• Nie Znaleziono Wyników

Przegląd informatycznych narzędzi klasy Business Intelligence

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Przegląd informatycznych narzędzi klasy Business Intelligence"

Copied!
10
0
0

Pełen tekst

(1)Zeszyty Naukowe nr 753. 2007. Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Krzysztof Woêniak Katedra Procesu Zarzàdzania. Przeglàd informatycznych narz´dzi klasy Business Intelligence 1. Wprowadzenie W ostatnich latach obserwuje się istotne zmiany w zakresie wykorzystywania informacji w przedsiębiorstwach. Coraz częściej kierownictwo dostrzega strategiczną rolę zasobów informacyjnych oraz funkcji pozyskiwania, gromadzenia, przetwarzania i udostępniania informacji niezbędnych do kierowania przedsiębiorstwem. Dostępność technologii komputerowej i jej rosnące możliwości powodują, że coraz więcej jednostek wdraża systemy informatyczne wspomagające prowadzenie działalności1. W literaturze przedmiotu, a przede wszystkim w materiałach informacyjnych firm produkujących oprogramowanie, coraz częściej stosuje się termin Business Intelligence dla określenia szerokiej gamy produktów wspomagających kierowanie przedsiębiorstwem. W niniejszym artykule przedstawiona zostanie pogłębiona charakterystyka systemów Business Intelligence w kontekście ich wykorzystania jako narzędzia kierowania przedsiębiorstwem. 2. Znaczenie terminu Business Intelligence Źródłosłów terminu Business Intelligence leży w terminologii wojskowej, na gruncie której określenie intelligence wiąże się z wywiadem wojskowym (Military Intelligence). Należy jednak zwrócić uwagę na to, że tłumaczenie terminu. 1. Wskazać tu należy nie tylko tzw. zintegrowane systemy zarządzania klasy MRP/ERP, ale również wyspecjalizowane systemy analityczne, takie jak hurtownie danych, narzędzia OLAP, narzędzia zarządzania wiedzą itp.. ZN_753 121. 4/7/08 9:05:28 am.

(2) 122. Krzysztof Woźniak. na język polski może spowodować zbyt duże zbliżenie do koncepcji „wywiadu gospodarczego”, która dotyczy zupełnie innych obszarów i metod zdobywania informacji dla potrzeb kierownictwa przedsiębiorstw. Wywiad gospodarczy koncentruje się na „zdobywaniu” informacji i danych ze źródeł zewnętrznych i dotyczących otoczenia przedsiębiorstwa, natomiast rolą systemu Business Intelligence jest przetwarzanie i analiza posiadanych danych (dotyczących zarówno przedsiębiorstwa, jak i jego otoczenia) oraz wyciąganie wniosków i wspomaganie procesów podejmowania decyzji. W literaturze przedmiotu przyjmuje się, że Business Intelligence opisuje szeroko rozumianą kategorię aplikacji komputerowych oraz wspomagających je technologii, wykorzystywanych do pozyskiwania, gromadzenia, analizy i udostępniania danych dotyczących przedsiębiorstwa, w sposób umożliwiający kierownictwu firmy podejmowanie skuteczniejszych i bardziej efektywnych decyzji. Wśród wielu różnych systemów informatycznych składających się na kategorię Business Intelligence należy zwrócić uwagę na systemy wspomagania decyzji, systemy zapytań i raportowania, systemy przetwarzania danych on-line typu OLAP, analizy statystyczne, prognozowanie, hurtownie danych, drążenie danych. W przedsiębiorstwie systemy z kategorii Business Intelligence mają wiele różnych zastosowań, poczynając od wykorzystania w krytycznych dla realizacji strategii przedsiębiorstwa procesach produkcji i obsługi klienta oraz procesach incydentalnego przetwarzania danych i raportowania na potrzeby kierownictwa przedsiębiorstwa (ale też działu, pionu, jednostki organizacyjnej). Wdrażanie systemu Business Intelligence w firmie może być sterowane centralnie, jako jedno z przedsięwzięć wynikających ze strategii przedsiębiorstwa, lub też może wynikać ze specyficznych potrzeb wybranych jednostek organizacyjnych. Główną przesłanką stosowania systemów Business Intelligence w przedsiębiorstwach jest konieczność sprostania wzrastającym naciskom firm konkurencyjnych w szybko zmieniających się realiach rynku. Przyczynia się do tego skuteczne i efektywne podejmowanie decyzji na podstawie aktualnych i właściwie dobranych informacji. Oprogramowanie analizy danych, raportowania i pozyskiwania danych stanowi podstawowe narzędzie wydobywania cennych informacji z nieprzebranej ilości zasobów dostępnych w przedsiębiorstwie. 3. Rola informacji w zarzàdzaniu Omawiając znaczenie informacji dla procesów kierowania i podejmowania decyzji w przedsiębiorstwach, należy się skupić na podstawowych elementach procesów informacyjnych zachodzących w firmie. J. Oleński wymienia następujące funkcje realizowane na różnych etapach procesów informacyjnych [2003, s. 39]:. ZN_753 122. 4/7/08 9:05:29 am.

(3) Przegląd informatycznych narzędzi…. 123. – generowanie (produkcja) informacji, – gromadzenie (zbieranie) informacji, – przechowywanie (pamiętanie, magazynowanie, archiwizowanie) informacji, – przekazywanie (transmisja) informacji, – przetwarzanie (przekształcanie, transformacja, translacja) informacji, – udostępnianie (upowszechnianie) informacji, – interpretacja (translacja na język użytkownika) informacji, – wykorzystywanie (użytkowanie) informacji. Powiązania pomiędzy funkcjami realizowanymi w procesach informacyjnych a innymi funkcjami zarządzania prezentuje tabela 1. Wyróżnione w tabeli elementy funkcji informacyjnej wynikają z działań podejmowanych na różnych etapach realizacji procesów informacyjnych. Pierwszym elementem realizacji funkcji informacyjnej powinno być badanie potrzeb informacyjnych, które można zdefiniować jako proces identyfikacji i grupowania potrzeb informacyjnych kierownictwa w jednorodne zbiory, w którym stosuje się różnorodne kryteria grupowania, np.: powtarzalność, stałość odbiorców, forma i postać prezentacji formularzy i raportów, źródło danych, charakter informacji itd. Kolejnym elementem realizacji funkcji informacyjnej w firmie jest gromadzenie informacji, rozumiane jako ciągły proces polegający na pozyskiwaniu adekwatnych informacji, określaniu sposobów ich przechowywania (w postaci zdefiniowanych zapisów w bazach danych), utrzymywaniu informacji (zapewnienie integralności danych, bezpieczeństwa fizycznego dostępu do danych itp.), aktualizacji informacji (zmiany w przechowywanych zbiorach informacji zapewniające aktualność reprezentowanych przez te zbiory zjawisk gospodarczych). Następny, tradycyjnie określany jako najważniejszy etap realizacji funkcji informacyjnej to przetwarzanie informacji i komunikacja2. Jest to działanie polegające na zastosowaniu szeregu metod i procedur transformacji informacji zgodnie z wcześniej określonymi potrzebami informacyjnymi kierownictwa. Typowymi przykładami procedur transformacji informacji są: agregacja informacji, dezagregacja, wyszukiwanie, selekcja, operacje arytmetyczne, metody statystyczne, porównywanie, rangowanie, sortowanie. Komunikacja natomiast jest tutaj rozumiana jako proces transformacji informacji dla celów jej dalszego przekazywania i dystrybucji, tzn.: kodowanie informacji3, zamiana z formy analogowej na cyfrową i z formy fizycznej na elektroniczną, automatyzacja obiegu dokumentów itp. Ostatnim działaniem wykonywanym w ramach realizowanej funkcji informacyjnej jest rozpowszechnianie i dystrybu2. W pracy J. Czekaja [2000, s. 27] scharakteryzowano dwie odmiany komunikacji: informowanie i komunikowanie. 3 Kodowanie treści i jej odtworzenie jest wykonywane przez dwa niezależne systemy. Aby więc przekazać właściwe informacje, konieczne jest, by nadawca i odbiorca posługiwali się tym samym językiem (kodem), czyli by pewnym zjawiskom fizycznym przypisywali identyczne znaczenie.. ZN_753 123. 4/7/08 9:05:30 am.

(4) Krzysztof Woźniak. 124. Tabela 1. Powiązania elementów funkcji informacyjnej z innymi funkcjami zarządzania Funkcja informacyjna Inne funkcje zarządzania. badanie potrzeb informacyjnych. gromadzenie informacji. przetwarzanie informacji i komunikacja. rozpowszechnianie i dystrybucja informacji. Decydowanie. rozpoznanie po- informacje decytrzeb decyzyjnych zyjne, analityczkierownictwa ne, agregatowe. efektywne przekazywanie decyzji pracownikom. przekazywanie pracownikom informacji niezbędnych do realizacji decyzji. Organizowanie. konfiguracja powiązań informacyjnych w strukturze organizacyjnej. informacje związane z funkcjonowaniem organizacji, dokumenty, formularze, raporty. komunikacja pionowa i pozioma, obieg dokumentów, informacyjne wspomaganie działalności operacyjnej. rozpowszechnianie informacji organizacyjnej, wiedzy o realizowanych funkcjach i procesach. Planowanie. identyfikacja potrzeb związanych z zadaniami planistycznymi. informacje prognostyczne, analiza otoczenia, analiza przedsiębiorstwa. informacja planistyczna: wewnętrzna, zewnętrzna. uświadamianie członkom organizacji i otoczenia przedsiębiorstwa podjętych planów i zamierzeń na przyszłość. Motywowanie. ocena potrzeb i zadań związanych z motywowaniem pracowników. informacja personalna, wydajność pracowników, wynagradzanie, kary, nagrody, osiągnięcia, zdolności, wiedza. motywacyjna funkcja odpowiedniego komunikowania, tworzenie kultury organizacyjnej, dobrej atmosfery, klimatu dzielenia się wiedzą. podstawowy element właściwej atmosfery pracy i kultury organizacyjnej. Kontrolowanie. opracowywanie kryteriów oceny efektów realizacji decyzji kierowniczych. dane finansowe, dane techniczne, dane liczbowe, wskaźniki, realizacja budżetów, inne. pomiary efektywności wszystkich obszarów funkcjonalnych. informacja zwrotna o wynikach kontroli przekazywana do odpowiednich jednostek organizacji w celu korekcyjnego sprzężenia zwrotnego. Źródło: opracowanie własne.. ZN_753 124. 4/7/08 9:05:31 am.

(5) Przegląd informatycznych narzędzi…. 125. cja informacji, których celem jest zapewnienie tego, aby informacje będące efektem przetwarzania zostały dostarczone odpowiednim odbiorcom, zgodnie z ich potrzebami. Realizując to działanie, należy korzystać z dostępnych obecnie elektronicznych form rozpowszechniania i dystrybucji informacji, takich jak: poczta elektroniczna, sieci komputerowe, Internet, intranet, portale korporacyjne. 4. Informatyczne systemy klasy Business Intelligence Rozwój techniki informatycznej w latach 90. ubiegłego stulecia w znaczący sposób wzbogacił możliwości wykorzystania danych gospodarczych. Charakterystycznymi przykładami nowoczesnych systemów wspomagających analizę danych są: hurtownie danych (Data Warehouse), systemy analityczne OLAP (On-line Analytical Processing), systemy eksploracji danych (Data Mining). Podstawowym zadaniem hurtowni danych jest ujęcie w postaci ujednoliconej istotnych w skali firmy (krytycznych) informacji gospodarczych oraz udostępnienie ich na potrzeby analizy zagadnień decyzyjnych, odpowiedzi na zapytania i raportowania. Główną zasadą, na której opiera się koncepcja hurtowni danych, jest umożliwienie łatwego dostępu do danych z różnych istniejących i pozostających nadal w użyciu baz (różnych operacyjnych, transakcyjnych systemów informatycznych), poprzez jedną wielowymiarową bazę danych. Dane w hurtowni nie są uaktualniane w czasie rzeczywistym (na bieżąco), jak ma to miejsce w bazach transakcyjnych (operacyjnych), lecz okresowo [M. Gorawski 2000, s. 30–33]. Systemy DSS oraz EIS mogą czytać dane wprost z hurtowni lub dane mogą być kopiowane do innych mniejszych, tematycznych hurtowni danych (Data Mart). Środowisko hurtowni danych jest z założenia nadmiarowe. Wiele systemów baz danych dla obsługi przedsiębiorstwa i systemów archiwalnych umieszcza dane we wspólnej bazie, która z kolei może być powielona w jednej lub kilku hurtowniach tematycznych. Sposób ekstrakcji danych z systemów produkcyjnych do hurtowni danych powinien być opisany przez odpowiednie procedury zgodne z charakterem danych i potrzebami analitycznymi użytkowników. Poziom decyzji podejmowanych na podstawie systemów DSS oraz EIS zazwyczaj nie wymaga uaktualniania danych z dokładnością do minut. Dane w Data Mart i Data Warehouse nie są w pełni zsynchronizowane z danymi w systemach produkcji, sprzedaży i w systemach marketingowych, lecz są uaktualniane w pewnych odstępach czasu. Fakt ten pozwala na przechowywanie danych w hurtowni w sposób nadmiarowy, pozwalając skrócić czas niezbędny do uzyskania odpowiedzi systemu i rozwiązania zadań analitycznych. Dane gromadzone dla celów podejmowania decyzji w bazie danych mierzone są w trzech wymiarach: głębokość danych – odnosi się do liczby danych suma-. ZN_753 125. 4/7/08 9:05:33 am.

(6) 126. Krzysztof Woźniak. rycznych, zagregowanych; szerokość danych – odnosi się do dostępności danych w odniesieniu do liczby wymiarów i atrybutów, które mogą być analizowane przez użytkownika; szczegółowość danych („atomowość”) – określa liczbę wystąpień – ziarnistość danych. Zgodnie z definicją, hurtownia danych jest to scentralizowana, nietransakcyjna baza danych, przeznaczona do przechowywania informacji globalnie w skali instytucji w długim horyzoncie czasowym, w wielowymiarowych układach analitycznych i ukierunkowana na wyszukiwanie informacji bezpośrednio przez jej użytkowników. Podstawowymi cechami hurtowni danych jest: uporządkowanie tematyczne różnych obszarów analitycznych, integracja danych z różnych systemów baz danych, trwałość zapisanych i przechowywanych danych4, uwzględnienie wymiaru czasowego. Jedną z funkcji występujących w systemach hurtowni danych jest tzw. penetracja danych (data drilling). Jest to technika obsługi wymiarów obejmująca przechodzenie przez poziomy hierarchiczne agregacji danych, a więc operacje uszczegóławiające (zwane też analizą wgłębną, drążeniem w dół – drill down), operacje agregujące (drążenie w górę – drill up), analizę wielowymiarową i według różnych przekrojów (slicing and dicing) itp. Eksploracja danych (data mining) jest to proces odkrywania uogólnionych reguł i wiedzy zawartej w bazach danych oparty na metodach statystycznych i technikach sztucznej inteligencji. Wiedza ta nie wynika bezpośrednio z samych danych, ale z faktu, że to właśnie takie, a nie inne dane znalazły się razem w jednej bazie danych [S. Strykowski 1996, s. 17]. Niektórzy autorzy określają data mining jako nietrywialną ekstrakcję poprzednio nieznanej wiedzy z danych przechowywanych w hurtowni. Polega ona na wykrywaniu współzależności, tendencji na podstawie zgromadzonych danych za pomocą technik statystycznych, matematycznych i rozpoznawaniu prawidłowości występujących w danych [Z. Ryznar 1998, s. 10–14]. Eksploracja danych przynosi wymierne korzyści w różnych obszarach zarządzania. Przykłady zastosowań eksploracji danych to: – identyfikacja wzorców zachowań klientów przy dokonywaniu zakupów, – wykrywanie powiązań pomiędzy charakterystykami demograficznymi klientów, – identyfikacja lojalnych klientów, – odnajdywanie współzależności pomiędzy różnymi wskaźnikami finansowymi, 4 W transakcyjnych bazach danych dane są stale uaktualniane, zmieniane – często nie jest możliwe uzyskanie danych o przeszłej sytuacji w firmie (np. zawsze dostępne są informacje o aktualnym stanie magazynowym; aby jednak uzyskać dane o stanie magazynowym z przeszłości, należy dokonać złożonych obliczeń uwzględniających dokonane transakcje sprzedaży, zakupu, przesunięć itp.). Dane w hurtowni danych nie są wrażliwe na częste aktualizacje, można dokonać analizy na podstawie obrazu (snapshot) danych dotyczących dowolnego momentu czasowego z przeszłości.. ZN_753 126. 4/7/08 9:05:34 am.

(7) Przegląd informatycznych narzędzi…. 127. – określanie prawidłowości rządzących zmianami cen akcji na podstawie ich dotychczasowych notowań, – opracowanie planu dystrybucji towarów pomiędzy rynkami zbytu. Systemy informowania kierownictwa oparte na technikach OLAP są narzędziem pozwalającym na wielowymiarową analizę danych biznesowych zgromadzonych w hurtowni oraz na spersonalizowany dostęp do wyników analizy za pomocą wybranych mediów komunikacji. System wspomagania decyzji wykorzystujący OLAP powinien umożliwiać analizę danych na najniższym poziomie szczegółowości (poziom danych transakcyjnych), jak również pozwalać na różnorodne uogólnienia i podsumowania danych. Jeśli dane w bazie są wstępnie przetworzone, przeliczone i przygotowane do prezentacji, to wydajność wyszukiwania i szybkość reakcji na zapytanie użytkownika jest maksymalna. System OLAP pozwala na wielowymiarową analizę danych zainicjowaną przez końcowego użytkownika z jego stacji roboczej w trakcie pracy na komputerze, a także daje możliwość manipulacji wymiarami oraz obejmuje złożone mechanizmy raportowania i wizualizacji danych. W tabeli 2 na kilku przykładach przedstawiono różnice pomiędzy problemami rozwiązywanymi za pomocą narzędzi OLAP oraz techniki data mining z hurtowni danych. Zawarto w niej pytania, na które odpowiadają poszczególne kategorie systemów informatycznych. Tabela 2. Porównanie przykładowych zastosowań analizy danych OLAP i data mining OLAP. Data mining. Jaki był odsetek odpowiedzi w rezultacie akcji mailingowej?. Jaki jest profil osób, które z dużym prawdopodobieństwem odpowiedzą na akcję mailingową?. Jak wiele nowych produktów sprzedaliśmy naszym dotychczasowym klientom?. Którzy z obecnych klientów z dużym prawdopodobieństwem kupiliby nasz nowy produkt?. Którzy klienci nie dokonywali zakupu w ubiegłym miesiącu?. Którzy klienci wydają się podatni na przejście do konkurencji w ciągu najbliższych 6 miesięcy?. Kim byli najlepsi klienci w ostatnim roku?. Którzy z obecnych klientów potencjalnie przyniosą firmie w przyszłości największe zyski?. Którzy klienci nie spłacili zaciągniętego kredytu?. Jakie ryzyko kredytowe stwarza dany klient?. Jak wygląda sprzedaż w poszczególnych miastach w ostatnim kwartale?. Jakiej sprzedaży w poszczególnych miastach można się spodziewać w przyszłym roku?. Jaki odsetek wyprodukowanych wczoraj części Co mogę zrobić, by zwiększyć wydajność okazał się wadliwy? produkcji i zredukować liczbę braków? Źródło: [P. Gamdzyk 2000, s. 25].. ZN_753 127. 4/7/08 9:05:35 am.

(8) 128. Krzysztof Woźniak. Interesującym instrumentem wspomagającym zarządzanie przedsiębiorstwem, należącym do grupy narzędzi Business Intelligence, jest deska rozdzielcza przedsiębiorstwa (Management Dashboard) 5. Pozwala ona na całościową analizę sytuacji przedsiębiorstwa uwzględniającą wszystkie jego jednostki funkcjonalne i obszary działalności. Wykorzystanie deski rozdzielczej umożliwia lepsze dopasowanie podejmowanych działań i decyzji do strategii przedsiębiorstwa. Oprogramowanie komputerowe wspomagające tworzenie menedżerskiej deski rozdzielczej posiłkuje się informacjami gromadzonymi w bazach danych przedsiębiorstwa, analitycznych systemach wspomagania kierownictwa i innych. Podstawowe zalety menedżerskiej deski rozdzielczej to: – dopasowanie działań operacyjnych i strategii – poprzez podniesienie efektywności podejmowania decyzji operacyjnych przez kierowników wszystkich szczebli; każdy z nich ma stały dostęp do aktualnego przeglądu założeń, planów oraz stopnia ich realizacji i osiągniętej efektywności; – upowszechnienie systemu kontroli i pomiaru wyników – dzięki możliwości stworzenia dowolnego zestawu wskaźników, mierników odzwierciedlających kluczowe obszary prowadzonej działalności, uzupełniają one w tym zakresie narzędzie strategicznej karty wyników; – wizualizacja wewnątrzorganizacyjnych problemów efektywności – pozwala to na lepsze podejmowanie decyzji w skali całego przedsiębiorstwa i pojedynczej strategicznej jednostki gospodarczej. Dzięki temu też wszelkie problemy powodujące obniżenie efektywności działań mogą zostać wcześniej zidentyfikowane i rozwiązane; – analizy organizacyjne, które stają się podstawowym warunkiem efektywnej zmiany – powoduje to konieczność częstego uaktualniania zestawu mierników będących przedmiotem nadzorowania w tablicy rozdzielczej i dostosowywania jej do sytuacji rynkowej; – monitoring kluczowych wskaźników – integracja systemu pozwala na monitorowanie dużej liczby mierników, jak również zaawansowane powiadamianie kierownika o sytuacjach problemowych. Kierownikowi pozwala na skupienie uwagi na sprawach wymagających jego działań, dzięki czemu decyzje podejmowane są szybciej, a organizacja oszczędza czas i pieniądze; – analiza kluczowych wskaźników w czasie – pozwala na identyfikację trendów i lepsze zrozumienie dynamiki sytuacji, w której znajduje się przedsiębiorstwo. Dzięki temu kierownik może śledzić, w jakim kierunku zmienia się zarządzane przedsiębiorstwo, oraz lepiej rozumie krytyczne aspekty jego działalności.. 5 W literaturze spotyka się również określenie „kokpit menedżerski”. Aplikacje określane są też mianem aplikacji BAM – Business Activity Monitoring.. ZN_753 128. 4/7/08 9:05:37 am.

(9) Przegląd informatycznych narzędzi…. 129. 5. Zakoƒczenie Omówione powyżej przykłady systemów informatycznych wspomagających pracę kierownictwa (OLAP, hurtownie danych, Management Dashboard) stanowią z konieczności tylko wybraną grupę narzędzi klasyfikowanych ogólnym terminem Business Intelligence. Wykorzystanie tych narzędzi w przedsiębiorstwie odgrywa istotną rolę w usprawnianiu pracy kierowniczej oraz wpływa na efektywność realizacji wszystkich funkcji zarządzania, poprzez dostarczanie odpowiednio przygotowanych informacji (danych, raportów, zestawień, analiz). Sposób prezentacji informacji ułatwia ich percepcję i poprawia szybkość reagowania, dlatego też we wszystkich prezentowanych systemach istotne znaczenie ma grafika komputerowa, odpowiednio dobrana kolorystyka i inne formy wzbogacania przekazywanych treści. Literatura Czekaj J. [2000], Metody zarządzania informacją w przedsiębiorstwie, Wydawnictwo AE w Krakowie, Kraków. Gorawski M. [2000], Hurtownia danych, „Informatyka”, nr 3. Oleński J. [2003], Ekonomika informacji – metody, PWE, Warszawa. Gamdzyk P. [2000], Hurtownia dla początkujących, „Computerworld Raport”, marzec. Ryznar Z. [1998], Istota i zadania hurtowni danych, „Informatyka”, nr 11. Strykowski S. [1996], Eksploracja danych, „Informatyka”, nr 10. Review of Business Intelligence IT Tools In recent years, significant changes have occurred in the extent of information use in enterprises. Management is becoming increasingly aware of the strategic role of information resources and the function of obtaining, collecting, processing, and making available the information necessary to manage a company. The availability of computer technology and its growing capabilities mean that increasingly more entities are implementing IT systems to support company operations. The literature on the subject, and foremost the information materials of software producers, increasingly employ the term Business Intelligence to defining a wide range of company management support products. In this article, the author presents a thorough description of Business Intelligence systems in the context of their application as a company management tool.. ZN_753 129. 4/7/08 9:05:38 am.

(10) ZN_753 130. 4/7/08 9:05:39 am.

(11)

Cytaty

Powiązane dokumenty

Problematyka konferencji obejmowała zagadnienia z zakresu funkcjonowania przedsi ˛ebiorstw i przedsi ˛e- biorczo´sci, w tym konkurencyjno´sci firm, wpływu globalizacji na

Niniejszy artykuł poza wyjaśnieniem funkcjonowania systemów Business Intelligence posiada również walory aplika- cyjne, wskazując na możliwość wykorzystania tych systemów w

Solution • Replaced Oracle Daily Business Intelligence (DBI) with Oracle BI Applications. Results • Successfully deployed Oracle BI Applications with Oracle

W sposób szczególny zajmuje się metodą filozofii, starając się wskazać, jego zdaniem, najlepszą z istniejących (zagadnienie metody filozofii rozciąga się w zasadzie

The term was coined in the 1930s by George Soteriou, one of the earliest students of the island’s Byzantine heritage, and refers to no more than half a dozen

Znając już potencjalne wykorzystanie systemów klasy Business Intelligence w jednostkach sektora publicznego, nietrudnym zadaniem staje się sprecyzowa- nie istoty prowadzenia badań

The observations and conducted interviews in surveyed enterprises allow me to state that the enterprises use BI systems first of all to optimalize operational de- cisions,

danych, zaprojektowanych w tej hurtowni struktur danych, posiadających znaczenie biznesowe oraz narzędzia ich prezentacji...