Business Intelligence

01.12.2020

Krótki wstęp…

Usuńmy teraz ten żart z drogi. Business Intelligence jest rzeczywiście oksymoronem w wielu firmach. Pracowałeś wcześniej dla tej firmy, a może teraz. Ta firma to łódź na szczycie oceanu danych, w których nie są w stanie zanurzyć swoich filiżanek i pić. A ponieważ tak bardzo nie dostosowują się do danych przepływających przez ich systemy, opierają swoje decyzje na intuicji, a nie faktach i historii. Najpopularniejszym narzędziem analitycznym jest arkusz kalkulacyjny. Zastanawiają się, jak wyglądają długoterminowe trendy dotyczące sprzedaży, zysku lub innego pomiaru. A mówiąc o pomiarach, często całkowicie mierzą niewłaściwe rzeczy; patrzą na liczby, które mają niewielki lub żaden związek z długoterminowym sukcesem firmy. Witamy w Business Intelligence, tekście napisanym z myślą o osobach w organizacjach, które chcą przerwać krąg biznesowej głupoty. Jeśli czytasz ten tekst, prawdopodobnie słyszałeś o BI, ale nie wiesz, co to znaczy. Jasne, przypomina kolejne z tych techno-modnych słów, które znikną z mody za kilka lat. Ale BI jest tutaj. Ten tekst dla kadry kierowniczej i menedżerów, którzy chcą dowiedzieć się więcej o technologiach, narzędziach, procesach i trendach, które składają się na analizę biznesową. Jest przeznaczony dla ludzi biznesu, którzy potrzebują sposobu na uzyskanie dokładnych, wartościowych i aktualnych informacji biznesowych, które mogą pozytywnie wpłynąć na przedsiębiorstwo. Być może słyszałeś rozmowy o BI na korytarzach i chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat. Być może zdałeś sobie sprawę, że coraz więcej zawodów wymaga pewnej wiedzy na temat BI. Niezależnie od tego, jak do tego doszło, wiele się nauczysz, czytając to. Pamiętaj, że jeśli zastanawiasz się, jak szpiegować firmę obok lub szukasz porady, jak przekopać się przez śmietniki, aby znaleźć wskazówki dotyczące konkurencji, nie tutaj. Nie mówimy o tego rodzaju analizie biznesowej.
Powrót

02.12.2020

Zrozumienie Business Intelligence

Od dyrektora generalnego po najniższe szczeble w każdej organizacji, w każdej minucie dnia ktoś podejmuje decyzję, która ma wpływ na wyniki firmy. Czasami decyzja znajduje się na bardzo wysokim poziomie strategicznym, który wpływa na losy całej organizacji, a innym razem decyzja może być wąsko zdefiniowana i taktyczna, wpływając na pojedynczą osobę lub dział przez bardzo krótki czas. Podejmowane razem decyzje te stanowią znaczną część "dnia z życia" danej organizacji, czy to firmy, agencji rządowej czy organizacji non-profit. Jednak pomimo dramatycznego postępu w technologii i narzędziach wspomagających proces decyzyjny, zbyt wielu ludzi nadal podejmuje decyzje w staroświecki sposób: łącząc garść ciekawostek aktualnych informacji, najlepszych wspomnień z przeszłości, rady od innych i całe mnóstwo "instynktu intuicyjnego", a następnie ocena, która ścieżka może dać najlepszy możliwy rezultat podjętej decyzji. Decyzje napędzają organizacje. Podjęcie dobrej decyzji w krytycznym momencie może prowadzić do sprawniejszego działania, bardziej dochodowego przedsiębiorstwa lub bardziej zadowolonego klienta. Dlatego ma sens tylko to, że firmy, które podejmują lepsze decyzje, odnoszą większe sukcesy w dłuższej perspektywie. W tym miejscu pojawia się analiza biznesowa. Analiza biznesowa jest definiowana na różne sposoby (wybrana przez nas definicja znajduje się w następnej sekcji). Na razie jednak pomyśl o BI jako wykorzystaniu danych dotyczących wczoraj i dziś do podejmowania lepszych decyzji dotyczących jutra. Niezależnie od tego, czy chodzi o dobór odpowiednich kryteriów do oceny sukcesu, lokalizowanie i przekształcanie odpowiednich danych w celu wyciągania wniosków, czy też porządkowanie informacji w sposób, który najlepiej oświetla przyszłość, analiza biznesowa czyni firmy mądrzejszymi. Pozwala menadżerom widzieć lepiej i na to pozwala dając im wgląd w to, jak będzie wyglądać przyszłość.


Powrót

03.12.2020

Ograniczone zasoby, nieograniczone decyzje

Wszystkie organizacje, zarówno biznesowe, rządowe, charytatywne, jak i inne, mają ograniczone zasoby do wykonywania swoich misji. Firmy są zmuszone radzić sobie z tym, co mają - przez cały czas. Nie możesz umieścić laureata Nagrody Nobla na każdym stanowisku, ani włożyć nieograniczonych dolarów na niekończące się poszukiwania, aby wszystkie fabryki i biura były bardziej wydajne. Najcenniejszym zasobem jest czas. Rynek jest w ciągłym ruchu, a firmy muszą nie tylko działać poprawnie, ale także szybko. W przeciwnym razie konkurenci wypełnią próżnię dostępną na rynku, zasoby zostaną wyczerpane, a Twoja organizacja nieuchronnie uschnie. Cała raison d'?tre Business Intelligence (to po francusku "odcień szminki" - zwykłe żartowanie) jest sprzymierzeńcem w tych punktach zwrotnych przez całe życie firmy, w których wymagana jest decyzja. Business Intelligence to elastyczny zasób, który może działać na różnych poziomach organizacyjnych i różnych czasach - takie na przykład:

•  Menedżer ds. Sprzedaży zastanawia się, na jakich perspektywach menedżerowie kont powinni się skupić w ostatnim kwartale.

•  Zespół badawczo-rozwojowy pewnej firmy motoryzacyjnej decyduje, jakie funkcje uwzględnić w przyszłorocznym sedanie

•  Departament ds. Oszustw decyduje o zmianach w programach lojalnościowych klientów, które wyeliminują oszustwa bez poświęcania satysfakcji klienta


Decyzje mogą być strategiczne lub taktyczne, wielkie lub pokorne. Ale reprezentują one dwie drogi rozchodzące się w żółtym lesie: rozpatrywane łącznie, drogi zajęte i te, które nie zostały wykorzystane, stanowią oddzielenie firm odnoszących sukcesy i nieudanych. Lepsze decyzje z pomocą analizy biznesowej mogą mieć znaczenie.


Powrót

04.12.2020

Definicja Business Intelligence: doświadczenie CIA nie jest wymagane

Więc czym do cholery jest wywiad biznesowy? W istocie BI to dowolne działanie, narzędzie lub proces służący do uzyskiwania najlepszych informacji wspierających proces podejmowania decyzji. W tej chwili drapiesz się w głowę i zastanawiasz się: "Czy on naprawdę coś znaczy?" Odpowiedź brzmi: tak. Niezależnie od tego, czy dzwonisz do Psychic Hotline, korzystasz z armii konsultantów, czy też masz banki komputerów przetwarzające Twoje dane; jeśli pomaga to lepiej zrozumieć obecną sytuację firmy i zapewnia wgląd w to, co robić w przyszłości, jest to BI. Ale zgodnie z popularnym zapotrzebowaniem zawężymy definicję tylko odrobinę. Dla naszych celów BI obraca się wokół wykorzystania mocy obliczeniowej (wysoce wyspecjalizowanego oprogramowania w połączeniu z innymi, bardziej powszechnymi zasobami technologicznymi), aby pomóc w dokonywaniu najlepszych wyborów dla Twojej organizacji. Okay, jest w tym trochę więcej niż to. Ale zanim zagłębimy się w szczegóły, zdecydowanie, abyś zrozumiał kontekst dotyczący definiowania BI i tego, kto go definiuje. Im więcej dowiesz się o BI, tym bardziej prawdopodobne jest, że napotkasz szeroki zakres definicji tego terminu. Czasami wydaje się, że prawie każdy nowy artykuł na temat BI charakteryzuje go w nowy sposób. BI niezmiennie jest bezceremonialnie oznaczane szeregiem nowomodnych etykiet i połączone z całym katalogiem różnych technologii, które mogą wywołać zawrót głowy, gdy spróbujesz ustalić, które elementy są zawarte w definicji, a które nie. I nie jest tajemnicą, dlaczego nie ma jednej definicji analizy biznesowej. Sprzedawcy i konsultanci definiują frazę w sposób, który dogodnie pasuje do ich konkretnej specjalności. Naukowcy, autorzy i konsultanci również mają swoje własne definicje BI; jeden może ledwie przypominać następny. Nie daj się zbić z kursu. Bez względu na to, kto to mówi, kiedy umieścisz BI na kuchence, podkręcisz ogrzewanie i sprowadzisz ją do elementów składowych, zawsze znajdziesz to samo w garnku: technologię i narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji. Dla naszych celów i dla potrzeb innych, musisz znać tylko jedną definicję (bęben, proszę): Business Intelligence jest zasadniczo aktualną, dokładną, wartościową i wykonalną analizą biznesową, oraz procesy pracy i technologie stosowane do ich uzyskania. Jeśli w słowniku sprawdzisz, czy można podjąć działania, zobaczysz, że w rzeczywistości oznacza to każdy czyn, który może spowodować, że zostaniesz pozwany; tutaj czynność odnosi się do czynności prawnej. Ale nie krępuj się używać tego wyspecjalizowanego znaczenia "wykonalny" w przypadku profesjonalistów zorientowanych na BI, takich jak technicy i finansiści. Po prostu nie używaj go, gdy rozmawiasz z prawnikiem (chyba że jesteś wspólnikiem w tej samej firmie prawniczej). Wbrew temu, w co mogliście wierzyć, nie ma kamiennych tablic z jedną listą procesów, protokołów lub kombinacji sprzętu / oprogramowania, które raz na zawsze definiują BI. W technologii te rzeczy zawsze ewoluują. Często różnią się one w zależności od firmy i różnią się w zależności od sytuacji. Dzisiejsze powszechne definicje podstawowych składników BI znacznie różnią się od definicji, które obowiązywały w latach 90. Jednak niezmienne jest to, że celem BI zawsze było dostarczanie aktualnych, dokładnych, wartościowych i przydatnych informacji.
Powrót

05.12.2020

Wylewam zupę z alfabetu

Jeśli uważasz, że definicja BI brzmi trochę znajomo, to nie jest to tylko przypadek déj? vu (to po francusku "miałem już zimną głowę"). Koncepcja BI niekoniecznie jest nowa; firmy od lat próbują wprowadzić swoje systemy do użytku, aby uzyskać lepsze informacje strategiczne. Być może w przeszłości spotkałeś się z niektórymi z tych akronimów.

•  DSS: Kiedyś firma potrzebowała systemów wspierających proces decyzyjny. Zespół IT zebrał się i wymyślił systemy wspomagania decyzji. Całkiem sprytne, co? DSS zyskał popularność, pomagając menedżerom w stosowaniu mocy obliczeniowej i danych historycznych do ustrukturyzowanych problemów, takich jak planowanie produkcji i inne rodzaje powtarzających się decyzji dotyczących planowania.

•  EIS: Gang z narożnego biura zwrócił uwagę na sukces DSS i zdecydował, że podobnie jak łazienki dla kadry kierowniczej, zasługują na własne narzędzia do zarządzania decyzjami i wykonawcze systemy informacyjne (EIS) , narodziła się technologia.

•  MIS, MDS, AIS i tak dalej: przybyło wielu innych poprzedników BI i poszło - systemy informacji zarządczej, systemy decyzyjne zarządzania, systemy informacji analitycznej itd., a każdy z nich pretendował do nowego stylu wspierania procesów decyzyjnych w firmach.

Business Intelligence ma duże drzewo genealogiczne. Wszystkie te technologie przyczyniły się do dzisiejszego wcielenia BI, niektóre bardziej niż inne. Niektóre dyscypliny i ruchy, które uzasadniały ich własne akronimy, nadal istnieją dzisiaj - w niektórych przypadkach nazywając siebie "BI nowej generacji" lub przynajmniej "przedłużaczami" BI. Istnieje kilka sił napędzających liczne wcielenia tego, co w zasadzie jest tą samą ideą. Po pierwsze, istnieje motywacja wśród dostawców i konsultantów IT aby wydobyć zwrot, który przykuwa uwagę w świecie technologii. Takie postępowanie pomaga im wyróżnić się na tle konkurencji (tak jakby wymyślili lepszą pułapkę na myszy). Być może ważniejsza - i bardziej cyniczna - jest tendencja w świecie technologii do nieśmiałego pozostawiania po sobie mocno rozgłaszanych inicjatyw, które nie do końca odpowiadają szumowi na ich początkowym etapie. Na przykład wcześniejsze generacje DSS i EIS często cierpiały z powodu tych samych niedociągnięć, które dotyczyły wszystkich typów wdrożeń technologii w tamtej epoce. Nieznane najnowocześniejsze technologie, nieprzewidywalność polityki organizacyjnej i inne niedociągnięcia sabotowały wczesne wdrożenia. Pomysły były rozsądne, ale niepowodzenia sprawiły, że przyjęta koncepcja miała złą reputację. Ale podstawowe koncepcje zawsze przetrwały. W końcu kto mógłby polemizować z korzyścią stosowania obliczeń dużej mocy do wspierania decyzji? Który dyrektor nie chciałby angażować zasobów IT do codziennego dostarczania cennych informacji do biura? I tak, gdy zanikają wspomnienia przeszłych niepowodzeń, rozwinęły się nowe sposoby myślenia - i pojawiły się bardziej zaawansowane technologie - ci sami dostawcy i konsultanci zostawili za sobą skażoną etykietę, wymyślili nowy termin i zaczęli sprzedawać "nowe i ulepszone " rozwiązanie
Powrót

06.12.2020

Widać lepszą definicję

Przydatne może być krótkie drugie spojrzenie na termin "wgląd". Wgląd jest ostatecznym celem dla wielu dróg, które wszyscy ci autorzy, konsultanci, sprzedawcy i różni inni nerdowie skierują cię w dół, gdy rozpoczynasz projekt BI. "Insight" dobrze radzi sobie z objęciem rezultatów, które wypływają z dobrego projektu BI. Wyobraź sobie to jako świecące żarówki, które pojawiają się nad twoją głową i dotyczą jakiegoś aspektu Twojej firmy. Wgląd to nowy sposób patrzenia na rzeczy, chwila jasności, droga naprzód. Kiedy BI dostarcza wgląd w biznes, odgadłeś pewien fakt lub hipotezę dotyczącą jakiegoś aspektu Twojej organizacji, który był wcześniej ukryty lub niepoznawalny. Insights to w rzeczywistości bardziej inteligentne słowo niż. . . dobrze . . . inteligencja. W końcu "inteligencja" może oznaczać wiele różnych rzeczy, w zależności od kontekstu. Więc następnym razem, gdy myślisz o BI i chwila nieporozumienia przesłania ci definicję, pomocne jest mentalne zastąpienie słowa wgląd w inteligencję i po prostu dołączenie BI do wyrażenia spostrzeżenia biznesowe. Ale dobra wiadomość jest taka, że dzięki opisywanemu tutaj rodzaju BI nie musisz grać z Jamesem Bondem, aby poprawić swoją pozycję na rynku. Z prawdziwym wywiadem biznesowym nie ma podwójnych agentów ani zagranicznych samochodów sportowych, a słowo "detonator" nigdy nie będzie miało znaczenia (chyba, że twój projekt pójdzie bardzo źle). BI jest trochę jak szpiegowanie - ale tylko wtedy, gdy liczy się szpiegowanie siebie . Jeśli Twój projekt BI idzie dobrze, możesz poprosić szefa, aby zaczął nazywać Cię "Q".
Powrót

07.12.2020

Wielka czwórka BI

Więc co mamy na myśli, gdy mówimy o spostrzeżeniach, które są dokładne, wartościowe, aktualne i (łagodnie) wykonalne? Zagłębiając się w główne cechy BI, przekonasz się, dlaczego każda z nich jest tak ważna w tym procesie. W rzeczywistości, jeśli wiedza uzyskana z BI nie spełnia któregokolwiek z czterech kryteriów, proces się nie powiódł.

Dokładne odpowiedzi

Decyzje podejmowane w Twojej organizacji są nieuchronnie oparte na wnioskach wyciągniętych przez szereg ekspertów, wykorzystujących ważne informacje o aktualnym stanie przedsiębiorstwa. Aby BI miała jakąkolwiek wartość w procesie podejmowania decyzji, musi poprawnie odzwierciedlać obiektywną rzeczywistość organizacji i przestrzegać sztywnych standardów poprawności. W związku z tym pierwszą cechą charakterystyczną spostrzeżeń uzyskanych z procesów BI jest ich dokładność. Podobnie jak w przypadku każdego narzędzia lub procesu związanego z technologią, reguła GIGO działa w pełni z BI - czyli "Garbage In, Garbage Out". GIGO twierdzi, że jeśli spostrzeżenia BI nie są dokładne, jest mniej prawdopodobne, że podjęte decyzje będą właściwe dla Twojego przedsiębiorstwa. Wyobraź sobie przykładowy raport BI, który pokazuje, że jeden z obszarów sprzedaży firmy pozostaje żałośnie w tyle za innymi. Gdy zostanie uwzględniona w procesie decyzyjnym, ta wiedza może równie dobrze skłonić kierownictwo do dostosowania procesu sprzedaży (lub być może personelu). Ale jeśli obraz jest błędny - powiedzmy, że biura i działy były nieprawidłowo dostosowane do różnych terytoriów, więc dolary ze sprzedaży nie zostały prawidłowo przydzielone - wtedy wnioski (i podjęte działania) nie tylko nie pomogą firmie, ale mogą faktycznie pogorszyć sytuację. Właściwe wykonanie tego jest ważne również z politycznego punktu widzenia. Aby BI miała wpływ, interesariusze firmy (ci kluczowi pracownicy, na których domeny biznesowe wpływają i są przez nią dotknięci) muszą jej ufać. Nie ma nic bardziej frustrującego w świecie Business Intelligence niż zespół programistów, który miesiącami trudził się, aby przygotować raport, na który patrzy dyrektor, i w ciągu 30 sekund odrzuca go, mówiąc: "Te liczby są nieprawidłowe". Ale takie rzeczy są powszechne. W końcu spostrzeżenia BI są często zaskakujące, sprzeczne z intuicją, a czasem nawet zagrażają grupom w organizacji. Kierownik sprzedaży, któremu pokazano liczby wskazujące, że jej zespół pozostaje w tyle, będzie zmotywowany do znalezienia sposobów podważenia ważności raportu. Wszelkie błędy, bez względu na to, jak małe, będą podważać prawdziwość wniosków wyciągniętych z danych. BI musi reprezentować rzecz absolutnie najbliższą prawdzie, jaka jest możliwa, nie tylko w celu uzyskania wyników, ale także w celu ochrony swojej reputacji wśród sceptyków! Bez dokładności spostrzeżenia, które są produktem BI, są gorsze niż bezwartościowe. Mogą być szkodliwe dla firmy. A kiedy to się stanie, nikt już nigdy nie zaufa BI.
Powrót

08.12.2020

Cenne spostrzeżenia

Nie wszystkie spostrzeżenia są sobie równe. Wyobraź sobie na przykład, że po wielomilionowym badaniu danych dotyczących historii sprzedaży opartej na analizie biznesowej, sieć sklepów spożywczych stwierdziła, że klienci, którzy kupili masło orzechowe, również prawdopodobnie kupili galaretkę. Duh. Takie spostrzeżenia BI są z pewnością dokładne, ale mają ograniczoną wartość dla decydentów (którzy prawdopodobnie wiedzą, że większość supermarketów umieszcza już te dwa elementy blisko siebie). Częścią tego, co wyróżnia BI, jest to, że jego celem jest nie tylko dostarczanie poprawnych informacji, ale wytwarzanie informacji, które mają istotny wpływ na organizację - w postaci znacznie obniżonych kosztów, usprawnienia operacji, zwiększonej sprzedaży lub innego pozytywnego czynnika . Co więcej, cennych spostrzeżeń zwykle nie da się łatwo wydedukować - nawet jeśli analiza oparta na danych nie była łatwo dostępna. W każdej firmie pracują inteligentni ludzie, którzy potrafią łączyć oczywiste punkty. Spostrzeżenia BI nie zawsze są oczywiste, ale ich wpływ może być ogromny.
Powrót

09.12.2020

Informacje na czas

Czy kiedykolwiek prowadziłeś z kimś gorącą dyskusję i pomyślałeś o doskonałej odpowiedzi na ich bezmyślną kłótnię dokładnie pięć minut po tym, jak od niej odszedłeś? Francuzi nazywają to zjawisko "esprit d'escalier -" (duch klatki schodowej). Nigdy nie myślisz o swoim najlepszym powrocie, dopóki nie opuścisz mieszkania lub biura danej osoby i nie zejdziesz po schodach pokonany. Lekcja jest prosta: to, co sprawia, że ludzie są skuteczni w debacie, to fakt, że nie tylko potrafią przekazać rzetelne informacje, ale mogą to zrobić dokładnie wtedy, gdy jest to potrzebne. Bez aktualności wielcy werbalni pugiliści, tacy jak Oscar Wilde czy Cicero, przeszliby do historii jako nic więcej niż dobrzy (ale niejasni) pisarze pełni esprit d'escalier. W biznesie opóźnienia w informowaniu mogą mieć równie duże znaczenie - i mogą przybierać różne formy:
•  Czasami jest to problem technologiczny polegający na tym, że sprzęt lub oprogramowanie nie może obliczać wystarczająco szybko, aby dostarczyć informacje użytkownikom.
•  Czasami problemy dotyczą ściśle organizacji pracy i logistyki; dane nie są wprowadzane do systemów wystarczająco często.
•  Od czasu do czasu mogą pojawiać się problemy logistyczne - na przykład, co zrobić, jeśli raport musi zostać przetłumaczony na inny język?

Każdy krok w tym procesie wymaga czasu, niezależnie od tego, czy dotyczy to mikroczipów, czy ludzi. Podsumowując, te przedziały czasowe muszą być wystarczająco małe, aby wynik procesu BI był nadal istotny, użyteczny i wartościowy dla decydenta. Terminowość jest równie ważna, jak każda inna jakość w Twojej firmie. Najlepsze procesy wspomagające podejmowanie decyzji obejmują najdrobniejsze informacje i analizy udostępniane decydentom w odpowiednim czasie w celu rozważenia wszystkich możliwych działań. Inwestorzy giełdowi w funduszach hedgingowych używają ogromnych arkuszy kalkulacyjnych pełnych stale aktualizowanych danych. Dane są przesyłane i przetwarzane w szeregu procesów, które sprawiają, że są one użyteczne dla przedsiębiorcy. Kupuje i sprzedaje akcje i obligacje, korzystając z wyników tych obliczeń, zarabiając pieniądze dla firmy i jej klientów. Gdyby aplikacje tradera wolniej generowały przetłumaczone dane, traciliby okazje do wykonywania najbardziej dochodowych transakcji, a ich portfele zaczęłyby wyglądać jak reszta z nas.


Powrót

10.12.2020

Wnioski do podjęcia działań

Dokładność to jedno, wykonalność to drugie. Wyobraź sobie, że wnioski wyciągnięte pod koniec cyklu BI były takie, że firmie byłoby lepiej, gdyby konkurent zbankrutował, lub gdyby jedna z jej fabryk miała 10 lat zamiast 30. Te pomysły mogą być trafne - i nie ma przesady w przekonaniu, że gdyby którykolwiek scenariusz się spełnił, byłby on cenny dla firmy. Ale co dokładnie mają z nimi zrobić szefowie? Nie możesz życzyć konkurencyjnej firmie wypadnięcia z biznesu. Nie możesz pstryknąć palcami i zniszczyć fabryki. Są to przesadzone przykłady, ale jedną z największych słabości narzędzi wspomagających podejmowanie decyzji jest to, że tworzą one wnioski, których nie można podjąć. Aby można było podjąć działania, musi istnieć wykonalny kurs, który wykorzystuje sytuację. Musi istnieć możliwość przejścia od konkluzji do działania. Idealnie byłoby, gdyby zespół BI w Twojej firmie sporządził raport, który kierowałby przyszłymi działaniami. Dyrektorzy doszliby do wniosku, że cena powinna zostać obniżona, a może że dwie rzeczy powinny zostać sprzedane jako pakiet. Są to proste działania, które można podjąć - przy wsparciu BI - aby poprawić pozycję firmy. W języku BI oznacza to, że spostrzeżenia muszą być przydatne.


Powrót

11.12.2020

Propozycja wartości BI

BI łączy informacje z działaniami wewnątrz organizacji. Jednak z powodu niejasności związanej z definiowaniem BI nie zawsze jest jasne, jaka jest wartość rozwiązania BI. Co dokładnie zyskują firmy dzięki wdrożeniu BI? Jeśli myślisz o BI, naturalnie zastanawiasz się "Co z tego będę miał?" Odpowiedź jest taka, że kiedy firmy korzystają z BI, nie mają po prostu świetnej nowej zabawki, którą zespół IT może wdrożyć, ani niesamowitego nowego raportu lub magazynu danych. Oczywiście, mogą to być wszystkie te rzeczy, ale przede wszystkim wartość BI wynika z promowania dobrych nawyków decyzyjnych. Objęcie BI to racjonalne podejście do pętli ciągłego doskonalenia:

1. Gromadzenie danych
2. Podejmowanie decyzji i podejmowanie działań w oparciu o te dane
3. Mierzenie wyników według z góry określonych wskaźników (wymyślne określenie pomiarów) w celu osiągnięcia sukcesu
4. Przekazywanie lekcji od jednej decyzji do drugiej

Stosując ciągły cykl działań opartych na dowodach, organizacje przyjmują racjonalne podejście do procesu podejmowania decyzji - a BI może wspierać ten cykl. Dzięki koncepcjom i narzędziom analizy użyteczności firmy uzyskują znaczący wgląd w swoje dane operacyjne. Jeśli spostrzeżenia pasują do czterech kryteriów BI (pamiętaj: terminowe, dokładne, wartościowe i wykonalne), firma może zastosować je w swoim regularnym procesie decyzyjnym. Decyzje te, teraz oparte na spostrzeżeniach BI, prowadzą do działań - i, jeśli wszystko pójdzie dobrze, poprawiają wyniki operacyjne. (Nie trać z oczu faktu, że w tym wszystkim chodzi o lepsze wyniki). I tak cykl zaczyna się od nowa; pierwsza runda wyników staje się częścią rekordu danych historycznych, a powiązane spostrzeżenia BI są jeszcze bardziej dopracowane. Proces wykorzystywania danych do podejmowania lepszych decyzji może obejmować tylko jakikolwiek element organizacji. Jeśli z danych operacyjnych można wyciągnąć wnioski, czy to zachowania klientów, informacje finansowe czy inna kategoria, BI może odegrać pewną rolę. Wykorzystując praktyki BI do przekształcania surowych danych w znaczące wnioski, zespół podejmuje lepsze decyzje. Działania podjęte w wyniku tych decyzji dają nową rundę wyników - które można wprowadzić do systemu jako nowe dowody empiryczne do wyciągnięcia kolejnej rundy wniosków. BI może poprawić każdą decyzję, dostarczając jej (wszystkim, teraz!) Aktualnych, dokładnych, wartościowych i przydatnych informacji.
Powrót

12.12.2020

Krótka historia BI

Business Intelligence to podejście do rozwiązywania problemów biznesowych. Jest to struktura zarządzania wydajnością operacji taktycznych i strategicznych. BI jest możliwe tylko dzięki postępowi w szeregu technologii pomocniczych, takich jak moc obliczeniowa, przechowywanie danych, analityka obliczeniowa, raportowanie, a nawet technologie sieciowe. Ale jego początki są zdecydowanie bardziej pokorne. W tej sekcji przyjrzymy się, jak BI ewoluowało do obecnego stanu.

Zbieranie danych od kamiennych tablic po bazy danych

Od początku historii organizacje zawsze miały potrzebę gromadzenia i przechowywania danych. Kilka tysięcy lat temu istniały armie i imperialne biurokracje, pracujące nad sposobami pobierania podatków, żywienia ludzi, prowadzenia wojen i tak dalej. Pierwszym odnotowanym użyciem języka pisanego było przechowywanie danych: sumeryjskie kamienne tablice śledzące dostawy pszenicy przez lokalny spichlerz. Przechowywanie danych zapoczątkowało jako pojęcie wiary, akt przewidywania i planowania przez najwcześniejszych ludzi na świecie - zmartwień i szczurów. (Być może nie wydawało się ważne zapamiętanie nazwisk i rodzinnych miast żołnierzy z gwardii pretoriańskiej cesarstwa rzymskiego, ale ktoś zdał sobie sprawę, że na 20-letnim zjeździe uzyskaliby znacznie lepszą frekwencję, gdyby podjęli wysiłek zebrania i zebrania Zachowaj te informacje. Ten noszący togę biurokrata pokochałby BI.) Prowadzenie dokumentacji naprawdę przydało się, gdy wynaleziono lepsze formy papieru. Pozwoliło to na przechowywanie i dostęp do większej ilości informacji na mniejszej przestrzeni. Czytanie książki zapisanej na kamiennych tablicach to prawdziwy ból szyi. Od krzemu w kamieniu po krzem w mikroczipach, wyzwanie to trwa do dziś: przechowywanie coraz większej ilości informacji na coraz mniejszych przestrzeniach. Nowoczesna organizacja wykorzystuje moc komputera do przechowywania danych.

Dostępne badania dotyczące BI

Możesz przeglądać wszelkiego rodzaju badania i białe księgi w Internecie, aby sprawdzić wpływ BI na biznes. Ale nie tylko przeglądaj badanie poszukujące wskaźnika zwrotu z inwestycji (ROI) bez zrozumienia kontekstu. Liczne ważne, recenzowane badania pokazują, że projekty BI mają pozytywny zwrot z inwestycji, pod warunkiem, że są wykonane prawidłowo i mając na uwadze właściwy cel. Kiedy BI wyciąga na czas, dokładne, wartościowe i przydatne wnioski, a wnioski te zostaną zastosowane prawidłowo, zwrot z inwestycji będzie dodatni. Ale po drodze wiele rzeczy może się nie udać. Każda historia sukcesu BI zawiera horrory, tak jak w przypadku każdej innej technologii. Więc jak to robisz dobrze? Jak możesz zmaksymalizować zwrot z inwestycji? Czytaj …
Powrót

13.12.2020

Wzrost mocy obliczeniowej i przechowywania danych

Pierwsze komputery były maszynami tabelarycznymi, zaprojektowanymi i zbudowanymi do wykonywania jednorazowych obliczeń. Jednak naukowcy i wynalazcy rozwinęli możliwości przechowywania informacji niemal łeb w łeb wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej. Po latach czterdziestych obie technologie eksplodowały. Pamięć masowa zaczęła nabierać kształtu, gdy właściwości taśmy magnetycznej zostały wykorzystane do przechowywania analogowych wzorców informacji. To zwróciło się ku napędom dyskowym, technologii sprzed dziesięcioleci, która jest nadal w użyciu w formie, która byłaby rozpoznawalna dla jej wynalazców, ale na skalę, która byłaby zaskakująca. Aby zarządzać rosnącymi górami przechowywanych danych, programiści opracowali systemy zarządzania bazami danych (DBMS) o rosnącej mocy i złożoności. Technologia relacyjnych baz danych powstała jako odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie na przechowywanie informacji. Był to rewolucyjny sposób na utrzymanie danych, który radykalnie przyspieszył czas transakcji, dzieląc elementy danych na części składowe i przechowując je oddzielnie
Powrót

14.12.2020

Systemy transakcyjne

Gdy systemy komputerowe stały się bardziej wydajne i wszechobecne, firmy zaczęły wykorzystywać je do zarządzania swoimi codziennymi transakcjami. Systemy kasowe (POS) są klasycznym przykładem systemu transakcyjnego. System POS ma jeden główny cel: umożliwić przedstawicielom handlowym szybkie wprowadzanie transakcji sprzedaży, pobieranie płatności i wystawianie klientowi paragonu za ten zakup. Dość wygodne, jeśli POS jest jakimś komputerem (a nie tylko kasą fiskalną, która się psuje), można go połączyć z systemami księgowymi, które gromadzą i organizują informacje o sprzedaży do późniejszego wykorzystania. Firmy zwykle mają wiele systemów transakcyjnych, z których każdy jest źródłem własnego, unikalnego rodzaju danych, z których każdy jest przeznaczony do pełnienia jednej podstawowej roli biznesowej. Systemy transakcyjne pomagają w codziennej działalności firmy - na przykład system śledzący przesyłki między magazynami lub obsługujący faktury klientów.
Powrót

15.12.2020

Pojawienie się wspomagania decyzji

Przy tak wielu różnych systemach transakcyjnych firma przechowuje ogromne ilości danych. Nie minęło dużo czasu, zanim prezesi chcieli rzucić okiem. W końcu, gdyby mogli zobaczyć podsumowania wszystkich przechowywanych danych transakcyjnych, mogliby uzyskać wgląd w niektóre aspekty swojej działalności (powiedzmy, jak często przesyłki przemieszczają się między magazynem A i magazynem B lub w którym dniu tygodnia ich klienci są bardziej prawdopodobni kupić deser). Zagregowane badanie rekordów transakcji wydawało się źródłem dobrych informacji biznesowych. Ale gdy tylko firmy spróbowały tego, pojawiło się mnóstwo problemów - na przykład te:

•  Systemy były często oddzielone, nie tylko fizycznie, ale być może także przez oddzielne protokoły przechowywania, konwencje nazewnictwa, a nawet bariery polityczne w firmie. Oznaczało to, że analiza musiała odbywać się indywidualnie dla każdego zestawu rekordów transakcji.
•  Systemy transakcyjne, takie jak baza danych punktów sprzedaży, zostały zaprojektowane w celu przyspieszenia transakcji, a nie do przeprowadzania badań. Przeglądanie danych, aby dowiedzieć się, które produkty były wystarczająco atrakcyjne dla określonych grup demograficznych, aby kupować je w określonych porach roku (lub odkrywać inne tego typu spostrzeżenia biznesowe) było niezaprzeczalnie przydatne, ale sam system transakcyjny był niewłaściwym narzędziem do tego zadania. Aby jak najlepiej wykorzystać dane, konieczne były potężniejsze systemy informacyjne. Pod koniec lat 80. firmy zaczęły dostrzegać potencjalną wartość, jaką reprezentują dane. W odpowiedzi zmotywowali się do zbudowania systemów, aby wydobyć wiedzę zakopaną w ich plikach. I tak narodził się BI. Analiza biznesowa zaczęła obejmować szeroki zakres technologii, protokołów i praktyk, które są wymagane do uzyskania cennych informacji biznesowych. To, co właściwie oznacza BI dla jednej firmy, może różnić się od tego, co oznacza dla innej, ponieważ każda firma reprezentuje inną sytuację, z inną zainstalowaną technologią i innymi potrzebami. Dlatego analiza biznesowa nie pasuje do idealnej definicji, którą można przeczytać w witrynie internetowej dostawcy. BI oznacza aktualne, dokładne, wartościowe i przydatne informacje. . . i wszystko, czego potrzeba, aby uzyskać te spostrzeżenia.


Powrót

16.12.2020

BI w najbliższym czasie

W miarę jak komputery stają się coraz potężniejsze, a oprogramowanie staje się bardziej użyteczne, wydaje się, że BI - działające pod obecną nazwą lub przebrane za "nowe" przedsięwzięcie - będzie miało coraz większe znaczenie dla dużych organizacji. Ale szukaj też, aby zakorzenić się również w coraz mniejszych przedsiębiorstwach, ponieważ małe firmy zdają sobie sprawę, że w końcu mogą skorzystać z postępowej technologii. Koncepcja BI to elastyczny organizm, który bez wątpienia będzie się rozwijał i ewoluował w odpowiedzi na obrany kierunek rozwoju technologii. Wydaje się, że niektóre zbliżone do końca trendy:

•  Początki w różnych jednostkach biznesowych: BI zaczynał jako projekty pet IT. W końcu kto jeszcze wiedział, co jest możliwe? Jednak w miarę jak kierownictwo i decydenci przyzwyczają się do myślenia w kategoriach analizy biznesowej, więcej (i większe) inicjatywy BI będą kierowane przez działy inne niż IT.
•  Analiza dostarczona na komputery stacjonarne: dostawcy stworzyli potężne dodatki, które współpracują z już elastycznymi i wydajnymi narzędziami komputerowymi (takimi jak Microsoft Excel). Począwszy od MS Office 2003, a skończywszy na Office 2007, zaawansowane narzędzia analityczne będą dostępne dla prawie każdego w firmie, który posiada komputer.
•  Podążając za danymi: BI tradycyjnie kojarzone jest z technologią przechowywania danych (o czym szczegółowo omówimy w kolejnych rozdziałach). Jednak przyszła technologia BI będzie w stanie, wraz ze wzrostem wydajności, sięgać do systemów źródłowych, pobierać dane i przekształcać znalezione informacje w to, czego potrzebują do przeprowadzenia analizy
Powrót

17.12.2020

Osobowość BI: biznes i technologia

BI opiera się na ogromnej mocy obliczeniowej dostępnej dla dzisiejszych przedsiębiorstw. Ale nie chodzi tylko o bity i bajty. Business Intelligence wymaga kultury firmy poświęconej zasadom i praktykom, które umożliwiają uzyskanie wysokiej jakości użytecznych informacji. Samo zainstalowanie oprogramowania i przestawienie przełącznika nie doprowadzi firmy do ziemi obiecanej. Zaangażowanie w BI musi pochodzić zarówno ze strony biznesowej, jak i technologicznej firmy:

•  Menedżerowie biznesowi muszą wypracować racjonalne, oparte na pomiarach podejście do ustalania strategii i prowadzenia działalności.
•  Dział IT musi być przygotowany do wspierania kultury BI w takim stopniu, w jakim menedżerowie biznesowi są przygotowani do wprowadzenia jej na wszystkie poziomy firmy
Powrót

18.12.2020

BI: Perspektywa ludzi

Business Intelligence polega na dostarczaniu ludziom nowych narzędzi i perspektyw; ma na celu umożliwienie decydentom zastanowienia się nad pytaniami "co, jeśli". Działa to tylko wtedy, gdy ci decydenci nie tylko potrafią korzystać z narzędzi BI, ale są również przygotowani do zadawania właściwych pytań. W tym miejscu BI naprawdę łączy świat między biznesem a technologią - to zarówno sztuka, jak i nauka. Nie ma ustalonej formuły określania "właściwych" raportów i analiz dla konkretnej firmy. Żadna książka nie wyjaśnia wszystkich możliwości do rozważenia w cyklu analizy. Wymagane jest umieszczenie odpowiednich ludzi na stanowiskach, na których BI ma odgrywać rolę. Albo postawa BI musi być rozpowszechniana przez kierownictwo firmy. BI to zobowiązanie do racjonalnego podejścia do podejmowania decyzji - i takie podejście musi być wspierane na wszystkich poziomach organizacji, przez kadrę kierowniczą IT i kierownictwo biznesowe
Powrót

19.12.2020

Więc jesteś ciekawy BI?

Czy Twoja organizacja skorzystałaby na rozwiązaniu Business Intelligence? Nie ma automatycznej odpowiedzi na to pytanie, ale prawie każda firma może dostrzec poprawę w wyniku dodania rygoru do procesów decyzyjnych. Poniższa lista pytań, które możesz zadać na temat swojej organizacji, może wskazać, czy podejście BI ma sens:

•  Czy możesz wyświetlać dane sprzedaży jednocześnie w więcej niż jednym widoku? Na przykład, jeśli chcesz zobaczyć kwartalne dane o sprzedaży według menedżera sprzedaży, linii produktów i typu klienta, ile czasu zajmie utworzenie raportu?
•  Czy w systemach transakcyjnych są zablokowane dane dotyczące Twoich klientów, które chcesz zobaczyć, ale nie możesz, ponieważ system po prostu nie jest zaprojektowany do przeglądania danych tak, jak chcesz?
•  Kiedy Twoja firma podejmuje strategiczne decyzje, czy przed kontynuacją polegasz na twardych danych, czy też jest to czas na rzucanie monetą? Czy opierasz swoje działania na dowodach z przeszłości i weryfikowalnych wnioskach dotyczących przyszłości? Czy rozważasz statystyczne korelacje między przyczynami i skutkami? A może jest to manewr w spodniach?
•  Wiesz, jakie produkty najczęściej kupują Twoi klienci, ale czy wiesz jakie produkty kupują Twoi klienci w parach?
•  Czy wiesz, co robi Twoja firma najlepiej? Skąd to wiedziałeś? Czy to inne uczucie, czy masz metryki potwierdzające swoje wnioski?
Powrót

20.12.2020

Dopasowanie BI do innych dyscyplin technologicznych

W tej sekcji przyjrzymy się najważniejszym technologiom powszechnie kojarzonym z BI. Ponieważ te inne klasy oprogramowania są powszechne w tak wielu firmach, ważne jest, aby zrozumieć, jak są z nimi powiązane analizy biznesowe. Skojarzenia - niektóre przypadkowe, pewne dla wygody - są interesujące i ważne dla każdego, kto rozważa wdrożenie BI. Te dyscypliny istnieją poza bezpośrednim obszarem BI - ale w każdym przypadku koncepcje i podejścia Business Intelligence odniosły dramatyczny skutek i pomogły opracować technologię będącą podstawą jej pełnej formy. Relacja między BI a każdą z tych technologii ma charakter dwukierunkowy. Każdy obszar technologiczny odniósł korzyści z procesu BI, a BI rozwija się w odpowiedzi na powszechne przyjęcie i ewolucję tych technologii - zwłaszcza hurtownie danych, zarządzanie relacjami z klientami, systemy punktów sprzedaży i planowanie zasobów przedsiębiorstwa.
Powrót

21.12.2020

Najlepsi przyjaciele na całe życie: BI i hurtownie danych

Może pamiętasz stare reklamy Reese's Peanut Butter Cup przedstawiające nieuniknione zderzenie osoby niosącej masło orzechowe z osobą niosącą czekoladę. "Masz czekoladę w moim maśle orzechowym!" pierwszy wykrzyknął, a drugi oznajmił: "Masz masło orzechowe na mojej czekoladzie!" Po chwili konsternacji zdali sobie sprawę z cudu, jaki stworzyli, mieszając w końcu te dwie podstawowe substancje wszechświata. Zderzenie technologii magazynowania danych z praktykami BI to Eureka! moment dla firm:

•  Kierownictwo potrzebowało lepszego dostępu do codziennych danych firmy, aby móc dokładniej oceniać warunki i podejmować lepsze decyzje.
•  Dział IT opracowywał protokoły i systemy do wprowadzenia szeroko rozproszone i zmienne bazy danych pod jednym dachem, aby usprawnić prowadzenie analiz statystycznych całej firmy i podstawowych raportów.

Kiedy te dwa gole padły razem, była to rozkosz z masłem czekoladowym. (W każdym razie z perspektywy biznesowej). Podobnie jak Batman i Robin, BI i hurtownie danych są ze sobą nierozerwalnie połączone. Produkt obu obszarów technologicznych jest korzystniejszy dla firm niż suma ich części. Chociaż każda dyscyplina jest ważna sama w sobie, razem pozwalają firmom wyjść poza organizowanie danych operacyjnych. BI i hurtownie danych to transcendentne połączenie - potężna broń konkurencyjna, która może faktycznie kierować biznesem w sposób wcześniej uważany za niemożliwy.
Powrót

22.12.2020

Hurtownia danych: nie wymaga wózka widłowego

Celem wdrożenia BI jest przekształcenie danych operacyjnych w sensowną wiedzę. Oznacza to, że BI musi być połączone z danymi organizacji, aby było skuteczne. W sytuacji, gdy dane rozlewają się przez drzwi i okna każdego przedsiębiorstwa, wyzwaniem jest umieszczenie wszystkich niezbędnych danych w jednym miejscu, w jednym wspólnym formacie. Hurtownie danych to idealna architektura, która pozwala stawić czoła temu wyzwaniu. Hurtownia danych to pojedyncze logiczne (ale niekoniecznie fizyczne) repozytorium danych transakcyjnych lub operacyjnych firmy. Sama hurtownia danych nie tworzy danych; to nie jest system transakcyjny. Każdy bajt danych w hurtowni danych pochodzi z innego miejsca w firmie. Więc o jakich danych mówimy w takim razie? Większość przedsiębiorstw tworzy dane z różnych działów lub dziedzin; informacje o sprzedaży transakcyjnej mogą pochodzić bezpośrednio z systemu punktu sprzedaży (POS), dane klientów z systemu zarządzania relacjami z klientami (CRM) i nieskończona różnorodność systemów operacyjnych, które pomagają w realizacji. Dane rozproszone we wszystkich tych różnych aplikacjach są prawdopodobnie zapisywane w różnych formatach, na różnym sprzęcie - powiedzmy, dedykowanej sieci pamięci masowej, komputerze mainframe, serwerze bazy danych w sieci WWW, a nawet na różnych komputerach stacjonarnych. To może być wszędzie. Hurtownie danych różnią się od standardowych systemów zarządzania danymi opartych na transakcjach. Hurtownia danych agreguje informacje o pojedynczym obszarze tematycznym - a następnie kierownictwo używa tego zasobu na jeden z dwóch sposobów:

• do tworzenia ukierunkowanych raportów dotyczących jednego aspektu przedsiębiorstwa
•  zapytać w celu uzyskania wglądu w ten temat

Obie czynności są tylko do odczytu. Ma to sens, ponieważ zazwyczaj żadne dane nie są usuwane z hurtowni danych. Z drugiej strony systemy transakcyjne dodają, usuwają i aktualizują przechowywane dane.

Zamiana "jabłka na seler" w "jabłka na jabłka"

Hurtownia danych to zbiór danych z różnych systemów, koncentrując się na jednym obszarze tematycznym. Ale ponieważ dane pochodzą z wielu źródeł, będą w różnych formatach. Część implementacji hurtowni danych obejmuje manipulację lub transformację danych przed przechowywaniem, tak aby znajdowały się w jednym wspólnym formacie. Wyobraź sobie, że łączysz listy telefonów z dwóch różnych arkuszy kalkulacyjnych programu Excel. Jeden wymienia nazwiska jako "Smith, Jason E." a drugi arkusz kalkulacyjny zawiera nazwiska w formacie "Jason E. Smith". Istnieje kilka nazw, które pojawiają się na obu listach, ale niektóre są unikalne dla jednej lub drugiej listy. Po połączeniu dwóch list układasz je alfabetycznie i przeglądasz przykład połączonej listy:

Jacob Rogers: 214-555-5406
Jacobs, Jeff Z .: 972-555-9044
Jeff Z. Jacobs: 972-555-9044
John A. Smith: 214-743-0000
Johnson, Albert S.: 817-342-4971
Jeśli połączysz listy bez przekształcenia danych do jednego formatu, w rezultacie powstanie ujednolicona - ale myląca - lista. Po pierwsze, jak byś poszukał kogoś, gdybyś nie wiedział, czy jest wymieniony według imienia czy nazwiska? Następnie pojawiają się problemy spowodowane zduplikowanymi wpisami. Jeśli jedna osoba jest wymieniona dwukrotnie (raz w każdym formacie), będziesz mieć problemy, jeśli będziesz musiał zaktualizować informacje o tej osobie, nie mówiąc już o niejasności w wyszukiwaniu. Ponadto będziesz mieć problem z utworzeniem prostego raportu podsumowującego te dane; wiesz, ile jest wpisów na liście, ale ile jest tam unikalnych osób?
Powrót

23.12.2020

Hurtownie danych rozwiązują różnice

W prawdziwym świecie różnice w danych mogą znacznie wykraczać poza formatowanie nazw w arkuszu kalkulacyjnym Excel. Powiązane dane mogą być przechowywane w zupełnie innych aplikacjach, na różnych nośnikach pamięci. Może brakować danych lub mogą być one całkowicie uszkodzone. Magazynowanie danych może być ogromnym zadaniem - musisz zrobić trzy rzeczy dla wszystkich tych danych z różnych źródeł: Umieść informacje w jednym formacie.

•  Sprawdź systemowe błędy danych.
•  Przetłumacz dane na przydatne jednostki wiedzy.

Ponadto Twoja firma może mieć granice organizacyjne i geograficzne, które oddzielają informacje i uniemożliwiają ich wykorzystanie w połączeniu z innymi kluczowymi spostrzeżeniami. Tak więc technologia hurtowni danych musi nie tylko agregować dane wszystkich odmian, ale musi również współpracować z oprogramowaniem i protokołami, które przekształcają te dane w popularne formaty, tak aby informacje z jednego źródła danych można było logicznie powiązać z informacjami z innych źródeł. Powiedzmy, że Twoja firma, Acme Lemonade Stands, prowadzi centralny rejestr wszystkich klientów, którzy dzwonią w celu zamówienia dostawy - w tym ich pełne dane kontaktowe i niektóre podstawowe dane dotyczące ich zwyczajów kupowania lemoniady. W terenie, na chodnikach stoiska z lemoniadą, kasa i aplikacje w punktach sprzedaży śledzą każdą transakcję sprzedaży przy ladzie. Jest też system rozliczeniowy, który obsługuje fakturowanie dla klientów na koncie. Każda z tych baz danych jest oddzielona od innych w różnych częściach firmy, na różnych platformach i systemach, z różnymi typami użytkowników i wzorami użytkowania. Co więcej, te systemy przechowywania danych są zaprojektowane tak, aby pasowały do ich misji - szybkiego przechowywania danych transakcyjnych. Może to powodować problem, ponieważ te systemy (i związane z nimi struktury danych) mogą nie nadawać się do tworzenia raportów dotyczących wskaźników wydajności, takich jak rentowność na stoisku z lemoniadą. Jeśli tytuł zaczyna się od dużej litery C, prawdopodobnie będziesz chciał wyświetlić wszystkie te dane razem. W końcu kierownicy podejmują strategiczne decyzje dotyczące kierunku firmy, uzyskując dokładny obraz wyników biznesowych w wielu obszarach. Na przykład dyrektor generalny Acme Lemonade może chcieć wiedzieć o związku między dziennymi przepływami pieniężnymi a fakturowaniem, a następnie powiązać go z określonymi klientami i typami klientów oraz odpowiednio dostosować strategię marketingową. Zbudowanie takiego ujednoliconego raportu byłoby trudne, ponieważ dane znajdują się w trzech różnych miejscach. Bez hurtowni danych CEO nie ma szczęścia. Jeśli wydaje się, że zbliżamy się do BI (cennych, dokładnych i aktualnych informacji biznesowych, które możemy wykorzystać jako podstawę działania), to masz rację. Business Intelligence i hurtownie danych są ze sobą ściśle powiązane, ponieważ to pojedynczy magazyn danych (agregacja różnych źródeł danych) umożliwia realizację procesów BI. Kiedy BI dostarcza prezesowi spostrzeżeń na temat tego, jak działa firma, dzieje się tak dlatego, że technologia pod maską pozwoliła, aby wszystkie te różne dane znajdowały się razem w tym samym miejscu i można było nimi manipulować (pod warunkiem, że są manipulowane, majstrowane i przeglądane) .
Powrót

24.12.2020

Wszystkie ścieżki prowadzą do hurtowni danych

Firmy przechowują ogromną ilość danych operacyjnych: szczegóły transakcji sprzedaży, raporty operacyjne, informacje o personelu i dane księgowe, żeby wymienić tylko kilka. To, co kiedyś obejmowało rzędy szaf na dokumenty i ogromne skarbce fizycznej przestrzeni magazynowej, może być teraz przechowywane w postaci cyfrowej. Tak jak ta szalona ciotka, która nie pogodziła się z faktem, że Wielki Kryzys się skończył, firmy pakują się w dane, zachowując wszystko, o czym mogą pomyśleć. Aby BI działało, potrzebne są szeroko otwarte drogi między miejscami, w których znajdują się dane. Nie może być barykad, punktów kontrolnych ani zmytych mostów. Gdy wszystkie informacje organizacji są obecne, poprawne i możliwe do odniesienia do niej samej, BI może funkcjonować na najwyższym poziomie. Hurtownie danych to kluczowa technologia umożliwiająca BI. Wdrażając rozwiązanie do hurtowni danych, wykonałeś znaczący krok w kierunku analizy biznesowej. Nie oznacza to, że nie można prowadzić hurtowni danych bez BI - robi to wiele organizacji. Na przykład wiele firm wykorzystuje technologie hurtowni danych i podejścia do tworzenia operacyjnych magazynów danych-ODS (w porządku, niektórzy puryści twierdzą, że hurtownie danych i ODS są bardzo różne - ale możemy pozwolić im się spierać). Tam, gdzie DW i BI koncentrują się głównie na raportowaniu zarządczym dla kadry kierowniczej, ta sama agregacja danych może być również niezwykle przydatna dla menedżerów średniego szczebla, którzy śledzą operacje. Wyobraź sobie menedżera, który chce mieć oko na operacje w call center. Kluczem do osiągnięcia tego jest technologia hurtowni danych, która działa w następującej kolejności:

1. Pobiera dane zewnętrzne z różnych źródeł.
2. Przekształca dane do wspólnego formatu.
3. Czyści dane pod kątem wszelkich nieprawidłowych lub brakujących danych.
4. Koreluje rozmowy i czas ich trwania z informacjami operacyjnymi i transakcyjnymi z innych części firmy.
5. Tworzy regularne codzienne raporty pokazujące korelację.

Hurtownia danych naprawdę się opłaca, jeśli jest wstępem do wprowadzenia rozwiązania Business Intelligence. Po zebraniu danych i rozbiciu barier między wyspami informacji, następnym logicznym krokiem jest zbudowanie pomostów między tymi wyspami, które pozwolą uzyskać znaczące informacje korporacyjne (tak - dokładne, aktualne, materialne i wykonalne).
Powrót

25.12.2020

ERP i BI: Zwiększenie szybkości przedsiębiorstwa

Od pojawienia się komputerów biznesowych, aż do późnych lat 80-tych i wczesnych 90-tych, systemy, które napędzały i wspierały przedsiębiorstwo, były projektowane - i działały - głównie niezależnie od siebie. Nawet systemy, które naturalnie pasowałyby do siebie - powiedzmy, finanse i księgowość lub łańcuch dostaw i zapasy - były budowane i obsługiwane jako oddzielne jednostki. Na początku lat dziewięćdziesiątych firmy zaczęły postrzegać moc obliczeniową jako sposób na integrację rozległych i różnorodnych systemów transakcyjnych. W rezultacie narodziły się systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP).

Od komputera typu mainframe do klienta / serwera

Moc obliczeniowa, z której pochodzi większość starszego oprogramowania, była skoncentrowana na komputerach typu mainframe - maszynach gargantuicznych, które istniały w dużych pomieszczeniach, a nawet zajmowały całe piętra budynków. Ich kuzyni, minikomputery, odgrywali podobną rolę, jak scentralizowane punkty dla całego przetwarzania w firmie. W tamtych czasach personel IT składał się z tylu inżynierów elektryków, co programistów komputerowych - ponieważ komputery typu mainframe i mini były co najmniej tak samo maszynami elektromechanicznymi, jak komputerami - a czasami przeprogramowanie oznaczało ponowne okablowanie. Pod koniec lat 80. mikrokomputery (które obecnie znamy jako komputery osobiste) stawały się na tyle małe i mocne, że można je było umieścić na komputerach pracowników, doprowadzając do powstania modelu klient / serwer. Doprowadziło to do odciągania zadań od starszych systemów i przenoszenia ich na komputery pracowników. Oznaczało to również duże postępy w protokołach i praktykach sieciowych, łącząc ludzi i dane po raz pierwszy. Miało to fantastyczne zalety pod względem indywidualnej produktywności, elastyczności i skalowalności. Termin starsza aplikacja najczęściej odnosi się do starszego oprogramowania do przetwarzania danych zorientowanego na komputery mainframe. Menedżerowie IT, którzy zacięli zęby na nowszej architekturze klient / serwer, zaczęli postrzegać starsze aplikacje mainframe jako dinozaury, odziedziczone obciążenie, które trzeba było jak najszybciej zaktualizować lub wymienić. Ale dziś dziedzictwo stało się chwytliwym pejoratywą odnoszącą się do każdej technologii ostatniej generacji. ERP pojawił się, gdy firmy dostrzegły potrzebę integracji podstawowych biznesowych systemów komputerowych, aby dopasować je do nowej architektury klient / serwer. Podniósł się okrzyk bojowy: komputery mainframe z taśmami magnetycznymi, kartami dziurkowanymi i skandalicznymi rachunkami elektrycznymi nie działają. Zapytali, dlaczego przetwarzanie danych odbywa się w jednym centralnym miejscu, skoro można pracować na komputerach rozmieszczonych w całej firmie?
Powrót

26.12.2020

Wielka migracja

Korzyści z prowadzenia systemów ERP były oczywiste. Pracownicy mogli tworzyć i wykorzystywać dane jak nigdy dotąd. Stare, scentralizowane aplikacje do przetwarzania danych mogą teraz stać się bardziej interaktywne i dostosowane do potrzeb firmy. A jednak architektura klient / serwer nadal zapewniał scentralizowane przechowywanie informacji, co oznaczało, że aplikacje ERP mogły działać i sprawiać, że wszyscy w firmie przeglądali te same dane. SAP był pierwszy na scenie, ale inni szybko poszli za nim. PeopleSoft, Baan, Oracle, Lawson i JD Edwards byli pionierami w dziedzinie ERP typu klient / serwer. Sprzedawcy z tych firm rozeszli się po całym kraju, do działów IT, z taką samą obietnicą na ustach: "Możesz pozbyć się dużych, drogich systemów komputerowych typu mainframe". A działy IT słuchały.

SAP podbija rynek ERP

Firmą uważaną za założyciela oprogramowania do planowania zasobów przedsiębiorstwa jest niemiecka firma SAP, założona w 1971 roku. W 1973 roku wprowadzili R / 1, aplikację, która dokonała czegoś całkiem rewolucyjnego na dzień dzisiejszy: zajmowała się przetwarzaniem finansów w czasie rzeczywistym i księgowe funkcje biznesowe. (W rzeczywistości R oznaczało czas rzeczywisty). R / 1 stał się R / 2 na początku lat 80-tych, co było pierwszym prawdziwym pakietem ERP. R / 2 rozszerzył swoje funkcje finansowo-księgowe oraz pakiety kadrowe i operacyjne. Po raz pierwszy wiele działów (i lokalizacji fizycznych) miało jeden widok danych firmy. SAP jest nie tylko pionierem z dawnych czasów. Firma pozostaje liderem na rynku ERP - wydając R / 3 na początku lat 90-tych i rozwijając produkt stamtąd - obsługując ponad 30 000 klientów na całym świecie.
Powrót

27.12.2020

Jak w 1999 roku: katalizator Y2K

W połowie lat 90. maniacy komputerowi na całym świecie zdali sobie sprawę z problemu tkwiącego w chipach firm na całym świecie. Nie, Master Control Program firmy Tron nie miał zamiaru przejąć kontroli nad światem. Było znacznie gorzej…

Słynny błąd Y2K

Starsze systemy (stare oprogramowanie do przetwarzania danych, które nadal działało na korporacyjnych komputerach mainframe i minikomputerach) nie zostały zaprojektowane tak, aby rozumieć, że rok po 1999 to 2000, a nie 1900. To dlatego, że te systemy były w stanie śledzić lata tylko w kategoriach dwóch cyfr, więc 1971 został przedstawiony jako 71, 1999 jako 99 - a kiedy 99 zmieni się na 00 we wszystkich tych komputerach, czy znikną katastrofalne ilości danych? Nikt nie wiedział. Kiedy starsze systemy zostały opracowane w latach 60. (i 70. w niektórych przypadkach), nowe tysiąclecie wydawało się tak odległe w przyszłości, że nikt nie przypuszczał, że systemy, które budowali, będą nadal aktualne i będą działać 31 grudnia 1999 r. Niespodzianka: Wiele z nich napisane wtedy oprogramowanie stanie się podstawą przyszłych generacji kodu. Programy byłyby ponownie wykorzystywane, zmieniane i generalnie rozszerzane z każdym kolejnym wydaniem. Tam, w sercu każdego systemu, który korzystał z tego kodu - w rdzeniu tysięcy firm na całym świecie - znajdował się prosty i potężny błąd, który mógł spowodować zatrzymanie fabryk, fabryk i sieci.

ERP ratuje dzień
Jednym z rozwiązań problemu roku 2000 było zmuszenie programistów do przekopania się przez stary kod i naprawienia go. Ale to było czasochłonne, drogie i nie gwarantowane. Firmy ERP zaoferowały bardziej kompleksowe rozwiązanie problemu: poprzez całkowite zastąpienie starszych systemów ujednoliconym zestawem aplikacji ERP, firmy mogły rozwiać wszelkie wątpliwości co do roku 2000. Nie tylko to, ale nowe systemy oferowały ulepszone możliwości w stosunku do starszych systemów. Skok sprzedaży (zasadniczo "ulepsz teraz albo inaczej") zadziałał. Problem Y2K był dobrodziejstwem dla firm ERP, ponieważ organizacje instalowały produkty SAP, PeopleSoft i innych w rekordowym tempie. Rzeczywiście, lata 1996-1998 były rekordowe dla dostawców ERP. (Jeśli się zastanawiasz, do 1999 r. Sprzedaż spadła, ponieważ firmom zabrakło czasu na rozpoczęcie nowych wdrożeń).
Powrót

28.12.2020

Raporty z zimnej wojny

Starsze systemy zostały zaprojektowane do przetwarzania danych - analizowania liczb. W związku z tym możliwości raportowania były minimalne. Przywoływanie informacji z pamięci danych wykraczających poza standardowe podstawowe raporty diagnostyczne i raporty o stanie wygenerowane po zakończeniu procesów wsadowych wymagało od analityków i programistów ogromnego wysiłku. We wczesnych latach ERP koncentrowano się na zwykłym powielaniu podstawowych funkcji starszych systemów, więc oprogramowanie ERP było stosunkowo mało wydajne w raportowaniu. Systemy mogły być ujednolicone, ale zwykle nadal istniała potrzeba wezwania armii programistów do zaprogramowania niestandardowych raportów w transakcyjnych bazach danych - tak jak poprzednio.
Powrót

29.12.2020

ERP prowadzi do podstaw BI

Widoczne były słabe strony raportów na sztywno - podobnie jak problemy związane z próbą wykorzystania danych z działających na żywo systemów transakcyjnych i operacyjnych w zapytaniach i raportach. Wyzwania te skłoniły firmy ERP do włączenia niektórych podstawowych metod hurtowni danych do nowych, ujednoliconych zestawów aplikacji - w połączeniu z niektórymi zaawansowanymi możliwościami raportowania. Teraz firmy mogą naprawdę mieć swoje ciasto i jeść je ze swoimi systemami ERP:

•  Wszystkie starsze systemy mówiły tym samym językiem.
•  Hurtownia danych agregowała dane.
•  Nowe narzędzia do raportowania ułatwiły sprawdzenie danych firmy.

Podwaliny pod BI zostały położone. Myślący przyszłościowo dostawcy ERP zaczęli dodawać do swoich pakietów aplikacji zaawansowane pakiety raportowania i analizy, aby zwiększyć wartość dodaną dla swoich klientów. Firma SAP wyznaczała trendy, wprowadzając SAP BW w 1997 r. BW oznacza Business (Information) Warehouse, zestaw aplikacji oferujących klientom zaawansowane funkcje raportowania i wykrywania trendów. A ponieważ BW zostało połączone z resztą pakietu aplikacji SAP, klienci mogli uruchamiać potężne narzędzia BI dla dowolnego zestawu danych w całym systemie - od produkcji po sprzedaż. Business Warehouse okazał się sukcesem sprzedażowym SAP; inni dostawcy rozwiązań ERP poszli w ich ślady.
Powrót

30.12.2020

Klient ma zawsze rację

Szkoda, że dane klientów nie są! (Cóż, przynajmniej czasami.) I właśnie to wyzwanie jest przyczyną narodzin CRM. CRM to skrót od Customer Relationship Management. Odnosi się do oprogramowania, które obsługuje wszystkie aspekty interakcji organizacji z klientami. Może to obejmować cały cykl sprzedaży, od pozyskiwania nowych klientów, przez obsługę i śledzenie istniejących klientów, po świadczenie usług posprzedażowych.

CRM dołącza do ERP

Aplikacje CRM mogą wpływać na wiele elementów firmy. Oczywiście sami sprzedawcy w dużym stopniu polegają na solidnych aplikacjach CRM, które mogą śledzić potencjalnych klientów, przeprowadzać analizy klientów, obsługiwać transakcje i tak dalej. Ale poza siłami sprzedaży macki CRM sięgają do zarządzania produktami, zapasów i zaopatrzenia, księgowości i finansów i innych. Wyobraź sobie, że wszystkie te dane o relacjach z klientami wykorzystujesz do planowania wykorzystania zasobów przedsiębiorstwa. Niektórzy dostawcy ERP to zrobili. Tak więc pod koniec lat 90. zaczęli włączać aplikacje CRM do swoich pakietów korporacyjnych. PeopleSoft wykorzystał CRM poprzez przejęcie, kiedy w 1999 roku przejął firmę CRM o nazwie Vantive. Vantive był dostawcą CRM w czystej postaci; to jedyna klasa sprzedawanego oprogramowania. Inni dostawcy ERP, na przykład Oracle, stworzyli własne aplikacje.
Powrót

31.12.2020

Core CRM

Wczesny CRM był zawsze podejściem transakcyjnym, a nie analitycznym. Chodziło o to, aby wykorzystać technologię do maksymalnego zautomatyzowania i ułatwienia cyklu sprzedaży. Tak więc wczesne wcielenia CRM obejmowałyby funkcje śledzenia potencjalnych klientów, zaplanowanych operacji sprzedaży i rejestrowania historii zakupów (wraz z innymi funkcjami operacyjnymi). Jednak wraz z ewolucją CRM firmy zaczęły stawiać mu większe wymagania, aby robić więcej. Zamiast tylko śledzić wczoraj, klienci CRM chcieli, aby oprogramowanie uczestniczyło w procesie i pomagało przewidywać, co klienci będą robić. Firmy zaczęły dostrzegać potencjał rozszerzenia roli CRM, przyglądając się wszystkim punktom kontaktowym z klientami. Wśród tych punktów kontaktowych dominowały call center; tam setki przedstawicieli obsługi klienta pracowałyby z bankami telefonicznymi, siedząc przed niestandardowymi aplikacjami, których używali do wykonywania funkcji wprowadzania zamówień lub zgłaszania problemów w imieniu klientów.
Powrót