Katarzyna ROSTEK, Micha³ WITEK ZNACZENIE ANALIZY I RAPORTOWANIA DANYCH W PROCESIE ZARZ DZANIA PRZEDSIÊBIORSTWEM 1. Wprowadzenie W sytuacji dynamicznych zmian gospodarczych brak odpowiednich systemów raportowania i wczesnego ostrzegania mo e destabilizowaæ funkcjonowanie firmy. Z drugiej strony, umiejêtne wykorzystanie posiadanych informacji o w³asnym biznesie i dzia³alnoœci konkurencji, pomaga w du ej mierze uchroniæ przedsiêbiorstwo przed skutkami kryzysu. Dlatego obecnie, w bardzo trudnym okresie polskiej i œwiatowej gospodarki, istotna czêœæ projektów inwestycyjnych dotyczy wdro enia b¹dÿ modernizacji systemów analityczno-raportuj¹cych, maj¹cych swoje zastosowanie na wszystkich poziomach i w ca³ym zakresie zarz¹dzania przedsiêbiorstwem. Prezentowany artyku³ zawiera definicje, klasyfikacjê, charakterystykê oraz opis struktury procesu analizy biznesowej. Jego integraln¹ czêœci¹ jest równie przyk³ad praktycznego zastosowania elementów analityczno-raportuj¹cych, jako etapu rozwoju komercyjnego systemu CRM. 2. Analityka biznesowa Analiza to metoda postêpowania naukowego polegaj¹ca na podziale badanego zjawiska na czêœci i rozpatrywaniu ka - dej z nich z osobna. Poznawana jest w ten sposób struktura i zale noœci wystêpuj¹ce pomiêdzy poszczególnymi elementami, a szczególnie powi¹zania przyczynowo-skutkowe oraz mechanizm ich funkcjonowania. Zastosowanie analiz w zarz¹dzaniu zapocz¹tkowa³ Frederick Winslow Taylor pod koniec XIX w. mierz¹c, a nastêpnie analizuj¹c, czas pracy poszczególnych czynnoœci wykonywanych na linii produkcyjnej. Na pocz¹tku XX wieku Henry Ford wykorzysta³ metody analityczne do minimalizowania przestojów na linii monta owej. Ale prawdziwy rozwój zastosowañ analityki w zarz¹dzaniu zapocz¹tkowa- ³o pojawienie siê w latach 60. XX wieku systemów wspomagania decyzji. Od tego czasu metody analizy biznesowej znalaz³y swoje sta³e miejsce w systemach [1]: ERP, Business Intelligence, CRM, systemach opartych na hurtowniach danych oraz wszelkich systemach, narzêdziach i rozwi¹zaniach analityczno-raportuj¹cych. Obecnie wszystkie du e firmy i korporacje opieraj¹ na analizach biznesowych ca³oœæ zarz¹dzania firm¹ na wszystkich jej poziomach oraz w ca³ym zakresie funkcjonalnym. 2.1. Definicja i znaczenie analityki biznesowej Analityka biznesowa to narzêdzie pozwalaj¹ce uzyskaæ szczegó³owy i zintegrowany widok prowadzonej dzia³alnoœci, u³atwiaj¹ce podejmowanie trafniejszych decyzji biznesowych na wszystkich szczeblach zarz¹dzania organizacj¹ [5]. Analizy biznesowe staj¹ siê strategicznym narzêdziem u³atwiaj¹cym: zdobywanie wiod¹cej pozycji na rynku, Strona 82 mierzenie wydajnoœci, optymalizacjê procesów czy poznawanie mechanizmów dzia³ania i tworzenie innowacji w celu wprowadzenia zmian organizacyjnych. G³ówne cele analityki biznesowej to: ocena dzia³alnoœci przedsiêbiorstwa w przesz³oœci oraz ustalenie w niej zjawisk pozytywnych i negatywnych, formu³owanie propozycji umo liwiaj¹cych efektywne wykorzystanie rezerw wewnêtrznych oraz pojawiaj¹cych siê okazji w otoczeniu, przygotowanie danych do podjêcia decyzji usprawniaj¹cych dzia³alnoœæ przedsiêbiorstwa i jego wyniki w przysz³oœci. Davenport argumentuje, e umiejêtne wykorzystanie analizy biznesowej w zarz¹dzaniu, pozwoli firmie lepiej poznaæ swoje mo liwoœci oraz ograniczenia, a dziêki temu uzyskaæ przewagê w rywalizacji z konkurentami. Wyró nia tak e cztery kluczowe warunki efektywnego konkurowania dziêki analityce biznesowej [1]: 1) zdobycie poparcia dla potrzeby realizacji i wykorzystywania wyników analiz biznesowych w œcis³ym kierownictwie firmy, 2) zastosowanie nie tylko metod statystyki opisowej, ale przede wszystkim metod prognozowania i optymalizacji, 3) wykorzystanie analizy biznesowej w realizacji procesów i funkcji biznesowych firmy, 4) sta³y rozwój wykorzystywanych narzêdzi, metod, technik i danych analitycznych we wszystkich obszarach zarz¹dzania firm¹. Obecnie analiza biznesowa ma ogromny wp³yw na kszta³towanie œrodowiska przedsiêbiorstw i organizacji. Thorton May wylicza osiem g³ównych obszarów silnego jej oddzia- ³ywania [4]: 1. Bankowoœæ sektor bankowoœci by³ jednym z pierwszych, który na szerok¹ skalê zastosowa³ analitykê biznesow¹, wykorzystuj¹c j¹ w zakresie: okreœlania wartoœci derywatów (pochodnych instrumentów finansowych, których wartoœæ jest uzale niona od wartoœci bazowych instrumentów finansowych), wyceny nowych produktów finansowych czy wprowadzania modeli oceny ryzyka kredytowego; obecnie najszybciej rozwijaj¹cymi siê metodami analitycznymi w bankowoœci s¹ wykrywanie oszustw oraz analiza odchodzenia klientów do konkurencji. 2. Medycyna informacja medyczna przez d³ugi czas by³a droga i trudno dostêpna, wszystko zmieni³o siê jednak w dobie Internetu, kiedy to nie tylko informacja medyczna sta³a siê osi¹galna dla ka dego, ale równie analityka medyczna jest popularyzowana i czêsto rozpowszechniana za poœrednictwem Internetu. 3. Handel od czasów II wojny œwiatowej handel detaliczny w celu poprawienia efektywnoœci wyników sprzeda- y wykorzystuje w swojej dzia³alnoœci metody analizy Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010)
logistycznej; po przesz³o 60. latach sprzeda przestaje byæ prostym dzia³aniem typu zape³nij pó³ki towarem, a staje siê zagadnieniem analitycznym typu zape³nij pó³ki, ale tylko takim towarem, którego oczekuje twój klient, a na to pytanie odpowiedzi mo e udzieliæ tylko eksploracja danych, która obecnie kszta³tuje proces zaopatrzenia sklepów oraz rozmieszczenia towarów na pó³kach. 4. Logistyka kolejny obszar dzia³alnoœci gospodarczej wykorzystuj¹cy w szerokim zakresie analitykê biznesow, wykorzystywan¹ do: optymalizacji i harmonogramowania dostaw, synchronizowania zasobów i dzia³añ z zapotrzebowaniem na nie, minimalizowania przestojów czy optymalizowania tras przejazdów. 5. Wojsko od zawsze wykorzystywa³o i rozwija³o metody analizy biznesowej; plany strategiczne, taktyczne i operacyjne budowane s¹ zawsze w oparciu o pog³êbione analizy, badanie ró nych wariantów decyzyjnych oraz okreœlanie stopnia ich niepewnoœci i ryzyka; analityka jest wykorzystywana tak e w zastosowaniach typowo logistycznych, np. optymalna droga przelotu œmig³owca patroluj¹cego przestrzeñ powietrzn¹ nad Irakiem. 6. Nauka analiza od zawsze jest podstaw¹ wszelkich badañ naukowych, wykorzystywan¹ na etapie planowania, realizacji i weryfikacji odkryæ, wynalazków czy innowacji; szczególnie istotna jest jej rola w dobie popularnoœci Internetu oraz powszechnego dostêpu do informacji i wiedzy, gdzie staje siê p³aszczyzn¹ komunikacji i porównywalnoœci wielodyscyplinarnych badañ miêdzynarodowych. 7. Praca modele analityczne znajduj¹ swoje zastosowanie w planowaniu, harmonogramowaniu i optymalizacji zadañ przydzielanych pracownikom, w szczególnoœci w macierzowych strukturach organizacyjnych lub w przedsiêbiorstwach zatrudniaj¹cych tysi¹ce specjalistów, gdzie w³aœciwe wykorzystanie ich czasu i umiejêtnoœci przek³ada siê na znacz¹ce dla firmy kwoty pieniê ne. 8. Innowacje analiza i modele analityczne, jako integralna czêœæ badañ i eksperymentów, s¹ obecne w projektowaniu, realizacji i testowaniu wiêkszoœci innowacji; obecnie adne znacz¹ce odkrycie nie obêdzie siê bez wykorzystania odpowiednich analiz i modeli matematycznych, czêsto tworzonych w³aœnie na potrzeby okreœlonego eksperymentu czy badania. Analiza, oddzia³ywuj¹c na funkcjonowanie przedsiêbiorstwa, staje siê coraz bardziej niezbêdna w obszarze procesu zarz¹dzania. Jej miejsce oraz rolê w strukturze tego procesu przybli a kolejny podrozdzia³. 2.2. Miejsce analityki biznesowej w strukturze procesu zarz¹dzania Analizy biznesowe s¹ wykorzystywane na wszystkich szczeblach zarz¹dzania przedsiêbiorstwem (rys. 1). Rys. 1. Analiza biznesowa w strukturze procesu zarz¹dzania przedsiêbiorstwem Na szczeblu operacyjnym, gdzie wykonywane jest przede wszystkim transakcyjne przetwarzanie danych, wykorzystywane s¹ metody analizy statystycznej i wizualizacja graficzna wyników przetwarzania. Generowane s¹ raporty i sprawozdania dotycz¹ce bie ¹cej dzia³alnoœci firmy. Na szczeblu taktycznym transakcyjne przetwarzanie danych zazwyczaj nie jest ju wystarczaj¹ce. W³¹czane s¹ analityczne bazy danych, oferuj¹ce mo liwoœæ analitycznego przetwarzania danych. Zastosowanie metod statystycznych zostaje wzbogacone o wykorzystanie wielowymiarowych struktur OLAP oraz o znaczne bogatszy zestaw analiz z zakresu ekonometrii czy badañ operacyjnych. Strategiczny poziom zarz¹dzania potrzebuje najbardziej zaawansowanych metod analizy biznesowej. Tutaj do³¹czane s¹ tak e techniki z zakresu sztucznej inteligencji czy metod uczenia maszyn, kodowane w postaci modeli analitycznych i wykorzystywane w procesie eksploracji i pozyskiwania wiedzy z danych. Na tym poziomie systemy analityczne mog¹ stanowiæ Ÿród³o danych, zasilaj¹ce bazy wiedzy oraz systemy wspomagania decyzji [7]. W dobie wspó³czesnego zarz¹dzania, staraj¹c siê nad¹ yæ za zmianami pojawiaj¹cymi siê w otoczeniu, coraz wiêcej u ytkowników poszukuje rozwi¹zañ, które obejmowa³yby swoim zakresem kompleksowe zarz¹dzanie firm¹. Tak¹ szerok¹ funkcjonalnoœæ udostêpniaj¹ nowoczesne systemy zintegrowane klasy ERP. Natomiast typowym rozwi¹zaniem dedykowanym analizom i raportowaniu w obszarze ca³oœciowego zarz¹dzania firm¹ s¹ systemy Business Intelligence [6, 9]. 3. Proces analizy biznesowej Uproszczon¹ strukturê procesu analizy biznesowej prezentuje rysunek 2. Dane wejœciowe podlegaj¹ przetworzeniu podczas wykonywania analizy i otrzymywane s¹ wyniki Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010) Strona 83
Strona 84 Rys. 2. Struktura procesu analizy biznesowej oraz, co jest niezwykle istotne, ich opis zawieraj¹cy informacjê o tym, czy i jakim zakresie otrzymane wyniki mog¹ byæ wykorzystane w praktyce (przyk³adowo: wielkoœæ b³êdu, przedzia³ ufnoœci, wspó³czynnik istotnoœci). Czêsto wynik jednej analizy staje siê Ÿród³em kolejnych, docieraj¹cych g³êbiej do istoty problemu lub zjawiska i t³umacz¹cych go szczegó³owiej. W ten sposób proces analizy biznesowej staje siê samodoskonal¹c¹ siê pêtl¹, stanowi¹c¹ Ÿród³o informacji, wiedzy i umiejêtnoœci biznesowych i przyczyniaj¹c¹ siê do poprawy efektywnoœci zarz¹dzania i szybszego rozwoju firmy. W ujêciu systemowym, wed³ug meta-teorii TOGA [2], dane s¹ zdefiniowane jako to wszystko co jest lub mo e byæ przetwarzane umys³owo lub komputerowo. Pod¹ aj¹c za t¹ definicj¹, nale a³oby wyró niæ kategorie danych, bêd¹cych Ÿród³em analiz biznesowych, przyk³adowo bêd¹ to dane [10]: ustrukturalizowane i nieustrukturalizowane, iloœciowe i jakoœciowe, statystyczne i opisowe, przestrzenne i multimedialne, lokalne i sieciowe. Taka ró norodnoœæ kategorii analizowanych danych poci¹ga za sob¹ koniecznoœæ stosowania ró norodnych metod i technik analitycznych. Podstawowa klasyfikacja analiz biznesowych wyró nia podzia³ na analizy organizacji i otoczenia firmy. Wœród analiz organizacji wydzielana jest analiza finansowa oraz analiza techniczno-ekonomiczna. W sk³ad analizy finansowej wchodz¹ przyk³adowo analizy: bilansu, rachunku zysku i strat, rachunku przep³ywów pieniê nych, wskaÿnikowa kondycji finansowej przedsiêbiorstwa czy przygotowawcza wyniku finansowego. W grupie analiz techniczno-ekonomicznych wyró niamy analizy: produkcji, zatrudnienia i p³ac, wykorzystania œrodków trwa³ych, gospodarki materia³owej, gospodarki paliwowo energetycznej, postêpu technicznego czy rozwoju organizacji. W grupie analiz otoczenia firmy wydzielane s¹ kategorie analizy: rynku, konkurencji oraz sytuacji spo³ecznoprawnej. Prawid³owa realizacja procesu analizy biznesowej wymaga zaprojektowania scenariusza, obejmuj¹cego nastêpuj¹ce etapy: 1) definiowanie celów analizy, 2) projektowanie wyników analizy, 3) projektowanie kryteriów oceny wyników analizy, 4) zidentyfikowanie danych niezbêdnych do realizacji analizy, 5) pozyskiwanie danych do analizy, 6) poznanie badanego zbioru danych, 7) realizacja analizy, 8) ocena wyników analizy, 9) interpretacja wyników analizy, 10) sporz¹dzenie raportu koñcowego, 11) publikowanie wyników analizy. Cele analizy powinny identyfikowaæ odbiorcê wyników analizy oraz jego wymagania szczegó³owe. Musz¹ te okreœlaæ termin i formê opracowania wyników analizy. Wymagania u ytkownika powinny byæ opisane z uwzglêdnieniem podstawowych kryteriów klasyfikacyjnych analizy takich jak: poziom zarz¹dzania - operacyjny, taktyczny, strategiczny, zakres przedmiotu badañ - ca³oœciowy, odcinkowy, szczegó³owoœæ badañ - ogólne, szczegó³owe, metoda badañ - kompleksowa, funkcjonalna, decyzyjna, forma prowadzenia badañ - rozliczeniowa, wskaÿnikowa, czas analizy - retrospektywny (ex post), bie ¹cy, przysz³oœciowy (ex ante), czêstotliwoœæ analizy - ci¹g³a, okresowa, doraÿna. Niezbêdne jest zdefiniowanie takiej postaci wyników koñcowych, która najpe³niej bêdzie spe³nia³a oczekiwanie u ytkownika. Nale y zatem ustaliæ czy wyniki analizy maj¹ byæ przekazane jako: mierniki - wagi, klasyfikatory, znaczniki, wskaÿniki - wartoœci wyznaczone w oparciu o ustalone z u ytkownikiem formu³y czy opisy - charakterystyki, profile, grupy porównawcze. Otrzymane wyniki analizy zawsze wymagaj¹ oceny ich poprawnoœci i jakoœci, zanim bêdzie mo na je przekazaæ u ytkownikowi do wykorzystania praktycznego. Na etapie przygotowania analizy nale y ustaliæ kryteria oceny oraz dopuszczalny zakres wartoœci tych kryteriów w zakresie: oceny poprawnoœci analizy - np. dopuszczalnej wielkoœci b³êdu statystycznego czy oczekiwanej wartoœci testu istotnoœci, oceny jakoœci modelu analitycznego - np. maksymalnej wartoœci wykresu podniesienia czy dopuszczalnego zakresu b³êdu wykresu klasyfikacji przypadków. Zrealizowanie trzech pierwszych etapów scenariusza analizy biznesowej (okreœlenie celów, ustalenia postaci wyników koñcowych oraz kryteriów oceny tych wyników) pozwala przejœæ do kolejnego etapu, którym jest identyfikacja danych, niezbêdnych do przeprowadzenia analizy. W ramach tego etapu nale y nie tylko okreœliæ typ i zakres wymaganych danych, ale równie przeprowadziæ ich diagnozê w zakresie: dostêpnoœci, iloœci oraz jakoœci [10]. Ka dy z wymienionych elementów warunkuje mo liwoœæ lub brak mo liwoœci wykonania kolejnych kroków procesu. Na podstawie przeprowadzonej diagnozy podejmowana jest decyzja o dalszej realizacji analizy, redefiniowaniu projektu lub absolutnym zaprzestaniu jego wykonania. Proces pozyskiwania danych do analizy jest uwarunkowany przede wszystkim struktur¹ Ÿród³a danych, przygotowaniem Ÿród³a pod k¹tem analitycznego przetwarzania danych oraz stopniem zaawansowania technologicznego narzêdzi, które wspomagaj¹ realizacjê tej operacji [9]. Etap ten obejmuje nie tylko fizyczne wyizolowanie danych do badania, ale równie przygotowanie ich pod k¹tem wymagañ, stawianych przez konkretne analizy (np. usuwanie Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010)
braków danych, zastêpowanie danych jakoœciowych kategoriami danych numerycznych, zamiana danych ci¹g³ych na dane przedzia³owe itp.). W praktyce biznesowej, niestety jest to czêsto najbardziej czasoch³onny i pracoch³onny etap ca³ego badania. Aby analiza danych mog³a byæ efektywna, przed jej rozpoczêciem nale y poznaæ zbiór, stanowi¹cy obiekt badania. Oznacza to, e dla ka dej zmiennej nale y: zidentyfikowaæ zakres wartoœci dopuszczalnych (dziedzinê), wyeliminowaæ ewentualne braki i wartoœci b³êdne, wyznaczyæ rozk³ad oraz wartoœci statystyk opisowych, ewentualnie wyeliminowaæ wartoœci odstaj¹ce (krañce zakresu dziedzinowego wp³ywaj¹ce na wartoœæ œredniej i mediany), wyeliminowaæ siln¹ korelacjê zmiennych [8]. Dopiero znany ju zbiór danych mo na poddaæ analizie, która bêdzie mia³a ró ny przebieg i charakter w zale noœci od typu analizy oraz ustalonej postaci danych wynikowych od prostych analiz statystycznych na poziomie transakcyjnym, poprzez analizy wielowymiarowe na poziomie taktycznym, a do wieloetapowych, wielowymiarowych, zaawansowanych analiz eksploracyjnych na poziomie strategicznym. Uzyskane wyniki analizy s¹ poddawane ocenie pod k¹tem kryteriów ustalonych w 3. etapie scenariusza. Wyniki niezgodne z ustalonymi wartoœciami oczekiwanymi i dopuszczalnymi tych kryteriów, ka dorazowo powoduj¹ koniecznoœæ weryfikacji oraz ponowienia realizacji analizy lub odrzucenia jej w ca³oœci, jako nieprzydatnej do rozwi¹zania bie ¹cego problemu analitycznego. Najczêstszym powodem takiego niepowodzenia jest niew³aœciwy dobór metody analitycznej, z³a jakoœæ lub niewystarczaj¹ca iloœæ danych przeznaczona do badania lub nieprawid³owe wykonanie samej analizy. Interpretacja wyników analizy nale y do odbiorcy jej wyników. Niemniej rol¹ analityka jest opracowanie uzyskanych wyników, w sposób ustalony z u ytkownikiem w 1. etapie scenariusza. Zawsze polega to na selekcji i segregacji uzyskanych wyników. Czasem niezbêdne jest te dodanie opisu s³ownego, graficznego lub tabelarycznego. Raport koñcowy powinien w sposób klarowny i zrozumia³y dla czytelnika prezentowaæ wyniki analizy. Jego forma i zawartoœæ musi odpowiadaæ ustaleniom zawartym w 1. etapie scenariusza. Powinien prezentowaæ zarówno wyniki analiz, jak i ich ocenê weryfikuj¹c¹ poprawnoœæ oraz jakoœæ uzyskanych wyników. Niezbêdna jest równie informacja dotycz¹ca jego aktualnoœci kiedy zosta³ przygotowany i jakiego okresu dotyczy. Szczegó³owe informacje na temat zasad tworzenia oraz dobrych praktyk raportowania zostan¹ przedstawione w kolejnym rozdziale artyku³u. Zakres publikowania wyników analizy prezentuje rysunek 3. Najprostsz¹ i najpowszechniejsz¹ metod¹, ale daj¹c¹ mo - liwoœæ tylko odczytu raportu wynikowego, jest wysy³ka Rys. 3. Publikowanie wyników analizy kana³em poczty elektronicznej. Metoda sieciowego udostêpniania analiz i jej wyników poprzez portale informacyjne i kokpity mened erskie oferuje nie tylko odczyt, ale równie mo liwoœæ modyfikacji i zapisu. Ka dy uprawniony u ytkownik otrzymuje dostêp do narzêdzi umo liwiaj¹cych dowolne kreowanie wygl¹du raportu za pomoc¹ prostych operacji ci¹gnij i puœæ. Wyselekcjonowana czêœæ wyników analiz mo e staæ siê Ÿród³em zasilaj¹cym systemy wspomagania decyzji, systemy ekspertowe i systemy zarz¹dzania wiedz¹ [11]. W takim wypadku system analityczno-raportuj¹cy pe³ni rolê pomocnicz¹ dla systemów wspieraj¹cych proces podejmowania decyzji i gromadzenia wiedzy w przedsiêbiorstwie. 4. Raportowanie wyników analiz W aspekcie spo³ecznej odpowiedzialnoœci i zrównowa onego rozwoju biznesu raportowanie zyskuje zupe³nie nowy wymiar i znaczenie. Przekszta³ca siê z narzêdzia komunikacji i monitoringu zarz¹dzania wewnêtrznego firmy, w element globalnego sterowania rozwojem gospodarczym. Idea ca³oœciowego raportowania spo³ecznego narodzi³a siê w latach 90. ubieg³ego stulecia, kiedy po serii spektakularnych upadków du ych przedsiêbiorstw, szczególnie wa na sta³a siê przejrzystoœæ i dostêpnoœæ raportowania na temat dzia³añ prowadzonych przez licz¹ce siê na rynku firmy. W roku 1997 powsta³ w tym celu Global Reporting Initiative (GRI), ogólnoœwiatowy standard dostarczaj¹cy wskazówki dla raportowania zagadnieñ ekonomicznych, œrodowiskowych i spo³ecznych funkcjonowania przedsiêbiorstw [3]. Obecnie raporty spo³eczne integruj¹ w sobie elementy raportu rocznego, czyli obowi¹zkow¹ sprawozdawczoœæ firmy, z elementami raportu zrównowa onego rozwoju, bêd¹cego czêœci¹ polityki spo³ecznej odpowiedzialnoœci biznesu. Zatem stosowanie dobrych praktyk w zakresie raportowania staje siê tak e elementem spo³ecznego i rynkowego wizerunku firmy. Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010) Strona 85
4.1. Cel i funkcje raportowania Pierwotn¹ funkcj¹ raportowania jest poprawa komunikacji wewn¹trz organizacji. Jednak obecnie zakres jego znaczenia dla organizacji mo e byæ szerszy. Odpowiednio poprowadzony proces raportowania staje siê elementem strategii oraz bie ¹cego zarz¹dzania firm¹ [3]. W obszarze zarz¹dzania raportowanie jest procesem inicjuj¹cym analizê i ocenê dzia³alnoœci firmy oraz podstaw¹ do planowania celów na przysz³oœæ. Jest te punktem odniesienia dla weryfikacji, modyfikacji i doskonalenia wewnêtrznych systemów zarz¹dzania, a przez to stanowi czynnik wdra ania i zarz¹dzania zmian¹ w organizacji [3]. W zakresie komunikacji prezentuje ca³oœciowy obraz organizacji, opisuj¹c jej podejœcie do poszczególnych obszarów zarz¹dzania. Umo liwia dialog wewnêtrzny pomiêdzy pracownikami firmy, ale równie poprawia komunikacjê zewnêtrzn¹ z interesariuszami firmy. Mo e byæ narzêdziem wymiany wiedzy, spostrze eñ i doœwiadczeñ ekspertów. Raportowanie zewnêtrzne wp³ywa na wizerunek firmy. Sprawia, e jej dzia³ania staj¹ siê transparentne, jest p³aszczyzn¹ nawi¹zania dyskusji i wymiany spostrze eñ z otoczeniem firmy. Jest to równie œrodek budowy reputacji w oczach inwestorów, klientów i kooperantów firmy [3]. 4.2. Typy raportów Raportowanie jest bardzo szerok¹ dziedzin¹ informatyki, w obszarze której istnieje wiele narzêdzi umo liwiaj¹cych generowanie, definiowanie, projektowanie, formatowanie i udostêpnianie raportów. Klasyfikacyjny podzia³ raportów jest zale ny od takich czynników jak: mo liwoœæ wprowadzania zmian, zakres zastosowania raportu oraz sposób prezentacji danych. Ze wzglêdu na mo liwoœæ samodzielnego wprowadzania zmian, raporty dzielimy na statyczne i dynamiczne. Raporty statyczne to dokumenty standardowe, udostêpnione u ytkownikowi do automatycznego drukowania lub generowane i rozsy³ane automatycznie przez system komputerowy. U ytkownik jest jedynie ich czytelnikiem. Nie ma mo liwoœci przeformatowania lub ingerowania w definicjê raportu statycznego. Raporty dynamiczne s¹ tworzone na ¹danie u ytkownika. W zale noœci od umiejêtnoœci i uprawnieñ u ytkownika raporty dynamiczne bêd¹ kreowane przez niego samodzielnie lub zlecane do wykonania pracownikom pionu IT. Je eli raport dynamiczny zostanie w³¹czony i udostêpniony w pakiecie raportów standardowych, to automatycznie poszerzy grupê raportów statycznych. Ze wzglêdu na zakres zastosowania, raporty dzielimy na: u ytkowe, aktualizacyjne oraz techniczne. Do grupy raportów u ytkowych zaliczamy wszystkie raporty dokumentuj¹ce dzia³alnoœæ przedsiêbiorstwa. Raporty aktualizacyjne pozwalaj¹ na grupowe wprowadzanie i aktualizacjê danych bezpoœrednio w strukturach baz danych. Najczêstsze zastosowanie tego typu raportów to: edycja i dostosowywanie grup i klastrów danych, wprowadzanie wartoœci wspó³czynników i parametrów, okreœlanie wielkoœci i wartoœci celów, korekta danych. Raporty techniczne s¹ wykorzystywane przez pion IT do takich celów jak: monitorowanie pracy systemu informatycznego, generowanie statystyk wydajnoœci serwerów, kontrolowanie zajêtoœci przestrzeni Strona 86 dyskowej czy aktywnoœci u ytkowników w systemie. Poprzez raporty techniczne diagnozowany jest tak e stan jakoœci danych w systemie, a w oparciu o uzyskane wyniki podejmowana jest decyzja o ewentualnym rozpoczêciu procesu czyszczenia danych [10]. Raporty metadanych pozwalaj¹ nadzorowaæ wszystkie operacje realizowane w systemie analityczno-raportuj¹cym. Poprzez raporty techniczne mo na tak e inicjowaæ tworzenie ekstraktów danych dla innych systemów i aplikacji. Ze wzglêdu na sposób prezentacji danych raporty dzielimy na dwuwymiarowe i wielowymiarowe. Raporty standardowe dwuwymiarowe s¹ dokumentami, które w tabelach p³askich dokumentuj¹ prezentowane zjawisko. Raporty wielowymiarowe, oparte o struktury tabel przestawnych, daj¹ u ytkownikowi mo liwoœæ interakcji, polegaj¹cej na dr¹- eniu, obracaniu, wycinaniu i sortowaniu prezentowanych danych. Pewn¹ odmian¹ raportu wielowymiarowego jest kokpit mened erski, który zazwyczaj zawiera dane wyselekcjonowane z wielu ró nych raportów, podsumowuj¹cy i uszczegó³awiaj¹cy informacje dotycz¹ce okreœlonego obszaru zarz¹dzania. 4.3. Dobre praktyki raportowania Standard GRI wyró nia 10 podstawowych zasad dobrego raportowania, podzielonych na dwa obszary g³ówne: zasady definiowania jakoœci oraz zasady definiowania zawartoœci [3]. W grupie zasad zapewniania odpowiedniej jakoœci i w³aœciwej prezentacji informacji wyró niono: dok³adnoœæ, terminowoœæ, przejrzystoœæ, wiarygodnoœæ, porównywalnoœæ i wywa enie. Dok³adnoœæ raportowania oznacza, e czytelnik jest w stanie na podstawie treœci raportu wyrobiæ sobie obiektywn¹ opiniê na temat prezentowanego zjawiska lub zdarzenia. Warunkuje ona mo liwoœæ praktycznego wykorzystania wyników raportu oraz podjêcia w³aœciwych decyzji biznesowych. Terminowoœæ jest czêsto wyznacznikiem warunkuj¹cym przydatnoœæ raportu. Nawet najbardziej cenna informacja, ale dostarczona po terminie, przestaje byæ u yteczna. Staje siê jedynie ciekawostk¹, któr¹ ewentualnie bêdzie mo na uwzglêdniæ przy prognozowaniu przysz³ych zdarzeñ i zachowañ. Przejrzystoœæ raportu gwarantuje jego zrozumia³oœæ i czytelnoœæ dla u ytkownika. Brak mo liwoœci w³aœciwego zrozumienia i interpretacji wyników raportu mo e staæ siê przyczyn¹ podejmowania przez decydenta b³êdnych decyzji biznesowych. Wiarygodnoœæ prezentowanych wyników powinna byæ diagnozowana na poziomie realizacji analizy. Z oczywistych powodów nie wolno rozpowszechniaæ niewiarygodnych lub niepewnych wyników analiz. W miarê mo liwoœci do wyników raportu powinny byæ za³¹czone wyniki testów poprawnoœci i jakoœci uzyskanych wyników analiz. Porównywalnoœæ wyników raportów jest bardzo istotn¹ cech¹ ze wzglêdu na ci¹g³oœæ procesu zarz¹dzania. Wdro- enie w przedsiêbiorstwie nowego systemu analityczno-raportuj¹cego jest doskona³ym momentem na to, aby wprowadziæ standaryzacjê raportowania w ca³ym przedsiêbiorstwie. Jest to równie okazja do tego, eby wyeliminowaæ Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010)
raporty duplikuj¹ce siê i te, które od dawna nie s¹ w organizacji wykorzystywane. W ten sposób praca analityka mo e siê skoncentrowaæ na tych obszarach analizy, które efektywnie przyczyni¹ siê do poprawy zarz¹dzania. Wywa enie oznacza, e ogólna prezentacja zawartoœci raportu daje bezstronny obraz osi¹gniêtych wyników. W raporcie nale y unikaæ wybiórczego doboru lub pomijania informacji oraz takiej formy ich prezentacji, która mog³aby w niew³aœciwy sposób wp³yn¹æ na decyzjê lub os¹d czytelnika raportu. Raport powinien pokazywaæ zarówno korzystne, jak i niekorzystne wyniki oraz zagadnienia, które mog¹ mieæ wp³yw na podejmowane decyzje, w sposób odpowiedni do ich znaczenia. W raporcie nale y jasno rozró - niæ prezentacjê faktów od interpretacji informacji przedstawianych przez osobê przygotowuj¹c¹ raport. W grupie zasad okreœlania zagadnieñ i wskaÿników, które firma powinna uwzglêdniæ w raporcie wymieniono: istotnoœæ, kompletnoœæ, uwzglêdnienie otoczenia, kontekst zrównowa onego rozwoju. Istotnoœæ oznacza, e informacje prezentowane w raporcie powinny obejmowaæ te wskaÿniki, wartoœci, opisy, zagadnienia, które bezpoœrednio dotycz¹ i t³umacz¹ analizowane zjawisko. Poniewa zazwyczaj istnieje du y zasób informacji i wyników, które pochodz¹ z przeprowadzonych badañ i analiz, zadaniem analityka jest ich selekcja oraz ustawienie zgodnie z ich stopniem wa noœci dla rozwi¹zania problemu. Kompletnoœæ wi¹ e siê z koniecznoœci¹ przedstawienia pe³nego zakresu informacji niezbêdnych do zrozumienia przez czytelnika opisywanego zjawiska oraz podjêcia mo - liwie najlepszej decyzji biznesowej. Uwzglêdnienie wp³ywu i oczekiwañ otoczenia jest niezbêdne w przypadku raportów wykraczaj¹cych poza ramy organizacji. Wtedy raport musi obejmowaæ zagadnienia, które potencjalnie bêd¹ interesuj¹ce dla poszczególnych grup interesariuszy. Kontekst zrównowa onego rozwoju jest to element uwzglêdniany w raportowaniu spo³ecznym, a oznacza koniecznoœæ prezentacji wyników raportowania pod k¹tem spe³nienia przyjêtych przez przedsiêbiorstwo za³o eñ polityki zrównowa onego rozwoju. 4.4. Korzyœci i zagro enia procesu raportowania Poprzez zastosowanie dobrych praktyk w procesie raportowania przedsiêbiorstwo mo e uzyskaæ szereg korzyœci. Podstaw¹ jest oczywiœcie poprawa komunikacji, zarówno wewnêtrznej, jak i zewnêtrznej. Lepsza komunikacja wewnêtrzna, to sprawniejsze i efektywniejsze zarz¹dzanie. Dobra komunikacja zewnêtrzna jest podstaw¹ dobrego wizerunku firmy oraz wiêkszego zaufania ze strony klientów i kooperantów. Nie bez znaczenia jest równie optymalizacja zasobów pracy, mo liwa dziêki bezpoœredniemu dostêpowi do niezbêdnych informacji. Pracownicy ³atwiej i sprawniej mog¹ wykonywaæ swoje obowi¹zki, nie marnuj¹c czasu na zbieranie i docieranie do potrzebnych im informacji. Automatyzacja procesu raportowania ogranicza koniecznoœæ wykonywania rutynowych, standardowych prac przez analityków i informatyków, pozwalaj¹c im poœwiêciæ ten czas na bardziej kreatywne dzia³ania. Raporty daj¹ odpowiedÿ na pytanie: w jaki sposób firma jest zarz¹dzana, jaka jest efektywnoœæ tego zarz¹dzania? S¹ równie podstaw¹ do podejmowania decyzji perspektywicznych. St¹d te pokusa, eby powstawa³o ich jak najwiêcej i eby by³y jak najbardziej szczegó³owe. Tymczasem wed³ug badañ tylko 10% - 15% wszystkich raportów w przedsiêbiorstwie jest efektywnie wykorzystywanych. Nale y zatem uwa aæ, aby nie popaœæ w przesadê. Zakres raportów jest tak szeroki, a firmy czêsto przygotowuj¹ takie iloœci wskaÿników i zestawieñ, e po pewnym czasie nikt nie potrafi ich zinterpretowaæ. Czasami pracownicy i prze- ³o eni nie pamiêtaj¹, w jakim celu przygotowuj¹ poszczególne zestawienia. Raport powinien zatem odpowiadaæ na konkretne zapytania biznesowe i byæ dedykowany okreœlonym czytelnikom lub zastosowaniom. W przeciwnym wypadku stanie siê jedynie kolejnym uci¹ liwym obowi¹zkiem dla osób go przygotowuj¹cych. 5. Przyk³ad wykorzystania analityki biznesowej jako etapu rozwoju systemu CRM Geneza prezentowanego projektu wywodzi siê z dzia³alnoœci firmy informatycznej, której g³ównym produktem jest system klasy CRM, stworzony na potrzeby bran y farmaceutycznej. Poniewa od samego pocz¹tku dzia³alnoœci firma skupia³a swoj¹ uwagê na bran y farmaceutycznej, wiêc w efekcie powsta³ produkt doskonale odpowiadaj¹cy wymaganiom biznesowym. Fakt ten potwierdza wdro enie systemu w ponad 30 krajach na ca³ym œwiecie. Niemniej jednak po pewnym czasie pojawi³a siê koniecznoœæ usprawnienia narzêdzia w obszarze przekrojowych, zaawansowanych analiz i raportów, które nie wystêpowa³y w wersji podstawowej rozwi¹zania. Realizacja projektu modernizacji modu³u sprzeda owego systemu CRM w tym w³aœnie zakresie zosta³a przedstawiona w niniejszym rozdziale. 5.1. Charakterystyka rozwi¹zania podstawowego Funkcjonalnoœæ podstawowego systemu CRM koncentruje siê na gromadzeniu i udostêpnianiu informacji biznesowych, wspomagaj¹cych zarz¹dzanie relacjami z klientem. Obecnie system w pe³ni realizuje to zadanie i dziêki temu doczeka³ siê wielu nowych wdro eñ w kolejnych krajach. Jednak e wymagania szczegó³owe stawiane przed rozwi¹zaniem zmieniaj¹ siê w czasie, a tak e s¹ ró ne dla ró nych u ytkowników. Je eli jednak przekraczaj¹ mo liwoœci narzêdzia, zawsze staj¹ siê przyczyn¹ niezadowolenia u ytkowników. W celu eliminacji ograniczeñ funkcjonalnych oraz nad¹ ania za nowymi oczekiwaniami klientów, system musi byæ stale rozwijany. Jednym z problematycznych obszarów funkcjonalnoœci systemu jest udostêpniany zakres analizy i raportowania danych. Architektura analizowanego systemu CRM zosta³a przedstawiona na rysunku 4. Sk³ada siê ona z centralnej bazy danych, wykonanej w technologii Microsoft SQL Server 2005, z której dane, poprzez mechanizmy replikacji, s¹ dostarczane do baz lokalnych (Microsoft SQL Express 2005) i udostêpniane u ytkownikom systemu. Aktualizacja danych odbywa siê poprzez synchronizacjê baz u ytkowników z baz¹ umieszczon¹ na serwerze g³ównym. Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010) Strona 87
Rys. 4. Schemat architektury podstawowego systemu CRM U ytkownicy wprowadzaj¹ dane do bazy za pomoc¹ aplikacji interaktywnej. System CRM umo liwia generowanie szeregu predefiniowanych raportów, dostêpnych w trybie do odczytu lub wydruku. Dodatkowo istnieje mo liwoœæ tworzenia zestawieñ w programie MS Excel z wykorzystaniem tabel przestawnych. Dostêpne w systemie raporty, pod wzglêdem merytorycznym, ograniczaj¹ siê do prezentacji i podsumowywania bie ¹cych danych, g³ównie w celu ich weryfikacji jakoœciowej. Brak wsparcia dla kadry menad erskiej w postaci kompleksowych analiz biznesowych wydaje siê byæ powa n¹ wad¹ systemu. 5.2. Analiza krytyczna rozwi¹zania pod k¹tem jego mo liwoœci analityczno-raportuj¹cych Ci¹g³y rozwój systemu oraz wdro enia w kolejnych krajach przyczyni³y siê do powstania nowych wymagañ analitycznych. Coraz wiêksze znaczenie biznesowe produktu na rynku przyci¹gnê³o uwagê nowych u ytkowników, którymi stali siê g³ównie pracownicy dzia³ów marketingu oraz kadra zarz¹dzaj¹ca na szczeblu krajowym i regionalnym. Aktualna funkcjonalnoœæ systemu niestety nie sprosta³a wymaganiom nowych grup u ytkowników, którzy w g³ównej mierze zainteresowani byli kompleksowymi analizami sprzeda owymi. Fakt ten przyczyni³ siê do podjêcia decyzji o usprawnieniu systemu w obszarze raportowania, a w szczególnoœci w zakresie analiz sprzeda owych. Za rozwojem funkcjonalnoœci analityczno-raportuj¹cej przemawia³ równie fakt, i konkurencyjne rozwi¹zania maj¹ wyraÿn¹ przewagê nad systemem w tym obszarze, na co uwagê zwracali menad erowie pracuj¹cy równolegle z innymi rozwi¹zaniami CRM. Wymagane usprawnienia w tym zakresie s¹ wiêc uzasadnione i mog¹ decydowaæ o liczbie nowych wdro eñ systemu. Szczegó³owa analiza systemu CRM wykaza³a, e jego g³ównym problemem jest dostêpnoœæ elementów analityczno-raportuj¹cych dla wy szego szczebla kierownictwa, ze szczególnym uwzglêdnieniem modu³u sprzeda owego. Wobecnej wersji systemu znajduj¹ siê jedynie analizy, bazuj¹ce na prostych podsumowaniach i prezentacji danych transakcyjnych, które s¹ wykorzystywane w codziennej pracy. Nie przyczyniaj¹ siê one jednak do usprawnienia procesów podejmowania decyzji, gdy nie takie by³o ich pierwotne przeznaczenie. Nie daj¹ równie mo liwoœci Strona 88 analizy danych historycznych, zgromadzonych w systemie CRM. Potencjalne korzyœci wynikaj¹ce z zastosowania analitycznego przetwarzania danych typu OLAP czy eksploracja danych, nie zosta³y zatem nigdy przetestowane w systemie CRM. Przygotowywany projekt mia³ na celu zaprojektowanie elementów analityczno-raportuj¹cych, które bêd¹ wspomagaæ podejmowanie decyzji na wszystkich szczeblach zarz¹dzania sprzeda ¹. Przy czym wykorzystanie technologii hurtowni danych oraz procesu pozyskiwania wiedzy z danych by³o kluczowym elementem projektowanego rozwi¹zania. 5.3. Zdefiniowanie zakresu funkcjonalnego wprowadzanych zmian Zasadniczym celem projektowanego modu³u analitycznego by³o udostêpnienie analiz danych, opartych na module sprzeda owym, a zasilanych przez centraln¹ bazê systemu CRM. Bardzo istotna z punktu widzenia u ytkowników by³a dostêpnoœæ oraz kompletnoœæ tych analiz, przy jednoczesnym zapewnieniu prostoty obs³ugi narzêdzia. Dostêpnoœæ oznacza³a koniecznoœæ przygotowania kompletu raportów o ró nym stopniu skomplikowania i funkcjonalnoœci, dostosowanych do wymagañ poszczególnych grup u ytkowników. Poniewa w wersji pilota owej modu³ nie bêdzie dawa³ mo liwoœci kreowania w³asnych analiz, wiêc bardzo istotna by³a jego kompletnoœæ z punktu widzenia wymagañ u ytkowników. Jego zadaniem bêdzie wspieranie procesu podejmowania decyzji, a wiêc musi dostarczaæ, obok prostych analiz statystycznych, tak e mo liwoœæ analitycznego przetwarzania danych typu OLAP czy eksploracji danych. Spe³nienie tego wymagania oznacza³o koniecznoœæ uwzglêdnienia w strukturze modu³u hurtowni danych, udostêpniaj¹cej dane analityczne. Projekt powsta³ jako rozwi¹zanie modu³owe, nie ingeruj¹ce w podstawow¹ strukturê systemu CRM. Dziêki temu bêdzie mo na w przysz³oœci rozbudowywaæ ten modu³, nie zak³ócaj¹c pracy systemu podstawowego. Na potrzeby projektu powsta³y jedynie elementy bazuj¹ce na module sprzeda owym. Niemniej modu³ musi byæ na tyle elastyczny, aby móg³ w przysz³oœci obs³u yæ dodatkowe funkcjonalnoœci systemu CRM. Realizacja tych za³o eñ Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010)
bêdzie mo liwa jedynie poprzez stworzenie odseparowanego œrodowiska analitycznego, w którym wszelkie zmiany nie bêd¹ mia³y wp³ywu na dzia³anie systemu podstawowego. Z tych wzglêdów zaprojektowana zosta³a hurtownia danych, bêd¹ca oddzielnym Ÿród³em danych dla analiz. Ostatnie wymaganie wi¹za³o siê z szybkoœci¹ i efektywnoœci¹ dzia³ania modu³u. W obecnym systemie wszelkie analizy by³y przetwarzane i prezentowane na bie ¹co, na yczenie u ytkownika. Nowa koncepcja modu³u po³o y³a nacisk na jego wydajnoœæ. Z tego wzglêdu projektowane analizy opieraj¹ siê na zasobach hurtowni danych. Dane w niej zawarte s¹ aktualizowane w okreœlonych przedzia³ach czasowych, z okreœlon¹ czêstotliwoœci¹ s¹ równie odœwie ane wyniki analiz, a dzia³anie raportów ogranicza siê jedynie do prezentacji tych e wyników w formie graficzno-opisowej. 5.4. Projekt modu³u analityczno-raportuj¹cego W sk³ad struktury modu³u analityczno-raportuj¹cego wesz³y nastêpuj¹ce elementy: hurtownia danych zasilana przez centraln¹ bazê systemu CRM, procesy ETL ekstrakcji, kontroli, transformacji i ³adowania danych do struktur hurtowni, elementy analityczno-raportuj¹ce bazuj¹ce na zasobach danych hurtowni analizy i raporty sprzeda owe, interfejs u ytkownika elementy modu³u umo liwiaj¹ce u ytkownikom komunikacjê i dostêp do wyników analiz. Projektowany system analityczno-raportuj¹cy zasilany jest danymi z CRM podstawowego. Jego g³ówny element w postaci hurtowni danych, znajduje siê na tym samym serwerze, co baza centralna systemu podstawowego. Oznacza to, e domyœlnym sposobem dostêpu do wyników analiz przez u ytkowników jest bezpoœrednie po³¹czenie z serwerem. Jest to rozwi¹zanie bardzo optymalne pod wzglêdem kosztowym. Nie wymaga ono adnych dodatkowych elementów potrzebnych do dzia³ania systemu. Ogranicza w ten sposób dalsze prace projektowe w wyniku, których powsta³yby kolejne elementy podlegaj¹ce utrzymaniu i serwisowaniu. Odmiennym rozwi¹zaniem, a jednoczeœnie bardziej skomplikowanym, jest dostêp do wyników analiz bezpoœrednio na komputerach u ytkowników. Do realizacji takiego rozwi¹zania niezbêdne jest stworzenie dodatkowej bazy danych, pe³ni¹cej rolê hurtowni danych. Baza ta zawiera³aby wyniki analiz dostêpnych w hurtowni oraz wykorzystywa³aby taki sam mechanizm replikacji danych, jaki jest zastosowany w obecnym systemie CRM. W ten sposób dane by³yby dostêpne lokalnie, a ich aktualizacja odbywa³aby siê w zale noœci od potrzeb u ytkowników. Struktura tej bazy by³aby odzwierciedleniem hurtowni oraz zaprojektowanych kostek OLAP. Dodatkowym elementem, niezbêdnym w tym wariancie, jest synchronizacja bazy replikuj¹cej z hurtowni¹, której realizacja mo e nast¹piæ za pomoc¹ procesów ETL. Wœród zaprojektowanych w module analiz OLAP znalaz³y siê: analiza wartoœci sprzeda y miesiêcznej analiza sprzeda y ze wzglêdu na klienta (odbiorcê) i dystrybutora (dostawcê) produktów, analiza wartoœci i iloœci sprzeda y miesiêcznej/rocznej produktów demograficzna analiza sprzeda y, analiza wskaÿnikowa comiesiêczne analizy wybranych wskaÿników KPI (np. efektywnoœæ i aktywnoœæ przedstawicieli handlowych), analiza klasyfikacyjna klientów próby wstêpnej klasyfikacji klientów i grup klientów w celu selekcjonowania danych, przeznaczonych do pog³êbionej analizy eksploracyjnej. Realizacja analizy OLAP wymaga zdefiniowania struktury kostki wielowymiarowej (rys. 5). Przygotowana kostka ma postaæ tabeli przestawnej, któr¹ mo na poddawaæ analizie statystyczno-graficznej (rys. 6). Dodatkowym u³atwieniem Rys. 5. Przyk³adowa struktura wielowymiarowej kostki OLAP Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010) Strona 89
Rys. 6. Przyk³ad analizy opartej na wielowymiarowej kostce OLAP jest mo liwoœæ integracji rozwi¹zania z aplikacj¹ MS Excel w celu dowolnego kszta³towania scenariusza analizy i uk³adu raportu wynikowego. W celu umo liwienia g³êbszej interpretacji posiadanych w systemie danych, przygotowano równie pakiet gotowych modeli eksploracji danych, w sk³ad których wesz³y: model segmentacja klientów mo liwoœæ wydzielenia grup klientów, którzy w latach ubieg³ych dokonali najwiêkszej/najmniejszej iloœci/wartoœci zakupów, sporz¹dzenia charakterystyki tych grup i odniesienia wyników analizy z lat ubieg³ych do wyników roku bie ¹cego (porównanie, prognozowanie), model analizy zwi¹zków klient-przedstawiciel analiza zwi¹zków pomiêdzy czêstoœci¹ i wartoœci¹ dokonywanych zakupów, a czêstoœci¹ wizyt przedstawicieli handlowych firmy, model analizy koszykowej produktów model analizy asocjacyjnej produktów kupowanych razem lub/i produktów kupowanych przez okreœlony typ klienta. Realizacja analizy eksploracyjnej wi¹ e siê z koniecznoœci¹ przygotowania ekstraktu analitycznego oraz doborem odpowiedniego typu analiz, których zadaniem bêdzie wydobycie jak najwiêcej nowych, unikalnych, a przede wszystkim nieznanych dot¹d informacji zapisanych w zasobach danych (rys. 7). ród³em analizy mo e byæ ekstrakt przygotowany i pobrany bezpoœrednio z bazy hurtowni, wielowymiarowa kostka OLAP lub zbiór wyników analizy OLAP. Dobr¹ praktyk¹ jest analiza i poznanie badanego zbioru przy pomocy technik OLAPowych i wytypowanie zbioru do analiz eksploracyjnych. W zaprojektowanym module rolê tak¹ pe³ni analiza klasyfikacyjna klientów w grupie analiz OLAP. W wyniku realizacji analizy eksploracyjnej uzyskiwany jest zazwyczaj zbiór czynników/wskaÿników charakteryzuj¹cych badane zjawisko (np. wzrost/spadek zakupów u okreœlonej grupy klientów, co pokazano na rysunku 8). Domyœlnym rozwi¹zaniem w obszarze interfejsu u ytkownika jest aplikacja MS Excel. Z jej pomoc¹ u ytkownik ³¹czy siê bezpoœrednio ze Ÿród³em danych (lokalnym lub Strona 90 serwerowym w zale noœci od przyjêtego wariantu rozwi¹zania architektonicznego modu³u). Nastêpnie wykorzystuj¹c mo liwoœci tabel przestawnych, w prosty sposób ma mo liwoœæ prezentacji danych zgromadzonych w hurtowni oraz w wielowymiarowych kostkach OLAP. Przyk³adowy szablon raportu dla modu³u analityczno-raportuj¹cego prezentuje rysunek 9. Ten wariant rozwi¹zania zosta³ wykorzystany podczas tworzenia i testów prototypu rozwi¹zania w celu prezentacji przyk³adów elementów analityczno-raportuj¹cych. Drugim mo liwym rozwi¹zaniem jest interfejs u ytkownika w postaci serwisu internetowego opartego na technologii Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services. Wariant ten w rozwi¹zaniu lokalnym i serwerowym wymaga zaprojektowania szeregu predefiniowanych raportów, opartych na danych pochodz¹cych z hurtowni. Niezbêdne jest równie stworzenie serwisu webowego, który bêdzie podstawowym narzêdziem pracy u ytkownika lokalnego. 5.6. Podsumowanie projektu Do niew¹tpliwych korzyœci zaprojektowanego modu³u analityczno-raportuj¹cego nale y zaliczyæ jego elastycznoœæ pod k¹tem zmian i rozbudowy. Oznacza to, e wszelkie zmiany dokonywane w module nie maj¹ wp³ywu na pracê systemu CRM lub jego zak³ócenie. W ten sposób mo na bez problemu projektowaæ i dodawaæ nowe analizy i raporty w zale noœci od aktualnych potrzeb u ytkowników. W obecnym rozwi¹zaniu wi¹za³oby siê to z koniecznoœci¹ przebudowy struktur bazy danych lub replikacj¹ du ej iloœci danych, a w najgorszym przypadku z ponownymi reinstalacjami na stacjach u ytkowników. Odseparowane œrodowisko analityczno-raportuj¹ce rozwi¹zuje ten problem. Stworzenie oddzielnego œrodowiska analityczno-raportuj¹cego gwarantuje, e wszystkie raporty i analizy zwi¹zane z CRM czy dzia³alnoœci¹ firmy znajduj¹ siê w jednym miejscu. Centralizacja oznacza uproszczenie zarz¹dzania analityk¹, raportami, ich dostêpnoœci¹ oraz uprawnieniami u ytkowników. Eliminuje przypadki, w których raport nie pozwala siê otworzyæ u jednego u ytkownika, podczas gdy Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010)
Znaczenie analizy i raportowania danych w procesie zarz¹dzania przedsiêbiorstwem Rys. 7. Przyk³ad struktury modelu eksploracji danych Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Rys. 8. Przyk³ad wyników analizy eksploracyjnej danych Nr 1 (2010) Strona 91
Rys. 9. Przyk³ad szablonu raportu, przygotowanego dla wyników analiz OLAPowych u pozosta³ych wszystko odbywa siê bez problemów. Taka sytuacja wystêpowa³a doœæ czêsto w obecnym systemie CRM, a nowe rozwi¹zanie jest w stanie temu zapobiec. Wdro enie zaprojektowanego rozwi¹zania przyniesie równie korzyœci w kwestii dostêpnoœci wyników analiz dla szerszego grona u ytkowników. Do tej pory jedynie u ytkownicy posiadaj¹cy zainstalowany na swoim komputerze kompletny system CRM mieli mo liwoœæ prowadzenia analizy danych. Jest to rozwi¹zanie dobre w przypadku przedstawicieli pracuj¹cych z systemem na co dzieñ, lecz nie sprawdza siê dla pozosta³ych grup u ytkowników. Menad erowie i kadra zarz¹dzaj¹ca jest skupiona jedynie na wynikach przetwarzania danych. W ich sytuacji wymóg instalacji kompletnego systemu oraz koniecznoœæ aktualizacji danych w nim zawartych, w wiêkszoœci przypadków, decydowa³ o rezygnacji z rozwi¹zania. Nowe narzêdzie eliminuje ten problem i pozwala na dostêp do wyników analiz wszystkim tym, którzy tego potrzebuj¹, bez dodatkowych uwarunkowañ. Stworzenie modu³u analityczno-raportuj¹cego niesie ze sob¹ mo liwoœæ standaryzacji analiz wykorzystywanych w ró nych krajach, gdzie system ju zosta³ wdro ony. Oznacza to sposobnoœæ wykorzystania szablonów raportów istniej¹cych w innych firmach na potrzeby pozosta³ych. Co wiêcej, maj¹c do dyspozycji standaryzowane analizy w ró - nych filiach i siedzibach firm miêdzynarodowych, mo na przygotowaæ zbiorcze, przekrojowe raporty bazuj¹ce na ich wynikach. W ten sposób otrzymujemy Ÿród³o regionalnych, krajowych oraz globalnych analiz dla najwy szego szczebla kierownictwa lub zarz¹du. Bardzo istotnym Ÿród³em korzyœci wdro enia modu³u s¹ zaprojektowane analizy eksploracji danych. Mog¹ mieæ one znacz¹cy wp³yw w takich obszarach dzia³alnoœci firmy jak: zwiêkszenie efektywnoœci kampanii marketingowych, lepsze przygotowanie i dostosowanie oferty do wymagañ klientów, zapobieganie odchodzeniu klientów do konkurencji czy prognozowania wyników sprzeda owych zarówno dla ca³ego rynku, jak i dla poszczególnych klientów. Dzia³ania podjête na podstawie wyników analiz eksploracyjnych mog¹ mieæ wymierny wp³yw na wyniki finansowe, ale tak e na wzrost zaufania do firmy i jej silniejsz¹ pozycjê na rynku. Przygotowany harmonogram i kosztorys wdro enia modu³u analityczno-raportuj¹cego dla wytypowanego klienta pozwoli³ oszacowaæ, e przeciêtny okres zwrotu nak³adów inwestycyjnych nie powinien przekroczyæ 2 lat. 6. Zakoñczenie Analityka biznesowa wspiera proces zarz¹dzania od XIX wieku, kiedy to Taylor, a póÿniej Ford, po raz pierwszy skorzystali z mo liwoœci matematycznej optymalizacji czasu wykonywanych czynnoœci i minimalizacji przestojów produkcyjnych. Od tego momentu analizy o ró nym stopniu zaawansowania i z³o onoœci wykorzystywane s¹ na wszystkich poziomach i we wszystkich obszarach zarz¹dzania. Od lat 60-tych XX wieku silnym wsparciem w tym obszarze s¹ systemy wspomagania decyzji oraz innego typu specjalizowane narzêdzia, aplikacje i systemy analityczno-raportuj¹ce. Obecnie wiêkszoœæ firm na co dzieñ wykorzystuje metody analityczne oraz narzêdzia automatyzuj¹ce realizacjê analiz w procesie zarz¹dzania. Cytuj¹c za Computerworld Polska [12]: umiejêtne wykorzystanie posiadanych informacji o w³asnym biznesie i dzia³alnoœci konkurencji mo e w du ej mierze uchroniæ firmê przed skutkami dekoniunktury. Nic wiêc dziwnego, e istotna czêœæ projektów inwestycyjnych dotyczy obecnie wdro enia, b¹dÿ modernizacji systemów analityczno-raportuj¹cych. Strona 92 Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010)
Prezentowany w artykule przyk³ad praktycznego zastosowania modu³u analityczno-raportuj¹cego, uwydatnia rolê i znaczenie jakie dla dzisiejszego przedsiêbiorcy ma mo liwoœæ analizowania zdarzeñ i zjawisk, w oparciu o posiadane ju zasoby danych. Pokazuje równie elementy takiego narzêdzia, które s¹ obecnie szczególnie poszukiwane i cenione wœród u ytkowników oraz ich powi¹zania z systemami i zasobami danych zewnêtrznych. Podsumowuj¹c te rozwa ania nale a³oby stwierdziæ, e w dobie zarz¹dzania informacj¹ i wiedz¹ rola systemów analityczno-raportuj¹cych w przedsiêbiorstwie bêdzie siê nieustannie pog³êbia³a, obejmuj¹c coraz szerszy zakres kompetencji i us³ug. Literatura: [1] Davenport T. H., Harris J. G.: Competing on analytics: the new science of winning, Harvard Business School Publishing, Boston 2007. [2] Gadomski A. M.: Global TOGA Meta-Theory, ENEA S e-paper, 1999. [3] Makuch.: Wytyczne do kwestii raportowania zrównowa onego rozwoju, PricewaterhouseCoopers, Global Reporting Initiative, 2006. [4] May T.: Top 8 things transformed by analytics in 2009, sascom Magazine, nr 3/2009, wyd. SAS Institute, s. 18-20. [5] Microsoft Dynamics NAV Analizy biznesowe. Microsoft Dynamics, 2010. [6] Rostek K.: Business Intelligence i Corporate Performance Management - Kompleksowe Zarz¹dzanie Efektywnoœci¹ Firmy, [w:] Informatyka dla przysz³oœci, red. J. Kisielnicki, Wydawnictwo Naukowe Wydzia³u Zarz¹dzania UW, Warszawa 2008, s. 166-173. [7] Rostek K.: Informatyczne systemy i rozwi¹zania wspieraj¹ce podejmowanie decyzji zarz¹dczych, [w:] Przysz³oœæ systemów informatycznych w zarz¹dzaniu przedsiêbiorstwem, red. K. Sitarski, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarz¹dzania Produkcj¹, Warszawa-Opole 2008, s. 140-149. [8] Rostek K.: Metodyka realizacji procesu pozyskiwania wiedzy z danych, Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem nr 2/2005, s. 70-81. [9] Rostek K.: System Informacji Zarz¹dczej efektywna integracja i analiza danych, Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem nr 1/2007, s. 37-48. [10] Rostek K.: Zarz¹dzanie jakoœci¹ danych w systemach informatycznych przedsiêbiorstwa, Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem nr 2/2008, s. 31-42. [11] Rostek K., Sitarski K.: Information Management vs. Knowledge Management, [w:] Innovation and knowledge in innovative enterprise, red. J. Lewandowski, S. Kopera, J. Królikowski, Wydawnictwo Politechniki ódzkiej, ódÿ 2007, s. 11-18. [12] Waszczuk P.: 6 najbardziej po ¹danych specjalizacji IT w 2010 roku, Computerworld Polska, [online] dostêp styczeñ 2010. Dostêpny w Internecie: http://www.computerworld.pl/news/ MEANING OF ANALYSIS AND REPORTING DATA IN THE PROCESS OF MANAGING COMPANY Abstract: Analysis means the separation of an intellectual or material whole into its constituent parts for individual study. The study of such constituent parts and their interrelationships is making up a whole. Applying analyses in the process of managing company initiated Frederick Winslow Taylor in the end of 19th, measuring and analyzing the working time of individual activities made on the production line. Mushroom growth these applying came together with appearing of DSS systems. Since then methods of business analysis found their permanent place in information systems: ERP, CRM, Business Intelligence, database systems, and every analytical-reporting systems, tools or applications. Analytics (understood as the science of analysis) may be applied to a variety of business problems - including customer management, supply chains and financial performance. Large companies and corporations are basing the whole of managing on business analyses - on all levels and in the entire functional scope. Analytics means extensive use of data, statistical and quantitative analysis, explanatory and predictive models and fact-based management to drive decisions and actions. Analytics may be input for human decisions or may drive fully automated decisions. These are a subset of what has come to be called business intelligence - a set of technologies and processes that use data to understand and analyze business performance. The article is connected with business analysis and reporting data, understood as tools supporting the process of enterprise management. There were shown elements having the influence on: the effectiveness, the productivity, the quality and the credibility of business analyses and reports, the scope of their functionality and meaning in individual managing areas. The practical example of using business analyses and reporting, presented development of the CRM system in this area. It was described in the scope: of the planning, construction of the prototype and tests of the usefulness. The article permits to understand the role of business analysis and reporting in the process of managing, but also it is presenting the order of levels of business analyses and reports, used in the enterprise. Dr in. Katarzyna ROSTEK Wydzia³ Zarz¹dzania Politechnika Warszawska ul. Narbutta 85 02-784 Warszawa k.rostek@wz.pw.edu.pl Mgr in. Micha³ WITEK Project Manager, Client & Friends Michal.Witek@clientandfriends.com.pl Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem Nr 1 (2010) Strona 93