Prezentace předmětu: Business Intelligence Vyučující: doc. Mgr. Petr Suchánek, Ph.D. Název prezentace Název projektu Rozvoj vzdělávání na Slezské univerzitě v Opavě Registrační číslo projektu CZ.02.2.69/0.0./0.0/16_015/0002400 Logolink_OP_VVV_hor_barva_cz Business Intelligence Přednáška 5 doc. Mgr. Petr Suchánek, Ph.D. Implementace BI – východiska •Hlavní podstata BI - příprava podkladových informací pro podporu rozhodování realizovaného managementem firmy •Je důležité provést důkladnou předimplementační analýzu –analýzu požadavků jednotlivých uživatelů; –definici strategického plánu využívání BI d budoucna (+ jednoznačná vazba na strategii IS/ICT ve firmě); –aktuální stav podniku z hlediska jeho připravenosti na implementaci BI (technologie, management, personální zabezpečení, organizační struktura apod.); –návrh architektury BI v návaznosti na aktuální architekturu většinou již existujícího IS/ICT řešení. 3 csvukrs Implementace BI – východiska •Aplikace BI v podniku vyžaduje orientaci minimálně na tři klíčové oblasti, kterými jsou –technologie; –organizace; –personál. •Při implementaci BI se postupuje obdobně jako u implementace informačního systému, který řešení BI je. Klíčovým prvkem je datový sklad, který může být implementován: –postupné vytváření a rozšiřování množiny nezávislých datových tržišť; –jednorázově s architekturou konsolidovaného datového skladu; –přírůstkově (rovněž v podobě konsolidovaného datového skladu). • 4 csvukrs Implementace BI •Nezávislá datová tržiště –vytvářejí se jako samostatné prvky, z nichž každý umožňuje plnohodnotné využití pro •sběr; •zpracování; •uložení; •analýzy (pomocí OLAP nebo Data miningu); •prezentaci dat a informací. 5 csvukrs Implementace BI •Nezávislá datová tržiště 6 csvukrs Implementace BI •Nezávislá datová tržiště –nezávislost datových tržišť je slabou stránkou z hlediska integrity; –proto byl postupně tento koncept nahrazován konceptem tzv. sběrnicové architektury •obsahuje integrační prvek, kterým jsou tzv. sdílené dimenze reprezentované dimenzionálními tabulkami opakujícími se v různých datových tržištích. –tvorba sběrnicové architektury •nejprve se vytvoří jedno datové tržiště určené pro konkrétní oddělení; •v rámci tohoto tržiště jsou definovány potenciální sdílené dimenze s možností jejich využití i dalších, v budoucnu vytvořených tržištích; •často jde o dimenze například zákazník, produkt, čas, apod.; •další datová tržiště se pak budují tak, aby se co možná v nejvyšší míře využívaly sdílené dimenze předchozích datových tržišť. 7 csvukrs Implementace BI •Nezávislá datová tržiště –tvorba sběrnicové architektury; •existuje i eventualita, že se sdílené dimenze v jednotlivých tržištích průběžně doplňují, ale to je většinou možné pouze u méně rozsáhlých struktur; •v případě velkého množství datových tržišť je vhodnější přístup s využitím tzv. duplicitních privátních dimenzí; •ETL, OLAP kostky, reporty apod. jsou dále vytvářeny specificky pro jednotlivá tržiště a datové ukazatele, které jsou potenciálně použitelné pro různá tržiště; •nejsou sdíleny, ale duplikovány v jednotlivých datových tržištích; •existují modely, ve kterých je nad množinou nezávislých datových tržišť vytvořena fyzická nebo virtuální tzv. globální datová vrstva pro realizaci reportingu z komplexních podnikových dat. 8 csvukrs Implementace BI •Nezávislá datová tržiště – výhody –rychlý čas odezvy na uživatelské požadavky; –nové datové sklady jsou přidávány v rámci samostatných projektů s menšími finančními náklady; –datová architektura STAR, SNOWFLAKE nebo FACT CONSTELLATIN; –jednotlivá datová tržiště obsahují atomická i agregovaná data; –jednotlivé aplikace poskytují uživatelům veškeré možnosti pro tvorbu reportů. 9 csvukrs Implementace BI •Nezávislá datová tržiště – nevýhody –vyšší nároky na integraci datové vrstvy (zejména u rozsáhlých systémů ve vazbě na sdílení dimenzionálních tabulek, číselníků apod.); –problémová může být realizace jednotné vrstvy reportingu; –duplicity v jednotlivých komponentách řešení; –potenciální riziko zvýšených nákladů na provoz; –omezená možnost transakčního zpracování pro požadavky zpracovávání dat v reálném čase; –například pro účely dolování dat je obvykle nutné vytvořit novou komponentu mimo oblast existujících datových tržišť. • 10 csvukrs Implementace BI •Nezávislá datová tržiště – uplatnitelnost – 11 Dané řešení je uplatnitelné v situacích, kdy například management potřebuje relativně rychle propojit několik oddělení s předpokladem nepokračování do budoucna s rozšiřováním a tvorbou rozsáhlého integrovaného řešení nebo nehodlá investovat do řešení konsolidovaného datového skladu. csvukrs Implementace BI •Konsolidovaný datový sklad –vytvoří se komplexní struktura celkového řešení obsahující všechny prvky resp. komponenty umožňující plnohodnotné využívání pro účely analytických potřeb podniku; –při tvorbě řešení se postupuje dle metodiky tvorby informačních systémů, od zpracování výchozí studie proveditelnosti až po realizaci celého řešení. • 12 csvukrs Implementace BI •Konsolidovaný datový sklad 13 csvukrs Implementace BI •Konsolidovaný datový sklad – výhody –vysoký stupeň flexibility a integrity; –možnost realizace složitých analytických úloh využívajících jako vstup agregovaná i detailní data; –relativně snadná možnost tvorby datových tržišť pro různé skupiny uživatelů; –možnost využít data z datového skladu i pro jiné účely, než byly původně určeny (vazba na normalizovaná transakční data); –možnost tvorby speciálních datových úložišť například pro účely dolování dat (nedimenzionální datová úložiště); –architektura neobsahuje duplicity. • 14 csvukrs Implementace BI •Konsolidovaný datový sklad – nevýhody –tvorba dané architektury může být časově i finančně náročnější; –může dojít ke změně vstupů nebo požadavků uživatelů během tvorby; –ROI (Return on Investment) je měřitelný až po implementaci komplexního řešení; –technologicky náročnější je přímý přístup z agregovaných na detailní data; –existují případy, ve kterých je nutné umístění detailních dat přímo do datových tržišť. • • 15 csvukrs Implementace BI •Konsolidovaný datový sklad – 16 Tento přístup je vhodně aplikovatelný tam, kde jde o malé řešení se snadnou analýzou uživatelských požadavků a nepředpokládá se do budoucna přílišné rozšiřování tohoto řešení. csvukrs Implementace BI •Přírůstkový přístup –nejprve se nadefinuje komplexní koncepce BI v podobě uživatelských požadavků a jejich kategorizace z hlediska priorit a rámcový časový harmonogram implementace jednotlivých komponent (jinými slovy sub-projektů - přírůstků - pro jejich realizaci). • • 17 csvukrs Implementace BI •Přírůstkový přístup • 18 csvukrs Implementace BI •Přírůstkový přístup – výhody –postupnost dodávání jednotlivých řešení a relativně krátká doba jejich implementace; –snadná kontrola finančních nákladů a průběžné sledování ROI; –neexistence duplikovaných komponent BI; –postupná tvorba jednotné a integrované platformy. •Přírůstkový přístup – nevýhody –zvýšené nároky na vstupní analýzu před započetím 1. fáze projektu; –časová náročnost přípravy vstupních analýz a studií proveditelnosti. • • • • • 19 csvukrs Implementace BI •Přírůstkový přístup – 20 Tento přístup je vhodné implementovat tam, kde se předpokládá tvorba komplexního konsolidovaného řešení s předpokladem v budoucnu rostoucích požadavků uživatelů a tam, kde žadatel je ochoten investovat čas a finance do tvorby komplexní strategie hned na začátku s cílem tuto postupně naplňovat rozšiřováním celkové struktury jednotlivých řešení, která mohou přinést okamžitý užitek a tudíž finanční efekt v podobě ROI. csvukrs Implementace BI •Agilní metodika –využívají agilní přístup, tedy pružně reagují na změnu, průběžně rozvrhují práci v průběhu vývoje a ověřují výstupy s uživateli; –agilní metodiky obsahují základní principy, kterými by se měl úspěšný projekt vývoje software řídit; –proces vývoje je díky agilnímu přístupu postavený na týmové spolupráci, otevřené komunikaci týmu, zapojení zákazníka a celkové flexibilitě a otevřenosti změnám; –agilní přístup k vývoji se uplatňuje především u složitého, komplexního nebo inovačního software, u kterého je velmi obtížné sepsat detailní požadavky na začátku projektu. – 21 csvukrs Implementace BI •Agilní metodika – 22 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Mountfield –prodejce zahradní techniky, bazénů, zahradního nábytku a jízdních kol; –60 (CZ)+ 20 (SK) prodejních center; –centrální sklad/y; –síť servisních středisek; –forma podnikání •maloobchodní prodej (přes pokladnu); •velkoobchod (konkrétnímu odběrateli); •servisní zakázky; •projekty (výstavba bazénů). • 23 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Mountfield –Mountfield, a.s. Informační systémy •IS Navision - 2 instance (CZ, SK) •Historie SK – Nex (do 2007) •Reporting –CZ - sada výstupů ve formátu MS Excel; –SK - pouze reporty z primárního systému. •Plány –Excel. 24 csvukrs Implementace BI 25 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Mountfield –Motivace k projektu - vedení chce něco lepšího •nedostatečné informační a analytické možnosti. –černá skříňka (závislost na dodavateli) •nelze přidat/změnit/odstranit report; •nové požadavky se řeší jinou cestou. –dlouhá doba generování report; –zatížení primárního systému; –statičnost reportů (není možné provádět další analýzy); –nevyužité možnosti již používaných technologií MS. 26 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Mountfield 27 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –ISIC Global Office je centrálním zastoupením mezinárodní neziskové asociace ISIC; –regionální členové vydávají studentské průkazy ISICů –asociace byla založená již v roce 1953 a její karty používá více než 4,5 milionu studentů ze 120 zemí světa; –identifikačních průkazy ISIC přinášejí svým držitelům širokou škálu výhod v oblasti •kultury; •zábavy; •sportu; •cestování; •a dalších. 28 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –motivace •vytěžit maximum z dat, která se nacházejí v informačních systémech; •propojit data z informačních systémů; •zajistit uživatelsky přívětivé zobrazení; –základní požadavky •Časové a geografické (země, organizace) reporty a analýzy obchodních trendů a výsledků –Propojení dat ze systému Benefit Manager 2, CCDB 2 a webu www.isic.org; –Korelace mezi kartami ISIC (vydané, nové, zamítnuté atd.) a aktivními benefit. • 29 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –základní požadavky •autentizace a nastavení práv - využití již existujících identit –využití existujících uživatelských jmen a hesel; –definice práv dle existujících rolí a zařazení. 30 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –existence různých informačních systémů – různé formáty dat; –Orchitech Solutions open-source produkt JasperSoft •BI pro středně veliké podniky. –pro systémovou integraci - platforma Talend Open Studio •integrace jednotlivých systémů; •získávání, transformaci a ukládání dat (ETL). – 31 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –Analýza a návrh •identifikace datových zdrojů; •definice sledovaných trendů; •návrh standardů pro reporting a analýzy; •návrh struktury datových skladů. –Implementace •implementace ETL procesů; •integrace databází do centrálního datového skladu (včetně speciálních datových typů); •tvorba OLAP kostek (jedna velká kostka a dalších 13 pohledů na tuto kostku). 32 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –Provoz a podpora •příprava produkčního prostředí; •integrační a akceptační testy; •přechod do produkčního prostředí; •podpora provozu. –realizace projektu probíhala agilně - SCRUM 33 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –Efektivní propojení různorodých datových zdrojů •centrální datový sklad; •externí ETL procesy; •nezávislost na jednotlivých systémech, jejich datových zdrojích a podpoře. –Podpora a rozšiřitelnost •open source produkty s velkou komunitou; •modulární snadno rozšiřitelné řešení; •připravenost pro integraci s dalšími systémy a aplikacemi. 34 csvukrs Implementace BI •Případová studie – Orchitech Solutions –Technologicky vyspělé reportovací a analytické nástroje •jednoduché a uživatelsky přívětivé prostředí; •přístup odkudkoliv prostřednictvím webového prohlížeče; •přehledy obchodních dat na několik kliků; •dimenzionální výběr dat (drill-down); •generování reportů v mnoha formátech, včetně grafických výstupů; •plánování reportů a jejich distribuce pomocí e-mailů; •správa práv a rolí uživatelů. 35 csvukrs Komponenty BI - zdroje •NOVOTNÝ, O., POUR, J. a D. SLÁNSKÝ, 2005. Business Intelligence – Jak využít bohatství ve vašich datech. Praha: Grada. ISBN 978-80-247-6685-0. •LABERGE, R., 2012. Datové sklady – Agilní metody a business intelligence. Praha: Computer Press. ISBN 978-80-251-3729-1. •https://managementmania.com/cs/agilni-metodiky-rizeni-vyvoje-software •http://slideplayer.cz/slide/2566870/ •https://www.orchitech.cz/documents/10198/13102/Case-Study-ISIC-Business-Intelligence-CZ.pdf • • • • • 36 csvukrs • Děkuji za pozornost Otázky?