Diabeł tkwi w szczegółach
Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 14 kwiecień 2015
Wiele organizacji zaczyna zdawać sobie sprawę z faktu, iż aby dotrzymać kroku konkurencji, a nawet wyprzedzić ją w dynamicznie zmieniających się warunkach, należy położyć strategiczny wręcz nacisk na analizę danych. Na przestrzeni ostatnich kilku lat obserwowaliśmy nieustający wzrost ilości informacji i znaczącą zmianę w złożoności zestawów danych. Ma to ogromne przełożenie dla biznesu. Dane pochodzące z portali społecznościowych, urządzeń mobilnych oraz dostępne w chmurze, umożliwiają organizacjom pozyskiwanie wartościowych informacji o klientach, przewidywanie trendów i szybsze wprowadzanie produktów na rynek. Jednakże ten zalew danych umożliwia niespotykany dotąd margines błędu.
Organizacje często ślepo wierzą w adekwatność posiadanych danych, bezgranicznie ufając liczbom i polegając na nich przy podejmowaniu decyzji zarówno strategicznych jak i operacyjnych. A co dzieje się gdy dane są niewłaściwe? Nietrafne lub „złe dane” pojawiają się gdy informacje są duplikowane, przestarzałe, nieprecyzyjne lub niekompletne. W rezultacie, większość organizacji będzie posiadała część właśnie takich informacji w swoich zasobach, choćby z uwagi na tzw. błąd ludzki. Często informacje są błędnie dodawane do systemu, np. ktoś z działu HR, wprowadzając informacje zamiast wpisać 38, wpisze 3, co zniekształca ostateczny obraz. Ostatnie badania pokazują, że tylko 38% organizacji korzysta z oprogramowania do sprawdzania poprawności wprowadzanych danych, a aż 23% firm polega z zupełności na odręcznych procesach w tym zakresie.
Niewłaściwe dane mogą jednak mieć bardzo poważne konsekwencje. Średnio, firmy tracą 12% zysków właśnie z tego powodu. Problem nie tkwi jednak tylko w niewłaściwych danych, a w braku świadomości. Do momentu, gdy zostaną one zauważone, cała machina związana z podejmowaniem decyzji, ich następstwami, a co za tym idzie inwestycjami, działa już na tyle prężnie, że trudno ją zatrzymać. Takie sytuacje zdarzają się we wszystkich branżach i mogą nieść naprawdę daleko idące skutki. Wyobraźmy sobie choćby przedsiębiorstwo błędnie szacujące swoje prognozy zysku czy organizacje zdrowotne niewłaściwe oceniające zapotrzebowanie swojego personelu.
Problem w tym, że takie błędy niezwykle ciężko wychwycić. Próby sprawdzania tysięcy wierszy i kolumn, w celu znalezienia pomyłek jest zarówno czasochłonne jak i bezproduktywne. Błędy z łatwością mogą wkraść się zwłaszcza do firm produkujących setki tysięcy informacji. W odkrywaniu rozbieżności i znajdywaniu ich może pomóc wizualizowanie złożonych danych.
Wizualizacja jest często postrzegana jako sposób upiększenia kolorem lub formą, zwykłej tabeli czy liczb. W rzeczywistości jest to znacznie więcej. Prezentacja danych ilościowych ma znaczenie dużo szersze niż tylko względy estetyczne – wiele cech danych ilościowych może zostać zrozumianych i właściwie odebranych, gdy wartości są przedstawione w sposób graficzny. Wizualizacja umożliwia spojrzenie z innej perspektywy na dane, uchwycenie całościowego obrazu i zidentyfikowanie pewnych wzorców oraz różnic. To wszystko oznacza, że użytkownik może wskazać nieścisłości i zależności między złożonymi danymi, a w konsekwencji biznes może lepiej zrozumieć jakość posiadanych danych, w sposób wcześniej niemożliwy.
Stare powiedzenie mówi „nie uwierzę, dopóki nie zobaczę”. W przypadku złych danych „zobaczenie” oznacza raczej uświadomienie sobie, że nieścisłości w danych pojmowanych jako właściwe, zaciemniają obraz, ale też mobilizują do ponownego przyjrzenia się im, dla lepszego zrozumienia prowadzonego biznesu. Bowiem w przypadku wizualizacji danych, zwłaszcza tych błędnych -– diabeł faktycznie tkwi w szczegółach.
Autor: Patrik Lundblad, Visualization Advocate, Qlik
Niewłaściwe dane mogą jednak mieć bardzo poważne konsekwencje. Średnio, firmy tracą 12% zysków właśnie z tego powodu. Problem nie tkwi jednak tylko w niewłaściwych danych, a w braku świadomości. Do momentu, gdy zostaną one zauważone, cała machina związana z podejmowaniem decyzji, ich następstwami, a co za tym idzie inwestycjami, działa już na tyle prężnie, że trudno ją zatrzymać. Takie sytuacje zdarzają się we wszystkich branżach i mogą nieść naprawdę daleko idące skutki. Wyobraźmy sobie choćby przedsiębiorstwo błędnie szacujące swoje prognozy zysku czy organizacje zdrowotne niewłaściwe oceniające zapotrzebowanie swojego personelu.
Problem w tym, że takie błędy niezwykle ciężko wychwycić. Próby sprawdzania tysięcy wierszy i kolumn, w celu znalezienia pomyłek jest zarówno czasochłonne jak i bezproduktywne. Błędy z łatwością mogą wkraść się zwłaszcza do firm produkujących setki tysięcy informacji. W odkrywaniu rozbieżności i znajdywaniu ich może pomóc wizualizowanie złożonych danych.
Wizualizacja jest często postrzegana jako sposób upiększenia kolorem lub formą, zwykłej tabeli czy liczb. W rzeczywistości jest to znacznie więcej. Prezentacja danych ilościowych ma znaczenie dużo szersze niż tylko względy estetyczne – wiele cech danych ilościowych może zostać zrozumianych i właściwie odebranych, gdy wartości są przedstawione w sposób graficzny. Wizualizacja umożliwia spojrzenie z innej perspektywy na dane, uchwycenie całościowego obrazu i zidentyfikowanie pewnych wzorców oraz różnic. To wszystko oznacza, że użytkownik może wskazać nieścisłości i zależności między złożonymi danymi, a w konsekwencji biznes może lepiej zrozumieć jakość posiadanych danych, w sposób wcześniej niemożliwy.
Stare powiedzenie mówi „nie uwierzę, dopóki nie zobaczę”. W przypadku złych danych „zobaczenie” oznacza raczej uświadomienie sobie, że nieścisłości w danych pojmowanych jako właściwe, zaciemniają obraz, ale też mobilizują do ponownego przyjrzenia się im, dla lepszego zrozumienia prowadzonego biznesu. Bowiem w przypadku wizualizacji danych, zwłaszcza tych błędnych -– diabeł faktycznie tkwi w szczegółach.
Autor: Patrik Lundblad, Visualization Advocate, Qlik
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
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.
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".
Oferty Pracy
-
Młodszy konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant Microsoft Dynamics 365
-
Konsultant Wdrożeniowy Symfonia – księgowość
-
Microsoft Fabric Engineer (MFE)
-
Data/Business Analyst (PBI/Fabric)
-
CRM consultant
-
Starszy architekt systemów rozproszonych
-
Inżynier Zastosowań AI
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

