| REKLAMA |
 |
Jeszcze 10 lat temu skompletowanie ludzkiego genomu kosztowało 100 mln USD. Dziś jest to zaledwie ok. 10 tys. USD. Rozwój technologii i możliwości, jakie one niosą, umożliwia zadawanie coraz bardziej odważnych pytań, analizowania coraz większych zbiorów danych.
Skala wyzwań wymaga nowego podejścia
Aby zobrazować ilość otaczającej nas informacji podamy jeden przykład. W roku 2012 wytworzyliśmy 2 zetabajty (tryliony GB) danych! Do 2020 roku będzie to 35 zetabajtów. Aż 80% tych danych to informacje nieustrukturyzowane. Nie da się więc zanalizować ich tradycyjnymi narzędziami. W dodatku mamy do tego zbyt mało odpowiednich specjalistów, zwłaszcza matematyków.
Skala wyzwań wymaga nowego podejścia Aby zobrazować ilość otaczającej nas informacji podamy jeden przykład. W roku 2012 wytworzyliśmy 2 zetabajty (tryliony GB) danych! Do 2020 roku będzie to 35 zetabajtów. Aż 80% tych danych to informacje nieustrukturyzowane. Nie da się więc zanalizować ich tradycyjnymi narzędziami. W dodatku mamy do tego zbyt mało odpowiednich specjalistów, zwłaszcza matematyków.
Czym jest Big Data?
Big Data często utożsamia się ze źródłami danych pochodzącymi z Internetu, takimi jak serwisy społecznościowe i fora dyskusyjne. Jest to jednak zbyt wąskie postrzeganie tego pojęcia. Z Big Data mamy bowiem do czynienia, gdy wielkość, szybkość i różnorodność danych przekracza konwencjonalne możliwości organizacji w zakresie ich przechowywania i przetwarzania. Definicja ta obejmuje, więc zakresem także dane archiwalne, których nie przechowuje się w hurtowniach danych ze względu na zbyt wysokie koszty. Tymczasem pewne charakterystyki - chociażby zachowań klientów, czy ich zmiany w czasie - najlepiej odzwierciedlone są właśnie w danych historycznych.
Kolejny typ danych zasilających zbiór Big Data, to dane generowane maszynowo. To nieodwracalny trend związany z przenoszeniem operacji biznesowych i kontaktu z klientem w świat internetu, przeglądarek, tabletów i smartfonów, wykorzystaniem kart płatniczych, czy innych, nowoczesnych form płatności (np. telefonów z technologią NFC). Przykładem takich danych są informacje generowane podczas nawigacji użytkownika w bankowych serwisach internetowych; dane geolokalizacyjne powstające, gdy korzystamy z aplikacji mobilnych; czy też dane pochodzące z terminali POS i bankomatów. Do tego dochodzą jeszcze dane niestrukturalne, jak wypowiedzi klienta, gromadzone chociażby w czasie kontaktów z call/contact center.
Technologiczne wsparcie analizy danych
Trzeba pamiętać, że gromadzenie i przetwarzanie Big Data wymaga środowiska, które jest tanie, a jednocześnie pozwala na sprawne przetwarzanie olbrzymich ilości danych strukturalnych i niestrukturalnych. Warunki te spełnia np. projekt open source Hadoop. Szacuje się, że ok. 60% dużych organizacji implementuje Hadoop, bądź eksperymentuje i analizuje jego wykorzystanie. SAS Institute oferuje szeroką gamę mechanizmów integrujących ze środowiskiem Hadoop – począwszy od dedykowanych mechanizmów ładowania danych, poprzez wykorzystanie Hadoop jako rezpozytorium danych analitycznych i raportowych, aż do możliwości wykonywania modeli analitycznych bezpośrednio w tym rozproszonym środowisku. Co istotne użytkownicy pracują ciągle z doskonale im znanymi graficznymi środowiskami SAS.
Rekomendacje analityków rynku
Warto w tym miejscu wspomnieć, że Forrester Research – niezależna firma analityczna - sklasyfikowała SAS jako lidera w raporcie „The Forrester Wave: Big Data Predictive Analytics Solutions, Q1 2013”. Podsumowuje on rynek zaawansowanych narzędzi do analizy predykcyjnej wielkich zbiorów danych - Big Data. Wyniki raportu opierają się na analizie potencjału 10 dostawców w trzech obszarach: aktualna oferta, strategia rozwoju i pozycja rynkowa. SAS uzyskał najwyższe oceny we wszystkich 3 kategoriach. Autorzy raportu uwzględnili w badaniu aż 26 produktów SAS Institute. W przypadku pozostałych dostawców w badaniu uwzględniono od 1 do maksymalnie 12 produktów.
SAS High-Performance Analytics Server to oprogramowanie dla zaawansowanej analityki i Data Mining wykorzystujące przetwarzanie rozproszone i technologię in-memory. Pozwala ono na zdecydowane skrócenie czasu niezbędnego do przygotowania modeli analitycznych i późniejszego ich wykorzystania m.in. w zastosowaniach związanych z oceną ryzyka, wykrywaniem nadużyć oraz różnorodnymi działaniami marketingowymi. Stanowi ono rozszerzenie innych narzędzi SAS, dając analitykom dostęp do potężnej mocy obliczeniowej z poziomu - znanego im środowiska - SAS Enterprise Miner. Pozwala na budowę modeli analitycznych w oparciu o pełne zbiory treningowe, a także skraca czas potrzebny na wykonanie analiz z dni, czy godzin do minut, a nawet sekund.
Z kolei SAS Visual Analytics to wysoce wydajne i łatwe w obsłudze rozwiązanie do szybkiej i kompleksowej analizy zarówno mniejszych, jak i wielkich zbiorów danych – Big Data. W porównaniu z klasycznymi narzędziami Business Intelligence, pozwala ono szerokiej grupie użytkowników na znacząco szybszy dostęp do danych zgromadzonych w firmie. Wizualna eksploracja dowolnie dużych zbiorów danych pozwala na wyjście poza utarte schematy predefiniowanych raportów lub dashboardów i odkrywanie nieznanych do tej pory zależności, nisz biznesowych lub nieprawidłowości. Raporty i wyniki analiz mogą być niezwłocznie, w bezpieczny sposób, udostępniane przez przeglądarkę i na urządzeniach mobilnych. SAS DataFlux Event Stream Processing Engine – umożliwia tworzenie analiz bazujących na danych zbieranych w czasie rzeczywistym. Mogą to być dane o transakcjach klientów, informacje pozyskiwane z mediów społecznościowych, czy dane o zmieniających się warunkach otoczenia gospodarczego. Dzięki temu decyzje także można podejmować w czasie rzeczywistym.
SAS DataFlux Event Stream Processing Engine pozwala bowiem analizować dane zaraz po ich otrzymaniu, a nie dopiero w momencie, gdy znajdą się w systemach przechowujących informacje. Dostęp do analiz w czasie rzeczywistym pozwala m.in. na: wykrywanie nadużyć w przypadku transakcji bankowych i zwiększanie bezpieczeństwa klientów instytucji finansowych; analizę szybko zmieniających się trendów w mediach społecznościowych w celu lepszego zrozumienia potrzeb klientów i ich oceny konkretnych produktów; czy personalizację oferty na serwisach internetowych w oparciu o kryteria wyszukiwania ich użytkowników.
Przykłady zastosowań rozwiązań SAS
BANKOWOŚĆ I FINANSE
Cosmos Bank – tajwański bank wykorzystuje SAS Visual Analytics do analizy informacji o klientach oraz do zarządzania ryzykiem. Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala na zaoferowanie klientom dopasowanej do ich potrzeb oferty, a także na skuteczniejsze utrzymanie dotychczasowych klientów, dzięki zwiększeniu ich lojalności w stosunku do banku. Cigna Indonesia –firma zajmująca się ubezpieczeniami życiowymi i zdrowotnymi wykorzystuje narzędzia SAS Institute do analizy danych klientów pod kątem przygotowywanych kampanii marketingowych, w tym przygotowania listy osób o odpowiednim profilu, dedykowanej dla nich oferty oraz najlepszej formy kontaktu.
ENERGETYKA
Oklahoma Gas & Electric Company – firma ta obsługuje ok. 800 tys. klientów i obecnie może zbierać i analizować dane o swoich klientach praktycznie w czasie rzeczywistym (co 15 minut), a nie - jak kiedyś - raz w miesiącu. Liczba zbieranych danych o każdym kliencie zwiększyła się więc z 12 do 30 tys. rocznie! Do ich analizy Oklahoma Gas & Electric Company wykorzystuje rozwiązanie SAS Visual Analytics. Służy ono do prognozowania zapotrzebowania na energię, optymalizacji oferty, a nawet skuteczniejszego zachęcania odbiorców do bardziej racjonalnego jej zużycia. Dzięki tym działaniom firma chce m.in. uniknąć konieczności budowy nowego bloku energetycznego przed rokiem 2020. Więcej – sas.com/iq-energy
TELEKOMUNIKACJA
Telecom Italia – operator ten wykorzystał narzędzia SAS Visual Analytics do przewidywania obciążenia sieci w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest zapobieganie anomaliom w jakości usług i dostępie klientów Telecom Italia do sieci.
SEKTOR PUBLICZNY
West Midlands Police –oddział brytyjskich sił policyjnych służy 2,6 mln mieszkańcom Birmingham, Coventry i Wolverhampton. Instytucja ta wdrożyła narzędzie SAS DataFlux Event Stream Processing Engine do skuteczniejszego szukania – w swoich 15 bazach danych - informacji o potencjalnych podejrzanych. Rozwiązanie SAS pozwala także na czyszczenie baz danych oraz znajdowanie powiązań i agregowanie zawartych w nich informacji.
Źródło: SAS
Skala wyzwań wymaga nowego podejścia
Aby zobrazować ilość otaczającej nas informacji podamy jeden przykład. W roku 2012 wytworzyliśmy 2 zetabajty (tryliony GB) danych! Do 2020 roku będzie to 35 zetabajtów. Aż 80% tych danych to informacje nieustrukturyzowane. Nie da się więc zanalizować ich tradycyjnymi narzędziami. W dodatku mamy do tego zbyt mało odpowiednich specjalistów, zwłaszcza matematyków.
Skala wyzwań wymaga nowego podejścia Aby zobrazować ilość otaczającej nas informacji podamy jeden przykład. W roku 2012 wytworzyliśmy 2 zetabajty (tryliony GB) danych! Do 2020 roku będzie to 35 zetabajtów. Aż 80% tych danych to informacje nieustrukturyzowane. Nie da się więc zanalizować ich tradycyjnymi narzędziami. W dodatku mamy do tego zbyt mało odpowiednich specjalistów, zwłaszcza matematyków.
Czym jest Big Data?
Big Data często utożsamia się ze źródłami danych pochodzącymi z Internetu, takimi jak serwisy społecznościowe i fora dyskusyjne. Jest to jednak zbyt wąskie postrzeganie tego pojęcia. Z Big Data mamy bowiem do czynienia, gdy wielkość, szybkość i różnorodność danych przekracza konwencjonalne możliwości organizacji w zakresie ich przechowywania i przetwarzania. Definicja ta obejmuje, więc zakresem także dane archiwalne, których nie przechowuje się w hurtowniach danych ze względu na zbyt wysokie koszty. Tymczasem pewne charakterystyki - chociażby zachowań klientów, czy ich zmiany w czasie - najlepiej odzwierciedlone są właśnie w danych historycznych.
Kolejny typ danych zasilających zbiór Big Data, to dane generowane maszynowo. To nieodwracalny trend związany z przenoszeniem operacji biznesowych i kontaktu z klientem w świat internetu, przeglądarek, tabletów i smartfonów, wykorzystaniem kart płatniczych, czy innych, nowoczesnych form płatności (np. telefonów z technologią NFC). Przykładem takich danych są informacje generowane podczas nawigacji użytkownika w bankowych serwisach internetowych; dane geolokalizacyjne powstające, gdy korzystamy z aplikacji mobilnych; czy też dane pochodzące z terminali POS i bankomatów. Do tego dochodzą jeszcze dane niestrukturalne, jak wypowiedzi klienta, gromadzone chociażby w czasie kontaktów z call/contact center.
Technologiczne wsparcie analizy danych
Trzeba pamiętać, że gromadzenie i przetwarzanie Big Data wymaga środowiska, które jest tanie, a jednocześnie pozwala na sprawne przetwarzanie olbrzymich ilości danych strukturalnych i niestrukturalnych. Warunki te spełnia np. projekt open source Hadoop. Szacuje się, że ok. 60% dużych organizacji implementuje Hadoop, bądź eksperymentuje i analizuje jego wykorzystanie. SAS Institute oferuje szeroką gamę mechanizmów integrujących ze środowiskiem Hadoop – począwszy od dedykowanych mechanizmów ładowania danych, poprzez wykorzystanie Hadoop jako rezpozytorium danych analitycznych i raportowych, aż do możliwości wykonywania modeli analitycznych bezpośrednio w tym rozproszonym środowisku. Co istotne użytkownicy pracują ciągle z doskonale im znanymi graficznymi środowiskami SAS.
Rekomendacje analityków rynku
Warto w tym miejscu wspomnieć, że Forrester Research – niezależna firma analityczna - sklasyfikowała SAS jako lidera w raporcie „The Forrester Wave: Big Data Predictive Analytics Solutions, Q1 2013”. Podsumowuje on rynek zaawansowanych narzędzi do analizy predykcyjnej wielkich zbiorów danych - Big Data. Wyniki raportu opierają się na analizie potencjału 10 dostawców w trzech obszarach: aktualna oferta, strategia rozwoju i pozycja rynkowa. SAS uzyskał najwyższe oceny we wszystkich 3 kategoriach. Autorzy raportu uwzględnili w badaniu aż 26 produktów SAS Institute. W przypadku pozostałych dostawców w badaniu uwzględniono od 1 do maksymalnie 12 produktów.
SAS High-Performance Analytics Server to oprogramowanie dla zaawansowanej analityki i Data Mining wykorzystujące przetwarzanie rozproszone i technologię in-memory. Pozwala ono na zdecydowane skrócenie czasu niezbędnego do przygotowania modeli analitycznych i późniejszego ich wykorzystania m.in. w zastosowaniach związanych z oceną ryzyka, wykrywaniem nadużyć oraz różnorodnymi działaniami marketingowymi. Stanowi ono rozszerzenie innych narzędzi SAS, dając analitykom dostęp do potężnej mocy obliczeniowej z poziomu - znanego im środowiska - SAS Enterprise Miner. Pozwala na budowę modeli analitycznych w oparciu o pełne zbiory treningowe, a także skraca czas potrzebny na wykonanie analiz z dni, czy godzin do minut, a nawet sekund.
Z kolei SAS Visual Analytics to wysoce wydajne i łatwe w obsłudze rozwiązanie do szybkiej i kompleksowej analizy zarówno mniejszych, jak i wielkich zbiorów danych – Big Data. W porównaniu z klasycznymi narzędziami Business Intelligence, pozwala ono szerokiej grupie użytkowników na znacząco szybszy dostęp do danych zgromadzonych w firmie. Wizualna eksploracja dowolnie dużych zbiorów danych pozwala na wyjście poza utarte schematy predefiniowanych raportów lub dashboardów i odkrywanie nieznanych do tej pory zależności, nisz biznesowych lub nieprawidłowości. Raporty i wyniki analiz mogą być niezwłocznie, w bezpieczny sposób, udostępniane przez przeglądarkę i na urządzeniach mobilnych. SAS DataFlux Event Stream Processing Engine – umożliwia tworzenie analiz bazujących na danych zbieranych w czasie rzeczywistym. Mogą to być dane o transakcjach klientów, informacje pozyskiwane z mediów społecznościowych, czy dane o zmieniających się warunkach otoczenia gospodarczego. Dzięki temu decyzje także można podejmować w czasie rzeczywistym.
SAS DataFlux Event Stream Processing Engine pozwala bowiem analizować dane zaraz po ich otrzymaniu, a nie dopiero w momencie, gdy znajdą się w systemach przechowujących informacje. Dostęp do analiz w czasie rzeczywistym pozwala m.in. na: wykrywanie nadużyć w przypadku transakcji bankowych i zwiększanie bezpieczeństwa klientów instytucji finansowych; analizę szybko zmieniających się trendów w mediach społecznościowych w celu lepszego zrozumienia potrzeb klientów i ich oceny konkretnych produktów; czy personalizację oferty na serwisach internetowych w oparciu o kryteria wyszukiwania ich użytkowników.
Przykłady zastosowań rozwiązań SAS
BANKOWOŚĆ I FINANSE
Cosmos Bank – tajwański bank wykorzystuje SAS Visual Analytics do analizy informacji o klientach oraz do zarządzania ryzykiem. Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala na zaoferowanie klientom dopasowanej do ich potrzeb oferty, a także na skuteczniejsze utrzymanie dotychczasowych klientów, dzięki zwiększeniu ich lojalności w stosunku do banku. Cigna Indonesia –firma zajmująca się ubezpieczeniami życiowymi i zdrowotnymi wykorzystuje narzędzia SAS Institute do analizy danych klientów pod kątem przygotowywanych kampanii marketingowych, w tym przygotowania listy osób o odpowiednim profilu, dedykowanej dla nich oferty oraz najlepszej formy kontaktu.
ENERGETYKA
Oklahoma Gas & Electric Company – firma ta obsługuje ok. 800 tys. klientów i obecnie może zbierać i analizować dane o swoich klientach praktycznie w czasie rzeczywistym (co 15 minut), a nie - jak kiedyś - raz w miesiącu. Liczba zbieranych danych o każdym kliencie zwiększyła się więc z 12 do 30 tys. rocznie! Do ich analizy Oklahoma Gas & Electric Company wykorzystuje rozwiązanie SAS Visual Analytics. Służy ono do prognozowania zapotrzebowania na energię, optymalizacji oferty, a nawet skuteczniejszego zachęcania odbiorców do bardziej racjonalnego jej zużycia. Dzięki tym działaniom firma chce m.in. uniknąć konieczności budowy nowego bloku energetycznego przed rokiem 2020. Więcej – sas.com/iq-energy
TELEKOMUNIKACJA
Telecom Italia – operator ten wykorzystał narzędzia SAS Visual Analytics do przewidywania obciążenia sieci w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest zapobieganie anomaliom w jakości usług i dostępie klientów Telecom Italia do sieci.
SEKTOR PUBLICZNY
West Midlands Police –oddział brytyjskich sił policyjnych służy 2,6 mln mieszkańcom Birmingham, Coventry i Wolverhampton. Instytucja ta wdrożyła narzędzie SAS DataFlux Event Stream Processing Engine do skuteczniejszego szukania – w swoich 15 bazach danych - informacji o potencjalnych podejrzanych. Rozwiązanie SAS pozwala także na czyszczenie baz danych oraz znajdowanie powiązań i agregowanie zawartych w nich informacji.
Źródło: SAS
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
