Využijte data do dna

Business intelligence je už několik let velmi vděčným tématem v odborném tisku i diskusích. Víme ale, jaké možnosti nám skutečně přináší?

Využijte data do dna


Business intelligence je už několik let velmi vděčným tématem v odborném tisku i diskusích. Víme ale, jaké možnosti nám skutečně přináší?

Obecně je tento pojem definován jako sada nástrojů a technologií, které pomáhají lépe porozumět firemním datům. Podniky začaly objevovat, že ve svých vlastních datech mají uložen skutečný poklad. Jde jen o to, jak se k tomu pokladu dostat. V současné době má každá firma už řadu systémů na podporu účetnictví, mezd, obchodu, skladového hospodářství či vztahů se zákazníky a každý takový systém je schopen data nějak reportovat. Co nám tedy v efektivním využití dat brání?

Každý systém tvoří reporty jiným způsobem a možnosti jejich využití jsou velmi omezené. Aplikace jsou totiž stavěny pro jiný druh práce než analýzu a reporting. Stejné sestavy z různých systémů tak často ukazují naprosto jiné výsledky. Jednotlivé aplikace totiž ukládají stejná data různým způsobem – mají různé číselníky, odlišné způsoby výpočtů a podmínek, různé časové identifikace a podobně. Známe trapné situace na poradách, kdy dva lidé prezentují zcela rozdílné výsledky téhož a oba s nejlepším vědomím. Každý z nás asi taky zažil zoufalství nad zdánlivě nečinným počítačem, který nečekaně přestal reagovat. Důvod může být prostý – váš kolega si „jen“ spustil report. Výše uvedené systémy (někdy označované jako transakční) nejsou prostě na přípravu a sestavování rozsáhlých analýz konfigurovány. Jsou navrženy na pohotové zpracování velkého množství transakcí v rámci podpory firemních procesů. Logickým krokem tedy je analytickou část systémů od stávající procesní části oddělit. A právě tehdy začínáme mluvit o BI.

Datové sklady

Řada firem už výše popsané potíže s daty vyřešila vybudováním jednotného datového skladu (data warehouse), do něhož jsou data z jednotlivých systémů načítána. Při tomto procesu jsou odstraňovány chyby (například duplicitní či chybějící údaje, nevhodné datové typy) a nakonec jsou data uložena v optimalizované struktuře do jednoho zabezpečeného úložistě. Tam navíc dochází k přepočítání nejčastěji vyžadovaných hodnot, čímž se urychluje odezva systému na budoucí dotazy. Teprve na základě takto připravených dat jsme schopni sledovat historický vývoj. Zjistíme například, jak se konkrétní zákazník kdy choval, kolik kusů určitého výrobku bylo prodáno, jaké byly v minulých letech mzdové náklady a podobně. To vše data warehouse umožňuje. Stále ovšem není možné hovořit o business intelligence. Ještě jsme totiž nevyužili to nejdůležitější, co nám naše data mohou přinést. Tím je, ač to zní jako sci-fi, pohled do budoucnosti.

Možnost kvalifikovaně předvídat budoucnost představuje ohromnou konkurenční výhodu. A to především v prostředí, kde vládne silný konkurenční boj (jako je tomu v telekomunikacích, bankovnictví či retailu). S využitím statistických a analytických metod, často označovaných jako data mining, můžeme modelovat budoucí vývoj a jeho dopady na náš byznys. A můžeme také modelovat důsledky našich strategických rozhodnutí, možných legislativních změn, dopady vstupu nové konkurence a mnoho jiných situací.

Klasickým příkladem predikčních analýz je předpověď odchodu zákazníka. Má-li například telefonní operátor data o zákaznících, kteří od něj odešli, může zjistit, proč k tomu došlo. To je základ pro vytvoření matematického modelu odcházejících zákazníků. Pokud management aplikuje model na stávající zákazníky, je možné spočítat, kdy aktivně předcházet jejich přechodu ke konkurenci a oslovit je například slevami nebo věrnostním programem. Netřeba snad připomínat fakt, že náklady na udržení stávajícího zákazníka jsou vždy několikanásobně nižší než náklady na získání nového. Peněžní ústavy se zas pomocí BI úspěšně brání například pojistným podvodům či defraudacím. Systém může například automaticky vyhodnotit, že pokud klient nakoupil prostřednictvím platební karty v obchodním domě v Praze, nemůže ze stejné karty o patnáct minut později vybírat hotovost v Brně. Stejně lze BI využít k podpoře up-sellingu a cross-sellingu. Banky mohou nabízet klientovi takové produkty, které odpovídají jeho aktuálním osobním potřebám.

Největší priorita

Podle společnosti Gartner je BI v současnosti největší prioritou pro CIO a roční nárůst investic do těchto řešení se pohybuje kolem osmi procent. To vede samozřejmě k rozšiřování nabídky produktů. Dříve nákladná řešení tak začínají být dostupná i malým a středním podnikům, zatímco pro velké korporace už jsou nezbytností. Nové trendy v technologiích navíc umožňují zpřístupňovat výstupy těchto aplikací širokému spektru pracovníků. BI tak přestává být doménou několika jednotlivců, ale podporuje rozhodování na všech úrovních řízení firem. Teprve tak se data stávají skutečným aktivem.

Autoři působí jako vedoucí odborné skupiny BI/DWH a senior analytik ve firmě Logos.


Další vysvětlení problematiky Business intelligence viz rubrika Co je co zde.





Komentáře