zdjecie wspolna praca

Analiza danych biznesowych i narzędzia do raportowania

Artykuł zaktualizowany 17 listopada 2020


Zarządzanie. Informacja. Dane. Zarządzanie biznesem nie jest możliwe bez informacji. Intuicja jest oczywiście jednym z elementów zarządzania, jednakże, jeśli nie jest oparta na faktach, może być niewłaściwa.


Analiza danych biznesowych umożliwia uzyskanie informacji związanej z naszym biznesem. Kiedy chcemy uzyskać odpowiedź na pytanie biznesowe, będziemy potrzebować narzędzi. Narzędzia te nazywamy różnie, najczęściej spotykane są takie pojęcia jak narzędzia raportowe, analityczne lub Business Intelligence.

Narzędziem raportowym nazywamy aplikację, która pozwala na łączenie danych z różnych źródeł, a następnie dokonuje syntezy tych danych w określony sposób. Mogą to być zarówno raporty w postaci tabel, tekstu jak również wizualizacji, a ich celem jest łatwiejsza do analizy forma prezentacji danych.

Narzędzia raportowe mogą być zarówno częścią pakietu oprogramowania: np. CRM, ERP, czy systemu księgowego, mogą być również osobnymi bytami, integrującymi się z istniejącym środowiskiem w organizacji.

Narzędzia, które są dodatkami do systemów, z reguły zapewniają tylko podstawowe funkcjonalności, nie są uniwersalne, a ich użycie często kończy się poszukiwaniem bardziej uniwersalnego, elastycznego oprogramowania, które będzie można rozwijać w dynamicznym świecie.

Tworzenie narzędzi raportowych rozpoczęło się już w XIX w, kiedy to Richard Millar Devens użył w Encyklopedii Anegdot Biznesowych i Komercyjnych {„Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes”, 1865) pojęcia Business Intelligence, aby opisać sposób, w jaki bankier, Sir Henry Furense osiągnął sukces, poprzez zbieranie i analizę informacji.

Ten sam termin pojawił się ponownie w 1958 roku, kiedy to Hans Peter Lund opisał potencjał technologii właśnie w zbieraniu i analizowaniu informacji.  Jednakże aż do lat ’70 ubiegłego wieku analiza dotyczyła danych z jednego źródła, a więc analiza danych była fragmentaryczna, nie pomagała w interpretacji i nie pokazywała pełnego obrazu rzeczywistości.

Edgar Codd, informatyk zajmujący się relacjami w bazach danych, rozpoznał problem. Stworzył pojęcie relacyjnych baz danych, a więc wielowymiarowa analiza danych jako potrzeba i konieczność, pojawiła się właśnie wtedy. Właściwie możemy powiedzieć, że dzisiejsze modele danych i to w jaki sposób na nich pracujemy, oparte jest na pomyśle Edgara Codda właśnie.

Kolejnym krokiem w ewolucji analizy danych biznesowych było stworzenie DSS (Decision Support System), czyli systemu wspierającego podejmowanie decyzji biznesowych. To tutaj właśnie pojawiły się raporty i zestawienia, przeznaczone szczególnie dla kierownictwa średniego i wysokiego szczebla. Ten proces przerodził się w EIS (Executive Information Systems), System Informowania Kierownictwa.

DSS korzystał z zapytań SQL, generowanych automatycznie do baz danych, na podstawie zadawanych przez użytkowników pytań. Wyniki były początkowo generowane w postaci prostych tabel czy zestawień, które ewoluowały później w wizualne prezentacje.

Pytania zadawane przez użytkownika były projektowane w ramach systemu, natomiast bardziej zaawansowane czy też dostosowane do potrzeb użytkownika zapytania wymagały ingerencji informatyka, który modyfikował odpowiednio istniejące zapytania, bądź tworzył nowe. Na tym etapie użytkownik wciąż był mocno zależny od informatyków i architektury systemu.

Późniejsza ewolucja dokonała się bardzo szybko, wraz z rozwojem baz danych, przyrostem informacji i potrzebami użytkownika.

W jaki sposób wybierać narzędzia raportowe tak, aby spełniły nasze oczekiwania? W trakcie rozwoju organizacji, kiedy używany najczęściej Excel, lub narzędzia raportowe, którymi dysponujemy w pakiecie, dochodzimy do tak zwanej „ściany”.

Obróbka danych, rozproszonych w różnych systemach, plikach, bazach danych jest w takiej organizacji bardzo trudna. Eksploracja i analiza danych, przy założeniu ich dobrej jakości, może być nawet niemożliwa. Dlaczego więc wtedy już szukamy narzędzi raportowych, kiedy wciąż mamy problem z jakością danych? Bardzo często zdarza się, że nie mamy wszystkich informacji i szukamy narzędzia, które będzie w stanie przygotować użyteczne raporty. I w procesie wdrożenia może okazać się, że narzędzie raportowe nie będzie w stanie dokonać prawidłowej obróbki danych, a w rezultacie uznamy, że narzędzie jest bezużyteczne.

Tymczasem narzędzie raportowe, czy też system raportowania danych, powinno składać się z trzech elementów:

  • Bazy danych/bazy wiedzy
  • Modelu relacyjnego danych
  • Interfejsu użytkownika

Te trzy elementy powinny współgrać ze sobą, oraz z naszym środowiskiem danych.

Organizacja, szukająca nowego narzędzia raportowego, chce go wdrożyć z jednego z poniższych powodów:

Pracowników jest zbyt dużo dla dotychczasowego systemu raportowania;

– Narzędzia używane obecnie nie są w stanie poradzić sobie z wolumenem danych, jakie organizacja zbiera;

– Obecne metody raportowania są powolne, nieporęczne i nieprecyzyjne

– Obecne metody mogą być używane i dostosowywane wyłącznie przez osoby związane z IT, przez co są niedostępne dla użytkownika biznesowego.

Każdy z tych powodów jest dobry, aby zmodernizować środowisko raportowe, jednakże wybór narzędzia czy narzędzi może być różny, w zależności od przyczyny szukania rozwiązania.

Z mojej praktyki zarówno jako konsultanta, jak i analityka biznesowego biorącego udział w projektach wdrożeniowych wynika, że organizacja nierzadko kieruje się niewłaściwymi przesłankami, wynikającymi bądź to z niewiedzy, bądź z oczekiwań, które mogą nie mieć pokrycia w rzeczywistości.

Częstym problemem jest niezadowolenie z jakości danych. W takiej sytuacji nawet najlepsze rozwiązanie będzie wciąż pokazywało ten sam efekt, zgodnie z zasadą garbage in – garbage out. Z tym, że dużo szybciej w przypadku zaawansowanych narzędzi raportowych, ponieważ braki czy błędy w danych będą widoczne praktycznie natychmiast. Wtedy należy włączyć w rozwiązanie systemowe również narzędzia do obróbki danych i ich konsolidacji.

W każdym wymienionym wyżej przypadku środowisko aplikacji Tableau jest rozwiązaniem wartym rozważenia. Jego skalowalność i możliwość szybkiego rozwoju bez dodatkowych kosztów deweloperskich, zdolność do pracy na dużych zbiorach danych, łatwa w użyciu technologia drag & drop, zastępująca zapytania SQL,  podobieństwo funkcjonalne do Excela, oraz możliwość dostępu do danych dla każdego członka organizacji, powodują, że każda z przyczyn szukania nowego rozwiązania, nowego narzędzia raportowego, może zostać przez Tableau zaadresowana.

Dodaj komentarz