Ile kosztuje inteligencja?

Z wymienionych przykładów wynika, że podstawowym zastosowaniem business intelligence są: w miarę szybkie odpowiadanie na bardzo złożone zapytania oraz budowa bardzo skomplikowanych i przekrojowych raportów. Informacji tych nie można pobierać z systemów transakcyjnych, gdyż byłby to proces tak złożony i czasochłonny, że aż niewykonalny. Ponadto obciążyłby z reguły i tak przeciążone systemy.

Zamiast tego, udaje się je pozyskać z hurtowni danych. Jednak dodajmy, że za cenę, która jest bardzo wysoka. Nawet instytucje obracające pieniędzmi, jak banki, muszą liczyć się z kosztami budowy takich rozwiązań - i bynajmniej nie są to tylko bezpośrednie koszty informatyczne.

Zacznijmy od najbanalniejszych wydatków, czyli instalacji obok systemów transakcyjnych specjalizowanego, wysoko wydajnego serwera z przeznaczeniem na system analityczny. Koszt takiej inwestycji z reguły jest ogromny, liczony w setkach tysięcy złotych. Jeżeli system ten ma służyć informacją online (tak jak w podanym wcześniej przykładzie z klientem zawieszającym spłaty), rozwiązanie to musi mieć podwyższoną niezawodność. Na tym serwerze trzeba zainstalować system DBMS, rozwiązanie ETL oraz interfejsy raportowe. Często buduje się też specjalizowane aplikacje prezentacyjne dla grup odbiorców wymienionych w poprzednich akapitach.

Oczywiście, rozwiązanie takie musi być zabezpieczone według wszelkich reguł sztuki, którymi banki muszą się kierować, a które zadane są przez ustawy (przede wszystkim tę o ochronie danych osobowych czy Prawo bankowe) oraz Komitet Bazylejski. To dodatkowe koszty i ryzyko, którym trzeba odpowiednio zarządzać.

Hurtownia danych z założenia zawiera informacje redundantne w stosunku do tej zawartej w systemach transakcyjnych. Wyzwaniem staje się więc aktualizacja danych z podstawowych systemów banku - cykl czasowy, dodatkowe obciążenie z tym związane, rozwiązywanie konfliktów, utrzymywanie spójności itd. Praktyka dowodzi, że i tutaj trzeba iść na kompromisy między wydajnością rozwiązania, spójnością modelu, cyklem aktualizacji i elastycznością dostępnych statystyk.

Prawdziwym jednak generatorem kosztów są zmiany w procesach biznesowych, które będą musiały uwzględniać istnienie rozwiązania business intelligence. System buduje się przecież po to, aby był używany w planowaniu produktów, obsłudze klienta, zarządzaniu ryzykiem itd. Ich rekonstrukcja na podstawie systemu business intelligence to przedsięwzięcie samo w sobie, z czego - niestety - banki zdają sobie sprawę dopiero wtedy, gdy ich hurtownia danych zostaje wdrożona. Tymczasem właściwsze byłoby oczywiście podejście odwrotne (zaprojektowanie procesu biznesowego uwzględniającego dane analityczne, zdefiniowanie tych danych i ich źródeł, budowa rozwiązania informatycznego).

Dlatego w praktyce hurtownie danych buduje się przyrostowo. W cyklu planowania wszystkie jednostki banku (tj. wspomniane wcześniej marketing, obsługa klienta, ryzyko, finanse, marketing) ustalają swoje potrzeby. Potem informatycy tworzą hurtownię danych pod ich kątem. Oczywiście, najdroższy jest pierwszy cykl, kiedy trzeba postawić całą infrastrukturę dla business intelligence: serwery, sieci, narzędzia dla procesu ETL, narzędzia raportowe itd. Kolejne cykle (zebranie potrzeb pod kątem nowych wymagań i budowa odpowiednich rozwiązań) są już tańsze i prostsze.

Intelekt do wzięcia

Podsumujmy powyższe rozważania: wdrożenie narzędzia business intelligence jest kosztownym przedsięwzięciem, rozłożonym na fazy i wymagającym wysiłku nie tylko technicznego, lecz także organizacyjnego. Zawsze punktem wyjścia do tego wdrożenia powinna być potrzeba biznesowa ze strony banku, a wynikiem - konkretne rozwiązanie technologiczne.

Jednak korzyści z wdrożenia takiego rozwiązania są niewspółmierne do jego kosztów. Efekty to: znacznie poprawiona obsługa klientów, aktywne poszukiwanie możliwości wprowadzania nowych produktów, lepsza informacja o rentowności produktów i klientów (grup klientów) oraz sprawne raportowanie dla celów zarządczych. To konkretne pieniądze, które bank zyskuje - a na czym jak na czym, ale na pieniądzach bank zna się znakomicie. Należy więc przypuszczać, że rozwiązania typu business intelligence będą się szybko rozpowszechniać w tym sektorze.