.gif){kind=small}
Artykuły
Podejmowanie decyzji biznesowych a narzędzia BI w przedsiębiorstwie
Dr Zbigniew Twardowski
Badania nad rozwojem systemów MRP/ERP i ich zastosowań wskazują na bardzo dynamicznie zachodzące zmiany zarówno w rozwoju strategii rynkowych kluczowych dostawców jak i oferowanych technologii, strukturze popytu oraz metodyk prac wdrożeniowych.
W wielu przypadkach udało się efektywnie wdrożyć systemy klasy ERP, uzyskano zakładaną automatyzację zarówno procesów podstawowych dla działalności organizacji, jak również procesów pomocniczych. Otwartą kwestią pozostaje jednak nadal wsparcie procesów podejmowania decyzji, szczególnie decyzji kluczowych dla organizacji, niepowtarzalnych najczęściej mających charakter decyzji strategicznych.
W procesach podejmowania decyzji rzadko kiedy istnieje bezpośredni związek przyczynowo – skutkowy pomiędzy decyzją a rezultatem wykorzystania narzędzi BI. Wpływ technologii BI, szczególnie eksploatacji korporacyjnej hurtowni danych, na jakość decyzji rozpatrywany musi być z perspektywy długoterminowej, korzyści są z reguły trudne do precyzyjnego wyrażenia i mają raczej charakter bardziej jakościowy niż ilościowy. Co więcej, rozwój i implementacja rozwiązań BI wymaga najczęściej zmian w samej organizacji. Jest więc bardzo trudno rozróżnić, pomiędzy korzyściami wynikającymi bezpośrednio z wdrożenia aplikacji analitycznych i hurtowni danych a efektami zmian organizacyjnych towarzyszącymi wdrażaniu rozwiązań informatycznych. Przedstawiona teza pozostaje w zdecydowanej opozycji z oczekiwaniami praktyki gospodarczej, gdzie wymaga się aby projekty były krótkie, proste i w zasadzie natychmiast się zwracały. Brak tu miejsca na ewolucję i doskonalenie rozwiązania a posługiwanie się wyłącznie miarami jakościowymi w uzasadnieniu korzyści z wdrożenia rozwiązań BI wzbudza podejrzenia u potencjalnego sponsora projektu.
Oceniając efekty wdrożonych rozwiązań BI (a szczególnie korzyści z posiadania centralnej hurtowni danych) rzadko kiedy zwraca się uwagę na fakt iż, jakość i działanie aplikacji analitycznych zależy bezpośrednio od działania systemów transakcyjnych będących ich źródłem danych oraz od jakości samych danych w bazach danych tych systemów. Zakończone sukcesem (bądź nie) wdrożenie systemów transakcyjnych wpływa bezpośrednio na ocenę rozwiązań BI. Często projekt BI jest akceptowany przez użytkowników biznesowych w ograniczonym stopniu lub wręcz odrzucany z powodu braku wiarygodności danych prezentowanych w aplikacjach analitycznych. Co więcej połączenie hurtowni danych z takimi aplikacjami jak DSS, EIS, CRM powoduje że sukces i jakość działania tych aplikacji zależy w dużym stopniu od jakości działania hurtowni danych. Ostatecznie, z perspektywy użytkownika końcowego, ocena rozwiązań BI postrzegana jest w decydującym stopniu poprzez pryzmat działania aplikacji analitycznej z którą pracuje. Generalnie od użytkownika końcowego (analityka) wymagana jest aktywność w wykorzystaniu narzędzi i aplikacji BI. Korzyści z rozwiązań BI zależą bowiem w dużym stopniu od jego zdolności do ich efektywnego wykorzystania w procesie podejmowania decyzji. Analityk napotykając trudności w obsłudze takich aplikacji osiąga realne korzyści z użytkowanego narzędzia znacznie później, tym samym wpływa to na ostateczną ocenę korzyści z posiadania rozwiązań BI.
BI nie wystarczy tylko mieć
Jednym z ważniejszych a bardzo rzadko uświadamianych sobie problemów z efektywnym wykorzystaniu narzędzi BI jest fakt, że wdrożenie systemów podejmowania decyzji (DSS) wymaga zdecydowanie większych zmian organizacyjnych oraz kulturowych w organizacji niż ma to miejsce w przypadku systemów ERP. Dobry system raportowania jest tylko warunkiem koniecznym, absolutnie nie wystarczającym dla budowy efektywnego systemu wspomagania decyzji. Różnice w podejściu do wdrożenia systemu ERP w stosunku do systemów klasy DSS widoczne są chociażby w sposobie późniejszej ich eksploatacji. System ERP, by organizacja gospodarcza funkcjonowała, praktycznie musi być używany, systemy DSS jedynie mogą być wykorzystywane o ile są wstanie wesprzeć pojawiający się problem decyzyjny. Co więcej, podstawowa funkcjonalności systemu ERP to przede wszystkim automatyzacja (mniej lub bardziej wyrafinowana) wcześniej wykonywanych w organizacji czynności (ewidencja transakcji). W przypadku systemów DSS sytuacja wygląda całkowicie odmiennie – z reguły nigdy wcześniej procesy decyzyjne nie były formalizowane. Co więcej do dziś nie jest do końca rozpoznany sam proces podejmowania decyzji. Jak, i na podstawie jakich przesłanek decydent tak naprawdę podejmuje decyzje to kwestia wciąż otwarta. Powielanie więc standardów wdrożeniowych systemu ERP w obszarach wspomagania decyzji kończy się z oczywistych względów co najwyżej sprawnym systemem raportowania.
W każdym przypadku ważne jest by dobrze zidentyfikować potencjalnych użytkowników aplikacji. W przypadku systemów wspomagania decyzji jest to szczególnie istotne. Użytkowników aplikacji analitycznych wykorzystujących technologie BI (hurtownie danych, OLAP, EIP) można z grubsza podzielić na dwie podstawowe kategorie. Grupa pierwsza to odbiorcy przetworzonej już informacji korzystający z gotowych, zdefiniowanych obiektów analitycznych (np. arkuszy, tabel, wykresów graficznych lub po prostu wydrukowanych raportów). Jest to przede wszystkim kadra zarządzająca wyższych szczebli – osoby podejmujące decyzje o znaczeniu strategicznym i taktycznym. Cechą szczególną tej grupy jest (powinno być) istnienie ściśle zdefiniowanego popytu na wysoko przetworzoną informację przy jednoczesnej niechęci do zgłębiania technicznych szczegółów pozyskiwania danych. Co bardzo istotne, niewielka różnica pomiędzy „jest” a „powinno być” często podważa sens wdrażania systemów DSS w organizacji. Nie jest to oczywiście żaden argument dla sprzedawców rozwiązań i technologii BI, w końcu od czego jest sprawna machina marketingowa. A skoro już dokonano zakupu modnych technologii i narzędzi (w końcu wszyscy to już mają, konkurencja się tym chwali) to trzeba jakoś to wykorzystać…i tu pojawia się nareszcie miejsce na wysoko kwalifikowanych doradców i konsultantów. Zadanie w postaci zdefiniowania (wypracowania) realnego poziomu oczekiwań kadry kierowniczej najwyższego szczebla zarządzania, choć czasami wydaje się niemożliwe do realizacji, jest jedynym sposobem na efektywne funkcjonowanie systemów klasy DSS w organizacji (zauważmy że tego typu problemy mogą być (i często są) zupełnie obce przy wdrażania systemów ERP). Grupa druga to użytkownicy zaawansowani samodzielnie korzystający nie tylko z zasobów, ale również z narzędzi udostępnianych w ramach dostarczonej technologii BI. Najczęstszą czynnością przez nich wykonywaną jest budowanie, testowanie i wdrażanie do użytku obiektów analitycznych służących odbiorcom informacji. Tego typu powiązanie jest pochodną podstawowej funkcjonalności zaimplementowanej w rozwiązaniach BI, czyli udostępnieniu środowiska umożliwiającego szybką budowę gotowych aplikacji raportujących. Sens pracy tej grupie użytkowników nadaje oczywiście poziom oczekiwań użytkowników pierwszej grupy.
Wdrożenie systemów informatycznych opartych na paradygmacie DSS czy EIS jest więc procesem, w którym muszą być wykorzystywane nie tylko różne, coraz bardziej wyrafinowane technologie przetwarzania danych lecz także a może przede wszystkim nowoczesne techniki zarządzania i motywowania, stymulujące w konsekwencji realny popyt na informacje. W wielu przypadkach mamy jednakże do czynienia z sytuacją powszechnej dostępności coraz tańszych i wydajniejszych technologii BI przy absolutnym braku koncepcji ich wykorzystania w procesach podejmowania decyzji biznesowych.
W wielu przypadkach udało się efektywnie wdrożyć systemy klasy ERP, uzyskano zakładaną automatyzację zarówno procesów podstawowych dla działalności organizacji, jak również procesów pomocniczych. Otwartą kwestią pozostaje jednak nadal wsparcie procesów podejmowania decyzji, szczególnie decyzji kluczowych dla organizacji, niepowtarzalnych najczęściej mających charakter decyzji strategicznych.
W procesach podejmowania decyzji rzadko kiedy istnieje bezpośredni związek przyczynowo – skutkowy pomiędzy decyzją a rezultatem wykorzystania narzędzi BI. Wpływ technologii BI, szczególnie eksploatacji korporacyjnej hurtowni danych, na jakość decyzji rozpatrywany musi być z perspektywy długoterminowej, korzyści są z reguły trudne do precyzyjnego wyrażenia i mają raczej charakter bardziej jakościowy niż ilościowy. Co więcej, rozwój i implementacja rozwiązań BI wymaga najczęściej zmian w samej organizacji. Jest więc bardzo trudno rozróżnić, pomiędzy korzyściami wynikającymi bezpośrednio z wdrożenia aplikacji analitycznych i hurtowni danych a efektami zmian organizacyjnych towarzyszącymi wdrażaniu rozwiązań informatycznych. Przedstawiona teza pozostaje w zdecydowanej opozycji z oczekiwaniami praktyki gospodarczej, gdzie wymaga się aby projekty były krótkie, proste i w zasadzie natychmiast się zwracały. Brak tu miejsca na ewolucję i doskonalenie rozwiązania a posługiwanie się wyłącznie miarami jakościowymi w uzasadnieniu korzyści z wdrożenia rozwiązań BI wzbudza podejrzenia u potencjalnego sponsora projektu.
Oceniając efekty wdrożonych rozwiązań BI (a szczególnie korzyści z posiadania centralnej hurtowni danych) rzadko kiedy zwraca się uwagę na fakt iż, jakość i działanie aplikacji analitycznych zależy bezpośrednio od działania systemów transakcyjnych będących ich źródłem danych oraz od jakości samych danych w bazach danych tych systemów. Zakończone sukcesem (bądź nie) wdrożenie systemów transakcyjnych wpływa bezpośrednio na ocenę rozwiązań BI. Często projekt BI jest akceptowany przez użytkowników biznesowych w ograniczonym stopniu lub wręcz odrzucany z powodu braku wiarygodności danych prezentowanych w aplikacjach analitycznych. Co więcej połączenie hurtowni danych z takimi aplikacjami jak DSS, EIS, CRM powoduje że sukces i jakość działania tych aplikacji zależy w dużym stopniu od jakości działania hurtowni danych. Ostatecznie, z perspektywy użytkownika końcowego, ocena rozwiązań BI postrzegana jest w decydującym stopniu poprzez pryzmat działania aplikacji analitycznej z którą pracuje. Generalnie od użytkownika końcowego (analityka) wymagana jest aktywność w wykorzystaniu narzędzi i aplikacji BI. Korzyści z rozwiązań BI zależą bowiem w dużym stopniu od jego zdolności do ich efektywnego wykorzystania w procesie podejmowania decyzji. Analityk napotykając trudności w obsłudze takich aplikacji osiąga realne korzyści z użytkowanego narzędzia znacznie później, tym samym wpływa to na ostateczną ocenę korzyści z posiadania rozwiązań BI.
BI nie wystarczy tylko mieć
Jednym z ważniejszych a bardzo rzadko uświadamianych sobie problemów z efektywnym wykorzystaniu narzędzi BI jest fakt, że wdrożenie systemów podejmowania decyzji (DSS) wymaga zdecydowanie większych zmian organizacyjnych oraz kulturowych w organizacji niż ma to miejsce w przypadku systemów ERP. Dobry system raportowania jest tylko warunkiem koniecznym, absolutnie nie wystarczającym dla budowy efektywnego systemu wspomagania decyzji. Różnice w podejściu do wdrożenia systemu ERP w stosunku do systemów klasy DSS widoczne są chociażby w sposobie późniejszej ich eksploatacji. System ERP, by organizacja gospodarcza funkcjonowała, praktycznie musi być używany, systemy DSS jedynie mogą być wykorzystywane o ile są wstanie wesprzeć pojawiający się problem decyzyjny. Co więcej, podstawowa funkcjonalności systemu ERP to przede wszystkim automatyzacja (mniej lub bardziej wyrafinowana) wcześniej wykonywanych w organizacji czynności (ewidencja transakcji). W przypadku systemów DSS sytuacja wygląda całkowicie odmiennie – z reguły nigdy wcześniej procesy decyzyjne nie były formalizowane. Co więcej do dziś nie jest do końca rozpoznany sam proces podejmowania decyzji. Jak, i na podstawie jakich przesłanek decydent tak naprawdę podejmuje decyzje to kwestia wciąż otwarta. Powielanie więc standardów wdrożeniowych systemu ERP w obszarach wspomagania decyzji kończy się z oczywistych względów co najwyżej sprawnym systemem raportowania.
W każdym przypadku ważne jest by dobrze zidentyfikować potencjalnych użytkowników aplikacji. W przypadku systemów wspomagania decyzji jest to szczególnie istotne. Użytkowników aplikacji analitycznych wykorzystujących technologie BI (hurtownie danych, OLAP, EIP) można z grubsza podzielić na dwie podstawowe kategorie. Grupa pierwsza to odbiorcy przetworzonej już informacji korzystający z gotowych, zdefiniowanych obiektów analitycznych (np. arkuszy, tabel, wykresów graficznych lub po prostu wydrukowanych raportów). Jest to przede wszystkim kadra zarządzająca wyższych szczebli – osoby podejmujące decyzje o znaczeniu strategicznym i taktycznym. Cechą szczególną tej grupy jest (powinno być) istnienie ściśle zdefiniowanego popytu na wysoko przetworzoną informację przy jednoczesnej niechęci do zgłębiania technicznych szczegółów pozyskiwania danych. Co bardzo istotne, niewielka różnica pomiędzy „jest” a „powinno być” często podważa sens wdrażania systemów DSS w organizacji. Nie jest to oczywiście żaden argument dla sprzedawców rozwiązań i technologii BI, w końcu od czego jest sprawna machina marketingowa. A skoro już dokonano zakupu modnych technologii i narzędzi (w końcu wszyscy to już mają, konkurencja się tym chwali) to trzeba jakoś to wykorzystać…i tu pojawia się nareszcie miejsce na wysoko kwalifikowanych doradców i konsultantów. Zadanie w postaci zdefiniowania (wypracowania) realnego poziomu oczekiwań kadry kierowniczej najwyższego szczebla zarządzania, choć czasami wydaje się niemożliwe do realizacji, jest jedynym sposobem na efektywne funkcjonowanie systemów klasy DSS w organizacji (zauważmy że tego typu problemy mogą być (i często są) zupełnie obce przy wdrażania systemów ERP). Grupa druga to użytkownicy zaawansowani samodzielnie korzystający nie tylko z zasobów, ale również z narzędzi udostępnianych w ramach dostarczonej technologii BI. Najczęstszą czynnością przez nich wykonywaną jest budowanie, testowanie i wdrażanie do użytku obiektów analitycznych służących odbiorcom informacji. Tego typu powiązanie jest pochodną podstawowej funkcjonalności zaimplementowanej w rozwiązaniach BI, czyli udostępnieniu środowiska umożliwiającego szybką budowę gotowych aplikacji raportujących. Sens pracy tej grupie użytkowników nadaje oczywiście poziom oczekiwań użytkowników pierwszej grupy.
Wdrożenie systemów informatycznych opartych na paradygmacie DSS czy EIS jest więc procesem, w którym muszą być wykorzystywane nie tylko różne, coraz bardziej wyrafinowane technologie przetwarzania danych lecz także a może przede wszystkim nowoczesne techniki zarządzania i motywowania, stymulujące w konsekwencji realny popyt na informacje. W wielu przypadkach mamy jednakże do czynienia z sytuacją powszechnej dostępności coraz tańszych i wydajniejszych technologii BI przy absolutnym braku koncepcji ich wykorzystania w procesach podejmowania decyzji biznesowych.
Dr Zbigniew Twardowski jest wiceprezesem firmy CONSORG Sp z o. o. odpowiedzialnym za strategie rozwoju technologii informatycznych i aplikacji biznesowych.
Autor: Dr Zbigniew Twardowski
