Location Intelligence - Business Intelligence z kontekstem przestrzennym w praktyce
Rozwiązania Business Intelligence znacząco wspierają podejmowanie decyzji biznesowych. Pozwalają prezentować dane dotyczące przedsiębiorstwa z wielu perspektyw - w tym przestrzennej, wspierając w ten sposób analizy biznesowe.
| REKLAMA |
 |
Business Inteligence (BI) przestaje być źródłem przewagi konkurencyjnej na rynku - staje się standardem, który odpowiednio zastosowany pomaga utrzymać konkurencyjność przedsiębiorstwa. BI, nazywana "wschodzącą technologią", jest jednym z najszybciej rozwijających się obszarów sektora informatycznego. Według najnowszej analizy Forrester Research BI będzie najszybciej ewoluującym narzędziem wśród nowoczesnych technologii w ciągu najbliższych 3 lat. Według analiz Forrester Research 2 to właśnie analizy biznesowe odgrywają najważniejszą funkcję w projektach IT (70%), przed planowaniem i budowaniem architektury informatycznej (66%) i zarządzaniem projektami (65%).
Nowym trendem wśród dostawców technologii BI jest coraz większy nacisk kładziony na powiązanie danych z ich kontekstem przestrzennym. W ramach systemów BI pojawiają się także dane dotyczące lokalizacji. Jeżeli uświadomimy sobie, że ok. 80% danych posiada odniesienie przestrzenne, to zestawianie danych z uwzględnieniem ich położenia geograficznego wydaje się naturalną koleją rzeczy. Powiązanie analiz klasy GIS z danymi z hurtowni danych w ramach spójnych środowisk analitycznych (ang. Location Intelligence) jest krokiem, który znacząco poprawia efektywność analizy danych.
W przykładowych projektach ze względu na zasięg geograficzny znajdziemy projekty zarówno lokalne, jak i te obejmujące swym zasięgiem obszar całego kraju. Kluczem, według którego wybrane zostały przykłady, było istnienie w projekcie powiązania analiz i raportowania informacji z ich odniesieniem przestrzennym. Poniżej prezentujemy kilka przykładowych zastosowań.
Przykład 1: Prognozowanie zapotrzebowania na dostawy gazu
Podstawowym celem projektu było zapewnienie użytkownikom systemu możliwości wykonywania wieloletniej prognozy zapotrzebowania na gaz dla różnych obszarów administracyjnych kraju z uwzględnieniem przebiegu gazociągów. Implementacja systemu BI umożliwia zarówno wykonywanie prognoz długoterminowych oraz na żądanie, będących rodzajem symulacji założonego scenariusza. Poszczególne kokpity umożliwiają syntetyczne przedstawienie danych prognostycznych (dla całego kraju) oraz ich analizę na kolejnych poziomach szczegółowości, do poziomu gminy i miejscowości włącznie.
Odniesienie przestrzenne informacji pozwala na prezentację danych prognostycznych na tle granic jednostek administracyjnych. Najistotniejszym efektem wdrożenia technologii BI była tu poprawa jakości prognoz zarówno w wymiarze długoterminowym, jak i w przypadku prognoz realizowanych na żądanie. Było to możliwe dzięki zgromadzeniu wszystkich danych w jednym wspólnym i spójnym zasobie, realizacji prognoz w oparciu o jeden spójny model prognostyczny oraz dzięki rozszerzeniu możliwości analitycznych o wymiar przestrzenny.
Przykład 2: Analiza zdarzeń w sieciach energetycznych
Celem projektu było przygotowanie i prezentacja raportów dotyczących infrastruktury technicznej związanej z przesyłem energii elektrycznej oraz zdarzeń mających miejsce w sieci. Dzięki optymalnemu zaprojektowaniu połączeń danych z innych systemów IT w modelu warstwy biznesowej (w tym GIS) projekt miał charakter integracyjny. Z punktu widzenia poprawy efektywności analiz, jak i wykorzystania danych przestrzennych z systemu GIS, niezbędne było również nadanie wymiaru przestrzennego analizowanym informacjom.
Wykorzystanie kontekstu przestrzennego danych umożliwia drążenie (ang. drill-down), czyli przechodzenie od poziomu zestawienia syntetycznego (przedstawiającego liczbę zdarzeń sieciowych dla całego obszaru działania przedsiębiorstwa), poprzez rodzaj zdarzenia dla wybranego regionu, aż do analizy i raportowania statystyk pojedynczych urządzeń, których zdarzenie dotyczy. Odniesienie przestrzenne danych umożliwia ich przedstawienie na tle różnych podkładów mapowych. Na przykład dane mogą być obrazowane na tle granic administracyjnych właściwych dla podziału stosowanego przez klienta (regiony i rejony energetyczne) lub oficjalnego podziału administracyjnego kraju (TERYT). Stworzone raporty pozwalają na analizy techniczne, raportowanie operacyjne, jak i strategiczne z analizą lub syntezą na każdym poziomie i w zdefiniowanym obszarze.
Uzyskane w ramach implementacji przekrojowe raporty pozwalają na wyczerpującą ocenę zjawisk, a w konsekwencji na podejmowanie przez służby techniczne optymalnych decyzji utrzymaniowo-rozwojowych sieci w przedsiębiorstwie.
Przykład 3: Obszarowe raportowanie danych demograficznych
Zasadniczym celem projektu zrealizowanego na zlecenie administracji państwowej było skojarzenie przekazanych danych biznesowych dotyczących zjawisk demograficznych na tle granic podziału administracyjnego kraju, jak i analiza obszarów o parametrach odbiegających od normy.
Sygnalizowana już wcześniej możliwość drążenia danych, czyli zagłębiania się od poziomu prezentującego informacje dot. liczby mieszkańców w województwach (z barwnym zobrazowaniem na tle mapy kraju) poprzez zobrazowanie sytuacji w powiatach na tle granic województw do analizy danych demograficznych w poszczególnych gminach danego powiatu, pozwoliła na wykonywanie przekrojowych analiz oraz prezentowanie innych danych wykorzystanych w modelu biznesowym na mapie.
Przykład 4: Analiza danych w górnictwie
Przykład przedstawiający zastosowanie BI w sektorze górniczym dotyczy przede wszystkim analizy i raportowania danych dotyczących parametrów złożowych i rozliczania wydobycia - jednego z wielu aspektów działalności górniczej, ale mającego bardzo istotny wpływ m.in. na wyniki ekonomiczne przedsiębiorstwa górniczego. Celem projektu była prezentacja technologii BI jako efektywnego środowiska analitycznego i raportującego dla poziomu zarządu przedsiębiorstwa górniczego.
Głównym źródłem danych, które podlegać miały analizie, są dane dotyczące parametrów złożowych oraz wydobycia, ale także innych obszarów istotnych z punktu widzenia racjonalnej i bezpiecznej gospodarki złożem, m.in. zagadnienia dotyczące sytuacji hydrogeologicznej czy kwestie związane z monitorowaniem stanu elementów infrastruktury technicznej.
Elastyczność środowiska BI umożliwia również analizę innych danych hydrogeologicznych. Przykładem może być zestawianie informacji w sposób pozwalający na śledzenie dopływu wód do wyrobisk według zadanych kryteriów (geograficznych: dopływy w granicach zlewni; hydrogeologicznych: dopływy z wybranych poziomów wodonośnych). Odpowiednie złożenie danych umożliwia również śledzenie przy pomocy kokpitu analitycznego dynamiki zmian danego zjawiska. Przykładem może być tu analiza zmian zasięgu leja depresji w wybranym poziomie wodonośnym w czasie.
Konsekwencją zastosowania przekrojowego spojrzenia BI na zagadnienie jest znacząca poprawa efektywności monitorowania kosztów eksploatacji, rentowności poszczególnych obszarów złoża, a przede wszystkim zakładów górniczych dzięki agregowaniu danych i informacji pochodzących z różnych źródeł (dane geologiczno-górnicze, hydrogeologiczne, informacje dot. infrastruktury technologicznej czy aktualnych warunków rynkowych).
BI pozwala również na prognozowanie parametrów istotnych dla dalszego funkcjonowania przedsiębiorstwa w dowolnym przedziale czasowym (prognozy krótko, średnio i długoterminowe) dzięki efektywnej analizie danych dotyczących aktualnej sytuacji geologiczno-górniczej oraz powiązaniu tej informacji z bieżącą i prognozowaną sytuacją rynkową.
Przykład 5: Monitoring stanu urządzeń infrastruktury technicznej
Ostatnim przykładem prezentującym zastosowanie technologii BI z kontekstem przestrzennym jest jej wykorzystanie we wsparciu monitorowania urządzeń technicznych. Celem projektu była prezentacja danych dotyczących stanu urządzeń odstawy urobku w zakładzie górniczym z odniesieniem przestrzennym - ciągi technologiczne przenośników i ich stan przedstawione są na tle mapy wyrobisk. Analizę parametrów urządzeń można realizować poprzez śledzenie wartości poszczególnych parametrów albo poprzez graficzne oznaczanie stanu urządzenia na mapie, informujące o tym, że przekroczone zostały dopuszczalne wartości parametrów pracy. Takie podejście zdecydowanie ułatwia analizę stanu urządzeń, skracając czas niezbędny do podjęcia stosownych decyzji i efektywnego reagowania na ewentualne zagrożenia awarią. Rezultatem jest poprawa efektywności eksploatacji urządzeń poprzez ciągłe monitorowanie ich stanu i bieżące reagowanie na sygnały ostrzegawcze. Pozwala to również na ograniczenie kosztów eksploatacji poprzez ograniczenie ilości awarii dzięki działaniom profilaktycznym.
Korzyści
Zasadniczą korzyścią, jaką niesie technologia Business Intelligence, jest przede wszystkim spójność danych, z których korzysta użytkownik. Drugą istotną cechą jest jednorodność środowiska analitycznego. Obie te cechy pozwalają na zastosowanie rozwiązania w wielu obszarach działalności firmy. Kolejnym, bardzo ważnym atutem jest możliwość jednoczesnej analizy dużych ilości danych, pochodzących często z wielu źródeł.
Zastosowanie analityki przestrzennej, której przykładowe realizacje zaprezentowaliśmy w artykule, pozwala zarówno efektywnie analizować dane, jak i zrozumieć wpływ ich zależności przestrzennych na podejmowane decyzje strategiczne w szerokim spektrum zastosowań branżowych. Warto jeszcze raz zwrócić uwagę, że analityka biznesowa wykorzystująca kontekst przestrzenny w wielu przypadkach podnosi efektywność analiz, w niektórych będąc wręcz ich nieodzownym elementem.
Więcej o SHH sp. z o.o.
Od 1996 roku SHH realizuje w Polsce i za granicą projekty informatyczne związane z informacją przestrzenną. Spółka wdraża kompleksowe, skuteczne i perspektywiczne rozwiązania klasy GIS oparte o światowe standardy technologiczne. Produkty i usługi SHH są dedykowane dla zarządców infrastruktury transportu (m.in. drogownictwo, kolejnictwo, komunikacja miejska), zakładów przemysłowych (m.in. górnictwo, produkcja przemysłowa), przedsiębiorstw sieciowych (m.in. elektroenergetyka, ciepłownictwo, gazownictwo, wodociągi i kanalizacja), jak również urzędów oraz biur projektowych i geodezyjnych. Firma posiada potencjał merytoryczny, technologiczny i wdrożeniowy do realizacji złożonych projektów w zakresie GIS.
Główne obszary działalności SHH: budowa systemów informacji przestrzennej i technicznej, tworzenie baz i hurtowni danych przestrzennych, zasilanie systemów informatycznych w dane, rozwój dedykowanego oprogramowania, wdrażanie systemów wspomagających podejmowanie decyzji, dostarczanie rozwiązań sprzętowych w ramach realizowanych projektów, wszechstronne doradztwo i szkolenia specjalistyczne.
SHH jest twórcą inicjatywy GISforum (www.gisforum.pl) realizowanej poprzez trzy narzędzia: konferencję dedykowaną dla wielu branż, serwis tematyczny w wnp.pl oraz cykliczny newsletter.
Źródło: www.wnp.pl
Nowym trendem wśród dostawców technologii BI jest coraz większy nacisk kładziony na powiązanie danych z ich kontekstem przestrzennym. W ramach systemów BI pojawiają się także dane dotyczące lokalizacji. Jeżeli uświadomimy sobie, że ok. 80% danych posiada odniesienie przestrzenne, to zestawianie danych z uwzględnieniem ich położenia geograficznego wydaje się naturalną koleją rzeczy. Powiązanie analiz klasy GIS z danymi z hurtowni danych w ramach spójnych środowisk analitycznych (ang. Location Intelligence) jest krokiem, który znacząco poprawia efektywność analizy danych.
W przykładowych projektach ze względu na zasięg geograficzny znajdziemy projekty zarówno lokalne, jak i te obejmujące swym zasięgiem obszar całego kraju. Kluczem, według którego wybrane zostały przykłady, było istnienie w projekcie powiązania analiz i raportowania informacji z ich odniesieniem przestrzennym. Poniżej prezentujemy kilka przykładowych zastosowań.
Przykład 1: Prognozowanie zapotrzebowania na dostawy gazu
Podstawowym celem projektu było zapewnienie użytkownikom systemu możliwości wykonywania wieloletniej prognozy zapotrzebowania na gaz dla różnych obszarów administracyjnych kraju z uwzględnieniem przebiegu gazociągów. Implementacja systemu BI umożliwia zarówno wykonywanie prognoz długoterminowych oraz na żądanie, będących rodzajem symulacji założonego scenariusza. Poszczególne kokpity umożliwiają syntetyczne przedstawienie danych prognostycznych (dla całego kraju) oraz ich analizę na kolejnych poziomach szczegółowości, do poziomu gminy i miejscowości włącznie.
Odniesienie przestrzenne informacji pozwala na prezentację danych prognostycznych na tle granic jednostek administracyjnych. Najistotniejszym efektem wdrożenia technologii BI była tu poprawa jakości prognoz zarówno w wymiarze długoterminowym, jak i w przypadku prognoz realizowanych na żądanie. Było to możliwe dzięki zgromadzeniu wszystkich danych w jednym wspólnym i spójnym zasobie, realizacji prognoz w oparciu o jeden spójny model prognostyczny oraz dzięki rozszerzeniu możliwości analitycznych o wymiar przestrzenny.
Przykład 2: Analiza zdarzeń w sieciach energetycznych
Celem projektu było przygotowanie i prezentacja raportów dotyczących infrastruktury technicznej związanej z przesyłem energii elektrycznej oraz zdarzeń mających miejsce w sieci. Dzięki optymalnemu zaprojektowaniu połączeń danych z innych systemów IT w modelu warstwy biznesowej (w tym GIS) projekt miał charakter integracyjny. Z punktu widzenia poprawy efektywności analiz, jak i wykorzystania danych przestrzennych z systemu GIS, niezbędne było również nadanie wymiaru przestrzennego analizowanym informacjom.
Wykorzystanie kontekstu przestrzennego danych umożliwia drążenie (ang. drill-down), czyli przechodzenie od poziomu zestawienia syntetycznego (przedstawiającego liczbę zdarzeń sieciowych dla całego obszaru działania przedsiębiorstwa), poprzez rodzaj zdarzenia dla wybranego regionu, aż do analizy i raportowania statystyk pojedynczych urządzeń, których zdarzenie dotyczy. Odniesienie przestrzenne danych umożliwia ich przedstawienie na tle różnych podkładów mapowych. Na przykład dane mogą być obrazowane na tle granic administracyjnych właściwych dla podziału stosowanego przez klienta (regiony i rejony energetyczne) lub oficjalnego podziału administracyjnego kraju (TERYT). Stworzone raporty pozwalają na analizy techniczne, raportowanie operacyjne, jak i strategiczne z analizą lub syntezą na każdym poziomie i w zdefiniowanym obszarze.
Uzyskane w ramach implementacji przekrojowe raporty pozwalają na wyczerpującą ocenę zjawisk, a w konsekwencji na podejmowanie przez służby techniczne optymalnych decyzji utrzymaniowo-rozwojowych sieci w przedsiębiorstwie.
Przykład 3: Obszarowe raportowanie danych demograficznych
Zasadniczym celem projektu zrealizowanego na zlecenie administracji państwowej było skojarzenie przekazanych danych biznesowych dotyczących zjawisk demograficznych na tle granic podziału administracyjnego kraju, jak i analiza obszarów o parametrach odbiegających od normy.
Sygnalizowana już wcześniej możliwość drążenia danych, czyli zagłębiania się od poziomu prezentującego informacje dot. liczby mieszkańców w województwach (z barwnym zobrazowaniem na tle mapy kraju) poprzez zobrazowanie sytuacji w powiatach na tle granic województw do analizy danych demograficznych w poszczególnych gminach danego powiatu, pozwoliła na wykonywanie przekrojowych analiz oraz prezentowanie innych danych wykorzystanych w modelu biznesowym na mapie.
Przykład 4: Analiza danych w górnictwie
Przykład przedstawiający zastosowanie BI w sektorze górniczym dotyczy przede wszystkim analizy i raportowania danych dotyczących parametrów złożowych i rozliczania wydobycia - jednego z wielu aspektów działalności górniczej, ale mającego bardzo istotny wpływ m.in. na wyniki ekonomiczne przedsiębiorstwa górniczego. Celem projektu była prezentacja technologii BI jako efektywnego środowiska analitycznego i raportującego dla poziomu zarządu przedsiębiorstwa górniczego.
Głównym źródłem danych, które podlegać miały analizie, są dane dotyczące parametrów złożowych oraz wydobycia, ale także innych obszarów istotnych z punktu widzenia racjonalnej i bezpiecznej gospodarki złożem, m.in. zagadnienia dotyczące sytuacji hydrogeologicznej czy kwestie związane z monitorowaniem stanu elementów infrastruktury technicznej.
Elastyczność środowiska BI umożliwia również analizę innych danych hydrogeologicznych. Przykładem może być zestawianie informacji w sposób pozwalający na śledzenie dopływu wód do wyrobisk według zadanych kryteriów (geograficznych: dopływy w granicach zlewni; hydrogeologicznych: dopływy z wybranych poziomów wodonośnych). Odpowiednie złożenie danych umożliwia również śledzenie przy pomocy kokpitu analitycznego dynamiki zmian danego zjawiska. Przykładem może być tu analiza zmian zasięgu leja depresji w wybranym poziomie wodonośnym w czasie.
Konsekwencją zastosowania przekrojowego spojrzenia BI na zagadnienie jest znacząca poprawa efektywności monitorowania kosztów eksploatacji, rentowności poszczególnych obszarów złoża, a przede wszystkim zakładów górniczych dzięki agregowaniu danych i informacji pochodzących z różnych źródeł (dane geologiczno-górnicze, hydrogeologiczne, informacje dot. infrastruktury technologicznej czy aktualnych warunków rynkowych).
BI pozwala również na prognozowanie parametrów istotnych dla dalszego funkcjonowania przedsiębiorstwa w dowolnym przedziale czasowym (prognozy krótko, średnio i długoterminowe) dzięki efektywnej analizie danych dotyczących aktualnej sytuacji geologiczno-górniczej oraz powiązaniu tej informacji z bieżącą i prognozowaną sytuacją rynkową.
Przykład 5: Monitoring stanu urządzeń infrastruktury technicznej
Ostatnim przykładem prezentującym zastosowanie technologii BI z kontekstem przestrzennym jest jej wykorzystanie we wsparciu monitorowania urządzeń technicznych. Celem projektu była prezentacja danych dotyczących stanu urządzeń odstawy urobku w zakładzie górniczym z odniesieniem przestrzennym - ciągi technologiczne przenośników i ich stan przedstawione są na tle mapy wyrobisk. Analizę parametrów urządzeń można realizować poprzez śledzenie wartości poszczególnych parametrów albo poprzez graficzne oznaczanie stanu urządzenia na mapie, informujące o tym, że przekroczone zostały dopuszczalne wartości parametrów pracy. Takie podejście zdecydowanie ułatwia analizę stanu urządzeń, skracając czas niezbędny do podjęcia stosownych decyzji i efektywnego reagowania na ewentualne zagrożenia awarią. Rezultatem jest poprawa efektywności eksploatacji urządzeń poprzez ciągłe monitorowanie ich stanu i bieżące reagowanie na sygnały ostrzegawcze. Pozwala to również na ograniczenie kosztów eksploatacji poprzez ograniczenie ilości awarii dzięki działaniom profilaktycznym.
Korzyści
Zasadniczą korzyścią, jaką niesie technologia Business Intelligence, jest przede wszystkim spójność danych, z których korzysta użytkownik. Drugą istotną cechą jest jednorodność środowiska analitycznego. Obie te cechy pozwalają na zastosowanie rozwiązania w wielu obszarach działalności firmy. Kolejnym, bardzo ważnym atutem jest możliwość jednoczesnej analizy dużych ilości danych, pochodzących często z wielu źródeł.
Zastosowanie analityki przestrzennej, której przykładowe realizacje zaprezentowaliśmy w artykule, pozwala zarówno efektywnie analizować dane, jak i zrozumieć wpływ ich zależności przestrzennych na podejmowane decyzje strategiczne w szerokim spektrum zastosowań branżowych. Warto jeszcze raz zwrócić uwagę, że analityka biznesowa wykorzystująca kontekst przestrzenny w wielu przypadkach podnosi efektywność analiz, w niektórych będąc wręcz ich nieodzownym elementem.
Więcej o SHH sp. z o.o.
Od 1996 roku SHH realizuje w Polsce i za granicą projekty informatyczne związane z informacją przestrzenną. Spółka wdraża kompleksowe, skuteczne i perspektywiczne rozwiązania klasy GIS oparte o światowe standardy technologiczne. Produkty i usługi SHH są dedykowane dla zarządców infrastruktury transportu (m.in. drogownictwo, kolejnictwo, komunikacja miejska), zakładów przemysłowych (m.in. górnictwo, produkcja przemysłowa), przedsiębiorstw sieciowych (m.in. elektroenergetyka, ciepłownictwo, gazownictwo, wodociągi i kanalizacja), jak również urzędów oraz biur projektowych i geodezyjnych. Firma posiada potencjał merytoryczny, technologiczny i wdrożeniowy do realizacji złożonych projektów w zakresie GIS.
Główne obszary działalności SHH: budowa systemów informacji przestrzennej i technicznej, tworzenie baz i hurtowni danych przestrzennych, zasilanie systemów informatycznych w dane, rozwój dedykowanego oprogramowania, wdrażanie systemów wspomagających podejmowanie decyzji, dostarczanie rozwiązań sprzętowych w ramach realizowanych projektów, wszechstronne doradztwo i szkolenia specjalistyczne.
SHH jest twórcą inicjatywy GISforum (www.gisforum.pl) realizowanej poprzez trzy narzędzia: konferencję dedykowaną dla wielu branż, serwis tematyczny w wnp.pl oraz cykliczny newsletter.
Źródło: www.wnp.pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
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.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
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
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
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
Business Intelligence w praktyce – jak system BI One zmienia sposób zarządzania firmą
W erze cyfrowej transformacji dane stały się najcenniejszym zasobem każdej organizacji. Ich skutecz… / Czytaj więcej
