Datová kvalita základ úspěšného BI RNDr. Ondřej Zýka, Profinit 1.6.2012
Datová exploze
Snižování nákladů
o Zdvojnásobení objemu podnikových dat každé dva roky
o Konkurenční tlak o Ekonomická krize
o V sektoru Finance a Telco < 20% globálních dat > 20% globálně vynakládaných nákladů ~ 20% dat ve formě strukturovaných dat
o Optimalizace obchodních procesů o Příprava na budoucí rozvoj o Data driven management
Cena dat
Hodnota dat
o Ztráta, pokud se privátní data se stanou veřejnými
o Jak hodnotné informace z nich dokážeme získat
o Ztráta, pokud data získá konkurence
o Jak nám pomohou rozvinout podnikání
o Ztráta, pokud data budou po nějakou dobu nedostupná
o Jak nám získané informace zvednou obrat a zisk
o Ztráta, pokud data přestanou existovat
Aktuální úkoly BI o Udržet vypovídací hodnotu informací – Větší objem dat – Více zdrojů dat – Složitější struktura dat
o Udržet důvěryhodnost – Integrace dat – Master data management – Bezpečnost
o Udržet rychlost zpracování
o Zvyšovat hodnotu dat – Porozumění datům/informacím na obchodní úrovni – Porozumění datům/informacím na technické úrovni – Porozumění mezi jednotlivými odděleními
o Schopnost získávat z dat nové informace – Schopnost zpracovávat a vytěžovat nové typy dat – Pokročilé metody analýz (vztahy mezi subjekty, události a jejich důsledky, ...)
Prioritní oblasti řešení v BI
Datová kvalita • Pravidla • Procesy
Vzájemné porozumění • Architektura • Metadata
Vyspělá řešení • Ve vazbě na byznys architekturu • Ověřená řešení
Hierarchie aplikací
CPM BI
ERP
Corporate Performance Management what-if analýzy modelování budoucího vývoje skutečnosti a jeho srovnání s minulostí kromě agregace také možnost opačného toku dat (alokace, spread) Business Intelligence agregace primárních podle potřeb uživatelů výpočty odvozených ukazatelů taktický a strategický reporting analýza informací na úrovni vyšší hierarchických celků Enterprise resource planning administrativní zajištění základních výrobních a obchodních procesů zajištění komunikace s klientem a dodavateli v rámci celého obchodně realizačního procesu historická data na nejnižší možné úrovni detailu
Informační hierarchie v organizaci Top management Znalosti
CPM
Úplnost Interpretovatelnost Věrohodnost Byznys Informace
BI
ERP
Srozumitelnost Bezchybnost Přesnost IT Data Bezpečnost Konzistence Odpovídající velikost a granularita
Dimenze datové kvality Dimenze datové kvality Dostupnost Odpovídající velikost a granularita dat Věrohodnost Úplnost Výstižná reprezentace Konzistentní reprezentace Snadnost zpracování Bezchybnost Interpretovatelnost Objektivita Relevantnost Reputace Bezpečnost Včasnost Srozumitelnost Přidaná hodnota
o Leo L. Pipino, Yang W. Lee, and Richard Y. Wang, Data Quality Assessment COMMUNICATIONS OF THE ACM, April 2002/Vol. 45, No. 4ve (Autoři pocházejí z akademického prostředí) o Potenciální přínosy projektů zasahujících datovou vrstvu o Použití – Checklist – Metriky přínosu
Výstižná reprezentace
Bezchybnost
Přidaná hodnota Přesnost, unifikace a deduplikace
Věrohodnost Interpretovatelnost
Engin datové kvality
Úplnost
Datová integrace
Master data management
Metadata management
Datový slovník
Srozumitelnost
Byznys slovník
DQ nástroje
Reputace
Objektivita
Řízení metadat •Byznys slovník •Datové modely •Procesní modely •Organizační struktura
•SAP •Oracle •Databáze •Teradata
Definice
Aplikace
Transfor Reporting mace •Cognos •SaS •Busines Objects •Oracle BI
•ETL •Skripty •SOA •File transfer
Přínosy metadat
Nositel porozumění - IT
o IT rozumí lépe možnostem používaných nástrojů o IT má více zkušeností s infrastrukturními projekty
o IT umí (se musí naučit) prezentovat svoji přidanou hodnotu byznysu o IT umí (se musí naučit) moderovat porozumění mezi různými obchodními útvary
Prioritní oblasti řešení v BI
Datová kvalita • Pravidla • Procesy
Vzájemné porozuměn • Architektura • Metadata
Vyspělá řešení • Ověřené technologie • Ověřená řešení x In-site vývoj
Znaky vyspělého řešení o o o o
Historie Zákazníci Dodavatel Schopnost rychlého PoC – – – – –
Požadovanou funkcionalitu Zapojení do IT infrastruktury Zapojení do firemních procesů Schopnost rozvoje a úprav Přidaná hodnota
Příklady řešení o o o o
Pružné BI a CPM Konsolidace a unifikace objektů – Master Data Management Analýza vazeb a sítí mezi objekty Nasazení integračních nástrojů a budování Integračních kompetenčních center – ESB – ETL – B2B
o Pokročilé analytické metody a metody dolování dat o Analýza semistrukturovaných a nestrukturovaných dat o Maskování dat a zmenšování databází pro potřeby vývoje a testování
In-site řešení + Možnost učit se během vývoje, změny požadavků a rozsahu + Splňuje všechny požadavky
Dodavatelské řešení + Většina požadavků v rámci prvního přírůstku + Obsahuje zkušenosti jiných zákazníků + FixTime/FixPrice projekt + Doba trvání do jednoho roku (šesti měsíců) + Nižší požadavky na vnitřní zdroje
- Doba trvání 3+ roků - První výsledky nejdříve po roce - V době startu - nejasná cena, rozsah a výsledek - Vyžaduje velké nasazení vnitřních - Vyšší pořizovací náklady - Omezená možnost rozvoje zdrojů - Časem se složitost implementace změn zvětšuje
Prioritní oblasti řešení v BI
Datová kvalita • Pravidla • Procesy
Vzájemné porozuměn • Architektura • Metadata
Vyspělá řešení • Ověřené technologie • Ověřená řešení x In-site vývoj
www.profinit.eu
Děkuji za pozornost
