Proč a jak s business intelligence

Proč by si moje firma měla postavit business intelligence řešení? Že se jedná o opravdu aktuální téma, dokládá i výzkum odborného média CIO magazine, podle kterého řadí potřebu business intelligence řešení ve vlastní firmě celosvětový výběr CIO na třetí místo, hned za bezpečnost a integraci aplikací.

Proč a jak s business intelligence


Proč by si moje firma měla postavit business intelligence řešení?

Že se jedná o opravdu aktuální téma, dokládá i výzkum odborného média CIO magazine, podle kterého řadí potřebu business intelligence řešení ve vlastní firmě celosvětový výběr CIO na třetí místo, hned za bezpečnost a integraci aplikací. Tomuto výzkumu dává za pravdu i lokální studie společnosti Markent, která hovoří o tom, že BI je oblast, kterou bude v letošním nebo příštím roce řešit více jak 60 % z oslovených firem. A to firem rozmanitých velikostí i zaměření. Pokročilá práce s informacemi tedy již není doménou jen těch největších společností a zcela jistě přichází doba, kdy těžba informací z provozních dat je skutečně aktuální. Pojďme si ale nejdříve objasnit, co vlastně business intelligence řešení je.

Systémy BI byly původně vytvořeny proto, aby firmám pomohly lépe pochopit interní údaje a samozřejmě se setkaly s nadšeným přijetím, především u velkých korporací. Zpočátku však byl potenciální rozvoj BI značně omezován vysokými náklady a složitostí BI nástrojů. Dnes jsou však potřebná školení již v plném proudu a trh BI je jedním z nejrychleji rostoucích segmentů softwarového odvětví, protože firmy si již mohou tyto šikovné nástroje dovolit a také je skutečně využívají.

Podle odborné definice je business intelligence souhrnným pojmem pro procesy, technologie a nástroje potřebné k přetvoření dat do informací, informací do znalostí a znalostí do plánů, které umožní provést akce podporující splnění primárních cílů organizace. Jednoduše řečeno, jedná se o řešení umožňující získat z provozních dat informačních systémů informace, které firmám následně slouží pro strategická i operativní rozhodování.

CO DNES POSUNUJE BI STÁLE DÁL?

Od zákazníků víme, že se s BI technologiemi setkává pouze 20 až 30 procent z celkového počtu zaměstnanců. Když se ptáme na důvody, proč je užívání BI tak omezené, většinou dostaneme dvě typické odpovědi: technologie BI jsou pro běžného uživatele příliš složité (protože prostě nemají dost času, aby se seznámili s novými aplikacemi) a zároveň jsou příliš drahé. Sečteme-li náklady na licence, implementaci a údržbu, zjistíme, že nástroje BI jsou prostě příliš nákladné na to, aby je mohl využívat větší počet pracovníků.

V rámci celkového tlaku na snižování nákladů jsou organizace navíc nuceny k racionalizaci nebo standardizaci využívaných technologií BI. Normální velká organizace dnes k pokrytí rozličných potřeb v oblasti BI využívá služeb pěti až deseti různých dodavatelů. Je to především proto, že o nákupu BI nástrojů se rozhoduje na úrovni oddělení, což vede k celé řadě problémů a zvyšování nákladů. Jsou-li například k vypracování zpráv a analýz používány různé nástroje, které nemusejí pracovat se stejnou definicí běžných obchodních pojmů a výpočtů, může se stát, že vedoucí pracovníci v rámci jedné společnosti dojdou ke značně rozdílným závěrům o stavu své firmy.

Pak je nutné strávit spoustu zbytečného času zjišťováním, kdo má přesnější údaje, jednání se protahují a rozhodnutí odkládají. Řešením je racionalizace na několik málo nástrojů nebo standardní využívání jednoho dodavatele BI. Ušetří se tak hodně času i energie, jelikož všichni lidé, kteří v organizaci používají BI, mohou pracovat se stejnými aplikacemi a technologiemi. A když už jsme u technologií, co všechno vlastně takový business intelligence systém vyžaduje ve smyslu "technologického podhoubí"?

BEZ DATABÁZÍ TO NEJDE

Základem každého takového řešení, tedy již ze zmíněné "datové" podstaty, jsou databáze, databázové servery. Databáze obecně slouží ke strukturovanému ukládání dat. Právě struktura a standardizovanost umožňuje s daty dále pracovat. Se samotnou databází ovšem BI řešení nepostavíte, potřebujete víc. Co vám však databáze musí poskytovat, je samozřejmě bezpečí vašich dat, jejich dostupnost, v ideálním případě nepřetržitá, a samozřejmě i výkon pro analytické zpracování dat. Vraťme se ještě k dostupnosti dat. Ta je pro BI řešení velmi důležitá. Představte si situaci, že jeden uživatel právě pracuje s informačním systémem, kdy zadává například došlé objednávky. V jiné místnosti sedí analytik, který potřebuje vytvořit aktuální report pro manažera, jakým způsobem se odrazila reklamní kampaň na objemu objednávek. Oba tedy využívají stejných dat a je potřeba zajistit, aby ani jeden z nich nebyl blokován jakýmikoliv zámky dat z důvodu práce jiného uživatele. Toto by měla poskytovat moderní databázová platforma.

A pokud je to opravdu moderní databáze, v rámci licence by měl zákazník obdržet rovněž nástroje, které poskytnou základ pro business intelligence řešení. Nadneseně řečeno, zde se projeví rozdíl mezi chytrou a hloupou databází. Nicméně i ona "hloupá" databáze, která umí pouze data ukládat, ještě není ztracena. Existují specializované nástroje, které dokážou vytáhnout informace téměř z jakýchkoliv dat, ale zde si už zákazník samozřejmě připlatí, a to ne málo.

JAK POZNAT CHYTROU DATABÁZI?

Především si zákazník musí zvolit, zda BI řešení postaví nad roztroušenými daty či jednotlivými informačními systémy nebo nad centralizovaným úložištěm. Pro účel integrace a konsolidace dat různých datových zdrojů včetně jejich historie slouží takzvaný datový sklad. Ten nepostavíte, pokud vaše databáze nemá k dispozici ETL nástroj (Extraction Transformation Load). Díky němu je pak možné převádět data z rozdílných zdrojových datových struktur do jednotných cílových struktur datového úložiště.

Dále je třeba získat z transformovaných a konsolidovaných dat informace. Toho zákazník dosáhne pomocí OLAP nástrojů sloužících tvorbě multidimenzionálních tabulek a pomocí prostředí pro dolování dat (data mining). Existuje hned několik koncepcí tvorby OLAP, stejně jako existuje několik různých algoritmů pro data mining.

Poslední část, kterou je možné nechat na databázi, je reporting. Uživatel uloží data do informačního systému, ta se přetransformují do uniformní struktury v datovém skladu, uspořádají se do analytických pohledů včetně všech závislostí a souvztažností a…? Zákazník získá informace, které potřebuje dostat k jejich konečnému spotřebiteli. Co je důležité na reportingovém řešení, je to, že umožňuje definovat formu, čas, ale i relevantního uživatele. Ne každý by měl mít přístup ke stejným reportům.

K ČEMU NĚJAKÝ REPORTING?

Z pohledu každé moderní úspěšné firmy jsou klíčovými pojmy produktivita, zisk, kvalita služeb, spokojenost zákazníků, úspěšnost prodeje produktů, růst podílu na trhu a podobně. Nelehkým úkolem však je, tyto pojmy v konkrétních situacích kvantifikovat a vyhodnocovat. Ale právě kvalitní měření úspěšnosti firmy je nevyhnutelným předpokladem pro její kompetentní řízení. Pro kvalitní měření ovšem potřebuji relevantní informace, tudíž zcela nejklíčovějším parametrem BI řešení je forma sdílení získaných informací.

A právě zde nastupuje na scénu corporate reporting. Corporate reporting pokrývá všechny oblasti interpretace informací potřebných pro podporu rozhodování v rámci firemní komunikace a komunikační infrastruktury. Může se jednat například o:

  • vizualizaci měření dosahování operativních a strategických cílů firmy,
  • prezentaci klíčových ukazatelů a trendů,
  • přehled úspěšnosti produktů a služeb,
  • korporátní a vnitropodnikové finanční výkaznictví.

Pojem reporting znamená vizualizaci informací. Můžeme také říci, že se jedná o proces proměny dat ve znalosti. Tento proces může představovat podle konkrétní situace jednoduchý úkol, může se ale také jednat o komplexní řešení. V případě implementace obsáhlého corporate reportingu se tak může jednat o využití reportů počínajících jednoduchými přehledy o prodeji produktů a končících komplexními výkazy mezinárodních standardů typu IFRS nebo GAAP.

Firma, která pocítí potřebu implementovat reportingový systém, by měla nejdříve definovat základní body:
  • Jaké jsou cíle reportingového systému a jaké jsou jeho očekávané přínosy?
  • Které oblasti mají být systémem pokryty?
  • Kdo bude interním vlastníkem řešení a kdo jeho manažerem?
  • Jaký charakter (centralizovaný/decentralizovaný) má řešení mít?
  • Jaký je potřebný/přípustný časový horizont implementace řešení?
  • Jaký je přípustný budget na implementaci a údržbu systému?
  • Bude implementace probíhat pouze interními zdroji, nebo se bude jednat o některou formu outsourcingu (přes vývoj na zakázku až po kompletní outsourcing řešení)?

Samotná metodika návrhu a tvorby reportingových řešení je závislá od definice uvedených klíčových parametrů, jejichž hodnotu firma z důvodu sledování vlastní výkonnosti potřebuje znát. Všeobecně však můžeme definovat stěžejní fáze tvorby takovýchto systémů. Jedná se v podstatě o cyklus, který se jak při tvorbě, tak zčásti i při každém rozšiřování systému opakuje.

V první fázi je to samozřejmě analýza a specifikace požadavků na výsledné informace. Dále následuje návrh technické architektury, který již bývá mnohdy opřen o výběr specifické softwarové platformy a produktů pro realizaci řešení. Po schválení zákazníkem začíná technologická práce spočívající ve fyzickém designu datových modelů, datových toků a jejich návaznosti na procesy.

Výsledné implementaci a pilotnímu provozu systému pak již brání pouze vývoj standardních (statických) reportů a šablon pro dynamické reporty.

Nedílnou součástí návrhu reportingového systému je samozřejmě také jakási bezpečnostní politika, tedy přesná definice toho, kdo má přístup k jakým reportingovým sestavám, kdo může a nemůže vytvářet vlastní reporty, v jakém čase, jak často a jakou formou se mají reporty/informace k relevantnímu spotřebiteli dostat.

DATABÁZE, TRANSFORMACE, DATA MINING, REPORTING… A CO DÁL?

Celé toto popsané řešení je dnes ale pouze jakýmsi základním stavebním kamenem pro pokročilé BI řešení, dnes rovněž nazývané jako Business nebo Corporate Performance Management. Nároky zákazníků již přežily dobu základního reportingu, jednoduché analýzy v pivotních tabulkách napojených na datové analýzy apod. Zákazník investující do BI řešení má právo žádat kromě pokročilého prostředí pro analýzu a data mining také například řešení balance scorecard. Scorecardingové řešení je jakýsi systém řízení organizace, který převádí strategii a cíle organizace do specifických cílů a uceleného systému finančních a nefinančních metrik výkonnosti podniku nebo jednotlivce. Tyto metriky jsou pak ve většině případů vizualizovány do přehledných pohledů.

Pokročilejší řešení potom obsahují vazbu zpracování těchto informací pro obchodní modelování, rozpočtování a plánování. Velmi zjednodušeně řečeno, proces Performance Managementu je založen na třech fázích. Manažer zodpovědný za výsledky společnosti potřebuje v první fázi pomocí datových analýz zjistit, v jakém stavu se nachází obchodní činnost jeho firmy, jak aktuálně vypadají klíčové ukazatele výkonnosti firmy. V případě, že objeví jakoukoliv nesrovnalost, je třeba analyzovat, proč je výsledek takový, jaký je. A v konečné fázi pak potřebuje vidět, jakým způsobem se projeví na výsledcích firmy určitý zásah, například změna ceny výrobku, vymazání z ceníku, navýšení výroby apod. Neustále se tedy opakuje proces: co se děje - proč se to děje - jak to mohu ovlivnit ve svůj prospěch.

Autor pracuje jako produktový manažer divize Server Platform v Microsoftu.







Komentáře