JCommerce wdraża wykorzystywane na całym świecie rozwiązania w tym QlikView, Qlik Sense oraz Microsoft Power BI. Nasza firma została mianowana Złotym Partnerem Microsoft w zakresie analizy danych dzięki spełnieniu wymagań kompetencyjnych w obszarach:

• Business Intelligence – tworzenie, wdrażanie i utrzymanie hurtowni danych z użyciem SQL oraz tworzenie modeli danych SQL, w tym wielowymiarowych i tabelarycznych modeli BI, zapytań MDX i DAX oraz konfiguracji i utrzymania SQL Server Analysis Services (SSAS),
• Analityki zaawansowanej – budowanie rozwiązań Machine Learning w oparciu o Azure Machine Learning Service,
• Big Data – wdrażanie rozwiązań do przechowywania, przetwarzania i bezpieczeństwa danych w oparciu o usługi Azure i zarządzania nimi.

Poznaj nasze usługi w obszarze Business Intelligence

Raporty i analizy biznesowe

Oferujemy szeroką gamę metod raportowania i analiz. Są wśród nich:

• karty wyników (scorecards),
• raporty dostarczane z systemu centralnego na urządzenia mobilne.

Niezależnie od tego, która z powyższych metod zostanie wybrana, gromadzone informacje już zawsze będą efektywnie wykorzystywane.

Eksploracja danych

• Którzy klienci rokują największe szanse na zysk?
• Jaki jest spodziewany zwrot z zaplanowanych na przyszły rok promocji?
• Którzy klienci mogą przenieść się do konkurencji?
• W jaki sposób można wzmocnić firmowy program lojalnościowy?
• Jak można wykryć potencjalną defraudację?

Hurtownie danych

• zapewnienie odpowiedniej prędkości działania systemów operacyjnych – hurtownie danych oddzielone są od systemów operacyjnych, dzięki czemu nie spowalniają ich działania,
• zwiększenie wartości operacyjnej aplikacji biznesowych – hurtownie danych mogą pracować w połączeniu z systemami transakcyjnymi, a w szczególności z rozwiązaniami do zarządzania relacjami z klientem (CRM),
• bezpieczeństwo przechowywanych danych – wszystkie dane przechowywane są w centralnym repozytorium,
• efektywne i trafne zarządzanie – hurtownie danych to solidny fundament dla aplikacji wspierających podejmowanie decyzji i kontrolowanie przedsiębiorstwa.

Planowanie i budżetowanie

• łatwego tworzenia arkuszy planistycznych,
• przypisania do poszczególnych obszarów budżetowych odpowiedzialnych za nie osób,
• ciągłego śledzenia procesu planowania poprzez alerty i powiadomienia,
• automatycznej konsolidacji budżetów na podstawie wcześniej zdefiniowanych zależności pomiędzy budżetami cząstkowymi,
• śledzenia wykonywania oraz rozbudowanej analizy odchyleń,
• tworzenia budżetów w sposób etapowy i iteracyjny,
• integracji z systemem raportowym istniejącym już w przedsiębiorstwie.

Zarządzanie metadanymi

Metadane w systemie hurtowni danych to informacje, które opisują definicje, znaczenie, pochodzenie oraz zależności pomiędzy danymi. Charakteryzują dokładnie każdy element systemu IT: strukturę danych źródłowych, definicje biznesowe, przepływ informacji między aplikacjami czy też identyfikację zależności między obiektami.

Do zarządzania metadanymi używa się rozwiązań, które usprawniają i porządkują procesy odkrywania, analizowania i pojmowania zależności pomiędzy licznymi obiektami w systemach IT oraz informacjami w globalnej perspektywie całego przedsiębiorstwa.

W praktyce pozwalają swoim użytkownikom m. in.:

• zrozumieć z jakiego miejsca w systemie źródłowym płyną dane, jakim przekształceniom są poddawane i dokąd trafiają,
• oszacować czasochłonność i koszty ewentualnych zmian w systemie, poprzez poznanie wszystkich obiektów, na które ta modyfikacja będzie wpływać, a ponadto zapewnić spójność i poprawność całego zaplanowanego w ten sposób procesu,
• posiadać zintegrowany, spójny obraz wszystkich metadanych.

Zarządzanie danymi podstawowymi

Implementowane tego typu rozwiązania pozwalają w praktyce na m. in.:

• korelowanie istotnych danych działu obsługi klienta z informacjami wykorzystywanymi przez marketing, dzięki temu składanie ofert konkretnym klientom na usługi oraz produkty, których jeszcze nie posiadają, a których potrzebują;
• posiadanie jednego, spójnego systemu danych głównych zamiast kilku lub kilkunastu mniejszych, których równoległe utrzymywanie najczęściej powoduje niezadowolenie i brak satysfakcji klientów, niską wydajność operacyjną, brak wsparcia procesu podejmowania decyzji czy zgodności ze standardami i wymogami regulatorów zewnętrznych;
• podniesienie konkurencyjności firmy.

Zarządzanie jakością danych

• odkryciu nowych szans i obszarów rozwoju – na podstawie pozyskanej wiedzy o relacjach i zależnościach między konkretnymi danymi,
• obniżeniu kosztów – dzięki zmniejszeniu ryzyka błędnych decyzji biznesowych.

Integracja danych

Podstawowym elementem każdego rozwiązania klasy Business Intelligence są dobrze opracowane procesy integracji danych, zwane potocznie procesami ETL (z ang.: Extraction, Transformation, Loading).

Poprawnie zdefiniowane procesy ETL umożliwiają zamienienie ogromnej ilości różnorodnych danych, w łatwo dostępne, usystematyzowane i użyteczne dla każdej firmy informacje. Innymi słowy pozwalają:

• wydobyć dane z systemów źródłowych (Extraction) – od plików tekstowych i zestawień Excel, przez wszystkie systemy relacyjnych baz danych (Oracle, Sybase, DB2), po aplikacje klasy ERP takie jak SAP R/3;

• przetransformować dane źródłowe w jednolity, zintegrowany zestaw informacji (Transformation) – w trakcie transformacji wykonywane są dowolne konwersje, agregacje, przeliczenia i kalkulacje na danych źródłowych, zgodnie z algorytmami biznesowymi. Sprawdzona zostaje ich integralność i zapewniona jest spójność raportów. Aby wynik pracy był jak najlepszy wykorzystane zostają sprawdzone mechanizmy zarządzania jakością danych – Data Quality oraz Data Cleansing;
• wprowadzić informacje do systemów docelowych (Loading).

Docelowe systemy raportowe procesów ETL, podobnie jak w przypadku systemów źródłowych, mogą być w pełni dowolne: od plików płaskich, przez różnorodne aplikacje zewnętrzne i zewnętrzne systemy raportowe, po dedykowane hurtownie danych.