Tag: BI

  • Enterprise BI Platform — platforma analityczna dla firm handlowych i e-commerce

    Enterprise BI Platform — platforma analityczna dla firm handlowych i e-commerce

    Jeden dashboard zamiast dziesięciu arkuszy

    Prowadzisz firmę handlową lub e-commerce i Twoje dane są porozrzucane między Subiektem, Google Ads, Google Analytics, panelem sklepu, Facebookiem i arkuszami kalkulacyjnymi? Każdego ranka zaczynasz od zbierania informacji z kilku źródeł, żeby wiedzieć co się dzieje w firmie?

    Enterprise BI Platform rozwiązuje ten problem. To platforma analityczna, która łączy dane sprzedażowe, koszty operacyjne z księgowości, wyniki kampanii reklamowych i ruch na stronie — w jeden interaktywny raport aktualizowany automatycznie każdego ranka. Bez ręcznej roboty, bez analityka, bez arkuszy.

    Skąd platforma pobiera dane

    Platforma integruje się ze źródłami danych, z których korzystasz na co dzień:

    • ERP / MRP — w tym Subiekt GT i nexo. Pobiera dane sprzedażowe, ale też dane księgowe i koszty operacyjne. To kluczowa różnica: dzięki temu platforma nie pokazuje tylko przychodów, ale realną rentowność uwzględniającą faktyczne koszty z Twojej księgowości.
    • Sklep internetowy — dane o zamówieniach, produktach i klientach.
    • Google Ads — wydatki reklamowe, kliknięcia, konwersje.
    • Google Analytics 4 — ruch na stronie, zachowania użytkowników, ścieżki konwersji.
    • Google Merchant Center — dane o produktach w Google Shopping.
    • Social media — Facebook i Instagram: zasięgi, zaangażowanie, wyniki postów.
    • Monitoring i API — dodatkowe źródła danych specyficzne dla Twojego biznesu.

    Dane ze wszystkich źródeł trafiają do hurtowni Google BigQuery, gdzie są łączone, czyszczone i przetwarzane. Cały proces odbywa się automatycznie — pipeline’y uruchamiają się każdego ranka, a Ty zaczynasz dzień z aktualnym raportem.

    Co zawiera platforma — moduły

    AI Advisor

    Moduł sztucznej inteligencji oparty na Google Vertex AI. Zadajesz pytanie po polsku — na przykład „Który kanał sprzedaży jest najbardziej rentowny?” albo „Co sprzedawało się najlepiej w zeszłym miesiącu?” — i otrzymujesz konkretną odpowiedź z rekomendacją.

    To nie jest ogólny chatbot. Model jest trenowany na danych Twojej firmy i analizuje wszystkie źródła jednocześnie: sprzedaż, koszty, reklamy, ruch na stronie. Odpowiedź uwzględnia pełny kontekst Twojego biznesu.

    Sprzedaż łączna

    Kompleksowy przegląd wyników sprzedażowych z podziałem na kanały, kategorie produktowe i okresy czasowe. Moduł automatycznie identyfikuje najlepiej sprzedający się asortyment i trendy wzrostu — codziennie, bez ręcznych zestawień.

    Prognoza sprzedaży

    Model predykcyjny oparty na Twoich danych historycznych. Wskazuje oczekiwane wyniki na nadchodzące tygodnie i pomaga planować stany magazynowe oraz budżet. Koniec z prognozowaniem w Excelu na podstawie przeczucia.

    Rentowność kanałów

    Marżowość per kanał — sklep online, marketplace, hurt, stacjonarny — zestawiona z realnymi kosztami operacyjnymi z Twojej księgowości. To kluczowy moduł: nie pokazuje tylko przychodów, ale faktyczny zysk po uwzględnieniu wszystkich kosztów. Widzisz gdzie zarabiasz, a gdzie koszty obsługi pochłaniają marżę.

    Analiza rentowności omnichannel

    Przekrojowy widok rentowności wszystkich kanałów sprzedaży jednocześnie. Moduł pokazuje gdzie marża ucieka i które kanały naprawdę generują zysk — w jednym widoku, bez przełączania między raportami.

    Google Ads / GA4 / Google Merchant Center

    ROAS, CPC, koszt pozyskania klienta i dane z Google Merchant Center — razem z wynikami sprzedaży w jednym miejscu. Dokładnie widać ile każda złotówka wydana na reklamę przynosi przychodu. Koniec z porównywaniem danych z panelu Google Ads z danymi z ERP w osobnym arkuszu.

    Analiza YoY

    Porównanie rok do roku pokazujące dynamikę wzrostu lub spadku sprzedaży. Realny postęp biznesu niezależnie od sezonowości — automatycznie, bez ręcznych zestawień w Excelu.

    Benchmark cenowy

    Porównanie cen własnego asortymentu z rynkiem. Moduł identyfikuje produkty przewartościowane i niedowartościowane względem konkurencji. Pomaga podejmować decyzje cenowe na podstawie danych, a nie intuicji.

    Klastry cen

    Moduł oparty na sztucznej inteligencji. AI automatycznie segmentuje asortyment według struktury cenowej, identyfikuje grupy produktowe i wspiera decyzje o pozycjonowaniu oraz optymalizacji marż. Zamiast ręcznie analizować setki produktów, dostajesz gotową segmentację.

    Mapy termiczne zachowań

    Dashboard w Looker Studio wizualizujący zachowania użytkowników na stronie. Strefy zainteresowania, ścieżki klikania i punkty rezygnacji — wszystko w formie graficznej. Pokazuje co przyciąga uwagę, a gdzie klienci odpadają.

    Social Media

    Monitoring Facebooka i Instagrama z danymi o zaangażowaniu i zasięgu. Decyzje o contencie na podstawie danych, nie intuicji. Moduł gotowy pod integrację z Facebook Ads.

    Udział firm kurierskich

    Analiza wolumenu i kosztów per przewoźnik. Porównanie udziałów InPost, DPD, DHL, UPS i innych — konkretna podstawa do negocjacji stawek i optymalizacji rentowności wysyłek.

    Gdzie konkretnie pracuje sztuczna inteligencja

    W kontekście platform analitycznych termin „AI” bywa nadużywany. W Enterprise BI Platform sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w trzech konkretnych miejscach:

    1. AI Advisor — oparty na Google Vertex AI. Model jest trenowany na danych Twojej firmy — sprzedaży, kosztach, kampaniach reklamowych i ruchu na stronie. Gdy zadajesz pytanie, analizuje wszystkie źródła danych jednocześnie i zwraca rekomendację uwzględniającą pełny kontekst. To nie jest wrapper na ChatGPT — to model pracujący na Twoich danych w Twojej hurtowni BigQuery.

    2. Prognoza sprzedaży — model predykcyjny budowany na Twoich danych historycznych. Uwzględnia sezonowość, trendy i wzorce specyficzne dla Twojego biznesu. Prognozuje wyniki na nadchodzące tygodnie z dokładnością rosnącą wraz z ilością dostępnych danych.

    3. Klastry cen — algorytm segmentacji oparty na uczeniu maszynowym. Automatycznie grupuje produkty według struktury cenowej, identyfikuje wzorce, które nie są widoczne przy ręcznej analizie, i wspiera decyzje o pozycjonowaniu cenowym.

    Cała infrastruktura AI działa na Google Cloud Platform — BigQuery do przechowywania i przetwarzania danych, Vertex AI do trenowania i uruchamiania modeli.

    Infrastruktura technologiczna

    Platforma działa w całości na infrastrukturze Google Cloud:

    • Google BigQuery — hurtownia danych. Wszystkie źródła trafiają tutaj, są łączone i przetwarzane. BigQuery obsługuje zapytania na milionach rekordów w sekundach.
    • Looker Studio — warstwa wizualizacji. Interaktywne dashboardy z możliwością filtrowania, drążenia danych i eksportu. Dostęp przez przeglądarkę, bez instalacji.
    • Google Vertex AI — platforma do trenowania i uruchamiania modeli AI. Odpowiada za AI Advisor, prognozę sprzedaży i klastry cen.
    • Cloud Run — serwer aplikacyjny obsługujący pipeline’y danych i synchronizację ze źródłami.

    Jak wygląda wdrożenie

    Wdrożenie realizujemy zdalnie — bez ingerencji w istniejącą infrastrukturę IT. Nie musisz nic instalować, nie potrzebujesz własnego serwera, nie musisz angażować swojego działu IT.

    Proces obejmuje: 1. Integrację źródeł danych (Subiekt GT/nexo, Google Ads, GA4, Facebook, sklep internetowy). 2. Konfigurację pipeline’ów w Google Cloud. 3. Uruchomienie modułów i konfigurację pod specyfikę Twojego biznesu. 4. Szkolenie zespołu z obsługi platformy (online).

    Realizacja trwa około 30 dni roboczych. Po uruchomieniu dane aktualizują się automatycznie każdego ranka. W standardzie zapewniamy monitoring pipeline’ów i aktualizacje API.

    Dla kogo jest ta platforma

    Enterprise BI Platform jest skierowana do firm handlowych i e-commerce, które:

    • Sprzedają w wielu kanałach jednocześnie (sklep online, marketplace, hurt, punkt stacjonarny).
    • Korzystają z Subiekta GT lub nexo jako systemu ERP.
    • Prowadzą kampanie w Google Ads i chcą widzieć ROAS w kontekście realnej sprzedaży.
    • Tracą czas na ręczne zestawianie danych z różnych źródeł.
    • Chcą podejmować decyzje na podstawie danych, a nie przeczucia.
    • Potrzebują zrozumieć rentowność poszczególnych kanałów z uwzględnieniem kosztów operacyjnych.

    Chcesz zobaczyć jak to działa?

    Przygotujemy bezpłatną prezentację na danych z Twojej branży. Potrzebujemy do tego 30 minut.

    Napisz email lub zadzwoń: +48 797 397 877.

  • Cognitive Business Intelligence: Nowa era analityki opartej na neurotechnologii i AI

    Wizja Projektu / Project Vision

    PL: Tradycyjne systemy Business Intelligence osiągnęły swój limit. Skupiały się bowiem wyłącznie na danych zewnętrznych. Dlatego, w ramach naszej inicjatywy, pracujemy nad przełamaniem tej bariery. Wprowadzamy więc Cognitive BI – systemy analityczne, które rozumieją stan poznawczy użytkownika w czasie rzeczywistym. Innymi słowy, analityka staje się wreszcie świadoma człowieka.

    EN: Traditional Business Intelligence systems have reached their limit. They focused solely on external data. Therefore, in our initiative, we are working to break this barrier. As a result, we are introducing Cognitive BI—analytical systems that understand the user’s cognitive state in real-time. In other words, analytics finally becomes human-aware.

    Innowacja: Synergy of Brain & AI / Synergia Umysłu i AI

    PL: Nasze podejście polega na integracji zaawansowanych interfejsów mózg-komputer (BCI) z modelami generatywnego rozumowania. Korzystamy w tym celu z modeli takich jak Gemini Deep Think. Zamiast powierzchownej analizy, tworzymy jednak ekosystem zdolny do identyfikowania „tarć poznawczych” (cognitive friction). Chodzi tu o momenty przeciążenia informacyjnego podczas pracy ze złożonymi zbiorami danych. Co więcej, system uczy się rozpoznawać te momenty automatycznie. W rezultacie dynamicznie sugeruje optymalizację procesów decyzyjnych.

    EN: Our approach involves integrating advanced brain-computer interfaces (BCI) with generative reasoning models. We use models such as Gemini Deep Think for this purpose. Instead of surface-level analysis, we are however creating an ecosystem capable of identifying „cognitive friction”. This refers to moments of information overload during work with complex datasets. Furthermore, the system learns to recognize these moments automatically. As a result, it dynamically suggests optimizations for decision-making processes.

    Zastosowanie i Cele / Applications and Goals

    PL: Projekt ma na celu stworzenie nowej klasy narzędzi dla analityków danych i managerów. W tym modelu AI pełni rolę „neuro-asystenta”. Ponadto, narzędzia te mają bezpośrednie zastosowanie w organizacjach opartych na danych. Natomiast główne cele projektu to:

    • Minimalizacja błędów ludzkich wynikających ze zmęczenia poznawczego.
    • Personalizacja interfejsów BI w oparciu o biometryczne wskaźniki skupienia.
    • Zwiększenie efektywności procesów R&D w organizacjach opartych na danych.

    EN: The project aims to create a new class of tools for data analysts and managers. In this model, AI acts as a „neuro-assistant.” Moreover, these tools have direct applications in data-driven organizations. Meanwhile, the main goals of the project are:

    • Minimizing human errors resulting from cognitive fatigue.
    • Personalizing BI interfaces based on biometric focus metrics.
    • Increasing efficiency of R&D processes in data-driven organizations.

    Podsumowanie / Summary

    PL: Dzięki mocy obliczeniowej modeli z rodziny Gemini, otwieramy drzwi do analityki nowej generacji. Po raz pierwszy bierze ona pod uwagę najważniejszy element procesu – ludzki umysł. Tym samym stawiamy człowieka w centrum decyzji analitycznych. W konsekwencji, organizacje stają się bardziej efektywne i odporne na błędy poznawcze.

    EN: Leveraging the computational power of the Gemini model family, we are opening the door to next-generation analytics. For the first time, it considers the most critical element of the process—the human mind. Thus, we place the human at the center of analytical decision-making. Consequently, organizations become more efficient and resilient to cognitive errors.