APLIKACE BI A JEJICH POŘÍZENÍ

Manažerské informační systémy

Transakční systémy (ERP)(stav podniku)

MIS (BI) (chování podniku)

CI(budoucí

vývoj podniku)

Probíhá selekce a agregace interních informacíRoste - neurčitost - význam externích informací.- závažnost rozhodnutí

Postavení Competitive a Business Intelligence v architektuře IS organizace

2

„Nedostatky zdrojových (transakčních) systémů

Neustálá změna – neustálý (on-line) režim aktualizace – vysoká zátěž systému

Nedostupnost historie – zachycují jen aktuální stav – případně mají „krátkou“ paměť

Čistota dat (konsistence a integrita) – nedostatečná identifikace entit (duplicity), roztroušenost a nekonsistence hodnot atributů, odlišná fyzická struktura a formáty

Prof. Molnár 3

BI aplikace

Tyto aplikace poskytují především obchodní informace z historických i současných podnikatelských operací a jsou schopné i předpovědí. Pomocí těchto aplikací se zpracovávají data z prodeje, výroby, financí apod. a slouží především v řízení výkonnosti podniku. BI aplikace dokonce dovedou shromažďovat informace z různých částí společnosti a mohou je porovnávat ve srovnatelných ukazatelích.

All-in-one Tyto aplikace pokrývají všechny klíčové procesy v organizaci Mají vysoký stupeň integrace Náročnější upravování pro jednotlivé obory (branšová řešení)

Best-of-Breed Tyto aplikace se orientují na jednotlivé obory nebo procesy Přinášejí detailnější a vyšíí funkcionalitu a oborové řešení Ale zato hůře koordinují procesy

OLAP a Data MiningOLAP, neboli Online Analytical Processing, je technologie ukládání dat

v databázích umožňující uspořádání dat, aby tyto data byla snadno přístupná uživatelům, kteří tyto data analyzují a sledují trendy obchodních procesů a výsledků. Data bývají uložena takovým způsobem, aby byla umožněna rychlá realizace složitějších dotazů, a často se jedná o vícenásobné uložení stejných dat. Tato technologie používá k ukládání dat vícero indexů, které pak umožňují rychlejší vyhledávání dle vícero kritérií. K ukládání dat používá technologie OLAP předpočítané, agregované a odvozené hodnoty.

Data Mining vytváří obecná pravidla o naších zákaznicích, dodavatelích a spolupracujících. Jedná se například o data ve smyslu toho, v kterých dnech či hodinách firmu klienti kontaktují, zda preferují podávání informací osobně, telefonicky nebo e-mailem, jak rychle reagují naši dodavatelé či spolupracovníci na naše žádosti a podněty, apod. Jedná se spíše o statistické vyhodnocení našich dat z obchodních a podnikatelských aktivit apod.

Architektura BI

Prof. Molnár 6

Interní provozní Informační systém

Relační databáze

OLAP databáze

OLAP aplikace

Externí databáze

DW se často používají jako systémy spojení dat pocházejících z různých transakčních (operačních) systémů (tzv. základní systémy)

Prof. Molnár 7

DataWarehouse

Datová pumpa (Staging Area)

výroba ekonomika odbyt

Externídata

Externídata

zásobování

ETL proces V datech přenášených do datového skladu se téměř vždy

objevují duplicity a datové chyby, které není jednoduché odhalit. Tyto nepřesnosti způsobuje proměnlivé názvosloví („str. 56“/„stránka 56“), používání, či nepoužívání diakritiky („František Novák“/„Frantisek Novak“), pravopisné a jiné chyby, které způsobují nekonzistenci a je nutné je rozpoznat.

Většinou neexistuje korekce chyb ve zdrojovém systému, proto je třeba nekonzistence dohledat, opravit a záznamy logicky spojit do jednoho při plnění datového skladu

Tento proces čištění dat při plnění datového skladu může pak zpětně sloužit jako opravná zpětná vazba pro zdrojový provozní informační systém.

Udává se, že až 15 % všech zdrojových dat je nekonzistentních nebo nesprávných.

Prof. Molnár 8

Pro ETL proces lze nastavit strategii pro čištění dat, jako například

remove (data, která nesplňují pravidla se nepřenesou dále, jsou odstraněna),

match (očištění dat na základě nejbližší shody hodnoty atributů – odstranění překlepů, velká/malá písmena apod.) nebo

custom (libovolná vlastní logika čištění dat).

Prof. Molnár 9

Analýza segmentů trhu

Prof. Molnár 10

SKUPINAZÁKAZNÍKŮ

OBOR

RE

GIO

N

Obchodní domy

Velkoobchod

Maloobchod

Sklo Keramika Plasty

s

ever

jih

výc

ho

d

Analýza nákladů

Prof. Molnár 11

NAKLADOVY DRUH

VÝROBEK

STŘEDISKO

Materiál

Mzdy

Energie

SU15 VOC25 NCU10

S

01

S

02

S

03

ČAS

Fakta a jejich aditivnost

Aditivní fakta – mohou být agregována pomocí jednoduchých

funkcí jako je průměr, součet apod. přes všechny dimenze

(např. výše tržeb může být sečtena jak za libovolné časové

období a za všechny prodejny)

Semiaditivní fakta – mohou být agregována podle jednotlivých

dimenzí jen částečně (např. hotovost v bance může být sečtena

jen za všechny účty, nikoliv za nějaké časové období)

Neaditivní fakta – nemohou být agregována jednoduchými

funkcemi (např. průměrná produktivita v jednotlivých měsících

nemůže být sečtena za za rok, ani za všechny organizační

jednotky)

Prof. Molnár 12

Vlastnosti dimenzí

Hierarchie Granularita Sdílení Proměnlivost

Prof. Molnár 13

Vlastnosti dimenzí (1)

Hierarchie dimenze – umožňuje procházet daty od úrovně s nejvyšší mírou agregace k nižší úrovni (drill-down) a naopak (roll-up). Např. ústav, fakulta, univerzita, vysoké školy, nebo stavba, závod, divize, celá společnost.

Granularita dimenze– základní úroveň detailu dat uložených v DW odpovídá nejnižší úrovni detailu u všech dimenzí. Tak vzniká problém balancování mezi objemem dat a mírou detailu zachycených dat. Daná metrika se může lišit podle dalších dimenzí Např. chceme-li sledovat denní výjezdy pohotovostních vozidel plynárenské služby v Praze, tak se může stát, že u řady dalších měst toto nemá smysl, protože stačí sledovat jen za týden.

Prof. Molnár 14

Vlastnosti dimenzí (2)

Sdílené dimenze (common shared dimension) – jsou společné pro všechna fakta a tím poskytují uživateli jednotný pohled na fakta a usnadňují implementaci. Typickými sdílenými dimenzemi jsou čas, organizační jednotka, produkt, zákazník apod.

Proměnlivost dimenze (slowly changing dimension) – znamená, že atributy dimenze se mohou v čase měnit, což může komplikovat historické přehledy (sledování trendů). To je většinou řešeno ukládáním dvojích hodnot staré a nové. Pokud se dimenze mění často, vede to k nežádoucímu nárůstu atributů (dat). Např. zákazník se přejmenuje, sloučí s jiným či přestěhuje do jiného regionu.

Prof. Molnár 15

Hierarchie dimensí

Prof. Molnár 16

Název dimense produktúroveň celkem skupina podskupina typ

MonitoryPrestigio

P176P179

Fujitsu

TiskárnyCanon

LPB -4i865

HP

atd.

Tabulka vazeb faktů a dimensí

Prof. Molnár 17

Název faktu jednotka čas

pro

dukt

zákaz

ník

org

aniz

.

jednotk

a

……

. at

d…

nák

ladový

dru

h

zdroj

tržba Kč X X X Xnáklady Kč X X X Xatd.

dimense

Základní operace v OLAP systémech

Drill-down – umožňuje uživateli ve zvolené(-ých) instanci(-ích) jisté agregační úrovně nastavit nižší(jemnější) agregační úroveň

Roll-up – jde o opak předešlé operace. Ve zvolených instancích jisté agregační úrovně nastavuje vyšší (hrubší) agregační úroveň.

Pivoting – umožňuje „otáčet“ datovou krychlí, tj. měnit úhel pohledu na data na úrovni presentace obsahu datového skladu.

Slicing – dovoluje provádět řezy datovou kostkou, tj. nalézt pohled, v němž je jedna dimenze fixována v jisté(-ých) instanci(-ích) jisté agregační úrovně. Jinými slovy tato dimenze aplikuje filtr na instance příslušné agregační úrovně dané dimenze.

Dicing – je obdobou „slicingu“, jenž umožňuje nastavit takový filtr pro více dimenzí

Prof. Molnár 18

Příklady dimenzí u aplikace prodeje

Čas (rok, měsíc, případně den v roce či den v měsíci) Stav (prognóza, plán skutečnost) Útvar (dle konkrétního organizačního uspořádání) Zákazník (obchodní zástupce, významný zákazník, přímý

odběratel apod.) Segment trhu (státní sektor, soukromý sektor, bytová výstavba

apod.) Produkt/zakázka (typ, provedení apod.) Teritorium (Evropa, ČR, kraj apod.) Nákladový druh (materiál, mzdy, cestovné,provize a pod.) a další dle konkrétních požadavků obchodníků

Prof. Molnár 19

Příklady fakt u aplikace prodeje

Objem tržeb Náklady Zisk Počet zákazníků a další dle konkrétních požadavků obchodníků

Z hodnot fakt a jejich dimenzí pak systém tvoří ukazatele

Např. % nákladů na provize z celkových tržeb či z celkového zisku a jejich vývoj v čase a to dle jednotlivých útvarů

Prof. Molnár 20

Prof. Molnár 23

Prof. Molnár 24

Pořízení BI

Vlastním vývojem (většinou na bázi EXCELu s připojením na vybrané

databáze v ERP)

Nákupem standardní aplikace BI, která je součástí komplexního

podnikového IS jako nadstavba ERP (SAP, ORACLE, Microsft Dynamics

(NAVISION), MFG/Pro a pod.) tzv. systém all-in-one

nákupem specializované aplikace BI, která je přes standardizovaný

interface napojena na libovolný základní ERP systém (COGNOS, SAS

Institute, ADASTRA, Inekon MIS Alea, Ortex, GIST, apod.) tzv. systém

best-of breed

Prof. Molnár 25

26

Postup při výběru BI

definování potřeb a požadavků stanovení hodnotících kriterií a jejich důležitosti identifikace vhodných produktů (short list) zpracování nabídek a prezentace produktů expertní vyhodnocení nabídek výběr produktu projednání kontraktu s dodavatelem

27

Hodnotící kriteria pro výběr BI (vybíráme produkt a jeho dodavatele)

funkčnost resp. odvětvová (branšová) nebo procesní specializace

dodavatel, jeho reference a kapacita konsultantů

integrace se stávajícím ERP (all-in-one, best of breed)

cena

Prof. Molnár 28

Cena BI

cena HW (ceník), závislá na potřebném výkonu

cena SW (ceník), závislá na počtu licencí

cena služeb (školení, úpravy, zavádění), závislá na

rozsahu prací (počet člověkodní)

cena údržby (maintenance), závislá na smluvním vztahu

(obyčejně 10 až 20 % ceny SW)

Prof. Molnár 29

Srovnání nákladu

1318 1100 1144

25662293

1611

1900

1136 2100

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

SY1 SY2 SY3

IMPLSWHW

30

RYCHLE?

KVALITNĚ?(funkčnost)

LACINO?

Magický trojúhelník

Postup při zavádění BI

Identifikace problému (nejsložitější etapa) – projekt musí být podložen nějakým problémem, v důsledku jehož vyřešení se očekává přínos pro podnik.

Vytvoření prototypu – identifikace určitého podproblému (například jenom problém sledování a vyhodnocování nákladů), jehož vyřešení nevyžaduje příliš mnoho úsilí, ale výsledek bude jasně naznačovat, jak bude vypadat cílový systém. Prototyp má dva efekty

Koncovému uživateli jasně ukazuje jak bude vypadat výsledek a co lze od budovaného řešení očekávat

Dává možnost řešiteli vyzkoušet si i ověřit své předpoklady a získat konkrétná zkušenosti z analýzy, návrhu a technické realizace prototypu včetně seznámení se s prostředím uživatele a navázání komunikace s budoucími uživateli

Rozvinutí (roll-out) systému - postupné (step-by-step) rozšiřování řešení do dalších oblastí podnikového řízení.

Prof. Molnár 31

SEMINÁRNÍ PRÁCE BIManažerské informační systémy

Váš tříčlenný tým byl pověřen úkolem vybrat pro středně velký stavební podnik z nabídky BI aplikací typu best-of-bread nejlepší produkt a jeho nejvhodnějšího dodavatele.

Pro získání potřebných informací o produktů a dodavatelích využijte především server www.systemonline.cz, dále webové stránky dodavatelů, všeobecné vyhledávače, případně proveďte vlastní šetření u vybraného stavebního podniku.

Vyberte alespoň tři vhodné produkty z množiny produktů dle tabulky „Zadání produktů“, případně jejich dodavatele. Tyto produkty stručně charakterizujte a vzájemně srovnejte co do funkčnosti, referenčních aplikací ve stavebních firmách a ceny (pokud je jí možno zjistit u dodavatele) případně další charakteristik jako jsou případné podmínky dodání a poskytované služby.

Zpracujte písemně příslušnou zprávu (cca 5 stran) a připravte presentaci v délce max. 10 minut) pro vedení společnosti (své spolužáky) s doporučením a zdůvodněním jakou aplikaci BI si má stavební podnik pořídit.

Zadání typu B – aplikace pro BI (best-of-bread)

Váš tříčlenný tým byl pověřen úkolem vybrat pro středně velký stavební podnik z nabídky ERP systémů pro stavebnictví takový, který obsahuje také modul BI.

Pro získání potřebných informací o produktů a dodavatelích využijte především server www.systemonline.cz, dále webové stránky dodavatelů, všeobecné vyhledávače, případně proveďte vlastní šetření u vybraného stavebního podniku.

Vyberte alespoň tři vhodné produkty ERP, případně jejich dodavatele z množiny produktů dle tabulky „Zadání produktů“. Tyto produkty stručně charakterizujte a vzájemně srovnejte co do funkčnosti, referenčních aplikací ve stavebních firmách a ceny (pokud je jí možno zjistit u dodavatele) případně další charakteristik jako jsou případné podmínky dodání a poskytované služby.

Zpracujte písemně příslušnou zprávu (cca 5 stran) a připravte presentaci v délce max. 10 minut) pro vedení společnosti (své spolužáky) s doporučením a zdůvodněním jakou aplikaci BI si má stavební podnik pořídit.

Zadání typu A – aplikace pro BI (all-in-one)