Integrated understanding of business intelligence in technological innovation processes

Łabędzka, J.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Integrated understanding of business intelligence in technological innovation processes

Autorzy

Łabędzka J.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

Zintegrowana koncepcja Business Intelligence w procesie generowania innowacji technicznych

Języki publikacji

Abstrakty

Business Intelligence (BI) has become a challenge for the information technology, Industry 4.0, as well as a very important managerial issue. Its importance has been recognised especially in a development of analytically based decisionmaking capabilities having a reflection in software and computer systems. The main functions of BI-based technologies are data gathering, online analytical processing, analytics, data mining, process mining, text mining, business performance management, benchmarking, predictive analytics, and reporting. Therefore, BI systems are capable of handling large amounts of sometimes unstructured data to help identify, develop, and otherwise create and support new strategic business opportunities. The paper more attentively explores the complexity of the Business Intelligence term on the basis of the literature review and reflects it in the proposed definition. In-depth research and a state of the art analyses enabled the development of the complex architecture that aggregates the Business Intelligence concept within a technological innovation process as not only a software issue, but a sophisticated approach to decision-making in a business environment. This multidimensional attitude to BI enables the transformation of resources into strategic capabilities and supports technology transfer, innovation-decision processes, and innovations management. The paper also presents the business value of BI implementation in an organisation and exemplar case study.

Wpisujące się w koncepcję przemysłu 4.0 systemy klasy Business Intelligence (BI) oraz ich implementacja stały się jednym z wielu wyzwań dla współczesnej informatyki oraz zarządzania strategicznego. Szczególnie podkreśla się znaczący wpływ BI jako zestawu technik komputerowych i oprogramowania na automatyzacje oraz wspomaganie procesów decyzyjnych, również w organizacjach o profilu technologicznym. Głównymi funkcjami Business Intelligence są m.in. gromadzenie danych, przetwarzanie analityczne, eksploracja danych, eksploracja procesów, zarządzanie wydajnością biznesową, analizy predykcyjne, prognozowanie i raportowanie. Systemy BI umożliwiają zatem przetwarzanie dużych ilości nieuporządkowanych danych w celu identyfikacji i tworzenia nowych strategicznych możliwości biznesowych oraz skuteczniejszego zarządzania innowacjami. W artykule na podstawie przeglądu literatury przedstawiono złożoność i niejednoznaczność pojęcia Business Intelligence oraz zaproponowano autorską definicję uwzględniającą kompleksowy i wielowymiarowy charakter tego pojęcia. Ponadto zaprojektowano architekturę, która agreguje koncepcję Business Intelligence w ramach procesów organizacyjnych i innowacyjnych w przedsiębiorstwie. Podkreślono, że jedynie wieloaspektowe podejście do implementacji i wykorzystywania BI umożliwia transformację zasobów firmy na strategiczne możliwości oraz wspiera transfer technologii, proces generowania i zarządzania innowacjami. W artykule przedstawiono także wartość biznesową wdrożenia koncepcji BI w organizacji oraz przykładową implementację.

Słowa kluczowe

Business Intelligence information technology decision making innovation technology strategy information management knowledge management

Business Intelligence informatyka podejmowanie decyzji innowacje strategia zarządzanie informacją zarządzanie wiedzą

Wydawca

Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - Państwowego Instytutu Badawczego

Czasopismo

Journal of Machine Construction and Maintenance - Problemy Eksploatacji

Rocznik

2018

Tom

no. 4

Strony

123--130

Opis fizyczny

Bibliogr. 39 poz., rys.

Twórcy

autor

Łabędzka J.

joanna.labedzka@itee.radom.pl

Institute for Sustainable Technologies - National Research Institute, Radom, Poland

Bibliografia

1. Fink L., Yogev N., Even A.: Business intelligence and organizational learning: an empirical investigation of value creation processes. Information & Management, 2017, 54(1), pp. 38-56.
2. Encyklopedia Governica. [Online]. 2016. [Accessed 7 November 2018]. Available from: https://www. governica.com/Business_Intelligence (in Polish).
3. Dedić N., Stanier C.: Measuring the Success of Changes to Existing Business Intelligence Solutions to Improve Business Intelligence Reporting. Lecture Notes in Business Information Processing. Springer International Publishing, 2016, 268, (2), pp. 225-236.
4. Negash S.: Business Intelligence. Communication of the Association for Information Systems, 2004, 13(1), pp. 177-195.
5. Okkonen J., Pirttimäki V., Hannula M., Lönnqvist A.: Triangle of Business Intelligence, Performance Measurement and Knowledge Management. In: The IInd Annual Conference on Innovative Research in Management, EURAM 2002, Stockholm, Sweden, May 9-11, 2002.
6. Moss L.T., Atre S.: Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-support Applications. Addison-Wesley Professional, 2003, p. 4.
7. Jaklic J., Popovic, A., Turk T.: Conceptual Model of Business Value of Business intelligence Systems. Journal Of Contemporary Management Issues, 2010, 15(1), pp. 5–30.
8. Duan L., Xu L.D.: Business Intelligence for Enterprise Systems: A Survey. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2012, 8(3), pp. 679-687.
9. Jiang L., Barone D., Amyot D., Mylopoulos J. (2011). Strategic Models for Business Intelligence. In: 30th International Conference ER 2011, Brussels (Belgium), 2011. Conceptual Modeling - ER 2011, pp. 429-439.
10. Olszak C.M., Ziemba E.: Strategie i modele gospodarki elektronicznej. Wydawnictwo Naukowe PWN, 2007 (in Polish).
11. Fink L., Neumann S.: Gaining agility through IT personnel capabilities: the mediating role of IT infrastructure capabilities. Journal of the Association of Information Systems, 2007, 8(8), pp. 440-462.
12. Chan L.K., Sim Y.W., Yeoh W.: A SOA-Driven Business Intelligence Architecture. Communications of the IBIMA, 2011, 216423.
13. Claes R.: Expanding the Discipline of Enterprise Architecture Modeling to Business Intelligence with EA4BI. PoEM Doctoral Consortium, 2017, pp. 50-57.
14. Kimball R., Ross M.: The Data Warehouse Toolkit. New York: John Wiley and Sons, 2013.
15. Linstedt D., Olschimke M.: Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2016.
16. Mishra R., Saini A.K.: Technological capabilities impacting Business Intelligence success in organisations. In: Kapur P., Kumar U., Verma A. (eds): Quality, IT and Business Operations. Singapore: Springer, 2018, pp. 405-419.
17. Olszak C. M., Ziemba E.: Approach to Building and Implementing Business Intelligence Systems. Interdisciplinary Journal of Information, Knwoledge and Management, 2007, 2, pp. 135-148.
18. Ong I.L., Siew P.H., Wong S.F.: A Five-Layered Business Intelligence Architecture. Communications of the IBIMA, 2011, 695619.
19. Turban E., Sharda R., Aronson J.E., King D.: Business Intelligence: a managerial approach. India: Pearson, 2013.
20. Watson H.J.: Tutorial: Business Intelligence – Past, Present, and Future. Communications of the Association for Information Systems, 2009, 25, pp. 487-510.
21. Shaaban E., Khedr A.E., Helmy Y., Nasr M.M.: Essam Shaaban Ayman Elsayed Khedr Business Intelligence Maturity Models: Toward New Integrated Model. In: The International Arab Conference on Information Technology (ACIT ’11), Saudia Arabia, 2011, pp. 11-14.
22. Eckerson W.W.: TDWI’s Business Intelligence Maturity Model. Chatsworth: The Data Warehousing Institute, 2009.
23. Henschen D.: HP Touts Neoview Win, Banking Solution, BI Maturity Model. Intelligent Enterprise, 2007, 10(10), p. 9.
24. Hagerty J.: AMR Research’s Business Intelligence/ Performance Management Maturity Model, 2009.
25. Wilén J.: Business Intelligence, article 6: BI maturity model by Gartner. [Online]. 2017. [Accessed 14 November 2018]. Available from: https://wwwlinkedin.com/pulse/business-intelligence-article-6-bi-maturity-model-gartner-juha-wil%C3%A9n
26. Fink L., Neumann S.: Gaining agility through IT personnel capabilities: the mediating role of IT infrastructure capabilities. Journal of the Association of Information Systems, 2007, 8(8), pp. 440-462.
27. Popescu S.: Business Intelligence Solutions - a Way of General Improvement of Efficiency and Effectiveness. Review of Interantional Comparative Management, 2012, 13(1), pp. 88-95.
28. Ziora L.: The concept of real-time business intelligence. Review of practical application. Business Informatics, 2012, 1(23), pp. 67-75.
29. Tunowski R.: Business Intelligence in Organization. Benefits,Risks andDevelopments.Przedsiębiorczość i Zarządzanie - Company Management during Globalization Processes, 2015, 16(2), pp. 133-144.
30. Stasieńsko J.: Technologie Business Intelligence w procesie podejmowania decyzji. Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, 2009, 19, pp. 149-162 (in Polish).
31. Bara D., Knežević N.: The impact of right-time business inteligence on organizational behaviour. Interdisciplinary Management Research, 2013, 9, pp. 27-42.
32. Davis J.: Right Time Business Intelligence Optimizing the Business Decision Cycle. Research report. BEYE Research, 2005.
33. Davenport T.H.: Competing on Analytics. Harvard Business Review, 2006, 84(1), pp. 98-107.
34. Isika O., Jones M.C, Sidorova A.: Business intelligence success: The roles of BI capabilities and decision environments. Information & Management, 2013, 50(1), pp. 13-23.
35. Watson H.J., Wixom H.: Enterprise agility and mature BI capabilities. Business Intelligence Journal, 2007, 12(3), pp. 13-28.
36. Rud O.: Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy. Hoboken: N.J: Wiley & Sons, 2009.
37. Bharadwaj A.S.: A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: an empirical investigation. MIS Quarterly, 2000, 24(1), pp. 169-196.
38. Lee M.T., Widener S.K.: The Performance Effects of Using Business Intelligence Systems for Exploitation and Exploration Learning. Journal of Information Systems, 2016, 30(3), pp. 1-31.
39. Łabędzka J.: Diversified computer system for support of network-based virtual structures, Problemy Eksploatacji. Maintenance Problems, 2015, 4, pp. 21-30.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-89ba3f47-9387-4402-9788-ac2d09762410