Sw: /* Bibliografia */

2025-12-21T18:30:28Z

Bibliografia

Nowa strona

'''Business Intelligence''' (''BI'') jest zbiorem praktyk, działań oraz technologii, które przekształcają [[dane]] w użyteczne [[informacja|informacje]] biznesowe<ref>Rud O.(2009). ''Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy'', Wiley & Sons, Hoboken</ref>

Istotą BI jest bazowanie na ogromnych ilościach informacji, które same w sobie nie mają żadnej wartości. Natomiast zestawione razem, z zastosowaniem odpowiednich mechanizmów oraz technik prezentacji stanowią doskonały [[materiał]] do analiz oraz przewidywań w kontekście tworzenia [[przewaga konkurencyjna|przewagi konkurencyjnej]] [[przedsiębiorstwo|przedsiębiorstwa]]. Systemy klasy BI wyewoluowały z [[System]]ów Informatycznych Zarządzania, takich jak: [[system informowania kierownictwa|systemy informowania kierownictwa]] czy [[system wspomagania decyzji|systemy wspomagania decyzji]].

BI skupia dziedziny oraz technologie takie jak: [[statystyka]], [[ekonometria]], [[badania operacyjne]], [[sztuczna inteligencja]], [[baza danych|bazy danych]], raportowanie biznesowe, analityka, [[Eksploracja danych|data mining]], czy też [[benchmarking]].

Polskimi odpowiednikami nazwy są: [[wywiad gospodarczy]], inteligencja biznesowa, analityka biznesowa. Lecz nazwy te są często mylące oraz nie odzwierciedlają całościowego opisu terminu.

==TL;DR==
Business Intelligence (BI) to zbiór praktyk, działań i technologii, które przekształcają dane w informacje biznesowe. BI opiera się na ogromnych ilościach danych, które są zestawiane i analizowane w celu tworzenia przewagi konkurencyjnej. Istnieje wiele odmian systemu BI, takich jak EIS, DSS, MIS i GIS. Aplikacje BI umożliwiają analizę danych i prezentację wyników w sposób zrozumiały dla użytkownika. BI ma wiele zalet, takich jak poprawa wydajności i elastyczność, ale także ograniczenia, takie jak wysokie koszty i trudności z dostępem do danych. Inne podejścia związane z BI to modelowanie danych, sztuczna inteligencja, przetwarzanie w chmurze i zarządzanie bazami danych.

==Historia==
Po raz pierwszy w historii termin Business Intelligence został użyty w 1958 roku w jednym z artykułów "IBM Journal". Jednakże sprecyzowanie tego terminu pojawiło się dopiero w 1989, określono wtedy, że BI jest to: "szeroka dziedzina okrywająca wiele metod (…) ukierunkowanych na realne wspieranie decyzji biznesowych w przedsiębiorstwie".

Najnowsza [[definicja]] ustalona przez firmę Gartner w 2003 roku mówi, że BI jest to:
"Zorientowany na użytkownika [[proces]] zbierania, eksploracji, interpretacji i analizy danych, który prowadzi do usprawnienia i zracjonalizowania procesu podejmowania decyzji. Systemy te wspierają kadrę menadżerską w podejmowaniu decyzji biznesowych w celu kreowania wzrostu wartości przedsiębiorstwa".<ref>Surma J.(2009). ''Business Intelligence Systemy Wspomagania Decyzji Biznesowych'', Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa </ref>

Przez ostatnie lata wzrósł [[popyt]] na informację nieustrukturalizowaną. [[Definicja controllingu|Controlling]] jednak napotkał trudności dotyczące systemów transakcyjnych. Należą do nich:
* Ogrom danych zawartych w jednym miejscu ;
* Słabo przejrzysta struktura baz danych, a także skomplikowane nazewnictwo skutkujące zrozumieniem przeważnie tylko dla twórców systemów;
* Forma przetwarzania danych kłopotliwa podczas przeprowadzania analiz ;
* Brak integracji w przedsiębiorstwach mających nawet ZISZ, lecz nie będących całkowicie usatysfakcjonowanych z każdego z jego modułów. Następstwem tej sytuacji jest [[zaopatrzenie]] się w dodatkowy [[program]], powodujący gromadzenie danych w niejednolitych systemach. W rezultacie, dostarczenie rzetelnych danych stanowi problem.

Trudności związane z zarządzaniem danymi spowodowały powstanie koncepcji baz danych, a kolejnie hurtowni danych, umożliwiających prostsze wykorzystanie informacji podczas procesów podejmowania decyzji.

<google>n</google>

==Źródła danych BI==
Z pojęciem BI bezsprzecznie związane są wspomniane już powyżej bazy danych, a w szczególności [[hurtownia danych|hurtownie danych]]. O ile w relacyjnych bazach mamy dane zorientowane obiektowo, o tyle w hurtowniach mamy "czyste" dane czyli ustrukturyzowane oraz zorientowane tematycznie. Często stosowane jest rozwiązanie, które polega na zablokowaniu modyfikacji hurtowni danych - możliwa jest tylko [[selekcja]]. O strukturę i merytoryczność danych w hurtowniach dbają procesy ETL (extraction - kopiowanie danych z dużej ilości źródeł do hurtowni; transformation - konwertowanie, agregowanie i ujednolicanie danych; loading - umieszczanie danych w hurtowni).

Dzięki takiemu przygotowaniu z hurtowni mogą korzystać narzędzia analityczne takie jak OLAP. Wykorzystując zaawansowaną statystykę oraz elementy sztucznej inteligencji analizują dane i wyciągają z bazy przeliczone wartości, których obliczenie w normalnych warunkach zajęłoby sporo czasu<ref>Smok B.(2010). ''Business Intelligence w zarządzaniu'', Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław </ref>

==Warstwy funkcjonalno-technologiczne w systemie BI==
"I. Warstwa integracji i składowania 
* Narzędzia ETL 
* Hurtownie danych 
* Agregacje [[Systemy OLAP|OLAP]] 

II. Warstwa przetwarzania analitycznego 
* Podstawowe narzędzia raportujące 
* Graficzna [[wizualizacja danych]] 
* Zaawansowane narzędzia analityczne typu [[data mining]] 
* Aplikacje analityczne 

III. Warstwa udostępniania wyników 
* Serwery plików 
* Portale informacyjne 
* Narzędzia automatycznej dystrybucji informacj 
'''IV. Warstwa administracji''' - warstwa odpowiedzialna za administrowanie wyżej wymienionych warstw elementarnych"
<ref>Nesterak J.(2015). ''[[Controlling]] zarządczy.Projektowanie i wdrażanie'', Wydawnictwo Oficyna, Warszawa, s. 212 </ref>

==Odmiany systemu Business Intelligence==
Systemy informacyjno-analityczne wykorzystywane są do przetwarzania danych wywodzących się z przedsiębiorstwa, jak również z jego otoczenia. Wykorzystują one złożone metody przetwarzania. Ma to odniesienie zwłaszcza do systemów opierających się na koncepcji hurtowni danych, określanych mianem systemów BI.

Główne odmiany systemu BI to:
* '''EIS - Executive Information Systems'''(systemy powiadamiania kierownictwa)
Systemy skierowane dla kierownictwa szczebla wyższego, które upraszczają i wspierają [[gromadzenie informacji]] przydatnej podczas podejmowania decyzji.
* '''DSS - Decision Support Systems'''([[systemy wspomagania decyzji]])
Systemy skierowane dla kierownictwa szczebla średniego i wysokiego, a także analityków. Te systemy zajmują się przygotowaniem raportów i zestawień.
* '''MIS - Management Information Systems'''(systemy wspomagania zarządzania)
Jest to system komputerowy gromadzący i analizujący dane z każdego z wydziałów, a następnie przesyłający je w postaci raportów jednostkom zarządzającym.
* '''GIS - Geographic Information Systems'''(systemy informacji geograficznej)
Systemy służące do wprowadzania, zbierania, przetwarzania, a także wizualizacji danych<ref>Nesterak J.(2015). ''Controlling zarządczy.Projektowanie i wdrażanie'', Wydawnictwo Oficyna, Warszawa, </ref>

==Aplikacje BI==
Przeanalizowane dane trafiają do aplikacji dedykowanych dla pracowników. Takimi aplikacjami są np. raporty czy kokpity menadżerskie.

Dla użytkownika końcowego widoczne są jedynie niezbędne [[informacje]], których potrzebuje, aby dokonać właściwej decyzji np. w formie kokpitu menadżerskiego. Taki ekran zawiera wykresy oraz [[kluczowe wskaźniki efektywności]]. Dzięki takiemu zestawieniu [[pracownik]] już po zobaczeniu jednego ekranu jest w stanie powiedzieć co należy zmienić, podczas gdy szukanie tych informacji w tradycyjny sposób zajęło by wiele czasu.

==Business intelligence - funkcje==
* '''Raportowanie i analiza danych''': Raportowanie i analiza danych to procesy, które pozwalają firmom wizualizować, rekonstruować i interpretować dane, aby wyciągnąć wnioski i uzyskać lepszy wgląd w działania operacyjne. Przykładem jest tworzenie raportów, które pozwalają firmom monitorować i analizować [[wskaźniki finansowe]], takie jak obroty, [[rentowność]] i zyski, aby zoptymalizować wyniki firmy.
* '''Data Mining''': Data mining to proces wykorzystujący algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania wzorców i tendencji w danych. Jest to bardzo przydatne narzędzie do skutecznego zarządzania danymi, ponieważ umożliwia firmom wykrywanie wzorców zachowań konsumentów, które mogą być wykorzystane do tworzenia strategii marketingowych i sprzedażowych. Przykładem jest wykorzystanie data mining do wykrywania trendów kupujących i dostarczania odpowiednio dopasowanych ofert.
* '''Analiza predykcyjna''': Analiza predykcyjna to proces wykorzystujący algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania wyników na podstawie dostępnych danych. Analiza predykcyjna jest szczególnie przydatna w sektorze handlowym, ponieważ pozwala przedsiębiorstwom zarządzać zapasami, prognozować [[sprzedaż]] i optymalizować działania marketingowe. Przykładem jest wykorzystanie analizy predykcyjnej do przewidywania zapotrzebowania na produkty w dłuższym okresie czasu.

==Business intelligence - mocne strony==
Business Intelligence (BI) ma wiele zalet, które umożliwiają firmom korzystanie z danych w celu podejmowania skutecznych decyzji biznesowych:
* BI zapewnia wgląd w wyższy poziom danych, aby lepiej zrozumieć, jak działa [[biznes]]
* BI umożliwia firmom usprawnienie wydajności, poprzez śledzenie i analizowanie danych
* BI oferuje [[elastyczność]], ponieważ dane mogą być łatwo dostosowywane do potrzeb firmy
* BI poprawia [[wydajność]], dzięki [[umiejętności]] szybkiego dostosowywania się do zmieniających się trendów i potrzeb na rynku
* BI zwiększa [[produktywność]] i obniża [[koszty]], dzięki automatyzacji rutynowych procesów i lepszemu wykorzystaniu danych
* BI pomaga firmom w uzyskaniu przewagi konkurencyjnej, dzięki lepszemu wykorzystaniu danych do wspierania strategii biznesowych.

==Business intelligence - ograniczenia==
Poniżej przedstawiam ograniczenia i [[słabe strony]] Business Intelligence:
* '''Koszty''': Business Intelligence może być drogi, ponieważ wymaga zakupu oprogramowania, zatrudnienia specjalistów do jej zarządzania, a także kosztów utrzymania i aktualizacji.
* '''[[Różnorodność]] danych''': Może być trudno dostosować różnego rodzaju dane do platformy BI, ponieważ mogą być one dostarczane w różnych formatach, a także mogą pochodzić z różnych źródeł.
* '''[[Dostępność]] danych''': Dostęp do danych może być ograniczony ze względu na ochronę danych lub wydajność systemu.
* '''Wybór narzędzi''': Wybór odpowiednich narzędzi do przetwarzania danych może być trudny. Trzeba wziąć pod uwagę wydajność, cenę, a także zgodność z dostępnymi danymi.
* '''Niedoskonałości''': Niektóre narzędzia BI mogą mieć niedoskonałości, takie jak niska wydajność lub brak wsparcia dla niektórych typów danych, co może powodować problemy z przetwarzaniem danych.
* '''[[Zasoby]]''': Niekiedy trudno jest zdobyć odpowiednie zasoby, aby zarządzać systemem BI. Może to być kosztowne i czasochłonne, aby znaleźć i zatrudnić odpowiednich ekspertów.

==Business intelligence - inne związane podejścia==
* '''[[Modelowanie]] danych''': tworzenie modeli danych, takich jak [[modele]] hierarchiczne, modele czasowe i modele koszyczkowe, w celu wyciągnięcia wniosków i przewidywania przyszłych wyników.
* '''Sztuczna inteligencja''': wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji do wyciągania wniosków i podejmowania decyzji na podstawie danych.
* '''[[Przetwarzanie w chmurze]]''': wykorzystanie technologii chmury do przetwarzania dużych zbiorów danych.
* '''Bazy danych''': utrzymanie i [[zarządzanie]] bazami danych za pomocą systemu zarządzania bazami danych.

{{infobox5|list1={{i5link|a=[[Algorytm ewolucyjny]]}} — {{i5link|a=[[Analiza danych]]}} — {{i5link|a=[[Informatyczne systemy zarządzania produkcją]]}} — {{i5link|a=[[Sztuczna inteligencja]]}} — {{i5link|a=[[Informatyka]]}} — {{i5link|a=[[Algorytm przetwarzania]]}} — {{i5link|a=[[Systemy ekspertowe]]}} — {{i5link|a=[[Etapy zastosowań komputerów]]}} — {{i5link|a=[[System ekspercki]]}} }}

==Przypisy==
<references />

==Bibliografia==
<noautolinks>
* Łada M., Burnet-Wyrwa W. (2015), ''[https://www.infona.pl/resource/bwmeta1.element.cejsh-01bff7a6-73c9-45dd-a25e-4c75cc1f7a6b/content/partContents/0c2ec0ad-9fd9-3aba-8cd1-bc0df4c0da79 Rozwój samoobsługowych systemów Business Intelligence a zmiany w rachunkowośći zarządczej]'', Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Nr 245
* Negash S. (2004), ''[https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=3234&context=cais Business Intelligence]'', Communications of the Association for Information Systems: Vol. 13, Article 15
* Nesterak J. (2010), ''Business Intelligence jako narzędzie wspierające decyzje zarządcze w firmie'', Zeszyty Naukowe, Prace z zakresu ekonomiki i organizacji przedsiębiorstw, nr 836
* Nesterak J. (2015), ''Controlling zarządczy. Projektowanie i wdrażanie'', Wolters Kluwer, Warszawa
* Rud O. (2009), ''Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy'', Wiley & Sons, Hoboken
* Smok B. (2010), ''Business Intelligence w zarządzaniu'', Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław
* Surma J. (2009), ''Business Intelligence Systemy Wspomagania Decyzji Biznesowych'', Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
* Zakrzewski L., Kamińska B. (2011), ''[http://piz.san.edu.pl/docs/e-XII-1.pdf#page=11 Business Intelligence a zarządzanie wiedzą]'', Informatyka w Zarządzaniu-Szanse i Zagrożenia, Vol.XII, Nr 1
* https://www.comarch.pl/erp/business-intelligence/
* https://www.comarchbetterfly.pl/raporty-i-analizy-biznesowe/
</noautolinks>

{{a|Michał Milewski, Karolina Miodek }}
[[en:Business Intelligence]]
[[Kategoria:Aplikacje informatyczne]]

{{#metamaster:description|Business Intelligence to praktyki i technologie przekształcające dane w użyteczne informacje biznesowe. Opierają się na ogromnych ilościach danych i odpowiednich mechanizmach analizy. Więcej na temat BI, o wywiadzie gospodarczym i inteligencji biznesowej.}}

Business intelligence - Historia wersji

Sw: /* Bibliografia */