Business intelligence
Business intelligence, znalostný manažment a systémy na podporu rozhodovania - Vysvetlite čo je to BI, datamining a znalostný
manažment. Popíšte význam znalostných systémov pre podnik, uveďte príklady systémov na podporu rozhodovania (DSS), systémov na podporu
skupinového rozhodovania (GDSS), expertných systémov (ES), systémov na podporu vrcholového manažmentu (ESS, EIS) a vysvetlite ich použitie vo
firme.
Data mining (dolovanie z dát) je veda a umenie extrahovania skrytých hodnotných informácií
z veľkých objemov dát, ktoré sa použijú pri tvorbe efektívnych rozhodnutí. Data mining je spôsob učenia sa z minulosti tak, aby sa
v budúcnosti prijímali lepšie rozhodnutia. Data mining umožňuje premeniť reaktívnu organizáciu na proaktívnu. Firmy, ktoré nevyužívajú
svoje najhodnotnejšie aktívum - dáta a v nich ukryté informácie, budú porazené konkurenciou používajúcou stratégie vyvinuté na základe
extrahovania informácií z ich dát.
Ako každý z nových smerov a trendov aj manažment znalostí má svojich zástancov
a odporcov. Odporcovia tvrdia, že nie je ničím novým, že ide v podstate len o manažment informácií; jeho podporovatelia dokazujú, že to
čo hýbe súčasným vývojom nie sú len informácie ale podstatou je dokázať nahromadené informácie premeniť na znalosti (vedomosti) a tie
potom s úspechom využívať. Z uvedeného vyplývajú podstatné rozdiely medzi obsahom pojmov informácie a znalostí: informácie sú statické
a predstavujú vstup do procesu výsledkom ktorého sú znalosti (vedomosti). Znalostný manažment je potom procesom, ktorý
využíva znalostné aktíva organizácie. Niekoľko definícií znalostného manažmentu, ktoré sa vzájomne prelínajú a dopĺňajú:
„Znalostný manažment zahŕňa efektívne prepojenie tých, čo vedia s tými čo vedieť potrebujú a premenu osobných znalostí na znalosti
organizácie“ (Truneček MŘ 11/2001).
Davenport definuje manažment znalostí ako „systematický proces hľadania, výberu, organizovania,
destilovania a prezentovania informácií spôsobom, ktorý zlepšuje porozumenie pracovníka špecifickej oblasti záujmu. Je to umenie
identifikovať latentné znalosti a nájsť cestu k ich zdieľaniu“.
Brezina pokladá manažment vedomostí za proces ukladania a
využívania vedomostí subjektami manažmentu.
Za bibliu manažmentu znalostí je považovaná kniha autorov Ikujira Nonaky
a Hirotaky Takeuchi s názvom The Knowledge Creating Company - How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Autori poskytujú
prehľad o formách a spôsoboch práce so znalosťami v celom rade japonských firiem. Podľa týchto autorov je možné znalosti rozdeliť na dve
základné skupiny: na znalosti explicitné – formálne, ktoré sú vyjadrené v hmotnej podobe a spravidla sú uložené
v podnikovom informačnom systéme. Druhou skupinou sú znalosti implicitné alebo tiež tacitné (tiché), ktoré sú uložené
v mozgu človeka, je veľmi náročné ich vyjadrovať alebo komunikovať. Sú vytvárané prienikom explicitných znalostí a intuície, osobných
predstáv, skúseností jednotlivca. Ako príklad je možné uviesť schopnosť jednotlivca úspešne rokovať s obchodnými partnermi.
Z uvedených dvoch druhov znalostí sú rozhodujúcou silou podniku znalosti tacitné, ktoré sú podľa uvedených autorov kľúčom
k manažmentu znalostí. Ich sila spočíva predovšetkým v uplatňovaní ľudskej odbornosti v konkrétnych oblastiach a v schopnosti
„prekomunikovať“ túto odbornosť, podeliť sa o ňu s inými zamestnancami.
So systémom rozdelenia informácií a znalostí vo
firme súvisia aj metódy ich evidencie a vykazovania. Súčasné metódy účtovníctva a výkazníctva sú v prevažnej miere orientované
na hmotné zložky podniku, napriek tomu, že v mnohých prípadoch tieto tvoria len časť hodnoty majetku firmy. Príkladom môžu byť firmy
pôsobiace v oblasti high technológií, genetického inžinierstva, biotechnológií, IT apod. Pre ilustráciu je možné uviesť tržnú hodnotu
firmy Microsoft, ktorá je takmer stonásobne vyššia než je účtovne vykazovaná výška jej fixných aktív. Dôvodom je vysoký podiel know
–how (tacitných znalostí), ktoré prispievajú k vysokej hodnote firmy.
Ciele a podstata procesu zavedenia
manažmentu znalostí do firmy
Medzi organizácie, ktoré ako prvé pristúpili k zavedeniu znalostného manažmentu patria popredné
americké firmy. Ide predovšetkým o firmy finančné, poradenské a konzultantské, petrochemické, firmy z oblasti IT a pod. Konkrétne je
možné uviesť Booz Allen and Hamilton, McKinsey, BP, Unilever, Dow Chemicals a iné. Podľa prieskumov poradenskej spoločnosti Ernst and Young je
nutné rozlišovať medzi skutočnými projektmi zavádzania znalostného manažmentu a tými ostatnými. Rozdiel je v snahe zmeniť v súvislosti
so zavádzaním manažmentu znalostí aj vnímanie ľudí, ich postoje a uznávané hodnoty v porovnaní s jednoduchým zavedením zdokonalených
informačných technológií a zakúpením špeciálnych softvérových produktov pre zber, triedenie a uschovávanie znalostí a informácií.
K základným cieľom, ktoré je možné v procese aplikácie znalostného manažmentu zaznamenať podľa Davenporta patria:
- Tvorba
knižnice znalostí
- Jednoduchší prístup k znalostiam
- Vybudovanie prostredia znalostí
- Správa znalostí ako aktíva
firmy
Uvedený autor na základe prieskumu realizovaného vo viac ako 30 firmách, ktoré s úspechom zaviedli
znalostný manažment identifikoval základné faktory určujúce úspech daného projektu. Sú to tieto faktory:
- Prepojenie s ekonomickým
výkonom alebo priemyselnou hodnotou
- Technická a organizačná štruktúra
- Flexibilná znalostná štruktúra
-
Znalostne orientovaná organizačná kultúra
- Jasný účel
- Zmena v motivačných postupoch
- Viac kanálov pre prenos
znalostí
- Podpora vrcholového manažmentu
Firmám, ktoré sa rozhodli aplikovať tento moderný manažérsky trend je
možné podľa Arthura Andersena odporúčať dodržiavanie tohto postupu:
1. Vymenujte manažéra znalostí (CKO – Chief Knowledge
Officer). Jeho úlohou bude vytvoriť stratégiu manažmentu znalostí previazanou so strategickými cieľmi firmy
2. Angažujte vyšší
manažment, ukážte mu úspešne realizované projekty manažmentu znalostí v iných firmách
3. Integrujte manažment znalostí do
kľúčových procesov
4. Vytvorte v podniku prostredie dôvery a učenia
5. Vytvorte podnikové pravidlá, ktoré zabezpečia
kvalitu obsahu
6. Podporujte vytváranie znalostí a zrýchlenie inovácií pomocou IT
7. Stanovte metódy na meranie prínosov
manažmentu znalostí
Prvým krokom procesu zavedenia manažmentu znalostí je vytvorenie pozície manažéra znalostí. Mal by to byť
vedúci pracovník, ktorého úlohou je predovšetkým zabezpečenie optimálnej ekonomickej realizácie disponibilných znalostí v organizácii.
K ďalším jeho úlohám patrí podpora získavania informácií a vedomostí, ich maximálne kreatívne využitie, zabezpečenie udržiavania
„kľúčových“ znalostí organizácie a podpora zdieľania znalostí v organizácii. Efektívnym využívaním intelektuálneho kapitálu
a znalostí v organizácii by mal podnik dosiahnuť a udržiavať svoju konkurenčnú výhodu.
Jednou z konkrétnych podmienok
zavedenia a fungovania manažmentu znalostí je tzv. knowledge-sharing kultúra – kultúra „zdieľania“ vedomostí a informácií. Je to
vlastne ochota deliť sa o svoje vedomosti, poznatky a skúsenosti a umožniť tak všetkým pracovníkom profitovať z nich v prospech celej
organizácie. Rovnako dôležitým predpokladom je aj schopnosť pracovníkov pochopiť kontext, v rámci ktorého dané vedomosti vznikli ako aj ich
ochota tieto vedomosti prijať, osvojiť si ich a ďalej ich používať a rozvíjať.
Systémy na podporu rozhodovania Decision Support
Systems – DSS poskytujú jednoducho použiteľné možnosti pre modelovanie, výber a vytváranie takých správ, prostredníctvom ktorých si
môžu odborníci vygenerovať informácie potrebné na prijatie rozhodnutí. Sú určené pre riešenie slabo štruktúrovaných alebo
neštruktúrovaných problémov. V týchto úlohách, pri ktorých počítač neposkytuje všetky potrebné informácie , ale len ich časť. Dáta
z počítača majú len orientačný charakter, aj keď môže ísť o výsledky optimalizačných výpočtov. Manažér pri riešení problému sa
najprv usiluje problém sformulovať. Ďalej je problém modelovaný na počítači a manažér dostáva výsledky. Manažér alebo odborný
pracovník v určitej oblasti nemá priveľa času na to, aby sa učil pracovať na software, ktorý má zložité ovládanie. Z tohto dôvodu
jednoduchosť používania resp. používateľský komfort je jedna zo základných nevyhnutných vlastností DSS.
ES tvoria
špecifickú podtriedu znalostne-intenzívnych (alebo iba znalostných) systémov. Tie môžu byť
nositeľmi netriviálneho rozsahu explicitne formulovateľných a symbolovo reprezentovaných znalostí z aplikačnej oblasti, v
ktorej sa uplatňujú. Od iných znalostne-intenzívnych systémov sa líšia tým, že sú nositeľmi predovšetkým
odborných znalostí uplatňovaných pri riešení problémov danej kategórie.
Business Intelligence
riešenia predstavujú informačné technológie, ktoré výlučne podporujú analytické a plánovacie činnosti podniku a
organizácie. BI - systémy používajú multidimenzionálne technológie ako dátové sklady (Data Warehouse) a
dátové trhoviská (Data Mart), čo umožňuje analýzu podnikových procesov z niekoľkých pohľadov.
1.
Základné vlastnosti Business Intelligence :
- BI - systémy sú určené pre stredný a vyšší management
(taktické a strategické rozhodnutia)
- Relačné databázové systémy majú určité obmedzenia (slúžia na aktualizáciu
údajov, v rozsiahlych databázach je ťažko pracovať s agregovanými údajmi, atď.) preto BI systémy používajú multidimenzionálne
databázy na prácu s údajmi.
- Časový faktor je ďalšia dimenzia údajov, čo umožňuje predikciu, predpoveď
možný vývoj sledovaných ukazovateľov. (Dimenzia môže byť aj produkt, región, tržba atď.)
- BI - riešenia sú súčasťou
komplexného podnikového informačného systému - ERP II.
2. Základné princípy práce Business
Intelligence
- Zdrojové systémy - to sú transakčné systémy, ktoré nepatria do BI - systému a slúžia na
aktualizáciu údajov (napr. ERP systémy)
- Dátová pumpa - to je technológia, ktorá umožňuje získať a vybrať údaje
zo zdrojových systémov upraviť a vyčistiť ich do požadovanej formy a nahrať ich do dátového skladu. Tento proces niekedy má skratku ETL
(Extraction, Transformation and Loading). ETL nástroje pracujú v dávkovom režime (batch), väčšinou agregované údaje sú získané v
určitých časových intervaloch, denne, týždenne alebo mesačne.
- Multidimenzionálna databáza - dátové pumpy
vytvárajú tzn. dátové kocky, ktoré vytvoria potom multidimenzionálnu databázu.(OLAP databázy alebo dátové sklady)
-
Analýza údajov - podľa časového alebo iného kritéria.
3. OLAP technológie
V kapitole 2.
popísanú technológiu nazývame On Line Analytical Processing (OLAP od r.1980) Táto technológia má rôzne varianty: MOLAP, ROLAP, HOLAP, DOLAP
(Desktop OLAP). DOLAP technológiu používajú mobilné aplikácie. Základný princíp DOLAP technológie je : pripojenie sa na
OLAP databázu, stiahnutie OLAP kocky pre daný lokálny účel a práca s údajmi na lokálnom systéme.
4. Dátové
sklady
OLAP databázy obsahujú agregované údaje, niekedy je potrebné mať detailnejšie údaje. Dátové sklady umožňujú
skladovanie detailnejších údajov. Organizácia údajov v dátovom sklade je taká, že v systéme existuje dimenzionálna tabuľka,
ktorá definuje jednotlivé sledované dimenzie. Ďalšie údaje sú uložené v relačných databázach. Dátové sklady môžu mať aj iné
organizácie údajov, napr. dátové trhoviská môžu vytvárať dátové sklady.
5. Manažérske systémy (EIS - Executive
Information System)
Manažérske systémy EIS sú klientské aplikácie BI systémov, ktoré integrujú dôležité dátové zdroje.
Hlavné funkcie EIS:
- umožňujú sledovanie firemných procesov, plnenie cieľov firmy
- umožňujú prístup ku konkrétnym údajom
ako aj ku agregovaným
- poskytujú nástroje pre on-line analýzu, ktoré zahrňujú analýzu trendov a identifikáciu výnimiek
-
sú jednoducho ovládateľné a majú vysokú vypovedajúcu hodnotu
6. Komplexné riešenia obchodnej inteligencie
Okrem týchto postupov komplexné riešenia obchodnej inteligencie môžu obsahovať aj ďalšie technológie, ako:
- dátové
trhovisko (DMA - Data Marts) - sú určené pre obmedzený okruh používateľov, sú to decentralizované dátové sklady. Všetky dátové
trhoviská vytvárajú dátové sklady
- dočasný úložný priestor údajov (DSA - Data staging area) - ukladanie
neusporiadaných údajov zo zdrojových systémov - údaje sú nekonzistentné a detailné, neobsahujú históriu, majú takú štruktúru ako v
zdrojových systémoch
- operatívny úložný priestor údajov (ODS - Operational data store) - miesto dátovej integrácie
zo zdrojových súborov. Je to zdroj pre sledovanie konsolidovaných selektovaných a agregovaných dát s minimálnou odozvou. Slúži ako centrálna
databáza základných číselníkov.
- dolovanie dát - dolovanie umožňuje pomocou špeciálnych algoritmov automaticky
objavovať v údajoch strategické informácie. Sú to metódy, ktoré sú založené na matematických a štatistických postupov. Príkladom sú
rozhodovacie stromy, neuronové siete a generické algoritmy.
- integračné nástroje
- nástroje pre zistenie kvality dát
- nástroje pre správu metadát
- ďalšie technológie
(systémy pre podporu rozhodovania - DSS Decision Support System, a Expertné systémy - ES - Expert Systems)
Dva príklady obchodnej inteligencie a ich jednotlivé funkcie:
SAS Business
Intelligence - integrovaná architektúra obchodnej inteligencie, moduly systému :
- SAS information Map
Studio - vytváranie metadát z dátového skladu (analytik)
- SAS Web Report Studio - prezeranie metadát
(používateľ)
- SAS Enterprise Guide - štatistické analýzy (používateľ)
- SAS Information Delivery
Portal - jednotný prístup k dátam, distribuovaná aplikácia (management, analytik, používateľ)
- SAS Add-in for
Microsoft Office - prezeranie dát pomocou MS Office (používateľ)
- AppDev Studio - vývojový prostriedok na
tvorbu aplikácie (IT vývojár)
- SAS Enterprise Miner - nástroj na dolovanie dát (podnikový analytik)
Oracle Business Intelligence 10g - komplexné riešenie pre vykonanie základných (reporty) a pokročilých (OLAP
technológie, dolovanie dát) analýz. Systém umožňuje tvorbu analýz nad relačnými a multidimenzionálnymi databázovými systémami, správu
metadát a monitorovanie úložného priestoru údajov
- Oracle Discoverer Plus - on-line analýzy, dotazovanie, publikovanie
výsledkov (podnikový analytik)
- Oracle Discoverer Viewer - vytváranie a prezeranie reportov (používateľ)
-
Oracle Discoverer Portlet Provider - publikovanie výsledkov analýzy do Oracle Portalu do tzn. manažérskeho kokpitu (manažér)
- Oracle Spreadsheet Add-In for OLAP - analýza dát v multidimenzionálnej databáze (používateľ)
- Oracle
BI Beans - vývoj analytických aplikácií (IT vývojár)
- Oracle Warehouse Builder - nástroj pre tvorbu
dátového úložného priestoru (analytik, vývojár)
- Oracle Reports Services - vytváranie podnikových reportov, vstupom
môže byť ľubovoľný zdroj dát (SQL,OLAP, XML, atď.)
Zones.sk – Zóny pre každého študenta