Aspekty organizacyjne efektywnego wykorzystania Business Intelligence

W dzisiejszych czasach konkurencja rośnie znacznie szybciej niż rynek. Efekty globalizacji, wykorzystania Internetu oraz upowszechnienie technologii komunikacyjnych zatarły – identyfikowany kiedyś – podział rynku na lokalny i globalny. W świecie wszechobecnego współzawodnictwa, zdajemy sobie sprawę, że osiągnięcie realnej przewagi konkurencyjnej jest fundamentem budowania długookresowej strategii utrzymania i rozwoju każdej firmy.

Sprawdzonym i od lat stosowanym sposobem podniesienia efektywności funkcjonowania organizacji oraz osiągnięcia pożądanej przewagi konkurencyjnej jest wdrażanie i wykorzystanie efektywnie funkcjonujących, innowacyjnych rozwiań klasy Business Intelligence i Business Analytics.

Systemy klasy Business Intelligence (BI) pozwalają spojrzeć w przeszłość i zobrazować teraźniejszość. W odróżnieniu do nich systemami klasy Business Analytics (BA) określamy innowacyjne rozwiązania wykorzystujące zaawansowaną analitykę, modele prognostyczne, optymalizacyjne i data mining. Przekształcają one dane i informacje przedsiębiorstwa w realną wiedzę. Systemy Business Analytics umożliwiają symulowanie różnych wariantów i generują wskazówki dla kierownictwa średniego i wyższego szczebla, pozwalające organizacji wyprzedzać i kreować zmiany rynkowe oraz wskazywać optymalne kierunki rozwoju. Rozwiązania BA implementują wiedzę z dziedzin ekonometrii i efektywnego zarządzania przedsiębiorstwem w praktyczne i funkcjonalne systemy informatyczne.

Dziś, gdy technologia osiągnęła poziom zaawansowania, który 20 lat temu wydawał się nierealny, a koszt procesorów, pamięci i przestrzeni dyskowej zmalał tysiące razy, uruchamianie systemów informatycznych klasy BI, a nawet BA stało się dostępne dla każdej firmy. Systemy te stanowią naturalny element wzrostu i rozwoju organizacji. Tradycyjne systemy Business Intelligence funkcjonują już w większości średnich i dużych przedsiębiorstw, a część z nich posiada lub realizuje wdrożenia rozwiązań klasy Business Analytics. Obserwując tak liczną populację, niemal namacalną staje się różnica w zakresie korzyści, które poszczególne firmy potrafią czerpać ze swoich rozwiązań. Ignorancją jest stwierdzenie, że zależy to tylko od dostawcy rozwiązania i zastosowanej technologii. Czynnikiem, który jest coraz częściej dostrzegany i określany jako ten, który ma kluczowe znaczenie, jest zadbanie o wypracowanie optymalnego i efektywnego modelu operacyjnego funkcjonowania takiego rozwiązania w organizacji oraz skuteczne wdrożenie go w życie.

Model operacyjny – zgodnie z definicją – określa, w jaki sposób przedsiębiorstwo organizuje swoje zasoby w celu zapewnienia codziennego wsparcia dla realizacji strategii. Elementem takiego modelu powinna być koncepcja wykorzystania kluczowych systemów informatycznych przedsiębiorstwa, a takim właśnie powinien być korporacyjny system Business Intelligence oraz Business Analytics. Oba te systemy w swoim założeniu powinny wspierać osiąganie i mierzyć stopień realizacji celów strategicznych organizacji.

Obserwacje rynku wskazują na sporą rozbieżność w świadomości managerów dotyczącej znaczenia efektywności wykorzystania systemów BI/BA oraz ich bezpośredniego wpływu na kreowanie tego czynnika. Wiele organizacji zakłada, że sam zakup i krótki projekt wdrożenia systemu klasy BI/BA spowoduje przełomowe zmiany w firmie i przyniesie wymierne korzyści finansowe w krótkim czasie.

Inne podejście reprezentują organizacje, dla których uruchomienie BI/BA oznacza realizację kluczowego dla przyszłości organizacji programu. Programu, w ramach którego jedną z istotnych inicjatyw – obok projektu technicznego wdrożenia samego rozwiązania – jest wpasowanie nowego systemu w istniejące procesy organizacji (lub ich usprawnienie), określenie sposobów i środków gwarantujących maksymalizację efektywności i powszechności wykorzystania nowych możliwości dostarczanych wraz z systemem. Najczęściej jednak decydenci rozumieją problem związany z tą właśnie "efektywnością" i wyczuwają trudność w przełożeniu celów strategicznych organizacji na operacyjne funkcjonowanie i wykorzystanie uruchamianego systemu BI/BA.

Aspekty definiowania modelu operacyjnego systemu

Podchodząc do opracowania modelu operacyjnego efektywnie funkcjonującego systemu informatycznego klasy BI/BA w organizacji należy uwzględnić kilka aspektów jego funkcjonowania. Każdy z aspektów wymaga szczegółowej analizy:

• Strategia – wskazuje obszary biznesowe funkcjonowania organizacji, które wdrażany system powinien wspierać i usprawniać. Definiując usprawnianie należy podchodzić bardzo kreatywnie, myśląc o przeorganizowaniu istniejących i kreowaniu nowych procesów biznesowych, wszytko w kierunku podnoszenia efektywności kluczowych obszarów biznesowych. Traktowanie strategii organizacji jako bazy modelu operacyjnego funkcjonowania systemu BI/BA jest podstawą osiągnięcia zamierzonej efektywności wykorzystania systemu.
• Kultura organizacyjna – każda organizacja posiada określoną misję, wartości, najlepsze praktyki i sposoby działania. Równie ważne są uwarunkowania formalnoprawne. Uwzględnienie tego aspektu zaowocuje lepszym przyjęciem wypracowanego modelu w organizacji i umożliwi szybkie jego wdrożenie.
• Użytkownicy – zrozumienie potrzeb różnych grup odbiorców, ich kompetencji i specjalizacji czy informacji, które są przez nich pożądane, jest niezbędne, aby system spełniał swoje funkcje.
• Procesy – samo oprogramowanie, niezależnie od swoich możliwości, nie zapewni sukcesu, jeśli nie będzie wpisywało się w specyfikę i sposób działania organizacji. Uwzględnienie istniejących procesów, ich usprawnianie oraz identyfikacja i definiowanie nowych – wspieranych przez systemy BI/BA – jest kluczem do osiągnięcia zamierzonych korzyści z wdrożenia systemu.
• Dane – są podstawowym źródłem informacji, zaś informacje są bazą do wnioskowania i budowania wiedzy. Problemy związane z danymi są typowym wyzwaniem przy budowie systemów informatycznych. Dużo czasu i zasobów poświęca się na identyfikację, standaryzację, określenie reguł i procesów tak, aby dane były wykorzystywane w sposób spójny i dokładny w całej organizacji. Uwzględnianie zagadnienia zarządzania grupami danych czy zarządzania jakością danych powinno być nieodłącznym elementem opracowywanego modelu.
• Technologia – bardzo często brakuje spójności infrastruktury technologicznej w poszczególnych komórkach i departamentach organizacji. Przy tworzeniu modelu operacyjnego należy zaadresować kwestie różnorodności technologicznej, tak aby system mógł być z powodzeniem wykorzystywany w całej organizacji.

Obszary funkcjonowania centrum kompetencyjnego BI/BA

Elementem (namacalnym efektem) wypracowania modelu operacyjnego funkcjonowania systemu BI/BA w firmie jest zaplanowanie i organizacja dedykowanej jednostki, która operacyjnie wspierała będzie realizację wszystkich postawionych przed systemem celów i zadań. Istotność tego tematu potwierdzają dostępne na rynku standardy, wytyczne, szablony i modele opisujące podejście do sposobu organizacji takich struktur (w tym wskazywane lub stosowane przez Gartner, DAMA, SAS Institute).

Niezależnie od nazwy, którą jednostce tej przypiszemy:

• BICC – Business Intelligence Competency Center
• BI CoE – Business Intelligence Center of Excellence
• BA CoE – Business Analytics Center of Excellence

powinna ona swoim zakresem obejmować i realizować następujące osiem kluczowych obszarów i funkcji (zgodnie z wytycznymi SAS IPI Methodology):

Strategia informacyjna

Do tego obszaru należy nadzór i koordynacja wszystkich działań organizacji dotyczących systemów Business Intelligence i Business Analytics. Zawiera się w tym definiowanie strategii rozwoju systemów, mierzenie stopnia jej realizacji oraz dbanie o jej korelację i zgodność ze strategią całej organizacji. Znajduje się tu również opracowanie strategii utrzymania, administracji i eksploatacji systemów BI/BA, która realizowana będzie przez zespół BICC oraz jednostki IT organizacji.

Zarządzanie Grupami Danych

W tym obszarze realizowana jest administracja metadanymi, określanie standardów danych, w tym zarządzanie jakością danych, jak również zarządzanie samymi danymi pod kątem ich spójności z potrzebami biznesowymi. Bardzo ważnym elementem jest zarządzanie wspólnymi, referencyjnymi zbiorami danych (istotne jest aby organizacja czerpała dane z tego samego źródła). Należy także zwrócić uwagę na aspekt zarządzania jakością danych, która powinna być weryfikowana i powinna spełniać standardy, takie jak:

• kompletność (czy dane pokrywają wszystkie przypadki ich użycia),
• poprawność (czy występują w danych jakiekolwiek błędy oraz czy dane mają odpowiednią formę),
• braki danych (jak są reprezentowane – czy są jakieś domyślne wartości albo czy możne je zastąpić wyliczeniami),
• dopasowanie (czy wybrane dane są odpowiednio dobrane do postawionych problemów biznesowych).

Zarządzanie jakością danych składać się powinno z dwóch powiązanych elementów:

• zapewnienie jakości (z ang. QA – Quality Assurance) – które odpowiada za właściwą implementację procesów i standardów utrzymania jakości danych,
• kontrola jakości (z ang. QC – Quality Control) – która weryfikuje czy oczekiwane wymagania są spełnione i czy każda z części systemu działa prawidłowo.

Wsparcie techniczne

Obszar obejmuje obsługę zgłoszeń i problemów związanych z systemem. Odpowiada za organizację linii wsparcia, określa poziom świadczeń usług wsparcia, wyjaśnia kwestie techniczne, definiuje klasyfikację incydentów, procesy ich obsługi i rozwiązywania wraz ze ścieżkami eskalacji.

Realizacja projektów BI

Wsparcie dostarczania i dystrybucji informacji, analiza nowych potrzeb użytkowników, projektowanie raportów i analiz, implementacja, testy i obsługa warstwy raportowej. W ramach tego obszaru znajduje się utrzymanie środowiska, w tym jego komponentów raportowych oraz całościowe zarządzanie architekturą systemu (na poszczególnych jej warstwach). Zdecydowana większość analiz i raportów realizowana będzie przez zespół realizacji projektów BI, za wyjątkiem wysoko wyspecjalizowanych i zaawansowanych analiz, które będą realizowane przez dedykowany zespół zaawansowanej analityki.

Gromadzenie danych

Obszar aktywności związanych z gromadzeniem danych źródłowych, integracją danych oraz budową struktur danych. W ramach obszaru znajdują się procesy budowy i przetwarzania danych, projektowania struktur danych, testowanie, wdrożenie i obsługa warstwy danych systemu.

Zaawansowana Analityka

Obszar specjalizujący się w statystycznej analizie danych, modelowaniu, technikach optymalizacji, prognozowania i data miningu. Obejmuje wsparcie użytkowników w realizacji skomplikowanych analitycznych potrzeb związanych z pozyskiwaniem wiedzy z danych. W dobie Big Data korzyści biznesowe wynikające z poprawnie funkcjonującego tego właśnie obszaru mają bardzo duże znaczenie. Poprzez umiejętne realizowanie zaawansowanej analityki możliwe jest wpływanie na zasady konkurowania na rynku.

Szkolenia

Celem obszaru jest zdefiniowanie standardów i procesów związanych z transferem wiedzy w organizacji poprzez budowanie repozytoriów wiedzy, organizowanie seminariów, warsztatów i szkoleń dla zespołów zaangażowanych w operacyjne funkcjonowanie systemu.

Zarządzanie umowami i dostawcami

Obsługa i zarządzanie w obszarze umów z dostawcami sprzętu, oprogramowania i usług, planowanie inwestycji technologicznych, zarządzanie portfelem dostawców kompetencji oraz zewnętrznych konsultantów. Wiedza i doświadczenie zespołu niniejszego obszaru będzie przydatna przy realizacji bieżących umów, jak również przy konstrukcji i zawieraniu przyszłych umów (w aspektach takich jak np. poziomy świadczonych usług).

Umiejscowienie w strukturze

Aby wymienione powyżej zadania i procesy biznesowe funkcjonowały prawidłowo, istotnym jest właściwe umocowanie w organizacji jednostki kompetencyjnej BI/BA. Rozważając tę kwestię należy wziąć pod uwagę przede wszystkim:

• Strukturę organizacyjną: z jednej strony mamy organizacje działające w scentralizowanej strukturze z jasno określonymi funkcjami 40 i rolami w firmie, z drugiej znajdują się podmioty regionalne, o luźnej strukturze, w których jednostki w różnym stopniu funkcjonują samodzielnie.
• Kulturę organizacji i jej politykę, czyli do czego jesteśmy w naszej organizacji przyzwyczajeni, jak funkcjonujemy i jakie ulokowanie nowej komórki najlepiej się sprawdzi.
• Jakie cele chcemy osiągnąć: jeżeli naszym głównym celem jest poprawa wskaźników finansowych, logicznym wyjściem jest umocowanie BICC w strukturach podległych CFO. Jeżeli zakładamy upowszechnienie wykorzystania nowego systemu w całej organizacji, należy rozważyć też innych członków zarządu (być może CIO w organizacjach, w których jednostki IT są mocno zintegrowane z biznesem).

Każda organizacja jest inna i najlepszy model to ten, który optymalnie wpisuje się w istniejący ład funkcjonowania firmy przy jednoczesnej maksymalizacji założonych w modelu operacyjnym celów.

Wnioski i podsumowanie

Rynek i konkurencja pędzą do przodu, organizacje, które nie nadążają za zmianami, pozostają z tyłu. W dzisiejszych czasach ograniczenie się do wdrażania nowych technologii, szybszych baz danych czy mocniejszych serwerów już nie wystarcza, aby dotrzymać tempa rozwoju otaczającego nas środowiska. Przewagi rynkowej nie dostarczą również wdrożenia systemów (nawet najbardziej innowacyjnych), których nie będziemy umieli efektywnie wykorzystać i nie będzie to realizowane w sposób skorelowany z celami naszej organizacji. Aby myśleć o osiągnięciu przewagi i budowaniu długookresowych planów wzrostu i rozwoju, musimy nauczyć naszą organizację wykorzystywania okazji wynikających z dynamicznie zmieniającego się rynku. Jednym ze sposobów osiągnięcia tego celu jest posiadanie rozwiązań i struktur organizacyjnych efektywnie wspierających nas w codziennej realizacji założonych celów. Rozwiązań, które skutecznie motywują organizację do zmian oraz dostarczają narzędzia do ich wprowadzania. Jeśli wdrożenie systemu klasy Business Intelligence/Business Analytics ma przynieść zakładane rezultaty, nie wystarczy wybrać innowacyjne i sprawdzone rozwiązanie, ale przede wszystkim zadbać o to, aby organizacja potrafiła to rozwiązanie efektywnie i optymalnie wykorzystać.

Artykuł opublikowany w raporcie IT Manager - "Co o IT powinien wiedzieć zarząd"