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
AI Audit: Když chcete vědět, kde ve firmě AI dává smysl (a kde ne)| Mňamka #552
Znáte to – CEO se vrátí z konference a ptá se „a my s tou AI něco děláme?“, IT má pět různých nápadů, co by se dalo zkusit, marketing chce chatbota, a ve skutečnosti nikdo přesně neví, co z toho má smysl a kde začít. AI audit je pro firmy, které nechtějí jen naskakovat do vlaku, ale chtějí vědět, kam ten vlak vlastně jede. Typicky to jsou střední a velké společnosti, které už mají digitalizované procesy a nějaká data – a teď zjišťují, že „AI strategie“ nemůže být „zkusíme, uvidíme“.
Metadata management: Proč je katalog dat nutností, ne luxusem | Mňamka #551
“Metadata jsou data o datech.“ - tohle, když od nás slyšeli profesoři na VŠE (Vysoké škole ekonomické), rovnou nás poslali ze zkoušky domů s tím, že se za nedlouho opět uvidíme. 😀Ona je to sice pravda, ale nejde ani tak úplně o jednu pevně stanovenou “definici” jako spíš o tu samotnou podstatu. Díky metadatům organizace chápe svá data, své systémy i pracovní postupy, protože metadata popisují, vysvětlují a usnadňují vyhledání, použití a správu jakéhokoliv datového zdroje.
7 nejběžnějších promptů datového analytika a inženýra | Mňamka #550
Datoví analytici a inženýři tráví spoustu času rutinními úkoly – od čištění dat až po ladění kódu. Umělá inteligence dnes dokáže část téhle práce výrazně urychlit. Klíčem je dobře napsaný prompt – zadání, kterým AI přesně řeknete, co má udělat. Podívejme se na 7 promptů, které se v praxi hodí nejčastěji.
