AI s napojením na DWH a BI: Nová úroveň práce s firemními daty

Zaváděli jste ve firmě v předchozích letech podnikové, informační nebo účetní systémy, které vám pomohly zefektivnit provoz a posunout váš byznys kupředu? Pokud ano, gratulujeme! Nové obchodní úspěchy s sebou však jistě přinesly také vyšší objem dat – a možná i otázku, jak si co nejlépe poradit s jejich zpracováním a využitím.

Faktem je, že malé i velké firmy dnes musí pracovat s celou řadou systémů a softwarových nástrojů – od CRM či ERP řešení přes analytické služby až po eShopy a aplikace. Samotné ukládání dat do datových skladů (DWH) a jejich vizualizace pomocí nástrojů Business Intelligence (BI) však již přestávají stačit. Do popředí se tlačí umělá inteligence (AI), která data nejen zobrazuje, ale zároveň automaticky analyzuje, detekuje v nich statistické vzorce a předpovídá budoucí vývoj.

Pokud vás zajímá, jak vytěžit z AI s napojením na DWH a BI maximum, je tento článek určen právě vám! Dozvíte se v něm, jak AI ve spojení s DWH a BI funguje, proč je tento nový přístup pro firmy důležitý, jaké přináší výhody a jak jej lze uvést do praxe. Připravte se na budoucnost zpracování dat a nasměrujte své podnikání k novým úspěchům!

Obsah

Co jsou DWH a BI a proč tvoří základ moderní práce s daty?

Jak funguje AI s napojením na DWH a BI?

Hlavní přínosy propojení AI s DWH a BI

Pro jaké firmy má integrace AI s DWH a BI největší přínos

Praktické příklady využití AI v kombinaci s DWH a BI

Jak probíhá implementace AI řešení napojeného na DWH a BI?

Budoucnost práce s daty a AI

Investujte do chytrého propojení AI s DWH a BI

Co jsou DWH a BI a proč tvoří základ moderní práce s daty?

Co to vlastně jsou datové sklady (data warehouse, DWH) a Business Intelligence (BI)?

Datový sklad je digitální úložný systém pro velké objemy dat z různých zdrojů. Jedná se o centralizovanou databázi, která slouží pro následnou analýzu uložených dat pomocí Business Intelligence. BI jsou nástroje určené k získávání relevantních byznysových informací ze shromážděných dat. Umožňují jejich reprezentaci a interpretaci tak, aby je firma mohla použít k dosahování obchodních cílů.

Jednoduše řečeno: Datový sklad je místo, kam proudí strukturované datové toky z nejrůznějších kanálů (interní systémy, aplikace a digitální platformy, marketingové nástroje, databáze, IoT zařízení, externí API, …). BI nástroje je následně zobrazují pomocí přehledných reportů, grafů a dashboardů tak, aby z nich příslušní zaměstnanci mohli vyvodit konkrétní závěry a rozhodnutí. Vzájemná součinnost těchto dvou systémů je pro organizace stále důležitější, protože bez efektivní práce s daty se dnes již nelze obejít téměř v žádném odvětví. 

Jak funguje AI s napojením na DWH a BI?

Smysluplné zpracování a využití dat v dnešní době vyžaduje bezvadnou spolupráci tří vrstev – datových skladů, umělé inteligence a Business Intelligence. Jsou-li tyto tři komponenty správně nastavené a komunikují-li mezi sebou tak, jak mají, pomohou organizacím k efektivnějšímu dosahování obchodních cílů a optimalizaci provozu.

Základem každého takového řešení jsou datové sklady. Ty slouží jako centrální zdroj konsolidovaných dat z různých kanálů (CRM, ERP, výroba, prodeje, marketingové platformy …). Mohou obsahovat jak historická, tak aktuální data.

Nad touto vrstvou pracuje AI, která automaticky analyzuje velké datové objemy z DWH a hledá v nich vzorce, odchylky, skryté souvislosti a trendy. Na základě historických dat může vytvářet predikce a dávat vedoucím zaměstnancům konkrétní doporučení týkající se například optimalizace zásob, plánování výroby nebo zacílení marketingových kampaní.

Tyto AI výstupy jsou následně zobrazovány přímo v BI nástrojích v podobě přehledných grafů, prognóz nebo upozornění. Funkce analytiky v reálném čase umožňují manažerům reagovat na aktuální situaci ihned a ne například až za týden, jako by tomu bylo u klasických periodických reportů. Zatímco dříve BI nástroje informovaly primárně o tom, co se již stalo, po integraci s AI se více věnují tomu, co se teprve stane a jaká opatření by mělo vedení přijmout.

Hlavní přínosy propojení AI s DWH a BI

Proč by se měly firmy o integraci AI s DWH a BI zajímat? Jakou přidanou hodnotu jim může takové řešení přinést? Připravili jsme pro vás přehledné shrnutí hlavních výhod:

• Rychlejší analýza dat: AI si poradí se zpracováním a přesným vyhodnocením velkých datových objemů v řádu vteřin. Majitelé firem již nemusí čekat na denní či týdenní reporty, ale mohou sledovat výkonnost svého byznysu prakticky v reálném čase. Klíčové informace pro strategické plánování a rozhodování jsou jim tak k dispozici kdykoli a kdekoli.
• Přesnější rozhodování na základě dat: Kromě rychlosti hraje v dnešním extrémně konkurenčním prostředí důležitou roli také přesnost. Rozhodnutí musí být nejen rychlá, ale také podložená kvalitními daty. AI nikdy nevychází ze subjektivních dojmů, ale vždy z reálných dat, historických vzorců a statistických modelů.
• Predikce budoucího vývoje: AI se dokáže skvěle orientovat nejen v aktuálních podmínkách, ale také předjímat budoucí vývoj. Poskytne vám vhled do vývoje poptávky, chování zákazníků nebo vytíženosti výrobních zařízení. Svůj byznys tak můžete řídit proaktivně a mít vždy náskok před konkurencí.
• Automatizace reportingu: Chcete svým zaměstnancům ušetřit čas a uvolnit jim ruce pro strategičtější činnosti, než je vyplňování výkazů? Přenechte generování reportů a dalších repetitivní činnosti umělé inteligenci a využijte potenciál svých lidí tam, kde to má skutečně smysl.
• Konkurenční výhoda: Hlavním účelem integrace AI s DWH a BI je byznysový růst. Všechny dílčí benefity jsou podřízeny jedinému cíli: Vidět vždy o krok dál než ostatní a držet si náskok před konkurencí. Propojením umělé inteligence s datovými sklady a BI nástroji se zařadíte mezi špičku ve vašem oboru a mnohonásobně zvýšíte svou připravenost na budoucí změny.
  

Pro jaké firmy má integrace AI s DWH a BI největší přínos

Komu se investice do integrace AI s DWH a BI vyplatí nejvíc? Jednoduše řečeno všem středním a velkým firmám, které se potýkají s rostoucími objemy dat a hledají efektivní způsoby jejich zpracování a zužitkování. Typickým příkladem jsou oblasti eCommerce, výroby, logistiky, financí a služeb. V těchto odvětvích hraje práce s daty velmi významnou úlohu a je klíčová pro zachování konkurenceschopnosti.

Pokud například provozujete eshop, jste nuceni neustále zpracovávat údaje o prodejích, konverzích, úspěšnosti marketingových kampaní atd. Základní datová analytika již dnes nestačí – je potřeba stále více integrovat funkce AI, které vám pomohou vysledovat skryté trendy, predikovat budoucí vývoj a dokonale přizpůsobit marketingové kampaně cílové skupině.

Integrace AI je silnou konkurenční výhodou i v oblasti výroby. Data získávaná ze senzorů či chybových protokolů lze s pomocí umělé inteligence použít pro účely prediktivní údržby. Ta vychází ze zásady, že se vyplatí předvídat selhání součástí předtím, než k němu dojde. Včasnou údržbou či výměnou mohou firmy předcházet neplánovaným odstávkám a prostojům ve výrobě, prodloužit životnost strojů a optimalizovat výrobní plány.

Řešení propojující umělou inteligenci s datovými sklady a BI nástroji lze přizpůsobit i menším firmám. Nezáleží až tak na velikosti jako spíše na dostatečném objemu dat pro smysluplné analýzy a využití. Dokonce i rychle se rozvíjející start-upy mohou těžit z AI predikcí, automatizovaného reportingu a dalších chytrých funkcí DWH a BI za předpokladu, že mají k dispozici kvalitní data a že je provoz systému nastaven ekonomicky a adekvátně jejich potřebám.

Praktické příklady využití AI v kombinaci s DWH a BI

Podívejme se nyní na zcela konkrétní příklady toho, jak může propojení AI s DWH a BI nástroji pomoct firmám vyřešit některé byznysové či provozní problémy

Případ č. 1: Středně velký podnik s vlastní výrobou

Jako první příklad si vezměme středně velkou výrobní společnost, která ve svých datových skladech ukládá data z ERP systému, historii objednávek a data od distributorů. Plánování výroby a skladových zásob se řídí statickými reporty zobrazovanými v BI nástrojích. Ty však ukazují pouze historická data – nedokážou predikovat budoucí poptávku ani včas reagovat na změny trendů. To vede buď k nadprodukci a zbytečně vysokým nákladům na skladování, nebo naopak k nedostatečným zásobám a problémům při vyřizování objednávek.

Jak zde může AI pomoct? Analýzy historických prodejů a sezónních trendů z DWH, ale také aktuálních tržních podmínek umožní odhadovat poptávku na následující týdny a měsíce pro jednotlivé produkty. AI výstupy se nově budou zobrazovat v BI dashboardu jako dynamické predikce s možností simulace různých scénářů. Systém bude zároveň vydávat automatická upozornění na nedostatečné nebo naopak zbytečně vysoké skladové zásoby. 

Byznysové přínosy:

• Nižší náklady na skladování
• Přesnější plánování výroby a nákupu
• Rychlejší vyřizování objednávek a zvýšení zákaznické spokojenosti

Případ č. 2: Velká logistická společnost

Velká logistická společnost ukládá ve svých datových skladech údaje o transakcích, fakturaci, provozních nákladech a ekonomické výkonnosti jednotlivých poboček. V rámci BI využívá standardní reporty, které zobrazují agregované výsledky za určité období. To znamená, že případné problémy a nesrovnalosti musí identifikovat datoví analytici nebo vedoucí zaměstnanci ručně. Veškeré chyby, neobvyklé transakce či jiné anomálie jsou odhalovány se zpožděním poté, co již došlo k finanční ztrátě nebo provozním komplikacím.

Nové řešení na bázi AI umožní průběžné analýzy finančních a provozních dat a bude se postupně učit standardní vzorce. Případné odchylky od žádoucího stavu (např. prudký nárůst nákladů, podezřelé transakce nebo pokles výkonu) budou detekovány automaticky a ihned reportovány vedoucím pracovníkům prostřednictvím BI dashboardů. Kontrola tak bude nově probíhat v reálném čase a nikoli až zpětně, kdy už může být na nápravu pozdě.

Byznysové přínosy:

• Pružnější detekce chyb, slabých míst nebo potenciálních podvodů
• Snížení finančních ztrát
• Lepší kontrola nad provozem organizace

Jak probíhá implementace AI řešení napojeného na DWH a BI?

Na co se připravit poté, co se rozhodnete pro implementaci AI řešení s napojením na DWH a BI? Jako u každého projektu podobného rozsahu, i zde je potřeba začít detailní analýzou. Ta se zaměřuje na datové zdroje a firemní procesy: Jaká data se vlastně zpracovávají? Z jakých kanálů pocházejí a jak jsou strukturovaná? A jakou roli hrají v navazujících podnikových a byznysových procesech? Jednoduše řečeno: Co zákazník od propojení DWH a BI s AI očekává z hlediska obchodních výsledků?

Když si ujasníme odpovědi na všechny výše uvedené otázky, následuje návrh architektury celého řešení. To zahrnuje jednak datové sklady a BI nástroje, a jednak AI modely a jejich napojení na stávající systémy, aplikace a databáze. Vše musí vycházet ze závěrů analýzy tak, aby veškeré funkce byly „vyladěny“ přesně na míru vašim procesům a datovým tokům.

Další fázi představuje vývoj požadovaných AI služeb a jejich propojení s informačními systémy, CRM či ERP aplikacemi, interními portály a samozřejmě již zmíněnými datovými sklady a BI nástroji. Vše je pochopitelně potřeba důkladně otestovat a nasadit do zkušebního a poté i ostrého provozu.

Stejně jako u každého jiného softwarového řešení na míru, ani v tomto případě spuštěním nic nekončí. Takto komplexní systémy vyžadují průběžné aktualizace, optimalizace a rozšiřování o nové funkce, které budou reagovat na měnící se požadavky na trhu.

Budoucnost práce s daty a AI

A kudy se bude zpracování dat s pomocí AI ubírat v budoucnu? Vývoj směřuje k čím dál užšímu propojení AI s DWH a BI a nic nenasvědčuje tomu, že by se na tomto trendu mělo v budoucnu něco změnit. Moderní přístupy ke zpracování dat se posouvají od klasického reportingu a statického zobrazení dat k prediktivní a preskriptivní analytice, která kromě popisu současného stavu poskytuje i praktická doporučení a spolupodílí se na klíčových obchodních rozhodnutích.

Pronikání umělé inteligence do řízení firem a strategického plánování není jen přechodným trendem – tyto změny již nyní zásadně transformují téměř všechna byznysová odvětví. Podniky, které nebudou schopny na tyto nové výzvy včas reagovat, riskují ztrátu konkurenceschopnosti.

Investujte do chytrého propojení AI s DWH a BI

Generují vaše podnikové systémy a aplikace čím dál větší objemy dat? Máte pocit, že stávající řešení pro jejich zpracování již není dostatečně efektivní? Hledáte způsoby, jak optimalizovat využití obchodních a provozních dat k maximalizaci zisku?

Ať už podnikáte v jakémkoli odvětví, shromažďování velkého množství dat samo o sobě k úspěchu nevede. Datové sklady a BI nástroje je dnes nutné propojit s umělou inteligencí a dosáhnout tak plně integrovaného řešení, které vás jako jediné připraví na budoucnost a čím dál rychlejší tempo inovací.

Pokud hledáte profesionálního partnera, který má s integrací AI s DWH a BI praktické zkušenosti a orientuje se v nejmodernějších technologiích, obraťte se na experty z Think Easy. Naši analytici se napřed detailně seznámí s vašimi požadavky a následně navrhnou řešení ušité přímo na míru vaší firmě. Využijte možnost nezávazné konzultace – vyplňte náš kontaktní formulář a domluvte si s námi schůzku. Těšíme se na váš projekt!