Systemy Wspomagania Decyzji (DSS) przeszły sześć dekad ewolucji — od pierwszych narzędzi interaktywnych i arkuszy kalkulacyjnych po inteligentne platformy oparte na sztucznej inteligencji i agentach autonomicznych. Artykuł pokazuje tę drogę oraz przyszłość DSS: od chmury i big data po komputery kwantowe i etyczne projektowanie.
Business Intelligence w logistyce zapewnia wgląd w czasie rzeczywistym, obniża koszty i wspiera podejmowanie mądrzejszych decyzji w obszarze magazynu, transportu, finansów i obsługi klienta. W tym artykule pokazujemy, jak zintegrowane platformy danych zmieniają efektywność logistyki, usprawniają łańcuch dostaw i dają firmom jasność potrzebną do działania, zanim problemy się rozwiną.
Telekomunikacja opiera się na faktach. Ruch w sieci, poziomy SLA czy koszty – wszystko to widać w danych dużo wcześniej, niż trafi na slajdy w prezentacji. Dlatego podejście oparte na danych polega na tym, by traktować wydajność, niezawodność i koszty jako coś mierzalnego i pozwolić, by to właśnie te liczby kierowały architekturą systemu.
W tym artykule dzielimy się naszym doświadczeniem z projektów w branży telekomunikacyjnej w oparciu o Microsoft Azure. Pokazujemy, jak konkretne pomiary pomogły podejmować lepsze decyzje projektowe i dlaczego w chmurze dowody zawsze wygrywają z założeniami.
Nowoczesna branża produkcji spożywczej opiera się na wielu systemach do zarządzania planowaniem, zapasami, produkcją i jakością, ale systemy te często działają w izolacji. Utrudnia to udzielenie odpowiedzi na podstawowe pytania, takie jak: Co możemy realistycznie wyprodukować w tym tygodniu? Gdzie tracimy wydajność? Czy ta partia była opłacalna? W tym artykule zbadamy, w jaki sposób łączenie danych z całej hali produkcyjnej zapewnia widoczność w czasie rzeczywistym, lepsze podejmowanie decyzji i prawdziwą przewagę konkurencyjną.
Współczesne miasta gromadzą ogromne ilości danych, ale bez odpowiednich narzędzi pozostają one trudne do połączenia i wykorzystania. Business Intelligence (BI) nie zastępuje wiedzy ekspertów – pozwala ją lepiej wykorzystać. Ułatwia porządkowanie informacji, wspiera współpracę między wydziałami i usprawnia podejmowanie decyzji. W efekcie możliwa jest większa precyzja, szybsze działanie i efektywniejsze wykorzystanie zasobów. Sprawdź, jak miasta wdrażają BI, by podejmować decyzje na podstawie danych.
Wciąż podejmujesz decyzje dotyczące hoteli na podstawie domysłów?
Dowiedz się, w jaki sposób analiza danych może zwiększyć przejrzystość codziennych operacji. Ten artykuł pokazuje, w jaki sposób menedżerowie hoteli mogą łączyć informacje z systemów rezerwacji, baz danych gości i finansów, aby uzyskać pełny obraz tego, co naprawdę się dzieje i podejmować szybsze, mądrzejsze decyzje bez konieczności przebudowy całej konfiguracji IT.
Przechodząc z chmury lokalnej na chmurę obliczeniową, firmy napotykają ukryte złożoności i wpływ na wydajność, o których nie wspominają sprzedawcy. Zmiana ta wymaga zniuansowanego zrozumienia usług w chmurze w celu uzyskania optymalnej architektury, równoważenia kosztów i wydajności w środowisku, w którym sprzęt fizyczny nadal odgrywa kluczową rolę.
W obliczu potrzeby modernizacji przetwarzania danych, fundusz inwestycyjny przeszedł z SSIS na Snowflake ze względu na skalowalność w chmurze, integrując różne źródła danych z nowym systemem raportowania. Automatyzacja ładowania danych za pomocą Azure Event Hub zwiększyła wydajność, obniżyła koszty i zwiększyła elastyczność systemu, pokazując korzyści płynące z transformacji technologii w finansach.
