Önkiszolgáló BI Az üzleti proaktivítás eszköze. Budapest,

Önkiszolgáló BI – Az üzleti proaktivítás eszköze

Budapest, 2016.10.27

Tartalom

1. Kihívások – Való Világ 2. Hogyan segít az Önkiszolgáló BI?

– confidential –

10/26/2016

2

Riportokkal szembeni igények alakulása a gyakorlatban

• Első hullám: 1995 – 2002: „Adatéhség” • Második hullám: 2002 – 2010: „Konszolidáció” • Harmadik hullám: 2010 – „Adatgazdálkodás és szolgáltatás” • Negyedik hullám: 2016 – „Túlélés és szegmentáció”

– cconfidential –

10/26/2016

3

Adatrobbanás más szemszögből

Összes digitális adat 2003-ig = 2 napi digitális adat 2010-ben = 10 percnyi digitális adat 2013-ban =

Source: http://noel.jouenne.pagesperso-orange.fr/ti_55.html

Source: Jack Dongarra, Report on the Sunway TaihuLight System, June 2016

– cconfidential –

10/26/2016

4

Kihívások – avagy a Való Világ Riporting szemszögből • Üzleti területekről érkező riport igényeket nem tudja az IT szállítani, mert  

Több megrendelő érkezik, mint amit a munkafolyamattal előtudnak állítani Az elkészült riportokat zömébe nem fogadja el az Üzlet, mivel már változott az igény

• Folyamatosan új adatkörök jelenek meg (ez tovább erősíti az első kihívás hatását)

• Az Üzlet és az IT egyre inkább konfrontálódik egymással •….

– confidential –

10/26/2016

5

Ha nem teszünk semmit… Kicserél

Az üzleti felhasználók és a BI fejlesztő csapat közti távolság

Épít Lokális adatbázis

Gyorsan megold Felhasználók

Meglévő BI eszközpark használata

BI fejlesztő csapat

Üzleti probléma megoldására felhasznált BI megoldás

Használ

Hosszú válaszidő, vagy nem megvalósítható igény

Excel export és analízis

Távolság mértéke:

Közepes

Saját komplett BI megoldás

Saját analitikus eszköz

Árnyék (Shadow) BI

Magas

Nagyon magas

Forrás: Gartner – confidential –

10/26/2016

6

Stratégia és szervezeti válasz • Adatok szétválasztása

Használat és minőség alapján.

Adatforrás

• Adattárház

értékes gyakran használt

strukturált adatok

Érték

Használat

Adattárház

Data lake

• Data lake:

Ritkán vagy jelenleg nem használt adatok. – cconfidential –

10/26/2016

7

Új megoldások – önkiszolgáló BI Forrásrendszerek

Adattárház

Követelményvezérelt Adatpiacok

Riportok

Data Lake

Iteratív – confidential –

10/26/2016

8

Adatkezelés változása Az adatok egyre inkább kutatást igénylenek, mert az adat • Exponenciálisan növekszik • Egyre komplexebb • Gyorsan változik

– confidential –

10/26/2016

9

Mi várható az előrejelzések szerint? Korlátozott hozzáférés a hatékony elemzésekhez

Gartner előrejelzése szerint 2018-ra az üzleti felhasználók többségének lesz hozzáférése önkiszolgáló BI eszközhöz Potenciális BI felhasználók Nem BI felhasználók Hagyományos BI felhasználók <1% Gartner – confidential –

10/26/2016

10

Felhasználás módja szerint Asszociatív BI – felfedezőknek (Önkiszolgáló BI)

Strukturált BI – kontrollnak (Tradicionális) - Fejlesztése időigényes + Gyors igény kiszolgálás - Behatárolt terjedelem + Out of box szemlélet + Megbízható adatminőség - Nem validált + Jól szervezett - Lazán szervezett Tradicionális

– confidential –

10/26/2016

11

Asszociatív BI vs. Strukturált BI Asszociatív BI

Strukturált BI

Tipikus felhasználó

Üzleti felhasználó , Adat felfedező, Data scientist

Üzleti elemző, Fejlesztő, Power user

Felület, felépítés

Adatvizualizáció, Dinamizmus

Táblázatok, Grafikonok, Fix riportok

Adatfeldolgozás

Memóriában

Diszken

Mobilitás

Natív mobil alkalmazás, Mobil böngésző

Kevésbé jellemző

Kollaboráció

Fejlettebb, integrálható

Portál, link, fájl, email

Átfutási idő

Percek, Órák

Napok, Hetek, Hónapok

– confidential –

10/26/2016

12

Együttműködő „BI-ok” Strukturált

Adat előkészítés

Asszociatív

Adat előkészítés

Feltárás

Feltárás

Megosztás

Megosztás

Alapelvek: • • •

jól bevált, rendszeresen használt riportok -> strukturált felfedező, egyszer használatos riportok -> asszociatív IT szerepe változik

Gyakorlat: • •

Csökken az Üzlet és az IT között az iterációt Agilis megközelítés (specifikáció helyett prototípus)

Eredmény: • • •

Riport mennyiség kordban tartása Fejlődő, de költséghatékony adattárház Gyorsabb és pontosabb kiszolgálása az üzletnek – confidential –

10/26/2016

13

KÖSZÖNJÜK A FIGYELMET!

Csikós Dávid ([email protected]) Frunza Zsolt ([email protected])