facebook LinkedIN LinkedIN - follow
IT SYSTEMS 11/2023 , AI a Business Intelligence , DMS/ECM - Správa dokumentů

„Velké výzvy nás baví...,“

říká Jiří Bohuslav, Delivery Manager a Data Warehouse Managing Consultant společnosti Sophia Solutions



Jiří BohuslavSophia Solutions je IT konzultační společnost, která se již více než 21 let specializuje na oblast manažer­ských infor­mač­ních systémů a sys­té­mů pro podporu rozhodování. Je technologicky nezávislá, což jí umož­ňu­je porovnávat jednotlivé nástroje mezi sebou a pomoci zákazníkům s volbou řešení, která jsou pro ně nejvhodnější. Pomáhá tak firmám a organizacím z různých odvětví najít optimální způsob, jak efektivně využít data pro řízení a přijímat rozhodnutí založená na datech. Pana Jiřího Bohuslava, který ve společnosti Sophia Solutions řídí návrhy a implementaci takových řešení, jsme požádali, aby nám danou problematiku blíže vysvětlil.


Pane Bohuslave, pro oblast, které se věnuje vaše společnost, je používáno souhrnné označení Business Intelligence, zkráceně BI. Jak byste jednoduše popsal, co to vlastně BI systémy jsou a pro koho jsou primárně určeny?

Business Intelligence systémy jsou sady nástrojů a technologií, které uživatelům, povětšinou z řad managementu firmy, doručí informaci, co se vlastně ve firmě děje. Jak my říkáme – „tvoříme z dat informace“ a tyto informace pak lze použít pro kvalitní rozhodování. Proto se také BI systémům říká „decision support systems“. Podstatné je, že informace a data jsou interpretována způsobem, který je vizuálně jednoduchý, přehledný, dává informace do souvislostí, poskytuje uživateli možnost dívat se na data různými způsoby, tvořit si své reporty, přehledy, vizuály. A to vše pohledem jak do historie, tak i do budoucnosti, kde se mohou uplatnit různé prediktivní analýzy, what-if analýzy, ale to už možná zacházíme přes hranici jednoduché odpovědi.

Takže základem je datový sklad, ve kterém jsou všechna data konsolidována?

V minulosti a částečně i nyní to určitě platí. Datový sklad je jednoznačný základ, kam se data z rozličných zdrojových systémů nahrávají, integrují se, dochází k jejich čištění a konsolidaci. Dnes jsou navíc metody budování Business Intelligence systémů agilnější, požadavky na rychlost doručení BI výstupů jsou vyšší, vše se zrychluje, jako ostatně celý svět kolem nás. Proto se dnes setkáváme s pojmy jako Data Lakes, Data Lakehouse, Datová Virtualizace, Datový produkt, Data Mesh, které podpořeny novými technologiemi reagují na rostoucí složitost a objem dat v moderních organizacích a umožňují vytvářet skutečně sofistikovaná řešení velmi agilním způsobem.

Dokážete opravdu sestavit pro zákazníka řešení, které mu umožní využít data z různých firemních systémů, excelovských tabulek a dalších zdrojů v rozdílných formátech?

Samozřejmě, již 21 let neděláme nic jiného 🙂. Přestože jsem uváděl spoustu moderních přístupů k řešení úloh BI, princip je víceméně stále stejný, a to mít možnost kombinovat data z různých datových zdrojů (systémů) a vytvořit z nich buď reporty, o kterých firma ví, že je potřebuje ke svému fungování, nebo mít možnost skládat reporty, o kterých ještě uživatelé a manažeři nevědí, že je vlastně poskládat mohou. Vždy když jim tyto možnosti předvedeme, jejich nadšení „nezná mezí“ a začnou vymýšlet spoustu dalších reportů a datových analýz, které dosud prostě neměli šanci dostat. A o tom celá oblast BI je, snažíme se být pro firmy spolehlivým partnerem nebo spíše parťákem, který s nimi prochází proces objevování dat v jejich vlast­ních systémech, přičemž dopad na jejich byznys je vždy pozitivní.

Co je vlastně tím hlavním benefitem takového řešení? Můžeme to chápat tak, že pomocí datového skladu můžeme jednoduše­ji a efektivněji připravovat rozličné analýzy a reporty, které na konci poslouží pro efektivnější řízení celé firmy nebo úřadu?

Zcela jasným přínosem DWH/BI je automatizace nekonečné ruční tvorby reportů, tím pádem minimalizace chybovosti, validace, čištění a konsolidace dat, napojení na sdílené číselníky – to se také nazývá Master Data Management. Jednoduše řečeno, tím, že si společnost udělá v datech pořádek, vytvoří si jednu společnou datovou základnu, které všichni mohou důvěřovat, netráví už spoustu času neproduktivní rutinní činností týkající se přípravy různých reportů a mohou se více zaměřit na byznysovou stránku věci a kvalitní rozhodování. Na svá data se mohou spolehnout.

Kolik stojí taková řešení a jak dlouho trvá je nasadit u firmy střední velikosti?

Je to celé o připravenosti firmy na projekt DWH/BI a představě o cílovém řešení. V tomto jsou naše zkušenosti velmi pestré. Jsou společnosti, kde jsme postaveni před přesně popsaných 100 výstupních reportů včetně vizuálů a grafiky, tam je zadání jasné. Pak jsou společnosti, které vědí, že sice mají spoustu různých systémů a aplikací, které jim poskytují předpřipravené reporty v omezené míře, ale neumí tato data zkombinovat. Tam je třeba zvolit agilnější způsob řešení, zahrnující různé proof of concepts, a k cíli se ubíráme společně se zákazníkem postupnými kroky.

Ale abych byl konkrétní, implementujeme projekty od řádu jednotek stovek tisíc korun do desítek milionů, časově to znamená pár měsíců až roky. Většinou po ukončení hlavního projektu u zákazníka fungujeme jako konzultanti pro jeho další rozvoj a velmi často poskytujeme dlouhodobý support.

Jak si stojí české firmy v práci s daty? Kde podle vás nejčastěji chybují a kde mají nevyužité příležitosti?

Opět je to velmi různé. Společným jmenovatelem v posledních letech je, že si firmy uvědomují, že pokud nebudou mít postavený kvalitní reportingový, nebo dokonce analytický systém, budou velmi ztrácet oproti konkurenci, která tyto pokročilé metody využívá. Často jsme až překvapeni, jak firmy vůbec nevyhodnocují svá data, která ale mají dramatický dopad do hospodaření firmy a přímo na její ziskovost. Typickou ukázkou je sledování profitability výroby nebo projektů, efektivita využívání zdrojů, optimalizace nákladů, vyhodnocení prodejů. To nejsou složité úlohy, společnosti tato data už z principu mají, ale používají je jen na odreportování aktuálního stavu. Zcela chybí porovnání s historickými daty, sledování trendů, odchylek, výhled do budoucnosti – zde je naprosto nevyužitý potenciál způsobený jistou provozní slepotou.

Jinou kategorií jsou datové sklady a reporting určený pro povinnou regulatoriku, které se firmy nevyhnou, to se týká zejména finančních institucí. Aktuálně je velkým tématem ESG reporting, který některé firmy zodpovědně začínají řešit, a právě jeho splněním získají v budoucnu určitou konkurenční výhodu před ostatními. V této oblasti také nabízíme naše služby.

Můžete uvést nějaké příklady úspěšného nasazení BI v praxi? Nemusíte jmenovat konkrétní zákazníky, ale bylo by užitečné uvést alespoň nějaké modelové příklady.

Hezkým příkladem může být jeden z našich nedávných projektů pro obchodníka s energiemi. Tam jsme dokázali vybudovat skutečně obrovský datový sklad, který kombinoval data z 13 různých zdrojových systémů. V době nočního náčtu tento DWH dokázal zpracovat větší stovky milionů záznamů, data připravit tak, aby ráno v 8 hodin byly veškeré reporty připravené a aktuální. Odběratelem byla všechna klíčová oddělení společnosti jako finance, controlling, backoffice, obchod, HR a další, přičemž výstupních reportů bylo zhruba 150. Výzvou byl i speciální mobilní report přímo pro majitele společnosti, aby mohl u ranní kávy sledovat klíčové ukazatele, jak mu firma běží. Tohle bylo skutečně velké dílo, na které jsme s kolegy velmi pyšní. Naše řešení ušetřilo obrovskou spoustu práce desítek pracovníků zákazníka, kteří dosud data připravovali s velkým úsilím a často chybovostí, systém byl přijat velmi pozitivně. Spokojený zákazník je naším hlavním cílem.

Na jakých technologiích se moderní BI řešení staví? Předpokládám, že aktuální vývoj technologií posouvá možnosti BI řešení například z hlediska objemu dat a rychlosti jejich zpracování. Došlo ale i k nějakým koncepčním změnám ve zpracování dat díky novým technologiím?

Velkým tématem je samozřejmě cloud, do kterého se technologicky vše přesouvá. Mimo standardní technologie, jako je Oracle, Microsoft nebo IBM, se dnes staví na platformách jako Snowflake, různých noSQL databázích, jsou využívány technologie z oblasti zpracování Big dat, jako třeba Kafka, datové streamy a další. Architekturu je možné dnes postavit velmi různorodě, je to vlastně skládačka technologií, které k sobě nějakých způsobem pasují, a hlavně efektivně řeší požadavky, které jsou na systém kladeny, ať už se bavíme o extrémním objemu dat, nebo naopak o výrazně přísných požadavcích na rychlost zpracování, případně kombinace obojího, což je vždy velká výzva. A to jsou věci, které nás baví.

Sophia Solutions se nedávno stala součástí technologické skupiny SUDOP CIT, jedné z největších IT konzultačních společností ve střední Evropě. Co pro vás a vaše zákazníky bude znamenat začlenění do takto velké mezinárodní skupiny?

Pro nás je to velký krok, od kterého si slibujeme rychlejší růst Sophia Solutions. Určitě je přínosem možnost realizace větších projektů, na které jsme z různých důvodů dodnes nedosáhli. Ve skupině SUDOP CIT jsou velmi zajímavé a úspěšné firmy, se kterými již teď podniká­me společné akce. Nyní jsme na začátku, ale věříme, že skutečně porosteme a synergie plynoucí z našeho spojení bude velkým přínosem jak pro Sophia Solutions, tak pro skupinu SUDOP CIT.

Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.

Inzerce

Mějte reálná očekávání a nepřeceňujte síly!

IT Systems 1-2/2024V prvním letošním vydání IT Systems narazíte hned několikrát na téma umělé inteligence. Nezajímá nás ovšem, jak hezké obrázky už dokáže AI vygenerovat. Zabýváme se raději uplatněním AI v oblasti e-commerce a logistiky. Podíváme se také, jak AI mění zákaznické linky a jak dokáže zvýšit produktivitu zaměstnanců a zrychlit interní procesy.