S postupnou saturací trhu, vývojem nových přístupů, aplikací i technologií a v neposlední řadě s masovým rozšířením nástrojů BI do všech tržních vertikál dochází i k posunu zájmu klíčových hráčů na trhu BI i na segment SME. Co je to vlastně segment SME z pohledu business intelligence? Kupodivu hlavním kritériem pro rozdělení firem na malé a velké není obrat, respektive zisk společnosti.
Hlavními kritérii jsou rozmanitost business požadavků z okolí i vnitřku organizace a z toho vyplývající objemy zpracovávaných dat, počet a rozmanitost zdrojových systémů a počet a rozmanitost výstupů z řešení BI.
Díky těmto kritériím se většina organizací pohybujících se v hyperkonkurenčním prostředí, resp. na zákaznicky orientovaných trzích, neřadí z hlediska BI do segmentu SME, ale do segmentu velkých firem, ačkoliv z hlediska obratu bychom o tom mohli pochybovat. Mluvíme zde hlavně o odvětvích finančích služeb (například banky poskytující své služby tzv. retailové klientele, v podstatě všechny pojišťovny a další finanční instituce – třeba úvěrové společnosti, stavební spořitelny apod.), o telekomunikacích, energetice a distribučních společnostech obecně, ale také o státní správě. Všechny tyto organizace potřebují obsluhovat velké množství svých zákazníků a mají komplikované a komplexní procesy, což klade velké nároky na podpůrné IS/ICT systémy, a tedy i řešení BI. Ve svém důsledku to pak vede k potřebě komplexních a sofistikovaných aplikací.
Oproti tomu tržní segment farmaceutických firem či mnohých výrobních společností je typickým příkladem SME organizace z pohledu BI, ačkoliv obraty a tržní potenciál těchto organizací může mnohdy překonat obdobné organizace v segmentech zmiňovaných výše.
Exkurze do historie
V první řadě je třeba zdůraznit, že malé a střední firmy dnes i v minulosti disponovaly řešeními z oblasti BI. Současně nelze říci, že by tato řešení byla jakýmkoliv způbem méněcenná při porovnání se systémy BI pro velké společnosti. Jedná se o řešení, která více či méně pokrývala potřeby SME firem v době jejich tvorby a respektovala omezení, která byla dána způsobem podnikání těchto firem.
Nástroje BI pro SME segment byly zpravidla vyvíjeny buď interně, nebo s pomocí malých společností zaměřujících se na poskytování služeb spojených s BI. Tyto nástroje stavěly jednak na reportingu vytvořeném v hlavním transakčním systému organizace, jednak na tabulkových procesorech (MS Excel), nejčastěji pak na kombinaci obojího.
V dnešní době však tato řešení rychle zastarávají a přestávají stačit obchodním požadavkům. A to zejména díky rychlým změnám externího prostředí firem vyvolávajících potřebu flexibility procesů řízení, ať již strategického, taktického či operativního, a jejich informatické podpory. Aplikace BI založené na rigidních primárních systémech či tabulkových kalkulátorech však tuto flexibilitu postrádají, a vznikají tak požadavky na modernější systémy BI.
Hlavní požadavky
Nejvýznamnějším zaměřením nástrojů BI v malých a středních firmách je jednoznačně finanční a operativní reporting, podpora controllingu a případně regulatorního reportingu či výkaznictví pro mateřské firmy. Dalším procesem podporovaným BI je řízení dodavatelské a distribuční sítě. Řešení BI se v určitých případech používají i pro podporu specializovaných úloh – jako příklad může sloužit podpora vývoje nových léků v již zmíněných farmaceutických firmách pomocí aplikací data miningu (viz box na konci článku).
Pokud se blíže podíváme na požadavky kladené na řešení BI z pohledu architektury a provozu, nalezneme následující specifika:
- Nízké náklady na pořízení i provoz – SME organizace obvykle disponují mnohonásobně nižším rozpočtem, než je rozpočet velkých organizací, což samozřejmě determinuje způsob pořízení i práce s jakýmikoliv IS/ICT systémy. BI aplikace tak musejí být implementovány co nejjednodušším procesem (ideálním, avšak v současnosti stále v podstatě nedosažitelným stavem je jednoduchá instalace balíkového řešení). Dále malé a střední firmy požadují „bezúdržbový“ provoz řešení projevující se minimálními požadavky na běžnou administraci systému. SME organizace obvykle disponují pouze malými odděleními pro provoz IS/ICT systémů – v řádech jednotek pracovníků – a aplikace BI by rozhodně neměla vyžadovat nové pracovní místo či obtížně získatelné specifické znalosti a schopnosti.
- Spolupráce s tabulkovými procesory, jmenovitě s MS Excelem. Uživatelé z oblasti businessu jsou v drtivé většině případů zvyklí na práci s tímto nástrojem, což implikuje dvě podmínky pro řešení bussines intelligence v SME organizaci – tabulky v Excelu slouží jako zdroj nepříliš strukturovaných dat a současně se Excel používá jako prezentační vrstva řešení BI.
- Prezentační vrstva založená na webových technologiích – kromě Excelu se v SME organizacích velmi často používá intranet – tedy webová technologie – jako levné a efektivní rozhraní pro koncové uživatele. „Web-based“ reporting, ale i administrátorská konzole řešení BI jsou tak častým požadavkem.
Dnes a zítra
S vývojem trhu BI a dalšími skutečnostmi se pozornost dodavatelů nástrojů i služeb pro oblast BI pozvolna přesunuje i na firmy v SME segmentu. Již dnes tak existují speciální předpřipravené aplikace BI řešící konkrétní businessu potřeby a obsahující standardní reporty. Po technické stránce je jejich běžným uživatelským rozhraním buď výše uvedený Excel nebo webové rozhraní. Stejně tak nároky na běžný provoz a údržbu jsou velice nízké a nevyžadují speciálně vyškolený personál. Na druhou stranu je potřeba si uvědomit, že ještě dlouho nebude možné nasazovat tyto aplikace automaticky a pouhou instalací balíku z krabice, neboť je stále třeba řešit přenos zdrojových dat z různých míst a formátů.
Celkově však můžeme konstatovat, že pro firmy ze segmentu SME začíná pozitivní období růstu za pomoci nových – speciálně pro tento segment upravených – nástrojů BI.
----------
Příklad využití data miningu pro farmaceutické firmy
Ačkoliv se dnes hodně mluví o využití data miningu v rámci zákaznicky orientovaných procesů, pokročilé metody statistiky a znalostního inženýrství dokáží pomoci i v jiných oborech lidské činnosti. Ve farmacii se používají pro podporu výzkumu a vývoje, kdy dokáží nahradit reálné – a finančně náročné – experimenty a určit s velkou mírou pravděpodobnosti výsledek kombinace různých chemických látek, ale stejně tak dokáží předpovědět výsledky kombinace různých léků a například potravin. Pomocí data miningu tak dokážeme určit, se kterými přípravky se nemá jíst citrusové ovoce (grapefruit či grapefruitový džus by se neměl jíst, respektive pít při užívání určitých antihistaminik, neboť tato kombinace může způsobit nepravidelnou činnost srdce), ale také odpovědět na otázku typu: „Jsem 60letá diabetička, silná kuřačka, příležitostně piji alkohol a momentálně užívám přípravek Inderal na snížení krevního tlaku. Jaká nejlepší laxativa mám užívat a s jakými postranními efekty mám počítat?“
Autor je Lead Business Consultantem společnosti Adastra Corporation.
Další texty a podporbnosti o problematice Business Intelligence najdete v rubrice Co je co zde (stávající okno).
Foto: CIO
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU