Közvetlenül jut hozzá az üzleti információkhoz, vagy a szervezet különböző pontjairól, áttételesen? Szereti egyből elintézni a felmerülő ügyeket, vagy inkább összevár több feladatot? Inkább személyesen vásárol be a szupermarketben, vagy szívesebben szállíttatja házhoz az árut?

Joni Ahola – a cikk írója – a Fujitsu vezető megoldás architektje a közvetlen információszerzés, az azonnali ügyintézés és a házhoz szállítás híve. Az alábbiakban elmondja, miért.

Körülbelül húsz éve foglalkozom adattárházakkal. Nem tudom, hogy dinoszaurusz vagyok-e ettől, esetleg „túlképzett”, de tény, hogy sok időt töltöttem el ezen a területen. Az, hogy mindig is adatokkal, és információt generáló és fogyasztó emberekkel dolgoztam, fenntartotta az érdeklődésemet az analitika iránt. És bár az alapkoncepciók nem sokat változtak, a technológia fejlődésének üteme megköveteli, hogy az ember mindig naprakész ismeretekkel rendelkezzen.

Az első tapasztalataimat az adatokkal kapcsolatban akkor szereztem, amikor SQL-ben programoztam egy Oracle-alapú operatív alkalmazás és a kapcsolódó jelentéskészítési megoldás támogatójaként. Nem értettem, miért kell külön adatbázist fenntartani az operatív alkalmazáshoz, majd továbbítani ugyanazokat az adatokat egy másik adatbázisba a jelentéskészítéshez. Elmagyarázták, hogy ennek az adatbázis teljesítményével és a táblázatok, sorok stb. eltérő szintű záraival kapcsolatos műszaki okai vannak, és „mindenki így csinálja”. A műszaki okokat értem, de a szokásokhoz való értelmetlen ragaszkodást nem tudom elfogadni.

Nézzük meg, hol tartunk ma. Már nincs túl sok olyan műszaki korlát, amely meghatározná, milyen módon kell feldolgoznunk az adatokat. Épp ellenkezőleg! Ennek ellenére ma is érzem a szokások megváltoztatásával szembeni rugalmatlanságot. Nehezen engedjük el a régi adattárházas alapelveket, melyek szerint az ember jellemzően kinyeri az adatokat egy forrásrendszerből, átalakítja őket, betölti egy adattárba, aztán valamilyen eszközzel elemzést végez rajtuk, és könnyen előfordulhat, hogy ez az eszköz ismét külön tárolja az adatokat a saját feldolgozási műveleteihez.

Ha valaki az előtörténetükkel együtt konszolidál nagy tömegű adatot különféle típusú, adatminőségi problémákkal terhelt forrásrendszerekből, lehet, hogy továbbra is ez a jó módszer az adatok feldolgozásához a végfelhasználói fogyasztás előtt. Ennek a szemléletnek a rendszerek és feldolgozási műveletek nagy száma, valamint az érintett rendszerekben végzett adatreplikációhoz szükséges tárkapacitás mérete a fő hátránya.

A fenti adatfeldolgozási és -elemzési gyakorlatot szokták stratégiai analitikának hívni. Az adattárház használatának ma is van létjogosultsága, de ha az ember valós idejű üzleti döntéseket támogató analitikához gyűjt adatokat, érdemes tisztában lennie az alternatívákkal.

Az operatív analitika az üzleti folyamaton belülről támogatja az üzleti felhasználók döntéshozását. Az információ valós időben, a folyamatnak azokon a fontos pontjain áll rendelkezésre, ahol jól hasznosíthatók az analitikai felismerések. A felismerések felhasználói inputra vagy magán a folyamaton alapuló, előre meghatározott analitikai útvonalakra épülnek. Az operatív alkalmazás felhasználói felületébe ágyazott információ eléréséhez nincs szükség külön eszközökre. Az adatok pedig ugyanazok a tranzakciós / folyamatadatok, amelyeket a végfelhasználó hozott létre munkaköri feladatai ellátása során.

Az operatív analitikát tovább lehet fejleszteni oly módon, hogy az élő adatokat más üzleti területekről, korábbi műveletekre épülő előrejelzésekből vagy a stratégiai analitika forrásaiból származó információkkal ötvözzük. Ezek az információk, az elemzési pontok és a konkrét felismerések valós időben megoszthatók valamely csapattaggal, vagy intézkedési javaslatként megjeleníthetők máshol a szervezeten belül.

A fenti forgatókönyvnél nem kell máshova mozgatni az adatokat, és kevesebb rendszer vesz részt a folyamatban, ami jellemzően költséget takarít meg a támogatás, a hardverek és a licencek terén. A végfelhasználó valós idejű, releváns adatok birtokában, a megalapozott döntésre összpontosíthat, az IT-nek pedig nem kell támogatást nyújtania az adatkinyerési folyamatokhoz, a tárolórendszerekhez és az adatbázisokhoz.

Ez a módszer természetesen egy ideje már elérhető, de véleményem szerint nem alkalmazzák kellően széles körben. Az ERP-megoldás frissítése vagy lecserélése például nagyszerű lehetőség arra, hogy az ember átgondolja, milyen típusú információkra van szüksége, és hol tudná a rendelkezésre álló adatokat gyakorlati felismeréssé alakítani.

A fenti példák elég általánosak, és az analitikai megoldás kiépítésének is sokféle hatékony módja van. Arra kérem Önöket, hogy gondolják át, hogyan tudnák máshogy (egyszerűbben!) ellátni az üzleti területet értékes információkkal.

„Hol és hogyan nyerhetünk ki értéket az adatokból?” címmel kétrészes, angol nyelvű webináriumot készítettünk. Hamarosan közöljük a további részleteket!

Fujitsu Magyarország