Jak lvové bijem o mříže,
Jak lvové v kleci jatí.
My bychom vzhůru k nebesům
a jsme se zemí spjatí.


Už je to více než sto let, kdy básník Jan Neruda takto vyjádřil svou touhu "ad astra", tolik oblíbenou našimi učiteli i diváky filmu Marečku, podejte mi pero. S ohledem na rok napsání je zajímavé, kolik nadčasových věcí lze v jeho Písních kosmických najít. Touha něčeho dosáhnout je vlastní i Adastře právě založené divizi firmy Speedware s.r.o., která za pět let vyrostla z maličké firmy, prodávající jediný produkt. Dnes je ADASTRA plná lidí, kteří, když řeknou "Pánové, minulou noc jsem absolvoval nádherný zážitek", tak mají určitě na mysli něco jako testování Microsoft OLAP Services 2000 nebo Sybase WhiteLight. Bez našich špičkových specialistů a pochopení jejich manželek bychom jen těžko byli tam, kde jsme, a sotva bychom přežili v tak dynamickém odvětví, jako je budování datových skladů a OLAP aplikací.

Dříve jsme občas mívali pocit, že některým zákazníkům vytváříme řešení, která jsou pak v jejich denní praxi pozapomenuta jako okrajové pokusné záležitosti, ačkoli by při důsledném využití dokázala mnohem více. Klasické podnikání však dlouho předtím fungovalo bez analytických aplikací, a ty se prostě mnohdy neprosadily proti navyklým způsobům řízení. Dnes se situace mění a to, co bylo před lety spíše ve hvězdách, se stává podmínkou přežití. Největším hnacím motorem vzrůstajícího zájmu podnikových manažerů o datové sklady je, jak jinak, reálná a blízká budoucnost používání internetu jako kanálu pro lepší (= rychlejší, levnější, obsažnější, přesnější, adresnější) obchodní komunikaci. My vnímáme e-business nejen jako synonym pro B2B nebo B2C aplikace, ale v širším smyslu jako paradigma kvalitativně dokonalejší globální ekonomiky, v níž jsou klasické fenomény podnikání mnohonásobně umocněny nasazením inteligentních informačních technologií. Internet napomáhá tlaku na vytvoření dynamického a velmi komplexního hospodářského ekosystému, v němž jsou bourány hranice národních trhů. Ve fungování společnosti se čím dál tím víc prosazují počítače a nahrazují člověka všude, kde jsou výkonnější. Nejdříve jsme přenechali aritmetické výpočty kalkulačkám a ruční psaní textovým editorům - protože to bylo pohodlné. Transakční ERP systémy převzaly zodpovědnost za evidenci a organizaci jednoduchých procesů - protože dokázaly přesněji zpracovat velké množství dat z masové výroby. OLAP aplikace umožnily analyzovat souvislosti ve velkých objemech historických dat - protože dokáží efektivněji vyhledat a připravit informace. Stále to však zatím byl člověk, kdo rozhoduje a určuje konkrétní pravidla. Co se stane, až se pravidla hry budou měnit tak rychle, na tolika místech současně, a na základě tak velkého množství vstupních informací, že je lidé už nebudou schopni sami kontrolovat? Jakmile někdo dokáže naučit počítače dělat to lépe a rychleji, začnou zastupovat člověka v mezilidské (mezipodnikové) komunikaci nebo při realizaci rozhodování.

To se již ostatně děje, např. při vytváření individuální nabídky internetovému zákazníkovi, při vyhledávání informací v globální databázi nebo v aplikacích Customer Relation Management (CRM). Co je podmínkou, aby se to dělo efektivně? Počítače vyžadují explicitní vyjádření informací a pravidel, včetně takových, které dříve existovaly jen implicitně v hlavách obchodníků. Informace nejsou pouze data, ale data, kterým je rozuměno. Zde je místo - obrátíme-li se opět k Nerudovu čtyřverší - kde se ještě cítíme "spjati se zemí". V čem je problém? Přece díky mnohem dokonalejším technologiím dnes můžeme ukládat při stejných nákladech o několik řádů více dat než dříve. Ale schopnosti analytiků vytvářet informační modely - tj. pojmenovávat, co lidé, počítače a stroje v podnicích dělají - zůstaly na téměř stejné základní úrovni, jako před deseti lety. Současné modely, vzešlé z potřeb transakčních systémů, téměř nikdy neobsahují implicitně používané informace a jen v omezené míře vyhovují pro porozumění datům. Proces uvědomění si a vyjádření těchto informací se přitom jen velmi těžko dá rychle naimportovat spolu s technologií. Kromě toho jsou v současnosti používané datové modely vysoce individuální a mezi různými výrobci podnikového software vzájemně nekompatibilní. V reakci na to odvětvová konsorcia vytvářejí sémantické nebo objektové modely, dnes většinou na bázi XML, které jsou zaměřeny zejména na vzájemnou srozumitelnost dat v B2B a Supply Chain Management (SCM) aplikacích. Jejich terminologické slovníky by měly sloužit jako obecná platforma nebo podnikové rozhraní k okolnímu světu. Intrafiremní řízení však může vyžadovat ještě složitější nebo odlišný pohled.

Vytváření informačních modelů pro datový sklad a řízení podniku je věc zdlouhavá a obtížně kontrolovatelná. V zásadě je měřitelná až praktičností užití. Pokusy o ad hoc implementaci složitých modelů pro podporu CRM nebo SCM aplikací provází významné riziko nevhodného návrhu. Toto riziko je shodou okolností dobře známo z prvních let existence technologií datových skladů, kdy velké projekty často končily fiaskem. Dnes se proto všeobecně používají strategie postupného budování datových skladů, od jednodušších pohledů ke složitějším. Datové sklady vidíme v tomto smyslu jako významný praktický nástroj pro spoluvytváření dokonalejších informačních schémat, které podnik připraví na éru "e-business". Prvotní implementace datového skladu může být doprovázena strategickým návrhem jeho globální architektury, funkčně je ale obvykle zaměřena jen na základní prodejní a logistická data firmy, dostupná z transakčního systému. Obvykle je také rozdělena na několik kratších etap podle jednotlivých oblastí podniku.

Implementace každé etapy je následována učící fází, kdy manažeři na různých úrovních testují praktický přínos navržených modelů a učí se z nich získávat informace - porozumět datům. Poté, opět postupně, dochází k dalším měřitelným a kontrolovaným zpřesněním informací: jsou vytvářeny nové aplikace pro analýzu, alternativní pohledy na podnik a jeho prostředí, do datového skladu jsou zahrnována detailnější data o podnikových procesech nebo o konkurenci, dodavatelích a zákaznících.

Ve vrcholné fázi implementace jsou připraveny modely, optimální pro nasazení aplikací CRM nebo SCM - jak a co chce vidět zákazník nebo dodavatel. Datový sklad mohou doprovázet aplikace pro získávání pravidel z dat nebo ze simulací analyzovaných procesů.

Jak ukazuje zkušenost předních výrobců ERP software, aplikace pro CRM nebo SCM vyžadují informačně bohatší pohled na podnikové procesy a prostředí, než je běžné u transakčních systémů. Proto se tyto aplikace bez datových skladů v podstatě neobejdou. Situace u nás: Celopodnikové datové sklady jsou technologií zatím asi tak horní stovky podniků. Jak dopadne průměrný český podnik, až se jeho zákazník potká s operativností a individuálním přístupem, poskytovaným "e-business" konkurencí, ať již globální nebo regionální? Nebo až se jeho dodavatel přestane spokojovat s e-mailem a začne vyžadovat nasazení pokročilých a informačně náročných technologií pro SCM? Možná se někdo bude chlácholit představou, že Amerika je o X let napřed, ale za mořem, a že sousednímu Německu chybí sto tisíc IT specialistů - takže na investice do špičkových technologií bude mít našinec dost času. My jsme dnes technologicky schopni nasadit zákazníkovi datový sklad v průběhu několika měsíců, v jednoduchých případech i týdnů. V implementaci e-business paradigmatu se ale doba, potřebná pro změnu myšlení manažerů a organické vrůstání nových technologií do firemní organizace, počítá na roky. A v současnosti jen ojedinělé příklady několika předních firem nestačí k dostatečnému tlaku na přeorientaci školství a kvalitativní změny ekonomického prostředí v národním měřítku, bez kterých tato země nebude investičně zajímavá. Abstinenční nebo vyčkávací alternativa neobstojí v konfrontaci s procesem, na který poukazuje mnoho mezinárodních odborníků: "Dnes se znovu láme chleba mezi těmi, co budou vymýšlet a řídit, a novým třetím světem, který bude v lepším případě poskytovat hrubou práci."


Autor je konzultant na projektech datových skladů ADASTRA Speedware s.r.o.