Teoria i praktyka modelowania systemów logistycznych Marian KOPCZEWSKI, Eryk SZWARC ** HURTOWNIA DANYCH W SYSTEMIE ZARZĄDZANIA LOGISTYKĄ Zarys treści: Posiadanie informacji przez przedsiębiorstwa nie wystarcza do jego dobrego funkcjonowania na bezustannie zmieniającym się rynku. Bardziej istotne staje się szybkie tempo obiegu danych oraz jakość ich prezentacji. Odpowiedzią na zapotrzebowanie firm są systemy klasy Business Intelligence (BI), pozwalające na łączenie, selekcję i czytelną prezentację wiedzy pochodzącej z różnych źródeł danych pozwalających na podejmowanie decyzji. Słowa klucze: business intelligence, hurtownia danych, logistyka WSTĘP W okresie rozwoju każdej organizacji w tym logistycznej, powinny następować określone zmiany mające na celu usprawnienie jej zarządzania i organizację. Jedną z takich zmian jest modernizacja systemów informatycznych w niej używanych. Wzrost ilości wszelkiego rodzaju autonomicznych systemów transakcyjnych powoduje mnogość źródeł tych samych danych. Prowadzi to w konsekwencji do rozbieżności informacji uzyskiwanych z poszczególnych podsystemów. Wiąże się to z kompletnością danych oraz potrzebą posiadania umiejętności posługiwania się odpowiednimi narzędziami informatycznymi wspomagającymi proces pozyskiwania, przekształcania i raportowania odpowiednich informacji, a w konsekwencji podejmowania decyzji. Wśród systemów informatycznych narzędziem takim jest hurtownia danych. ZINTEGROWANE SYSTEMY INFORMATYCZNE ZARZĄDZANIA Przedsiębiorstwa logistyczne rozwiązując swoje problemy związane z danymi wdrażają coraz nowsze zintegrowane systemy informatyczne zarządzania (ZSIZ). Systemy te zorganizowane są modułowo, mogąc obsługiwać wszystkie obszary działalności przedsiębiorstwa w zakresie dr hab Marian Kopczewski, prof. nadzw. Politechniki Koszalińskiej mgr Eryk Szwajc., Politechnika Koszalińska
Marian Kopczewski, Eryka Szwarc zaopatrzenia, dystrybucji, gospodarki magazynowej, finansów i księgowości, zarządzania kadrami, marketingu, planowania produkcji, czy sprzedaży szeroko rozumianej logistyki (tab. 1) (por. [9]). Tabela 1. Podstawowe obszary funkcjonalności ZSIZ w przedsiębiorstwie Table 1 Basic functional area s ZSIZ in enterprise Zarządzanie finansami rachunkowość finansowa controlling zarządzanie majątkiem trwałym Zarządzanie zasobami ludzkimi płace zarządzanie kadrami planowanie i rozwój kadr Logistyka gospodarka magazynowa zaopatrzenie produkcja i dystrybucja zarządzanie jakością gospodarka remontowa Source: Own research CRM marketing sprzedaż serwis Zintegrowane systemy informatyczne zarządzania logistyką charakteryzują się różnorodnością rozwiązań technicznych, technologicznych i organizacyjnych, a ich podstawowym zadaniem jest wspomaganie procesów zarządzania, rozumianych jako wieloetapowy sekwencyjny proces podejmowania decyzji, w którym wykorzystuje się różnego rodzaju systemy (rys. 1). Dotychczasowe systemy informatyczne np. klasy ERP okazują się mało elastyczne, często obsługują tylko wybrany wycinek danego procesu biznesowego w organizacji. Ich interfejsy są mało przyjazne dla użytkownika, a sam system źródłowy jest bardzo złożony. W efekcie nie pozwalają one spojrzeć na organizcję logistyczną w sposób całościowy, ani w wybranej perspektywie. Bardziej zaawansowane zapytania w systemie wykonywane są długo. Ponadto raportom brakuje przede wszystkim podstawowych elementów potrzebnych do prezentacji i analizy danych, takich jak: wizualizacja graficzna wyników, mechanizmy do wykrywania i śledzenia trendów, wspólne wymiary, pozwalające na wielowymiarową analizę organizacji [12]. Należy więc zastanowić się nad efektywnym sposobem pozyskania i przygotowania danych w tych systemach, wykorzystując rozwiązania należące do systemów wspomagania decyzji, zwane Business Intelligence (BI). Wtedy każdy z modułów systemu zintegrowanego, obsługujący jeden z obszarów
Hurtownia danych w systemie przedsiębiorstwa lub jego części, zintegrowany jest z elementami systemu Business Intelligence, które odbierają dane wychodzące z tych modułów i przekazują je kierownictwu organizacji, oczywiście po przetwarzaniu na pożyteczną dla niego informację (rys. 2). Rys. 1. Relacje między systemami informacyjnymi Figure 1. Relations beetwen information systems Source: Own research Systemy wspomagające decyzję ewoluowały na przestrzeni ostatnich kilkunastu lat, a ewolucja była zależna od jakości danych i jakości procedur decyzyjnych, początkowo od systemów informowania kierownictwa EIS (Executive Information Systems), poprzez systemy wspomagające podejmowanie decyzji DSS (Décision Support Systems), aż po BI (Business Intelligence) i hurtownie danych.
Marian Kopczewski, Eryka Szwarc CRM ERP SCM Rys. 2. Architektura systemów klasy BI Figure 2. BI class systems architecture Source: Own research Rys. 3. Czynniki wpływające na decyzje Figure 3. Decision influence factors Source: Own source ROZWIĄZANIE KLASY BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence (BI) jest to zbiór koncepcji, metod i procesów mających na celu optymalizację decyzji biznesowych, wykorzystujący dane zawarte we wszystkich zasobach informacyjnych przedsiębiorstwa oraz
Hurtownia danych w systemie doświadczenie i wiedzę uczestników biznesu w celu dokładnego zrozumienia jego dynamiki. Obejmuje również zbieranie, przetwarzanie i zarządzanie danymi oraz analizowanie i dystrybuowanie informacji [4]. Systemy klasy BI to wszelkiego typu aplikacje służące do analiz i prezentacji wyników przedsiębiorstwa oraz jego otoczenia, dostarczające odpowiednie dane zarządowi w odpowiednim czasie. Wielowymiarowe analizy i automatycznie generowane raporty są źródłem wyczerpujących informacji pozwalających na formułowanie ocen obserwowanych zjawisk oraz podstawę podejmowania odpowiednich i szybkich decyzji biznesowych. Systemy tego typu pozwalają lepiej zrozumieć otoczenie przedsiębiorstwa, obniżyć koszty i ryzyko działalności oraz zwiększyć zysk, a przede wszystkim są źródłem budowania i utrzymania długotrwałej przewagi konkurencyjnej. Rozwiązania klasy BI, dostarczają różnego rodzaju narzędzi, które zwiększają efektywność działalności przedsiębiorstwa oraz realizują podstawowe zadania takie, jak: natychmiastowy dostęp do wiarygodnych i wyczerpujących informacji, usprawnienie procesów decyzyjnych, szybsza identyfikacja pojawiających się szans i zagrożeń, swobodny dostęp do informacji niezależnie od miejsca pobytu (dzięki wykorzystaniu technologii internetowej), obniżenie kosztów tworzenia wszelkiego rodzaju raportów i analiz. Zasadniczą cechą systemów BI jest ich ukierunkowanie na oferowanie przygotowanych rozwiązań dostosowanych do obsługi konkretnych dziedzin działalności gospodarczej. Technologie tej grupy dostarczają zaawansowanych narzędzi do analiz danych w czasie rzeczywistym (OLAP) czy eksploracji informacji (Data Mining) oraz zapewniają użytkownikom możliwość korzystania z przygotowanych aplikacji wyposażonych w wygodne interfejsy graficzne oraz techniki dostępu za pośrednictwem sieci internet, intranet lub ekstranet. Oczywiście wiele z tych technologii znanych jest z systemów hurtowni danych. Rozwiązania z grupy Business Intelligence mogą wręcz korzystać z hurtowni danych jako jednego z potencjalnych źródeł informacji. POJĘCIE HURTOWNI DANYCH Jednym z podstawowych a zarazem najnowocześniejszych w polskim biznesie systemów informatycznych wspomagających proces decyzyjny (spełniający przedstawione wymagania) jest koncepcja hurtowni danych. Hurtownia danych według twórcy tej koncepcji W. H. Inmona to zintegrowany, tematyczny, zmienny w czasie zbiór danych dla wspomagania procesów podejmowania decyzji zarządczych. Celem hurtowni danych jest zapewnienie użytkownikom, a przede wszystkim decydentom szybkiego dostępu do danych. Hurtownia danych jest dedykowanym systemem baz danych, który w odróżnieniu od systemu transakcyjnego bazującego na danych operacyjnych przedstawia tabela 2, natomiast jej cykl życia przedstawia rysunek 4.
Marian Kopczewski, Eryka Szwarc Tabela 2. Różnice między hurtowaniami danych a innymi aplikacjami Table 2 Differences between data warehouses and other applications Cecha Aplikacje operacyjne Hurtownie danych Zasilanie danymi Wzorzec dostępu do danych Tryb dostępu do danych przez użytkowników Horyzont czasowy przechowywania danych Source: Own source Równomierny napływ wielu krótkich transakcji Dobrze określony przez użytkownika Zapis, odczyt, modyfikacja Dane bieżące Pojedyncze, bardzo duże transakcje podczas ładowania danych Mało przewidywalny, zależny od bieżących potrzeb użytkownika (ad hoc) Tylko odczyt, dużych ilości danych w jednym zapytaniu Pełna historia DANE ARCHIWALNE i z APLIKACJI OPERACYJNYCH EKSTRAKCJA CZYSZCZENIE Dostęp do zgromadzonych danych TRANSFORMACJA HURTOWNIA DANYCH AGREGACJA Rys. 4. Cykl życia danych Figure 4. Data life cycle Source: Own research MAGAZYNOWANIE
Hurtownia danych w systemie W hurtowni przechowuje się dane różnych rodzajów, jak: elementarne kopie aktualnych danych źródłowych pozyskanych z baz operacyjnych i przetworzonych zgodnie z potrzebami; historyczne dane elementarne i/lub agregaty dotyczące przeszłości; zmaterializowane agregaty czyli wyliczone wartości obliczeń, w różnych przekrojach i na różnych stopniach agregacji; metadane informacje słownikowe, które opisują strukturę hurtowni danych i źródłowych baz danych, na podstawie których uzyskuje się dane do hurtowni danych, oraz sposób wyliczania danych zagregowanych. HURTOWNIA DANYCH W STRUKTURZE ORGANIZACJI LOGISTYCZNEJ Sukces każdej organizacji w znaczącej mierze zależy od stanu informacji wewnętrznych o jej samej, jak i zewnętrznych o jego otoczeniu. Wyróżniamy dwa zasadnicze typy systemów wspomagające działalność organizacji logistycznej: systemy o przetwarzaniu operacyjnym i systemy przetwarzania analitycznego (tab. 3). Tabela 3. Zasadnicze różnice: baza danych, a hurtownia danych Table 3 Differences between database and data warehouse Cecha OLTP Hurtownia danych Szczegółowość danych duża średnia lub mała Tryb dostępu do danych odczyt oraz zapis tylko odczyt Konsolidacja danych mała duża Powtarzalność danych duża mała Częstość operacji na danych bardzo duża średnia, bądź mała Aktualność danych bardzo duża średnia lub mała Horyzont czasowy bardzo krótki lub krótki długi (dane historyczne) Rozmiar danych MB, GB GB, TB Liczba przetwarzanych rekordów w jednej operacji dziesiątki Źródło: Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych Source: Poe V., Klauer P., Brobst S., Building a data warehouse miliony Hurtownia opiera się o tabelę faktów, w której przechowywana jest informacja ilościowa dotycząca jakiegoś zdarzenia mającego miejsce w działalności firmy. W przypadku systemu np. klasy CRM (zob. [17], [19]),
Marian Kopczewski, Eryka Szwarc fakty są to: kontakt z klientem, dokonanie zamówienia oraz przeprowadzenie transakcji. Poza tabelą faktów w projekcie hurtowni znajdują się tabele wymiarów. Wymiary te przechowują dane opisujące fakty, jakie miały miejsce. Bardzo istotnym elementem każdej hurtowni danych jest wymiar czasu. Każdy fakt w niej zapisany ma miejsce w jakimś czasie, co pozwala analitykowi określić, jakie działania firmy, w jaki sposób wpłynęły na stosunki pomiędzy klientem, a przedsiębiorstwem (por. m. In. [11]). Ideą zastosowania hurtowni danych w CRM jest jak najlepsze opisanie faktów przez wymiary. Do tego konieczna jest doskonała znajomość klienta a także rejestracja każdej z nim aktywności. Dzięki temu możliwe są wszechstronne analizy zarówno potrzeb klientów jak i możliwości finansowych, co wpłynie na optymalne dostosowanie oferty firmy do klienta, dając mu satysfakcję, a przedsiębiorstwu maksymalny zysk. ZAKOŃCZENIE Współczesne przedsiębiorstwa i inne organizacje, w tym logistyczne coraz częściej dostrzegają możliwości wynikające z połączenia ich różnych obszarów analitycznych: finansów, kadr, logistyki i innych, przy pomocy narzędzi BI, które pozwalają na integrację właściwości, funkcjonalności i gromadzonej wiedzy zawartych w wielu aplikacjach pracujących na odmiennych platformach systemowych (rys. 5). Zarządzanie finansami KIEROWNICTWO FIRMY Logistyka CRM BI Informacja raporty wykresy tabele Działanie Zarządzanie kadrami Dane Rys. 5. Rola systemu BI w firmie Figure 5. Role of the BI systems in the organization Źródło: opracowanie własne Source: own research
Hurtownia danych w systemie Synergia takiego połączenia pomaga organizacjom przekształcać pozyskiwaną wiedzę w skuteczne decyzje i poprawia wydajność ich funkcjonowania. Przełożenie wiedzy w działanie wymaga dostępu menedżerów nie tylko do samej wiedzy, ale również możliwości natychmiastowej realizacji decyzji podjętych na ich podstawie. Większość rozwiązań klasy BI, które są oferowane na rynku posiadają możliwości automatycznego powiadamiania o wystąpieniu krytycznych faktów, co pozwala na szybsze podejmowanie konkretnych działań. Przykładowo komunikat o wyczerpywaniu się zapasów magazynowych zapewnia szybkie ich uzupełnienie, lub informacje o zachowaniu rynku finansowego mogą sterować działaniami związanymi z zakupem lub sprzedażą akcji. Działania podejmowane na podstawie błyskawicznie dostępnych informacji są tym, co podnosi wydajność i efektywność przedsiębiorstwa. Przedstawione rozważania prowadzą do wniosku, że hurtownie danych są produktem dedykowanym dla konkretnych organizacji, w tym szczególnie logistycznych. Stworzenie dobrze działającej hurtowni wymaga od dostawcy oprogramowania dużego wysiłku, koniecznego w momencie definiowania zawartości hurtowni i metod przekształcania danych źródłowych w analityce. BIBLIOGRAFIA 1. Adamczewski P, Zitegrowane systemy informatyczne w praktyce. Wydanie III, Wyd. Mikom. Warszawa 2003. 2. Cohen G.D., Introducing KnowledgeMapping. White paper. Information Builders 2001. [w:] http://www.datawarehouse.com/iknowledge/white papers/wid448.pdf 3. ComArch, Business Intelligence - hurtownia danych w controllingu. Materiały firmowe, Kraków 10-07-03. [w:] http://www.comarch.pl/ 4. Dudycz H., Business Intelligence jako kolejny etap rozwoju systemów informacyjno-decyzyjnych. [w:] Informatyka Ekonomiczna, (red.) A. Nowicki. Wyd. AE. Wrocław 2002. 5. Jaszczuk R., Zastosowanie hurtowni danych w polityce nadzorczej Narodowego Banku Polskiego. Wyższa Szkoła Ubezpieczeń i Bankowości, Warszawa 2000. 6. Kopczewski M., Hurtownia danych elementem współczesnego systemu Business Objects, Materiały Konferencji Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, WNT Warszawa 2003. 7. Kopczewski M., Hurtownia danych elementem wspomagania podejmowania decyzji, Materiały IV KK Metody i Systemy komputerowe w badaniach naukowych i projektowaniu inżynierskim, WNT Kraków 2003. 8. Kurowski J., Business Intelligence - technologia firmy IBM wykorzystywania hurtowni danych. Software nr 8. 1999.
Marian Kopczewski, Eryka Szwarc 9. Matouk K., Rozwój zintegrowanych systemów wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem, [w:] Nowoczesne technologie informacyjne w zarządzaniu, (red.) E. Niedzielska i inni. Wyd. AE. Wrocław 2003. 10. Matouk K., Wzrost roli i znaczenia hurtowni danych w procesie zarządzania firmą, [w:] Pozyskiwanie wiedzy z baz danych, (red.) A. Baborski. Wyd. AE. Wrocław 2001. 11. Matouk K., Mądrzak A., Pondel M., Wykorzystanie hurtowni danych w systemach klasy CRM. [w:] Modelowanie procesów ekonomicznych, SGH Warszawa i Wyższa Szkoła Handlowa w Kielcach. 2002. 12. Microsoft solutions for BI, Zastosowania Business Intelligence. Materiały firmowe, 2003. [w:] http ://www.businessintelligence. pl/ 13. Mineral Midrange, Business Intelligence. Materiały firmowe 2003. [w:] http://www.mineraimidrange.com.pl 14. Nowicki W., Łowienie bezcennych danych. Computerworld nr 42. [w:] http://www.pmslabs.com.pl/prasa/sab/cw-42-2000.htm 15. Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych, WNT Warszawa 2000. 16. Radosiński E., Systemy informatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej. Wyd. PWN. Warszawa-Wrocław 2001. 17. Simon R.A., Shaffer L.S., Hurtownie danych i systemy informacji gospodarczej. Oficyna Ekonomiczna. Kraków 2002. 18. Stanoch E. R., Budowanie przewagi konkurencyjnej, [w:] Computerworld Custom Publishing,,J3usiness Intelligence - jak zmieniać dane w użyteczną wiedzę", listopad 2001. 19. Todman C, Projektowanie hurtowni danych -zarządzanie kontaktami z klientami (CRM). Wyd. WNT. Warszawa 2003. 20. Traczyk T., Hurtownie danych. Materiały konferencji Centrum Promocji Informatyki Bazy danych". Kazimierz Dolny 1998. 21. Zalech W., Business Intelligence a św. Mikołaj. Gazeta IT nr 2(10). 3 lutego 2003. [w:] http ://www.gazeta-it.p DATA WAREHOUSE IN LOGISTIC MANAGEMENT SYSTEM In the continual changing market, enterprises are possessing information. But this is not enough to good functionality. More important becomes high rate of the data circulation and quality of its presentation. Requirements of the enterprises fulfill Business Intelligence (BI) systems. This systems allows to connect and select knowledge from different sources data which will allow decision making.