BI Forum 2009 - Business Intelligence - principy, efekty, předpoklady

599 views
450 views

Published on

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
599
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
3
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

BI Forum 2009 - Business Intelligence - principy, efekty, předpoklady

  1. 1. Principy business intelligence Business Intelligence - principy, efekty, předpoklady OKsystem, 26/11/2009 Jan Pour katedra IT, VŠE / ITG, s.r.o. (pour@vse.cz , pour@itg.cz ) Snímek 1
  2. 2. Principy business intelligence Agenda 1. Proč Business Intelligence ? 2. Základní principy Business Intelligence 3. BI řešení – komponenty, vazby 4. Potenciální efekty 5. Podstatné předpoklady úspěchu 6. Závěry Snímek 2
  3. 3. Proč BI?: BI má místo v podnikové informatice Vlastníci, managementPrincipy business intelligence Podniková informatika Business Intelligence ERP e_Business Prodej, Finance, Zdroje Dodavatelé, Zákazníci CRM obchodní nákup, Control- (personál, sklady liing, .. majetek), e_Business partneři Řízení podnikového obsahu, ECM Obchodníci, referenti, obchodní zástupci, kontaktní centrum Snímek 3
  4. 4. Proč BI?: Poptávka po BI  priority manažerů v investicích do IT - na základě celosvětového průzkumu společnosti Gartner:Principy business intelligence o od roku 2006 – do roku 2009 vždy na 1. místě Business Intelligence, o na druhém místě podnikové aplikace, až na dalších místech technologie (vers. vlastní průzkum v ČR – priority opačné),  v současné ekonomické situaci - meziroční nárůst tržeb v BI – 7,9 % (celkově v IT – 2,2 %) (zdroj: Gartner), Snímek 4
  5. 5. Principy: Transakční a analytické podnikové úlohy Prodeje zboží Číslo zboží Název zboží Jedn. Prodej. zakázka Kč Transakce (přidání zakázek - záznamů,Principy business intelligence aktualizace dat, vytváření obchodních dokumentů, ..) Obchodní referentka v čase podle místa podle zákazníků Ukazatel Manažer, analytik podle obchodníků podle zboží „tržby v Kč“ Analýzy, plány podle zakázek podle prodejen (podnikových ukazatelů – např. tržeb podle dimenzí např. zákazníků, zakázek, ..) Snímek 5
  6. 6. Principy: Smysl a základní charakteristiky BI  řeší problémy transakčních systémů (nedostatek nebo nedostupnost analytických informací),Principy business intelligence  pokrývají analytické a plánovací funkce většiny oblastí podnikového řízení,  jsou postaveny na principech multidimenzionálních pohledů na podniková data, nabízejí vysokou flexibilitu řešení,  mají zajistit komplexní a konsolidované informace pro řízení,  mají nabídnout vizualizované informace s rychlou orientací v nich,  individualizace řešení Snímek 6
  7. 7. Principy: Transformace dat pro BI Analytická databáze Zdrojová databázePrincipy business intelligence Zákazníci Teritoria Prodeje zboží ETL Tržby (Extract, Transform Load) Zboží Personál Prodejci Skladové zásoby Zakázky další dimenze tabulky ky ot dn je ní z ač ni ga závod 1 or ukazatelé (např. prodej určité komodity, stav zaměstnanců, dosažené tržby) PRVEK TABULKY vyjadřuje hodnotu stav zaměstnanců k 31.12 např. 30.9. 31.10. 30.11. 31.12. v závodě 1 čas Snímek 7
  8. 8. BI řešení: Komponenty BI a jejich vazby Operativní úložiště dat Datové (ODS, tržištěPrincipy business intelligence Produkční Operational Data (Marketing) databáze Store) Reporting Portály (e-Business) Datové tržiště (Finance) Analytické Analytické nástroje Produkční Dočasné úložiště databáze ETL aplikace dat (ERP) (DSA, Centrální Data Staging ETL podnikový Area) datový Excel sklad Access OLAP databáze Produkční databáze (…) Datové tržiště Řízení kvality dat Správa metadat Snímek 8
  9. 9. BI řešení: Zdrojové systémy, ETL, DSA  Zdrojové systémy – většinou transakční OLTP aplikace – vytvářejí primární nebo produkční databáze – zdroj datPrincipy business intelligence pro BI  DSA – Data Staging Area - zejména pro účely řešení kvality dat (čištění, konsolidace, ..), snížení dopadu provozu BI na výkon zdrojových systémů. Obsahuje data netransformovaná, detailní, nekonsistentní, bez dimenze času  ETL – Extraction, Transformation, Loading - prostředky výběru, transformace a přenosu dat z produkčních databází do databází BI, příp. jiných (datové pumpy) Snímek 9
  10. 10. BI řešení: Datový sklad a datová tržiště  Datový sklad (Data Warehouse) – integrovaný, stálýPrincipy business intelligence a časově rozlišený souhrn dat, uspořádaný pro podporu potřeb managementu. Obsahuje data konsolidovaná, konsistentní, s časovou dimenzí  Datové tržiště (Data Mart) – „malý“ datový sklad určený pro omezený okruh uživatelů – organizační útvar, oblasti řízení. Přispívá ke snížení doby prvotní implementace, nákladů, lepší orientaci uživatelů v datech, provozním charakteristikám Snímek 10
  11. 11. BI řešení: OLAP databáze, ODS, datová kvalita  ODS – Operational Data Store – analytická databázePrincipy business intelligence aktualizovaná s minimálním zpožděním. Analytická databáze pro taktické úlohy (profily zákazníků, stav služeb a účtů). Obsahuje data aktuální, konsistentní, detailní, bez dimenze času.  OLAP databáze – On-line Analytical Processing – jedna nebo několik souvisejících OLAP kostek – většinou již zahrnují předzpracované agregace dat podle definovaných hierarchických struktur dimenzí a jejich kombinací, další dimenze tabulky tky no jed č ní za ni ga závod 1 or ukazatelé (např. prodej určité komodity, stav zaměstnanců, dosažené tržby) PRVEK TABULKY vyjadřuje hodnotu stav zaměstnanců k 31.12 např. 30.9. 31.10. 30.11. 31.12. v závodě 1 čas Snímek 11
  12. 12. BI řešení: Presentace informací  reporty (statické, dynamické) – zpřístupňované na portálech, mailem, ..,Principy business intelligence dnes cca 70 % uživatelů BI,  kancelářské prostředky (Excel, Access), dnes cca 70 – 80 % uživatelů analytických aplikací,  specializované nástroje (ProClarity, PPS, Oracle Discoverer),  vyvíjené aplikace (MDX) Snímek 12
  13. 13. Efekty: Efekty BI v užití i informatické  charakter efektů BI: o obtížněji měřitelné, dosahované v delším časovémPrincipy business intelligence horizontu, o naopak mající obvykle strategický charakter a vliv na kvalitu řízení a celé podnikové informatiky,  efekty z užití BI: o komplexnost řešení manažerských úloh adekvátní jeho rozsahu na základě konsolidace datových zdrojů (konsistentní reporting), o vysoká dostupnost a flexibilita – v pohledech na data, úrovni detailu, výpočtech, výběru (filtrování) dat, o řešení skrytých problémů - identifikace skrytých závislostí mezi daty, identifikace problémů a příležitostí  efekty informatické: o jedna z cest integrace podnikové informatiky s přidanou (analytickou hodnotou) Snímek 13
  14. 14. Principy business intelligence Předpoklady: Hlavní předpoklady úspěchu BI  je nutné respektovat úroveň řízení firmy, firemní kulturu, existenci potřeby BI aplikací - (otázka priorit, tlaku okolí..),  je třeba zajistit, aby uživatel byl co nejvíce vtažen do řešení (invence / metodika),  je třeba většinou budovat datový sklad postupně, iterativně,  je nutné reálně zhodnotit kvalitu a heterogenitu produkčních datových zdrojů,  je třeba počítat s tím, že transformační procesy a procesy zajištění kvality dat budou spotřebovávat ohromné zdroje (cca 60 – 80 % celého řešení),  často je rozhodující existence tzv. silného sponzora (manažera prosazujícího BI ve firmě), Snímek 14
  15. 15. Principy business intelligence Závěry:  BI – faktor konkurenceschopnosti firmy a kvality celé podnikové informatiky – otevřená otázka priorit v rozvoji podnikové informatiky,  podstatně vyšší dostupnost nástrojů a aplikací pro BI a vzájemné konvergence, integrace BI do ostatních typů aplikací (ERP, CRM, ..),  BI – bude postupně zasahovat nejen management, ale širokou uživatelskou sféru Snímek 15

×