Pregled Trzisno Dostupnih Rjesenja Za Biznis Poslovnu Inteligenciju

Univerzitet u Sarajevu Ekonomski fakultet

Seminarski rad Menadzment informacioni sistemi Tema: Pregled trzisno dostupnih rjesenja za Biznis (poslovnu) Inteligenciju

Prof.dr. Zlatko Lagumdzija Asistent: Kemal Kacapor

Student: Nermin Selimbegovic

1. Pojam biznis (poslovne) inteligencije Postoji više definicija pojma poslovne inteligencije koje se razlikuju zavisno od Autora. Prema definiciji Larisse T. Moss i Shaku Atrea poslovna inteligencija predstavlja: arhitekturu i kolekciju integriranih operativnih aplikacija, zatim aplikacija za potporu odlučivanju i baza podataka koje poslovnim sustavima omogućuju lagan pristup podacima. Nadalje, prema Ravi Kalakoti i Marciai Robinson, poslovna inteligencija predstavlja skupinu novih aplikacija oblikovanih tako da mogu organizirati I strukturirati podatke o poslovnim transakcijama na način koji omogućuje analizu korisnu u potpori odlučivanju i operativnim aktivnostima kompanije. Ili jednostavnije rečeno, poslovna inteligencija predstavlja proces prikupljanja raspoloživih internih i značajnih eksternih podataka i njihovu pretvorbu u korisne informacije koje pomažu poslovnim korisnicima pri donošenju odluka. D. Oreščanin objašnjava kako je poslovna inteligencija s jedne strane način poslovnog promišljanja koji omogućuje da se poslovne odluke na svim razinama odlučivanja donose temeljene na relevantnim i ažurnim poslovnim podacima a ne na predosjećaju i subjektivnom dojmu. S informatičke strane sustav poslovne inteligencije složeni je informacijski sustav koji automatiziranim procedurama prikuplja podatke iz različitih izvora, obrađuje ih, transformira i integrira te omogućuje korisnicima dostup do kvalitetne informacije na intuitivan i lako razumljiv način; odnosno, poslovna inteligencija objedinjava metodologije, tehnologije i platforme za skladištenje podataka (engl. data warehouse - DW), On-line Analytical Processing (OLAP) i rudarenje podacima (engl. data mining – DM), koje omogućuju tvrtkama kreiranje korisnih upravljačkih informacija iz podataka o poslovanju što se nalaze disperzirani na različitim transakcijskim sustavima te dolaze iz različitih internih I eksternih sustava. S obzirom na navedene definicije, uočljivo je kako pojedini autori na različite načine pristupaju problemima i sukladno tome tumače poslovnu inteligenciju; međutim, zajednički se elementi mogu rezimirati u izvodu koji prof.dr.sc. S. Pfeifer daje u sklopu kolegija „Business intelligence“ s poslijediplomskog studija iz poduzetništva Ekonomskog fakulteta u Osijeku gdje kaže kako je poslovna inteligencija (business intelligence): - koncept, program, model, proces, metodologija, pristup, sustav - kontinuiranog, svjesnog, organiziranog, namjernog - prikupljanja, analiziranja i uporabe informacijski intezivnih resursa o - kupcima, konkurentima, industriji, tehnologiji, institucionalnoj regulativi i sl. - s ciljem potpore strateških ciljeva. U složenim poslovnim sustavima svijest o korisnosti prihvaćanja koncepta poslovne inteligencije svakim danom sve više raste, a time i potreba za uvođenjem i primjenom takvih informacijskih sustava, konkretno za implementacijom alata poslovne inteligencije, pomoću kojih je moguće ovaj koncept implementirati u praksi.

Uz pomoć alata poslovne inteligencije (engl. BI Tools) poduzeća uspješnije povezuju ljude s njihovim poslovanjem, s kupcima, dobavljačima i partnerima. Osnovna značajka samih alata poslovne inteligencije jest da omogućuje poslovnim korisnicima uvid u ogromnu količinu kompleksnih podataka. U alate poslovne inteligencije ubrajaju se: • Alati za upite (engl. Query Tools) - predstavljaju programske pakete koji omogućuju korisnicima postavljanje upita o matricama ili detaljima u podacima. • Alati za rudarenje podataka, pomoću kojih se provodi automatsko pretraživanje karakterističnih matrica ili korelacija među podacima. • Softver za multidimenzijske analize, poznat pod skraćenicom OLAP (engl. Online Analytical Processing). Ovaj softver omogućuje korisnicima pogled u podatke s različitih aspekata i dimenzija.

2. Obiljezja koncepta biznis (poslovne) inteligencije „Glavni cilj u ratu, kao i u životu, jest iz onoga što znate zaključivanjem izvesti ono što ne znate.“ Vojvoda od Wellingtona Primjena koncepta poslovne inteligencije omogućava poslovnim sustavima korištenje samo onih informacija koje su im u određenom vremenu potrebne za donošenje poslovnih odluka, a iskazane su na način koji im najviše odgovara. Istovremeno, ako se koncept primjenjuje na pravi način, smanjuje se količina podataka i informacija kojima se zaposlenici u poslovnim sustavima izlažu uz istovremeno povećanje kvalitete tih informacija. Stoga je glavna namjera koncepta poslovne inteligencije generiranje što kvalitetnijih informacija potrebnih poslovnim sustavima za donošenje pravih poslovnih odluka. Time je dana moć onim sustavima koji je primjenjuju, da potiču i stvaraju pozitivne promjene u svom okruženju. Glavno obilježje poslovne inteligencije jest da ona proizlazi iz operativnih podataka, proaktivna je i orijentirana na dostavljanje informacija namijenjenih pojedincima. Kao primjer iz prakse možemo spomenuti Bosanskohercegovacki auto-moto klub - BIHAMK, koji putem javnih medija informiranja daje informacije o stanju prometnica, važne profesionalnim vozačima, a posebice turistima koji kreću na put u vrijeme sezone ljetnih ili drugih praznika. Ili primjerice javne službe kao hidrometeorološka ili npr. Izvještajnoprognozna služba koja objavljuje informacije važne poljoprivrednim tržnim proizvođačima, o pojavi bolesti i štetnika i pravovremenom roku suzbijanja istih.

Važna pretpostavka primjene koncepta poslovne inteligencije jest da korisnici iskazuju svoje preferencije po pitanju obilježja i vrsta informacija koje žele dobivati te njihovu učestalost i sredstva komunikacije putem kojih će im informacije pristizati. Kako bi sustav poslovne inteligencije uspješno funkcionirao, on mora zahvaćati unutarnje i vanjske podatke koji se prikupljaju u spremištima podataka (engl. data mart) koja, međusobno povezana, prerastaju u skladište podataka (engl. data warehouse) kao što je shematski prikazano na slici 1. U tehnološkom smislu, pored spremišta podataka sustav poslovne inteligencije čine još ETL procesi, OLAP alati, eksperni sustavi te rješenja zasnovana na nejasnoj, neizrazitoj logici (engl. fuzzy logic).

Kompleksne analiticke obrade

ETL

ETL Unutrasnji podaci

ETL

Skladiste podataka

OLAP

Analiza i izvjestavanje

Vanjski podaci

Slika Sistem poslovne inteligencije Izvor: 1. Panian, Klepac G.: Poslovna inteligencija, Masmedia, Zagreb, 2003.str.61. 2.1. ETL- procesi Prethodno je rečeno da podaci ulaze u skladište podataka iz različititog mnoštva izvora i transakcijskih sustava poduzeća, a najopsežniji posao u procesu skladištenja podataka predstavljaju procesi integriranja podataka i organizacija

njihovih sadržaja. Ž. Panian i G. Klepac navode kako ETL procesi imaju za cilj ekstrahirati odnosno zahvaćati ili vaditi (engl. extract), transformirati odnosno preoblikovati (engl. transform) i puniti ili unositi (engl. load) podatke iz jednog ili više transakcijskih sustava u skladište podataka. Prije samog ETL procesa potrebno je obaviti pripremne radnje vezane za reformatiranje, usklađivanje i čišćenje izvornih podataka. Izvorni podaci iz različitih datoteka trebaju se prikazati u jedinstvenom formatu koji će se koristiti u daljnjim fazama obrade, a usklađivanje je potrebno zbog pojave redundancije odnosno pojave podataka na više mjesta u informacijskom sustavu a često nedosljedni te ih je nužno otkriti i uskladiti. Čišćenjem se podataka uklanjaju nađeni „nečisti“ podaci koji su moguća posljedica ranijih pogrešaka unošenja. 2.2. OLAP alati Jedan od najraširenijih i izuzetno uspješnih načina izvođenja znanja iz podataka predstavljaju OLAP (engl. on-line analytical processing) alati ili multidimenzijske analize. Naziv OLAP potječe od britanskog matematičara E.F. Codda koji je postavio temelje relacijskog računa, a prema „The OLAP Report Glossary“ ova skraćenica podrazumijeva kategoriju aplikacija i tehnologija za skupljanje, obradu i prezentaciju multidimenzijskih podataka namijenjenih analizama u svrhu upravljanja. Ime OLAP može se usporediti sa online obradom transakcija – OLTP (engl. on-line transaction processing), terminom koji je bio u upotrebi prije nastanka OLAPa, te je vjerojatno da je tvorac i samim imenom želio naglasiti razliku između transakcijskih i analitičkih sustava. OLTP sustavi imaju zadaću prikupljati, ažurirati, memorirati, zahvaćati i arhivirati podatke, a svoju primjenu nalaze u svim segmentima poslovanja tvrtke: fakturiranju, obradi kreditnih kartica, evidenciji zaliha, skeniranju bar-koda, naručivanju, upravljanju ljudskim resursima i sl. Ovi su transakcijski sustavi, bez kojih bi poslovanje bilo gotovo nemoguće, stvoreni za upravljanje neobrađenim podacima o poslovanju koji zahtjevaju učinkovitost i trenutnu obradu transakcije na najnižoj razini detalja. Međutim, oni su vrlo loši za složenije analize potrebne menadžmentu ali su korisni što prikupljajući neobrađene podatke predstavljaju osnovu za OLAP analizu odnosno multidimenzijsku analizu. Najvažnije i najvrijednije svojstvo OLAP alata zasniva se na multidimenzijskoj analizi, što znači da se podaci mogu istovremeno promatrati kroz veći broj filtera koji se u stručnoj terminologiji nazivaju dimenzijama. S obzirom da je riječ o konceptualnom i intiutivnom modelu, njegovi korisnici ne trebaju biti posebno obrazovani niti obučeni kao analitičari kako bi ga uspješno koristili.

3. Istrazivanje trzista biznis (poslovne) inteligencije Mnoge velike i srednje svjetske tvrtke prepoznale su važnost primjene koncepta poslovne inteligencije koji pruža potporu u procesu donošenja i provedbi poslovnih strategija, odluka i akcija. U suvremenim uvjetima poslovanja koje karakterizira oštra globalna tržišna utakmica, velika neizvjesnost, zatrpanost podacima i kontinuirani nedostatak vremena, poslovna inteligencija predstavlja snažno sredstvo menadžmenta što mu omogućuje da točno, objektivno i pravovremeno spozna prilike i prijetnje, svoj realan položaj i prepozna trendove te temeljem dobivenog znanja proizišlog iz analize podataka i obrađenih informacija kvalitetno usmjeri svoje poslovanje gradeći komparativne prednosti i osiguravajući opstanak i prosperitet kompanije. Krajnji cilj implementacije sustava poslovne inteligencije jest povećanje profitabilnosti i vrijednosti poduzeća, povećanje dostupnosti potrebnih informacija uz istovremeno smanjenje troškova. Koliko su poduzeća iz globalnih tržišnih utakmica prepoznali važnost poslovne inteligencije najbolje svjedoče rezultati istraživanja Europske unije kojim je utvrđeno da 82% europskih tvrtki s prihodom većim od 10 milijuna USD imaju interne specijalizirane odjele poslovne inteligencije radi prikupljanja i obrade relevantnih podataka o konkurenciji. Iako su svjetske kompanije nedvojbeno prepoznale interes implementacije poslovne inteligencije, istraživanje koje je provela tvrtka Dynamic Markets govori da kompanije iz Fortune 500 gube približno 500 milijuna USD godišnje na propuštenim poslovnim prilikama zbog nepotpunog i neadekvatnog korištenja poslovne inteligencije. Globalna istraživanja koja su proveli Gartner i Merill Lynch pokazuju da će više od 40% investicija u informatičku tehnologiju ove godine biti usmjereno u rješenja za poslovnu inteligenciju. Istraživanja poslovne inteligencije bave se s jedne strane, analizama tržišta ponuđača rješenja za implementaciju i provedbu poslovne inteligencije te promjenama na tim tržištima, dok se s druge strane, analize usredotočuju na istraživanja prakse onih koji već primjenjuju alate poslovne inteligencije kako bi se kontinuiranim zapažanjima otklonili uočeni nedostaci i unaprijedila rješenja u stvarnom životu.

4. Ponudjaci alata biznis (poslovne) inteligencije Jedno od najvećih svjetskih istraživanja alata i primjene poslovne inteligencije provodi ugledna američka tvrtka Gartner te u nastavku slijede prikazi i analiza vodećih svjetskih ponuđača alata poslovne inteligencije i komparacija prema navedenim istraživanjima. Iako su u prethodnim istraživanjima Gartnerovi analitičari definirali 20 sposobnosti koje moraju zadovoljavati platforme poslovne inteligencije, u posljednjem su istraživanju taj broj sveli na 12 funkcija koje su objedinili u tri grupe: - Integracija o infrastrukturno zadovoljenje poslovne inteligencije

o metadata menadžment, odnosno upravljanje metapodacima o razvoj o tijek rada i suradnja - Dostava informacija o reporting, odnosno izvještavanje o kontrolne ploče o ad-hoc upiti o integriranost programa Microsoft Office - Analiza o OLAP o napredna vizualizacija o prognostičko modeliranje i rudarenje podataka o uravnotežena tablica rezultata Prodavatelji su se ocjenjivali temeljem njihove sposobnosti da svoju viziju ostvare na tržištu, tj. vrednovali su se slijedeći kriteriji: - koliko su proizvodi konkurentni i uspješni na tržištu? - kolika je vjerojatnost da prodavatelji nastave ulaganje u proizvode? - mogu li prodavatelji uspješno reagirati na promjene na tržištu te na rastuće zahtjeve kupaca? - koliko im je uspješna podrška kupcima? - koliko se uspješno razumiju želje kupaca i kako se te potrebe implementiraju u proizvode? - koliko se uspješno zadovoljavaju potrebe različitih industrija i tržišnih grana? - kolika je uspješnost zadovoljenja potreba kupaca izvan granica zemlje gdje je sjedište kompanije i preko lokalnih partnera? Ponuđači platformi poslovne inteligencije koje je Gartner analizirao morali su zadovoljiti minimalno 8 od gore navedenih 12 kriterija te im je promet platformi PI trebao biti veći od 30 milijuna USD u posljednjih godinu dana, a u njih spadaju sljedece firme: Business Objects, kao prvi prodavač koji je na tržištu premašio prihod od milijardu USD i tako postao predvodnik cijelog tržišta, kupio je Crystal Decisions, a Hyperion Solutions kupio je Brio Software. Cognosova akvizicija jest Celequest, a Microsoft je preuzeo ProClarity. Oracle je kupnjom Siebela stvorio priliku da stvori snažnu strategiju poslovne inteligencije i tako postane značajan prodavač platformi I aplikacija u budućnosti. Tvrtka Panorama Software morala je ozbiljno promisliti o daljnjoj strategiji nakon što joj je Microsoft preuzeo najizravnijeg konkurenta pa je osim bržeg puštanja na tržište novog rješenja osigurala i strateško partnerstvo s kompanijom Cartesis, prodavateljem softwarea za korporativno upravljanje učinkom. Business Objects osim navedenih akvizicija proširio je svoj proizvodni asortiman te se usmjerio na tržišta srednje veličine. Hyperion Solutions tradicionalno je nudio vrlo jaku analizu, ali je bio slabiji u mogućnostima izvještavanja i integracije. Svojim najnovijim proizvodom značajno je poboljšao ove dvije funkcije i to mu je omogućilo da uđe u kvadrant lidera. Microsoftovi proizvodi poslovne inteligencije bili su, a očekuje se i da će u

budućnosti biti, privlačni velikom broju kompanija koje već imaju određene njihove aplikacije, odnosno onim tvrtkama koje su se standardizirale na osnovi informatičke infrastrukture Microsofta. Očekuje se daljnji nastavak ulaganja u rješenja za poslovnu inteligenciju što bi ga, prema Gartnerovim analitičarima, moglo dovesti na čelnu poziciju do 2012. godine. MicroStrategy godinama je imao vrlo učinkovitu prodaju u najvišem tržišnom cjenovnom razredu, čime je donekle izbjegavao cjenovnu utakmicu s dijelom konkurencije. Međutim, mnogi su se kupci žalili na teškoće u pregovorima s njima, s obzirom da su odbijali mijenjati uvjete iz prethodnih ugovora, što je rezultiralo odlaskom određenog broja klijenata. QlikTech uspješnim je radom povećao svoje prihode za 80% u 2006. godini i značajno je proširio bazu svojih klijenata tako da je iz kvadranta igrača u nišama prešao u vizionare. Za njega je karakteristično da je jedina tvrtka iz cijelog magičnog kvadranta koja jamči povrat novca u slučaju nezadovoljstva kupca. SAP je u ovom istraživanju dobio najbolju ocjenu za sposobnost provedbe, a SAS Institute ocijenjen je kao ponuđač najobuhvatnije platforme poslovne inteligencije, koji pruža snažnu podršku svojim kupcima, održivost i znanje u vertikalnoj domeni. Graficki prikaz navedenih firmi je vidljiv na sljedecoj slici:

Slika 2. Magicni kvadrant s firmama ponudjacima platformi poslovne inteligencije januar.2008. Izvor: Gartner,”Magic quadrant for business intelligence platforms”

Na ovom tržištu dominirala su dva trenda za koje se očekuje da će i u budućnosti utjecati na razvoj: - industrija je usvojila koncept, a i strategijsku viziju poslovne inteligencije koja seže puno dalje od pukog dostavljanja izvještaja i dimenzija korisnicima. S poslovnom inteligencijom koja se temelji na procesu, izvješća i analize se ugrađuju izravno u radni tok poslovnog procesa; - svi veliki proizvođači aplikacija i infrastrukture, gdje spadaju Microsoft, Oracle i SAP, značajno su povećali svoju usredotočenost i konkurentsku snagu na tržište platformi poslovne inteligencije. Preporuka Gartnerovih analitičara kompanijama jest da razvijaju vlastitu viziju i infrastrukturu za svoju arhitekturu poslovne inteligencije, ne vezujući se pritom za pojedine ponuđače alata poslovne inteligencije. Na takav će se način minimizirati utjecaj pomutnje koji može nastati daljnjom konsolidacijom tržišta. Isto tako je moguće da će se kupci sve više okrećati velikim i poznatijim ponuđačima alata poslovne inteligencije, što bi manje tvrtke moglo dovesti u nezavidan položaj, a na tržištu rezultirati daljnjim preuzimanjima manjih i manje stabilnih tvrtki od većih kompanija. Dugoročni izgledi za tržište poslovne inteligencije ocjenjuju se kao solidni, pogotovo jer velike kompanije ulažu u inicijative za upravljanje učinkom, tako da se očekuje kako bi prihod mogao rasti do 2010. godine po stopi od 9,5% godišnje.