Business Intelligence w zarządzaniu przedsiębiorstwem

Narzędzia klasy Business Intelligence (BI) pomagają w analizie rynku, sprzedaży danych produktów, usług dostarczając decydentom użytecznych informacji. Ułatwiają monitorowanie finansowej kondycji przedsiębiorstwa oraz pozwalają usprawniać działania analityków biznesowych. Dzisiaj systemy Business Intelligence (BI) stanowią coraz cenniejszy składnik kapitału informacyjnego przedsiębiorstwa.

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) określa się mianem procesów zbierania, przetwarzania, analizy i interpretacji danych, w wyniku których uzyskiwane są informacje biznesowe użyteczne dla określonego użytkownika. Posiadanie użytecznych informacji we właściwym czasie jest podstawą budowania i utrzymania przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstwa w dobie nieustannych zmian otoczenia, silnej konkurencji oraz coraz to większych oczekiwań klienta. W takich warunkach należy położyć szczególny nacisk na budowanie kapitału informacyjnego. Składa się on z zasobów informacyjnych na temat procesów zachodzących w przedsiębiorstwie i w jego otoczeniu oraz systemów informatycznych wspomagających zarządzanie organizacją poprzez wykorzystanie gromadzonych informacji.

Potrzeby współczesnego przedsiębiorstwa

R.W. Griffin określa zarządzanie przedsiębiorstwem jako zbiór działań obejmujący planowanie, podejmowanie decyzji, organizowanie, kierowanie ludźmi i kontrolowanie. Działania te powinny być podejmowane wobec zasobów ludzkich, finansowych, rzeczowych i informacyjnych z zamiarem osiągnięcia celów organizacji w sposób sprawny i skuteczny. Tak rozumiane zarządzanie współczesnym przedsiębiorstwem wymaga racjonalnego gospodarowania posiadanymi zasobami przy jednoczesnym skutecznym reagowaniu na sygnały szeroko rozumianego otoczenia. Współczesne przedsiębiorstwa są poddawane nieustannej presji ze strony rosnącej konkurencji, globalizacji, rozwoju innowacyjności a także oczekiwań klientów. Wobec dużej dynamiki zmian i wymogów otoczenia, współczesne przedsiębiorstwa stanęły przed koniecznością inwestycji w kapitał informacyjny organizacji a w szczególności w skuteczne zarządzanie wiedzą. Zdaniem Hsiu-Fen Lin, sprawne pozyskiwanie, przetwarzanie i wykorzystywanie wiedzy zarówno z wewnątrz jak i z zewnątrz organizacji jest obecnie podstawą prawidłowego zarządzania i tym samym osiągnięcia sukcesu gospodarczego. Hsiu-Fen Lin prowadziła badania wpływu wdrożenia koncepcji zorientowanej na zarządzanie wiedzą na naukę i rozwój, wewnętrze procesy organizacji, satysfakcję klienta i ostatecznie wyniki finansowe przedsiębiorstwa, które stanowią 4 perspektywy zrównoważonej karty wyników. Badania zostały przeprowadzone na próbie 244 tajwańskich przedsiębiorstw reprezentujących 6 różnych branż. Badania te wskazały pozytywny bezpośredni lub pośredni wpływ działań podejmowanych w zakresie zarządzania wiedzą na wzrost wartości przedsiębiorstwa oraz skuteczne budowanie przewagi konkurencyjnej. Korzystne efekty zarządzania wiedzą są wynikiem zdolności organizacji do uczenia się na podstawie doświadczeń oraz pozyskiwania, przetwarzania, adaptacji wiedzy a także dzielenia się nią. Nie byłoby to możliwe bez stworzenia kultury i środowiska sprzyjającego otwartości organizacji na nową wiedzę i doświadczenia a to z kolei wymaga zaangażowania każdego pracownika oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej.

Rozwiązania Business Intelligence jako wsparcie dla decydentów

Odpowiedzią na potrzeby współczesnych organizacji są rozwiązania wypracowane na polu IT w postaci systemów Business Intelligence, które umiejętnie wykorzystane mogą skutecznie wspomagać procesy i decyzje zarządcze. Kadra menadżerska na co dzień zajmuje się zadaniami z zakresu działań nadzorczych podległego obszaru, które możemy podzielić na zadania dobrze i źle ustrukturyzowane. Zadania dobrze ustrukturyzowane mają charakter rutynowy i powtarzalny, natomiast zadania nieustrukturyzowane to takie, które nie mają gotowej recepty ich rozwiązania/realizacji a ich wykonanie zwykle ma miejsce w warunkach wielowymiarowego ryzyka a wręcz niepewności. Na ten moment systemy BI skutecznie wspomagają decydentów w zakresie działań nadzorczych oraz zadań dobrze ustrukturyzowanych poprzez dostarczenie konkretnych informacji lub wręcz zaproponowanie decyzji zarządczych. Informacje dostarczane przez system są przygotowane w oparciu o określone dane ilościowe. Są one przygotowane na podstawie złożonych algorytmów i modeli matematycznych. Natomiast samo rozwiązanie problemu nie jest zależne od kontekstu. Opisuje je zazwyczaj procedura a cele są jasno zdefiniowane. Inaczej sytuacja wygląda w przypadku zadań nieustrukturyzowanych, które stanowią największe wyzwanie dla systemów BI. Zadania te to tzw. decyzje nieprogramowalne. Charakteryzują się zazwyczaj nieokreślonymi danymi jakościowymi, które wynikają z doświadczenia i intuicji. Ich cele nie są jednoznaczne, często wręcz subiektywne a ich realizacja jest zależna od kontekstu. W tego typu zadaniach systemy BI mogą jedynie wspierać decydentów poprzez dostarczenie informacji w oparciu o analizy posiadanych przez system zasobów dążąc tym samym do optymalizacji decyzji biznesowych. Jest to możliwe poprzez zastosowanie zbioru koncepcji, metod i procesów analitycznych. Olbrzymią rolę w działaniu systemów BI odgrywa eksploracja danych, czyli popularny data mining, zasilająca systemy analityczne w czasie rzeczywistym. Oczywiście jakość i zakres posiadanych danych warunkuje poziom użyteczność przygotowanej przez system informacji. Decydenci natomiast w oparciu o tą informację oraz swoją wiedzę i doświadczenia będą musieli ocenić ryzyko związane z danym zadaniem i podjąć decyzje o sposobie jego rozwiązania.

Przyszłość narzędzi BI

Narzędzia klasy Business Intelligence (BI) już teraz są podstawowym narzędziem informatycznym wykorzystywanym w firmach. Jedynym wyzwaniem jest jakość danych. Ważne, aby informacje generowane przez systemy Business Intelligence w postaci raportów były jasne, rzetelne i zrozumiałe dla użytkownika systemu. Implementacja tego typu systemów pozwoli zwiększyć efektywność wymiany informacji pomiędzy oddziałami czy zatrudnionymi osobami w firmie. Aspektem, który jednak niewątpliwie należy rozważyć jest cena w stosunku do korzyści, które jak wynika z przeprowadzonych analiz są zdecydowanie większe, niż poniesione koszty na implementację nowoczesnego oprogramowania BI.

_________________________

A. Kumar, A. Adlakha, K. Mukherjee, Modeling of product sales promotion and price discounting strategy using fuzzy logic in a retail organization, Industrial Management & Data Systems, Vol. 116 Iss 8 pp. 1418 – 1444, 2016;

C. M. Olszak, Business intelligence systems for innovative development of organizations, Procedia Computer Science, vol 207, pp. 1754-1762, 2022;

D. Arnott, F. Lizama, Y. Song, Patterns of business intelligence systems use in organizations, Decision Support Systems, vol 97, pp. 58-68, 2017;

Hsiu-Fen Lin, Linking knowledge management orientation to balanced scorecard outcomes", Journal of Knowledge Management, Vol. 19 Iss 6 pp. 1224 – 1249, 2015;

J. Surma, Case‐based approach for supporting strategy decision making, Expert Systems, 32, 546-554, 2015;

J. Surma, Modeling customer behavior and social relations with analytical profiles, 171-182, 2012;

R.W. Griffin, Fundamentals of Management, Seventh Edition, Cengage Learning, 2013;

S. Cheng, Q Zhang, Q. Qin, Big data analytics with swarm intelligence, Industrial Management & Data Systems, Vol. 116 Iss 4 pp. 646 – 666, 2016;

S. Lan, H. Zhang, R.Y. Zhong, G.Q. Huang, A customer satisfaction evaluation model for logistics services using fuzzy analytic hierarchy process, Industrial Management & Data Systems, Vol. 116 Iss 5, pp. 1024 – 1042, 20