Jakość danych w cyfrowych procesach biznesowych bezpośrednio przekłada się na wydajność i sukces firmy, w czasach gdy manualna weryfikacja staje się przestarzała. Właśnie dlatego eksperci nalegają by przedsiębiorstwa zadbały o zwiększenie jakości przetwarzanych informacji. Czy jest to opłacalne? I jeśli tak – gdzie zacząć? W tym artykule, odpowiemy na najczęściej zadawane pytania.
| REKLAMA |
 |
1. Czy jakość danych może być poprawnie mierzona i ewaluowana?
Eksperci mierzą jakość danych nawet w piętnastu teoretycznych wymiarach. Praktyka jest jednak znacznie prostsza – zautomatyzowane procesy pracują w oparciu o kompletne, bieżące i unikalne dane. Jakość spada, gdy pojawiają się duplikaty. Przykładowo – dwa rekordy w bazie klientów dla tego samego podmiotu mogą sprawić, ze otrzyma on nieadekwatną ofertę lub jego zamówienie będzie kolejkowane dłużej niż powinno.
2. Czy to ma sens? Czy po czasie dane znowu nie będą równie nieczytelne?
Każdy, kto do tej pory próbował podjąć się zarządzania jakością danych powie Ci, że jest to syzyfowa praca. Kiedy już uznasz, że dotarłeś na szczyt, a dane są w idealnej formie, głaz znowu zaczyna staczać się na samo dno wraz z jakością danych. Podejście projektowe nie ma tu zastosowania. Dbanie o jakość informacji to proces ustawiczny, w przeciwieństwie do projektu nie ma on terminów i daty zakończenia.
3. Gdzie zacząć?
Najlepszym rozwiązaniem jest rozpoczęcie czyszczenia tam, gdzie wprowadzane dane dają największą korzyść. Przykładowo, może to być dział zakupów, gdzie dokładna znajomość adresów dostawców, warunki współpracy i terminy odnowienia zapasów może przełożyć się na usprawnienie procesu zakupowego, a docelowo – produkcyjnego.
4. Czy wdrożenie poprawienia jakości danych może być wykonane samodzielnie?
Nowoczesne rozwiązania do analizy jakości danych nie wymagają już od użytkownika znajomości języków programowania. Definiowanie zasad ich prezentacji to nie fizyka jądrowa, przynajmniej nie dla użytkownika, który jest chociaż trochę zaznajomiony z systemem. Kiedy zasady zostaną już ustalone, pracownicy poszczególnych działów firmy zostaną powiadomieni o konieczności aktualizacji danych. W idealnym scenariuszu, otrzymają zestaw podejrzanych danych do samodzielnego „przeklikania”.
5. Jak szybko reguły mogą zostać poprawione wraz ze zmianą wymagań?
Dzisiejsze realia wymagają od firm, aby zmiany w regułach jakości danych były wprowadzane ad hoc. Wiele nowoczesnych rozwiązań monitorujących jakość danych może być zarządzana bez udziału osób o umiejętnościach programisty lub analityka. W rzeczywistości, firmy decydują się jednak na zatrudnienie zewnętrznego podwykonawcy z zakresu IT, który zapewni wysoką jakość reguł, oraz to, że reguły nie wykluczają się nawzajem, co spowoduje inne problemy w przyszłości. W związku z tym osoba odpowiedzialna za zarządzanie jakością danych w firmie jest niezbywalna. Jeżeli twoja organizacja ma na to zasoby – może to być jeden z pracowników firmy po odpowiednim szkoleniu.
Źródło: www.proalpha.com/polski/
Eksperci mierzą jakość danych nawet w piętnastu teoretycznych wymiarach. Praktyka jest jednak znacznie prostsza – zautomatyzowane procesy pracują w oparciu o kompletne, bieżące i unikalne dane. Jakość spada, gdy pojawiają się duplikaty. Przykładowo – dwa rekordy w bazie klientów dla tego samego podmiotu mogą sprawić, ze otrzyma on nieadekwatną ofertę lub jego zamówienie będzie kolejkowane dłużej niż powinno.
2. Czy to ma sens? Czy po czasie dane znowu nie będą równie nieczytelne?
Każdy, kto do tej pory próbował podjąć się zarządzania jakością danych powie Ci, że jest to syzyfowa praca. Kiedy już uznasz, że dotarłeś na szczyt, a dane są w idealnej formie, głaz znowu zaczyna staczać się na samo dno wraz z jakością danych. Podejście projektowe nie ma tu zastosowania. Dbanie o jakość informacji to proces ustawiczny, w przeciwieństwie do projektu nie ma on terminów i daty zakończenia.
3. Gdzie zacząć?
Najlepszym rozwiązaniem jest rozpoczęcie czyszczenia tam, gdzie wprowadzane dane dają największą korzyść. Przykładowo, może to być dział zakupów, gdzie dokładna znajomość adresów dostawców, warunki współpracy i terminy odnowienia zapasów może przełożyć się na usprawnienie procesu zakupowego, a docelowo – produkcyjnego.
4. Czy wdrożenie poprawienia jakości danych może być wykonane samodzielnie?
Nowoczesne rozwiązania do analizy jakości danych nie wymagają już od użytkownika znajomości języków programowania. Definiowanie zasad ich prezentacji to nie fizyka jądrowa, przynajmniej nie dla użytkownika, który jest chociaż trochę zaznajomiony z systemem. Kiedy zasady zostaną już ustalone, pracownicy poszczególnych działów firmy zostaną powiadomieni o konieczności aktualizacji danych. W idealnym scenariuszu, otrzymają zestaw podejrzanych danych do samodzielnego „przeklikania”.
5. Jak szybko reguły mogą zostać poprawione wraz ze zmianą wymagań?
Dzisiejsze realia wymagają od firm, aby zmiany w regułach jakości danych były wprowadzane ad hoc. Wiele nowoczesnych rozwiązań monitorujących jakość danych może być zarządzana bez udziału osób o umiejętnościach programisty lub analityka. W rzeczywistości, firmy decydują się jednak na zatrudnienie zewnętrznego podwykonawcy z zakresu IT, który zapewni wysoką jakość reguł, oraz to, że reguły nie wykluczają się nawzajem, co spowoduje inne problemy w przyszłości. W związku z tym osoba odpowiedzialna za zarządzanie jakością danych w firmie jest niezbywalna. Jeżeli twoja organizacja ma na to zasoby – może to być jeden z pracowników firmy po odpowiednim szkoleniu.
Źródło: www.proalpha.com/polski/
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.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
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… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
AI na hali produkcyjnej: od „excelowej” analizy do Predictive Maintenance z Prodaso
Cyfrowa transformacja w produkcji nie musi oznaczać wymiany całego parku maszynowego ani wieloletni… / Czytaj więcej
Legislacyjny maraton 2026: Jak zamienić wymogi compliance w przewagę operacyjną?
Nadchodzi legislacyjny maraton 2025–2026. Od rewolucji w stażu pracy i jawności płac, po obowiązkow… / Czytaj więcej
Jak AI zmieni nasze miejsca i sposoby pracy w 2026 roku?
Choć w ostatnich latach zaszły istotne zmiany dotyczące miejsca i sposobu w jaki pracujemy oraz mod… / Czytaj więcej
