<\/p>\n\n\n\n
Co to Business Intelligence?<\/h2>\n\n\n\n
Business Intelligence (BI) jest zbiorem praktyk, technologii oraz dzia\u0142a\u0144 kt\u00f3ry spaja ze sob\u0105 takie poj\u0119cia jak analityka biznesowa, eksploracja, wizualizacja, przechowywanie danych oraz ich zarz\u0105dzanie. Cele tych dzia\u0142a\u0144 jest analiza danych, kt\u00f3ra przekszta\u0142ca z\u0142o\u017cone dane w ustrukturyzowane u\u017cyteczne informacje, pomagaj\u0105ce organizacjom, kadrze kierowniczej, mened\u017cerom i pracownikom podejmowa\u0107 \u015bwiadome decyzje biznesowe.<\/p>\n\n\n\n
Podczas procesu BI firmy gromadz\u0105 dane z wewn\u0119trznych system\u00f3w informatycznych oraz baz danych(np. systemy ERP) i \u017ar\u00f3de\u0142 zewn\u0119trznych (np. serwery, chmury, hurtownie danych), przygotowuj\u0105 je do analizy oraz tworz\u0105 wizualizacje danych, dashboardy b\u0105d\u017a raporty. Nast\u0119pnie udost\u0119pniaj\u0105 wyniki analizy u\u017cytkownikom biznesowym w celu podejmowania decyzji data-driven w sektorze operacyjnym i planowania strategicznego.<\/p>\n\n\n\n
G\u0142\u00f3wnym celem rozwi\u0105za\u0144 Business Intelligence jest podejmowanie lepszych decyzji biznesowych, kt\u00f3re pozwol\u0105 twojej firmie na uzyskanie przewagi konkurencyjnej, zwi\u0119kszenie przychod\u00f3w oraz popraw\u0119 efektywno\u015bci operacyjnej. Aby to osi\u0105gn\u0105\u0107, BI \u0142\u0105czy w sobie narz\u0119dzia zaawansowanej analityki (np. Tableau), narz\u0119dzia umo\u017cliwiaj\u0105ce zarz\u0105dzanie danymi oraz zbi\u00f3r proces\u00f3w, architektur i technologii pozwalaj\u0105ce na prawid\u0142owe porz\u0105dkowanie oraz raportowanie danych.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Jak dzia\u0142a Business Intelligence?<\/h2>\n\n\n\n
W ka\u017cdym przedsi\u0119biorstwie s\u0105 wyznaczone cele. \u017beby je osi\u0105gn\u0105\u0107, firma potrzebuje informacji na temat swojej dzia\u0142alno\u015bci. Do ich uzyskania, firmy gromadz\u0105 swoje dane, wykonuj\u0105 analizy i okre\u015blaj\u0105, jakie dzia\u0142ania oraz decyzje nale\u017cy podj\u0105\u0107, aby osi\u0105gn\u0105\u0107 za\u0142o\u017cone cele. Wdra\u017caj\u0105c narz\u0119dzia klasy Business Intelligence, nale\u017cy zna\u0107 5 g\u0142\u00f3wnych etap\u00f3w w kt\u00f3rych BI przekszta\u0142ca surowe dane w \u0142atwo przyswajalne informacje.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Zbieranie oraz transformacja danych<\/h3>\n\n\n\n
Pocz\u0105tkowym etapem jest zebranie surowych danych z dzia\u0142alno\u015bci przedsi\u0119biorstwa. Zebrane dane z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142, zawieraj\u0105 informacje aktualne oraz historyczne. Mog\u0105 one by\u0107 r\u00f3wnie\u017c zbierane z system\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych w czasie rzeczywistym, dzi\u0119ki czemu narz\u0119dzie Business Intelligence mo\u017ce wspiera\u0107 zar\u00f3wno taktyczne, jak i strategiczne procesy decyzyjne. Zanim dane zostan\u0105 zmagazynowane w hurtowniach danych oraz wykorzystane w aplikacjach BI, nale\u017cy je zintegrowa\u0107, skonsolidowa\u0107 i oczy\u015bci\u0107 za pomoc\u0105 u\u017cyciu narz\u0119dzi do integracji i zarz\u0105dzania jako\u015bci\u0105 danych (procesy ETL). Jest to niezb\u0119dny etap w procesie transferowania danych, kt\u00f3ry zapewnia w dalszej cz\u0119\u015bci analiz\u0119 dok\u0142adnych i sp\u00f3jnych informacji.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Hurtownia danych<\/h3>\n\n\n\n
Po zagregowaniu danych za pomoc\u0105 narz\u0119dzia ETL, s\u0105 one za\u0142adowywane do hurtowni danych zbudowanej dla ca\u0142ej organizacji lub w mniejszych hurtowniach danych, kt\u00f3re przechowuj\u0105 podzbiory informacji dla poszczeg\u00f3lnych dzia\u0142\u00f3w i jednostek biznesowych.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Eksploracja trend\u00f3w i niesp\u00f3jno\u015bci<\/h3>\n\n\n\n
Kolejnym etapem jest Data mining & discovery czyli odkrywanie danych. Polega na szybkiej automatycznej analizie danych w celu znalezienia wzorc\u00f3w i warto\u015bci odstaj\u0105cych, kt\u00f3re umo\u017cliwiaj\u0105 wgl\u0105d w bie\u017c\u0105cy stan firmy. Narz\u0119dzia BI, zawieraj\u0105 r\u00f3\u017cne rodzaje modelowania danych i analiz np. eksploracyjn\u0105, opisow\u0105, statystyczn\u0105 i predykcyjn\u0105. Umo\u017cliwiaj\u0105 one dalsze analizy danych, przewidywanie trend\u00f3w i formu\u0142owanie rekomendacji.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Wizualizacja danych<\/h3>\n\n\n\n
W celu u\u0142atwienia zrozumieniem wynik\u00f3w historycznych b\u0105d\u017a bie\u017c\u0105cych oraz prezentacji ich innym, do raportowania Business Intelligence wykorzystuje si\u0119 wizualizacje danych. Za pomoc\u0105 interaktywnych dashboard\u00f3w, wykres\u00f3w, diagram\u00f3w oraz map, mo\u017cna u\u0142atwi\u0107 u\u017cytkownikom wgl\u0105d w aktualne wska\u017aniki firmy.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Podejmowanie dzia\u0142a\u0144<\/h3>\n\n\n\n
Dzi\u0119ki informacjom przedstawionym w wizualizacjach, firmy maj\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 szybkiego przej\u015bcia od spostrze\u017ce\u0144 do dzia\u0142a\u0144. Business Intelligence pozwala u\u017cytkownikowi reagowa\u0107 na zmiany w czasie rzeczywistym. Dzi\u0119ki wykorzystanym modelom analizy danych, jest w stanie podj\u0105\u0107 strategiczne zmiany d\u0142ugoterminowe, kt\u00f3re w konsekwencji wyeliminuj\u0105 nieefektywno\u015b\u0107 oraz dostosuj\u0105 si\u0119 do zmian na rynku. Finalnie dzi\u0119ki podj\u0119tym decyzjom wzro\u015bnie zysk oraz rentowno\u015b\u0107 firmy.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
BI, analityka danych, analityka biznesowa<\/h2>\n\n\n\n
W poj\u0119cie Business Intelligence wchodzi analityka danych i analityka biznesowa, lecz s\u0105 one wykorzystywane jedynie jako elementy ca\u0142ego procesu. BI pe\u0142ni rol\u0119 wspomagania u\u017cytkownik\u00f3w ko\u0144cowych w wnioskowaniu analizy danych.<\/p>\n\n\n\n
Data scientist przy wykorzystaniu zaawansowanej statystyki oraz analityki predykcyjnej zajmuj\u0119 si\u0119 analiz\u0105 specyfiki danych oraz odkrywaniem wzorc\u00f3w i przewidywaniem przysz\u0142ych waha\u0144. Z Analityk\u0105 danych<\/strong> wi\u0105\u017ce si\u0119 pytanie „Dlaczego co\u015b si\u0119 sta\u0142o i co mo\u017ce si\u0119 sta\u0107 w przysz\u0142o\u015bci?”. Business Intelligence przy pomocy wymienionych modeli i algorytm\u00f3w przekszta\u0142ca wyniki w \u0142atwo rozumiany j\u0119zyk, kt\u00f3ry mo\u017cna wykorzysta\u0107 w praktyce.<\/p>\n\n\n\n Analityka biznesowa w firmach jest cz\u0119\u015bci\u0105 wi\u0119kszej strategii Business Intelligence, kt\u00f3ra obejmuje eksploracj\u0119 danych, analityk\u0119 predykcyjn\u0105 i stosowan\u0105 oraz statystyk\u0119. Zadaniem analityki biznesowej jest odpowiadanie na konkretne pytania strategiczne i dostarczanie ad-hoc analiz na potrzeby podejmowania kluczowych decyzji. Firmy za pomoc\u0105 proces\u00f3w analitycznych s\u0105 w stanie wci\u0105\u017c ulepsza\u0107 procesy biznesowe. W zwi\u0105zku z tym analityka biznesowa nie powinna by\u0107 procesem liniowym, poniewa\u017c odpowied\u017a na jedno pytanie, prowadzi do kolejnych pyta\u0144. Zamiast tego, powinno si\u0119 my\u015ble\u0107 o tym procesie jako cyklu odkrywaniu i eksploracji danych oraz dzielenia si\u0119 wynikami. To Cycle of Analytics<\/strong>, nowoczesne podej\u015bcie wyja\u015bniaj\u0105ce, w jaki spos\u00f3b firmy i organizacje wykorzystuj\u0105 analityk\u0119, aby reagowa\u0107 na zmieniaj\u0105ce si\u0119 pytania i oczekiwania.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Zadaniem narz\u0119dzi Business Intelligence jest usprawnienie dzia\u0142alno\u015bci biznesowej organizacji za pomoc\u0105 analizy danych. Poznaj\u0105c aktualne i historyczne dane w kontek\u015bcie biznesowym dzi\u0119ki narz\u0119dziom klasy BI, firmy s\u0105 w stanie podejmowa\u0107 skuteczniejsze decyzje biznesowe. Dzi\u0119ki temu zwi\u0119kszaj\u0105 one swoj\u0105 produktywno\u015b\u0107 oraz przych\u00f3d, a co za tym idzie \u2013 przy\u015bpieszaj\u0105 rozw\u00f3j firmy. BI mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c wykorzystany przez analityk\u00f3w do analizy konkurencji b\u0105d\u017a wykrywania trend\u00f3w rynkowych \u2013 zwi\u0119kszy to sprzeda\u017c i przych\u00f3d. Organizacja bedzie dzia\u0142a\u0107 sprawniej i wydajniej.<\/p>\n\n\n\n Zebrane dane mog\u0105 pomaga\u0107 we wszystkich sektorach \u2013 od sprzeda\u017cy, przez marketing po zgodno\u015b\u0107 z przepisami i zatrudnienie pracownik\u00f3w. Poni\u017cej znajdziesz kilka przyk\u0142ad\u00f3w korzy\u015bci jakie mo\u017ce przynie\u015b\u0107 przedsi\u0119biorstwie wdro\u017cenie BI i pom\u00f3c w podejmowaniu m\u0105drzejszych data-driven decyzji:<\/p>\n\n\n\n Wykorzystanie danych w celu usprawnienia dzia\u0142alno\u015bci firmy powinno by\u0107 integraln\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 podstawowych warto\u015bci. Dane s\u0105 uwa\u017cane za rop\u0119 naftow\u0105 XXI wieku, za\u015b BI dzia\u0142a jak lampa, kt\u00f3ra wskazuje drog\u0119.<\/p>\n\n\n\n Znaczenie Business Intelligence stale ro\u015bnie. Przedsi\u0119biorstwa musz\u0105 bowiem stawia\u0107 czo\u0142a coraz wi\u0119kszemu nap\u0142ywowi nieprzetworzonych danych oraz wyzwaniom zwi\u0105zanym z uzyskiwaniem wgl\u0105du w ogromne ilo\u015bci informacji (big data). Dzi\u0119ki zastosowaniu system\u00f3w Business Intelligence oraz rozwoju dziedziny data science, firmy mog\u0105 uzyska\u0107 szczeg\u00f3\u0142owy wgl\u0105d w dane dotycz\u0105ce ich organizacji. Mo\u017ce si\u0119 to prze\u0142o\u017cy\u0107 na podejmowanie lepszych strategicznych decyzji biznesowych.<\/p>\n\n\n\n Business Intelligence wspiera firmy w <\/p>\n\n\n\n Nowoczesne systemy Business Intelligence k\u0142ad\u0105 nacisk na samoobs\u0142ugow\u0105 analiz\u0119, umo\u017cliwiaj\u0105c firmom wgl\u0105d w rynek i popraw\u0119 wynik\u00f3w dzi\u0119ki narz\u0119dziom, procesom, metodom, i platformom s\u0142u\u017c\u0105cym do odkrywania i analizy danych. Takie rozwi\u0105zania Business Intelligence obejmuj\u0105:<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Jeden z podstawowych element\u00f3w nowoczesnych aplikacji BI oraz g\u0142\u00f3wna cecha samoobs\u0142ugowych narz\u0119dzi BI. Jest to proces pisania i uruchamiania kwerend (np. j\u0119zyk SQL). Jego celem jest wyci\u0105gni\u0119cie konkretnych danych z hurtowni danych i przeanalizowania danych problem\u00f3w biznesowych. Kwerendy ad-hoc s\u0105 zazwyczaj tworzone na bie\u017c\u0105co. Cz\u0119sto s\u0105 jednak one uruchamiane regularnie, a wyniki analizy s\u0105 przedstawiane za pomoc\u0105 dashboard\u00f3w oraz raport\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n W aplikacjach real-time dane s\u0105 analizowane live tzn. w trakcie ich tworzenia, gromadzenia i przetwarzania. Dzi\u0119ki temu u\u017cytkownicy otrzymuj\u0105 aktualny obraz zmian danych np. operacji biznesowych, zachowa\u0144 klient\u00f3w czy rynk\u00f3w finansowych. Proces analizy real-time zazwyczaj obejmuje dane przesy\u0142ane strumieniowo i wspiera zastosowania analityki decyzyjnej, takie jak ocena zdolno\u015bci kredytowej, obr\u00f3t akcjami czy ukierunkowane oferty promocyjne.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Dzi\u0119ki mobilnej BI, u\u017cytkownicy maj\u0105 dost\u0119p do aplikacji BI, dashboard\u00f3w oraz raport\u00f3w za pomoc\u0105 smartfon\u00f3w oraz tablet\u00f3w. Takie narz\u0119dzia cz\u0119\u015bciej s\u0105 wykorzystywane do przegl\u0105dania wynik\u00f3w, ni\u017c wykonywania analiz, dlatego ich budowa jest dostosowana do \u0142atwo\u015bci u\u017cytkowania.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Jest to jedna z pierwszych technologii BI. Narz\u0119dzia OLAP umo\u017cliwiaj\u0105 u\u017cytkownikom analiz\u0119 danych w wielu wymiarach, co jest szczeg\u00f3lnie przydatne w przypadku z\u0142o\u017conych kwerend i oblicze\u0144. W przesz\u0142o\u015bci dane musia\u0142y by\u0107 pobierane z hurtowni danych i przechowywane w wielowymiarowych kostkach OLAP. Wraz z rozwojem technologii mo\u017cliwe jest jednak wykonywanie analiz OLAP bezpo\u015brednio na kolumnowych bazach danych.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Forma BI, kt\u00f3ra umo\u017cliwia u\u017cytkownikom analizowanie danych dotycz\u0105cych geolokalizacji z wykorzystaniem funkcji wizualizacji danych na mapach. Location intelligence oferuje wgl\u0105d w elementy geograficzne w danych biznesowych i operacjach. Zastosowania obejmuj\u0105 wiele sektor\u00f3w np. lokalizacja dla sklep\u00f3w detalicznych, marketing oparty na lokalizacji b\u0105d\u017a zarz\u0105dzanie logistyk\u0105.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Forma analityki real-time, kt\u00f3ra dostarcza informacji kierownictwu i pracownikom pierwszej linii jako cz\u0119\u015b\u0107 procesu biznesowego. Aplikacje OI wspomagaj\u0105 podejmowanie decyzji operacyjnych i umo\u017cliwiaj\u0105 skr\u00f3cenie czasu rozwi\u0105zywania problem\u00f3w. Przyk\u0142adowo w sektorze logistycznym mog\u0105 pom\u00f3c w likwidowaniu bottleneck\u00f3w w dystrybucji.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Embedded BI polega na umieszczeniu funkcjonalno\u015bci BI i wizualizacji danych bezpo\u015brednio w aplikacjach biznesowych b\u0105d\u017a na stronie internetowej. U\u017cytkownicy s\u0105 w stanie analizowa\u0107 dane w aplikacjach, kt\u00f3rych u\u017cywaj\u0105 w codziennej pracy oraz znajdowa\u0107 wyniki na danej stronie internetowej.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Poj\u0119cie Collaborative BI oznacza bardziej proces ni\u017c technologi\u0119. Polega na po\u0142\u0105czeniu aplikacji BI z narz\u0119dziami do komunikacji w celu integracji u\u017cytkownik\u00f3w umo\u017cliwiaj\u0105cej wsp\u00f3ln\u0105 prac\u0119 nad analiz\u0105 danych i dzielenie si\u0119 informacjami. Proces r\u00f3wnie\u017c mo\u017ce by\u0107 zastosowany po stronie klienta.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Doskona\u0142ym przyk\u0142adem narz\u0119dzia, kt\u00f3re \u0142\u0105czy wszystkie powy\u017csze cechy jest Tableau. To jedno z najszybciej rozwijaj\u0105cych si\u0119 narz\u0119dzi do analizy, raportowania oraz wizualizowania danych, wykorzystywane w bran\u017cy Business Intelligence. Pomaga w upraszczaniu surowych danych w bardzo \u0142atwy do zrozumienia format. Ma on wbudowan\u0105 integracj\u0119 z ponad 80 \u017ar\u00f3d\u0142ami danych przez co posiada szerokie spektrum zastosowa\u0144. Tableau pomaga tworzy\u0107 dane, kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 zrozumia\u0142e dla u\u017cytkownik\u00f3w na ka\u017cdym poziomie organizacji. Pozwala r\u00f3wnie\u017c u\u017cytkownikom niemaj\u0105cym specjalistycznej wiedzy na tworzenie dashboard\u00f3w dostosowanych do ich potrzeb.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n U\u017cytkownicy Tableau nie musz\u0105 posiada\u0107 wcze\u015bniejszej wiedzy z zakresu programowania czy przeby\u0107 zaawansowane szkolenia, aby m\u00f3c zacz\u0105\u0107 tworzy\u0107 w\u0142asne wizualizacje. Dzi\u0119ki mo\u017cliwo\u015bci odkrywania i eksploracji danych, u\u017cytkownicy s\u0105 w stanie w kilka sekund odpowiedzie\u0107 na wa\u017cne pytania.<\/p>\n\n\n\n Dzi\u0119ki rozbudowanej integralno\u015bci, Tableau umo\u017cliwia u\u017cytkownikom tworzenie dashboard\u00f3w oraz raport\u00f3w poprzez \u0142\u0105czenie i mieszanie r\u00f3\u017cnych zbior\u00f3w danych. Obszerny modu\u0142 wizualizacji danych, pozwala na tworzenie analiz oraz interaktywnych widok\u00f3w w postaci np. wykres\u00f3w, diagram\u00f3w, map czy Sankey chart\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n Wszystkie te funkcje sprawiaj\u0105, \u017ce Tableau to jedno z najpopularniejszych narz\u0119dzi do analizy BI.<\/p>\n\n\n\n Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej o Tableau<\/u><\/a>.<\/p>\n\n\n\n Je\u015bli jeste\u015b zainteresowany\/a dost\u0119pem, skorzystaj z 14-sto dniowego darmowego dost\u0119pu<\/u><\/a>. W razie pyta\u0144, skontaktuj si\u0119 z nami<\/u><\/a>!<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Eksperci twierdz\u0105, \u017ce jeste\u015bmy obecnie w okresie kolejnej cyfrowej rewolucji, kt\u00f3rej motorem nap\u0119dowym s\u0105 w\u0142a\u015bnie dane. Generowane i przetwarzane w ogromnych ilo\u015bciach. Warto\u015b\u0107 i rola Business Intelligence zdecydowanie si\u0119 zwi\u0119kszaj\u0105 wraz ze wzrostem znaczenia danych przy podejmowaniu decyzji i obs\u0142udze proces\u00f3w biznesowych. Cyfrowy \u015bwiat ju\u017c zmieni\u0142 si\u0119 znacz\u0105co. Wystarczy spojrze\u0107 na szybk\u0105 popularyzacj\u0119 chmury obliczeniowej i stopniowy wzrost znaczenia sztucznej inteligencji. Te i inne bie\u017c\u0105ce zmiany kszta\u0142tuj\u0105 krajobraz wsp\u00f3\u0142czesnej analityki biznesowej. Jakich kluczowych trend\u00f3w dopatrujemy si\u0119 obecnie na tym rynku i jak mo\u017ce wygl\u0105da\u0107 jego najbli\u017csza przysz\u0142o\u015b\u0107?<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Do niedawna praca przy analityce danych wydawa\u0142a si\u0119 domen\u0105 \u015bci\u015ble zarezerwowan\u0105 dla ekspert\u00f3w. Co wi\u0119cej, odpowiednie \u015bcis\u0142e wykszta\u0142cenie oraz szeroki zakres wiedzy statystycznej i programistycznej stanowi\u0142y warunek konieczny do osi\u0105gania rezultat\u00f3w w tej dziedzinie. Popyt na te umiej\u0119tno\u015bci nadal znacznie przewy\u017csza dost\u0119pne na rynkach pracy zasoby i prawdopodobnie d\u0142ugo tak pozostanie. Zapotrzebowanie na now\u0105 wiedz\u0119 wynikaj\u0105c\u0105 z danych przy jednoczesnym niedoborze specjalist\u00f3w by\u0142o jednak jednym z impuls\u00f3w do demokratyzacji dost\u0119pu do danych w organizacjach i powstania narz\u0119dzi umo\u017cliwiaj\u0105cych intuicyjn\u0105 prac\u0119 z danymi osobom bez wielu lat do\u015bwiadczenia i wykszta\u0142cenia w tym specyficznym obszarze. <\/p>\n\n\n\n Wsp\u00f3\u0142czesne organizacje coraz cz\u0119\u015bciej decyduj\u0105 si\u0119 na wprowadzenie analityki w modelu self-service. Dzi\u0119ki temu praktycznie wszyscy cz\u0142onkowie zespo\u0142u mog\u0105 samodzielnie analizowa\u0107 potrzebne dane, zostawiaj\u0105c wyspecjalizowanym analitykom najbardziej zaawansowane zagadnienia. Odpowiednia platforma Business Intelligence jest w stanie zapewni\u0107 ka\u017cdemu dwa kluczowe elementy potrzebne do samodzielnej pracy z danymi: <\/p>\n\n\n\n Jeszcze wiele razy us\u0142yszymy takie wyra\u017cenia jak \u201eCitizen Data Scientist\u201d czy \u201eSelf-Service Analytics\u201d. W ci\u0105gu kilku lat miliony pracownik\u00f3w biznesu mimowolnie stan\u0105 si\u0119 analitykami i \u2013 co bardzo prawdopodobne \u2013 znacznie usprawni to ich codzienn\u0105 prac\u0119.<\/p>\n\n\n\n Mimo \u017ce o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym s\u0142yszymy cz\u0119sto, nadal nie jest oczywiste, jak wykorzystywane s\u0105 one w praktyce. Oba has\u0142a mog\u0105 kojarzy\u0107 si\u0119 z zast\u0105pieniem analityk\u00f3w przez samodoskonal\u0105ce si\u0119 algorytmy albo inteligentne systemy wykonuj\u0105ce skomplikowane analizy na podstawie jednego polecenia g\u0142osowego. Obie te wizje s\u0105 do\u015b\u0107 odleg\u0142e, ale niekt\u00f3re ich podstawowe elementy s\u0105 stopniowo wdra\u017cane w platformach analitycznych. <\/p>\n\n\n\n Uczenie maszynowe wesprze u\u017cytkownik\u00f3w w znajdowaniu schemat\u00f3w i przyczyn t\u0142umacz\u0105cych obserwowane w\u015br\u00f3d danych zjawiska. Modele znajd\u0105 potencjalnie przyczyny wyst\u0119powania niestandardowych obserwacji i zmian, przeszukuj\u0105c tysi\u0105ce potencjalnych zale\u017cno\u015bci. Wyobra\u017amy sobie przypadek, w kt\u00f3rym w jednym z region\u00f3w obserwujemy wyra\u017anie ni\u017cszy poziom \u015bredniej mar\u017cy ni\u017c w pozosta\u0142ych. Przy rozbudowanej bazie powi\u0105zanych danych znalezienie potencjalnych trop\u00f3w mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 i\u015bcie detektywistycznym zadaniem. <\/p>\n\n\n\n Zaimplementowane na platformie analitycznej modele uczenia maszynowego wespr\u0105 nas w szybkim zidentyfikowaniu potencjalnych przyczyn, tym samym wskazuj\u0105c te najsilniej wp\u0142ywaj\u0105ce na niski \u015bredni poziom mar\u017cy. Mog\u0105 by\u0107 to np. wi\u0119ksza ni\u017c na pozosta\u0142ych rynkach liczba klient\u00f3w posiadaj\u0105cych karty rabatowe albo rekordowy udzia\u0142 niskomar\u017cowego produktu w sprzeda\u017cy. Jednak to od u\u017cytkownika zale\u017cy, w jaki spos\u00f3b zinterpretuje te wskazania i pog\u0142\u0119bi analiz\u0119. Rozwin\u0105 si\u0119 r\u00f3wnie\u017c zautomatyzowane narz\u0119dzia Business Intelligence, pozwalaj\u0105ce na szybsze i dok\u0142adniejsze generowanie prognoz czy modeli segmentacyjnych bez konieczno\u015bci programowania. <\/p>\n\n\n\n Ponadto sztuczna inteligencja umo\u017cliwi nowe sposoby interakcji u\u017cytkownik\u00f3w z narz\u0119dziami analitycznymi. Stopniowo pojawiaj\u0105 si\u0119 rozwi\u0105zania, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 prowadzi\u0107 analiz\u0119 danych poprzez zadawanie prostych pyta\u0144 z wykorzystaniem j\u0119zyka naturalnego. Rozw\u00f3j tej dziedziny rozbuduje interfejs narz\u0119dzi o mo\u017cliwo\u015b\u0107 komunikacji z platform\u0105 w spos\u00f3b przypominaj\u0105cy prac\u0119 z wyszukiwark\u0105 lub nawet wprowadzanie polece\u0144 g\u0142osowych.<\/p>\n\n\n\n Jak dot\u0105d analityka mog\u0142a kojarzy\u0107 si\u0119 przede wszystkim ze skomplikowanymi wykresami wy\u015bwietlanymi na wielkich ekranach w korporacyjnych biurach. Wsp\u00f3\u0142cze\u015bnie dane biznesowe s\u0105 jednak coraz silniej eksponowane poza tym \u015brodowiskiem. \u201eSmartfonizacja\u201d dyktuje warunki ca\u0142emu cyfrowemu \u015bwiatu, z analityk\u0105 biznesow\u0105 w\u0142\u0105cznie. Wsp\u00f3\u0142cze\u015bnie platforma analityczna powinna by\u0107 dostosowana do wygodnego wy\u015bwietlania wizualizacji na urz\u0105dzeniach mobilnych. Powinna tak\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 dedykowane funkcjonalno\u015bci dostosowane do mo\u017cliwo\u015bci mniejszych ekran\u00f3w. Zmienia si\u0119 podej\u015bcie do przekazywania informacji, czyni\u0105c z naszych smartfon\u00f3w pierwsz\u0105 lini\u0119 przekazywania informacji i insight\u00f3w. Dost\u0119p do danych nie nale\u017cy si\u0119 jednak tylko u\u017cytkownikom biznesowym wewn\u0105trz firmy. <\/p>\n\n\n\n Coraz cz\u0119\u015bciej nowoczesne organizacje generuj\u0105 dodatkow\u0105 warto\u015b\u0107, udost\u0119pniaj\u0105c odpowiednie wizualizacje i dashboardy zbudowane na danych swoim klientom. Na potrzeby tego specyficznego zastosowania powstaj\u0105 nowe mo\u017cliwo\u015bci osadzania analityki w zewn\u0119trznych aplikacjach i na stronach internetowych. Demokratyzacja dost\u0119pu do danych sprawia, \u017ce zmienia si\u0119 r\u00f3wnie\u017c podej\u015bcie do projektowania dashboard\u00f3w. Tworzenie rozwi\u0105za\u0144 dla tysi\u0119cy zewn\u0119trznych u\u017cytkownik\u00f3w wymaga stawiania intuicyjno\u015bci i przejrzysto\u015bci na pierwszym miejscu, a udost\u0119pnienie u\u017cytkownikom du\u017cego zakresu swobody w eksplorowaniu danych to niepodwa\u017calna warto\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Wielokrotnie s\u0142yszymy, \u017ce firmy maj\u0105 miliony danych i nie wiedz\u0105, co z nimi zrobi\u0107. W zale\u017cno\u015bci od tego jak one zostan\u0105 sformu\u0142owane, mog\u0105 mie\u0107 ogromn\u0105 b\u0105d\u017a zerow\u0105 warto\u015b\u0107. Bez dobrej analizy, kt\u00f3ra pozwoli wydoby\u0107 z nich informacje, dane s\u0105 praktycznie bezu\u017cyteczne. Za pomoc\u0105 narz\u0119dzi BI mo\u017cna wykorzysta\u0107 te dane aby uzyskania informacji, kt\u00f3re stanowi\u0105 solidn\u0105 podstaw\u0119 do bezpieczniejszego podejmowania data-driven decyzji. Aby to osi\u0105gn\u0105\u0107, firmy wykorzystuj\u0105 dane na r\u00f3\u017cne sposoby:<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Data Discovery jest procesem dzi\u0119ki kt\u00f3remu mo\u017cna odkry\u0107 w danych nieznane lub nietypowe wzorce i warto\u015bci. Odkrywanie danych polega na zbieraniu danych z r\u00f3\u017cnych baz danych, hurtowni b\u0105d\u017a serwer\u00f3w oraz konsolidowaniu ich w jedno \u017ar\u00f3d\u0142o, kt\u00f3re mo\u017cna \u0142atwiej kontrolowa\u0107 i ocenia\u0107 w czasie rzeczywistym. Pozwala to na \u0142atwiejsze odkrycie czynnik\u00f3w, kt\u00f3re przyczyniaj\u0105 si\u0119 do powstania trendu natychmiast po jego odkryciu. W procesie data discovery u\u017cytkownik poszukuje okre\u015blonych element\u00f3w lub wzorc\u00f3w w zbiorze danych. Dzi\u0119ki narz\u0119dziom BI do wizualizacji, proces ten staje si\u0119 dynamicznym, szybkim i intuicyjnym.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Embedded Business Intelligence jest zwi\u0105zane z integracj\u0105 raport\u00f3w, dashboard\u00f3w i widok\u00f3w z aplikacj\u0105. Wska\u017aniki s\u0105 wy\u015bwietlane i zarz\u0105dzane na platformie BI oraz osadzane bezpo\u015brednio w interfejsie u\u017cytkownika aplikacji w celu poprawy u\u017cyteczno\u015bci danych. Oznacza to, \u017ce dzi\u0119ki wbudowanemu BI mo\u017cesz mie\u0107 wszelkie wska\u017aniki z BI w swoim CRM, PMS, CMS lub innym systemie. Zalet\u0105 korzystania z wbudowanego BI jest redukcja koszt\u00f3w i czasu potrzebnego do tworzenia raport\u00f3w i analiz.<\/p>\n\n\n\n Dzi\u0119ki zastosowaniu Embedded BI u\u017cytkownicy mog\u0105 podejmowa\u0107 decyzje w oparciu o analizy wykonane w BI, wykonuj\u0105c jednocze\u015bnie swoje zwyk\u0142e codzienne zadania. Embedded Business Intelligence ma mo\u017cliwo\u015b\u0107 by\u0107 cz\u0119\u015bci\u0105 automatyzacji przep\u0142ywu pracy, dzi\u0119ki czemu b\u0119dzie ona okre\u015bla\u0107 dzia\u0142ania na podstawie parametr\u00f3w okre\u015blonych przez u\u017cytkownika.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Samoobs\u0142ugowa analityka pozwala u\u017cytkownikom ko\u0144cowym \u0142atwo analizowa\u0107 swoje dane poprzez tworzenie w\u0142asnych dashboard\u00f3w oraz raport\u00f3w b\u0105d\u017a modyfikowanie istniej\u0105cych bez konieczno\u015bci szkolenia. Podej\u015bcie self-service oferuje u\u017cytkownikom mo\u017cliwo\u015b\u0107 szybkiego tworzenia raport\u00f3w, dzi\u0119ki czemu mog\u0105 oni uzyska\u0107 analiz\u0119 danych w jak najszybszym czasie, bez konieczno\u015bci zg\u0142aszania pro\u015bby do innego dzia\u0142u. U\u017cytkownicy ko\u0144cowi mog\u0105 analizowa\u0107 swoje dane, dynamicznie modyfikuj\u0105c lub dodaj\u0105c funkcje obliczeniowe do dashboard\u00f3w. Ta elastyczno\u015b\u0107 zmniejsza obci\u0105\u017cenie dzia\u0142u technicznego, uwalniaj\u0105c zasoby programistyczne.<\/p>\n\n\n\n U\u017cytkownicy biznesowi maj\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 przej\u0119cia kontroli nad w\u0142asnymi potrzebami analitycznymi przez co wydobywana jest maksymalna warto\u015bci z danych.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Analityka zaawansowana oferuje automatyzacj\u0119 analizy danych poprzez uczenie maszynowe czy przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego. U\u017cytkownicy mog\u0105 wyj\u015b\u0107 poza opinie i uprzedzenia, aby szybko i precyzyjnie uzyska\u0107 prawdziwy obraz sytuacji i dzia\u0142a\u0107 na podstawie danych.<\/p>\n\n\n\n Silnik zaawansowanej analityki mo\u017ce automatycznie przetwarza\u0107 dane firmy, czy\u015bci\u0107 je, analizowa\u0107 i przekszta\u0142ca\u0107 w dzia\u0142ania dla kadry kierowniczej czy specjalist\u00f3w ds. marketingu, przy niewielkim lub \u017cadnym nadzorze ze strony cz\u0142owieka.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Business Intelligence nieustannie ewoluuje zgodnie z post\u0119pem technologicznym oraz potrzebami biznesowymi. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe b\u0119d\u0105 si\u0119 nadal rozwija\u0107, za\u015b firmy coraz cz\u0119\u015bciej dodaj\u0105 insighty z AI do szerszej strategii BI. W miar\u0119 rozwoju podej\u015bcia data-driven w firmach, zaczn\u0105 coraz bardziej si\u0119 rozwija\u0107 procesy zwi\u0105zane z udost\u0119pnianiem danych i wsp\u00f3\u0142prac\u0105. Wizualizacja oraz analiza danych b\u0119dzie mia\u0142a jeszcze wi\u0119ksze znaczenie dla wsp\u00f3\u0142pracy mi\u0119dzy zespo\u0142ami i dzia\u0142ami. BI pozwala u\u017cytkownikom odkrywa\u0107 zachowania klient\u00f3w, prognozowa\u0107 zyski czy pomaga w podejmowaniu strategicznych decyzji. BI jest stosowany w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach takich jak handel detaliczny, produkcja czy przemys\u0142 motoryzacyjny, a z ka\u017cdym rokiem do\u0142\u0105czaj\u0105 do nich kolejne. Platformy BI dostosowuj\u0105 si\u0119 do nowych technologii i innowacyjno\u015bci ich u\u017cytkownik\u00f3w. Aby by\u0107 na bie\u017c\u0105co ze wszystkimi trendami i zmianami w analityce biznesowej, wejd\u017a na nasz blog<\/a>, gdzie znajdziesz wiele artyku\u0142\u00f3w kt\u00f3re rozwiej\u0105 twoje w\u0105tpliwo\u015bci.<\/p>\n\n\n\nDlaczego BI jest wa\u017cny?<\/h2>\n\n\n\n
\n
Korzy\u015bci Business Intelligence<\/h2>\n\n\n\n
\n
Cechy narz\u0119dzi Business Intelligence <\/h2>\n\n\n\n
Ad-hoc analysis<\/h3>\n\n\n\n
Real-time Business Intelligence <\/h3>\n\n\n\n
Mobile BI<\/h3>\n\n\n\n
Online analytical processing (OLAP)<\/h3>\n\n\n\n
Location intelligence (LI)<\/h3>\n\n\n\n
Operational BI (OI)<\/h3>\n\n\n\n
Embedded BI<\/h3>\n\n\n\n
Collaborative BI<\/h3>\n\n\n\n
Tableau jako przyk\u0142ad narz\u0119dzia Business Intelligence<\/h2>\n\n\n\n
![\"Logo](\"http:\/\/cloudity.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/tableau_logo-removebg-preview-min-1.png\"){kind=logo}
Dlaczego Tableau?<\/h3>\n\n\n\n
Jak zmienia si\u0119 Business Intelligence \u2013 kluczowe trendy<\/h2>\n\n\n\n
Demokratyczne Data Science<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
![\"\"](\"http:\/\/cloudity.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/image-2.png\")
<\/figure>\n\n\n\nInteligentniejsza Business Intelligence<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"http:\/\/cloudity.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/image-3.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"http:\/\/cloudity.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/image-4.png\")
<\/figure>\n\n\n\nRosn\u0105ca dost\u0119pno\u015b\u0107 analityki <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
![\"Smartfony](\"http:\/\/cloudity.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Business-Intelligence-2-1-removebg-preview-min-1.png\")
Wykorzystanie Business Intelligence w biznesie<\/h2>\n\n\n\n
Data Discovery<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Embedded BI – wbudowany BI w twoim systemie<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Self-service Analytics<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Augmented Analytics – analityka zaawansowana<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Co dalej z Business intelligence?<\/h2>\n\n\n\n