1 / 32

Poslovna inteligencija Business Intelligence

Poslovna inteligencija Business Intelligence. Pojam Business Intelligence Problemi postojećih BI sistema Izgradnja dugoročne BI strategije Uloga BICC centra Organizaciona struktura BICC centra Uloge zaposlenih u BICC centru BI framework. Pojam Business Intelligence.

raiden
Download Presentation

Poslovna inteligencija Business Intelligence

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Poslovna inteligencijaBusiness Intelligence Pojam Business Intelligence Problemi postojećih BI sistema Izgradnja dugoročne BI strategije Uloga BICC centra Organizaciona struktura BICC centra Uloge zaposlenih u BICC centru BI framework

  2. Pojam Business Intelligence • Business Intelligence (BI) podrazumeva korišćenje tehnologija za prikupljanje i efektivno korišćenje informacija kako bi se poboljšala poslovna efektivnost. • Idealni BI sistem omogućava zaposlenima, partnerima i dobavljačima lak pristup informacijama, analizu i međusobno deljenje informacija. • BI softver je opšti pojam koji opisuje DSS sisteme, ranije EIS sisteme, data warehouse softvere, ekspertne sisteme i data mining tehnike za interpretiranje podataka. • Danas, BI sistemi predstavljaju stratešku prednost preduzeća. • BI su neophodni kako bi se izvukao maksimum iz ERP sistema. • Demo na: http://www.businessobjects.com/global/flash/products/xi_tour/index_flash.asp

  3. Problemi postojećih BI sistema • Mnoge današnje organizacije imaju fragmentirane implementacije BI sistema usled toga što su često ugrađeni u softverske pakete kao što su na primer ERP ili CRM. • Obimni BI alati, sa preklapajućim funkcionalnostima su generalni problem u velikim organizacijama. Kako prosečan broj korisnika BI sistema raste, bez dosledne BI strategije, fragmentacija će nastaviti da raste.

  4. Zašto Business Intelligence? Slaba vidljivost podataka i reakcija na događaje sa tržišta Neefikasni lanci vrednosti i lanci tražnje Visoki poslovni i IT operacioni troškovi 80% IS budžeta ide na poslovanje koje se odvija “kao i obično” Siromašno razumevanje potreba klijenata Slabe poslovne performanse Današnja informaciona tehnologija Menadžment koristiSpreadsheets Briga o privatnosti podataka i preopterećenosti informacijama

  5. Zašto je teško postići veći Return Of Informationdanas… Mnoge tačke integracije podataka…slab integritet i pouzdanost podataka Visok stepen čišćenja podataka i ponovnog unosa ... intenzivan rad Data Mart-ovi Data Warehouses Visoko IT uticaj…duže vreme za vrednovanje Izvornisistemi Tekst Mining ERP Ručno kodiranje CRM Višestruka rešenja… skuplje, frustrirani korisnici LOB ETL Analiza podataka(OLAP, Data Mining) Unos od strane zaposlenih… sklon greškama Mnogi diskonektovani sistemi…nekompletni podaci…višestruke verzije istine

  6. Business Intelligence Obezbeđivanjem uvida u poslovanje svim zaposlenima dovodi do donošenja boljih, bržih i relevantnijih odluka

  7. Izgradnja dugoročne BI strategije • Rešenje problema je standardizacija BI sistema u organizaciji. • BI je često oblast sukobljavanja između IT-a (koji obezbeđuju informacije) i poslovnih korisnika (koji koriste te informacije za obavljaje svojih poslova). Stoga, je izgradnja međusobnog poverenja na prvom mestu kod standardizacije BI sistema. • Standardizovani interfejs za pristup informacijama bi omogućio: • brže odgovore na pitanja korisnika • lakšu unakrsnu analizu podataka • smanjene troškove • bolji risk management • veću kokurentnu prednost ... • Drugi korak kod standardizacije BI sistema je otvaranje BI kompententnog centra (BI competency center - BICC) koji bi predstavljao oličenje najbolje poslovne i tehničke prakse u organizaciji. Dosadašnja praksa je pokazala da ukoliko se ne uvede BICC centar, BI standardizacija bi bila samo jedno kratkoročno rešenje koja bi rezultiralo visokim troškovima, frustracijama kod krajnih korisnika i padom poverenja koje bi posle još teže bilo povratiti.

  8. Uloga BICC centra • Uloga BICC centra unutar organizacije treba da osigurava dugoročni uspeh BI standardizacije i strateško korišćenje BI sistema. • Organizacija sa BICC može da očekuje: • poboljšanje problema fragmentiranih podataka; • bolju kontrolu troškova smanjenjem redundantnosti osoblja, podataka, obrade podataka i dr.; • poboljšanje kvaliteta podataka usklađivanjem različitih projekata koji koriste slične podatke i poboljšanje sveukupne efikasnosti analize podataka ... • Primarne funkcije BICC centra su: • Portfolio menadžment – BICC osigurava da svi novi BI projekti budu u skladu sa sveukupnim BI framework-om. • Standardizacija – osigurava konzistentni analitički pristup korišćenjem BI metodlogija i alata, obezbeđenjem poslovnih inputa u data warehousing projekte i sveukupne arhitekture podataka preduzeća. • Obuka i edukacija • Podrška važnim korisnicima – BICC pomaže razvoju kompleksnih analiza. • Knowledge menadžment – BICC osigurava najbolju BI praksu i kontinualni proces poboljšanja BI sistema. • Podrška dobavljačima – BICC pruža podršku ključnim dobavljačima (vendor) deljenjem informacija, upgrade-ovanje softverskih verzija i dr.

  9. Organizaciona struktura BICC centra • U zavisnosti od tipa organizacije i BI strategije, org. struktura BICC centra može da bude: • centralizovana – dobija se celokupna slika BI implementacija, ali se može suviše udaljiti od poslovanja • distribuirana – može se izgubiti celina • virtuelna – ne postoji univerzalno rešenje, treba izvagati prednosti i mane jednih i drugih.

  10. Uloge zaposlenih u BICC centru • Centar mora da sadrži eksperte za analitiku, biznis i IT: • Biznis eksperti razumeju potrebe poslovnih korisnika i imaju njihovo potpuno popoverenje. Oni treba da razumeju potrebe poslovnih jedinica kao što su prodaja i marketing, ljudski resursi, upravljanje lancem vrednosti i dr., da povežu BI sa strategijskim ciljevima preduzeća i da su sposobni da pomognu menadžerima da postave prioritete kod analiza odluka, ROI modela i poslovnih scenarija. • Analitičari treba da znaju da istražuju poslovne probleme, da kreiraju modele koji pomažu u analizi tih problema, istražuju podatke kako bi pronašli šablone, značajne relacije između podataka, anomalije i trendove, da rade sa IT odelenjem kako bi identifikovali podatke za analize ili aplikacije, da koriste niz tehnika od jednostavnih agregacija do statističkih analiza i kompleksnih tehnika data mining-a, da razvijaju i održavaju lakoću korišćenja analitičkih alata, da izvode zaključke o relevantnim informacijama i preporuče rešenje i da obučavaju korisnike kako da koriste podatke. • IT stručnjaci treba da shvate kakav će uticaj imati BI infrastruktura na poslovanje i analitičke zahteve, da razumeju BI alate i tehnologije i data warehouse i način pristupa i upavljanja podacima neophodnih za podršku poslovanju i analizu. • BICC centar mora da zna kako se informacija koristi, kako izvršiti analize i kako se te analize koriste da bi se olakšalo donošenje odluka i pokretanje akcija.

  11. BI Framework • Primarna funkcija BICC centra je da se kreira BI framework koji će uskladiti različite BI inicijative na različitim nivoima u organizaciji. nivo profita nivo znanja informacioni nivo

  12. BI framework • Najniži “informacioni” nivo je osnova BI framework-a i zahteva tehničku i organizacionu spremnost. • Tehnička spremnost (technical readiness) – predstavljaju tehničke kriterijume za uspešan BI, uključuju: • operacione sisteme – BI analize su često ograničene kvantitetom i kvalitetom podataka koji su skladišteni u ovim sistemima. • Infrastrukturu za prevođenje podataka iz operacionih sistema u podatke pogodne za BI. • Infrastrukturu skladištenja – skladištenje detaljnog nivoa podataka iz višestrukih sistema i data warehouse-a/data mart-ova koji skladište istorijske podatke u formatu optimizovane za vršenje upita. Cilj tehničke spremnosti je balansiranje efikasnosti i fleksibilnosti. • Organizaciona spremnost (organizational readiness) – efektivno korišćenje informacija zahteva nešto više od tehničke arhitekture. Ovaj deo famework-a ističe kako najbolje uvesti BI sistem, uzima u obzir sledeće kriterijume: • Strateške ciljeve kompanije – Da li su vaši korporativni ciljevi u skladu sa BI strategijom? • Stilove odlučivanja – Kako se donose odluke u vašoj organizaciji? Da li BI podržava i olakšava dogovor oko podataka? • Raspoloživost analitičkih sposobnosti – da li organizacija poseduje analitičke veštine kako bi iskoristila sve prednosti BI sistema? Ukoliko ne sadrži, ko bi se trenirao ili zaposlio i u kojim oblastima? • Preovlađujuća informaciona kultura – Da li postoji kultura koja omogućava deljenje informacija i sa poslovnim partnerima i klijentima?

  13. Nasatavak kriterijuma organizacione spremnosti • Tipove korisnika – koji su tipovi BI korisnika u organizaciji? • Konkurentno okruženje – Kako vaši konkurenti koriste BI? Da li oni bolje razumeju ponašanje klijenata? Da li oni podstiču odnose sa klijentima tako što dele BI informacije sa njima? • Ekonomsko okruženje – u današnjoj globalnoj ekonomiji, prioriteti u poslovanju se rapidno menjaju. Kako to utiče na sposobnost organizacije da koristi BI? Da li se može koristiti za dobijanje brze, tačne procene finansijskih akcija u različitim regionima ili tržištima? Da li može da upozori na efekte neočekivanih promena u tražnji? Može li pomoći u strateškom planiranju? • Postojeća globalizacija – Sa trendom globalizacije, da li je vaša organizacija spremna da iznese BI sa infrastrukturom koja će biti prilagođena podršci korisnika i klijenata širom sveta, različitim jezicima i sa mnogim ne standardnim okruženjima? • Proširena organizacija – da li vaša organizacija sarađuje sa partnerima kako bi obezbedila robu i usluge klijentima? Kako delite informacije sa njima? Da li obezbeđujete informacije klijentima? • Drugi sloj na BI framework-u je nivo znanja koji se bavi efektivnim uvođenjem BI sistema. Ovo će u mnogome zavisiti od BI aplikacija i implementacije najbolje prakse BI projekata. • Treći i finalni sloj je nivo profita koji se bavi korišćenjem informacija kako bi se uticalo na promene načina poslovanja.

  14. Implementacija BI metodologije • BI model je rezultat rada analitičara iz kompanije Gartner Group* i organizacija koje su uspešno implementirale BI sisteme. • Korišćenje Bi metodologije pruža jedan koristan alat za razumevanje i unapređenje koraka za uspešan razvoj i implementaciju BI sistema. • Metodologija identifikuje 5 koraka u razvoju BI sistema. *Gartner, Inc. je najveća svetska kompanija za istraživanje i konsalting u oblasti inormacionih tehnologija.

  15. Faze BI metodologije • Oblast (Scope) – često zanemaren aspekt BI projekata. Za svaki predloženi projekat treba sagledati tehničke i organizacione zahteve i ciljeve preduzeća. Na osnovu ovoga se određuje da li su adekvatno određene granice projekta i da li odgovaraju trenutnim prioritetnim ciljevima organizacije. • Projektovanje (Design) - u fazi projektovanja se procenjuju potrebe korisnika i uključuje predefinisani set ključnih indikatora performansi (Key performance indicators – KPIs) koje zahteva krajnji korisnik. KPI treba da se formulišu bez obzira na raspoloživost informacija – cilj je prikupiti poslovne zahteve iako je podrška istih trenutno nepraktična. Faza dizajna obuhvata i izbor odgovarajuće BI tehnologije, kao i određivanje koji su neophodni informacioni izvori, uključujući kvalitet informacija i transformacije neophodne da bi informacije bile pogodne za analizu. • Izgradnja (Build) – Izgraditi prototip ili testirati okruženje. Celokupan proces protoka informacija unutar organizacije treba da se modeluje. Faza dizajna i izgradnje oduzimaju najviše vremena i resursa. • Uvođenje (Deploy) – uvođenje rešenja kod krajnjih korisnika. Bez obzira na korišćenu tehnologiju, uspeh projekta će u mnogome zavisiti od kvalitetne obuke i podrške krajnjim korisnicima. Ova faza zahteva jedan iterativni pristup obučavanja i izlaženja u susret potrebama korisnika. Ova faza će uključiti i razvoj predefinisanih izveštaja i analize. • Proširivanje (Evolve) – cilj ovog koraka je merenje uspešnosti projekta, odnosno koliko su raspoložive informacije korisne za donošenje odluka, zatim povećanje eksternog i internog deljenja informacija. • Otkrivanje (Discovery) – obično organizacija ne shvata svrhu centra sve dok se ne postavi. Kooperativnim radom krajnji korisnik i BICC centar izgrađuju okruženje za kreiranje rešenja. • Pristupanje (Access) – Identifikovanjem indikatora i vrednosnih informacija tokom prethodnog koraka, krajnji korisnik počinje da prati, razume i upravlja informacijama koje ga vode ka dubljim pogledima. • Odlučivanje (Decide) – Krajnji korisnik odlučuje na osnovu novih informacija. • Deljenje (Share) – Odluke i analize se dele sa drugima unutar organizacije. • Promene (Change) – Permanentne promene mogu dovesti do fundamentalnog reinženjeringa. • Nakon što je ciklus završen, treba početi nanovo od prvog koraka, ali sa metodologijom koja radi na novom nivou fokusa i to analiza, reevaluacija, modifikacija, optimizacija i podešavanje.

  16. Razmatranje potreba korisnika • Pažljivo razmatranje potreba korisnika je ključno kod bilo kog BI projekta. Analizirati svaki segment korišćenjem brojnih kriterijuma: • Funkcionalna kompleksnost – Potreba za naprednim BI funkiconalnostima kao što su segmentacija, statističke analize, predviđanje, vizuelizacija i mapiranje. • Dubina podataka – Potreba za pristupom detaljnim informacijama. • Širina podataka – Potreba za pristupom i poređenjem informacija iz nekoliko različitih sistema. • Lakoća korišćenja • Kastimizacija – potreba za visoko kastimiziranim interfejsom. • Korisnici BI sistema su: • analitičari – BI je fokusiran na ove ljude, pojedince čija je glavna uloga da prati, razumeju i upravljaju informacijama kako bi ih prosledili drugima u organizaciji. • radnici opšteg znanja – uloga ovih pojedinaca je da odlučuju i u poređenju sa analitičarima, njima je uglavnom potreban interfejs koji je lak za korišćenje i koji je fokusiran na posebnu oblast podataka. • izvršioci i menadžeri – uglavnom žele da vide informacije koje se zasnivaju na ključnim indikatorima performansi, očekivanjima i trendovima pre nego da se fokusiraju na detaljnu analizu. • klijenti i partneri – web interfejs je kastimiziran i pokazuje limitiran skup informacija.

  17. Edukacija i transfer znanja • Edukacija je vitalni deo BICC centra. • Za svaki definisani segment korisnika, treba da se sprovede strategija edukacije koja uključuje: • Obučavanje za korišćenje alata – Obučavanje kako na najbolji način koristiti izabrane BI standarde. BI softveri su obično vrlo fleksibilni. • Obuka za korišćenje podataka – Ovo je najvažniji deo gde se korinik obučava da koristi raspoložive podakte i da analizira njihov uticaj na poslovanje. • Deljenje znanja – treba da se kreira zajednica samoukih korisnika koji će međusobno deliti najbolje prakse. • BICC centar treba da sarađuje sa vendorima koji treba da izađu u susret kriterijumima BI framework-a, da pruže teničke usluge za implementaciju i održavanje BI infrastrukture i da pruže strateški konsalting za pomoć u implementaciji BICC.

  18. Microsoft Business Intelligence Integrate Analyze Report Data acquisition from source systems and integration Data transformation and synthesis Data enrichment, with business logic, hierarchical views Data discovery via data mining Data presentation and distribution Data access for everyone Delivering the Complete Business Intelligence Toolset

  19. Servisi integracije Zašto je bitan ETL Arhitektura integracije podataka

  20. Zašto je bitan ETL? • Spaja podatke iz heterogenih skladišta podataka: • tekst fajlovi • spreadsheets • RDBMS ... • Osvežava podatke iz data warehouses i data mart-ova • Čisti podatke pre punjenja • Brzinsko punjenje podataka u online transaction processing (OLTP) ionline analytical processing (OLAP) baze podataka • Šalje status uspešno/neuspešno • Izgradnja BI bez potrebe za redundatnom fazom tranformacije podataka • Automatske funkcije administriranja podataka

  21. Alerts and escalation Call centre data: semi structured Data mining ETL Text Mining Staging Legacy data: binary files Staging Warehouse ETL Hand coding Staging Cleansing & ETL Reports Application database ETL Mobile data Arhitektura integracije podatakaPre servisa integracije • Integracija i warehousingzahtevaju odvojene operacije. • Pripremanje podataka zahteva različite, često nekompatibilne alate. • Izveštavanje je spor proces, usporava pametne odgovore.

  22. Alerts and escalation Mobile data Text mining components Call centre: Semi-structured data Merges Data cleansing components Data mining components Standard sources Custom source Warehouse Legacy data: Binary files Reports SQL Server Integration Services Application database Arhitektura integracije podatakaSa servisima integracije Data Integration Architecture With Integration Services • Pripremanje i punjenje podataka se odvija u jednom procesu. • Izveštavanje se odvija paralelno sa punjenjem warehouse-a.

  23. Analitički servisi Zašto su bitni OLAP i Data Mining Vrednosti Data Mining-a Algoritmi

  24. Zašto su OLAP i Data Mining bitni? • Jedna verzija istine • Moćno modeliranje poslovnih informacija • Integrisani poglediRelacionog & OLAP-a • Najbolje od MOLAP-a do ROLAP-a • Obogaćeni podaci i napredna analitika • Key Performance Indicators • Visoke performanse • Podaci u realnom vremenu u OLAP kockama • Vrlo brze i fleksibilne analitike • XML standardi za pristup podacima i integracija sa Web servisima • Ušteda u vremenu i troškovima kod integracije sa drugim sistemima

  25. Data Mining Relative Business Value OLAP Reports (Ad Hoc) Reports (Static) Easy Difficult Usability Vrednosti Data Mining-a SQL Server 2005

  26. Decision Trees Clustering Naïve Bayes Time Series Sequence Clustering Neural Net Association Logistic Regression Algoritmi Introduced in SQL Server 2000 Linear Regression Text Mining

  27. Servisi izveštavanja Zašto je bitno izveštavanje Arhitektura

  28. Zašto je bitno izveštavanje? • Bolje odlučivanje u čitavoj organizaciji • Izgradnja izveštaja nad višestrukim izvorima podataka • Omogućava interaktivni pristup podacima • Omogućava krajnjem korisniku da napravi sopstveni ili modifikuje postojeći izveštaj • Obezbeđuje izveštaje u formatu koje korisnik želi • Sa lakoćom integriše izveštaje u aplikacije

  29. Arhitektura Builder Office Custom App Browser Web UI Data Sources (SQL, OLE DB, XML/A, ODBC, Oracle, Custom) Programmatic Interfaces Security Services (NT, Passport, Custom) Report Server Report Model Report Processing Data Processing Security Rendering Delivery Output Formats (HTML, Excel, TIFF, Custom) Delivery Channels (E-mail, SharePoint, Custom) SQL Server Catalog

  30. Analyze data in Excel and Create Office documents based on business data Publish spreadsheets and documents to SharePoint BI sa Office “12” Best with SQL Access and explore data in spreadsheets, reports, and documents in the Portal Reuse spreadsheets, reports,and documents in dashboards and business applications

  31. Business Intelligence Secure byDefault Secure by Design Secure inDeployment • Trustworthy Computing is built on three pillars: • Security • Privacy • Reliability • http://www.microsoft.com/twc Reliability Privacy Security

  32. Realni projekti BI u praksi http://www.microsoft.com/SQL/BI/ProjectREAL

More Related