Ale jak to osiągnąć?Odpowiedź brzmi: analityka i Business Intelligence (BI). Technologia ta pozwoliła na opracowanie narzędzi, które ułatwiają ujawnianie praktycznych informacji o danych generowanych i zarządzanych przez firmę, pomagają zrozumieć liczby i ich przyczyny, pozwalają generować raporty, wizualizować i udostępniać wyniki oraz uzyskiwać odpowiedzi w prostym języku i dostępne dla całej firmy.
Wobec najbardziej wymagającego otoczenia
Ewolucja rynku i innowacje technologiczne sprawiły, że środowisko stało się bardziej złożone, wymagające i rozdrobnione. Aby kontynuować rozwój, przemysł musi podjąć kolejny krok w celu ulepszenia swoich produktów i zadowolenia klienta poprzez wszechstronne stosowanie BI i analiz, stawiając na DataOps, AI i inne opcje, które rewolucjonizują działanie firm. W ten sposób można mieć odpowiednie podejście do korzystania z dużych zbiorów danych i operowania tymi ogromnymi ilościami informacji. Wybór odpowiedniej technologii jest kluczem do zapewnienia, że użytkownicy w pełni wykorzystują treści, które tworzą, działając w zarządzanym ekosystemie BI.
W tym celu, i choć może to wydać się to zbędnym powtórzeniem, BI stało się bardziej inteligentne, wykorzystując magię, która pozwala przemysłowi wyprzedzić rynek poprzez maksymalizację informacji i strategiczną wizję zrozumienia obecnego stanu organizacji i podniesienia poziomu konkurencyjności. A wszystko to pomaga zarówno osobom odpowiedzialnym za podejmowanie decyzji, jak i pozostałym pracownikom firmy, w tym operatorom zakładów, przybliżyć firmę do celów biznesowych. W rzeczywistości rożne badania wykazały, że firmy, które wykorzystują dane do podejmowania decyzji, zwykle je ulepszają, a to wpływa negatywnie na zwiększenie wydajności i rentowności.
Aby to wszystko było możliwe i miało schematyczny wymiar, narzędzia BI muszą codziennie gromadzić i analizować dane główne i transakcyjne przechowywane w odnośnych bazach danych (generowanych przez OLTP, Online Transactional Processing) lub pochodzące z plików Excel, XML, usług sieciowych, sieci społecznościowych lub innych źródeł.
W bardzo schematyczny sposób informacje zawarte w tego typu magazynie służą do generowania tak zwanych kostek OLAP (Online Analytical Processing), które są jednostkami abstrakcyjnymi, umożliwiającymi uzyskanie interesujących wskaźników – tzw. faktów – w różnych scenariuszach konfigurowanych za pomocą wybranych parametrów – tak zwanymi wymiarów – pozwala to analizować i porównywać, na przykład, sprzedaż (fakty) w zależności od pracowników, produktów, jednostek biznesowych lub określonych okresów (wymiarów).
Mamy już dwa filary procesów BI: procesy OLTP, które służą do gromadzenia danych, oraz OLAP, które umożliwiają dostęp do informacji i ich analizę. Ale nadal potrzebny jest trzeci element, który przekształca dane w informacje i przekazuje je do magazynów OLAP: proces ten nosi nazwę ETL (ekstrakcja, transformacja i ładowanie). Narzędzia te pozwalają na włączenie nowych danych generowanych przez procesy OLTP do magazynów OLAP, tj. na zbieranie wszystkich danych związanych z inwestycjami, sprzedażą i czasem w celu późniejszego ustalenia strategii biznesowych, rozwiązywania ewentualnych problemów i zwiększenia przewagi nad innymi konkurentami.
Wreszcie są to narzędzia analityczne, które wyświetlają dane OLAP w pulpitach nawigacyjnych za pomocą elementów sterujących, które ujawniają fakty (tabele, wykresy i wskaźniki) oraz elementy sterujące, które nadają strukturę i filtrują wymiary. Intuicyjne, szybkie i bardzo dynamiczne pulpity nawigacyjne pozwalają przeglądać, kategoryzować, grupować i porównywać informacje pod różnymi kątami.
Cały ten proces bardzo się zmienił od początku istnienia BI i na lepsze, ponieważ teraz analityka wykorzystuje zaawansowane techniki do analizy dużych zbiorów danych i w ciągu kilku sekund sprawia, że ważne dane stają się bardziej namacalne, aby przekształcić je w informacje, a te z kolei w wiedzę, która umożliwia optymalizację podejmowania decyzji biznesowych w celu osiągania celów organizacji i jej transformacji gospodarczej.
