dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019

Transkrypt

1 dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019

2 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski pmorawski@spoleczna.pl www: konsultacje: info. na stronie jw.

3 CEL PRZEDMIOTU IWDL Celem przedmiotu Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych jest wyjaśnienie roli informatyzacji we współczesnych przedsiębiorstwach realizujących procesy logistyczne ze szczególnym uwzględnieniem procesów analityki biznesowej BI (Business Intelligence). Omówione zostaną formy i możliwości wykorzystania Internetu w działalności przedsiębiorstw logistycznych (e-logistyka) oraz informatycznego wsparcia procesów decyzyjnych w Logistyce. INTERDYSCYPLINARNOŚĆ!!! 3

4 literatura IWDL LITERATURA: Surma J., Business Intelligence, PWN, Warszawa Wieczerzycki W., E-Logistyka, Wyd. PWE, Warszawa M. Kłak, Zarzadzanie wiedzą we współczesnym przedsiębiorstwie, KTEE, Kielce (na stronie) 4

5 literatura IWDL UZUPEŁNIAJĄCA: 1. REWORK 2. JAK DZIAŁA GOOGLE 3. DISRUPTED / FAKAP 4. Lean Startup 5

6 IWDL - sposób prowadzenia zajęć konwersatorim 4 spotkania w zjazdach A (soboty A) w pierwszej połowie semestru 6

7 IWDL - warunki zaliczenia ZALICZENIE: Test na ostatnich zajęciach ( ) 7

8 IWDL - motto Jeśli nie możesz czegoś zmierzyć - nie możesz tym zarządzać 8

9 IWDL - teza Sprawne pozyskiwanie, przechowywanie, przetwarzanie, udostępnianie i umiejętne wykorzystanie danych i informacji jest obecnie warunkiem koniecznym efektywnego zarządzania. 9

10 IWDL - geneza Obecnie przyjmuje się, że dane i informacje obok ludzi (wiedza) są najbardziej istotnymi zasobami. Data: your most valuable asset!!! 10

11 IWDL - geneza 11

12 12

13 IWDL - słowa kluczowe Business Intelligence (Analityka Biznesowa) Data Warehouse (Hurtownia danych) Data Mining (Eksploracja danych) OLAP (Online Analytical Processing) Kostka OLAP (OLAP cube) Big DATA IoT (Internet of Things) Artificial Intelligence (Sztuczna inteligencja) Neural Networks (Sieci neuronowe) KPI (Key Performance Indicators) ETL (Extract Tranform Load) Forecasting (Prognozowanie) 13

14 IWDL - geneza Prowadzenie firmy wymaga podejmowania wielu decyzji dziennie - zarówno przez kierownictwo, jak i pracowników operacyjnych. Aby podejmowane działania były właściwe, muszą opierać się na aktualnych informacjach. Jednak co zrobić, kiedy problemem staje się nie brak informacji, a ich nadmiar? W przeciętnej firmie codziennie generowane są takie ilości danych, że umysł ludzki nie jest w stanie samodzielnie ich analizować. 14

15 IWDL - definicyjnie Business Intelligence (BI), również analityka biznesowa - pojęcie o szerokim znaczeniu. Najbardziej ogólnie można przedstawić je jako proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która może być wykorzystana do zwiększenia konkurencyjności przedsiębiorstwa poprzez podejmowanie trafnych decyzji. 15

16 IWDL - piramida informacyjna 16

17 IWDL - geneza 17

18 IWDL - geneza W rozumieniu czysto biznesowym BI można także definiować jako kombinację architektury systemu, aplikacji oraz baz danych, które razem umożliwiają prowadzone w czasie rzeczywistym analizy i przekształcenia, dostarczające potrzebną informację i wiedzę biznesowi w celu podejmowania decyzji. 18

19 IWDL - geneza 19

20 IWDL - definicyjnie Business Intelligence jest definiowane przez firmę Gartner jako zorientowany na użytkownika proces zbierania, eksploracji, interpretacji i analizy danych, który prowadzi do usprawnienia i zracjonalizowania procesu podejmowania decyzji. Systemy te wspierają kadrę menedżerską w podejmowaniu decyzji biznesowych w celu kreowania wzrostu wartości przedsiębiorstwa. 20

21 IWDL - zastosowania 21

22 IWDL - model wspierania decyzji 22

23 IWDL - hurtownia danych Efektywne eksploatowanie narzędzi BI jest mocno uzależnione od utworzenia hurtowni danych, która pozwala na ujednolicenie i powiązanie danych źródłowych zgromadzonych w różnorodnych systemach informatycznych przedsiębiorstwa (np. systemach transakcyjnych: ERP, CRM, WMS, ) 23

24 IWDL - dlaczego hurtownia danych? 1. Przeprowadzanie analiz poza systemami transakcyjnymi (OLTP) 2. Całościowy wgląd w dane firmy 3. Dostęp do danych historycznych 4. Ujednolicenie posiadanych informacji (np. KPI) 24

25 IWDL - architektura hurtowni danych ERP, CRM, WMS 25 ang. flat files

26 IWDL - OLAP (raportowanie) OLAP (ang. OnLine Analytical Processing) to oprogramowanie wspierające podejmowanie decyzji, które pozwala użytkownikowi analizować szybko informacje zawarte w wielowymiarowych widokach i hierarchiach. Narzędzia OLAP są często używane do wykonywania analiz trendów sprzedaży, czy też analiz finansowych. Są też przydatne do wstępnego przeglądania zbioru danych przez analityka we wstępnej fazie analiz statystycznych. 26

27 IWDL - kostka OLAP Wielowymiarowa kostka OLAP (ang. OLAP cube) jest podstawową strukturą danych w każdym systemie OLAP działającym w środowisku Hurtowni Danych. Cube składa się z Miar (ang. measures), Wymiarów (ang. dimensions) i Poziomów (ang. levels) i jest zoptymalizowany pod kątem szybkiego i bezpiecznego dostępu do danych wielowymiarowych. 27

28 IWDL - kostka OLAP miary i wymiary Miary to wskaźniki numeryczne (ile?), miary to: przychód, waga, ilość, koszt, upust, Wymiary to dane opisowe (kto? co? kiedy? gdzie?) wymiary to: czas, klient, produkt, lokalizacja, Wymiary są pogrupowane za pomocą poziomów, które odzwierciedlają hierarchię funkcjonującą w organizacji i pozwalają użytkownikom końcowym zwiększać lub zmniejszać poziom szczegółowości analizowanego wymiaru. 28

29 IWDL - kostka OLAP 29

30 IWDL - raport sprzedażowy OLAP 30

31 Podstawowe operacje analizy danych 31

32 IWDL - BI w monitoringu procesów BI wykorzystuje się w następujących działaniach: bieżący monitoring procesów real-time analiza wskaźników (S&OP) symulacje off-line (analiza jeśli-to, prognozowanie) sugerowanie decyzji zarządczych prezentacja wizualna informacji (raporty i kokpity) 32

33 IWDL - OTIF 33

34 IWDL - wybrane zastosowania OLAP w zakresie Logistyka i Produkacja 34

35 IWDL DATA DISCOVERY DATA DISCOVERY - VIDEO 35

36 IWDL DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ 36