Revista si suplimente
MarketWatch
Inapoi Inainte

Lungul drum al datelor spre o singură versiune a adevărului

02 Mai 2010



„One version of truth“, laitmotivul vendorilor de Business Analytics, este considerat de către specialiştii IT un deziderat perpetuu, dificil de atins, dar spre care trebuie ţintit constant. Experţii susţin că drumul spre atingerea acestui obiectiv este benefic la nivelul cifrei de afaceri şi profitului pentru companiile care îşi asumă dificultăţile inerente acestei alegeri.

Începând din anii ’70, lumea afacerilor a avut în aproape fiecare decadă un termen la modă pentru soluţiile IT destinate să ofere suport managerilor în procesul de luare a deciziilor pe baza datelor furnizate de sistemele informatice.


Astfel, în urmă cu patru decenii, buzzword-ul momentului era „Decision Support Systems“, un concept revoluţionar, care părea multora desprins din literatura Science-Fiction. În anii ’80, termenul a suferit o modificare la nivel de adresabilitate, devenind „Executive Information Systems“. Spre sfârşitul acestei decade îşi face apariţia una dintre cele mai longevive „vedete“ ale domeniului: OLAP – OnLine Analytical Processing, instrument cu o largă rată de penetrare şi la momentul actual. Anii ’90 sunt dominaţi de apariţia liderului incontestabil – Business Intelligence (BI), concept care, la momentul actual, este considerat de către unii analişti a fi acces la statutul de „commodity“. La mijlocul primei decade din 2000 îşi face apariţia şi noul challenger – Business Analytics (BA). Specialiştii îl cotează drept un competitor serios la supremaţia BI-ului, argumentând că, în actualul context economic în care competitivitatea a atins un nivel extrem de ridicat ca urmare a extinderii fenomenului de mondializare, şi nu numai, BA a trecut de la stadiul de „nice to have“ la cel de „mission-critical“.


BI sau BA?

Argumentele pentru poziţionarea conceptului de Business Analytics ca soluţie ideală în oferirea unui suport decizional de calitate, rapid, eficient şi bazat pe informaţii viabile sunt la fel de numeroase ca şi contra-argumentele.


Polemica, larg dezbătută în literatura de specialitate, are la bază confuzia existentă între definiţiile soluţiilor de BI şi BA, ariile de acoperire ale celor două concepte suprapunându-se până la identificare în anumite aspecte. Thomas Davenport (autorul lucrării „Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results“) arată că, nici la momentul actual, nu este tranşată clar diferenţa dintre cei doi termeni: unii vendori de aplicaţii software definesc zona de Business Analytics ca un subset al sistemului de Business Intelligence, în timp ce alţii consideră că BI este subordonat zonei de Analytics.


Asta în timp ce alţi editori software au ales calea de compromis, plasându-şi soluţiile sub denumirea de sisteme Business Intelligence & Analytics…


Diferenţierile sunt greu de sesizat pentru un manager cu un apetit tehnologic scăzut. Există însă „formule simplificate“, care permit delimitarea cât de cât clară a celor două concepte. Succint, raţionamentul ar suna cam aşa: soluţiile de BI oferă, prin intermediul uneltelor specifice (mult-uzitatele dashboards şi scorecards, care deţin supremaţia), posibilitatea monitorizării performanţei anumitor procese de business, prin raportarea la diverse seturi de Key Performance Indicators. (Evident, pot fi stabilite praguri limită în care pot varia valorile urmărite, la depăşirea acestora fiind emise alerte/notificări, care pot urma/declanşa un algoritm predefinit etc.) Deosebirea adusă de soluţiile de Business Analytics rezidă în faptul că acestea permit utilizatorilor o interacţiune la nivelul datelor de altă natură decât cea la care dă acces BI-ul (limitată, în majoritatea cazurilor, la nivelul dashboard-scorecard), utilizând tehnici de analiză statistică şi cantitativă a datelor pentru a oferi suport în luarea deciziilor de business. Astfel, dacă soluţiile de BI oferă posibilitatea obţinerii de informaţii prin interogarea bazelor de date, utilizarea instrumentelor OLAP sau alte unelte de analiză directă, aplicaţiile de BA oferă, prin utilizarea instrumentelor complexe (de tipul DataWarehouse, Data Mining etc.), posibilitatea identificării de modele şi pattern-uri, permiţând schiţarea posibilelor evenimente viitoare, a trendurilor sau a probabilităţilor ca un anumit eveniment să aibă loc sau nu.


Sintetic, unii analişti susţin că dife-renţa dintre BI şi BA este, pe undeva, precum cea dintre statistică şi analiza predictivă (cea din urmă se bazează pe prima). Mai concret, potrivit lui Steve Cranford, managing director PricewaterhouseCoopers, soluţiile de BI clasice permit, prin mecanismele specifice, obţinerea informaţiilor din date şi diseminarea lor (prin dashboards şi scorecards), în timp ce cele de BA permit crearea de valoare, prin transformarea informaţiilor în cunoştinţe acţionabile.


Merită efortul?

O întrebare la care au dat răspunsul numeroase cabinete de consultanţă şi studii realizate de mari editori software. Astfel, un studiu realizat în 2008 de către Accenture, pe un eşantion de 250 de senior executives, relevă faptul că Business Analytics reprezintă o prioritate pentru companiile care doresc să evolueze de la nivelul luării deciziilor pe bază de fler-instinct-agerime. (Formulările de peste Ocean sunt mult mai plastice: „gut instinct“, „gut-feel“ sau „good ’ole-gut“). Procentul companiilor care se bazează doar pe „instinct“ este unul semnificativ – 40% din respondenţii studiului citat. Motivul principal pentru care actul decizional se bazează pe apreciere şi discernământ, în loc să fie fundamentat pe suportul oferit de soluţiile de tip BA, este pentru 61% din subiecţi faptul că nu deţin date de calitate valabile, în timp ce 55% au indicat motivul că deciziile le sunt influenţate de factori calitativi şi subiectivi. Un procent ceva mai mic a invocat drept principală cauză problemele generate de capitalul uman: 23% au acuzat abilităţile insuficiente ale angajaţilor, în timp ce 36% se confruntau cu un deficit al abilităţilor în materie de analiză a datelor.


Procentul de 61% de subiecţi care au indicat, în 2008, că nu deţin date calificate şi valabile pentru luarea deciziilor este frapant, mai ales dacă ţinem cont de explozia de informaţii cu care se confruntă companiile în ultimul deceniu. (Referitor la creşterea explozivă a volumelor de date, IDC estima că, la nivelul lui 2010, volumul informaţiei digitale se va situa undeva în jurul a aproximativ 988 Exabytes, ceea ce echivalează cu un volum de cărţi care, puse în teanc, ar permite acoperirea distanţei de la Soare la Pluto şi înapoi.)


Studiul Accenture are aplicabilitate şi pe plan local. Să luăm ca exemplu o companie care deţine şi utilizează de câţiva ani un sistem ERP, o aplicaţie de management al contractelor şi clienţilor, una destinată forţei de vânzări, o bază de date pentru departamentul de marketing şi o soluţie pentru gestionarea lanţului de parteneri şi/sau furnizori. Este un exemplu pertinent de companie de dimensiuni medii la nivel local. Dar, tot la nivel local – însă nu numai! –, sunt extrem de puţine cazurile în care toate aceste aplicaţii sunt conectate într-o platformă software, aşa că, în situaţia în care instrumentele de raportare şi, eventual, analiză există, acestea furnizează date eronate. Motivul: multe surse de date, multe depozite de date neintegrate, multe semne de întrebare asupra validităţii datelor introduse fac ca instrumentele de analiză şi raportare, oricât de avansate ar fi ele, să fie în imposibilitatea de a furniza o singură versiune a adevărului, pe baza căreia să se poată lua o decizie de business corectă, respectiv adecvată situaţiei reale.



Parerea ta conteaza:

(0/5, 0 voturi)

Lasa un comentariu



trimite