekawe w pierwszej dziesiątce znalazł się tylko jeden wskaźnik powiązany z ceną, aczkolwiek pojawia się na drugiej pozycji. Stosunek ceny do możliwości wybrało, aż 40% respondentów. Drugie kryterium cenowe „zakup powiązany z innym produktem” – wskazało 8% respondentów.

40% respondentów wybrało stosunek ceny do możliwości, co uplasowało to kryterium na drugiej pozycji

Wskaźniki powiązane z dostawcami

Analizując wyniki The Barc Survey jasno widać, że obecnie firmy wybierają Business Intelligence ze względu na jego funkcjonalności. Dostęp do lokalnego suportu jest istotny dla 15% ankietowanych, podobnie jak reputacja produktu czy dostawcy. Tylko co 10 respondent wskazał standardy korporacyjne jako istotny czynnik wyboru. Natomiast wielkość i stabilność finansowa dostawcy są ważna dla 8%, a dobra relacja z dostawcą już tylko dla 6% ankietowanych.

kryteria wybioru BI

Wnioski

Analiza wykazała, że główne kryteria wyboru systemu BI skupiają się na cechach produktu, a nie jedynie na aspekcie finansowym. Kluczowymi atutami, które determinują wybór, są: funkcjonalność, łatwość obsługi, wydajność oraz elastyczność produktu.

*Artykuł powstał na podstawie raportu BARC – The BI Survey (BI Software selection criteria)

 

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

A gdyby dane potrafiły same odpowiadać? Poznaj AI Qlik Answers!

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.
A-gdyby-dane-potrafiły-same-odpowiadać-Poznaj-AI-Qlik-Answers_
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