Home » Blog » Architektura Headless w AEM – Najważniejsze funkcje i korzyści biznesowe

Architektura Headless w AEM – Najważniejsze funkcje i korzyści biznesowe

29 maja 2025

Spis treści

1. Czym jest architektura headless w AEM?

Architektura headless w AEM to zasadnicza zmiana w sposobie zarządzania treściami i ich dystrybucji w kanałach cyfrowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów CMS, podejście to oddziela tworzenie treści od jej prezentacji, tworząc tym samym bardziej elastyczne i odporne na zmiany środowisko.

Kluczowa koncepcja: w AEM headless repozytorium treści (czyli “body”) jest oddzielone od warstwy prezentacji (czyli “head”), co pozwala treściom istnieć niezależnie od tego, gdzie i w jaki sposób będą wyświetlane.

Takie rozdzielenie umożliwia:

Autorom treści tworzenie, zarządzanie i przechowywanie ustrukturyzowanych informacji w AEM
Programistom pobieranie treści przez API i wyświetlanie ich w dowolnym systemie frontendowym
Organizacjom utrzymywanie jednej, spójnej bazy treści i jednoczesne jej udostępnianie na różnych kanałach

Architektura ta opiera się na RESTful API oraz GraphQL, dzięki czemu treści mogą być dynamicznie dostarczane do różnych kanałów – stron internetowych, aplikacji mobilnych, urządzeń IoT, kiosków czy nowych technologii. Takie podejście API-first oznacza, że treści przechowywane w AEM mogą być wykorzystywane przez dowolną aplikację zdolną do wysyłania zapytań API – niezależnie od języka programowania czy platformy.

2. AEM jako Headless CMS – Kluczowe funkcje i możliwości

Adobe Experience Manager (AEM) wykracza dziś daleko poza tradycyjne systemy zarządzania treścią, oferując zaawansowane rozwiązanie typu headless CMS, które usprawnia procesy i przyspiesza dostarczanie treści. Firmy, które wdrażają platformy headless CMS, zauważają wyraźny wzrost zwrotu z inwestycji (ROI) oraz skrócenie czasu potrzebnego na rozwój projektów. Przyjrzyjmy się najważniejszym funkcjom, które sprawiają, że AEM jest liderem wśród nowoczesnych strategii zarządzania treścią.

2.1 Ustrukturyzowane Fragmenty Treści, możliwość ponownego użycia i dostarczanie przez API

Fragmenty Treści (Content Fragments) są fundamentem działania AEM jako headless CMS:

Tworzone są na podstawie predefiniowanych Modeli Fragmentów Treści (szablonów określających strukturę)
Umożliwiają tworzenie treści niezależnie od kanału, w którym zostaną wykorzystane
Pozwalają autorom skupić się wyłącznie na treści, a nie na jej prezentacji

Mechanizmy dostarczania oparte na API to jeden z elementów wyróżniających AEM:

Solidne wsparcie dla GraphQL i RESTful API umożliwia precyzyjne zapytania o treści
Szczegółowa kontrola nad treścią pozwala dostarczać wyłącznie to, co jest potrzebne, co zwiększa wydajność
Fragmenty Doświadczeń (Experience Fragments) uzupełniają Fragmenty Treści, umożliwiając ponowne wykorzystanie nie tylko grup komponentów, ale także całych układów i metadanych. Mogą być wykorzystywane na wielu stronach, eksportowane do systemów zewnętrznych (jako HTML lub JSON) oraz integrowane z Adobe Target, by wspierać personalizację w wielu kanałach. Co więcej, Experience Fragments pozwalają tworzyć różne warianty treści, co ułatwia dopasowanie przekazu do konkretnych kampanii czy kanałów, bez konieczności ręcznego kopiowania treści.

2.2 Edycja w kontekście, zalety UX i możliwości rozbudowy

Jednym z wyzwań w pracy z headless CMS jest brak bezpośredniego powiązania między tworzoną treścią a jej końcowym wyglądem. AEM rozwiązuje ten problem dzięki:

Universal Editor – umożliwia wizualną edycję treści przeznaczonej do wyświetlania na oddzielnych frontendach
Intuicyjny interfejs – zachowuje doświadczenie WYSIWYG, którego oczekują zespoły tworzące treści
Możliwości rozbudowy – pozwalają na tworzenie własnych modeli treści, przepływów pracy i integracji
Zarządzanie wieloma witrynami – ułatwia spójną kontrolę nad treściami w różnych kanałach i lokalizacjach

Takie podejście przynosi realne korzyści biznesowe, upraszczając tworzenie spójnych i angażujących doświadczeń cyfrowych – co większość firm postrzega jako jedną z głównych zalet architektury headless.

3. Korzyści biznesowe i techniczne architektury headless w AEM

Strategiczne wdrożenie architektury headless w AEM przynosi organizacjom realne korzyści – nie tylko techniczne, ale również biznesowe. To podejście znacząco wspiera firmy, które chcą unowocześnić sposób dostarczania treści.

3.1 Elastyczność, adaptacyjność i personalizacja omnichannel

Większa elastyczność i odporność na zmiany technologiczne:

Możliwość szybkiego reagowania na nowe kanały bez potrzeby przebudowy całej infrastruktury
Marketing może skupić się na tworzeniu treści, a zespoły techniczne – na ich optymalnym dostarczaniu
Łatwe rozszerzanie zasięgu o nowe punkty styku z użytkownikiem (np. asystenci głosowi, AR, IoT)

Zaawansowana personalizacja w wielu kanałach:

Tworzenie dopasowanych doświadczeń poprzez łączenie ustrukturyzowanych treści z danymi o użytkowniku
Dynamiczne dopasowanie prezentacji treści do kontekstu i typu urządzenia
AEM Headless płynnie integruje się z Adobe Target, co umożliwia eksport Fragmentów Treści i tworzenie spersonalizowanych doświadczeń w wielu kanałach za pomocą Adobe Experience Platform Web SDK (alloy.js). Takie połączenie wspiera zaawansowane testy A/B oraz optymalizację treści w czasie rzeczywistym, dając firmom możliwość oferowania maksymalnie trafnych doświadczeń dla odbiorców.
Dodatkowo, integracja z Adobe Analytics zapewnia szczegółowy wgląd w zachowania użytkowników i efektywność treści, co pozwala podejmować decyzje w oparciu o dane i systematycznie udoskonalać strategie personalizacji.

Architektura headless upraszcza dystrybucję treści w wielu kanałach, zapewniając spójność i efektywność. Dzięki temu firmy mogą budować jednolity wizerunek marki i efektywnie wykorzystywać treści w różnych kanałach – co czyni to podejście strategicznym wyborem dla organizacji, które chcą skalować i personalizować swoją obecność cyfrową.

3.2 Zwinne tworzenie rozwiązań, skalowalność i spójność treści

Korzyści dla zespołów developerskich:

Frontendowcy mogą korzystać z dowolnych nowoczesnych frameworków (React, Angular, Vue)
Skrócone cykle deweloperskie i większa retencja talentów
Możliwość niezależnego skalowania systemów dostarczania treści od systemów zarządzania

Korzyści biznesowe:

Zachowanie spójności treści we wszystkich kanałach
Uproszczone procesy lokalizacji i tłumaczeń
Mniejsze ryzyko publikowania nieaktualnych informacji w kanałach pochodnych

Architektura headless zwiększa elastyczność i wspiera personalizację dzięki płynnej adaptacji treści do wielu kanałów. Pozwala zespołom marketingowym skupić się na tworzeniu wartościowych treści, a technicznym – na ich efektywnym dostarczaniu. Ułatwia też wdrażanie treści w nowych kanałach, takich jak asystenci głosowi, rzeczywistość rozszerzona czy Internet Rzeczy. Co ważne, umożliwia dynamiczną personalizację na różnych urządzeniach, zapewniając spójne doświadczenie użytkownika. Coraz więcej firm dostrzega te zalety, wskazując na uproszczoną dystrybucję treści i większą efektywność ich ponownego wykorzystania jako kluczowe przewagi architektury headless.

4. Wdrażanie architektury headless w AEM – etapy i dobre praktyki

Skuteczne wdrożenie architektury headless w AEM wymaga strategicznego podejścia oraz odpowiednich kompetencji technicznych. Aby osiągnąć optymalne rezultaty, organizacje powinny znać najczęstsze wyzwania oraz sprawdzone sposoby ich rozwiązania.

4.1 Konfiguracja, integracja systemowa i plan wdrożenia

Plan wdrożenia:

Faza planowania (2–4 tygodnie):
- Opracowanie strategii treści i architektury informacji
- Mapowanie typów treści, ich relacji i wymagań związanych z dostarczaniem
- Projektowanie kompleksowych modeli Fragmentów Treści
Faza rozwoju (8–12 tygodni):
- Konfiguracja środowiska AEM z podziałem na instancje autora i publikacji
- Implementacja punktów końcowych GraphQL i zaprojektowanie API
- Opracowanie frameworków do pobierania treści po stronie frontendu
Faza integracji (4–6 tygodni):
- Połączenie z istniejącymi elementami ekosystemu martech
- Wdrożenie protokołów uwierzytelniania (np. OAuth 2.0)
- Konfiguracja dziedziczenia kopii językowych i procesów tłumaczeń
Faza testowania i optymalizacji (2–4 tygodnie):
- Testy wydajności i ich optymalizacja
- Walidacja zabezpieczeń
- Testy akceptacyjne z udziałem użytkowników końcowych

4.2 Najczęstsze wyzwania i sprawdzone rozwiązania

W oparciu o doświadczenia branżowe, organizacje wdrażające AEM Headless zazwyczaj napotykają poniższe wyzwania:

Złożoność developmentu frontendu
- Wyzwanie: Oddzielenie warstwy prezentacji od backendu wymaga tworzenia niestandardowych szablonów i układów dla różnych kanałów
- Rozwiązanie: Projektuj ustrukturyzowane, odporne na zmiany komponenty frontendowe i modele treści; stosuj rendering po stronie serwera lub generowanie statycznych stron; wykorzystuj framework SPA Editor dostępny w AEM
Zarządzanie API i wydajność
- Wyzwanie: Słabe zarządzanie API może prowadzić do problemów z wydajnością, szczególnie w dużej skali
- Rozwiązanie: Wdrażaj solidne praktyki zarządzania API, w tym wersjonowanie i mechanizmy bezpieczeństwa; korzystaj z wbudowanego CDN w AEM i zaawansowanych strategii cache’owania; optymalizuj konfigurację Dispatchera
Modelowanie treści i zarządzanie
- Wyzwanie: Strukturyzowanie treści dla wielu kanałów może być trudne, zwłaszcza w dużych organizacjach
- Rozwiązanie: Starannie planuj modele treści z uwzględnieniem marek, regionów i kanałów; ustanów jasne zasady zarządzania; efektywnie wykorzystuj modele Fragmentów Treści w AEM
Migracja i integracja
- Wyzwanie: Przenoszenie istniejącej treści do architektury headless może być czasochłonne
- Rozwiązanie: Przeprowadź dokładny audyt treści; korzystaj z narzędzi automatyzujących migrację; wykorzystaj API AEM do integracji z innymi platformami
Zarządzanie zmianą i szkolenia
- Wyzwanie: Przejście na model headless wymaga nowych procesów i kompetencji
- Rozwiązanie: Wdrażaj programy zarządzania zmianą już na wczesnym etapie; zapewnij bieżące wsparcie i szkolenia; rozważ model hybrydowy jako etap przejściowy

4.3 Optymalizacja wydajności, bezpieczeństwa i doświadczenia użytkownika

Aby uzyskać najlepsze efekty z wdrożenia:

Zastosuj wielowarstwowe cache’owanie: CDN, Dispatcher oraz poziom aplikacji
Projektuj wydajne zapytania GraphQL – precyzyjnie pobierające tylko niezbędne dane
Wdroż poprawne mechanizmy uwierzytelniania API (OAuth 2.0, JWT)
Dla frontendu stosuj SSR (server-side rendering) lub generowanie statycznych stron, aby zachować SEO
Zapewnij ciągły monitoring oraz analitykę w celu optymalizacji działania systemu

5. Porównanie podejść: headful, headless i hybrydowego w AEM

Podejście	Główne cechy	Najlepsze dla	Ograniczenia
Tradycyjne (Headful)	• Zintegrowana treść i prezentacja • Edytowanie WYSIWYG • Oparte na szablonach	• Złożone strony internetowe • Zespoły preferujące wizualną edycję	• Ograniczone możliwości multichannel • Mała elastyczność frontendu • Ryzyko długu technologicznego
Headless	• Oddzielenie treści od warstwy prezentacji • Dostarczanie poprzez API • Ustrukturyzowana treść	• Strategie omnichannel • Swoboda wyboru frameworków frontendowych • Odporność na przyszłe zmiany	• Bardziej złożona konfiguracja początkowa • Krzywa uczenia się dla autorów treści • Wymaga zasobów developerskich
Hybrydowe	• Łączy podejście tradycyjne i headless • Selektywne udostępnianie treści przez API • Możliwość wdrażania etapami	• Organizacje łączące potrzeby webowe i multichannel • Stopniowa migracja do headless	• Potencjalna złożoność architektury • Wyzwania w zarządzaniu • Wymaga jasno określonej strategii

Wybór właściwej architektury powinien uwzględniać:

Wymagania dotyczące doświadczenia autorów treści
Obecne i przyszłe kanały komunikacji
Kompetencje zespołów developerskich
Wydajność i skalowalność rozwiązań
Długoterminową strategię cyfrową

Coraz więcej firm decyduje się na architekturę headless ze względu na jej skalowalność i elastyczność. Rozwiązania headless umożliwiają skuteczniejsze zarządzanie wzrostem oraz dystrybucję treści w wielu kanałach w porównaniu z podejściem tradycyjnym.

6. Jak TTMS może pomóc Ci wdrożyć AEM jako Headless CMS

Wdrożenie AEM w architekturze headless wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia, aby w pełni wykorzystać jego możliwości. Jako certyfikowany partner Adobe na poziomie Bronze, TTMS oferuje zarówno dogłębną wiedzę technologiczną, jak i praktyczne doświadczenie, które pozwala bezpiecznie przeprowadzić organizację przez wszystkie etapy wdrożenia.

6.1 Nasze unikalne podejście

Strategiczna analiza i planowanie

Kompleksowa ocena istniejącego ekosystemu treści
Opracowanie strategii wdrożenia dopasowanej do celów biznesowych
Tworzenie modeli treści z uwzględnieniem elastyczności i zasad ładu korporacyjnego

Doświadczenie branżowe

Budowa dedykowanych portali internetowych dla sektorów objętych regulacjami, takich jak farmacja
Realizacja portali dla lekarzy, pacjentów oraz katalogów produktów
Zachowanie zgodności z wymogami prawnymi przy jednoczesnym wykorzystaniu elastyczności architektury headless

Doskonałość techniczna i integracje

Certyfikowani specjaliści AEM z ekspercką wiedzą o platformie
Doświadczenie w integracjach z Marketo, Adobe Campaign, Analytics, Salesforce i systemami CIAM
Wsparcie migracji dla firm posiadających już środowiska AEM

Autorskie narzędzia i akceleratory

Narzędzia zaprojektowane z myślą o typowych wyzwaniach wdrożeń headless
Akceleratory do modelowania treści, konfiguracji API oraz integracji frontendów
Skrócenie czasu wdrożenia bez kompromisów w jakości

6.2 Nasza metodologia wdrożeniowa

Odkrywanie i strategia
- Audyt treści i analiza potrzeb
- Opracowanie strategii kanałowej
- Rekomendacja wzorca architektury
Projektowanie i rozwój
- Tworzenie modeli treści
- Implementacja i optymalizacja API
- Integracja i rozwój frontendów
Integracja i testowanie
- Integracja z ekosystemem MarTech
- Optymalizacja wydajności
- Testy bezpieczeństwa i jakości
Szkolenie i uruchomienie
- Transfer wiedzy i dokumentacja
- Szkolenie autorów treści
- Strategia wdrożenia etapowego
Ciągła optymalizacja
- Monitorowanie wydajności
- Rozwój nowych funkcji
- Stałe wsparcie i zarządzanie

„Rozumiemy, że każda firma jest inna, dlatego do każdego projektu podchodzimy indywidualnie” — mówi nasz główny architekt AEM. „Zanim zaproponujemy odpowiedni wzorzec architektury headless, dokładnie poznajemy potrzeby biznesowe i technologiczne klienta.”

Niezależnie od tego, czy dopiero rozważasz pierwsze wdrożenie AEM w wersji headless, czy chcesz rozbudować istniejące rozwiązanie o nowe kanały, TTMS dostarczy Ci wiedzę, doświadczenie i narzędzia niezbędne do osiągnięcia sukcesu.

Skontaktuj się z nami już dziś!

Poznaj nasze Case studies z wdrożeń AEM:

FAQ

Czym jest architektura headless?

Architektura headless to nowoczesne podejście do zarządzania treścią, w którym warstwa treści (tzw. „body”) jest całkowicie oddzielona od warstwy prezentacji (tzw. „head”). Zamiast generować gotowe strony HTML, system headless przechowuje treść w uporządkowany sposób i udostępnia ją za pomocą API dowolnemu frontendowi — aplikacjom mobilnym, stronom internetowym, urządzeniom IoT itp. Umożliwia to zarządzanie treścią z jednego źródła i jej publikację na wielu kanałach bez konieczności duplikowania pracy.

Czym jest tradycyjny CMS?

Tradycyjny CMS łączy w jednym systemie zarówno zarządzanie treścią, jak i jej prezentację. Autorzy treści tworzą ją bezpośrednio w szablonach, które definiują, jak będzie wyglądać na stronie internetowej. Takie podejście oferuje edytor WYSIWYG, możliwość podglądu oraz intuicyjne narzędzia do budowania stron, co czyni je przyjaznym dla użytkowników nietechnicznych. Mimo że doskonale sprawdza się przy zarządzaniu witrynami, tradycyjny CMS staje się mniej wydajny przy publikacji treści na wielu kanałach.

Czym jest CMS hybrydowy?

CMS hybrydowy łączy zalety podejścia tradycyjnego i headless, umożliwiając korzystanie z obu modeli zależnie od potrzeb. Firmy mogą nadal korzystać z wizualnej edycji i podglądu treści na stronach internetowych, a jednocześnie udostępniać tę samą treść za pomocą API na inne kanały. To rozwiązanie idealne dla organizacji, które chcą stopniowo przechodzić z tradycyjnego CMS na bardziej elastyczne podejście headless, bez zakłócania bieżących procesów.

Czy Adobe AEM wspiera architekturę headless?

Tak — Adobe Experience Manager oferuje rozbudowane funkcje headless, zachowując jednocześnie tradycyjne możliwości zarządzania treścią. Kluczową rolę odgrywają tu Content Fragments i Content Fragment Models, które umożliwiają tworzenie ustrukturyzowanej treści niezależnie od jej formy prezentacji. Te fragmenty można udostępniać za pomocą interfejsu GraphQL API, co pozwala programistom precyzyjnie pobierać potrzebne dane dla dowolnego frontendu. Dzięki temu AEM stanowi kompletne, hybrydowe rozwiązanie klasy enterprise, łączące oba podejścia w jednej platformie.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Architektura Headless w AEM – Najważniejsze funkcje i korzyści biznesowe

Efektywne dostarczanie treści na wiele platform to dziś nie wybór, lecz konieczność. Wraz z rozwojem doświadczeń omnichannel, firmy coraz częściej sięgają po architekturę headless, by zyskać większą elastyczność i skalowalność w zarządzaniu treściami. Adobe Experience Manager (AEM) w wersji headless stoi na czele tej transformacji – umożliwia firmom zarządzanie ustrukturyzowaną treścią i jej płynne udostępnianie za pomocą API. Co jednak wyróżnia AEM na tle innych rozwiązań headless CMS? I w jaki sposób może zmienić Twoje podejście do publikowania treści? 1. Czym jest architektura headless w AEM? Architektura headless w AEM to zasadnicza zmiana w sposobie zarządzania treściami i ich dystrybucji w kanałach cyfrowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów CMS, podejście to oddziela tworzenie treści od jej prezentacji, tworząc tym samym bardziej elastyczne i odporne na zmiany środowisko. Kluczowa koncepcja: w AEM headless repozytorium treści (czyli “body”) jest oddzielone od warstwy prezentacji (czyli “head”), co pozwala treściom istnieć niezależnie od tego, gdzie i w jaki sposób będą wyświetlane. Takie rozdzielenie umożliwia: Autorom treści tworzenie, zarządzanie i przechowywanie ustrukturyzowanych informacji w AEM Programistom pobieranie treści przez API i wyświetlanie ich w dowolnym systemie frontendowym Organizacjom utrzymywanie jednej, spójnej bazy treści i jednoczesne jej udostępnianie na różnych kanałach Architektura ta opiera się na RESTful API oraz GraphQL, dzięki czemu treści mogą być dynamicznie dostarczane do różnych kanałów – stron internetowych, aplikacji mobilnych, urządzeń IoT, kiosków czy nowych technologii. Takie podejście API-first oznacza, że treści przechowywane w AEM mogą być wykorzystywane przez dowolną aplikację zdolną do wysyłania zapytań API – niezależnie od języka programowania czy platformy. 2. AEM jako Headless CMS – Kluczowe funkcje i możliwości Adobe Experience Manager (AEM) wykracza dziś daleko poza tradycyjne systemy zarządzania treścią, oferując zaawansowane rozwiązanie typu headless CMS, które usprawnia procesy i przyspiesza dostarczanie treści. Firmy, które wdrażają platformy headless CMS, zauważają wyraźny wzrost zwrotu z inwestycji (ROI) oraz skrócenie czasu potrzebnego na rozwój projektów. Przyjrzyjmy się najważniejszym funkcjom, które sprawiają, że AEM jest liderem wśród nowoczesnych strategii zarządzania treścią. 2.1 Ustrukturyzowane Fragmenty Treści, możliwość ponownego użycia i dostarczanie przez API Fragmenty Treści (Content Fragments) są fundamentem działania AEM jako headless CMS: Tworzone są na podstawie predefiniowanych Modeli Fragmentów Treści (szablonów określających strukturę) Umożliwiają tworzenie treści niezależnie od kanału, w którym zostaną wykorzystane Pozwalają autorom skupić się wyłącznie na treści, a nie na jej prezentacji Mechanizmy dostarczania oparte na API to jeden z elementów wyróżniających AEM: Solidne wsparcie dla GraphQL i RESTful API umożliwia precyzyjne zapytania o treści Szczegółowa kontrola nad treścią pozwala dostarczać wyłącznie to, co jest potrzebne, co zwiększa wydajność Fragmenty Doświadczeń (Experience Fragments) uzupełniają Fragmenty Treści, umożliwiając ponowne wykorzystanie nie tylko grup komponentów, ale także całych układów i metadanych. Mogą być wykorzystywane na wielu stronach, eksportowane do systemów zewnętrznych (jako HTML lub JSON) oraz integrowane z Adobe Target, by wspierać personalizację w wielu kanałach. Co więcej, Experience Fragments pozwalają tworzyć różne warianty treści, co ułatwia dopasowanie przekazu do konkretnych kampanii czy kanałów, bez konieczności ręcznego kopiowania treści. 2.2 Edycja w kontekście, zalety UX i możliwości rozbudowy Jednym z wyzwań w pracy z headless CMS jest brak bezpośredniego powiązania między tworzoną treścią a jej końcowym wyglądem. AEM rozwiązuje ten problem dzięki: Universal Editor – umożliwia wizualną edycję treści przeznaczonej do wyświetlania na oddzielnych frontendach Intuicyjny interfejs – zachowuje doświadczenie WYSIWYG, którego oczekują zespoły tworzące treści Możliwości rozbudowy – pozwalają na tworzenie własnych modeli treści, przepływów pracy i integracji Zarządzanie wieloma witrynami – ułatwia spójną kontrolę nad treściami w różnych kanałach i lokalizacjach Takie podejście przynosi realne korzyści biznesowe, upraszczając tworzenie spójnych i angażujących doświadczeń cyfrowych – co większość firm postrzega jako jedną z głównych zalet architektury headless. 3. Korzyści biznesowe i techniczne architektury headless w AEM Strategiczne wdrożenie architektury headless w AEM przynosi organizacjom realne korzyści – nie tylko techniczne, ale również biznesowe. To podejście znacząco wspiera firmy, które chcą unowocześnić sposób dostarczania treści. 3.1 Elastyczność, adaptacyjność i personalizacja omnichannel Większa elastyczność i odporność na zmiany technologiczne: Możliwość szybkiego reagowania na nowe kanały bez potrzeby przebudowy całej infrastruktury Marketing może skupić się na tworzeniu treści, a zespoły techniczne – na ich optymalnym dostarczaniu Łatwe rozszerzanie zasięgu o nowe punkty styku z użytkownikiem (np. asystenci głosowi, AR, IoT) Zaawansowana personalizacja w wielu kanałach: Tworzenie dopasowanych doświadczeń poprzez łączenie ustrukturyzowanych treści z danymi o użytkowniku Dynamiczne dopasowanie prezentacji treści do kontekstu i typu urządzenia AEM Headless płynnie integruje się z Adobe Target, co umożliwia eksport Fragmentów Treści i tworzenie spersonalizowanych doświadczeń w wielu kanałach za pomocą Adobe Experience Platform Web SDK (alloy.js). Takie połączenie wspiera zaawansowane testy A/B oraz optymalizację treści w czasie rzeczywistym, dając firmom możliwość oferowania maksymalnie trafnych doświadczeń dla odbiorców. Dodatkowo, integracja z Adobe Analytics zapewnia szczegółowy wgląd w zachowania użytkowników i efektywność treści, co pozwala podejmować decyzje w oparciu o dane i systematycznie udoskonalać strategie personalizacji. Architektura headless upraszcza dystrybucję treści w wielu kanałach, zapewniając spójność i efektywność. Dzięki temu firmy mogą budować jednolity wizerunek marki i efektywnie wykorzystywać treści w różnych kanałach – co czyni to podejście strategicznym wyborem dla organizacji, które chcą skalować i personalizować swoją obecność cyfrową. 3.2 Zwinne tworzenie rozwiązań, skalowalność i spójność treści Korzyści dla zespołów developerskich: Frontendowcy mogą korzystać z dowolnych nowoczesnych frameworków (React, Angular, Vue) Skrócone cykle deweloperskie i większa retencja talentów Możliwość niezależnego skalowania systemów dostarczania treści od systemów zarządzania Korzyści biznesowe: Zachowanie spójności treści we wszystkich kanałach Uproszczone procesy lokalizacji i tłumaczeń Mniejsze ryzyko publikowania nieaktualnych informacji w kanałach pochodnych Architektura headless zwiększa elastyczność i wspiera personalizację dzięki płynnej adaptacji treści do wielu kanałów. Pozwala zespołom marketingowym skupić się na tworzeniu wartościowych treści, a technicznym – na ich efektywnym dostarczaniu. Ułatwia też wdrażanie treści w nowych kanałach, takich jak asystenci głosowi, rzeczywistość rozszerzona czy Internet Rzeczy. Co ważne, umożliwia dynamiczną personalizację na różnych urządzeniach, zapewniając spójne doświadczenie użytkownika. Coraz więcej firm dostrzega te zalety, wskazując na uproszczoną dystrybucję treści i większą efektywność ich ponownego wykorzystania jako kluczowe przewagi architektury headless. 4. Wdrażanie architektury headless w AEM – etapy i dobre praktyki Skuteczne wdrożenie architektury headless w AEM wymaga strategicznego podejścia oraz odpowiednich kompetencji technicznych. Aby osiągnąć optymalne rezultaty, organizacje powinny znać najczęstsze wyzwania oraz sprawdzone sposoby ich rozwiązania. 4.1 Konfiguracja, integracja systemowa i plan wdrożenia Plan wdrożenia: Faza planowania (2–4 tygodnie): Opracowanie strategii treści i architektury informacji Mapowanie typów treści, ich relacji i wymagań związanych z dostarczaniem Projektowanie kompleksowych modeli Fragmentów Treści Faza rozwoju (8–12 tygodni): Konfiguracja środowiska AEM z podziałem na instancje autora i publikacji Implementacja punktów końcowych GraphQL i zaprojektowanie API Opracowanie frameworków do pobierania treści po stronie frontendu Faza integracji (4–6 tygodni): Połączenie z istniejącymi elementami ekosystemu martech Wdrożenie protokołów uwierzytelniania (np. OAuth 2.0) Konfiguracja dziedziczenia kopii językowych i procesów tłumaczeń Faza testowania i optymalizacji (2–4 tygodnie): Testy wydajności i ich optymalizacja Walidacja zabezpieczeń Testy akceptacyjne z udziałem użytkowników końcowych 4.2 Najczęstsze wyzwania i sprawdzone rozwiązania W oparciu o doświadczenia branżowe, organizacje wdrażające AEM Headless zazwyczaj napotykają poniższe wyzwania: Złożoność developmentu frontendu Wyzwanie: Oddzielenie warstwy prezentacji od backendu wymaga tworzenia niestandardowych szablonów i układów dla różnych kanałów Rozwiązanie: Projektuj ustrukturyzowane, odporne na zmiany komponenty frontendowe i modele treści; stosuj rendering po stronie serwera lub generowanie statycznych stron; wykorzystuj framework SPA Editor dostępny w AEM Zarządzanie API i wydajność Wyzwanie: Słabe zarządzanie API może prowadzić do problemów z wydajnością, szczególnie w dużej skali Rozwiązanie: Wdrażaj solidne praktyki zarządzania API, w tym wersjonowanie i mechanizmy bezpieczeństwa; korzystaj z wbudowanego CDN w AEM i zaawansowanych strategii cache’owania; optymalizuj konfigurację Dispatchera Modelowanie treści i zarządzanie Wyzwanie: Strukturyzowanie treści dla wielu kanałów może być trudne, zwłaszcza w dużych organizacjach Rozwiązanie: Starannie planuj modele treści z uwzględnieniem marek, regionów i kanałów; ustanów jasne zasady zarządzania; efektywnie wykorzystuj modele Fragmentów Treści w AEM Migracja i integracja Wyzwanie: Przenoszenie istniejącej treści do architektury headless może być czasochłonne Rozwiązanie: Przeprowadź dokładny audyt treści; korzystaj z narzędzi automatyzujących migrację; wykorzystaj API AEM do integracji z innymi platformami Zarządzanie zmianą i szkolenia Wyzwanie: Przejście na model headless wymaga nowych procesów i kompetencji Rozwiązanie: Wdrażaj programy zarządzania zmianą już na wczesnym etapie; zapewnij bieżące wsparcie i szkolenia; rozważ model hybrydowy jako etap przejściowy 4.3 Optymalizacja wydajności, bezpieczeństwa i doświadczenia użytkownika Aby uzyskać najlepsze efekty z wdrożenia: Zastosuj wielowarstwowe cache’owanie: CDN, Dispatcher oraz poziom aplikacji Projektuj wydajne zapytania GraphQL – precyzyjnie pobierające tylko niezbędne dane Wdroż poprawne mechanizmy uwierzytelniania API (OAuth 2.0, JWT) Dla frontendu stosuj SSR (server-side rendering) lub generowanie statycznych stron, aby zachować SEO Zapewnij ciągły monitoring oraz analitykę w celu optymalizacji działania systemu 5. Porównanie podejść: headful, headless i hybrydowego w AEM Podejście Główne cechy Najlepsze dla Ograniczenia Tradycyjne (Headful) • Zintegrowana treść i prezentacja • Edytowanie WYSIWYG • Oparte na szablonach • Złożone strony internetowe • Zespoły preferujące wizualną edycję • Ograniczone możliwości multichannel • Mała elastyczność frontendu • Ryzyko długu technologicznego Headless • Oddzielenie treści od warstwy prezentacji • Dostarczanie poprzez API • Ustrukturyzowana treść • Strategie omnichannel • Swoboda wyboru frameworków frontendowych • Odporność na przyszłe zmiany • Bardziej złożona konfiguracja początkowa • Krzywa uczenia się dla autorów treści • Wymaga zasobów developerskich Hybrydowe • Łączy podejście tradycyjne i headless • Selektywne udostępnianie treści przez API • Możliwość wdrażania etapami • Organizacje łączące potrzeby webowe i multichannel • Stopniowa migracja do headless • Potencjalna złożoność architektury • Wyzwania w zarządzaniu • Wymaga jasno określonej strategii Wybór właściwej architektury powinien uwzględniać: Wymagania dotyczące doświadczenia autorów treści Obecne i przyszłe kanały komunikacji Kompetencje zespołów developerskich Wydajność i skalowalność rozwiązań Długoterminową strategię cyfrową Coraz więcej firm decyduje się na architekturę headless ze względu na jej skalowalność i elastyczność. Rozwiązania headless umożliwiają skuteczniejsze zarządzanie wzrostem oraz dystrybucję treści w wielu kanałach w porównaniu z podejściem tradycyjnym. 6. Jak TTMS może pomóc Ci wdrożyć AEM jako Headless CMS Wdrożenie AEM w architekturze headless wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia, aby w pełni wykorzystać jego możliwości. Jako certyfikowany partner Adobe na poziomie Bronze, TTMS oferuje zarówno dogłębną wiedzę technologiczną, jak i praktyczne doświadczenie, które pozwala bezpiecznie przeprowadzić organizację przez wszystkie etapy wdrożenia. 6.1 Nasze unikalne podejście Strategiczna analiza i planowanie Kompleksowa ocena istniejącego ekosystemu treści Opracowanie strategii wdrożenia dopasowanej do celów biznesowych Tworzenie modeli treści z uwzględnieniem elastyczności i zasad ładu korporacyjnego Doświadczenie branżowe Budowa dedykowanych portali internetowych dla sektorów objętych regulacjami, takich jak farmacja Realizacja portali dla lekarzy, pacjentów oraz katalogów produktów Zachowanie zgodności z wymogami prawnymi przy jednoczesnym wykorzystaniu elastyczności architektury headless Doskonałość techniczna i integracje Certyfikowani specjaliści AEM z ekspercką wiedzą o platformie Doświadczenie w integracjach z Marketo, Adobe Campaign, Analytics, Salesforce i systemami CIAM Wsparcie migracji dla firm posiadających już środowiska AEM Autorskie narzędzia i akceleratory Narzędzia zaprojektowane z myślą o typowych wyzwaniach wdrożeń headless Akceleratory do modelowania treści, konfiguracji API oraz integracji frontendów Skrócenie czasu wdrożenia bez kompromisów w jakości 6.2 Nasza metodologia wdrożeniowa Odkrywanie i strategia Audyt treści i analiza potrzeb Opracowanie strategii kanałowej Rekomendacja wzorca architektury Projektowanie i rozwój Tworzenie modeli treści Implementacja i optymalizacja API Integracja i rozwój frontendów Integracja i testowanie Integracja z ekosystemem MarTech Optymalizacja wydajności Testy bezpieczeństwa i jakości Szkolenie i uruchomienie Transfer wiedzy i dokumentacja Szkolenie autorów treści Strategia wdrożenia etapowego Ciągła optymalizacja Monitorowanie wydajności Rozwój nowych funkcji Stałe wsparcie i zarządzanie „Rozumiemy, że każda firma jest inna, dlatego do każdego projektu podchodzimy indywidualnie” — mówi nasz główny architekt AEM. „Zanim zaproponujemy odpowiedni wzorzec architektury headless, dokładnie poznajemy potrzeby biznesowe i technologiczne klienta.” Niezależnie od tego, czy dopiero rozważasz pierwsze wdrożenie AEM w wersji headless, czy chcesz rozbudować istniejące rozwiązanie o nowe kanały, TTMS dostarczy Ci wiedzę, doświadczenie i narzędzia niezbędne do osiągnięcia sukcesu. Skontaktuj się z nami już dziś! Poznaj nasze Case studies z wdrożeń AEM: Case study wdrożenia Headless CMS do obsługi wielu aplikacji Case study: system szablonów stron dla firmy farmaceutycznej Studium przypadku: Migracja z Adobe LiveCycle do AEM Forms Studium przypadku migracji AEM do chmury: producent zegarków luksusowych Optymalizacja SEO Meta przez AI w AEM: Stäubli Case Study FAQ Czym jest architektura headless? Architektura headless to nowoczesne podejście do zarządzania treścią, w którym warstwa treści (tzw. „body”) jest całkowicie oddzielona od warstwy prezentacji (tzw. „head”). Zamiast generować gotowe strony HTML, system headless przechowuje treść w uporządkowany sposób i udostępnia ją za pomocą API dowolnemu frontendowi — aplikacjom mobilnym, stronom internetowym, urządzeniom IoT itp. Umożliwia to zarządzanie treścią z jednego źródła i jej publikację na wielu kanałach bez konieczności duplikowania pracy. Czym jest tradycyjny CMS? Tradycyjny CMS łączy w jednym systemie zarówno zarządzanie treścią, jak i jej prezentację. Autorzy treści tworzą ją bezpośrednio w szablonach, które definiują, jak będzie wyglądać na stronie internetowej. Takie podejście oferuje edytor WYSIWYG, możliwość podglądu oraz intuicyjne narzędzia do budowania stron, co czyni je przyjaznym dla użytkowników nietechnicznych. Mimo że doskonale sprawdza się przy zarządzaniu witrynami, tradycyjny CMS staje się mniej wydajny przy publikacji treści na wielu kanałach. Czym jest CMS hybrydowy? CMS hybrydowy łączy zalety podejścia tradycyjnego i headless, umożliwiając korzystanie z obu modeli zależnie od potrzeb. Firmy mogą nadal korzystać z wizualnej edycji i podglądu treści na stronach internetowych, a jednocześnie udostępniać tę samą treść za pomocą API na inne kanały. To rozwiązanie idealne dla organizacji, które chcą stopniowo przechodzić z tradycyjnego CMS na bardziej elastyczne podejście headless, bez zakłócania bieżących procesów. Czy Adobe AEM wspiera architekturę headless? Tak — Adobe Experience Manager oferuje rozbudowane funkcje headless, zachowując jednocześnie tradycyjne możliwości zarządzania treścią. Kluczową rolę odgrywają tu Content Fragments i Content Fragment Models, które umożliwiają tworzenie ustrukturyzowanej treści niezależnie od jej formy prezentacji. Te fragmenty można udostępniać za pomocą interfejsu GraphQL API, co pozwala programistom precyzyjnie pobierać potrzebne dane dla dowolnego frontendu. Dzięki temu AEM stanowi kompletne, hybrydowe rozwiązanie klasy enterprise, łączące oba podejścia w jednej platformie.

Czytaj więcej

Blackout 2025: Jak systemy RT-NMS chronią przed awariami sieci energetycznej?

28 kwietnia 2025 roku oczy całej Europy zwrócone były na Półwysep Iberyjski. Wszystko za sprawą nagłej awarii, która w zaledwie pięć sekund pozbawiła prądu niemal 100% terytorium dwóch państw – Hiszpanii i Portugalii. Szacuje się, że w szczytowym momencie ponad 50 milionów ludzi nie miało dostępu do energii elektrycznej. Zdarzenie to spowodowało poważne zakłócenia w transporcie publicznym, łączności, służbie zdrowia oraz usługach finansowych. Przyczyna awarii wciąż jest badana; rozważane są różne hipotezy. W tym artykule przyjrzymy się jednej z nich – związanej z utrzymaniem stabilności sieci. Postaramy się wyjaśnić, jaką rolę systemy RT-NMS odgrywają w zapobieganiu krytycznym sytuacjom spowodowanym nagłymi zmianami w produkcji energii. 1. Czym są systemy RT-NMS? Systemy zarządzania siecią w czasie rzeczywistym to zaawansowane platformy informatyczne wykorzystywane przez operatorów systemów energetycznych (TSO i DSO) do monitorowania, sterowania i optymalizacji działania sieci elektroenergetycznej w czasie rzeczywistym. Dzięki nim można na bieżąco reagować na zmiany w produkcji, przesyle i zużyciu energii. Co robią te systemy? Zbierają dane z tysięcy czujników, liczników, stacji transformatorowych i farm OZE. Monitorują parametry sieci – napięcie, częstotliwość, obciążenie linii, przepływy mocy. Wykrywają anomalie – np. przeciążenia, awarie, spadki napięcia, niestabilności. Podejmują automatyczne decyzje – np. odcięcie fragmentu sieci, włączenie rezerw. Umożliwiają zdalne sterowanie – np. przepływami energii, elektrowniami, bateriami. Pomagają przewidywać ryzyko – np. dzięki integracji z prognozami pogody i algorytmami AI. Systemy te współpracują ze sobą bardzo ściśle, tworząc zintegrowany ekosystem, który umożliwia kompleksowe zarządzanie infrastrukturą energetyczną – od elektrowni po odbiorców końcowych. Każdy z systemów ma swoją specjalizację, ale ich synergia jest kluczowa dla bezpieczeństwa i efektywności sieci. RYS1. RT-NMS – Real-Time Network Management Systems i ich główne zastosowanie Przykład działania w praktyce: ➡ Gdy farmy fotowoltaiczne nagle przestają produkować prąd (np. zachmurzenie), SCADA wykrywa spadek mocy → EMS uruchamia rezerwy w elektrowni gazowej → DMS ogranicza zużycie w mniej krytycznych rejonach → system utrzymuje napięcie i unika blackoutu. 2. Rola OZE w stabilności sieci Eksperci wskazują, że systemy zarządzania siecią w czasie rzeczywistym nie były wystarczająco przygotowane na blackout, który miał miejsce 28 kwietnia 2025 roku w Hiszpanii i Portugalii. Chociaż nie doszło do technicznej awarii tych systemów, ich zdolność do szybkiego reagowania na gwałtowne zakłócenia była ograniczona. Pratheeksha Ramdas, starsza analityczka w Rystad Energy w wywiadzie dla The Guardian, zauważyła, że choć nie można jednoznacznie obwiniać odnawialnych źródeł energii za blackout, to ich rosnący udział w miksie energetycznym może utrudniać absorpcję zakłóceń częstotliwości. Podkreśliła, że wiele czynników, takich jak awaria systemu lub słabe linie przesyłowe, mogło przyczynić się do tej sytuacji. Z kolei Miguel de Simón Martín, profesor z Uniwersytetu w León, na łamach WIRED podkreślił, że stabilność sieci zależy od trzech kluczowych czynników: dobrze połączonej sieci przesyłowej, odpowiednich połączeń międzysystemowych oraz obecności tzw. „inercji mechanicznej” dostarczanej przez tradycyjne elektrownie. Zauważył, że hiszpańska sieć energetyczna jest słabo połączona z resztą Europy, co ogranicza jej zdolność do reagowania na nagłe zakłócenia. 3. Od czego zależy zdolność do szybkiego reagowania systemów zarządzania siecią w czasie rzeczywistym? Szybka reakcja systemu elektroenergetycznego na zakłócenia to efekt wielu powiązanych ze sobą elementów. Nie wystarczy sama automatyzacja – liczy się jakość danych, dostępność zasobów, sprawna organizacja i przewidywanie możliwych scenariuszy. Poniżej omawiamy kluczowe obszary, które mają decydujące znaczenie dla skutecznego działania w czasie rzeczywistym. 3.1 Technologiczne fundamenty szybkiej reakcji w systemie zasilania To, jak szybko i skutecznie system zarządzania siecią energetyczną potrafi zareagować na nagłe zakłócenia – takie jak awarie, przeciążenia czy gwałtowny spadek mocy – nie jest dziełem przypadku. W grę wchodzi wiele współzależnych elementów: od technologii i architektury sieci, przez jakość danych i algorytmy sterujące, aż po organizację pracy ludzi, którzy czuwają nad bezpieczeństwem systemu. Przyjrzyjmy się tym elementom bliżej. Aby system elektroenergetyczny mógł skutecznie reagować na zakłócenia, kluczowa jest dostępność danych w czasie rzeczywistym. Im szybciej dane z liczników, czujników i urządzeń trafią do systemu, tym szybciej może on zareagować. Niezbędne są tutaj szybkie protokoły komunikacyjne, duża liczba punktów pomiarowych (telemetria) oraz brak opóźnień w transmisji danych (latencji). Drugim istotnym elementem są zautomatyzowane algorytmy decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Dzięki nim systemy mogą samodzielnie wykrywać anomalie i podejmować natychmiastowe decyzje, bez konieczności angażowania człowieka. Przykładem może być automatyczne włączenie rezerw mocy lub zmiana kierunku przepływu energii. Kolejnym warunkiem skutecznej reakcji jest dostępność rezerw mocy i magazynów energii. Nawet najlepiej zaprojektowany system nie zareaguje skutecznie, jeśli nie dysponuje odpowiednimi zasobami. Szybkie rezerwy to m.in. baterie przemysłowe, elektrownie gazowe o krótkim czasie rozruchu czy elastyczni odbiorcy, tacy jak przemysł zdolny do tymczasowego ograniczenia zużycia energii. Bardzo ważna jest również integracja z rozproszonymi źródłami energii (DER), takimi jak farmy fotowoltaiczne, turbiny wiatrowe, prosumenci czy magazyny energii. System musi mieć nad nimi wgląd i kontrolę, ponieważ brak integracji może prowadzić do ich automatycznego odłączania się w przypadku zaburzeń, zamiast wspierania stabilności sieci. 3.2 Czynniki organizacyjne i znaczenie planowania Istotnym aspektem jest także projekt samej sieci elektroenergetycznej – jej topologia i poziom redundancji. Im bardziej elastyczna i odporna na zakłócenia jest sieć, np. dzięki połączeniom z innymi krajami, tym łatwiej można zareagować. Sieci o charakterze „wyspowym”, jak ta na Półwyspie Iberyjskim, mają znacznie mniejsze możliwości importu energii z zewnątrz w sytuacjach kryzysowych. Nie można zapominać o zdolnościach operatorów i zespołów kryzysowych. Nawet najbardziej zaawansowane, zautomatyzowane systemy wymagają obecności dobrze wyszkolonych ludzi, którzy potrafią szybko zinterpretować dane i odpowiednio zareagować w nietypowych sytuacjach. Na koniec, ogromne znaczenie ma poziom predykcji i planowania. Im lepiej system potrafi prognozować ryzyka, takie jak spadki mocy z OZE czy nagłe skoki zapotrzebowania, tym lepiej może się przygotować, np. poprzez wcześniejsze uruchomienie rezerw mocy. 4. Blackout w Hiszpanii i Portugalii – przyczyny i wnioski Choć eksperci uważają stabilność infrastruktury technologicznej w energetyce za kluczową w kontekście minionego blackoutu sam operator systemów energetycznych w Hiszpanii nie wypowiada się oficjalnie w tej kwestii. Najbardziej aktualne oficjalne oświadczenie Red Eléctrica de España (REE) dotyczące blackout’u z 28 kwietnia 2025 roku informuje, że do godziny 7:00 rano 29 kwietnia udało się przywrócić 99,95% zapotrzebowania na energię elektryczną. Ponadto REE przekazała wszystkie wymagane dane Komisji ds. Analizy Kryzysu Energetycznego.Co więc było oficjalnym powodem kwietniowego blackoutu na półwyspie iberyjskim? Dowiemy się pewnie po śledztwie odpowiednich organów. 5. Kiedy nastąpi kolejny Black Out? Według raportu North American Electric Reliability Corporation (NERC), około połowa USA jest zagrożona niedoborami mocy w ciągu najbliższej dekady. Regiony takie jak Teksas, Kalifornia, Nowa Anglia, Środkowy Zachód oraz Southwest Power Pool (SPP) mogą doświadczyć przerw w dostawie energii, zwłaszcza podczas ekstremalnych warunków pogodowych lub szczytowego zapotrzebowania. Nie inaczej jest w Europie. Unia Europejska stoi przed wyzwaniem modernizacji swojej sieci energetycznej. Ponad połowa linii przesyłowych ma ponad 40 lat, a inwestycje w infrastrukturę nie nadążają za szybkim rozwojem OZE. Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) zaleca podwojenie inwestycji na wzmocnienie infrastruktury energetycznej do 600 miliardów rocznie do 2030 roku, aby sprostać wymaganiom związanym z transformacją energetyczną. Warto tutaj nadmienić, że tradycyjna sieć energetyczna była projektowana wokół dużych, przewidywanych źródeł mocy: elektrowni węglowych, gazowych, wodnych czy jądrowych. Dziś jednak miks energetyczny w coraz większym stopniu opiera się na źródłach odnawialnych, które są niestabilne z natury. Słońce zachodzi, wiatr się uspokaja – i jeśli w danej chwili nie ma odpowiedniego zabezpieczenia technologicznego, sieć zaczyna tracić równowagę. Można tego uniknąć dzięki transformacji technologicznej w sektorze Energetycznym. 6. Rozwiązania IT TTMS dla energetyki Dzisiejsze zarządzanie siecią elektroenergetyczną to nie tylko reagowanie na awarie, ale przede wszystkim ich przewidywanie i zapobieganie im w czasie rzeczywistym. Sprawna infrastruktura IT oraz dostępność fizycznych zasobów i danych prognostycznych są fundamentem cyfrowej odporności systemu. Sprawdź, jak wspiera to TTMS. 6.1 Infrastruktura IT reagująca w czasie rzeczywistym Współczesna infrastruktura IT zdolna do pracy w czasie rzeczywistym odgrywa kluczową rolę prewencyjną w zapewnianiu ciągłości działania systemów elektroenergetycznych. Zaawansowane systemy zarządzania siecią – takie jak SCADA, EMS czy DMS – nieustannie monitorują strategiczne parametry pracy sieci, w tym napięcie, przepływ mocy i częstotliwość. W przypadku nagłych zakłóceń infrastruktura ta uruchamia natychmiastowe reakcje – dynamicznie zmienia ścieżki przesyłu energii, aktywuje dostępne rezerwy, a także komunikuje się z rozproszonymi źródłami energii (DER) i systemami magazynowania. 6.2 Znaczenie fizycznych zasobów wykonawczych Skuteczność tych działań zależy jednak nie tylko od oprogramowania, lecz także od dostępności odpowiednich zasobów fizycznych. System nie zareaguje efektywnie, jeśli nie dysponuje realnymi środkami wykonawczymi. Niezbędne są tu m.in. elektrownie gazowe o krótkim czasie rozruchu, baterie przemysłowe zdolne do natychmiastowego dostarczenia energii, urządzenia stabilizujące częstotliwość (np. kondensatory) oraz infrastruktura transgraniczna umożliwiająca import mocy z zewnątrz. To właśnie one w praktyce determinują odporność systemu na zakłócenia. 6.3 Prognozowanie zagrożeń i integracja rozwiązań TTMS Uzupełnieniem całego ekosystemu są narzędzia przewidujące – w tym modele prognostyczne oparte na sztucznej inteligencji. Dzięki nim możliwe jest wykrywanie ryzyk z wyprzedzeniem i proaktywne reagowanie. Jeśli system przewiduje spadek produkcji o kilka gigawatów w najbliższych minutach, może z odpowiednim wyprzedzeniem aktywować zasoby magazynowe, zainicjować redukcję poboru u odbiorców przemysłowych lub zmodyfikować konfigurację sieci przesyłowej. Transition Technologies MS (TTMS) wspiera sektor energetyczny w budowaniu cyfrowej odporności oraz zarządzaniu siecią w trybie rzeczywistym. Dostarczamy kompleksowe rozwiązania IT umożliwiające integrację systemów SCADA, EMS, DMS i DERMS z narzędziami predykcyjnymi, co pozwala na nieprzerwane monitorowanie i automatyczne reagowanie na anomalie w pracy sieci. Pomagamy naszym partnerom wdrażać inteligentne mechanizmy zarządzania produkcją, dystrybucją i magazynowaniem energii, a także projektować modele predykcyjne z wykorzystaniem AI i danych meteorologicznych. Dzięki temu operatorzy mogą lepiej planować działania, ograniczać ryzyko blackoutów i podejmować szybkie, trafne decyzje. Dzisiejsza infrastruktura energetyczna to nie tylko przewody i urządzenia – to zintegrowany, inteligentny ekosystem, w którym cyfrowe mechanizmy decyzyjne i fizyczne zasoby wzajemnie się uzupełniają. To właśnie ta synergia decyduje o stabilności systemu w sytuacjach kryzysowych. Dowiedz się, jak TTMS może pomóc Twojej firmie energetycznej zadbać o odporność energetyczną w czasie rzeczywistym. Skontaktuj się z nami lub odwiedź stronę Rozwiązań IT dla Energetyki. Szukasz szybkiego podsumowania lub konkretnych informacji? Zacznij od sekcji FAQ. Znajdziesz tam jasne, rzeczowe odpowiedzi na najważniejsze pytania dotyczące blackoutu z 2025 roku, systemów zarządzania energią w czasie rzeczywistym oraz przyszłości stabilności sieci energetycznej. Co było przyczyną blackoutu w Hiszpanii i Portugalii w kwietniu 2025 roku? Dokładna przyczyna blackoutu z kwietnia 2025 roku wciąż jest badana przez odpowiednie instytucje. Eksperci zwracają jednak uwagę na rosnącą złożoność sieci energetycznej i trudności w utrzymaniu stabilności przy rosnącym udziale źródeł odnawialnych. Choć Red Eléctrica de España wykluczyła cyberatak i nie odnotowała naruszeń systemów sterowania, na blackout mogły wpłynąć czynniki takie jak słabe połączenia z europejską siecią oraz brak bezwładności mechanicznej. Systemy działające w czasie rzeczywistym nie zawiodły technicznie, ale nie zareagowały wystarczająco szybko na nagłe zakłócenie. Końcowy raport zostanie opublikowany po zakończeniu oficjalnej analizy. Jak systemy RT-NMS zapobiegają blackoutom? Systemy zarządzania siecią w czasie rzeczywistym (RT-NMS) pomagają zapobiegać blackoutom poprzez ciągłe monitorowanie produkcji, przesyłu i zużycia energii w całej sieci. Zbierają dane z czujników i urządzeń, wykrywają anomalie i podejmują automatyczne decyzje – np. o przekierowaniu energii lub uruchomieniu rezerw. Zintegrowane z narzędziami takimi jak SCADA, EMS czy DMS, umożliwiają szybką i zdalną reakcję na zakłócenia. W połączeniu z algorytmami AI i analizą predykcyjną systemy RT-NMS potrafią przewidywać potencjalne zagrożenia, zanim do nich dojdzie. Ich skuteczność zależy zarówno od inteligentnego oprogramowania, jak i dostępu do zasobów fizycznych – takich jak magazyny energii czy źródła rezerwowe. Jakie są wyzwania związane z integracją odnawialnych źródeł energii z siecią? Odnawialne źródła energii, takie jak energia słoneczna i wiatrowa, są zmienne i mniej przewidywalne niż tradycyjne elektrownie. Ta niestabilność może prowadzić do wahań częstotliwości i nagłych spadków mocy – np. gdy słońce zostanie przysłonięte chmurami lub wiatr ustanie. Bez odpowiedniej integracji z siecią i szybko reagujących systemów takie wahania mogą zagrażać stabilności. Eksperci podkreślają znaczenie monitoringu w czasie rzeczywistym, bezwładności mechanicznej i narzędzi predykcyjnych, które pozwalają pochłaniać zakłócenia. Dodatkowym problemem są słabo połączone sieci – jak ta na Półwyspie Iberyjskim – które mają ograniczone wsparcie od sąsiednich systemów energetycznych. Jakie technologie są potrzebne do modernizacji infrastruktury energetycznej? Nowoczesna infrastruktura energetyczna wymaga zaawansowanych systemów IT działających w czasie rzeczywistym – takich jak SCADA, EMS i DMS – które potrafią wykrywać i reagować na anomalie w ciągu kilku sekund. Narzędzia predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji wspierają proaktywne zarządzanie ryzykiem, a szybkie protokoły komunikacyjne i niskie opóźnienia w telemetrii zapewniają błyskawiczny przepływ danych. Kluczowe są także zasoby fizyczne, takie jak przemysłowe magazyny energii, turbiny gazowe o szybkim starcie czy międzysystemowe linie przesyłowe. Integracja z rozproszonymi źródłami energii (DER) i systemami magazynowania zwiększa elastyczność i odporność sieci. Połączenie technologii cyfrowych i fizycznych jest niezbędne do wsparcia transformacji energetycznej i zapobiegania przyszłym blackoutom.

Czytaj więcej

Czym jest Temporary Chat w ChatGPT? Wszystko o nowym „trybie incognito”

Czym jest Czat Tymczasowy w ChatGPT? Wszystko, co musisz wiedzieć o nowym „trybie incognito” Wraz ze wzrostem popularności narzędzi AI, takich jak ChatGPT, użytkownicy coraz częściej poszukują większej kontroli nad swoimi danymi i interakcjami. Jedną z funkcji wspierających prywatność i swobodniejsze korzystanie z narzędzia jest Temporary Chat. Ale czym dokładnie jest Czat Tymczasowy w ChatGPT i jak działa? W tym artykule wyjaśniamy jego cel, zalety, ograniczenia i dostępność — aby pomóc Ci zdecydować, czy to rozwiązanie jest dla Ciebie. Czym jest Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy w ChatGPT to rozmowa, która nie jest zapisywana w historii czatów. W przeciwieństwie do zwykłych czatów, te sesje nie pojawiają się na pasku bocznym i nie są wykorzystywane do trenowania modeli OpenAI (chyba że wyrazisz zgodę na udostępnienie opinii). Czaty tymczasowe są idealne do krótkich, jednorazowych interakcji, podczas których nie chcesz przechowywać kontekstu ani danych osobowych. Potraktuj je jak „tryb incognito” ChatGPT. Zalety korzystania z Czatu Tymczasowego Oto kluczowe korzyści korzystania z Czatu Tymczasowego: 1. Większa prywatność Czaty tymczasowe nie są zapisywane w historii konta. Możesz zadawać pytania bez obawy, że rozmowa zostanie zapamiętana lub wykorzystana później. 2. Brak wpływu na dane treningowe OpenAI domyślnie nie wykorzystuje rozmów z czatów tymczasowych do trenowania modeli, co zwiększa poziom ochrony prywatności. 3. Nowy początek za każdym razem Każdy czat tymczasowy zaczyna się od zera. ChatGPT nie pamięta poprzednich wiadomości, co jest idealne dla osób oczekujących neutralnych i niezależnych odpowiedzi. 4. Szybko i wygodnie Nie musisz zarządzać historią ani jej usuwać — wszystko znika automatycznie po zakończeniu sesji. Dla kogo jest Czat Tymczasowy? Czaty tymczasowe przydadzą się m.in. dla: Użytkowników dbających o prywatność, którzy nie chcą pozostawiać cyfrowych śladów. Nowych użytkowników, którzy testują narzędzie bez zakładania konta lub długoterminowego korzystania. Profesjonalistów pracujących z poufnymi lub wrażliwymi tematami. Studentów i badaczy szukających szybkich odpowiedzi lub weryfikujących fakty. Deweloperów testujących prompty w odizolowany sposób. Gdzie znaleźć opcję Czatu Tymczasowego? Aby rozpocząć czat tymczasowy w ChatGPT: Wejdź na ChatGPT i zaloguj się na swoje konto. Kliknij przycisk „+ Nowy czat”. Po prawej stronie u góry znajdź opcję „Temporary Chat” Rozpocznij rozmowę — sesja nie zostanie zapisana w historii. W niektórych przypadkach możesz również korzystać z czatu tymczasowego bez logowania, poprzez specjalne linki. Ograniczenia Czatów Tymczasowych Mimo zalet, czaty tymczasowe mają także swoje ograniczenia: Brak pamięci i ciągłości: Model nie zapamiętuje poprzednich wiadomości po zakończeniu sesji. Ograniczona personalizacja: Ponieważ czat jest bezstanowy, odpowiedzi nie są dopasowywane na podstawie wcześniejszych interakcji. Niedostępne funkcje: Niektóre zaawansowane opcje powiązane z pamięcią lub instrukcjami niestandardowymi mogą być niedostępne. Brak możliwości odzyskania historii: Po zamknięciu czatu nie da się go przywrócić. W jakich planach dostępny jest Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy jest dostępny we wszystkich planach, w tym: ✅ Plan darmowy (GPT-3.5) – pełna dostępność. ✅ ChatGPT Plus (GPT-4) – wraz z dostępem do zaawansowanych funkcji. Uwaga: Chociaż wszyscy użytkownicy mają dostęp do czatu tymczasowego, dostęp do GPT-4 i innych funkcji premium zależy od wybranego planu. Podsumowanie Czat Tymczasowy to potężne i elastyczne narzędzie, które daje użytkownikom większą kontrolę nad danymi i prywatnością. Niezależnie od tego, czy poruszasz wrażliwe tematy, czy po prostu eksplorujesz możliwości AI bez zobowiązań — to rozwiązanie zapewnia bezpieczne i dyskretne środowisko do rozmowy. Szukasz prywatnego czatu bez zobowiązań? Czat Tymczasowy będzie idealnym rozwiązaniem. 💡 Wskazówka: Chcesz zachować prywatność i korzystać z funkcji pamięci, gdy tego potrzebujesz? Możesz włączać lub wyłączać pamięć czatu w ustawieniach. Chcesz wyjść poza Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy to świetny punkt wyjścia do bezpiecznych i jednorazowych rozmów, ale prawdziwy potencjał narzędzi takich jak ChatGPT ujawnia się, gdy wspierają one rozwój biznesu. Niezależnie od tego, czy interesuje Cię automatyzacja, obsługa klienta, czy podejmowanie decyzji na podstawie danych — pomożemy Ci wykorzystać możliwości AI. W Transition Technologies MS (TTMS) tworzymy szyte na miarę rozwiązania AI dla biznesu — od prototypów, przez pilotaże, aż po wdrożenia na poziomie enterprise, z wykorzystaniem narzędzi takich jak ChatGPT, Azure OpenAI i wiele więcej. Sprawdź, jak możemy pomóc Twojej firmie rozwijać się dzięki AI →

Czytaj więcej

Salesforce Net Zero Cloud – jak przygotować firmę na obowiązkowe raportowanie ESG (CSRD)?

Od 2025 roku tysiące firm w całej Unii Europejskiej obejmą nowe obowiązki związane z raportowaniem ESG, wynikające z dyrektywy CSRD. Przedsiębiorstwa będą musiały szczegółowo informować o swoim wpływie na środowisko, społeczeństwo i sposób zarządzania – zgodnie z europejskimi standardami ESRS. To istotna zmiana, która wymaga zarówno przygotowania organizacyjnego, jak i wdrożenia odpowiednich narzędzi. W odpowiedzi na te wyzwania firmy coraz częściej sięgają po nowoczesne rozwiązania, takie jak Salesforce Net Zero Cloud, które automatyzują zbieranie danych i zapewniają zgodność z przepisami. W artykule wyjaśniamy, jak przygotować firmę do obowiązkowego raportowania ESG i jak technologia może uprościć ten proces. 1. Czym jest raport zrównoważonego rozwoju? Raport zrównoważonego rozwoju (ang. Sustainability Report) to dokument, w którym organizacja przedstawia informacje o swoim wpływie na na środowisko, sprawy społeczne i ład korporacyjny. Jego celem jest zapewnienie przejrzystości działań firmy w obszarze ESG (Environmental, Social, Governance), czyli środowiskowym, społecznym i zarządczym. 1.1 Co zawiera raport zrównoważonego rozwoju? Typowo zawiera informacje takie jak: Emisje gazów cieplarnianych (GHG) – obejmujące emisje w zakresie 1, 2 i 3. Zużycie zasobów – energia, woda, surowce. Gospodarka odpadami – ilość wytwarzanych odpadów, recykling. Wpływ społeczny – polityka zatrudnienia, równość płci, bezpieczeństwo pracy. Ład korporacyjny – przejrzystość zarządzania, etyka biznesu, przeciwdziałanie korupcji. Działania na rzecz społeczności lokalnych – inicjatywy społeczne, współpraca z organizacjami pozarządowymi. 1.2 Dlaczego raportowanie zrównoważonego rozwoju jest ważne? Obowiązki regulacyjne – w UE duże firmy muszą raportować zgodnie z dyrektywą CSRD. Zaufanie interesariuszy – inwestorzy, klienci i partnerzy coraz częściej oczekują przejrzystości w zakresie ESG. Zarządzanie ryzykiem – pozwala firmie identyfikować i ograniczać ryzyka środowiskowe i społeczne. Budowanie marki – świadome firmy zyskują przewagę konkurencyjną. 1.3 Standardy raportowania Do najczęściej stosowanych standardów należą: GRI (Global Reporting Initiative) – najbardziej popularny i wszechstronny. SASB – skoncentrowany na ujawnieniach istotnych dla inwestorów. CFD – rekomendacje dotyczące ujawniania ryzyk związanych ze zmianą klimatu. CDP – system zgłaszania danych klimatycznych. GHG Protocol – międzynarodowy standard pomiaru i raportowania emisji gazów cieplarnianych. ESRS (European Sustainability Reporting Standards) – standardy raportowania, opracowane przez EFRAG dla firm, które właśnie zostały objęte dyrektywą CSRD. 1.4 Kto publikuje takie raporty? Głównie: Korporacje międzynarodowe, Spółki giełdowe, Instytucje finansowe, Duże przedsiębiorstwa w UE (obowiązkowo od 2024/2025 w ramach CSRD). 2. Jak przygotować firmę na obowiązkowe raportowanie ESG (CSRD)? Wdrożenie obowiązkowego raportowania ESG zgodnie z dyrektywą CSRD wymaga od firm zarówno zmian technologicznych, jak i organizacyjnych. Oto 5 kluczowych kroków, które każda organizacja powinna wykonać: 1. Zrozum nowe wymogi regulacyjne Zapoznaj się z dyrektywą CSRD i standardami raportowania (ESRS, GRI, TCFD). Zidentyfikuj, które części Twojej działalności podlegają raportowaniu. Ustal termin objęcia obowiązkiem (dla wielu firm to już 2025 r. za dane za 2024). 2. Przeanalizuj dojrzałość ESG swojej organizacji Oceń, czy Twoja firma ma już dane ESG i jak są zbierane. Zidentyfikuj luki: brak danych, niespójne źródła, brak systemów do agregacji. Wykonaj tzw. gap analysis pod kątem zgodności z CSRD. 3. Zbuduj zespół projektowy i zaangażuj zarząd ESG nie może być domeną tylko jednego działu. Potrzebna jest współpraca działów: finansów, IT, operacji, HR i compliance. Rola zarządu: wyznaczenie celów ESG i integracja ich z celami biznesowymi. 4. Zainwestuj w narzędzia do zarządzania ESG Zamiast arkuszy Excel, postaw na profesjonalne rozwiązania, np. Salesforce Net Zero Cloud. Umożliwia to: automatyzację zbierania danych z różnych systemów, zgodność z formatami raportowania (np. ESRS), analizę i prognozowanie emisji (Scope 1, 2 i 3), przejrzystość i audytowalność danych. 5. Wprowadź stały proces i kulturę ESG ESG nie kończy się na jednym raporcie rocznie — to proces ciągły. Zaplanuj regularne aktualizacje danych, przeglądy wskaźników i szkolenia pracowników. Przygotowanie organizacji do obowiązkowego raportowania ESG zgodnie z dyrektywą CSRD to złożony proces, który wymaga strategicznego podejścia, zaangażowania wielu działów oraz inwestycji w odpowiednie narzędzia. Kluczowe jest nie tylko spełnienie wymogów regulacyjnych, ale również budowanie kultury ESG w całej firmie. Choć wdrożenie tych zmian może stanowić wyzwanie, odpowiednie wsparcie technologiczne – takie jak Salesforce Net Zero Cloud – znacząco upraszcza cały proces. 3. Czym jest Salesforce Net Zero Cloud? Salesforce Net Zero Cloud to zaawansowana platforma do kompleksowego zarządzania zrównoważonym rozwojem i raportowania ESG (Environmental, Social, Governance). Powstała ona jako odpowiedź na rosnącą potrzebę firm, które chcą skutecznie monitorować i redukować swój ślad węglowy. Net Zero Cloud działa jako centralne repozytorium danych środowiskowych firmy, zbierając informacje z różnych źródeł: Zużycie energii w budynkach i instalacjach Emisje związane z transportem firmowym Gospodarka odpadami Emisje w łańcuchu wartości (Scope 3) Platforma przekształca te surowe dane w przydatne wskaźniki i analizy, które pomagają podejmować świadome decyzje biznesowe ukierunkowane na zrównoważony rozwój. Dashboard Salesforce Net Zero Cloud 3.1 Kluczowe zalety Net Zero Cloud Rozwiązanie Salesforce wyróżnia się następującymi cechami: Wszechstronność – platforma dostosowana do różnorodnych branż i wielkości organizacji Skalowalność – rozwiązanie rośnie wraz z rozwojem firm i zmieniającymi się potrzebami raportowymi Zgodność z regulacjami – automatyczne dostosowanie do wymogów CSRD i innych standardów raportowania Łatwość integracji – płynne połączenie z istniejącymi systemami Salesforce i innymi rozwiązaniami biznesowymi Dzięki tym cechom zarówno małe firmy rozpoczynające swoją drogę ku zrównoważonemu rozwojowi, jak i międzynarodowe korporacje o rozbudowanych strukturach mogą efektywnie korzystać z tego rozwiązania. 4. Jak działa Net Zero Cloud? Salesforce Net Zero Cloud działa jako kompleksowy system zarządzania emisjami i raportowania ESG, wykorzystujący zaawansowane technologie do transformacji sposobu, w jaki organizacje śledzą swój ślad węglowy. 4.1 Automatyzacja zbierania i integracji danych Fundamentem działania platformy jest automatyzacja procesu zbierania i integracji danych z różnych źródeł organizacyjnych. Dzięki wykorzystaniu narzędzi takich jak MuleSoft, platforma: Eliminuje żmudne, ręczne wprowadzanie informacji Oszczędza czas Minimalizuje ryzyko błędów ludzkich Zapewnia spójność i wiarygodność gromadzonych danych 4.2 Przegląd funkcji i możliwości platformy Net Zero Cloud oferuje imponujący zestaw funkcjonalności zaprojektowanych z myślą o kompleksowym podejściu do zarządzania zrównoważonym rozwojem: Climate Action Dashboard – interaktywny pulpit zapewniający całościowy widok emisji, zużycia zasobów i postępu w realizacji celów klimatycznych. Umożliwia śledzenie metryk ESG w czasie rzeczywistym, porównywanie ich do założeń oraz identyfikowanie obszarów wymagających interwencji. Szczegółowe śledzenie emisji w podziale na zakresy (Scope 1, 2 i 3) – zgodnie z Protokołem Gazów Cieplarnianych platforma umożliwia identyfikację i klasyfikację emisji w trzech zakresach, co pozwala na lepsze zrozumienie całkowitego śladu węglowego organizacji. Funkcja ta wspiera raportowanie zgodne z międzynarodowymi standardami, w tym CSRD i GRI. Scope 3 Emissions Hub – dedykowany moduł do monitorowania emisji w całym łańcuchu wartości, obejmujący dostawców, partnerów logistycznych i innych zewnętrznych interesariuszy. Pozwala na zbieranie danych z wielu źródeł, ich normalizację oraz ocenę ryzyka klimatycznego w kontekście współpracy B2B. Symulacja scenariuszy – zaawansowane narzędzie analityczne, które umożliwia modelowanie przyszłych emisji w zależności od przyjętej strategii działania (np. zmiana dostawców, inwestycje w OZE, modernizacja parku maszynowego). Pozwala to firmom nie tylko reagować na bieżące potrzeby, ale przede wszystkim planować i optymalizować długofalowe strategie klimatyczne z wyprzedzeniem. Interaktywne wykresy umożliwiają szczegółowe śledzenie emisji dla całego przedsiębiorstwa. 4.3 Zarządzanie danymi o emisjach Zarządzanie danymi o emisjach w Net Zero Cloud to proces wieloetapowy: Zbieranie surowych danych o zużyciu energii, transporcie i innych źródłach emisji Automatyczne przeliczanie na ekwiwalent dwutlenku węgla przy użyciu wbudowanych współczynników emisji Konsolidacja informacji w centralnym repozytorium – tzw. „jednym źródle prawdy” Śledzenie postępów w realizacji celów redukcyjnych z możliwością monitorowania w czasie rzeczywistym Ta konsolidacja informacji upraszcza audyty i certyfikacje, a także ułatwia współpracę między działami, umożliwiając zespołom zrównoważonego rozwoju, operacyjnym i finansowym pracę na tych samych, aktualnych danych. 4.4 Wykorzystanie sztucznej inteligencji w raportowaniu ESG Net Zero Cloud wykorzystuje zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w tym technologię Einstein, do optymalizacji procesów raportowania ESG: Automatyczna analiza historycznych danych emisji z identyfikacją trendów i anomalii Inteligentne wypełnianie luk w danych przy użyciu modeli predykcyjnych, co pozwala flagować niespójności i sugerować korekty Identyfikacja obszarów wysokiej emisji i sugerowanie potencjalnych działań redukcyjnych Zaawansowana wizualizacja danych dzięki integracji z Tableau Ta predyktywna analityka umożliwia firmom wyprzedzające działanie zamiast reagowania na już zaistniałe problemy. 5. Korzyści z wdrożenia Salesforce Net Zero Cloud Wdrożenie Net Zero Cloud przynosi organizacjom szereg wymiernych korzyści, które wykraczają daleko poza samo spełnienie wymogów raportowania ESG. 5.1 Precyzyjne śledzenie emisji i zarządzanie danymi ESG Net Zero Cloud umożliwia dokładne monitorowanie emisji gazów cieplarnianych w zakresie 1, 2 i 3, konsolidując dane z różnych źródeł, takich jak zużycie energii, podróże służbowe czy działalność dostawców. Dzięki temu firmy mogą uzyskać kompleksowy obraz swojego śladu węglowego i efektywnie zarządzać danymi ESG. 5.2 Automatyzacja raportowania i zgodność z regulacjami Platforma automatyzuje procesy raportowania, oferując gotowe szablony zgodne z międzynarodowymi standardami, takimi jak GHG Protocol, CDP czy CSRD. To ułatwia spełnianie wymogów regulacyjnych i zwiększa transparentność wobec interesariuszy. 5.3 Zaawansowana analityka i prognozowanie Dzięki wbudowanym narzędziom analitycznym, Net Zero Cloud pozwala na modelowanie różnych scenariuszy redukcji emisji, prognozowanie przyszłych emisji oraz identyfikację obszarów wymagających poprawy. To wspiera podejmowanie świadomych decyzji strategicznych. Wbudowane narzędzia analityczne umożliwiają personalizowanie raportów i wykresów. 5.4 Zaangażowanie dostawców i zarządzanie łańcuchem dostaw Platforma umożliwia współpracę z dostawcami poprzez dedykowane portale, co pozwala na zbieranie danych dotyczących emisji w całym łańcuchu wartości i wspólne dążenie do redukcji śladu węglowego. 5.5 Redukcja kosztów operacyjnych Identyfikacja obszarów o wysokim zużyciu energii i emisjach pozwala na wdrożenie działań optymalizacyjnych, co przekłada się na obniżenie kosztów operacyjnych i zwiększenie efektywności energetycznej. 5.6 Wzmocnienie reputacji i przyciąganie inwestorów Transparentne raportowanie i realne działania na rzecz zrównoważonego rozwoju budują pozytywny wizerunek firmy, co może przyciągać inwestorów i klientów świadomych ekologicznie. 5.7 Skalowalność i integracja z ekosystemem Salesforce Net Zero Cloud jest elastycznym rozwiązaniem, które można dostosować do potrzeb różnych organizacji. Integracja z innymi produktami Salesforce, takimi jak Sales Cloud czy Service Cloud, umożliwia spójne zarządzanie danymi i procesami w całej firmie. 6. Jak różne branże skorzystają na wdrożeniu Net Zero Cloud? Wdrożenie Net Zero Cloud przynosi wymierne korzyści niezależnie od branży – każda z nich boryka się z innymi źródłami emisji, strukturą danych czy oczekiwaniami regulacyjnymi. Poniżej przedstawiamy, jak konkretne sektory mogą wykorzystać potencjał tej platformy do spełnienia wymogów ESG i budowania przewagi rynkowej. 6.1 Produkcja i przemysł ciężki Śledzenie emisji Scope 1 i 2 w czasie rzeczywistym (piece, linie produkcyjne, spalanie paliw). Identyfikacja najbardziej emisyjnych procesów i możliwość ich optymalizacji (np. przez wymianę urządzeń lub zmianę źródła energii). Dowód zgodności z regulacjami środowiskowymi (np. EU ETS, normy ISO 14001). Wsparcie w uzyskaniu certyfikatów „zielonego przemysłu” i zwiększenie atrakcyjności dla partnerów zagranicznych. Interaktywne raporty umożliwiają śledzenie interesujących nas parametrów. 6.2 Transport i logistyka Szczegółowa analiza emisji z floty pojazdów (Scope 1) i dostaw (Scope 3). Możliwość modelowania scenariuszy: np. co się stanie, jeśli 20% floty przejdzie na napęd elektryczny. Lepsze zarządzanie kosztami paliwa i emisji CO2. Argument dla klientów z sektora e-commerce i retail, którzy coraz częściej wymagają raportowania ESG przez dostawców. 6.3 Bankowość i sektor finansowy ESG scoring klientów i inwestycji – integracja danych ESG z procesami kredytowymi i inwestycyjnymi. Zgodność z taksonomią UE i regulacjami SFDR (dla funduszy inwestycyjnych). Budowanie zaufania inwestorów i klientów poprzez transparentne raportowanie wpływu klimatycznego portfela. Identyfikacja ryzyk klimatycznych (np. ekspozycja na sektory węglowe). 6.4 Handel i sektor FMCG Monitorowanie emisji w całym łańcuchu dostaw (Scope 3). Lepsze zarządzanie odpadami, zużyciem energii w sklepach i centrach logistycznych. Możliwość oznaczania produktów jako „niskoemisyjnych” lub „zrównoważonych” na podstawie danych z systemu. Reakcja na presję konsumentów i wymogi sieci handlowych (np. Lidl, Carrefour, Amazon). 6.5 Branża hotelarska i nieruchomości komercyjne Zarządzanie zużyciem energii w budynkach (Scope 2) i optymalizacja działania HVAC. Przygotowanie do certyfikacji LEED/BREEAM – Net Zero Cloud może być podstawą audytu. Śledzenie zużycia wody, emisji odpadów, śladu węglowego gości. Przewaga konkurencyjna w przetargach i w oczach klientów B2B dbających o ESG. 6.6 Technologie i usługi IT Emisje z biur i centrów danych – możliwość integracji z systemami zarządzania energią. Wspieranie klientów korporacyjnych w ich strategiach ESG (Net Zero Cloud jako element oferty). Możliwość raportowania ESG jako przewagi w sprzedaży B2B i przetargach międzynarodowych. To tylko kilka popularnych przykładów – Net Zero Cloud dostosowuje się do potrzeb konkretnych branż, automatyzuje zbieranie danych z różnych źródeł i wspiera nie tylko zgodność z przepisami, ale i realną przewagę konkurencyjną. Jeżeli chcesz dowiedzieć się, jak Net Zero Cloud może wesprzeć Twoje przedsiębiorstwo skontaktuj się z nami, a podpowiemy Ci jak wykorzystać potencjał tego narzędzia. 7. Wdrożenie Salesforce Net Zero Cloud z TTMS Implementacja Net Zero Cloud to złożony proces wymagający nie tylko znajomości technologii, ale również dogłębnego zrozumienia tematyki ESG oraz specyfiki branżowej. TTMS oferuje kompleksowe wsparcie na każdym etapie wdrożenia. 7.1 Nasze podejście do wdrożenia TTMS stosuje metodologię łączącą sprawdzone praktyki projektowe z elastycznością dostosowaną do indywidualnych potrzeb każdej organizacji: Szczegółowa analiza wstępna – zrozumienie celów biznesowych i strategii ESG klienta Ocena dojrzałości organizacji – identyfikacja dostępnych źródeł danych i potencjalnych wyzwań Realistyczny plan wdrożenia – określenie kamieni milowych i oczekiwanych rezultatów Konfiguracja uwzględniająca przyszłe trendy – antycypowanie zmian regulacyjnych 7.2 Unikalne kompetencje i doświadczenie TTMS Zespół specjalistów TTMS posiada unikalne kompetencje łączące: Głęboką znajomość technologii Salesforce Wiedzę ekspercką w zakresie standardów i regulacji ESG Doświadczenie w transformacji biznesowej Umiejętność łączenia celów ekologicznych z ekonomicznymi 7.3 Kompleksowe wsparcie po wdrożeniu TTMS nie kończy współpracy na technicznym wdrożeniu, oferując: Program szkoleń dostosowany do różnych grup użytkowników Warsztaty zmian organizacyjnych wspierające adaptację Regularne przeglądy wydajności systemu Doradztwo w optymalizacji strategii ESG Wybierając TTMS jako partnera wdrożeniowego, organizacje zyskują dostęp do ekosystemu ekspertów z różnych dziedzin zrównoważonego rozwoju, co pozwala na holistyczne podejście do transformacji ESG i maksymalizację wartości biznesowej platformy Net Zero Cloud. Czym jest Salesforce Net Zero Cloud? Salesforce Net Zero Cloud to kompleksowa platforma zarządzania zrównoważonym rozwojem, zaprojektowana do monitorowania, analizy i raportowania inicjatyw ESG (Environmental, Social, Governance). Jest to zaawansowane rozwiązanie chmurowe, które: Integruje się z szerszym ekosystemem Salesforce Śledzi emisje gazów cieplarnianych we wszystkich trzech zakresach (Scope 1, 2 i 3) Automatycznie konwertuje dane o zużyciu energii, transporcie i innych aktywnościach na ekwiwalent CO₂ Umożliwia nie tylko monitorowanie aktualnego śladu węglowego, ale także prognozowanie przyszłych emisji Wyróżnikiem Net Zero Cloud jest kompleksowe śledzenie emisji Scope 3, które stanowią często największe wyzwanie dla firm dążących do neutralności węglowej. Czym jest raport zrównoważonego rozwoju? Raport zrównoważonego rozwoju (raport ESG) to dokument przedstawiający kompleksowy obraz działań i wyników organizacji w obszarze środowiskowym, społecznym i ładu korporacyjnego. Wykracza on poza tradycyjne sprawozdanie finansowe, obejmując: Emisje gazów cieplarnianych i strategie ich redukcji Zużycie zasobów naturalnych (woda, energia, materiały) Gospodarka odpadami i podejście do gospodarki o obiegu zamkniętym Różnorodność, równość i inkluzywność w miejscu pracy Praktyki w łańcuchu wartości i prawa człowieka Zaangażowanie społeczne i filantropia Etyka biznesowa i transparentność zarządzania Wysokiej jakości raport ESG jest oparty na wiarygodnych danych, stosuje uznane standardy raportowania, koncentruje się na kwestiach istotnych dla branży i interesariuszy, prezentuje zarówno sukcesy jak i wyzwania, oraz zawiera konkretne, mierzalne cele i wskaźniki postępu. Jakie są kluczowe wyzwania przy wdrażaniu Net Zero Cloud? Trzy najważniejsze wyzwania przy wdrażaniu Net Zero Cloud to: Problemy z danymi — identyfikacja różnych źródeł emisji oraz zarządzanie ogromną ilością danych, które muszą być zbierane i analizowane Luki w wiedzy technicznej — Net Zero Cloud to stosunkowo nowa technologia z niewielką liczbą wdrożeń, z których można czerpać doświadczenia Integracja z istniejącymi systemami — przejście z arkuszy kalkulacyjnych do nowoczesnych narzędzi wymaga starannego planowania i często wiąże się ze złożonymi wyzwaniami integracji danych Skuteczne strategie przezwyciężenia tych wyzwań obejmują partnerstwo z doświadczonymi specjalistami wdrożeniowymi, standaryzację procesów zbierania danych oraz wykorzystanie narzędzi analitycznych i wizualizacyjnych do przekształcania złożonych danych w użyteczne informacje.

Czytaj więcej

Zobaczyć więcej niż człowiek – AI jako analityk pola walki

Współczesne pole walki to nie tylko fizyczna przestrzeń, ale również dynamiczne środowisko cyfrowe, w którym dane i ich interpretacja odgrywają kluczową rolę. W dobie rosnącej liczby sensorów, dronów, kamer i systemów radarowych, wojsko dysponuje bezprecedensową ilością informacji. Problemem nie jest już brak danych, lecz ich efektywna analiza. Tu wkracza sztuczna inteligencja (AI), która rewolucjonizuje podejście do rozpoznania i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. AI jako cyfrowy zwiadowca Tradycyjne metody analizy danych wywiadowczych są czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. AI zmienia zasady gry, umożliwiając: automatyczne rozpoznawanie obiektów na zdjęciach satelitarnych i wideo, wykrywanie anomalii w ruchach wojsk i aktywności jednostek, identyfikację wzorców zachowań wroga na podstawie danych historycznych, analizę dźwięku, obrazu i danych z sensorów w czasie rzeczywistym, klasyfikację i priorytetyzację zagrożeń w oparciu o modele ryzyka. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (DL), systemy AI potrafią nie tylko identyfikować pojazdy, broń czy infrastrukturę wojskową, ale również odróżniać obiekty cywilne od militarnych z dużą dokładnością. Algorytmy analizujące obrazy mogą błyskawicznie porównywać aktualne dane z archiwalnymi w celu wykrycia zmian sugerujących aktywność militarną. Przykład: system AI może wykryć nowo pojawiające się stanowisko rakietowe, analizując różnice pomiędzy kolejnymi zdjęciami satelitarnymi tej samej lokalizacji. AI wspiera decyzje, nie zastępuje dowódców Sztuczna inteligencja nie podejmuje decyzji za dowódcę, ale dostarcza mu gotowe analizy i rekomendacje, które mogą stanowić podstawę szybkiego i trafnego działania. Tzw. „inteligentne pulpity dowodzenia” zintegrowane z systemami AI umożliwiają: analizę trajektorii pocisków i przewidywanie ich punktu uderzenia, ocenę ryzyka dla poszczególnych jednostek i rejonów działań, tworzenie dynamicznych map sytuacyjnych z uwzględnieniem ruchu przeciwnika, korelację danych z różnych źródeł, takich jak: radary (Radar): dostarczają informacji o ruchu jednostek i obiektów w czasie rzeczywistym, SIGINT (Signals Intelligence): analizuje przechwycone sygnały elektroniczne, np. komunikację radiową wroga, HUMINT (Human Intelligence): obejmuje dane pochodzące od agentów, żołnierzy i lokalnych informatorów, OSINT (Open Source Intelligence): wykorzystuje informacje dostępne publicznie, np. z mediów społecznościowych, artykułów prasowych, transmisji na żywo. Radar: provides real-time movement tracking, SIGINT (Signals Intelligence): analyzes intercepted electronic signals, e.g., enemy radio communication, HUMINT (Human Intelligence): includes data from agents, soldiers, and local informants, OSINT (Open Source Intelligence): utilizes publicly available data from social media, news, and live feeds. AI wspiera też proces planowania misji poprzez analizę scenariuszy „co jeśli”, np. co się stanie, jeśli przeciwnik przesunie swoje jednostki o 10 km na zachód – czy nasze siły zachowają przewagę? Takie narzędzia znacząco zwiększają świadomość sytuacyjną (situational awareness), co jest kluczowe w warunkach szybkiej eskalacji konfliktu. Przykłady zastosowania AI w wojsku na świecie Project Maven (USA): program Departamentu Obrony USA, który wykorzystuje AI do automatycznej analizy materiałów wideo z dronów. Celem jest wykrywanie obiektów i podejrzanych zachowań bez udziału analityka. NATO Allied Command Transformation: wykorzystanie systemów AI do wspierania procesów decyzyjnych w środowiskach wielodomenowych (ląd, powietrze, morze, cyberprzestrzeń, przestrzeń kosmiczna). Izrael: armia izraelska wykorzystuje AI do łączenia danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym, co pozwala na przeprowadzanie precyzyjnych ataków w ciągu minut od wykrycia celu. Zastosowanie TTMS w projektach AI dla sektora obronnego Transition Technologies MS (TTMS) dostarcza rozwiązania z zakresu analityki danych, przetwarzania obrazu oraz sztucznej inteligencji, które wspierają instytucje sektora obronnego. Nasze doświadczenie obejmuje: projektowanie i wdrażanie modeli AI dopasowanych do specyfiki wojskowej (np. klasyfikacja obiektów, detekcja zmian, analityka predykcyjna), integrację z istniejącą infrastrukturą systemową i sprzętową, zapewnienie zgodności z normami bezpieczeństwa i przepisami (w tym NIS2), tworzenie aplikacji wspierających analizę danych z wielu źródeł: radarów, dronów, sensorów optycznych i akustycznych. Rozwijane przez nas systemy umożliwiają szybsze i bardziej precyzyjne przetwarzanie danych, co w warunkach pola walki może oznaczać realną przewagę operacyjną, krótszy czas reakcji i ograniczenie strat własnych. Przyszłość: przewidywanie działań wroga i autonomiczne operacje Najbardziej zaawansowane systemy AI nie tylko analizują to, co się dzieje tu i teraz, ale także potrafią przewidywać możliwe scenariusze na podstawie wzorców z przeszłości i bieżących danych. Modele predykcyjne, oparte na deep learningu i analizie wieloczynnikowej, mogą wspierać: wykrywanie przygotowań do ofensywy, przewidywanie tras przemieszczania się jednostek przeciwnika, ocenę gotowości bojowej przeciwnika, automatyzację reakcji obronnych, np. poprzez systemy C-RAM (Counter Rocket, Artillery, and Mortar) – są to zautomatyzowane systemy obrony, które wykrywają, śledzą i neutralizują nadlatujące pociski artyleryjskie, rakietowe i moździerzowe zanim osiągną cel. C-RAM wykorzystuje połączenie radarów, systemów śledzenia i szybkostrzelnej broni (np. system Phalanx), a AI może usprawniać proces wykrywania i klasyfikacji zagrożeń oraz decydować o momencie użycia broni. W perspektywie kilku lat AI będzie również stanowić podstawę dla działań autonomicznych jednostek bojowych – pojazdów lądowych, powietrznych i morskich, które będą samodzielnie analizować sytuację i wykonywać misje w warunkach dużej niepewności. Sztuczna inteligencja nie jest już futurystyczną wizją, lecz realnym narzędziem wspierającym bezpieczeństwo państw. TTMS, jako partner technologiczny, aktywnie uczestniczy w tej transformacji, oferując sprawdzone rozwiązania dopasowane do potrzeb sektora obronnego. Chcesz wiedzieć, jak AI może wesprzeć Twoje przedsięwzięcia? Skontaktuj się z nami! Czym jest system Phalanx? System Phalanx to zautomatyzowany system obrony bezpośredniej (CIWS – Close-In Weapon System), stosowany głównie na okrętach wojennych, ale także w wersji lądowej. Jego zadaniem jest neutralizacja nadlatujących zagrożeń, takich jak rakiety, pociski artyleryjskie czy moździerzowe, zanim uderzą w cel. Składa się z radaru oraz szybkostrzelnego działka kalibru 20 mm, które automatycznie śledzi i niszczy cele. W systemach C-RAM wykorzystywany jest jako jeden z elementów końcowej linii obrony. W jaki sposób armia izraelska wykorzystuje AI do łączenia danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym? Armia izraelska integruje dane pochodzące z różnych źródeł wywiadowczych (SIGINT, HUMINT, drony, satelity, kamery) przy pomocy systemów opartych na AI. Algorytmy analizują dane w czasie rzeczywistym, identyfikując potencjalne zagrożenia i cele, co pozwala na szybkie podejmowanie decyzji i wykonanie ataków precyzyjnych. Dzięki temu możliwe jest skrócenie czasu od wykrycia celu do jego neutralizacji do kilku minut. Co to jest NIS2? NIS2 to zaktualizowana dyrektywa Unii Europejskiej w sprawie bezpieczeństwa sieci i informacji, która zastępuje wcześniejszą NIS1. Wprowadza szersze obowiązki w zakresie cyberbezpieczeństwa dla operatorów usług kluczowych (w tym z sektora obronnego) i dostawców usług cyfrowych. Nakłada m.in. obowiązki w zakresie zarządzania ryzykiem, raportowania incydentów oraz weryfikacji łańcucha dostaw. Co to są systemy C-RAM? C-RAM (Counter Rocket, Artillery, and Mortar) to systemy obrony przeciwko rakietom, pociskom artyleryjskim i moździerzowym. Wykrywają nadlatujące zagrożenia, śledzą ich trajektorię i neutralizują je w locie, zanim osiągną cel. Wykorzystują zaawansowane radary, systemy optyczne oraz uzbrojenie takie jak Phalanx CIWS. AI może wspomagać systemy C-RAM, automatyzując proces wykrywania i decydowania o uruchomieniu ognia. Co to jest SIGINT? SIGINT (Signals Intelligence) to wywiad sygnałowy, polegający na przechwytywaniu i analizie sygnałów elektromagnetycznych – zarówno komunikacyjnych (np. rozmowy radiowe), jak i niekomunikacyjnych (np. sygnały radarowe). AI może analizować ogromne ilości danych z SIGINT, wychwytując anomalie i wzorce wskazujące na aktywność wojskową. Co to jest HUMINT? HUMINT (Human Intelligence) to wywiad osobowy, oparty na informacjach uzyskiwanych od ludzi – agentów, żołnierzy, lokalnych informatorów. Choć trudniejszy do zautomatyzowania, AI może wspierać HUMINT przez analizę spójności raportów, tłumaczenie języków i korelację z innymi danymi wywiadowczymi. Co to jest OSINT? OSINT (Open Source Intelligence) to wywiad oparty na ogólnodostępnych źródłach – takich jak media społecznościowe, wiadomości, transmisje, zdjęcia satelitarne w otwartych serwisach. AI odgrywa tu istotną rolę w przeszukiwaniu i filtrowaniu ogromnych ilości danych, identyfikując istotne informacje i trendy w czasie rzeczywistym.

Czytaj więcej

AI i Copilot w Power BI – Jak sztuczna inteligencja zmienia analizę danych

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) znacząco wpłynął na sposób analizowania i prezentowania danych w biznesie. Microsoft Copilot w Power BI to zaawansowane narzędzie oparte na AI, które automatyzuje proces tworzenia raportów, interpretacji danych i wykrywania anomalii, sprawiając, że analiza danych staje się bardziej intuicyjna i dostępna dla każdego użytkownika – niezależnie od poziomu jego technicznych umiejętności. Czym jest Microsoft Copilot w Power BI? Microsoft Copilot to zaawansowany asystent AI, który jest częścią ekosystemu Microsoftu i znajduje zastosowanie w wielu aplikacjach, w tym w Power BI. W kontekście Power BI Copilot pełni rolę narzędzia wspierającego użytkowników w analizie danych, generowaniu raportów oraz interpretacji wyników bez konieczności manualnego tworzenia zapytań czy konfiguracji wizualizacji. Pozwala użytkownikom na komunikowanie się z danymi w sposób naturalny – poprzez wpisywanie pytań w języku angielskim – a następnie automatycznie generuje odpowiednie raporty i wnioski. Dzięki niemu można tworzyć dashboardy, analizować trendy i szybko reagować na zmiany rynkowe bez konieczności znajomości kodowania DAX czy M. Microsoft zdecydował się na integrację Copilota z Power BI w odpowiedzi na potrzeby firm, które dążą do automatyzacji i uproszczenia analizy danych. Narzędzie to zostało zaprojektowane z myślą o przyspieszeniu procesów biznesowych, eliminacji błędów ludzkich i ułatwieniu podejmowania strategicznych decyzji opartych na danych. Jak uzyskać dostęp do Copilota w Power BI? Copilot w Power BI jest dostępny dla użytkowników posiadających licencję Power BI Premium lub Power BI Pro oraz dostęp do platformy Microsoft Fabric. Aby aktywować Copilot, administrator organizacji musi włączyć go w ustawieniach Microsoft Fabric. Wersja zapoznawcza Copilota jest stopniowo wdrażana w różnych regionach, więc niektórzy użytkownicy mogą nie mieć jeszcze do niego dostępu. Jak włączyć Copilot w Power BI? Przejdź do Power BI Service. Wejdź w Ustawienia administratora. W sekcji Microsoft Fabric znajdź opcję Copilot. Włącz Copilota dla organizacji i przypisz dostęp użytkownikom. Jakie są wymagania Copilota w Power BI? Aby korzystać z Copilota, użytkownicy muszą spełnić wszystkie poniższe wymagania: Licencja Power BI Pro lub Power BI Premium Konto Microsoft Entra ID (dawniej Azure AD) Uprawnienia administratora do włączenia Copilota w Power BI Service Dostęp do Microsoft Fabric Korzystanie z najnowszej wersji Power BI Desktop Jakie są funkcje Copilota w Power BI? Microsoft Copilot w Power BI oferuje szeroki zakres funkcjonalności, które usprawniają analizę danych, raportowanie i podejmowanie decyzji biznesowych. Jego główną zaletą jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów analitycznych, co eliminuje potrzebę ręcznego przygotowywania raportów czy analizowania skomplikowanych zapytań. Copilot integruje się z interfejsem Power BI, umożliwiając użytkownikom interakcję za pomocą języka naturalnego. Oto kluczowe funkcje, które sprawiają, że Copilot jest potężnym narzędziem analitycznym: 1. Tworzenie raportów na podstawie zapytań w języku naturalnym Copilot umożliwia użytkownikom tworzenie raportów bez konieczności ręcznego definiowania źródeł danych, wyboru wizualizacji czy konfiguracji filtrów. Wystarczy wpisać pytanie, np. „Pokaż mi sprzedaż w podziale na regiony za ostatnie trzy miesiące”, a Copilot automatycznie wygeneruje odpowiedni raport i dostosuje formatowanie danych. Użytkownicy mogą także edytować raporty poprzez proste polecenia tekstowe, np. „Dodaj wykres liniowy do raportu” lub „Zmień oś X na daty sprzedaży”. 2. Generowanie narracji i interpretacji wyników Copilot nie tylko tworzy wizualizacje, ale również dostarcza opisowe podsumowania kluczowych wniosków z analizy. Dzięki tej funkcji użytkownicy mogą szybko zrozumieć trendy i anomalie w danych bez konieczności przeprowadzania szczegółowej analizy. Na przykład, jeśli raport pokazuje nagły wzrost sprzedaży w jednym regionie, Copilot może wygenerować komentarz w stylu: „Sprzedaż w regionie północnym wzrosła o 15% w ostatnim kwartale, co wynika głównie ze zwiększonej liczby zamówień od klientów B2B.” 3. Sugestie dotyczące wizualizacji Copilot pomaga użytkownikom wybrać najlepszą metodę wizualizacji danych, analizując strukturę raportu i charakter danych. Jeśli użytkownik nie jest pewien, jak najlepiej przedstawić dane, Copilot może zaproponować różne typy wykresów i tabel. Na przykład, jeśli dane dotyczą trendów sprzedażowych, Copilot może zasugerować wykres liniowy lub wykres kolumnowy, natomiast w przypadku danych demograficznych – mapę ciepła lub diagram kołowy. 4. Identyfikacja trendów i anomalii Copilot wykorzystuje algorytmy AI do wykrywania nietypowych wzorców i odchyleń w danych. Dzięki temu użytkownicy mogą automatycznie identyfikować obszary wymagające uwagi, np. nagłe spadki przychodów, wzrost kosztów operacyjnych czy nieregularności w wynikach sprzedaży. Copilot nie tylko wskazuje te anomalie, ale także sugeruje możliwe przyczyny i działania, jakie można podjąć w celu ich wyjaśnienia lub złagodzenia ich skutków. 5. Automatyczna analiza korelacji między danymi Dzięki AI Copilot może analizować związki między różnymi zmiennymi w zbiorze danych i wskazywać korelacje, które mogą mieć wpływ na wyniki biznesowe. Na przykład, Copilot może wykazać, że wzrost liczby odwiedzin na stronie internetowej firmy bezpośrednio przekłada się na większą liczbę zamówień w danym okresie. To pozwala firmom dostosować strategię marketingową i sprzedażową w oparciu o rzeczywiste dane. 6. Wsparcie dla analizy predykcyjnej Chociaż Copilot nie zastępuje w pełni rozwiązań opartych na zaawansowanych modelach uczenia maszynowego, oferuje pewne funkcje analizy predykcyjnej. Na podstawie historycznych danych sprzedażowych Copilot może np. przewidzieć przyszłe trendy zakupowe i wskazać potencjalne ryzyka związane z fluktuacją popytu. Działy finansowe mogą wykorzystywać tę funkcję do planowania budżetu i zarządzania zapasami. 7. Integracja z Microsoft Fabric i innymi usługami Copilot jest w pełni zintegrowany z ekosystemem Microsoft Fabric, co oznacza, że może korzystać z danych przechowywanych w różnych źródłach, takich jak Azure Data Lake, OneLake czy Microsoft Dataverse. Dzięki temu użytkownicy mają dostęp do pełniejszego obrazu sytuacji w organizacji i mogą tworzyć raporty uwzględniające dane z wielu różnych systemów. 8. Współpraca zespołowa i interaktywne sesje analityczne Copilot wspiera pracę zespołową, umożliwiając wspólne edytowanie raportów i dzielenie się analizami w czasie rzeczywistym. Użytkownicy mogą zadawać pytania w ramach interaktywnej sesji analitycznej i dynamicznie dostosowywać raporty do potrzeb zespołu. Dzięki temu praca nad raportami staje się bardziej efektywna, a podejmowanie decyzji szybsze. 9. Personalizacja wyników i preferencji użytkownika Copilot uczy się na podstawie interakcji użytkownika, co oznacza, że z czasem staje się coraz bardziej precyzyjny w dostarczaniu sugestii i analiz. Użytkownicy mogą dostosowywać sposób generowania raportów, określając preferencje dotyczące formatowania, poziomu szczegółowości analiz czy sposobu prezentacji danych. 10. Obsługa zaawansowanych zapytań i filtrowanie danych Copilot umożliwia zadawanie bardziej skomplikowanych pytań, uwzględniając zaawansowane warunki filtrowania. Na przykład, użytkownik może zapytać: „Pokaż mi sprzedaż tylko dla klientów z sektora technologicznego w USA, którzy złożyli zamówienie w ciągu ostatnich 6 miesięcy i których wartość zamówienia przekroczyła 10 000 USD.” Copilot natychmiast wygeneruje raport zawierający tylko istotne dane. Dzięki tym funkcjom Copilot w Power BI stanowi nieocenione narzędzie dla firm, które chcą maksymalnie wykorzystać swoje dane i podejmować trafne decyzje w oparciu o rzetelne analizy. Jego wszechstronność sprawia, że jest przydatny zarówno dla analityków danych, jak i dla menedżerów biznesowych, którzy potrzebują szybkiego dostępu do kluczowych informacji. Microsoft Copilot w Power BI oferuje szeroki zakres funkcjonalności, które ułatwiają pracę z danymi: Tworzenie raportów – użytkownik może wpisywać zapytania w języku naturalnym, a Copilot generuje wizualizacje i rekomendacje. Automatyczne generowanie narracji – Copilot analizuje dane i prezentuje kluczowe wnioski w formie opisowej. Identyfikacja trendów i anomalii – AI skanuje dane i wykrywa nietypowe wzorce. Sugestie dotyczące wizualizacji – podpowiada najlepsze sposoby przedstawienia danych. Interaktywne zapytania do zbiorów danych – użytkownicy mogą zadawać pytania bez konieczności pisania kodu DAX. Jakie są ograniczenia Copilota w wersji podstawowej? Obecnie Copilot w Power BI w wersji zapoznawczej (preview) ma kilka ograniczeń: Obsługuje tylko język angielski. Może generować raporty tylko na podstawie określonych typów danych. Wymaga aktywacji przez administratora. Jest dostępny tylko w wybranych regionach. Nie obsługuje wszystkich skomplikowanych modeli danych. Przykłady promptów dla Copilota w Power BI Oto przykłady zapytań, które użytkownicy mogą zadać Copilotowi: „Stwórz raport sprzedaży za ostatnie trzy miesiące z podziałem na regiony.” „Pokaż mi wykres trendów przychodów w tym roku.” „Jakie były największe zmiany w wynikach finansowych w ostatnim kwartale?” „Znajdź anomalie w danych sprzedażowych z ostatniego miesiąca.” Ile kosztuje Copilot w Power BI? Copilot w Power BI jest częścią licencji Power BI Premium oraz Power BI Pro. Obecnie jest dostępny w wersji zapoznawczej (preview), a pełne szczegóły dotyczące ceny mogą się zmieniać wraz z rozwojem funkcjonalności. W przyszłości Microsoft może wprowadzić dodatkowe opcje licencjonowania dla bardziej zaawansowanych użytkowników. Przykłady zastosowań AI i Copilota w biznesie Power BI i Copilot w marketingu Copilot w Power BI umożliwia firmom marketingowym analizowanie skuteczności kampanii reklamowych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można identyfikować, które kanały przynoszą najlepsze wyniki, jakie segmenty klientów generują najwyższą konwersję oraz w których obszarach budżet marketingowy jest wykorzystywany najmniej efektywnie. Na przykład, firma e-commerce może wykorzystać Copilota do śledzenia wyników reklam na różnych platformach, automatycznie generując zestawienia porównawcze, które ułatwią optymalizację budżetu. Power BI i Copilot w Finansach Działy finansowe mogą korzystać z Copilota do tworzenia prognoz budżetowych i analizowania przepływów pieniężnych. Narzędzie to jest w stanie automatycznie wykrywać anomalie w danych finansowych, takie jak nieoczekiwane wzrosty wydatków czy nieregularne wpływy gotówki. W sektorze bankowym Copilot może wspomagać analizę wskaźników kredytowych oraz generować raporty dotyczące stabilności finansowej klientów, co przyspiesza proces podejmowania decyzji kredytowych. Power BI i Copilot w Sprzedaży Zespoły sprzedażowe mogą wykorzystywać Copilota do monitorowania wyników handlowych i optymalizacji strategii sprzedaży. System pozwala na szybkie wygenerowanie raportów dotyczących najlepszych i najsłabiej sprzedających się produktów, trendów zakupowych klientów oraz sezonowości sprzedaży. Dzięki temu menedżerowie sprzedaży mogą podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące polityki cenowej i planowania zapasów magazynowych. Rozwiązania Power BI od TTMS W Transition Technologies MS (TTMS) specjalizujemy się w dostarczaniu kompleksowych rozwiązań analitycznych opartych na Power BI. Nasza oferta obejmuje projektowanie, wdrożenie oraz optymalizację raportów i dashboardów dopasowanych do indywidualnych potrzeb Twojej organizacji. Dzięki współpracy z naszymi ekspertami możesz w pełni wykorzystać potencjał AI oraz narzędzi takich jak Microsoft Copilot, aby zwiększyć efektywność procesów biznesowych oraz podejmować szybkie i trafne decyzje. Więcej informacji znajdziesz na stronie https://ttms.com/power-bi/ Czy Copilot w Power BI może być używany do analizy danych w czasie rzeczywistym? Tak, Copilot może przetwarzać i analizować dane w czasie niemal rzeczywistym, pod warunkiem, że zbiór danych jest podłączony do źródła danych na żywo. Jednak czasy odpowiedzi mogą zależeć od złożoności zapytań i częstotliwości odświeżania źródła danych. Czy Copilot w usłudze Power BI jest dostępny na urządzeniach mobilnych? Funkcjonalności Copilot są przeznaczone głównie dla wersji desktopowych i internetowych Power BI. Podczas gdy możesz przeglądać i wchodzić w interakcje z raportami na urządzeniach mobilnych, pełne możliwości Copilot mogą nie być jeszcze w pełni obsługiwane. Czy Copilot może automatycznie generować formuły DAX? Tak, Copilot może pomóc w generowaniu formuł DAX opartych na zapytaniach języka naturalnego. Pomaga użytkownikom tworzyć złożone obliczenia bez głębokiej wiedzy o DAX, zwiększając wydajność w tworzeniu raportów. W jaki sposób Copilot zapewnia bezpieczeństwo danych podczas przetwarzania raportów? Copilot przestrzega standardów bezpieczeństwa przedsiębiorstwa Microsoft, zapewniając, że wszystkie przetworzone dane pozostają w ramach struktury bezpieczeństwa organizacji. Nie przechowuje ani nie udostępnia poufnych danych poza środowiskiem Power BI. Czy Copilot można dostosować do konkretnych potrzeb biznesowych? Chociaż Copilot działa na ogólnych zasadach AI, z czasem dostosowuje się do interakcji użytkownika, ulepszając rekomendacje. Przyszłe aktualizacje mogą obejmować więcej opcji dostosowywania, aby dostosować się do konkretnych procesów biznesowych i standardów raportowania. Czym jest Microsoft Fabric? Microsoft Fabric to kompleksowa platforma analityczna w chmurze, zaprojektowana do integracji, przetwarzania i analizy danych w jednym środowisku. Łączy różne usługi Microsoftu związane z danymi, takie jak Azure Data Factory, Power BI, Synapse Analytics i Data Lake, zapewniając firmom elastyczne i skalowalne rozwiązania do zarządzania danymi. Kluczowe funkcje Microsoft Fabric: Lakehouse Architecture – umożliwia przechowywanie i analizowanie dużych zbiorów danych w Data Lake bez konieczności ich przenoszenia. Integracja z Power BI – ułatwia tworzenie interaktywnych raportów i analiz w oparciu o dane przechowywane w Fabric. Wbudowane mechanizmy AI – wspiera analizy predykcyjne, automatyzację przetwarzania danych i detekcję anomalii. OneLake – centralne repozytorium danych, które eliminuje konieczność duplikacji i zapewnia ujednolicony dostęp do danych. Wsparcie dla ETL i ELT – umożliwia efektywne przetwarzanie i transformację danych na potrzeby zaawansowanej analityki. Bezpieczeństwo i zgodność – zaawansowane mechanizmy ochrony danych zgodne ze standardami korporacyjnymi i regulacjami prawnymi. Dzięki Microsoft Fabric firmy mogą zbierać, przetwarzać, analizować i wizualizować dane w jednym ekosystemie, co ułatwia podejmowanie decyzji opartych na danych i przyspiesza transformację cyfrową.

Czytaj więcej

Wiktor Janicki Poland

Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.

Czytaj więcej

Julien Guillot Schneider Electric

TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.

Czytaj więcej

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Sales Manager

monika.radomska@ttms.pl

Architektura Headless w AEM – Najważniejsze funkcje i korzyści biznesowe

1. Czym jest architektura headless w AEM?

2. AEM jako Headless CMS – Kluczowe funkcje i możliwości

2.1 Ustrukturyzowane Fragmenty Treści, możliwość ponownego użycia i dostarczanie przez API

2.2 Edycja w kontekście, zalety UX i możliwości rozbudowy

3. Korzyści biznesowe i techniczne architektury headless w AEM

3.1 Elastyczność, adaptacyjność i personalizacja omnichannel

3.2 Zwinne tworzenie rozwiązań, skalowalność i spójność treści

4. Wdrażanie architektury headless w AEM – etapy i dobre praktyki

4.1 Konfiguracja, integracja systemowa i plan wdrożenia

4.2 Najczęstsze wyzwania i sprawdzone rozwiązania

4.3 Optymalizacja wydajności, bezpieczeństwa i doświadczenia użytkownika

5. Porównanie podejść: headful, headless i hybrydowego w AEM

6. Jak TTMS może pomóc Ci wdrożyć AEM jako Headless CMS

6.1 Nasze unikalne podejście

6.2 Nasza metodologia wdrożeniowa

FAQ

Czym jest architektura headless?

Czym jest tradycyjny CMS?

Czym jest CMS hybrydowy?

Czy Adobe AEM wspiera architekturę headless?

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Architektura Headless w AEM – Najważniejsze funkcje i korzyści biznesowe

Blackout 2025: Jak systemy RT-NMS chronią przed awariami sieci energetycznej?

Czym jest Temporary Chat w ChatGPT? Wszystko o nowym „trybie incognito”

Salesforce Net Zero Cloud – jak przygotować firmę na obowiązkowe raportowanie ESG (CSRD)?

Zobaczyć więcej niż człowiek – AI jako analityk pola walki

AI i Copilot w Power BI – Jak sztuczna inteligencja zmienia analizę danych

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska