Prostřednictvím BI lze získat konkurenční výhodu tak tak, že analyzujete data, která konkurence neanalyzuje, říká Pavel Drozen, ředitel BI v České poště.
Kde přesně je podle Vás v BI konkurenční výhoda?
Konkurenční výhoda je obecný pojem, a proto odpověď nemůže být konkrétní. Podle mě je to v samotném principu Business Intelligence: BI prostě umožní dělat byznys lépe. BI ještě není v řadě firem dostatečně využíváno, a proto v něm je pořád ještě k nalezení spousta nízko visícího ovoce, jak se říká. Řekl bych, že v řadě případů není k úspěchu potřeba dělat lepší, hlubší analýzy. Stačí najít nové zdroje poučení, pokládat si nové otázky a v datech na ně hledat odpověď, prostě analyzovat data. A je přirozené, že pro odpovědi na nové otázky potřebujete analyzovat nová data.
Abych to upřesnil. V produkčních systémech vzniká obrovská spousta dat, a nemyslím tím jen velké objemy, ale také mnoho různých druhů dat. A podniky – a platí to i pro ty, které se dají považovat za vyspělé – vytěžují jen malou část z nich. Je to tím, že kromě triviálních případů není snadné data analyzovat a získat z nich informace – myslím takové, které pomohou rozvoji byznysu.
Co je podle Vás větší problém – získat data z informací, nebo z informací pak znalosti?
Největší problém je získat lidi, kteří tohle umějí. Ne, vážně: lidí, kteří rozumí byznysu, a současně jsou schopni se orientovat v datech, je velmi málo. Gartner definuje tuto roli pojmem Data Scientist, s tím, že tito lidé jsou nedostatkovým zbožím. Mohu jen potvrdit, že jich je málo už teď, v době, kdy po nich ještě není závratná poptávka. A ta poptávka přijde, protože analýza dat byla a pořád ještě do velké míry jsou opomíjenou možností ke získání konkurenční výhody – a jak se zostřuje celkové ekonomické prostředí, firmy si prostě už nemohou dovolit ten luxus, opomíjet příležitosti k vylepšení svého byznysu.
Kde tito datoví vědci vznikají – spíš v byznysu, nebo mají spíš IT background?
Moje zkušenosti ukazují, že tento člověk vystudoval spíše technický obor. Ale background není tak důležitý, protože jde o profil opravdu úplně přesně na pomezí těchto dvou světů. Důležité je, aby ten člověk měl zkušenosti na projektech, které zahrnují jak IT, tak byznys. Přirozenou líhní těchto lidí jsou tedy oddělení BI. A úplně nejlepší podmínky pro rozvoj mají v kompetenčních centrech BI.
Mimochodem, to je v BI jednoznačně best practice. IT oddělení firem jsou totiž pod obrovským tlakem na úspory, a CIO těžko dokáže obhájit pro BI výjimky. Naproti tomu co marketingový ředitel označí za klíčovou podmínku úspěchu, na to finanční ředitel tak snadno nedosáhne…
Dalším důvodem je, že IT trpí rostoucí složitostí systémů. Často se stává, že při nasazení nové aplikace nepodaří tu původní vypnout a tím se IT dostává do problémů: kapacity se kvůli provozním úsporám snižují, ale aplikační portfolio bobtná. Takže IT primárně řeší provozní problémy, a není schopno reagovat na aktuální potřeby byznysu – a možnou odpovědí je právě založení kompetenčního centra pro BI.
Pojďme k BI v České poště Takže: jaká vaše specifika v této oblasti?
Naše BI kompetenční centrum má ve správě také Information Management a datovou kvalitu. V České poště se snažíme o oddělení návrhu IA od Solution Architektury, resp. návrh změn v Datovém katalogu a Informačních tocích předchází změnám jednotlivých aplikací a jejich integraci. Tento způsob návrhu změn nám šetří spoustu práce a zprůhledňuje celý proces vývoje. Ve vztahu k náplni práce mého oddělení dochází ke změně jeho kompetence z BI kompetenčního centra na EIM kompetenční centrum (Enterprise Information Management). Co se týče technologií, máme aktivní datový sklad, na který jsou napojeny i kritické aplikace. Náš datový sklad tedy řeší i operativní úlohy s daty. Máme například aplikaci, která umí sledovat cestu balíku. Tato aplikace pro je ukázkovým příkladem, že i státní podnik může nabízet moderní služby: nabízíme ji i v mobilní podobě ve verzi pro iPhone ale i pro Android. Do toho systému denně směřuje až půl milionu dotazů denně…
Náš datový sklad plníme daty z provozních systémů v režimu téměř real time a všechny úlohy, které potřebují historii zásilek, se už dotazují datového skladu.
Tomu samozřejmě odpovídá i architektura: máme dual-active systém, kdy jeden systém je určený primárně pro provozní úlohy, a druhý pro analytické úlohy. Obě prostředí jsou pro provozní úlohy stoprocentně synchronní, čímž je zajištěna vysoká dostupnost. V případě potřeby je analytický datový sklad schopen převzít úlohu toho provozního – s tím, že zákazník to prakticky nepozná, doba odezvy se prodlouží jen minimálně.