Informatyczne uwarunkowania realizacji strategii inteligentnego wspomagania biznesu
|
|
- Zdzisław Owczarek
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 dr Helena Dudycz Katedra Teorii Informatyki Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Informatyczne uwarunkowania realizacji strategii inteligentnego wspomagania biznesu Streszczenie Streszczenie: Analizując ewolucje systemów klasy ERP moŝna wskazać cztery kierunki ich rozwoju oraz powstałe na tej bazie strategie informatyzacji, w tym strategię inteligentnego wspomagania biznesu. W niniejszym artykule skoncentrowano się na przedstawieniu uwarunkowań informatycznych realizacji analizowanej strategii. Dla czytelności rozwaŝań, w pierwszej części nastąpi krótka charakterystyka strategii inteligentnego wspomagania biznesu, następnie zaś przedstawiono rozwiązania informatyczne istotne dla tej strategii oraz związane z tym uwarunkowania. 1. Wprowadzenie Współczesna przedsiębiorstwo, chcąc funkcjonować na konkurencyjnym rynku, nie moŝe istnieć bez rozbudowanej infrastruktury informatycznej oraz bez wykorzystywania w jego działaniach osiągnięć technologii informacyjnej i komunikacyjnej. Jednak zainstalowanie w organizacji gospodarczej nawet najbardziej zaawansowanych technologii nie gwarantuje sukcesu. Potrzebne są właściwie ukierunkowane działania zgodnie z przyjętą strategią informatyzacji. Ta zaś powinna wynikać zarówno z przyjętej strategii rozwoju danego przedsiębiorstwa (zmian zachodzą- 1
2 cych w nim oraz w sposobach jego działania), jak i unikatowych moŝliwości technologii informacyjnych (mogących wykreować nowatorskie sposoby prowadzenia biznesu). Realizowany system informatyczny według takiej strategii powinien m.in. w maksymalnym stopniu usprawniać działalność operacyjną przedsiębiorstwa oraz wspomagać decydentów w procesie podejmowania decyzji. Priorytetowe jest nie tylko gromadzenie danych, ale zapewnienie, aby był najlepszy dostęp do istotnych informacji. Wiele przedsiębiorstw, które wdroŝyły systemy klasy ERP rozpatrują moŝliwość wykorzystania gromadzonych w systemach transakcyjnych danych poprzez zaimplementowanie zaawansowanych rozwiązań informatycznych wspomagających procesy decyzyjne. Rozbudowa takiego zintegrowanego systemu dąŝy w kierunku stworzenia inteligentnego systemu ERP 1 realizowanego zgodnie ze strategią inteligentnego wspomagania biznesu. 2. Strategia inteligentnego wspomagania biznesu Strategia inteligentnego wspomagania biznesu odzwierciedla postępującą integrację środowiska transakcyjnego z aplikacjami systemów informowania kierownictwa oraz systemów wspomagania decyzji nadbudowanych nad bazami danych systemów ERP lub realizowanych za pomocą zaawansowanych systemów informacyjno-analitycznych opartych 1 Szerzej kierunki rozwoju systemów klasy ERP (w tym inteligentny system ERP Inteligent Enterprise Resource Planning) oraz powstałe na tej bazie strategie informatyzacji opisano szerzej m.in. w: H. Dudycz, M. Dyczkowski, Strategie informatyzacji oparte na nowych wersjach systemów klasy ERP. W: J. Studzińskiego, L. Drelichowskiego i O. Hryniewicza (Red.), Zastosowanie informatyki i analizy systemowej w zarządzaniu, PAN Instytut Badań Systemowych Warszawa 2003, Seria: Badania Systemowe tom 33, s oraz M. Dyczkowski, Identyfikacja i analiza wpływu kierunków ewolucji systemów klasy ERP na strategie informatyzacji obiektów gospodarczych. W: J. Goliński, D. Jelonek i A. Nowicki (Red), Informatyka ekonomiczna. Przegląd naukowodydaktyczny, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2004, nr 1027, s
3 na koncepcji business intelligence 2. W strategii tej istotne jest zapewnienie spójnych, zintegrowanych danych, pochodzących ze źródeł zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych, stanowiących podstawę rozwiązań informatycznych pozwalających na róŝnorodne przetwarzanie analityczne, oraz prezentowanie w róŝnych, właściwych i czytelnych formach informacji potrzebnych do podejmowania decyzji 3. Akcentuje się w niej wyraźnie, Ŝe technologie informatyczne pomagają osiągnąć sukces w biznesie wyłącznie wtedy, gdy przetwarzanie danych nie kończy się na poziomie ewidencyjno-sprawozdawczym, lecz oznacza transformację danych i informacje, z której powstaje wiedza korporacyjna i indywidualna oraz umiejętności pracownicze 4. Strategia inteligentnego wspomagania biznesu powinna być realizowania w tych organizacjach gospodarczych, gdzie istotę prowadzenia działalności stanowi informacja pochodząca z wielu źródeł i wiedza korporacyjna, stanowiąca zasób na równi waŝny z dobrami materialnymi oraz, gdzie czynnikiem kluczowym jest czas pozyskania potrzebnej informacji do podjęcia w danym momencie właściwych decyzji przez kadrę kierowniczą na kaŝdym szczeblu zarządzania. Strategia ta ma na celu wsparcie procesów decyzyjnych, a to wymaga zastosowania szerokiego spectrum narzędzi i technologii informatycznych, bazujących na istniejących systemach klasy ERP oraz obejmujących swoim zasięgiem znaczącą większość systemu informacyjnego istniejącego w organizacji. 2 Szerzej opisanej m.in. w: M. Biere, Business Intelligence for the Enterprise, IBM Press 2003 oraz H. Dudycz, Business Intelligence jako kolejny etap rozwoju systemów informacyjnodecyzyjnych. W: A. Nowicki (Red.), Informatyka ekonomiczna 5. Wybrane zagadnienia, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej Wrocław 2002, nr 953, s Zob. H. Dudycz H., Strategia inteligentnego wspomagania biznesu w organizacji uczącej się. W: E. Niedzielska, H. Dudycz i M. Dyczkowski (Red.), Nowoczesne technologie informacyjne w zarządzaniu, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej, Wrocław 2005, nr 1081, s Zob. M. Dyczkowski, Identyfikacja i analiza s. 65, op. cit. 3
4 Tworzony system informatyczny organizacji gospodarczej według tak sformułowanej strategii pozwala spełniać podstawowe wymagania stawiane wobec takiego rozwiązania zarówno w praktyce przez kadrę kierowniczą, jak i w pracach naukowych takie jak 5 : a) opierać się na jednej wspólnej bazie danych analitycznych odpowiednio zaprojektowanej w stosunku do istniejących potrzeb, b) posiadać zawarte w bazie danych aktualne, dokładne, uporządkowane i kompletne informacje, czyli nadające się bezpośrednio do wykorzystania w procesie podejmowania decyzji, c) posiadać zdolność selekcji i dystrybucji informacji, które są odpowiednie do potrzeb otrzymujących je uŝytkowników, d) umoŝliwiać szybki dostęp poszczególnych pracowników organizacji do potrzebnych informacji. Zgodnie z tą strategią architektura systemu informatycznego powinna być ukierunkowana przede wszystkim na przekształcanie danych i informacji w wiedzę oraz pozwalająca na jej wykorzystanie w praktycznym działaniu. 3. Rozwiązania informatyczne strategii inteligentnego wspomagania biznesu Przyjęcie w organizacji gospodarczej strategii inteligentnego wspomagania biznesu wiąŝe się z zapewnieniem rozwiązań informatycznych umoŝliwiających realizację trzech podstawowych warstw funkcjonalnych pozwalających na dostarczanie potrzebnych informacji do po- 5 Zob. m.in. B. Mikuła, Elementy nowoczesne zarządzania. W kierunku organizacji inteligentnych, Oficyna Wydawnicza Antykwa, Kraków 2001, s
5 dejmowania decyzji, tj.: integracji i składowania danych, przetwarzania analitycznego oraz udostępniania informacji 6. Narzędzia informatyczne w warstwie integracji i składowania danych umoŝliwiają przesyłanie danych pomiędzy ich źródłami (systemami transakcyjnymi) a róŝnymi aplikacjami dedykowanymi dla decydentów z zachowaniem jakości, spójności i poprawności informacji. Warstwa ta powinna zapewnić przede wszystkim szybki dostęp do spójnych, zintegrowanych danych na poziomie całej organizacji, dlatego konieczna jest baza danych stanowiąca repozytorium danych (np. hurtownia danych oraz narzędzia ETL słuŝące do ekstrakcji, transformacji i ładowania do niej danych źródłowych). Pozwala to na ujednolicenie oraz powiązanie danych zgromadzonych w róŝnorodnych dziedzinowych systemach informatycznych. Bez tej procedury trudno jest efektywnie zastosować technologie i techniki pozwalające na pozyskiwanie informacji z posiadanych przez organizację danych. W warstwie przetwarzania analitycznego występują narzędzia m.in. do wielowymiarowej analizy zaistniałych faktów gospodarczych, odkrywania zaleŝności miedzy nimi czy teŝ prognozowania zdarzeń, przyczyniając się do dostarczania potrzebnej i unikatowej informacji pozwalającej na odkrywanie/tworzenie wiedzy organizacji. Zastosowane tutaj technologie i narzędzia powinny zapewnić zaspokojenie potrzeb róŝnych grup uŝytkowników, w tym zarówno osób samodzielnie projektujących raporty i analizy (np. analitycy), jak i osób korzystających z juŝ przygotowanych raportów (np. prezesi zarządów, dyrektorzy finansowi). W ramach tej grupy moŝna wyróŝnić następujące istotne rozwiązania dla rozpatrywanej 6 Szerzej rozwiązania informatyczne strategii inteligentnego wspomagania biznesu przedstawiono w: H. Dudycz, Rozwiązania informatyczne strategii inteligentnego wspomagania biznesu. W: St. Trzcieliński (Red.), Nowoczesne przedsiębiorstwo, Instytut InŜynierii Zarządzania Politechniki Poznańskiej, Poznań 2005, s
6 strategii informatyzacji obiektu gospodarczego: podstawowe narzędzia analityczne (np. narzędzia generowania zapytań i raportowania, arkusze kalkulacyjne), zaawansowane narzędzia analityczne (np. statystyczne, drąŝenia danych) oraz aplikacje analityczne (stanowiące np. dedykowane rozwiązania dziedzinowe, problemowe czy branŝowe). W trzeciej, ostatniej warstwie tj. udostępniania informacji występują narzędzia z przyjaznym interfejsem dla kadry kierowniczej, pozwalające na udostępnianie wyników analiz (np. za pomocą portalu korporacyjnego) oraz na automatyczną dystrybucję informacji (np. korzystając z poczty elektronicznej). 4. Determinanty tworzenia systemu informatycznego zgodnie ze strategią inteligentnego wspomagania biznesu Realizując strategię inteligentnego wspomagania biznesu dąŝy się do wdraŝania narzędzi i aplikacji informatycznych, które zagwarantują przede wszystkim: zwiększenie moŝliwości składowania danych, ich sprawniejsze ładowanie do dedykowanych baz analitycznych, zaawansowaną analizę danych oraz łatwość dostępu do informacji. To podejście jest uwarunkowane następującymi czynnikami informatycznymi: 1. Konieczność ciągłego doskonalenia wdroŝonych systemów klasy ERP, wynikająca z lepszego zrozumienia i w konsekwencji umiejętności wykorzystania przez przedsiębiorstwa tkwiącego w nich potencjału oraz z ciągłego rozwoju funkcjonalnego i technologicznego zintegrowanych systemów informatycznych. Sprawnie działający system zintegrowany podmiocie gospodarczym dostarcza prawdziwe dane dotyczące aktualnie zachodzących w nim procesów i zdarzeń. 6
7 2. Konieczność zapewnienia rozwiązań informatycznych zarówno pozwalających na przetwarzanie i zarządzanie potrzebnymi danymi, jak gwarantujących poprawną jakość danych, ich dokładność oraz integralność 7. Pozwoli to na profesjonalne wykorzystanie źródeł danych, poprzez umoŝliwienie dostępu do wszystkich koniecznych danych (wymaganych do przeprowadzenia wielokryterialnych analiz) niezaleŝnie od ich źródła i miejsca przechowywania, wyrafinowane ich przetwarzanie oraz wykorzystanie inteligentnych procedur do wnioskowania, symulacji i ich analizy. 3. Konieczność wdroŝenia narzędzi informatycznych pozwalających na przetwarzanie zbiorów o wielowymiarowej strukturze, poniewaŝ standardowe programy odpowiedzialne za rejestrację zaistniałych w przedsiębiorstwie operacji nie są w stanie przetworzyć zebrane ogromne ilości danych w bazach transakcyjnych, stanowiących dla decydentów przy umiejętnym ich wykorzystaniu niezmiernie bogate, nowe źródło informacji. DąŜenie do zastosowania w większym stopniu narzędzi do eksploracji danych, umoŝliwiających m.in. na wykrywanie trendów i istotnych zdarzeń, co pozwala zarówno na unikanie zagroŝeń, jak i wykorzystanie pojawiających się szans rozwoju przedsiębiorstwa. 4. Konieczność zapewnienia zróŝnicowanego dostępu do informacji (w dowolnym czasie i w dowolnym miejscu) w postaci róŝnych form raportów i sprawozdań oraz środków ich przesyłania, w tym rozwiązań dotyczących zdalnej dystrybucji informacji analitycznych (w tym równieŝ za pomocą portalu intra- lub internetowego). 7 Konieczność integracji danych wynika z faktu, Ŝe bazując tylko na systemie zintegrowanym często występuje redundancja analitycznych procesów przetwarzania oraz pracochłonność przygotowywania analiz. 7
8 5. Konieczność zastosowania takich rozwiązań informatycznych, które przedstawią informację w jak najbardziej czytelnej formie dla pracowników. Standardem staje się prezentacja danych w postaci graficznej 8, która powinna być odpowiednio dobrana do potrzeb informacyjnych związanych z zadaniami wykonywanymi przez uŝytkowników oraz ich predyspozycjami percepcyjnymi. Tworząc system informatyczny organizacji gospodarczej zgodnie ze strategią inteligentnego wspomagania biznesu, trzeba dąŝyć do stworzenia zintegrowanego środowiska, pozwalającego na dostęp do danych zgromadzonych w róŝnych istniejących w danej firmie systemach informatycznych, ich przetwarzanie analityczne oraz udostępnianie i prezentację informacji w formie czytelnej i akceptowalnej przez kadrę kierowniczą, w tym równieŝ w formie graficznej. W tym kontekście brane pod uwagę nowe rozwiązania informatyczne powinny uwzględniać zastosowanie przetwarzanej przez nie informacji w procesie decyzyjnym. Analizując pod tym kątem dane uzyskane z przeprowadzonego badania organizacji gospodarczych dotyczące istniejącej infrastruktury informatycznej ze względu na przetwarzanie analityczne 9, stwierdzono Ŝe w wielu duŝych organizacjach gospodarczych funkcjonuje juŝ hurtownia danych (w 69% zbadanych przedsiębiorstw) 10. TakŜe w wielu średnich 8 Dla kadry kierowniczej powinny być zaprojektowane ekrany pełniące rolę kokpitu menedŝerskiego (management dashboard), pozwalającego na wizualizację w postaci podobnej do pulpitów sterowniczych, dostarczając bieŝącą i syntetyczną informację w pełni dostosowaną do ich zadań oraz obowiązków. Szerzej zagadnienie to jest omówione m.in. w S. Few, Information Dashboard Design, Publisher O Reilly Od listopada 2006r. do marca 2007r. badano organizacje gospodarcze o zróŝnicowanej strukturze co do wielkości, działalności oraz zasięgu terytorialnego związanego z ich funkcjonowaniem. ZałoŜenia tego badania szerzej przedstawiono m.in. w H. Dudycz, Wstępna analiza istniejących rozwiązań informatycznych w obiektach gospodarczych w kontekście przetwarzania analitycznego, W: Systemy Wspomagania Organizacji SWO 2007, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 2007 (w druku). 10 Nieco niŝszy wynik tj. 64% (równieŝ wśród firm, gdzie liczba pracowników jest większa niŝ 250 osób) uzyskano w badaniach przeprowadzonych przez firmę KPMG w 2004r. (zob. M. Stroj- 8
9 oraz małych podmiotach gospodarczych wdroŝono bazę danych analitycznych, ale nie przekracza to 50% z tej grupy badanych firm oraz często jest to namiastka hurtowni danych. Taka struktura implementacji hurtowni danych w organizacjach gospodarczych przekłada się na zastosowanie narzędzi i aplikacji analitycznych. W 46% duŝych firm korzysta się ze specjalizowanych systemów raportowania, gdy w małych i średnich stanowi to w sumie 24%. Podobne róŝnice występują przy rozpatrywaniu innych narzędzi analitycznych. Prawie 35% firm duŝych wykorzystuje specjalizowane pakiety statystyczne oraz systemy wspomagania decyzji 11, zaś w prawie 20% równieŝ data mining oraz specjalizowane pakiety wizualizacyjne. W przypadku średnich obiektów gospodarczych nie stwierdzono stosowania narzędzi data mining, a pozostałe nie przekraczały 16%. Natomiast w małych firmach nie zanotowano zaimplementowania i wykorzystania rozpatrywanych rozwiązań analitycznych. Lepsza sytuacja istnieje w przypadku wdraŝania portalu informacyjnego (korporacyjnego), który stwierdzono w 42% badanych duŝych obiektach 12 oraz 24% małych i średnich. Podstawowym narzędziem analitycznym w małych i średnich obiektach gospodarczych jest arkusz kalkulacyjny (odpowiednio 59% i 75%). W badaniu stwierdzono równieŝ, Ŝe występuje bardzo silna korelacja między wdroŝeniem hurtowni danych a posiadaniem zintegrowanego systemu analitycznego (prawie 100%). Aby efektywnie wykorzystać narzędzia i aplikacje analityczne wskazane jest wdroŝenie hurtowni danych. Trzeba tutaj jednak bardzo ny, Zarządzanie wiedzą w Polsce Raport badawczy, KPMG Sp. z o.o., 2005, wersja internetowa: 11 W badaniach KPMG otrzymano wynik 51%. Taka róŝnica między tymi badaniami moŝe wynikać z faktu, Ŝe KPMG objęło analizą tylko te duŝe podmioty gospodarcze, gdzie nie tylko zatrudniano co najmniej 250 pracowników, ale osiągano przychody powyŝej 40 milionów euro rocznie (zob. M. Strojny, Zarządzanie wiedzą op. cit.). 12 Wynik ten jest duŝo niŝszy niŝ w badaniach KPMG, gdzie dla duŝych podmiotów gospodarczych otrzymano rezultat 75% (zob. M. Strojny, Zarządzanie wiedzą op. cit.). 9
10 starannie przeprowadzać zaimplementowanie tego typu rozwiązań informatycznych, aby zakończyło się ono ich akceptacją przez uŝytkowników. Występuje tutaj niepowtarzalność problemów związanych z wdraŝaniem i eksploatacją baz danych analitycznych oraz często pojawia się brak zgodności między oczekiwaniami uŝytkowników wobec systemów analitycznych w momencie decyzji o ich zakupie, a juŝ rzeczywistością po ich zaimplementowaniu 13. W celu zminimalizowania niepowodzeń z wdroŝenia hurtowni danych oraz systemów analitycznych trzeba właściwie i dobrze przeprowadzić analizę potrzeb pracowników nie tylko uzasadniającą ich implementację, ale przede wszystkim pozwalającą stworzyć system spełniający oczekiwania przyszłych uŝytkowników. 5. Zakończenie Zrozumienie roli i wagi technologii informacyjnych w przedsiębiorstwie powoduje, Ŝe następuje świadomy nadzór kadry kierowniczej nad posiadanymi rozwiązaniami informatycznymi. Stąd wdraŝanie równieŝ narzędzi i aplikacji analitycznych odbywa się coraz częściej według przyjętej strategii informatyzacji. Jedną z nich jest strategia inteligentnego wspomagania biznesu, gdzie dąŝy się trzeba dąŝyć do stworzenia zintegrowanej architektury systemu pozwalającego równieŝ na wielowymiarową analizę danych. Rozpatrując wdroŝone rozwiązania informatyczne w badanych podmiotach gospodarczych moŝna zauwaŝyć rozwój systemów zintegrowanych w kierunku inteligentnego system ERP, wykorzystujących zaawansowane narzędzia analityczne bazujące na hurtowni da- 13 Wśród podstawowych przyczyn nieudanego zaimplementowania tego typu rozwiązań informatycznych wymienia się ich brak akceptacji przez uŝytkowników. Szerzej zagadnienie to omówiono w H. Dudycz Przyczyny nieudanych wdroŝeń hurtowni danych w przedsiębiorstwie, W: R. Knosala (Red.), Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, Wydawnictwa Naukowo- Techniczne, Warszawa 2003, tom I, s
11 nych. Jednak w wielu jeszcze przedsiębiorstwach dominuje zastosowanie prostego raportowania, które wspiera raczej indywidualny proces decyzyjnego poszczególnych uŝytkowników. Bibliografia Biere M., Business Intelligence for the Enterprise, IBM Press Dudycz H., Wstępna analiza istniejących rozwiązań informatycznych w obiektach gospodarczych w kontekście przetwarzania analitycznego, W: Systemy Wspomagania Organizacji SWO 2007, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 2007 (w druku). Dudycz H., Strategia inteligentnego wspomagania biznesu w organizacji uczącej się. W: E. Niedzielska, H. Dudycz i M. Dyczkowski (Red.), Nowoczesne technologie informacyjne w zarządzaniu, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej, Wrocław 2005, nr 1081, s Dudycz H., Rozwiązania informatyczne strategii inteligentnego wspomagania biznesu. W: St. Trzcieliński (Red.), Nowoczesne przedsiębiorstwo, Instytut InŜynierii Zarządzania Politechniki Poznańskiej, Poznań 2005, s Dudycz H., Business Intelligence jako kolejny etap rozwoju systemów informacyjno-decyzyjnych. W: A. Nowicki (Red.), Informatyka ekonomiczna 5. Wybrane zagadnienia, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej Wrocław 2002, nr 953, s Dudycz H., Przyczyny nieudanych wdroŝeń hurtowni danych w przedsiębiorstwie, W: R. Knosala (Red.), Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2003, tom I, s Dudycz H., Dyczkowski M., Strategie informatyzacji oparte na nowych wersjach systemów klasy ERP. W: J. Studzińskiego, L. Drelichowskiego i O. Hryniewicza (Red.), Zastosowanie informatyki i analizy systemowej w zarządzaniu, PAN Instytut Badań Systemowych Warszawa 2003, Seria: Badania Systemowe tom 33, s Dyczkowski M., Identyfikacja i analiza wpływu kierunków ewolucji systemów klasy ERP na strategie informatyzacji obiektów gospodarczych. W: J. Goliński, D. Jelonek i A. Nowicki (Red), Informatyka ekonomiczna. Przegląd naukowodydaktyczny, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2004, nr 1027, s Few S., Information Dashboard Design, Publisher O Reilly Mikuła B., Elementy nowoczesne zarządzania. W kierunku organizacji inteligentnych, Oficyna Wydawnicza Antykwa, Kraków
12 Źródła internetowe Strojny M., Zarządzanie wiedzą w Polsce Raport badawczy, KPMG Sp. z o.o., 2005, wersja internetowa: Summary During analysis evolution systems ERP you can point four both direction of their development and intelligent enterprise strategy. One of them there is intelligent enterprise strategy. The aid of this article is an introduction determination of information technology of analysing strategy. In the first part there is a short description of intelligent enterprise strategy. Then information solution of this strategy are characterised. The last part of the article contains the conditionings description of information technology of intelligent enterprise strategy. 12
BADANIA WSTĘPNE DOTYCZĄCE OCENY ROZWIĄZĄŃ INFORMATYCZNYCH PRZEZ KADRĘ KIEROWNICZĄ
BADANIA WSTĘPNE DOTYCZĄCE OCENY ROZWIĄZĄŃ INFORMATYCZNYCH PRZEZ KADRĘ KIEROWNICZĄ Helena Dudycz Wprowadzenie Podstawą kaŝdej trafnie podjętej decyzji jest pozyskana, przetworzona i odpowiednio zaprezentowana
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2012 Zagadnienia do omówienia 1. Miejsce i rola w firmie 2. Przegląd architektury
Bardziej szczegółowoZarządzanie wiedzą w opiece zdrowotnej
Zarządzanie wiedzą w opiece zdrowotnej Magdalena Taczanowska Wiceprezes Zarządu Sygnity SA Agenda Procesy decyzyjne w ochronie zdrowia Zarządzanie wiedzą w ochronie zdrowia Typologia wiedzy w opiece zdrowotnej
Bardziej szczegółowoZAAWANSOWANYCH SYSTEMÓW INFORMACYJNO-ANALITYCZNYCH
Streszczenie HURTOWNIA DANYCH ISTOTNYM ELEMENTEM ZAAWANSOWANYCH SYSTEMÓW INFORMACYJNO-ANALITYCZNYCH Helena Dudycz Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Instytut Informatyki Ekonomicznej helena.dudycz@ae.wroc.pl
Bardziej szczegółowoUsługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoBudowa modeli wymagań dla Regionalnych Systemów Informacji Medycznej opartych o hurtownie danych
Dr Jerzy ROSZKOWSKI Management Systems Consulting Budowa modeli wymagań dla Regionalnych Systemów Informacji Medycznej opartych o hurtownie danych TIAPiSZ 09 Definiowanie wymagań Główny problem: Jak definiować
Bardziej szczegółowotechnologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych.
Informatyka Coraz częściej informatykę utoŝsamia się z pojęciem technologii informacyjnych. Za naukową podstawę informatyki uwaŝa się teorię informacji i jej związki z naukami technicznymi, np. elektroniką,
Bardziej szczegółowoHURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE
BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej
Bardziej szczegółowoCo to jest Business Intelligence?
Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl
Bardziej szczegółowoProwadzący Andrzej Kurek
Prowadzący Andrzej Kurek Centrala Rzeszów Oddziały Lublin, Katowice Zatrudnienie ponad 70 osób SprzedaŜ wdroŝenia oprogramowań firmy Comarch Dopasowania branŝowe Wiedza i doświadczenie Pełna obsługa: Analiza
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoPaweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
Bardziej szczegółowoTypy systemów informacyjnych
Typy systemów informacyjnych Information Systems Systemy Informacyjne Operations Support Systems Systemy Wsparcia Operacyjnego Management Support Systems Systemy Wspomagania Zarzadzania Transaction Processing
Bardziej szczegółowoOBIEG INFORMACJI I WSPOMAGANIE DECYZJI W SYTUACJACH KRYZYSOWYCH
OBIEG INFORMACJI I WSPOMAGANIE DECYZJI W SYTUACJACH KRYZYSOWYCH AGENDA Prezentacja firmy Tecna Informacja i jej przepływ Workflow i BPM Centralny portal informacyjny Wprowadzanie danych do systemu Interfejsy
Bardziej szczegółowoPortal Informacji Produkcyjnej dla Elektrociepłowni
Portal Informacji Produkcyjnej dla Elektrociepłowni Portal Informacji Produkcyjnej dla Elektrociepłowni ANT od siedmiu lat specjalizuje się w dostarczaniu rozwiązań informatycznych, których celem jest
Bardziej szczegółowoRozwiązanie GIS dla mniejszego. miasta: model Miasta Stalowa Wola. Janusz JEśAK. Jacek SOBOTKA. Instytut Rozwoju Miast. ESRI Polska Sp. z o. o.
Rozwiązanie GIS dla mniejszego miasta: model Miasta Stalowa Wola Instytut Rozwoju Miast Janusz JEśAK ESRI Polska Sp. z o. o. Jacek SOBOTKA Rybnik, 27-28 września 2007 Plan Prezentacji Geneza przedsięwzięcia
Bardziej szczegółowoDOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:
DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: JAKIE PROBLEMY ROZWIĄZUJE BI 1 S t r o n a WSTĘP Niniejszy dokument to zbiór podstawowych problemów, z jakimi musi zmagać się przedsiębiorca, analityk,
Bardziej szczegółowoIBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER
IBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER W informacji drzemie ogromny potencjał biznesowy. Odpowiednio opisane i wykorzystane dane stanowią podstawę sprawnie funkcjonującego przedsiębiorstwa. Wykorzystując najnowocześniejsze
Bardziej szczegółowoSTUDIA PODYPLOMOWE. Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych. Podstawa prawna
STUDIA PODYPLOMOWE Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych Rodzaj studiów: doskonalące Liczba godzin: 250 Liczba semestrów: dwa semestry Kierownik studiów: dr Paweł Kaczmarczyk Koszt studiów
Bardziej szczegółowoSpis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08
Spis treści Wstęp.............................................................. 7 Część I Podstawy analizy i modelowania systemów 1. Charakterystyka systemów informacyjnych....................... 13 1.1.
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mariusz.rafalo@hotmail.com WPROWADZENIE DO HURTOWNI DANYCH Co to jest hurtownia danych? Hurtownia danych jest zbiorem danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych,
Bardziej szczegółowoSystem INTEGRYB jako zintegrowane repozytorium danych umożliwiające zaawansowaną analitykę badawczą
System INTEGRYB jako zintegrowane repozytorium danych umożliwiające zaawansowaną analitykę badawczą Lena Szymanek 1, Jacek Seń 1, Krzysztof Skibicki 2, Sławomir Szydłowski 2, Andrzej Kunicki 1 1 Morski
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence
Bardziej szczegółowoRola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy
Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Piotr Czarnas Querona CEO Analityka biznesowa (ang. Business Intelligence) Proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która
Bardziej szczegółowoHelena Dudycz Instytut Informatyki Ekonomicznej Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu helena.dudycz@ae.wroc.pl
PRZETWARZANIE ANALITYCZNE PODSTAWĄ ROZWIĄZAŃ INFORMATYCZNYCH KLASY BUSINESS INTELLIGENCE Streszczenie Helena Dudycz Instytut Informatyki Ekonomicznej Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu helena.dudycz@ae.wroc.pl
Bardziej szczegółowoSiR_13 Systemy SCADA: sterowanie nadrzędne; wizualizacja procesów. MES - Manufacturing Execution System System Realizacji Produkcji
System informatyczny na produkcji: Umożliwi stopniowe, ale jednocześnie ekonomiczne i bezpieczne wdrażanie i rozwój aplikacji przemysłowych w miarę zmiany potrzeb firmy. Może adoptować się do istniejącej
Bardziej szczegółowoSTUDIA PODYPLOMOWE. Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych. Podstawa prawna
STUDIA PODYPLOMOWE Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych Rodzaj studiów: doskonalące Liczba godzin: 250 Liczba semestrów: dwa semestry Kierownik studiów: dr Paweł Kaczmarczyk Koszt studiów
Bardziej szczegółowoStawiamy na specjalizację. by CSB-System AG, Geilenkirchen Version 1.1
1 Business Intelligence Jak najlepiej wykorzystać dostępne źródła informacji, czyli Business Intelligence w zarządzaniu III Konferencja i warsztaty dla branży mięsnej Potencjał rynku potencjał firmy 2
Bardziej szczegółowoEfektywne Zarządzanie IT w Przedsiębiorstwie, III edycja
SZKOŁA GŁÓWNA HANDLOWA W WARSZAWIE Podyplomowe Studia Efektywne Zarządzanie IT w Przedsiębiorstwie, III edycja SPOTKANIE INFORMACYJNE Remigiusz Orzechowski 19.06.2007 r. Od wieku na oceanie wiedzy Szkoła
Bardziej szczegółowoMałopolska Agencja Rozwoju Regionalnego S.A.
Małopolska Agencja Rozwoju Regionalnego S.A. Przestrzeń Twojego sukcesu! Projekt Określone w czasie działanie podejmowane w celu stworzenia niepowtarzalnego produktu lub usługi Projekt - cechy słuŝy realizacji
Bardziej szczegółowoDopasowanie IT/biznes
Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html
Bardziej szczegółowoVI Kongres BOUG Praktyczne aspekty wykorzystania Business Intelligence w przemyśle wydobywczym węgla kamiennego
VI Kongres BOUG Praktyczne aspekty wykorzystania Business Intelligence w przemyśle wydobywczym węgla kamiennego mgr Artur Wroński mgr inż. Przemysław Kapica 25.04.2012 Agenda: Środowisko platformy BI Użytkownicy
Bardziej szczegółowoEfektywne Zarządzanie IT w Przedsiębiorstwie, II edycja
SZKOŁA GŁÓWNA HANDLOWA W WARSZAWIE Podyplomowe Studia Efektywne Zarządzanie IT w Przedsiębiorstwie, II edycja Spotkanie informacyjne 19.12.2006 r. Od wieku na oceanie wiedzy Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Bardziej szczegółowoOpracowanie narzędzi informatycznych dla przetwarzania danych stanowiących bazę wyjściową dla tworzenia map akustycznych
Opracowanie zasad tworzenia programów ochrony przed hałasem mieszkańców terenów przygranicznych związanych z funkcjonowaniem duŝych przejść granicznych Opracowanie metody szacowania liczebności populacji
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: specjalnościowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia Tryb studiów:
Bardziej szczegółowo2014-03-17. Misja. Strategia. Cele UNIT4 TETA BI CENTER. Plan prezentacji. Grupa UNIT4 TETA. Grupa kapitałowa UNIT4 UNIT4 TETA BI CENTER
Plan prezentacji Prowadzący: Mateusz Jaworski m.jaworski@tetabic.pl 1. Grupa kapitałowa UNIT4. 2. Grupa UNIT4 TETA. 3. UNIT4 TETA BI CENTER. 4. TETA Business Intelligence. 5. Analiza wielowymiarowa. 6..
Bardziej szczegółowoDr inż. Andrzej KAMIŃSKI Instytut Informatyki i Gospodarki Cyfrowej Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
ANALIZA POZIOMU ODDZIAŁYWANIA CZYNNIKÓW TECHNOLOGICZNYCH I ŚRODOWISKOWYCH NA PRACOWNIKÓW PRZEMYSŁOWYCH Z WYKORZYSTANIEM TECHNOLOGII BUSINESS INTELLIGENCE Dr inż. Andrzej KAMIŃSKI Instytut Informatyki i
Bardziej szczegółowoNarzędzia Informatyki w biznesie
Narzędzia Informatyki w biznesie Przedstawiony program specjalności obejmuje obszary wiedzy informatycznej (wraz z stosowanymi w nich technikami i narzędziami), które wydają się być najistotniejsze w kontekście
Bardziej szczegółowoZintegrowany System Zarządzania Instytutem Odlewnictwa - efektywne i nowoczesne narzędzie do zarządzania jednostką badawczą i naukową
Zintegrowany System Zarządzania Instytutem Odlewnictwa - efektywne i nowoczesne narzędzie do zarządzania jednostką badawczą i naukową Nagroda w konkursie pod patronatem Ministerstwa Gospodarki PANTEON
Bardziej szczegółowoTECHNOLOGIE INFORMACYJNE PODSTAWOWĄ DETERMINANTĄ KONKURENCYJNOŚCI
Iwona Chomiak-Orsa Katedra Inżynierii Systemów Informatycznych Zarządzania Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu chomiak@han.ae.wroc.pl TECHNOLOGIE INFORMACYJNE PODSTAWOWĄ DETERMINANTĄ KONKURENCYJNOŚCI Abstrakt
Bardziej szczegółowoSystem Raportowania Zarządczego oraz Analiz Porównawczych w Jednostkach Samorządu Terytorialnego w oparciu o narzędzia Business Intelligence
System Raportowania Zarządczego oraz Analiz Porównawczych w Jednostkach Samorządu Terytorialnego w oparciu o narzędzia Business Intelligence Małgorzata Szlachetka MenedŜer Działu Rozwiązania BI Rynek Samorządów
Bardziej szczegółowoVII Kongres BOUG 03 października 2012
Raportowanie SLA w duŝej organizacji Studium przypadku VII Kongres BOUG 03 października 2012 Zdefiniowanie przypadku Zadanie do wykonania: Jak przenieść ustalenia formalne na efektywnie raportujący system?
Bardziej szczegółowoWiedza. P1P_W01 S1P_W05 K_W03 Zna podstawowe prawa fizyki i chemii pozwalające na wyjaśnianie zjawisk i procesów zachodzących w przestrzeni
Załącznik nr 1 Efekty kształcenia dla kierunku studiów Gospodarka przestrzenna studia pierwszego stopnia - profil praktyczny studia inżynierskie Umiejscowienie kierunku w obszarach kształcenia Kierunek
Bardziej szczegółowoDopasowanie IT/biznes
Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html
Bardziej szczegółowoKRAJOWY REJESTR NOWOTWORÓW ZINTEGROWANY SYSTEM REJESTRACJI NOWOTWORÓW ZŁOŚLIWYCH W POLSCE
KRAJOWY REJESTR NOWOTWORÓW ZINTEGROWANY SYSTEM REJESTRACJI NOWOTWORÓW ZŁOŚLIWYCH W POLSCE Urszula Wojciechowska, Joanna Didkowska Krajowy Rejestr Nowotworów Centrum Onkologii Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie
Bardziej szczegółowoSystem sprzedaŝy rezerwacji
System sprzedaŝy rezerwacji 2009 2 Spis treści 1. O PROGRAMIE... 2 2. ZAKRES FUNKCJONALNY... 3 2.1 Funkcje standardowe... 3 2.2 Moduły dodatkowe... 4 2.3. AuroraCMS... 5 1. O PROGRAMIE Dziś prawie kaŝdy
Bardziej szczegółowoUWARUNKOWANIA WDROśEŃ HURTOWNI DANYCH W ORGANIZACJACH GOSPODARCZYCH
UWARUNKOWANIA WDROśEŃ HURTOWNI DANYCH W ORGANIZACJACH GOSPODARCZYCH Jacek Maślankowski Wprowadzenie Niniejszy artykuł ma na celu przybliŝenie wiedzy na temat wdroŝeń systemów hurtowni danych w polskich
Bardziej szczegółowoOd Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych
Od Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych Tomasz Demski StatSoft Polska www.statsoft.pl Analiza danych Zaawansowana analityka, data
Bardziej szczegółowoE-logistyka Redakcja naukowa Waldemar Wieczerzycki
E-logistyka Redakcja naukowa Waldemar Wieczerzycki E-logistyka to szerokie zastosowanie najnowszych technologii informacyjnych do wspomagania zarządzania logistycznego przedsiębiorstwem (np. produkcją,
Bardziej szczegółowoSystemy Business Intelligence w praktyce. Maciej Kiewra
Systemy Business Intelligence w praktyce Maciej Kiewra Wspólna nazwa dla grupy systemów: Hurtownia danych Pulpity menadżerskie Karty wyników Systemy budżetowe Hurtownia danych - ujednolicone repozytorium
Bardziej szczegółowoZintegrowany system usług dla nauki etap II (ZSUN II)
Zintegrowany system usług dla nauki etap II (ZSUN II) Ośrodek Przetwarzania Informacji Państwowy Instytut Badawczy Jarosław Protasiewicz jaroslaw.protasiewicz@opi.org.pl Warszawa, 5 czerwca 2017 r. Geneza
Bardziej szczegółowoJakub Kisielewski. www.administracja.comarch.pl
Nowatorski punkt widzenia możliwości analitycznosprawozdawczych w ochronie zdrowia na przykładzie systemu Elektronicznej Platformy Gromadzenia, Analizy i Udostępniania zasobów cyfrowych o Zdarzeniach Medycznych
Bardziej szczegółowoISO 9001 + 3 kroki w przód = ISO 27001. ISO Polska - Rzeszów 22 stycznia 2009r. copyright (c) 2007 DGA S.A. All rights reserved.
ISO 9001 + 3 kroki w przód = ISO 27001 ISO Polska - Rzeszów 22 stycznia 2009r. O NAS Co nas wyróŝnia? Jesteśmy I publiczną spółką konsultingową w Polsce! 20 kwietnia 2004 r. zadebiutowaliśmy na Giełdzie
Bardziej szczegółowoSpojrzenie na systemy Business Intelligence
Marcin Adamczak Nr 5375 Spojrzenie na systemy Business Intelligence 1.Wprowadzenie. W dzisiejszym świecie współczesna organizacja prędzej czy później stanie przed dylematem wyboru odpowiedniego systemu
Bardziej szczegółowoModernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego
Modernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego Wicedyrektor Biura Kadr i Szkolenia Centrali KRUS 1 Projekty Komponentu A Poakcesyjnego Programu Wsparcia
Bardziej szczegółowoAUREA BPM Oracle. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7
AUREA BPM Oracle TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 ORACLE DATABASE System zarządzania bazą danych firmy Oracle jest jednym z najlepszych i najpopularniejszych rozwiązań tego typu na rynku. Oracle Database
Bardziej szczegółowoZintegrowany System Informatyczny (ZSI)
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) ZSI MARKETING Modułowo zorganizowany system informatyczny, obsługujący wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa PLANOWANIE ZAOPATRZENIE TECHNICZNE PRZYGOTOWANIE
Bardziej szczegółowoPraktyczne problemy controllingu marketingu
nr 10/121 2009, 5 października Praktyczne problemy controllingu marketingu Michał Guzek managing partner w firmie Hicron Consulting; Albert Smektalski niezaleŝny konsultant w zakresie zarządzania i controllingu;
Bardziej szczegółowoKorzyści z integracji danych klienta. Seminarium PIU Jakość danych w systemach informatycznych ZU Warszawa 25.03.2009 Przygotowała Ewa Galas
Korzyści z integracji danych klienta Seminarium PIU Jakość danych w systemach informatycznych ZU Warszawa 25.03.2009 Przygotowała Ewa Galas Definicje CDI ( Customer Data Integration) koncepcja integracji
Bardziej szczegółowoKOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE
KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE Seweryn SPAŁEK Streszczenie: Zarządzanie projektami staje się coraz bardziej powszechne w przedsiębiorstwach produkcyjnych, handlowych
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTATION OF WDROŻENIE COMARCHW MINISTERSTWIE FINANSÓW SINDBAD RAPORTY ANALIZY BADANIA PROGNOZY CASE STUDY 1
IMPLEMENTATION OF WDROŻENIE COMARCHW MINISTERSTWIE FINANSÓW M2M SINDBAD PLATFORM RAPORTY ANALIZY BADANIA PROGNOZY CASE STUDY 1 MINISTERSTWO FINANSÓW Ministerstwo Finansów zapewnia obsługę Ministra Finansów
Bardziej szczegółowoMonitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS
Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu Kierunek PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Metody prezentacji informacji Logistyka Forma studiów niestacjonarne Poziom kwalifikacji I stopnia Rok 2 Semestr 3 Jednostka prowadząca Instytut Logistyki
Bardziej szczegółowoMETODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH
PREZENTACJA SEPCJALNOŚCI: METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH WYDZIAŁ INFORMATYKI I KOMUNIKACJI KIERUNEK INFORMATYKA I EKONOMETRIA SEKRETARIAT KATEDRY BADAŃ OPERACYJNYCH Budynek D, pok. 621 e-mail
Bardziej szczegółowoSYSTEMY INFORMATYCZNE W ZARZĄDZANIU ŁAŃCUCHEM DOSTAW
Streszczenie SYSTEMY INFORMATYCZNE W ZARZĄDZANIU ŁAŃCUCHEM DOSTAW Piotr Piorunkiewicz Politechnika Śląska, Wydział Organizacji i Zarządzania piorunkiewicz@woiz.polsl.pl Filozofia zarządzania łańcuchem
Bardziej szczegółowoEFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW ZARZĄDZANIE STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA - PROFIL OGÓLNOAKADEMICKI
EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW ZARZĄDZANIE STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA - PROFIL OGÓLNOAKADEMICKI Umiejscowienie kierunku w obszarach kształcenia Kierunek studiów Zarządzanie reprezentuje dziedzinę
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. stacjonarne. I stopnia III. Leszek Ziora, Tomasz Turek. ogólnoakademicki. kierunkowy
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Systemy wspomagania zarządzania ERP Zarządzanie Jakością i Produkcją
Bardziej szczegółowoStrategie rozwoju dla Jednostek Samorządu Terytorialnego i przedsiębiorstw. Przedstawiciel zespołu: dr inŝ. Jan Skonieczny
Strategie rozwoju dla Jednostek Samorządu Terytorialnego i przedsiębiorstw metodologia formułowania i implementacji Przedstawiciel zespołu: dr inŝ. Jan Skonieczny Wrocław 12.12.2007 Zakres zadania Zadanie
Bardziej szczegółowoProjektowanie informatycznych systemów zarządzania produkcją
Wydział Odlewnictwa Wirtualizacja procesów odlewniczych Katedra Informatyki Stosowanej WZ AGH Projektowanie informatycznych systemów zarządzania produkcją Jerzy Duda, Adam Stawowy www.pi.zarz.agh.edu.pl
Bardziej szczegółowobo od managera wymaga się perfekcji
bo od managera wymaga się perfekcji MODELOWANIE PROCESÓW Charakterystyka modułu Modelowanie Procesów Biznesowych (BPM) Modelowanie procesów biznesowych stanowi fundament wdroŝenia systemu zarządzania jakością
Bardziej szczegółowoPodział systemów. informatycznych. Roman Krzeszewski Katedra Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej. Informatyka w Zastosowaniach.
Podział systemów informatycznych Podział ze względu na szczebel organizacyjny Systemy transakcyjne (Trascaction Processing Systems TPS) Systemy nowoczesnego biura (Office Automation Systems OAS) Systemy
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoModel referencyjny doboru narzędzi Open Source dla zarządzania wymaganiami
Politechnika Gdańska Wydział Zarządzania i Ekonomii Katedra Zastosowań Informatyki w Zarządzaniu Zakład Zarządzania Technologiami Informatycznymi Model referencyjny Open Source dla dr hab. inż. Cezary
Bardziej szczegółowoETL - wykład III. Zagadnienia do omówienia. Identyfikacja wymagań
ETL - wykład III Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006-2008 Zagadnienia do omówienia 1. na dane 2. Specyfikacja wymagań / systemu 3. Integracja informacji 4. Dyskusja
Bardziej szczegółowoAnaliza danych i data mining.
Analiza danych i data mining. mgr Katarzyna Racka Wykładowca WNEI PWSZ w Płocku Przedsiębiorczy student 2016 15 XI 2016 r. Cel warsztatu Przekazanie wiedzy na temat: analizy i zarządzania danymi (data
Bardziej szczegółowoModernizacja systemu gromadzenia i przetwarzania informacji hydrogeologicznych
151 Dział tematyczny VII: Modernizacja systemu gromadzenia i przetwarzania informacji hydrogeologicznych 152 Zadanie 31 System przetwarzania danych PSH - rozbudowa aplikacji do gromadzenia i przetwarzania
Bardziej szczegółowoPlanowanie przestrzenne
Planowanie przestrzenne Powszechny, szybki dostęp do pełnej i aktualnej informacji planistycznej jest niezbędny w realizacji wielu zadań administracji publicznej. Digitalizacja zbioru danych planistycznych
Bardziej szczegółowoRAPORT KWARTALNY KBJ S.A. ZA I KWARTAŁ 2012 ROKU. Warszawa, dnia 15 maja 2012 roku.
RAPORT KWARTALNY ZA I KWARTAŁ 2012 ROKU Warszawa, dnia 15 maja 2012 roku www.kbj.com.pl Spis treści 1. Podstawowe informacje o Spółce... 3 1.1 Struktura Akcjonariatu... 4 1.2 Skład Zarządu... 4 1.3 Skład
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?
Bardziej szczegółowoMarcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence
Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP Business Intelligence Plan Prezentacji Definicja Podział Zastosowanie Wady i zalety Przykłady Historia W październiku 1958 Hans Peter Luhn pracownik działu badań w IBM
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoBusiness Intelligence
Business Intelligence Paweł Mielczarek Microsoft Certified Trainer (MCT) MCP,MCSA, MCTS, MCTS SQL 2005, MCTS SQL 2008, MCTS DYNAMICS, MBSS, MBSP, MCITP DYNAMICS. Geneza Prowadzenie firmy wymaga podejmowania
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoOfficeObjects e-forms
OfficeObjects e-forms Rodan Development Sp. z o.o. 02-820 Warszawa, ul. Wyczółki 89, tel.: (+48-22) 643 92 08, fax: (+48-22) 643 92 10, http://www.rodan.pl Spis treści Wstęp... 3 Łatwość tworzenia i publikacji
Bardziej szczegółowoZintegrowany system zmniejszenia eksploatacyjnej energochłonności budynków. Konsorcjum:
Strategiczny projekt badawczy Finansowany przez: Narodowe Centrum Badań i Rozwoju Temat projektu Zintegrowany system zmniejszenia eksploatacyjnej energochłonności budynków Zadanie Badawcze numer 3: Zwiększenie
Bardziej szczegółowoKierunek Zarządzanie II stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych
Kierunek Zarządzanie II stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych Objaśnienie oznaczeń: Z efekty kierunkowe dla Zarządzania W wiedza
Bardziej szczegółowoNowy system pomoŝe zintegrować BOT
Nowy system pomoŝe zintegrować BOT Autor: Piotr Stępniewski (BOT Górnictwo i Energetyka) JuŜ wkrótce wszystkie spółki Grupy BOT połączy wspólny zintegrowany system informatyczny. Usprawni on procesy biznesowo
Bardziej szczegółowoSZCZEGÓŁOWY OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA
SZCZEGÓŁOWY OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA WYKONANIE EKSPERTYZY: Wpływ wdroŝenia Inicjatywy JEREMIE na terenie województwa kujawsko-pomorskiego na sytuację gospodarczą regionu ze szczególnym uwzględnieniem
Bardziej szczegółowo1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy. Efekty kształcenia w zakresie umiejętności
1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka i Ekonometria (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego
Bardziej szczegółowowww.comarch.pl/erp 20.10.2009 r. Opis wdroŝenia PROFIS Poligrafia + Comarch OPT!MA w DRUKARNIA T-ś Sp. z o.o.
20.10.2009 r. Opis wdroŝenia PROFIS Poligrafia + Comarch OPT!MA w DRUKARNIA T-ś Sp. z o.o. DRUKARNIA T-ś Sp. z o.o. z siedzibą we Wrocławiu działa na rynku usług poligraficznych od 1991 r. Swoim klientom
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu zamówienia
Załącznik nr 1 do SIWZ Opis przedmiotu zamówienia Świadczenie usług doradztwa eksperckiego w ramach projektu Elektroniczna Platforma Gromadzenia, Analizy i Udostępniania Zasobów Cyfrowych o Zdarzeniach
Bardziej szczegółowoPrezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ. http://www.qbico.pl
Prezentacja firmy { WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ http://www.qbico.pl Firma ekspercka z dziedziny Business Intelligence Srebrny Partner Microsoft w obszarach Business Intelligence i Data Platform Tworzymy
Bardziej szczegółowoDEBT COLLECTION OPTIMIZATION
DATAWALK DEBT COLLECTION OPTIMIZATION Znaczenie szybkiego analizowania rozproszonych danych i testowania dowolnych hipotez w branży windykacyjnej na przykładzie wybranych projektów DataWalk pomaga zwiększyć
Bardziej szczegółowoProcesy ETL. 10maja2009. Paweł Szołtysek
Procesy 10maja2009 Paweł Szołtysek 1/12 w praktyce w praktyce 2/12 Zagadnienie Business Inteligence w praktyce 3/12 Czym jest proces? w praktyce Dane: dowolny zbiór danych ze źródeł zewnętrznych. Szukane:
Bardziej szczegółowoKrzysztof T. Psurek Politechnika Śląska Wydział Organizacji i Zarządzania
Streszczenie ARCHITEKTURA SYSTEMU EKSPERTOWEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE ROZPROSZONYM Krzysztof T. Psurek Politechnika Śląska Wydział Organizacji i Zarządzania ktp@ps.edu.pl W pracy przedstawiono podstawową
Bardziej szczegółowoBenchmarking w zarządzaniu efektywnością organizacji. 1. Wstęp. Adam Stefan Jabłoński Marek Marian Jabłoński
Adam Stefan Jabłoński Marek Marian Jabłoński Benchmarking w zarządzaniu efektywnością organizacji. 1. Wstęp W dobie ciągłych zmian rynkowych oraz rosnącej konkurencji przedsiębiorstwa chcące osiągnąć sukces
Bardziej szczegółowo