Najlepsze ceny Specjalne oferty dla członków klubu książki PWE Najtańsza dostawa

Cyfrowa analiza danych i procesów

Edyta Brzychczy, Katarzyna Rostek
ISBN: 978-83-208-2596-1
Liczba stron: 294
Rok wydania: 2024
Miejsce wydania: Warszawa
Wydanie: I
Oprawa: miękka
Format: B5
89.90
Zapytaj

W szybko zmieniającym się świecie przedsiębiorstwa muszą z wysoką elastycznością i sprawnością dopasowywać się do nowych warunków gospodarczych, pojawiających się możliwości konkurowania oraz kształtujących się preferencji klientów. Osiągnięcie tak wysokiej sprawności działania nie jest możliwe bez właściwego oprzyrządowania metodycznego i technologicznego. Wśród potencjalnych korzyści, jakie niesie ze sobą wdrożenie i realizacja cyfrowej analizy danych w przedsiębiorstwie należy wymienić poprawę jakości podejmowania decyzji, zwiększenie efektywności działań operacyjnych, pogłębienie znajomości klientów oraz ich preferencji, zwiększenie bezpieczeństwa prowadzonej działalności oraz podniesienie skuteczności zarządzania ryzykiem. Uzyskanie tych korzyści wymaga jednak długoterminowych i szeroko zakrojonych działań organizacyjnych, które obejmą zarówno kulturę organizacyjną, organizację pracy, jak i świadome działania na poziomie strategicznym i operacyjnym zarządzania. 

Cyfrowa analiza danych w organizacji obejmuje zarówno analitykę zorientowaną na dane (data-oriented) jak i analitykę zorientowaną na procesy (process-oriented). Ta ostatnia, wskazywana jako jedna z najważniejszych innowacji w dziedzinie zarządzania procesami biznesowymi, ma duży potencjał analityczny dla potrzeb ciągłego doskonalenia procesów w organizacjach, co ma niebagatelne znaczenie dla ich funkcjonowania w silnie konkurencyjnym otoczeniu rynkowym. Niniejsza monografia wprowadza czytelnika w oba te zagadnienia, prezentując możliwości oraz pokazując skuteczne sposoby wygenerowania z danych cyfrowych wartości ekonomicznej oraz korzyści biznesowych.

Monografia jako jedna z nielicznych pozycji na rynku łączy w sobie treści dotyczące eksploracji danych oraz procesów, wskazując ich komplementarność i użyteczność dla organizacji w celu pozyskiwania wiedzy do wspomagania procesów decyzyjnych i zarządczych, mających na celu zwiększanie efektywności prowadzonej działalności. Autorki dołożyły starań, aby opracowany tekst zawierał zarówno obszerny i rzetelny kontekst teoretyczny, jak i elementy praktyczne, oparte na doświadczeniach własnych i zweryfikowane w zrealizowanych działaniach projektowych.

WPROWADZENIE

1. ANALIZA DANYCH – KONTEKST TEORETYCZNY DEFINICJI I POJĘĆ
1.1. Zasoby informacyjne w kontekście zasobów przedsiębiorstwa
1.2. Piramida wiedzy
1.3. Analiza danych
1.4. Analityka biznesowa
1.5. Eksploracja danych
1.6. Odkrywanie wiedzy w danych
1.7. Zależności pojęć analizy danych

2. ANALIZA DANYCH BIZNESOWYCH – KONTEKST ZARZĄDZANIA PRZEDSIĘBIORSTWEM
2.1. Organizacja oparta na danych
2.2. Strategia zarządzania danymi
2.3. Komunikacja i wizualizacja wyników biznesowych
2.4. Zarządzanie bezpieczeństwem danych i informacji
2.5. Rola danych i analityki biznesowej w transformacji cyfrowej przedsiębiorstw

3. POZIOMY DOJRZAŁOŚCI ANALIZY DANYCH BIZNESOWYCH
3.1. Analityka opisowa
3.2. Analityka diagnostyczna
3.3. Analityka predykcyjna
3.4. Analityka preskryptywna
3.5. Analityka kognitywna
3.6. Architektura systemu analitycznego

4. METODYKI EKSPLORACJI DANYCH
4.1. CRISP-DM
4.2. SEMMA
4.3. DMKD
4.4. DAD (Dane–Analiza–Decyzja)

5. PROCES EKSPLORACJI DANYCH W PRAKTYCE
5.1. Realizacja przykładowego procesu eksploracji danych w układzie metodyki DAD
5.2. Realizacja przykładowego procesu eksploracji danych w układzie metodyki CRISP-DM

6. ZARZĄDZANIE PROCESAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE
6.1. Istota i wyzwania zarządzania procesowego 
6.2. Znaczenie i klasyfikacja procesów w przedsiębiorstwie
6.3. Koncepcja BPM

7. ZASTOSOWANIE EKSPLORACJI PROCESÓW W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM
7.1. Istota eksploracji procesów
7.2. Zastosowania eksploracji procesów
7.3. Oprogramowanie wspomagające eksplorację procesów

8. ZADANIA EKSPLORACJI PROCESÓW
8.1. Odkrywanie modelu procesu
8.1.1. Struktura dziennika zdarzeń
8.1.2. Wybrane języki modelowania procesów
8.1.3. Wybrane algorytmy odkrywania modeli procesów
8.2. Badanie zgodności
8.2.1. Cele badania zgodności procesu w przedsiębiorstwie
8.2.2. Metody badania zgodności
8.3. Analiza procesu
8.3.1. Analiza perspektywy czasowej
8.3.2. Analiza perspektywy organizacyjnej
8.3.3. Analiza perspektywy spraw

9. METODYKA EKSPLORACJI PROCESÓW
9.1. Planowanie i pozyskiwanie danych
9.2. Przygotowanie danych
9.3. Analiza danych
9.4. Ewaluacja i wykorzystanie wyników eksploracji procesów

10. EKSPLORACJA PROCESÓW W PRAKTYCE
10.1. Opis procesu
10.2. Charakterystyka i przygotowanie dziennika zdarzeń
10.3. Odkrywanie modelu procesu
10.4. Badanie zgodności
10.5. Analiza procesu
10.5.1. Analiza perspektywy czasowej
10.5.2. Analiza perspektywy organizacyjnej
10.5.3. Analiza perspektywy spraw

11. AKTUALNE WYZWANIA I KIERUNKI ROZWOJU CYFROWEJ ANALIZY DANYCH I PROCESÓW
11.1. Nowa kategoryzacja zasobów danych analitycznych
11.2. Nowe koncepcje zarządzania danymi
11.3. Nowe koncepcje repozytoriów danych analitycznych
11.4. Rozszerzona analityka biznesowa
11.5. Process Mining 2.0 i przyszłość eksploracji procesów 

BIBLIOGRAFIA

SŁOWNIK WAŻNIEJSZYCH POJĘĆ

INDEKS

Edyta Brzychczy

Dr hab. inż. Edyta Brzychczy, prof. AGH – pracownik badawczo-dydaktyczny w Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie na Wydziale Inżynierii Mechanicznej i Robotyki. Tutorka akademicka. Kierowniczka grupy badawczej Data & Process Mining Group. Autorka i współautorka ponad 120 publikacji, m.in. z zakresu modelowania i optymalizacji procesów przemysłowych, analizy danych oraz eksploracji procesów. Członek Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją oraz Polskiego Stowarzyszenia Sztucznej Inteligencji. Współorganizatorka inicjatyw mających na celu szerzenie wiedzy na temat eksploracji procesów oraz zarządzania procesami biznesowymi (Polish Process Mining Day, Sympozjum BPM, International Conference on Business Process Management 2024 w Krakowie). Jej obecne zainteresowania naukowe koncentrują się na odkrywaniu wiedzy z danych niskopoziomowych (pochodzących z sensorów maszyn i urządzeń) do reinżynierii procesów przemysłowych funkcjonujących w realiach Przemysłu 4.0.

Katarzyna Rostek

Dr hab. inż. Katarzyna Rostek, prof. PW – pracownik badawczo-dydaktyczny Wydziału Zarządzania Politechniki Warszawskiej. W kadencji 2016–2020 prodziekan ds. studiów oraz członek Senackiej Komisji ds. Kształcenia. W kadencji 2020–2024 przewodnicząca Rady Naukowej Dyscypliny Nauki o Zarządzaniu i Jakości, członek Senatu Politechniki Warszawskiej, redaktor dziedzinowy w czasopiśmie naukowym „Foundations of Management”. Recenzent wniosków konkursowych w kolejnych edycjach programu akceleracyjnego organizowanego przez MIT Enterprise Forum CEE. Autorka około 130 publikacji naukowych, promotorka około 100 prac dyplomowych i trzech rozpraw doktorskich. Kierownik i uczestnik projektów badawczych oraz badawczo-rozwojowych, m.in.: „Metodyka oceny ryzyka na potrzeby systemu zarządzania kryzysowego RP” (NCBiR), „Wysokospecjalistyczna platforma wspomagająca planowanie cywilne i ratownictwo w administracji publicznej RP” (NCBiR), ENHANCERIA (Horizon 2020). 

Kurier Inpost 14 zł
Kurier FedEX 14 zł
Inpost Paczkomaty 14 zł
Odbiór osobisty 0 zł
Darmowa dostawa od 250 zł
Darmowa dostawa w Klubie Książki od 200 zł
Polecamy