Zrozumieć BPMN. Modelowanie procesów biznesowych. Wydanie 2 rozszerzone

Szymon Drejewicz

Zrozumieć, by zwyciężyć Standard lub notacja BPMN (od ang. Business Process Model and Notation) jest obecnie najpopularniejszym narzędziem do specyfikowania procesów biznesowych. Na podstawie obserwacji trendów w systemach tej klasy można przypuszczać, że wkrótce całkowicie zdominuje on rynek i ostatecznie wyprze inne standardy. Sukces BPMN wynika z tego, że z jednej strony umożliwia on opisanie i rozrysowanie procesów w sposób zrozumiały dla zwykłych śmiertelników, a z drugiej pozwala na bardzo dokładne zgłębienie ich na poziomie technicznym. Te dwie cechy czynią go potężnym narzędziem rozwiązującym problem, przed jakim staje dziś wiele firm i organizacji: jak zmaksymalizować efektywność wykorzystania potencjału systemów informatycznych, zasobów finansowych i ludzi? Powiązanie tych wszystkich elementów w jedną notację lub standard stanowi punkt wyjścia do zyskania trwałej przewagi konkurencyjnej na rynku. BPMN pozwala na ciągłe analizowanie, monitorowanie i optymalizowanie procesów biznesowych. Jest narzędziem bardzo skutecznym, prawdziwym „świętym Graalem” współczesnego biznesu. Jednak nie jest on niestety tak przyjazny, jak mógłby oczekiwać początkujący użytkownik. Jego oryginalną specyfikację opracowało i udostępnia konsorcjum Object Management Group, a wiele osób twierdzi, że ta instrukcja jest mało zrozumiała. Niniejsza książka adresowana jest do wszystkich, którzy chcą lub muszą szybko poznać i zrozumieć standard BPMN bez konieczności zagłębiania się w gąszcz specyfikacji OMG. Przyda się z pewnością także analitykom biznesowym i systemowym, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę. Powinni zapoznać się z nią również studenci kierunków zarządczych i technicznych, ponieważ ich zawodowa przyszłość będzie nierozerwalnie związana z pracą z notacjami typu BPMN lub ich ewentualnymi następcami. Szymon Drejewicz - doświadczony analityk i specjalista w dziedzinach zarządzania projektami i procesami biznesowymi oraz inżynierii oprogramowania. Zdobywał doświadczenie jako trener, konsultant i wdrożeniowiec BPM dla największych firm w Polsce. Obecnie doradza klientom i pomaga rozwiązywać problemy związane z optymalizacją procesów biznesowych, zarządzaniem zasobami ludzkimi oraz analizą danych z wykorzystaniem takich technik jak process mining, czy uczenie maszynowe.

Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego

Russell Jurney

Duże zbiory danych dla każdego! W dobie Big Data klasyczne podejście do analizy danych nie przynosi już pożądanych wyników. Skuteczna analiza gigantycznych zbiorów informacji, wyciąganie interesujących wniosków i prezentowanie ich w przejrzystej formie użytkownikowi wymagają mnóstwa czasu i środków. Zastanawiasz się, jak podejść do tego problemu, by zminimalizować ryzyko niepowodzenia? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta fantastyczna książka. Dzięki niej dowiesz się, jak zaprząc platformę Hadoop do własnych celów. Skorzystasz z prostych narzędzi, takich jak język Python, biblioteka D3.js oraz Apache Pig, i zastosujesz zwinne podejście do problemu, by osiągnąć zaskakujące efekty. Ponadto przekonasz się, jak łatwo można publikować dane w MongoDB, stosować wyszukiwarkę ElasticSearch oraz wykorzystać potencjał chmur obliczeniowych. Nauczysz się także wizualizować dane na wykresach, prognozować oraz podejmować właściwe działania. Książka ta jest doskonałą lekturą dla wszystkich osób stojących przed problemem skutecznej pracy z ogromnymi zbiorami danych. Dzięki tej książce: poznasz najlepsze narzędzia do przetwarzania zbiorów danych wykorzystasz możliwości języka Python sprawdzisz możliwości chmur obliczeniowych błyskawicznie wyszukasz dane za pomocą ElasticSearch zwizualizujesz dane z użyciem D3.js Zwinnie rozwiąż problemy z dużymi zbiorami danych! „Przy tak dużej popularności zagadnień Big Data i Data Science, lektura praktycznego instruktażu budowy aplikacji analitycznych jest mocno odświeżająca. Russel Jurney wprowadza nas, małymi porcjami implementacji, w swoją filozofię zwinności w dziedzinie analizy i aplikacyjnego wykorzystywania danych.” Mat Kelcey, matpalm.com