Wątki ze spotkań Klubu CIO oraz redakcyjnych debat będą teraz regularnie publikowane na łamach naszych magazynów i na stronach internetowych. Mamy nadzieję, że tą drogą dotrzemy do Członków Klubu CIO i Czytelników, którzy nie mogli uczestniczyć w naszych spotkaniach. Poniżej przedstawiamy artykuł Pani Małgorzaty Koryckiej-Purchały o zrębach BI Governance, nawiązujący do tez jej wystąpienia na forum Klubu z dnia 3 listopada br. Artykuł publikujemy w listopadowym CEO Magazynie Top Menedżerów. Zapraszamy do lektury i dyskusji, zapraszamy na kolejne spotkania!

Celem wdrożenia Business Intelligence (BI) w firmie jest zapewnienie informacji uporządkowanej, aktualnej i możliwie najpełniejszej władzom firmy, upoważnionym grupom odbiorców wewnętrznych i instytucjom zewnętrznym, a także promowanie metod i narzędzi dla pozyskiwania i zarządzania taką informacją. W dużych korporacjach trudno wyobrazić sobie wdrożenie BI bez budowy hurtowni danych (centralnej hurtowni danych).

Podejście do zarządzania informacją poprzez budowę hurtowni danych oznacza zwiększenie efektywności prac różnych komórek organizacyjnych w całej organizacji. Ważne jest uzyskanie pewności, że raporty i wyniki analiz przygotowywane przez odbiorców bądź dla odbiorców są wiarygodne i oparte na tych samych danych oraz że istnieje jedna, wspólna wersja używanych definicji pojęć, wskaźników, parametrów.

Hurtownia to źródło danych gromadzonych na potrzeby wspomagania decyzji, umożliwia uzyskiwanie maksymalnej wartości z wielkich ilości zgromadzonych danych, wypracowuje mechanizmy przekształcające dane w łatwo dostępną informację, odpowiednią dla różnych grup jej odbiorców. Organizacje mające za sobą wdrożenie scentralizowanego zarządzania informacją dysponują aparatem, który przy umiejętnym wykorzystaniu może stanowić o ich przewadze rynkowej. Firmy konsultingowe oceniają, że wdrożona hurtownia danych jest istotnym aktywem firmy.

Niezależna, centralna, hybrydowa? Dylemat koronczarki

Moja koleżanka, z którą współpracowałam przez ostatnich kilka lat w obszarze BI, podarowała mi kopię obrazu Johannesa Vermeera "Koronczarka". Zarówno produkcja koronki, jak i proces tworzenia hurtowni danych, to podobnie żmudna i wymagająca precyzji praca - uzasadniała swój wybór. Podkreśliła przy tej okazji fakt, że zaczynając prace od maleńkiego kawałka, należy mieć wizję całości, wizję wzoru, który docelowo mamy osiągnąć. Strategiczne myślenie to połowa sukcesu w procesie budowy hurtowni danych. Rozumiejąc ten aspekt, można dopuścić różne modele budowy hurtowni w korporacji, poczynając od koncepcji korporacyjnego modelu danych i budowy scentralizowanej bazy danych, która zasila dedykowane tematycznie data marty, czyli wybrany zakres informacji niezbędny z punktu widzenia danej linii biznesowej, po budowę "niezależnych" dedykowanych hurtowni skupiających się na potrzebach pewnych obszarów biznesowych.

W wielu firmach istnieje silna presja na tworzenie "niezależnych" rozwiązań, które są łatwiejsze i szybsze do wdrożenia. Tutaj jednak kryje się pułapka, zwłaszcza w przypadku dużych korporacji. Kiedy liczba kolejnych pomysłów związanych z nowymi potrzebami biznesowymi zaczyna rosnąć, pociąga to za sobą konieczność kolejnych wdrożeń, potrzebę budowania nowych interfejsów lub serwisów obciążających systemy źródłowe i całą infrastrukturę informatyczną. Dodatkowo, coraz trudniejsze lub wręcz niemożliwe staje się uzgadnianie danych prezentowanych przez różne departamenty.

Centralna hurtownia danych zapewnia dobrą integrację danych z różnych systemów źródłowych, ich spójność i narzędzia do monitorowania jakości danych. Jednak budowa podobnej komórki jest przedsięwzięciem trudnym, kosztownym i długotrwałym.

Dlatego wydaje się, że dobrym rozwiązaniem jest podejście hybrydowe, tzn. tworzenie tematycznych niezależnych hurtowni, ale z określonymi wymaganiami, których realizacja pozwoli na włączenie niezależnych hurtowni do korporacyjnej, scentralizowanej bazy dysponującej potężnymi narzędziami przetwarzania i prezentacji danych. W przypadku, kiedy hurtownia korporacyjna jest już dojrzała architektonicznie i pod względem wykorzystywanych narzędzi, budowa niezależnych hurtowni powinna być sporadyczna i wynikać tylko z nadzwyczajnych okoliczności biznesowych.

Porozumienie opisane konkretami

Pomimo że zwykle wszyscy zgadzają się z ideą tworzenia hurtowni danych, to największą przeszkodą podczas jej implementacji nie są problemy techniczne i informatyczne, ale konieczność współdziałania wszystkich departamentów w firmie na różnych szczeblach organizacyjnych (centrala, oddziały terenowe). Wdrożenie hurtowni w dużych korporacjach jest potrzebne wtedy, gdy chcemy zbudować demokrację informacyjną, tzn. dostarczyć informacji każdemu, kto jej potrzebuje do wykonywanych zadań, bez względu na to, jakie stanowisko zajmuje i w jakich strukturach, z uwzględnieniem ograniczeń wynikających z polityki bezpieczeństwa informacji obowiązującej w danej firmie.

W związku z ogromem zadań, koniecznością współpracy z wieloma obszarami biznesowymi, zapewnienia bezpieczeństwa informacji i jednocześnie możliwości udostępniania jej szerokiemu kręgowi odbiorców oraz wpisania się w ogólną architekturę informatyczną wydaje się, że niezwykle ważne są rozwiązania organizacyjne, które pozwolą na realizacje celów strategicznych budowy BI.

Business Intelligence można porównać do układu nerwowego w firmie, ponieważ na podstawie otrzymanych bodźców powoduje odpowiednie reakcje objawiające się w podejmowanych decyzjach, działaniach. Aby układ ten mógł sprawnie funkcjonować, ważne jest umiejscowienie BI. Najpierw musimy jednak zdecydować, jakie funkcje powinna pełnić komórka organizacyjna, którą dla uproszczenia nazwijmy BICC (Business Intelligence Competency Center), czyli centrum kompetencyjnym BI. BICC powinno być formalną jednostką w ramach struktury organizacyjnej, która rozwija i promuje efektywne wykorzystanie narzędzi BI do wspomagania realizacji celów strategicznych firmy.

Oto kompetencje BICC:

• określenie strategii i celów BI, aby wspierały realizację strategii i celów firmy;

• koordynacja współpracy BICC z biznesem;

• szerzenie wiedzy na temat BI;

• śledzenie nowych trendów w BI i ich wdrażanie;

• standardy informacyjne;

• standaryzacja danych i procedur;

• standaryzacja pojęć, definicji, wskaźników;

• standaryzacja źródeł informacji i kanałów jej przesyłania;

• standaryzacja prezentacji danych;

• standardy jakości danych;

• udział w budowie i utrzymaniu korporacyjnych słowników wykorzystywanych przez wszystkie systemy informatyczne;

• budowa hurtowni danych;

• określenie korporacyjnego modelu danych, który może być rozszerzany o kolejne zakresy informacji biznesowej;

• dostosowanie modelu do wolumenu gromadzonych danych i wydajności przetwarzania;

• współpraca z IT w zakresie architektury i standardów rozwiązań informatycznych;

• pozyskiwanie danych z systemów funkcjonujących w firmie oraz stały monitoring ich jakości;

• procesy ETL - skrót od wyciągu (extract), przekształcania (transform) i ładowania (load) - zintegrowane z pętlą zarządzania jakością danych;

• automatyzacja procesów pozyskiwania danych;

• dostosowanie częstotliwości zasilania danymi do potrzeb biznesowych;

• zarządzanie składowaniem danych;

• czyszczenie i deduplikacja danych pochodzących z różnych systemów, np. danych teleadresowych klientów;

• przetwarzanie danych;

• budowa agregatów i struktur wielowymiarowych;

• przygotowywanie danych do zasilania aplikacji lub innych systemów (np. scoring dla CRM operacyjnego);

• udostępnianie danych;

• wybór platformy raportującej;

• prezentacja wyników zgodna z ustalonymi standardami i potrzebami biznesu z częstotliwością określoną przez biznes;

• kontrola prezentowanych wyników;

• utrzymanie aplikacji;

• zarządzanie danymi i metadanymi;

• utrzymywania metadanych technicznych;

• zapewnienie spójności z metadanymi biznesowymi;

• zaawansowane analizy;

• analizy i modele statystyczne;

• data mining;
• CRM analityczny;

• zarządzanie kontaktami z dostawcami oprogramowania i usług;

• nadzór dystrybucji oprogramowania;

• nadzorowanie wykorzystywania licencji;

• wsparcie techniczne dla użytkowników;

• zarządzanie bezpieczeństwem danych.

Jak widać, BICC jest łącznikiem między światem biznesu i informatyki, musi więc posiadać kompetencje obu dziedzin. Dział IT utrzymuje działającą infrastrukturę i systemy gromadzące dane, BICC potrafi interpretować dane, łączyć dane z różnych źródeł wewnętrznych i zewnętrznych firmy (np. bazy GUS, dostępne na rynku słowniki itd.) i prezentować dane w formie określonej przez biznes.

Relacje IT, BICC i biznesu można zilustrować w następujący sposób:

Co ma wspólnego BICC z IT?

Dla IT centrum kompetencyjne BI jest jednym z wewnętrznych kontrahentów, który 1) stawia wymagania dotyczące systemów informatycznych odnośnie standardów ewidencji danych, 2)współpracuje w zakresie jakości danych ewidencjonowanych w systemach informatycznych, 3) jest odbiorcą interfejsów lub usług związanych z zasilaniem hurtowni lub incydentalnym pozyskiwaniem danych i 4)współpracuje w kwestiach praw dostępu i bezpieczeństwa informacji.

Wzajemne relacje powinny zostać opisane w umowie SLA pomiędzy IT i BICC precyzującej terminy, zakres i jakość dostarczanych danych. Od tego zależy w głównej mierze terminowe i kompletne dostarczenie informacji zarządczej do biznesu.

Jednak najważniejsze z punktu widzenia BI i zarazem najtrudniejsze jest wypracowanie takiego sposobu ewidencji w systemach informatycznych, aby gromadzone dane były możliwe do przekształcenia ich w użyteczną informację zarządczą. Niejednokrotnie systemy doskonale wspierające działania operacyjne lub produkcyjne są z powodu swojej konstrukcji nieprzystosowane lub wręcz nieprzydatne z punktu widzenia pozyskania wiarygodnej i możliwej do usystematyzowania informacji zarządczej.

Dlatego tak ważne jest, by BICC był jednym z partnerów biznesowych na etapie dokumentowania wymagań funkcjonalnych dla systemu informatycznego wspierającego procesy biznesowe firmy. Jednocześnie BICC jest "kontrolerem" jakości danych generowanych przez system. Na etapie zasilania hurtowni danych sprawdzana jest jakość danych i bardzo często wykrywane są błędy wynikające z braku walidacji w systemach źródłowych, ale też niejednokrotnie z błędnego działania systemu, które może nie zostać zauważone podczas pracy operatorskiej i nie zostało wykryte na etapie testowania. Wymienione powody stawiają BICC jako partnera biznesowego dla IT.

Wytyczanie granic, poszukiwanie tożsamości BICC

Z drugiej strony w kompetencjach BICC leży też pewien obszar umiejętności informatycznych i ważne jest jasne określenie granic kompetencyjnych pomiędzy IT i BICC. Cała infrastruktura informatyczna, a więc sieć rozległa, zarządzanie prawami dostępu, standardy sprzętowe, zarządzanie backup-ami i serwisowanie sprzętu, zarządzanie licencjami oprogramowania wykorzystywanego w systemach dziedzinowych wspierających działania operacyjne w firmie, jest kompetencją IT. Po stronie BICC leży dobór narzędzi BI, administrowanie hurtownią danych (bazami danych, metadanymi itd.), zarządzanie licencjami BI, obsługa procesów ETL, raportowanie, zaawansowane analizy itd.

Granice pomiędzy IT i BICC dają się ściśle wytyczyć, choć w konkretnych przypadkach mogą być różne. W zależności od stopnia dojrzałości i automatyzacji procesów w hurtowni część ich na zasadzie umowy SLA mogłaby być przesunięta do eksploatacji do IT. Można sobie wyobrazić, że do eksploatacji można przekazać ładowanie danych do hurtowni, jeżeli proces ten zostanie wydzielony i zautomatyzowany. W każdym przypadku należy dokładnie rozważyć, czy ma to uzasadnienie finansowe i czy w ten sposób nie rozpraszamy kompetencji, co w perspektywie długoterminowej może okazać się niekorzystne.

Może więc miejsce dla BICC znajdzie się w pionie biznesowym? Od razu nasuwa się pytanie: w którym? BICC ma uzasadnienie w większych firmach, w których zwykle jest kilka pionów biznesowych, każdy z zupełnie innymi potrzebami w zakresie informacji zarządczej. Dlatego trudno jest umiejscowić BICC w konkretnym pionie, gdyż może to spowodować osłabienie wsparcia pozostałych obszarów.

A może BICC to część pionu finansowego? Jak wynika z badań przeprowadzonych w 2008 r. przez firmę Accenture wśród dyrektorów finansowych z 500 największych światowych korporacji, rola CFO w coraz większym stopniu polega na budowani wartości we wszystkich istotnych obszarach działalności organizacji. W takim przypadku umiejscowienie BICC w pionie finansowym ma sens. Jednak w warunkach polskich CFO nie ma tak szerokich kompetencji, na co może wskazywać fakt umiejscawiania np. zarządzania ryzykiem w innych pionach, a w konsekwencji braku wsparcia dla pewnych obszarów BI wspierających obszary biznesowe.

***

W 2008 r. uczestniczyłam w konferencji w Kopenhadze poświęconej zagadnieniom Business Intelligence. Miejsce zostało wybrane nieprzypadkowo, gdyż Dania jest krajem o dużej liczbie wdrożonych projektów BI. Jedna z sesji konferencji poświęcona była usytuowaniu organizacyjnemu kompetencji zarządzania informacją w strukturach firmy. Rozważane były dwie opcje: IT lub finanse. Dyskusje były burzliwe, pełne emocji. Czy nie jest zastanawiające, że te dyskusje są tak zażarte? Oznacza to chyba jedno - żadne rozwiązanie nie jest wyraźnie lepsze. Brak rozstrzygnięcia może być uzasadniony tym, że wielkie firmy doradcze karmią nas "najlepszymi praktykami", których nie ma w tej dziedzinie? Może powinniśmy spojrzeć trzeźwym okiem i zastanowić się, dlaczego Ford, budując firmę, nie myślał o dziale IT. Nie myślał o IT, dlatego że jeszcze nic o tym nie wiedział i nawet nie przeczuwał, że coś takiego powstanie. Może tak samo jest z zarządzaniem informacją - firmy nie są przygotowane i nie potrafią wytworzyć nowych schematów organizacyjnych, gdzie znalazłoby się osobne miejsce dla struktur BI, umocowane blisko najwyższych władz, struktur działających macierzowo dla całej organizacji. Należy podejść twórczo do nowej rzeczywistości i zbudować "BI governance", czyli określić kompetencje BICC, opracować procedury zarządzania wymaganiami użytkowników i procesem ich realizacji (demand management), przygotować umowy SLA z IT, powołać na poziomie firmy ciało decyzyjne, które będzie dokonywać priorytetyzacji zadań.

Warto wreszcie zacząć myśleć o zarządzaniu danymi niestrukturalnymi, co prowadzi nas do zarządzania wiedzą w firmie. Ale to już temat na inny artykuł…