Business intelligence jede na datový pohon

Systémy business intelligence mají organizacím pomáhat s analytickými a rozhodovacími procesy. Nejedna společnost má proto tuto oblast pro nejbližší období prioritní. Ovšem bez kvalitních dat a spolupracujících uživatelů úspěch není vůbec zaručen, ba naopak.

Business intelligence jede na datový pohon


Systémy business intelligence mají organizacím pomáhat s analytickými a rozhodovacími procesy. Nejedna společnost má proto tuto oblast pro nejbližší období prioritní. Ovšem bez kvalitních dat a spolupracujících uživatelů úspěch není vůbec zaručen, ba naopak. Začněme však od píky, a to jak vůbec zní definice takového BI? Nejen s tímto dotazem jsme se obrátili na přední společnosti působící v ČR v oblasti těchto systémů a přidružených nástrojů.

Ohledně samotného vyhranění toho, co business intelligence vlastně je, mezi dotazovanými panuje jakýsi vzácný konsensus. Tak se všichni vejdou do rámce definovaného generálním ředitelem společnosti J.K.R. Vladimírem Králíčkem, který BI popisuje následovně: „Oblast business intelligence je chápána jako sada nástrojů, jež je schopna zpracovávat vstupní data z heterogenních zdrojů a vhodně je interpretovat uživateli pro potřeby řízení společnosti. Hlavními součástmi business intelligence je tzv. datový sklad (Data Warehouse), reportovací služby, multidimenzionální databáze OLAP a nástroje pro prezentaci dat koncovému uživateli.“

To, co spojuje odpovědi všech respondentů je především pasáž věnující se významu dat pro systémy BI. Ty byly totiž vytvořeny proto, aby firmám pomohly lépe pochopit interní údaje přetransformováním jedniček a nul do informací srozumitelných každému (v čele s obchodním oddělením). Na základě těchto informací je pak mnohem snazší provádět strategicky správná rozhodnutí, čímž lze – je-li systém business intelligence správně naimplementován a využíván – dosáhnout poměrně rychlé návratnosti investic. To je také jeden z důvodů, proč o business intelligence uvažuje nejeden CIO, jehož společnost tuto oblast doposud velkoryse ignorovala.

FUNKCIONALITA A VÝHODY BI

Co všechno by takové nástroje business intelligence měly umět a jaké složky termín BI vlastně zastřešuje? Podle BI Competence Managera společnosti Ness Romana Tůmy lze jako BI vymezit každé řešení generující přínosy ve věci obchodního zájmu (např. ve formě zvýšení výnosů, snížení nákladů či zlepšení image). „Souhrnně je oblast skrytá pod zkratkou BI velmi široká a zahrnuje celý životní cyklus od dat k informacím, tj. od extrahování dat z různých zdrojů, slévání dat při jejich konsolidaci na společnou hromadu, čištění, historizaci a uložení ´jedné pravdy´ do centrálních datových struktur s následnou agregací a uložením do struktur vhodných pro analýzy, tvorbu reportů, tvorbu popisných a provozních metadat, distribuci reportů a analýz na příslušná místa,“ domnívá se Tůma.

„Nástroje BI pomáhají dělat správná rozhodnutí ve správný čas a dle správných informací. Hlavním nástrojem BI byl, stále je a pravděpodobně také ještě dlouho bude člověk. Se svými schopnostmi, rozumem a intuicí, ale také se svými chybami,“ myslí si Jan Skřivánek, Senior Analyst (BI) ze společnosti Logos. Miroslav Čábela, Business Analysis Manager (Adastra Corporation) k tomu dodává: „BI zahrnuje jak přípravu, čištění a zpracování relevantních dat, tak jejich analýzu a prezentaci ve vhodné formě. Nástroje BI by měly být především schopné ze záplavy detailních dat vytáhnout ty hlavní, důležité informace, které pomohou uživatelům v jejich rozhodování.“ Na tom, že hlavní funkcionalitou nástrojů business intelligence v podstatě zůstává vytvoření jednotné platformy pro reportování, zpracování dat do stravitelné formy v podobě informací a standardizace přístupu k nim, se Čábela shoduje s Account Managerem společnosti Komix Petrem Pohnánem, ředitelkou divize BI ve firmě S&T CZ Věrou Jouklovou, produktovým manažerem serverové divize Microsoft Michalem Hrochem i konzultantem Petrem Čápem ze společnosti IDS Scheer ČR, který za jádro funkcionalit systému BI logicky považuje datový sklad, ETL procesy a reporting.

Hezké resumé předchozích odpovědí nabízí ve své reakci ředitelka Úseku rozvoje a interních služeb společnosti Aquasoft Iva Stanovská, která do výčtu složek Business intelligence zahrnuje datové sklady (DWH), datové kostky (OLAP), datová tržiště, datové pumpy (ETL), operativní datové sklady, data Stage Area, kvalitu dat a správu metadat. Dle jejího názoru mezi hlavní funkce BI patří reportování, plánování, monitorování, vyhodnocování a srovnávání ukazatelů a plánu, analýzy dat, prognózování, dolování dat (data mining) či analýzy rizika a to vše v dimenzionálním prostředí jak na celofiremní, tak na úrovni věcných oblastí a podnikových procesů. „Business intelligence nabízí integrovaný pohled na výkonnost firmy, poskytuje manažerům různých úrovní řízení analytické informace jak agregované, tak na potřebné úrovni podrobnosti, v různých dimenzích a k okamžiku, který je právě zajímá. V neposlední řadě přispívá k rozšíření kvalifikace a analytického uvažování manažerů,“ dodává Stanovská.

Generální ředitel společnosti J.K.R. Vladimír Králíček vidí hlavní výhodu business intelligence v tom, že přináší možnost pracovat s tzv. agregovanými daty, u nichž je možné dále provádět postupně rozpady až do úrovně, která je pro danou úroveň rozhodování zajímavá. Velkou výhodou této technologie je podle něj poskytování požadovaných dat s velice krátkou časovou odezvou díky transformačním pravidlům a předem provedeným výpočtům.

IMPLEMENTACE BI A JEJÍ RIZIKA

Na co myslet při zavádění BI do organizace? Jaká jsou hlavní potenciální úskalí, na něž jako CIO můžete narazit? Na co si dávat pozor? K tomu Pavel Váňa ze společnosti Logica říká: „Systém BI je potřeba řídit potřebou požadovaných informací, tj. kdo, co, kdy a jak často potřebuje k jakému účelu. Nejčastější rizika jsou tři. Soustředění se na poskytování všech dat nalezených v primárních systémech (aniž by byla známa jejich využitelnost), nesjednocení pojmů a dat z primárních systémů mezi různými požadavky na informace (kdy může dojít k různým výsledkům a interpretacím) a nakonec uzavřené řešení, neschopné sledovat měnící se preference ve využívání rozsahu informací v čase (např. podrobné vs. souhrnné analýzy segmentů trhu).“

Že je nejdůležitější, aby si manažeři (a potažmo celé vedení organizace) především ujasnili, co od BI požadují a které informace jsou pro ně stěžejní, je názor nejen Vladimíra Králíčka z firmy J.K.R., ale také Věry Jouklové z S&T CZ, která dodává, že často bývá problémem i neochota změnit zaběhnuté postupy a přizpůsobit se nové technologii či nepřipravenost infrastruktury. Obdobný názor sdílí i Roman Tůma ze společnosti Ness, který mezi hlavní rizika při implementaci řešení BI řadí následující faktory – nejasný odběratel informací z řešení, nejasná identifikace informačních potřeb, volba nesprávných dat, dlouhá doba trvání mezi zadáním a prvními výstupy, motivace účastníků řešení, představa, že se jedná o jednorázový (krátkodobý) projekt místo dlouhodobého procesu – a v podstatě tak rozvádí odpovědi ostatních respondentů.

Také Iva Stanovská z firmy Aquasoft varuje před nedostatečnou připraveností zákazníka/uživatele na implementaci. „Pozor na přeceňování technologií na úkor byznysu – uživatelé technologie obecně podceňují, řešitelé naopak přeceňují, v BI platí dvojnásobně, že obě strany musí mít přesah znalostí na druhou stranu vah,“ radí Stanovská a dodává i druhý tip: „Nezapomeňte vhodně zvolit architekturu řešení BI ve vztahu k architektuře firmy – například datový sklad vs. decentralizovaná datová tržiště v centrálně řízené firmě. Zvolte také pro svůj případ vyhovující strategii nasazení – integrovaná nebo specializovaná řešení.“ Jan Skřivánek ze společnosti Logos si také myslí, že velké riziko je už v samotném výběru systému a jeho použití. „Často o něm totiž rozhoduje úzká skupina specialistů,“ vysvětluje. Strategic BI Services manager firmy Reporters Daniel Arnošt poukazuje na nutnost zajištění dostatečně silného zájmu uživatelů a zároveň potenciální zájemce o BI upozorňuje: „Vylepšit generování stávajících reportů nebo jejich pouhé induktivní rozšíření je velice slabý, ne-li rovnou špatný důvod zavádění BI.“

Naopak například Business Analysis Manager podniku Adastra Corporation Miroslav Čábela nebo Account Manager firmy Komix Petr Pohnán vidí největší riziko v samotných datech. Konkrétní možná úskalí přitom podle Pohnána i Čábely vězí v nekvalitně pořízených (chybných, nekonzistentních) vstupních údajích, nedostatečně heterogenních vstupech (nad nevhodnými daty nelze pomocí sebelepšího nástroje pořídit kvalitní výstupy), v nejednotných definicích a neuniformním chápání významu jednotlivých údajů a v uživatelsky nevhodné prezentační vrstvě (sebelepší, avšak nevhodně prezentované informace koncového uživatele neuspokojí). „Při implementaci je proto potřeba věnovat hodně času a úsilí čištění dat a sjednocení jejich definic,“ varuje Čábela.

K samotné implementaci se vyjádřil také konzultant firmy IDS Scheer Petr Čáp, v jehož očích je BI společnostmi obvykle chápána jako obchodní příležitost a ne jako nutnost, kterou lze přesně definovat. Business intelligence přitom většinou pokrývá na strategické úrovni celou organizaci. „Projekty BI se proto liší od standardních softwarových projektů. Vždy je třeba ohlídat, aby nezvítězila forma nad obsahem. 80 % úsilí by tedy mělo být věnováno datům a 20 % funkcionalitám,“ doporučuje Čáp.

Radan Picek, ředitel divize projektů a vývoje z firmy Digi Trade říká, že nejdůležitější je myslet při implementaci na finální maximální jednoduchost výsledku – tj. snažit se o omezený počet KPI, intuitivní ovládání a jasné vazby. Michal Hroch ze společnosti Microsoft nakonec dodává: „I to nejdražší business intelligence řešení je k ničemu, pokud není využíváno ke svému účelu a rozhodování probíhá stejně všemi jinými způsoby, než na základě business intelligence informací.“








Komentáře