business intelligence - har du råd til å la være?

Business Intelligence

– har du råd å la være? Svein Arne Hool, ErgoGroup AS

2

Hva er BI? Kjært barn har mange navn

3

En mer forståelig definisjon på BI…

Samle, strukturere og tilgjengeliggjøre informasjon på en slik måte at den brukes til å

navigere virksomheten mot optimal ytelse.

Nivå 1: Rapportering

- spørringer, rapportering, OLAP, alarmer

- hva skjedde, hvor mange, hvor ofte, hvor er problemet,…

Nivå 2: Forretningsanalyse (Business Analytics)

- statistisk analyse, prognostisering/ekstrapolering, prediktiv modellering, optimalisering

- hvorfor, hva hvis disse trendene fortsetter, hva er det neste som skjer, hva er det

beste som kan skje

Kilde: Accenture

4

BI med og uten datavarehus

Når kompleksiteten øker, fremtvinger behovet for et datavarehus seg men en BI

løsning forutsetter ikke et datavarehus og et datavarehus kan ’betjene’ andre

løsninger enn en BI løsning.

Kilde-

systemer

(fysiske

datamodeller)

Kilde-

systemer

(fysiske

datamodeller)

Kilde-

systemer

(fysiske

datamodeller)

Sentralt datavarehus

(felles for konsernet)

METADATA

DM

Spesifikke analyse og

rapporterings-

løsninger

Logisk

DM

E

T

L

4

Primærlager

Virksomhets-

lager

StagingET

L 2

ET

L 3

Uttrekks-

metode ETL 1

5

Eksempel på BI løsning – Jernbaneverket dvh og

rapporteringsportal

• Kundens behov/utfordring

– Samle sentral styringsinformasjon ett sted

– Redusere ressursbruk og bedre kvalitet på rapportering

– Bedre muligheter for scenarier, prognoser og analyser

• Løsningen

– DVH og rapporteringsportal (dashboards) basert på Oracle BI suite

– Rapportering på ca 30 KPIer samt 50 rapporter for å analysere disse

– KPIer på flg områder: økonomi, sikkerhet, punktlighet, kundetilfredshet og HR

6

Eksempel på BI løsning – Jernbaneverket dvh og

rapporteringsportal

• Effektgevinst

– Manuelle og personlige rapporter er automatisert

– Ca 380 brukere får EN sannhet distribuert samtidig

– Betydlig bedring i de 4 kildesystemenes datakvalitet pga datavarehusprosjektet

– Betydlig ressursbesparelse fra tidligere ad hoc rapportering fra kildesystemene og

utstrakt manuell rapportering hva Excel

7

Rapporteksempler fra JBV rapporteringsportal

Skjermbilder fjernet fra

presentasjonen

8

Den klassiske BI utfordringen

• Godt organisert

• Sentralisert

• Sikkerhet

• Dekker all nødvendige brukere

XXX

• Dårlig organiserte data og proprietære grensesnitt

• Mange manuelle prosesser som er avhengige av

Excelmodeller og email etc.

• Manglende sikkerhet og tilgangskontroll

• Høy risiko for unøyaktighet/feilkilder

• Uklart hvem som har eierskap til data

• Begrensede muligheter for støtte til virksomhetens

prosesser

• Komplisert/manglende vedlikehold av modeller,

endringssporing og - dokumentasjon

9

Fra informasjonsanarki til informasjon som strategisk

ressurs for virksomheten

XXX

XXX

WEB

• Designet for sluttbrukeren

– Microsoft Office® Integration

– Interaktivt Web grensesnitt

– ―Intelligente‖ menyer

– Samler, konsoliderer, analyserer og kommuniserer infomasjon

• Bygget for virksomheten

– ―En versjon av sannheten‖

– Likt begrepsapparat

– Felles system som støtter forretningsprosessene

– Redusert sårbarhet

– Skalerbar fra titalls til tusentalls av brukere

Skaper konkurransefortrinn -

rapportering

Hva skjedde?

Hvor mange, hvor ofte, hvor?

Hvor/hva er problemet?

Skaper konkurransefortrinn -

analyse

Hvorfor skjer dette?

Hva skjer hvis denne trenden

fortsetter?

Hva er det optimale som kan

skje?

10

Gartner - Modenhetsmodeller BI/datavarehus

• Gruppe 1: ‖De bevistløse‖

– Bruker ikke BI eller datavarehus

– ‖Regnearkmafien‖ råder

– Fritt frem å hente sine data der de finner dem, legge dem i et regneark, definere

formler, trykke enter og vips så har de sitt svar

• Gruppe 2: ‖De taktiske‖

– Har tatt i bruk BI løsning men styrt utelukkende av it siden, forretningssiden glimrer

med sitt fravær

– Domene for spesielt interesserte, få brukere, dårlig datakvalitet og begrenset

datagrunnlag

11


• Gruppe 3: ‖De beviste‖

– Tåken begynner å lette

– Brukermiljøene ser verdien av å se informasjon på tvers i organisasjonen

– Forretning og it går ‖hånd i hånd‖

– Et eget støtteapparat, BICC, opprettes gjerne for å styre virksomhetens BI initiativer

– Representerer vannskillet, de modne og mindre modne BI brukerne skiller lag

• ‖ Gruppe 4: ‖De strategiske‖

– BI bruken blir strategisk

– Virksomheten klarer seg ikke uten BI løsningen, stopper den så blir det ‖panikk‖

– Formalisme gjelder, dette er for viktig til at individuell smak og behag skal råde

12


• ‖ Gruppe 5: ‖De allestedsnærværende‖

– Output fra datavarehuset og BI løsningen er fasiten

– Kunder og leverandører får tilgang til deler av løsningen

– BI blir integrert med løpende drift og gir ikke bare svar på ‖hvordan har det gått med

oss?‖ men også ‖hvordan går det med oss akkurat nå?‖

13

Eksempel på BI løsning – Telenor churn rapportering


– Overvåkning mobilabonnement bedriftskunder (7-800.000 abonnement)

– Hvor mange kunder vinnes/tapes fra/til hvilke konkurrenter

– Segmentrapportering på størrelse, bransje, geografi, m.m.

• Løsningen

– Rapportløsning utviklet i Hyperion Interactive Reporting

– Informasjon presenteres som en blanding av statiske visninger og rene analysesider

– Presentasjonslaget består av 15 dashboard som igjen viser grafer, pivoter og

‖bandstyle‖ rapporter

14

Eksempel på BI løsning – Telenor churn rapportering

• Effektgevinst

– Churn rapportering produseres ’on the fly’

– Selvforklarende, ikke behov for opplæring

– Markedsappartet kan få direkte tilgang til egne rapporter og analyser

– En rekke nye rapport- og analysemuligheter

– Risiko for å gjøre feil er minimalisert

– Gammel løsning krevde ’svart belte’ i Excel

• Kundens ressursbruk på eksisterende løsning

– Rapport laget i Excel, ca 24 timer pr måned

– Visninger ble lagt over i PowerPoint og gjennomgått i møte med markedsapparatet

– Ressursinnsats på å lage ny løsning < 50 timer

15

Rapporteksempler fra Telenor churn


presentasjonen

16

Å jevnlig revidere forretningsmodellen er et ’must’

• Tre basis-kategorier som selvsagt krever utstrakt bruk av BI

– Eliminer kostnader som irriterer kundene dine

– Juster prisingen på en slik måte at kundene vil kjøpe mer

– Gi kundene mer verdi til samme pris

”The optimal rate of major change to the business model is

roughly every two to four years for most industries. But

technology-oriented businesses should do it more often”.

Donald W. Mitchell, Chairman Mitchell & Co

”…business never sleeps. Greater profits are

waiting there to be unlocked, if you just make a

few adjustments”.

Donald W. Mitchell, Chairman Mitchell & Co

17

Har vi råd å la være – noen presseklipp

18

Har vi råd å mislykkes? Investeringer i BI vs realisert

verdi

19

Gartner: Ni fallgruber i en BI- implementering

Flaw No. 1: Believing that "If you build it, they will come"

Flaw No. 2: Managers "dancing with the numbers

Flaw No. 3: "Data quality problem? What data quality problem?"

Flaw No. 4: "Evaluate other BI platforms? Why bother?"

Flaw No. 5: "It's perfect as it is. Don't ever change ..."

Flaw No. 6: "Let's just outsource the whole darn BI thing"

Flaw No. 7: "Just give me a dashboard. Now!"

Flaw No. 8: "X + Y = Z, doesn't it?"

Flaw No. 9: “BI strategy? No thanks, we’ll just follow our noses”

Flaw No. 1: Believing that "If you build it, they will come"

Often the IT organisation sponsors, funds and leads its BI initiatives from a technical, data-

centric perspective. The danger with this approach is that its value is not obvious to the

business, and so all the hard work does not result in massive adoption by business users —

with the worst case being that more staff are involved in building a data warehouse than use it

regularly. Gartner recommends that the project team include significant representation from the

business side. In addition, organisations should establish a BI competency centre (BICC) to

drive adoption of BI in the business, as well as to gather the business, technology and

communication skills required for successful BI initiatives.

Flaw No. 2: Managers "dancing with the numbers

Many companies are locked into an "Excel culture" in which users extract data from internal

systems, load it to spreadsheets and perform their own calculations without sharing them

companywide. The result of these multiple, competing frames of reference is confusion and

even risk from unmanaged and unsecured data held locally by individuals on their PCs. BI

project instigators should seek business sponsors who believe in a transparent, fact-based

approach to management and have the strength to cut through political barriers and change

culture.

Flaw No. 3: "Data quality problem? What data quality problem?"

Data quality issues are almost ubiquitous and the impact on BI is significant — people won’t

use BI applications that are founded on irrelevant, incomplete or questionable data. To avoid

this, firms should establish a process or set of automated controls to identify data quality issues

in incoming data and block low-quality data from entering the data warehouse or BI platform.

Flaw No. 4: "Evaluate other BI platforms? Why bother?"

"One-stop shopping," or buying a BI platform from the standard corporate resource application

vendor doesn't necessarily lower the total cost of ownership or deliver the best fit for an

organisation’s needs. BI platforms are not commodities and all do not yet deliver all functions

to the same level, so organisations should evaluate competitive offerings, rather than blindly

taking the path of least resistance. Integration between the application vendor's ERP/data

warehouse and BI offerings is not a compelling reason for ignoring alternatives, especially as

many third-party BI platforms are as well integrated.

Flaw No. 5: "It's perfect as it is. Don't ever change ..."

Many organisations treat BI as a series of discrete (often departmental) projects, focused on

delivering a fixed set of requirements. However, BI is a moving target — during the first year of

any BI implementation, users typically request changes to suit their needs better or to improve

underlying business processes. These changes can affect 35 per cent to 50 per cent of the

application's functions. Organisations should therefore define a review process that manages

obsolescence and replacement within the BI portfolio.

Flaw No. 6: "Let's just outsource the whole darn BI thing"

Managers often try to fix struggling BI efforts by hiring an outsourcer that they expect will do a

better job at a lower cost. Focusing too much on costs and development time often results in

inflexible, poorly architected systems. Organisations should outsource only what is not a core

competency or business and rely on outsourcing only temporarily while they build skills within

their own IT organisation.

Flaw No. 7: "Just give me a dashboard. Now!"

Many companies press their IT organisations to buy or build dashboards quickly and with a

small budget. Managers don't want to fund expensive BI tools or information management

initiatives that they perceive as lengthy and risky. Many of the dashboards delivered are of

very little value because they are silo-specific and not founded on a connection to corporate

objectives. Gartner recommends that IT organisations make reports as pictorial as possible

for example, by including charting and visualisation — to forestall demands for dashboards,

while including dashboarding and more-complex visualisation tools in the BI adoption strategy.

Flaw No. 8: "X + Y = Z, doesn't it?"

A BI initiative aims to create a "single version of the truth," but many organisations haven't

even agreed on the definition of fundamentals, such as "revenue." Achieving one version of

the truth requires cross-departmental agreement on how business entities (customers,

products, key performance indicators, metrics and so on) are defined. Many organisations

end up creating siloed BI implementations that perpetuate the disparate definitions of their

current systems. IT organisations should start with their current master data definitions and

performance metrics to ensure that BI initiatives have some consistency with existing

vocabulary, and publicise these "standards.‖

Flaw No. 9: “BI strategy? No thanks, we’ll just follow our noses”

The final and biggest flaw is the lack of a documented BI strategy, or the use of a poorly

developed or implemented one. Gartner recommends creating a team tasked with writing or

revising a BI strategy document, with members drawn from the IT organisation and the

business, under the auspices of a BICC or similar entity.

―Simple departmental BI projects that pay an immediate return on investment can mean narrow

projects that don't adapt to changing requirements and that hinder the creation of

companywide BI strategies,‖ said James Richardson, research director at Gartner. ―Business

users must take a leadership role in the BI initiative — only with their full engagement will

investment in BI ever realise its potential.‖

Og hva kan vi gjøre med dette?

20

Unngå fallgrubene

• IT og forretning må gå ’hånd i hånd’

• Ledelsesforankring er et ’must’ – politiske og kulturelle barrierer må

elimineres

• Datakvalitet må tas på alvor!

• Evaluer konkurrerende BI verktøy/plattformer

• Revider din BI løsning underveis – BI er en ’moving target’

• Bygg kompetanse internt

• Voks med løsningen, vent med ’sofistikerte’ dash boards

• EN sannhet krever entydige masterdata, start her!

• Etabler en BI strategi

21

Eksempel på BI løsning – SMN Ett kundebilde


– Samle kundens samlede engasjementer i banken i en enkel applikasjon

– Legge til rette for bedre og mer effektiv kundebehandling

• Løsningen

– DVH utviklet i SAS med applikasjonsdatabase på MS sql server 2008 og

webgrensesnitt utviklet i .Net 3.5 og jQuery

– Web applikasjon som gir kunderådgiverne en samlet oversikt over kundenes totale

engasjement, herunder finanisering, kapitalplassering, forsikringer, cash mgmt, m.m.

– Løsningen er avhengig av et velfungerende og godt strukturert datavarehus

22

Eksempel på BI løsning – SMN Ett kundebilde

• Effektgevinst

– Potensiale for betydlig prosesseffektivisering i kundebehandlingen

– Bedre kundebehandling gir potensiale for mersalg

– Kapitalisere på datavarehusets muligheter for å gi strukturert styringsinformasjon fra

flere kilder

23

Rapporteksempler fra SMN Ett kundebilde


presentasjonen

24

ROI av BI løsninger

"A lot of the justification of an enterprise datawarehouse really is based on someone at a very high level being able to conceptualize and envision the value of something that doesn't exist. "You're dealing with things like the value of providing better service to customers and the value of people making better decisions faster."

Frank Brooks;

Senior manager of data resource management and chief data architect, BlueCross BlueShield of Tennessee

25

Elementer å ta hensyn til ved beregning av ROI på BI

• Samarbeid mellom IT og forretning er avgjørende ved en BI beslutning, IT

identifiserer kostnaden og Forretning identifiserer verdien

• Ikke bli for opphengt i en ROI kalkulasjon basert på harde tall

• De myke verdiene ved BI er ofte de viktigste

– Raskere rapportering, bedre informasjon og bedre beslutninger

– Høyere produktivitet hos brukerne og opplagte kostnadsreduksjoner ved

eliminering av manuelle prosesser

• En sponsor i ledelsen er nødvendig

– Å forankre en ROI basert på myke verdier krever en dedikert sponsor

– Å ivareta virksomhetens ‖ compliance‖ er viktig for ledelsen og en

nøkkelfaktor i vurdering av en kvalitativ ROI

26

―It's not just about getting the right information to the right people at the

right time, but determining that the information is in fact being used to

make better decisions‖.

Bill Hostmann;

Vice president and distinguished analyst with Stamford, Conn.-based Gartner Inc

ROI av BI løsninger

27

Eksempel på BI løsning – Fred Olsen & Co

Konsernrapportering


– Effektivisere og trygge konsernrapporteringsprosessen i et omfattende konsern med

flere delkonsern

– Redusere systemrisiko ved å gå bort i fra egenutviklet system til industriell ‖best

practice‖

• Effektgevinst

– Bedre kontroll på data på grunn av bedre styring av datainnsamlingsprosessen

– Raskere og mer kontrollert konsolideringsprosess

– Utrapporteringsmuligheter

– Mindre ressursbruk på kontroll og mer på analyse

– Langt enklere å integrere nye selskaper systemmessig

28

Før ny løsning

• Excel fungerer som oftest veldig bra, men man møter samtidig

– Risikoen for feil i celler, uoversiktlige sammenhenger og alle andre feller man kan gå

i når man arbeider med avanserte regneark modeller.

– Vanskeligheter ved sammenstilling av informasjon over tid når man jobber med en

mer statisk dataplattform.

– Problemer med å sikre ‖audit trail‖ for regnskapsinformasjonen. Dvs. er vi nå sikre på

at tallene ikke er påvirket av noe i modellen …..

– De generelle begrensninger i Excel eller regnearkmodeller generelt


presentasjonen

29

Ny løsning i Hyperion Fin Mgmt (under implementering)

• Løsningen effektiviserer konsolidering ved at man effektivt styrer hvordan

de enkelte enheter skal summeres inn i totalen

– 100% eierskap eller

– Skal det beregnes minoritetsinteresser eller

– Skal enheten omposteres som Tilknyttet selskap

– Dette er oppgaver som man ellers har måtte postere eller føre manuelt i regneark-

modellen


presentasjonen

30


• Løsningen åpner for detaljert forståelse av regnskapsinformasjonen

– Eksempelvis kan balanseposter forklares i egne skjema

– Verifiserer at noteutarbeidelse er konsistent med bokførte verdier på tvers av

perioder og år

– Mao konsistens og sporbarhet


presentasjonen

31


• En konsolidering er kun et lite klikk unna og den

– Summerer alle del-regnskap etter de valgte konsolideringsmetoder

– Den foretar elimineringer basert på enhetenes interne transaksjoner

– Eliminerer aksjeeie i egne datterselskaper

– Oppgaver som eller gjøres manuelt i excel med de ulemper det medfører…


presentasjonen

32


• Man kan selvfølgelig fortsette å gjøre jobben i Excel, men da med en aktiv

link mot HFM, da oppnår vi

– At data i Excel alltid er i samsvar med det som ligger i HFM databasen

– Effektiv sammenstilling av data på tvers av perioder også i Excel


presentasjonen

33

Rapportering

og

Analyse

Budsjett

og

Prognose

Konsolidering

og

Konsern-

rapportering

Balansert

målstyring

Kunde og

Produkt-

lønnsomhet

Ledelses-

rapporter

og

KPI styring

Datavarehus

Applikasjonsdrift og forvaltning

Pro

sje

kt m

eto

de

Råd

giv

nin

g

ErgoGroup BI tjenester og løsninger

Rapportering

og

Analyse

Budsjett

og

Prognose

Konsolidering

og

Konsern-

rapportering

Balansert

målstyring

Kunde og

Produkt-

lønnsomhet

Ledelses-

rapporter

og

KPI styring

Datavarehus

Applikasjonsdrift og forvaltning

Pro

sje

kt m

eto

de

Råd

giv

nin

g

….. og kunder

http://www.tine.no/

http://www.posten.no/Forside

http://www.storebrand.no/

https://www.dnbnor.no/

business intelligence - har du råd til å la være?

Technology