Oprogramowanie do Business Intelligence (BI) – czym jest i jakie daje możliwości?

Odkrywanie ukrytych wzorców i przewidywanie trendów biznesowych stało się kluczowym elementem strategii przedsiębiorstw dzięki oprogramowaniu do Business Intelligence. Jak te zaawansowane narzędzia analityczne umożliwiają firmom przekształcanie dużych ilości danych w przystępne i wartościowe informacje?

Z tego artykułu dowiesz się:

• Czym jest oprogramowanie do Business Intelligence?
• Jakie są rodzaje oprogramowania do Business Intelligence?
• Jak wdrożyć oprogramowanie do Business Intelligence?
• Jaką rolę odgrywa oprogramowanie do Business Intelligence?

Oprogramowanie do Business Intelligence – definicja

Oprogramowanie do Business Intelligence (BI) to zbiór narzędzi i technologii, służących do przekształcania danych z różnych źródeł w użyteczne informacje, które wspomagają podejmowanie decyzji biznesowych. Umożliwia ono analizę danych zgromadzonych w przedsiębiorstwie, identyfikując trendy, wzorce oraz anomalie, które mogą nie być oczywiste na pierwszy rzut oka^[1].

Oprogramowanie do Business Intelligence to zestaw narzędzi i technologii, służących do przetwarzania dużych ilości danych w celu uzyskania wartościowych informacji wspierających procesy decyzyjne.

Definicja oprogramowania do Business Intelligence

Podstawową funkcją oprogramowania BI jest agregowanie danych z różnorodnych systemów – baz danych, systemów ERP, CRM i innych – a następnie ich przetwarzanie i prezentowanie w formie raportów czy wykresów. Pozwalają one użytkownikom szybko analizować duże ilości danych, co z kolei umożliwia lepsze zrozumienie sytuacji biznesowej.

Rodzaje oprogramowania do Business Intelligence

Oprogramowanie do Business Intelligence można podzielić na kilka głównych kategorii. Każda z nich skupia się na różnych aspektach analizy danych i pomaga w podejmowaniu decyzji biznesowych. Każdy z rodzajów oprogramowania do BI odgrywa unikalną rolę w ekosystemie analitycznym organizacji, umożliwiając przetwarzanie danych na różnych etapach:

• Narzędzia do wizualizacji danych pomagają zrozumieć złożone zbiory danych poprzez graficzne przedstawienie informacji. Umożliwiają one łatwe identyfikowanie trendów, wzorców i anomalii w danych. Przykłady to Tableau, Qlik Sense czy Microsoft Power BI.
• Platformy analityczne oferują szeroki zakres funkcji, od wizualizacji danych, po zaawansowaną analizę predykcyjną i przetwarzanie dużych zbiorów danych (big data). SAP BusinessObjects, IBM Cognos Analytics czy Oracle BI są przykładami platform, które zapewniają szerokie możliwości analizy dla organizacji o różnych potrzebach.
• Narzędzia do raportowania służą do generowania szczegółowych raportów, które można automatycznie rozsyłać do zainteresowanych stron w organizacji. Narzędzia, takie jak Crystal Reports czy SQL Server Reporting Services (SSRS), umożliwiają tworzenie raportów, które pomagają w monitorowaniu wydajności i zarządzaniu operacjami biznesowymi.
• Systemy do analizy predykcyjnej i data mining stosuje się do przewidywania przyszłych trendów i zachowań na podstawie historycznych danych. Wykorzystując modele statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego i inne metody analityczne, narzędzia, takie jak SAS Advanced Analytics czy IBM SPSS Modeler, pomagają w identyfikacji potencjalnych szans i ryzyk przed ich wystąpieniem.
• Narzędzia do przetwarzania w pamięci (in-memory processing), takie jak SAP HANA czy Oracle Exalytics, wykorzystują pamięć RAM do przechowywania danych. Dzięki temu użytkownicy mogą otrzymywać natychmiastowe odpowiedzi na zapytania analityczne.
• Oprogramowanie do zarządzania wydajnością przedsiębiorstwa (EPM/CPM), takie jak Oracle Hyperion, SAP BPC czy IBM Planning Analytics, skupia się na planowaniu, budżetowaniu, prognozowaniu i zarządzaniu wydajnością finansową. Umożliwia lepsze zarządzanie zasobami finansowymi i operacyjnymi, a także pomaga w optymalizacji procesów biznesowych.
• Narzędzia do self-service BI umożliwiają użytkownikom biznesowym tworzenie własnych raportów i analiz bez głębokiej wiedzy technicznej czy wsparcia działu IT. Aplikacje, takie jak Microsoft Power BI czy Tableau, oferują intuicyjne interfejsy użytkownika i funkcje przeciągnij i upuść, co umożliwia szybkie tworzenie wizualizacji danych i dostosowywanie raportów do indywidualnych potrzeb.
• Kluczowym wyzwaniem w ramach systemów BI jest integracja danych z różnorodnych źródeł, takich jak systemy CRM, ERP, bazy danych czy aplikacje SaaS. Oprogramowanie do integracji danych, takie jak Informatica PowerCenter czy Talend, pomaga w automatyzacji procesu ekstrakcji, transformacji i ładowania danych, co jest niezbędne do zapewnienia spójności, jakości i dostępności danych w systemie BI.
• Jakość danych ma kluczowe znaczenie dla skuteczności analiz BI. Narzędzia do zarządzania jakością danych, takie jak DataCleaner czy Talend Data Quality, oferują funkcje identyfikacji, czyszczenia i konsolidacji danych, co pomaga eliminować błędy, duplikaty i niespójności.
• Zarządzanie metadanymi, czyli danymi opisującymi inne dane, jest ważne dla zrozumienia kontekstu, źródeł i historii danych wykorzystywanych w analizach BI. Systemy, takie jak Alation czy Collibra, wspierają lepszą organizację, wyszukiwanie i zarządzanie zasobami danych w organizacji.
• Coraz większą popularność zyskują rozwiązania BI oparte na chmurze. Platformy, takie jak Amazon Web Services (AWS) QuickSight, Google Data Studio czy Microsoft Power BI Service umożliwiają użytkownikom dostęp do zaawansowanych narzędzi analitycznych bez potrzeby budowania i utrzymywania własnej infrastruktury IT.

Wdrażanie oprogramowanie do Business Intelligence

Wdrożenie oprogramowania do Business Intelligence rozpoczyna się od zrozumienia i określenia problemów, które organizacja chce rozwiązać za pomocą BI, procesów biznesowych, które ma ono zoptymalizować i celów biznesowych, które firma chce osiągnąć. Równie ważna jest analiza potrzeb użytkowników – wybrane rozwiązanie powinno odpowiadać ich oczekiwaniom i wymaganiom.

Następnym krokiem jest wybór odpowiedniego rozwiązania BI, co wiąże się z przeglądem dostępnych narzędzi na rynku, oceną ich funkcjonalności, skalowalności, kosztów i dostępnego wsparcia. Decyzja powinna uwzględniać obecne i przyszłe potrzeby organizacji, aby zapewnić długoterminową wartość i wydajność.

Po wybraniu narzędzia następuje planowanie wdrożenia, które obejmuje przygotowanie harmonogramu projektu, stworzenia zespołu projektowego, zaplanowania budżetu oraz strategii implementacji. Trzeba również wybrać konkretną architekturę danych oraz zaplanować integrację z istniejącymi systemami i migrację danych – szczególnie drugi proces wpływa na zachowanie ciągłości operacyjnej przedsiębiorstwa. Nie wolno też zapominać o testach systemu i jego komponentów.

Tuż przed wdrożeniem należy przeszkolić użytkowników, aby mogli efektywnie korzystać z nowego systemu. Szkolenia powinny obejmować zarówno obsługę techniczną systemu, jak i interpretację danych. Należy również wyznaczyć zespół odpowiedzialny za rozwiązywanie wszelkich problemów, które mogą pojawić się po uruchomieniu systemu.

Rola oprogramowania do Business Intelligence

Oprogramowanie do Business Intelligence przekształca surowe dane z różnorodnych źródeł w użyteczne informacje, które można wykorzystać do analizy i planowania strategicznego. Dzięki temu menedżerowie i decydenci mogą lepiej rozumieć bieżącą sytuację i trendy oraz przewidywać przyszłe zdarzenia czy zachowania konsumentów.

Oprogramowanie BI ułatwia także monitorowanie wydajności organizacji, co pozwala szybko reagować na wszelkie odchylenia i daje możliwość optymalizacji procesów biznesowych, poprawy efektywności operacyjnej i zwiększenia konkurencyjności na rynku. Sprzyja to również lepszemu zarządzaniu zasobami.

Rozwiązania BI pomagają w poprawie relacji z klientami, ponieważ umożliwiają analizę danych dotyczących ich zachowań i preferencji – dzięki temu można dostosować oferty i strategie komunikacji tak, by odpowiadały na ich potrzeby i oczekiwania. Są również nieocenione w odkrywaniu nowych możliwości rynkowych, identyfikacji luk w ofercie, co z kolei przekłada się na lepsze wyniki finansowe i zwiększone udziały w rynku.