Przejdź do głównej treści

Przyszłość Big Data to zarządzanie danymi

Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 15 czerwiec 2016
Według analityków większość przedsiębiorstw wykorzystuje tylko około 10 procent danych, których jest właścicielem. Wdrożenie kompleksowej strategii zarządzania danymi w dobie Big Data nie jest zadaniem łatwym i wymaga reorganizacji procesów w ramach całej organizacji. Jednak w dobie cyfrowej transformacji wygrywa ten, kto potrafi lepiej wykorzystać wiedzę ukrytą w danych i szybciej zamienić ją w wymierną wartość biznesową.

REKLAMA
ERP-VIEW.PL- STREAMSOFT
 
Rozwój cyfrowego świata stawia przed firmami wiele wyzwań technologicznych i organizacyjnych. Pojawiają się nowe rodzaje danych oraz potrzeba wykorzystania wszystkich dostępnych źródeł danych do efektywnego podejmowania decyzji. Istotny jest również problem poprawności i aktualności posiadanych informacji. Często menedżerowie nie zdają sobie do końca sprawy, w jaki sposób niska jakość danych może wpłynąć na przyszłość organizacji i spowodować konkretne straty finansowe. Dane to cenne aktywa, o które trzeba dbać i efektywnie wykorzystywać do rozwoju i budowania przewagi konkurencyjnej. W dobie Big Data, dane to nowa żyła złota, ale przedsiębiorstwa mogą się na nich „wzbogacić” tylko wtedy, gdy będą one w prawidłowy sposób zbierane, czyszczone, interpretowane i analizowane.

Jakie dane to Big Data?

W środowisku Big Data możemy wyróżnić pięć kategorii danych, które dziś wymagają skutecznej analizy. Pierwszą z nich są dane pochodzące ze stron internetowych i kanałów social media. To źródło szczególnie ważne dla obszaru zarządzania relacjami z klientem, które zapewnia ogromną wiedzę o zachowaniach i potrzebach klientów oraz umożliwia spersonalizowaną komunikację dostosowaną do jego potrzeb. Drugą kategorią są wszystkie dane pochodzące z sensorów zainstalowanych w maszynach i urządzeniach, czyli tzw. obszar Internetu Rzeczy. Internet of Things coraz odważniej wchodzi do naszej codzienności jako ekosystem, w ramach którego przedmioty posiadające dostęp do sieci komputerowych gromadzą i przekazują różnego rodzaju dane. Kolejne dwie kategorie to „Big Transaction Data” związane głównie np. z telekomunikacją i ochroną zdrowia oraz dane biometryczne służące do identyfikacji osób, takie jak: linie papilarne, cechy tęczówki oka, czy DNA. Ostatnią kategorią są dane wytwarzane na co dzień przez człowieka takie jak: nagrania głosowe, pliki video, korespondencja papierowa, e-mail i inne.

Jak skutecznie analizować Big Data?

Wiele organizacji nie wykorzystuje w pełni potencjału informacji, które są gromadzone w ich bazach transakcyjnych. Aby sięgnąć po nowe zewnętrzne źródła danych niezbędne jest wdrożenie strategii zarządzania danymi w organizacji. Jest to fundament dla analityki, który zapewni, że różnorodne dane pozyskiwane z wielu źródeł i przetwarzane przez różne działy w firmie będą zawsze dokładne, kompletne, spójne i aktualne. Dodatkowo będą też dostępne, zrozumiałe i przydatne, aby efektywnie wspierać realizację celów biznesowych i umożliwiać podejmowanie właściwych i bezpiecznych decyzji, także automatycznie i na masową skalę.
Każda działalność biznesowa wymaga dzisiaj, aby informacje wspierające podejmowanie decyzji były wysokiej jakości, dostarczane na czas, i co najważniejsze, były pewne i gwarantowały bezpieczeństwo prowadzonej działalności biznesowej. Dlatego dane wymagają rzetelnego podejścia do ich przetwarzania, przejrzystego sposobu zarządzania nimi i zdefiniowanych odpowiedzialności, określonych standardów i zasad nimi rządzących, bezpieczeństwa i ochrony oraz monitorowania i kontroli – powiedział Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager w SAS Institute.
Potrzeba integracji danych i zarządzania ich jakością

Data Quality – czyli szeroko rozumiana jakość danych to dziś często klucz i gwarant podejmowania właściwych decyzji biznesowych. Organizacje dostrzegają, że ryzyko podjęcia niewłaściwej decyzji może być spowodowane błędnymi lub niekompletnymi danymi. Jeżeli firma będzie wykorzystywać w analizie więcej wartościowych danych, to przełoży się to na jej sprawniejsze funkcjonowanie i lepsze dopasowanie do rynkowych trendów, co automatycznie daje przewagę konkurencyjną.

Innym aspektem w procesie „data management” jest integracja danych. Jest to proces, który pozwala firmom na tworzenie mieszanych kombinacji danych, które będą ostatecznie przydatne do podejmowania decyzji. Przykładowo jeden zestaw danych może zawierać wszystkie nazwy i adresy naszych klientów, tymczasem drugim zestawem może być lista aktywności online, wraz z ich nazwiskami. Kiedy połączymy te dwa zbiory razem i wyciągniemy odpowiednie wnioski uzyskamy odpowiedzi na tak istotne pytania jak: "Kim są moi najlepsi klienci?", "Jaka jest następna najlepsza oferta?". Pozwoli to stworzyć najlepszą jakość obsługi i zrozumienia potrzeb odbiorców.

Od danych do decyzji

Żyjemy w ciekawych czasach gwałtownie postępującej automatyzacji i cyfryzacji, nowych zasad konkurowania na rynku oraz rosnącej grupy klientów bardzo świadomych swoich wyborów i oczekujących natychmiastowej obsługi oraz informacji dostosowanych do ich potrzeb i preferencji. Aby sprostać oczekiwaniom współczesnych klientów i rozwijać innowacyjną ofertę, firma musi działać sprawnie i efektywnie korzystać z wiedzy ukrytej w danych. Kluczem do sukcesu w osiągnięciu tego celu jest wykorzystanie zaawansowanej analityki i technologii do zarządzania danymi.
Skuteczność i sprawność procesów podejmowania decyzji ma kluczowy wpływ na to, czy organizacja odniesie sukces, czy porażkę. Wykorzystanie zaawansowanej analityki w celu uzyskania jak najlepszych rekomendacji w procesach biznesowych stało się nowym i bardzo skutecznym narzędziem konkurowania. Wychodząc od danych przetwarzanych przez organizację oraz danych dostępnych z zewnętrznych źródeł, firma może w oparciu o analitykę zbudować unikalną przewagę rynkową - powiedział Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager w SAS Institute.
Źródło: SAS Institute

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
BPSCEuropejski 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.



Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Przeczytaj Również

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