Poslovna inteligencija: Zašto, što i kako?
Informacija na pravom mjestu i u pravo vrijeme je u vrijeme elektroničkog poslovanja jedan od najvažnijih resursa koji može značiti razliku između opstanka ili propasti kompanije. Prije početka informacijskog doba u drugoj polovici 20 stoljeća, kompanije su morale prikupiti podatke iz neautomatiziranih izvora, te nisu posjedovale računalne resurse za odgovarajuću analizu podataka. Stoga su se poslovne odluke temeljile uglavnom na intuiciji. S automatizacijom sve više sustava, drastično se povećala količina podataka koja je postala dostupna. Njihovo je prikupljanje ipak ostalo pravim izazovom zbog pomanjkanja infrastrukture za razmjenu podataka i nekompatibilnosti sustava. Analiza prikupljenih podataka i izrada izvještaja ponekad je trajala mjesecima. Na temelju tih izvještaja mogle su se donositi neke dugoročne strateške odluke, dok su kratkoročne taktičke odluke i dalje ostale temeljene na intuiciji.
Što? (poslovna inteligencija)
Strateške se prednosti više ne temelje isključivo na fizičkim resursima ili dobrom menadžmentu, već poglavito na znanju koje postoji u kompaniji i informacijama koje kompanija dobiva s tržišta. Te se informacije moraju procesirati da bi postale dio znanja kompanije, ili da bi se na temelju njih donijele odluke u kompaniji. Neke od tih odluka mogu biti trivijalne, primjerice poput povećanja ili smanjenja proizvodnje nekog proizvoda, a one se donose na temelju informacija koje su jednostavne i mogu u nepromijenjenom obliku poslužiti kao ulaz takvim odlukama, poput informacija o prošlotjednoj prodaji tog proizvoda, ili stanja na odlaznom skladištu. S druge strane pred menadžment se može staviti i odluka da li inovacija razvojnog odjela zaslužuje ući u proizvodnju ili kakve poteze povući da se proizvod čija je prodaja posrnula ponovno vrati u vrh? Za takve odluke očito ne postoje informacije koje bi u neobrađenom obliku poslužile kao ulazi za odlučivanje. Stoga je potrebno ulazne informacije filtrirati, preraditi i povezati da bi se na temelju njih mogli donijeti neki zaključci ili odluke. Jasno da takav proces nije jednostavan, pogotovo uzevši u obzir da postoji ogromna količina informacija koje su dostupne s tržišta, konkurencije ili koje dolaze unutar kompanije, u kojoj je potrebno odabrati zaista one koje su relevantne za neku svrhu. U tom se pogledu pojavljuje poslovna inteligencija (Business Intelligence, BI) kao nova aktivnost koja se odnosi na aplikacije i tehnologije koje se koriste za prikupljanje, omogućavanje pristupa i analiziranju podataka o operacijama u kompaniji. Sustavi poslovne inteligencije mogu tako olakšati kompanijama da steknu obuhvatnije znanje o faktorima koji utječu na njihovo poslovanje, poput prodaje, proizvodnje ili internih operacija.
[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=_1y5jBESLPE[/youtube]
Kako? (tehnike)
Nakon što smo smjestili poslovnu inteligenciju u kontekstu poslovanja možemo navesti tehnike u kojima je poslovna inteligencija implementirana. Razvijena su mnoga pomagala koja prikupljaju i analiziraju velike količine nestrukturiranih podataka. Svaki proizvođač pomagala za poslovnu inteligenciju razvija i nudi drugačiji proizvod koji najčešće odgovara potrebama određenog sektora, primjerice maloprodaje ili financijskih usluga. Neke su aplikacije usredotočene na analizu performansi, projekte ili interne operacije, poput AQL (Associative Query Logic), Scorecarding, praćenja poslovnih aktivnosti, menadžmenta poslovnih performansi, poslovnog planiranja, reinženjeringa poslovnih procesa, analize kompetencija, sustava za izvješćivanje krajnjih korisnika, Enterprise Management sustava, EIS (Executive Information Systems); menadžmenta lanaca opskrbe/potražnje ili pomagala za financije i budžetiranje.
Druge se aplikacije poslovne inteligencije odnose na pohranjivanje i analizu podataka, poput rudarenja podataka (Data Mining, DM), farmi i skladišta podataka (Data Farming, Data warehouses), sustava za potporu odlučivanju (Decision Support Systems, DSS) i prognoziranju, skladišta dokumenata i upravljanje dokumentima, mapiranja i vizualizacije informacija, sustava menadžmenta informacija (Management Information Systems, MIS), geografskog informacijskog sustava (Geographic Information Systems, GIS), analize trendova, softwarea kao usluge (Software as a service, SaaS), online analitičkog procesiranja (Analytical Processing, OLAP) i višedimenzionalne analize, poslovne inteligencije u stvarnom vremenu, statističke i tehničke analize podataka, rudarenja Web-a, rudarenja teksta, itd.
Ostale se aplikacije odnose na analizu ili upravljanje “ljudskom” stranom posla, poput menadžmenta odnosa s kupcima (Customer Relationship Management, CRM) i marketinških pomagala, aplikacija za upravljanje ljudskim resursima ili web personalizacije. Poslovna inteligencija često koristi indikatore ključnih performansi (Key performance indicators, KPIs) da bi ocijenila trenutno stanje poslovanja i odredila buduće smjernice. Poslovanja koja imaju veće operacijske rizike često analiziraju KPI podatke tjedno ili dnevno.
Na čemu? (kvaliteta podataka)
Prikladni postupci obrade podataka nisu dovoljni da bi se iz njih dobile relevantne informacije za neku kompaniju. Uz to je potrebno osigurati i kvalitetu podataka. Željko Panian i Goran Klepac u knjizi “Poslovna inteligencija” navode četiri osnovne kategorije kvalitete podataka koje izravno utječu na donošenje poslovnih odluka u poduzeću:
- Standardiziranost – Različita interpretacija istih pojmova može dovesti do toga da se podatke prilikom unošenja u bazu podataka ne prepozna kao identične, već ih kompjutor shvati kao različite (primjer izraz “cijena proizvodnje” i “proizvodna cijena”). Tako dolazi do inkonzistencije u sadržaju baze podataka, koje zatim onemogućuju pravilno odgovaranje sustava baze podataka na korisničke upite i poduzimanje drugih složenijih operacija nad podacima u bazi (npr. agregacije, generalizacije, klasifikacije podataka i sl.). Da bi se izbjegle takve pogreške, preporučuje se zahvaćanje podataka u standardnim ujednačenim formatima i njihova dosljedna primjena te provođenje standardizacije poslovnih dokumenata i drugih izvora podataka. Time se ujedno omogućuje i jednostavnije pronalaženje sadržaja u bazi podataka, usporedba, klasifikacija i ostale logičke i analitičke operacije nad podacima.
- Podudarnost – U praksi prikupljanja podataka često se javlja problem neplaniranog udvostručavanja ili umnožavanja slogova u bazi podataka. Do te pojave dolazi zbog malih varijacija prilikom registriranja određenih podataka, primjerice imena, prezimena i adrese kupca kojem se želi poslati katalog proizvoda. Standardni računalni programi te male varijacije ne prepoznaju kao identične, već ih pohranjuju u bazi podataka kao tri sloga, kao da se radi o tri različita kupca, čime se stvara pogrešan privid da su npr. novim katalogom upoznata tri kupca. Pomoću koncepta poslovne inteligencije moguće je primjenom suvremenih softverskih alata uočiti podudarnosti između nejednakih, a vrlo sličnih podataka i apstrahirati bitne od nebitnih pojedinosti.
- Verificiranost – Postupkom verifikacije ili usporedbe utvrđuje se podudarnost bilo kojeg podatka s nekim poznatim izvorom koji služi kao predložak ili etalon. Verifikacija se odnosi na sve tipove podataka, tekstualne, brojčane, uzorke zvuka, slike digitaliziranih potpisa, multimedijskih podataka itd. Postupak verifikacije poduzima se radi osiguranja točnosti podataka u repozitorijima poduzeća, a u cilju izvođenja pravilnih zaključaka odnosno donošenja kvalitetnih poslovnih odluka.
- Proširivost – Upotrebom sofisticirane informacijske tehnologije danas je moguće dodavati nove podatke postojećem skupu podataka kao i mijenjati vrijednost postojećih podataka na način da ih se učini korisnijima za odgovarajuće primjene. Za te svrhe danas je moguće koristiti tehnologiju Web usluge kao aplikacijsko-komunikacijski servis koji omogućuje svim korisnicima direktnu ugradnju podataka iz vanjskih izvora, putem Web usluge, u vlastito spremište ili skladište podataka.
Budućnost
Kompanije se moraju oslanjati više oslanjati na sustave poslovne inteligencije da bi mogle držati korak s konkurencijom. Korisnici poslovne inteligencije počeli su zahtijevati poslovnu inteligenciju u realnom vremenu, odnosno analizu podataka u realnom vremenu. Svježe informacije nastale iz procesiranja podataka moraju biti dostupne u svakom trenutku. Kompanije će morati promijeniti poslovne procese da bi mogle iskoristiti tokove poslovnih podataka. Takav se pristup poslovnoj inteligenciji često naziva i BI2.0. BI2.0 je novi pojam koji se odnosi isključivo na prikupljanje, dostavljanje i analizu podataka u realnom vremenu, što su obilježja koja ranije izvedbe pomagala za poslovnu inteligenciju nisu imala. Ovakav pristup poslovnoj inteligenciji mnogi smatraju neutemeljenim, primjerice Hayler. Takav se stav temelji na činjenici da poslovna pravila i strukture nisu jedinstvene, te da se razlikuju između implementacija transakcijskih sustava unutar jedne kompanije. Drugi je problem činjenica da se same poslovne strukture mijenjaju. Također je činjenica da se sve dok se poslovna inteligencija temelji na repozitoriju podataka postoji potreba za pretvorbom podataka u neki jedinstveni format, što može predstavljati veliki problem u slučaju više razdvojenih izvora podataka.
Izvor: www.ebizmags.com
Autor: Marko Lackovic
