Business intelligence: mějte pod čepicí

Business intelligence má organizacím pomáhat s analytickými a rozhodovacími procesy. Řada CIO má tuto oblast pro nejbližší období za jednu z hlavních priorit. Ovšem bez kvalitních dat a spolupracujících uživatelů není úspěch zaručen, spíše naopak. Proto je třeba nejenom zvolit vhodné řešení a vybrat správného dodavatele, ale také přesvědčit zaměstnance k využívání možností business intelligence.

Business intelligence: mějte pod čepicí


Business intelligence má organizacím pomáhat s analytickými a rozhodovacími procesy. Řada CIO má tuto oblast pro nejbližší období za jednu z hlavních priorit. Ovšem bez kvalitních dat a spolupracujících uživatelů není úspěch zaručen, spíše naopak. Proto je třeba nejenom zvolit vhodné řešení a vybrat správného dodavatele, ale také přesvědčit zaměstnance k využívání možností business intelligence.

Business intelligence je podle Tomáše Bárty, Executive Managera společnosti Reporters, zastřešujícím pojmem pro souhrn všech nástrojů a metod informačních technologií, které prostřednictvím analýzy firemních dat a faktů slouží k podpoře strategického rozhodování, plánování a řízení.

Pojem business intelligence (BI) zpopularizoval v roce 1989 Howard Dresner, výzkumný pracovník společnosti Gartner Group, když jej použil jako zastřešující termín pro soubor pojmů a metod, jejichž společným cílem je zlepšit rozhodování v organizacích za pomoci systémů pro zpracování informací. „Business intelligence je v prvé řadě marketingový termín a jako takový bychom jej těžko hledali v seznamu existujících vědních nebo inženýrských disciplín. V praxi dodavatelé používají různé definice, širší či užší, v závislosti na nabídce produktů a služeb,“ podotýká Rudolf Kulhavý, konzultant IBM Global Technology Services pro sektor finančních služeb a business intelligence řešení.

„V rámci širšího pojetí si lze pod termínem BI představit celkové řešení podporující analytické a rozhodovací procesy v organizaci,“ upřesňuje David Slánský, Lead Business Consultant společnosti Adastra. Jeho součástí jsou podle něj nástroje pro přenos dat (ETL, EAI), databázové komponenty (data warehouse, data marts, operational data store atp.), analytické komponenty (reporty, OLAP, data mining), prezentační vrstva a v neposlední řadě oborové a technické znalosti. „V užším pojetí, často používaném firmou Gartner, lze pod BI rozumět analytické platformy pracující nad databází datového skladu a poskytující přímou podporu analytickým a rozhodovacím procesům organizace,“ doplňuje Slánský.

Podle Petra Hrubého, senior konzultant BI v CCA Group, je business intelligence široký pojem, který lze zjednodušeně popsat jako efektivní využití dat pro získání informací potřebných pro kvalitní strategické rozhodování společnosti: „Zdrojem dat bývají často různorodé provozní systémy: Data z těchto primárních systémů jsou extrahována, čištěna, transformována a ukládána do datových skladů, následně analyzována a přetvářena na informace pro potřeby managementu.“

Business intelligence v technickém pojetí lze podle Jiřího Přibyslavského, Business Consultanta společnosti Infor, definovat jako obecný termín označující nástroje a aplikace, které umožňují manažerům sbírat, analyzovat, distribuovat informace a na jejich základě rozhodovat: „V byznysovém pojetí jsou to řešení pokrývající klíčové controllingové procesy, tedy plánování, analýzu a reporting.“

Podle Miloše Hejče, jednatele společnosti ORM, je definice BI řešení jednoduchá: „Musí zajistit přístup k datům a jejich účinnou analýzu.“

Oblíbený slogan podle Věry Jouklové, ředitelky divize BI v S&T CZ, zní: „Každý uživatel ve firmě potřebuje aplikace business intelligence, každý ale v trochu jiné podobě. BI představuje technologii, která umožňuje přeměnu dat uložených v různých datových zdrojích na informace, které jsou pak v přehledné podobě prezentovány koncovým uživatelům.“

CO MÁ BI UMĚT

Při doslovném překladu je termín business intelligence podle Kulhavého natolik obecný, že lze snadno podlehnout pokušení zařadit pod něj vše, co nějak souvisí s analýzou, modelováním nebo rozhodováním v podnikové organizaci: „Klíčový je důraz na data jako hlavní, ne-li výlučný zdroj informace. Z tohoto zorného úhlu BI řešení obsahuje tři základní funkce – efektivní ukládání dat pro jejich rychlé vyhledávání, analýzu historických dat a empirické modelování a predikci chování.“

Efektivní ukládání dat pro rychlé vyhledávání dat zahrnuje relační a dimenzionální modelování dat, využití generických datových modelů, návrh a implementaci centrálního datového skladu a problémově orientovaných datových tržišť a integraci dat. Analýza historických dat zahrnuje vyhledávání potřebných historických dat, vícerozměrnou analýzu dat, statistickou analýzu dat, vizualizaci dat, generování výkazů. Empirické modelování a predikce chování zahrnuje prediktivní modelování a obecněji vytěžování dat metodami matematické statistiky a strojového učení, podporu pro vývoj a vzájemné srovnávání modelů, jakož i on-line provozování vybraných modelů.

Business intelligence řešení by podle Slánského měla kromě standardních požadavků na konsolidaci dat, jejich flexibilní prezentaci a rychlou odezvu hledět i na kvalitu prezentovaných informací: „Nástroje pro BI nejsou naopak primárně určeny k pořizování dat ani jako zálohovací zařízení zdrojových systémů.“

„Pokud by mělo být řešení komplexní, mělo by obsahovat nástroje pro integraci, transformaci a konsolidaci dat, dále pak nástroje pro tvorbu analytických pohledů do dat. Nástroje by měly umožňovat vytvářet reporty a řídit jejich distribuci. Součástí komplexního BI řešení jsou ale i nástroje pro koncové uživatele, ať už analytiky v podobě sofistikovaných aplikací na dolování dat, scorecarding, plánování nebo běžné kancelářské aplikace pro interpretaci informací jejich koncovému spotřebiteli,“ vyjmenovává Michal Hroch, manažer serverových produktů společnosti Microsoft.

„Nástroj pro business intelligence by měl být zejména schopen analýzy informací obsažených v multidimenzionální datové kostce a dále by měl být schopen jejich úprav, respektive prezentace v požadovaném formátu,“ říká Bárta. Takový nástroj musí být podle jeho slov jednoduše použitelný i pro netechnologicky orientovaného uživatele. „Od konečných uživatelů takovéhoto nástroje se očekává snaha a ochota učit se s ním pracovat. V opačném případě není v jeho silách, aby i nevyškolení uživatelé s ním uměli zacházet,“ doplňuje Bárta.
Nástroje BI by podle Jany Řechtáčkové, manažerky prodeje pro oblast BI společnosti S&T CZ, měly být snadno uživatelsky ovladatelné, měly by poskytovat pro všechny uživatele jednoznačné informace, měly by také umět poskytovat informace v přehledné formě: „Kromě vyžadovaných informací by nástroje BI měly proaktivně uživatele upozorňovat na výskyty nestandardních dat nebo událostí.“

V silách BI prý není zabezpečit správné vstupy do primárních datových zdrojů, nicméně nástroje BI mohou postupně pomoci ke zkvalitnění datové základny tím, že upozorňují a odhalují „podezřelé“ výskyty dat. „Silná by měla být grafická stránka BI nástrojů, která umožní rychlý přehled sledovaných ukazatelů, dále snadná ovladatelnost při potřebě změnit úhel pohledu, dynamický přístup k datům a možnost tvorby „ad hoc“ dotazů,“ doplňuje Jouklová.

„Business intelligence nástroje by měly umět zpřehlednit a zjednodušit dostupnost informací pro vedení společnosti. Například informace o historickém vývoji jednotlivých sledovaných ukazatelů s následnou predikcí jejich vývoje do budoucnosti,“ říká Hrubý a pokračuje: „Naopak neumožňují přímé ovlivňování dat ve zdrojových systémech a také pro svoji časovou náročnost zpracování dat ze zdrojových systémů reagují na získávaná data se zpožděním.“

V silách BI nástroje podle Přibyslavského rozhodně není zidealizovaná představa některých manažerů, kdy řešení BI je schopno řídit výkonnost společnosti: „Řízení je doménou manažerů a myslím, že náhrada manažera za stroj je stále otázkou budoucnosti. Řešení na bázi BI nicméně dává solidní podklady pro správná rozhodnutí manažera a umožňuje, aby toto rozhodnutí bylo učiněno včas, nebyly opomenuty některé aspekty a týkalo se skutečně klíčových oblastí, nikoli detailů.“

VLASTNÍ IMPLEMENTACE

Slánský vyjmenovává hlavní kroky při implementaci BI řešení: „Identifikace řešení, vytvoření business case a rozhodnutí o implementaci. Analýza potřeb klíčových, respektive koncových uživatelů a návrh řešení se zvýšeným ohledem na data, jejich sémantiku a kvalitu. Návrh řešení, jeho architektury a prvků a umístění řešení do celkové architektury organizace. Implementace databází, nástrojů pro přenos dat, zajištění kvality zpracovávaných dat a implementace uživatelského rozhraní. Testování a nasazení řešení do produkčního prostředí.“

Před vlastní implementací je podle Slánského třeba zjistit, jestli a jak řešení organizaci pomůže: „Z hlediska očekávání je třeba si uvědomit, že nástroje BI znásobují analytický potenciál svých uživatelů, což je veskrze kreativní lidská činnost. Implementace konkrétního řešení sice pomůže vyřešit současné a artikulované problémy uživatelů, současně jim ale rozšíří obzory a vyvolá potřebu svého rozšíření.“ Důkazem toho je podle Slánského nejenom skutečnost, že společnost Gartner Group již druhý rok za sebou označuje BI řešení jako nejdůležitější oblast informatiky, kam budou organizace investovat své prostředky, ale především fakt, že dnes neexistuje hotové a ukončené řešení BI. Všechna tato řešení se neustálé rozvíjejí a podporují nové a nové procesy organizací.

Základním krokem při implementaci by podle Řechtáčkové mělo být stanovení obecně platné technologické platformy pro všechny aplikační oblasti ve firmě: „Ty je pak vhodné implementovat postupně a nesnažit se nasadit řešení BI najednou v celé šíři. Neméně důležitým krokem je definice rolí jednotlivých uživatelů, to jest od pasivních konzumentů informací přes výkonné uživatele a specialisty (power users) až po administrátory a vývojáře.“

Podle Přibyslavského je dobré si uvědomit, že se jedná o řešení, nikoli produkt: „Z tohoto důvodu nefunguje systém ‚nabídnu produkt a zákazník produkt koupí‘. Je třeba počítat se zapojením vlastních pracovníků v projektu a aktivním přístupem.“

Před implementací je podle Hrubého třeba vybudovat kvalitní tým lidí s nadefinováním rolí a odpovědnosti za konkrétní oblasti: „Je třeba také počítat s tím, že zpracování dat bývá náročné jak z hlediska času, tak z hlediska výkonu hardware na kterém produkty business intelligence pracují. Také je dobré se před přistoupením k vlastní implementaci obrnit trpělivostí a počítat s tím, že první výstupy a následné výsledky se projeví až po delším časovém období.“

Před vlastní implementací BI řešení je podle Bárty zapotřebí připravit optimální prostředí, v jehož rámci bude implementace probíhat: „Řadíme sem zejména prvky jako je vymezení budgetu, alokace lidí, technická infrastruktura, srozumitelnost zadání a také legislativní příprava, jež zabezpečí například přístup k citlivým datům.“

„Zcela na začátku je třeba udělat analýzu toho, co chce zákazník získávat za informace, jaké klíčové ukazatele chce sledovat a rovněž také, kdo bude s daty pracovat a pro koho jsou výsledné informace určeny. Podceněná fáze analýzy vede často k omezeným možnostem při využívání celého řešení,“ varuje Hroch. Standardní postup implementace BI řešení lze podle Kulhavého shrnout do následujících bodů: identifikace potřebných dat a zdrojových systémů, integrace dat v centrálním datovém skladu, napojení problémově orientovaných datových tržišť, konfigurace analytické vrstvy, zejména návrh struktury a obsahu výkazů, vývoj prediktivních modelů (pokud jsou použity) a vývoj prezentační vrstvy, dnes často ve formě webového portálu.








Komentáře