INSIGHT. Business intelligence/analytics. Af Mikkel Meister. April 2013 SPONSORER

Transkript

1 INSIGHT April 2013 t Business intelligence/analytics Af Mikkel Meister SPONSORER

2 Tendens: Business analytics rykker ud af nørdernes kongerige grad business analytics ud blandt forretningsbrugerne. Men de er ingen mirakelkur. Læs her, hvad du skal være opmærksom på. En af de helt store kløfter i business analytics-verdenen er i disse år på vej til at blive snævret godt og grundigt ind. - - hinanden. ve avancerede statistiske analyser og progno- klikke. hidtil været lukket land for andre end specialister. Hovedtrenden lige nu er begrebet visual - konsulent og ansvarlig for Dansk IT's business sight. Mens business analytics er en forretningsfunk- - - retningen og træffe beslutninger. - dashboards - - stiske analyser. Predictive analytics Modeordet i branchen er i den forbindelse predictive analytics - - retningsbrugerne at dreje på knapper og køre analytics har ek- det har hidtil været lukket land for andre end konsulent og ansvarlig for Dansk IT's business intelligence-netværk.

3 sliders- - Den skal kunne levere beslutningsstøtten i no- in-memory Microsoft og Oracle. - - slicing and dicing fra OLAP (on-line analytical proces- BegreBer fra Bi og AnALyTics Dashboard: Et dashboard er en visning af informationer fra business intelligence-systemet. Det er brugerens primære grænseflade. Et dashboard har ofte udvalgte grafiske visninger af data i form af trafiklys, speedometre eller grafer, som viser, hvordan virksomheden klarer sig i forhold til KPI'erne. KPI: Key Performance Indicators er særlige målepunkter eller indikatorer, som er udvalgt til at vurdere, hvordan forretningen går. Data Warehouse: Et datavarehus er en måde at stille virksomhedens data til rådighed for forskellige systemer, som kan trække på data og udveksle dem efter behov gennem én fælles database. Forecasting: Ud fra statistiske modeller, opbygget ud fra historiske data, kan man opstille prognoser for den fremtidige udvikling inden for en vis sandsynlighed. In-memory: Når man skal arbejde med store datasæt og eksempelvis analysere mønstre i dem, så er det meget tungt databehandling. For at sætte hastigheden op, så man kan arbejde med dataene i realtid, er flere leverandører begyndt at give mulighed for at indlæse alle de nødvendige data direkte i hukommelsen på serveren i stedet for at have dem liggende på harddiske. /JSS»Med visualisering kan du præsentere mere information på én gang på en meget kondenseret måde. Men det skal bruges med omhu«re står i vejen.»det er en enabler - En af de store styrker ved visual analytics er - - bubble charts. et mere menneskeligt ansigt nisationen. forklarer BI-konsulent Morten Lobedanz Sørensen fra Microsoft-huset Rehfeld Partners A/S. For det bliver derfor endnu vigtigere end tidli- der skal træffe beslutninger på baggrund af -

4 »datakvalitet og -integritet er ikke særlig sexet i modsætning til alt det med grafer og visualisering. Men budskabet er, at der bliver nødt til at være nogle i maskinrummet, for hvis datagrundlaget og modellerne ikke er korrekte, kan det have katastrofale følger«- - præsentation at blive ofret. - Mere interaktiv og intuitiv - red. ger Morten Lobedanz Sørensen. flødeskummet på toppen af kagen - der ligger nedenunder. - -»Datakvalitet og -integritet er ikke særlig sexet - - -

5 en stor trend inden for Business Analytics i øjeblikket er Predictive Analytics. det er, populært sagt, muligheden for med en vis sandsynlighed at kunne forudsige, hvad der vil ske i fremtiden. BLOG: Tør du slippe Predictive Analytics løs hos forretningsbrugerne? Af Jens Andersen, Bi-arkitekt i Affecto Hvordan får vi forretningen til at stille de rig- - Hvordan får vi resultatet af Predictive Analy- Hvordan får vi indbygget den statistiske usik- - - hele udviklingen inden for Business Intelligence. - - Predictive Analytics er en spændende disci- - slutningsstøtte. Det er vigtigt at lægge vægt på ordet 'støtte'. - ningen. -

6 »nogle af os vil svagt kunne huske begreber som normalfordeling, standardafvigelse og den viden tages frem fra bagerste hylde og støves af igen!«forretningen. Predictive Analytics - - øje. en model betyder i bedste handelshøjskole- ringsvejledningerne stærkt styrende for resultatet af rapporteringen. Men når vi snakker heden. Parametersætningen af modellen er en disciplin i sig selv. Ofte er Predictive Analytics en - intervaller fra skoletiden. Nu skal den viden ta

7 »faren opstår, hvis man ikke forstår sine data og de forskellige modeller og ikke mindst er i stand til kritisk at kunne forholde sig til resultaterne af Predictive som ligger for enden af regnbuen«hvis vi ender med 100 spørgsmål for at afkla- - - sætte forskellige stopkriterier for afslutning af analysen. endelig er der hele kalibreringen - - præsentativt udsnit af hele datagrundlaget således at de ændrede forretningsprocesser giver det forventede resultat. Predictive Analytics-værktøjerne fra de tidli- - - involvere it-afdelingen synderligt i processen. nej, faren opstår, - stand til kritisk at kunne forholde sig til resultater- forståelse af værktøjet Predictive Analytics og tics hurtigt vise sit værd. Jens Andersen er BI-arkitekt i Affecto, hvor han blandt andet arbejder med SAP, Microsoft, Informatica og QlikView. Han blogger fast om Business Intelligence på version2.dk

8 sådan blev vindueskæmpen Velux klar til business analytics Vindues-producenten Velux har brugt business intelligence-strategi. nu venter predictive analytics måske i horisonten. De karakteristiske ovenlysvinduer fra dan- kendt indslag i danskernes boliger predictive analytics sationen. langt. For da selskabets nuværende ansvarlige nogen egentlig BI-strategi Èn version af sandheden - fortæller Anders Reinhardt. Men den brede bru- - Der var plads til forbedring, da Anders Reinhardt og kollegerne i BI-afdelingen satte sig for at tage temperaturen på BI-stem- ste selskaber i Velux Gruppen.

9 Gruppen. Afhængig af relativt få mennesker pens rapportering i virkeligheden var dybt af egne veje på BI-fronten. kastet sig ud i lave sin egen rapporteringsløs- - standard rapporterings koncept. Processerne og - -»det var en øjenåbner, at data kom så mange andre steder fra«- - - endnu ikke bragt til ende. - Viden om statistisk modellering - - ansvarlige. Predictive analytics kan vise sig at blive gavn- opstår fejl på vinduer. investering i værktøjer til predictive analytics hos - rigtige faglige og analytiske forudsætninger for at Anders Reinhardt.

10 sådan slipper du helskindet fra business analytics-projektet Her får du fem gode råd til at komme i mål med din virksomheds business analytics-projekt. M - ning. - - de BI-ansvarlige. predictive analytics - Der er risiko for at brænde penge af på et nyt og smart itsystem, som rammer forbi skiven, advarer Christian Riekehr, BIansvarlig i PA Consulting. - stian Riekehr. presset. Derfor køber it-afdelingen en ny løsning ve. Men det er den fuldstændig forkerte ende at sight. løsninger inden for business analytics. Ikke predictive analytics eller forecasting er hyppigt i brug i - - Økonomiske vejrudsigter - træffes endeligt og føres ud i livet. -

11 »it-chefen kan vil gerne have et stabilt miljø, og forretningen vi gerne have et agilt miljø. det kan stabiliteten og gå over til agiliteten«ness intelligence- eller business analytics-pro-»man skal lade forretningen drive initiativet Business intelligence eller Business AnALyTics? Det næste trin på evolutionsstigen for ledelsesrapportering hedder Business Analytics. Det er nært beslægtet med Business Intelligence, men de to begreber skiller sig alligevel ud på fundamentale områder. Business Intelligence handler om at få overblik over, hvordan forretningen går. Det sker som regel ved at sammenligne de aktuelle tal med en række Key Performance Indicators eller målepunkter. Det centrale er visualisering af udvalgte data, som kan hjælpe ledelsen med at se, præcis hvordan forretningen ser ud lige nu. Business Analytics handler om at forsøge at se fremad. Ved hjælp af statistiske modeller kan man opstille prognoser for udviklingen, og ved at skrue på udvalgte parametre kan man se, hvordan det påvirker forretningen frem over. Det forudsætter viden om modellernes begrænsning og typisk også større regnekapacitet, fordi ledelsen skal kunne arbejde i realtid med at se den teoretiske effekt af de ændrede parametre. /JSS Bi operating model En anden vigtig forudsætning er den såkaldte BI sight. - når forretningens forberedende arbejde er gen- - - fra stabilitet til agilitet For it-chefen kan udfordringen dog også være

12 Er det nødvendigvis særlig dyrt at gennemføre et business analytics-projekt? - data af en ordentlig kvalitet og de rigtige datakil- stian Riekehr.»størstedelen af udgiften kan ligge i at sikre, at man har data af en ordentlig kvalitet og de rigtige datakilder«christian riekehr: sådan kommer du i MåL Med Business AnALyTics-ProJekTeT 1. Lad forretningen drive projektet. Ledelsen har det med at skubbe projekterne ned til itafdelingen, så snart de smager lidt af teknik. Men itafdelingen kender ikke nødvendigvis forretningens behov til bunds. Derfor er det bedre at lade forretningen stå for dit business analytics-projekt helt frem til der, hvor en løsning skal vælges, og implementeringen kan gå i gang. 2. Hav tjek på datakvalitet og -kilder Et vellykket business analytics-projekt kræver god datakvalitet og de rigtige datakilder. Sørg for at have dem på plads, før du tænker på at investere i en ny løsning. 3. Hav din operating model på plads Den hjælper dig med at sikre, at det analytiske grundlag er på plads for de analyser, forretningen skal kunne lave. Det er fint nok at have god værktøjer, men har man glemt sin operating model, glipper synkroniseringen mellem det, virksomheden kan rent it-mæssigt, og det, forretningen gerne vil opnå. 4. Skab små succeser. Lad være med at rulle den nye løsning ud med et brag i hele organisationen. Find et hjørne af forretningen, hvor det giver mening at arbejde med business analytics. Det kan være et sted, hvor man i forvejen har arbejdet med business intelligence og kan se fordelen ved at gå videre. På den måde får du skabt nogle små succeser, som du kan bygge store oven på. 5. Skab et modelkatalog Det kræver folk med statistisk kendskab i forretningen at få succes med business analytics. Business intelligence har historisk set hjulpet forretningen med at lave rapporter, der siger noget om fortiden. De nye analysesystemer hjælper med at se ind i fremtiden, og prognoserne hviler kraftigt på statistiske modeller. Derfor bør man have et modelkatalog, der dækker forskellige områder af forretningen. /JSS

13 MArkedsoVerBLik: Ti bud på en ny business analyticsleverandør til virksomheden Bi-konsulent giver dig overblikket over de mest interessante leverandører herhjemme, når det kommer til visual analytics. - - Targit - - QlikTech - - ibm (spss statistics og cognos) Avanceret software-suite til predictive analytics. - Tableau software Udspringer fra Stanford University. Leverer ap- - af dashboards fra Tableau Desktop. Microstrategy - Microsoft - sap - - SAP HANA. Ligeledes har SAP annonceret pro- - sas institute oracle Oracle-produktet Advanced Analytics tilbyder statistisk analyse. Oracle har købt Endeca og le- Discovery.

14 Version2 insight i 2013 Version2 insight klæder it-beslutningstagere på til at træffe beslutninger om centrale it-emner og udkommer 12 gange i Ønsker du at høre mere om mulighederne for at blive sponsor i Version2 insight, så kontakt Version2 s salgskonsulenter på tlf eller mkr@version2.dk. kommende udgaver: ERP-løsninger (juni) It-sikkerhed (oktober)