Teradata ustanawia nowy standard dla kolumnowych baz danych
Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 15 grudzień 2011
Teradata ustanawia nowy standard dla kolumnowych baz danych
Teradata, wiodąca światowa firma zajmującą się analityką danych, wprowadziła funkcje Teradata Columnar, która stanowi istotny postęp w technologii baz danych, pozwalający na pełną integrację tabel opartych na kolumnach i wierszach, osiągając dzięki temu nowe poziomy elastyczności, wydajności i kompresji. Teradata Columnar pozwala na szybszą pracę bazy danych Teradata i umożliwia osiągnięcie wyższych stopni kompresji niż produkty konkurencji. Dzięki zaawansowanej architekturze stanowi ona najbardziej kompletne, gotowe do użycia środowisko dla organizacji stojących przed problemem dostarczania analiz z coraz szybciej rosnących wolumenów danych typu Big Data.
Inaczej niż w przypadku relacyjnych baz danych, które przechowują dane jedynie w wierszach, kolumnowa baza danych przechowuje informacje w kolumnach. Działając niezależnie każda z tych metod daje wyjątkowe korzyści, w zależności od konkretnego zastosowania i rodzaju danych. Nowe funkcje obsługi baz kolumnowych oferowane przez Teradata pozwalają użytkownikom na odpowiedni dobór kolumnowych i wierszowych metod przechowywania danych, w zależności od potrzeb danej aplikacji. Dzięki systemowi Teradata aplikacje uzyskują teraz dostęp do danych ułożonych w wiersze i kolumny oferując wysoką elastyczność i wydajność.
Ta elastyczność wspiera organizacje zmagające się z wielkimi zbiorami danych, z rosnącą rzeszą użytkowników oraz wymaganiami dotyczącymi wydajności. Teradata Columnar pozwala naszym użytkownikom na szybsze dostarczenie lepszych analiz do większej liczby użytkowników - powiedział Scott Gnau, prezes Teradata Labs w Teradata Corporation. Elastyczność Teradata Columnar pozwala na obsługę analitycznych aplikacji przez odpowiednią strukturę tabel, optymalizując czasy odpowiedzi z centralnej, wspólnej hurtowni danych. Dodatkowo, baza danych automatycznie dobiera najlepszą metodę kompresji oraz dynamicznie dostosowuje mechanizm kompresji stosownie do zmian danych w czasie. Branże, które skorzystają na funkcjach Columnar Teradata Columnar jest wsparciem dla użytkowników korporacyjnych, umożliwiając im podjęcie najtrafniejszych decyzji z wykorzystaniem nowej analityki danych, dla ustanowienia trwałej przewagi konkurencyjnej, niezależnie od branży.
Telekomunikacja – Podczas gdy klient czeka przy telefonie w trakcie rozmowy z przedstawicielem obsługi klienta, doradca musi przeszukać informacje zawarte w szczegółowej ewidencji połączeń (ang. Call Detail Records, CDR), które mogą obejmować ponad sto kolumn. Jednakże by udzielić odpowiedzi na pytania rozmówcy, zwykle wystarczą dane jedynie z kilku kolumn. Teradata Columnar potrafi obniżyć o 90 procent objętość danych wymaganych do wykonania zapytania To znacznie skraca czas reakcji na pytanie klienta przez obniżeniu objętości przetwarzanych danych.
Sektor Finansowy – Kiedy kierownik działu marketingu w banku korzysta z danych aplikacji CRM, aby personalizować oferty dla klientów banku, potrzebuje on mniej niż dziesięciu atrybutów dla każdego klienta, takich jak numer klienta, dane demograficzne, ostatni zakupiony produkt oraz ostatni wykorzystywany kanał. Jednakże, system CRM wychwytuje setki danych o kliencie. Dzięki Columnar, objętość danych odczytywanych z rejestru klienta jest obniżona o 90 procent, bowiem wybranych zostanie tylko dziesięć wymaganych atrybutów zamiast całego wiersza składającego się z wielu atrybutów. Także dzięki Teradata Columnar uzyskuje się wydajny, liczony w milisekundach, czas reakcji na zapytania związane z masową obsługą zapytań o pojedynczych klientów (np. inbound marketing).
Sprzedaż – Pracownik działu zakupów zamawia produkty dla sieci sklepów i jest on zainteresowany jedynie zamówieniem wybranej liczby asortymentu w oparciu o konkretne numery jednostek magazynowych (ang. store-keeping unit, SKU). Jednakże, systemy zarządzania popytem sprzedażowym dla sieci przechowują obszerny wachlarz atrybutów dla każdego asortymentu w celu sprostania szeregowi wymagań sprawozdawczych i analitycznych. Użytkownik potrzebuje jedynie danych odnoszących się do jego zapytania, nie są mu potrzebne wszystkie wartości. Dzięki funkcjonalności Teradata Columnar, baza danych odczytuje jedynie dane, do których odnosi się zapytanie pracownika, oferując wyższą wydajność i obniżając koszty przetwarzania w stosunku do konieczności odczytu wszystkich kolumn tabeli.
Teradata Columnar to strategiczny skok naprzód i pierwsze w branży rozwiązanie najszerzej implementujące system hybrydowego przechowywania kolumnowego. Dotychczas, rozwiązania wykorzystujące koncepcję kolumnowego przechowywania danych były albo systemami obsługujące jedynie kolumny, z wszystkimi ograniczeniami, jakimi się one cechują albo niezgrabnymi nakładkami. Teradata Columnar to rozwiązanie ściśle zintegrowane z wiodącą na świecie relacyjną analityczną bazą danych, powiedział Scott Gnau.
Jesteśmy zdania, że zdolność do przechowywania danych w kolumnach ma charakter ewolucyjny, -powiedział Donald Feinberg, wiceprezes i uznany analityk w Gartner Inc. Columnar to kluczowa technologia dostarczająca ogromną wartość biznesową poprzez wsparcie przedsiębiorstw w dostosowaniu wewnętrznej struktury ich danych do rozwijających się wymagań w zakresie dostarczania na czas rzetelnych informacji analitycznych, pozwalających na efektywne prowadzenie działalności biznesowej. Dodatkowo, będzie miała ona daleko idące znaczenie dla projektowania systemów i przyniesie ze sobą znaczne oszczędności wpływając na możliwość spełniania wymagań dotyczące wyższej wydajności i niższej konsumpcji na energię elektryczną i chłodzenia centrów danych obsługujących systemy analityczne.
Spełniona obietnica Columnar
Teradata Columnar rozwiązuje problemy związane z tzw. wąskimi gardłami przetwarzania, dzięki przechowywaniu danych w kolumnach zamiast w wierszach. Do pamięci, w celu przetwarzania, wczytywane są wyłącznie dane z kolumn odnoszących się do zapytania, co znacznie obniża rozmiar i czasochłonnych operacji wejścia/wyjścia (ang. I/O) w stosunku do rozwiązań opartych na wierszach wymagających odczytania danych z wszystkich kolumn.
Dzięki Teradata Columnar klienci będą mogli uczynić zdecydowany krok naprzód, wiedząc, że jego dopracowana hybrydowa struktura posiada możliwości wspierania aplikacji krytycznych do prowadzenia biznesu, wykorzystując wielkie objętości danych w tabelach kolumnowych. W przeciwieństwie do hybrydowych rozwiązań konkurencji, Teradata Columnar wspiera zaawansowane zarządzania obciążeniem, wysoką dostępność, złożone zapytania SQL, analitykę typu in-database, zaawansowany optymalizator wykonywania zapytań i niezrównaną skalowalność.
Doskonała automatyczna kompresja
Oprócz znacznych korzyści w zakresie wydajności wynikających z przechowywania danych w kolumnach, Teradata Columnar rozwiązuje problem nadmiaru operacji wejścia/wyjścia jeszcze w inny sposób: przez kompresję. Kompresja obniża obciążenie operacji wejścia/wyjścia wymaganych w celu wczytania danych do pamięci, bowiem dane konieczne dla odpowiedzi na pytanie, kompresowane są do ułamka jego rozmiaru. Co więcej, Teradata Columnar automatyzuje zarządzanie kompresją, zwalniając administratora bazy danych z obowiązku analizy i doboru konkretnego rozwiązania z kilkunastu możliwych do zastosowania. Baza danych automatycznie wybiera najlepiej dostosowany do danej sytuacji mechanizm kompresji.
Ponadto Teradata Columnar dynamicznie dostosowuje mechanizm kompresji, aby uzyskać optymalne warunki przechowywania w miarę ewolucji danych w czasie, obniżając ilość pracy administratora bazy danych, który musi reagować na stale zmieniające się i rosnące wymagania dotyczące kompresji. Wyjątkowe architektura Teradata obejmuje tworzenie zbiorów w każdej kolumnie, co umożliwia bardziej wydajną kompresję. Na przykład, wartości danych w jednym zbiorze wewnątrz kolumny mogą korzystać z jednego algorytmu kompresji, a wartości w innym zbiorze dodanym pół roku później, zostaną lepiej obsłużone przez inny algorytm. Dzięki automatycznemu doborowi odpowiedniego algorytmu dla każdego zbioru, aplikacja Teradata Columnar maksymalizuje kompresję możliwą dla danej kolumny, znacznie podnosząc wydajność wejścia/wyjścia oraz całego systemu, w porównaniu z mniej zaawansowanymi rozwiązaniami konkurencji.
System Teradata automatycznie dobiera jeden z sześciu rodzajów kompresji: kodowanie długości serii (ang. run length encoding, RLE), kompresję na podstawie słownika, przycinanie, delta i średnia, kompresję opartą na zerze oraz kompresję opartą na kodowaniu UTF8 w zależności od charakterystyki danych kolumny. Przykładowo, sklep z napojami może często sprzedawać specjalny, świąteczny napój w grudniu, dzięki czemu kodowanie długości serii powiązane z kompresją słownikową może przynieść najlepsze wyniki. W maju sprzedaż napojów jest bardziej losowa i rozproszona i redukuje powtórzenia, dla których najlepsze będzie kodowanie długości serii. Zatem algorytm kodowania długości serii będzie dodawany automatycznie do algorytmów stosowanych w grudniu, ale nie w maju.
Teradata Columnar dostępny będzie w grudniu 2011, jako element systemu Teradata Database 14. Rozszerzenie to dodatkowo umacnia pozycję firmy Teradata w obszarze wysokowydajnych silników analitycznych i jest udostępniona w rodzinie platform Teradata Purpose-Built Platform family. Każda z platform może korzystać z Teradata Columnar. Teradata Database 14 w wersji Data Mart Edition dostępna jest także, jako oprogramowanie instalowane na platformach sprzętowych firm trzecich, oraz jako Teradata Express dla rozwiązań przetwarzania w chmurze.
Źródło: Terdata
Ta elastyczność wspiera organizacje zmagające się z wielkimi zbiorami danych, z rosnącą rzeszą użytkowników oraz wymaganiami dotyczącymi wydajności. Teradata Columnar pozwala naszym użytkownikom na szybsze dostarczenie lepszych analiz do większej liczby użytkowników - powiedział Scott Gnau, prezes Teradata Labs w Teradata Corporation. Elastyczność Teradata Columnar pozwala na obsługę analitycznych aplikacji przez odpowiednią strukturę tabel, optymalizując czasy odpowiedzi z centralnej, wspólnej hurtowni danych. Dodatkowo, baza danych automatycznie dobiera najlepszą metodę kompresji oraz dynamicznie dostosowuje mechanizm kompresji stosownie do zmian danych w czasie. Branże, które skorzystają na funkcjach Columnar Teradata Columnar jest wsparciem dla użytkowników korporacyjnych, umożliwiając im podjęcie najtrafniejszych decyzji z wykorzystaniem nowej analityki danych, dla ustanowienia trwałej przewagi konkurencyjnej, niezależnie od branży.
Telekomunikacja – Podczas gdy klient czeka przy telefonie w trakcie rozmowy z przedstawicielem obsługi klienta, doradca musi przeszukać informacje zawarte w szczegółowej ewidencji połączeń (ang. Call Detail Records, CDR), które mogą obejmować ponad sto kolumn. Jednakże by udzielić odpowiedzi na pytania rozmówcy, zwykle wystarczą dane jedynie z kilku kolumn. Teradata Columnar potrafi obniżyć o 90 procent objętość danych wymaganych do wykonania zapytania To znacznie skraca czas reakcji na pytanie klienta przez obniżeniu objętości przetwarzanych danych.
Sektor Finansowy – Kiedy kierownik działu marketingu w banku korzysta z danych aplikacji CRM, aby personalizować oferty dla klientów banku, potrzebuje on mniej niż dziesięciu atrybutów dla każdego klienta, takich jak numer klienta, dane demograficzne, ostatni zakupiony produkt oraz ostatni wykorzystywany kanał. Jednakże, system CRM wychwytuje setki danych o kliencie. Dzięki Columnar, objętość danych odczytywanych z rejestru klienta jest obniżona o 90 procent, bowiem wybranych zostanie tylko dziesięć wymaganych atrybutów zamiast całego wiersza składającego się z wielu atrybutów. Także dzięki Teradata Columnar uzyskuje się wydajny, liczony w milisekundach, czas reakcji na zapytania związane z masową obsługą zapytań o pojedynczych klientów (np. inbound marketing).
Sprzedaż – Pracownik działu zakupów zamawia produkty dla sieci sklepów i jest on zainteresowany jedynie zamówieniem wybranej liczby asortymentu w oparciu o konkretne numery jednostek magazynowych (ang. store-keeping unit, SKU). Jednakże, systemy zarządzania popytem sprzedażowym dla sieci przechowują obszerny wachlarz atrybutów dla każdego asortymentu w celu sprostania szeregowi wymagań sprawozdawczych i analitycznych. Użytkownik potrzebuje jedynie danych odnoszących się do jego zapytania, nie są mu potrzebne wszystkie wartości. Dzięki funkcjonalności Teradata Columnar, baza danych odczytuje jedynie dane, do których odnosi się zapytanie pracownika, oferując wyższą wydajność i obniżając koszty przetwarzania w stosunku do konieczności odczytu wszystkich kolumn tabeli.
Teradata Columnar to strategiczny skok naprzód i pierwsze w branży rozwiązanie najszerzej implementujące system hybrydowego przechowywania kolumnowego. Dotychczas, rozwiązania wykorzystujące koncepcję kolumnowego przechowywania danych były albo systemami obsługujące jedynie kolumny, z wszystkimi ograniczeniami, jakimi się one cechują albo niezgrabnymi nakładkami. Teradata Columnar to rozwiązanie ściśle zintegrowane z wiodącą na świecie relacyjną analityczną bazą danych, powiedział Scott Gnau.
Jesteśmy zdania, że zdolność do przechowywania danych w kolumnach ma charakter ewolucyjny, -powiedział Donald Feinberg, wiceprezes i uznany analityk w Gartner Inc. Columnar to kluczowa technologia dostarczająca ogromną wartość biznesową poprzez wsparcie przedsiębiorstw w dostosowaniu wewnętrznej struktury ich danych do rozwijających się wymagań w zakresie dostarczania na czas rzetelnych informacji analitycznych, pozwalających na efektywne prowadzenie działalności biznesowej. Dodatkowo, będzie miała ona daleko idące znaczenie dla projektowania systemów i przyniesie ze sobą znaczne oszczędności wpływając na możliwość spełniania wymagań dotyczące wyższej wydajności i niższej konsumpcji na energię elektryczną i chłodzenia centrów danych obsługujących systemy analityczne.
Spełniona obietnica Columnar
Teradata Columnar rozwiązuje problemy związane z tzw. wąskimi gardłami przetwarzania, dzięki przechowywaniu danych w kolumnach zamiast w wierszach. Do pamięci, w celu przetwarzania, wczytywane są wyłącznie dane z kolumn odnoszących się do zapytania, co znacznie obniża rozmiar i czasochłonnych operacji wejścia/wyjścia (ang. I/O) w stosunku do rozwiązań opartych na wierszach wymagających odczytania danych z wszystkich kolumn.
Dzięki Teradata Columnar klienci będą mogli uczynić zdecydowany krok naprzód, wiedząc, że jego dopracowana hybrydowa struktura posiada możliwości wspierania aplikacji krytycznych do prowadzenia biznesu, wykorzystując wielkie objętości danych w tabelach kolumnowych. W przeciwieństwie do hybrydowych rozwiązań konkurencji, Teradata Columnar wspiera zaawansowane zarządzania obciążeniem, wysoką dostępność, złożone zapytania SQL, analitykę typu in-database, zaawansowany optymalizator wykonywania zapytań i niezrównaną skalowalność.
Doskonała automatyczna kompresja
Oprócz znacznych korzyści w zakresie wydajności wynikających z przechowywania danych w kolumnach, Teradata Columnar rozwiązuje problem nadmiaru operacji wejścia/wyjścia jeszcze w inny sposób: przez kompresję. Kompresja obniża obciążenie operacji wejścia/wyjścia wymaganych w celu wczytania danych do pamięci, bowiem dane konieczne dla odpowiedzi na pytanie, kompresowane są do ułamka jego rozmiaru. Co więcej, Teradata Columnar automatyzuje zarządzanie kompresją, zwalniając administratora bazy danych z obowiązku analizy i doboru konkretnego rozwiązania z kilkunastu możliwych do zastosowania. Baza danych automatycznie wybiera najlepiej dostosowany do danej sytuacji mechanizm kompresji.
Ponadto Teradata Columnar dynamicznie dostosowuje mechanizm kompresji, aby uzyskać optymalne warunki przechowywania w miarę ewolucji danych w czasie, obniżając ilość pracy administratora bazy danych, który musi reagować na stale zmieniające się i rosnące wymagania dotyczące kompresji. Wyjątkowe architektura Teradata obejmuje tworzenie zbiorów w każdej kolumnie, co umożliwia bardziej wydajną kompresję. Na przykład, wartości danych w jednym zbiorze wewnątrz kolumny mogą korzystać z jednego algorytmu kompresji, a wartości w innym zbiorze dodanym pół roku później, zostaną lepiej obsłużone przez inny algorytm. Dzięki automatycznemu doborowi odpowiedniego algorytmu dla każdego zbioru, aplikacja Teradata Columnar maksymalizuje kompresję możliwą dla danej kolumny, znacznie podnosząc wydajność wejścia/wyjścia oraz całego systemu, w porównaniu z mniej zaawansowanymi rozwiązaniami konkurencji.
System Teradata automatycznie dobiera jeden z sześciu rodzajów kompresji: kodowanie długości serii (ang. run length encoding, RLE), kompresję na podstawie słownika, przycinanie, delta i średnia, kompresję opartą na zerze oraz kompresję opartą na kodowaniu UTF8 w zależności od charakterystyki danych kolumny. Przykładowo, sklep z napojami może często sprzedawać specjalny, świąteczny napój w grudniu, dzięki czemu kodowanie długości serii powiązane z kompresją słownikową może przynieść najlepsze wyniki. W maju sprzedaż napojów jest bardziej losowa i rozproszona i redukuje powtórzenia, dla których najlepsze będzie kodowanie długości serii. Zatem algorytm kodowania długości serii będzie dodawany automatycznie do algorytmów stosowanych w grudniu, ale nie w maju.
Teradata Columnar dostępny będzie w grudniu 2011, jako element systemu Teradata Database 14. Rozszerzenie to dodatkowo umacnia pozycję firmy Teradata w obszarze wysokowydajnych silników analitycznych i jest udostępniona w rodzinie platform Teradata Purpose-Built Platform family. Każda z platform może korzystać z Teradata Columnar. Teradata Database 14 w wersji Data Mart Edition dostępna jest także, jako oprogramowanie instalowane na platformach sprzętowych firm trzecich, oraz jako Teradata Express dla rozwiązań przetwarzania w chmurze.
Źródło: Terdata
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
Jak przyspieszyć transformację energetyczną i dekarbonizację dzięki inteligentnej integracji danych w chmurze?
Odpowiedzią jest Snowflake Energy Solutions – nowa oferta łącząca ponad 30 rozwiązań partnerskich w… / Czytaj więcej
Jak skutecznie wdrożyć Power BI w organizacji?
Wdrożenie narzędzi analitycznych w firmie to nie tylko kwestia technologii, ale także zmiany podejś… / Czytaj więcej
Czy systemy Business Intelligence nadają się do małych i średnich firm?
W świecie biznesu coraz więcej mówi się o danych. Firmy gromadzą je w ogromnych ilościach – od arku… / Czytaj więcej
Ukryte koszty chaosu – polskie firmy tracą miliony, bo nie potrafią korzystać z własnych danych
Aż 58% firm podejmuje kluczowe decyzje biznesowe w oparciu o niedokładne lub niespójne dane – wynik… / Czytaj więcej
Jak Business Intelligence rewolucjonizuje zarządzanie sieciami dealerskimi – rozwiązania od One Support
W branży motoryzacyjnej zmiany zachodzą szybciej niż kiedykolwiek. Dynamiczne wahania cen, rosnąca… / Czytaj więcej
Jak system BI One rewolucjonizuje podejmowanie decyzji w firmach: realne efekty wdrożeń
Współczesne firmy — niezależnie od branży — operują na setkach, jeśli nie tysiącach danych dziennie… / Czytaj więcej
Narzędzia BI dla systemów ERP: Jak wybrać odpowiednie rozwiązanie?
W ostatnim czasie dane stały się jednym z najważniejszych aktywów biznesowych. Sam system ERP pozwa… / Czytaj więcej

