BI rešitve

Get Started. It's Free
or sign up with your email address
Rocket clouds
BI rešitve by Mind Map: BI rešitve

1. Uvod

1.1. Klemen Kovačič

1.1.1. Izobrazba

1.1.1.1. Srednja elektro in stroja šola

1.1.1.2. Ekonomska fakulteta v Ljubljani

1.1.2. Izkušnje

1.1.2.1. 1996 Izdelana prva komercialna aplikacija - program za vodenje gostinskega lokala

1.1.2.2. V 1997 pričel s počitniškim v podjetju Perftech d.o.o. -- spoznavanje s podatkovnimi bazami in razvojnm okoljem podjetja

1.1.2.3. 2000 pričel delati kot pomočnik konzultantov na produktu Perftech.Largo

1.1.2.4. 2002 Samostojen konzultant in svetovalec za področje proizvodnje, logistike in komerciale.

1.1.2.5. 2005 pričel z razvojem BI rešitev na platfgormi Microsoft

1.1.2.6. 2006 Prva implementacija BI sistema

1.1.2.6.1. Trajanje 2 leti

1.1.2.6.2. Budget presežen 300%

1.1.2.6.3. Število zadovoljnih uporabnikov:1

1.1.2.6.4. Število nezadovoljnih uporabnikov: več kot 20

1.1.2.6.5. Čas potreben za odpravo posledic : 6 let

1.1.2.6.6. 2 in 3 implementacija bistveno uspešnejši

1.1.2.7. 2007 ustanovitev ResEvo

1.1.2.7.1. Opravljenih 40 implementacij BI orodij

1.1.2.7.2. Razvoj lastnih rešitev

1.1.3. Kompetence

1.1.3.1. Projektno vodenje

1.1.3.2. Načrtovanje podatkovnih skladišč

1.1.3.3. Poznavanje poslovnih procesov

1.1.3.4. MDX

1.1.3.5. tSQL

1.2. Predstavitev ResEvo

1.2.1. Kaj Delamo

1.2.1.1. Business Intelligence&Reporting

1.2.1.2. Multimedia

1.2.1.2.1. Internetna televizija

1.2.1.2.2. Hospitality sistemi

1.2.1.3. Planiranje proizvodnje na osnovi TOC

1.2.1.4. Razvojni projekti

1.2.1.4.1. KaplaHRM

1.2.1.4.2. Mativy - Task Management

1.2.2. ResEvo.Arrow

1.2.2.1. Prva slovenska rešitev, ki vsebuje:

1.2.2.1.1. DASHBOARDS

1.2.2.1.2. SCORECARDS

1.2.2.1.3. OLAP

1.2.2.1.4. Business Plan

1.2.2.2. Edina slovenska BI rešitev v oblaku za obravnavo velikega števila podatkov, ki je plod lastnega razvoja

1.2.2.2.1. 3 nivojska arhitektura

1.2.2.3. Preko 30 slovenskih podjetij uporablja naše rešitve

1.2.2.4. Države

1.2.2.4.1. Hrvaška

1.2.2.4.2. Mehika

1.2.2.4.3. Slovenija

1.2.2.4.4. Srbija

1.2.2.4.5. Savdska Arabija

2. Business Intelligence - iztočnice

2.1. Zgodovina BI

2.1.1. Kaj je BI?

2.1.1.1. Rešitev, ki omogoča dostop do informacij potrebnih za sprejemanje odločitev

2.1.1.2. Kaj je informacija?

2.1.1.2.1. Zgodbe knjige ... kontekst

2.1.1.2.2. Informacije generirajo znanje

2.1.1.2.3. Omogočajo ljudem sprejemati odločitve

2.1.1.2.4. Imamo podatke

2.1.1.3. Informacija omogoča ljudem da sprejemajo odločitve

2.1.2. brez podatkov BI ne obstaja

2.2. Kaj je analitika

2.2.1. Kako priti do uporabnih informacij?

2.2.1.1. Kje so?

2.2.1.2. Kako so shranjene?

2.2.1.3. Informacij je vsak dan več

2.2.1.4. Niso vse vstrukturirane v xls ali podatkovnih bazah

2.2.2. Kaj če imamo podatke?

2.2.2.1. Potrebno jih je organizirati v informacije

2.2.2.1.1. Ustvarimo znanje

2.2.2.1.2. dostavimo pravim ljudem

2.2.2.1.3. Potrebno je preveriti scenariji

2.3. Podatki

2.3.1. Zbiranje podatkov

2.3.2. Dostop do podatkov

2.3.3. Organizacija podatkov - ena sama resnica

2.3.4. Kontekst iz podatka naredi informacijo

2.3.5. Dostavimo podatke uporabniku

2.4. Poslovanje - informacije

2.4.1. Kje so hranjene? ALi so res pravilne

2.4.2. Kako hitro lahko informacije pridobimo

2.4.3. Ali so uporabne? Ali jih uporabnik dobi v obliki kot jo potrebuje?

2.5. Procesi

2.5.1. Poročil, ki jih noben ne pregleduje ne potrebujemo

3. Zakaj torej BI

3.1. Avtomatizacija odločitev

3.1.1. Strukturirane odločitve

3.1.1.1. Kdaj naročiti material X?

3.1.2. Nestrukturirane odločitve

3.1.2.1. Pri katerem dobavitelju material naročiti?

3.2. Količina podatkov

3.2.1. Ppdjetja beležijo vedno več podatkov v svojem poslovanju

3.2.2. Ti podatki so razdrobljeni po različnih podatkovnih virih

3.2.3. Niso uporabni vsi podatki

3.3. Preverjeni podatki

3.3.1. Dogovorjene so politike, če podatek manjka

3.3.2. Dogovorjene so politike preverjanja podatka

3.4. Konsolidirani podatki

3.4.1. SCM

3.4.2. CRM

3.4.3. ERP

3.4.4. WEB

3.4.5. XLS

3.5. Tehnološko so podatkovna skladišča prilagojena branju in ne pisanju

3.5.1. Pisanje se izvaja navadno ponoči zato hitrost ni pomemna

3.5.2. Pomembna je hitrost branja podatkov

3.6. Vizualna orodja s poudarkom na enostavnosti uporabe

3.7. Klasične vertikalne organizacije so postale redkost - trend je v opolnomočenju ljudi in horizontalni organiziranosti podjetij

3.7.1. Zagotoviti je potrebno podatke primerne za vsakega posameznika

3.7.1.1. po obsegu

3.7.1.2. po vsebini

3.8. Imamo realizacijo

3.8.1. ni zadosti zato primerjamo s planom

3.8.1.1. ni zadosti - ali so plani dobri - primerjajmo se s konkurenco

3.9. Kako preveriti različne scenarije - potrebno je zgraditi modele za preverjanje scenarijev

3.10. Fokus na uporabniku

3.10.1. Uporabniki so tako interni kot eksterni

3.10.1.1. Avtomatsko poročanje državnim ustanovam

3.10.1.2. Poročila za partnerje

3.10.2. Potrebno se je zavedati, da so uporabniki mobilni in uporabljajo različne naprave

3.10.2.1. ResEvo.Arrow - edina slovenska BI rešitev v oblaku za obravnavo velikega števila podatkov, ki je plod lastnega razvoja

3.10.3. Različni nivoji uporabnikov

3.10.3.1. Niso vsi uporabniki primerni za vsa orodja

3.10.3.1.1. Top management potrebuje dejstva ne detajle

4. Tehnološke osnove

4.1. Podatkovno skladišče predstavlja osnovo klasičnim BI rešitvam

4.1.1. Ni primarni vir podatkov

4.1.2. Podatki se v podatkovno skladišče ne vpisujejo ročno

4.1.3. Podatki se v podatkovno skladišče prenašajo

4.1.4. Optimirano za branje

4.1.5. Oblikovano z namenom izdelave poslovnih poročil

4.1.5.1. Stagging area

4.1.5.2. Data marts

4.2. Klasični reporti

4.3. OLAP

4.3.1. Na osnovi podatkovnega skladišča se izdelajo "kocke" - ki zagotavljajo močno analitično orodje

4.4. Dashboards&Scorecards

4.4.1. Top managementa ne zanimajo detajli

4.4.2. Prikazujemo rezultate in dejstva

4.5. What IF analize

4.6. Podatkovno rudarjenje

4.6.1. Potreba velika količina podatkov

4.6.2. Pravilno oblikovanje modelov

4.7. Mobile

5. Kako zagotoviti uspešno rešitev

5.1. Ovladovanje obsega projekta

5.2. Strateška poravnanost

5.2.1. Navadno so sredstva za BI omejena

5.2.1.1. Razmisliti je potrebno kateri procesi prinašajo največjo dodano vrednost

5.2.1.2. Podprimo najpomembnejše

5.2.1.3. Ostali so nepomembni - lahko kasneje ali sploh ne

5.3. Nenehno izboljševanje procesov

5.3.1. PDCA

5.3.1.1. Plan

5.3.1.1.1. Vzpostavitev ciljev in procesov za njihovo dosego

5.3.1.2. Do

5.3.1.2.1. Izvedba plana

5.3.1.3. Check

5.3.1.3.1. Kontrola procesa

5.3.1.4. Act

5.3.1.4.1. Implementacija sprememb, ki bodo zagotovile izboljšavo

5.4. Kultura podjetja

5.4.1. Ali so zaposleni pripravljeni uporabljati informacije, ki jih nudijo nove rešitev

5.4.1.1. Zelo odvisno od podjetja in panoge

5.4.1.1.1. Podjetje 1

5.4.1.1.2. Podjetje 2

5.5. Tehnološka pripravljenost podjetja

5.5.1. Ali obstajajo v podjetju primerna tehnična znanja

5.5.2. Ali obstajajo primerna poslovna znanja

5.6. Partnerstvo med SME in IT ljudmi

5.7. Tehnična izvedba

5.8. Projektno vodenje

5.9. Banana SW

6. Zakaj so še vedno neuspešni projekti

6.1. Ljudje

6.1.1. BI ni "nuja"

6.1.2. Projektno vodenje

6.1.3. Upravljanje sprememb

6.2. HW

7. BI ni več zgolj "business"

7.1. Audi

7.2. NHL

7.3. MoneyBall

8. Case Study

8.1. Podjetje 1

8.1.1. Poslovni problem

8.1.2. Rešitev

8.2. Podjetje 2

8.2.1. Poslovni problem

8.2.2. Rešitev

8.3. Podjetje 3

8.3.1. Produkti

8.3.1.1. Linijski montažni stroji

8.3.1.2. Montažni stroji z elektromehansko delilno mizo

8.3.1.3. Livarski stroji

8.3.2. Poslovni problem

8.3.3. Rešitev