| REKLAMA |
 |
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
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
