Chceme-li něco dělat inteligentně, myslíme tím většinou, že to chceme dělat rozumně. Pro takovýto přístup k řešení problému je podstatné mít dostatek správných informací. Toto nám nabízí systém nástrojů, projektových řešení a organizačních opatření známých pod pojmem Business Intelligence (BI), umožňujících řízení organizací podle znalostí.


Základním pilířem takových řešení jsou aplikační softwarové balíky označované jako EIS - Executive Information Systems, informační systémy pro podporu řízení, které se ve stále větší míře uplatňují v podnicích a institucích po celém světě. Jsou speciálně zaměřeny na podporu potřeb řídících pracovníků.

EIS je ta část celkového IS firmy, která pracuje s vybranými nebo upravenými daty a která se těmito úpravami stává nositelem komplexních informací, charakterizujících příslušné procesy ve firmě. Primárně slouží k identifikaci a lokalizaci určitých jevů ve firmě, v dalším kroku pak k jejich podrobné analýze. Zásadní zlom v zájmu o EIS způsobil článek Jacka Rockarta a Michaela Treacyho „The CEO Goes On-Line“ publikovaný v lednu 1982 v Harward Business Review, který se zabýval změnami v potřebě bezprostředního užití počítačů manažery a s tím spojenými změnami v řídících procedurách. S postupem doby se EIS produkty staly požadovanou součástí architektury IS. V ČR se začaly objevovat první produkty EIS na začátku 90. let. Zrodil se tedy nový segment na trhu IT, segment nazývaný Business Intelligence. Nástroj, umožňující přímý přístup k informacím strategického významu řídícím pracovníkům firem a institucí.

Předpokladem pro fungování nástrojů Business Intelligence je existence datového skladu - Data Warehouse. Jedná se o ucelenou databázi optimalizovanou pro dotazování a analýzu dat, společně s nástroji, které dotazy, analýzy a kvalitní prezentaci výstupů umožňují. V datovém skladu jsou data integrována a ukládána, ať už se jedná o data z interních nebo externích zdrojů. Konečným cílem je poskytnout čitelné, organizované, analyzovatelné a v reálném čase dostupné informace z maxima podnikových databází i externích zdrojů, které jsou ve velkém rozsahu využitelné při řízení firmy či instituce.
 
Datový sklad je pak nástroji Business Intelligence využíván přes službu nazývanou dolování dat - Data Mining. Dolování dat na základě určitého předpokladu umožňuje vyhledat ve velkém objemu dat souvislosti a vzájemné vztahy, které nebyly známy dopředu. Tím, že umí vyhledávat data v souvislostech, které nebyly dopředu známy, se dolování dat liší od jiných metod počítačem zpracovávaných datových analýz.
 
Postavení EIS v informačním systému organizace
EIS jsou aplikace IS/IT účelově orientované na potřeby podpory vedení podniků a institucí. Využívají všech dostupných informačních zdrojů vytvářených na nižších úrovních informačního systému, tj. úlohami transakčního charakteru (TPS - Transaction Processing Systems), úlohami pro taktické a operativní řízení (MIS - Management Information Systems) a úlohami pro podporu rozhodování (DSS - Decision Support Systems).

Transakční systémy jsou následovníky klasických dávkových systémů pro mechanizaci agendových úloh. Slouží pro operativní úroveň řízení a jsou to vlastně provozní informační systémy, zajišťující základní fyziologické funkce organizace. Těžiště jejich poslání spočívá v interaktivním nebo dávkovém shromažďování základních dat organizace. Požadavky řídících struktur firmy zohledňuje v provozním systému pouze funkce operativního výkaznictví (reporting), která zajišťuje podporu základních controllingových procesů.
 
Informační systémy pro taktické a operativní řízení vycházejí z účetních a ekonomických systémů a uživatelé si v nich vyhledávají ty informace, které je zajímají. Pro jejich potřeby se často vytvářejí periodické výstupy z transakčních systémů, provádějí se sumarizace, modelové agregace a výběry informací.

Systémy pro podporu rozhodování mají schopnost provádět rozmanité analýzy dat a jsou především určeny pro podporu středních složek managementu. Jedná se o počítačovou podporu metod rozhodovací analýzy a operační systémové analýzy. Shodným rysem DSS je, že jsou orientovány na metodu. Poskytují managementu komfort v tom smyslu, že mu umožňují rychle provádět příslušné výpočty a manipulace se vstupními údaji. Na druhé straně předpokládají, že uživatel rozumí podstatě metody, ví, kdy a proč ji má použít a jaká vstupní data musí zajistit, aby ji mohl aplikovat na svůj problém.

Prostupování integrovaných informačních systémů (ERP - např. SAP R/3 nebo BAAN) do všech procesů v organizaci spolu s nástupem komunikačních technologií vede k dramatickému růstu objemu dat v těchto systémech. Proto potřeby efektivního řízení vyžadují sledování souhrnných informací, jejichž objem není tak veliký, ale jsou to data se značnou mírou agregace. Tento účel splňují informační systémy pro podporu řízení - EIS, které zabezpečují vrchol řídící pyramidy. Jde o efektivní propojení datového potencionálu provozního transakčního systému s řídícími mechanismy organizace a analytickými potřebami jednotlivých složek řízení. Jsou navrhovány tak, aby jednak umožňovaly přístup k externím datům, jednak byly napojeny na informační systém organizace.
 
EIS dokáží transportovat značné objemy primárních dat, generovaných základními procesy dané firmy do logických struktur, které reprezentují řídící a rozhodovací procesy v konkrétní firmě. Jsou charakteristické jednoduchým ovládáním (často intuitivním) a obsahují účinné prostředky pro přehlednou prezentaci dat (grafy, tabulky).

Charakteristika EIS
EIS patří do skupiny tzv. OLAP (On Line Analytical Processing) produktů zajišťujících vysoce efektivní mechanizmus vícekriteriální analýzy. Pro jejich hodnocení bylo definováno zhruba 18 pravidel, z nichž prvních 12 definoval E.F.Codd.

Základní vlastnosti:
. Multidimenzionální koncept a manipulace s daty.
. Intuitivní manipulace s daty z pohledu uživatele (grafické rozhraní, zooming).
. Možnost získávat data z heterogenních datových zdrojů.
. Nabídka vlastních databází pro OLAP i přímý přístup do externích dat.
. Podpora moderních analytických přístupů.
. Client/server architektura.
. OLAP nástroje musí být schopné integrace s jinými nástroji (otevřenost
. a transparentnost).
. Podpora multiuživatelského provozu.

Speciální vlastnosti:
. Efektivní zpracování řídkých matic (chybějící hodnoty musí být ignorovány OLAP analyzátory bez ohledu na jejich zdroj).
. Zpracování nenormalizovaných dat (integrace OLAP stroje a nenormalizovaných zdrojových dat).
. Odlišení chybějících hodnot od nulových.

Přehledové vlastnosti:
. Flexibilní poskytování výstupů (snadné úpravy, zobrazení a kombinace výstupů).
. Konzistentní výkon na výstupech (výkon nezávislý na počtu dimenzí).

Řízení dimenzí:
. Generická dimenzionalita (dodatečně dodávané funkce musí být zajištěny pro jakoukoliv dimenzi).
. Počet dimenzí pro model by neměl být limitován.
. Neomezené cross-dimenzionální operace (operace s daty mezi jednotlivými dimenzemi nemohou být omezeny počtem dimenzí).

Dodržení OLAP standardů, spolu s posouzením jednoduchosti nasazení a ovládání systému a schopnosti dodavatele zhotovit v krátké době prototyp budoucí aplikace nad vzorkem vašich skutečných dat, jsou jednoznačným kritériem pro výběr konkrétního EIS.

Multidimenzionalita EIS
Typickou vlastností EIS je multidimenzionalita, která umožňuje rychle a jednoduše vytvářet nové pohledy na data, jejich řazení do nových souvislostí, vyhledávání zákonitostí (trendových charakteristik), indikaci odchylek klíčových ukazatelů od plánovaných hodnot, práci s historií a anticipaci budoucího vývoje.
 
Základem EIS je několika dimenzionální tabulka umožňující rychle a pružně měnit jednotlivé dimenze, tedy měnit pohledy uživatele na modelovanou ekonomickou realitu. Pohled na ekonomiku jakékoliv organizace je také multidimenzionální. Pro ekonomické aplikace, jež jsou rozvinutelné v čase, je počet tří dimenzí, užívaný v tabulkových kalkulátorech, nedostatečný.

Užijeme-li tři dimenze, např. čas, ekonomické údaje a výrobní středisko společnosti a položíme si otázku, jak se které středisko (je jich kupříkladu 15) podílí mzdovými náklady na výrobě jednoho z 25 výrobků společnosti, zjistíme, že v tomto případě nám tři dimenze nestačí. Potřebný počet buněk pro výpočet je totiž 12*40*25*15 = 180 000.

Požadavek sledovat pro marketingové účely 100 dealerů při prodeji znamená, že se potřebný počet buněk zvýší na 12*40*25*15*100 = 18 000 000. Taková úloha potřebuje pět dimenzí a nejde ji zvládnout v klasickém tabulkovém kalkulátoru pro jeho nedostatečnou kapacitu.U malých organizací manažer neztrácí globální přehled a dokáže sledovat i podrobnosti. U větších organizací musí být informace pro manažera pečlivě připravovány. Multidimenzionální forma informací je pak velmi praktická, možná i nutná. Aplikace EIS jsou tedy založeny především na využití tzv. multidimenzionálního uložení dat, které uživateli umožňuje pružně realizovat různé pohledy (řezy) na svá data.

Úlohy tohoto charakteru jsou typickými úlohami v podnicích, ve státní správě, v bankovnictví, kontrolních úřadech apod. Výhoda EIS při řešení těchto úloh spočívá ve schopnosti velmi operativně pracovat v nadprostorové matici s výrazně větším počtem buněk. Několika dimenzionální uložení dat je většinou realizováno na bázi metadatové nadstavby nad relačními tabulkami. Metadata přiřazují řádky a sloupce relačních databází jednotlivým dimenzím a buňkám v n-dimenzionální tabulce. V metadatech jsou také obsažena pravidla agregace dat na jednotlivých úrovních definovaných dimenzí. Toto je princip OLAP technologie ukládání dat neboli on-line analytického zpracování dat.

Údaje o ukazeteli (například prodej) si můžeme představit jako kostku v prostoru o tolika dimenzích, kolik potřebujeme. Dimenze představují body pohledu, jež mají vztah k analyzovanému jevu (pro prodej např. Zákazníci, Druh zboží, Regiony,..). Standardními dvěma dimenzemi jsou u ekonomických analýz ekonomické proměnné (ukazatelé) a čas (často rozdělen na dvě až tři dimenze - dny, měsíce, roky). Dále jsou pak definovány tzv. vyšší dimenze - nadhledy (např. střediska, skupiny zboží, kódy zboží, regiony, dodavatelé a odběratelé, zaměstnanci, sklady a mnoho dalších), ty představují možné úhly pohledu na zkoumaný jev, popřípadě možnosti okamžité změny takového úhlu pohledu.

Odezva na změnu definice pohledu je pak v nástrojích využívajících OLAP technologie téměř okamžitá. Problém expanze multidimenzionálních dat se projevuje až v určitých situacích, jako jsou přílišná hierarchická složitost dimenzí, zvětšující se počet dimenzí a s tím související řídkost dat apod. Otázka administrace multidimenzionálních dat rovněž úzce souvisí s typem ukládání a dalším zpracováním těchto dat.

Využívané technologické principy
. OLAP data jsou rozdělována do tří skupin - podle typu ukládání a způsobu zpracování:
. ROLAP (Relational On-Line Analytical Processing)
. MOLAP (Multidimensional On-Line Analytical Processing)
. HOLAP (Hybrid On-Line Analytical Processing)

ROLAP MOLAP HOLAP
výhody nevýhody výhody nevýhody

· Přímý přístup k datům až na konkrétní doklad · Bez č· asové prodlevy od změn v primárním systému · Dlouhá doba odezvy · Musí se definovat metadata popisující relač· ní databázi · Jednodušší nastavení komunikace · Rychlejší zpracování požadavku · Bez omezení použitého SQL jazyka · Nižší zátěž využívaného hardware · Lze získat pouze agrego- vaná data · Realizace databáze s urč· itým zpožděním Kombinace obou předešlých technologií

ROLAP reprezentuje přímý přístup k datům relačního primárního systému, což znamená, že data prezentovaná v zobrazovacím nástroji jsou získávána přímo z původních datových zdrojů, např. z tabulek databáze Oracle (přístup do těchto tabulek je obvykle realizován prostřednictvím „ODBC“ ovladačů v okamžiku potřeby). Pro uložení dat se tedy používají standardní relační databáze a data z nich jsou vybírána pomocí SQL dotazů.

Produkty kategorie MOLAP využívají specifickou multidimenzionální databázi. Informace jsou v této speciální databázi, navržené jako množina multidimenzionálních matic aktualizovány a doplňovány v určeném pravidelném intervalu.

HOLAP představuje přístup kombinující obě předešlé technologie. V tomto případě jsou data čerpána z přímo z primárních zdrojů, přičemž jejich část je ukládána do multidimenzionálních matic (model MOLAP). V zásadě se do multidimenzionální databáze ukládají agregované údaje, jejichž získávání bývá nejvíce časově náročné.

Rozlišení správného stupně agregace, který bude představovat hranici mezi podrobnějšími daty ukládanými do relační datové struktury a agregovanými informacemi zaváděnými do multidimenzionálních databází, je významným úkolem pro implementátora EIS.

Lze řící, že nástroje dostupné na trhu v ČR podporují HOLAP přístup, přičemž stanovení hranice mezi ukládáním dat do OLAP struktur a přímým přístupem do relačních zdrojů je možno individuálně stanovit v rozmezí 0-100% (tedy od případu, kdy se v multidimenzionálních databázích neukládá nic, až po situaci, kdy zobrazovací nástroj čerpá data pouze z OLAP zdrojů).

Faktory úspěšnosti EIS
Podstatné je racionální zasazení úloh EIS do celkové architektury informačního systému firmy či instituce a do jejich řídících a organizačních struktur. V přípravné fázi je potřebné mít specifikováno:

. Jaké jsou cíle zavedení EIS (získání komplexního obrazu o vývoji firmy, informační nezávislost vedení firmy na podřízených útvarech, objektivizace rozhodování v zásadních otázkách vývoje firmy atp.),
. Kdo bude skutečným uživatelem EIS (vedení firmy, asistenti ředitelů, střední úrovně řízení),
. Jaké databáze bude EIS využívat, se kterými aplikacemi bude spolupracovat (v jaké periodicitě budou databáze aktualizovány),
. Jaké oblasti řízení má EIS pokrývat a s jakou prioritou v rámci informačního systému (finanční řízení, marketing, řízení zdrojů atp.),
. Do jaké míry bude EIS provázán na externí informační zdroje.

Aplikační aspekty EIS
Standardními komponentami softwarových produktů EIS jsou datový slovník, zavaděč a pracovní panel. Uživatel je ve styku pouze s pracovním panelem, o editace v datovém slovníku se pak stará správce aplikace v dané instituci a se zavaděčem pracují tvůrci konkrétní aplikace.

V rámci práce s pracovním panelem může daný řídící pracovník
. využívat předdefinovaných ukazatelů a analýz
. definovat nové ukazatele
. definovat nová pravidla pro analýzu
. definovat nové detailní pohledy na daný problém
. definovat nové prvky kategorií.

Integrační charakter EIS
Za velmi významné považuji působení EIS jako integračního faktoru IS firmy.
Přispívají k:

. integraci řídících procesů
· data jsou dostupná pro všechny úrovně řízení a to v téměř stejném časovém úseku,
integraci dat
· pro manažerské rozhodování jsou potřebná i historická data o firmě a jejím
vývoji, zde je nutno vyřešit - kde data uložit (uskladnit), zajistit jejich přenos
(správná data, ve správný čas, na správném místě), optimalizovat jejich výskyt
v systému(udržovat rozumnou úroveň jejich redundance),
integraci informačních technologií
· EIS minimálně prostřednictvím dat propojují i různé ve firmě užívané informační
technologie a technologické platformy, stávají se jakýmsi motorem propojení IS firmy do jednotně fungujícího celku,
. celkové integraci systému
· EIS patří v rámci firmy k k aplikacím strategickým. Přenášejí data mezi všemi úrovněmi řízení ve firmě a tak představují významný faktor pro integraci celého ISfirmy. Při jejich vývoji a implementaci dochází k uvědomování si jednotlivých částí IS firmy a tím dochází k jejich konečné integraci do synergicky fungujícího celku - integrovaného IS firmy.

Důvody pro užívání EIS
Naše století se dá bez nadsázky charakterizovat nebývalou informační explozí. Největšímu informačnímu nátlaku jsou vystaveni manageři a řídící pracovníci firem. Čím je firma rozsáhlejší nebo rozmístěna na více místech, tím roste i tlak na kvalitu, relevantnost, spolehlivost i kvantitu předávaných informací.

Schopný a vzdělaný manager potřebuje pro svou důležitou činnost adekvátní nástroj
- manažerskou nadstavbu informačního systému, systém na podporu řízení a rozhodování EIS. Lze říci, že manažerská aplikace integruje informační a podnikatelskou strategii a umožňuje podniku přežít v současném turbulentním prostředí.

EIS nejsou systémy, které vyvozují z dat určité závěry, poskytují „pouze“ potenciální informace, které musí příslušný manažer vyhodnotit a sestavit z nich patřičné relevantní závěry. Zde se projevuje nezastupitelná role manažera v rozhodovacím procesu.

Literatura
. Systémová integrace, roč.4., č.3., 1997
. Firemní příručka Media M, Speedware Corporation Inc., 1998
. Tvrdíková,M.: materiály k výuce předmětu Softwarová podpora informačních systémů

Pozn.: Autorka pracuje ve VŠB - Technické univerzitě Ostrava, Ekonomické fakultě Katedry informatiky v ekonomice.