Business Intelligence (BI)

Transkrypt

1 Business Intelligence (BI) Business Intelligence (BI) moŝna zdefiniować jako "szeroki wachlarz aplikacji i technologii słuŝących do zbierania, eksploracji, interpretacji i analizy danych po to, który prowadzi do usprawnienia i zracjonalizowania procesu podejmowania decyzji. Business Intelligence (BI) Cztery podstawowe źródła koncepcji i narzędzi BI to: Statystyka i ekonometria, w tym między innymi statystyczna teoria rozpoznawania obrazów, metody aksonometryczne, wnioskowanie statystyczne oraz metody prognozowania, Badania operacyjne, w tym między innymi programowanie liniowe, teoria decyzji oraz teoria gier, Sztuczna inteligencja, w tym między innymi metody przeszukiwania heurystycznego, maszynowe uczenie się, systemy ekspertowe, algorytmy genetyczne, sztuczne sieci neuronowe, i systemy wnioskujące na podstawie analogii, Technologie baz danych, w tym między innymi modelowanie danych, języki zapytań, optymalizacja zapytań oraz metody indeksowania.

2 Business Intelligence (BI) Analiza rynku Analiza finansowa ERP Analiza sprzedaŝy Technologie Bussiness Intelligence CRM Strategiczna karta wyników BudŜetowanie Bussines Intelligence znajduje się w centrum stosowanych w organizacji rozwiązań informatycznych, stanowi jakby spoiwo a zarazem rozszerzenie moŝliwości wykorzystania juŝ istniejącej rozwiązań informatycznych w organizacji Piramida Business Intelligence

3 Hurtownie danych Twórca koncepcji hurtowni danych (tzw. Data Warehousing), W. H. Inmon określa hurtownię danych jako "centralne repozytorium wszystkich istotnych danych, które są gromadzone przez poszczególne systemy biznesowe przedsiębiorstwa". Dane pochodzące z róŝnych aplikacji OLTP i innych źródeł są selektywnie wydobywane i organizowane w hurtowni danych w celu wykorzystania ich przez aplikacje analityczne i zapytania uŝytkowników. Technologia hurtowni danych jest nastawiona na uzyskiwanie danych z róŝnorodnych źródeł dla przeprowadzania uŝytecznych analiz. Czasem występuje konieczność dostępu do wyspecjalizowanych, lokalnych baz danych. Wtedy powstają tzw. Data Mart. Data Mart jest to wycinek hurtowni danych, skoncentrowany na określonej części biznesu, np. na konkretnym dziale. Np. dział sprzedaŝy P&G kopiuje dane z hurtowni i tworzy Data Mart, który zawiera tylko dane potrzebne do analizy dokonywanej w tym dziale. Hurtownie danych W procesie tworzenia i działania hurtowni danych moŝna wyróŝnić trzy podprocesy określane często w skrócie jako ETL (Extraction, Transformation and Loading). Extraction - dane są wydobywane z jednego lub wielu źródeł i kopiowane do hurtowni; często źródłem danych są systemy przetwarzania transakcji. Transformation - dane są następnie transformowane - konwertowane do jednego formatu, agregowane, ujednolicane. Jest to najistotniejszy etap procesu przenoszenia danych ze źródeł operacyjnych do hurtowni danych. Loading - ładowanie do hurtowni - po wydobyciu i oczyszczeniu: dane umieszczane są w hurtowni.

4 Hurtownie danych Powody budowania hurtowni danych: Przeprowadzanie analiz biznesowych bez ingerencji w operacyjną pracę systemów transakcyjnych (OLTP), Całościowy wgląd w dane firmy, tzn. moŝliwość integracji danych z róŝnych źródeł, dającej pełniejszy obraz zdarzeń gospodarczych zachodzących w przedsiębiorstwie, Dostęp do danych historycznych, Ujednolicenie posiadanych informacji, poprawne wdroŝenie hurtowni danych wymusza ujednolicenie pojęć i sprawia, Ŝe wynikowe wskaźniki są tak samo interpretowane w róŝnych działach firmy i w jednolity sposób obliczane (niweluje to tzw. problem wielu wersji prawdy firmy). Systemy pytająco-raportujące Q&R Systemy pytająco-raportujące "Q&R, są najbardziej podstawowym narzędziem analizy danych zawartych w hurtowniach danych. W latach siedemdziesiątych minionego stulecia, miały one postać tzw. >>twardych<< raportów. Obecnie uŝytkownicy systemów BI mają duŝy wachlarz narzędzi do wizualizacji, bieŝącego przetwarzania danych, które mogą formatować wybrane dane, tworzyć wykresy, drąŝyć, dokonywać wszelakich przekrojów, wzbogacać, eksportować i dystrybuować te dane. Narzędzia typu Queries and report uzupełniają systemy odpowiadając na pytania >>co się stało?<< stawiane często przez zarząd. Np. >>jaki poziom osiągnęła sprzedaŝ w danym miesiącu i jak się ma w porównaniu do poprzedniego.<<" Narzędzia Query and Reports są pierwowzorem narzędzi OLAP i Data Minig.

5 OLAP The OLAP council definiuje OLAP następująco: On-Line Analitycal Processing (OLAP) jest to technologia oprogramowania, która pozwala analitykom i managerom sprawnie przeglądać dane dzięki szybkiemu, dostępowi do szerokiego zakresu moŝliwych postaci informacji, które zostały utworzone z surowych danych w celu odzwierciedlenia zachowań otoczenia organizacji w sposób zrozumiały dla uŝytkownika. OLAP Technologia OLAP pozwala uŝytkownikom przeprowadzać kompleksowe analizy danych poprzez szybki dostęp do wielowymiarowych widoków przedsiębiorstwa. OLAP pozwala nie tylko na odpowiedzi na pytania, "kto?", "co?" i "kiedy?", ale równieŝ "co jeśli?" i "dlaczego?". Aplikacje OLAP pozwalają na prognozowanie przyszłości na podstawie danych historycznych. Kluczowym wskaźnikiem dobrej aplikacji OLAP jest dostarczenie potrzebnej informacji w jak najkrótszym czasie.

6 OLAP Oprogramowanie tego typu oferowane jest na rynku przez róŝne firmy, m.in. Hyperion Solutions (Hyperion EssBase), IBM (DB2 OLAP Server), Microsoft (Microsoft OLAP Services), Cognos (PowerPlay Transformation Server), Oracle (Express OLAP). Data Mining Data Mining czyli eksploracja danych słuŝy do wykrywana wzorców i powiązań pomiędzy danymi zawartymi w hurtowni danych. Data Minig jest to proces odkrywania i analizy, automatycznie lub półautomatycznie, duŝych ilości danych w celu odkrywania znaczących wzorców i reguł. (M. J. A. Berty i G. Linoff.: Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Suport, USA, 1997) Według Gartner Group jest to: "proces odkrywania istotnych zaleŝności (korelacji), wzorców i tendencji poprzez analizę duŝych ilości danych przechowywanych w repozytoriach za pomocą technik rozpoznawania wzorców oraz technik statystycznych i matematycznych"

7

8

9

10

11 Data Mining - Eksploracja danych Eksploracja danych jest analizą duŝych zbiorów danych metodami statystycznymi i metodami sztucznej inteligencji. Tym samym łączy w sobie trzy niezaleŝne dyscypliny: technologie baz danych, statystykę oraz nurt badań nad sztuczną inteligencją. Data Mining - Eksploracja danych DATA MINING Techniki bazodanowe Statystyka Sztuczna inteligencja

12 Data Mining - Eksploracja danych Najczęściej spotykanym sposobem podziału technik eksploracji danych jest ich rozróŝnienie ze względu na cel przeprowadzonej analizy danych. Na podstawie takiego kryterium wyróŝniamy dwa główne nurty, mianowicie: odkrywanie wiedzy (ang. knowledge discovery) prognozowanie (ang. prediction). Obszar zainteresowania pierwszego z nich to wyszukiwanie wzorców opisujących dane. Opisy takie, w postaci modeli deskrypcyjnych, są często uŝywane do wspomagania procesów decyzyjnych. Z drugiej strony mamy prognozowanie, którego działanie prowadzi do uzyskania przyszłych wartości zmiennych poddanych analizie. Data Mining - Eksploracja danych Najczęściej eksplorację danych wiąŝe się z następującymi typami działań: metody drzew decyzyjnych, grupowanie (clustering), kojarzenie (association), klasyfikowanie (classification) prognozowanie (prediction)

13 Customer Intelligence Customer Intelligence (CI) to wynik rozwoju marketingu bezpośredniego w powiązaniu z wykorzystaniem technologii mobilnych oraz BI. CI to analityczne przetwarzanie danych o kliencie w celach marketingowych Customer Intelligence Obszary wsparcia marketingowej analizy klienta w ramach CI: Identyfikacja docelowa), potencjalnych klientów (grupa Wybór kanału komunikacji, Dobór odpowiedniego komunikatu i terminu jego przekazu. Stosowane metody: klasyfikacja (określenie podobieństwa rzeczywistego profilu klienta, do profilu wzorcowego, weryfikacja kampanii reklamowej, model reakcji (umoŝliwia potwierdzenie hipotezy o wyŝszej responsywności klientów wybranych wg dopasowania do profilu wzorcowego w porównaniu z klientami wybranymi losowo).

14 Zintegrowane narzędzia informatyczne wspierające procesy zarządzania wiedzą Integracja róŝnych narzędzi zarządzania wiedzą jest moŝliwa dzięki tzw. zintegrowanym systemom wspomagania efektywności IPSS. Jest to klasa systemów informatycznych ułatwiających dostęp do wiedzy w przedsiębiorstwie, umoŝliwiających uŝytkownikowi poszukiwanie odpowiedzi na interesujące go pytania zarówno przez przeszukiwanie baz danych jak i przez wirtualny kontakt ze współpracującymi ekspertami. Oprogramowanie tego typu wciąŝ się rozwija, większość liczących się na świecie producentów software u oferuje róŝne rozwiązania z zakresu Knowledge Management. Ponadto wiele firm konsultingowych oferuje moŝliwość stworzenia takiego systemu na zamówienie. Portale korporacyjne Portal korporacyjny - zintegrowane i zunifikowane środowisko pracy, wymiany informacji, zarządzania wiedzą i realizacji transakcji biznesowych pomiędzy partnerami. Portal korporacyjny umoŝliwia: usprawnienie obiegu informacji zarówno wewnątrz przedsiębiorstwa jak i na zewnątrz, poprzez właściwy kontakt z inwestorami oraz partnerami handlowymi, właściwe wykorzystanie informacji w przedsiębiorstwie, zarządzanie wiedzą zgromadzoną wewnątrz firmy, organizację pracy grupowej, integrację procesów biznesowych przedsiębiorstwa z procesami partnerów biznesowych na poziomie systemów transakcyjnych. W efekcie uzyskuje się zmniejszenie kosztów działalności.

15 Podstawowe usługi i składniki architektury portalu korporacyjnego Pracownicy Klienci Partnerzy Inni Warstwa prezentacji - personalizacji Warstwa taksonomii i wyszukiwania Warstwa aplikacji Web Warstwa integracji Web "Głowy pracowników" Systemy pracy grupowej Systemy zarządzania terścią Systemy zarządzania dokumentami Systemyprzepływu pracy Inne oprogramowaniei CRM ERP Systemy finansowo-księgowe BI Systemy zarządzania zasobami ludzkimi Pozostałe zasoby Hurtownie danych Wysoko niestrukturalna Natura informacji Wysoko strukturalna Zintegrowane narzędzia informatyczne wspierające procesy zarządzania wiedzą SAP Net Weaver określany jest jako platforma integracyjna i aplikacyjna. Jest to jedno z wcieleń wizji systemu zarządzania wiedzą. Obejmuje on następujące komponenty i narzędzia: SAP Net Weaver

16 Zintegrowane narzędzia informatyczne wspierające procesy zarządzania wiedzą MoŜliwości oprogramowania SAP Net Weaver : Infrastruktura portalu zunifikowany, spersonalizowany, opraty na rolach dostęp do heterogenicznych środowisk IT Kooperacja fora współpracy, narzędzia do pracy grupowej, czat, kalendarz zespołów, repozytorium, dzielenie aplikacji Dostęp wielokanałowy umoŝliwia pracę mobilną za pomocą przenośnych urządzeń i systemów głosowych Zarządzanie dokumentami pliki tekstowe, prezentacje etc., wyszukiwanie, zarządzanie zawartością, publikowanie, workflow Business Intelligence narzędzia do sporządzania analiz, raportów i wspomagania decyzji Zarządzanie danymi podstawowymi zapewnia integrację danych z systemów transakcyjnych Broker integracji komunikacja pomiędzy składnikami aplikacji oparta na formacie XML Zarządzanie procesami biznesowymi narzędzia do modelowania i realizacji procesów biznesowych umoŝliwiające łączenie aplikacji w kompleksowe procesy obejmujące cały łańcuch dostaw. Zarządzanie cyklem Ŝycia produktów technologia umoŝliwiająca projektowanie, programowanie, zastosowanie, tworzenie wersji, optymalizację, administrowanie, zarządzanie zmianami Zintegrowane narzędzia informatyczne wspierające procesy zarządzania wiedzą Preciseer Proosto Technologies to kolejny przykład systemu zarządzania wiedzą. Obejmuje według opisu producenta domeny zarządzania wiedzą, zarządzania zawartością oraz zarządzania uprawnieniami. Zarządzanie wiedzą realizowane jest poprzez: zarządzanie dokumentami, zarządzanie przepływem wiedzy, mechanizm komunikacji z ekspertami, wyłanianie ekspertów z róŝnych dziedzin. CMS (zarządzanie zawartością) obejmuje tu: szybką modyfikację danych na stronach HTML, automatyczne zarządzanie strukturą portalu, wielojęzyczność Zarządzanie uprawnieniami (UMS) to po prostu moŝliwość nadawania róŝnych praw dostępu róŝnym pracownikom lub grupom pracowników. Preciseer współpracuje z pakietem MS Office. Ponadto w skład wchodzi rozszerzenie interfejsu Windows (Shell Extension).

17 Zintegrowane narzędzia informatyczne wspierające procesy zarządzania wiedzą PYTON to polski system zarządzania wiedzą. Do jego głównych modułów moŝna zaliczyć bazę wiedzy, wyszukiwarkę, zarządzanie szkoleniami e-learningowymi, zarządzanie kompetencjami, procedowanie spraw jednostkowych, zarządzanie treścią i dokumentami. PYTON kładzie nacisk na wyszukiwanie wiedzy. Na zadane pytanie uŝytkownik otrzymuje w wyniku listę skojarzonych dokumentów (w tym inne podobne pytania z odpowiedziami), listę źródeł zewnętrznych oraz wykaz ekspertów, którym moŝe on zadać pytanie. Odpowiedzi umieszczane są w systemie i są dostępne dla wszystkich pracowników. Najlepsze rozwiązania oznaczane są jako Najlepsze Praktyki i słuŝą rozwojowi wiedzy przedsiębiorstwa. Dodatkowo system wyposaŝony jest w narzędzie wykonujące raporty, easycms narzędzie do publikacji artykułów, easydms zarządzanie dokumentami, notyfikacje owe, rankingi popularności ekspertów. Konsylium narzedzie do grupowej dyskusji ekspertów. System PYTON Enterprise integruje ponadto trzy inne systemy: system klasy workflow PYTON Decision Maker, system e-learningowy PYTON Inspector oraz NEToskop Enterprise (wyszukiwarkę internetową oraz zasobów wewnętrznych). Narzędzia informatyczne wspierające zarządzanie wiedzą- Workflow Workflow automatyzacja procesów biznesowych, podczas której dokumenty, informacje lub zadania są przekazywane od jednego uczestnika do następnego, według odpowiednich procedur zarządzających. Wg WFMC (ang. WorkFlow Management Coalition)

18 Narzędzia informatyczne wspierające zarządzanie wiedzą Przykładowym narzędziem typu workflow jest OfficeObjects Workflow firmy Rodan System S.A. Składa się on z czterech modułów. Pierwszy pozwala na stworzenie struktury zadań, które mają być wykonywane, graficzne przedstawienie procesów, zaleŝności i reguł przepływu informacji. Kolejne dwa odpowiadają za realizację zadań. Pierwszy słuŝy do koordynacji zadań, a drugi jest modułem uŝytkowanym przez pracowników do wykonywania poszczególnych zadań. Moduł ten jest odpowiedzialny za przedstawienie pracownikowi jego obowiązków, stanu ich realizacji oraz zaplanowanych terminów. Ostatni element słuŝy do kontroli poprawności i prezentacji wyników i raportów. Inne tego typu programy to Lotus Workflow firmy IBM (wcześniej Domino Workflow), Metasform e- Work firmy DSA, Unity Workflow Manager i wiele innych. Narzędzia informatyczne wspierające zarządzanie wiedzą - groupware Groupware - oprogramowanie do pracy zespołowej. Groupware wykorzystywane jest w celu organizacji pracy wielu uŝytkowników komunikujących się ze sobą za pośrednictwem sieci komputerowej.

19 Narzędzia informatyczne wspierające zarządzanie wiedzą Typowymi elementami oprogramowania wspomagającego pracę grupową są: KsiąŜka adresowa - udostępnia szczegółowe dane o kontakcie (moŝliwość wstawienia dokumentu lub zdjęcia), które uŝytkownik moŝe dalej udostępnić innym osobom lub grupom. Kontakty moŝna pogrupować wg roli, jaką pełnią w danym projekcie. Kalendarz/Terminarz - wpisy mogą być dowolnie konfigurowane - moŝliwy jest ich podgląd, modyfikacja, usunięcie - opcje te są dostępne dla wybranych uŝytkowników czy grup. Dostępne są rezerwacje w kalendarzach innych uŝytkowników, powiadamianie ich na pocztę elektroniczną (z wybranym wyprzedzeniem) o spotkaniu. Wpisy grupowe mogą być poddawane głosowaniu. Moduł do ewidencjonowania problemów np.. zestawienie błędów razem ze statystykami, rejestr czasu jaki był potrzebny na korektę błędu. Moduł odpowiedzialny za projekty - daje moŝliwość podglądu błędów, zdarzeń z terminarza, odsyłaczy do zasobów związanych z projektem. Posiada listę zadań powiązanych z danym projektem, moŝliwość dołączania dokumentów, a takŝe moŝliwość wyboru roli dla kaŝdego uczestnika projektu. Dostępna jest opcja śledzenia ilości czasu spędzonego przy projekcie. Graficzny wykaz czasu potrzebnego na realizację danego etapu projektu z podsumowaniem dla kaŝdej pozycji - to ułatwia zarządzanie zadaniami. Dołączanie dokumentów - w dołączonych do projektu dokumentach moŝliwa jest kontrola wersji, zablokowanie ich oraz historia zmian. Narzędzia informatyczne wspierające zarządzanie wiedzą Wystawianie faktur - dane w nich zawarte są podstawą do obliczenia kosztu projektu. Obsługi wielu kont pocztowych - opcja ta umoŝliwia transfer poczty do wybranych katalogów oraz przyporządkowanie danej skrzynki do wybranego projektu lub kontaktu z ksiąŝki adresowej. Monitorowanie czasu wdroŝenia elementów projektu, eliminowania błędów czy przeprowadzania wdroŝeń - na podstawie tych danym moŝliwe jest stworzenie raportu (wykresy, zestawienia) Monitorowanie zmian - kaŝda zmiana dokonana na jakimkolwiek elemencie projektu przez któregokolwiek z uŝytkowników jest odnotowana w specjalnym dzienniku. Nadzorowanie zmian - uŝytkownik ma moŝliwość wskazania tych elementów projektu czy zadania, które go szczególnie interesują, a następnie będzie on powiadamiany ilekroć w systemie zajdzie zmiana we wskazanych przez niego elementach. Obsługa róŝnych stref czasowych - moŝliwa jest koordynacja wielu grup znajdujących się w róŝnych strefach czasowych poprzez uwzględnienie róŝnic w kalendarzach poszczególnych uŝytkowników. System uprawnień - pozwala w dokładny sposób określić poziom dostępu do wybranych danych przez poszczególnych uŝytkowników czy grupy uŝytkowników.

20 Narzędzia informatyczne wspierające zarządzanie wiedzą Przykładowe systemu wspomagania pracy grupowej E-Groupware PHPGroupware Tutos Document Management System DMS DMS - zbiór technik i narzędzi poprawiających efektywność przetwarzania wszelkich form dokumentów powstających w organizacjach. Od dokumentów wewnętrznych dotyczących współpracy róŝnych obszarów funkcjonalnych organizacji, po dokumenty napływające z otoczenia (np. zamówienia od klientów, faktury, listy, i inne.).

21 Document Management System DMS DMS (system zarządzania dokumentami) dostarcza zestawu funkcji pozwalających realizować wiele działań na dokumentach: rejestrowanie, porządkowanie, klasyfikację, zarządzanie wersjami, zarządzanie obiegami, archiwizacja, powiadomienia osobiste bądź dla grup uŝytkowników o zmianach, monitorowanie plików i folderów, pozwala na pracę na plikach o róŝnych formatach: txt, doc i pdf, typowe operacje (przenieś, wyślij w obieg, usuń). Przykłady systemów: OWL Knowledge Base, KnowledgeTree Content Management Systems - CMS CMS (system zarządzania treścią) to jedna lub zestaw aplikacji internetowych pozwalających na łatwą budowę treści serwisu WWW. W zakresie zarządzania wiedzą narzędzie to moŝe być wykorzystywane do wewnętrznych portali informacyjnych udostępniających informacje pracownikom przedsiębiorstwa. Zadaniem systemu CMS jest kompleksowa administracja portalem internetowym, od publikowania wiadomości i artykułów, poprzez organizację struktury serwisu, aŝ po zarządzanie kontami uŝytkowników. Modyfikacja i dodawanie nowych materiałów do serwisu odbywa się za pomocą prostych w obsłudze interfejsów uŝytkownika, zazwyczaj w postaci stron WWW zawierających rozbudowane formularze. Przykładowe aplikacje CMS: PHP Nuke Mambo PHPWebSite Drupal