System informacji zarządczej - efektywna integracja i analiza danych

• Autorzy: Katarzyna Rostek

Warianty tytułu

Business Intelligence - Effective Integration and Analysis of Data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Głównym zadaniem systemów informacji zarządczej jest analiza danych i dostarczanie informacji o wysokiej jakości na wszystkie szczeble zarządzania. Powszechnie uważa się, że wdrożenie systemu informacji zarządczej jest kluczem do osiągnięcia sukcesu przedsiębiorstwa. Popyt na tego typu rozwiązania stale rośnie, co oznacza, że kładzie się coraz większy nacisk na łatwy dostęp do precyzyjnych i wiarygodnych informacji, wspierających zarządzanie. Dodatkowym, bardzo istotnym atutem jest możliwość korzystania z nich bezpośrednio przez osoby podejmujące decyzje, ponieważ są one przyjazne dla użytkownika i proste w obsłudze. Światową tendencją obecnych wdrożeń w zakresie Business Intelligence jest tzw. domknięcie pętli decyzyjnej, które polega na wykorzystaniu, uzyskanych z systemu informacji zarządczej. wyników analiz bezpośrednio w procesach operacyjnych, np. do sterowania procesami produkcyjnymi. Wdrażane są również rozwiązania, pozwalające na bardziej świadome zarządzanie wydajnością organizacji. Chodzi tutaj zarówno o odpowiednie przetworzenie informacji z systemów informacji zarządczej, jak i o wykorzystanie różnego rodzaju aplikacji w celu poprawy jakości zarządzania. W Polsce nadal dominuje zastosowanie prostego raportowania, będącego wsparciem dla indywidualnego procesu decyzyjnego poszczególnych użytkowników. W wielu firmach spotkać można także wykorzystanie narzędzi Business Intelligence do profilowania klientów czy też w procesach planowania i budżetowania. Natomiast niektóre z tych firm budują wewnętrzne centra kompetencyjne Business Intelligence, co jest oznaką rosnącej wiedzy na temat efektywnego wykorzystania systemów informacji zarządczej. Nadal jednak jest na tym polu wiele do zrobienia i w zakresie naukowo-badawczym, i w zakresie świadomości użytkowników. (fragment tekstu)

EN

Today's fast-paced, competitive marketplace means increasing pressure to raise profits, do more with less and operates more efficiently. Achieving these goals requires faster and improved decision-making ability across organizations. Unfortunately in many situations, departments continue to operate in information silos. Existing enterprise systems often are not linked and software packages are not integrated. Decision makers have difficulty getting the accurate information they need and IT professionals spend more time responding to ad-hoc report requests than focusing on strategic initiatives. Business intelligence integrates data from across your enterprise, and provides self-service reporting and analysis at everyone's "fingertips". Decision makers spend less time looking for answers and more time driving strategic decisions. BI decision-support initiatives are also very expensive endeavors. Disparate business data must be extracted and merged from online transaction processing (OLTP) systems, from batch systems, and from externally syndicated data sources. BI decision-support initiatives also call for new technology to be considered, additional tasks to be performed, roles and responsibilities to be shifted, and analysis and decision-support applications to be delivered quickly while maintaining acceptable quality. A staggering 60 percent of BI projects end in abandonment or failure because of inadequate planning, missed tasks, missed deadlines, poor project management, undelivered business requirements, or poor quality deliverables. An effective methodology of introducing the BI decision-support initiatives can lower this high investment risk. BI projects can be organized according to the six stages and 16 development steps within these stages as outlined in this article. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Systemy informatyczne; Studium przypadku; Analiza danych; Informacja zarządcza; Systemy Business Intelligence

EN

Computer system; Case study; Data analysis; Management information; Business Intelligence systems

• Czasopismo: Zarządzanie Przedsiębiorstwem / Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
• Rocznik: 2007
• Numer: nr 1
• Strony: 37--48

Twórcy

autor

Katarzyna Rostek

• Politechnika Warszawska

Bibliografia

• [1] Amarowicz A.: Business Intelligence - od wiedzy do trafnych decyzji biznesowych, "Strategie Biznesu", SAP Polska 2006.
• [2] Biere M.: Business Intelligence for the Enterprise, Prentice Hall PTR, lipiec 2003.
• [3] Jaworska E.: Wycisnąć z danych co się da, Manufacturing Systems Information Polska, grudzień 2005.
• [4] Kuhn M., Łopata D., Todd G. B.: Mnóstwo danych, wniosków brak. Business Intelligence, "Outlook" 2005, nr 1, str. 35-41.
• [5] Miller G.: The Business Intelligence Competency Cen¬ter: A SAS Approach, SAS Publishing, grudzień 2005.
• [6] Moss L. T., Atre Shaku: Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Application, Addison Wesley, luty 2003.
• [7] Rasmussen N., Goldy P. S., Solli P. O.: Financial Bu¬siness Intelligence, John Wiley & Sons Inc., New York 2002.
• [8] Sid A., Moss L. T.: Data Warehouse Project Management, Addison-Wesley, 2000.
• [9] Steensboe Ch., Andsbjerg R.: SAS BI Enables Optimized Controland Steering at UKA, IDC Analyze the Future, IDC 2006.
• [10] Voges K. E., Pope N.: Business Applications and Computational Intelligence, Idea Group Publishing 2006.
• [11] www.oracle.com, stan na 10 stycznia 2007.
• [12] www.microsoft.com/poland/, stan na 20 stycznia 2007.
• [13] www.pmslabs.com.pl, stan na 8 stycznia 2007.
• [14] www.sas.com, stan na 10 stycznia 2007.
• [15] www.sybase.pl, stan na 10 stycznia 2007.