Současné trendy v oblasti Business Intelligence

Transkript

1 Současné trendy v oblasti Business Intelligence 24. dubna 2015 Jiří Mičke, Ondřej Švihálek

2 Jiří Mičke Unicorn, Business Intelligence Manager, 2014 CEVA Logistics, BI Manager for Europe, 2009 Czech Airlines, BI & SW Development Manager, 2007 ING, BI & Architecture Manager, 2004 Charles University, Geophysics 2 Copyright 2015 Unicorn College

3 Ondřej Švihálek Unicorn Systems, Konzultant mobilních technologií icom Vision, Zakladatel a předseda představenstva, 2011 Centrum Holdings, Produktový a marketingový ředitel, 2007 Etel, Business development ředitel, 2003 Verizon, Product marketing manažer, 2000 VŠE, Fakulta Informatiky a statistiky, obor Znalostní inženýrství 3 Copyright 2015 Unicorn College

4 Agenda Úvod Agilní Business Intelligence Self-service BI, Visual Data Discovery Mobilní Business Intelligence Big Data Business Intelligence v cloudu (Metadata) Q & A 4 Copyright 2015 Unicorn College

5 Agilní Business Intelligence

6 Agilní Business Intelligence Nejdůležitější charakteristika současného stavu Business Intelligence Hlavní charakteristiky Tlak na okamžité výstupy, výrazné zkrácení vývojového cyklu Všudypřítomnost a mobilita Posun od statického reportingu k interaktivním analýzám a vizualizacím Aktivní role Business uživatelů v získávání a využívání informací Rostoucí význam Business Intelligence jako strategického nástroje řízení Využívání nových datových zdrojů a typů dat Výrazná změna organizačního uspořádání a governance Potřeba a schopnost zpracovat extrémní objemy dat včetně semi-strukturovaných a nestrukturovaných dat Využití cloudu Flexibilita a škálovatelnost Zpracování v paměti 6 Copyright 2015 Unicorn College

9 Posun ve využívání Business Intelligence Důvody a hlavní charakteristiky Nástroje Self-service BI umožní snadné použití analytických metod, vizualizací dat, prediktivní a další analýzy Aktivní přístup Business uživatelů;; zvyšující se know-how analýz a porozumění datům ve společnostech Výrazné zkrácení latence od okamžiku vzniku události, jejího zpracování, zařazení do kontextu až po její využití a konkrétní rozhodnutí Dotazy ad-hoc Operational Tactical Strategic What% happened? What%is% happenig? Why%did%it% happened? What%will% happen? What%do%we% want%to% happen? 9 Copyright 2015 Unicorn College Past Present Future

10 Doba rozhodnutí může mít přímý finanční dopad l Business event l l Value l Data captured l Intelligence delivered l Action taken Gate agent engaged with the customer Flight is at the gate with Standby Revenue Pax l Situation Flight Departs/Gate agent confirms misconnecting passengers Customer flies on the competition/customer boards aircraft l Time l Missed Opportunity/Gained Opportunity 10 Copyright 2015 Unicorn College

11 In-memory technologie Příklad: SAP-Hana In-Memory Appliance Real-time analýzy Víceúčelová in-memory technologie podpora Mixed Workload Otevřený přístup k datovým zdrojům Otevřený přístup k front-endovým nástrojům 11 Copyright 2015 Unicorn College

13 Některé možnosti zkrácení doby vývoje Využití cloudu A další Kombinace standardních datových struktur s adaptivními strukturami na bázi tzv. key-value pair Použití virtuálních, fyzických i desktop analytických sandboxů Budování prototypů řešení Možnost využití generických industry řešení NoSQL databáze Federativní EDW Reporting Integration$layer Data$ Source$ 1 ETL$layer Data$ Source$ 2$ Data$ Source 3$ To ale neznamená Reporting Integration$layer ETL$layer Nepotřebnost jednotné integrované datové vrstvy Nutnost vize a systematického dlouhodobého přístupu Potřeba zavedení rozumné governance 13 Copyright 2015 Unicorn College

14 Dopady na interní organizaci BI je rozprostřena po celé společnosti, zatímco dříve byla centralizována do jednoho specializovaného BI oddělení. Hlavními nositeli znalostí jsou business analytici. Běžný uživatel a tzv. Power User mají různé potřeby a z toho je potřeba vycházet. Information*Consumption Information*Interpretation Formerly Analysis,*Ad3hoc*query Now Reporting*Preparation Data*Integration Infrastructure 14 Copyright 2015 Unicorn College

15 Business Intelligence Governance Governance musí reflektovat současný stav BI, jinak se stane překážkou rozvoje BI ve společnosti. Základní princip: Různí uživatelé mají různé potřeby. Nejedná se o jednorázovou aktivitu/úkol, nýbrž o kontinuální proces, který musí být podporován Senior Managementem. To se týká zejména: Bezpečnostních a legislativních standardů nutnost dosažení rovnováhy mezi možností aktivního využívání dat uživatelem a ochranou citlivých informací Interpretace dat, Center of Excellence Managementu informací, datových zdrojů a výstupů Metadat, masterdat Data Quality Managementu Managementu požadavků Možné organizační uspořádání: Governance Steering Committee + Working Team 15 Copyright 2015 Unicorn College

16 Self-service BI, Visual Data Discovery

19 Dále Intuitivní a snadné použití, možnost okamžité práce Použití pro běžné uživatele Rozsáhlé možnosti vizualizací dat Analytické možnosti Geografické a prostorové analýzy Integrace pokročilých statistických funkcí (trendy, korelace, rozhodovací stromy a další) Sofistikované dashboardy Flexibilita Konektory do všech běžných datových zdrojů Možnost publikace reportů na web a mobilní platformy Snadná integrace s mobilními platformami a Microsoft Office 19 Copyright 2015 Unicorn College

21 Současný stav na poli Self-service BI Snaha původních výrobců nástrojů Self-service BI Poskytnutí funkce tzv. Enterprise Reportingu zejména sdílení a management reportů, jejich automatická distribuce, schedulling, alerting atp. (Tableau Server, QlickView Server, Power BI Sites) Tzv. In-memory Processing Zvýšení bezpečnostních mechanismů, administrace atp. Snaha tradičních výrobců nástrojů BI Nabídnout funkce/moduly Self-service BI ve svých existujících nebo nových produktech (např. Microstrategy Desktop, Analytics Express, Analytics Enterprise, Business Objects, SAS nebo Microsoft se svou platformou Power BI) Prezentace některých výhod, např. jednotné integrované platformy konsolidovaných datových objektů oproti množství izolovaných zdrojů dat Integrace s finančními, ERP a dalšími systémy 21 Copyright 2015 Unicorn College

22 Mobile Business Intelligence

23 Jak rozumět pojmu mobilní BI? Vizualizace a zprostředkování přístupu k aktuálním datům, doručení akčních a souhrnných VÝSTUPŮ Správná data na správném místě ve správný okamžik Kontextově inteligentní APLIKACE učící se v reálném čase 23 Copyright 2015 Unicorn College

25 Mobilní přístup k datům přehled Základní oblasti reportingu na mobilním zařízení Výkon technologie a produkčních zařízení Aktivita lidí Kvalita celého procesu nebo služby Formy reportingu Web based reporty Nativní aplikace pro mobil a tablet Hlavní motivace pro zavedení Rychlejší přístup k informacím pro řídící pracovníky Jednodušší a samoobslužný přístup k datům Správná data ve správný čas pro odpovědné pracovníky v akci Přístup k častěji aktualizovaným informacím pro všechny zaměstnance Zlepšení vizualizace a interpretace dat Řízený přístup k datům se zvláštním režimem 25 Copyright 2015 Unicorn College

28 Kontextově inteligentní mobilní aplikace

29 Kontextově inteligentní systémy přehled Základní vrstvy/celky systému kontextových služeb Systémy pro sběr kontextuálních dat senzory a trackovací platformy Informace o uživateli Informace o kontextu Systémy pro vyhodnocení kontextu BI systémy Prediktivní model chování Mobilní aplikace poskytující služby na základě aktuálního kontextu Angažování uživatele k dialogu Poskytnutí kontextově orientované služby Hlavní motivace pro zavedení Poskytnout kvalitnější, přesnější a pohodlnější službu Prodat více 29 Copyright 2015 Unicorn College

30 Kontextově inteligentní systémy princip SENZORY DATABÁZE dat vybraného uživatele Další datové zdroje ANALÝZA kontextu PREDIKTIVNÍ MODEL přebírá data a analyzuje kontextové informace. Mobilní APLIKACE navazuje vhodný dialog s uživatelem. 30 Copyright 2015 Unicorn College

31 Kontextově inteligentní systémy funkce Na základě reakce uživatele model poskytne informace nebo akci a ukládá reakci pro další iteraci. Sběr kontextuálních dat a informací uložených o uživateli. Prediktivní model přebírá data a analyzuje kontextové informace. Mobilní zařízení navazuje vhodný dialog s uživatelem. Prediktivní model generuje kroky k dosažení nejvhodnější služby a nabídky obsahu. 31 Copyright 2015 Unicorn College

32 Kontextově inteligentní systémy vize V práci nastartuje počítač a zruší se přesměrování telefonu. Upozorněna ostraha a odeslána notifikace k vyzvednutí dětí. Škola potvrzuje ID rodiče a čas vyzvednutí dětí. Mobil přijímá ze servisu termíny k výměně oleje. Aplikace objednává oblíbený druh kávy. Aplikace zamyká dům, spouští alarm a nastavuje topení. 32 Copyright 2015 Unicorn College

33 Kontextově inteligentní mobilní aplikace realita

39 Big Data

42 Ukázka Big data analýz Oxford Twitter Network utma= & utmb= & utmc=1& utmx=- & utmz= utmcsr=google utmccn=(organic) utmcmd=organic utmctr=(not% 20provided)& utmv=-& utmk= Copyright 2015 Unicorn College

44 Proč a jak využívat Big Data Zavedení Big dat musí být v souladu s BI strategií. Existuje potřeba silného Business Case. Jaká data ukládat a používat a jak se budou výsledky využívat. 44 Copyright 2015 Unicorn College

47 Další Business Intelligence in Cloud Metadata