Szervezeti modellek BI megoldások bevezetésére
Stílusos külső, összetett belső – felhasználóbarát adatelemzés – 3. rész
Előző cikkünkben az adatelemzés egyes lépéseivel és az azokhoz használható eszközökkel foglalkoztunk. Ahogy már cikkünk végén sugalltuk, az adatelemzési fázist követő adatelemzést nem csak technológiai, de szervezeti oldalról is érdemes megvizsgálni.
Valószínűleg nagyon kevesen vannak, akik az elmúlt időszakban ne olvastak / hallottak volna az adatvezéreltté válásról és annak előnyeiről. Ennek kapcsán pedig sokan találkoztak már olyan irodai szoftverekkel, amik ezt támogatják (Tableau, Power BI, Dataiku, Spotfire, stb.). Bár vannak vállalatok, ahol ezek az eszközök már bevezetésre is kerültek, az elemzés eszköze mégis az Excel maradt.
Ennek legfőbb oka, hogy azon a szinten ahol az adatokat / eredményeket értelmezni kellene nincs lehetőség ezeknek az eszközöknek a használatára vagy nincs idő a megismerésükre.
Alapvetően többféleképpen is implementálható az üzleti analitika alkalmazása egy szervezetbe. Ezek a legkézenfekvőbb megoldások:
Mindegyiknek megvan a maga előnye és hátránya, viszont, ha a bevezetéskor rosszul választunk, felesleges terheket rakunk a munkatársakra, és ahelyett, hogy üzleti érték-teremtést tennénk lehetővé, még több frusztrációt generálunk a riporting-folyamatokban.
Természetesen nem minden üzleti felhasználó képes/hajlandó adatelemző eszközökkel fejleszteni a szervezet analitikai készségeit vagy támogatni az adatvezéreltté válást – nincs is erre szükség. Az adatvezérelt szervezet nem azt jelenti, hogy mindenki elemző. Azt jelenti, hogy az adatokból kinyert hasznos információra és összefüggésekre alapozzuk a döntéseket.
Ettől függetlenül minden csapatban találunk legalább egy olyan lelkes érdeklődőt, aki részt venne analitika projektekben. Velük működik a 2-es és a 4-es modell. A különbség az, hogy mátrix-szervezetekhez hasonlóan a saját csoportjukon kívül tartoznak-e egy másik BI/analitika csapathoz is (2-es modell). Ez a két szervezeti felépítés lehetővé teszi, hogy közvetlenül az elemzendő adatok és az elemzéseket felhasználók között legyek valaki, aki csak az adott területtel foglalkozik, és belülről látja át a megoldandó feladatokat. Ennek az a veszélye, hogy egyéb munkákat is el kell végeznie, így esetleg háttérbe szorulnak az analitika projektek. Illetve (a 4-es esetben mindenképp, de a 2-esben is könnyen előfordul, hogy) az elemzők között nincsen rendszeres tudásmegosztás, így mindegyikük egyszemélyes hadsereg, így sokkal nehezebben jut új ismeretekhez és/vagy szakmai támogatáshoz.
Az 1-es és 3-as modellben közös, hogy egy külön csapat foglalkozik analitikával, és hozzájuk érkeznek a kérések az üzleti oldaltól. A különbség köztük abban van, hogy szervezetileg kihez tartoznak. A veszély ezesetben az, hogy mivel nem kapcsolódnak az üzlet mindennapi problémáihoz – csak akkor találkoznak a feladattal, amikor elemzést kérnek tőlük valamihez – először az üzleti logikát kell megérteniük. Ez az első lépés nagyfokú figyelmet és fegyelmet igényel minden résztvevőtől. Az üzleti oldal feladata, hogy az igényeket minél pontosabban fogalmazza meg. Az elemzők feladat pedig, hogy az analitikai megoldások tárházából az igénylő számára a legmegfelelőbbet válasszák – és lehetőleg fedjék le azokat az igényeket is, amik az üzleti oldal felől fel sem merülnek, mert nem ismerik a lehetőségeket. Nem egyszerű feladat és szinte minden esetben folyamatos újratervezésre van szükség. Akkor haladnak a közös munkával jó úton, ha (természetesen ésszerű kereteken belül) minél közelebb érve a célhoz az üzleti oldal egyre több kiaknázandó területet talál, amiket majd akár újabb projektek keretében felfedezhet, és ebből együtt üzleti értéket tudnak teremteni.
Többféle lehetőség áll tehát a vállalatok rendelkezésére, hogy megfelelően implementálják az adatvezérelt szervezetre jellemző eszköztárat, azonban ahhoz, hogy valamelyik utat tudatosan válasszák, kiemelt üzleti figyelmet kell fordítani a folyamatra.
Az adatvezéreltté válásban a szervezeti kérdéseken túl természetesen meghatározó tényező a technológia is. Következő, egyben és cikksorozatunk utolsó részében a megfelelő BI eszköz kiválasztásával foglalkozunk.
