Jeszcze nie tak dawno krąg osób umiejących posługiwać się BI ograniczał się do tzw. power userów. Tylko oni mogli przygotowywać analizy i raporty oraz przedstawiać ich wyniki niewtajemniczonym. Obecnie platformy analityczne stają się „lżejsze” – nie tracąc przy tym na efektywności – i dostępne dla większej grupy użytkowników. Zmiany te podążają za reorganizacją funkcjonowania przedsiębiorstw. Zachodzi „demokratyzacja” dostępu do wyników BI – nowe, samoobsługowe i intuicyjne narzędzia umożliwiają wgląd w informacje różnym działom firmy i pracownikom różnego szczebla. Ważną ich częścią stają się samoobsługowe narzędzia do raportowania i realizacji zapytań ad hoc, które zapewniają użytkownikom biznesowym łatwy dostęp do raportów, a także proste i szybkie ich tworzenie oraz modyfikowanie. Sposób działania wspomnianych rozwiązań w coraz większym stopniu opiera się na metodzie „przeciągnij i upuść”, operowaniu myszką oraz dostosowywaniu wizualizacji danych do rodzaju poszukiwanej informacji.

Jednak „demokratyzacja” nie polega tylko na możliwości wykorzystania narzędzi analitycznych przez coraz szerszy krąg użytkowników w przedsiębiorstwie, ale przede wszystkim na dostępności BI także dla mniejszych firm. Edyta Kosowska, Senior Research Analyst Software z IDC Poland, zauważa, że jeszcze kilka lat temu zakupy BI były domeną największych podmiotów, zwłaszcza z takich branż jak finanse, bankowość i telekomunikacja. Obecnie rozwiązania te cieszą się coraz większym zainteresowaniem wśród małych i średnich przedsiębiorstw.

– Oczywiście BI dla MŚP jest znacznie bardziej uproszczony, ale z reguły zaspokaja wszelkie potrzeby mniejszych firm i skutecznie zastępuje nadal najbardziej popularne narzędzie do analityki w Polsce, a więc arkusze kalkulacyjne. Jednym z czynników sprzyjających wykorzystaniu BI przez MŚP jest możliwość ich zakupu w modelu chmury obliczeniowej, co pozwala uniknąć wysokich kosztów wstępnych – wyjaśnia Edyta Kosowska.

Także specjaliści Gartnera zauważają, że analityka staje się strategicznym rozwiązaniem dla większości rodzajów biznesu i zaczyna pełnić w nich centralną rolę. Ich zdaniem każdy biznes i proces biznesowy nadaje się do analizowania, a każdy pracownik nowoczesnego przedsiębiorstwa może być użytkownikiem BI.

Okazuje się, że mniejszym firmom zastosowanie jakiejś formy BI może przynieść szybko widoczny efekt. Niewielkie przedsiębiorstwo jest bowiem zwykle bardziej skupione na projektach niż duże i może szybciej definiować czynniki prowadzące do sukcesu oraz podstawowe wskaźniki. Wynika to z faktu, że jego procesy biznesowe obejmują mniejszą liczbę zaangażowanych stron, więc rozwiązywanie problemów staje się łatwiejsze.

 

Sposób na konkurencyjność

Kto pierwszy znajdzie użyteczne informacje i potrafi je umiejętnie wykorzystać, ten wygrywa. Raporty analityków i ekspertów rynku BI nie pozostawiają złudzeń: wiedza stała się źródłem przewagi konkurencyjnej i sposobem optymalizacji działań biznesowych. Dostęp do odpowiedniej informacji we właściwym czasie jest dzisiaj źródłem sukcesu i gwarancją utrzymania wysokiej pozycji rynkowej.

Zaawansowana analityka i uczenie maszynowe, analizy Big Data, rozwiązania IoT to obecnie domena krajów i podmiotów rozwiniętych technicznie. Na szczęście, co podkreśla Radosław Łebkowski, Data Platform Technology Solution Professional w Microsofcie, polska gospodarka stara się nadążać za trendami. Inwestycje skupione są w dużej mierze na najnowocześniejszych narzędziach do analityki biznesowej. Warto podkreślić, że nierzadko to sposób głównie na optymalizację działania firm czy instytucji. Najlepszym przykładem są podmioty, które z założenia nie mają celów komercyjnych.

– Tak się dzieje choćby w przypadku Ministerstwa Finansów, które zbiera dane Jednolitego Pliku Kontrolnego. Odpowiednio przetwarzane informacje umożliwiają efektywniejsze łatanie systemu podatkowego. Wsparte dodatkowymi danymi ze źródeł zewnętrznych, dają ogromną wiedzę, która zapewnia szybkie i sprawne przeciwdziałanie naruszeniom systemu podatkowego – mówi ekspert z Microsoftu.

To właśnie wykorzystanie źródeł zewnętrznych staje się dominującym trendem w zakresie przetwarzania danych. Dopiero rozszerzenie wiedzy o informacje pobrane z zewnątrz daje pełny obraz rzeczywistości biznesowej.

Czym jest BI? Co to Big Data?

Business Intelligence można zdefiniować jako proces analizowania dużych ilości danych produkowanych w przedsiębiorstwach najczęściej przez systemy CRM, ERP czy finansowe. Analiza ma na celu odkrycie niewidocznych trendów i wzorców w morzu informacji oraz kontrolę wskaźników wydajnościowych przedsiębiorstwa, by wspomóc podejmowanie decyzji biznesowych opartych na danych uzyskiwanych także w czasie rzeczywistym. Z marketingowego punktu widzenia można BI opisać jako systemowe narzędzie do zarządzania, które ma ułatwić osobom decydującym o biznesie planowanie, zarówno bieżące oraz taktyczne, jak i długofalowe oraz strategiczne. Narzędzia BI zapewniają wgląd w aktualne i przyszłe trendy rynkowe, co daje szczegółową wiedzę o możliwościach przedsiębiorstwa i ukazuje jego biznesowe otoczenie pod kątem szansy na zwiększenie potencjału konkurencyjnego.

Big Data natomiast obiecuje dostarczenie odpowiedzi również na pytania, które… nawet nie zostały jeszcze sformułowane. Do ich uzyskania wykorzystuje także informacje gromadzone w celu niezwiązanym bezpośrednio z kierunkiem poszukiwań. Jako technika stosowana do analizy wielkich zbiorów danych, pochodzących z bardzo wielu źródeł, wymaga użycia olbrzymich mocy obliczeniowych, zapewnianych przez rozproszone systemy HPC (klastry serwerowe), a także chmurę obliczeniową. Tradycyjne rozwiązania BI wykorzystują ustrukturyzowane dane, zorganizowane w kolumny i wiersze, dostarczane przez dobrze zdefiniowane źródła. Big Data jest zaś z natury nieustrukturyzowane i wymaga pracy programistów, którzy stworzą mechanizmy umożliwiające interpretowanie gromadzonych danych najróżniejszego pochodzenia i typu.

 

Dziś rozwiązania analityczne pozwalają badać zachowania i emocje klientów oraz dokładniej identyfikować odbiorców nowych produktów i usług. W efekcie można lepiej i szybciej dostosowywać ofertę do oczekiwań i potrzeb klientów, a jednocześnie minimalizować koszty operacyjne. W dużych podmiotach przynosi to ogromne oszczędności. Zwiększenie skuteczności konwersji lub przychodów firmy nawet o kilka procent przekłada się na dodatkowe miliony dolarów, a koszt wdrożenia narzędzi BI dających taką przewagę konkurencyjną szybko się zwraca.

Eksperci od BI dostrzegają, że choć polskie firmy nie posługują się jeszcze tak efektywnie zgromadzonymi i przetworzonymi danymi jak przedsiębiorstwa w krajach bardziej rozwiniętych technicznie, to początki są obiecujące. Nadal najpopularniejszy pozostaje arkusz kalkulacyjny, lecz firmy coraz częściej stają się świadomymi użytkownikami narzędzi BI.

 

Świadomość rośnie, ale pomoc wciąż potrzebna

Dziś przedsiębiorstwa lepiej znają swoje potrzeby. Chcą np. monitorować efektywność sprzedaży produktów albo świadczonych przez siebie usług. Na podstawie danych spływających od klientów chcą ustalić ich preferencje i poznać zachowania, by szybko i skutecznie na nie reagować. Analityka biznesowa sprawdza się zwłaszcza w tych zastosowaniach, w których dużo zależy od czasu i szybkiego działania zmierzającego do poprawy wskaźników. BI może mierzyć w zasadzie wszystko i w każdej branży, ale ponieważ większość firm jest dziś „klientocentryczna”, najczęściej mierzonymi wartościami są wskaźniki sprzedaży, koszty, efektywność i marże.

Radosław Łebkowski

Data Platform Technology Solution Professional w Microsoft

To klienci często decydują o sukcesie wdrożenia narzędzi analitycznych. Jeśli system okaże się łatwy i intuicyjny w obsłudze, a przy tym spełni kluczowe potrzeby użytkowników, to będzie przez nich wykorzystywany. A to podstawowy wyznacznik pomyślnego wdrożenia. Znam wiele bardzo kosztownych wdrożeń systemów BI, które z powodu skomplikowanego interfejsu użytkownika, błędnego modelu danych lub ograniczonego zakresu przechowywanych informacji po prostu nie były używane. Wysoka cena rozwiązania nie zawsze jest gwarancją pomyślnego wdrożenia. Zastosowanie prostych w obsłudze narzędzi analitycznych oraz ścisła współpraca z użytkownikami na każdym etapie realizacji projektu zwiększa szanse na sukces.

 

Przeprowadzana przy użyciu BI analiza może dotyczyć nie tylko klientów zewnętrznych, ale także procesów wewnętrznych. Na przykład w podmiotach, w których funkcje wsparcia skonsolidowano w formie jednostki określanej jako centrum usług wspólnych (Shared Services Centre). Takie rozwiązanie organizacyjne stosowano pierwotnie w sektorze prywatnym, w przedsiębiorstwach o rozproszonej strukturze. Coraz częściej znajduje zastosowanie w sektorze publicznym, także w jednostkach samorządowych.

W przypadku analityki kluczowe znaczenie ma możliwość integrowania informacji z różnych, dotąd trwale rozdzielonych źródeł. Nierzadko przedsiębiorstwa, zwłaszcza te, w których brakowało długofalowej strategii rozwoju środowiska informatycznego, wchodziły w posiadanie wielu różnych systemów, rozproszonych po różnych działach. Takich, których najczęściej nie można ze sobą skomunikować, więc potrzebne jest narzędzie, które połączy je i zaprezentuje wyniki analizy zbieranych przez nie danych.

Chociaż w interfejsach narzędzi analitycznych narasta trend coraz większej intuicyjności i samoobsługi, wciąż korzyści z BI będą w największej mierze zależeć od dobrze zdefiniowanych potrzeb klienta. Ostatecznie to użytkownik musi wiedzieć, co chce monitorować i analizować, ustalając zakres eksplorowania danych i sposób interpretowania wyników wpływających na decyzje biznesowe.

– Nierzadko klienci mają wizję swych potrzeb, ale nie są pewni, czy ich zaspokojenie jest możliwe. Oczekują od partnerów pomocy w zweryfikowaniu celów i podania najlepszego sposobu na ich osiągnięcie – mówi Bogdan Lontkowski, dyrektor regionalny LANDESK Software na Polskę, Czechy, Słowację i kraje bałtyckie.

Firma oferująca i wdrażająca systemy BI nie może pełnić roli tylko odsprzedawcy rozwiązania. Integrator powinien być partnerem dostawcy i dysponować odpowiednimi kompetencjami. Z jednej strony muszą to być kompetencje potrzebne podczas wdrożenia, a więc znajomość oferowanego oprogramowania, z drugiej – wiedza o biznesie i potrzebach klienta, niezbędna do sukcesu wdrożenia, którego miarą są realne korzyści ze stosowania BI przez klienta.

Istotą rozwiązań analitycznych jest również to, aby efekty ich zastosowania były widoczne jak najszybciej. Dlatego najlepiej wdrażać je małymi krokami i na bieżąco pokazywać korzyści, jakie przynosi ich stosowanie. Dzięki iteracyjnemu podejściu integrator szybciej uzyska opinię klienta na temat funkcjonalności systemu. Szybciej może uwzględnić jego sugestie oraz skorygować ewentualne błędy i rozbieżności. W ten sposób zwiększa szanse na pomyślne zakończenie wdrożenia. Poza tym, jeśli pokaże szybkie efekty i przydatność narzędzi dla biznesu, nie będzie mieć problemu z przekonaniem klienta do dalszego finansowania wdrożenia.

Szansa na duży zarobek, ale niełatwy

W przypadku BI nie ma mowy o prostej sprzedaży licencji na oprogramowanie. Trzeba się raczej przygotować na świadczenie profesjonalnych usług. Aby zarobić, sprzedawca rozwiązań do analityki biznesowej musi połączyć w jedną ofertę usługi doradcze, sprzedaż produktu, jego wdrażanie i różnego rodzaju usługi posprzedażne. Ponieważ nie ma rozwiązań uniwersalnych, poza wiedzą na temat produktu trzeba też posiąść umiejętność rozpoznawania potrzeb klienta. Tak, aby móc dostosować oprogramowanie do konkretnego przypadku. Dopiero, gdy integrator będzie rozumiał biznes klienta i posiadał doświadczenie we wdrażaniu BI, będzie w stanie podpowiedzieć klientowi, jakich informacji powinien szukać poprzez analizowanie danych, by odnieść największe korzyści z zakupu rozwiązania.

 

Liczy się czas i jakość danych

Tempo zmian, nowe formaty i zbiory danych, a także szybkozmienne modele biznesowe, będące przekleństwem analityków, wymusiły na twórcach rozwiązań BI rozszerzanie ich możliwości, aby nadążały za oczekiwaniami użytkowników. Ogromne ilości danych muszą być efektywnie korelowane i analizowane, często w czasie rzeczywistym. Jeszcze do niedawna budowa hurtowni danych to był proces na wiele lat. Często na końcu drogi okazywało się, że przez ten czas biznes zmienił się tak bardzo, iż pierwotnie założony model już nie spełnia potrzeb przedsiębiorstwa. Obecnie narzędzia BI pozwalają reagować niemal natychmiast na zmiany rynkowe. Proste w użyciu samoobsługowe narzędzia BI, łatwość prototypowania modeli danych oraz elastyczne podejście do projektowania systemów informacyjnych pozwalają zaspokoić oczekiwania firmy, nawet jeśli zachodzą w niej szybkie zmiany.

Ze względu na mnogość źródeł danych wyzwaniem jest pozyskiwanie wiarygodnych i użytecznych danych do analiz. Najbardziej pracochłonną czynnością nadal jest proces czyszczenia i sensownego łączenia informacji z wielu źródeł tak, aby były użyteczne. Ważne staje się dostarczanie informacji z minimalnym opóźnieniem. Technologie Big Data, potencjał i skalowalność usług chmurowych, klastry obliczeniowe, analiza danych strumieniowych, cognitive services i przetwarzanie in-memory zapewniają dzisiaj szybkie przetwarzanie wielkich zbiorów danych. Można natychmiast reagować na anomalie i nadużycia, przewidywać awarie urządzeń dzięki czujnikom IoT czy automatycznie dostosować ofertę do konkretnego klienta odwiedzającego sklep lub oddział firmy.

 

Dylematy z Big Data

Z badań Intela wynika, że w Europie z Big Data korzysta już średnio co czwarte przedsiębiorstwo. Z kolei nad Wisłą jedynie 18 proc. firm deklaruje wykorzystywanie rozwiązań z zakresu analityki wielkich zbiorów danych. To najniższy wskaźnik w regionie Europy Środkowej. Pod tym względem wyprzedzają nas Czechy, Słowacja oraz Węgry. Mimo to polscy przedsiębiorcy w oficjalnych wypowiedziach twierdzą, że w Big Datę inwestują. Co więcej, uważają jej ignorowanie za poważny problem, w efekcie którego firma może przestać być konkurencyjna.

 

Firmy na całym świecie odmieniają dziś Big Data przez wszystkie przypadki. Zewsząd słyszymy, że przedsiębiorstwa wykorzystują wielkie zbiory danych. Jednak deklaracje i medialna popularność często nie korespondują z rzeczywistością biznesową. Widać to choćby w badaniu Gartnera, który szacuje, że do końca przyszłego roku nawet 60 proc. przedsięwzięć związanych z Big Data spali na panewce – mówi Piotr Prajsnar, CEO Cloud Technologies, warszawskiej spółki, która stworzyła platformę On Audience do Big Data marketingu.

Zdaniem szefa Cloud Technologies wciąż nikła implementacja narzędzi do analityki Big Data spowodowana jest tym, że firmy nie wiedzą, jak przystąpić do analizy tak dużych ilości informacji i wyselekcjonować spośród nich te najcenniejsze biznesowo. Nie posiadają również know-how, które pozwalałoby im przetworzyć i zmonetyzować uzyskane dane. Tymczasem stosowane dotychczas przez firmy klasyczne systemy typu Business Intelligence nie są już w stanie sprostać obecnej skali produkcji danych w Internecie, która w dodatku ogromnie wzrośnie wraz z rozwojem Internetu rzeczy.

Ostatnie prognozy analityków nie są zgodne co do tempa rozwoju i wdrażania metod eksploracji oraz wykorzystania wielkich zbiorów danych. Według IDC światowe wydatki na rozwiązania Big Data będą nadal rosły w tempie dwucyfrowym, by osiągnąć z początkiem następnej dekady 200 mln dol. Z kolei największy konkurent IDC w branży analiz rynkowych, czyli Gartner, przewiduje spowolnienie rozwoju Big Data w ciągu najbliższych kilku lat. Zdaniem analityków liczba klientów inwestujących w tego typu projekty będzie rosła, ale już nie tak szybko. W dodatku wielu z nich zatrzyma się z wdrożeniami na fazie pilotażowej.

Ogólnie, jeśli chodzi o połączony światowy rynek BI i Big Data prognozy IDC mówią o mocnym wzroście w tym roku (o 11,3 proc., do wartości 130,1 mld dol.). Przez następne lata ma być równie dobrze, a nawet lepiej, bo średni roczny wzrost jest szacowany na 11,7 proc., co ma przełożyć się w 2020 r. na dochody przekraczające 203 mld dol. Firma analityczna przewiduje, że sektorami szczególnie stymulującymi rozwój Big Data i odpowiedzialnymi za połowę sprzedaży na tym rynku będą finanse, telekomunikacja, produkcja przemysłowa, administracja centralna oraz usługi profesjonalne. Jeśli chodzi o wielkość przedsiębiorstw wykorzystujących Big Data, to będą to przede wszystkim korporacje i firmy z kategorii mid-market. W 2020 r. ponad 76 proc. dochodów, czyli 154 mld dol., ma pochodzić z firm zatrudniających 500 i więcej pracowników. I może to tłumaczy niski poziom wykorzystania Big Data w Polsce, która małym biznesem stoi.