K tomu, abyste mohli svůj byznys vhodně řídit a zajistit tak jeho růst, využívají systémy business intelligence obrovské objemy korporátních dat, z nichž následně vytvářejí terabajty informací (více či méně) využitelných pro podporu rozhodování. Rostoucí hlad korporací po nacházení relevantních informací v nekonečných hlubinách datových úložišť vede k dynamickému rozvoji relativně nové specializace v IT – datový specialista nebo datový vědec, chcete-li, je právě tím správným odborníkem, který dokáže vytáhnout příslovečnou jehlu z kupky datového sena.
Jakým způsobem je možné zajistit, aby organizace dokázaly sledovat a rychle následovat veškeré inovace, k nimž na poli BI neustále dochází? A jak mohou podniky prostřednictvím BI systémů lépe pracovat se zákaznickými nebo procesními daty?
Brian Hopkins, analytik společnosti ForresterResearch, říká, že v současnosti pozoruje evoluci nebo spíše přerod z tradičního pojetí BI do podoby mnohem hodnotnějších a použitelnějších nástrojů pro byznys, které však zároveň vyžadují mnohem hlubší diskuze a porozumění uvnitř samotných podniků. „CIO by měli rozvíjet diskuzi se svými byznys jednotkami na téma BI,“ myslí si Hopkins. „Musejí společně rozšířit rozsah toho, co označují za svá korporátní data. Dnes již nestačí tradiční rozsah vstupních dat, je třeba začít pracovat s podněty ze sociálních sítí a dalších zdrojů.“
Hopkins dále poznamenává, že by se organizace měly u svých BI aplikací snažit udržet krok s neustále expandující záplavou dat, kterou jejich byznys v současnosti generuje. Podle jeho názoru se oblast BI v průběhu několika posledních let vyvíjí tak, aby se rozšířilo spektrum nabízených možností a aby bylo možné pracovat s daty inovativními způsoby. Pro někoho to může znamenat selhání tradičního pojetí BI, ale Brian Hopkins s tímto názorem nesouhlasí: „Mám za to, že se definice významu BI postupně mění,“ zamýšlí se a dodává: „…ale nemyslím si, že by zde došlo k nějakému selhání.“
Ve skutečnosti podle něj BI naplňuje požadavky, které na ni byly historicky kladeny: Pomáhá společnostem stanovovat vhodné otázky, jež mohou přispět k rozvoji podnikání, a s pomocí dostupných dat na ně odpovídat. To vše je možné díky využívání analytických nástrojů v BI aplikacích, které podnikům umožňují se do dat zavrtat skutečně hluboko a najít potřebné vzorce chování a informace, jež často dokážou převyprávět zajímavé příběhy.
Pohled do budoucnosti
„Tradiční BI se podobá nahlížení do zpětného zrcátka u vámi řízeného automobilu. Vidíte tam, kudy jste před chvílí projeli a co se děje na silnici za vámi,“ tvrdí Hopkins. „Nyní se ale zaměření BI mění, a vy se tak můžete podívat směrem dopředu. Pokud bychom použili naši paralelu s dopravou, dalo by se říci, že nazíráte čelním sklem automobilu na křižovatku, k níž přijíždíte, a sledujete související dopravní značení a provoz kolem vás,“ dodává Brian Hopkins. Pro organizace se tak jedná o skutečně silný impulz pro využívání dostupných dat.
Tradiční pojetí BI se ptá na otázky a shromažďuje relevantní data, z nichž následně strukturuje a čistí související informace. Ty poté transformuje do stravitelné formy, která může být skutečně použitelná pro vytváření plánů a přijímání strategických rozhodnutí. „Tradiční BI se nese v duchu vytváření reportů a hledání souvislostí mezi minulostí a budoucností,“ uvádí Hopkins. „Není sice tak dostupná, jak bychom si možná přáli, a zpracování informací trvá o něco déle, než bychom si snad představovali, ale v konečném důsledku dokáže většinou vyhovět daným požadavkům.“
Myšlenky na propracovanější nakládání s BI se podle Hopkinse postupně objevují v průběhu zhruba posledních pěti až deseti let, přičemž se tyto nápady stále častěji prosazují i v reálně dostupných produktech a spolu s nimi i v praxi. Namísto procházení nepřeberného množství sesbíraných historických dat a následné reakce na to, co se v rámci byznysu již odehrálo, dokážou BI systémy aktuální generace předpovídat, co se bude dít v budoucnosti, a pomoci tak s plánováním další strategie podniku. „Myšlenka prediktivní analýzy není rozhodně nová, ve skutečnosti se s ní pracuje už dlouhou řádku let,“ připomíná Hopkins. „Není to tedy čerstvě objevený obor, jen se teprve teď intenzivněji prosazuje a celá řada podobných změn nás ještě čeká. Nová generace BI aplikací tak organizacím nabídne kvalitnější informace pro analýzy a následné použití,“ dodává.
Prvopočátky nového přístupu k BI lze datovat do doby asi před deseti lety, kdy společnosti zabývající se leteckou přepravou začaly využívat sofistikované modely pro stanovení ceny letenek. Později se k nim přidaly také hotely, jež začaly využívat prediktivní modely. Dnes tento způsob nakládání s daty používá nejenom banka pro vyhodnocení vaší bonity, ale také váš oblíbený maloobchodní řetězec pro stanovení množství zboží objednávaného na sklad.
PA: Prediktivní analytika
Prostřednictvím tradičních BI metod se podle Hopkinse organizace dívaly pouze do pomyslného zpětného zrcátka – na získaných datech poté prováděly nejrůznější analýzy na bázi statistických modelů. Tento způsob práce s BI však narazil na své limity. „Dnes máme co do činění s novou generací prediktivní analytiky, která již nepotřebuje znát přesné otázky k tomu, aby nám dokázala poskytnout hledané odpovědi. Analýza navíc vychází z hrubých, nezpracovaných dat a přesouvá se z dávkového zpracování směrem k práci v reálném čase. Stačí pracovat s obecnými hodnotami a snažit se z nich získat kýžené závěry. Stáváme se tak svědky zcela nových způsobů využívání BI pro analýzy,“ uvádí Hopkins a dodává: „Tradiční BI již jednoduše nestačí s dechem, není schopná reagovat na zvyšující se množství uživatelů a exponenciálně rostoucí objem zpracovávaných dat. Naše chápání BI se proto rychle mění – CIO si musejí uvědomit, že právě pokrok v oblasti BI bude tím elementem, který bude v blízké budoucnosti rozhodovat bitvy mezi korporacemi. Organizace, jež budou mít úspěch, budou ty, které se zvládnou efektivně rozhodovat na základě podnětů pocházejících z nestrukturovaných dat.“
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU