ÚvodBlogSelf-Service BI: Řiďte si svou datovou analýzu sami

Self-Service BI: Řiďte si svou datovou analýzu sami

Hlavním účelem tohoto článku je provést vás základními principy Self-Service Business Intelligence (BI) a poukázat na situace, ve kterých je využití Self-Service BI vhodné. Zároveň se zaměříme na vztah mezi Self-Service BI a standardním centrálním řešením, které poskytuje IT oddělení. Kromě toho se v článku podíváme i na chyby, kterých se firmy při implementaci Self-Service BI dopouští.

Smysl Self-Service BI

Pokud jsou data správně využita, představují strategické aktivum s obrovskou potenciální hodnotou. Smyslem Self-Service BI je tuto hodnotu poskytnout širšímu počtu business uživatelů, díky čemuž mají možnost vytěžit maximum ukrytých informací v datech, a to v časově rozumném intervalu. Z toho vyplývají výhody konceptu Self-Service BI – především rychlost a agilita, které jsou základem.

S rostoucí datovou a technickou gramotností uživatelů roste ve společnostech poptávka po možnosti tvorby vlastních reportů. Velmi často se objevují argumenty jako potřeba prozkoumat data, zamyšlení se nad dostupnými daty, rozšíření dat skrze manuální vstupy či potřeba vytvoření reportu v řádu hodin nebo 1-2 dní. Tyto požadavky zřídka dokáže uspokojit standardní IT oddělení, vzhledem k jasně stanoveným plánům týkajícím se jiných IT aktivit, jako jsou rozšiřování datového skladu, standardní reporting atp.

Hlavní myšlenkou Self-Service BI platformy je poskytnout business uživatelům nástroj pro ad-hoc analýzu dat v podobě, která nevyžaduje velkou investici do zaškolení uživatelů a uvedení do provozu.

Způsob, jakým zapadá Self-Service BI do celkové IT architektury, je zřejmý z obrázku č. 1, kdy se jedná o jeho paralelní existenci vedle standardního řešení poskytovaného IT oddělením.

Přístup k Self-Service reportingu by měl být takový, že tato oblast je pouze částí IT ekosystému podniku. Smyslem podnikového IT je v tomto kontextu vytvořit vhodné podmínky uživatelům pro práci a konzumaci dat. Vhodným konceptem poskytujícím data pro Self-Service reporting je mimo jiné i Data Lake, jak je popsáno v článku zde.

Pružnost

S rostoucím zájmem o ad-hoc analýzy dat business uživateli se zvyšuje i využití agilních metod při implementaci daného řešení. Při implementování Self-Service BI platformy je nutné zajistit flexibilitu a možnost změn v konfiguraci v krátkém čase tak, jak vyžaduje business dle aktuálně nastavené strategie. Ta je často měněna dle výsledků a náhlých změn ve společnosti. Proto je využití agilního přístupu na místě. Pro úspěšnou implementaci Self-Service BI systému je proto nutné pečlivě zvážit výběr nástroje, který vyhovuje právě zmíněným požadavkům. Například Qlik Sense nebo Power BI jako Self-Service BI nástroje těmto požadavkům vyhovují dostatečně.

Pokud je cílem umožnit uživatelům konzumovat různé datové zdroje, tj. REST API, flat files, web files a další. a zároveň jim poskytnout možnost analýzy dat dle jejich potřeb, vyžaduje to určitou míru svobody při vykonávání jejich práce a na tu musí být platforma připravena. Jinými slovy, je nutné se před implementací dobře zamyslet nad tím, jak velkou míru svobody uživatelům poskytnout. Ani jeden z extrémů-tedy úplná či naopak žádná svoboda, není správný. V obou případech by koncept Self-Service BI nefungoval optimálně a nepřinášel by očekávané benefity. Čím vyšší je míra svobody uživatelů, tím vyšší je riziko duplikace data tím pádem i vícero pravd ve výstupních reportech. To může jít proti celofiremní datové strategii centralizovat datové zdroje a mít vysokou kvalitu dat. Při rozhodování o možnostech konfigurace platformy zde platí pravidlo, že čím vyšší míra konfigurovatelnosti platformy (uživatelská / skupinová práva), tím vyšší nároky na konfiguraci při počáteční implementaci.

Správa a očekávání

Pro úspěšnou adaptaci Self-Service BI platformy je důležitý pojem správa neboli governance. Tento termín nejlépe vystihuje procesní a organizační zastřešení platformy pomocí specializovaných nástrojů a aktivit. Tyto nástroje mohou být různé, například pro modelování architektury Power Designer, metadatový nástroj Collibra, Teams pro komunikaci v komunitě uživatelů nebo i SharePoint stránka s vývojovými guidelines.

Mimo vybudování platformy samotné, je také potřeba uživatele zaškolit. A to i přes skutečnost, že platforma je navržena co možná nejpřívětivěji a gramotnost uživatelů stále roste. Samotné školení uživatelů, jak se s platformou pracuje, však nestačí. Zásadní je i vytvoření skupiny, ve které se uživatelé budou vzájemně učit nejlepší postupy k vytvoření těch nejlepších vývojových technik a tipy a triky, ve kterých jsou nejčastější situace demonstrovány na konkrétních příkladech.

Jednou z nejdůležitějších aktivit při budování Self-Service BI platformy je typizace uživatelů, respektive uživatelských skupin. Vhodný způsob kategorizace uživatelů do skupin je podle jejich přístupových potřeb. Je třeba mít na paměti, že vyšší počet těchto skupin na jednu stranu přinese vyšší možnost flexibility při práci s nástrojem, na druhou stranu i složitější implementaci v počáteční fázi procesu. To je spojeno s optimálním nastavením platformy, jak bylo již zmíněno v předchozí kapitole. Dobrým příkladem může být kategorizace do třech skupin: Modeler, Analyst, Consumer, kdy má každá skupina svá konkrétní práva pro práci s platformou.

• Modeler je skupina uživatelů, která připravuje datový model aplikace. Musí tedy dostat zdrojová data do aplikace, data transformovat dle požadavků a vytvořit takový datový model, který bude poskytovat konzistentní data.
• Analyst je skupina uživatelů, která připravuje vizualizace nad předem vytvořeným datovým modelem, reportuje potřebné změny v datovém modelu a má možnost vytvořit vlastní obsah využívající existující datový model.
• Consumer je skupina uživatelů, která má právo číst a konzumovat již vytvořený obsah. Na základě těchto poskytnutých dat se pak může rozhodovat.

Samozřejmostí je mít i univerzální uživatele, kteří zastanou roli všech tří výše uvedených skupin. V tom je síla optimálně nastavené Self-Service BI platformy.

Poučení

Během implementace Self-Service BI v oblasti vizualizace dat jsou patrné tři hlavní oblasti, kterým je potřeba věnovat zvýšenou pozornost. Tyto oblasti jsou rovnocenné a je klíčové, aby žádná nebyla opomenuta.

Governance – Vzhledem k rostoucímu množství obsahu je nezbytná jeho správa a vlastnictví. Zejména business uživatelé mají tendenci tvořit obsah s krátkou životností, často bez jakékoliv synchronizace s již existujícím obsahem a standardním reportingem. Běžně pak dochází k rozcházející se logice na úrovni business logiky, definice metrik a ukazatelů. To má často za následek frustraci mezi uživateli ve smyslu rozdílných čísel, duplicity analytického obsahu atp. Sladění těchto řešení pak stojí dodatečné zdroje, které nemusejí být dostupné.

Datová gramotnost – Často opomíjená oblast s velkým dopadem. Poskytování dat uživatelům je vzhledem k dostupným technologiím stále menší problém, ale jejich správné a vhodné použití je kapitola sama pro sebe. I z tohoto důvodu spustila společnost Qlik program zaměřující se na tuto oblast, který je zcela zdarma dostupný v anglickém jazyce zde. Zároveň i společnost samotná by se měla soustředit na vzdělávání uživatelů v této oblasti. Stále větší smysl pak mají role jako je Chief Data Officer, tedy datový ředitel neboli člověk zodpovědný za využívání a správu dat ve společnosti.

Technologie – Reportingový nástroj určuje možnosti uživatele a komplexitu tvorby obsahu. Tato oblast je naštěstí jednou z priorit společností vyvíjejících reportingové nástroje, jako jsou například Qlik Sense a Power BI. Jejich cílem je poskytnout co nejintuitivnější vývojové prostředí. V oblasti technologie je velice důležitá otázka vzdělání uživatelů. Často dochází k pouhému nasazení bez adekvátního výukového programu. Management společnosti se pak schovává za argument, že byl zakoupen dostatečně intuitivní software. Tento přístup však může vést k frustraci uživatelů a odporu vůči dané technologii, protože komplexnější funkcionalita vždy vyžaduje větší technickou znalost. Proto je ideální připravit vhodný vzdělávací program doplněný o coaching analytiků, kdy se společnost snaží v jednotlivých týmech vychovat tzv. šampiony, kteří jsou přímo z businessu a mohou tak pomáhat ostatním kolem sebe. Společnost Qlik nabízí výborný vzdělávací obsah v podobě Qlik Continuous Classroom zde.

Shrnutí

Self-Service reporting je v posledních letech velice populární v podnicích, které adaptují nejen nové technologie podporující tento koncept, ale zároveň mění svůj model spolupráce mezi IT a businessovou částí podniku. Je však nutné si uvědomit, že možnost tvořit si vlastní obsah netechnickými uživateli, a to i přes masivní reklamu a prohlášení společností vyvíjejících tyto nástroje, si žádá této oblasti věnovat patřičnou pozornost. Stejně tak je nutné nechat standardní IT nastavit oblasti jako governance, vlastnictví atp. Oproti standardním IT rigidním projektům je Self-Service BI hlavně o spolupráci s business odděleními společnosti a je nezbytné najít zlatou střední cestu, která bude vyhovovat jak IT rámcům a povinnostem, tak businessové potřebě zachovat rychlost a soběstačnost v oblasti tvorby obsahu.

Hlavní myšlenkou Self-Service BI koncepce tak zůstává rychlost a soběstačnost podporovaná IT oddělením zabezpečujícím vhodné podmínky pro kreativitu v určitých hranicích.

Autor: Jan Marušák

Oddělení Qlik Sense

jan.marusak@dolphinconsulting.cz

Zpět na výpis rubriky