Nowe technologie sprawiają, że rozwiązania BI są coraz lepsze. Dawne narzędzia sprawozdawcze rozrosły się do całościowych i zintegrowanych systemów zarządzania.

Dane, dane, dane – w związku z cyfryzacją i trendami takimi jak Internet Rzeczy (IoT) ilość dostępnych danych w firmach rośnie wykładniczo. Sztuka polega na tym, aby odkryć tę skarbnicę danych, inteligentnie przeanalizować to morze informacji, a następnie podjąć właściwe decyzje – lub w najlepszym przypadku nawet opracować nowe, oparte na danych modele biznesowe.

Jedno jest jasne: instynkt nie pomaga już w tak złożonych wzajemnych powiązaniach. Poszukiwane są strategiczne decyzje oparte na danych, poszukiwana jest inteligencja biznesowa, lepiej znana pod skrótem BI.

„Obecnie na rynku business intelligence jest dużo ruchu. BI to teraz znacznie więcej niż tylko nowe narzędzie do raportowania, które lepiej ilustruje rozwój danych biznesowych, takich jak sprzedaż lub wkład do zysków z systemu ERP. Obecnie koncepcje BI są raczej holistycznymi, zintegrowanymi systemami zarządzania w celu zwiększenia wydajności. Nacisk kładziony jest teraz na cele wydajności, obietnice i gwarancje ”- wyjaśnia Dirk Böckmann, dyrektor generalny avantum consulting, firmy All for One Steeb AG.

Dirk Böckmann Członek zarządu avantum consult www.avantum.de Zdjęcie: avantum „Dziś BI to znacznie więcej niż tylko nowe narzędzie do raportowania. Współczesne koncepcje BI to holistyczne, zintegrowane systemy zarządzania zwiększające wydajność”.

Wymagania dotyczące BI rosną również wraz z modelami biznesowymi opartymi na danych jako usługa, na przykład gdy producent maszyn pakujących nie sprzedaje już swoich systemów, ale rozlicza je jako usługę na podstawie liczby zapakowanych jednostek.

Ale czym właściwie jest Business Intelligence? Podobnie jak w przypadku wielu innych modnych słów IT, tutaj również znajdują się różne definicje. Według Franka Termera, szefa oprogramowania w stowarzyszeniu cyfrowym Bitkom, firmy zazwyczaj wykorzystują rozwiązania BI do automatycznego wydobywania informacji z danych biznesowych i dzięki temu wglądowi mogą podejmować lepsze decyzje. „Termin BI jest często używany w kontekście analityki big data. Oba obszary będą rosły razem w dłuższej perspektywie, ale obecnie nadal występują różnice w ilości danych, różnorodności typów i źródeł danych, a przede wszystkim w szybkości analizy danych. Rozwiązania BI obecnie rzadko oceniają dane w czasie rzeczywistym.”

Firma IDC zajmująca się badaniem rynku nie stosuje jasnej definicji BI, ale raczej integruje analizę biznesową z szeroką ramą „Market for Big Data and Analytics Software”. Składa się on z trzech bloków: po pierwsze, aplikacje analityczne i zarządzania wydajnością do pomiaru wydajności poszczególnych działów, po drugie, narzędzia i platformy do analityki biznesowej i analityki z tematami takimi jak zaawansowana i predykcyjna analityka lub platformy AI, a po trzecie, platformy do analityki zarządzanie danymi i integracja . Obejmuje to na przykład hurtownie danych lub narzędzia do integracji danych z różnych źródeł.

Matthias Zacher Manager Research & Consulting w IDC www.idc.de Zdjęcie: IDC "Rozwiązania BI rozwinęły się technologicznie w ostatnich latach, ale rynek jest daleki od nasycenia."

„Rozwiązania BI dojrzały technologicznie w ostatnich latach, ale rynek jest daleki od nasycenia. Zacierają się granice innych dyscyplin analitycznych. Dla firm ważne jest, aby rozwiązania pomagały im jak najlepiej odpowiadać na ich pytania i prognozy – podkreśla Matthias Zacher, Manager Research & Consulting w IDC. Dostrzega również historyczny rozwój business intelligence, który miał lub ma miejsce w czterech krokach: „Analiza danych lub BI rozpoczęło się od prostego przygotowania danych jako pomocy przy podejmowaniu decyzji, zostało ulepszone o przetwarzanie analityczne online i eksplorację danych i jest obecnie rozwój poprzez analitykę predykcyjną w kierunku kognitywnego BI opartego na sztucznej inteligencji.”

Dla Nathana Jagody, Country Manager Germany w firmie Information Builders, dostawcy BI, Business Intelligence obejmuje komponenty samoobsługi i BI dla przedsiębiorstw, które powinny opierać się na wspólnej architekturze, połączonych źródłach danych i kontroli dostępu opartej na rolach w firmie. „Kontynuując ewolucję BI, mówimy dziś o biznesie lub inteligentnej analityce” – mówi Jagoda. „Czysta analiza biznesowa jako tradycyjna BI jest obecnie rozszerzona o – czasami zautomatyzowaną – sterowaną zdarzeniami kontrolę procesu i analizę prognostyczną, analizę trendów opartą na danych historycznych”.

BI: Ważne funkcje Integracja informacji z różnych źródeł danych (on premise i cloud) poprzez ETL (Extraction, Transformation and Loading) Skalowalność nawet dla złożonych modeli danych Zarządzanie metadanymi Interaktywne pulpity nawigacyjne z opcjami wizualizacji Prosta administracja z funkcjami do zarządzania użytkownikami, dla bezpieczeństwa i do monitorowania w celu zapewnienia wysokiej dostępności Zaawansowane analizy, takie jak analiza predykcyjna z wykorzystaniem sztucznej inteligencji Samoobsługa: funkcje przygotowania, gromadzenia, analizy i wizualizacji danych oraz ich wzajemnych powiązań Wykorzystanie mobilne i oparte na rolach Wybór między usługą w chmurze i lokalnie w celu świadczenia usług

Integracja informacji z różnych źródeł danych (On Premise i Cloud) poprzez ETL (Extraction, Transformation and Loading) Skalowalność nawet dla złożonych modeli danych Zarządzanie metadanymi

Interaktywne dashboardy z opcjami wizualizacji

Prosta administracja z funkcjami zarządzania użytkownikami, bezpieczeństwa i monitorowania w celu zapewnienia wysokiej dostępności

Zaawansowana analityka, taka jak analityka predykcyjna z AI

Samoobsługa: funkcje przygotowania, gromadzenia, analizy i wizualizacji danych oraz ich wzajemnych powiązań

Wykorzystanie mobilne i oparte na rolach

Wybór wdrożenia w chmurze lub lokalnie