1. Wprowadzenie
W sytuacji dynamicznych zmian gospodarczych brak od-powiednich systemów raportowania i wczesnego ostrzega-nia mo¿e destabilizowaæ funkcjonowanie firmy. Z drugiej strony, umiejêtne wykorzystanie posiadanych informacji o w³asnym biznesie i dzia³alnoci konkurencji, pomaga w du¿ej mierze uchroniæ przedsiêbiorstwo przed skutkami kryzysu. Dlatego obecnie, w bardzo trudnym okresie pol-skiej i wiatowej gospodarki, istotna czêæ projektów inwe-stycyjnych dotyczy wdro¿enia b¹d modernizacji systemów analityczno-raportuj¹cych, maj¹cych swoje zastosowanie na wszystkich poziomach i w ca³ym zakresie zarz¹dzania przedsiêbiorstwem.
Prezentowany artyku³ zawiera definicje, klasyfikacjê, cha-rakterystykê oraz opis struktury procesu analizy bizneso-wej. Jego integraln¹ czêci¹ jest równie¿ przyk³ad prak-tycznego zastosowania elementów analityczno-raportuj¹-cych, jako etapu rozwoju komercyjnego systemu CRM. 2. Analityka biznesowa
Analiza to metoda postêpowania naukowego polegaj¹ca na podziale badanego zjawiska na czêci i rozpatrywaniu ka¿-dej z nich z osobna. Poznawana jest w ten sposób struktura i zale¿noci wystêpuj¹ce pomiêdzy poszczególnymi ele-mentami, a szczególnie powi¹zania przyczynowo-skutko-we oraz mechanizm ich funkcjonowania.
Zastosowanie analiz w zarz¹dzaniu zapocz¹tkowa³ Frede-rick Winslow Taylor pod koniec XIX w. mierz¹c, a nastêp-nie analizuj¹c, czas pracy poszczególnych czynnoci wy-konywanych na linii produkcyjnej. Na pocz¹tku XX wieku Henry Ford wykorzysta³ metody analityczne do minimali-zowania przestojów na linii monta¿owej. Ale prawdziwy rozwój zastosowañ analityki w zarz¹dzaniu zapocz¹tkowa-³o pojawienie siê w latach 60. XX wieku systemów wspo-magania decyzji. Od tego czasu metody analizy biznesowej znalaz³y swoje sta³e miejsce w systemach [1]: ERP, Busi-ness Intelligence, CRM, systemach opartych na hurtow-niach danych oraz wszelkich systemach, narzêdziach i roz-wi¹zaniach analityczno-raportuj¹cych. Obecnie wszystkie du¿e firmy i korporacje opieraj¹ na analizach biznesowych ca³oæ zarz¹dzania firm¹ na wszystkich jej poziomach oraz w ca³ym zakresie funkcjonalnym.
2.1. Definicja i znaczenie analityki biznesowej
Analityka biznesowa to narzêdzie pozwalaj¹ce uzyskaæ szczegó³owy i zintegrowany widok prowadzonej dzia³alno-ci, u³atwiaj¹ce podejmowanie trafniejszych decyzji bizne-sowych na wszystkich szczeblach zarz¹dzania organizacj¹ [5]. Analizy biznesowe staj¹ siê strategicznym narzêdziem u³atwiaj¹cym: zdobywanie wiod¹cej pozycji na rynku,
mierzenie wydajnoci, optymalizacjê procesów czy pozna-wanie mechanizmów dzia³ania i tworzenie innowacji w ce-lu wprowadzenia zmian organizacyjnych. G³ówne cele analityki biznesowej to:
ocena dzia³alnoci przedsiêbiorstwa w przesz³oci oraz ustalenie w niej zjawisk pozytywnych i negatywnych, formu³owanie propozycji umo¿liwiaj¹cych efektywne
wykorzystanie rezerw wewnêtrznych oraz pojawiaj¹-cych siê okazji w otoczeniu,
przygotowanie danych do podjêcia decyzji usprawniaj¹-cych dzia³alnoæ przedsiêbiorstwa i jego wyniki w przy-sz³oci.
Davenport argumentuje, ¿e umiejêtne wykorzystanie anali-zy biznesowej w zarz¹dzaniu, pozwoli firmie lepiej poznaæ swoje mo¿liwoci oraz ograniczenia, a dziêki temu uzyskaæ przewagê w rywalizacji z konkurentami. Wyró¿nia tak¿e cztery kluczowe warunki efektywnego konkurowania dziê-ki analityce biznesowej [1]:
1) zdobycie poparcia dla potrzeby realizacji i wykorzysty-wania wyników analiz biznesowych w cis³ym kierow-nictwie firmy,
2) zastosowanie nie tylko metod statystyki opisowej, ale przede wszystkim metod prognozowania i optymalizacji, 3) wykorzystanie analizy biznesowej w realizacji
proce-sów i funkcji biznesowych firmy,
4) sta³y rozwój wykorzystywanych narzêdzi, metod, tech-nik i danych analitycznych we wszystkich obszarach za-rz¹dzania firm¹.
Obecnie analiza biznesowa ma ogromny wp³yw na kszta³-towanie rodowiska przedsiêbiorstw i organizacji. Thorton May wylicza osiem g³ównych obszarów silnego jej oddzia-³ywania [4]:
1. Bankowoæ sektor bankowoci by³ jednym z pierw-szych, który na szerok¹ skalê zastosowa³ analitykê biz-nesow¹, wykorzystuj¹c j¹ w zakresie: okrelania warto-ci derywatów (pochodnych instrumentów finansowych, których wartoæ jest uzale¿niona od wartoci bazowych instrumentów finansowych), wyceny nowych produktów finansowych czy wprowadzania modeli oceny ryzyka kredytowego; obecnie najszybciej rozwijaj¹cymi siê metodami analitycznymi w bankowoci s¹ wykrywanie oszustw oraz analiza odchodzenia klientów do konku-rencji.
2. Medycyna informacja medyczna przez d³ugi czas by³a droga i trudno dostêpna, wszystko zmieni³o siê jednak w dobie Internetu, kiedy to nie tylko informacja medyczna sta³a siê osi¹galna dla ka¿dego, ale równie¿ analityka medyczna jest popularyzowana i czêsto rozpowszech-niana za porednictwem Internetu.
3. Handel od czasów II wojny wiatowej handel detalicz-ny w celu poprawienia efektywnoci wyników sprzeda-¿y wykorzystuje w swojej dzia³alnoci metody analizy
Katarzyna ROSTEK, Micha³ WITEK
ZNACZENIE ANALIZY I RAPORTOWANIA DANYCH W PROCESIE
ZARZ¥DZANIA PRZEDSIÊBIORSTWEM
logistycznej; po przesz³o 60. latach sprzeda¿ przestaje byæ prostym dzia³aniem typu zape³nij pó³ki towarem, a staje siê zagadnieniem analitycznym typu zape³nij pó³ki, ale tylko takim towarem, którego oczekuje twój klient, a na to pytanie
od-powiedzi mo¿e udzieliæ tylko eksploracja danych, która obecnie kszta³tuje proces zaopatrzenia skle-pów oraz rozmieszczenia towarów na pó³kach. 4. Logistyka kolejny obszar
dzia³alnoci gospodarczej wykorzystuj¹cy w szerokim zakresie analitykê bizne-sow, wykorzystywan¹ do: optymalizacji i harmono-gramowania dostaw, syn-chronizowania zasobów i dzia³añ z zapotrzebowa-niem na nie, minimalizo-wania przestojów czy opty-malizowania tras przejaz-dów.
5. Wojsko od zawsze
wy-korzystywa³o i rozwija³o metody analizy biznesowej; plany strategiczne, taktyczne i operacyjne budowane s¹ zawsze w oparciu o pog³êbione analizy, badanie ró¿nych wariantów decyzyjnych oraz okrelanie stopnia ich nie-pewnoci i ryzyka; analityka jest wykorzystywana tak¿e w zastosowaniach typowo logistycznych, np. optymalna droga przelotu mig³owca patroluj¹cego przestrzeñ po-wietrzn¹ nad Irakiem.
6. Nauka analiza od zawsze jest podstaw¹ wszelkich ba-dañ naukowych, wykorzystywan¹ na etapie planowania, realizacji i weryfikacji odkryæ, wynalazków czy inno-wacji; szczególnie istotna jest jej rola w dobie popular-noci Internetu oraz powszechnego dostêpu do informa-cji i wiedzy, gdzie staje siê p³aszczyzn¹ komunikainforma-cji i porównywalnoci wielodyscyplinarnych badañ miê-dzynarodowych.
7. Praca modele analityczne znajduj¹ swoje zastosowa-nie w planowaniu, harmonogramowaniu i optymaliza-cji zadañ przydzielanych pracownikom, w szczególno-ci w macierzowych strukturach organizacyjnych lub w przedsiêbiorstwach zatrudniaj¹cych tysi¹ce specjali-stów, gdzie w³aciwe wykorzystanie ich czasu i umie-jêtnoci przek³ada siê na znacz¹ce dla firmy kwoty pie-niê¿ne.
8. Innowacje analiza i modele analityczne, jako integral-na czêæ badañ i eksperymentów, s¹ obecne w projekto-waniu, realizacji i testowaniu wiêkszoci innowacji; obecnie ¿adne znacz¹ce odkrycie nie obêdzie siê bez wykorzystania odpowiednich analiz i modeli matema-tycznych, czêsto tworzonych w³anie na potrzeby okre-lonego eksperymentu czy badania.
Analiza, oddzia³ywuj¹c na funkcjonowanie przedsiêbior-stwa, staje siê coraz bardziej niezbêdna w obszarze procesu zarz¹dzania. Jej miejsce oraz rolê w strukturze tego procesu przybli¿a kolejny podrozdzia³.
2.2. Miejsce analityki biznesowej w strukturze procesu zarz¹dzania
Analizy biznesowe s¹ wykorzystywane na wszystkich szczeblach zarz¹dzania przedsiêbiorstwem (rys. 1).
Na szczeblu operacyjnym, gdzie wykonywane jest przede wszystkim transakcyjne przetwarzanie danych, wykorzy-stywane s¹ metody analizy statystycznej i wizualizacja gra-ficzna wyników przetwarzania. Generowane s¹ raporty i sprawozdania dotycz¹ce bie¿¹cej dzia³alnoci firmy. Na szczeblu taktycznym transakcyjne przetwarzanie da-nych zazwyczaj nie jest ju¿ wystarczaj¹ce. W³¹czane s¹ analityczne bazy danych, oferuj¹ce mo¿liwoæ analityczne-go przetwarzania danych. Zastosowanie metod statystycz-nych zostaje wzbogacone o wykorzystanie wielowymiaro-wych struktur OLAP oraz o znaczne bogatszy zestaw analiz z zakresu ekonometrii czy badañ operacyjnych.
Strategiczny poziom zarz¹dzania potrzebuje najbardziej zaawansowanych metod analizy biznesowej. Tutaj do³¹-czane s¹ tak¿e techniki z zakresu sztucznej inteligencji czy metod uczenia maszyn, kodowane w postaci modeli anali-tycznych i wykorzystywane w procesie eksploracji i pozy-skiwania wiedzy z danych. Na tym poziomie systemy ana-lityczne mog¹ stanowiæ ród³o danych, zasilaj¹ce bazy wiedzy oraz systemy wspomagania decyzji [7].
W dobie wspó³czesnego zarz¹dzania, staraj¹c siê nad¹¿yæ za zmianami pojawiaj¹cymi siê w otoczeniu, coraz wiêcej u¿ytkowników poszukuje rozwi¹zañ, które obejmowa³yby swoim zakresem kompleksowe zarz¹dzanie firm¹. Tak¹ szerok¹ funkcjonalnoæ udostêpniaj¹ nowoczesne systemy zintegrowane klasy ERP. Natomiast typowym rozwi¹za-niem dedykowanym analizom i raportowaniu w obszarze ca³ociowego zarz¹dzania firm¹ s¹ systemy Business Intel-ligence [6, 9].
3. Proces analizy biznesowej
Uproszczon¹ strukturê procesu analizy biznesowej prezen-tuje rysunek 2. Dane wejciowe podlegaj¹ przetworzeniu podczas wykonywania analizy i otrzymywane s¹ wyniki Rys. 1. Analiza biznesowa w strukturze procesu zarz¹dzania przedsiêbiorstwem
oraz, co jest niezwykle istotne, ich opis zawieraj¹cy infor-macjê o tym, czy i jakim zakresie otrzymane wyniki mog¹ byæ wykorzystane w praktyce (przyk³adowo: wielkoæ b³ê-du, przedzia³ ufnoci, wspó³czynnik istotnoci).
Czêsto wynik jednej analizy staje siê ród³em kolejnych, docieraj¹cych g³êbiej do istoty problemu lub zjawiska i t³u-macz¹cych go szczegó³owiej. W ten sposób proces analizy biznesowej staje siê samodoskonal¹c¹ siê pêtl¹, stanowi¹c¹ ród³o informacji, wiedzy i umiejêtnoci biznesowych i przyczyniaj¹c¹ siê do poprawy efektywnoci zarz¹dzania i szybszego rozwoju firmy.
W ujêciu systemowym, wed³ug meta-teorii TOGA [2], dane s¹ zdefiniowane jako to wszystko co jest lub mo¿e byæ przetwarzane umys³owo lub komputerowo. Pod¹¿aj¹c za t¹ definicj¹, nale¿a³oby wyró¿niæ kategorie danych, bê-d¹cych ród³em analiz biznesowych, przyk³adowo bêd¹ to dane [10]: ustrukturalizowane i nieustrukturalizowane, ilociowe i jakociowe, statystyczne i opisowe, przestrzenne i multimedialne, lokalne i sieciowe.
Taka ró¿norodnoæ kategorii analizowanych danych poci¹-ga za sob¹ koniecznoæ stosowania ró¿norodnych metod i technik analitycznych. Podstawowa klasyfikacja analiz biznesowych wyró¿nia podzia³ na analizy organizacji i oto-czenia firmy. Wród analiz organizacji wydzielana jest ana-liza finansowa oraz anaana-liza techniczno-ekonomiczna. W sk³ad analizy finansowej wchodz¹ przyk³adowo analizy: bilansu, rachunku zysku i strat, rachunku przep³ywów pie-niê¿nych, wskanikowa kondycji finansowej przedsiêbior-stwa czy przygotowawcza wyniku finansowego. W grupie analiz techniczno-ekonomicznych wyró¿niamy analizy: produkcji, zatrudnienia i p³ac, wykorzystania rodków trwa³ych, gospodarki materia³owej, gospodarki paliwowo energetycznej, postêpu technicznego czy rozwoju organi-zacji. W grupie analiz otoczenia firmy wydzielane s¹ kate-gorie analizy: rynku, konkurencji oraz sytuacji spo³eczno-prawnej.
Prawid³owa realizacja procesu analizy biznesowej wymaga zaprojektowania scenariusza, obejmuj¹cego nastêpuj¹ce etapy:
1) definiowanie celów analizy, 2) projektowanie wyników analizy,
3) projektowanie kryteriów oceny wyników analizy, 4) zidentyfikowanie danych niezbêdnych do realizacji
analizy,
5) pozyskiwanie danych do analizy,
6) poznanie badanego zbioru danych, 7) realizacja analizy,
8) ocena wyników analizy, 9) interpretacja wyników analizy, 10) sporz¹dzenie raportu koñcowego, 11) publikowanie wyników analizy.
Cele analizy powinny identyfikowaæ odbiorcê wyników analizy oraz jego wymagania szczegó³owe. Musz¹ te¿ okrelaæ termin i formê opracowania wyników analizy. Wymagania u¿ytkownika powinny byæ opisane z uwzglêd-nieniem podstawowych kryteriów klasyfikacyjnych analizy takich jak:
poziom zarz¹dzania - operacyjny, taktyczny, strategiczny, zakres przedmiotu badañ - ca³ociowy, odcinkowy, szczegó³owoæ badañ - ogólne, szczegó³owe,
metoda badañ - kompleksowa, funkcjonalna, decyzyjna, forma prowadzenia badañ - rozliczeniowa, wskanikowa, czas analizy - retrospektywny (ex post), bie¿¹cy,
przy-sz³ociowy (ex ante),
czêstotliwoæ analizy - ci¹g³a, okresowa, dorana. Niezbêdne jest zdefiniowanie takiej postaci wyników koñ-cowych, która najpe³niej bêdzie spe³nia³a oczekiwanie u¿ytkownika. Nale¿y zatem ustaliæ czy wyniki analizy maj¹ byæ przekazane jako:
mierniki - wagi, klasyfikatory, znaczniki,
wskaniki - wartoci wyznaczone w oparciu o ustalone z u¿ytkownikiem formu³y czy
opisy - charakterystyki, profile, grupy porównawcze. Otrzymane wyniki analizy zawsze wymagaj¹ oceny ich po-prawnoci i jakoci, zanim bêdzie mo¿na je przekazaæ u¿yt-kownikowi do wykorzystania praktycznego. Na etapie przygotowania analizy nale¿y ustaliæ kryteria oceny oraz dopuszczalny zakres wartoci tych kryteriów w zakresie: oceny poprawnoci analizy - np. dopuszczalnej
wielko-ci b³êdu statystycznego czy oczekiwanej wartowielko-ci testu istotnoci,
oceny jakoci modelu analitycznego - np. maksymalnej wartoci wykresu podniesienia czy dopuszczalnego za-kresu b³êdu wyza-kresu klasyfikacji przypadków.
Zrealizowanie trzech pierwszych etapów scenariusza anali-zy biznesowej (okrelenie celów, ustalenia postaci wyni-ków koñcowych oraz kryteriów oceny tych wyniwyni-ków) po-zwala przejæ do kolejnego etapu, którym jest identyfikacja danych, niezbêdnych do przeprowadzenia analizy. W ra-mach tego etapu nale¿y nie tylko okreliæ typ i zakres wy-maganych danych, ale równie¿ przeprowadziæ ich diagnozê w zakresie: dostêpnoci, iloci oraz jakoci [10]. Ka¿dy z wymienionych elementów warunkuje mo¿liwoæ lub brak mo¿liwoci wykonania kolejnych kroków procesu. Na podstawie przeprowadzonej diagnozy podejmowana jest decyzja o dalszej realizacji analizy, redefiniowaniu projek-tu lub absolutnym zaprzestaniu jego wykonania.
Proces pozyskiwania danych do analizy jest uwarunkowa-ny przede wszystkim struktur¹ ród³a dauwarunkowa-nych, przygotowa-niem ród³a pod k¹tem analitycznego przetwarzania da-nych oraz stopniem zaawansowania technologicznego na-rzêdzi, które wspomagaj¹ realizacjê tej operacji [9]. Etap ten obejmuje nie tylko fizyczne wyizolowanie danych do badania, ale równie¿ przygotowanie ich pod k¹tem wyma-gañ, stawianych przez konkretne analizy (np. usuwanie Rys. 2. Struktura procesu analizy biznesowej
braków danych, zastêpowanie danych jakociowych kate-goriami danych numerycznych, zamiana danych ci¹g³ych na dane przedzia³owe itp.). W praktyce biznesowej, nieste-ty jest to czêsto najbardziej
czasoch³onny i pracoch³onny etap ca³ego badania.
Aby analiza danych mog³a byæ efektywna, przed jej roz-poczêciem nale¿y poznaæ zbiór, stanowi¹cy obiekt bada-nia. Oznacza to, ¿e dla ka¿dej zmiennej nale¿y: zidentyfiko-waæ zakres wartoci dopusz-czalnych (dziedzinê), wyeli-minowaæ ewentualne braki i wartoci b³êdne, wyznaczyæ rozk³ad oraz wartoci staty-styk opisowych, ewentualnie wyeliminowaæ wartoci od-staj¹ce (krañce zakresu dzie-dzinowego wp³ywaj¹ce na wartoæ redniej i mediany), wyeliminowaæ siln¹ korelacjê zmiennych [8].
Dopiero znany ju¿ zbiór danych mo¿na poddaæ analizie, która bêdzie mia³a ró¿ny przebieg i charakter w zale¿noci od typu analizy oraz ustalonej postaci danych wynikowych od prostych analiz statystycznych na poziomie transak-cyjnym, poprzez analizy wielowymiarowe na poziomie taktycznym, a¿ do wieloetapowych, wielowymiarowych, zaawansowanych analiz eksploracyjnych na poziomie stra-tegicznym.
Uzyskane wyniki analizy s¹ poddawane ocenie pod k¹tem kryteriów ustalonych w 3. etapie scenariusza. Wyniki nie-zgodne z ustalonymi wartociami oczekiwanymi i dopusz-czalnymi tych kryteriów, ka¿dorazowo powoduj¹ koniecz-noæ weryfikacji oraz ponowienia realizacji analizy lub od-rzucenia jej w ca³oci, jako nieprzydatnej do rozwi¹zania bie¿¹cego problemu analitycznego. Najczêstszym powo-dem takiego niepowodzenia jest niew³aciwy dobór meto-dy analitycznej, z³a jakoæ lub niewystarczaj¹ca iloæ da-nych przeznaczona do badania lub nieprawid³owe wykona-nie samej analizy.
Interpretacja wyników analizy nale¿y do odbiorcy jej wyni-ków. Niemniej rol¹ analityka jest opracowanie uzyskanych wyników, w sposób ustalony z u¿ytkownikiem w 1. etapie scenariusza. Zawsze polega to na selekcji i segregacji uzy-skanych wyników. Czasem niezbêdne jest te¿ dodanie opi-su s³ownego, graficznego lub tabelarycznego.
Raport koñcowy powinien w sposób klarowny i zrozu-mia³y dla czytelnika prezentowaæ wyniki analizy. Jego forma i zawartoæ musi odpowiadaæ ustaleniom zawartym w 1. etapie scenariusza. Powinien prezentowaæ zarówno wyniki analiz, jak i ich ocenê weryfikuj¹c¹ poprawnoæ oraz jakoæ uzyskanych wyników. Niezbêdna jest równie¿ informacja dotycz¹ca jego aktualnoci kiedy zosta³ przygotowany i jakiego okresu dotyczy. Szczegó³owe in-formacje na temat zasad tworzenia oraz dobrych praktyk raportowania zostan¹ przedstawione w kolejnym rozdzia-le artyku³u.
Zakres publikowania wyników analizy prezentuje rysunek 3. Najprostsz¹ i najpowszechniejsz¹ metod¹, ale daj¹c¹ mo¿-liwoæ tylko odczytu raportu wynikowego, jest wysy³ka
kana³em poczty elektronicznej. Metoda sieciowego udo-stêpniania analiz i jej wyników poprzez portale informacyj-ne i kokpity meinformacyj-ned¿erskie oferuje nie tylko odczyt, ale równie¿ mo¿liwoæ modyfikacji i zapisu. Ka¿dy uprawnio-ny u¿ytkownik otrzymuje dostêp do narzêdzi umo¿liwiaj¹-cych dowolne kreowanie wygl¹du raportu za pomoc¹ pro-stych operacji ci¹gnij i puæ.
Wyselekcjonowana czêæ wyników analiz mo¿e staæ siê ród³em zasilaj¹cym systemy wspomagania decyzji, syste-my ekspertowe i systesyste-my zarz¹dzania wiedz¹ [11]. W takim wypadku system analityczno-raportuj¹cy pe³ni rolê pomoc-nicz¹ dla systemów wspieraj¹cych proces podejmowania decyzji i gromadzenia wiedzy w przedsiêbiorstwie. 4. Raportowanie wyników analiz
W aspekcie spo³ecznej odpowiedzialnoci i zrównowa¿one-go rozwoju biznesu raportowanie zyskuje zupe³nie nowy wymiar i znaczenie. Przekszta³ca siê z narzêdzia komunika-cji i monitoringu zarz¹dzania wewnêtrznego firmy, w ele-ment globalnego sterowania rozwojem gospodarczym. Idea ca³ociowego raportowania spo³ecznego narodzi³a siê w latach 90. ubieg³ego stulecia, kiedy po serii spektakular-nych upadków du¿ych przedsiêbiorstw, szczególnie wa¿na sta³a siê przejrzystoæ i dostêpnoæ raportowania na temat dzia³añ prowadzonych przez licz¹ce siê na rynku firmy. W roku 1997 powsta³ w tym celu Global Reporting Initiative (GRI), ogólnowiatowy standard dostarczaj¹cy wskazówki dla raportowania zagadnieñ ekonomicznych, rodowisko-wych i spo³ecznych funkcjonowania przedsiêbiorstw [3]. Obecnie raporty spo³eczne integruj¹ w sobie elementy ra-portu rocznego, czyli obowi¹zkow¹ sprawozdawczoæ fir-my, z elementami raportu zrównowa¿onego rozwoju, bêd¹-cego czêci¹ polityki spo³ecznej odpowiedzialnoci bizne-su. Zatem stosowanie dobrych praktyk w zakresie raportowania staje siê tak¿e elementem spo³ecznego i ryn-kowego wizerunku firmy.
4.1. Cel i funkcje raportowania
Pierwotn¹ funkcj¹ raportowania jest poprawa komunikacji wewn¹trz organizacji. Jednak obecnie zakres jego znacze-nia dla organizacji mo¿e byæ szerszy. Odpowiednio popro-wadzony proces raportowania staje siê elementem strategii oraz bie¿¹cego zarz¹dzania firm¹ [3].
W obszarze zarz¹dzania raportowanie jest procesem inicju-j¹cym analizê i ocenê dzia³alnoci firmy oraz podstaw¹ do planowania celów na przysz³oæ. Jest te¿ punktem odnie-sienia dla weryfikacji, modyfikacji i doskonalenia we-wnêtrznych systemów zarz¹dzania, a przez to stanowi czynnik wdra¿ania i zarz¹dzania zmian¹ w organizacji [3]. W zakresie komunikacji prezentuje ca³ociowy obraz orga-nizacji, opisuj¹c jej podejcie do poszczególnych obszarów zarz¹dzania. Umo¿liwia dialog wewnêtrzny pomiêdzy pra-cownikami firmy, ale równie¿ poprawia komunikacjê ze-wnêtrzn¹ z interesariuszami firmy. Mo¿e byæ narzêdziem wymiany wiedzy, spostrze¿eñ i dowiadczeñ ekspertów. Raportowanie zewnêtrzne wp³ywa na wizerunek firmy. Sprawia, ¿e jej dzia³ania staj¹ siê transparentne, jest p³asz-czyzn¹ nawi¹zania dyskusji i wymiany spostrze¿eñ z oto-czeniem firmy. Jest to równie¿ rodek budowy reputacji w oczach inwestorów, klientów i kooperantów firmy [3]. 4.2. Typy raportów
Raportowanie jest bardzo szerok¹ dziedzin¹ informatyki, w obszarze której istnieje wiele narzêdzi umo¿liwiaj¹cych generowanie, definiowanie, projektowanie, formatowanie i udostêpnianie raportów. Klasyfikacyjny podzia³ raportów jest zale¿ny od takich czynników jak: mo¿liwoæ wprowa-dzania zmian, zakres zastosowania raportu oraz sposób prezentacji danych.
Ze wzglêdu na mo¿liwoæ samodzielnego wprowadzania zmian, raporty dzielimy na statyczne i dynamiczne. Rapor-ty staRapor-tyczne to dokumenRapor-ty standardowe, udostêpnione u¿ytkownikowi do automatycznego drukowania lub gene-rowane i rozsy³ane automatycznie przez system kompute-rowy. U¿ytkownik jest jedynie ich czytelnikiem. Nie ma mo¿liwoci przeformatowania lub ingerowania w definicjê raportu statycznego. Raporty dynamiczne s¹ tworzone na ¿¹danie u¿ytkownika. W zale¿noci od umiejêtnoci i uprawnieñ u¿ytkownika raporty dynamiczne bêd¹ kre-owane przez niego samodzielnie lub zlecane do wykona-nia pracownikom pionu IT. Je¿eli raport dynamiczny zo-stanie w³¹czony i udostêpniony w pakiecie raportów stan-dardowych, to automatycznie poszerzy grupê raportów statycznych.
Ze wzglêdu na zakres zastosowania, raporty dzielimy na: u¿ytkowe, aktualizacyjne oraz techniczne. Do grupy rapor-tów u¿ytkowych zaliczamy wszystkie raporty dokumentu-j¹ce dzia³alnoæ przedsiêbiorstwa. Raporty aktualizacyjne pozwalaj¹ na grupowe wprowadzanie i aktualizacjê danych bezporednio w strukturach baz danych. Najczêstsze zasto-sowanie tego typu raportów to: edycja i dostosowywanie grup i klastrów danych, wprowadzanie wartoci wspó³-czynników i parametrów, okrelanie wielkoci i wartoci celów, korekta danych. Raporty techniczne s¹ wykorzysty-wane przez pion IT do takich celów jak: monitorowanie pracy systemu informatycznego, generowanie statystyk wydajnoci serwerów, kontrolowanie zajêtoci przestrzeni
dyskowej czy aktywnoci u¿ytkowników w systemie. Po-przez raporty techniczne diagnozowany jest tak¿e stan ja-koci danych w systemie, a w oparciu o uzyskane wyniki podejmowana jest decyzja o ewentualnym rozpoczêciu procesu czyszczenia danych [10]. Raporty metadanych po-zwalaj¹ nadzorowaæ wszystkie operacje realizowane w systemie analityczno-raportuj¹cym. Poprzez raporty techniczne mo¿na tak¿e inicjowaæ tworzenie ekstraktów danych dla innych systemów i aplikacji.
Ze wzglêdu na sposób prezentacji danych raporty dzielimy na dwuwymiarowe i wielowymiarowe. Raporty standardo-we dwuwymiarostandardo-we s¹ dokumentami, które w tabelach p³a-skich dokumentuj¹ prezentowane zjawisko. Raporty wielo-wymiarowe, oparte o struktury tabel przestawnych, daj¹ u¿ytkownikowi mo¿liwoæ interakcji, polegaj¹cej na dr¹-¿eniu, obracaniu, wycinaniu i sortowaniu prezentowanych danych. Pewn¹ odmian¹ raportu wielowymiarowego jest kokpit mened¿erski, który zazwyczaj zawiera dane wyse-lekcjonowane z wielu ró¿nych raportów, podsumowuj¹cy i uszczegó³awiaj¹cy informacje dotycz¹ce okrelonego ob-szaru zarz¹dzania.
4.3. Dobre praktyki raportowania
Standard GRI wyró¿nia 10 podstawowych zasad dobrego raportowania, podzielonych na dwa obszary g³ówne: zasa-dy definiowania jakoci oraz zasazasa-dy definiowania zawar-toci [3].
W grupie zasad zapewniania odpowiedniej jakoci i w³aci-wej prezentacji informacji wyró¿niono: dok³adnoæ, termi-nowoæ, przejrzystoæ, wiarygodnoæ, porównywalnoæ i wywa¿enie.
Dok³adnoæ raportowania oznacza, ¿e czytelnik jest w sta-nie na podstawie treci raportu wyrobiæ sobie obiektywn¹ opiniê na temat prezentowanego zjawiska lub zdarzenia. Warunkuje ona mo¿liwoæ praktycznego wykorzystania wyników raportu oraz podjêcia w³aciwych decyzji bizne-sowych.
Terminowoæ jest czêsto wyznacznikiem warunkuj¹cym przydatnoæ raportu. Nawet najbardziej cenna informacja, ale dostarczona po terminie, przestaje byæ u¿yteczna. Staje siê jedynie ciekawostk¹, któr¹ ewentualnie bêdzie mo¿na uwzglêdniæ przy prognozowaniu przysz³ych zdarzeñ i za-chowañ.
Przejrzystoæ raportu gwarantuje jego zrozumia³oæ i czy-telnoæ dla u¿ytkownika. Brak mo¿liwoci w³aciwego zro-zumienia i interpretacji wyników raportu mo¿e staæ siê przyczyn¹ podejmowania przez decydenta b³êdnych decy-zji biznesowych.
Wiarygodnoæ prezentowanych wyników powinna byæ dia-gnozowana na poziomie realizacji analizy. Z oczywistych powodów nie wolno rozpowszechniaæ niewiarygodnych lub niepewnych wyników analiz. W miarê mo¿liwoci do wyników raportu powinny byæ za³¹czone wyniki testów poprawnoci i jakoci uzyskanych wyników analiz. Porównywalnoæ wyników raportów jest bardzo istotn¹ cech¹ ze wzglêdu na ci¹g³oæ procesu zarz¹dzania. Wdro-¿enie w przedsiêbiorstwie nowego systemu analityczno-ra-portuj¹cego jest doskona³ym momentem na to, aby wpro-wadziæ standaryzacjê raportowania w ca³ym przedsiêbior-stwie. Jest to równie¿ okazja do tego, ¿eby wyeliminowaæ
raporty duplikuj¹ce siê i te, które od dawna nie s¹ w organi-zacji wykorzystywane. W ten sposób praca analityka mo¿e siê skoncentrowaæ na tych obszarach analizy, które efek-tywnie przyczyni¹ siê do poprawy zarz¹dzania.
Wywa¿enie oznacza, ¿e ogólna prezentacja zawartoci portu daje bezstronny obraz osi¹gniêtych wyników. W ra-porcie nale¿y unikaæ wybiórczego doboru lub pomijania informacji oraz takiej formy ich prezentacji, która mog³aby w niew³aciwy sposób wp³yn¹æ na decyzjê lub os¹d czytel-nika raportu. Raport powinien pokazywaæ zarówno ko-rzystne, jak i niekorzystne wyniki oraz zagadnienia, które mog¹ mieæ wp³yw na podejmowane decyzje, w sposób od-powiedni do ich znaczenia. W raporcie nale¿y jasno rozró¿-niæ prezentacjê faktów od interpretacji informacji przedsta-wianych przez osobê przygotowuj¹c¹ raport.
W grupie zasad okrelania zagadnieñ i wskaników, które firma powinna uwzglêdniæ w raporcie wymieniono: istot-noæ, kompletistot-noæ, uwzglêdnienie otoczenia, kontekst zrównowa¿onego rozwoju.
Istotnoæ oznacza, ¿e informacje prezentowane w raporcie powinny obejmowaæ te wskaniki, wartoci, opisy, zagad-nienia, które bezporednio dotycz¹ i t³umacz¹ analizowane zjawisko. Poniewa¿ zazwyczaj istnieje du¿y zasób infor-macji i wyników, które pochodz¹ z przeprowadzonych ba-dañ i analiz, zadaniem analityka jest ich selekcja oraz usta-wienie zgodnie z ich stopniem wa¿noci dla rozwi¹zania problemu.
Kompletnoæ wi¹¿e siê z koniecznoci¹ przedstawienia pe³nego zakresu informacji niezbêdnych do zrozumienia przez czytelnika opisywanego zjawiska oraz podjêcia mo¿-liwie najlepszej decyzji biznesowej.
Uwzglêdnienie wp³ywu i oczekiwañ otoczenia jest nie-zbêdne w przypadku raportów wykraczaj¹cych poza ramy organizacji. Wtedy raport musi obejmowaæ zagadnienia, które potencjalnie bêd¹ interesuj¹ce dla poszczególnych grup interesariuszy.
Kontekst zrównowa¿onego rozwoju jest to element uwzglêd-niany w raportowaniu spo³ecznym, a oznacza koniecznoæ prezentacji wyników raportowania pod k¹tem spe³nienia przyjêtych przez przedsiêbiorstwo za³o¿eñ polityki zrów-nowa¿onego rozwoju.
4.4. Korzyci i zagro¿enia procesu raportowania Poprzez zastosowanie dobrych praktyk w procesie raporto-wania przedsiêbiorstwo mo¿e uzyskaæ szereg korzyci. Podstaw¹ jest oczywicie poprawa komunikacji, zarówno wewnêtrznej, jak i zewnêtrznej. Lepsza komunikacja we-wnêtrzna, to sprawniejsze i efektywniejsze zarz¹dzanie. Dobra komunikacja zewnêtrzna jest podstaw¹ dobrego wi-zerunku firmy oraz wiêkszego zaufania ze strony klientów i kooperantów.
Nie bez znaczenia jest równie¿ optymalizacja zasobów pra-cy, mo¿liwa dziêki bezporedniemu dostêpowi do niezbêd-nych informacji. Pracownicy ³atwiej i sprawniej mog¹ wy-konywaæ swoje obowi¹zki, nie marnuj¹c czasu na zbieranie i docieranie do potrzebnych im informacji.
Automatyzacja procesu raportowania ogranicza koniecz-noæ wykonywania rutynowych, standardowych prac przez analityków i informatyków, pozwalaj¹c im powiêciæ ten czas na bardziej kreatywne dzia³ania.
Raporty daj¹ odpowied na pytanie: w jaki sposób firma jest zarz¹dzana, jaka jest efektywnoæ tego zarz¹dzania? S¹ równie¿ podstaw¹ do podejmowania decyzji perspekty-wicznych. St¹d te¿ pokusa, ¿eby powstawa³o ich jak naj-wiêcej i ¿eby by³y jak najbardziej szczegó³owe. Tymcza-sem wed³ug badañ tylko 10% - 15% wszystkich raportów w przedsiêbiorstwie jest efektywnie wykorzystywanych. Nale¿y zatem uwa¿aæ, aby nie popaæ w przesadê. Zakres raportów jest tak szeroki, a firmy czêsto przygotowuj¹ takie iloci wskaników i zestawieñ, ¿e po pewnym czasie nikt nie potrafi ich zinterpretowaæ. Czasami pracownicy i prze-³o¿eni nie pamiêtaj¹, w jakim celu przygotowuj¹ poszcze-gólne zestawienia. Raport powinien zatem odpowiadaæ na konkretne zapytania biznesowe i byæ dedykowany okrelo-nym czytelnikom lub zastosowaniom. W przeciwokrelo-nym wy-padku stanie siê jedynie kolejnym uci¹¿liwym obowi¹z-kiem dla osób go przygotowuj¹cych.
5. Przyk³ad wykorzystania analityki biznesowej jako etapu rozwoju systemu CRM
Geneza prezentowanego projektu wywodzi siê z dzia³alno-ci firmy informatycznej, której g³ównym produktem jest system klasy CRM, stworzony na potrzeby bran¿y farma-ceutycznej. Poniewa¿ od samego pocz¹tku dzia³alnoci fir-ma skupia³a swoj¹ uwagê na bran¿y farfir-maceutycznej, wiêc w efekcie powsta³ produkt doskonale odpowiadaj¹cy wy-maganiom biznesowym. Fakt ten potwierdza wdro¿enie systemu w ponad 30 krajach na ca³ym wiecie.
Niemniej jednak po pewnym czasie pojawi³a siê koniecz-noæ usprawnienia narzêdzia w obszarze przekrojowych, zaawansowanych analiz i raportów, które nie wystêpowa³y w wersji podstawowej rozwi¹zania. Realizacja projektu modernizacji modu³u sprzeda¿owego systemu CRM w tym w³anie zakresie zosta³a przedstawiona w niniejszym roz-dziale.
5.1. Charakterystyka rozwi¹zania podstawowego Funkcjonalnoæ podstawowego systemu CRM koncentruje siê na gromadzeniu i udostêpnianiu informacji bizneso-wych, wspomagaj¹cych zarz¹dzanie relacjami z klientem. Obecnie system w pe³ni realizuje to zadanie i dziêki temu doczeka³ siê wielu nowych wdro¿eñ w kolejnych krajach. Jednak¿e wymagania szczegó³owe stawiane przed rozwi¹-zaniem zmieniaj¹ siê w czasie, a tak¿e s¹ ró¿ne dla ró¿nych u¿ytkowników. Je¿eli jednak przekraczaj¹ mo¿liwoci na-rzêdzia, zawsze staj¹ siê przyczyn¹ niezadowolenia u¿yt-kowników. W celu eliminacji ograniczeñ funkcjonalnych oraz nad¹¿ania za nowymi oczekiwaniami klientów, sys-tem musi byæ stale rozwijany. Jednym z problematycznych obszarów funkcjonalnoci systemu jest udostêpniany za-kres analizy i raportowania danych.
Architektura analizowanego systemu CRM zosta³a przed-stawiona na rysunku 4. Sk³ada siê ona z centralnej bazy da-nych, wykonanej w technologii Microsoft SQL Server 2005, z której dane, poprzez mechanizmy replikacji, s¹ do-starczane do baz lokalnych (Microsoft SQL Express 2005) i udostêpniane u¿ytkownikom systemu. Aktualizacja da-nych odbywa siê poprzez synchronizacjê baz u¿ytkowni-ków z baz¹ umieszczon¹ na serwerze g³ównym.
U¿ytkownicy wprowadzaj¹ dane do bazy za pomoc¹ apli-kacji interaktywnej. System CRM umo¿liwia generowanie szeregu predefiniowanych raportów, dostêpnych w trybie do odczytu lub wydruku. Dodatkowo istnieje mo¿liwoæ tworzenia zestawieñ w programie MS Excel z wykorzysta-niem tabel przestawnych. Dostêpne w systemie raporty, pod wzglêdem merytorycznym, ograniczaj¹ siê do prezen-tacji i podsumowywania bie¿¹cych danych, g³ównie w celu ich weryfikacji jakociowej. Brak wsparcia dla kadry me-nad¿erskiej w postaci kompleksowych analiz biznesowych wydaje siê byæ powa¿n¹ wad¹ systemu.
5.2. Analiza krytyczna rozwi¹zania pod k¹tem jego mo¿liwoci analityczno-raportuj¹cych
Ci¹g³y rozwój systemu oraz wdro¿enia w kolejnych kra-jach przyczyni³y siê do powstania nowych wymagañ anali-tycznych. Coraz wiêksze znaczenie biznesowe produktu na rynku przyci¹gnê³o uwagê nowych u¿ytkowników, którymi stali siê g³ównie pracownicy dzia³ów marketingu oraz kadra zarz¹dzaj¹ca na szczeblu krajowym i regionalnym. Aktualna funkcjonalnoæ systemu niestety nie sprosta³a wymaganiom nowych grup u¿ytkowników, którzy w g³ównej mierze zain-teresowani byli kompleksowymi analizami sprzeda¿owymi. Fakt ten przyczyni³ siê do podjêcia decyzji o usprawnieniu systemu w obszarze raportowania, a w szczególnoci w za-kresie analiz sprzeda¿owych.
Za rozwojem funkcjonalnoci analityczno-raportuj¹cej przemawia³ równie¿ fakt, i¿ konkurencyjne rozwi¹zania maj¹ wyran¹ przewagê nad systemem w tym obszarze, na co uwagê zwracali menad¿erowie pracuj¹cy równolegle z innymi rozwi¹zaniami CRM. Wymagane usprawnienia w tym zakresie s¹ wiêc uzasadnione i mog¹ decydowaæ o liczbie nowych wdro¿eñ systemu.
Szczegó³owa analiza systemu CRM wykaza³a, ¿e jego g³ównym problemem jest dostêpnoæ elementów analitycz-no-raportuj¹cych dla wy¿szego szczebla kierownictwa, ze szczególnym uwzglêdnieniem modu³u sprzeda¿owego. Wobecnej wersji systemu znajduj¹ siê jedynie analizy, ba-zuj¹ce na prostych podsumowaniach i prezentacji danych transakcyjnych, które s¹ wykorzystywane w codziennej pracy. Nie przyczyniaj¹ siê one jednak do usprawnienia procesów podejmowania decyzji, gdy¿ nie takie by³o ich pierwotne przeznaczenie. Nie daj¹ równie¿ mo¿liwoci
analizy danych historycznych, zgromadzonych w systemie CRM.
Potencjalne korzyci wynikaj¹ce z zastosowania analitycz-nego przetwarzania danych typu OLAP czy eksploracja da-nych, nie zosta³y zatem nigdy przetestowane w systemie CRM. Przygotowywany projekt mia³ na celu zaprojekto-wanie elementów analityczno-raportuj¹cych, które bêd¹ wspomagaæ podejmowanie decyzji na wszystkich szcze-blach zarz¹dzania sprzeda¿¹. Przy czym wykorzystanie technologii hurtowni danych oraz procesu pozyskiwania wiedzy z danych by³o kluczowym elementem projektowa-nego rozwi¹zania.
5.3. Zdefiniowanie zakresu funkcjonalnego wprowa-dzanych zmian
Zasadniczym celem projektowanego modu³u analityczne-go by³o udostêpnienie analiz danych, opartych na module sprzeda¿owym, a zasilanych przez centraln¹ bazê systemu CRM. Bardzo istotna z punktu widzenia u¿ytkowników by³a dostêpnoæ oraz kompletnoæ tych analiz, przy jedno-czesnym zapewnieniu prostoty obs³ugi narzêdzia.
Dostêpnoæ oznacza³a koniecznoæ przygotowania kom-pletu raportów o ró¿nym stopniu skomplikowania i funk-cjonalnoci, dostosowanych do wymagañ poszczególnych grup u¿ytkowników.
Poniewa¿ w wersji pilota¿owej modu³ nie bêdzie dawa³ mo¿liwoci kreowania w³asnych analiz, wiêc bardzo istot-na by³a jego kompletnoæ z punktu widzenia wymagañ u¿ytkowników. Jego zadaniem bêdzie wspieranie procesu podejmowania decyzji, a wiêc musi dostarczaæ, obok pro-stych analiz statystycznych, tak¿e mo¿liwoæ analityczne-go przetwarzania danych typu OLAP czy eksploracji da-nych. Spe³nienie tego wymagania oznacza³o koniecznoæ uwzglêdnienia w strukturze modu³u hurtowni danych, udo-stêpniaj¹cej dane analityczne.
Projekt powsta³ jako rozwi¹zanie modu³owe, nie ingeruj¹-ce w podstawow¹ strukturê systemu CRM. Dziêki temu bêdzie mo¿na w przysz³oci rozbudowywaæ ten modu³, nie zak³ócaj¹c pracy systemu podstawowego.
Na potrzeby projektu powsta³y jedynie elementy bazuj¹ce na module sprzeda¿owym. Niemniej modu³ musi byæ na tyle elastyczny, aby móg³ w przysz³oci obs³u¿yæ dodatko-we funkcjonalnoci systemu CRM. Realizacja tych za³o¿eñ Rys. 4. Schemat architektury podstawowego systemu CRM
bêdzie mo¿liwa jedynie poprzez stworzenie odseparowane-go rodowiska analityczneodseparowane-go, w którym wszelkie zmiany nie bêd¹ mia³y wp³ywu na dzia³anie systemu podstawowe-go. Z tych wzglêdów zaprojektowana zosta³a hurtownia danych, bêd¹ca oddzielnym ród³em danych dla analiz. Ostatnie wymaganie wi¹za³o siê z szybkoci¹ i efektywno-ci¹ dzia³ania modu³u. W obecnym systemie wszelkie anali-zy by³y przetwarzane i prezentowane na bie¿¹co, na ¿yczenie u¿ytkownika. Nowa koncepcja modu³u po³o¿y³a nacisk na jego wydajnoæ. Z tego wzglêdu projektowane analizy opie-raj¹ siê na zasobach hurtowni danych. Dane w niej zawarte s¹ aktualizowane w okrelonych przedzia³ach czasowych, z okrelon¹ czêstotliwoci¹ s¹ równie¿ odwie¿ane wyniki analiz, a dzia³anie raportów ogranicza siê jedynie do prezen-tacji tych¿e wyników w formie graficzno-opisowej. 5.4. Projekt modu³u analityczno-raportuj¹cego
W sk³ad struktury modu³u analityczno-raportuj¹cego we-sz³y nastêpuj¹ce elementy:
hurtownia danych zasilana przez centraln¹ bazê sys-temu CRM,
procesy ETL ekstrakcji, kontroli, transformacji i ³ado-wania danych do struktur hurtowni,
elementy analityczno-raportuj¹ce bazuj¹ce na zaso-bach danych hurtowni analizy i raporty sprzeda¿owe, interfejs u¿ytkownika elementy modu³u umo¿liwiaj¹ce
u¿ytkownikom komunikacjê i dostêp do wyników analiz. Projektowany system analityczno-raportuj¹cy zasilany jest danymi z CRM podstawowego. Jego g³ówny element w po-staci hurtowni danych, znajduje siê na tym samym serwe-rze, co baza centralna systemu podstawowego. Oznacza to, ¿e domylnym sposobem dostêpu do wyników analiz przez u¿ytkowników jest bezporednie po³¹czenie z serwerem. Jest to rozwi¹zanie bardzo optymalne pod wzglêdem kosz-towym. Nie wymaga ono ¿adnych dodatkowych elementów
potrzebnych do dzia³ania systemu. Ogranicza w ten sposób dalsze prace projektowe w wyniku, których powsta³yby ko-lejne elementy podlegaj¹ce utrzymaniu i serwisowaniu. Odmiennym rozwi¹zaniem, a jednoczenie bardziej skom-plikowanym, jest dostêp do wyników analiz bezporednio na komputerach u¿ytkowników. Do realizacji takiego rozwi¹-zania niezbêdne jest stworzenie dodatkowej bazy danych, pe³ni¹cej rolê hurtowni danych. Baza ta zawiera³aby wyniki analiz dostêpnych w hurtowni oraz wykorzystywa³aby taki sam mechanizm replikacji danych, jaki jest zastosowany w obecnym systemie CRM. W ten sposób dane by³yby do-stêpne lokalnie, a ich aktualizacja odbywa³aby siê w zale¿no-ci od potrzeb u¿ytkowników. Struktura tej bazy by³aby od-zwierciedleniem hurtowni oraz zaprojektowanych kostek OLAP. Dodatkowym elementem, niezbêdnym w tym wa-riancie, jest synchronizacja bazy replikuj¹cej z hurtowni¹, której realizacja mo¿e nast¹piæ za pomoc¹ procesów ETL. Wród zaprojektowanych w module analiz OLAP znala-z³y siê:
analiza wartoci sprzeda¿y miesiêcznej analiza sprze-da¿y ze wzglêdu na klienta (odbiorcê) i dystrybutora (dostawcê) produktów,
analiza wartoci i iloci sprzeda¿y miesiêcznej/rocznej produktów demograficzna analiza sprzeda¿y,
analiza wskanikowa comiesiêczne analizy wybranych wskaników KPI (np. efektywnoæ i aktywnoæ przed-stawicieli handlowych),
analiza klasyfikacyjna klientów próby wstêpnej klasy-fikacji klientów i grup klientów w celu selekcjonowania danych, przeznaczonych do pog³êbionej analizy eksplo-racyjnej.
Realizacja analizy OLAP wymaga zdefiniowania struktury kostki wielowymiarowej (rys. 5). Przygotowana kostka ma postaæ tabeli przestawnej, któr¹ mo¿na poddawaæ analizie statystyczno-graficznej (rys. 6). Dodatkowym u³atwieniem
jest mo¿liwoæ integracji rozwi¹zania z aplikacj¹ MS Excel w celu dowolnego kszta³towania scenariusza analizy i uk³a-du raportu wynikowego.
W celu umo¿liwienia g³êbszej interpretacji posiadanych w systemie danych, przygotowano równie¿ pakiet goto-wych modeli eksploracji danych, w sk³ad których wesz³y: model segmentacja klientów mo¿liwoæ wydzielenia
grup klientów, którzy w latach ubieg³ych dokonali naj-wiêkszej/najmniejszej iloci/wartoci zakupów, sporz¹-dzenia charakterystyki tych grup i odniesienia wyników analizy z lat ubieg³ych do wyników roku bie¿¹cego (po-równanie, prognozowanie),
model analizy zwi¹zków klient-przedstawiciel analiza zwi¹zków pomiêdzy czêstoci¹ i wartoci¹ dokonywa-nych zakupów, a czêstoci¹ wizyt przedstawicieli han-dlowych firmy,
model analizy koszykowej produktów model analizy asocjacyjnej produktów kupowanych razem lub/i pro-duktów kupowanych przez okrelony typ klienta. Realizacja analizy eksploracyjnej wi¹¿e siê z konieczno-ci¹ przygotowania ekstraktu analitycznego oraz doborem odpowiedniego typu analiz, których zadaniem bêdzie wy-dobycie jak najwiêcej nowych, unikalnych, a przede wszystkim nieznanych dot¹d informacji zapisanych w za-sobach danych (rys. 7).
ród³em analizy mo¿e byæ ekstrakt przygotowany i pobra-ny bezporednio z bazy hurtowni, wielowymiarowa kostka OLAP lub zbiór wyników analizy OLAP. Dobr¹ praktyk¹ jest analiza i poznanie badanego zbioru przy pomocy tech-nik OLAPowych i wytypowanie zbioru do analiz eksplora-cyjnych. W zaprojektowanym module rolê tak¹ pe³ni anali-za klasyfikacyjna klientów w grupie analiz OLAP.
W wyniku realizacji analizy eksploracyjnej uzyskiwany jest zazwyczaj zbiór czynników/wskaników charaktery-zuj¹cych badane zjawisko (np. wzrost/spadek zakupów u okrelonej grupy klientów, co pokazano na rysunku 8). Domylnym rozwi¹zaniem w obszarze interfejsu u¿ytkow-nika jest aplikacja MS Excel. Z jej pomoc¹ u¿ytkownik ³¹czy siê bezporednio ze ród³em danych (lokalnym lub
serwerowym w zale¿noci od przyjêtego wariantu roz-wi¹zania architektonicznego modu³u). Nastêpnie wykorzy-stuj¹c mo¿liwoci tabel przestawnych, w prosty sposób ma mo¿liwoæ prezentacji danych zgromadzonych w hurtowni oraz w wielowymiarowych kostkach OLAP. Przyk³adowy szablon raportu dla modu³u analityczno-raportuj¹cego pre-zentuje rysunek 9. Ten wariant rozwi¹zania zosta³ wyko-rzystany podczas tworzenia i testów prototypu rozwi¹zania w celu prezentacji przyk³adów elementów analityczno-ra-portuj¹cych.
Drugim mo¿liwym rozwi¹zaniem jest interfejs u¿ytkowni-ka w postaci serwisu internetowego opartego na technolo-gii Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services. Wa-riant ten w rozwi¹zaniu lokalnym i serwerowym wymaga zaprojektowania szeregu predefiniowanych raportów, opartych na danych pochodz¹cych z hurtowni. Niezbêdne jest równie¿ stworzenie serwisu webowego, który bêdzie podstawowym narzêdziem pracy u¿ytkownika lokalnego. 5.6. Podsumowanie projektu
Do niew¹tpliwych korzyci zaprojektowanego modu³u analityczno-raportuj¹cego nale¿y zaliczyæ jego elastycz-noæ pod k¹tem zmian i rozbudowy. Oznacza to, ¿e wszel-kie zmiany dokonywane w module nie maj¹ wp³ywu na pracê systemu CRM lub jego zak³ócenie. W ten sposób mo¿na bez problemu projektowaæ i dodawaæ nowe analizy i raporty w zale¿noci od aktualnych potrzeb u¿ytkowników. W obecnym rozwi¹zaniu wi¹za³oby siê to z koniecznoci¹ przebudowy struktur bazy danych lub replikacj¹ du¿ej ilo-ci danych, a w najgorszym przypadku z ponownymi rein-stalacjami na stacjach u¿ytkowników. Odseparowane ro-dowisko analityczno-raportuj¹ce rozwi¹zuje ten problem. Stworzenie oddzielnego rodowiska analityczno-raportuj¹-cego gwarantuje, ¿e wszystkie raporty i analizy zwi¹zane z CRM czy dzia³alnoci¹ firmy znajduj¹ siê w jednym miejscu. Centralizacja oznacza uproszczenie zarz¹dzania analityk¹, raportami, ich dostêpnoci¹ oraz uprawnieniami u¿ytkowników. Eliminuje przypadki, w których raport nie pozwala siê otworzyæ u jednego u¿ytkownika, podczas gdy Rys. 6. Przyk³ad analizy opartej na wielowymiarowej kostce OLAP
Rys. 7. Przyk³ad struktury modelu eksploracji danych
u pozosta³ych wszystko odbywa siê bez problemów. Taka sytuacja wystêpowa³a doæ czêsto w obecnym systemie CRM, a nowe rozwi¹zanie jest w stanie temu zapobiec. Wdro¿enie zaprojektowanego rozwi¹zania przyniesie rów-nie¿ korzyci w kwestii dostêpnoci wyników analiz dla szerszego grona u¿ytkowników. Do tej pory jedynie u¿yt-kownicy posiadaj¹cy zainstalowany na swoim komputerze kompletny system CRM mieli mo¿liwoæ prowadzenia analizy danych. Jest to rozwi¹zanie dobre w przypadku przedstawicieli pracuj¹cych z systemem na co dzieñ, lecz nie sprawdza siê dla pozosta³ych grup u¿ytkowników. Me-nad¿erowie i kadra zarz¹dzaj¹ca jest skupiona jedynie na wynikach przetwarzania danych. W ich sytuacji wymóg in-stalacji kompletnego systemu oraz koniecznoæ aktualiza-cji danych w nim zawartych, w wiêkszoci przypadków, decydowa³ o rezygnacji z rozwi¹zania. Nowe narzêdzie eli-minuje ten problem i pozwala na dostêp do wyników analiz wszystkim tym, którzy tego potrzebuj¹, bez dodatkowych uwarunkowañ.
Stworzenie modu³u analityczno-raportuj¹cego niesie ze sob¹ mo¿liwoæ standaryzacji analiz wykorzystywanych w ró¿nych krajach, gdzie system ju¿ zosta³ wdro¿ony. Oznacza to sposobnoæ wykorzystania szablonów raportów istniej¹cych w innych firmach na potrzeby pozosta³ych.
Co wiêcej, maj¹c do dyspozycji standaryzowane analizy w ró¿-nych filiach i siedzibach firm miêdzynarodowych, mo¿na przy-gotowaæ zbiorcze, przekrojowe raporty bazuj¹ce na ich wyni-kach. W ten sposób otrzymujemy ród³o regionalnych, krajowych oraz globalnych analiz dla naj-wy¿szego szczebla kierownictwa lub zarz¹du.
Bardzo istotnym ród³em korzy-ci wdro¿enia modu³u s¹ zapro-jektowane analizy eksploracji danych. Mog¹ mieæ one znacz¹-cy wp³yw w takich obszarach dzia³alnoci firmy jak: zwiêksze-nie efektywnoci kampanii mar-ketingowych, lepsze przygoto-wanie i dostosoprzygoto-wanie oferty do wymagañ klientów, zapobiega-nie odchodzeniu klientów do konkurencji czy prognozowania wyników sprzeda¿owych zarów-no dla ca³ego rynku, jak i dla po-szczególnych klientów. Dzia³ania podjête na podstawie wyników analiz eksploracyjnych mog¹ mieæ wymierny wp³yw na wyniki finansowe, ale tak¿e na wzrost za-ufania do firmy i jej silniejsz¹ po-zycjê na rynku.
Przygotowany harmonogram i kosztorys wdro¿enia modu³u ana-lityczno-raportuj¹cego dla wyty-powanego klienta pozwoli³ osza-cowaæ, ¿e przeciêtny okres zwrotu nak³adów inwestycyj-nych nie powinien przekroczyæ 2 lat.
6. Zakoñczenie
Analityka biznesowa wspiera proces zarz¹dzania od XIX wieku, kiedy to Taylor, a póniej Ford, po raz pierwszy sko-rzystali z mo¿liwoci matematycznej optymalizacji czasu wykonywanych czynnoci i minimalizacji przestojów pro-dukcyjnych. Od tego momentu analizy o ró¿nym stopniu za-awansowania i z³o¿onoci wykorzystywane s¹ na wszyst-kich poziomach i we wszystwszyst-kich obszarach zarz¹dzania. Od lat 60-tych XX wieku silnym wsparciem w tym obszarze s¹ systemy wspomagania decyzji oraz innego typu specjalizo-wane narzêdzia, aplikacje i systemy analityczno-raportuj¹ce. Obecnie wiêkszoæ firm na co dzieñ wykorzystuje metody analityczne oraz narzêdzia automatyzuj¹ce realizacjê ana-liz w procesie zarz¹dzania. Cytuj¹c za Computerworld Polska [12]: umiejêtne wykorzystanie posiadanych infor-macji o w³asnym biznesie i dzia³alnoci konkurencji mo¿e w du¿ej mierze uchroniæ firmê przed skutkami dekoniunktu-ry. Nic wiêc dziwnego, ¿e istotna czêæ projektów inwesty-cyjnych dotyczy obecnie wdro¿enia, b¹d modernizacji sys-temów analityczno-raportuj¹cych.
Prezentowany w artykule przyk³ad praktycznego zastoso-wania modu³u analityczno-raportuj¹cego, uwydatnia rolê i znaczenie jakie dla dzisiejszego przedsiêbiorcy ma mo¿li-woæ analizowania zdarzeñ i zjawisk, w oparciu o posiada-ne ju¿ zasoby danych. Pokazuje równie¿ elementy takiego narzêdzia, które s¹ obecnie szczególnie poszukiwane i ce-nione wród u¿ytkowników oraz ich powi¹zania z systema-mi i zasobasystema-mi danych zewnêtrznych.
Podsumowuj¹c te rozwa¿ania nale¿a³oby stwierdziæ, ¿e w dobie zarz¹dzania informacj¹ i wiedz¹ rola systemów analityczno-raportuj¹cych w przedsiêbiorstwie bêdzie siê nieustannie pog³êbia³a, obejmuj¹c coraz szerszy zakres kompetencji i us³ug.
Literatura:
[1] Davenport T. H., Harris J. G.: Competing on analy-tics: the new science of winning, Harvard Business School Publishing, Boston 2007.
[2] Gadomski A. M.: Global TOGA Meta-Theory, ENEAS e-paper, 1999.
[3] Makuch £.: Wytyczne do kwestii raportowania zrów-nowa¿onego rozwoju, PricewaterhouseCoopers, Glo-bal Reporting Initiative, 2006.
[4] May T.: Top 8 things transformed by analytics in 2009, sascom Magazine, nr 3/2009, wyd. SAS Insti-tute, s. 18-20.
[5] Microsoft Dynamics NAV Analizy biznesowe. Mi-crosoft Dynamics, 2010.
[6] Rostek K.: Business Intelligence i Corporate Perfor-mance Management - Kompleksowe Zarz¹dzanie Efektywnoci¹ Firmy, [w:] Informatyka dla przysz³o-ci, red. J. Kisielnicki, Wydawnictwo Naukowe Wy-dzia³u Zarz¹dzania UW, Warszawa 2008, s. 166-173. [7] Rostek K.: Informatyczne systemy i rozwi¹zania
wspieraj¹ce podejmowanie decyzji zarz¹dczych, [w:] Przysz³oæ systemów informatycznych w zarz¹dzaniu przedsiêbiorstwem, red. K. Sitarski, Oficyna Wydaw-nicza Polskiego Towarzystwa Zarz¹dzania Produkcj¹, Warszawa-Opole 2008, s. 140-149.
[8] Rostek K.: Metodyka realizacji procesu pozyskiwania wiedzy z danych, Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem nr 2/2005, s. 70-81.
[9] Rostek K.: System Informacji Zarz¹dczej efektywna integracja i analiza danych, Zarz¹dzanie Przedsiê-biorstwem nr 1/2007, s. 37-48.
[10] Rostek K.: Zarz¹dzanie jakoci¹ danych w systemach informatycznych przedsiêbiorstwa, Zarz¹dzanie Przedsiêbiorstwem nr 2/2008, s. 31-42.
[11] Rostek K., Sitarski K.: Information Management vs. Knowledge Management, [w:] Innovation and know-ledge in innovative enterprise, red. J. Lewandowski, S. Kopera, J. Królikowski, Wydawnictwo Politechni-ki £ódzPolitechni-kiej, £ód 2007, s. 11-18.
[12] Waszczuk P.: 6 najbardziej po¿¹danych specjaliza-cji IT w 2010 roku, Computerworld Polska, [onli-ne] dostêp styczeñ 2010. Dostêpny w Internecie: http://www.computerworld.pl/news/
MEANING OF ANALYSIS AND REPORTING DATA IN THE PROCESS OF MANAGING COMPANY Abstract:
Analysis means the separation of an intellectual or material whole into its constituent parts for individual study. The study of such constituent parts and their interrelationships is making up a whole. Applying analyses in the process of managing company initiated Frederick Winslow Taylor in the end of 19th, measuring and analyzing the working time of individual activities made on the production line. Mush-room growth these applying came together with appearing of DSS systems. Since then methods of business analysis found their permanent place in information systems: ERP, CRM, Business Intelligence, database systems, and every analytical-reporting systems, tools or applications. Analytics (understood as the science of analysis) may be applied to a variety of business problems - including custo-mer management, supply chains and financial performan-ce. Large companies and corporations are basing the whole of managing on business analyses - on all levels and in the entire functional scope. Analytics means extensive use of data, statistical and quantitative analysis, explanatory and predictive models and fact-based management to drive de-cisions and actions. Analytics may be input for human deci-sions or may drive fully automated decideci-sions. These are a subset of what has come to be called business intelligence -a set of technologies -and processes th-at use d-at-a to under-stand and analyze business performance.
The article is connected with business analysis and repor-ting data, understood as tools supporrepor-ting the process of en-terprise management. There were shown elements having the influence on: the effectiveness, the productivity, the qu-ality and the credibility of business analyses and reports, the scope of their functionality and meaning in individual managing areas. The practical example of using business analyses and reporting, presented development of the CRM system in this area. It was described in the scope: of the planning, construction of the prototype and tests of the use-fulness. The article permits to understand the role of busi-ness analysis and reporting in the process of managing, but also it is presenting the order of levels of business analyses and reports, used in the enterprise.
Dr in¿. Katarzyna ROSTEK Wydzia³ Zarz¹dzania
Politechnika Warszawska ul. Narbutta 85
02-784 Warszawa k.rostek@wz.pw.edu.pl Mgr in¿. Micha³ WITEK Project Manager, Client & Friends Michal.Witek@clientandfriends.com.pl
