Přejdi na obsah Přejdi na navigaci

ÚvodBlogInformační evoluce

Informační evoluce

Jakub HolubecV roce 1966 formuloval americký psycholog Abraham Maslow Zákon nástroje: „Pokud je jediným nástrojem, který máte, kladivo, svádí to považovat vše za hřebík“. Pro řadu profesionálů z oboru Business Intelligence je univerzálním kladivem datový sklad a reportingové aplikace. My jsme přesvědčení, že Business Intelligence nutně datový sklad a drahý software znamenat nemusí. Na konferenci IT pro finance jsme minulý rok představili myšlenku informační evoluce, která je založená na budování informační kultury společnosti sérií malých postupných kroků, které nesou okamžité výsledky a směřují k automatizaci rutinní práce controllerů a analytiků, aby mohli trávit více času analýzou dat než jejich zpracováním.

Prvním evolučním krokem je automatizace plnění Excelů, které dosud bylo potřeba vytvářet ručně. Excely je možné pomocí PowerBI, PowerQuery a dalších technik připojit přímo k databázím informačních systémů a automaticky načítat až miliony řádků dat. Ze systémů, k jejichž databázím se přímo připojit nelze, bývá možné automaticky generovat extrakty a teprve ty k plnění Excelů použít. Nad systémy, v jejichž databázích se uživatelé nevyznají, je zase možné připravit srozumitelnou vrstvu databázových pohledů a teprve tu uživatelům zpřístupnit. V případě nízkého počtu informačních systémů a menšího objemu dat může být sada automaticky plněných Excelů jediným Business Intelligence řešením, který firma ve skutečnosti potřebuje. Časová náročnost implementace přitom znamená týdny, maximálně jednotky měsíců.

Pokud je informačních systémů obsahujících zajímavá data více, nebo je potřeba spojovat datové sady obsahující desítky milionů záznamů, nastává čas na druhý evoluční krok, kterým je vytvoření datového rybníku. Datový rybník je databáze, do které se pravidelně v nezměněné formě automaticky nahrávají data všech systémů, které uživatele zajímají. Excely pak stačí z původních systémů přepojit k této databázi a nechat spojení dat a náročnější výpočty na ní. Datový rybník může opět vzniknout v řádu týdnů až měsíců a řadě firem bude pro reporty a analýzy bohatě postačovat.

Pokud je potřeba sledovat data, jejichž historii informační systémy neukládají, provádět komplexní operace jako je alokace nákladů, nebo data optimalizovat pro rychlou analýzu, teprve nyní nastává čas na třetí evoluční krok – vybudování datového skladu. Protože již ale uživatelé díky kroku jedna dobře znají svá data a díky kroku dva je mají na jednom místě, je i tato často obávaná fáze daleko rychlejší a levnější, než projekty začínající z nuly. Do datového skladu se navíc integrují jen ta data, u nichž to dává smysl, ostatní zůstávají přístupná v datovém rybníku.

Až pokud se v některém z předcházejících kroků stane, že Excel přestane potřebám uživatelů z výkonnostních, bezpečnostních nebo jiných důvodů postačovat, nastává čas na další evoluční krok – implementace některého z reportingových a analytických nástrojů a převedení části reportů do nich. Je jen důležité jasně si definovat, co by tyto nástroje měly v porovnání s Excelem přinést a podle stanovených kritérií vybírat.

Osobně jsem přesvědčený, že úroveň informační kultury firmy nezáleží na tom, jaký software mají uživatelé nakoupený, nebo na existenci či absenci datového skladu. Důležité je pouze to, jaké informace je firma ze svých dat schopná získat a využít pro své řízení a kolik jí to stojí úsilí. Pokud tedy po kterékoliv z evolučních fází zjistíte, že z dat celkem snadno získáváte maximum.. gratuluji, máte skvělé Business Intelligence řešení vybudované s nejnižšími možnými náklady.

Pokud byste proces informační evoluce chtěli odstartovat ve vaší firmě a nevíte jak začít, neváhejte se nám ozvat, rádi vám nezávazně poradíme a ukážeme, jak to v jiných společnostech funguje v praxi.

autor: Jakub Holubec

Zpět na výpis rubriky