AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA HASZNÁLATÁNAK TERÜLETEI A HAZAI VÁLLALATOK VONATKOZÁSÁBAN

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA HASZNÁLATÁNAK TERÜLETEI A HAZAI VÁLLALATOK VONATKOZÁSÁBAN"

Átírás

1 Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Gazdálkodástani Intézet AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA HASZNÁLATÁNAK TERÜLETEI A HAZAI VÁLLALATOK VONATKOZÁSÁBAN Kazinczy Ákos 2013

2 Tartalom 1. Bevezetés A Business Intelligence szakirodalmi összefoglalása Az üzleti környezet és a szervezetek válaszai A Business Intelligence keretrendszere, fogalma és története A BI architektúrája Adattárházak Üzleti Analitika Üzleti Teljesítmény Menedzsment Felhasználói interfész A BI sikeres alkalmazása A BI rendszerek üzleti értéke A Business Intelligence módszerei A BI eszköztára A BI rendszerek által elvégezhető feladatok A kutatásom alapját képező kérdőívről Európai helyzetkép A hazai vállalatok Business Intelligence használatának állapota és területei Általános helyzetkép Magyarországról A vállalatok internethasználata A vállalati információs rendszerek használata Az Üzleti Intelligencia rendszerek A vállalatok számára releváns BI technológiák A BI eszközök jövőbeli használata A BI eszközök által elvégezhető feladatok A Business Intelligence sikerei és kudarcai Fejlődési területek, javaslatok Összefoglalás Summary Irodalomjegyzék Ábrajegyzék Mellékletek

3 1. Bevezetés Szakdolgozatom témáját korábbi tanulmányaim és a Gazdaságtudományi Kar Gazdaságelméleti tanszék oktatójával, Dr. Sasvári Péter egyetemi docenssel való konzultációm alapján választottam. Ez nem más, mint a Business Intelligence (továbbiakban BI), vagy magyarul Üzleti Intelligencia (továbbiakban ÜI). Bár a kiválasztott téma részét képezte tanulmányaimnak, annak jellege miatt csupán alapvető információkkal rendelkeztem róla. Az Üzleti Intelligencia alapvetően az informatikai döntéstámogató rendszerek kategóriájába esik, de a helyzete ennél specifikusabb. Nem egy újabb számítógépes döntéstámogató rendszerről van szó, hanem egy olyan módszertanról mely továbbfejleszti a vezetői döntések megkönnyítését szolgáló rendszereket azáltal, hogy integrálja a nagymennyiségű adatok feldolgozására és azokból információ kinyerésére specializálódott eszköztárakat. Ezáltal egy olyan komplex rendszert alkot, mely az adatok összegyűjtésétől kezdve azok használható információvá alakításán át a vezetői döntések megkönnyítését célzó lépésekig mindent átkarol. A BI rendszerek természetesen ennél még bonyolultabbak, de a részletes leírásukat nem itt, hanem az elméleti, szakirodalmi áttekintő fejezetben fogom ismertetni. A Business Intelligence kifejezést a magyar szakirodalom Üzleti Intelligenciának nevezi. Ez a kifejezés talán nem a legtalálóbb, hiszen az Intelligence nem csupán intelligenciát, de hírszerzést is jelent. Mivel a BI leginkább az adatokból való információk kinyerésével foglalkozik, így az Üzleti Hírszerzés kifejezés találóbb lenne, de mivel a magyar szakirodalom Üzleti Intelligencia néven ismeri, így a továbbiakban én is így fogom nevezni. Annak érdekében, hogy jobban megismerjem a BI rendszereket, kutatásokba kezdtem. Megvizsgáltam a hazai szakirodalmat, a hazai vállalatok BI használatát, de mint kiderült, az Üzleti Intelligencia még egy kialakulóban lévő fogalom és módszertan, így a hazai üzleti világ még csak ismerkedik vele. A nemzetközi szakirodalom számára már egy jóval ismertebb fogalom a BI. Számos értekezés és újságcikk található róla, de azok még mindig eltérnek egymástól, nincsen egy egységes, egyetemleges megfogalmazása az Üzleti Intelligenciának. 2

4 Kutatásaim során felmerült bennem az a kérdés, hogy vajon a magyar vállalatok használnak-e olyan vállalati információs rendszereket, melyek a döntéstámogatást célozzák meg. Igaz, hogy egy arányaiban friss, közel húsz éves fogalomról van szó, de napjaink felgyorsult információáramlásának, például az internetnek köszönhetően a vállalatok hamar értesülnek a kialakuló trendekről. Ennek függvényében feltételeztem, hogy a magyar vállalatok java része is ismeri az Üzleti Intelligencia rendszereket így sokan közülük használják is. Így, egy másik kérdés is felmerült: azon vállalatok közül, akik használnak ilyen rendszereket vajon hány cég rendelkezhet BI rendszerrel? Feltételezve azt, hogy a vállalatok ismerik a tárgyalt rendszereket, felmerültek további kérdések: a Business Intelligence számos eszközt és technológiát kínál a használói számára, de a magyar vállalatok vajon melyeket használják közülük. Ezen eszközök felhasználásával pedig milyen feladatokat lehet elvégezni, illetve mely feladatok elvégzésére használják a magyar vállalatok. Végezetül felmerült még egy, utolsó nagy kérdés is: sikeresen használják-e a hazai cégek a Business Intelligence rendszereket, és ha igen, a vállalati élet mely területein érnek el sikereket? Ezen kérdések megválaszolása nem könnyű feladat főként, hogy ilyen kevés információ áll rendelkezésre a hazai BI helyzetről. Szerencsére a Miskolci Egyetem, Gépészmérnöki és Informatikai Kar, Általános Informatikai Tanszéke valamint a Gazdaságtudományi Kar, Gazdálkodástani Intézete készített egy közös kutatást a hazai vállalatok Üzleti Intelligencia használatáról. Ez részét képezte, egy, már folyó kutatás-sorozatnak, melynek célja az európai országok vállalatainak Információs Technológiákon vett fejlettségének elemzése és összehasonlítása. Mivel konzulensem, Sasvári Péter végzi ezt a kutatás sorozatot, így rendelkezésemre bocsátotta a szükséges anyagokat. Egyrészt a nemzetközi összehasonlító kutatás eddigi eredményeit, másrészt pedig a hazai vállalatok BI használatára vonatkozó kérdőíves megkérdezés eredményeit. A bennem megfogalmazódott kérdéseket három komplex kérdéssé formáltam, melyek a következőek: 1. Használnak-e a magyar vállalatok vállalati információs rendszereket, azon belül BI rendszereket? 3

5 2. Milyen eszközök felhasználásával, milyen feladatok elvégzését teszik lehetővé a BI rendszerek? 3. Mely területeken érnek el igazi sikereket a hazai vállalatok a BI rendszerek segítségével? Dolgozatom során erre a három kérdésre fogok választ keresni a két, már említett hazai kérdőíves megkérdezés alapján. A nemzetközi kutatást egy összehasonlítási alapként dolgozom fel, melynek célja hogy viszonyítási támpontot biztosítson a hazai vállalatok elemzésénél. A dolgozatom felépítése a következő: Az első fejezetben bemutatom az Üzleti Intelligencia elméleti hátterét, a dolgozat megértéséhez szükséges szakirodalmat. Ezt követi egy helyzetkép a már említett nemzetközi kutatás alapján, mely bemutatja a más országok vezetői információs rendszer és BI használatának elterjedését. Következő elemzési pont a dolgozat fő része, a hazai vállalatok BI alkalmazásának állapota, annak területei. Ez a rész egy rövid, a magyar gazdaságot bemutató elemzéssel kezdődik. Az elemzési részben bemutatom a hazai vállalatok általános, információs technológiák tükrében vett fejlettségét az internethasználaton és a Vállalati Információs rendszerek használatán keresztül; elemzem a vállalatok BI használatát a számukra releváns technológiákon, az általuk elvégezhető feladatokon illetve a BI rendszerek alkalmazásának sikerein és kudarcain, valamint fejlődési területein keresztül, majd javaslatokat fogalmazok meg a témára vonatkozóan. Végezetül pedig a dolgozatom összegzése következik, mely bemutatja a főbb összefüggéseket és felvázolja az esetleges jövőbeli kutatások irányvonalait. 4

6 2. A Business Intelligence szakirodalmi összefoglalása Dolgozatom elméleti hátterét, a Business Intelligence, A managerial approach (Turban E. et al., 2010, o.) című könyv feldolgozásával mutatom be, így a forrást egyszer, itt tüntetem fel. Az üzleti környezet folyamatosan változik, és egyre komplexebbé válik. A különböző szervezetekre, legyenek magán-, vagy köz-szervezetek, egyre nagyobb nyomás helyeződik, hogy a gyorsan változó feltételekre a lehető leghamarabb, innovatív módon reagáljanak. Ennek érdekében, a vállalatoknak gyakran, és gyorsan kell komplex stratégiai, taktikai és operatív döntéseket hozniuk. Ezen döntések meghozatalához nagy mennyiségű releváns adatra, információra és tudásra van szükség. Ezen folyamatok egyre gyakrabban, és gyorsabban játszódnak le. Sokszor szükségeltetik valamilyen informatikai támogatás az egyre nehezedő feladatok és problémák megoldására Az üzleti környezet és a szervezetek válaszai A vállalatok egyre inkább a tevékenységeik számítógépes támogatása felé mozdulnak el. Annak érdekében, hogy megértsük, miért integrálják a vállalatok tevékenységeikbe a számítógépes/informatikai támogatást, bele értve a Business Intelligence-t, meg kell vizsgálnunk a rájuk nehezedő, egyre növekvő nyomást. Napjaink üzleti környezete, melyben a vállalatok működnek, egyre komplexebbé válik. Ez az összetettség egyrészről lehetőségeket, másrészről pedig problémákat szül. Erre a legjobb példa a globalizáció, mely egy részről lehetőséget teremt, új piacokat nyit meg, új gazdasági kapcsolatok épít, de másrészről fokozza a versenyt a működő vállalatok között, és növeli a belépési korlátokat az újak számára. Ezen faktorok intenzitása, az idővel folyamatosan növekszik, több feszültséget, nagyobb nyomást és versenyt eredményezve. Ezen felül a szervezetek és azok belső részlegei megnyirbált költségvetéssel, továbbá a felsővezetőktől érkező nagyobb profitelvárással néznek szembe. Ilyen környezetben a menedzsereknek gyorsan, innovatív módon kell válaszolniuk. Napjainkban mind a köz-, mind pedig a magánszféra szervezetei figyelembe veszik az üzleti környezetet, és a rájuk nehezedő nyomást. A vállalatok különböző módját választják 5

7 annak, hogyan enyhítsék ezt a nyomást. A Vodafone New Zealand Ltd például a BI-hoz fordult, hogy javítsa a kommunikációt és támogassa a szakértőit az ügyfelek megtartásáért és a bevételek növeléséért tett erőfeszítéseiben. 1 A számítógépesített döntés támogatás egyik fő célkitűzése, hogy segítse bezárni a rést a jelenlegi és a kívánt teljesítmény között. Ezt a kívánt teljesítményt fogalmazza meg a vállalat a küldetésében, a célkitűzéseiben, céljaiban, és a stratégiájában. Annak érdekében, hogy megértsük, miért van szükség számítógépesített támogatásra, és ez hogyan alkalmazható, az alábbiakban bemutatom az Üzleti Intelligencia keretrendszerét és használhatóságát a döntéstámogatás folyamatában A Business Intelligence keretrendszere, fogalma és története A döntéstámogatási rendszerek fokozatosan kerültek bevezetésre, különböző elnevezések alatt. Ahogy a vállalat-szerte használt rendszerek növekedtek, a menedzserek számára megnyílt a lehetőség, hogy felhasználóbarát jelentésekhez férjenek hozzá, ami lehetővé tette számukra a gyors döntéshozatalt. Ezek a rendszerek, amiket általánosan vezetői információs rendszereknek hívtak, egyre több funkciót szolgáltattak, mint például vizualizációt, figyelmeztetéseket, és teljesítmény mérésére alkalmas szolgáltatásokat ra, a nagyobb kereskedelmi termékek és szolgáltatások a Business Intelligence fogalom égisze alatt jelentek meg. Az Üzleti Intelligencia lényegében egy gyűjtő fogalom, ami szerkezeteket, eszközöket, adatbázisokat, elemző eszközöket, alkalmazásokat és módszereket kombinál. Ez egy szabad tartalmú kifejezés, így mást jelenthet az egyes emberek számára. Az ÜI fő célkitűzése, hogy elérhetővé tegye az adatok interaktív elérését, manipulálását, és lehetővé tegye a menedzserek és elemzők számára a nekik megfelelő elemzések elvégzését. A korábbi és a mostani adatok, helyzetek, szituációk, teljesítmények elemzése révén, a döntéshozók jobban informáltak lesznek, ez áltál pedig jobb döntéseket lesznek képesek hozni. Az ÜI folyamata azon az elképzelésen alapszik, hogy az adatok információvá transzformálódnak, az információk döntésekké, és azok végezetül akciókká. Magát a BI fogalmát, először a Gartner Csoport fogalmazta meg az 1990-es évek közepén. Mindazonáltal, az elképzelés jóval régebbi; a Menedzseri Információs Rendszerek jelentés

8 készítő rendszereiben gyökerezik, amik az 1970-es évek során tűntek fel. Azokban az időkben a jelentés készítő rendszerek statikusak és kétdimenziósak voltak, továbbá nem lehetett velük elemzéseket végrehajtani. A 80-as évek során emelkedett fel a vezetői információs rendszerek koncepciója. Ez a koncepció, kiterjesztette a számítógépesített támogatást a top-menedzserekre és a vezetőkre. A kialakított rendszerek képességei között voltak a dinamikus, több dimenziós jelentések, előrejelzések, trend-elemzések, az adatok részletéig menő elemzések stb. Ezek a vonások több tucat termékben jelentek meg a 90- es évek közepéig. Napjainkban, egy jól működő, BI alapú vállalati információs rendszer magában foglalja az összes információt, amire a vezetőknek szükségük van. Így, a Vezetői Információs Rendszerek eredeti koncepciója átalakult Üzleti Intelligenciává re, az ÜI rendszerek elkezdtek magukba foglalni egyes mesterséges intelligencia képességeket is, akárcsak az erőteljes elemzői képességeket A BI architektúrája A BI rendszereknek alapvetően 4 nagy komponense van: egy adattárház, az adat forrásával; egy üzleti analitika, ami lényegében az adattárház adatainak manipulálására, bányászatára, és elemzésére alkalmas eszközök gyűjteménye; üzleti teljesítmény menedzsment, a teljesítmény monitorozására és analizálására; és egy felhasználói interfész. Az 1. ábrán látható, hogy ez a négy elem együttesen alkotja magát a BI-t. Igaz, hogy olyan ÜI rendszerekről is beszélhetünk, melyek nem rendelkeznek teljes egészében mind a négy szerkezeti elemmel, de valamilyen szinten mégis megjelennek. Felhasználói interfész Adattárház Teljesítmény menedzsment Üzleti analitika 1. ábra: A Business Intelligence architektúrája Forrás: Saját szerkesztés Turban et al. (2010) alapján 7

9 Itt meg kell említeni, hogy az adattárház és annak környezete leginkább a technikai személyzetek felelősségi körébe tartozik, míg az analitikai környezet, az üzleti felhasználók világa. Bármely felhasználó képes csatlakozni a rendszerhez a felhasználói interfészen keresztül. Ilyen interfész lehet akár egy böngésző is. A top menedzserek az üzleti teljesítmény menedzsmentet is használhatják Adattárházak Az adattárházak és variánsaik jelentik a sarokpontját bármelyik közepes-nagy BI rendszernek. Eredetileg, az adattárházak csak történelmi adatokat tartalmaztak, szervezett és összegzett formában, annak érdekében, hogy a felhasználók könnyedén megnézhessék, valamint manipulálhassák az adatokat és információkat. Napjainkban, néhány adattárház, már friss, jelenlegi információt is tartalmaz, így valós idejű műveletek elvégzése is lehetséges Üzleti Analitika A végfelhasználók különböző eszközök és technikák felhasználásával dolgozhatnak az adatokkal, információkkal az adattárházakon belül. Ezek az eszközök és technikák két nagy csoportba tartoznak: 1. Jelentések és lekérdezések: Az Üzleti Analitikák vagy más néven elemzések magukban foglalják az alábbiakat: statikus és dinamikus jelentések, különböző típusú lekérdezések, adatok felfedezése, többdimenziós nézet, a részletekig való leásás, stb. 2. Adat, szöveg, WEB bányászat, és más kifinomult matematikai, statisztikai eszközök: Az adatbányászat egy folyamat, mely során ismeretlen kapcsolatot vagy információt keresünk nagy adatbázisokban, vagy adattárházakban. A keresés során olyan intelligens eszközöket használunk, mint a neurális számítástechnika, prediktív elemzési technikák, vagy fejlett statisztikai eljárások. Az adatbányászat folyamatát végrehajthatjuk Web alapú adatokon, de szöveges adatokon is. 8

10 Üzleti Teljesítmény Menedzsment Úgy is beszélünk róla, mint Vállalati Teljesítmény Menedzsmentről. Az Üzleti Teljesítmény Menedzsment (ÜTM) nem más, mint az alkalmazások és eljárások kialakuló portfóliója, aminek a fejlődő BI szerkezete és eszközei adják a magját. Az ÜTM kiterjeszti az eladások, a profit, a költségek, a profitabilitás, és más teljesítmény indikátorok monitorozását, mérését valamint összehasonlítását azáltal, hogy bevezeti a menedzsment és a visszacsatolás fogalmait a már ismert rendszerbe. Azon folyamatokat tekinti fő irányelveinek, mint a tervezést és előrejelzést. Az olyan rendszerekkel ellentétben, mint a Vezetői Információs Rendszer vagy a tradicionális BI, amik az alulról fölfelé építkező adatokból információvá való transzformálást támogatják, az Üzleti Teljesítmény Menedzsment, fentről lefelé haladva bontja le vállalati stratégiát információ, esetleg adat szintre Felhasználói interfész Nem más, mint külön féle irányítópultok és más információ közvetítő eszközök. Az irányítópultok alatt olyan vizuálisan megjelenő felhasználói interfészt kell érteni, mely ábrázolja a vállalat teljesítményének mérőszámait, indikátorait, a különféle trendeket, és kivételeket. Integrálja az információkat a különféle üzleti területekről. Az irányítópultok olyan ábrákat és grafikonokat szolgáltatnak, melyek bemutatják a vállalat jelenlegi teljesítményét az elvárt mérőszámokhoz képest, ezáltal mutatva a szervezet egészségét. A következő interfészek: a vállalati portálok, a digitális pilótafülkék; valamint számos vizualizációs eszköz, kezdve a többdimenziós adatkockától, a virtuális valóságig, a BI rendszerek szerves részét képezi A BI sikeres alkalmazása A Business Intelligence használatának leginkább szembeötlő kérdése az, hogy miért is kellene egy vállalkozásnak ilyen rendszert alkalmaznia. Milyen hasznokra számíthat, illetve milyen potenciális előnyöktől esnek el azok, akik nem használják. Azért is nehéz ez a kérdés, mert a BI pontos fogalma és hasznosíthatósága még a fejlett piacokon is kialakulóban van. Ezekre a kérdésekre, a vállalati projektek által generált üzleti értékkel fogok válaszolni. 9

11 A BI rendszerek üzleti értéke Arra, a kérdésre, hogy az Üzleti Intelligencia rendszerek mégis milyen üzleti értéket generálnak, Steve Williams és Nancy Williams a Business Intelligence Journal 2003 őszében megjelent számának The Business Value of Business Intelligence című cikke alapján fogok választ adni (Williams-Williams, 2003) A közgazdaságtanban a különböző beruházások üzleti értékét az által mérjük, hogy mennyi adózás utáni nettó cash flow-t hoznak a vállalat számára. Ha ez az érték meghaladja a beruházás értékét, akkor azt megérte végrehajtani. A BI beruházások esetében azt kell vizsgálni, hogy a beruházás következtében megnövekedett bevételek, csökkent költségek, vagy mindkettő, milyen viszonyban van a beruházási kiadásokkal. Erre jó példa egy olyan vállalat, ami az ügyfél-szegmentáció fejlesztésére, ügyfélszerzésre és ügyfélmegtartásra használ BI rendszert. Ennek következtében a vállalat ügyfélszerzésének költsége csökken, megnövekednek a bevételek, és az ügyfelek ritkábban választják a konkurens cégeket. A vállalat BI rendszerének üzleti értékteremtése, alapvetően két nagy csoportba tartozik: A menedzsment-folyamatok fejlesztése: ide tartozik a tervezés, a kontrolling, a különböző mérések, vizsgálatok, monitorozás, s a változások kezelése. Ezek által a vállalat menedzsmentje növelheti a bevételeket és csökkentheti a kiadásokat. Működési folyamatok fejlesztése: mint például a csalások észlelése, értékesítései kampány végrehajtás, ügyfél rendelések szervezése, követése, vásárlások, a kötelezettségek kezelése. Összegezve, a BI folyamatok két módon hozhatnak értéket a vállalat számára: egyrészt a menedzsment folyamatok fejlesztésével vagy segítésével, melyek a vállalati működést támogatják ez által növelve meg a bevételeket, vagy csökkentve a kiadásokat; másrészt közvetlenül a vállalat működési folyamatainak támogatásával, fejlesztésével, melyek a már leírt módon segítik a vállalat életét, növelik profitját. 2 Bár a legtöbb vállalat használja az üzleti intelligencia valamely formáját, teljes egészében kiépített rendszert kevesen alkalmaznak. A BI rendszerek bevezetése mind előnyöket mind pedig hátrányokat is jelent, például költségeket, a vállalat számára ősze Busiess Intelligence Journal: Steve Williams és Nancy Williams: The Business Value of Business Intelligence 10

12 A legjelentősebb költségcsoportok, melyeket mindenképpen figyelembe kell venni, a következőek: Hardver költségek: alapvetően attól függ, hogy milyen a vállalat felszereltsége, például van-e már használatban adattárház, hiszen ebben az esetben a fejlesztési költségek alacsonyabbak lesznek. Mindazonáltal számítani kell jelentősebb beruházásokra, és nagyobb kiadásokra is. Szoftver költségek: a különböző szoftverek megvásárlását vagy előfizetését is számításba kell venni, hiszen a rendszer teljes kiépítéséhez nem csupán egyetlen szoftverre lesz szükség. A bevezetés költségei: a hardver és szoftver eszközök megszerzése után üzembe is kell azokat állítani. Ez egy egyszeri jelentősebb kiadást fog jelenteni a vállalat számára. Az alkalmazottak képzése is ide tartozik, hiszen az új rendszerek használatát meg kell tanítani a vállalat alkalmazottai számára. Személyügyi költségek: figyelembe kell venni, hogy a BI rendszereknek és az IT tevékenységeknek támogatásra van szüksége. Az üzleti intelligencia rendszerrel való foglalkozást vagy külön, erre a feladatra szánt munkatársak végzik, vagy a meglévők feladatkörébe épül be, ami szintén költségnövekedést fog eredményezni. Természetesen a BI rendszerek alkalmazása számos előnnyel is jár. A költség és időmegtakarítások igaz jelentkezhetnek a vállalatoknál, de lehetőség van egy sokkal hosszabb távú előny megszerzésére is. Ez alatt a piac mélyebb átlátásán és megértésén, alapuló manipulációt valamint a lehetőségek jobb kihasználását kell érteni. A hosszútávon jövedelmező vezetői döntésekkel, a nagy időtávlatban jelentkező trendek követésével további sikereket érhet el a vállalat. (Nagash S., 2004) 3 Az igazán nagy kérdés, illetve probléma a BI rendszerek hasznának mérése, hiszen ezek a rendszerek általában nem vesznek részt közvetlenül a termelési vagy az értékesítési folyamatokban, inkább támogató szerepet látnak el. A költségek csökkentése általában jól mérhető, de az értékesítés növelése már kevésbé. Főként azért, mert a legtöbb vállalat végez valamilyen marketing tevékenységet, a piaci trendekről nem is beszélve. Másik problémás terület a BI rendszerek kiépítésének költsége. Egy ilyen rendszer általában komplex megoldást jelent, a megfelelő hardverek és egy, vagy több szoftver 3 Solomon Negash, Communications of the Association for Information Systems (Volume13, 2004)

13 megvásárlásával, szakszerű üzembe helyezésével, illetve használatával. Tehát egy BI rendszer kiépítése igen költséges projekt lehet. További probléma, hogy a kisebb vállalatok számára egyszerűen nincs szükség komplex rendszerekre. A vállalatok jelentős része kis illetve mikro-vállalkozás, és egyszerű tevékenységet folytat. A BI rendszerek kielégítő szintű használatához megfelelő Információs Technológiák (IT) iráni szakértelem szükségeltetik. Magyarországon a vállalatok megfelelő IT felszereltsége, és szakértelme igencsak megkérdőjelezhető. Ennek elemzése és vizsgálata a későbbiekben, az elemző részben következik. Mindezen problémák ellenére, a BI rendszerek jelentős értéket tudnak hozzáadni a vállalati folyamatokhoz, és számottevően tudják csökkenteni a költségeket vagy növelni a bevételeket. Használatuk számos területen lehetséges, eszköztáruk széleskörű A Business Intelligence módszerei Mielőtt bemutatnám a BI módszereit, vessünk egy pillantást az alábbi ábrára, mely egy, a BI mobil platformú alkalmazását bemutató ábra alapján készült. Jól szemlélteti a Business Intelligence használatának, folyamatának és felépítésének alapjait. Ezen ábra alapján szemléletesen bemutathatóak az egyes BI eszközök. 2. ábra: Business Intelligence alapmodellje Forrás: saját szerkesztés, Badard, T., Dube, E., MIHAELA I. MUNTEAN, Theory and Practice in Business Intelligence, 3. oldal, alapján 12

14 Az egész folyamat az adatok forrásánál kezdődik. Innen vonják ki az ETL (Extraction- Transformation-Load) rendszerek a szükséges adatokat. Ezek a rendszerek egyben transzformálják is a kivont adatokat és továbbítják, illetve betöltik az Adattárházakba, melyből többféleképpen is felhasználhatóak lesznek. Ilyen felhasználási mód az OLAP (Online Analytical Processing), a különféle elemző és jelentő rendszerek, vagy az adatbányászat. A folyamat elemeiről a as pontban részletes leírás következik. Az Üzleti Intelligencia módszertana számos eljárásból áll, melyek alkalmazása nagymértékben segítheti a vállalatok életét. Általánosságban az alábbi módszerekről beszélhetünk: Mérési tevékenységek: annak érdekében, hogy meghatározzuk a szükséges teljesítmény mérésére alkalmas mérőszámokat, amik segítségével a vállalat menedzserei megkapják a számukra szükséges információkat a vállalat céljának eléréséhez. Ezek a tevékenységek részét képezik a már említett Vállalati Teljesítmény Menedzsment módszertatának, ami olyan eszközöket foglal magában, mint a Portálok, eredménymutatók, vagy irányítópultok. Ezen eszközök bizonyos kombinációjával lehet a mérni az egyes üzleti célokat. Analitikai tevékenységek: célja, hogy a mennyiségi folyamatelemzések segítségével megkönnyítse a döntéshozatalt, illetve a vállalat új üzleti tudáshoz juthasson. Ide tartoznak az olyan eszközök, mint például az adatbányászat, az olyan statisztikai elemző technikák, melyek előre jelzik a különböző intézkedések tények, előrejelzések, előrejelző elemzések, előrejelző modellek, és üzleti folyamat modellek bizonyosságát. Jelentéskészítő tevékenységek: infrastruktúra kifejlesztésére, különösképpen a stratégiai jelentéskészítésre nézve, annak érdekében, hogy segítse a stratégiai döntéshozatali mechanizmust. Ezek a tevékenységek olyan eszközöket foglalnak magukban, mint az adat vizualizáció vagy az OLAP. Együttműködési tevékenységek: melyek különböző felek számára teszik lehetővé a közös munkát az adat-megosztáson és az Elektronikus Adat Csomópontokon keresztül. Egy ilyen infrastruktúra lehetővé teszi a valós idejű elosztását a különböző mérőszámoknak en, üzenetküldő rendszereken, és interaktív kijelzőkön keresztül. Tudás menedzsment tevékenységek: annak érdekében, hogy azonosítsák, létrehozzák, reprezentálják, szétosszák, és adoptálják az igazi üzleti tudást jelentő tapasztalatot. Az adatokat a stratégiákból és gyakorlatokból nyerik. 13

15 A BI eszköztára Az évek során a BI eszközök és technikák széles tárházát fejlesztették ki a vállalatok, hogy támogassák a menedzserek döntéshozatali folyamatát. Az alábbiakban mutatom be a legnagyobb számítógépesített döntéstámogató eszközkategóriákat. 1. táblázat A Döntéstámogatás Számítógépesített Eszközei Eszköz Kategória Eszközök és rövidítéseik Adat menedzsment Adatbázis és adatbázis menedzsment rendszerek (DBMS) Kivonatképző, átalakító, és töltő (ETL) rendszerek Adat tárház (DW), valós-idejű adattárház, és adat csarnokok Jelentések állapotának Online Analitikai Feldolgozás (OLAP) követése Vezetői Információs Rendszer (EIS) Vizualizáció/megjelenítés Földrajzi Információs Rendszerek Kezelőfelületek Többdimenziós Előadások Stratégia és teljesítmény Üzleti Teljesítmény Menedzsment (BPM)/ menedzsment Vállalati Teljesítmény Menedzsment (CPM) Kezelőfelületek és eredménymutatók Üzleti analitikák Adatbányászat Web, és szöveg bányászat Web-analitikák Közösségi Hálók Web 2.0 Új eszközök a tömeges Valóság Bányászat adatbányászatra Forrás: Turban et al. (2010): Business Intelligence, A managerial approach, 22. o. Az 1. táblázat számos eszközkategóriát és eszközt is tartalmaz. Azon vállalatok, melyek döntéstámogató rendszereket szeretnének alkalmazni, az 1. táblázat eszközkategóriái közül választhatnak. Természetesen az eszközök kiválasztásának folyamata pont ellenkezően történik, ugyanis a vállalat adott problémájának megoldására hoznak létre egy döntéstámogató rendszert. Ez, a frissen létrehozott rendszer több, a vállalat számára hasznos és használható eszközt fog magában foglalni. A döntéstámogató rendszerek közül a leginkább összetett és bonyolult a Business Intelligence. A következőkben bemutatom a vállalatok által leggyakrabban használt BI eszközöket, melyek az Üzleti Intelligencia rendszerek gerincét adják. Ezen eszközök az OLAP, az Adatbányászat, az Adattárházak, az Adatcsarnokok, és az ETL rendszerek. Ezek működése egymásra épül, és a BI rendszerek megértéséhez nélkülözhetetlenek. 14

16 ETL (Extraction-Transformation-Load): lényegében olyan eszközrendszer, mely az adatok kiemelésére, átalakítására és betöltésére specializálódott a BI rendszerekben. Ezeket az eszközöket főleg az átviteli rendszerekből, és az Internetről történő adat-átvitel során használják, mely során az adatok bekerülnek az adattárházakba. Magában foglalja az adatok külső forrásokból történő kiemelését, az operációs rendszer számára alkalmas formába való áttranszformálását, és a végcélok (adattárházak, adatbázisok) számára történő adat-betöltést.(tuncay) 5 OLAP (Online Analytical Processing): egyszerűen megfogalmazva, ez egy elméleti elemzése az adattárházaknak, vagy adatbázisoknak, annak érdekében, hogy az Üzleti Intelligencia rendszert jövedelmeztessük. Az OLAP többdimenziós, összefoglaló képet ad az adatokról, melyek jelentésekhez, elemzésekhez, modellkészítéshez, és tervezéshez lesznek felhasználva, az üzleti tevékenységek optimalizálásáért. Az OLAP technikái és eszközei használhatóak az olyan adattárházakkal való munkára, melyek kifinomult vállalati információs rendszerekben működnek. A jelentéskészítő szoftver összegezve mutatja be az adatokat annak érdekében, hogy a vállalat menedzsmentjét mindig naprakész információkkal lássa el a vállalat életének alakulásáról. Más BI eszközöket az adatok tárolására, elemzésére használnak, mint az adatbányászat, vagy adat tárházak. (Tuncay) Adatbányászat: ezeket a módszereket azért fejlesztették ki, hogy összegyűjtsék és elemezzék a nagymennyiségű releváns adatokat, annak érdekében, hogy fontos szabályokat és összefüggéseket fedezzenek fel. A Business Intelligence kontextusában, az adatbányászat a vállalat adattárházában rejlő jelentőségteljes tudás megtalálását jelenti az üzleti döntések elősegítése végett. Ez egy kiegészítő eszköz, más adatelemzési eszközökhöz, mint a statisztikák, az OLAP, vagy egyéb tábláztok. Az adatbányászat célja az adatok közt rejlő kapcsolatok és összefüggések feltárása, mely a magját jelenti az adatbázisokban történő Tudás Feltárásnak. A Tudás Feltárás alatt azt a folyamatot kell érteni, ami során a különböző adatbányászat eszközökkel feltárjuk az adatok közt rejlő összefüggéseket, a valódi tudás megszerzése végett. (Tuncay) Adattárházak: egy korábbi fejezetben már volt róluk szó, de fontosságuk miatt részletesebben is foglalkozok velük. Az adattárház nem más, mint egy egyszerű, teljes adattároló egység. Az adatok különböző forrásokból származhatnak, és a végfelhasználók számára már optimalizáltak, tehát számukra már jól érthetőek és használhatóak. Több 5 Erhun Giray Tuncay, Effects of Business Intelligence Techniques on Enterprise Productivity 15

17 különböző operációs rendszerből gyűjti össze és tárolja a vállalat számára releváns történelmi adatokat, amiket egy vagy több adatcsarnok számára elérhetővé tesz. Az adattárház nagyban támogatja a vállalat működését azáltal, hogy a vállalat számos eredményét integrálja, megtisztítja, összegzi és kiértékeli. (Tuncay) Adatcsarnokok: arra tervezték ezeket az eszközöket, hogy elősegítse a végfelhasználók elemző munkáját. Általában egyetlen elemző alkalmazást támogat, melyet egy osztály vagy vállalati egység használ. Az egyes szervezeti egységek által használt adatcsarnokok rájuk jellemző, általuk használt és számukra szükséges adatokat tartalmaznak. Az egyes osztályok adatcsarnokai csupán kis mértékben hasonlítanak egymáshoz. (Tuncay) Számos olyan technológia, vagy megoldás van a BI eszköztárában, melyek a későbbi elemzések megértéséhez nélkülözhetetlenek. Ezek a nagy adathalmazok elemzése, illetve a hasonló, de mégis más módszer, a dokumentumtár és elemzése, az elemzések felgyorsítását célzó eszköz az In-Memory BI. Továbbá a döntés-előkészítés egyik fontos eszköze az összetett adat vizualizáció, a már említett adattárházak elemzése, a különböző előremutató, előrejelző elemzések, a közös, kooperatív munkát támogató felhő alapú BI, egy új módszer a mobil platformú BI és végül, de nem utolsó sorban a SOA (Service Oriented Architecture) alapú BI. Nagy adathalmazok elemzése: olyan nagy, vagy összetett adathalmazok elemzése, melyre a hagyományos eljárások nem, vagy csak részben lennének képesek. Dokumentumtár és elemzése: a rendelkezésre álló dokumentumokat általában egy dokumentumtárban gyűjtik a vállalatok. Ebben a tárban lévő dokumentumokat elemzünk, amikor erről az eljárásról beszélünk. Lényege, hogy az elemző program hozzáfér a dokumentumok tartalmához, így azokat nem szükséges külön-külön megnyitni. Az ilyen tárakban való keresés illetve a dokumentumtár adatainak elemzése felgyorsítja a vállalati folyamatok egy részét, ezáltal költséget takarít meg. In-memory BI: az adatok memóriába történő betöltésével és tárolásával a számítások felgyorsítását eredményező rendszerek. Szükséges hozzá a megfelelő informatikai infrastruktúra, valamint nagyobb szakértelmet igényel. Összetett adat vizualizáció: grafikusan ábrázolja a kapott eredményeket, például grafikonokon, ábrákon, kijelzőkön. A vállalat menedzsmentje számára rendkívül fontos, 16

18 hiszen az adatok szemléletes bemutatása nagyban felgyorsítja és megkönnyíti a döntéshozatal folyamatát. Adattárház elemzés: az adattárházakba betöltött hatalmas adatmennyiség elemzését jelenti. Mivel az adattárházak különböző operációs rendszerekből valamint egyéb forrásokból is gyűjtenek optimalizált és egységesített adatokat, így ezek elemzése arányaiban könnyű, de hasznos a vállalat számára. Előrejelző elemzések: a folyamatok, indikátorváltozók és események alakulását előre jelző rendszerek. Feladatuk, hogy a rendelkezésre álló adatbázisból, adathalmazból, adatokból, előrejelzéseket készítsenek. A Felhő alapú BI: a már ismert felhő alapú rendszereket alkalmazza a BI rendszerek területén. Előnye a könnyű elérhetőség, kezelhetőség, és az adatok megosztásából származó sikerek. Megkönnyíti a munkát a vállalat és partnerei esetleg ügyfelei között. Mobil platformú BI: a BI rendszerek mobil platformra történő átültetése. Ennek köszönhetően a szükséges jelentések bárhol elérhetőek. Komolyabb elemzések elvégzésére nem alkalmas, de jelentéskészítésre illetve jelentésküldésre, és a vezetők döntéseinek támogatására teljes mértékben megfelelő. SOA alapú BI: a számítási szolgáltatásokat végző programok tárolása és futtatása a helyi gépek helyett távoli szerver gépeken történik. Célja a szolgáltatások megkönnyítése egy azoknak megfelelő architektúrán keresztül A BI rendszerek által elvégezhető feladatok Az Üzleti Intelligencia eszközeinek felhasználásával elvégezhető feladatok száma nagy, lényegében a vállalat életének bármely területén használható, hasznosítható az ÜI. Közülük az alábbiakat emelném ki. Ezek azok a feladatok, melyek leginkább kritikusak a vállalatok életében és a BI rendszerek kitűnően képesek támogatni elvégzésüket. Pénzügyi elemzés: A vállalatok pénzügyeinek elemzése egy igen elterjedt és hasznos tevékenység. Feltárhatóak a vállalat pénzügyeinek rejtett összefüggései, kideríthetők az esetleges csalások a vállalat addigi pénzügyi adatainak elemzésével előrejelző jelentések készíthetőek. 17

19 Előrejelzés: a rendelkezésre álló adatokból, adathalmazokból, dokumentumtárakból előrejelzések végezhetőek, melyek segítségével következtetések vonhatóak le a vállalat, vagy a piac jövőjére vonatkozóan. Ügyfél Menedzsment: az Ügyfél Menedzsment vagy más néven CRM (Customer Relationship Management) tehát Ügyfél Kapcsolati Menedzsment, a vállalat és annak ügyfeleinek kapcsolatát hivatott javítani a vállalati folyamatok javításával, az alkalmazottak hozzáállásának megváltoztatásával és a megfelelő szoftveres támogatással. A BI rendszerek segítségével a CRM bele integrálható a vállalat folyamataiba, segíthet az új ügyfelek szerzésében vagy a már meglévők megtartásában. Az ügyfelekről gyűjtött információkat a BI rendszer képes kezelni, és a szükséges pontokra eljuttatni, a megfelelő formában. Stratégiai döntéshozatal: a menedzsment hosszú távú döntéseinek, tehát a stratégiai döntéseinek elősegítése olyan feladat, melyet a BI rendszerek kitűnően tudnak támogatni. A rendelkezésre álló adattárházakból, adatbázisokból gyűjtött információk más forrásból meg nem szerezhető adatokat szolgáltathatnak a menedzsment számára. Termékfejlesztés: a vállalatok jelentős mennyiségű adatot tudnak összegyűjteni a vásárlóikról, melyeket hatalmas adatbázisokban tárolnak. Ezen adatokból meg lehet határozni a termékek iráni igényeket, és ezáltal a termékek lehetséges fejlesztési irányait. Aktivitás-monitorozás: a vállalat vagy a versenytársak tevékenységének megfigyelése, monitorozása valamint az azzal kapcsolatos adat és információgyűjtés elősegítheti a vállalat sikerét, a hibák és sikerek okainak feltárását Piacelemzés: a piac változásainak megfigyelése, monitorozása nagyban hozzájárulhat a vállalat sikeréhez. A trendek időben történő felismerése egy igen nagy versenyelőnyt jelenthet. Tranzakciós folyamatok optimalizálása: a vállalati tranzakciók gyakran nem optimalizáltak, így a vállalat számára plusz költséget jelentenek. Ezen a területen a BI rendszerek költségmegtakarítást eredményezhetnek. Kockázatelemzés: a vállalatok életének szerves részét képezik a kockázatok. Új termékek fejlesztése, a vállalat terjeszkedése, vagy a vevőknek adott fizetési haladékok is mind kockázatot rejtenek magukban. Ezen kockázatok felismerése, elemzése létfontosságú, 18

20 hiszen így döntheti el a vállalat, hogy az adott kockázatot hogyan fogja kezelni (csökkenti, áthárítja, vagy elviseli). Kontrolling: ez a tevékenység szintén létfontosságú egy vállalat sikerében annak méretétől függetlenül. A különbség az, hogy a mikro és kisvállalatoknál nincsenek külön kontrolling feladatok, lényegében egybeolvadnak a vállalat vezetőjének mindennapos tevékenységével. A közepes és nagyvállalatoknál viszont, külön személy foglalkozik a kontrolling feladatok ellátásával. Ez történhet egyszerű, önálló rendszereken keresztül, de a nagyobb vállalatoknál már szükség van több összetett rendszer együttes használatára is. Az elméleti áttekintés után következik a dolgozatom gerincét adó elemző rész alapjának, egy kérdőíves kutatásnak a bemutatása, majd egy helyzetelemzés Európáról. Ezt követi Magyarország üzleti szférájának általános bemutatása, végezetül pedig a hazai vállalatok BI használatának elemzése A kutatásom alapját képező kérdőívről A Miskolci Egyetem, Gépészmérnöki és Informatikai Kar, Általános Informatikai Tanszéke, valamint a Gazdaságtudományi Kar, Gazdálkodástani Intézete által készített kérdőív célja adatgyűjtés az Üzleti Információs Rendszerek és az Üzleti Intelligencia használati szokásairól. Ezekkel a sorokkal kezdődik az a kérdőív, melyet Kovács László PhD, egyetemi docens és Sasvári Péter PhD, egyetemi docens készítettek a Business Intelligence magyarországi használatának feltárására. Ez a kérdőív megtalálható a mellékletek között, mint 1. számú melléklet. A kérdőív célja az volt, hogy adatokat gyűjtsön a hazai vállalatok Információs Rendszerek terén vett fejlettségéről, a Business Intelligence használatának magyarországi helyzetéről, és a vállalatok hozzáállásáról, esetleges fejlesztési irányokról, vállalati igényekről. Az alábbiakban bemutatom a kérdőív általános, a mintában szereplő vállalatok bemutatását célzó elemeit, a válaszadó vállalatok regionális, méretkategóriánkénti, és tevékenység szerinti megoszlását. Regionális megoszlás A megkérdezett vállalatok regionális megoszlása azért fontos, mert az ország különböző területei különböző fejlettségűek, így a bennük működő vállalatok is más-más technológiai, technikai szinten állnak. E mellett a vállalatok eloszlása is igencsak fontos, 19

21 hiszen azokból a régiókból, ahol több vállalat működik, többet is kell megkérdezni, ha az egész országra nézve reprezentatív mintát akarunk elemezni. A következő diagram mutatja a kérdőívet kitöltő vállalatok regionális megoszlását. 4,3% 11,6% 1,4% A válaszadók regionális megoszlása Észak-Magyarország 20,3% 62,3% Észak-Alföld Dél-Dunántúl és Dél-Alföld Közép-Magyarország Közép és Nyugat-Dunántúl 3. ábra: A válaszadó vállalatok regionális megoszlása Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján Az ábrából látható, hogy a legtöbb megkérdezett vállalat székhelye Észak- Magyarországban van, ez 62,3%. Az észak-alföldi régióban található a megkérdezett vállalatok 20,3%-a. Közép-magyarországi a megkérdezettek 11,6%-a, dél-dunántúli és délalföldi a 4,3%-a, közép- és nyugat-dunántúli a megkérdezettek 1,4%-a. Regionális szempontból a kérdőív sajnálatos módon nem tekinthető reprezentatívnak, hiszen nem a vállalatok regionális megoszlása szerint lett összeállítva a minta. A megkérdezett vállalatok alkotta mintát nem elegendő egyetlen szempontból megvizsgálni, figyelembe kell venni a vállalatok tevékenységét és méretkategóriáit is. Tevékenységek megoszlása A vállalatok tevékenységének vizsgálata szintén fontos, hiszen a különböző iparágakban működő vállalatok különböző szintű informatikai támogatást igényelnek. Más-más eljárásokat használnak és annak a vizsgálata, hogy mely iparágban milyen mértékig lehet hasznosítani a BI rendszereket. A következő táblázat mutatja a megkérdezett vállalatok tevékenység szerinti megoszlását. 20

22 2. táblázat A vállalkozások fő tevékenységének megoszlása (adatok %-ban) Fő tevékenység Megoszlás Kereskedelem, gépjármű-javítás 18,9% Szálláshely-szolgáltatás, vendéglátás 17,6% Humán-egészségügyi, szociális ellátás 12,2% Szakmai, tudományos, műszaki tevékenység 8,1% Építőipar 6,8% Vízellátás; szennyvíz gyűjtése, kezelése, hulladékgazdálkodás 5,4% Villamos energia-, gáz-, gőzellátás, légkondicionálás 4,1% Szállítás, raktározás 4,1% Oktatás 4,1% Információ, kommunikáció 2,7% Pénzügyi, biztosítási tevékenység 2,7% Adminisztratív és szolgáltatást támogató tevékenység 2,7% Nemzetgazdasági ág - egyéb szolgáltatás 2,7% Mezőgazdaság, erdőgazdálkodás, halászat 1,4% Bányászat, kőfejtés 1,4% Feldolgozóipar 1,4% Ingatlanügyletek 1,4% Közigazgatás, védelem; kötelező társadalombiztosítás 1,4% Háztartás munkaadói tevékenysége; termék előállítása, szolgáltatás végzése saját fogyasztásra 1,4% Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A megkérdezett vállalatoknak több mint fele az első négy kategóriából került ki, tehát a Kereskedelem, gépjárműjavítás, Szálláshely-szolgáltatás, vendéglátás, Humánegészségügyi, szociális ellátás, Szakmai, tudományos, műszaki tevékenység kategóriákból. Ezen kategóriákra lehet következtetéseket levonni a kérdőív elemzésével, de a különböző iparágak egymással való összehasonlítására már nem alkalmas. Ennek oka az alacsony mintaszám, hiszen 74 vállalat töltötte ki. Mivel dolgozatom célja nem az iparágankénti elemzés, így ez nem jelent akadályt. Méretkategóriánkénti megoszlás A vállalatok méretkategóriái szintén vizsgálandóak, hiszen a különböző méretű vállalatok különböző volumenű adatokat kezelnek, más az ügyfélkörük ezért az általuk alkalmazott módszerek is eltérőek lehetnek. A mintában szereplő vállalatok megoszlása a következőképpen alakult: 21

23 A válaszadó vállalatok mératkategóriánkénti megoszlása 21,6% 21,6% 25,7% Mikrovállalkozás Kisvállalkozás Középvállalkozás Nagyvállalkozás 31,1% 4. ábra: A válaszadó vállalatok méretkategóriánkénti megoszlása Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A válaszadók a felsorolt négy kategórián belül nagyjából egyenletesen oszlanak el. A mikro- és kisvállalkozások adják a megkérdezett cégeknek kicsivel több, mint a felét, az 56,8%-át. A Közép és a Nagyvállalatok egyenlő súlyban képviseltetik magukat a mintában. 22

24 3. Európai helyzetkép Annak érdekében, hogy pontosabban lássuk hazánk helyzetét a Business Intelligence területén vizsgáljuk meg, hogyan alakul az Üzleti Intelligencia helyzete Európa más országaiban. A következőkben egy összegző, összehasonlító elemzést fogok bemutatni, melyben a következő országok szerepelnek: Ausztria, Bosznia-Hercegovina, Horvátország, Cseh Köztársaság, Magyarország, Olaszország, Lengyelország, Szlovákia és Portugália. Az adatok egy olyan nemzetközi kutatásból származnak, melyben a Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Karának, Gazdálkodástani Intézete is fontos szerepet játszott, Sasvári Péter PhD, egyetemi docens irányításával. Ezen kérdőíves megkérdezésből a releváns adatokat összegző ábrák és táblázatok megtalálhatóak vagy a jelen fejezetben, vagy a mellékletek között. A kutatás során a fent említett országokból 1322 vállalattal töltettek ki kérdőívet, melyek eredményét a jelen fejezet megírásához használtam fel. Mivel ezek a kérdőívek lényegében egy igen összetett kutatássorozatot képeznek, ezért a könnyű kezelhetőség és értelmezhetőség végett a továbbiakban nevezzük Nemzetközi kutatás - nak. A kutatás az információs technológiák alkalmazásának számos területéről gyűjtött információkat. Ezek közül azon kérdésekkel foglalkozok, melyek relevánsak a későbbi elemzéseim számára, tehát összehasonlíthatóak az adatok. Ennek a fejezetnek a célja, hogy pontos képet kapjunk Európában elfoglalt helyünkről, illetve más országok általános IT és BI fejlettségéről. Az elemzés első lépése a megkérdezett vállalatok méretkategóriánkénti szerkezetének általános bemutatása, ezt követi majd az általános IT fejlettség bemutatása az internethasználaton és a weboldallal való rendelkezés tükrében. Végül pedig megvizsgálom az Üzleti Intelligencia rendszerek jelenlegi és tervezett használatát. A kérdőívet számos mikro-, kis-, közép- és nagyvállalat töltötte ki. Sajnálatos módon a Portugáliára vonatkozó adatok csak részben hasznosíthatóak jelen dolgozatban, így a BI használatra nem sikerült releváns adatokat elemeznem erről az országról. Az alábbi táblázatban bemutatom a vállalatok általános adatait, a kérdőívet kitöltő vállalatok méretkategóriánkénti és országonkénti számát. 23

25 A kérdőívet kitöltő vállalatok országonként és méretkategóriánként (darab vállalat) Mikrovállalkozás Kisvállalkozás Közepes vállalkozás Nagyvállalat Ausztria Bosznia-Hercegovina Horvátország Cseh Köztársaság Magyarország Olaszország Lengyelország Portugália Szlovákia Forrás: Saját szerkesztés a Nemzetközi kutatás alapján 3. táblázat A felsorolt országok közül majd mindegyikben (Csehország kivételével) sikerült mikro-, kis-, közép- és nagyvállalattal is kitöltetni az adott kérdőívet. A megkérdezett vállalatok száma sajnos nem minden országban felel meg a kívánatos irányszámnak, de ez a kutatás jó kiinduló alapot biztosít majd a jövő tanulmányai, kutatásai számára. A vállalatok IT fejlettség mérésének kiindulópontja az internethasználat, hiszen ezen eszköz nélkül napjaink üzleti világa elképzelhetetlen. A következő diagram mutatja a vállalatok internethasználatának célját. Az internethasználat egy olyan sarokpont a vállalatok életében, melynek segítségével felmérhető az általános fejlettség. Az egyes funkciók széleskörű használata fejlett, információs technológiákat gyakran használó piacra utal. Ezzel szemben az az ország, ahol a vállalatok csak kis mértékben, kevés internetfunkciót használnak, feltehetőleg más IT eszközöket is ritkábban fognak alkalmazni. A diagramon, az átláthatóság biztosítása végett, nem tüntettem fel az egyes adatokat, azokat a 2. számú melléklet táblázata mutatja be. 24

26 Szlovákia Bosznia-Hercegovina Lengyelország Az országok átlaga Olaszország Magyarország Ausztria Horvátország Cseh Köztársaság Portugália Vállalatok Internethasználata Információ kérése/gyűjtése Banki és pénzügyi szolgáltatások igénybevétele Hirdetés/marketing Adózási szolgáltatások igénybevétele Piacfigyelés (piacmonitoring) Termék és szolgáltatás vásárlás és értékesítés Értékesítés utáni szolgáltatások Oktatás/képzés 0% 200% 400% 600% 800% 5. ábra: Vállalatok Internethasználata országonként Forrás: Saját szerkesztés a Nemzetközi kutatás alapján A fenti diagram bemutatja, hogy a felsorolt országok vállalataiban milyen szinten áll az E- mail használat, az Információkeresés/gyűjtés, a Banki és pénzügyi szolgáltatások igénybevétele, a Marketing, az Adózási szolgáltatások igénybevétele, a Piacfigyelés, a Termékek és szolgáltatások vásárlása, értékesítése, az Értékesítés utáni szolgáltatások nyújtása vagy igénybevétele és az Oktatás/képzés. Az ábra különlegessége, hogy egymásra halmozva mutatja a vállalatok internet használati arányát, hiszen a felsorolt funkciók közül nem csupán egyet használ egy vállalat, így egyfajta összesített rangsort képez. A százalékos értékek egymásra halmozása képet ad a rendelkezésre álló internetes funkciók kihasználtságáról. A kilenc országból álló listán Magyarország az ötödik, ami pontosan a középmezőnyt jelenti. Jó hír, hogy az elemzett országok adataiból képzett átlag felett vagyunk. Az internethasználat területén leginkább fejlettnek Portugália mondható, a legtöbb területen ebben az országban a legnagyobb az adott funkció használatának aránya. Az ek területén hazánk a második, 99%-kal, viszont az Információkeresés/gyűjtés funkciót nálunk csupán a vállalatok 88%-a használja, ami még így is 4%-kal magasabb az átlagnál. Ez az eredmény az ötödik helyet biztosítja hazánk számára. A Banki és pénzügyi szolgáltatásokat a magyar vállalatok 84%-a veszi igénybe, ami 20%-kal magasabb az 25

27 átlagosnál, ezzel a magyar vállalatok a harmadik legtöbb ilyen típusú szolgáltatást igénybevevő vállalatok. A Marketing területén teljesen más a helyzet, a magyar vállalatoknak csupán az 55%-a használja az internetet erre a célra, ami 3%-kal alacsonyabb az átlagosnál. Ezen a területen a hatodikak a hazai vállalatok. Az Adózási szolgáltatásokat jóval többen, a magyarországi vállalatok 56%-a veszi igénybe, ami 19%-kal magasabb az átlagosnál, és a negyedik legmagasabb a rangsorban. A hazai vállalatoknak csupán 46%-a használja az internetet piacfigyelésre, ami megegyezik az átlaggal, de 23%-kal elmarad a legelső országétól, Cseh Köztársaság. Termékek és szolgáltatások interneten történő vásárlásában a magyar vállalatok gyengébbek az átlagosnál, csupán a vállalatok 43%-a él ezzel a lehetőséggel. Ez a hetedik helyet jelenti, és 28%-kal kevesebb az első helyezettétől, Portugáliáétól. Az értékesítés utáni szolgáltatások területén Magyarország az ötödik, a 36%-ával. Ez 47%-kal kevesebb, mint Portugáliában, de 5%-kal nagyobb, mint az átlag. Oktatás és képzés területén szintén a sor végén található hazánk, 26%-kal a hatodik helyen. Ez az érték Portugáliában 60%. Látható tehát, hogy a magyar vállalatok az internethasználat egyes területein jól szerepelnek, míg máshol a gyengébb országok közé tartoznak. A következő diagramon a weboldallal rendelkező vállalatok arányát mutatom be országonként és méretkategóriánként. A weblapok fontossága tagadhatatlan, hiszen napjainkban ez jelenti az egyik legelső kapcsolat felvételi pontot az ügyfelekkel, illetve a leendő ügyfelekkel, partnerekkel. A weboldal használat Bosznia-Hercegovina Lengyelország Szlovákia Olaszország Magyarország Ausztria Horvátország Cseh Köztársaság* Portugália 75% 77% 80% 85% 86% 89% 90% 96% 100% 0% 50% 100% 150% A weboldallal rendelkező vállalatok átlagos aránya 6. ábra: A weboldallal rendelkező vállaltok átlagos aránya Forrás: Saját szerkesztés a Nemzetközi kutatás alapján 26

28 Az ábra megmutatja, hogy az egyes országokban a megkérdezett mikro, kis, közép és nagy-vállalatok körében, átlagosan a vállalatok hány százaléka rendelkezik weboldallal. A Cseh Köztársaság esetében meg kell említeni, hogy a mikro vállalkozásokról nem álltak rendelkezésre adatok, így az átlagos értéket abban az országban csak a kis, közép és nagyvállalatok eredményeiből származtattam. Hazánk ezen a területen is a középmezőnyben található. Vállalataink 86%-a rendelkezik weboldallal, ami Cseh Köztársaság 96%-ához, vagy Portugália 100%-ához képest alacsonynak mondható, de Bosznia Hercegovina 75%-ához, illetve Lengyelország 77%-ához képest elfogadható. A kérdés az, melyik piachoz szeretnénk magunkat mérni és milyen irányba akarunk elmozdulni. A válasz egyértelmű, fel kell zárkóznunk a nálunk fejlettebb országokhoz és a lehető legjobban fejlesztenünk kell informatikai eszközeinket. Egy olyan korban, amikor a weboldalak jelentik a vállalatok számára a legolcsóbb és az egyik legszemléletesebb eszközt a vevőkkel való kommunikációra, a 86%-os átlagos arány nem kielégítő, tudván, hogy a 100% is arányaiban kis erőfeszítésekkel megvalósítható lenne. A következő diagram a Business Intelligence területén vett fejlettséget, a BI rendszerek alkalmazásának gyakoriságát hivatott bemutatni. Magyarország Szlovákia Bosznia-Hercegovina Lengyelország Ausztria Cseh Köztársaság Horvátország Olaszország 9% 13% 11% 8% 24% 37% 39% 27% 17% 29% 6% 37% 17% 47% 39% 23% 38% 39% 27% 34% 79% 80% 56% 65% 0% 20% 40% 60% 80% 100% BI rendszerek használata Használatban van Nincs használatban, de tervezik Nincs használatban, és nem is tervezik 7. ábra: BI rendszerek használata Forrás: Saját szerkesztés a Nemzetközi kutatás alapján 27

29 A Business Intelligence rendszerek használatának területén hazánk meglehetősen rosszul áll. A megkérdezett vállalatoknak csupán 9%-a mondta azt, hogy használnak ilyen rendszereket, míg az összes többi országnál lényegesen többen. Szlovákia áll a 11%-ával hasonló helyen, mint hazánk, de Olaszországban és Horvátországban a megkérdezett vállalatok 39%-a használ ilyen rendszereket. Az sem segít a helyzeten, hogy az Üzleti Intelligenciát nem használó magyar vállalatoknak csupán a 13%-a tervezi bevezetni a BI rendszereket vállalatuk életébe. Ez 5%-kal magasabb, mint a hozzánk hasonló helyen álló Szlovákiánál, de még mindig rendkívül alacsony, hiszen Lengyelországban, Bosznia Hercegovinában, Olaszországban, Horvátországban, Cseh Köztársaság már most is magasabb a BI használati aránya, de a felsorolt országokban lényegesen több vállalat szeretné bevezetni a BI rendszereket. Ilyen területen tehát úgy látszik Magyarország egyre inkább le fog maradni az élmezőnytől. Összesítve a fejezetben megfogalmazottakat, Magyarország vállalatai az elemzett európai országok vállalatainak viszonylatában az információs technológiák használatának középmezőnyében található. A hazai vállalatok internethasználata kielégítő, bár egyes területeken még sokat kell fejlődniük. A magyar vállalatok döntő többsége rendelkezik weboldallal, ami dicséretesnek mondható. Az Üzleti Intelligencia területén vett fejlettségünk viszont lesújtó. Hazánk vállalatai nemcsak hogy nem használnak ilyen rendszereket, de többségük nem is tervezi bevezetésüket, még a legtöbb európai országban a vállalatok közül egyre többen használják a BI rendszereket, és egyre többen tervezik bevezetésüket. Az európai trend tehát a fokozatosan növekvő BI használat, amit a magyar vállalatok sajnos nem a megfelelő ütemben követnek. 28

30 4. A hazai vállalatok Business Intelligence használatának állapota és területei A Business Intelligence általános bemutatása és az európai helyzetkép után következik dolgozatom gerincét adó elemzés a hazai vállalatokról, melyet a már bemutatott 1. számú mellékletben található kérdőív eredményei alapján írtam Általános helyzetkép Magyarországról Mielőtt megkezdeném a Business Intelligence hazai fejlettségére vonatkozó vizsgálatokat, szeretném bemutatni Magyarország üzleti szektorát. Ez azért fontos, hogy az elemzés megkezdése előtt egy átfogó képet kapjunk a hazai vállalatok helyzetéről, melyet elemezni fogok. A hazai vállalatok helyzetét az Európai Unió 27 országához (továbbiakban EU27) viszonyított adatok alapján, a vállalkozások számának, a foglalkoztatotti létszámnak és a hozzáadott értéknek a tükrében fogom bemutatni. A részletes adatokat a 3. melléklet A és B táblázatai mutatják.( SBA Fact Sheet 2012: Hungary) Vállalatok száma: hazánkban a kis és középvállalkozások (KKV-k) adják a regisztrált vállalatok döntő többségét, 99,9%-át. Ez 0,1%-kal nagyobb, mint az EU27 országaiban. A nagyvállalatok területén az előző adatokból adódóan pont fordított a helyzet, hazánk összes vállalatának csupán 0,1%-a, míg az EU27-nek 0,2%-a nagyvállalat, ami jelentős eltérés. Foglalkoztatotti létszám: a magyar üzleti szférában dolgozók 72,7%-a dolgozik kis és középvállalatokban, míg 27,3%-a nagyvállalatokban. Az EU27-ben szintén más a helyzet, a nagyvállalatok foglalkoztatják a munkavállalók 32,6%-át, a KKV-k vagy SME-k (Small and Medium Enterprise) pedig a 67,4%-át. Hozzáadott érték: ezen a területen a leginkább szembetűnő a különbség. A magyar KKV-k hozzáadott értéke az összes hozzáadott érték 53,8%-a míg az EU27-ben ugyan ez az érték 58,1%. A nagyvállalatok adják ennek az értékek a 46,2%-át, pedig az alkalmazottaknak csupán a 27,3%-át foglalkoztatják és az összes haza vállalatnak csupán az 0,1%-át teszik ki. Magyarországon 2012-ben fő dolgozott, ebből fő a mezőgazdaságban, fő az ipari szektorban és fő pedig a szolgáltatások területén.(ksh, ) Ez magában foglalja az összes regisztrált munkavégző tevékenységet, melyet 29

31 az országban folytattak. Mivel az ország lakossága fő, ezért ez a szám meglehetősen alacsony.(ksh, október 28.) Lényegében azt mutatja, hogy az ország lakosságának kevesebb, mint fele, csupán 39%-a dolgozik. Magyarország általános bemutatása után már megkezdődhet az ország vállalatainak BI fejlettségére vonatkozó elemzőmunka. A következő fejezetben bemutatom a hazai vállalatok Üzleti Intelligencia használatát, kitérek a már említett kérdésekre, és a rendelkezésre álló adatok tükrében igyekszek választ adni rájuk. A megválaszolandó kérdések a következőek: Használnak-e a magyar vállalatok vállalati információs rendszereket, azon belül BI rendszereket? Milyen eszközök felhasználásával, milyen feladatok elvégzését teszik lehetővé a BI rendszerek? Mely területeken érnek el igazi sikereket a hazai vállalatok a BI rendszerek segítségével? 4.2. A vállalatok internethasználata Az elemzett vállalatok általános informatikai fejlettségének megállapítása egy igen sarkalatos pont. Mivel az internet, napjainkra egy elterjedt és általános eszköz lett a vállalatok kezében, így ennek a vizsgálata rávilágíthat a vállalatok helyzetére. Ezen okból kifolyólag vizsgáltam a vállalatok internethasználatát. A vállalatok által igénybevett internetes szolgáltatások képet adhatnak az adott vállalatok információs technológiák terén vett fejlettségéről. Minél inkább sokrétű a vállalatok internethasználata, annál inkább nyitottak az új információs technológiák felé. Ebből következően, az internet használatának vizsgálata egyszerű és célravezető eszköze a vállalatok általános információs technológiák terén vett fejlettségének bemutatására. A 4. táblázat megmutatja a kérdőívet kitöltő vállalatok internethasználatának célját. 30

32 Az internet igénybevételének célja 2012-ben 88,60% Információ kérése/gyűjtése 75,70% Hirdetés/marketing 35,70% Banki és pénzügyi szolgáltatások igénybevétele 67,10% Adózási szolgáltatások igénybevétele (e-ügyfélkapu) 48,60% Oktatás/képzés (hozzáférés interaktív oktatási anyagokhoz) 22,90% Piacfigyelés (piacmonitoring) 21,40% Termékek és szolgáltatások vásárlása/értékesítése 40,00% Értékesítés utáni szolgáltatásokhoz való hozzájutás (pl. szoftverfrissítés) 31,40% Egyéb 1,40% Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján 4. táblázat A táblázat megmutatja, hogy a kérdőívet kitöltő vállalatok hány százaléka használja a felsorolt internetes funkciókat. Az internethasználat célja a vállalatok döntő többségénél az internet által nyújtott alapfunkciókra korlátozódik, mint az küldés, a Banki és pénzügyi szolgáltatások igénybevétele (e-ügyfélkapu), vagy Információk keresése/gyűjtése. Meglepő módon, a vállalatoknak csupán 35,7%-a használja az internetet marketing-tevékenységre, és még kevesebb, 21,4%-a figyeli a számára releváns piacot az interneten keresztül. Ezen adatok figyelembe vételével megállapíthatjuk, hogy a megkérdezett vállalatok nem élnek az internet adta lehetőségekkel, nem keresik a legújabb lehetőségeket. Mindazonáltal, meg kell vizsgálnunk, hogy az internethasználaton túl, a vállalatok használnak-e információs rendszereket, és ha igen, a vállalat életének mely területein teszik azt A vállalati információs rendszerek használata A vállalati információs rendszerek használata a vállalat életének különböző területein jelenhet meg. Egyes területeken elterjedtebb az információs rendszerek használata, míg máshol kevésbé jellemző. Egyes tevékenységeket, mint például a számlák kiállítását, vagy a pénzügyek nyilvántartását minden vállalatnak el kell végeznie, így ezen tevékenységeknél nagyobb az esély arra, hogy a vállalatok használjanak valamilyen információs rendszert feladataik elvégzésére. Egyes tevékenységek, mint a már korábban említett vállalati pénzügyek nyilvántartása (a vállalat tevékenységének bonyolultságának függvényében) egy idő után szinte lehetetlenné válik a megfelelő információs rendszer nélkül. 31

33 Az alábbi diagram megmutatja azt, hogy az elemzett vállalatok mely területeken használnak vállalati információs rendszereket. 60% Vállalati információs rendszerek használatának területei 50% 40% 30% 20% 10% 0% 50% 46% 43% 38% 38% 38% 34% 30% 27% 24% 20% 19% 18% 15% 14% 12% 11% 7% 3% 8. ábra: Vállalati információs rendszerek használatának területei Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A diagram x tengelyén találhatóak a különböző használati területek, míg az y tengelyen a válaszadók aránya, tehát az hogy a vállalatok hány százaléka használ információs rendszert az adott területen. A diagram jól mutatja, hogy a válaszadó vállalatok leginkább a Számvitel, könyvelés, a Pénzügy, és az Értékesítés, számlázás tevékenységek területén használnak információs rendszereket. Ezek mellett megjelenik még a Bérügyvitel, a Kontrolling, tervezés, a Beszerzés, a Készletgazdálkodás, Termelés/szolgáltatás, Ügyfélkapcsolat kezelés, és az Ügyvitel, adminisztráció. Ezen tevékenységek java része a vállalatok számára létfontosságú, mondhatni nélkülözhetetlen. Az olyan területeken, mint a Projektmenedzsment, a Minőségbiztosítás, Karbantartás, vagy a Környezetvédelmi menedzsment, érezhetően kisebb az információs rendszerek jelenléte, hiszen ezen területek már jóval specifikusabbak, a legtöbb hazai vállalat nem, vagy csak kis mértékben foglalkozik velük. Továbbá megfigyelhető, hogy a legmagasabb használati 32

34 arányt a Pénzügyi terület mutatja, de az is csupán 50%, ami azt jelenti, hogy a vállalatok általános információs rendszer használata igen alacsony. Ezen adatokból levonható azon következtetés, hogy az elemzett vállalatok csupán alapszintű felhasználói a különböző információs rendszereknek Az Üzleti Intelligencia rendszerek Annak érdekében, hogy lássam, mennyire járatosak a vállalatok az Üzleti Intelligenciában, megvizsgáltam, használnak-e BI rendszereket. A megkérdezett vállalatok három lehetőség közül választhattak: 1: Működik nálunk ilyen rendszer; 2: Nem működik, de tervezik a bevezetést; 3: Nem működik, és nem is tervezik a bevezetést. Az alábbi diagram mutatja a kapott eredményeket. 10,8% BI használat 73% 16,2% Működik Nem működik, de tervezik a bevezetést Nem működik, és nem tervezik a bevezetést 9. ábra: A BI jelenlegi és tervezett használata Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A válaszadók 10,8%-nál, 8 vállalatnál működik, 16,2%-nál, 12 vállalatnál még nem működik, de szeretnék, és 73%-nál, azaz 54 vállalatnál nem működik és nem is tervezik Üzleti Intelligencia rendszer bevezetését. Ezekből az adatokból kiderült, hogy az elemzett vállalatok döntő többsége nem használja az ÜI rendszereket, és nem is tervezik bevezetésüket. Mivel a vizsgálatom célja első sorban az Üzleti intelligencia rendszerek használatának bemutatása, így tovább vizsgáltam azokat a vállalatokat, akik használnak Üzleti Intelligencia rendszereket, annak tükrében, hogy e cégek, milyen területeken használják információs rendszereiket. Az alábbi táblázat mutatja ezeket az adatokat. 33

35 5. táblázat Információs rendszerek használatának területei, az Üzleti Intelligencia rendszert használó vállalatok körében Információs rendszer használatának területei Vállalatok száma (db) Számvitel, könyvelés 6 Pénzügy 5 Bérügyvitel 4 Emberi erőforrás gazdálkodás 0 Felsővezetői döntéstámogatás 1 Kontrolling, tervezés 3 Beszerzés 4 Készletgazdálkodás 3 Tárgyi eszközgazdálkodás 2 Karbantartás 0 Termelés/szolgáltatás 3 Értékesítés, számlázás 4 Környezetvédelmi menedzsment 0 Ügyfélkapcsolat kezelés 2 Marketing 1 Ügyvitel, adminisztráció 3 Minőségbiztosítás 0 Projektmenedzsment 1 Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A táblázatból jól látható, hogy az Üzleti Intelligencia rendszereket használó vállalatok körében is hasonlóak az eredmények, mint amit az A vállalati információs rendszerek használata című fejezetben a 7. ábra segítségével bemutattam. Ezen vállalatok is javarészt a Számvitel, könyvelés, Pénzügy, Beszerzés, Értékesítés, számlázás területén használnak információs rendszereket, de itt már megjelenik a Bérügyvitel is. Ez tekinthető a legjelentősebb eltérésnek a két ábrában (a 7. ábra és az 5. táblázat). Az Emberi erőforrás gazdálkodás, a Karbantartás, a Környezetvédelmi menedzsment, és a Minőségbiztosítás azok a területek, ahol egyáltalán nem használ információs rendszereket a vállalatoknak ezen köre. Összességében megállapíthatjuk, hogy a kérdőívet kitöltő vállalatok információs rendszer használata a Pénzügy és a Számvitel területeire korlátozódik. Az Üzleti Intelligencia rendszerek javarészt távol állnak a vállalatoktól, hiszen alig több mint 10%-uk használ ilyen rendszereket, és többségük nem is tervezi bevezetésüket. A következőkben bemutatom milyen BI eszközök állnak a vállalatok rendelkezésére és milyen feladatok 34

36 elvégzésére használják, illetve használnák a vállalatok a különböző Üzleti Intelligencia eszközöket A vállalatok számára releváns BI technológiák Azon vállalatok, melyek alkalmazni szeretnének egy Üzleti Intelligencia rendszert, számos eszköz közül választhatnak. Ezen eszközöket tartalmazza az alábbi diagram, melynek x tengelye tartalmazza a különböző BI technológiákat, y tengelye pedig a kérdőívet kitöltő vállalatoktól kapott átlagos értéket. Az 1-es érték jelenti azt, hogy nem releváns az adott technológia a vállalat számára, az 5-ös érték pedig azt, hogy nagyon is releváns. 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 4 Releváns BI technológiák 3,7 3,7 3,3 3 2,9 2,9 2,9 2,8 2,8 2,7 2,7 2,6 2,5 2,5 2,4 1 Átlagos érték 0, ábra: Releváns BI technológiák Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A diagram számos elemet tartalmaz, melyek közül külön kiemelem azokat, melyek átlagos értéke 3 illetve a fölé esik, ugyanis a 3-as jelenti azt, hogy az adott technológia közepes mértékben releváns. Bármi, ami ezen érték fölé esik, az már a vállalatok számára releváns technológiának számít. 35

37 Vállalatok aránya A grafikonból kiderül, hogy a megkérdezett vállalatok számára a Nagy adathalmazok elemzése a leginkább releváns BI technológia. Ezt a technológiát többé-kevésbé az összes vállalat jól tudná alkalmazni. Az átlagos érték szerinti rangsorban a következő elem a Dokumentumtár és elemzés, melynek feladata a tárolt dokumentumokban való keresés, illetve elemzés. Lényegében azok a vállalatok tudják alkalmazni, melyek nagy mennyiségű elektronikus dokumentummal rendelkeznek. A rangsor harmadik helyén áll az In-memory BI, melynek szerepe, hogy az adatokat nem egy passzív adatbázisban tárolja, hanem memóriában, melyből az adatok gyorsabban előhívhatóak, elemzésük felgyorsul. A következő az összetett adat vizualizáció, melynek feladata a szemléletes megjelenítés különböző felhasználói interfészeken, ábrák, diagramok formájában. Az adattárház elemzés feladata, mint azt neve is mutatja a nagy adattárházak adatainak elemzése, összefüggések keresése. Végezetül pedig meg kell említenünk az Előrejelző elemzéseket. Ezen technológia igaz, hogy csak 2,9-es átlagértéket kapott, de a legtöbb válaszadó 4-es értéket adott rá. Az átlagértéke alacsony lett, de a leggyakrabban kapott értéke a 4-es, tehát sok vállalat releváns technológiának tartja. Feladata olyan elemzések készítése, melyek alapján a jövő eseményei, piaci trendjei bizonyos valószínűséggel megállapíthatóak. A következőkben részletesebben is bemutatom a leginkább releváns BI technológiákat és azt, hogy a megkérdezett vállalatok hogyan értékelték azokat. Az alábbi diagramok értelmezése az előzőhöz hasonlóan történik. Az 1-es érték azt jelenti, hogy Nem releváns a vállalat számára, míg az 5-ös érték azt, hogy Nagyon releváns. Nagy adathalmazok elemzése: Nagy adathalmazok elemzése 40,0% 34,0% 37,7% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% 17,0% 9,4% 1,9% Relevancia mértéke 11. ábra: Nagy adathalmazok elemzése Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján 36

38 Vállalatok aránya A megkérdezett 74 vállalat közül összesen 53 töltötte ki a kérdőívnek ezt a kérdését, ami 72%-os kitöltési arányt jelent. Feltételezhetjük, hogy azok a vállalatok nem töltötték ki, melyek nem ismerik az adott BI eszközt, mert annak ismerete nélkül nem lehet nyilatkozni arról, hogy releváns-e az adott vállalat számára. A válaszadók 37,7%-a nagyon relevánsnak, míg 34%-a relevánsnak minősítette. Ebből arra következtethetünk, hogy a legtöbb vállalat számára, hasznosítható módszer. Dokumentumtár és elemzése: Dokumentumtár és elemzése 40,0% 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% 35,8% 26,4% 22,6% 9,4% 5,7% Relevancia mértéke 12. ábra: Dokumentumtár és elemzés Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A kérdőívet kitöltő vállalatok 72%-a, tehát 53 vállalat válaszolt erre a kérdésre, ami pontosan ugyanolyan arány, mint az előző kérdésnél. A dokumentumtár és elemzése szintén jól használható BI technológia, de a válaszadók 9,4%-a számára egyáltalán nem releváns, ami arra enged következtetni, hogy valamelyest specifikusabb eszköz, mint az előző. 37

39 Vállalatok aránya Vállalatok aránya In-memory BI: 40,0% 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% In-memory BI 38,0% 26,0% 20,0% 8,0% 8,0% Relevancia mértéke 13. ábra: In-memory BI Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A megkérdezettek közül, csak 50 vállalat, tehát a minta 68%-a nyilatkozott az In-memory BI-ról. Bár sok vállalat számára ez még mindig egy kitűnően alkalmazható eszköz, de a döntő többség számára csak jól használható. Összetett adat vizualizáció: 40,0% 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% Összetett adatvizualizáció 37,2% 27,9% 18,6% 11,6% 4,7% Relevancia mértéke 14. ábra: Összetett adat vizualizáció Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján Bár azt sejtenénk, hogy az adat vizualizáció minden vállalat számára fontos, az ábra nem erre enged következtetni. Csupán 43 vállalat válaszolt a kérdésre, és döntő többségük jól vagy közepesen találta relevánsnak a vállalata számára ezt az eszközt. 38

40 Vállalatok aránya Vállalatok aránya Adattárház elemzés: 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% Adattárház elemzés 32,6% 25,6% 18,6% 11,6% 11,6% Relevancia mértéke 15. ábra: Adattárház elemzés Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján Az összetett adat vizualizációhoz hasonlóan, erre a kérdésre is 43 válasz érkezett. Az adattárház elemzést is csupán a megkérdezettek 58%-a tudja értékelni, ami sajnálatos, hiszen egy jól alkalmazható módszerről van szó. A döntő többség itt is a 3-as és a 4-es értéket jelölte meg, de számos vállalat számára egyáltalán nem releváns, tehát vállalatuk nem venné hasznát (vagy csak nem tud róla, hogy hasznosítható lenne számukra). Fontos kiemelni, igen kevés cég gondolja úgy, hogy ez egy igencsak jól alkalmazható eszköz. Előrejelző elemzések: Előrejelző elemzések 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% 28,9% 31,1% 17,8% 15,6% 6,7% Relevancia mértéke 16. ábra: Előrejelző elemzések Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján 39

41 Az előrejelző elemzések átlagos értéke igaz, hogy csupán 2,9, de mivel egy nemzetközileg elterjedt eszközről van szó, ezért a mindenképpen vizsgálandó. A minta vállalataiból, 45- en válaszoltak az erre utaló kérdésre, ami a megkérdezettek 61%-a. A válaszadók 31,1%-a látja úgy, hogy jól tudnák alkalmazni, tehát releváns számukra, és 28,9%-uk csupán közepesen tartják használhatónak. A vállalatok vagy nem ismerik kellőképpen ezen eszköz hasznát, vagy vállalatuk számára valóban nem releváns. A kiemelt diagramok technológiáiról valamint a 9. ábrán említett többi BI technológiáról is elmondható, hogy a mintában szereplő vállalatoknak csak a 60-70%-a van tisztában a különböző BI eszközök hasznával és alkalmazási lehetőségeivel, hiszen átlagosan ekkora százalékuk válaszolt a kérdésekre A BI eszközök jövőbeli használata A jelenleg alkalmazott BI eszközök mellett célszerű megvizsgálni azt, hogy a vállalatok milyen eszközök használatát tervezik. Az alábbi ábra megmutatja, hogy az egyes eszközkategóriákat a megkérdezett vállalatok hány százaléka használja, vagy nem használja, illetve hány százaléka tervezi bevezetni a jövőben. 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 41% 41% 60% 44% 38% 18% 23% 17% 18% 67% 30% 3% 54% 26% 20% 70% 17% 13% BI technológiák jövőbeli használata Nem használják Használják Nem használják de tervezik használni 17. ábra: BI technológiák jövőbeli használata Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet adatai alapján 40

42 Mivel az adattárházak és az adatbányászati eszközök témaköréről már volt elemzés, így ezen elemeket az adott ábra elemzéséből kihagyom. Az ábra újdonsága az alábbi négy új technológiában áll: Komplex elemzési technológiák: ezek azok az elemzési technológiák melyeknek legnagyobb szerepük lesz a jövőre nézve. A megkérdezett vállalatok 38%-a tervezi a bevezetését, és a jövőbeni alkalmazását, de 18%-uk máris alkalmazza. Felhő alapú BI: ezeket a rendszereket csupán egy kis csoport, a vállalatok 3%-a használja. Valamelyest javít a helyzeten, hogy a vállalatok 30%-a tervezi használni ezeket a rendszereket. Mobil platformú BI: a válaszadók közel fele nem használ ilyen rendszert, és nem is tervezi bevezetését. Jó hír viszont, hogy 20%-a már bevezette, és további 26%-a tervezi. SOA alapú BI: ez a leginkább népszerűtlen rendszer, hiszen a vállalatok 70%-a nem használja, és nem is tervez ezen változtatni. Megállapíthatjuk tehát, hogy a vállalatok számára nem ez a rendszer fogja meghatározni a jövőt. Röviden összefoglalva, a Komplex elemzési technológiákat, a Felhő alapú BI rendszereket, és a Mobil platformú BI rendszereket tervezi a legtöbb vállalat bevezetni. Ezek azok a technológiák, melyekre a legtöbb megkérdezett magyar vállalat igényt tart A BI eszközök által elvégezhető feladatok Az előző fejezetben ismertetett Üzleti Intelligencia technológiákkal számos feladat elvégezhető. Ebben a fejezetben arra a kérdésre adok választ, hogy a kérdőívet kitöltő vállalatok milyen feladatokat látnak el, vagy látnának el az ÜI rendszereikkel. A feladat egy 1-től 5-ig terjedő skálán történő értékelés volt a vállalatok számára, ahol az 5-ös érték jelenti azt, hogy az adott feladat elvégzésére kiválóan tudna használni egy BI rendszert, az 1 pedig azt, hogy nem tudna használni. Itt látható a táblázat, ami összefoglalja az elvégezhető feladatokat és a rájuk adott pontértékekből számított átlagos értéket. 41

43 6. táblázat BI rendszer által elvégezhető feladatok (1-Nem releváns; 5-Nagyon releváns) Vállalati feladatok Átlagos érték A leggyakoribb érték Pénzügyi elemzés 3,9 5 Előrejelzés 3,1 4 Ügyfél menedzsment 2,9 3 Stratégiai döntéshozatal 3,2 4 Termékfejlesztés 2,9 1 Aktivitás-monitorozás 2,8 3 Piacelemzés 3,2 5 Tranzakciós folyamatok optimalizálása 3 3 Kockázatelemzés 3 3 Kontrolling 3,7 5 Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet adatai alapján A korábbiakból kiderült, hogy az elemzett vállalatok közül csak 8 cég rendelkezik ÜI rendszerrel, így ez a kérdés többnyire azokat a lehetőségeket kutatja, hogy mire tudnák felhasználni a hazai vállalatok a BI rendszereket. Mivel a skála, amin a vállalatoknak értékelniük kellett az adott feladaton vett Üzleti Intelligencia rendszerek alkalmazhatóságát 1-től 5-ig terjedt, így a középső érték, ami a semleges állapotot jelzi a 3-as érték, illetve a közvetlen környezete. Most pedig vegyük sorra az adott feladatokat. Pénzügyi elemzés: 3,9-es átlagos értéket kapott, ami azt jelenti, hogy a vállalatok többsége jól tudná alkalmazni a BI rendszereket ezen a területen. Előrejelzések: e területen 3,1-es értéket látunk, ami középszerű eredményt mutat, de a leggyakoribb válasz mégis a 4-es érték volt, így megállapíthatjuk, hogy számos vállalat tudná hasznosítani a BI rendszereket ezen a területen. Ügyfélmenedzsment: itt már egyszerűbb a helyzet. Az átlagos érték 2,9, ami szerint a vállalatok ugyan tudják hasznosítani, de nem látnak benne érdemi lehetőséget, ezt pedig a módusz, tehát a leggyakoribb érték is igazolja, hiszen ez is 3-as érték lett. Stratégiai döntéshozatal: ennél a területnél, az átlagosnál valamelyest jobban hasznosíthatóak a BI rendszerek, a leggyakoribb elem a 4-es érték, így kijelenthetjük, hogy számos vállalat jól tudná hasznosítani ezen a téren a tárgyalt rendszereket. Termékfejlesztés: ezen a területen a vállalatok nem látnak jelentősebb potenciált a BI rendszerek alkalmazhatóságában, a legtöbb cég 1-es értékkel jelölte, az átlag pedig 2,9 lett. 42

44 Aktivitás-monitorozás: az átlagos érték hasonlóan alakul a Termékfejlesztéséhez, valamelyest alacsonyabb: 2,8. Láthatjuk, hogy a vállalatok többsége nem lát benne lehetőségeket. Piacelemzés: az átlagos érték szintén középszerű, de a leggyakoribb elem az 5-ös lett, ami azt mutatja, hogy számos vállalat számára ezen a területen egy jól alkalmazható módszer a BI. Tranzakciós folyamatok optimalizálása: a megkérdezett vállalatok ennél a feladatnál sem látnának jelentős hasznot, ha Üzleti Intelligencia rendszereket alkalmaznának, de nem is zárkóznak el az esetleges bevezetéstől. 3-as értéket kaptunk mind az átlagos értéknél, mind a leggyakoribb elemnél. Kockázatelemzés: lényegében ugyan az a helyzet, mint a Tranzakciós folyamatok optimalizálása esetén. Ezen a területen, a vállalatok nem érzik igazán releváns rendszernek a Business Intelligence-t, de nem is zárkóznak el a használatától. Kontrolling: 3,7-es átlagos értékével, a második legjobban támogatott vállalati feladat. További fontos tényező, hogy a leggyakoribb értékelés ennél a tényezőnél, az 5-ös, tehát a maximális érték volt. Összegezve az előbbieket, a felsorolt feladatok közül, a megkérdezett vállalatok, a Pénzügyi elemzéseknél és a Kontrolling feladatoknál elvégzésénél tartják jól alkalmazhatónak az Üzleti Intelligencia módszereit, a különböző Előrejelzéseknél, a Stratégiai döntéshozatalnál, illetve a Piacelemzésnél pedig mérsékelten, de még mindig alkalmazhatónak látják a BI módszereket és rendszereket. Az Ügyfélmenedzsmentnél, a Termékfejlesztésnél, az Aktivitás-monitorozásnál a Tranzakciós folyamatok optimalizálásánál és a Kockázatelemzésnél pedig nem tartják különösebben relevánsnak az ÜI-t, mint ezen folyamatokat támogató rendszert vagy eszközt A Business Intelligence sikerei és kudarcai Mint az kiderült ez előző fejezetekből, az Üzleti Intelligencia igen sokoldalúan használható, a vállalati működés számos területén fejtheti ki hatását. Ezeket a hatásokat különböző eszközökkel érhetik el a vállalatok, melyeket saját működésükhöz alakíthatnak. Érdemes továbbá azt is megvizsgálni, hogy a vállalatok milyen területeken alkalmazták sikerrel a BI rendszereket, és mely területeken voltak sikertelenek. Az előző fejezetben 43

45 kiderült, hogy a vállalatok főként a Pénzügy és a Kontrolling területén tartják jól alkalmazhatónak a BI rendszereket. Ennek tükrében vizsgáljuk meg az alábbi diagramot, melyen a következő tényezők szerepelnek: Pénzügyi elemzés, Kontrolling, Piacelemzés, Ügyfélmenedzsment, Előrejelzés, Aktivitás-monitorozás, Stratégiai döntéshozatal, Tranzakciós folyamatok optimalizálása, Kockázatelemzés, Termékfejlesztés. 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% 32,4% 28,4% BI sikerek területei 21,6% 18,9% 17,6% 13,5% 12,2% 9,5% 5,4% 5,4% 18. ábra: A BI sikeres alkalmazásának területei Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A diagram vízszintes tengelyén találhatóak azok a feladatok, melyeket a vállalatok BI rendszerei el tudtak látni. A függőleges tengelyen pedig a válaszadó vállalatok aránya látható. Az ábrából nagyon jól kiderül, hogy a vállalatok valóban a Pénzügy és a Kontrolling területén tudják legjobban alkalmazni az Üzleti Intelligencia rendszereiket, hiszen a válaszadók 32,4%-a használta a Pénzügyi elemzések területén sikeresen a BI rendszereiket, és 28%-a a Kontrolling területén. A Piacelemzés került a harmadik helyre, melyet az Ügyfélmenedzsment, azt pedig az Előrejelzések követték. Ezek az adatok lényegében egybevágnak az előző fejezet adataival. Az egyetlen jelentős eltérés, az Ügyfélmenedzsment szerepe. Míg itt a negyedik helyet foglalta el, addig az előző fejezet táblázatában csupán az utolsó előtti helyet tudta elérni. Ez az ellentmondás, tehát arra utal, hogy a Business Intelligence hasznosíthatósága az Ügyfélmenedzsment területén valamelyest nagyobb, mint azt a vállalatok gondolnák. 44

46 A következőkben pedig bemutatom, hogy mely területeken voltak sikertelenek a BI rendszerek. Ezen eredményeket az alábbi diagram mutatja, melynek tényezői kettő kivételével megegyeznek az előző diagram tényezőivel. A két új tényező: a Sikertelen fejlesztési projektek és a Sikertelen alkalmazás bevezetés. BI kudarcok területei 16,0% 14,0% 12,0% 10,0% 8,0% 6,0% 4,0% 2,0% 0,0% 13,5% 12,2% 10,8% 10,8% 9,5% 9,5% 8,1% 8,1% 8,1% 5,4% 4,1% 2,7% 19. ábra: A BI sikertelen alkalmazásának területei Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján Az előzőhöz hasonlóan, e diagramon is az x tengely jelöli a BI rendszerek által elvégezendő feladatokat, projekteket, az y tengely pedig azt, hogy az összes válaszadó hány százaléka látta úgy, hogy az adott területen indított BI projekt, vagy feladat, esetleg működő rendszer sikertelen volt. A diagram egyrészről még inkább alátámasztja a korábbiakat, miszerint a Pénzügyi elemzések és a Kontrolling területén jól alkalmazható rendszerek a BI rendszerek, az e területeken indított projekteknek csupán kis része lesz sikertelen. Másfelől viszont enyhe ellentmondást hoz az előző diagramhoz képest, hiszen az Előrejelzéseket nevezhetjük a leginkább sikertelen projekteknek, hiszen a vállalatok 13,5%-a mondta azt, hogy az előrejelzések területén alkalmazott BI rendszerek javarészt sikertelenek voltak. Ugyanakkor a vállalatok 17,6%-a sikeresen alkalmazta a BI rendszereket ezen a területen. Ezekből arra következtethetünk, hogy az Előrejelzések területén indított BI rendszerek vegyes eredményekkel zárulnak, a vállalatok hol sikeresnek, hol sikertelennek ítélik. Ez valószínűleg összefügg az előrejelzések természetével, hiszen ezen témakör a bizonytalanságok csökkentését, a jövő üzleti folyamatainak meghatározását célozza, mely igen komoly és komplex feladat. 45

47 4.5. Fejlődési területek, javaslatok Az alábbi fejezetben bemutatom, milyen változtatásokra, változásokra lenne szükségük a magyar vállalatoknak, hogy jobban és gyakrabban alkalmazhassák a BI rendszereket. Annak érdekében, hogy megtudjuk, milyen irányba tart a Business Intelligence fejlődése, és ez mennyire vág egybe a hazai igényekkel, meg kell vizsgálni azt, hogy milyen változásokra, változtatásokra tartanak igényt a hazai vállalatok az Üzleti Intelligencia rendszerek területén. A kérdőívet kitöltő vállalatoknak lehetőségük volt megjelölni azt a tényezőt, amire szerintük szüksége van a BI rendszerek nagyobb elterjedéséhez. Mivel az összes válaszadó közül csupán 8 vállalatnál működik BI rendszer, ezért ez egy rendkívül fontos pont. Annak érdekében, hogy az országban széles körűen elterjedjenek az Üzleti Intelligencia rendszerek, számos változásnak kell végbemennie, vagy a vállalatok, vagy a BI rendszerek területén. Mivel a vállalati szféra változása lassú és nehézkes, ezért az ő igényeikhez kell igazítani a BI rendszereket a használhatóság növelése érdekében. A vállalatok válaszait arra a kérdésre, hogy Miben kellene fejlődnie a BI rendszereknek a nagyobb elterjedéshez?, az alábbi diagram összegzi. 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% A BI rendszerek fejlődési területei 58% 31% 27% 18% 16% 9% 20. ábra: A BI rendszerek fejlődési területei Forrás: Saját szerkesztés, 1. számú melléklet alapján A diagram x tengelyén találhatóak a fejlődési területek, míg az y tengely azt mutatja meg, hogy az egyes területeket a megkérdezett vállalatok hány százaléka jelölte be. Az 46

48 első három területet szeretném kiemelni, hiszen ezt a területeket lényegesen több vállalat jelölte fontos fejlődési területnek. A leginkább kiugró elvárás, a Költségek csökkenése. Valószínűleg ez összefügg azzal is, hogy a megkérdezett vállalatoknak több mint a fele kis- és mikrovállalkozás, amik számára nem állnak rendelkezésre akkora mértékű források, mint egy közép vagy egy nagyvállalat számára. A második legfontosabb fejlődési terület az Adatvédelem nagyobb szintje. E szerint a vállalatok az alacsonyabb költségek után az adataik biztonságát szeretnék leginkább javítani. Ezen pont problémája leginkább az, hogy az adatvédelem szintjének növelése könnyedén megvalósítható, de a költségek jelentős növekedését vonzza maga után. Remek példa erre az adatvesztés elkerülését célzó lépés a rendszeres adatmentés, mely segítségével az elveszett adatok visszahívhatóak, de ez a módszer sajnos igencsak drága megoldást jelent. A különböző biztonsági intézkedések, esetleges tűzfalak kiépítése, új eljárások alkalmazása pedig rengeteg pénz és időráfordítással járhat. A harmadik fejlődési terület, melyet szeretnék kiemelni, az Egyszerűbb paraméterezhetőség. Lényegében azt jelenti, hogy a felhasználók egyszerűbben adhatják meg azon paramétereket, melyek szerint az adatok között keresni, azokkal dolgozni vagy esetleg jelentéseket készíteni szeretnének. Ennek jelenléte, a munkamenet megkönnyítése iránti jelentős igényt jelenti. Mivel a vállalatok 27%-a jelölte meg, így ez a tényező sem elhanyagolható. Összességében a hazai vállalatok jelentős részének nincs elegendő forrása a BI rendszerek kiépítésére. Ez a probléma nehezen megoldható, mivel az Üzleti Intelligencia rendszerek egyik lényegi tulajdonsága, az összetettség és a vállalati tevékenységeket átfogó működés, azok ellátása a megfelelő információkkal. Egy megoldási lehetőség lehet a dobozos megoldás. Ezek általában jóval olcsóbbak saját fejlesztésnél, vagy a vállalat saját maga által kiépített rendszereknél. Erre példa az Ingres nevű vállalat dobozos terméke, mely egy adatbázis kezelő és egy lekérdező szoftvert tartalmaz. 6 Előnye az alacsony ár, egy teljes rendszer kiépítéséhez képest, hátránya viszont a korlátozott személyre szabhatóság. Csak bizonyos műveletek elvégzésére lesz képes. Ettől függetlenül a hazai vállalatok számára jó kezdést jelenthetnek ezek a dobozos megoldások, egyrészt azért mert a magyarországi piac még mindig csak ismerkedik a Business Intelligence fogalmával és használhatóságának területeivel, előnyeivel, másrészről pedig a vállalatok száma és mérete is azt sugallja, hogy október

49 egyelőre elegendőek a dobozos megoldások. Egy másik példa ezen megoldásokra, az SAP NETWEAVER BUSINESS INTELLIGENCE 7 nevű terméke. Igaz, hogy nem az adott vállalat számára nyújt teljesen személyre szabott szolgáltatásokat, de az általa kínált eszközök tárháza széleskörűnek mondható. A rendszerbe beépített funkciók a következőek: Adatraktározás, ETL támogatással, az adatok modellezésére, tárolására, kivonatolására, transzformálására és betöltésére. Üzleti információ, mely alatt az OLAP-ot, az adatgyűjtést és kivételelemzést kell érteni. Üzleti rálátás, amely a lekérdezések tervezése, beszámolás és elemzés, valamint webes alkalmazás-tervezés eszközöket foglalja magában az elemzési beszámolók létrehozásáért és a döntéstámogatásért. Mérés és igazgatás: az üzleti tartalmak, és meta-adat kezelését, a döntéshozás elősegítését üzleti információk megfigyelését célozza. Ez a struktúra valamelyest eltér az általam felvázoltaktól, de a lényegi elemek megegyeznek, sőt az SAP által felvázolt eszközök teljes egészében lefedik a már említett BI eszközöket. Mivel az Üzleti Intelligencia még mindig kialakulóban van, ezért nincsen egy egyértelmű megfogalmazása annak, hogy miknek kell beletartozni egy BI rendszerbe, és honnantól számít annak. Egy másik lehetőség a különféle állami támogatások megpályázása. Bár jelen pillanatban kevés állami támogatás és Európai Uniós pályázat áll a vállalatok rendelkezésére, mely a különféle IT fejlesztéseket támogatná, de ez a közeljövőben változhat. Ha az önkormányzatok, vagy a mindenkori állam felismeri az új információs technológiák fontosságát, könnyedén elképzelhető, hogy az Üzleti Intelligencia és a hozzá hasonló rendszerek támogatottsága megnő. További javaslataim, a BI és annak használatára vonatkoznak. Mint elemzéseimből kiderült, a megkérdezett vállalatok nincsenek az Üzleti intelligencia élmezőnyében, sőt, egyre inkább lemaradnak. A felzárkózásra még nincsen késő, a hazai vállalatoknak jobban kellene alkalmazniuk a Business Intelligence rendszereit, egyrészt több vállalatnak kellene vagy az említett dobozos megoldások közül választania, vagy pedig saját rendszert kiépítenie. Másfelől pedig a vállalatok fordulhatnának partnereik, beszállítóik, vevőik felé is, hiszen a BI rendszerek a közös munkát, az adatok közös elemzését, kezelését is erősen támogatják. Ha az említett lépéseket megteszik, jelentősen javíthatják piaci teljesítményüket, csökkenthetik költségeiket, vagy éppen növelhetik bevételeiket október

50 5. Összefoglalás Dolgozatomban megkíséreltem bemutatni a magyarországi vállalatok Üzleti Intelligencia használatára vonatkozó adatokat, jellemzőket. Célom volt, hogy bemutassam a hazai vállalatok által alkalmazható BI technikákat, módszereket, és bemutassam milyen feladatok elvégzésére alkalmasak, valamint milyen területeken a legsikeresebbek. Erre vonatkozóan már a bevezetésben ismertetett három kérdést tettem fel: 1. Használnak-e a magyar vállalatok vállalati információs rendszereket, azon belül BI rendszereket? 2. Milyen eszközök felhasználásával, milyen feladatok elvégzését teszik lehetővé a BI rendszerek? 3. Mely területeken érnek el igazi sikereket a hazai vállalatok a BI rendszerek segítségével? Az egyes kérdésekre, az összefoglaló megfelelő részében fogok válaszolni. Dolgozatom első nagy fejezetében bemutattam a Business Intelligence fogalmi körét, szakirodalmát. Ezzel megfelelő alapot biztosítva a további munkának. Az elemző részek első egysége egy európai áttekintés volt, melynek témája: hazánk milyen helyet foglal el az európai vállalatok, pontosabban fogalmazva Ausztria, Bosznia-Hercegovina, Horvátország, Cseh Köztársaság, Olaszország, Lengyelország, Portugália és Szlovákia vállalatainak rangsorában, az Üzleti Intelligencián vett fejlettség tükrében. A fejlettséget két vonatkozásban kell érteni: egyrészt az általános IT fejlettség vonatkozásában, másrészről pedig a BI használat vonatkozásában. Mint kiderült, hazánk vállalatai nincsenek lemaradva az informatikai eszközök (például az internet) használata terén, az elemzett vállalatok között jó helyezést értünk el; de az Üzleti Intelligencia területén, nemzetközi összehasonlításban a leggyengébbek között szerepeltünk. Az elemzésből kiderült még egy ennél is rosszabb tény: a hazai vállalatok közül csak nagyon kevesen szeretnének BI rendszert kiépíteni, vagy bevezetni vállalkozásukba. Az elemzett európai vállalatoknál arányaiban sokkal többen tervezik a BI rendszerek bevezetését. Ez feltehetőleg tovább fogja növelni a hazai vállalatok lemaradását az Üzleti Intelligencia területén. Ez leginkább azért gond, mert ezek a rendszerek jelentik vállalati döntéstámogató rendszerek legújabb generációját. 49

51 A nemzetközi áttekintést követően megkezdhettem szorosan a hazai vállalatokra koncentrálni. Legelőször azt kellett megvizsgálni, hogy a már említett a Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar, Általános Informatikai Tanszéke, valamint a Gazdaságtudományi Kar, Gazdálkodástani Intézete által készített kérdőívet kitöltő vállalatok mire használják az internetet. Ez egyfajta általános IT-fejlettség felmérés volt, melyből kiderült, hogy a megkérdezett vállalatok az internet által kínált lehetőségeknek csupán kis részét használják, leginkább üzenetküldésre, információkeresésre és banki vagy pénzügyi szolgáltatások elvégzésére. Az általános fejlettség másik mérőszáma a vállalatok információs rendszereinek használata, illetve azok használatának területei volt. A kérdőívet kitöltő vállalatok döntő többsége a pénzügy, értékesítés, számvitel, tehát a leginkább általános területeken használ vállalati információs rendszereket. Ezen rendszerek közé tartozik a dolgozatom témáját adó Business Intelligence is. Ennek használata a vállalatok körében igen alacsony. A vállalatoknak csupán a 10,8%-a használ ilyen rendszert és csak 16,2%-a tervezi a bevezetését. Ezek az adatok teljes mértékben igazolják azokat az eredményeket, melyet a nemzetközi összehasonlító elemzésnél is kaptunk: a hazai vállalatok csak kis mértékben használnak BI rendszereket, és nem is nagyon terveznek ezen módosítani. Ezzel sikerült is válaszolni az első általam megfogalmazott kérdésre: Használnak-e a magyar vállalatok vállalati információs rendszereket, azon belül BI rendszereket? o Vállalati információs rendszereket használnak, főleg a pénzügy, az értékesítés és a számvitel területén. o BI rendszereket már kevésbé, a megkérdezetteknek csupán a 10,8%-a. o Változás egyelőre nem várható, csupán kismértékű javulás Ezt követte az Üzleti Intelligencia használatának részletes elemzése. Először is arra kerestem választ, hogy melyek azok a technológiai eszközök melyek relevánsak az egyes vállalatok számára, és ezen eszközökkel milyen feladatok elvégzésére lesz lehetőség. A megkérdezett vállalatok válaszainak elemzéséből kiderült, hogy a nagy adathalmazok elemzése, a dokumentumtárak és elemzésük, az In-memory BI, az összetett adatvizualizáció és az adattárház elemzés a leginkább releváns Üzleti Intelligencia technológia. Ezek közül külön kiemelhető a nagy adathalmazok elemzése, a dokumentumtár és elemzése illetve az In-memory BI, mert a rájuk adott válaszok átlagos értéke kimagasló. Továbbá ki kell emelni, hogy a vállalatok a Komplex elemzési technológiákat, a Felhő alapú BI rendszereket, és a Mobil platformú BI rendszereket tervezik leginkább bevezetni a 50

52 jövőben. Tehát a jelenlegi, már említett technológiák mellett ezek is egyre nagyobb súlyban fognak megjelenni. A válaszok elemzéséből egy nem várt eredmény is született, mégpedig az, hogy a hazai vállalatok jelentős része nem tudja értékelni a különböző BI technológiákat, tehát valószínűleg nem ismerik megfelelőképpen azokat. A kérdés melynek válaszait értékeltem a következő volt: Rangsorolja, mely BI technológiák relevánsak az Ön cégénél! (1= Nem releváns, 5= Nagyon releváns) Látható tehát hogy csak azok a vállalatok nem tudták értékelni a különböző BI technológiákat, akik nem ismerték azokat kellőképpen. Az értékelési arány alacsony, a fent említett népszerű eszközöknél 58-72% között mozgott. Ezután következett a kérdésem második felére vonatkozó elemző pont melyben a kérdőív alábbi kérdésére adott válaszokat elemeztem: Rangsorolja, mely feladatatok elvégzésére használja/használná a BI eszközöket! A feladatra való válaszadás az előzőéhez hasonlóan ment. Az elemzés eredményeképpen kiderült, hogy az elemzett hazai vállalatok leginkább a pénzügyi elemzés, a kontrolling a piacelemzés és az előrejelzések területén használják, illetve használnák a BI rendszereket. Ezek közül is kiemelkedő volt a Pénzügyi elemzés és a Kontrolling. Ezen feladatokra egyértelműen megállapítható, hogy a vállalatok tudnák használni az Üzleti Intelligencia eszközeit. A feltett kérdésem, melyre ezek alapján sikeresen választ kaptam: Milyen eszközök felhasználásával, milyen feladatok elvégzését teszik lehetővé a BI rendszerek? o A leginkább releváns eszközök: a Nagy adathalmazok elemzése, a Dokumentumtár és elemzés illetve az In-memory BI o Az elvégezhető feladatok leginkább a Pénzügyi elemzések és a Kontrolling különböző feladatai Végezetül pedig azt vizsgáltam meg, hogy a vállalatok mely területeken tudták, vagy tudnák sikeresen alkalmazni a BI rendszereket, illetve az általuk kínált eszközöket. Az Üzleti Intelligencia rendszerek sikeres alkalmazására vonatkozó kutatásom három kérdést foglalt magában: 51

53 1. Miben voltak inkább sikeresek a BI rendszerek? 2. Miben voltak sikertelenek a BI rendszerek? 3. Miben kellene fejlődnie a BI rendszereknek a nagyobb elterjedéshez? Az első kérdésre adott válaszok eredménye az, hogy a megkérdezett vállalatok leginkább a Pénzügyi elemzések és a Kontrolling területén tudták sikeresen alkalmazni a BI rendszereket. Az eredmény nem meglepő, hiszen az előzőekben már megtudtuk, hogy ezen a két területen tudnák legjobban hasznát venni a vállalatok az Üzleti Intelligencia rendszereknek. A két legkevésbé sikeres terület a kockázatelemzés és a termékfejlesztés. Ez meglepő, hiszen a szakirodalom e területeket az elsők között sorolja, mint hasznosítási lehetőségeket. Az elmélettel ellentétben a magyar vállalatok nem tudták sikeresen alkalmazni a BI eszközeit ezen a két területen, vagy egyszerűen nem is indítottak projekteket ebben a két szegmensben. A következő elemzési pont a sikertelen területek feltárása. A leginkább sikertelen BI alkalmazási terület az előrejelzéseké volt, melyben a vállalatok 13,5%-a vallott kudarcot. A második leginkább sikertelen terület a tranzakciós folyamatok optimalizálása volt. Ezen területek is meglepőek, hiszen a szakirodalom e feladatok elvégzésére is jól használhatónak írta le az Üzleti Intelligencia eszközeit. Ezen adatokból vonhatjuk le az alábbi következtetéseket/lehetőségeket: a magyar vállalatok még nem rendelkeznek megfelelő szakértelemmel ezen feladatok sikeres végrehajtásához, vagy ezen feladatok kockázatosabbak az átlagosnál. Felmerülhetne még az a lehetőség is, hogy az előrejelzések és tranzakciós folyamatok optimalizálása területén az átlagosnál több projekt indul, így több is vall kudarcot, de a korábbi elemzések bebizonyították, hogy a Pénzügyi elemzések és a Kontrolling területén használják/tudnák használni a vállalatok a BI rendszereket és az előrejelzések területén alig. Végül pedig a BI rendszerektől elvárt fejlődési irányokat elemeztem. Arra a kérdésre, hogy Miben kellene fejlődnie a BI rendszereknek a nagyobb elterjedéshez? a vállalatok többsége, 58%-a a költségek csökkenését jelölte meg. A kérdés nem teljesen egyértelmű, utal egyrészt arra, hogy kevesebbe kerüljön a BI rendszer üzembe helyezése, másrészt pedig arra, hogy a vállalat Üzleti Intelligencia rendszere csökkentse a vállalat költségeit, a folyamatok optimalizálása révén. Mindkét lehetőség hasznos a vállalat számára. Az első lehetőség arra utal, hogy a vállalatok nagy része nem engedhet meg magának egy költséges beruházást, egyszerűen nincsenek meg rá a megfelelő forrásai. A második lehetőség pedig 52

54 arra enged következtetni, hogy jelenleg a cégek nem látják a BI rendszerek közvetlen hasznát, nem érzik elég jelentősnek azt a költségmegtakarítást, amit egy ilyen rendszer üzembe helyezése hozna a vállalatuk életébe. A magas költségek, értsük bárhogyan is, a vállalatok sikerének útjában állhatnak. Az általam megfogalmazott harmadik kérdést és a rá adott válaszokat a következőképpen lehet összefoglalni: Mely területeken érnek el igazi sikereket a hazai vállalatok a BI rendszerek segítségével? o A Pénzügyi elemzések és a Kontrolling területén tudtak sikereket elérni o Az Előrejelzések és Tranzakciós folyamatok optimalizálása a leginkább sikertelen terület o A magasabb alkalmazási arányért és sikerért, leginkább a BI rendszerek költségeinek kellene csökkennie, vagy az alkalmazásukkal járó költségmegtakarításnak növekednie Egyes kérdések, melyek dolgozatom írása során felmerültek, de megválaszolásuk más gondolatmenethez tartozik vagy más kutatási irányt igényel, további kutatások tárgya lehet: A BI rendszerek ismertségének elemzése, az hogy tisztában vannak-e a hazai vállalatok magukkal az üzleti intelligencia rendszerekkel és a potenciális előnyeikkel; Egy részletesebb, nagyobb mintán alapuló kutatás, mely összehasonlítja a különböző méretkategóriák vállalatainak BI használatát, és feltárja, milyen törvényszerűségek vannak a vállalati méret és az Üzleti Intelligencia rendszerek használata között. Egy olyan előremutató kutatás, ami az Üzleti Intelligencia rendszerek jobb elterjedésének szükségleteit és lehetőségeit kutatja, a dobozos megoldásoktól kezdve a testre szabott rendszerekig. 53

55 6. Summary The issue of my MSC thesis is the Business Intelligence (BI). Specifically, how the Hungarian companies use BI if they do. BI is an umbrella term of data gathering, handling, transforming into information and using to enhance business performance. Its main role is to gain business advantage from data. 8 Actually, BI is more complex, than this short description, but it describes well the main goal of it. For most of Hungarian companies, BI is something new. Hungarian literature is still not too familiar with this term. The main reason of it, that the issues of BI are quite young, about 20 years old, and it s still forming. Actually, we won t find a universal definition for BI neither in Hungarian, nor in international literature. In order to learn more about BI systems, I consulted with my tutor, Péter Sasvári PhD. He provided me the data of his latest co-research, with László Kovács PhD, about the BI usage of the Hungarian companies. The analytical part of this paper is based on this research. At the very beginning of my thesis, I have defined 3 questions about relationship between BI and Hungarian companies. These questions are the following: 1. Do the Hungarian companies use corporate information systems, if do, are they using BI systems? 2. What kind of corporate tasks can be completed by using the tools of BI, and what are these tools? 3. In which corporate segments can the BI used successfully? Now let s see the results for each of the questions mentioned above. Let s start with the question number one: Do the Hungarian companies use corporate information systems, if do, are they using BI systems? Most of the Hungarian companies are using some kind of information systems, mainly in the areas of finance, accounting and sales. BI systems belong to these corporate information systems, but the usage in this case is very low. Only 10,8% of the companies are using BI systems and only 16,2% of them plans to use BI systems in the near future. 8 MIHAELA I. MUNTEAN, Theory and Practice in Business Intelligence 54

56 The second question of mine was asking about the usage of BI systems and the useful tools of it: What kind of corporate tasks can be completed by using the tools of BI, and what are these tools? After evaluating the research data, I found, that the most relevant BI tools for Hungarian companies are the following: analysing huge datasets, analysing document warehouses, Inmemory BI, complex data- visualization, data-warehouse analysis. Most companies are using these tools for the tasks of financial analysis, controlling, market analysis, and forecasting. Financial analysis and controlling got definitely high ratings from the companies. My last question waiting for answer was the following one, about the success factors: In which corporate segments can the BI used successfully? The companies had been asked, that in which segments could they use successfully the BI systems, in which segments could they use BI systems with low success rates and what are those areas, where the BI systems have to be developed. Most companies answered, that the most successful areas were the financial analysis, and the controlling. The most unsuccessful areas were the forecasting, and the optimisation of transaction processes. 13,5% of the companies said, that the BI can be hardly used in forecasting activities. Finally, I examined the areas, where the BI systems should improve, due to the companies. The main area of suggested future development was the area of costs. As I learned from the research, BI systems are too expensive for many Hungarian companies, and don t provide so huge advantages. The issues of future researches can be the following: Are the BI systems known enough in the Hungarian business environment? Do the Hungarian companies know what the BI systems exactly are? A research with more participating companies, to learn the correlation between BI usage and the size of the companies. 55

57 Irodalomjegyzék Steve Williams- Nancy Williams (2003 ősze): The Business Value of Business Intelligence, Business Intelligence Journal o. Turban, E. et al. (2010): Business Intelligence, A managerial approach, Prentice Hall, második kiadás, o. Negash, S. (2004): Communications of the Association for Information Systems (Volume13) o. Muntean, M. I. (2012): Theory and Practice in Business Intelligence, 3. oldal Badard, T., Dube, E.(2010): Spatial Business Intelligence, GeoSOA research group White Paper, Tuncay, E. G.(N/A): Effects of Business Intelligence Techniques on Enterprise Productivity 3-5. o. Az Európai Bizottság Közös Kutató Központja (2012): Enterprise and Industry SBA Fact Sheet 2012: Hungary, 1. o. Fülöp Gy, et al. (2012): Vállalati Kihívások Stratégiai Válaszok. Kiadja: a Miskolci Egyetem Sasvári Péter PhD: Az információs rendszerek kisvállalati alkalmazásának vizsgálata, lengyel- és magyarországi összehasonlító elemzés Cheryl D. Krivda: Dialing up growth in a mature market, Teradata Magazine Online honlap, március (letöltés: ) Központi Statisztikai Hivatal: Népesség, népmozgalom című táblázata (letöltés: ) Központi Statisztikai Hivatal: A foglalkoztatottak száma nemzetgazdasági ágak, ágazatok szerint, nemenként (2008 ) (letöltés: ) 56

58 SAP Hungary: SAP NETWEAVER BUSINESS INTELLIGENCE, Jellemzők & Funkciók (letöltés:2013. október 25.) 57

59 Ábrajegyzék 1. ábra: A Business Intelligence architektúrája ábra: Business Intelligence alapmodellje ábra: A válaszadó vállalatok regionális megoszlása ábra: A válaszadó vállalatok méretkategóriánkénti megoszlása ábra: Vállalatok Internethasználata országonként ábra: A weboldallal rendelkező vállaltok átlagos aránya ábra: BI rendszerek használata ábra: Vállalati információs rendszerek használatának területei ábra: A BI jelenlegi és tervezett használata ábra: Releváns BI technológiák ábra: Nagy adathalmazok elemzése ábra: Dokumentumtár és elemzés ábra: In-memory BI ábra: Összetett adat vizualizáció ábra: Adattárház elemzés ábra: Előrejelző elemzések ábra: BI technológiák jövőbeli használata ábra: A BI sikeres alkalmazásának területei ábra: A BI sikertelen alkalmazásának területei ábra: A BI rendszerek fejlődési területei

60 Mellékletek 1. melléklet 59

61 60

62 61

Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens

Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens A magyarországi vállalkozások Üzleti Intelligencia használatának vizsgálata Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens II. IRI Társadalomtudományi Konferencia, 2014. április 25-26. Nové Zámky (Érsekújvár) Gymnázium

Részletesebben

Vezetői információs rendszerek

Vezetői információs rendszerek Vezetői információs rendszerek Kiadott anyag: Vállalat és információk Elekes Edit, 2015. E-mail: elekes.edit@eng.unideb.hu Anyagok: eng.unideb.hu/userdir/vezetoi_inf_rd 1 A vállalat, mint információs rendszer

Részletesebben

A visegrádi országok vállalati információs rendszerek használati szokásainak elemzése és értékelése

A visegrádi országok vállalati információs rendszerek használati szokásainak elemzése és értékelése A visegrádi országok vállalati információs rendszerek használati szokásainak elemzése és értékelése KRIDLOVÁ Anita Miskolci Egyetem, Miskolc anitacska84@freemail.hu A vállalkozások számára ahhoz, hogy

Részletesebben

Az információbiztonság-tudatosság vizsgálata az osztrák és a magyar vállalkozások körében

Az információbiztonság-tudatosság vizsgálata az osztrák és a magyar vállalkozások körében Az információbiztonság-tudatosság vizsgálata az osztrák és a magyar vállalkozások körében Dr. Sasvári Péter - egyetemi docens Nagymáté Zoltán - doktorandusz 1 A kutatás célja Információbiztonság Információbiztonsági

Részletesebben

XI. Az EEM informatikai támogatása

XI. Az EEM informatikai támogatása BBTE, Politika-, Közigazgatás- és Kommunikációtudományi kar, Szatmárnémeti egyetemi kirendeltség XI. Az EEM informatikai támogatása Emberi Erőforrás Menedzsment 2013 Január 12 Gál Márk PhD Közigazgatási

Részletesebben

Az információbiztonság-tudatosság vizsgálata a magyar üzleti- és közszférában

Az információbiztonság-tudatosság vizsgálata a magyar üzleti- és közszférában Az információbiztonság-tudatosság vizsgálata a magyar üzleti- és közszférában Dr. Sasvári Péter egyetemi docens Som Zoltán biztonsági szakértő, oktató - Budapest, 2014. szeptember 24. 1 Pár mottó A szabály

Részletesebben

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK Debrenti Attila Sándor Információs rendszer 2 Információs rendszer: az adatok megszerzésére, tárolására és a tárolt adatok különböző szempontok szerinti feldolgozására,

Részletesebben

AZ INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIA HASZNÁLATÁNAK JELLEGZETESSÉGEI MAGYARORSZÁGON

AZ INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIA HASZNÁLATÁNAK JELLEGZETESSÉGEI MAGYARORSZÁGON AZ INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIA HASZNÁLATÁNAK JELLEGZETESSÉGEI MAGYARORSZÁGON Sasvári Péter egyetemi adjunktus Magyarország felemelkedésének kulcsa a versenyképesség, és az ezt ösztönző társadalmi és gazdasági

Részletesebben

Védjegyintenzív ágazatok Magyarországon

Védjegyintenzív ágazatok Magyarországon Védjegyintenzív ágazatok Magyarországon Simon Dorottya dr. Gonda Imre Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatala Európai IP kérdések: újratöltve MIE rendkívüli közgyűlés 2014. szeptember 3. Védjegyintenzív ágazatok

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika

Számítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika SZDT-01 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Bevezetés és tematika Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-01 p. 2/18 SZDT-01

Részletesebben

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia

Részletesebben

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Történet John Little (1970) (Management Science cikk) Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn

Részletesebben

AZ INFORMÁCIÓS RENDSZEREK KISVÁLLALATI ALKALMAZÁSÁNAK VIZSGÁLATA, LENGYEL- ÉS MAGYARORSZÁGI ÖSSZEHASONLÍTÓ ELEMZÉS

AZ INFORMÁCIÓS RENDSZEREK KISVÁLLALATI ALKALMAZÁSÁNAK VIZSGÁLATA, LENGYEL- ÉS MAGYARORSZÁGI ÖSSZEHASONLÍTÓ ELEMZÉS BEVEZETÉS AZ INFORMÁCIÓS RENDSZEREK KISVÁLLALATI ALKALMAZÁSÁNAK VIZSGÁLATA, LENGYEL- ÉS MAGYARORSZÁGI ÖSSZEHASONLÍTÓ ELEMZÉS Sasvári Péter PhD, egyetemi docens Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet

Részletesebben

PREDIKTÍV ANALITIKÁVAL A KORAI ISKOLAELHAGYÓK SZÁMÁNAK CSÖKKENTÉSÉÉRT

PREDIKTÍV ANALITIKÁVAL A KORAI ISKOLAELHAGYÓK SZÁMÁNAK CSÖKKENTÉSÉÉRT PREDIKTÍV ANALITIKÁVAL A KORAI ISKOLAELHAGYÓK SZÁMÁNAK CSÖKKENTÉSÉÉRT Horváth Ádám Divízióvezető Digitális Jólét Nonprofit Kft. Digitális Pedagógiai Módszertani Központ Nagy István EFOP-3.2.15-VEKOP-17-2017-00001

Részletesebben

STATISZTIKAI TÜKÖR. Jelentés a beruházások 2014. évi alakulásáról. Tartalom. 1. Összefoglalás...2. 2. Nemzetközi kitekintés...2

STATISZTIKAI TÜKÖR. Jelentés a beruházások 2014. évi alakulásáról. Tartalom. 1. Összefoglalás...2. 2. Nemzetközi kitekintés...2 215. április Jelentés a beruházások 214. évi alakulásáról STATISZTIKAI TÜKÖR Tartalom 1. Összefoglalás...2 2. Nemzetközi kitekintés...2 3. Gazdasági környezet...2 4. A beruházások főbb jellemzői...3 5.

Részletesebben

Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása

Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása A hatékony marketingtámogatás alapjai Infrastrukturális feltételek Működő vállalati adattárház Megbízható ügyféladatok Beüzemelt adatbányászati

Részletesebben

Információs társadalom

Információs társadalom Információs társadalom Általános tudnivalók Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Dr. Bakonyi Péter c. Főiskolai tanár 2011.01.24. Bemutatkozás BME villamosmérnök (1965) Kandidátus (1974) c. docens

Részletesebben

INFORMÁCI CIÓS ERŐFORRÁSOK ÉS RENDSZEREK

INFORMÁCI CIÓS ERŐFORRÁSOK ÉS RENDSZEREK INFORMÁCI CIÓS ERŐFORRÁSOK ÉS INFORMÁCI CIÓS RENDSZEREK Milyen ismereteket sajátítunk tunk el e téma keretében? Adat Információ Tudás Az információ mint stratégiai erőforrás A vállalat információs rendszere

Részletesebben

Gazdasági informatika alapjai

Gazdasági informatika alapjai PSZK Mesterképzési és Távoktatási Központ / H-1149 Budapest, Buzogány utca 10-12. / 1426 Budapest Pf.:35 II. évfolyam Név: Neptun kód: Kurzus: Tanár neve: HÁZI DOLGOZAT 2. Gazdasági informatika alapjai

Részletesebben

Innovatív trendek a BI területén

Innovatív trendek a BI területén Innovatív trendek a BI területén 1 Technológiai trendek 3 BI-TREK kutatás Felmérés az üzleti intelligencia hazai alkalmazási trendjeiről Milyen BI szoftvereket használnak a hazai vállalatok? Milyen üzleti

Részletesebben

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Tartalom Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Előszó 1. Az adatbányászatról általában 19 1.1. Miért adatbányászat? 21 1.2. Technológia a rejtett információk

Részletesebben

Tárgyszavak: alkalmazás; e-business; e-kereskedelem; EU; információtechnika; trend. E-business az Európai Unióban: az e-business jelentés

Tárgyszavak: alkalmazás; e-business; e-kereskedelem; EU; információtechnika; trend. E-business az Európai Unióban: az e-business jelentés MAGYARORSZÁG AZ EURÓPAI UNIÓBAN E-business és e-kereskedelem az Európai Unióban Az Európai Unió különböző szervezetei és intézményei rendszeresen elemzik az elektronikus üzleti módszerek használatának

Részletesebben

A szak specializációi

A szak specializációi A szak specializációi Specializációk A specializációválasztás során a hallgatónak preferenciasorrendet kell megjelölnie, legalább két specializáció megadásával. A specializációkra történő besorolás a hallgatók

Részletesebben

ivir vezetői információs rendszer

ivir vezetői információs rendszer Cégvezetés egyszerűbben, gyorsabban, hatékonyabban: sikeresebben. Kerüljön előnybe velünk! Kevesebb időt a válaszokra, többet a döntésekre! ivir segítségével Hatékony döntések pillanatok alatt; Új lehetőségekre

Részletesebben

A világ legkisebb bankfiókja

A világ legkisebb bankfiókja A világ legkisebb bankfiókja 1. Mobilbank - a folyamatos fejlődés története 2. Mit hoz a holnap? 3. A mobilfizetésről röviden 4. Együttműködési modellek Tartalom 5. Egy működő hazai példa és tanulságai

Részletesebben

S atisztika 1. előadás

S atisztika 1. előadás Statisztika 1. előadás A kutatás hatlépcsős folyamata 1. lépés: Problémameghatározás 2. lépés: A probléma megközelítésének kidolgozása 3. lépés: A kutatási terv meghatározása 4. lépés: Terepmunka vagy

Részletesebben

Output menedzsment felmérés. Tartalomjegyzék

Output menedzsment felmérés. Tartalomjegyzék Összefoglaló Output menedzsment felmérés 2009.11.12. Alerant Zrt. Tartalomjegyzék 1. A kutatásról... 3 2. A célcsoport meghatározása... 3 2.1 Célszervezetek... 3 2.2 Célszemélyek... 3 3. Eredmények...

Részletesebben

Tudásalapú információ integráció

Tudásalapú információ integráció Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás

Részletesebben

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása Dr. Bakonyi Péter és Dr. Sallai Gyula Jövő Internet Kutatáskoordinációs Központ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2013. június

Részletesebben

Ügyfélkapcsolat menedzsment rendszerek nyílt forráskódú szoftverekkel. Herdon Miklós, Kaderják Gyula, Simon András

Ügyfélkapcsolat menedzsment rendszerek nyílt forráskódú szoftverekkel. Herdon Miklós, Kaderják Gyula, Simon András Ügyfélkapcsolat menedzsment rendszerek nyílt forráskódú szoftverekkel Herdon Miklós, Kaderják Gyula, Simon András Mi a CRM? A Customer Relationship Management, vagyis az ügyfélkapcsolat-menedzsment kifejezés

Részletesebben

A magyar vállalkozások innovációs és K+F tevékenysége

A magyar vállalkozások innovációs és K+F tevékenysége RECOM, Gazdaság-Kutatás-Innováció Szombathely, 2010. december 13. A magyar vállalkozások innovációs és K+F tevékenysége Dr. Grosz András MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet Az előadás felépítése

Részletesebben

Big Data technológiai megoldások fejlesztése közvetlen mezőgazdasági tevékenységekhez

Big Data technológiai megoldások fejlesztése közvetlen mezőgazdasági tevékenységekhez Big Data technológiai megoldások fejlesztése közvetlen mezőgazdasági tevékenységekhez Szármes Péter doktorandusz hallgató Széchenyi István Egyetem, MMTDI Dr. Élő Gábor egyetemi docens, Széchenyi István

Részletesebben

A válság mint lehetőség felsővezetői felmérés

A válság mint lehetőség felsővezetői felmérés A válság mint lehetőség felsővezetői felmérés Sajtótájékoztató Budapest, 2009. október 29. Ez a dokumentum a sajtótájékoztatóra meghívott résztvevők használatára készült. A dokumentumban szereplő összes

Részletesebben

A MAGYAR ÉS AZ OLASZ KKV SZEKTOR VÁLLALKOZÁSAINAK ÜZLETI INFORMÁCIÓS RENDSZERREL VALÓ ELLÁTOTTSÁGA

A MAGYAR ÉS AZ OLASZ KKV SZEKTOR VÁLLALKOZÁSAINAK ÜZLETI INFORMÁCIÓS RENDSZERREL VALÓ ELLÁTOTTSÁGA A MAGYAR ÉS AZ OLASZ KKV SZEKTOR VÁLLALKOZÁSAINAK ÜZLETI INFORMÁCIÓS RENDSZERREL VALÓ ELLÁTOTTSÁGA BEVEZETÉS Sasvári Péter PhD, egyetemi docens Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet Manapság egyre

Részletesebben

Iparágak. Integrált vállalatirányítás. Ügyfélkapcsolat-kezelés. Jelentéskészítés. Üzleti intelligencia. Döntéstámogatás. Üzleti folyamatmenedzsment

Iparágak. Integrált vállalatirányítás. Ügyfélkapcsolat-kezelés. Jelentéskészítés. Üzleti intelligencia. Döntéstámogatás. Üzleti folyamatmenedzsment Ügyfélkapcsolat-kezelés Integrált vállalatirányítás Iparágak Üzleti intelligencia Üzleti folyamatmenedzsment Rendszerfejlesztés Logisztika és disztribúció Rendszerintegráció Üzleti tanácsadás, oktatás

Részletesebben

Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György

Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György Budapest Bank 1987-ben jött létre az egyik legelső hazai kereskedelmi bankként A 8 hazai nagybank egyike Tulajdonosi háttér: 1995-től 2015-ig

Részletesebben

Értékesítések (összes, geográfiai -, ügyfelenkénti-, termékenkénti megoszlás)

Értékesítések (összes, geográfiai -, ügyfelenkénti-, termékenkénti megoszlás) Saját vállalkozás Értékesítések (összes, geográfiai -, ügyfelenkénti-, termékenkénti megoszlás) Piaci részesedés Haszonkulcs Marketing folyamatok Marketing szervezet Értékesítési/marketing kontrol adatok

Részletesebben

Smarter cities okos városok. Dr. Lados Mihály intézetigazgató Horváthné Dr. Barsi Boglárka tudományos munkatárs MTA RKK NYUTI

Smarter cities okos városok. Dr. Lados Mihály intézetigazgató Horváthné Dr. Barsi Boglárka tudományos munkatárs MTA RKK NYUTI MTA Regionális Kutatások Központja Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet, Győr Smarter cities okos városok Dr. Lados Mihály intézetigazgató Horváthné Dr. Barsi Boglárka tudományos munkatárs MTA RKK NYUTI

Részletesebben

A KKV-K INFORMATIKAI INFRASTRUKTÚRÁJÁNAK VIZSGÁLATA A VISEGRÁDI ORSZÁGOKBAN

A KKV-K INFORMATIKAI INFRASTRUKTÚRÁJÁNAK VIZSGÁLATA A VISEGRÁDI ORSZÁGOKBAN A KKV-K INFORMATIKAI INFRASTRUKTÚRÁJÁNAK VIZSGÁLATA A VISEGRÁDI ORSZÁGOKBAN ABSZTRAKT Sasvári Péter PhD, egyetemi docens Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet Az informatikai eszközök, információs

Részletesebben

TECHNOLÓGIAI IGÉNYMENEDZSMENT

TECHNOLÓGIAI IGÉNYMENEDZSMENT TECHNOLÓGIAI IGÉNYMENEDZSMENT 2017. március 22. Dr. Danyi Pál GTK MVT, egyetemi docens MAI TÉMÁK IT alkalmazások és típusaik Igényportfolió készítés Igénymenedzsment Üzleti terv készítés 2017. MÁRC. 22.

Részletesebben

A magyarországi vállalkozások üzleti intelligencia használatának vizsgálata

A magyarországi vállalkozások üzleti intelligencia használatának vizsgálata A magyarországi vállalkozások üzleti intelligencia használatának vizsgálata SASVÁRI Péter Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar, Miskolc sasvari.peter@uni-miskolc.hu A vállalati döntéshozatalban az adatoknak

Részletesebben

Szolgáltatás Orientált Architektúra a MAVIR-nál

Szolgáltatás Orientált Architektúra a MAVIR-nál Szolgáltatás Orientált Architektúra a MAVIR-nál Sajner Zsuzsanna Accenture Sztráda Gyula MAVIR ZRt. FIO 2009. szeptember 10. Tartalomjegyzék 2 Mi a Szolgáltatás Orientált Architektúra? A SOA bevezetés

Részletesebben

Internethasználat a magyar kis- és középvállalkozások körében

Internethasználat a magyar kis- és középvállalkozások körében Internethasználat a magyar kis- és középvállalkozások körében Budapest, 2017. február Az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet olyan nonprofit kutatóműhely, amely elsősorban alkalmazott közgazdasági

Részletesebben

STATISZTIKAI TÜKÖR. Betöltésre váró álláshelyek, I. negyedév július 11.

STATISZTIKAI TÜKÖR. Betöltésre váró álláshelyek, I. negyedév július 11. STATISZTIKAI TÜKÖR 2016. július 11. A gazdasági teljesítmény bővülésével párhuzamosan hazánkban nem csak a foglalkoztatottak létszáma, de a munkaerő iránti kereslet is folyamatosan növekszik, ami egyes

Részletesebben

Web Értékesítő" 3. 1. Szerepkör leírás" 3. 2 Szerepkör profil" 4. 2.1 Profil összefoglalása" 4. 2.2 Részletes profil" 5

Web Értékesítő 3. 1. Szerepkör leírás 3. 2 Szerepkör profil 4. 2.1 Profil összefoglalása 4. 2.2 Részletes profil 5 ! Web Értékesítő Web Értékesítő" 3 1. Szerepkör leírás" 3 2 Szerepkör profil" 4 2.1 Profil összefoglalása" 4 2.2 Részletes profil" 5 2 Web Értékesítő 1. Szerepkör leírás Profil neve Profil alternatív nevei

Részletesebben

Beszállítók: dualitás és lehetőség

Beszállítók: dualitás és lehetőség Beszállítók: dualitás és lehetőség Egy vállalati felmérés eredményei MTA KRTK Közgazdaságtudományi Intézet, CEU 2015. október Lehetőség vagy dualitás? Kis, nyitott, feltörekvő gazdaságok vállalatai Nemzetközi

Részletesebben

Üzleti szabálykezelés

Üzleti szabálykezelés Üzleti szabálykezelés Az Alerant és a BCA üzleti szabálykezelési szolgáltatásai Darmai Gábor technológiai igazgató 2008. június 25. A Alerant Al t Zrt. Z t Az 3. Nagyvállalati fókusz (TOP50 vállalat megcélzása)

Részletesebben

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS). FŐBB PONTOK A kutatási terv fogalmának meghatározása, a különböző kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtető kutatási módszerek közötti különbségtétel

Részletesebben

A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál

A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál A beruházások döntés-előkészítésének folyamata a magyar feldolgozóipari vállalatoknál Szűcsné Markovics Klára egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet vgtklara@uni-miskolc.hu Tudományos

Részletesebben

MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS

MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS PEST MEGYEI KORMÁNYHIVATAL MUNKAÜGYI KÖZPONTJA MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS Készítette: Baranyai Ákos Jóváhagyta: Dr. Iróczki Lénárd 2013. február 1 Tartalomjegyzék Fogalmi háttér... 3 A KSH lakossági

Részletesebben

EUGA. EU Pályázati Tanácsadó (EU Grants Advisor) Vicze Gábor EU Üzletfejlesztési tanácsadó v-gaborv@microsoft.com www.microsoft.

EUGA. EU Pályázati Tanácsadó (EU Grants Advisor) Vicze Gábor EU Üzletfejlesztési tanácsadó v-gaborv@microsoft.com www.microsoft. EUGA EU Pályázati Tanácsadó (EU Grants Advisor) Vicze Gábor EU Üzletfejlesztési tanácsadó v-gaborv@microsoft.com www.microsoft.com/hun/euga EUGA projekt háttere Lisszaboni program Az EU 2010-re a világ

Részletesebben

Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában. Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató November 5.

Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában. Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató November 5. Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató 2013. November 5. Az új korszak átformálja a üzleti folyamatokat Big Data, közösség, mobil és felhőalapú e-business

Részletesebben

Mobil nyomtatás működési elv és megoldás választási kritériumok

Mobil nyomtatás működési elv és megoldás választási kritériumok Mobil nyomtatás működési elv és megoldás választási kritériumok A mobil eszközök száma világszerte rohamosan növekszik és jelentős kiegészítőjévé, sok esetben helyettesítőjévé vált a hagyományos számítógépeknek.

Részletesebben

Dr. FEHÉR PÉTER Magyarországi szervezetek digitális transzformációja számokban - Tények és 1trendek

Dr. FEHÉR PÉTER Magyarországi szervezetek digitális transzformációja számokban - Tények és 1trendek Dr. FEHÉR PÉTER Magyarországi szervezetek digitális transzformációja számokban - Tények és 1trendek 2 Változás sebessége A gazdasági átalakulás nehezen követi a technológiai fejlődést Technológiai változás

Részletesebben

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó

Részletesebben

PMO Érettségi szint és versenyelőny. Kovács Ádám

PMO Érettségi szint és versenyelőny. Kovács Ádám PMO Érettségi szint és versenyelőny Kovács Ádám kovacs.adam@pmi.hu 1. PMO terjedése A 90 es évek végétől dinamikusan növekszik a PMOk száma Létrehozás oka különböző, cél a projektek jobb átláthatósága

Részletesebben

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében): Követelményrendszer 1. Tantárgynév, kód, kredit, választhatóság: Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K 2. Felelős tanszék: Informatika Szakcsoport 3. Szak, szakirány, tagozat: Műszaki

Részletesebben

A KÖZLEKEDÉSHÁLÓZATI RENDSZER SZEREPE A BUDAPESTI AGGLOMERÁCIÓ KIS- ÉS KÖZÉPVÁROSAINAK TERÜLETI FEJLŐDÉSÉBEN

A KÖZLEKEDÉSHÁLÓZATI RENDSZER SZEREPE A BUDAPESTI AGGLOMERÁCIÓ KIS- ÉS KÖZÉPVÁROSAINAK TERÜLETI FEJLŐDÉSÉBEN MRTT XIV. Vándorgyűlés szept.15-16. A KÖZLEKEDÉSHÁLÓZATI RENDSZER SZEREPE A BUDAPESTI AGGLOMERÁCIÓ KIS- ÉS KÖZÉPVÁROSAINAK TERÜLETI FEJLŐDÉSÉBEN Kovács Csaba József doktorandusz e-mail: b.kovacs.csaba@gmail.com

Részletesebben

2651. 1. Tételsor 1. tétel

2651. 1. Tételsor 1. tétel 2651. 1. Tételsor 1. tétel Ön egy kft. logisztikai alkalmazottja. Ez a cég új logisztikai ügyviteli fogalmakat kíván bevezetni az operatív és stratégiai működésben. A munkafolyamat célja a hatékony készletgazdálkodás

Részletesebben

AZ INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIA HELYZETE ÉS KILÁTÁSAI, A VÁLLALKOZÓI MÉRET ÉS A TEVÉKENYSÉGI TERÜLET FÜGGVÉNYÉBEN, MAGYARORSZÁGON

AZ INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIA HELYZETE ÉS KILÁTÁSAI, A VÁLLALKOZÓI MÉRET ÉS A TEVÉKENYSÉGI TERÜLET FÜGGVÉNYÉBEN, MAGYARORSZÁGON AZ INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIA HELYZETE ÉS KILÁTÁSAI, A VÁLLALKOZÓI MÉRET ÉS A TEVÉKENYSÉGI TERÜLET FÜGGVÉNYÉBEN, MAGYARORSZÁGON Sasvári Péter egyetemi adjunktus Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet A

Részletesebben

MENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés

MENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés MENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés Dr. Gyökér Irén egyetemi docens 2012 ősz Jegyzetek, diasorok - ÜTI honlap http://www.uti.bme.hu/cgibin/hallgato/tantargyak.cgi?detail=true&tantargy_id=15035 Folyamatos számonkérés:

Részletesebben

ALAPÁLLAPOT KÉRDŐÍV KIÉRTÉKELÉS - ELŐZETES EREDMÉNYEK NEMZETKÖZI KITEKINTÉS

ALAPÁLLAPOT KÉRDŐÍV KIÉRTÉKELÉS - ELŐZETES EREDMÉNYEK NEMZETKÖZI KITEKINTÉS ALAPÁLLAPOT KÉRDŐÍV KIÉRTÉKELÉS - ELŐZETES EREDMÉNYEK NEMZETKÖZI KITEKINTÉS Spórolunk@kiloWattal - Munkahelyi EnergiaKözösségek enerigamegtakarítási program célja, hogy a közszféra dolgozói energiatudatosabban

Részletesebben

MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS

MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS PEST MEGYEI KORMÁNYHIVATAL MUNKAÜGYI KÖZPONTJA MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS Készítette: Baranyai Ákos Jóváhagyta: dr. Iróczki Lénárd 2013. május 1 Tartalomjegyzék Fogalmi háttér... 3 A KSH lakossági

Részletesebben

A KKV-k helyzete. 2011. október 27. Magyarok a piacon-forrásteremtés KKV-knak Heti Válasz Kiadó konferencia

A KKV-k helyzete. 2011. október 27. Magyarok a piacon-forrásteremtés KKV-knak Heti Válasz Kiadó konferencia A KKV-k helyzete 2011. október 27. Magyarok a piacon-forrásteremtés KKV-knak Heti Válasz Kiadó konferencia A vállalkozások száma Európában Tőzsdén jegyzett 7 000 100 % Nagy Közepes Kis Mikro Egyszemélyes

Részletesebben

Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar

Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar ÜZLETI TANÁCSADÓ szakirányú továbbképzési szak Az üzleti tanácsadás napjaink egyik kulcsfontosságú ágazata az üzleti szférában. A tercier szektor egyik elemeként

Részletesebben

III. Az emberi erőforrás tervezése

III. Az emberi erőforrás tervezése BBTE, Politika-, Közigazgatás- és Kommunikációtudományi kar, Szatmárnémeti egyetemi kirendeltség III. Az emberi erőforrás tervezése Emberi Erőforrás Menedzsment 2012 Október 20 Gál Márk PhD Közigazgatási

Részletesebben

MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ

MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ 1 Mobil eszközök növekedési trendje 2 A mobil eszközök előnyei Támogatják a mobilitást, könnyű velük utazni, terepen munkát végezni Széles applikáció

Részletesebben

Üzleti és Közszolgálati informatika szakirányok. Tanszék

Üzleti és Közszolgálati informatika szakirányok. Tanszék Üzleti és Közszolgálati informatika szakirányok Információrendszerek Tanszék Mire készítjük fel a hallgatókat? A piaci elvárások Üzleti informatika szakirány Információrendszerek Tanszék Cél Informatika

Részletesebben

Az adatszolgáltatás technológiájának/algoritmusának vizsgálata, minőségi ajánlások

Az adatszolgáltatás technológiájának/algoritmusának vizsgálata, minőségi ajánlások Az adatszolgáltatás technológiájának/algoritmusának vizsgálata, minőségi ajánlások A dokumentum a TÁMOP 5.4.1. számú kiemelt projekt keretében, a Magyar Addiktológiai Társaság megbízásából készült. Készítette:

Részletesebben

Energiafelügyelet egyszerűen, mindenkinek. Energy Online - szinte ingyen

Energiafelügyelet egyszerűen, mindenkinek. Energy Online - szinte ingyen Energiafelügyelet egyszerűen, mindenkinek Energy Online - szinte ingyen Energiafelügyelet a legmodernebb eszközökkel Intelligens és célirányos információ akkor és ahogy Ön szeretné Napjainkban már végtelen

Részletesebben

Toborzás a Linkedin és okosórák korában A toborzás, mint ügyfélkapcsolat kezelés

Toborzás a Linkedin és okosórák korában A toborzás, mint ügyfélkapcsolat kezelés 1 Toborzás a Linkedin és okosórák korában A toborzás, mint ügyfélkapcsolat kezelés Dr. Szeles János ProMigCon Kft. ügyvezető Bíró Gábor- ProMigCon Kft. vezető tanácsadó 2 Témakörök A ProMigCon Kft. bemutatása

Részletesebben

Jogi és menedzsment ismeretek

Jogi és menedzsment ismeretek Jogi és menedzsment ismeretek Értékesítési politika Célja: A marketingcsatorna kiválasztására és alkalmazására vonatkozó elvek és módszerek meghatározása Lépései: a) a lehetséges értékesítési csatornák

Részletesebben

A vezetői jelentésrendszer alapjai. Információs igények, irányítás, informatikai támogatás

A vezetői jelentésrendszer alapjai. Információs igények, irányítás, informatikai támogatás A vezetői jelentésrendszer alapjai Információs igények, irányítás, informatikai támogatás Tartalomjegyzék Döntéstámogató információs rendszer piramisa Integrált rendszer bevezetésének céljai Korszerű információ-szolgáltatási

Részletesebben

Papp Attila. BI - mindenkinek

Papp Attila. BI - mindenkinek Papp Attila BI - mindenkinek 100% 28% 2012 A kiterjesztett BI piac alakulása BAM/CEP 0.23 Other Data 2 Warehouse 10.5 CRM Analytics 1 Data Integration, Data Quality 3 2010 57 mrd USD BI Services 30 2011

Részletesebben

Hardverkarbantartás. szerviz 3% 13% Számítógépes hardver 18%

Hardverkarbantartás. szerviz 3% 13% Számítógépes hardver 18% Trendek az informatikai fejlesztések területén Sasvári Péter Bevezetés Az informatika az információ rendszeres és automatikus elsősorban számítógépek segítségével történő feldolgozásával és továbbításával

Részletesebben

Üzletmenet-folytonosság és katasztrófa helyzet kezelés (Honnan indultunk, miért változtunk, hova tartunk?)

Üzletmenet-folytonosság és katasztrófa helyzet kezelés (Honnan indultunk, miért változtunk, hova tartunk?) Üzletmenet-folytonosság és katasztrófa helyzet kezelés (Honnan indultunk, miért változtunk, hova tartunk?) Év indító IT szakmai nap - PSZÁF Budapest, 2007.01.18 Honnan indultunk? - Architektúra EBH IT

Részletesebben

Beruházási pályázati lehetőségek Szilágyi Péter Élelmiszer-feldolgozási Főosztály

Beruházási pályázati lehetőségek Szilágyi Péter Élelmiszer-feldolgozási Főosztály Beruházási pályázati lehetőségek 2014-2020 Szilágyi Péter Élelmiszer-feldolgozási Főosztály TÁMOGATÓ VÁLLALKOZÁSI KÖRNYEZET Magyarország közép és hosszú távú élelmiszeripari fejlesztési stratégiája A STRATÉGIA

Részletesebben

Váci Mihály Kulturális Központ Cím: Telefon: Fax: Web: E-mail: Nyilvántartásba vételi szám:

Váci Mihály Kulturális Központ Cím: Telefon: Fax: Web: E-mail: Nyilvántartásba vételi szám: TÁJÉKOZTATÓ Digitális írástudás fejlesztése /D009 A képzés során megszerezhető kompetenciák A képzésben résztvevő: képessé válik a legfontosabb számítástechnikai kifejezések megnevezésére, megérti a számítógép

Részletesebben

A marketing tevékenység megszervezése a sepsiszentgyörgyi kis- és közepes vállalatok keretében

A marketing tevékenység megszervezése a sepsiszentgyörgyi kis- és közepes vállalatok keretében 531 JEGYZETLAPOK Domokos Ernő Krájnik Izabella A marketing tevékenység megszervezése a sepsiszentgyörgyi kis- és közepes vállalatok keretében A kolozsvári Babeş Bolyai Tudományegyetem sepsiszentgyörgyi

Részletesebben

Társadalmi kapcsolathálózat-elemzés

Társadalmi kapcsolathálózat-elemzés A CENTROPE K+F EGYÜTTMŰKÖDÉSI HÁLÓZAT Társadalmi kapcsolathálózat-elemzés Első eredmények Az ÖAR-Regionalberatung GmbH és a CONVELOP cooperative knowledge design gmbh együttműködésében Graz, 2010. február

Részletesebben

Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar

Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar KREATÍV IPARI SZAKEMBER szakirányú továbbképzési szak 1 Napjainkban a vállalatok, vállalkozások, illetve a munkaerőpiac részéről egyre jelentősebb igény mutatkozik

Részletesebben

Dr. Klein Lajos Richter Gedeon Nyrt.

Dr. Klein Lajos Richter Gedeon Nyrt. Dr. Klein Lajos Richter Gedeon Nyrt. Tartalom 1. Injekció gyártó üzem átvilágítás 2. Termelés Követő Rendszer Előzmények 2014-ben 5 kiemelt hatékonyságjavítási program indult vállalati szinten az IFUA

Részletesebben

Minőség a számvitelben

Minőség a számvitelben Minőség a számvitelben Dr. Pál Tibor Sopron, 2010.10. 01. A minőség megközelítése Tudományos Gyakorlati üzleti szempontok A számvitel minősége az előállított információk - valóságtartalmát - teljességét

Részletesebben

Pályázati lehetıségek az ECOD bevezetéséhez. Horváth Ferenc, Kereskedı Synergon Retail Systems Kft.

Pályázati lehetıségek az ECOD bevezetéséhez. Horváth Ferenc, Kereskedı Synergon Retail Systems Kft. Pályázati lehetıségek az ECOD bevezetéséhez Horváth Ferenc, Kereskedı Synergon Retail Systems Kft. Tartalom Az ECOD bevezetésének költségei Források Pályázati lehetıségek Eredmények Az ECOD bevezetésének

Részletesebben

Self Service szekció. XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum. Havas Levente. Budapest, május 26. IFUA Horváth & Partners

Self Service szekció. XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum. Havas Levente. Budapest, május 26. IFUA Horváth & Partners Self Service szekció XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum Havas Levente Budapest, 2016. május 26. Self Service szekció XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum Havas Levente Budapest,

Részletesebben

GINOP

GINOP VERSENYKÉPES VÁLLALATOK TEVÉKENYSÉGÉNEK EMELT SZINTŰ DIGITALIZÁLÁSA GINOP-3.2.6-8.2.4-17 Jelen Felhívás keretében vissza nem térítendő támogatás és kölcsön együttes biztosítása révén a támogatható fejlesztések

Részletesebben

Smart Strategic Planner

Smart Strategic Planner Smart Strategic Planner STRATÉGIAI FTTX HÁLÓZAT TERVEZŐ ÉS KÖLTSÉG ELEMZŐ ESZKÖZ távközlési hálózatok informatikai hálózatok kutatás és fejlesztés gazdaságos üzemeltetés Smart Strategic Planner Térinformatikai

Részletesebben

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének

Részletesebben

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik

Részletesebben

Más szektorok (múltik, hazai nagyvállalatok és KKV-ék) HR trendjei és a közszolgálati emberi erıforrás menedzsment 2010

Más szektorok (múltik, hazai nagyvállalatok és KKV-ék) HR trendjei és a közszolgálati emberi erıforrás menedzsment 2010 Humán Szakemberek Országos Szövetsége Budapest, 2010. március 24. Más szektorok (múltik, hazai nagyvállalatok és KKV-ék) HR trendjei és a közszolgálati emberi erıforrás menedzsment 2010 Dr. Poór József

Részletesebben

Mezőgazdasági külső információs rendszerek fejlesztése

Mezőgazdasági külső információs rendszerek fejlesztése Mezőgazdasági külső információs rendszerek fejlesztése Pető István Szent István Egyetem, Gödöllő Gazdasági Informatika Tanszék I. Agrárinformatikai Nyári Egyetem, Gödöllő 2004. augusztus 25-27. Az előadás

Részletesebben

Vanyová Klára. 1. Bevezetés. 2. A rendszereket fejlesztő cégről. A hangbányászat lehetőségei a döntéstámogatásban 2

Vanyová Klára. 1. Bevezetés. 2. A rendszereket fejlesztő cégről. A hangbányászat lehetőségei a döntéstámogatásban 2 Döntéstámogató rendszerek A hangbányászat lehetőségei a döntéstámogatásban (Esszé) 2013. november 6. 1. Bevezetés Ebben az esszében olyan rendszereket szeretnék bemutatni, amelyek hangbányászattal, érzelemdetektálással

Részletesebben

Vállalkozásfejlesztési pályázatok 2012

Vállalkozásfejlesztési pályázatok 2012 Vállalkozásfejlesztési pályázatok 2012 Név Cél Pályázhatnak Elszámolható költségek Támogatás technológiafejlesztés GOP-2.1.1/A Közép-Magyarországi Régió felfüggesztve! Komplex vállalati technológiafejlesztés

Részletesebben

A TANKÖNYVEK KIPRÓBÁLÁSÁNAK ESZKÖZRENDSZERE

A TANKÖNYVEK KIPRÓBÁLÁSÁNAK ESZKÖZRENDSZERE A NEMZETI ALAPTANTERVHEZ ILLESZKEDŐ TANKÖNYV, TANESZKÖZ ÉS NEMZETI KÖZNEVELÉSI PORTÁL FEJLESZTÉSE TÁMOP-3.1.2-B/13-2013-0001 A TANKÖNYVEK KIPRÓBÁLÁSÁNAK ESZKÖZRENDSZERE Kerber Zoltán A tankönyvek jóváhagyása

Részletesebben

TDK tájékoztató Gazdaságinformatika Intézeti Tanszék szeptember

TDK tájékoztató Gazdaságinformatika Intézeti Tanszék szeptember TDK tájékoztató Gazdaságinformatika Intézeti Tanszék 2017. szeptember TDK témakörök és tanszéki kutatások, tájékoztató Tisztelt Hallgató, Tájékoztatjuk, hogy a meghirdetett témakörök csak tájékoztató jellegűek,

Részletesebben

Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16.

Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Tracsek Ferenc igazgató Alapvető változások kora Az IT iparágban alapvető

Részletesebben

Az informáci. Forczek Erzsébet SZTE, ÁOK Orvosi Informatikai Intézet. 2009. május 24-25.

Az informáci. Forczek Erzsébet SZTE, ÁOK Orvosi Informatikai Intézet. 2009. május 24-25. Az informáci ció életútjatja Forczek Erzsébet SZTE, ÁOK Orvosi Informatikai Intézet 2009. május 24-25. Mit oktassunk nem informatika szakos hallgatóknak? ( orvos, gyógyszerész, főiskolai: ápoló, gyógytornász,

Részletesebben

Az infoszféra tudást közvetítő szerepe a mai társadalomban

Az infoszféra tudást közvetítő szerepe a mai társadalomban Az infoszféra tudást közvetítő szerepe a mai társadalomban Charaf Hassan Egyetemi docens, BME Tartalom Általános tényadatok Trendek számokban Magyarország: az infoszféra helyzete Az informatikai kutatások

Részletesebben

MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS

MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS PEST MEGYEI KORMÁNYHIVATAL MUNKAÜGYI KÖZPONTJA MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS Készítette: Baranyai Ákos Jóváhagyta: Dr. Iróczki Lénárd 2012. szeptember 1 Tartalomjegyzék Fogalmi háttér... 3 A KSH lakossági

Részletesebben

E-CENTRAL SALES AUTOMATION. Tudj mindent ügyfeleidről!

E-CENTRAL SALES AUTOMATION. Tudj mindent ügyfeleidről! E-CENTRAL SALES AUTOMATION Tudj mindent ügyfeleidről! E-CENTRAL MAGYARORSZÁG Alapítva: 2006. tulajdonosok Kerekes József ügyvezető, fejlesztés Dr. Kiss Ágnes Virág támogatás, tanácsadás Célunk: Hatékonyabbá

Részletesebben