Business Intelligence - principy, efekty, předpklady OKsystem, 26/11/2009 Jan Pur katedra IT, VŠE / ITG, s.r.. (pur@vse.cz, pur@itg.cz ) Snímek 1
Agenda 1. Prč Business Intelligence? 2. Základní principy Business Intelligence 3. BI řešení kmpnenty, vazby 4. Ptenciální efekty 5. Pdstatné předpklady úspěchu 6. Závěry Snímek 2
Prč BI?: BI má míst v pdnikvé infrmatice Vlastníci, management Pdnikvá infrmatika Business Intelligence ERP Zákazníci CRM Prdej, nákup, sklady Finance, Cntrlliing,.. Zdrje (persnál, majetek), e_business e_business Ddavatelé, bchdní partneři Řízení pdnikvéh bsahu, ECM Obchdníci, referenti, bchdní zástupci, kntaktní centrum Snímek 3
Prč BI?: Pptávka p BI pririty manažerů v investicích d IT - na základě celsvětvéh průzkumu splečnsti Gartner: d rku 2006 d rku 2009 vždy na 1. místě Business Intelligence, na druhém místě pdnikvé aplikace, až na dalších místech technlgie (vers. vlastní průzkum v ČR pririty pačné), v sučasné eknmické situaci - mezirční nárůst tržeb v BI 7,9 % (celkvě v IT 2,2 %) (zdrj: Gartner), Snímek 4
Principy: Transakční a analytické pdnikvé úlhy Prdeje zbží Transakce (přidání zakázek - záznamů, aktualizace dat, vytváření bchdních dkumentů,..) Čísl zbží Název zbží Jedn. Prdej. zakázka Kč Obchdní referentka v čase pdle místa pdle zákazníků pdle zbží Ukazatel tržby v Kč pdle bchdníků Manažer, analytik pdle zakázek pdle prdejen Analýzy, plány (pdnikvých ukazatelů např. tržeb pdle dimenzí např. zákazníků, zakázek,..) Snímek 5
Principy: Smysl a základní charakteristiky BI řeší prblémy transakčních systémů (nedstatek neb nedstupnst analytických infrmací), pkrývají analytické a plánvací funkce většiny blastí pdnikvéh řízení, jsu pstaveny na principech multidimenzinálních phledů na pdnikvá data, nabízejí vysku flexibilitu řešení, mají zajistit kmplexní a knslidvané infrmace pr řízení, mají nabídnut vizualizvané infrmace s rychlu rientací v nich, individualizace řešení Snímek 6
Principy: Transfrmace dat pr BI Zdrjvá databáze Analytická databáze Prdeje zbží ETL (Extract, Transfrm Lad) Zákazníci Zbží Tržby Teritria Persnál Skladvé zásby Prdejci Zakázky další dimenze tabulky závd 1 rganizační jedntky ukazatelé (např. prdej určité kmdity, stav zaměstnanců, dsažené tržby) např. 30.9. 31.10. 30.11. 31.12. čas PRVEK TABULKY vyjadřuje hdntu stav zaměstnanců k 31.12 v závdě 1 Snímek 7
BI řešení: Kmpnenty BI a jejich vazby Prdukční databáze (e-business) Operativní úlžiště dat (ODS, Operatinal Data Stre) Datvé tržiště (Marketing) Datvé tržiště (Finance) Reprting Prtály Prdukční databáze (ERP) ETL Dčasné úlžiště dat (DSA, Data Staging Area) ETL Centrální pdnikvý datvý sklad Analytické aplikace Analytické nástrje Excel Access Prdukční databáze ( ) Datvé tržiště OLAP databáze Řízení kvality dat Správa metadat Snímek 8
BI řešení: Zdrjvé systémy, ETL, DSA Zdrjvé systémy většinu transakční OLTP aplikace vytvářejí primární neb prdukční databáze zdrj dat pr BI DSA Data Staging Area - zejména pr účely řešení kvality dat (čištění, knslidace,..), snížení dpadu prvzu BI na výkn zdrjvých systémů. Obsahuje data netransfrmvaná, detailní, neknsistentní, bez dimenze času ETL Extractin, Transfrmatin, Lading - prstředky výběru, transfrmace a přensu dat z prdukčních databází d databází BI, příp. jiných (datvé pumpy) Snímek 9
BI řešení: Datvý sklad a datvá tržiště Datvý sklad (Data Warehuse) integrvaný, stálý a časvě rzlišený suhrn dat, uspřádaný pr pdpru ptřeb managementu. Obsahuje data knslidvaná, knsistentní, s časvu dimenzí Datvé tržiště (Data Mart) malý datvý sklad určený pr mezený kruh uživatelů rganizační útvar, blasti řízení. Přispívá ke snížení dby prvtní implementace, nákladů, lepší rientaci uživatelů v datech, prvzním charakteristikám Snímek 10
BI řešení: OLAP databáze, ODS, datvá kvalita ODS Operatinal Data Stre analytická databáze aktualizvaná s minimálním zpžděním. Analytická databáze pr taktické úlhy (prfily zákazníků, stav služeb a účtů). Obsahuje data aktuální, knsistentní, detailní, bez dimenze času. OLAP databáze On-line Analytical Prcessing jedna neb něklik suvisejících OLAP kstek většinu již zahrnují předzpracvané agregace dat pdle definvaných hierarchických struktur dimenzí další dimenze tabulky a jejich kmbinací, závd 1 rganizační jedntky ukazatelé (např. prdej určité kmdity, stav zaměstnanců, dsažené tržby) např. 30.9. 31.10. 30.11. 31.12. čas PRVEK TABULKY vyjadřuje hdntu stav zaměstnanců k 31.12 v závdě 1 Snímek 11
BI řešení: Presentace infrmací reprty (statické, dynamické) zpřístupňvané na prtálech, mailem,.., dnes cca 70 % uživatelů BI, kancelářské prstředky (Excel, Access), dnes cca 70 80 % uživatelů analytických aplikací, specializvané nástrje (PrClarity, PPS, Oracle Discverer), vyvíjené aplikace (MDX) Snímek 12
Efekty: Efekty BI v užití i infrmatické charakter efektů BI: btížněji měřitelné, dsahvané v delším časvém hrizntu, napak mající bvykle strategický charakter a vliv na kvalitu řízení a celé pdnikvé infrmatiky, efekty z užití BI: kmplexnst řešení manažerských úlh adekvátní jeh rzsahu na základě knslidace datvých zdrjů (knsistentní reprting), vyská dstupnst a flexibilita v phledech na data, úrvni detailu, výpčtech, výběru (filtrvání) dat, řešení skrytých prblémů - identifikace skrytých závislstí mezi daty, identifikace prblémů a příležitstí efekty infrmatické: jedna z cest integrace pdnikvé infrmatiky s přidanu (analyticku hdntu) Snímek 13
Předpklady: Hlavní předpklady úspěchu BI je nutné respektvat úrveň řízení firmy, firemní kulturu, existenci ptřeby BI aplikací - (tázka pririt, tlaku klí..), je třeba zajistit, aby uživatel byl c nejvíce vtažen d řešení (invence / metdika), je třeba většinu budvat datvý sklad pstupně, iterativně, je nutné reálně zhdntit kvalitu a hetergenitu prdukčních datvých zdrjů, je třeba pčítat s tím, že transfrmační prcesy a prcesy zajištění kvality dat budu sptřebvávat hrmné zdrje (cca 60 80 % celéh řešení), čast je rzhdující existence tzv. silnéh spnzra (manažera prsazujícíh BI ve firmě), Snímek 14
Závěry: BI faktr knkurenceschpnsti firmy a kvality celé pdnikvé infrmatiky tevřená tázka pririt v rzvji pdnikvé infrmatiky, pdstatně vyšší dstupnst nástrjů a aplikací pr BI a vzájemné knvergence, integrace BI d statních typů aplikací (ERP, CRM,..), BI bude pstupně zasahvat nejen management, ale širku uživatelsku sféru Snímek 15