Business Intelligence

Business Intelligence garanti bloku: J. Pour, A. Vinze

Aplikace a technologie Business Intelligence (BI) jsou v současné době integrální součástí informačních systémů. Jsou orientovány na podporu analytických, rozhodovacích a plánovacích činností prakticky ve všech oblastech podnikového řízení. Úroveň a kvalita BI aplikací je proto stále silnějším faktorem kvality celého podnikového řízení. Předmětem bloku „Business Intelligence“ jsou otázky řízení, projektování a provozování BI aplikací, otázky jejich očekávaných i reálných efektů, otázky organizační a faktory úspěšnosti BI řešení v praxi.

Klíčové otázky bloku: Jaké jsou hlavní aplikační oblasti BI a jaké jsou zkušenosti s využitím BI v různých oblastech podnikového řízení? Jaké jsou principy projektování a řízení provozu BI? Jak se řeší vazby BI na data minning a na další typy aplikací? Kde hledat potenciální efekty BI řešení a kde jsou podle zkušeností z praxe jejich kritické faktory úspěšnosti? Ovlivňují BI projekty organizaci podniku a ICT a případně jak? Jaké nové technologie ovlivní způsob řešení BI?

SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 1/2005

145

Business Intelligence

Business Intelligence Jan Pour katedra informačních technologií, FIS, VŠE [email protected] Podnikoví analytici a manažeři musí v prostředí stále tvrdší konkurence rozhodovat pod stále větším časovým tlakem a současně s vysokou zodpovědností. To znamená, že pro tato rozhodnutí musí mít dostatek relevantních a objektivních informací, které jsou dostupné rychle, s minimální technickou náročností na manipulaci a přitom s možností rychle formulovat nové požadavky na další informace odpovídající aktuální situaci a potřebám trhu. Business Intelligence (BI) je právě tím typem aplikací, které nabízejí efektivní podporu analytických, rozhodovacích a plánovacích činností prakticky ve všech oblastech podnikového řízení a současně přispívají i k integraci informačních systémů. Jejich úroveň je proto významným faktorem kvality celého podnikového řízení. Příspěvky Business Intelligence na konferenci Systémová integrace 2005 jsou věnovány především otázkám řízení a provozování BI aplikací a jejich potenciálním efektům z pohledu zvyšování manažerské výkonnosti. S Business Intelligence je samozřejmě spojena i celá řada projekčních a provozních problémů, jako je např. dosažení potřebné kvality dat na straně produkčních systémů, reálné uplatnění sofistikovaných nástrojů dolování dat, specifické nároky na BI vzhledem k různým oblastem podnikového řízení i sektorů ekonomiky. I na tyto otázky se snaží hledat odpovědi referáty a články zařazené do programu konference SI 2005.

K přednášce Petra Zavorala, SAS Institute ČR

Business Intelligence - trešnička na dortu nebo hlavní menu pro vaši organizaci? Jistě není sporu v tom, že firemní strategie je základním kamenem uspěšnosti jakéhokoliv, nejenom podnikatelského subjektu. Jestliže je navíc tato strategie správně a jasně formulována, má firma napůl vyhráno a schůze jejich akcionářů se mohou proměnit v piknik na prosluněné louce. Proč však dnes organizace velice často čelí problémům s implementací byť i správně formulované strategie? Jedním z důvodů je skutečnost, že v minulé epoše průmyslové ekonomiky, kdy podniky převážně tvořily hodnotu pomocí tzv. hmotných aktiv t.j. přeměnou surovin na finální výrobky, byla strategie měřena a řízena nástroji odpovídajícími trendům doby. V současné éře znalostní ekonomiky, kdy hodnotu organizací tvoří tzv. nehmotná aktiva, jakými jsou: vztah k zákazníkům, inovace produktů a služeb, vysoká kvalita a dostupnost obslužných procesů, úroveň informačních technologií, potenciál 146



lidských zdrojů – jejich schopnosti a motivace, používají tyto organizace stejné nástroje k měření strategických záměrů jako tomu bylo v minulosti. Jinými slovy, zavedení ERP systému nezaručuje ještě podniku možnost definování a monitorování firemní strategie, a to z jednoduchého důvodu: ERP systém je zaměřen výhradně na finanční evidenci plánování podnikových zdrojů. Studie Brookings Institute z roku 1982 ukazuje, že hmotná aktiva reprezentovala 62 procent tržní hodnoty průmyslových organizací. O deset let později tato hodnota činila již jenom 38 procent a na konci minulého století byla tržní hodnota firem tvořena hmotnými aktivy pouze z 10 až 15 procent. Stručně řečeno, příležitosti pro tvorbu hodnoty organizací se posouvají od finančního řízení hmotných aktiv k řízení strategie podniku založené na znalostech. Z těchto důvodu dnešní organizace nevyhnutně potřebují nosnou platformu pro komunikaci o strategii, systémy nápomocné implementaci strategie a získání zpětné vazby o ní. Jak na to, a jaká řešení jsou momentálně k dispozici? (Text je inspirován úvodní kapitolou knihy „The Strategy-Focused Organization“ autorů Kaplana a Nortona vydanou HBS Press v r. 2001)

K přednášce Davida Slánského, Adasta Corporation)

Koncept řízení Business Intelligence pomocí parametrů Abstrakt Příspěvek vychází z referenčního modelu řízení informatiky vyvinutého KIT VŠE a v jeho kontextu se věnuje problematice řízení BI za pomoci parametrů. První část je zaměřena na definici základních myšlenek a pravidel koncept. Druhá část koncepčně vychází z první a zabývá se kvantifikovatelnou podmnožinou parametrů – metrikami a způsobem jejich implementace v organizaci. Je zde definován a analyzován hierarchický koncept uspořádání metrik, multidimenzionální prostor podporující řízení BI a v neposlední řadě také metodické přístupy a nástroje pro zavedení konceptu řízení pomocí parametrů do praxe. V závěrečné části se příspěvek zabývá výhodami, nevýhodami, riziky, možnými problémy a přínosy konceptu řízení BI pomocí parametrů.

Abstract This report uses IS/ICT management reference model developed by CIT UEP as a cornerstone and describes the “BI management using the parameters” concept based on its principles. The first part of this report is focused on this concept’s basic rules definition. The second section follows-up to the first part and is focused on more detail decomposition of the measurable parameters subset – metrics. The hierarchical tree concept is defined and analyzed here as well as multidimensional space for metrics organization. The final part deals with mentioned concept assets, effects, drawbacks, risks and possible issues. SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 1/2005

147


Klíčová slova Business Intelligence, řízení, parametry, metriky

Keywords Business Intelligence, management, parameters, metrics

Řízení BI pomocí parametrů Úlohy řízení a projektování BI musí směřovat k potřebné míře jejich exaktního vyjádření. Každou součást těchto úloh lze popsat soustavou podstatných charakteristik potřebných pro hodnocení, výběry, nasazení jednotlivých produktů, postupů apod. V tomto případě jde zejména o vlastnosti, resp. parametry aplikací, technologických nástrojů, služeb, jejich poskytovatelů, ale i prostředí, v němž budou implementovány a využívány. Jsou to takové charakteristiky nebo vlastnosti, které je třeba poznat, analyzovat a podle nich plánovat a uskutečňovat konkrétní řídící aktivity. Takovým parametrem může být např. funkcionalita standardní BI aplikace, cena řešení nebo jeho jednotlivých komponent, kvalita datových zdrojů apod. Parametrem úloh řízení a projektování BI lze tedy rozumět takové kvantitativně nebo kvalitativně vyjádřené vlastnosti úlohy nebo jejích součástí, které jsou podstatné pro realizaci analytických, plánovacích, návrhových nebo kontrolních činností v rámci těchto úloh. Jistou podmnožinou parametrů jsou metriky, neboli parametry, které lze kvantitativně vyjádřit a také exaktně měřit…...

K přednášce Heleny Rozehnalové, Profinit s. r. o.

Kvalitní data jsou klíčem k úspěšné systémové integraci V článku je diskutována problematika kvality dat a její vliv na fungování podniku. Budou zmíněny možné následky, kterým může společnost čelit, pokud se intenzivně nezabývá touto problematikou. Zároveň bude představen obor Data Quality Management a jeho hlavní aspekty. Důležitá data jsou v mnohých firmách umístěna v oddělených systémech, a to mnohdy ve velmi pochybné kvalitě. Korporátní data jsou však klíčovými aktivy firmy, která bez pravidelné a adekvátní údržby ztrácejí svoji hodnotu. Systémová integrace vedoucí k vytvoření jednotného datového skladu, který je úložištěm pro informace ze všech jednotlivých systémů, je důležitým krokem směrem k přeměně dat na skutečně validní a použitelné informace. Kvalita takto sloučených dat však závisí na kvalitě dat zdrojových systémů, a tak je při uvažování o datové integraci nutné myslet i na způsob, jak je vyčistit. Informace slouží na podnikové úrovni především jako vstupní základna při sestavování strategických podnikových plánů i strategických marketingových plánů. Jsou využívány napříč organizací v různé intenzitě a rozdílném množství. Věnovat dostatečnou pozornost kvalitě svých informací je tedy podmínkou nutnou (ale nikoliv dostačující) ke splnění podnikem definovaných cílů. Jestliže se spoléháme na informace v rámci tvorby podnikových strategií, musíme si být jisti, že data, 148



která používáme, jsou přesná, kompletní a relevantní. Tato situace má jako vše na světě svou pozitivní a negativní stránku. Dobrá stránka je, že systémovou integrací získáme datový sklad, který může pomoci managementu transformovat surová data v prospěšné a užitečné informace. Negativní ovšem je, že organizace jsou zamořeny vzrůstajícím množstvím zkreslených a v mnoha případech nerelevantních dat, ze kterých se následně vytvářejí špatné analýzy, a tak de facto i špatná strategická rozhodnutí firmy. Bohužel stále můžeme ve firmách pozorovat známý axiom: „Garbage in – Garbage out“. V dnešním světě komplexních informačních technologií, kdy jsou interní a externí data smíšena dohromady, vzniká potřeba nové technologie, která zajistí přesné a aktuální informace přicházející ze všech podnikových kanálů. V současnosti je více než kdy jindy nutné zaměřit se jak na zachování kvalitních dat z hlediska prevence na vstupu, tak na čištění existujících datových skladů. Podle Gartner Group se až 88% rekonstrukčních informačních iniciativ nepodaří uskutečnit kvůli nedostatku kvalitních dat. Permanentní projekt zaměřující se na tvorbu a zachování kvality dat se objeví jen tehdy, pokud firma pocítí bolestné následky nekvalitních informací. Projekty na čištění dat se obvykle spustí teprve tehdy, když vypukne neočekávaně krize a některý klíčový projekt firmy je před krachem. Po několika letech pokusů vypořádat se s problematikou kvality dat se v USA vynořila nová disciplína, která reaguje na potřebu tvorby a zachování systému udržování datové kvality. Cílem této disciplíny známé jako Data Quality Management (DQM) je za pomoci vhodně nadefinovaných „business procesů“ zaručit přesnost, aktuálnost, relevanci a konzistentnost všech informací v rámci organizace, a tak zajistit, že kvalitní data jsou podkladem pro správná obchodní a strategická rozhodnutí. Efektivní přístup k problematice DQM výrazně snižuje pozdější náklady na čištění existujících dat. V nedávno uvedeném článku nastínil Larry English, mezinárodní expert na procesy čištění datových skladů a informační kvalitu, náklady vyplývající z nekvality datových podkladů: „Existují náklady na čištění dat a náklady na prevenci kvaolity dat. Náklady na čištění dat mají dopad na organizaci, pokud existující manažerský informační systém není schopen poskytnout data v očekávaném formátu a kvalitě, což má za následek špatná obchodní a marketingová rozhodnutí. Bohužel tento problém nemusí být na první pohled a z krátkodobého hlediska patrný, ale zpravidla vždy se objeví, pokud podnik až zpětně analyzuje příčiny nesplnění firemního plánu. Ovšem kdyby byla data kvalitní na vstupu samotném, proč bychom měli tolik utrácet za čištění dat?“ DQM věnuje pozornost především zajištění správnosti, konzistence a komplexnosti dat napříč celou organizací. Správná implementace DQM vyžaduje změny v business procesech a vývoji standardů, které zajistí že vstupující data jsou standardizovaná nejen podle daných norem, ale také podle pravidel specifických pro podnik samotný. Zároveň mohou být tato pravidla adaptovatelná v souvislosti s dynamikou vývoje interních a externích faktorů. Celá implementace projektu a jeho první výsledky po uvedení do provozu se odhadují v horizontu několika málo měsíců. Jako každý obor disponuje DQM ucelenou metodologií, která je používaná všemi vendory působící na tomto trhu. Mezi její základní kroky patří: 1. Profiling – Proces analýzy zkoumá charakter vstupních dat, typy a formáty jednotlivých záznamů; přičemž zpravidla odhalí informace, které byly předtím skryté z důvodu nekonzistence dat, chyb, nestandardních formátů atd. Tato úvodní fáze je velmi důležitá pro nastavení standardů v procesu zlepšení SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 1/2005

149


kvality dat. Podle Gartner Group až 88% integračních projektů není úspěšných kvůli primární neznalosti dat. 2. Standardizace – Na základě seznámení se s daty se nastaví jednotlivá pravidla pro sjednocení formátu dat; u zákaznických dat je kladen velký důraz na ověření správnosti jmenných a adresných údajů 3. Obohacení – V tomto procesu jsou data dokompletována, opravena a rozšířena o informace z dalších (interních či externích) zdrojů – číselníku adres, firem, obyvatelstva, atd. Například v případě adresy je testováno, zda daná kombinace ulice, čísla, města a PSČ existuje, chybějící údaje jsou doplněny a chybné opraveny. 4. Provázání – Tato fáze zahrnuje sekundární manipulaci s již vyčištěnými daty, ve které se hledají záznamy mající určitou míru podobnosti (v případě zákaznických dat se jedná o objevení duplicitního zákazníka anebo identifikace členů jedné domácnosti). Na následujícím názorném příkladu můžeme vidět ukázku zpracovaní vstupního záznamu procesem standardizace a obohacení: vstupní záznam ABC, sro Jan Jiskra, ing Werichová 954/13 Praha 5 15000 tel: (02) 56781234

výsledek standardizace a obohacení křestní jméno: Jan příjmení:Jiskra titul: Ing název firmy: ABC, s.r.o. ulice: Werichova číslo popisné: 954 číslo orientační: 13 obec: Praha 5 část obce: Hlubočepy PSČ: 152 00 tel: +420 256 781 234

A jaké jsou hlavní business přínosy implementace a řízení firemních procesů v rámci DQM,? jednotný pohled na informace o zákazníkovi zlepšuje možnost reakce výrobní a prodejní strategie na přání a chování zákazníka Cross-sell a Up-sell možnosti napříč produktovým portfoliem společnosti přesná, aktuální a konzistentní data slouží jako podklad pro marketingové a obchodní analýzy a pro modelování zákaznického chování na základě nejrůznějších kritérií (geografická oblast, sociální třída, věk.) podstatné snížení nákladů na provoz datového skladu a tím pádem i snížení nákladů na IT oddělení přístup ke standardizovaným datům zlepšuje komunikaci mezi jednotlivými odděleními v rámci jedné společnosti, která vede k lepší výkonnosti firmy jako celku kvalitnější řízení rizik, kdy znalost členů jedné domácnosti v dané bance nebo úvěrové instituci může zabránit poskytnutí půjčky partnerovi problematického klienta

150



Některé aktuální pohledy na problematiku DWH a BI Pavel Seibert, KOMIX s.r.o.

Úvodem … Projektů, realizovaných v oblasti Business Intelligence (BI) systémů, poměrně utěšeně přibývá, či alespoň doposud přibývalo. Máme-li věřit odhadům, zveřejňovaným na specializovaných www stránkách, tak lze očekávat, že tento trend bude po významnou dobu pokračovat. Protože problematika BI jako celku (lze-li v této souvislosti o nějakém celku hovořit) je velmi široká, nebudeme vzhledem k zaměření a rozsahu článku podrobně rozebírat všechny její oblasti. Zaměříme se pouze na obecnější komentář k oblasti BI se zvýrazněním těch částí, které považujeme v tuto chvíli za nejdůležitější.

Celkový pohled Uživatel jako takový zřejmě zaznamenal posun největší. Bezmála rok je členem EU. Tato skutečnost znatelně ovlivnila a nadále zcela jistě ovlivňovat bude typ a strukturu požadovaných výstupů. V souladu s konstatováním v úvodu se dále ukazuje, že požadavky vrcholového managementu institucí i firem se ubírají dvěma poněkud odlišnými směry. Prvním směrem je souhrn požadavků se zaměřením typu MIS/EIS/BI výstupů a nástrojů, druhým pak orientace na provozní IS, resp. na poskytování určitých typů výstupů přímo z prostředí provozních IS .

Architektura Realizované projekty celkem jasně prokázaly, že velmi vhodným způsobem pro pokrytí výše zmíněných, do značné míry protichůdných požadavků, je řešení na bázi datových skladů a specializovaných datových tržišť. Tato architektura je dostatečně výkonná, robustní i otevřená. Pro využití těchto jejích vlastností je však třeba respektovat určité principy tak, aby výsledné řešení splnilo co nejvíce očekávání do něj kladených. V tomto článku se budeme vybraným, dle zkušeností z realizace DWH a BI projektů nejzávažnějším, částem věnovat podrobněji.

Procesy Procesy, procesní model a veškeré další „procesní“ termíny a záležitosti byly doposud do jisté míry podceňovány či nedoceněny. Jejich využívání mělo blízko zejména k vlastním provozním IS. Je však zcela logické, že kvalitní procesní zpracování v prostředí provozních IS předurčuje kvalitu řešení, které je možno dosáhnout v navazujících nadstavbových MIS/EIS/BI systémech. Pro podporu notoricky známého schématu … Data Informace Znalosti Rozhodnutí Data … se ukazuje jako vhodné „protažení“ procesního modelu i do prostředí nadstavbových systémů. Je to jedna z cest, jak v co nejranějších etapách řešení


151


zamezit či alespoň výrazně omezit možnost vzniku neoprávněných očekávání od realizovaných nadstavbových MIS/EIS/BI systémů.

Požadavky Na základě kvalitně zpracovaného procesního modelu je pak na místě stanovení množiny požadavků, kladených na nadstavbový systém. Výsledkem v této oblasti by měl být souhrn požadavků (katalog uživatelských požadavků), logicky uspořádaný co do struktury i položek. Dostatečně podrobným zpracováním lze dosáhnout stavu, že budou odhalena „slabá“ místa či „úzká hrdla“ a včas se zamezí přijetí takových požadavků, které by v pozdějších etapách realizace projektů nebylo možno pokrýt, případně by bylo pokrytí pouze částečné s více či méně sníženou vypovídací schopností. Významnou vlastností takto vytvořeného katalogu je jeho otevřenost. Tím rozumíme jeho rozšiřitelnost jak co do struktury tak co do položek. Pojem otevřenosti se bude často vyskytovat i v popisu dalších částí v rámci tohoto článku. Otevřenost představuje jednu z nejtypičtějších a nejvýhodnějších vlastností zvolené architektury projektů BI jako celku.

Realizace BI projekt je možno realizovat dvěma základními způsoby - vlastními (firemními) silami s využitím stávajících či získaných zaměstnanců nebo volbou příslušné specializované firmy. Stále výrazněji převažuje způsob druhý, neboť realita ukazuje, že v konečném posouzení je tato zdánlivě dražší cesta efektivnější. Pro uživatele je dále výhodné, aby za realizaci celkového řešení byl zodpovědný jeden partner – systémový integrátor. Další části tohoto článku jsou z hlediska realizace společné pro oba výše uvedené způsoby.

Datové zdroje a získávání dat Nedá se říci, že by se v této oblasti v poslední době vyskytly nějaké převratně nové trendy či nástroje. Zkušenosti z praxe však potvrzují, že otázka kvalitního plnění a aktualizace struktur primární databáze zabírá velmi významnou (dle různých pramenů 50 až 80 procentní) část implementace řešení a proto je dané oblasti vhodné věnovat patřičnou pozornost i na této naší „přehledové“ úrovni. Na problematiku datových zdrojů a získávání dat pro potřeby nadstavbových systémů je možno hledět ze dvou základních úhlů pohledu. Prvním úhlem je dostupnost požadovaných či potřebných údajů. V kapitole „Architektura“ jsme se zmiňovali o procesech a požadavcích. Pečlivé a dostatečně podrobné zpracování těchto oblastí je nutnou podmínkou pro to, aby byly v datových zdrojích potřebné údaje k dispozici. Přes veškerou snahu se můžeme dostat do situace typu „máme struktury, ale nemáme data“. Za tímto zdánlivě nesmyslným tvrzením se skrývá prozaická skutečnost. Ještě i dnes se poměrně často setkáváme (zejména u zákazníků typu „instituce“) s tím, že jsou některé údaje v provozních systémech nepovinné, či jsou povinné, avšak jejich vyplňování není dostatečně kontrolováno. Potom se může lehce stát, že vypovídací schopnost v nadstavbových systémech bude nepříjemně ovlivněna. Typickým případem jsou řešení s výrazně sníženou vypovídací schopností. Zde máme na mysli neúměrně vysoké procento informací typu „Neznámé“, „Nezařazeno“, „Ostatní“ a podobně. 152



Druhým úhlem je vlastní převod dat do prostředí nadstavbových systémů. Tento převod zajišťuje datová pumpa. Datová pumpa je nástrojem pro naplnění primární databáze z více či méně rozmanitých datových zdrojů – provozních IS, historických a archivovaných údajů, doplňkových zdrojů. Datovou pumpu lze v zásadě realizovat třemi základními způsoby: • Využití dodávaných ETL (Extract Transform Loading) nástrojů různé provenience • Realizací samostatné aplikace • Kombinovaným způsobem V oblasti datové pumpy vystupuje velmi výrazně do popředí otázka výkon/cena. Při posuzování této otázky bychom neměli opomenout zejména tyto skutečnosti. ETL nástroje. Pro ETL nástroje obecně platí, že čím větší možnosti a výkonnost poskytují, tím je jejich cena vyšší. Samostatná aplikace. Datovou pumpu je možné realizovat vytvořením samostatné aplikace. Toto řešení bylo v minulosti často napadáno (a doposud je zejména pak dodavateli ETL nástrojů) pro jeho uzavřenost a nutnost realizace změn s vynaložením analytických a programátorských kapacit. Uvedené výtky je možné zásadním způsobem omezit vytvořením aplikace, která je v maximální míře řízená daty. Kombinovaný způsob. Tento způsob může být optimální pro většinu řešení. Kombinací rozumíme, že plnění těch struktur, pro které se přímo nabízí využití ETL nástrojů, bude provedeno právě s jejich pomocí a složitější části bude zajišťovat příslušná aplikace. Z výše uvedeného je zřejmé, že poskytnout univerzálně platný návod pro realizaci datové pumpy není možné a návrh na její realizaci vychází vždy z podmínek konkrétního projektu. Při konečném zvažování je třeba si uvědomit, že bude třeba zajistit jak prvopočáteční naplnění primární databáze, tak následně i její pravidelnou aktualizaci.

Prezentace V oblasti prezentačních nástrojů pro potřeby BI je v současné době relativně nejživěji. Nejedná se ani tak o novinky či rozšiřování ve smyslu výskytu převratně nových funkcí, knihoven či dalších záležitostí podobného zaměření. Stávající vyspělé produkty, které si již své místo na trhu BI vydobyly, totiž vesměs potřebné činnosti dostatečně podporují. Změny spočívají mnohem více v prostředí, ve kterém jsou příslušné výstupy k dispozici. Jedná se o maximální podporu přístupu z prostředí Internetu či Intranetu s důrazem zejména na: • Přístup k požadovaným výstupům v požadovaném formátu • Aktivní výstupy • Podpora upozornění a kontrolních hlášení (překročení mezí, dosažení stavů, … ) • Uživatelský komfort • Diferencovaný přístup pro uživatele či jejich skupiny k určeným údajům či jejich skupinám Uvedený výčet je zcela jistě neúplný bylo by možné jej rozšířit i o další položky. Alespoň jedné oblasti se však v dalším textu budeme věnovat podrobněji. Jedná se SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 1/2005

153


o řízení přístupu k aplikacím a údajům a zajištění snadné správy a odpovídající bezpečnosti tohoto přístupu.

Uživatelé, aplikace, údaje, bezpečnost V prostředí BI systémů ještě více, než v jiných oblastech IS, vystupuje do popředí požadavek na co nejlepší pokrytí potřeb koncového uživatele. Důvod je zcela prozaický – výstupy jsou ve významné míře určeny uživatelům z oblasti vyššího či vrcholového managementu. Potřeby se můžeme pokusit určitým způsobem zatřídit, například následovně: • Řízení přístupu k aplikacím a údajům • Přehlednost disponibilních aplikací a výstupů • Vypovídací hodnota • Bezpečnost přístupu • Otevřenost řešení Způsob zatřídění není směrodatný, důležité je, jakým způsobem lze toto zatřídění realizovat. Pokrytí výše uvedených potřeb se stále častěji děje s pomocí tzv. portálů. Jedná se o integrující prostředí resp. nástroj, který s výhodou pokrývá činnosti zejména z následujících oblastí: • Administrace uživatelů a jejich skupin (včetně podpory anonymních uživatelů) • Administrace aplikací (adresářové služby, vymezení přístupů k údajům či jejich skupinám) • Vlastní přístup uživatelů k aplikacím a údajům (včetně jednorázového přihlášení) Jak je z uvedeného, opět zcela jistě neúplného výčtu zřejmé, každá z uvedených oblastí by si zasloužila samostatné pojednání. Pro účely našeho článku zůstaňme u uvedeného výčtu. Podrobnější informace z působnosti naší společnosti na tomto poli jsou k dispozici na firemních internetových stránkách.

Výhledy a trendy V jedné ze závěrečných pasáží našeho dnešního příspěvku se zkusme společně věnovat výhledům a trendům v oblasti BI. Trh. V posledním období lze pozorovat nárůst trhu jako celku. Kvalifikované odhady hovoří o tom, že tento trend bude pokračovat. Zaměření. V návaznosti na rozšiřování trhu jako takového se rozšiřují i oblasti nasazení. Vedle doposud těch nejtypičtějších (banky, prodejní řetězce) se na oblast BI zaměřují i další firmy (větší, střední) a také instituce. Objemy dat. Výrazně narůstá objem dat, nad kterými je možno s výhodou BI systémy provozovat. Tato skutečnost má zpětně dopad na vypovídací schopnost systému, využití výstupních informací na zpětnovazebné ovlivnění provozních IS, technologických i výrobních systémů. Díky neustálému rozvoji na poli hardware a systémového software se prakticky neprojevují negativní dopady této skutečnosti (nedochází ke zvyšování časových odezev, nejsou kritické diskové prostory pro uložení a správu potřebných údajů). Uživatelé. Výrazně se zvyšuje počet uživatelů, požadujících využívání nadstavbových MIS/EIS/BI systémů.

154



Dodavatelé a konkurence V oblasti dodavatelů a konkurenčního prostředí v oblasti MIS/EIS/BI systémů se začíná stále výrazněji projevovat trend, se kterým jsme se v minulosti setkali na poli řešitelů a dodavatelů provozních IS. Jedná se o skutečnost, že stále větší část trhu je pokrývána stále menším počtem dodavatelů. Pro uživatele či potencionálního zákazníka to může (ale také nemusí) znamenat záruku spolehlivého a kvalitního řešení. Toto tvrzení však nelze v žádném případě přeceňovat. Formou krátké zmínky o kritických místech a způsobu jejich potlačení či překonávání doplníme přehledovou mozaiku i pro tuto oblast.

Kritická místa Kritická místa nasazování a řešení byla jsou a zcela jistě budou existovat i nadále. Ze zkušeností s budováním nadstavbových systémů dále poukážeme na některá z nich a naznačíme, jak se s nimi vypořádat. Požadavky a procesy. Bez kvalitního zmapování požadavků a existujících procesů lze těžko požadovat kvalitní funkci nadstavbových BI systémů. Redesign (Reinženýring). Řekneme-li „a“, nutno říci i „b“. Pro pokrytí požadavků, tj. pro úspěšnou realizaci projektů BI, se mnohdy ukáže potřeba menších či větších zásahů do fungování firmy či organizace. O co snadnější je toto konstatování, o to trnitější může být jeho naplnění. Dostupnost údajů. Přímá vazba na předchozí. Bez potřebných údajů je nadstavbové řešení více či méně odsouzeno k pouze částečnému využívání s omezenou vypovídací schopností a celkovému skomírání. Realizace projektů. Na základě výše uvedených skutečností i v rámci tohoto příspěvku neuváděných důvodů se množství projektů, které se nepodařilo dotáhnout k vítěznému konci pohybuje okolo 40 %. Životnost projektů. Další úhel pohledu „na věc“. Nezanedbatelná je otázka úmrtnosti realizovaných projektů. Důvodem je dostupnost a správnost dat pro plnění a aktualizaci datových struktur v rutinním provozu. Zveřejňované odhady „úmrtnosti“ jsou v řádu desítek procent (10% ? 20% ?) pro nejbližší roky.

Co s tím Nabízí se „hraběcí“ rada: Vybrat dodavatele s procentuálně co nejvyšší mírou úspěšných realizací a nejnižší mírou úmrtnosti projektů. Pro úspěšný výběr nám mohou pomoci některá základní kriteria: Reference. Je dobré, když dodavatel realizoval pro zákazníka více než jeden projekt. Volba dodavatele a reference. Referenční projekty by samozřejmě měly být v dostatečně dlouhém rutinním provozu. Realizované projekty by měly být využívány v první řadě těmi, pro které byly vytvořeny. Pokud se počet uživatelů (spokojených!!!) s dobou provozování projektu zvyšuje, je to jistě také dobře. Cena řešení. Celkové náklady na vlastnictví (TCO – total cost of ownership). Cenu řešení je třeba pečlivě posoudit nejen co do ceny samotného BI projektu, ale i co do ceny a rozsahu podpory ve fázi rutinního provozu, kapacitní a tím i cenové náročnosti případných úprav či dalšího rozvoje realizovaných částí.


155


Postup řešení. Pro řešení je jistě vhodné mít právě jednoho partnera – integrátora. Není však od věci i v tomto případě volit řešení po etapách. Etapizace může být jak co do fází (Analýza, Návrh, Vývoj, Nasazení, … ), tak i co do rozsahu (pilotní řešení pro zvolenou oblast, následné rozšiřování). Způsob řešení. Pro projekty z oblasti BI, resp. pro jejich úspěšnou realizaci a následný rutinní provoz, platí snad ještě ve větší míře, než pro IT projekty z ostatních oblastí, nutnost úzké spolupráce s kompetentními zástupci zákazníka. Osvědčená řešení. Nehledejme „třetí“ cestu, pokud to není skutečně nezbytně nutné. Stačí, když ji (marně) hledají naši skvělí politici. Nové technologie. Je dobré, když z referencí můžeme snadno rozpoznat, že vybraný dodavatel byl schopen v rámci řešení předchozích projektů zvládnout i nové technologie.

Závěr Co připojit na závěr. Zcela jistě opakování již uvedené skutečnosti, že zaměření článku je výrazně komentářové. Budeme rádi, když pozorný a trpělivý čtenář, který se probojoval až do této pasáže, si odnese obecnou povědomost o určení a způsobu vytváření MIS/EIS/BI systémů a zejména o oblastech, kterým by měl při jejich návrhu a realizaci věnovat zvýšenou pozornost.

156


Business Intelligence

Recommend Documents