Business Intelligence w organizacjach sektora MSP

BUSINESS INTELLIGENCE W ORGANIZACJACH SEKTORA MSP
PROPOZYCJA METODYKI TWORZENIA
PRZEMYSŁAW LECH
Uniwersytet Gdaski
Streszczenie
Systemy Business Intelligence (BI) w duej mierze adresowane s do przedsibiorstw duych. Z analiz wymaga informacyjnych przedsibiorstw sektora MSP
wynika zapotrzebowanie na zagregowan informacj zarzdcz, jednak barier w
uzyskaniu tego typu informacji jest cena dostpnych na rynku rozwiza BI. Niniejszy artykuł prezentuje ramy metodyczne tworzenia rozwiza Business Intelligence
dopasowanych wielkoci i cen do moliwoci przedsibiorstw sektora MSP.
Summary
Business Intelligence systems are mostly addressed towards big organizations.
From requirements analysis conducted among small and medium sized enterprises
it becomes clear that those organizations need aggregated management information
ass well. The barrier for them is high price of BI solutions available on the market.
This article presents a methodological framework for creating Business Intelligence
solutions that fit SME’s financial and organizational capabilities.
1. Pojcie Business Intelligence
Pojcie Business Intelligence zostało wprowadzone przez Gartner Group w 1989 r. jako:
„zestaw koncepcji i metodyk majcych na celu usprawnienie podejmowania decyzji biznesowych
przez uycie systemów opartych na faktach”1.
Z praktycznego punktu widzenia systemy Business Intelligence „słu wyszukiwaniu danych
z rónych ródeł (najczciej z hurtowni danych i internetu) i ich przetwarzaniu w celu
uzyskiwania informacji decyzyjnej dla uytkowników wszystkich szczebli zarzdzania.”2
Hurtownia danych, bdca podstawowym ródłem danych dla systemu Business Intelligence to
kopia danych z systemu transakcyjnego, majca specjaln struktur, słuc analizie. Dane do
hurtowni s ładowane z systemu transakcyjnego oraz z innych ródeł, takich jak pliki arkusza
kalkulacyjnego czy strony WWW. Nastpnie organizowane s we wczeniej zaprojektowane
wielowymiarowe struktury – tzw. kostki informacyjne. Prezentacja danych moe nastpowa za
pomoc dowolnego narzdzia, na przykład arkusza kalkulacyjnego3.
System składajcy si z hurtowni danych, zaprojektowanych w tej hurtowni struktur danych,
posiadajcych znaczenie biznesowe oraz narzdzia ich prezentacji to włanie system Business
Intelligence.
1
Hashmi N., Business Information Warehouse for SAP, Prima Publishing, Roseville 2000, s. 6
Kubiak B., Korowicki A., Systemy klasy Business Intelligence w usprawnianiu zarzdzania i biznesu, Zastosowanie Informatyki w Rachunkowoci i Finansach, red. Kubiak B., Korowicki A., Polskie Towarzystwo Informatyczne 2002, s.16
3
Wicej na temat hurtowni danych
2
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr4, 2005
81
Systemy BI umoliwiaj:
• zebranie danych z rónych ródeł, takich jak transakcyjne systemy zintegrowane, pliki
bazy danych, pliki arkuszy kalkulacyjnych, dokumenty sieci WWW,
• ustrukturyzowanie i ujednolicenie zebranych danych w postaci hurtowni danych, w
sposób umoliwiajcy ich analiz,
• prezentacj uzyskanych w ten sposób informacji uytkownikom za pomoc dowolnego
narzdzia prezentacji, takiego jak arkusz kalkulacyjny, strona WWW, czy system GIS4.
2. Zastosowanie narzdzi Business Intelligence do zarzdzania rednim przedsibiorstwem
Przyjmujc przedstawion powyej, operacyjn definicj Business Intelligence mona
stwierdzi, i rynek dostawców tego typu rozwiza koncentruje si na sektorze przedsibiorstw
duych. Do nich kierowane s zarówno narzdzia BI wchodzce w skład pakietów
wspomagajcych zarzdzanie, takich jak Oracle5 czy SAP, jak te dedykowane rozwizania BI,
takie jak Cognos czy Business Objects. Zjawisko to jest widoczne na listach referencyjnych firm
consultingowych, zajmujcych si tworzeniem rozwiza BI, gdzie dominuj przedsibiorstwa
due.
Fakt, i rozwizania BI znalazły sobie uznanie wród przedsibiorstw duych jest
uzasadniony – liczba danych zasilajcych systemy transakcyjne a take rónorodno tych
systemów w ramach organizacji powoduje naturalny popyt na narzdzia umoliwiajce unifikacj
i agregacj danych bez koniecznoci pracochłonnej integracji systemów na poziomie operacyjnym.
Zachodzi jednak pytanie, czy systemy Business Intelligence mog znale zastosowanie w
przedsibiorstwach rednich?
Z punktu widzenia zapotrzebowania na informacj zarzdcz odpowied wydaje si
twierdzca. Podczas analizy wymaga informacyjnych dokonywanej wród przedstawicieli kadry
zarzdzajcej organizacji sektora MSP bardzo czsto pojawiało si zapotrzebowanie na informacje
zagregowane w postaci kluczowych mierników efektywnoci6. Dla przedsibiorstw sektora MSP
barier s natomiast koszty zwizane z projektem wdroenia duego rozwizania BI. Rynek MSP
potrzebuje rozwiza relatywnie tanich i prostych w obsłudze i w zwizku z tym niemoliwe
wydaje si zaspokojenie jego potrzeb za pomoc tych samych narzdzi, z których korzystaj
przedsibiorstwa due.
3. Koncepcja systemu Business Intelligence dla przedsibiorstw sektora MSP
W poprzednim punkcie postawiona została teza, i rozwizania BI dla przedsibiorstw małych
i rednich nie mog opiera si na tej samej bazie narzdzi, jak te tworzone w duych
organizacjach.
Poniej przedstawiony zostanie zarys koncepcji rozwizania BI skierowanego do
przedsibiorstw sektora MSP.
Przedstawiany model systemu Business Intelligence składa si z trzech podstawowych
warstw:
4
GIS – ang. Geographical Information System, systemy umoliwiajce prezentacj danych na mapach geograficznych
Oracle jak i SAP proponuje narzdzia do tworzenia hurtowni danych oraz prezentacji i analizy informacji w nich zawartych. W zestawie aplikacji Oracle s to: Oracle Express Server Oracle Warehouse Builder, w pakiecie mySAP Business
Suite s to natomiast SAP Business Warehouse oraz SAP Strategic Enterprise Management.
6
Informacje z wstpnych analiz wymaga prowadzonych podczas procesu sprzeday rozwiza SAP Business One oraz
MBS Navision przez LST Sp. z o.o.
5
82
Przemysław Lech
Business Intelligence w organizacjach sektora MSP
propozycja metodyki tworzenia
warstwy biznesowej – opisujcej mierniki wchodzce w skład systemu, ich budow,
powizania midzy nimi oraz zasady ich kaskadowania w organizacji,
• warstwy informacyjnej – opisujcej sposób pozyskania danych niezbdnych do budowy
mierników: ródła danych, sposób ich grupowania, przetwarzania i prezentacji,
• warstwy technicznej – determinujcej narzdzia i sposób technicznej realizacji systemu.
Warstwa biznesowa prezentuje CO system pomiaru efektywnoci ma zawiera, aby moliwe
było za jego pomoc komunikowanie celów organizacji, motywowanie pracowników do
wykonania tych celów oraz kontrola ich wykonania.
Warstwa informacyjna odpowiada na pytanie JAK zbudowany ma by system pomiaru
efektywnoci, aby zawarte w nim wskaniki miały prawidłow, aktualn warto. Prawidłowa
realizacja obu warstw systemu pomiaru efektywnoci jest warunkiem koniecznym jego
skutecznego funkcjonowania.
Warstwa biznesowa musi zawiera nastpujce elementy:
• analiz celów strategicznych i operacyjnych organizacji,
• kwantyfikacj tych celów w postaci kluczowych mierników efektywnoci,
• analiz zalenoci mierników (w celu wykrycia potencjalnych sprzecznoci),
• opis budowy mierników,
• okrelenie wartoci wzorcowych i dopuszczalnych mierników,
Warstwa informacyjna powinna składa si co najmniej z:
• definicji ródeł danych do budowy poszczególnych mierników,
• definicji procedur obliczeniowych,
• opisu organizacyjnej i technicznej procedury zbierania i przetwarzania danych,
• okrelenia sposobu prezentacji wskaników,
Warstwa technologiczna musi zawiera co najmniej:
• specyfikacj narzdzi informatycznych zastosowanych do realizacji systemu,
• projekt realizacji procedur zawartych w warstwie informacyjnej za pomoc w/w narzdzi.
•
4. Proces budowy rozwizania BI
Proces budowy rozwizania BI składa si z faz definiujcych zawarto rozwizania w
prezentowanych powyej warstwach:
1. Analiza biznesowa – ma na celu okrelenie celów organizacji, mierników okrelajcych
te cele na poszczególnych poziomach organizacji oraz zasad kaskadowania mierników z
wyszych poziomów organizacji na nisze. Wynikiem tej fazy jest dokument Koncepcji
Biznesowej zawierajcy opis strategii organizacji, dekompozycj tej strategii na cele oraz
przypisanie mierników do tych celów. Dokument musi zawiera take zestawy
konkretnych mierników dla poszczególnych grup pracowników czy jednostek
organizacyjnych oraz powizania (analiz spójnoci) pomidzy miernikami na rónych
poziomach.
2. Analiza informacyjna – odpowiada na pytanie, jak zbudowane s poszczególne mierniki,
czy wykonalne jest zebranie danych umoliwiajcych raportowanie miernika oraz jakie
ródła danych bd słuy do zasilania tych mierników. Wynikiem fazy jest dokument
Koncepcji Informacyjnej zawierajcy szczegółowy opis budowy mierników, ródła
danych zasilajcych mierniki oraz opis procesu biecego ich zasilania.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr4, 2005
3.
83
Projekt techniczny – prezentuje realizacj koncepcji przedstawionej w dwóch
poprzednich podpunktach za pomoc konkretnych narzdzi informatycznych. Wynikiem
fazy jest dokument Projektu technicznego zawierajcy zestawienie narzdzi
informatycznych, za pomoc których realizowane bdzie rozwizanie, architektur
danych w tych narzdziach oraz opis realizacji procesu zasilania mierników danymi.
5. Przykład budowy systemu pomiaru efektywnoci w rozwizaniu SAP Business One
Na podstawie przedstawionych powyej załoe metodycznych stworzone zostały ramy
koncepcyjne systemu BI dla przedsibiorstw sektora MSP. Podstawowe załoenia to:
• prostota rozwizania gwarantujca jego szybkie i mało kosztowne wdroenie,
• uycie w warstwie technologicznej narzdzi powszechnie uywanych w
przedsibiorstwach sektora MSP.
Warstwa biznesowa
W warstwie biznesowej przyjto załoenie, e cele organizacji s ju zdefiniowane i jedynym
zadaniem jest ich właciwe opisanie oraz okrelenie wskaników opisujcych stopie ich
realizacji. W trakcie prac analizy biznesowej kładziony jest nacisk na zdefiniowanie nie wicej ni
8 kluczowych wskaników efektywnoci, które nastpnie dezagregowane s na wskaniki
czstkowe na niszych szczeblach organizacji. Wynikiem prac okrelajcych warstw biznesow
jest dokument Koncepcji biznesowej zawierajcej opis celów oraz map mierników wraz z ich
wartociami wzorcowymi.
Warstwa informacyjna
Warstwa informacyjna rozwizania powinna składa si z nie wicej ni dwóch ródeł
informacji. Głównym ródłem informacji jest system transakcyjny7 SAP Business One. Wszystkie
dodatkowe informacje s dostarczane „rcznie” za pomoc interfejsów z arkuszem kalkulacyjnym.
Takie rozwizanie zapewnia prostot uytkowania oraz niewielkie koszty realizacji systemu
na poziomie technologicznym, wynikajce z niewielkiej liczby interfejsów wczytujcych dane do
kostek informacyjnych bazy danych. Dokument Koncepcji Informacyjnej zawiera informacje
dotyczce budowy wskaników w odniesieniu do ju zdefiniowanych ródeł.
Warstwa technologiczna
Podstawowym ródłem danych w zaprojektowanym rozwizaniu jest transakcyjny system
zintegrowany SAP Business One. System ten funkcjonuje w oparciu o motor bazy danych MS
SQL Server, zawierajcy standardowe narzdzia do tworzenia hurtowni danych – tzw. Analysis
Services. Narzdzia te umoliwiaj wygenerowanie kostek informacyjnych grupujcych dane z
systemu SAP Business One oraz zasilenie tych kostek danymi za pomoc interfejsu z arkuszem
kalkulacyjnym. Kostki informacyjne tworzone s zgodnie z potrzebami wynikajcymi z Koncepcji
Informacyjnej, dotyczcymi zawartoci poszczególnych wskaników.
Standardowym narzdziem prezentacji jest arkusz kalkulacyjny z zaprojektowanymi
strukturami danych i formułami przeliczeniowymi
7
O systemach transakcyjnych zob. w [6]
84
Przemysław Lech
Business Intelligence w organizacjach sektora MSP
propozycja metodyki tworzenia
6. Podsumowanie
Istnieje potrzeba tworzenia rozwiza Business Intelligence dostosowanych wielkoci, a co
za tym idzie równie cen do moliwoci przedsibiorstw sektora MSP. W niniejszym artykule
przedstawione zostały ramy metodyczne tworzenia tego typu rozwiza w oparciu o proste
załoenia biznesowe oraz przy uyciu narzdzi informatycznych dostpnych dla przedsibiorstw
małych i rednich.
Bibliografia
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Drelichowski L., Podstawy inynierii zarzdzania wiedz, Polskie Stowarzyszenie Zarzdzania Wiedz, Bydgoszcz 2004
Hashmi N., Business Information Warehouse for SAP, Prima Publishing, Roseville 2000
Januszewski A., Informatyka w przedsibiorstwie, Wysza Szkoła Zarzdzania i Finansów,
Bydgoszcz 2001
Kaplan R. Norton D., Strategiczna Karta Wyników, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001
Kisielnicki J., Sroka H.(2001), Systemy informacyjne biznesu, Placet, Warszawa
Kubiak B., Korowicki A., Systemy klasy Business Intelligence w usprawnianiu zarzdzania i
biznesu, w: Zastosowanie Informatyki w Rachunkowoci i Finansach, red. Kubiak B., Korowicki A., Polskie Towarzystwo Informatyczne 2002, s.15-21
Lech P., Zintegrowane systemy zarzdzania ERP/ERP II, Difin, Warszawa 2003
Meier M., Sinzing W., Mertens P., Enterprise Management with SAP SEM Business Analytics, Springer, Berlin 2003
Read C., Ross J., Dunleavy J., Schulman D., Bramante J., eCFO – Sustaining Value in the
New Corporation, John Wiley & Sons, Chichester 2001
Przemysław Lech
e-mail: [email protected]
Uniwersytet Gdaski, Wydział Zarzdzania
Katedra Rachunkowoci
ul. Armii Krajowej 101
81-824 Sopot