Obserwując rynek rozwiązań klasy Business Intelligence nie sposób nie zauważyć, że coraz częściej pojawia się tam termin Big Data. Co owo Big Data oznacza ? Najprościej ujmując jest to przetwarzanie dużych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych, bardzo zmiennych w czasie. Przetwarzanie mające na celu wydobycie istotnych informacji biznesowych. Często przytaczanym przykładem zastosowania Big Data jest przetwarzanie informacji na stronach www.

Czy to ma sens ? Jaką wartość biznesową mają takie rozwiązania ?

Odpowiedź na to pytanie nie jest prosta. Sądzę, że rozwiązania takie mają sens w sytuacji gdy mamy znaczne braki w wiedzy na temat naszych klientów, ich potrzeb czy też produktów których ci klienci oczekują. W innych przypadkach wnioski z przetwarzania danych określanych jako Big Data mogą mieć znaczenie, ale należałoby traktować to jako informację dodatkową, uzupełniającą to co już mamy.

Rozważając wartość BiG Data w instytucjach finansowych, czy telekomach dość szybko dojdziemy do wniosku, że przetwarzanie stron www, parsowanie różnego rodzaju dużych wolumenów logów, transakcji, poszukiwanie naszych klientów, relacji pomiędzy nimi, trendów da wartość biznesową acz niewielką.

Na pewno rozwiązania klasy Big Data mają zastosowanie tam, gdzie każda informacja na temat klienta jest istotna, a informacji tych jest niewiele. Mam tu ma myśli branżę FMCG. W tej branży bardzo trudno jest określić klientów jak również próbować dokonać ich kategoryzacji i segmentacji. Tu pomocne może być przetwarzanie dużych, nieustrukturyzowanych wolumenów danych.

Jak już niejednokrotnie wcześniej wspomniano – dane maja ogromne znaczenie dla przedsiębiorstwa, o ile przedsiębiorstwo umie je wykorzystać. Ostatnimi czasy zauważył to także potentat na rynku platform i usług IT – firm IBM. 7 listopada w hotelu Intercontinental w Warszawie odbyła się konferencja której tematem było Business Analitics. Konferencja była o tyle ciekawa, gdyż IBM jest na rynku rozwiązań klasy Business Intelligence raczej podmiotem z niewielka historią, aczkolwiek już z dobrymi produktami.

Tematem przewodnim konferencji była analityka biznesowa, analiza informacji które przedsiębiorstwo posiada, jak również informacji w postaci nieregularnej, z ogólnodostępnych żródeł jakimi są internet i portale społecznościowe. Niezwykły nacisk położono tu na rolę informacji w kształtowaniu przedsiębiorstwa, w marketingu i stategii rozwoju. Okazuje się, że IBM także dostrzegł ogromny potencjał rynku na którym królują dane i informacje, rynek ten postrzega jako bardzo perspektywiczny. Zachęcam do zapoznania się z materiałami z konferencji na witrynie internetowej IBM Polska.

Jak widać z obserwacji rynku, szczególnie polskiego rynku – organizacja zaczyna odczuwać potrzebę wdrożenia systemu klasy Business Intelligence w sytuacji gdy w organizacji tej istnieje CRM zarówno operacyjny jak i analityczny i organizacja intensywnie eksploatuje oba te rozwiązania. Niestety w polskich warunkach, wielu małych jak i części średnich firm CRM jest nadal niedoceniany. Zadziwiające jest to iż przedstawiciele małych przedsiębiorstw dość często deklarują iż wdrożenie operacyjnego systemu CRM nie usprawni im pracy i nie wpłynie na jej efektywność, a także na efektywność kontaktu z klientami. Po wdrożeniu systemu CRM w większości wypadków zmieniają zdanie. W kolejnym kroku – o ile organizacja dysponuje znaczną ilością danych – dużo optymistyczniej podchodzą do wdrożenia CRM analitycznego, a w kolejnym kroku nierzadko w organizacji pojawia się potrzeba wdrożenia systemu klasy Business Intelligence.

Na rynkach zachodnich, a szczególnie w USA sytuacja przedstawia się nieco inaczej. Nawet w małych przedsiębiorstwach z sukcesem eksploatowane są systemy CRMowe, znacznie szybciej pojawia się tam potrzeba wdrożenia narzędzi klasy Business Intelligence.

W którym kierunku zmierza Business Intelligence ? Spójrzmy na to z kilku perspektyw.

Perspektywa 1: rozwiązania dla mniejszych firm.

Czasy w których rozwiązania Business Intelligence, bazujące na centralnym repozytorium – hurtowni danych, na którą stać wyłącznie duże korporacje wydaje się, że są już przeszłością. Tak jak pisałem wcześniej rozwiązania klasy BI powoli stają się atrakcyjne dla mniejszych przedsiębiorstw. Doskonale tu sprawdzają się rozwiązania budowane jako open source, Koszt ich wdrożenia jest niewielki, a z racji niewielkiej ilości danych w takich przedsiębiorstwach jako centralne repozytorium danych może posłużyć baza mysql. Rozwiązania te doskonale nadają się do raportowania, mają możliwości tworzenia kostek analitycznych, coraz bardziej rozwija się tu data mining. Koszty wdrożeń nie przekraczają 50 tys. PLN.

Perspektywa 2: rozwiązania korporacyjne.

Tu mamy zdecydowanie kierunek zasilania danych on-line – pisałem o tym w poprzednim artykule. Dodatkowo przy cały czas spadających kosztach pamięci masowych coraz częściej używa się pamięci typu flash do przechowywania danych. Takie rozwiązanie ma wiele zalet – pamięci typu flash są znacznie szybsze i bardziej niezawodne od tradycyjnych (działających mechanicznie – pamiętajmy o tym) dysków twardych.

Dodatkowa sprawa to wykorzystywanie BI bezpośrednio w procesach przedsiębiorstwa. Obecnie z sukcesem buduje się rozwiązania, które doskonale sprawdzają się w systemach oceny klienta, wiarygodności, inwestycji. Takie procesy działają automatycznie i idealnie sprawdzają się w procesach wspierania decyzji.

Rozwiązania klasy Business Intelligence doskonale sprawdzają się w wspieraniu procesów operacyjnych przedsiębiorstwa. Bazując na danych stworzyć można wiele rozwiązań wspierających procesy operacyjne. Najprostszym przykładem może być segmentacja i wartościowanie klienta (LTV), bardziej złożone to scoringi i systemy scoringowe.

Dokonując segmentacji klientów umożliwiamy pracownikowi działu operacji – komunikującemu się bezpośrednio z klientem – pozyskanie podstawowej wiedzy na temat klienta z którym rozmawia. Inaczej rozmowa będzie przebiegała z klientem VIP, a inaczej z klientem detalicznym.

Budując systemy scoringowe dajemy przedsiębiorstwu ogromną i mierzalną wartość biznesową. System scoringowy pozwala nam modelować zjawisko, proces, zdarzenia – wszystko tu zależy od posiadanych przez nas danych i możliwości ich wykorzystania. Możemy określić prawdopodobieństwo zakupu określonych grup produktów, prawdopodobieństwo iż klient będzie złym płatnikiem itd. Możliwości jest tu wiele.

Obecnie wyróżnić można dwa trendy które stają się widoczne w rozwiązaniach klasy Business Intelligence: pierwszy z nich to ładowanie danych do hurtowni w trybie rzeczywistym, drugi to coraz częściej obserwowane wykorzystywanie BI w działalności operacyjnej.

Zasilanie danych do hurtowni w czasie rzeczywistym ma wiele wad i tyle samo zalet. Wśród wad można wymienić problematyczną reakcję na błędy, o ile błędy się nie pojawią to problem nie istnieje, niemniej jednak gdy dane załadują się niepoprawnie to momentalnie przeniosą się one do raportów, narzędzi analitycznych i wszystkich innych miejsc gdzie są wykorzystywane.

Plusem jest oczywiście to iż możemy zawsze wykorzystywać najnowsze dane, których wartość jest największa.

W kolejnym wpisie opisane zostanie wykorzystanie BI w działalności operacyjnej przedsiębiorstwa.

Obecnie oprócz czołowych dostawców narzędzi Business Intelligence, takich jak Oracle, SAS, IBM czy Teradata mamy dostępnych wiele innych podmiotów, w tym firmy udostępniające oprogramowanie klasy Business Intelligence na zasadzie open source. Oczywiście oprogramowanie open source bywa zawodne, niemniej jednak przedsiębiorstwa takie jak Pentaho, Jaspersoft czy Talend oferuja gotowe rozwiązania bazujące na oprogramowaniu open source. Jest to oprogramowanie w pełni komercyjne, software który posiada support i jest nieustannie rozwijany. Co więcej – oprogramowanie to jest relatywnie niedrogie, jego cena pozwala na to by zainteresowały się nim mniejsze firmy.

Oprogramowanie bazujące na software open source ma wiele zalet ale niestety nie jest bez wad. Bazując na doświadczeniach okazuje się, iż bywa zawodne. Okazuje się także i ż nie jest ono tak elastyczne jak rozwiązania czołowych światowych producentów.