Být agilní se týká i probíhajících změn postoje k datům v organizacích, kdy se stále větší důraz klade na aktivní a tvůrčí práci s daty a na co nejrychlejší využití získaných informací v obchodních procesech. Nedílnou součástí tohoto procesu je i systematické budování a sdílení znalostí a know-how postupů společnosti. „Pouhý“ statický reporting a jednotná centralizovaná governence již nestačí, naopak se stává brzdou ve využívání BI a brání tvůrčí aktivitě uživatelů. Společnosti již nejsou ochotny investovat do nákladných BI projektů, jejichž implementace je zdlouhavá a u nichž může trvat řadu měsíců, než nakonec začnou poskytovat využitelné výstupy. Ty se potom často ukážou již jako nepotřebné nebo neodpovídající situaci na trhu a nevyhovující rychle se měnícím potřebám společnosti. Místo toho je snaha investovat do rychlých, flexibilních a levnějších řešení, která těmto rychle se měnícím potřebám vyhovují více.

Toto vše ale neznamená nepotřebnost jednotné integrované datové vrstvy, nutnost strategické vize a systematického koncepčního přístupu k budování BI či zavedení „rozumné“ governance.

Self-service BI a vizuální analýzy dat

Nástroje typu self-service BI lze stručně charakterizovat pojmy jednoduchost, rychlost, intuitivní použití, vizualizace a aktivní činnost uživatele. Tyto nástroje umožňují provádění rozsáhlých ad-hoc analýz a vizualizací dat pokročilými uživateli a v řadě případů i běžnými uživateli. Dříve byly průkopníky především menší nebo nově vzniklé společnosti, nicméně v současnosti mají i všichni „standardní“ výrobci rozsáhlých enterprise BI technologií ve svém portfoliu moduly self-service BI. V současné době se naopak původní výrobce nástrojů self-service BI snaží poskytnout funkce tzv. enterprise reportingu – jedná se zejména o sdílení a management reportů, jejich automatickou distribuci, schedulling a alerting, integraci s finančními, ERP a dalšími systémy, zvýšení bezpečnostních mechanismů, integrace statistických modulů atp.

Mobilní BI

Ruku v ruce s rostoucím využíváním mobilních zařízení dramaticky roste i význam přínosu tzv. mobilní BI. Mobilní BI rozumíme převážně vizualizaci a přístup k aktuálním datům akčních a souhrnných datových výstupů na displeji mobilního zařízení. Hlavním přínosem takovéto podoby mobilního BI je skutečnost, že odpovědní pracovníci či manažeři mohou okamžitě a adekvátně reagovat na mimořádné situace nebo trendová zjištění, a to kdekoli a kdykoli.

Vedle mobilních BI aplikací, které jsou nástrojem interpretace dat v terénu, existují i mobilní aplikace, které nejen že přímo pracují s datovými výstupy BI platforem, ale dokážou i aktivně přizpůsobovat své chování podle kontextu, který samy vyhodnocují. Z pohledu koncového uživatele se jedná o kontextově orientované chování aplikace na základě datových výstupů za účelem postupného zlepšování poskytovaných služeb. Ze strany provozovatele je realizace takovýchto inteligentních mobilních aplikací samozřejmě motivována cílem posílení schopnosti udržení si zákazníka a přirozeným zvýšením objemu uživatelských transakcí se službou jako takovou.

Hlavními jednotkami struktury kontextově orientovaných mobilních aplikací jsou:

• Systémy pro sběr kontextuálních dat, které typicky shromažďují informace o uživateli a o parametrech využívání služby.
• Systémy pro vyhodnocení kontextu, tedy určitý prediktivní model chování koncového uživatele, který je schopen průběžného učení a korekce výstupů na základě jednání koncového uživatele.
• Mobilní aplikace reagující v souvislosti se vstupy, které jí předává systém pro vyhodnocení kontextu, hlavně pak ve vedení cíleného dialogu s koncovým uživatelem a samostatné poskytování kontextově zformované služby. 

Obr. 1: Schéma práce kontextově orientovaných BI mobilních aplikací

Big data a zpracování dat v paměti

Big data patří v dnešní době mezi velmi frekventované pojmy. Přestože jde o ne vždy přesně používaný termín, je oblast big dat oprávněně jedním z hlavních současných BI trendů. Obecně jsou big data charakterizována parametry:

• Volume (objem) – jedná se o zpracování a správu velkých objemů dat různých formátů včetně semistrukturovaných a nestrukturovaných dat.
• Velocity (rychlost) – týká se rychlosti generování dat a potřeby jejich zpracování v reálném čase.
• Variety (různorodost) – různé formáty dat, může jít např. o data ze sociálních sítí, e-mailů, dokumentů, audiovizuální či senzory generovaná data.
• Veracity (věrohodnost) – kvalita, spolehlivost a úplnost dat může být různá v závislosti na zdroji, formátu, množství získaných informací atd.

S exponenciálně rostoucím objemem dat je zpracování v paměti (in-memory computing) nezbytným předpokladem pro rychlé použití získaných informací, neboť rostoucí časová latence mezi vznikem dat a zpracováním výrazně snižuje jejich hodnotu. Data jsou poté ukládána na disky často i běžných počítačů a dále se používají k analytickým účelům.

Jaké jsou nejzásadnější otázky v souvislosti se zaváděním řešení big data?

• Nutnost souladu implementace big dat s BI strategií, potřeba silného obchodního záměru
• Transformace společností na analytický způsob práce
• Integrace big dat do celkového BI ekosystému (viz obrázek 2)
• Volba analytické platformy
   

Obr. 2: Schéma komplexního BI ekosystému

BI v cloudu

Současný trend využívání informačních technologií formou služby z cloudu se pochopitelně týká i BI. Nejjednodušší a zatím nejrozšířenější využití cloudu v oblasti BI je pronájem datového prostoru a infrastruktury a použití analytických služeb v cloudu na on-premise data, dále pak využití BI aplikací, nakonec přesunutí kompletního řešení do cloudu.

Hlavní výhody využití cloudu jsou:

• Okamžitá připravenost k použití, flexibilita a škálovatelnost řešení, ať již v případě infrastruktury, datového prostoru, výkonnosti systému, či funkcionality, licencí atp.
• Nižší náklady než při on-premise řešení, platba pouze za skutečně konzumované služby
• Snížení administrace spojené s nasazením a provozováním BI řešení
• Možnost využití pro krátkodobá řešení, optimalizaci a testování připravovaných BI řešenív
• Spolehlivost řešení, zajištění tzv. business continuity a disaster recovery

Kromě tradičních hráčů na poli BI, kteří poskytují svůj software a služby v obou prostředích, existuje řada společností poskytujících BI služby výhradně na platformě cloudu.

Dopady na interní organizaci a BI governance

Zásadní výzvy, kterým musí čelit korporace, aby mohly správně a efektivně využívat možnosti BI, jsou:

• Dříve BI centralizována do jednoho specializovaného oddělení, dnes naopak rozprostřena po celé společnosti
• Různé potřeby různých uživatelů
• Business analytici – hlavní nositelé znalostí
• Zajištění jedné verze pravdy (tzv. Single Version of the Truth)
• Zajištění bezpečnosti dat a informací

Governance musí reflektovat současné požadavky a technologické možnosti BI, jinak se stane překážkou rozvoje BI ve společnosti. Výraznými změnami prochází i vztah business vs IT (viz obrázek 3), kdy se role businessu posunula od pouhé konzumace výstupů připravených IT do oblasti vytváření a interpretace reportů; role IT se koncentruje do oblasti přípravy a managementu dat a optimalizace výsledných dotazů. Obr. 3: Moderní BI mění role IT oddělení a ostatních obchodních jednotek organizace. Role businessu se posouvá od pouhé konzumace výstupů připravených IT oddělením k aktivnímu vytváření a interpretaci reportů. Je potřeba zdůraznit, že budování interní organizace podporující aktivity BI není jednorázová aktivita, nýbrž strategický kontinuální proces, který musí být efektivně řízen a podporován senior managementem a do kterého musí být zahrnuti všichni aktivní uživatelé BI.

	RNDr. Jiří Mičke Autor článku pracuje ve společnosti Unicorn Systems, kde zastřešuje oblast BI, ve které v různých organizacích působí více než patnáct let. Během své profesní kariéry se účastnil na implementacích DWH/BI řešení pro největší české společnosti. V současnosti se podílí na rozvoji BI řešení ve společnosti Vodafone.
	Ing. Ondřej Švihálek Spoluautor získal profesní zkušenosti na pozicích strategického řízení produktů a služeb v oblasti internetu, on-line médií a mobilních sítí. Aktuálně se podílí na rozvoji mobilních řešení pro klienty Unicorn Systems.