Keskitettyä ja hajautettua Business Intelligenceä

19.9.2016

Business Intelligence -markkinassa on vuoden pari puhuttu hallitusta datan löytöretkeilystä (governed data discovery), bimodaalisesta ja modernista BI:stä. Mitä nämä oikein tarkoittavat?

Taustalla ennen kaikkea vastakkainasettelu perinteisten IT-vetoisten BI-järjestelmien ja ketterämpien liiketoimintavetoisten itsepalveluratkaisuiden välillä. Eli kärjistettynä tietovarastosta rakennettavien vakioraporttien ja jollain välineellä eri tietolähteistä (usein omistakin Exceleistä) tehtävien analyysien välillä. Vähän niin kuin ikuinen Cognos vs. QlikView -keskustelu.

Bimodaalisuus puolestaan pyrkii hyödyntämään näiden molempien hyviä puolia luomalla kaksitoimisen organisaatiorakenteen, jossa toisaalla on koneisto tuottamassa pakollisia vakioraportteja sekä laadukasta ja yhtenäistä dataa, mutta myös iskujoukkoja mahdollistamaan vapaan analysoinnin ja löytöretkeilyn datassa. Moderni BI on työkalumielessä sellaista, joista löytyy näiden molempien ääripäiden toiminnallisuuksia.

bi_itvsbisnes

Aihe on sen verran laaja, että sitä lienee paras lähestyä kokonaisarkkitehtuurin hengessä kolmesta eri näkökulmasta: toiminta-, tieto- ja tietojärjestelmäarkkitehtuureista.

Takaisin 1990-luvulle

Nyt eletään eräällä tapaa samanlaista murrosta, kun OLAP-kuutioiden (”kuutioraporttien”) korvatessa listaraportit 1990-luvulla. Tällöin johto sponsoroi avokätisesti BI-aloitteita, jotta saatiin johdonmukaista dataa ja mittareita koko organisaatioon. Tavoitteena oli muodostaa yksi totuus tiedosta ja linjata liiketoiminta yhteisten mittareiden ympärille, jotta mittaamisen kautta ymmärrettäisiin paremmin liiketoimintaa ja saavutettaisiin ohjausvaikutus organisaatioon. Kun homma toimi, omien mittareidensa kautta henkilöstö toteutti samalla organisaation strategiaa.

Jo tätä ennen Ralph Kimball ja Bill Inmon olivat tehneet tietovarastoja tutuksi 1980-luvulla ajatuksella, että tietovarastoon voitaisiin keskitetysti yhdistää dataa useista tietolähteistä.

Aika moni lienee huomannut, että koko yrityksen datan konsolidointi ja tallentaminen yhteen paikkaan on itse asiassa aika vaikealta ja kallista. Helppoa ei ole myöskään konsensuksen saaminen avainmittareista tai ylipäänsä datan määrityksistä koko organisaation tasolla. Tietovaraston rakentaminen saattaa niin ikään kestää vuosia ja maksaa miljoonia. Sitten kun ympäristö on kerran rakennettuna, se on kallis ja vaikea ylläpitää.

Toiminta-arkkitehtuuri (organisaatio)

Tällaista maailmaa tietohallintojohtajat lähtivät rakentamaan 90-luvulla yhden keskitetyn BI-tiimin kautta. Sinällään täysin looginen strategia, sillä keskitetyn tiimin tavoitteena oli varmistaa, että liiketoimintapäätöksiä varten tarvittava informaatio oli johdonmukaista.

Perinteisesti BI-järjestelmät asennettiin ja konfiguroitiin kokeneiden pääkäyttäjien toimesta. Tämän jälkeen kehittäjät tai ulkopuoliset konsultit loivat tietovarastot, metadatamallit, kuutiot, raportit ja työpöydät. Kaikkea tätä edelsi tietenkin massiivinen määrittelyvaihe.

Liiketoimintaa tämä harmitti. Vaikka teknologiat ovatkin ihan hyvä ja raportointimoottoreiden kyvykkyydet monipuolisia, kesti silti liian kauan ennen kuin tieto ja liiketoiminnan tarpeet kohtasivat. Ei mitenkään tavatonta, että kesti jopa viikkoja tai kuukausia, että tietovarastoon saatiin integroitua uusia tietolähteitä tai -kokonaisuuksia, joilla liiketoiminnan kysymyksiin pystyttiin vastaamaan. Aika usein syynä oli, että data jonka haluaisit ”ei sovi” tietovaraston tietomalliin.

Itse asiassa datan saamiseksi sekä sisään että ulos tietovarastosta tarvitaan edelleen nykypäivänä huomattavia määriä byrokratiaa organisaatioissa.

Tietoarkkitehtuuri

IT on saanut olla pitkään se taho, joka on määritellyt standardeja datan jakelulle ja raporttien sisällölle. Laajemmissa IT-keskeisissä raportointijärjestelmissä on perinteisesti jaettu luotettavia, hyväksyntäketjun läpäisseitä ja yhdenmukaistettuja vakioraportteja sekä työpöytiä suurelle määrälle henkilöstöä tai muita sidosryhmiä.

Raportoinnin tueksi organisaation dataa on kerätty tietovarastoon, jonka ajatuksena on tarjota mistä tahansa lähteestä tulevaa informaatiota johdonmukaisesti yhden tietomallin läpi. Tästä on jalostettu tarpeen mukaan liiketoimintaan varten sopivia paketteja (paikallisvarastoja) analysoinnin helpottamiseksi. Myynnille voi olla oma kokonaisuutensa, taloudelle omansa tai miksei alueittain Pirkanmaalle ja pääkaupunkiseudulle omansa.

Tietovarastoja tarvitaan nyt ja tulevaisuudessa, mutta sanottakoon, että tällainen tapa ei erityisemmin edistä dataan perustuvan kokeilukulttuurin syntymistä organisaatioissa. Varsinkin jos tietovarastossa oleva data on vain vakioraporttien kautta käytettävissä.

Maailma on mennyt eteenpäin ja BI-ympäristössäkin on opittu käsittelemään ei-rakenteellista, puolirakenteellista, puutteellista ja toisaalta myös suuria määriä dataa. Samaan aikaan BI:stä on tullut entistä operatiivisempaa ja sillä on tärkeä rooli päivittäisessä taktisessa tai strategisessa päätöksenteossa. Valitettavasti perinteiset BI-ympäristöt ja tukiprosessit eivät ole aivan pysyneet tässä muutoksessa mukana.

Tämä on johtanut muun muassa seuraaviin haasteisiin:

bi-tyokalut

Tämän jälkeen hanskat tippuvat ja katse siirtyy jo ennestäänkin kiireisen BI-tiimin puoleen, jotka tuskastelevat jo nyt valtavan backlogin kanssa eri osastojen raportti-, työkalu- ja tietotarpeista.

2010-luvun murros

Oikeastaan aina 2010 luvulle saakka Business Intelligence on ollut hyvin ylhäältä alaspäin tapahtuvaa saneltua ja IT:n hallitsemaa.

Nyt kuitenkin vuosikymmenen alkupuolella itsepalveluraportointityökalut esimerkiksi Qlikin, Tableaun ja Spotfiren voimin ovat yleistyneet huomattavasti liiketoiminnan käyttäjien keskuudessa. Nämä ovat syntyneet vastaamaan siihen ketterämpään toimintatapaan, mitä yritystason raportointiratkaisut eivät ole mahdollistaneet.

Toiminta-arkkitehtuuri

Perinteisen keskitetyn BI-tiimin yksi haasteista on pystyä vastaamaan dataan ja raportteihin kohdistuvaan kysyntään. Kysynnällä on tapana kasvaa kiinnostuksen lisääntyessä ja se johtaa usein siihen, että keskitetystä BI-tiimistä tulee pullonkaula.

Tällöin tiedon yhden totuuksellisuuden tavoittelusta tuleekin yhtäkkiä itsepalveluanalytiikkaa. Liiketoiminta tuskastuu odotteluun, he eivät enää haluakaan lukea vakioraportteja ja ristiintaulukoida dataa, vaan he haluavat myös rikastaa sitä omalla datallaan, analysoida asioita uusista näkökulmista ja rakentaa kokonaan omia raporttejansa.

Äkkiä käy niin, että liiketoiminta on itse ostamassa omat itsepalveluraportointityökalut, palkkaamassa analyytikoita ja raporttikehittäjiä rakentamaan paikallisvarastoja sekä raportteja. Heidän tavoitteena on – tietoisesti tai ei – kiertää yrityksen BI-toimintoja, jotta he saavat sellaisia raportteja ja analyyseja, joita todella tarvitsevat.

Tietoarkkitehtuuri

Itsepalveluraportoinnissa lähtökohta on IT-vetoisiin tietovarastoon pohjautuviin raportointialustoihin verrattuna päinvastainen – tehokäyttäjät luovat omia raporttejaan omista tietolähteistään käyttäen niitä työkaluja, joita parhaaksi näkevät. Itsepalvelutyökaluilla pääseekin entistä paremmin kiinni suoraan erilaiseen sisältöön ja tietolähteisiin, mutta tämä tarkoittaa myös vastuun siirtymistä entistä enemmän loppukäyttäjälle datan oikeellisuuden näkökulmasta.

bi_tehokayttajat

Itsepalveluraportoinnissa keskeistä on saavutettavuus, ketteryys ja vakioraportteja syvemmät näkemykset. Toisaalta koko päätöksentekotilanne on erilainen: siinä missä perinteisimmillä työkaluilla haetaan usein historiasta perusteluja jo tehdyille päätöksille, modernimmalla puolella annetaan datan viedä mennessään ja tehdään ehkäpä havaintojen pohjalta päätelmiä ja luodaan kokonaan uusia näkemyksiä. Analysointi tällaisilla työkaluilla lähtee käyttäjän omista tarpeista, usein ilman valmiiksi rakennettuja hierarkioita tai vastaavia porautumispolkuja.

Pelkkä itsepalveluraportointikaan ei ole kuitenkaan oikotie onneen, sillä:

Miten keskittää ja hajauttaa samaan aikaan?

Hienot työpöydät ja käyttäjäystävälliset visualisoinnit ovat tärkeitä, mutta pelkästään niillä ei bisnestä johdeta. Aika harvoin lähdetäänkään korvaamaan koko yritystason raportointia, vaan datan löytöretkeilystä, itsepalveluraportoinnista ja kokeilukulttuurista on tullut oma alueensa koko organisaation laajuisen raportoinnin rinnalle – joko tietoisesti tai sitten sattumalta.

Edelleen tarvitaan ylhäältä alaspäin -näkökulmaa, joka on ikään kuin suorituskyvyn johtamisen näkökulma, jossa standardeilla on merkitystä ja jossa jokainen työskentelee saman yhteisen tavoitteen eteen. Tässä rinnalla tarvitaan kuitenkin iteratiivisempaa, ketterämpää näkökulmaa, joka keskittyy analytiikkaan ja kokeiluun.

Bimodaalinen BI tarkoittaa IT-vetoisen BI:n ja itsepalvelu-BI:n hyväksymistä ja ennen kaikkea tasapainon rakentamista näiden välille. Liian vapaa ympäristö johtaa helposti kaaokseen, konflikteihin ja epäjärjestykseen. Toisaalta liika kontrolli puolestaan pysäyttää toiminnan, tukahduttaa sen ja tappaa innovaation.

Kun bimodaalinen malli on luotuna, on erittäin tärkeätä hallita vuorovaikutusta näiden kahden ääripään välillä. Datan ja näkemysten siirtymistä toisesta toiseen on tärkeä hallita, jotta molemmista saadaan jatkuvasti hyötyä.

bimodaalinen_bi_vertailu

Parhaimmillaan bimodaalinen BI tarjoaa sekä ketterän ja käyttäjäystävällisen analysoinnin, että luotettavan ja tietoturvallisen datan.

Toiminta-arkkitehtuuri

Bimodaalisesssa BI:ssä ei ole suinkaan kyse liiketoiminnan ja IT:n vastakkainasettelusta. Edelleen liiketoimintakäyttäjät tarvitsevat ja ajavat tietovaraston päältä rakennettavia vakioraportteja. Edelleen kiinnostaa, miltä myynti eri alueittain tai tuoteryhmittäin näyttää, mitä keskeiset talouden tunnusluvut kertovat ja mikä on ollut vaikkapa henkilöstön vaihtuvuus alkuvuodesta.

Sitä paitsi olisihan se hölmöläisen hommaa heittää romukoppaan kaikki vaivalla tehty tietovarastotyö ja hypätä pelkästään käyttämään itsepalveluvälineitä. Jos mieli tekee aloittaa puhtaalta pöydältä, löytyy usein huonostakin tietovarastosta jotain mukaan otettavaa: laskentalogiikkaa, käsitemallia tai vaikka valmiiksi rakennettuja hierarkioita.

Niin ikään tarvitaan apua organisaation IT-resursseilta itsepalvelutyökalujen käytössä ja ylläpidossa. Todellisuudessa yksi suurimmista haasteista näissä työkaluissa on, että ihmiset tarvitsevat ymmärrystä ihan perustekniikoista tietojen käsittelyssä. Varsinaisten työkalujen käyttö on usein aika helppoa, mutta eri tietolähteiden yhdistäminen tai monimutkaisen tietovaraston rakenteiden ymmärtäminen ei välttämättä olekaan niin helppoa liiketoimintakäyttäjälle. Usein jo päiväkohtaisten toteumatietojen rinnalle tuotavan kuukausitason budjetin yhdistäminen on oma taiteenlajinsa.

BI-kehittäjien on hankala ennakoida kaikkea, mitä liiketoimintakäyttäjät haluavat nähdä. Kun datan käsittely on hallinnassa ja tuotteita osataan käyttää, ovat ne hyviä menetelmiä nostaa esiin uusia datan liiketoimintatarpeita.

BI-toiminnon ohella on hyvä harjoittaa erilaisia hiekkalaatikkoleikkejä. Toisin sanoen, fasilitoida pieniä ryhmiä ympäri organisaatiota tuottamaan, kokeilemaan ja jakamaan dataa ennen kuin se otetaan laajemmin käyttöön. Parhaimmillaan henkilöt näissä ryhmissä edustavat erilaisia toimintoja organisaatiossa, jotta voidaan laajemminkin miettiä datan vaikutuksia koko yritykseen. Lisäksi IT:n ei tarvitse olla yhdistämässä dataa ennen kuin se otetaan laajemmin tuotantokäyttöön.

Tietoarkkitehtuuri

Informaatiodemokratiassa liiketoimintadata on avointa päätöksentekijöille läpi organisaation. Tähän rinnalle tarvitaan kuitenkin jämäkkää datan hallintaa, jotta voidaan varmistua, että organisaation datan näkevät vain ne, joiden se kuuluukin nähdä. Toisaalta tulee myös hallintamenetelmien kautta varmistua siitä, että data on hyvälaatuista, tarkkaa ja ajantasaista.

Ilman laadukasta (ja standardoitua) dataa on mahdotonta luoda raportteja tai analyyseja, joihin voidaan luottaa tai jotka näyttävät koko totuuden eri liiketoimintaskenaarioista. Tätä varten tarvitaan hallittua datan hallintaa ja valmiita tietomalleja, joihin on ennalta konfiguroitu luotettavia ja tarkastettuja yhteyksiä erilaisiin tietolähteisiin.

Tehokäyttäjille tulisi kuitenkin antaa mahdollisuus laajentaa globaaleja tietomalleja, raportteja ja työpöytiä uusilla mittareilla, dimensioilla ja näkymillä, joita BI-kehittäjät eivät välttämättä ole alun perin edes pohtineet. Näin liiketoimintakäyttäjät saavat parempaa informaatiota ja ylin johto säilyttää yhden totuuden tiedosta. Parhaimmillaan muutokset globaaliin tietomallin levittäytyy automaattisesti alemmille tasoille muihin malleihin (divisioona, osasto, tiimi, henkilökohtainen…). Tällöin on yleistä organisaation sanastoa esittävä globaali tietomalli, jota on täydennetty itsepalvelukyvykkyyksillä ja lokalisoiduilla näkökulmilla dataan.

Hiekkalaatikkoleikeissä syntyneet uudet näkökulmat, uudet tietolähteet ja laskennat ovat sellaisia, joita voi tallentaa tietovarastoon. Tietovarastojen kehitysprosessin tulisikin kehittyä kohtaamaan tällaisia liiketoimintatarpeita. Mitä useammin jotain käytetään ja mitä laajemmin se soveltuu koko organisaatioon, sitä paremmin siitä tulee sopiva kandidaatti tietovarastoon lisättäväksi. Oikeaoppinen datan hallintamalli mahdollistaa tehokkaat hiekkalaatikkoanalyysit ja luo jatkumoa tietovaraston kehittämiselle.

Tietojärjestelmäarkkitehtuuri

Nyt kun kirjoitushetkellä teknologia ei ole vielä täysin kypsynyt, bimodaaliset toteutukset tietojärjestelmätasolla tarkoittavat perinteisen IT-vetoisen raportointiratkaisun (kuten Cognoksen) ja itsepalvelutyökalun (kuten Qlikin) yhteiskäyttöä.

Nämä ovat kuitenkin kovasti lähentymässä toisiaan. Megavendorit ovat lisänneet työkaluihinsa itsepalvelutoiminnallisuuksia perinteisten kehittäjille suuntautuneiden työkalujen rinnalle. Niin ikään data-analyytikot ja liiketoimintakäyttäjät voivat nykyään muokata olemassa olevia tietomalleja sekä raportteja tai luoda uusia ilman, että globaali data ja tietomallit menisivät rikki. Birstissä tämä toimii jo ihan kivasti.

Samalla itsepalvelupuolelle on tullut lisää hallintaa, esimerkiksi QlikSensen kolmosversiosta löytyy vihdoin semanttinen (metadata)kerros. Aiemmin työkaluilla on otettu suoraan tietokantatasoon kiinni ohittamalla liiketoimintakäyttäjille helpommin omaksuttavat semanttiset kerrokset, joissa tietokantojen- ja varastojen monimutkaisuutta on käännetty liiketoiminnan kielelle.

Jatkossa on odotettavissa lisää työpöytäsovellusten rinnalle lisättäviä pilvi-/palvelinkomponentteja, joissa pääkäyttäjät voivat luoda globaaleja tietomalleja ja konfiguroida käyttöoikeuksia esimerkiksi datan saatavuuteen, raporttien luomiseen ja julkaisuun liittyen.

Näyttäisi siltä, että maailma on menossa suuntaan, jossa meillä on pian käytettävissä yksi integroitu alusta, joka sisältää kirjavan joukon eri BI-sovellusten toiminnallisuuksia: datan valmistelua ja siistimistä, mallintamista, raportointia, työpöytiä, tuloskortteja, analysointia, löytöretkeilyä, tarinankerrontaa, hälytyksiä, yhteistyömahdollisuuksia ja kehittyneempää analytiikkaa. Tarpeen mukaan myös esimerkiksi suunnittelu-, konsolidointi- ja budjetointitoiminnallisuuksia. Se ei kuitenkaan tarkoita, että kaikki integroidun alustan osat pitäisi ostaa samalta teknologiatoimittajalta.

Bimodaalisuus kannattaa niin ikään pitää korvan takana – jatkossa voittajaorganisaatiot nimittäin rakentavat BI-strategiansa joustavuus ja massajakelu mielessä.

Kirjoittaja: Mika Aho

Kiinnostavatko artikkeliin liittyvät palvelut?

Lue täältä lisää

Yhteydenotto

Mikäli olet kiinnostunut yrityskohtaisista palveluista tai sinulla kysyttävää palvelujemme sisällöstä, niin ota yhteyttä oheisella lomakkeella tai soita Mikalle numeroon 040 845 8432.