Chcete být Data-driven?

Tak buďte Data-informed & Data-inspired

případové studie

1. díl: Power BI jako plánovací nástroj

Není to tak dávno, kdy převládal názor, že bez MS Excel nemůže fungovat žádná firma. Navzdory tomu, že se jedná o nízkonákladové a uživatelsky přívětivé řešení, jsme se v naší konzultantské praxi nesčetněkrát setkali se zapomenutými skrytými sheety obsahujícími důležitou byznys logiku, makry, kterým rozuměl kolega, který „už u nás nepracuje“ nebo překopírovanými daty za druhý kvartál do kvartálu třetího. Lidé chybují, s čímž se většinou nepočítá, a ve finále se vám to může nepříjemně vymstít.

Důvody odklonu firem od Excelu k Power BI

My věříme, že mnoho oblastí, pro které byl dříve Excel nejlepší dostupná technologie, se dnes přesouvají blíže k sofistikovanějším BI nástrojům. Představme si to na příkladu finančního řízení podniku. U našich klientů často migrujeme jejich finanční reporty (P&L, plánování budgetů, forecastů, cash-flow) do reportingového nástroje Power BI, případně pomáháme budovat datové sklady, nad kterými implementujeme reporting v Power BI. Už dříve jsme psali o přechodu firem z MS Excel na MS Power BI.

Důvody, proč dochází k těmto migracím, jsou prosté:

  • Automatizace procesů (získávání zdrojů dat, jejich aktualizace, transformace)
  • Možnost větší komplexity datového modelu co do složitosti i objemu dat
  • Interaktivita
  • Možnost sdílení reportů
  • Lepší a širší možnosti zabezpečení podkladových dat
  • Snížení chybovosti

Power BI je často také vyžadováno tzv. zespodu byznysem, neboť mezi uživateli panuje povědomí o jeho flexibilitě, intuitivním designu nebo možnosti konzumování reportů jak ve webovém prohlížeči, tak i na mobilním telefonu.

Limity standardních analytických BI aplikací

Standardní BI nástroje včetně Power BI slouží, narozdíl od transakčních a plánovacích aplikací, primárně ke čtení, respektive k interpretaci a vizualizaci dat (v angličtině se používá termín read-optimized). Power BI (ani další vizualizační nástroje) tedy neumožňuje zapisovat, a to ani do dat uložených v podkladové databázi, ani do front-endové vrstvy (pro zápis se angličtině používá termín write nebo write-back). Uživatelé jsou v důsledku nuceni analyzovat data v reportech v jednom prostředí a tvořit plány (budgety, forecasty) v jiné aplikaci. Toto ovšem není efektivní, protože pro tvorbu takového plánu uživatel zpravidla vychází ze své zkušenosti, byznysové znalosti a dostupných dat konzumovaných právě z reportů.

Práce s plány většinou vyžaduje upravit kompletně celou řadu položek a často vede uživatele k tomu, aby provedl více změn zároveň (např. pro celý řádek/sloupec). Změny se následně uloží, nahrají a až poté vidíme, jak zafungovaly. Dalším velmi běžným problémem jsou různé verze. V nich se uživatelé špatně orientují a vede je to k potřebě mít možnost porovnávat jednotlivé verze plánů mezi sebou. U write-back řešení se každá změna projeví přímo v reportu, a to okamžitě, takže lze rovnou kontrolovat, porovnávat a analyzovat dopady. Mezi požadované funkcionality write-backových řešení patří také automatické evidování provedených změn, které lze v reportu také zobrazovat.

Analytické vs. plánovací aplikace: vítěz a poražený?

Jak ale využívat stávající reportingové řešení k data-driven rozhodnutím ohledně plánovaných budgetů a forecastů? Jak sledovat v přehledné podobě vývoj firemního cash-flow, když potřebujeme, aby uživatelé finančního oddělení několikrát denně evidovali a upravovali výši plánovaných příjmů a výdajů a vyhodnocovali, jestli je společnost dostatečně likvidní? Jak zajistit, aby se změna plánovaného budgetu několika nákladových středisek okamžitě propsala do manažerského finančního reportu? Existuje několik možností:

  • Zvážíte své možnosti a kapacity a smíříte se s tím, že Power BI není primárně určeno k plánování a svým uživatelům doporučíte používat Power BI jako analytický nástroj a Excel jako plánovací.
  • Svým uživatelům nastavíte proces v podobě exportu vybraného finančního přehledu (např. v podobě kontingenční tabulky) do Excelu, kde budou moci plánovat podle potřeby. V lepším případě investujete čas svého databázového specialisty do tvorby procesů pro load těchto dat do datového skladu a následně je Power BI vývojáři budou moci přepoužít v reportech.
  • Rozhodnete se pro nahrazení Excelu externím plánovacím nástrojem (externím ve smyslu nekompatibilním se stávajícím reportingem v Power BI).
  • Rozhodnete se pro konsolidaci Business Intelligence a plánovacích procesů za použití write-backového nástroje kompatibilního s Power BI.

Řešení je vždy individuální

První dvě varianty s sebou opět přináší veškeré nevýhody Excelu – riziko manuálních chyb, vysokou pracnost, nízkou míru automatizace, neadekvátní zabezpečení, popř. nutnost údržby excelového souboru v takové podobě, aby bylo možné nastavit automatizovaný proces loadu dat do databáze. Na druhou stranu si musíme být vědomi toho, že MS Excel dokáže do určité míry používat každý uživatel.

Pokud přesto vnímáte excelové reporty jako riziko a nejste si jistí, že je to pro vaši firmu to nejlepší, možná budete zvažovat třetí nebo čtvrtou variantu. Výhody použití licencovaného nástroje pro write-back jsou nesporné, byť se s touto variantou pojí vstupní náklady, a to zejména časové, lidské a finanční. Ve střednědobém a dlouhodobém horizontu nicméně naopak dojde k jejich snížení. Konkrétním příkladem může být eliminace složité a náročné údržby excelových reportů vašimi analytiky, díky čemuž se zvýší vaše efektivita. V dolphin consulting upřednostňujeme spíše nástroje integrované mezi sebou navzájem, a proto bychom si vybrali variantu poslední.

Jaké aspekty brát v potaz při rozhodování, jestli jít cestou plánovacího softwaru kompatibilního s Power BI, si rozebereme v dalším článku.

Autor: Linda Slováková, oddělení Power BI
linda.slovakova@dolphinconsulting.cz

Mohlo by vás zajímat

Evoluční Business Intelligence řešení lze vybudovat i s nízkým rozpočtem. Ve finále jeho úspěch stojí hlavně na lidech samotných.

2 min
Číst
Číst další

Chcete nás kontaktovat?

Drop files here or
Max. file size: 2 MB.