Konkretne potrzeby

Obecnie zasadniczym źródłem informacji wspierających decyzję stały się aplikacje. Aplikacje stricte analityczne, budowane na potrzeby konkretnych sfer działalności instytucji. Aplikacje te zabezpieczają potrzeby informacyjne konkretnych grup odbiorców, np. account managerów, analityków kredytowych, kontrolerów kosztów itd., poprzez dostarczanie zestawów specjalizowanych raportów i baz informacyjnych do indywidualnych analiz. Wdrażane są więc aplikacje analityczne unikatowe dla danego typu działalności, np. obsługi kasowej, kartowej, marketingowej, gospodarki pieniężnej czy wreszcie kontroli wewnętrznej, a więc dla odbiorców często pomijanych podczas definiowania celów do budowy hurtowni danych.

Powstają bazy analityczne dedykowane konkretnym obszarom działalności, nierzadko wręcz definiowane i zarządzane przez te działy. Rola IT ogranicza się wówczas do serwisowania sprzętu i systemu operacyjnego. Doświadczenia licznych projektów wdrożeniowych, tych zakończonych oraz tych przerwanych, wskazują, że dopiero taka specjalistyczna aplikacja analityczna - bazująca na hurtowni danych czy też zasilana bezpośrednio z systemów transakcyjnych - niesie wartość informacyjną i realnie wspiera zarządzanie strategiczne.

Zaimplementowana hurtownia, po zaspokojeniu najprostszych, lecz często obowiązkowych wymagań raportowych, stanowi podstawowe, zintegrowane i jednorodne źródło danych dla takich systemów, jak wspomagających analizę sezonowości operacyjnej, ryzyka, płynności, rentowności współpracy z klientami czy efektywności sprzedaży.

Wśród dostawców systemów pojęcie hurtownia danych jest ewidentnie nadużywane. Wiele dedykowanych aplikacji jest prezentowanych, często mało zasadnie, w takim właś-nie kontekście. Baza danych takiej aplikacji jest nazywana hurtownią danych, ponieważ ma kilka tabel z danymi transakcyjnymi i kilka tabel słownikowych, co po nazwaniu modelem gwiazdy ma oczarować i wzbudzić szacunek dla dostawcy.

Gra warta świeczki?

Te firmy i instytucje, które dotąd nie zaimplementowały u siebie hurtowni danych, muszą odpowiedzieć na zasadnicze pytanie: jakie cele zostaną osiągnięte poprzez to wdrożenie i w jakim czasie. Niektóre prowadzone obecnie wdrożenia hurtowni mają w zakresie budowę aplikacji analitycznej posadowionej na hurtowni, np. do analizy zyskowności czy wsparcia zarządzania ryzykiem. Wiele instytucji decyduje się jednak na realizację specjalistycznych aplikacji analitycznych zasilanych pośrednio z systemów transakcyjnych. Nie jest to rozwiązanie idealne z punktu widzenia jednorodności strumieni źródłowych informacji czy efektywności prac wdrożeniowych i kontroli czystości danych, ale jest to niewątpliwie rozwiązanie skuteczne. W dość krótkim czasie pozwala na dostarczanie informacji niezbędnych do prowadzenia działalności, realizacji założonych celów czy usprawnień operacyjnych.

Nie bez znaczenia jest też fakt, iż nowi właściciele nierzadko proponują własne rozwiązania analityczno-sprawozdawcze lub w celu redukcji kosztowych decydują się na rozwiązania uproszczone, standardowe, często opierające się na większym zaangażowaniu personelu. Znane są przypadki, gdy z tych względów znacznie zaawansowane projekty wdrożeniowe hurtowni danych były przerywane lub ich zakres ulegał ograniczeniu.

Dbałość o jakość danych

Jakie są perspektywy istniejących (i nowych) hurtowni danych z punktu widzenia odbiorców takich rozwiązań. Paradoksalnie największą wartość wnoszą trudne wdrożenia, ponieważ wiadomo że gros problemów wiąże się z jakością i czystością danych. Proces zasilenia hurtowni okazuje się dla wielu banków drogą ciernistą, ponieważ hurtownie pokazują, jak bardzo wymagające muszą być procedury ewidencji danych, aby nie tylko zagregowane dane były poprawne, ale i przekazywane na poziomie detalicznym. Sporadyczne są przypadki, że bilans się zgadza, a na poziomie poszczególnych grup kontraktów, nawet w ramach jednorodnej grupy produktów, zgodności już nie ma. Dla najprostszych instrumentów, terminowych depozytów klientów poprawne jest saldo depozytów, poprawne są kwoty odsetek, ale zgodność czasem kończy się na poziomie agregatu całego banku. Przy zejściu do grup klientów wyliczenie efektywnego oprocentowania może dawać wartości ujemne (!) lub absurdalnie wysokie.