Technologia Business Intelligence a realne problemy decyzyjne współczesnego menedżera
Zdecydowana przewaga praktycznych problemów decyzyjnych to zagadnienia, dla których istniejące rozwiązania albo nie istnieją albo są nieadekwatne do rozpatrywanej sytuacji. Problemy takie często nazywa się problemami nieustrukturowanym lub słabo ustrukturowanymi (ill structured) w przeciwieństwie do rutynowych, dobrze ustrukturowanych problemów, dla których istnieją znane i sprawdzone rozwiązania.
Co więcej, zdaniem P. Druckera, guru współczesnej problematyki zarządzania, praktycznie żaden problem, z jakim spotykamy się w życiu, nie występuje w postaci pozwalającej rozwiązać go wprost i bezpośrednio poprzez podjęcie decyzji. Elementy, które na pierwszy rzut oka wydają się istotą problemu, są w najlepszym razie jego symptomami. Należy tu bardzo uważać, bowiem symptomy najbardziej widoczne są często najmniej wartościowe, a nawet mylące.
Rozwiązanie tego typu problemów wymaga od decydenta w mniejszym lub większym stopniu kreatywności – stworzenia nowych relacji pomiędzy istniejącymi fragmentami informacji pochodzącymi z różnych, często bardzo odległych obszarów wiedzy (źródeł). Kreatywność z kolei jest pierwszym zasadniczym krokiem w procesie innowacyjnym, bowiem bez kreatywności nie ma innowacji. Wsparcie procesów twórczego rozwiązywania problemów (kreatywności) staje się więc kolejnym wyzwaniem dla zastosowań technologii IT oraz potencjalnym źródłem przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw. W kontekście tak sformułowanych oczekiwań współczesnego decydenta naturalnym wydaję się więc postawienie pytania o miejsce i znaczenie technologii BI w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów decyzyjnych.
Tendencje w rozwoju koncepcji Business Intelligence
Ogólnie wiadomo, że szczególnie systemy informacyjne naczelnego kierownictwa (EIS) oraz systemy wspomagania decyzji (DSS) oparte o technologie hurtowni danych czy szerzej, platformę technologiczną BI, powinny być budowane w pierwszej kolejności wokół specyficznych potrzeb, oczekiwań i umiejętności użytkowników oraz strategii i kultury organizacji. Jednakże rozwój systemów wspomagania decyzji jest ściśle związany z rozwojem technologii przetwarzania dużych ilości danych. Hurtownie danych, wielowymiarowe bazy danych OLAP oraz narzędzia raportowania stały się podstawowymi komponentami aplikacji opisywanych jako Business Intelligence. Przykładowo wg jednego z „guru” systemów wspomagania decyzji P. Gray’a, zarówno Business Intelligence (BI) jak i Competitive Intelligence (CI) są kolejnymi etapami na drodze rozszerzania funkcjonalności i dostępności systemów informatycznych wspomagających procesy podejmowania decyzji.
Coraz szersze zastosowania rozbudowanych aplikacji Business Intelligence niosą ze sobą inne spojrzenie na problemy decyzyjne, poszukiwanie nowych dróg rozwiązywania problemów a co za tym idzie pojawienie się zapotrzebowania na nowe narzędzia i nowe technologie. Obecnie wśród narzędzi analitycznych wykorzystywanych w aplikacjach Business Intelligence rysuje się podział na dwie podstawowe grupy: (1) komponenty analizy retrospektywnej – OLAP, języki zapytań, raportowanie, oraz (2) komponenty związane z prognozowaniem, odkrywaniem wiedzy – Data Mining. Kolejny krok w rozwoju koncepcji BI to doskonalenie narzędzie prognostycznych i rozwój środowiska narzędziowego w kierunku wykorzystania procedur optymalizacyjnych. Jednakże należy pamiętać, iż technologia BI staje się tu jedynie wygodnym narzędziem tworzenia specjalizowanych aplikacji biznesowych a nie celem samym w sobie. Systemy wspomagania decyzji, by spełniały pokładane w nich oczekiwania, w zasadzie od podstaw muszą być projektowane jako rozwiązania dedykowane.
Wsparcie kreatywności w twórczym rozwiązywaniu problemów decyzyjnych
Generalnie rzecz ujmując, projektowanie komputerowych systemów wspomagania decyzji, dla rozwiązywania realnych problemów decyzyjnych napotyka na istotny dylemat metodologiczny: zbyt duża bowiem strukturalizacja problemu może hamować procesy kreatywności, podczas gdy z kolei zbyt mała, powoduje małą użyteczność systemu. Mamy tutaj swoisty paradoks polegający na tym iż, systemy wspomagania decyzji stają w pewnym stopniu w opozycji w stosunku do tego co powinny w sposób kreatywny wspierać. Zdecydowana większość komercyjnych narzędzi do budowy systemów wspomagania decyzji oferuje bowiem strukturalne podejście do rozwiązywania problemów z natury nieustrukturowanych.
Tak więc efektywny system wspomagania decyzji, tzn. system wspierający rozwiązywanie realnych problemów decyzyjnych, potrzebuje równowagi pomiędzy zapewnieniem decydentowi autonomii w działaniu a poziomem strukturalizacji, niezbędnym do rozwiązania problemu. Taki „złoty środek” możliwy jest, jak się wydaje, nie przez koncentrację na jednym, konkretnym narzędziu lecz raczej na podejściu, w którym taki kreatywny system wspomagania decyzji staje się bardziej generatorem narzędzi (środowiskiem) niż konkretnym produktem rozwiązującym określone problemy decyzyjne.
Z teoretycznego punktu widzenia można więc wyróżnić dwa podejścia do budowy takich systemów: pierwsze, szeroko publikowane w literaturze przedmiotu oparte na generatorach systemów wspomagania decyzji lub systemach dedykowanych (pakietach) z adaptowalnymi komponentami lub podsystemami, drugie natomiast oparte na wykorzystaniu wielu, niezależnych systemów w procesie podejmowania decyzji. W drugim podejściu zakładana jest krytyczna rola użytkownika w stosunku do informacji pochodzących z wykorzystywanych systemów. Technologia BI, z definicji dostarczająca pakietu narzędzi, dobrze wykorzystana może stanowić jeden z kluczowych komponentów w budowie kreatywnych systemów wspomagania decyzji. Jednakże, istnieje tu poważne niebezpieczeństwo popełnienia typowego błędu widocznego w tradycyjnym podejściu do rozwiązywania tego typu problemów, gdzie ostatecznie system wspomagania decyzji działa na zasadzie „oto wszystko co mam, znajdź sobie proszę wszystko to co Ci potrzeba”.
Tak więc mimo że współczesna technologia oferuje nowoczesne i bardzo wydajne narzędzia wspierające podejmowanie decyzji, zastosowane podejście oraz strategia rozwiązywania problemów przez decydenta jest priorytetowa w twórczym rozwiązywaniu problemów. To właśnie ona - określona strategia - w procesie twórczego rozwiązywania problemów tworzy rozwiązanie, a nie użyte narzędzia. Stan naszej wiedzy o technikach komputerowych sugeruje nam, że musimy lepiej poznać i zrozumieć procesy prowadzące do twórczego rozwiązywania problemów […] wtedy dopiero technologia komputerowa może zaoferować każdemu z nas nowoczesne i obiecujące narzędzia oraz technologie, poprzez które niepowtarzalne i bardziej kreatywne rezultaty mogą być osiągane” [G., M., Marakas, 2003].
Rozwiązanie tego typu problemów wymaga od decydenta w mniejszym lub większym stopniu kreatywności – stworzenia nowych relacji pomiędzy istniejącymi fragmentami informacji pochodzącymi z różnych, często bardzo odległych obszarów wiedzy (źródeł). Kreatywność z kolei jest pierwszym zasadniczym krokiem w procesie innowacyjnym, bowiem bez kreatywności nie ma innowacji. Wsparcie procesów twórczego rozwiązywania problemów (kreatywności) staje się więc kolejnym wyzwaniem dla zastosowań technologii IT oraz potencjalnym źródłem przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw. W kontekście tak sformułowanych oczekiwań współczesnego decydenta naturalnym wydaję się więc postawienie pytania o miejsce i znaczenie technologii BI w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów decyzyjnych.
Tendencje w rozwoju koncepcji Business Intelligence
Ogólnie wiadomo, że szczególnie systemy informacyjne naczelnego kierownictwa (EIS) oraz systemy wspomagania decyzji (DSS) oparte o technologie hurtowni danych czy szerzej, platformę technologiczną BI, powinny być budowane w pierwszej kolejności wokół specyficznych potrzeb, oczekiwań i umiejętności użytkowników oraz strategii i kultury organizacji. Jednakże rozwój systemów wspomagania decyzji jest ściśle związany z rozwojem technologii przetwarzania dużych ilości danych. Hurtownie danych, wielowymiarowe bazy danych OLAP oraz narzędzia raportowania stały się podstawowymi komponentami aplikacji opisywanych jako Business Intelligence. Przykładowo wg jednego z „guru” systemów wspomagania decyzji P. Gray’a, zarówno Business Intelligence (BI) jak i Competitive Intelligence (CI) są kolejnymi etapami na drodze rozszerzania funkcjonalności i dostępności systemów informatycznych wspomagających procesy podejmowania decyzji.
Coraz szersze zastosowania rozbudowanych aplikacji Business Intelligence niosą ze sobą inne spojrzenie na problemy decyzyjne, poszukiwanie nowych dróg rozwiązywania problemów a co za tym idzie pojawienie się zapotrzebowania na nowe narzędzia i nowe technologie. Obecnie wśród narzędzi analitycznych wykorzystywanych w aplikacjach Business Intelligence rysuje się podział na dwie podstawowe grupy: (1) komponenty analizy retrospektywnej – OLAP, języki zapytań, raportowanie, oraz (2) komponenty związane z prognozowaniem, odkrywaniem wiedzy – Data Mining. Kolejny krok w rozwoju koncepcji BI to doskonalenie narzędzie prognostycznych i rozwój środowiska narzędziowego w kierunku wykorzystania procedur optymalizacyjnych. Jednakże należy pamiętać, iż technologia BI staje się tu jedynie wygodnym narzędziem tworzenia specjalizowanych aplikacji biznesowych a nie celem samym w sobie. Systemy wspomagania decyzji, by spełniały pokładane w nich oczekiwania, w zasadzie od podstaw muszą być projektowane jako rozwiązania dedykowane.
Wsparcie kreatywności w twórczym rozwiązywaniu problemów decyzyjnych
Generalnie rzecz ujmując, projektowanie komputerowych systemów wspomagania decyzji, dla rozwiązywania realnych problemów decyzyjnych napotyka na istotny dylemat metodologiczny: zbyt duża bowiem strukturalizacja problemu może hamować procesy kreatywności, podczas gdy z kolei zbyt mała, powoduje małą użyteczność systemu. Mamy tutaj swoisty paradoks polegający na tym iż, systemy wspomagania decyzji stają w pewnym stopniu w opozycji w stosunku do tego co powinny w sposób kreatywny wspierać. Zdecydowana większość komercyjnych narzędzi do budowy systemów wspomagania decyzji oferuje bowiem strukturalne podejście do rozwiązywania problemów z natury nieustrukturowanych.
Tak więc efektywny system wspomagania decyzji, tzn. system wspierający rozwiązywanie realnych problemów decyzyjnych, potrzebuje równowagi pomiędzy zapewnieniem decydentowi autonomii w działaniu a poziomem strukturalizacji, niezbędnym do rozwiązania problemu. Taki „złoty środek” możliwy jest, jak się wydaje, nie przez koncentrację na jednym, konkretnym narzędziu lecz raczej na podejściu, w którym taki kreatywny system wspomagania decyzji staje się bardziej generatorem narzędzi (środowiskiem) niż konkretnym produktem rozwiązującym określone problemy decyzyjne.
Z teoretycznego punktu widzenia można więc wyróżnić dwa podejścia do budowy takich systemów: pierwsze, szeroko publikowane w literaturze przedmiotu oparte na generatorach systemów wspomagania decyzji lub systemach dedykowanych (pakietach) z adaptowalnymi komponentami lub podsystemami, drugie natomiast oparte na wykorzystaniu wielu, niezależnych systemów w procesie podejmowania decyzji. W drugim podejściu zakładana jest krytyczna rola użytkownika w stosunku do informacji pochodzących z wykorzystywanych systemów. Technologia BI, z definicji dostarczająca pakietu narzędzi, dobrze wykorzystana może stanowić jeden z kluczowych komponentów w budowie kreatywnych systemów wspomagania decyzji. Jednakże, istnieje tu poważne niebezpieczeństwo popełnienia typowego błędu widocznego w tradycyjnym podejściu do rozwiązywania tego typu problemów, gdzie ostatecznie system wspomagania decyzji działa na zasadzie „oto wszystko co mam, znajdź sobie proszę wszystko to co Ci potrzeba”.
Tak więc mimo że współczesna technologia oferuje nowoczesne i bardzo wydajne narzędzia wspierające podejmowanie decyzji, zastosowane podejście oraz strategia rozwiązywania problemów przez decydenta jest priorytetowa w twórczym rozwiązywaniu problemów. To właśnie ona - określona strategia - w procesie twórczego rozwiązywania problemów tworzy rozwiązanie, a nie użyte narzędzia. Stan naszej wiedzy o technikach komputerowych sugeruje nam, że musimy lepiej poznać i zrozumieć procesy prowadzące do twórczego rozwiązywania problemów […] wtedy dopiero technologia komputerowa może zaoferować każdemu z nas nowoczesne i obiecujące narzędzia oraz technologie, poprzez które niepowtarzalne i bardziej kreatywne rezultaty mogą być osiągane” [G., M., Marakas, 2003].
Źródło: www.consorg.pl
Autor: Dr. Zbigniew Twardowski - Wiceprezes firmy Consorg Sp. z o.o.
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Real-Time Intelligence – od trendu do biznesowego must-have
Sposób prowadzenia działalności gospodarczej dynamicznie się zmienia. Firmy muszą stale dostosowywa… / Czytaj więcej
EPM – co to jest? Czy jest alternatywą dla BI?
Nowoczesne systemy BI i EPM dostarczają wiedzy potrzebnej do efektywnego zarządzania firmą. Czy zna… / Czytaj więcej
W jaki sposób firmy zwiększają swoją odporność na zmiany?
Do zwiększenia odporności na zmiany, konieczna jest pełna kontrola nad codziennymi procesami zapewn… / Czytaj więcej
Dlaczego systemy kontrolingowe są potrzebne współczesnym firmom?
Narzędzia Corporate Performance Management (CPM) pozwalają na przyśpieszenie tempa podejmowania dec… / Czytaj więcej
Hurtownie danych – funkcje i znaczenie dla BI
Przepisów na sukces biznesu jest na rynku wiele. Nie ulega jednak wątpliwości, że jednym z kluczowy… / Czytaj więcej
Po co dane w handlu? Okazuje się, że ich analityka może dać nawet 30 proc. większe zyski!
Jak wynika z badania firmy doradczej Capgemni, producenci FMCG oraz firmy związane z handlem detali… / Czytaj więcej
