3
3
3.
Business intelligence
Aplikace a technologie Self Service Business Intelligence vycházejí z principů standardních Business Intelligence systémů, úzce na ně navazují a vesměs se stávají jejich doplňkem. Tedy – jak už jsme zdůraznili dříve – aplikace SSBI komplexní BI řešení nenahrazují, ale většinou (pouze s výjimkou malých organizací) je efektivně doplňují. Je tedy nezbytné se i v souvislosti s SSBI prvky a postupy řešení Business Intelligence zabývat a vidět analytické a plánovací aplikace v celém kontextu. Proto je jim věnována tato speciální kapitola. Cílem kapitoly je vymezit základní charakteristiky komplexních BI řešení a vytvořit tak základ pro jejich pochopení a odlišení od samoobslužných BI, o nichž bude řeč v kapitole 4. Business Intelligence (BI) představuje specifický typ úloh informatiky, které podporují analytické, plánovací a rozhodovací činnosti podniků a jsou postaveny na principech, jež právě těmto činnostem nejvíce odpovídají. BI lze definovat různými způsoby. Pro potřeby této knihy využíváme následující definici BI. Business Intelligence (BI) je sada procesů, znalostí, aplikací a technologií, jejichž cílem je účinně a účelně podporovat řídicí aktivity ve firmě. Podporují analytické, plánovací a rozhodovací činnosti organizací na všech úrovních a ve všech oblastech podnikového řízení, tedy prodeje, nákupu, marketingu, finančního řízení, controllingu, majetku, řízení lidských zdrojů, výroby a dalších.
3.1
Podstata Business Intelligence
Se základními principy a termíny spojenými s analytickými úlohami podnikového řízení jsme se seznámili již v kapitole 1. Na tomto místě je doplníme a promítneme do prostředí aplikací Business Intelligence. Porovnáme-li aplikace transakčního charakteru a aplikace Business Intelligence, pak dojdeme k následujícím hlavním rozdílům. Na transakční aplikace se kladou zejména tyto nároky: ⬛⬛
⬛⬛
⬛⬛
98
Zajistit co nejrychlejší přístup k jednotlivým detailním datům na objednávkách, fakturách, ke zbožovým položkám apod. a umožnit efektivní provedení všech požadovaných operací (jejich oprav, výpočtů atd.). Realizovat aktualizace jednotlivých údajů na základě změnových dat, například aktualizovat data o zákazníkovi na základě nových skutečností, aktualizovat stav účtu podle přijaté faktury apod. Vytvářet nová data, resp. záznamy (například o novém zákazníkovi, zboží atd.) nebo na základě existujících či nových dat připravovat nové obchodní a další dokumenty se všemi obsahovými i formálními náležitostmi (objednávky, dodací listy, faktury).
Self Service Business Intelligence Ukázka elektronické knihy, UID: KOS248671
3
Na aplikace Business Intelligence se definují tyto nároky (viz kapitoly 1 a 2): ⬛⬛
⬛⬛
⬛⬛
⬛⬛
Zajistit hodnocení sledovaných podnikových ukazatelů, například objemu tržeb, počtu reklamací, počtu pracovníků atd. na definovaném (často maximálně možném) rozsahu podnikových dat. Poskytovat možnost analyzovat tyto ukazatele podle různých hledisek, resp. dimenzí a jejich nejrůznějších kombinací, například objem tržeb podle zákazníků, zboží, teritorií, typů zakázek, prodejců, prodejních kanálů a dalších, a to v přijatelné době odezvy. Analyzovat vývoj podnikových ukazatelů a jejich výkyvů v čase, a to na různých úrovních detailu sledovaných hodnot. Prezentovat výstupní informace, pokud možno v co nejkvalitnějším grafickém zobrazení, a zajistit uživateli co nejrychlejší orientaci v nabízených reportech, dashboardech atd.
Zatímco transakční aplikace ve svých databázích vytvářejí a následně zpřístupňují nová data, aplikace BI de facto žádná nová data nevytvářejí, ale využívají již existující podnikové transakční databáze, ať už interní nebo externí. Tato data se pro potřeby podnikových analýz či plánování transformují a uspořádávají podle potřebných dimenzí a jejich hierarchických struktur (viz kapitolu 1) a zpravidla se ukládají do samostatných databází, datových skladů a datových tržišť. Uplatnění dimenzí vychází z principů multidimenzionality uložení a práce s daty, což současně přináší i požadavek na specifickou organizaci dat v databázi. Princip multidimenzionality je v praxi realizován také v databázích Online Analytical Processing (OLAP) dvěma způsoby, a to jako: ⬛⬛ ⬛⬛
multidimenzionalita realizovaná v relačních databázích (ROLAP), multidimenzionalita dat realizovaná pomocí technologií vyvinutých speciálně pro tyto účely (MOLAP, HOLAP apod. – blíže bude vysvětleno v části 3.2.6).
Relační dimenzionální model má dvě základní podoby, tzv. schéma hvězdy (STAR) a schéma sněhové vločky (SNOWFLAKE), jejichž podstata a využití byly již náplní kapitoly 1. Na druhé straně specializované multidimenzionální databáze založené na OLAP technologiích poskytují zpravidla vyšší rychlost zpracování, krátkou dobu odezvy na uživatelské dotazy, vysokou flexibilitu při realizaci analýz multidimenzionálních dat (drilling, slice and dice apod.). Základním principem technologie OLAP je tzv. OLAP kostka, tedy několikadimenzionální datový prostor umožňující velmi rychle a pružně měnit jednotlivé dimenze. OLAP kostky zahrnují i předzpracované agregace dat podle hierarchických struktur dimenzí a jejich kombinací (viz obrázek 3.1). V praxi existuje velké množství možností a variant řešení Business Intelligence, které kombinují různé BI technologie, produkty a postupy. Na tomto místě se zaměříme pouze na vybrané oblasti BI řešení: ⬛⬛
⬛⬛ ⬛⬛ ⬛⬛ ⬛⬛
Komponenty BI řešení, tedy hlavní stavební prvky, které vytváří celkový komplexní systém umožňující sběr, uchování, analýzu a poskytování dat. Přístupy k řešení BI projektů, a to zejména z pohledu koncepce datového skladu. Proces realizace projektů BI z pohledu projektového managementu. Modelování a návrh BI řešení. Implementace BI řešení.
Business intelligence
99 Ukázka elektronické knihy, UID: KOS248671
3
Obrázek 3.1 OLAP kostka
3.2
Komponenty řešení Business Intelligence
Termín „komponenty Business Intelligence“ se v čase neustále vyvíjí. V dále uvedeném textu se věnujeme klíčovým komponentám, které jsou součástí téměř každého BI řešení. Primárně jde o: ⬛⬛ ⬛⬛ ⬛⬛ ⬛⬛ ⬛⬛ ⬛⬛ ⬛⬛
datový sklad, datová tržiště a různé formy datových úložišť (dočasné, operační), datové pumpy, resp. ETL/ELT, OLAP řešení, analytické aplikace, reporting, dolování dat, Information Management (tedy datová kvalita, metadata, master data management, bezpečnost).
Komponenty spolu vzájemně souvisí a vytvářejí takzvanou architekturu řešení (viz obrázek 3.2). V dalších částech uvedeme některé podstatné charakteristiky jednotlivých komponent komplexních BI řešení.
3.2.1
Dočasné úložiště dat
Úkolem dočasného úložiště dat (Data Staging Area, DSA) je dočasné uložení extrahovaných dat z produkčních databází s cílem zajistit jejich přípravu a potřebnou kvalitu před vstupem do datového skladu. DSA představují pouze technologický mezikrok zpracování dat. Pro data v dočasném úložišti je podstatné, že jsou to data detailní, neagregovaná, často nekonzistentní, bez časové dimenze. DSA obsahuje pouze aktuální data, tedy po jejich zpracování v DSA a přenosu do datového skladu nebo tržiště se z DSA odstraní.
100
Self Service Business Intelligence Ukázka elektronické knihy, UID: KOS248671