Trendy technologiczne 2020 – 2021

Obecnie obserwujemy kilka dominujących trendów technologicznych, które będą miały wpływ na nasze życie i biznesy w najbliższych miesiącach i latach. Dodatkowo dzięki takim zjawiskom jak Covid pojawiają się nowe trendy lub zostają wzmocnione inne.

Poniżej lista zaobserwowanych trendów w rozwoju technologii na świecie:

  • Robotyzacja i automatyzacja procesów – zastępowanie ludzi w procesach powtarzalnych przez systemy informatyczne, unikanie błędów ludzkich i minimalizacja kosztów zatrudnienia i szkolenia personelu. Zobacz także RPA – Robotic Process Automation
  • Blockchain – wykorzystanie technologii blockchain np. w jednostkach rządowych, samorządowych i służbie zdrowia.
  • Chmura, Cloud Computing – wykorzystanie chmury zarówno w corowych procesach biznesowych jak i pomocniczych. Przenoszenie do chmury obliczeń, systemów i baz danych. Zobacz: doradztwo Cloud
  • Big Data – Zbieranie dużych ilości danych z wielu źródeł i ich łączenie w celu wykorzystania w systemach podejmowania decyzji. Zobacz: doradztwo Big Data
  • Sztuczna Inteligencja (Artificial Inteligence) – Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w tym uczenia maszynowego (Deep i Machine Learning) w nowoczesnym biznesie i handlu internetowym.
  • Praca zdalna i dygitalizacja procesów backoffice – trend nabierający na sile związany głównie z pracą zdalną spowodowaną pandemią wirusa Covid. Narzędzia pracy zdalnej, dostęp do systemów firmy oraz dokumentów (EOD – Elektroniczny Obieg Dokumentów, DMS, EMS) w postaci cyfrowej z dowolnego miejsca na Świecie.
  • Handel elektroniczny (eCommerce) – istniejący i silny trend wzrostowy sprzedaży produktów i usług poprzez kanały cyfrowe jak eCommerce, Mobile, Social Media, Marketplace, etc.. Zobacz usługi dla eCommerce
  • Monetyzacja danych – zbieranie, łączenia, tłumaczenie i poszukiwanie nowych strumieni przychodów opartych na danych. Zobacz: nowe strumienie przychodów.
  • Systemy predykcyjne, systemy podejmowania decyzji – systemy prodykcyjne, systemy wspierające podejmowanie decyzji, systemy System Business Intelligence (BI)Business Intelligence (BI) oparte na hurtowniach danych.
  • Mobile – trend posiadania i wykorzystywania urządzeń mobilnych, transmisji danych, wykorzystania technologii 5G i Internetu Rzeczy (IoT).
  • Omnichannel – sprzedaż i tracking użytkowników w świecie offline (Retail) i w internecie (mobile, eCommerce, social media, itd.) oraz w Contact Center. Zobacz doradztwo technologiczne dla Omnichannel
  • 5G – wykorzystanie sieci dużych przepustowości do integracji urządzeń, pojazdów i ludzi w czasie rzeczywistym. Zobacz Doradztwo 5G
  • Privacy – ochrona danych użytkowników w sieci. Bardzo silny trend występujacy np. w Niemczech i USA.
  • Inteligentne Miasta (Smart City) – technologie dla inteligentnych miast wykorzystujące technologie 5G, IoT, Big data i chmury. Zobacz doradztwo Smart City
  • Autonomiczne pojazdy – trend przyszłości zarówno w samochodach, dronach, statkach powietrznych jak i morskich.
  • Cyfrowy bliźniak (Digital Twin) – testowanie realnego świata w stworzonych ich cyfrowych modelach.
  • Bezpieczeństwo (Cybersecurity) – zabezpieczenie danych zarówno prywatnych jak i firmowych przed wyciekami i kradzieżą.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Wybór dostawców systemów i rozwiązań tele-informatycznych

Przed wyborem dostawców systemów i rozwiązań tele-informatycznych staje każde przedsiębiorstwo. Każdy podejmuje decyzje kierując się swoim doświadczeniem, rekomendacjami szefów IT (CIO, CTO), poleceniem z innych zaprzyjaźnionych firm, ceną zaoferowaną przez dostawcę, itd. Wybór dostawcy jest kluczowy dla systemów corowych i zła decyzja będzie miała konsekwencje przez lata. Dostawcy poprzez integrację z systemami klienta często są nie do zmiany (zjawisko Vendor Locking).

Przykładowe przykłady problemów z dostawcami:

  • Zły wybór dostawcy IT pochłania duże pieniądze i bezcenny czas kluczowych ludzi w firmie, którzy uczestnicząc w projekcie wdrożenia systemu, nie zajmują się rozwijaniem biznesu (spis wymagań funkcjonalnych, spotkania z dostawcami, analiza przedwdrożeniowa, migracja danych, szkolenia z nowego systemu, itd.).
  • Problemy z błędami, SLA (Service Level Agreement) po wdrożeniu – przerzucanie się odpowiedzialnością, kto ma zapłacić za błędy, które zostały wykryte po wdrożeniu systemów.
  • Problemy z upgradem systemów do kolejnych wersji i duże koszty z modułami dedykowanymi, które zostały źle napisane nie uwzględniając zasad danego systemu, lub zostały napisane świadomie obniżając koszty dostawcy.
  • Rosnące koszty utrzymania i rozwoju systemu.
  • Wolne wprowadzania zmian przez dostawce
  • Rosnąca ilość błędów często związana z rosnącym długiem technologicznym, starzejącą się technologią i brakiem dostępnych specjalistycznych zasobów od danej technologii.
  • Problemy finansowe dostawcy mające wpływ na pracę z klientem.
  • Zmuszanie klienta do nowych inwestycji poprzez zatrzymanie rozwoju i wsparcia danego systemu lub kompatybilności.
  • itd.

Jak zwiększyć prawdopodobieństwo doboru odpowiedniej technologii i wyboru odpowiedniego dostawcy:

  • Analiza potencjalnej technologii (systemów) w kontekście jej nowoczesności, długu technologicznego, roadmapy rozwoju, globalnego zasięgu, skalowalności, bezpieczeństwa, modyfikowaności, kosztów zmian, kosztów licencjonowania, kosztów utrzymania, itd.
  • Analiza dostawców, ich elastyczność, doświadczenie, zasoby ludzkie, sytuacja finansowa, opinia u producenta technologii, opinia u klientów, ilość wdrożeń, koszty wdrożeń, koszty utrzymania, itd.

GoTechnologies wspiera organizacje w wyborze dostawców systemów tele-informatycznych, analizach przedwdrożeniowych, optymalizacji procesów biznesowych za pomocą technologii, optymalizacji kosztów systemów informatycznych, itd.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Hurtownie danych

Hurtownie danych są systemami integrującymi duże ilości danych (Big Data) z wielu źródeł, często organizowane tematycznie np. hurtownia danych finansowych. Hurtownie danych są podstawą w rozproszonych i większych organizacjach do działań opartych na danych jak analizy, forecasting, podejmowania decyzji czy raportowanie operacyjne. Hurtownie danych pracują w trybie do odczytu i z ich danych można korzystać np. przez zapytania SQL, aplikacje jak Tableau, Qlick czy Power Bi. Hurtownie danych są także podstawą zasilania systemów klasy BI Business Intelligence, które pozwalają na analizę danych np. za pomocą kostek analitycznych OLAP (Online Analytical Processing).

Na rynku możemy spotkać hurtownie danych wdrażanych na chmurze (Cloud) lub na własnych serwerach. Oba warianty mają swoje zalety i wady. Ciekawym trendem są hurtownie danych

Zastosowanie hurtowni danych:

  • Wykorzystanie dobrej jakości danych do celów analitycznych
  • Wykorzystanie dobrej jakości danych do celów decyzyjnych strategicznych i operacyjnych
  • Archiwizacja danych
  • Raporty

Źródłami zasilania hurtowni danych mogą być:

Jeśli potrzebujesz wsparcia w systemach informatycznych czy Big Data zapraszamy do kontaktu.

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Uczenie maszynowe – Machine Learning, Uczenie głębokie – Deep Learning

Pojęcia Uczenie maszynowe (Machine Learning), Głębokie uczenia (Deep Learning) czy Sztuczna Inteligencja (AIArtificial Intelligence) pojawiają się w ostatnich dość często i są grupowane jako technologie automatyzujące, predykcyjne oraz wspierające podejmowanie decyzji. Technologie opierają się na sieciach neuronowych. To one budzą zarówno zachwyt jak i przerażenie.

Machine Learning i sieci neuronowe

Machine Learning jest podstawą obecnych systemów Sztucznej Inteligencji i zajmuje się eksploracją danych (Data Mining). Machine Learning koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców danych w dużych zbiorach danych zasilanych przez różne systemy lub procesy. Uczenie maszynowe często z uwagi na potrzebę dużej mocy obliczeniowej korzysta z chmur obliczeniowych (Cloud) lub specjalistycznych superkomputerów.

Deep Learning a ludzie

Deep Learning jako „dziecko” Machine Learningu pozwala skoncentrować się na człowieku i jego zachowaniach. Deep learning potrafi wchodzić w interakcję z człowiekiem, słucha dźwięków, muzyki, głosu, obserwuje np. rozpoznając obrazy. Deep Learning jest bardzo popularny z uwagi na koncentracji na zachowaniach człowieka, co w przypadku obecnych biznesów jest kluczowe.

Gdzie najprościej wykorzystać Machine Learning?

W organizacjach gdzie są spełnione dwa elementy. Są zbierane duże ilości danych (Big Data) oraz, w których innowacja jest w DNA firmy. Duże ilości aktualnych danych pozwalają „uczyć” systemy zachowań np. użytkowników czy linii produkcyjnej. Czym więcej danych na początku tym lepsze wyniki uczenia. Jeśli danych jest mniej systemy muszą za każdym razem kiedy wystąpi nieoczekiwana sytuacja uczyć się, co wydłuża proces wdrożenia i produkcyjnego wykorzystania tychże systemów.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Smart Home – inteligentne domy

Inteligentne domy (Smart Homes) to trend, który rozpoczął się na dobre kilka lat temu m.in. w Polsce z uwagi na dostępność w kraju internetu, szczególnie na peryferiach i wioskach, gdzie dużo Polaków zaczęło stawiać swoje domy, z dala od zgiełku miejskiego. Drugą przyczyną rozwoju urządzeń dla inteligentnych domów jest dostępność technologii, ciągły spadek ich cen oraz coraz szersza gama produktów, które są prostsze w użyciu czy montażu. Produkty te są dostarczane przez duże firmy zachodnie i polskie jak i startupy technologiczne, których liczba ciągle rośnie. Na rynku widoczne są też projekty typu spin-off czy Joint Venture firm, których efektem są spółki czy produkty dla inteligentnych domów czy inteligentnych miast (Smart City).

Dostęp do internetu, także 5G (zobacz Startupy 5G) spowodował rozkwit urządzeń Internetu Rzeczy (IoTInternet of Things). Za pomocą aplikacji mobilnej możemy sterować urządzeniami na odległość np. ogrzewaniem, otwieraniem okien czy podlewaniem trawnika. A nasza lodówka potrafi zaproponować nam produkty do kupienia.

Dane z urządzeń Internetu Rzeczy są zazwyczaj przechowywane w chmurze (Cloud). Nowe urządzenia potrafią przewidywać nasze zachowania za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji (AIArtificial Intelligence) wraz uczeniem maszynowym (Machine i Deep Learning). Rodzi to nowe obszary do innowacji oraz zagrożenia. Największymi zagrożeniami jest dostęp do danych, nieuprawnione działania hackerów czy złodziei. Dzięki danym mogą przewidzieć czy ktoś jest w domu, kiedy może wrócić do domu, jakie są zabezpieczenia, itd.

Jeśli jesteś Startupem technologicznym, który tworzy innowacyjne produkty czy Software Housem i masz wyzwania technologiczne i biznesowe dla swojego produktu zapraszamy do kontaktu.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

M-Commerce – doradztwo technologiczne

Mobile commerce (M-Commerce lub mCommerce) jest częścią eCommerce czyli handlu elektronicznego (cyfrowego, internetowego), gdzie dostęp do zasobów jest realizowany przez smartphony, tablety i inne urządzenia kieszonkowe.

Dostęp mobilny dzięki coraz lepszemu dostępowi do sieci internet, szybszym telefonom oraz lepszym aplikacją pozwala na zwiększanie usług i produktów oferowanych klientom mobilnym. Obecnie nikt nie wyobraża sobie życia bez map na telefonie, gdzie możemy pokazywać biznesy w pobliżu i sprzedawać produkty. Użytkownicy aktywnie korzystają z usług finansowych (banki, porównywarki) czy portali sprzedażowych (np. Allegro czy OLX). Rośnie też większa aktywność w tym obszarze przez sklepy internetowe m.in. dzięki technologią RWD (Responsive Web Design), mobile i PWA (Progressive Web Application). Obecnie każdy sklep internetowy musi mieć wersję mobilną sklepu internetowego umożliwiającego pełną ścieżkę zakupową.

Oferta technologiczna w obszarze M-Commerce:

Zobacz także naszą ofertę doradztwa technologicznego dla eCommerce:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Data Management – Big Data

Zarządzanie danymi jest jednym z ważniejszych zadań działów informatycznych i Dyrektorów IT (CIOChief Information Officer). Dane są zbierane przez procesy zaimplementowane w systemach, aplikacjach czy czujnikach (np. IoT), przetwarzane i udostępniane w jeszcze kolejnych systemach czy wydrukach (raportach). Dane są wymieniane przez różne systemy, łączone, interpretowane. Dane zarabiają, dane prognozują, na danych opieramy i strategię i działania operacyjne. GoTechnologies wspiera organizacje z branż eCommerce, Omnichannel, Retail, Przemysł, Automotive, Logistyka w wykorzystaniu danych w rozwoju i optymalizacji biznesu.

Zarządzanie danymi

Zarządzadnie danymi to m.in:

  • Tworzenie danych przez procesy zaimplementowane w systemach, aplikacje czy urządzenia fizyczne (czujniki).
  • Przesyłanie danych (connectivity) przez sieci LAN, WiFi, internet, itd. – bezpieczne!
  • Przechowywanie danych w bazach danych lub w chmurze
  • Zapewnienie dostępu do danych przez użytkowników czy inne systemy
  • Archiwizacja i proces niszczenia danych

Zbieranie danych, integracja danych

Dane są zbierane w różnych systemach np. ERP, CRM, eCommerce, PIM, WMS, MRP, MES, SCM czy bazach danych np. z czujników IoT czy innych systemów OT (Operational Technology – Technologia Operacyjna).

Przetwarzanie danych, Analiza danych

Dane z wielu źródeł (systemy, bazy danych) integrują się w hurtowniach danych, gdzie są udostępniane np. dla systemów raportowych BI lub systemów wspomagających podejmowanie decyzji.

Dane to biznes

Wykorzystanie danych w biznesie to kluczowy element przewagi konkurencyjnej. Spółki digitalowe zbierają dane z wszystkich możliwych źródeł, często na początku nie mając pomysłu do ich wykorzystania np. google.

Wyzwania firm z danymi

Firmy borykają się z:

  • Ciągłym, logarytmicznym przyrostem danych ze starych i ciągle nowych systemów czy urządzeń
  • Przetwarzaniem w chmurze
  • Bezpieczeństwem przesyłania i przetwarzania danych
  • Brakiem jakości danych w systemach i brakiem jednoznacznych masterów danych w procesach
  • Utrzymanie wysokiej wydajności i dostępności do danych
  • Compliance z regulacjami prawnymi jak np. RODO
  • Brak pomysłów na monetyzację danych
  • itd.

Zobacz naszą ofertę doradczą w obszarze zarządzania danymi Big Data

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

IT Asset Management (ITAM) – Zarządzanie zasobami IT

Systemy do zarządzania zasobów informatycznych (ITAMIT Asset Management) wspierają organizacje w sprawnym zarządzaniu dużą ilością różnych zasobów informatycznych (hardware i software) jak licencje na systemy, sprzęt komputerowy (laptopy, dyski, urządzenia sieciowe, telefony komórkowe, serwery, drukarki, monitory, czujniki IoTInternet of Things, itd.) czy umowy gwarancyjne na ten sprzęt. Systemy ITAM implementują procesy informatyczne IT Service Management (ITSM) i są ważnym elementem frameworka ITIL (Information Technology Infrastructure Library).

Podstawowe funkcje systemów ITAM (IT Asset Management)

  • Śledzenie cyklu życia zasobów informatycznych – planowanie zakupów, zakupy zasobów, wdrażanie zasobów w organizacji (przekazywanie, instalowanie, itd.), utrzymanie zasobów i wycofanie zasobów z ewidencji organizacji.
  • Ewidencja zasobów informatycznych lub cyfrowych – zbieranie informacji o zasobach, często w dniu kupienia lub od zlecenia zakupu w systemach zakupowych. Ewidencja licencji (Licence Management), ewidencja zasobów cyfrowych (Digital Asset Management) jak zdjęcia, video czy dane.
  • Śledzenie i wykorzystanie zasobów informatycznych – pełna informacja o lokalizacji zasobów oraz osobach, które sa uprawnione do korzystania z tych zasobów.
  • Bezpieczeństwo zasobów informatycznych – lokalizacja zasobów, informacje o długu technologicznym zasobów np. brakiem upgradów systemu operacyjnego, itd.
  • Zarządzanie kosztami zakupów i kosztami całkowitego utrzymania sprzętu TCOTotal Cost of Ownership

Jakie są korzyści z wykorzystania systemów ITAM (IT Asset Management)?

  • Zmniejszenie kosztów zasobów informatycznych, dzięki optymalnemu wykorzystaniu zasobów sprzętowych i licencyjnych
  • Większe bezpieczeństwo poprzez ewidencjonowanie i śledzenie zasobów informatycznych oraz unikanie kar np. licencyjnych.
  • Wyższa dojrzałość procesów wykorzystania i zarządzania zasobami informatycznymi (IT GovernanceŁad Korporacyjny IT)
  • Standaryzacja zasobów – umożliwiająca optymalizację kosztową (ceny zakupów i utrzymania), szybszy czas dostarczenie zasobu do organizacji (TTMTime to Market), itd.

Zobacz naszą ofertę na doradztwo informatyczne (IT)

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Poziom gotowości technologicznej TRL w Startupach

Poziom gotowości startupu zarówno rozwoju produktu jak i gotowości do komercjalizacji TRL (Technology Readiness Level) określa się w skali od 1 do 9. Skala jeden to ocena wstępnej koncepcji, walidacja pomysłu, realności wdrożenia, natomiast skala dziewięć to gotowość produktu do sprzedaży (po wszystkich testach, certyfikacji, itd.). TRL określa zatem poziom dojrzałości produktu do jego komercjalizacji. Czym wyżej w skali tym mniejsze ryzyko niepowodzenia i szybszy czas rozpoczęcia sprzedaży produktu.

Skala ta ułatwia zewnętrznym inwestorom śledzenie postępu rozwoju produktów i jest pomocnym narzędziem i wskaźnikiem rozwoju KPI (Key Performance Indicator). TRL jest powszechnie stosowany nie tylko w Polsce, ale także jest standardem w Unii Europejskiej w Stanach Zjednoczonych, gdzie został pierwotnie wymyślony przez NASA w latach 70-tych. Z punktu widzenia inwestora czym wyższym TRL tym większa szansa na sukces i mniejsze ryzyko inwestycyjne. Oczywiście należy pamiętać także o własnym IT Due Diligence, nie zawsze founderzy rozumieją TRL, a wręcz podwyższają skalę dojrzałości produktu.

Skalę TRL można podzielić na trzy grupy:

  • TRL 1: Prace koncepcyjne, analiza pomysłu, produktu, realności jego stworzenia
  • TRL 2-6: Badania przemysłowe nad produktem
  • TRL 7-9: Prace rozwojowe nad produktem

Skala TRL w NCBiR:

  • TRL 1: Zaobserwowano i opisano podstawowe zasady danego zjawiska – najniższy poziom gotowości technologii, oznaczający rozpoczęcie badań naukowych w celu wykorzystania ich wyników w przyszłych zastosowaniach. Zalicza się do nich między innymi badania naukowe nad podstawowymi właściwościami technologii.
  • TRL 2: Określono koncepcję technologii lub jej przyszłe zastosowanie. Oznacza to rozpoczęcie procesu poszukiwania potencjalnego zastosowania technologii. Od momentu zaobserwowania podstawowych zasad opisujących nową technologię można postulować praktyczne jej zastosowanie, które jest oparte na przewidywaniach. Nie istnieje jeszcze żaden dowód lub szczegółowa analiza potwierdzająca przyjęte założenia.
  • TRL 3: Potwierdzono analitycznie i eksperymentalnie krytyczne funkcje lub koncepcje technologii. Oznacza to przeprowadzenie badań analitycznych i laboratoryjnych, mających na celu potwierdzenie przewidywań badań naukowych wybranych elementów technologii. Zalicza się do nich komponenty, które nie są jeszcze zintegrowane w całość lub też nie są reprezentatywne dla całej technologii.
  • TRL 4: Zweryfikowano komponenty technologii lub podstawowe jej podsystemy w warunkach laboratoryjnych. Proces ten oznacza, że podstawowe komponenty technologii zostały zintegrowane. Zalicza się do nich zintegrowane „ad hoc” modele w laboratorium. Uzyskano ogólne odwzorowanie docelowego systemu w warunkach laboratoryjnych.
  • TRL 5: Zweryfikowano komponenty lub podstawowe podsystemy technologii w środowisku zbliżonym do rzeczywistego. Podstawowe komponenty technologii są zintegrowane z rzeczywistymi elementami wspomagającymi. Technologia może być przetestowana w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 6: Dokonano demonstracji prototypu lub modelu systemu albo podsystemu technologii w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Oznacza to, że przebadano reprezentatywny model lub prototyp systemu, który jest znacznie bardziej zaawansowany od badanego na poziomie V, w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypu w warunkach laboratoryjnych odwzorowujących z dużą wiernością warunki rzeczywiste lub w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 7: Dokonano demonstracji prototypu technologii w warunkach operacyjnych. Prototyp jest już prawie na poziomie systemu operacyjnego. Poziom ten reprezentuje znaczący postęp w odniesieniu do poziomu VI i wymaga zademonstrowania, że rozwijana technologia jest możliwa do zastosowania w warunkach operacyjnych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypów na tzw. platformach badawczych.
  • TRL 8: Zakończono badania i demonstrację ostatecznej formy technologii. Oznacza to, że potwierdzono, że docelowy poziom technologii został osiągnięty i technologia może być zastosowana w przewidywanych dla niej warunkach. Praktycznie poziom ten reprezentuje koniec demonstracji. Przykłady obejmują badania i ocenę systemów w celu potwierdzenia spełnienia założeń projektowych, włączając w to założenia odnoszące się do zabezpieczenia logistycznego i szkolenia.
  • TRL 9: Sprawdzenie technologii w warunkach rzeczywistych odniosło zamierzony efekt. Wskazuje to, że demonstrowana technologia jest już w ostatecznej formie i może zostać zaimplementowana w docelowym systemie. Między innymi dotyczy to wykorzystania opracowanych systemów w warunkach rzeczywistych

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Systemy klasy BPM (Business Process Management)

Systemy zarządzania procesami BPM są powszechnie stosowane w rozbudowanych organizacjach, gdzie procesów jest dużo, często bardzo powiązanych ze sobą i zaimplementowanych w wielu w systemach i aplikacjach.

Główne zadania systemów do zarządzania procesami BPM:

  • Definiowanie procesów biznesowych
  • Modelowanie procesów biznesowych
  • Zarządzanie procesami biznesowymi
  • Symulacje zmian w procesach biznesowych i ich wpływ na zdefiniowane wskaźniki KPI (Key Performance Indicator)
  • Ciągły monitoring procesów i ich pomiar
  • Ciągła optymalizacja procesów na podstawie otrzymywanych danych i założeń

Korzyści z wdrożenia systemu do zarządzania procesami klasy BPM:

  • Oszczędności finansowe na procesach
  • Zyski biznesowe wynikające z efektywności procesów
  • Uporządkowana struktura procesów i szybki dostęp do nich
  • Łatwiejsze wprowadzanie zmian w procesach, łącznie z symulacjami efektów takich zmian
  • Benchmarking kosztowy i wydajnościowy procesów
  • Ułatwiona automatyzacja i wdrożenia zmian w systemach informatycznych (np. poprzez RPARobotic Process Automation)

Systemy BPM są często także określane jako systemy Corporate Performance Management (CPM) i systemy Enterprise Performance Management (EPM) lub są ich częścią. Mogą być także częścią innych systemów jako np. moduł w systemie klasy ERP.

Systemy BPM są często integrowane z systemami klasy ERP (Enterprise Resources Management), systemami wspomagania decyzji i systemami BI (Business Intelligence).

Zobacz także nasze usługi doradcze:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów