Jak jsme centralizovali naše data pro chytřejší rozhodování pomocí BI

V tomto článku si povíme, jak jsme v Moraviu využili inovativní technologie k zefektivnění chodu naší firmy. Jako Head of Delivery zodpovídám za úspěšnou realizaci projektů a zároveň neustále hledám způsoby, jak zlepšit naše interní procesy. Jednou z nejvýznamnějších změn, které jsme zavedli, je integrace business intelligence, a jsem rád, že se mohu podělit o poznatky, které jsme na této cestě získali.

V dnešním vysoce kompetitivním světě je přístup k včasným a přesným informacím zásadní. Mnoho firem se však stále potýká s problémy s roztříštěným daty a reporty, což ztěžuje možnost získat komplexní pohled na firemní aktivity a efektivní sdílení dat mezi jednotlivými odděleními. Přesně s touto situací jsme se potýkali i v Moraviu. Naše cesta k řešení těchto problémů nejenže změnila náš dosavadní způsob fungování, ale také poskytnula cenné poznatky o přínosu business intelligence.

Jak funguje business intelligence

Business intelligence funguje tak, že transformuje nic neříkající data na smysluplné a využitelné informace. Zahrnuje několik klíčových procesů:

1. Sběr a integrace dat: Sběr dat z různých interních a externích zdrojů, jako jsou databáze a cloudové služby. Tato data jsou následně agregována do centralizovaného úložiště.
2. Datové sklady: Ukládání dat do datového skladu optimalizovaného pro dotazy a analýzu, nikoliv pro zpracování transakcí.
3. Analýza dat: Využití analytických nástrojů a technik ke zkoumání dat, rozpoznání vzorců, trendů a vztahů v datech, které nejsou na první pohled zřejmé.
4. Reporty a vizualizace: Prezentace výsledků analýzy dat ve srozumitelných a použitelných formátech prostřednictvím reportů, informačních panelů, grafů a diagramů.

Vylepšení v oblasti business intelligence

BI zaznamenala v průběhu let významný pokrok a posunula se od těžkopádných, monolitických systémů k moderním, cloudově řízeným řešením. Dřívější implementace BI často zahrnovaly využití velmi složitého software, jehož údržba vyžadovala specializované IT týmy, což vedlo k vysokým nákladům a zdlouhavým procesem úprav. Tyto systémy sice posloužily svému účelu, ale nebyly dostatečně flexibilní, aby udržely krok s vyvíjejícími se potřebami firem.

Oproti tomu dnešní BI cloudová řešení nabízejí řadu vylepšení. Umožňují organizacím jednoduše škálovat datovou infrastrukturu bez nutnosti starat se o fyzický hardware, což výrazně snižuje náklady. Tyto platformy rovněž poskytují flexibilitu pro efektivní ukládání a zpracování obrovských datových sad, zatímco třetí strany pak umožňují vizualizaci i pro netechnické uživatele. Díky tomuto posunu se BI transformovalo z komplexního technického procesu na uživatelsky přívětivý, celopodnikový nástroj, který umožňuje společnostem rychle se přizpůsobovat změnám a získávat poznatky v reálném čase.

Omezení způsobené roztříštěnými daty

Stejně jako ostatní rostoucí firmy jsme se při každodenním provozu spoléhali na různé nástroje a platformy, přičemž každé oddělení používalo své preferované řešení. Obchodní oddělení používalo své CRM, controlling měl svůj vlastní systém a projektový management spoléhal na směsici různých nástrojů. Zatímco pro úkony specifické pro jednotlivá oddělení to fungovalo dobře, s rostoucí velikostí firmy bylo stále jasnější, že potřebujeme jednotný přístup k datům.

Náš management potřeboval dělat proaktivní rozhodnutí založená na datech, a proto jsme museli data z různých systémů sjednotit. Bylo načase přehodnotit náš přístup a vytvořit centralizovaný systém práce s daty, který mohl sloužit jako pilíř pro rozhodování napříč celým Moraviem.

Budování naší Eagle BI platformy

K řešení těchto problémů jsme vyvinuli interní systém, který jsme nazvali Eagle. Cílem systému bylo agregovat data z různých nástrojů a vytvořit tak pro organizaci jediný zdroj pravdy (single source of truth). Vytvořili jsme poměrně jednoduché řešení na míru pro orchestraci dat, které stahuje data z našich systémů do Google BigQuery - škálovatelného datového skladu. Jakmile byla data v BigQuery, vytvořili jsme různé pohledy, abychom informace uspořádali, a k efektivní vizualizaci a analýze dat jsme pak použili systém webové rozhraní.

Díky sjednocení všech firemních dat na jedno místo jsme poté v Eagle mohli vytvořit reporty napříč odděleními, díky kterým jsme získali poznatky, jichž jsme dříve nemohli dosáhnout. Namísto reagování na některé skutečnosti na poslední chvíli jsme začali předvídavě provádět strategické změny na základě komplexních informací v reálném čase. Mohli jsme také snáze identifikovat trendy napříč odděleními, optimalizovat alokaci zdrojů a dokonce předvídat potenciální problémy dříve, než se vystupňovaly.

Využití nástrojů třetích stran pro business intelligence

I když se Moraviu osvědčilo vybudování interního řešení, využití nástrojů třetích stran může ušetřit náklady a snížit režijní náklady na vývoj. V závislosti na potřebách a velikosti firmy lze nástroje třetích stran použít pro různé části procesu BI, jako je orchestrace dat, datové sklady a vizualizace:

1. Datová orchestrace: Koordinace a automatizace procesu integrace dat je klíčovou součástí BI. K automatizaci získávání a načítání dat z různých zdrojů do datového skladu lze využít nástroje třetích stran, jako jsou Keboola, Apache Airflow nebo Fivetran.
2. Datové sklady: Pro ukládání a správu velkých objemů dat se nabízí řešení jako Google BigQuery, Amazon Redshift a Snowflake. Jedná se o škálovatelné, bezpečné a efektivní datové sklady. Řešení třetí strany pro datový sklad může také výrazně snížit režijní náklady na správu infrastruktury.
3. Vizualizace dat: Pro reporting a vizualizaci existují oblíbené nástroje jako Tableau, Looker a Power BI. Tyto platformy umožňují uživatelům vytvářet intuitivní dashboardy a reporty, které mohou prezentovat data ve formátu vhodném pro další analýzu a rozhodování.

V závislosti na požadavcích vaší firmy můžete tyto nástroje kombinovat nebo zvolit komplexní platformu, která integruje více funkcí najednou.

Klíčové poznatky pro firmy

Naše cesta nás naučila, že síla business intelligence nespočívá pouze v samotných datech, ale ve schopnosti data šikovně sjednotit a chytře využít. Zde je několik klíčových poznatků, které vám mohou pomoci:

1. Začněte problémem: Identifikujte konkrétní problém vaší současné struktury dat. Ať už se jedná o neschopnost vytvářet komplexní reporty nebo neefektivitu v rozhodování, pochopení těchto problémů bude vodítkem pro vaši business intelligence transformaci.
2. Sjednoťte svá data: Investice do centralizovaného datového řešení může výrazně zlepšit vaši schopnost získávat smysluplné poznatky. Nástroje jako Keboola a Google BigQuery jsou skvělé pro orchestraci a ukládání dat, ale nejdůležitější je vytvoření jediného zdroje pravdy (single source of truth).
3. Zlepšení procesu rozhodování: Cílem business intelligence je umožnit vašim týmům dělat lepší rozhodnutí. Zaměřte se na vytváření reportů, které poskytnou informace potřebné k efektivnímu a proaktivnímu rozhodování.

Naše zkušenosti vypovídají o tom, že business intelligence není jen technické řešení - je to kulturní posun firmy směrem k rozhodování založeném na datech. Pokud se vaše firma snaží o stejnou transformaci, investice do správných nástrojů a přístupů může výrazně podpořit váš růst.