Narzędzia Business Intelligence dedykowane do analityki big data

• Authors: Mariusz Zabroń , Jacek Wołoszyn

Title variants

EN

Business Intelligence tools dedicated to big data analytics

Abstracts

EN

In the era of digital transformation of enterprises, efficient business analytics is becoming a necessity. The use of appropriate IT systems dedicated to these operations can make making business decisions fast, simple and accurate. This paper describes a number of issues related to the term “Business Intelligence” (BI). The issue of the concept it self was explained, as well as dedicated tools were presented along with solutions based on elements of artificial intelligence. Basic consideration and description of IT tools dedicated to business data analysis can be an excellent starting point for detailed considerations in this field.

PL

W dobie transformacji cyfrowej przedsiębiorstw, sprawna analityka biznesowa staje się koniecznością. Zastosowanie odpowiednich systemów informatycznych dedykowanych do tych operacji może sprawić, że podejmowanie decyzji biznesowych stanie się szybkie, proste i trafne. W niniejszym opracowaniu opisano szereg zagadnień związanych z terminem „Business Intelligence” (BI). Wyjaśniono kwestię samego pojęcia, a także przedstawiono dedykowane do tego narzędzia wraz z rozwiązaniami opartymi na elementach sztucznej inteligencji. Podstawowe rozważania dotyczą opisu narzędzi informatycznych dedykowanych analizie danych biznesowych, może być doskonałym punktem wyjścia do szczegółowych rozważań w tej dziedzinie.

Keywords

PL

raportowanie; analiza danych; predykcja; eksploracja danych; sztuczna inteligencja

EN

reporting; data analysis; prediction; data mining; artificial intelligence

• Publisher: Uniwersytet Rzeszowski
• Journal: Dydaktyka informatyki
• Year: 2023
• Volume: 18
• Issue: 18
• Pages: 185-193

Dates

published

2023

Contributors

author

Mariusz Zabroń

• Interdyscyplinarna Szkoła Doktorska Politechniki Łódzkiej

• https://orcid.org/0000000294186621

author

Jacek Wołoszyn

• Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny w Radomiu

• https://orcid.org/0000000343409853

References

• Bakhshi S., Wade Ch., Modelowanie danych z Power BI dla ekspertów analityki. Jak w pełni wykorzystać możliwości Power BI, Wyd. Helion, Gliwice 2023.
• Buelta J., Python. Automatyzacja zadań. Jak efektywnie pracować z danymi, arkuszami Excela, raportami i e-mailami, wyd. II, Wyd. Helion, Gliwice 2021.
• Ferrari A., Russo M., Power BI i Power Pivot dla Excela. Analiza danych, Wyd. Helion, Gliwice 2020.
• Ferrari A., Russo M., Kompletny przewodnik po DAX. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services i Excel, wyd. II uzupełnione i rozszerzone, Wyd. Helion, Gliwice 2019.
• Knight D., Pearson M., Schacht B., Ostrowsky E., Microsoft Power BI. Jak modelować i wizualizować dane oraz budować narracje cyfrowe, wyd. II, Wyd. Helion, Gliwice 2022.
• Raviv G., Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych, Wyd. Helion, Gliwice 2020.
• Walkenbach J., Alexander M., Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha, wyd. II, Wyd. Helion, Gliwice 2014.
• https://www.enterprisestartup.pl/.
• https://www.businesstechweekly.com/.
• https://powerbi.microsoft.com/.
• https://www.tableau.com/.
• https://www.qlik.com/.

Identifiers

DOI

10.15584/di.2023.18.15

Biblioteka Nauki

28394709