Od zarządów biznesu płyną żądania coraz to nowych raportów potrzebnych do prawidłowego zarządzania firmą, w odpowiedzi działy IT inwestują w wycinkowe rozwiązania BI i coraz więcej czasu zabiera im czyszczenie danych i opracowywanie raportów - tylko po to, aby znowu pojawiły się żądania zmian, ponieważ dostarczane raporty nie załatwiają sprawy. W rezultacie BI jest często postrzegane poprzez stos raportów, których prawie nikt nie czyta. Niekoniecznie musi tak być.

Przyczyna braku szybkiego zwrotu z inwestycji BI nie tkwi w samej technologii, ale w zasadniczym rozmijaniu się celów. Dla działu IT Business Intelligence to raporty, narzędzia kwerend, wielowymiarowe analizy, narzędzia OLAP i być może eksploracja danych (data mining). Dla użytkownika końcowego zaś oznacza wszystko to, co wspomaga jego proces decyzyjny. Traktowanie BI jako zestawu technologii powoduje, że wiele organizacji buduje coraz bardziej skomplikowane systemy, które zawodzą w spełnianiu oczekiwań użytkowników, podczas gdy realnie potrzebne jest lepsze rozpoznanie i zrozumienie właściwych danych i wymagań biznesowych. Nie należy zaczynać od hurtowni danych czy silników analitycznych - przede wszystkim trzeba zrozumieć i rozpoznać potrzeby biznesowe.

Wdrażanie BI staje się niezbędne. Forrester, Gartner, IDC pokazują rosnącą potrzebę tych wdrożeń w dużych organizacjach, a coraz większa konkurencyjność wymaga od członków zarządu biznesu, aby byli na bieżąco zaznajamiani z kluczowymi wskaźnikami wydajności. Słaba implementacja BI nie może jednak spełnić rosnącej potrzeby monitorowania tego, jak przebiegają procesy biznesowe, jak ewoluują potrzeby klientów i jak aktualna praktyka sprzedaży odbija się na finansach firmy.

Podstawy celowej implementacji

Większość korporacji z wdrożonym BI tworzy duże hurtownie danych lub zbiory danych w składnicach danych (data marts), gdzie dane wchodzące muszą być oczyszczane, w celu zapewnienia ich integralności i spójności, i w których powiązania między danymi muszą być jasno zdefiniowane, by zapewnić narzędziom analitycznym możliwość wystawiania kwerend zagnieżdżanych w standardowych raportach.

Rozpoczynanie wdrożenia od modelu architektonicznego zazwyczaj kończy się niepowodzeniem. Technologia BI "uwarstwiona" nad dużymi stosami danych jest droga i mało efektywna. To tak jakby zbudować fabrykę i dopiero wtedy zastanawiać się, co ona ma produkować. Niestety, taki sposób budowy BI nie jest wyjątkowy.

Przede wszystkim trzeba więc rozpoznać potrzeby biznesu, a dopiero potem budować i udoskonalać wspólny model danych oraz zapewnić, aby dane potrzebne z wielu systemów były spójne. Jakość danych i ich integracja nadal pozostają kluczowe i nie ma łatwego sposobu rozwiązania tego problemu.

Paweł Rafalski, dyrektor działu Business Intelligence Asseco Business Solutions S.A.

Rynek aplikacji Business Intelligence znajduje się w bardzo ciekawym momencie, obserwujemy jego dynamiczny rozwój. Co więcej, badania nad kierunkami rozwoju BI pokazują jednoznacznie, że zapotrzebowanie na aplikacje wspierające kadrę menedżerską w zarządzaniu przedsiębiorstwem, będzie wciąż rosło. Taka sytuacja wynika z coraz większej dojrzałości polskiej gospodarki. Obecnie na rynku panuje znacznie większa konkurencyjność niż w latach 90., kiedy wiele firm zaczynało swoją działalność i praktycznie wszystko sprzedawało na pniu. Teraz obserwujemy fuzje i przejęcia, wygrywają ci, którzy mają dostęp do narzędzi informatycznych skutecznie wspierających menedżerów w podejmowaniu decyzji. Poszerza się także krąg menedżerów, którzy korzystają z aplikacji BI. To już nie tylko kadra zarządzająca w dużych przedsiębiorstwach, ale też w średnich i małych, które chcą się szybciej rozwijać.

Dostawcy BI próbują osiągnąć jakość i integrację danych, stosując rozwiązania MDM (Master Data Management). Jednak problem zarządzania, oczyszczania i godzenia danych wychodzi poza BI i dotyka niemal każdego "zakątka" organizacji, a w wielu przypadkach udziałowcom procesów BI brak siły przebicia, by zapewnić działanie MDM w obrębie całego przedsiębiorstwa.

Dopóki czyszczenie danych w firmie nie działa globalnie - a jest to proces długotrwały - dopóty najlepszą strategią jest ograniczenie źródeł danych do tych, które "obsługują" dobrze zdefiniowane cele biznesowe. Może to wyeliminować konflikty źródeł i ułatwić integrację oraz czyszczenie danych. Utrzymywanie danych blisko źródła oznacza także, że są blisko swojego kontekstu i metadanych, to jest tych elementów, które można czasami zgubić, kiedy dane są transformowane w celu zapamiętania w hurtowni danych. ETL (Extract, Transform, Load) - powszechna metoda wyciągania olbrzymich wolumenów statycznych danych z systemów dziedziczonych - kosztuje przy tym bardzo dużo.

Redukcja liczby źródeł danych może zmniejszać obciążenie IT, ale jakość danych nadal musi być na pierwszym planie. Niektóre z nich będą zawsze "zanieczyszczone", czasami dlatego, że pochodzą z zewnętrznych źródeł, innym razem dlatego, że poszukuje się czegoś trudnego do uzyskania. Jednym z przykładów może być tu np. data urodzenia klienta, który często nie widzi powodów, aby ją podawać i wprowadza coś w stylu 11/11/1111 lub zostawia puste pole.

W takich przypadkach trzeba rozważyć, czy rzeczywiście taka informacja jest potrzebna do analizy, a jeżeli jest, to jak potraktować brakujące dane, aby rezultat miał sens. Taki proces rozumowania powinien być wykonany przed wdrożeniem zbierania, transformacji, eksploracji danych oraz ich analizy i systemów raportowania.

Uproszczenia powinny sięgać też poza dane. Należy również konsolidować narzędzia BI. Dysponując wieloma z nich, można się spodziewać, że analitycy z różnych wydziałów będą się różnić i dostarczać różne wyniki, nawet wyprowadzone z tych samych danych.

Marcin Sokołowski, Senior Marketing Manager, CEE, Epicor Software Poland

BI to mechanizmy mające na celu zamianę danych firmowych na użyteczną informację i dostarczenie jej właściwym ludziom w odpowiednim czasie. Są to również narzędzia umożliwiające dalszą obróbkę i analizę danych. Jednak BI to nie tylko system informatyczny. Jak zwykle w takich przypadkach system informatyczny pomaga osiągnąć określone cele, ale do jego efektywnego wykorzystania potrzebna jest pewna kultura organizacyjna, opracowanie, wdrożenie i - co najważniejsze - przestrzeganie procedur działania. Bez tego narzędzia BI będą bezużyteczne, a prezentowane dane nieprawdziwe.

Zwykle system BI jest kolejnym krokiem po wdrożeniu systemu ERP. Coraz bardziej popularne stają się branżowe portale korporacyjne przeznaczone dla określonych użytkowników (dyrektor finansowy, kierownik produkcji, prezes). Są one zbudowane na podstawie narzędzi BI, publikowane na wewnętrznej stronie internetowej (Web Parts), prezentując wskaźniki, zestawienia i wszystkie informacje niezbędne do podjęcia decyzji. Takie rozwiązanie pozwala na dostęp do najbardziej aktualnych danych, które ściągają się automatycznie po odświeżeniu strony. Co również ważne, użytkownik może sam zdecydować, jakie dane chce widzieć i w jakiej formie. Nie ma problemu, żeby dyrektor zarządzający na jednym ekranie widział zestawienia prezentujące np. aktualny poziom należności, wartość produkcji w toku czy ostatnich 10 największych zamówień.

Firmy, które wdrożyły najprostszy nawet system klasy ERP i osiągnęły taką wielkość, że uzyskanie informacji na temat podstawowych wskaźników firmy staje się coraz trudniejsze lub wręcz niemożliwe, powinny rozważyć wdrożenie systemu klasy BI. Wiele najmniejszych firm wspiera się arkuszami kalkulacyjnymi w tym zakresie. Od pewnej wielkości zarządzanie firmą bez systemu klasy BI staje się po prostu niemożliwe.

Rynek systemów BI będzie rósł i to bardzo dynamicznie, prawdopodobnie szybciej niż rynek systemów ERP. Wraz z rosnącą świadomością kadry zarządzającej systemy BI są coraz częściej wdrażane jednocześnie z systemem ERP, co pozwala na uzyskanie prawdziwych korzyści w krótkim czasie.