üzleti intelligencia

Üzleti intelligencia és online kommunikáció cikksorozat – 1. rész

Szerző: | Adatvezérelt marketing

Share Button

Annak ellenére, hogy az üzleti intelligencia (angolul business intelligence, röviden BI) fogalma már a kilencvenes évektől beépülni látszik a magyarországi vállalkozások életébe, a Google kereső listájában a kapcsolódó tartalmak a „business intelligence” kifejezésre nagyjából 97 millió találatot adnak, míg az „üzleti intelligencia” kifejezésre megközelítően csak 121 ezret és ennél is kevesebbet az „üzleti információszerzés”-re, ami körülbelül 21 ezer találat. Ez azt is mutatja, hogy hazai viszonylatban a kis- és középvállalkozások körében még nem elterjedt az alkalmazása.

A lehetséges okok között az üzleti intelligencia rendszerek magas bevezetési költsége ugyanúgy szerepel, mint az egyfajta tájékozatlanság az üzleti intelligencia komplexitásával és működésével kapcsolatban.

Cikksorozatunkban megpróbáljuk ezt a témát egy praktikus megközelítésben körbejárni: honnan ered az üzleti intelligencia fogalma, milyen kapcsolatban van a gyűjtött adatokkal, hogyan támogatják a vállalati adatbázisok a vállalati folyamatokat, milyen szerepe van az adatoknak ebben a rendszerben.

 

Az üzleti intelligencia (business intelligence – BI) fogalmának eredete

 

Azoknak a módszereknek és fogalmaknak az összessége, amelyek a tényeken alapuló üzleti döntéshozás folyamatát támogatják.

 

Az üzleti intelligencia (business intelligence) fogalma Howard Dresner (Gartner Group, 1989) nevéhez fűződik, aki 1989-ben úgy definiálta, mint azoknak a módszereknek és fogalmaknak az összessége, amelyek a tényeken alapuló üzleti döntéshozás folyamatát támogatják és Dr. Molnár Bálint szerint az alábbi alrendszereket foglalja magában:

  • Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems – DSS),
  • Üzleti információelemző rendszerek (OLAP),
  • Adat- és szövegbányászat,
  • Adatvizualizáció,
  • Vezetői információrendszerek (Executive Information Systems),
  • Vállalatirányítási információrendszerek (Enterprise Information Systems).

A kifejezés eredetileg Hans Peter Luhntól (IBM, 1958) ered: annak az eljárásnak a módja, ahogyan a keletkezett hatalmas mennyiségű információ az összefüggések feltárásával és feldolgozásával a különböző szervezetek tevékenységét és döntéshozását segíti.

Annak az eljárásnak a módja, ahogyan a keletkezett hatalmas mennyiségű információ az összefüggések feltárásával és feldolgozásával a különböző szervezetek tevékenységét és döntéshozását segíti.

 

Az „intelligence” angol szó az általunk bemutatni kívánt összefüggésben valójában információszerzést jelent. Míg az „intelligencia” szó a latin „inter” (magyarul: között) és a „legere” (magyarul: választ) szavak összekapcsolódásából az „intelligentia” szóból ered. Az intelligencia az elmének egy elemző és megkülönböztető képességét jelenti, egy komplex problémamegoldó képességet, ami a dolgok közötti választást segíti elő. Egyfajta döntéshozatali képesség.

intelligencia

Az üzleti intelligencia mint módszer

Bár az üzleti intelligencia rendszer felépítéséhez nincsen szükség feltétlenül adattárházra, mégis azok a kérdések, amik egy adattárház tervezésekor felmerülnek, rávilágítanak arra, hogy az üzleti intelligencia nem áll meg az adatgyűjtésnél, valamint a különböző szoftveres alkalmazások a bevezetésénél, hanem egy teljes szervezeti átalakítást és új vezetői szemlélet- és gondolkodásmódot jelent. Magában foglalja a cég működésének teljes átvilágítását, a belső folyamatok újratervezését, és az üzleti célok pontos meghatározását is. Azonban az alkalmazása csak akkor jelent üzleti előnyt, ha az elemzéseket kellő szakértelemmel tudják értelmezni és felhasználni a döntéshozásban.

Az adattárház tervezésekor felmerülő kérdések az alábbiak lehetnek (Krajcsák, 2012):

  • milyen adatokra van még szükség?
  • a már meglévő adatbázisból milyen adatok kerüljenek át az adattárházba?
  • hogyan legyenek megtisztítva az eddig gyűjtött adatok?
  • milyen formátumban legyenek tárolva?
  • milyen időközönként frissüljenek az adattárházban lévő adatok?
  • alulról jelentő (bottom up) operatív szemlélet vagy felülről irányító (top down) stratégiai szemlélet alapján történjen a tervezés?
  • milyen feladatok ellátását szolgálja?
  • kik fogják használni?
  • milyen eszközökön fogják használni?

adatrendszer

 

Az információ, mint vállalati erőforrás

Az információ, mint vállalati erőforrás gazdasági értékkel bír, birtoklása előnyt jelent a piaci versenyben. Különösen fontos, hogy a gyűjtött és tárolt adatok jó minőségűek legyenek, ellenkező esetben csak egy elemzésre és kutatásra használhatatlan adatbázis-építés történik. Az adatállomány hibaforrásai például a következők lehetnek (Krajcsák, 2012):

  • változó az adatok formátuma,
  • nem egyértelmű az adatok jelentése,
  • nehéz az adatok kezelése,
  • nem ismert az adatok pontossága, helyessége,
  • az adatok időszerűsége nem megfelelő,
  • az adatok különböző rendszerekben, egymással össze nem kapcsolható struktúrákban tárolódnak,
  • redundáns adatok léteznek a rendszerben,
  • inkonzisztens adataink vannak (ugyanazon információ többféleképpen is megjelenik),
  • nem található a keresett adat.

Ezeket az adatokat diszparát adatoknak nevezzük, és számtalan oka lehet a kialakulásuknak. Például:

  • létrejöhetnek különböző adatbázisok összevonásával,
  • hibás adatrögzítés miatt üres mezők maradnak, elírások történnek, ha a rendszerben nincsenek automatikus ellenőrzések,
  • hibás adatállomány kezelésből adódó duplikációk létrejötte miatt,
  • nem szándékos adatgyűjtésből származó adatok az elemzési igények felmerülése előtt,
  • a vállalat fejlődése során folyamatosan bővülő, de eltérő formátumú adatokat tároló informatikai rendszerek.

Az az eljárás, amivel a diszparát adatoktól meg lehet tisztítani az adatbázist, sokkal költségesebb és időigényesebb feladat, mint az előre jól megtervezett és összehangolt adatgyűjtés.adatrendezés

Az adatbázisok felhasználási területe

Az adatbázisok két fő területet szolgálnak ki a vállalatirányításban.

Az egyik oldalról az úgynevezett operatív folyamatokat olyan vállalati alkalmazási rendszereken keresztül, amelyek a napi tevékenységet támogatják a vállalat alsó- és középvezetői szintjein. Ilyenek például a logisztikai feladatokat támogató különböző ellátási lánc menedzsment (supply chain management – SCM) eszközök, a vállalatirányítási feladatokat támogató vállalati erőforrás menedzsment eszközök, az értékesítést támogató ügyfélkapcsolat kezelő (customer relationship management – CRM) rendszerek. Előnyük, hogy akár egyszerre több felhasználónak is egy mindig aktuális állapotot mutató, folyamatos adatelérést nyújtanak. Hátrányuk, hogy előre meghatározott dimenziók mentén lehet a lekérdezést végrehajtani.

A másik oldalon a vállalati döntéshozatalt és stratégiai irányítást támogató üzleti intelligencia rendszerek állnak, amelyeket a vállalat felső- és középvezetés felső szintjein alkalmaznak. Előnyük a feldolgozott, rugalmasan kezelhető lekérdezés. A lekérdezések során a “Mi történt?”, a “Miért történt?”, a “Mi történik most?”, és a “Mi történhetne?” kérdésekre kaphat válaszokat a döntéshozó.

üzleti technológia

Ahogy az eddigiek is rávilágítottak, az üzleti intelligencia rendszerek alkalmazásánál az adatok központi szerepet töltenek be, úgy mint a zsonglőr labdája, ami egyszerre hozhatja a produkció sikerét és bukását is amennyiben elejti.

A cikksorozat következő  részében tovább vizsgáljuk az adatok szerepét ebben a rendszerben.

 


Szeretnél kevesebb időt fordítani a számok ellenőrzésére? Szeretnél pontos és mérhető adatokat kinyerni?
Kommunikációs üzleti intelligencia fejlesztésével időt szabadítunk fel az automatizálás segítségével és csak a releváns adatokkal kell foglalkoznod.
Ismerd meg az Smart 0-24 – Adatelemzés nevű szolgáltatásunkat és vedd igénybe itt.


 

Tetszett a cikk? Akkor oszd meg, hogy másokhoz is eljusson az üzenet!

Ha van véleményed a témával kapcsolatban, írd le azt a lent található kommentekben!

Share Button

Last modified: 2017-11-22