Przejdź do głównej treści

Technologia Business Intelligence a realne problemy decyzyjne współczesnego menedżera

Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 15 lipiec 2010

Technologia Business Intelligence a realne problemy decyzyjne współczesnego menedżera

CONSORG - Business Intelligence, OLAP, ControllingZdecydowana przewaga praktycznych problemów decyzyjnych to zagadnienia, dla których istniejące rozwiązania albo nie istnieją albo są nieadekwatne do rozpatrywanej sytuacji. Problemy takie często nazywa się problemami nieustrukturowanym lub słabo ustrukturowanymi (ill structured) w przeciwieństwie do rutynowych, dobrze ustrukturowanych problemów, dla których istnieją znane i sprawdzone rozwiązania.
REKLAMA
ERP-VIEW.PL- STREAMSOFT
Co więcej, zdaniem P. Druckera, guru współczesnej problematyki zarządzania, praktycznie żaden problem, z jakim spotykamy się w życiu, nie występuje w postaci pozwalającej rozwiązać go wprost i bezpośrednio poprzez podjęcie decyzji. Elementy, które na pierwszy rzut oka wydają się istotą problemu, są w najlepszym razie jego symptomami. Należy tu bardzo uważać, bowiem symptomy najbardziej widoczne są często najmniej wartościowe, a nawet mylące.

Rozwiązanie tego typu problemów wymaga od decydenta w mniejszym lub większym stopniu kreatywności – stworzenia nowych relacji pomiędzy istniejącymi fragmentami informacji pochodzącymi z różnych, często bardzo odległych obszarów wiedzy (źródeł). Kreatywność z kolei jest pierwszym zasadniczym krokiem w procesie innowacyjnym, bowiem bez kreatywności nie ma innowacji. Wsparcie procesów twórczego rozwiązywania problemów (kreatywności) staje się więc kolejnym wyzwaniem dla zastosowań technologii IT oraz potencjalnym źródłem przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw. W kontekście tak sformułowanych oczekiwań współczesnego decydenta naturalnym wydaję się więc postawienie pytania o miejsce i znaczenie technologii BI w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów decyzyjnych.

Tendencje w rozwoju koncepcji Business Intelligence

Ogólnie wiadomo, że szczególnie systemy informacyjne naczelnego kierownictwa (EIS) oraz systemy wspomagania decyzji (DSS) oparte o technologie hurtowni danych czy szerzej, platformę technologiczną BI, powinny być budowane w pierwszej kolejności wokół specyficznych potrzeb, oczekiwań i umiejętności użytkowników oraz strategii i kultury organizacji. Jednakże rozwój systemów wspomagania decyzji jest ściśle związany z rozwojem technologii przetwarzania dużych ilości danych. Hurtownie danych, wielowymiarowe bazy danych OLAP oraz narzędzia raportowania stały się podstawowymi komponentami aplikacji opisywanych jako Business Intelligence. Przykładowo wg jednego z „guru” systemów wspomagania decyzji P. Gray’a, zarówno Business Intelligence (BI) jak i Competitive Intelligence (CI) są kolejnymi etapami na drodze rozszerzania funkcjonalności i dostępności systemów informatycznych wspomagających procesy podejmowania decyzji.

Coraz szersze zastosowania rozbudowanych aplikacji Business Intelligence niosą ze sobą inne spojrzenie na problemy decyzyjne, poszukiwanie nowych dróg rozwiązywania problemów a co za tym idzie pojawienie się zapotrzebowania na nowe narzędzia i nowe technologie. Obecnie wśród narzędzi analitycznych wykorzystywanych w aplikacjach Business Intelligence rysuje się podział na dwie podstawowe grupy: (1) komponenty analizy retrospektywnej – OLAP, języki zapytań, raportowanie, oraz (2) komponenty związane z prognozowaniem, odkrywaniem wiedzy – Data Mining. Kolejny krok w rozwoju koncepcji BI to doskonalenie narzędzie prognostycznych i rozwój środowiska narzędziowego w kierunku wykorzystania procedur optymalizacyjnych. Jednakże należy pamiętać, iż technologia BI staje się tu jedynie wygodnym narzędziem tworzenia specjalizowanych aplikacji biznesowych a nie celem samym w sobie. Systemy wspomagania decyzji, by spełniały pokładane w nich oczekiwania, w zasadzie od podstaw muszą być projektowane jako rozwiązania dedykowane.

Wsparcie kreatywności w twórczym rozwiązywaniu problemów decyzyjnych


Generalnie rzecz ujmując, projektowanie komputerowych systemów wspomagania decyzji, dla rozwiązywania realnych problemów decyzyjnych napotyka na istotny dylemat metodologiczny: zbyt duża bowiem strukturalizacja problemu może hamować procesy kreatywności, podczas gdy z kolei zbyt mała, powoduje małą użyteczność systemu. Mamy tutaj swoisty paradoks polegający na tym iż, systemy wspomagania decyzji stają w pewnym stopniu w opozycji w stosunku do tego co powinny w sposób kreatywny wspierać. Zdecydowana większość komercyjnych narzędzi do budowy systemów wspomagania decyzji oferuje bowiem strukturalne podejście do rozwiązywania problemów z natury nieustrukturowanych.

Tak więc efektywny system wspomagania decyzji, tzn. system wspierający rozwiązywanie realnych problemów decyzyjnych, potrzebuje równowagi pomiędzy zapewnieniem decydentowi autonomii w działaniu a poziomem strukturalizacji, niezbędnym do rozwiązania problemu. Taki „złoty środek” możliwy jest, jak się wydaje, nie przez koncentrację na jednym, konkretnym narzędziu lecz raczej na podejściu, w którym taki kreatywny system wspomagania decyzji staje się bardziej generatorem narzędzi (środowiskiem) niż konkretnym produktem rozwiązującym określone problemy decyzyjne.

Z teoretycznego punktu widzenia można więc wyróżnić dwa podejścia do budowy takich systemów: pierwsze, szeroko publikowane w literaturze przedmiotu oparte na generatorach systemów wspomagania decyzji lub systemach dedykowanych (pakietach) z adaptowalnymi komponentami lub podsystemami, drugie natomiast oparte na wykorzystaniu wielu, niezależnych systemów w procesie podejmowania decyzji. W drugim podejściu zakładana jest krytyczna rola użytkownika w stosunku do informacji pochodzących z wykorzystywanych systemów. Technologia BI, z definicji dostarczająca pakietu narzędzi, dobrze wykorzystana może stanowić jeden z kluczowych komponentów w budowie kreatywnych systemów wspomagania decyzji. Jednakże, istnieje tu poważne niebezpieczeństwo popełnienia typowego błędu widocznego w tradycyjnym podejściu do rozwiązywania tego typu problemów, gdzie ostatecznie system wspomagania decyzji działa na zasadzie „oto wszystko co mam, znajdź sobie proszę wszystko to co Ci potrzeba”.

Tak więc mimo że współczesna technologia oferuje nowoczesne i bardzo wydajne narzędzia wspierające podejmowanie decyzji, zastosowane podejście oraz strategia rozwiązywania problemów przez decydenta jest priorytetowa w twórczym rozwiązywaniu problemów. To właśnie ona - określona strategia - w procesie twórczego rozwiązywania problemów tworzy rozwiązanie, a nie użyte narzędzia. Stan naszej wiedzy o technikach komputerowych sugeruje nam, że musimy lepiej poznać i zrozumieć procesy prowadzące do twórczego rozwiązywania problemów […] wtedy dopiero technologia komputerowa może zaoferować każdemu z nas nowoczesne i obiecujące narzędzia oraz technologie, poprzez które niepowtarzalne i bardziej kreatywne rezultaty mogą być osiągane” [G., M., Marakas, 2003].

Źródło: www.consorg.pl
Autor: Dr. Zbigniew Twardowski - Wiceprezes firmy Consorg Sp. z o.o.

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