BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Łobejko Stanisław
Title
Statystyczny wymiar Business Intelligence
Statistical Dimension of Business Intelligence
Source
Wiadomości Statystyczne, 2005, nr 7, s. 74-87, bibliogr. 13 poz.
Keyword
Wywiad gospodarczy, Zarządzanie biznesem, Proces zarządzania
Business intelligence, Business management, Management process
Note
summ.
Abstract
Silna konkurencja rynkowa oraz konieczność podejmowania prawidłowych decyzji w zarządzaniu, prowadzonym w wysoce niestabilnym otoczeniu zewnętrznym zwiększa zapotrzebowanie na systemy BI w przedsiębiorstwach. Dalszy ich rozwój sprawi, że swoim zasięgiem obejmą one także otoczenie zewnętrzne, wspierając współdzielenie informacji pomiędzy przedsiębiorstwem a jego klientami, partnerami czy dostawcami. Stanie się to możliwe dzięki dalszemu rozwojowi narzędzi analitycznych stosowanych w BI, a określanych terminem Data Mining. Narzędzia te w coraz większym stopniu będą wykorzystywały zaawansowane metody statystyczne, gdyż to one stanowią istotę Data Mining. Metody i techniki statystyczne stanowią fundament BI i im solidniejszy będzie ten fundament, tym bardziej wartościowe będzie wsparcie BI dla zarządzania przedsiębiorstwem. Możliwości techniczne oferowane przez współczesną technologię informacyjną sprawiają, że metody statystyczne w coraz większym stopniu są zautomatyzowane. To sprawia, że do tego, aby w pełni wykorzystywać możliwości jakie daje nowoczesna technologia BI konieczne jest posiadanie dużych umiejętności zarówno w zakresie posługiwania się narzędziami analitycznymi BI, ale także - a może przede wszystkim - rozumienia i właściwego interpretowania uzyskiwanych wyników. Takie umiejętności warunkuje głęboka wiedza statystyczna poparta doświadczeniem w prowadzeniu biznesu i rozumieniem zasad jego funkcjonowania.

The market strong competition and the necessity to make correct decisions in the management process, realized in the extremely unstable external environment, enlarges the needs on BI systems in companies. Their further development will cause that with their own range they will embrace also the environment external firms to support sharing of the information among the firm and Data customers, with partners or with suppliers. It will become then possible thanks to the further development of analytic tools applicated in Business Intelligence and defined as the Data Mining. These tools in the more and more greater degree will use advanced statistical methods, because they determine the essence the Data Mining and without them the Data Mining would not perform so significant role in systems BI. Statistical methods and technics determine the foundation of Business Intelligence and the more reliable this foundation will be, the more valuable will be the Business Intelligence support for the business management. Analytic tools offered by the Information Technology in the range of the processing and the analysis of large data sets make easy the practical application of advanced statistical methods. This in turn causes that to entirely use the possibilities offered by the modern Business Intelligence technology is necessary the possession of high skills both in the range of the use analytic tools of the Business Intelligence but also - and perhaps first of all - understandings and proper interpretation of obtained results. Such skills are conditioned by the statistical profound knowledge promoted with the experience in the leadership of the business and with the understanding of rules of his performance.
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics
Bibliography
Show
  1. Business Intelligence - What is it? (1), (artykuł na stronie:) www.cmis.csiro.au/bi/what-is-BI.htm
  2. Business Intelligence: nowe potrzeby i wymagania (2), Computerworld Custom Publishing
  3. Brackett M. H. (1999), Business Intelligence value Chain, "DM Review Magazine" nr 3, (artykuł na stronie:) www.dmreview.co./article_sub.cfm?articleld=115
  4. Burzinski T. (2004), Business Intelligence: Today's Decisions, Yesterday's Data, (artykuł na stronie:) www.devx.com/opiniom/Article/20304/
  5. Discover the benefits of predictive analitycs and analityc application, (artykuł na stronie:) www.spss.com/predictive_analitycs/
  6. Eckerson W., Understanding Business Intelligence, TDWI - The Data Warehousing Institute, (artykuł na stronie:) www.dw-institute.de
  7. Grabowski J. (2003), Business Intelligence - przyszłość e-biznesu, Raport "Teleinfo" nr 3
  8. Kuonen D. (2004), Data Mining and Statistics: what is the connection?, (artykuł na stronie:) www.tdan.com/i030fe01.htm
  9. Meller A. (2003), Operatywność czyli prawdziwe przyspieszenie, "Teleinfo" nr 24
  10. Moss L. T. (2004), Defining Data Mining, (artykuł na stronie:) www.businessintelligence.com/ex/asp/code64/ec/article.htm
  11. Rzewuski M. (2004), Wzrost znaczenia narzędzi do analizy danych, Raport "Teleinfo" nr 7
  12. Złoch M. (2004), Hurtownia segreguje dane. Biznes i Technologia, dodatek "Pulsu Biznesu", 26 maja 2004 r.
  13. Złoch M. (2004a), Wspomaganie decyzji biznesowych, Systemy Wspomagające Zarządzanie, "Dodatek Specjalny Pulsu Biznesu", 20 października 2004 r.
Cited by
Show
ISSN
0043-518X
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu