Big Data poddane analizom – możliwości dla każdej branży
Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 03 lipiec 2013
Big Data poddane analizom – możliwości dla każdej branży
Jak ogólnie wiadomo Big Data nie tylko po prostu istnieje, ale również stwarza ogromny potencjał zmian – nawet dla stabilnych i dobrze rozwiniętych branż. Jak prognozuje Cisco, do roku 2015 w obiegu będzie ponad 15 miliardów połączonych ze sobą urządzeń. Zanim w mediach i branży technologicznej wytworzył się szum wokół zbiorów Big Data, rozwijały się one dynamicznie i jednocześnie niezauważalnie.
Skąd to wiemy? Ponieważ wszystkie branże i sektory gospodarki oczekują dostępu do analizy otaczających ich zjawisk w czasie rzeczywistym. Tak jak obsługa klienta ewoluowała i stała się dostępna całą dobę, siedem dni w tygodniu, tak oczekuje się, że analiza danych, pozwalająca nam dostrzegać możliwości i wykrywać nietypowe zdarzenia, będzie odbywała się w czasie rzeczywistym.
Przykładowo, czy w handlu detalicznym nie spodziewamy się, że Allegro, Amazon i inni sprzedawcy internetowi, zarekomendują nam kolejne produkty bazując na naszych nawykach zakupowych? Co ciekawe, Amazon twierdzi, że 30% transakcji zakupowych wygenerowanych jest jako rezultat rekomendacji produktów: „użytkownicy, którzy kupili tą książkę, kupili również…”
Maksimum korzyści
Branże i sektory, mające łatwy dostęp do danych klientów indywidualnych lub korporacyjnych, które mogą być porównywane, powinny korzystać z tych możliwości. W obecnych czasach porównywanie kosztów i elastyczne oraz efektywne działanie jest bardzo istotne, a wszystkie firmy powinny poszukiwać możliwości dalszego rozwoju działalności i czerpania zysków. Wiele z nich robi to już dzisiaj.
Wspomniany wcześniej sektor detaliczny dobrze sobie radzi z analizą wzorów zachowań klienta, dzięki czemu jest w stanie niemal w czasie rzeczywistym zaoferować mu specjalne zniżki. Najlepszym przykładem służą nam tu brytyjskie sklepy EAT i ogromny Sainsbury’s. Używając business intelligence, aby połączyć ze sobą dane dotyczące kupowanych produktów, pogody, odwiedzin w sklepie czy zatrudnienia, firma EAT ma możliwość dokonywania zakupów zgodnie z sezonowością i planowania zatrudnienia zgodnie z popytem. Sainsbury’s z kolei wykorzystuje Big Data do ustalenia cen, niemal w czasie rzeczywistym, a także w celu zarządzania zapasami, poprzez obdarowywanie lojalnych klientów zindywidualizowanymi kuponami.
Polacy nie gęsi…
W polskich warunkach analogicznym przykładem może być Vistula Group. Dział analiz na bieżąco przetwarza w różnych ujęciach uzyskane informacje. Ważna jest nie tylko tzw. geografia sprzedaży czyli regiony, miasta i kategorie sklepów, lecz także statystyki sprzedaży, marż, rabatów oraz, co niemniej ważne, perspektywa pracowników, którzy są najbliżej klientów. Informacje o zainteresowaniu akcjami promocyjnymi czy programami rabatowymi przyczyniły się do podjęcia przez zarząd odpowiednich decyzji strategicznych, co bezpośrednio przełożyło się na wyniki finansowe spółki. Branża modowa nie znosi nudy, a kolekcje muszą być przygotowane z dużym wyprzedzeniem, zgodnie z oczekiwaniami rynku. Dzięki rozwiązaniom BI analiza sprzedażowa dostarcza informacji, jakie wzory czy kolory cieszą się największym zainteresowaniem, a nawet do jakich typów sylwetek dociera aktualna oferta salonów. Te dane pozwalają przewidywać co będzie królowało na ulicach, nie tylko na podstawie wizji projektanta, lecz również dzięki konkretnym danym liczbowym, przekładającym się na potencjalne zyski. Jest to pomocne zwłaszcza w momencie wprowadzania promocji oraz zniżek dla klientów.
Morze możliwości
Możemy dostrzec podobieństwa pomiędzy handlem detalicznym, telekomunikacją i branżą technologii mobilnych. Jednym z nich jest dostęp do danych użytkowników i konsumentów. Dzięki (zazwyczaj) trwałej relacji z klientem, billingi mogą dostarczyć sporo informacji o nim i jego przyzwyczajeniach. Te informacje są tak wartościowe, że europejski gigant telefonii komórkowej – Telefonica, w ubiegłym roku stworzył globalną jednostkę biznesową, zajmującą się Big Data. Jej celem było sprzedawanie pozyskiwanych w ten sposób informacji o klientach. Korzyści płynące z tej oferty okazały się zgodne z zainteresowaniami między innymi samorządów lokalnych, które chcą zmierzyć ile osób odwiedza główną ulicę w mieście po wprowadzeniu 3 inicjatyw: zniesieniu opłat za parkowanie, wydaniu pozwoleń na utworzenie targowiska i otwarcie sklepów w godzinach nocnych
Z jednej więc strony mamy duże możliwości analizy dostepnych danych o klientach, z drugiej są jednak obawy konsumentów o ich prywatność, a wiele firm przyznaje się do tego, że odsprzedaje analizowane dane. Bardzo często firmy, nie chcą ryzykować swoich dobrych relacji z klientami w zamian za lepszą wiedzę i partnerstwo z innymi podmiotami, które mogłyby poprawić ich usługi lub jakość obsługi klienta.
Big Data jest dla ludzi
Handel detaliczny i telekomunikacja nie są jedynymi branżami, w których możemy korzystać z potencjału Big Data. Ogromne możliwości istnieją również w bankowości i finansach. Asymetria informacji doprowadziła w latach dziewięćdziesiątych do wejścia na rynek usług finansowych wielu detalistów i firm użyteczności publicznej. Swoją decyzję argumentowali faktem, że posiadali więcej informacji o klientach banków, niż banki same wiedziały o swoich klientach. Obecnie zarówno Vodafone jak i Apple rozważają lub rozważali wejście na rynek usług bankowych, lecz jeszcze to nie nastąpiło.
Powy
ższe przykłady dowodzą, że sektor prywatny intensywnie wykorzystuje analizę zachowań użytkowników, aby lepiej dostosować i spersonalizować usługi, ale administracja i sektor publiczny również nie pozwalają na przejście im koło nosa szansy związanej z Big Data. Policja używa skomputeryzowanego mapowania i analizy różnych danych takich jak aresztowania w przeszłości, dni wypłat, wydarzenia sportowe, opady deszczu i święta. Dane te pozwalają im przewidzieć „potencjalnie najaktywniejsze” miejsca pod względem przestępczości i wysłanie w nie większej liczby patroli, właśnie dzięki analizie Big Data. Od Sztokholmu, przez Wielką Brytanię i Izrael po Stany Zjednoczone, jednostki policyjne odnoszą już spore sukcesy operacyjne dzięki zarządzaniu danymi.
Sprowadza nas to do postawienia pytania, czym jest Big Data i gdzie znajduje się odpowiedzialność za jego wykorzystanie? Jedną z rzeczy, które odradzają firmy zajmujące się Big Data, jest traktowanie tych zbiorów jako problemu działu IT. Podczas gdy dział IT i tzw. eksperci zarządzający danymi, odgrywają ważną rolę w zapewnieniu dostępu do danych i wizualizowaniu ich analiz, to do użytkowników biznesowych należy odkrywanie nietypowych wydarzeń i szans, które z nich płyną. Im częściej możemy się odwoływać do Big Data jako dostępnych informacji, w tym lepszej sytuacji będziemy w wykorzystaniu szans, które za sobą niosą.
Marcin Mazur, Dyrektor Regionalny na obszar Europy Wschodniej, Grecji i Izraela w QlikTech, producenta QlikView.
Przykładowo, czy w handlu detalicznym nie spodziewamy się, że Allegro, Amazon i inni sprzedawcy internetowi, zarekomendują nam kolejne produkty bazując na naszych nawykach zakupowych? Co ciekawe, Amazon twierdzi, że 30% transakcji zakupowych wygenerowanych jest jako rezultat rekomendacji produktów: „użytkownicy, którzy kupili tą książkę, kupili również…”
Maksimum korzyści
Branże i sektory, mające łatwy dostęp do danych klientów indywidualnych lub korporacyjnych, które mogą być porównywane, powinny korzystać z tych możliwości. W obecnych czasach porównywanie kosztów i elastyczne oraz efektywne działanie jest bardzo istotne, a wszystkie firmy powinny poszukiwać możliwości dalszego rozwoju działalności i czerpania zysków. Wiele z nich robi to już dzisiaj.
Wspomniany wcześniej sektor detaliczny dobrze sobie radzi z analizą wzorów zachowań klienta, dzięki czemu jest w stanie niemal w czasie rzeczywistym zaoferować mu specjalne zniżki. Najlepszym przykładem służą nam tu brytyjskie sklepy EAT i ogromny Sainsbury’s. Używając business intelligence, aby połączyć ze sobą dane dotyczące kupowanych produktów, pogody, odwiedzin w sklepie czy zatrudnienia, firma EAT ma możliwość dokonywania zakupów zgodnie z sezonowością i planowania zatrudnienia zgodnie z popytem. Sainsbury’s z kolei wykorzystuje Big Data do ustalenia cen, niemal w czasie rzeczywistym, a także w celu zarządzania zapasami, poprzez obdarowywanie lojalnych klientów zindywidualizowanymi kuponami.
Polacy nie gęsi…
W polskich warunkach analogicznym przykładem może być Vistula Group. Dział analiz na bieżąco przetwarza w różnych ujęciach uzyskane informacje. Ważna jest nie tylko tzw. geografia sprzedaży czyli regiony, miasta i kategorie sklepów, lecz także statystyki sprzedaży, marż, rabatów oraz, co niemniej ważne, perspektywa pracowników, którzy są najbliżej klientów. Informacje o zainteresowaniu akcjami promocyjnymi czy programami rabatowymi przyczyniły się do podjęcia przez zarząd odpowiednich decyzji strategicznych, co bezpośrednio przełożyło się na wyniki finansowe spółki. Branża modowa nie znosi nudy, a kolekcje muszą być przygotowane z dużym wyprzedzeniem, zgodnie z oczekiwaniami rynku. Dzięki rozwiązaniom BI analiza sprzedażowa dostarcza informacji, jakie wzory czy kolory cieszą się największym zainteresowaniem, a nawet do jakich typów sylwetek dociera aktualna oferta salonów. Te dane pozwalają przewidywać co będzie królowało na ulicach, nie tylko na podstawie wizji projektanta, lecz również dzięki konkretnym danym liczbowym, przekładającym się na potencjalne zyski. Jest to pomocne zwłaszcza w momencie wprowadzania promocji oraz zniżek dla klientów.
Morze możliwości
Możemy dostrzec podobieństwa pomiędzy handlem detalicznym, telekomunikacją i branżą technologii mobilnych. Jednym z nich jest dostęp do danych użytkowników i konsumentów. Dzięki (zazwyczaj) trwałej relacji z klientem, billingi mogą dostarczyć sporo informacji o nim i jego przyzwyczajeniach. Te informacje są tak wartościowe, że europejski gigant telefonii komórkowej – Telefonica, w ubiegłym roku stworzył globalną jednostkę biznesową, zajmującą się Big Data. Jej celem było sprzedawanie pozyskiwanych w ten sposób informacji o klientach. Korzyści płynące z tej oferty okazały się zgodne z zainteresowaniami między innymi samorządów lokalnych, które chcą zmierzyć ile osób odwiedza główną ulicę w mieście po wprowadzeniu 3 inicjatyw: zniesieniu opłat za parkowanie, wydaniu pozwoleń na utworzenie targowiska i otwarcie sklepów w godzinach nocnych
Z jednej więc strony mamy duże możliwości analizy dostepnych danych o klientach, z drugiej są jednak obawy konsumentów o ich prywatność, a wiele firm przyznaje się do tego, że odsprzedaje analizowane dane. Bardzo często firmy, nie chcą ryzykować swoich dobrych relacji z klientami w zamian za lepszą wiedzę i partnerstwo z innymi podmiotami, które mogłyby poprawić ich usługi lub jakość obsługi klienta.
Big Data jest dla ludzi
Handel detaliczny i telekomunikacja nie są jedynymi branżami, w których możemy korzystać z potencjału Big Data. Ogromne możliwości istnieją również w bankowości i finansach. Asymetria informacji doprowadziła w latach dziewięćdziesiątych do wejścia na rynek usług finansowych wielu detalistów i firm użyteczności publicznej. Swoją decyzję argumentowali faktem, że posiadali więcej informacji o klientach banków, niż banki same wiedziały o swoich klientach. Obecnie zarówno Vodafone jak i Apple rozważają lub rozważali wejście na rynek usług bankowych, lecz jeszcze to nie nastąpiło.
Powy
ższe przykłady dowodzą, że sektor prywatny intensywnie wykorzystuje analizę zachowań użytkowników, aby lepiej dostosować i spersonalizować usługi, ale administracja i sektor publiczny również nie pozwalają na przejście im koło nosa szansy związanej z Big Data. Policja używa skomputeryzowanego mapowania i analizy różnych danych takich jak aresztowania w przeszłości, dni wypłat, wydarzenia sportowe, opady deszczu i święta. Dane te pozwalają im przewidzieć „potencjalnie najaktywniejsze” miejsca pod względem przestępczości i wysłanie w nie większej liczby patroli, właśnie dzięki analizie Big Data. Od Sztokholmu, przez Wielką Brytanię i Izrael po Stany Zjednoczone, jednostki policyjne odnoszą już spore sukcesy operacyjne dzięki zarządzaniu danymi. Sprowadza nas to do postawienia pytania, czym jest Big Data i gdzie znajduje się odpowiedzialność za jego wykorzystanie? Jedną z rzeczy, które odradzają firmy zajmujące się Big Data, jest traktowanie tych zbiorów jako problemu działu IT. Podczas gdy dział IT i tzw. eksperci zarządzający danymi, odgrywają ważną rolę w zapewnieniu dostępu do danych i wizualizowaniu ich analiz, to do użytkowników biznesowych należy odkrywanie nietypowych wydarzeń i szans, które z nich płyną. Im częściej możemy się odwoływać do Big Data jako dostępnych informacji, w tym lepszej sytuacji będziemy w wykorzystaniu szans, które za sobą niosą.
Marcin Mazur, Dyrektor Regionalny na obszar Europy Wschodniej, Grecji i Izraela w QlikTech, producenta QlikView.
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
