Adatelemzési platformok életciklusa – Csodafegyverektől a költséges dísztárgyakig

Olvasási idő: 3 perc

A vállalatok birtokában és környezetükben növekvő adatmennyiséggel és az ezekhez társuló üzleti igények fejlődésével a vállalati BI rendszerek egyrészt megkerülhetetlenné, másrészt egyre népszerűbbé váltak. Ennek ellenére mégsem lehet rájuk egy univerzális, örökké hasznos, adatvagyont szolgáltató csodafegyverként tekinteni.

Az adatelemzési platformok életciklusa

Adatokra épülő, üzleti értéket teremtő szervezeti folyamatként is tekinthetünk a BI rendszerre, mely elég régóta a vállalati élet része, az már csak megközelítés kérdése, hogy miként hívjuk ezt a műveletet. Azonban az adatokra épülő értékteremtés egyre összetettebb folyamat, és mint ilyet, nem lehet egyetlen univerzális praktikával örökre megoldani, mivel a világban lévő adatmennyiség exponenciálisan növekszik, valamint a kiaknázó technológiák is gyorsan fejlődnek. Így tervezésekor, illetve üzemeltetésekor érdemes időnként megállni és körültekinteni, hogy biztos hatékony-e az információáramlás a szervezetben. 

Az adatelemzési platformok születése

A vállalat fejlődésével párhuzamosan, organikus fejlődés útján, egy fejlesztés melléktermékeként, vagy tervezett építkezés eredményeképpen is kialakulhat egy BI rendszer. Életét nagyban befolyásolják születésének körülményei, hiszen ettől is erősen függ az életpálya, amit bejár. Természetesen nem lehet általánosítani, egyik indulási típus sem jobb vagy rosszabb, hiszen az iparágtól, a szervezet méretétől, a munkaerő állomány felkészültségétől és a technológiáktól is sok minden függ. Emellett egy rendszer hatékonyságát csak bizonyos idő elteltével lehet jól megítélni. 

Az organikus fejlődés útján kialakuló rendszerre tipikus példa, ha a szervezet egy vagy több pontján adatvagyon kezd felhalmozódni, és üzleti felhasználók elkezdenek komolyan építeni erre, egyre szofisztikáltabb kérdéseket feltéve az adatvagyon felett diszponáló csapatnak/csapatoknak. Mivel az adatmennyiség a vállalat életpályájával és tevékenységével növekszik, az információkérés is egyre változatosabbá és sűrűbbé válik. Az adatvagyon gazdái – saját munkájuk megkönnyítése érdekében – különböző eljárásokat, riportokat gyártanak kiküszöbölve a repetitív és strukturálatlan munkavégzést. Mindezt olyan eszközökkel teszik, amelyek éppen kéznél vannak, vagy amelyekhez éppen értenek. Kialakul egyfajta adatvagyon-kiaknázási gyakorlat az így létrejött adat szolgáltató csapat körül, ami bevonzza az újabb és újabb vállalati adatköröket és üzleti igényeket is.

Az így kialakult BI rendszer előnye, hogy nem vesz igénybe sok plusz erőforrást, amelyek általában egyébként is eloszlanak időben, valamint nincsenek sokkszerű változások és meglepetések a szervezetben. Hátrányuk, hogy üzemeltetésük egyre költségesebb lehet és az üzemeltetők nem feltétlen érdekeltek lecserélésükben, így az új technológiára épülő társrendszereket egyre nehezebb becsatornázni. Az organikusan kialakult BI rendszer további kockázata, hogy sokszor csak a rendszer kialakítói értenek hozzá, és a rendszer felépítése sem mindig átgondolt. Ezek összességében  megnehezítik a rendszerrel kapcsolatos feladatok átadását, ami pedig már szervezeti feszültségeket is generálhat.

Az adatelemzési platform létrejöhet a szervezetben lévő egyéb fejlesztés, beszerzés melléktermékeként is.

Nagyobb fejlesztéseknél előfordul, hogy a szervezetbe érkező informatikai megoldáscsomag tartalmaz valamilyen BI technológiát, de nem a BI kiaknázás optimalizálása az elsődleges cél. Egy ilyen döntés indokolttá válhat költséghatékonyság miatt, vagy, mert a szervezet egyszerre szeretné megoldani az infrastrukturális és szervezetfejlesztési problémáit. Az eredmény valóban hatékony lehet, ha központi beszerzésnél és az implementációnál a szervezet figyelembe veszi a BI szempontokat. A gyakorlatban azonban ez sokszor nem sikerül, például mert olyan időnyomás tapasztalható a teljes fejlesztésen, hogy nem jut idő a BI folyamatok átgondolására. Ilyenkor még az is előfordulhat, hogy bevezetésre kerül egy BI rendszer, amit senki, vagy éppen csak kevesen használnak, és a régi BI folyamatok továbbra is ugyanúgy működnek – párhuzamosan. 

Tervezett fejlesztés eredményeképpen is kialakítható adatelemzési platform.

Napjainkban egyre többen ismerik fel, hogy adataikat lehetne monetizálni, vagyis a pénzügyi haszon érdekében használni. Ez a gondolkodás sokszor vezet BI stratégiák kialakításához, és projektek indításához. Az így született rendszerek jó tervezés esetén általában időtállóbbak, és valóban komoly üzleti értéket is teremthetnek. Hátrányuk, hogy egy ilyen fejlesztés magas induló költségekkel járhat, és az új technológiák és szervezeti egységek feszültségeket is okozhatnak a vállalaton belül.  Ezzel együtt a jól megtervezett rendszerek költséghatékonyak lehetnek: adott funkcióhalmazra és a teljes életciklusra nézve olcsóbbak, vagy azonos költségszinten nagyobb értékteremtő képességűek, mint az organikus, vagy melléktermékként kialakult társaik. A későbbi üzemeltetés nagyobb vállalatoknál és változatos adatköröknél új típusú szerepkörök megjelenését jelentheti, például Data Owner-ekét, BI Developer-ekét, Data Analyst-ekét, vagy éppen Data Scientist-ekét.

A BI rendszerek életciklusával foglalkozó minisorozatunk következő részében, a kialakult megoldások életét és hatékonyságát taglaljuk majd.

About Pertics Richárd

Jelenleg szoftverfejlesztőként és üzleti elemzőként tevékenykedem, körülbelül 2000 óta foglalkozom komolyabban adatokkal. Kezdetben fejlesztőként, később adatbányászként dolgoztam különböző pénzintézeti adattárházak környékén, fokozatosan közelebb kerülve az üzleti problémákhoz és egyéb szektorokhoz. A BI projektekben az üzleti és technológiai változatosságot kedvelem, de elsődlegesnek tartom a valódi üzleti problémák azonosítását, és azok hatékony, gyakorlatias megoldását.

Vélemény, hozzászólás?

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöljük.