W dobie szybkiego tempa rozwoju nowych technologii i niemal powszechnej cyfryzacji każda firma codziennie agreguje ogromne ilości danych. Aby jednak stanowiły one wartość i sprzyjały rozwojowi biznesu, należy je poddać właściwej agregacji i segmentacji. Wówczas można wyciągnąć z nich cenne informacje, ułatwiające podejmowanie decyzji biznesowych. Jak tego dokonać?
| REKLAMA |
 |
Dlaczego poprawne zarządzanie danymi jest tak ważne?
Dane to DNA firmy. Kluczowe znaczenie mają przede wszystkim dane podstawowe, takie jak informacje o klientach, materiałach i produktach. Jednak samo zebranie wszystkich nazwisk, wartości i liczb nie wystarczy, aby odnieść sukces. Dane muszą być ze sobą powiązane, aby spełniały swoją funkcję. Można to osiągnąć tylko poprzez odpowiednie zarządzanie danymi podstawowymi.
Stefan Dornseifer, szef działu Advanced Analytics w proALPHA Business Solutions GmbH, tak tłumaczy znaczenie zarządzania danymi:
Co ma wspólnego zarządzanie danymi podstawowymi z jakością danych?
Jakość agregowanych danych ma ogromny wpływ na sukces biznesu. Niekompletne, zbędne lub zduplikowane dane mogą prowadzić do wysokich kosztów, o których dowiemy się dopiero wtedy, gdy będzie już za późno, aby wszystko szybko naprawić. Czyste dane są więc podstawą poprawnych analiz, ocen i decyzji na wszystkich szczeblach hierarchii firmowej.
Jak zarządzać danymi w firmie?
Punktem wyjścia w zarządzaniu danymi jest uświadomienie wszystkim pracownikom wartości tego procesu – i to niezależnie od stanowiska, jakie zajmują. Ludzie zwrócą większą uwagę na jakość danych, gdy zdadzą sobie sprawę, jak duże koszty są powodowane przez nieprecyzyjne ich wprowadzanie i przetwarzanie.
W drugiej fazie projektu zarządzania danymi należy określić swoje cele. Warto zastanowić się, czy chcemy poprawić przejrzystość i usprawnić podejmowanie decyzji w firmie, czy może bardziej zależy nam na wzmocnieniu relacji z klientami.
Kolejny krok, niezwykle ważny, to przeanalizowanie danych. Trzeba przy tym pamiętać, że w każdym projekcie, którego celem jest poprawa zarządzania danymi podstawowymi, chodzi przede wszystkim o stworzenie ich przejrzystości. Przykładowo proALPHA współpracuje z wszystkimi osobami zaangażowanymi w projekt po stronie klienta, aby:
Pierwsza weryfikacja obejmuje dogłębną analizę danych w celu określenia sytuacji bieżącej. Etap ten odbywać się może zarówno w siedzibie klienta, jak i online. Podczas tych prac wykorzystywany jest kwestionariusz, który pomaga przeanalizować dane i stworzyć zorientowany na potrzeby raport zawierający KPI jakości danych oraz zalecenia dotyczące ich optymalizacji.
Na tej podstawie opracowywane jest następnie rozwiązanie dopasowane do potrzeb klienta. Uwzględnia ono między innymi takie kwestie jak:
Zarządzanie danymi podstawowymi nie jest jednorazowym projektem, ale ciągłą procedurą. Ważne jest, aby ustalić regularne procesy czyszczenia danych i zarządzania jakością w całej firmie. W tym celu proALPHA oferuje narzędzie do analizy danych InfoZoom oraz narzędzie do poprawy jakości danych InfoZoom IZDQ, które znalazły się w czołówce rankingu BARC Data Management Survey 2020. Pomagają one w ustanowieniu całodobowego monitoringu danych i dokumentują ich stan w długim okresie czasu.
Źródło: www.proalpha.com/pl
Dane to DNA firmy. Kluczowe znaczenie mają przede wszystkim dane podstawowe, takie jak informacje o klientach, materiałach i produktach. Jednak samo zebranie wszystkich nazwisk, wartości i liczb nie wystarczy, aby odnieść sukces. Dane muszą być ze sobą powiązane, aby spełniały swoją funkcję. Można to osiągnąć tylko poprzez odpowiednie zarządzanie danymi podstawowymi.
Stefan Dornseifer, szef działu Advanced Analytics w proALPHA Business Solutions GmbH, tak tłumaczy znaczenie zarządzania danymi:
Tylko wtedy, gdy kierownictwo jest świadome znaczenia czystych danych dla Business Intelligence, strategiczny cel administrowania posiadanymi danymi może być z powodzeniem realizowany w firmie.
Co ma wspólnego zarządzanie danymi podstawowymi z jakością danych?
Jakość agregowanych danych ma ogromny wpływ na sukces biznesu. Niekompletne, zbędne lub zduplikowane dane mogą prowadzić do wysokich kosztów, o których dowiemy się dopiero wtedy, gdy będzie już za późno, aby wszystko szybko naprawić. Czyste dane są więc podstawą poprawnych analiz, ocen i decyzji na wszystkich szczeblach hierarchii firmowej.
Jak zarządzać danymi w firmie?
Punktem wyjścia w zarządzaniu danymi jest uświadomienie wszystkim pracownikom wartości tego procesu – i to niezależnie od stanowiska, jakie zajmują. Ludzie zwrócą większą uwagę na jakość danych, gdy zdadzą sobie sprawę, jak duże koszty są powodowane przez nieprecyzyjne ich wprowadzanie i przetwarzanie.
W drugiej fazie projektu zarządzania danymi należy określić swoje cele. Warto zastanowić się, czy chcemy poprawić przejrzystość i usprawnić podejmowanie decyzji w firmie, czy może bardziej zależy nam na wzmocnieniu relacji z klientami.
Kolejny krok, niezwykle ważny, to przeanalizowanie danych. Trzeba przy tym pamiętać, że w każdym projekcie, którego celem jest poprawa zarządzania danymi podstawowymi, chodzi przede wszystkim o stworzenie ich przejrzystości. Przykładowo proALPHA współpracuje z wszystkimi osobami zaangażowanymi w projekt po stronie klienta, aby:
- stworzyć wspólne rozumienie danych,
- zidentyfikować wymagania specyficzne dla projektu,
- przedyskutować i zdefiniować środki mające na celu poprawę jakości danych.
Pierwsza weryfikacja obejmuje dogłębną analizę danych w celu określenia sytuacji bieżącej. Etap ten odbywać się może zarówno w siedzibie klienta, jak i online. Podczas tych prac wykorzystywany jest kwestionariusz, który pomaga przeanalizować dane i stworzyć zorientowany na potrzeby raport zawierający KPI jakości danych oraz zalecenia dotyczące ich optymalizacji.
Na tej podstawie opracowywane jest następnie rozwiązanie dopasowane do potrzeb klienta. Uwzględnia ono między innymi takie kwestie jak:
- jakie dane są istotne?
- jak powinien wyglądać czysty i kompletny rekord?
- co zrobić z błędnymi lub niekompletnymi danymi?
- jak zapewnić długoterminową jakość danych?
Zarządzanie danymi podstawowymi nie jest jednorazowym projektem, ale ciągłą procedurą. Ważne jest, aby ustalić regularne procesy czyszczenia danych i zarządzania jakością w całej firmie. W tym celu proALPHA oferuje narzędzie do analizy danych InfoZoom oraz narzędzie do poprawy jakości danych InfoZoom IZDQ, które znalazły się w czołówce rankingu BARC Data Management Survey 2020. Pomagają one w ustanowieniu całodobowego monitoringu danych i dokumentują ich stan w długim okresie czasu.
Źródło: www.proalpha.com/pl
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".
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., polska spółka specjalizująca się w intralogistyce, rozpoczęła projekt wdrożenia system… / Czytaj więcej
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
Wybór platformy IFS Cloud for Aviation Maintenance przez SkyAlyne oznacza przejście na w… / Czytaj więcej
System ERP jako narzędzie do zarządzania zrównoważonym rozwojem w firmie
Zrównoważony rozwój przestał być deklaracją wizerunkową, a stał się mierzalnym elementem zarządzani… / Czytaj więcej
Jak Heartland Dental wykorzystuje SAP do transformacji cyfrowej w opiece stomatologicznej
Cyfrowa transformacja w ochronie zdrowia nie musi oznaczać rewolucji i wieloletnich projektów bez e… / Czytaj więcej
AI na hali produkcyjnej: od „excelowej” analizy do Predictive Maintenance z Prodaso
Cyfrowa transformacja w produkcji nie musi oznaczać wymiany całego parku maszynowego ani wieloletni… / Czytaj więcej
ERP zamiast maili: workflow dla 1000+ firm w GLC Accounting
GLC Accounting obsługuje księgowo ponad 1000 firm, a dokumenty trafiają do biura różnymi kanałami… / Czytaj więcej
