Pek, ki želi pripraviti dober kruh, mora vedeti dvoje; katere sestavine potrebuje in na kakšen način jih mora sestaviti, kako dolgo mesiti in peči, da lahko nastane dober izdelek. Poleg tega mora vedeti, kje so spravljene vse sestavine in tudi kako kakovostne so.
Podobno velja za poslovnega analitika, ki stoji pred izzivom, kako pripraviti dobro poslovno poročilo. Nepovezani in razpršeni podatki v sistemih ne dajejo prave vrednosti poslovodstvu in odločevalcem. Managerji in vodje pričakujejo združene podatke, zbrane na enem mestu, na podlagi katerih se lahko hitreje odločajo.
Organizacije imajo na voljo velike količine podatkov, razpršenih znotraj ERP sistemov in z njimi povezanih programih. Nepovezanost podatkov otežuje ali celo onemogoča pridobivanje podatkov v realnem času.
Največji izziv je urediti zbirko vseh podatkov
Nihče ni izjema - količina poslovnih podatkov se iz leta v leto povečuje v vseh organizacijah. Zato se poslovodstvo vse pogosteje srečuje z izzivom, kako podatke iz različnih sistemov združiti in jih prikazati kot smiselno celoto.
Vprašati se je treba, kateri podatki so potrebni in na kakšen način jih združevati v uporabne informacije. Dejstvo je, da je informacija, ki nastane na podlagi pravilnega združevanja in povezovanja podatkov koristna le, če pri uporabniku vzbudi občutek priložnosti ali nevarnosti. V nasprotnem primeru gre za podatek, s katerim si tudi poslovodstvo ne more pomagati.
»Informacija je koristna le, če pri uporabniku vzbudi občutek priložnosti ali nevarnosti.«
Pri oblikovanju informacij iz podatkov nam v veliki meri pomagajo inteligentni (BI) sistemi, katerih glavna korist je v tem, da iz različnih virov združujejo obsežne količine podatkov in jih pregledno in smiselno prikažejo na enem mestu.
Programske rešitve z odpravo rutinskega dela in s standardiziranimi postopki analiziranja sicer dajejo hitre informacije, ki jih pa mora analitik znati tudi pravilno interpretirati. Zato je usposobljenost uporabnikov ključna za pravilno interpretacijo podatkov.
Kako se spoprijeti z uvedbo BI orodij?
Pri uvajanju BI orodij v organizacijo je treba jasno določiti poslovne cilje in pri tem razumeti kakovost vhodnih podatkov. Pred vpeljavo projekta BI je nujno, da opravimo diagnostiko in proučimo tri pomembne vidike, ki so:
- poslovni vidik,
- tehnološki vidik in
- usposobljenost človeških virov.
A) Poslovni vidik uvedbe BI
V poslovnem smislu je najpomembnejše vprašanje "Katere koristi naj BI prinese?" Pri tem je pomembno razumeti, da je namen analize poslovanja oblikovanje informacij kot strokovnih podlag za odločanje z namenom doseganje ciljev poslovodstva.
Z vpeljavo BI sistema, spreminjamo organizacijsko strukturo, poslovne procese in tudi kompetence zaposlenih. Prav zaposleni lahko na podlagi preučevanja poslovanja in analiziranja podatkov predlagajo ukrepe za izboljšave.
Katere so faze vpeljave BI?
- Faza 1: Ugotavljanje dejanskega stanja, izpopolnjevanje opredelitev KPI.
- Faza 2: Popravljanje ciljev, uporaba tehnike S.M.A.R.T.
- Faza 3: Uvajanje zahtevnejših menedžerskih konceptov (npr. menedžment sprememb).
Vpeljava BI po fazah omogoča postopno rast in razvoj organizacije in prilagajanje na nov način dela.
B) Tehnološki vidik
Podatke, ki se zbirajo v različnih virih, je treba združevati in povezovati v smiselno celoto in pri tem skrbeti, da se podatki pretakajo samodejno. Pri tem pa je ključno vprašanje, ali nam obstoječe zbirke podatkov zagotavljajo kakovostne, konsistentne, točne in časovno nespremenljive podatke.
Navadno razpolagamo s podatki, ki prihajajo iz različnih virov:
- Temeljni podatki: Podatki, ki jih prejemate skozi glavne kanale, ki so pomembni za poslovanje (sistema ERP, spletna trgovina … ).
- Periferni podatki: Podatki, ki jih pridobimo preko zunanjih virov, ki jih lahko preko APIjev pripeljemo v centralno bazo (CRM, IoT … ).
- Zunanji podatki: Podatki, ki nastajajo izven organizacije in so lahko ključni pri analizi poslovanja, predvsem pa pri napovedovanju trendov.
C) Znanje človeških virov in prevzemanje odgovornosti
Inteligentni sistemi so namenjeni temu, da ljudem poenostavijo zbiranje in razvrščanje podatkov, vendar še vedno ne morejo in ne znajo razmišljati in se odločati. Le analitik, ki ima dovolj znanja, lahko pridobljene informacije uporabi za odločanje.
PRIMER: Peka kruha ima veliko skupnega z analitiko
Za primer si lahko vzamemo človeka, ki ima na voljo moko, olje, sol in kvas, vendar brez potrebnega znanja ne bo mogel pripraviti kakovostnega kruha. Enako velja tudi za analitika, ki prejme podatke iz sistema, vendar če jih ne zna pravilno umestiti in interpretirati, mu tudi poslovna inteligenca pri tem ne bo pomagala.
Informacije, ki jih sistem lahko pripravi na podlagi vhodnih podatkov, so lahko zelo različne glede na namen, uporabnika, obliko in čas. Ni vseeno, kakšne podatke in informacije dobi poslovodstvo, nadzorni svet, ali vodja posameznega oddelka. Zato je smiselno vse omenjene dimenzije upoštevati, če želimo, da sistem uporabniku zares pomaga.
Članek je nastal v sodelovanju s podjetjem B2.
