Olvasási idő: 5 perc
Az adatelemzési platformok a születésük pillanatától kezdve folytonos karbantartásra és rendszeres megújításra szorulnak. A platformok rendszerfejlesztési igényeit ugyanakkor a világban zajló technológiai fejlődés és vállalat saját belső üzleti-analitikai fókusza együttesen indukálja.
Sorozatunk előző részében az adatelemzési platformok születési körülményeit taglaltuk, mostani cikkünkben a platformot használó szervezetek adat-érettsége és a BI rendszerek összetettsége közötti kapcsolatot és megújulási kötöttséget vizsgáljuk.
A világban zajló exponenciális adatmennyiség-növekedés olyan piaci versenyt indukál, amely hatékony, adat alapú döntéshozatal felé kényszeríti a vállalkozásokat. Az adat alapú döntéshozatalra azonban távolról sem lehet statikus rendszerként tekinteni. Gyorsan változó környezetünk folytonosan új lehetőségeket és veszélyeket generál, amelyekhez a vállalat üzletfejlesztésének és technológiai hátterének is folyamatosan alkalmazkodnia kell. A hagyományos, egyszerű táblázatok és kétdimenziós diagramok manapság már legtöbbször versenyhátrányt jelentenek. Helyüket hamar átvették az interaktív dashboardok, lekérdező felületek és komplex üzleti összefoglaló riportok. A cégek hatékony, gyors és értékteremtő döntéseikhez elengedhetetlenek a modern BI rendszerek adta lehetőségek kiaknázása. Az egyetlen kérdés az, miképp tudják megválasztani a számukra ideális megoldásokat. A vállalatok működési modelljei és üzleti igényeik alapján meghatározható a szükséges BI rendszer fejlettségi, érettségi foka, komplexitása és hozzáadott üzleti értéke.
Vállalatok és BI rendszerek életpályái
A vállalatok BI rendszerekhez fűződő kapcsolatát, érettségi szintjeit spektrumként lehet felfogni. A skála egyik végén a vállalatirányítás úgy tekint a szoftverre, mint egy egyszerű költséghelyre, melyhez azonosítottan nem kötődik üzleti érték, a döntéshozatal nincs adatokkal támogatva, ellenben megbízható módon és meghatározott ütemben készülnek múltban történt eseményekről riportok. A spektrum másik végén az üzleti folyamatokba implementált előrejelző algoritmusok jelentős befolyással vezérlik az üzletmenetet. Ilyen felfogású és működésű szervezetben a jövőben várható eseményekről, azok bekövetkezési idejéről, valószínűségéről, illetve előfordulásuk mögöttes okairól is készülnek jelentések, és ezekre épülő üzleti döntések.
A BI rendszerek komplexitása és a vállalatok érettsége között ideális esetben szoros kapcsolatot lehet felfedezni. A vállalatok folyamatainak és üzletvitelének fejlettsége meghatározza az azokat támogatni célzó BI rendszerek szükséges funkcióit, így a vállalathoz legjobban illeszkedő BI rendszer komplexitását is. Jól átgondolt szervezeti működés során, a vállalat által használt BI rendszer komplexitása megegyezik a vállalat adat-érettségével, valamint az üzletmenet és az adatelemzési platform összhangban fejlődik tovább. Ezt az érettségi pályát, vagy érettségi modellt, az ember egyes életkori szakaszaihoz is lehet hasonlítani. Az ember is a születéstől kezdve az érettség egyre magasabb fázisain át egyre összetettebb döntéseket hoz, egyre részletesebb tudás és eszköztárat felhasználva.
Statikus riportok, egyszerű BI rendszerek
A vállalatok már a cégalapítás pillanatától kezdve használnak kimutatásokat, de az üzletmenet szövevényesebbé válásával BI igényeik egyre összetettebbek lesznek.A természetes fejlődés részeként újabb és újabb funkciók kerülhetnek implementálása. A vállalatok adat-érettségének korai szakaszában jellemző az operatív tevékenységet segítő egyszerű, statikus riportok túlsúlya.
Adat-érettség fejlődése
Lehet egy kimutatás bármilyen egyszerű, az akkor is automatikusan magában hordozza az adatelemzési rendszer fejlődésének lehetőségét. Elég csak a kimutatás egy sorát megkérdőjelezni a riportokat használó menedzsmentnek, máris elkezdenek mind mélységben, mind szélességben, mind formátumban színesedni a riportok. Az adatelemzési platform fejlődésre során az üzleti vezetők egyre összetettebb képet kapnak szervezetük működéséről és az információgiényeik is egyre szofisztikáltabbak lesznek. A nagy összefoglaló táblázatok mellett megjelennek az első ad-hoc jelentések, kifejezetten egy-egy terület adatainak felhasználásával, majd később megjelennek az interaktív riport igények, például a teljesítmény-monitoring estében. Az interaktivitás természetes igényként jelentkezik a riportok bővülésével, hiszen a nagy adatmennyiséget már egyre költségesebb a döntéshozóknak rendszeresen átnézni, az ad-hoc riportok pedig szintén magas idő és erőforrás szükséglettel tudnak együtt járni.
Komplex adatelemzési platformok
A vállalatok adat-érettségi pályáján mérföldkő lehet az a pont, hogy milyen módon birkóznak meg az egyre növekvő mennyiségű riport igénnyel és kiaknázási lehetőséggel. Emberi vonatkoztatásban ekkor tartanak a vállalkozások az ifjúkor végén, és készülnek fel a valódi felnőtt életre, amikor üzletfejlesztési döntéseik és adatelemzési beruházásaik hosszú időre meghatározzák jövőjüket. Ezen a ponton nem csak az dőlhet el, hogy merre megy a vállalat, hanem azt is mennyire hatékonyan jár az általa választott pályán. A vállalatoknak sokszor elegendő az alacsony szintű riporting és alacsony adat-érettség szinten megmaradni,. Végső soron a vállalatok célja az értékteremtés és a piaci versenyben maradás, amelyhez az adatelemzési platform csak egy eszköz. Amennyiben az üzletmenet mérete és típusa engedi, ezt a célt ki lehet szolgálni egyszerűbb BI rendszerekkel is, de a világban lévő adatvagyon növekedésével és a szervezetek fejlődésével ez egyre nehezebb feladat.
Az adatelemzési platformok következő szintjére lépés nem csak a választási lehetőségek sokasága miatt, hanem a befektetési költségek is miatt is nehéz kérdést jelentenek. A hatékony BI életpálya választás érdekében javasolt részletes pénzügyi terveket megfogalmazni a vállalatoknak, hogy a lehető legmagasabb megtérülést érjék el a fejlesztett adatelemzési platformmal. A döntésben ugyanakkor nem csak pénzügyi megtérüléssel kell számolni, hanem számos járulékos előnye is lehet egy BI fejlesztésnek. Jól kiválasztott megoldással lehetővé válik az olyan magas szintű célok követése is, mint például a szervezeti stratégia eredményességének mérése. A rendszerre épülő üzleti folyamatokkal ugyanakkor nem csak nyomon követni, de a megfelelő irányban is lehet tartani a vállalatot.
Az adatelemzési platform hosszú távon elengedhetetlenül pillérévé válik a szervezet életének, amennyiben a magas adat-érettséghez komplex BI rendszer párosul. A mindennapi és a hosszútávú működésben egyaránt kiemelt szerepe van az adat-alapú működésnek, enélkül ugyanis elképzelhetetlenné válik a sikeres vállalatirányítás.
Hogy döntünk BI rendszerről?
Az adatérettség és a BI rendszer fejlettségének szinkronban tartása azonban csak egy a sok tényező közül, amelyeket az adatelemzési platform továbbfejleszésnél vizsgálni érdemes. Excel riportok, komplex vállalatirányítási rendszer, adattárház vagy dashboard? Ezek a rendszerek sokszor egymás mellett működnek, szerencsés esetben egymás kiegészítéseként, kellemetlenebb esetben redundánsan kiszolgálva üzleti funkciókat. Ráadásul ha a magas szintű fejlesztési irányokat sikerült is meghatározni és szinkronba hozni, még mindig számos eszközt és szempontot kell mérlegelni a vállalatoknak fejlesztés előtt. Dashboard eszköz választásnál például ezeket a szempontokat érdemes mérlegelni: Hogyan válasszunk dashboard eszközt a vállalatunk számára?
Az érettségi pályán végighaladva tehát a vállalatok eljuthatnak az egyszerű statikus riportoktól az adat-vezérelt gyakorlati megoldásokig, de akár az automatizált döntéshozatalig is. Hatékony üzletfejlesztés és eszközválasztás mellett ráadásul a BI rendszerekre kalkulált megtérülési mutatók egyre javuló értékeket produkálhatnak. Érdemes tehát a vállalatvezetőknek a BI rendszereiket időnként magas szinten is értékelni, mert az adatvagyon növekedése és a technológiai fejlődés mellett a szervezet adat-érettsége együttesen determinálja az ideális adatelemzési platformot a szervezet számára.
Források:
- TDWI BI Maturity Model
- https://www.dundas.com/resources/blogs/top-7-things-to-consider-when-choosing-a-bi-tool
- https://www.holistics.io/blog/3-things-to-consider-when-choosing-the-right-bi-tool/
Szerzők:
Pertics Richárd – Business Analyst
Rábay Kristóf – Data Scientist