Business Intelligence a raportowanie – od czego uzależnić wybór rozwiązań?

W kierowaniu przedsiębiorstwem kluczową rolę odgrywa dostęp do sprawdzonych i kompletnych informacji. Niekiedy do podejmowania decyzji wystarczą podstawowe funkcjonalności raportowe, dostępne w użytkowanych przez firmę systemach informatycznych i aplikacjach. Często jednak organizacje mają większy apetyt na analitykę biznesową i wdrażają dodatkowe rozwiązania Business Intelligence (BI). Od czego zatem zależy wybór narzędzi do analiz biznesowych i kiedy sięgać po BI? Każdy, kto chce podjąć słuszną decyzję, oczekuje wglądu w informacje, które pozwolą ocenić sytuację, rozpoznać dostępne opcje i przewidzieć konsekwencje ewentualnego wyboru. Nie inaczej jest w przedsiębiorstwach, gdzie na co dzień zapadają różnego rodzaju decyzje – od operacyjnych związanych z bieżącą działalnością, po te kluczowe o strategicznym znaczeniu. Odkąd zdecydowana większość procesów biznesowych została w pełni zinformatyzowana, obraz sytuacji w organizacjach tworzony jest w oparciu o dane przetwarzane przez użytkowane w firmach oprogramowanie. Choć informacje publikowane w różnych raportach z rynku IT nie są precyzyjne, wszystkie zgodnie ukazują wyraźny trend. W ostatnich latach systematycznie rosła liczba systemów i aplikacji użytkowanych przez organizacje. Statystyki wskazują, że duże firmy użytkują od kilkudziesięciu do ponad stu różnych rozwiązań informatycznych. Część z nich działa w modelu on-premise (jako oprogramowanie instalowane w siedzibie firmy), natomiast coraz większy udział mają aplikacje z chmury lub rozwiązania działające w modelach hybrydowych. Jeśli weźmiemy pod uwagę, że duża lub średniej wielkości firma używa jednocześnie kilkadziesiąt różnych aplikacji i systemów, łatwiej zrozumiemy, dlaczego tak ważne staje się zarządzanie informacją. Duża liczba systemów może utrudniać zarządzanie informacją Zdecydowana większość informatycznych rozwiązań biznesowych oferuje własne raporty, które mniej lub bardziej chętnie są wykorzystywane przez użytkowników. Trzeba jednak podkreślić tu jedną istotną kwestię. Dedykowane rozwiązania koncentrują się na obsłudze wybranego wycinka ogólnej działalności organizacji, którym najczęściej jest określony proces lub grupa procesów biznesowych. W związku z tym wbudowane w danej aplikacji raporty z reguły odnoszą się tylko do tego jednego obszaru. Dla pracowników zaangażowanych w dany wycinek działalności raporty generowane przez tę aplikację mogą okazać się wystarczające i pomocne do utrzymania wysokiej efektywności w pracy. Dla pozostałych pracowników, którzy nie są użytkownikami tej aplikacji, ponieważ angażują się w inne działania, a którzy czasem potrzebują informacji z takiego rozwiązania, pojawiają się jednak ograniczenia. Po pierwsze mają oni utrudnioną dostępność do aplikacji. Po drugie pojawia się problem czasu, który jest potrzebny na uzyskanie wymaganej informacji. Jakie są tego konsekwencje? Organizacja może używać wielu optymalnie dobranych pod kątem określonych działań aplikacji, natomiast patrząc z perspektywy wyższych szczebli hierarchii firmy, bez właściwego zarządzania wiedzą całkowita wartość użytkowa oprogramowania maleje. Dzieje się tak dlatego, ponieważ decydenci odpowiedzialni za wytyczanie strategii i podejmowanie decyzji nie mają ułatwionego dostępu do zintegrowanej informacji przetwarzanej w dziesiątkach rozwiązań. Bez integracji rozproszonych danych organizacje borykają się z szeregiem problemów, które mają swoje źródło w braku przepływu informacji między systemami. W konsekwencji zaburzona zostaje komunikacja pomiędzy działami firmy (komunikacja horyzontalna) oraz pomiędzy pracownikami operacyjnymi, a kierownictwem i zarządem (komunikacja wertykalna). Wydobyć informacje z rozproszonych systemów i aplikacji Stara szkoła w integracji rozwiązań bazowała na dwóch podejściach. Pierwszym z nich było modyfikowanie kodu systemów w sposób, który pozwoliłby na swobodną wymianę danych między nimi. Podejście to w zmienionej formie stosowane jest również dziś, z tym że obecnie nie modyfikuje się kodu oprogramowania, a wykorzystuje wbudowane w systemy API (rodzaj interfejsu dla osób odpowiedzialnych za integrację), które pozwala w łatwy sposób skomunikować ze sobą systemy. Zanim jednak koncepcja API rozwinęła się na dobre, organizacje przeznaczały pokaźne kwoty na integrację, ponieważ do modyfikowania kodu niezbędni byli informatycy. Drugim podejściem było wykorzystywanie arkuszy kalkulacyjnych, które z jednej strony służyły do gromadzenia wymaganych danych, a z drugiej strony do generowania zestawień i raportów, z których mogli skorzystać decydenci. Warto wspomnieć, że jeszcze w pierwszych latach tego wieku największe w Polsce banki do procesów planowania i budżetowania wykorzystywały przede wszystkim arkusze kalkulacyjne. Nie było wówczas mowy o automatycznym konsolidowaniu danych z wielu źródeł. W powstawanie tych rozbudowanych arkuszy zaangażowane były rzesze analityków, a jednym z największych problemów był liczony w tygodniach czas powstawania raportów. Managerowie otrzymywali zestawienia oparte na danych, które często były już nieaktualne, a ponieważ praca z arkuszami była karkołomna i wymagała ręcznej obsługi narzędzia, nigdy nie było pewności, czy w zestawieniach nie ma błędów. Przygotowanie tego rodzaju raportów i zestawień pociągało za sobą znaczne koszty operacyjne i budziło frustrację nie tylko samych analityków, ale przede wszystkim zarządów, podejmujących strategiczne decyzje dotyczące przyszłości banków. Takie przykłady „karkołomnej integracji” można mnożyć i oczywiście dotyczą one nie tylko planowania finansowego, ale wszystkich ważnych obszarów działalności – choćby styku sprzedaży, produkcji i logistyki lub współpracy marketingu, sprzedaży i działu obsługi klienta. Oczywiście dziś wciąż działają firmy, których model przetwarzania danych opiera się na Excelu. Do pewnego momentu rozwoju organizacji to narzędzie analityczne sprawdza się świetnie, natomiast po przekroczeniu tego progu korzystanie z niego powoduje, że firmie grozi ryzyko osłabienia pozycji konkurencyjnej – rywalizację wygrywają gracze, którzy sprawniej zarządzają wiedzą i potrafią na tym polu redukować koszty. Business Intelligence integruje dane na użytek zaawansowanych i elastycznych analiz Dziś do integracji systemów wykorzystuje się całą gamę narzędzi i platform dobieranych zależnie od wymagań decydentów. Coraz częściej jednak organizacje nie mają potrzeby łączenia ze sobą aplikacji, a jedynie gromadzenia w scentralizowanym miejscu przetwarzanych przez nie danych. Taką funkcję pełni między innymi system klasy Business Intelligence (BI), który do wygenerowania analiz pobiera z różnych źródeł niezbędne dane. Zadaniem BI jest dostarczanie użytkownikom wymaganej przez nich wiedzy w wygodny i użyteczny sposób, oczywiście możliwie szybko i rzetelnie, czyli w oparciu o dane rzeczywiste. Systemy klasy BI nabierają szczególnego znaczenia w następujących uwarunkowaniach:

organizacja wykorzystuje różne rodzaje oprogramowania, często działają one niezależne od siebie, ale przetwarzane przez nie informacje (cząstkowe) mają istotny wkład w budowanie wiedzy potrzebnej decydentom (ogólne spojrzenie na firmę);
managerom zależy na analizowaniu sytuacji przedsiębiorstwa w różny sposób; chcą oni mieć sporą elastyczność w podejściu do dostępnych w organizacji danych, dobierać wymiary i kategorie danych, tak aby móc patrzeć holistycznie na organizację z różnych perspektyw, wychodząc od różnego rodzaju zapytań;
managerowie chcą w sposób elastyczny i interaktywny eksplorować otrzymywane wyniki analiz – rozumieć przyczyny zjawisk, wgłębiać się w detale (stosować metodę analiz drill down), czy modyfikować raporty w zależności od modyfikacji wybranych zmiennych. Zależy im też na personalizowaniu raportów i łatwym zarządzaniu wizualizacją danych;
w organizacjach stosunkowo trudno jest przygotować potrzebne raporty czy analizy w oparciu o użytkowane rozwiązania i dostępne zasoby osobowe – jest to uciążliwe lub obarczone sporym marginesem błędu;
managerowie chcą dysponować narzędziem do prognozowania przyszłości – nie tylko zjawisk, ale również scenariuszy, które mogą się zrealizować zależnie od podjętych decyzji;
decydentom zależy na narzędziu, które w oparciu o rozproszone źródła informacji może wizualizować dane, wskazywać źródła ryzyka włącznie z wysyłaniem powiadomień o fakcie ich wystąpienia oraz dawać przesłanki, na podstawie których w organizacji można doskonalić poszczególne procesy biznesowe lub koncentrować się na poprawie wybranych wskaźników biznesowych;
analizy biznesowe mają być dostępne na dowolnym urządzeniu i w dowolnym czasie i mają bazować na danych przetwarzanych w czasie rzeczywistym.

W zasadzie każdy z powyższych punktów jest wystarczającą przesłanką do wdrożenia w firmie systemu BI. 5 cech wyróżniających dobry system Business Intelligence Patrząc na Qlik Sense, który według Gartnera jest liderem wśród światowych rozwiązań BI, kluczowe cechy dobrego systemu do analityki biznesowej to:

możliwość eksplorowania danych z wielu rozproszonych źródeł wraz z badaniem wszystkich relacji pomiędzy nimi – pozwala prowadzić w sposób elastyczny wszechstronne analizy;
wsparcie mobilności – dostępność analiz w czasie rzeczywistym opartych na aktualnych danych na dowolnym urządzeniu mobilnym;
interaktywność, wizualizacja danych i personalizacja – analizy są tym bardziej użyteczne, im bardziej sposób ich prezentacji jest dopasowany do indywidualnych wymagań i zapytań użytkowników;
wsparcie analiz sztuczną inteligencją, dzięki czemu użytkownicy mogą dodatkowo pogłębiać lub modyfikować analizy;
możliwość skalowania systemu wraz z rozwojem organizacji i ewolucją potrzeb użytkowników oraz możliwość adaptacji rozwiązania przez inne systemy informatyczne.

Jednym ze skutków transformacji cyfrowej jest ciągły wzrost ilości danych przetwarzanych przez biznesowe rozwiązania informatyczne. Ponieważ w podejmowaniu decyzji liczą się przede wszystkim czas i klarowne informacje, coraz większym wyzwaniem, przed jakim stoją firmy, jest efektywne selekcjonowanie danych, które mogą mieć wpływ na podejmowanie decyzji. Stąd tak duże zainteresowanie systemami BI – według prognoz rynek analityki biznesowej w ciągu najbliższej dekady ma się podwoić.

Business Intelligence a raportowanie – od czego uzależnić wybór rozwiązań?

Wiadomości analityczne

10 częstych błędów w analizie danych

Czym jest analityka biznesowa?

Jak zbudować idealny zespół ds. analityki danych?

Porozmawiaj z doradcą

Napisz do nas

Zadzwoń

Twoja wiadomość została wysłana poprawnie.