A dolgozat leíró jellegére való tekintettel az Összefoglalás című fejezet (amelyben a dolgozat eredményei kerültek összegyűjtésre) szervesen kapcsolódik a problémafeltárás egyes pontjaihoz, hiszen az itt jelenlévő problémák és kérdések egyszerű megoldásait kereste a szakdolgozat (természetesen a fogalmak pontos ismertetése mellett). Ebben a fejezetben kerülnek megfogalmazásra az egyes pontokhoz és az üzleti intelligencia rendszerekre általánosságban vonatkozó tanulságok, megoldási javaslatok, melyeket jól alátámasztanak a negyedik fejezetben is bemutatott esetek. A témaválasztás annak köszönhető, hogy üzleti intelligencia területén dolgozom, és habár nem rendelkezem informatikai/programozói kvalitásokkal, a BI területe, fogalmai és alkalmazási területei felkeltették az érdeklődésemet. A dolgozat megírásában motivációt nyújtott, hogy a sok kutatás következtében az alapfogalmak mélyebb megismerésére tettem szert, így pedig a munkám során jelentkező problémákat is egy teljesen új meglátásban észleltem és azok megoldását sokkal hatékonyabban és gyorsabban tudtam kivitelezni.
A mai üzleti világban kiemelkedően fontos cél az adatra támaszkodó döntéshozatal, az adatvezérelt – data driven – vállalati kultúra megteremtése, ami azonban nem egyszerű és nem könnyen kivitelezhető. Adat alapú döntéseket nem lehet meghozni modern üzleti intelligencia rendszerek nélkül, amik olyan megbízható adatbázisokra épülnek, ahol jó minőségű és granularitású adatok találhatók. Egy jól felépített rendszerben pontosan ismert, hogy az adatokhoz kinek, milyen hozzáférése van, hogy mi az egyes adatvagyon elemek jelentése üzletileg, ezek mikor keletkeztek, és a BI vagy adattárház rendszer ezeket hogyan dolgozta fel. Számtalan nehézséggel találkozik egy vállalat, mire egy jó minőségű és tetszetős riport landol a vezető tabletjén, vagy adott esetben automatizált döntés születik az adatokra támaszkodva. Miközben exponenciálisan növekszik az egyre több adatforrásból származó adatmennyiség, egyre rövidebb idő alatt szükséges azokból hiteles döntéstámogató információt előállítani. A T-Systems BI megoldásai segítik az ügyfeleket abban, hogy a fenti kihívásokra jó válaszokat adhassanak és abban is, hogy kiváló adatminőség mellett magas szintű biztonság és "data governance" valósuljon meg, legyen az információ felhasználója ember vagy akár egy robot.
Több évtizede tudjuk, hogy versenyelőnyre tesz szert az, aki a különböző tranzakciós rendszerek mellett ún. BI ("Business Intelligence" – Üzleti Intelligencia) rendszereket is alkalmaz. A BI rendszerek a vállalat felső és középvezetését támogatják az operatív munkában (helyzetelemzés, értékelés) és a döntéshozatalban, illetve a stratégia kialakításában. A különböző tranzakciós rendszerekben felhalmozódott adatokról készített pillanatfelvételeket idősorosan tároljuk (adattárház technológia), majd ezt használjuk a fent megjelölt célok eléréséhez. A BI technológia természetesen sokat fejlődött az elmúlt mintegy két évtized alatt, a kezdeti pár szempontos OLAP-kockáktól (OLAP – "Online Analytical Processing") a valós idejű döntéstámogató rendszereken keresztül az adatbányászatig, napjainkra már lehetővé téve a szövegbányászatot, web-bányászatot, illetve az esetalapú következtetést. A BI alkalmazások nélkülözhetetlen hidat képeznek olyan további felhasználások felé, mint például a CRM rendszerek, a fejlett tervező és optimalizáló rendszerek (APO) vagy a stratégiai elemzés eszközei (Balance Scorecard).
e-Mail: Cimkék: Beszámolórendszer, Controller, Controlling, Controlling Informatikája, Controlling Rendszer, Horváth & Partners, IFUA, IFUA Horváth & Partners, Informatika, IT, Key Performance Indicator, Kontrollrendszer, KPI, Menedzser, Menedzsment, Mutatószámok, Vállalatirányítás
A T-Systems Magyarország segítséget nyújt a fentiekben ügyfeleinek az alábbi technológiai megoldások segítségével: Big Data/ Hadoop megoldás Hibrid Adattárház megoldás Önkiszolgáló BI megoldások Gépi tanulás, mesterséges intelligencia alapú megoldások Helyalapú aggregált látogatottsági és mozgási adatok elemzése mobilcella adatok alapján Szenzorok szintjén keletkező adatok feldolgozása Szakérőink tudására és tapasztalatára támaszkodva, az ügyfeleink igényeihez leginkább illeszkedő szegmensspecifikus és testreszabott, megoldásokat és szolgáltatásokat nyújtunk. Az adatvagyon megfelelő színvonalú kiaknázásával a klasszikus adatbázis-kezelő rendszerek már nehezen tudnak megbirkózni. A nagy mennyiségű adat tárolása, szűrése, lekérdezése nehézkesebbé és időigényesebbé válik és ellehetetleníti egy-egy új üzleti igény kiszolgálását. A klasszikus Adattárházak és BI eszközök mellett megjelentek a modern adatbázis-kezelő rendszerek, Big Data és önkiszolgáló BI technológiák, amelyekre épülő termékeink és szolgáltatásaink megoldást nyújtanak az új típusú üzleti és technológiai elvárások kielégítéséhez.
Minden üzleti felhasználó számára elérhető A vállalatnál dolgozó üzleti felhasználók pontosan felmérhetik intézkedéseik hatását az üzleti teljesítményre, így összehangolhatják lépéseiket a stratégiai üzleti célok megvalósítása érdekében. A felhasználók az adatokat a Microsoft Office ismerős környezetében érhetik el és kezelhetik, így a szoftver helyett ténylegesen az üzletre összpontosíthatnak. Teljes, integrált megközelítésmód A Microsoft Power BI alkalmazással épített modellek, mutatószámok megszilárdulása után a Microsoft SQL Server jól méretezhető, nagy teljesítményű üzleti adatelemzési platformján építünk elemző modelleket. Az így készült modell a teljesen integrált megközelítésmód révén megvalósítja az alkalmazások központi kezelését. Nagyobb biztonságot és hatékonyabb ellenőrzési lehetőségeket nyújt, növeli a Microsoft Office és az SQL Server alapú beruházások értékét. A teljesítményadatokat személyre szabott webes mutatószámrendszerek biztosítják az üzleti felhasználók számára.
Öt év alatt az alprogramok 35 milliárd forinttal, 320 ezer háztartás energetikai korszerűsítéséhez járultak hozzá – tette hozzá. Az államtitkár közölte, hogy az ITM a lakossági igények és a szakmai javaslatok alapján várhatóan további alprogramokat indít újra 2019-ben.