ERPčko a BIjko jsou kámoši, nikoliv konkurenti | Mňamka #344
ERP (Enterprise Resource Planning) systémy řídí podnikové zdroje. Co to znamená? Že sbírají data (například obchodní, výrobní, skladová) a zpracovávají a organizují je tak, aby byl provoz podniku řiditelný a efektivní. Čím větší či složitější podnik, tím větší potřeba mít ERP systém (malá večerka to bez ERP pro řízení skladových zásob asi ještě zvládne, Lidl už těžko).
Na co tedy podnik potřebuje ještě BI (Business Intelligence)? BI se na podnik dívá z trochu jiného pohledu. Vlastními slovy bych to popsala tak, že ERPčko se snaží “get shit done (effectively)”, zatímco BIjko je takový šťoural, který furt přemýšlí,
- jestli se podnik skutečně rozhoduje správě i na té strategické úrovni,
- jestli mu něco neuniká,
- jestli někdo neobchází jeho pravidla,
- jestli všichni plní plány,
a zároveň myslitel, který naznačuje,
- kudy by se podnik mohl vydat dál,
- kde je největší potenciál růstu,
- jaké vnitřní i vnější vlivy podnik nejvíce ovlivňují atd.
Aby tohle všechno mohlo BIjko dělat, tak zpravidla integruje a analyzuje data z ERP systému ve spojení s daty z dalších interních i externích datových zdrojů. A aby to mohlo dělat dobře a spolehlivě, tak všechna tato data musí být “správně” (mrkněte na náš e-book Řízení datové kvality).
Takže ERPčko a BIjko jsou v ideálním případě kámoši, ERPčko věrně dodává kvalitní provozní data BIjku, které nejen, že občas ERPčku píchne s dočištěním jeho dat a poradí, co opravit, zoptimalizuje datovou strukturu pro analytické účely, ale navíc je obohatí o další informace, které podniku pomohou se správně rozhodovat strategicky, nejen operativně.
Zapomněla jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi.
Verča
Pandas – k čemu slouží, k čemu jej raději nepoužijeme a jeho alternativy | Mňamka #435
Pandas je jednou z nejpoužívanějších knihoven pro zpracování dat v jazyce Python. Jeho největší předností je zejména jednoduchá a intuitivní syntaxe a také rychlost, se kterou můžete zpracovávat velké datové soubory. V BizzTreatu ho proto často využíváme např. pro ad hoc analýzy dat, kdy potřebujeme rychle prozkoumat, jak data vlastně vypadají a jaká je jejich kvalita. V dnešní mňamce od Báry si ukážeme, kde všude lze Pandas použít a jak si stojí v porovnání s ostatními knihovnami!
Keboola transformace – v hlavní roli proměnné | Mňamka #432
Co dělat, když se váš projekt liší jen v několika důležitých parametrech? No mohli byste samozřejmě všechno hardkódovat, to je ale značně pracné. V BizzTreatu proto raději dáváme přednost hojnému využívání proměnných. Jednak se s nimi lépe pracuje a zároveň nám usnadňují následnou správu kódu. V Keboola transformacích přitom máme hned dva typy proměnných – ty keboolácké a ty snowflakové. V dnešní mňamce od Kristýny si ukážeme, jaký je mezi nimi rozdíl a kdy a jak je používat!
MAQL I. - MAQL vs SQL | Mňamka #427
SQL dozajista velmi dobře znáte, jak jste na tom ale s takovým MAQL? Pokud si chcete rozšířit obzory o další dotazovací jazyk, tak to jste na správném místě. MAQL je uživatelsky přívětivý jazyk, se kterým se můžete setkat při práci v GoodData, a naše Péťa si o něm připravila krátkou minisérii. A hned v prvním díle tu máme malé srovnání pro všechny zaryté fanoušky SQLka. Ukážeme si totiž, k čemu vám může být MAQL užitečný a kolik práce vám díky předdefinovaným operacím ušetří. Tak pojďme na to!