Włodek Bielski: Efektywne wdrożenie BI - z notatnika praktyka
•
0 likes•429 views
Podczas sesji na rzeczywistych przykładach prześledzimy częste błędy popełniane podczas wdrożenia systemu BI. Rozważymy typowe sytuacje kryzysowe oraz sposoby radzenia z nimi. Przedyskutujemy też możliwości zastosowania formalnych procesów we wdrażaniu BI. Na koniec postaramy się określić zbiór najlepszych praktyk, mających zastosowanie w większości projektów.
Recommended
Recommended
More Related Content
Similar to Włodek Bielski: Efektywne wdrożenie BI - z notatnika praktyka
Similar to Włodek Bielski: Efektywne wdrożenie BI - z notatnika praktyka (20)
More from AnalyticsConf
More from AnalyticsConf (14)
Włodek Bielski: Efektywne wdrożenie BI - z notatnika praktyka
- 1. Efektywne wdrożenie BI - z notatnika praktyka WLODEK BIELSKI ITMAGINATION
- 2. Agenda • Architektura DWH/BI • 7 kluczowych błędów • Metodyki zarządzania projektem • Najlepsze praktyki
- 4. Dlaczego projekty BI są trudne? Mniej niż 30% projektów BI osiąga zakładane cele biznesowe (Gartner, 2012) • Wiele różnorodnych i słabo rozpoznanych źródeł danych • Potrzeba zbudowania hurtowni (do 80% czasu projektu) • Brak wystarczających kompetencji i doświadczenia • Niska jakość danych
- 5. Błąd 1: Brak wsparcia sponsora projektu • DWH/BI angażuje wiele działów w organizacji • Rozbieżne cele i interesy • IT • Księgowość • Produkcja • Sytuacje patowe – gdy zawodzą procesy • Problemy z angażowaniem zasobów biznesu • Rozstrzygnięcie, ustalenie priorytetów, angażowanie
- 6. Błąd 2: Zakładanie statyczności DWH/BI • Zmienne warunki otoczenia • Systemy źródłowe (OLTP) • Strategiczne inicjatywy biznesu • Apetyt przychodzi w miarę jedzenia • Rosnące oczekiwania biznesu • Większa dojrzałość analityczna (what-if, predykcja) • Ograniczenia czasowe projektu • Fizyczna niedostępność kluczowych użytkowników • Ograniczony budżet roczny
- 7. Błąd 3: Brak zdefiniowanej strategii BI • Koncentracja na korzyści „tu i teraz” • Brak współpracy i synergii między działami • Właściwa strategia determinuje m.in.: • Wybór technologii i narzędzi • Priorytety produktów • Przyszłość rozwiązania (lokalne/taktyczne/strategiczne)
- 8. Błąd 4: Koncentrowanie się na tym co widoczne • „Just give me a dashboard. Now!” (Gartner 2008) • Brak zrozumienia szerszego kontekstu: • Wielości i złożoności źródłowych systemów • Przepływów danych • Istniejących problemów infrastrukturalnych
- 9. Błąd 5: Przywiązanie do istniejących raportów • Odtworzenie stanu istniejącego nie ma sensu! • Wypadkowa wielu czynników, często przypadkowych • Konserwuje istniejące wady i ograniczenia • Trudność weryfikacji poprawności danych • Często powtarzany fałsz staje się prawdą • Niemożliwość odtworzenia pełnej logiki (np. „Excel hell”) • Błędy ludzkie
- 10. Błąd 6: Zbytnia koncentracja na technologii • Użycie „modnej” technologii • Wybór pod wpływem subiektywnych czynników • Brak właściwej ewaluacji narzędzi • Użycie przestarzałej technologii • Ignorowanie kontekstu organizacyjnego • Wsparcie techniczne i utrzymanie • Koszty, licencje • Harmonogramowanie bez uwzględnienia ryzyka technologii
- 11. Błąd 7: Niewłaściwy dobór członków zespołu • Rzadko spotykane połączenie umiejętności • SQL, MDX, DAX, R • Analiza, komunikacja, prototypowanie • Proaktywne proponowanie rozwiązań • Specjalizacja czy rozproszenie umiejętności? • BI Developer + BI Analyst = BI Consultant
- 12. Metodyki prowadzenia projektów DWH/BI • Mniej rozpowszechnione niż w przypadku inżynierii oprogramowania • Różnorodne, trwające w czasie projekty – wiele produktów • Często więcej biznesu niż technologii • Własne propozycje (dziedzinowe, autorskie) • Dostosowanie ogólnych metodyk (PMI, PRINCE2) • Metodyki vendorów (MSF/MOF, OUM, ASAP)
- 13. Metodyki formalne vs zwinne BI ETL DWH Maksymalizacja wartości Minimalizacja ryzyka
- 14. Metodyki formalne vs zwinne BI ETL DWH Zwinne Formalne
- 15. Proponowane metodyki • PMI, PRINCE, MSFDWH • PMI, PRINCE, MSFETL • Agile, SCRUMBI • ITIL, MOFSupport
- 16. Najlepsze praktyki • Wczesne zaangażowanie biznesu • Kick-off, Fit-Gap – właściwe zasoby i wymiarowanie spotkań • Wczesne prototypowanie w lekkich narzędziach • PrototypowanieGUI, inspiracje • Model danych – np. PowerPivot • Wczesne testowanie produktów • Self-service BI • Nie jesteśmy w stanie zaimplementować wszystkich raportów • Planowanie wsparcia i rozwoju
- 17. Podsumowanie • Architektura DWH/BI • 7 kluczowych błędów • Metodyki zarządzania projektem • Najlepsze praktyki