Analiza danych biznesowych oparta na technologii in-memory
computing uderza w kiepskie filmy i słabe przedsiębiorstwa
Jedni lubią kiepskie filmy — inni ich nie znoszą. Zależnie od wieku widza mogą to być: „Myra Breckinridge” w latach siedemdziesiątych, „Najdroższa mamusia” w osiemdziesiątych, „Batman i Robin” w dziewięćdziesiątych lub „Gigli” w pierwszej dekadzie XXI wieku (chociaż trzeba przyznać, że potem Ben Affleck miał świetną rolę w „Operacji Argo”). Niektórzy czule wspominają te filmy, ale Wikipedia (i prawdopodobnie większość ludzkości) zalicza je do najgorszych filmów w historii kina.
Już wkrótce mniej kiepskich filmów będzie miało szansę odnosić sukcesy nawet po najbardziej hucznym premierowym weekendzie — wynikającym z początkowej ciekawości widzów rozbudzanej przez atrakcyjną, krzykliwą reklamę i zwiastuny. Poniosą klęskę już w następny weekend. Negatywne opinie będą się bowiem rozprzestrzeniały w poszczególnych krajach i na całym świecie w czasie krótszym niż tydzień. Dzięki temu mniej widzów będzie oglądać te filmowe klapy, tracąc pieniądze na coraz droższe bilety.
Ale co pustki przed kasami mają wspólnego z analizą danych biznesowych (business intelligence — BI) i technologią in-memory computing? Wielu z nas wie z własnego doświadczenia, że opinie kinomanów i innych konsumentów szybko się rozprzestrzeniają kanałami mediów społecznościowych, takimi jak Twitter i Facebook. Technologia in-memory computing wpływa na zarządzanie analizą danych biznesowych m.in. przez usprawnienie tego procesu zbierania informacji zwrotnych.
Gdzie analiza danych biznesowych i in-memory computing odgrywają ważną rolę?
Analiza danych biznesowych to znacznie więcej niż tylko wymyślne konsole. Obejmuje ona analizy dla potrzeb planowania finansowego i konsolidacji finansowej oraz zarządzania strategią, opłacalnością i kosztami, a także analizę predykcyjną. Bill McDermott, jeden z dyrektorów generalnych SAP, powiedział, że udoskonalenia w dziedzinie analizy danych biznesowych doprowadzą m.in. do wyeliminowania „pośredników w analizie danych biznesowych”, którzy przekazują dane takie jak kluczowe wskaźniki wydajności (KPI).
Można się nie przejmować kiepskimi filmami i ich losem. Jednak dla firm ważna jest opłacalność ich operacji biznesowych, produktów i usług. Na przykład w produkcji technologia in-memory computing łączy warsztat z salą spotkań zarządu — pracownicy warsztatu mają natychmiastowy dostęp do tych samych danych co członkowie zarządu. W segmencie produktów powszechnego użytku kierownicy ds. produktów kontrolują stan zapasów i dane z punktów sprzedaży, ale wkrótce będą także powiadamiani o krytycznych opiniach na temat tych produktów publikowanych na Twitterze lub Facebooku. Jeśli zakład energetyczny będzie mógł analizować trendy w zużyciu energii na podstawie odczytów liczników w czasie rzeczywistym, będzie też mógł oferować odbiorcom — także w czasie rzeczywistym — obniżone ceny w określonym tygodniu lub miesiącu, jeżeli zmniejszą oni zużycie w tym dniu.
Technologia in-memory computing, która łączy w sobie innowacje w dziedzinie sprzętu i oprogramowania, wykorzystuje analizę danych biznesowych do zwiększenia wydajności i obniżenia kosztów. Oto kilka przykładów pokazujących, jak in-memory computing może wykorzystywać analizę danych biznesowych w różnych operacjach biznesowych:
Ale co pustki przed kasami mają wspólnego z analizą danych biznesowych (business intelligence — BI) i technologią in-memory computing? Wielu z nas wie z własnego doświadczenia, że opinie kinomanów i innych konsumentów szybko się rozprzestrzeniają kanałami mediów społecznościowych, takimi jak Twitter i Facebook. Technologia in-memory computing wpływa na zarządzanie analizą danych biznesowych m.in. przez usprawnienie tego procesu zbierania informacji zwrotnych.
Gdzie analiza danych biznesowych i in-memory computing odgrywają ważną rolę?
Analiza danych biznesowych to znacznie więcej niż tylko wymyślne konsole. Obejmuje ona analizy dla potrzeb planowania finansowego i konsolidacji finansowej oraz zarządzania strategią, opłacalnością i kosztami, a także analizę predykcyjną. Bill McDermott, jeden z dyrektorów generalnych SAP, powiedział, że udoskonalenia w dziedzinie analizy danych biznesowych doprowadzą m.in. do wyeliminowania „pośredników w analizie danych biznesowych”, którzy przekazują dane takie jak kluczowe wskaźniki wydajności (KPI).
Można się nie przejmować kiepskimi filmami i ich losem. Jednak dla firm ważna jest opłacalność ich operacji biznesowych, produktów i usług. Na przykład w produkcji technologia in-memory computing łączy warsztat z salą spotkań zarządu — pracownicy warsztatu mają natychmiastowy dostęp do tych samych danych co członkowie zarządu. W segmencie produktów powszechnego użytku kierownicy ds. produktów kontrolują stan zapasów i dane z punktów sprzedaży, ale wkrótce będą także powiadamiani o krytycznych opiniach na temat tych produktów publikowanych na Twitterze lub Facebooku. Jeśli zakład energetyczny będzie mógł analizować trendy w zużyciu energii na podstawie odczytów liczników w czasie rzeczywistym, będzie też mógł oferować odbiorcom — także w czasie rzeczywistym — obniżone ceny w określonym tygodniu lub miesiącu, jeżeli zmniejszą oni zużycie w tym dniu.
Technologia in-memory computing, która łączy w sobie innowacje w dziedzinie sprzętu i oprogramowania, wykorzystuje analizę danych biznesowych do zwiększenia wydajności i obniżenia kosztów. Oto kilka przykładów pokazujących, jak in-memory computing może wykorzystywać analizę danych biznesowych w różnych operacjach biznesowych:
- łączenie analiz, operacji i procesów zarządzania wydajnością w jednym środowisku oprogramowania;
- łatwiejsze podejmowanie trafnych decyzji biznesowych dzięki lepszej widoczności dużej ilości informacji biznesowych — wielkich zbiorów danych, które coraz częściej będą pochodzić także z małych i średnich firm, w miarę jak z upływem lat będzie poprawiać się wykorzystywanie danych i tworzyć się historia;
- szybsze i elastyczniejsze reagowanie na działania biznesowe dzięki analizie i raportowaniu w czasie rzeczywistym;
- ułatwienie wdrażania innowacyjnych aplikacji biznesowych, w tym mobilnych,
- usprawnienie procesów i operacji informatycznych i biznesowych. Korzyści związane z informatyką obejmują zmniejszenie ilości sprzętu, wzrost wydajności i prężności biznesowej, szybsze wdrażanie i większe możliwości rozwoju przyrostowego.
Rewolucja z gorącymi i zimnymi danymi oraz konsolą do analizy danych biznesowych
Mimo inwazji wielkich zbiorów danych większość danych w hurtowniach danych jest wykorzystywana w niewielkim stopniu. Utrzymywanie woluminów danych stanowi znaczny, stały koszt, który należy zminimalizować. W tym celu dane rzadko używane, np. dane służące do analizy wieloletnich trendów, powinny być przechowywane w „zimnych” urządzeniach i bazach danych. W przestrzeniach „gorących”, o łatwiejszym dostępie, powinny być umieszczone tylko dane często wykorzystywane, np. dane służące do analiz krótkoterminowych. W miarę jak rozrastają się kategorie analizy danych biznesowych, uzgodnienie jednej definicji analizy danych biznesowych dla całej branży informatycznej staje się prawie niemożliwe, zwłaszcza w obliczu wpływu technologii in-memory computing.
To nie jest kiepski film — rewolucja in-memory computing już się rozpoczęła i można na niej skorzystać.
Źródło: www.scn.sap.com
Autor: Ruth Lerario
Autor: Ruth Lerario
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.
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".
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
