UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA

MAGISTRSKO DELO

UPORABA POSLOVNE INTELIGENCE V

TELEKOMUNIKACIJSKIH PODJETJIH

LJUBLJANA, MAJ 2003 GREGOR KLAVES

IZJAVA tudent Gregor Klaves izjavljam, da sem avtor tega magistrskega dela, ki sem ga napisal pod mentorstvom doc. dr. Mojce Indihar temberger in skladno s 1. odstavkom 21. lena Zakona o avtorskih in sorodnih pravicah dovolim objavo magistrskega dela na fakultetnih spletnih straneh. V Ljubljani, dne 26. 5. 2003 Podpis:

KAZALO 1. UVOD ......................................................................................................................... 1

1.1 OPIS PROBLEMATIKE ...................................................................................................... 1 1.2 NAMEN IN CILJ MAGISTRSKEGA DELA ................................................................................... 2 1.3 METODE DELA .............................................................................................................. 3 1.4 STRUKTURA MAGISTRSKEGA DELA....................................................................................... 3

2. POMEN INFORMACIJ ZA POSLOVNE ODLOITVE...................................................... 5 2.1 OPREDELITEV POJMOV: PODATKI, INFORMACIJE IN ZNANJE........................................................ 5 2.2 UPRAVLJANJE Z INFORMACIJAMI ZA USTVARJANJE POSLOVNE VREDNOSTI ....................................... 7

2.2.1 Nadziranje tveganja ............................................................................................ 8 2.2.2 Zmanjevanje strokov ........................................................................................ 8 2.2.3 Poveevanje dodane vrednosti ............................................................................. 9 2.2.4 Ustvarjanje novih monosti .................................................................................. 9

2.3 MODELI UPRAVLJANJA Z INFORMACIJAMI .............................................................................. 9 2.3.1 Informacijska diktatura...................................................................................... 10 2.3.2 Informacijska anarhija ....................................................................................... 11 2.3.3 Informacijska demokracija ................................................................................. 12 2.3.4 Informacijska ambasada.................................................................................... 14

2.4 VREDNOST INFORMACIJE IN FAZE UPORABE INFORMACIJ ......................................................... 15 2.4.1 Podatkovna obveznost....................................................................................... 17 2.4.2 Prvo povrailo na informacije ............................................................................. 18 2.4.3 Organizacijska inteligenca .................................................................................. 18 2.4.4 Razirjena organizacija ...................................................................................... 18 2.4.5 Informacijsko trgovanje..................................................................................... 19

3. POSLOVNA INTELIGENCA........................................................................................ 20 3.1 PROBLEM PRIDOBIVANJA INFORMACIJ ZA POSLOVNO ODLOANJE ............................................... 20 3.2 OPREDELITEV POJMA POSLOVNA INTELIGENCA ..................................................................... 21 3.3 KORISTI POSLOVNE INTELIGENCE ..................................................................................... 22

3.3.1 Hitreje in kvalitetneje odloitve........................................................................ 24 3.3.2 Zmanjanje strokov ......................................................................................... 26 3.3.3 Poveanje prihodkov ......................................................................................... 28 3.3.4 Izboljanje zadovoljstva kupcev.......................................................................... 29 3.3.5 Izboljanje komunikacije v podjetju .................................................................... 30

3.4 STRATEGIJA UVAJANJA POSLOVNE INTELIGENCE V PODJETJU..................................................... 32 3.4.1 Spreminjanje tradicionalnega poslovnega vedenja................................................ 33 3.4.2 Ovrednotenje investicije v poslovno inteligenco ................................................... 34 3.4.3 Poslovna inteligenca kot del vizije vodstva podjetja .............................................. 38 3.4.4 Tehnoloki dejavniki poslovne inteligence............................................................ 40

4. PORTAL KOT NAJUINKOVITEJI DOSTOP DO POSLOVNE INTELIGENCE ............. 44 4.1 OPREDELITEV POJMOV PORTAL IN POSLOVNO INTELIGENNI PORTAL .......................................... 44 4.2 GRADNIKI POSLOVNO INTELIGENNEGA PORTALA.................................................................. 46

4.2.1 Spletna orodja za podporo odloanju .................................................................. 46 4.2.2 Streniko osnovan repozitorij za upravljanje informacij in uporabnikov ................. 46 4.2.3 Integrirana orodja za podporo odloanju............................................................. 47

4.3 TEHNOLOKE SMERNICE ZA IZGRADNJO POSLOVNO INTELIGENNEGA PORTALA .............................. 48 4.3.1 Uinkovitost...................................................................................................... 48 4.3.2 Natannost ....................................................................................................... 49 4.3.3 Inovativnost ..................................................................................................... 50 4.3.4 Integracija........................................................................................................ 51

5. PREDSTAVITEV UPORABE PROGRAMSKE OPREME BUSINESS OBJECTS V TELEKOMUNIKACIJSKIH PODJETJIH ......................................................................52

5.1 OPIS IN ZNAILNOSTI TELEKOMUNIKACIJSKE PANOGE .............................................................53 5.2 ODLOILNI DEJAVNIKI USPEHA TELEKOMUNIKACIJSKIH PODJETIJ................................................54

5.2.1 Poveevanje prihodkov.......................................................................................54 5.2.2 Zvestoba strank.................................................................................................55 5.2.3 Operativna uinkovitost......................................................................................57

5.3 PREDSTAVITEV PODJETJA BUSINESS OBJECTS.......................................................................59 5.4 PREDSTAVITEV BUSINESS OBJECTS PROGRAMSKE OPREME ZA POSLOVNO INTELIGENCO ....................61

5.4.1 BusinessObjects 2000 ........................................................................................62 5.4.2 BusinessObjects Analytics...................................................................................63

5.5 STRATEGIJA UVEDBE POSLOVNE INTELIGENCE V TELEKOMUNIKACIJSKEM PODJETJU ..........................64 5.5.1 Pregled pred implementacijo...............................................................................65 5.5.2 Business Objects arhitektura...............................................................................66 5.5.3 Okolje implementacije........................................................................................67 5.5.4 Tehnoloki dejavniki uinkovitosti implementacije .................................................69 5.5.5 Konna reitev...................................................................................................76

6. PRIHODNOST POSLOVNE INTELIGENCE .................................................................77 6.1 POSLOVNA INTELIGENCA IN PODJETJA ................................................................................77 6.2 POSLOVNA INTELIGENCA IN POSAMEZNIKI ...........................................................................78 6.3 POSLOVNA INTELIGENCA IN DRAVNE INTITUCIJE.................................................................79 6.4 POSLOVNA INTELIGENCA V VSAKDANJEM IVLJENJU ................................................................80

7. ZAKLJUEK...............................................................................................................82

8. LITERATURA:............................................................................................................83

9. VIRI:.........................................................................................................................85 PRILOGA

1

1. UVOD

1.1 Opis problematike Danes velikokrat sliimo frazo, da je informacija valuta nove ekonomije, kar pa ni dale od resnice. Hiter in enostaven dostop do zanesljivih in uporabnih informacij predstavlja odloilno konkurenno prednost. Informacije porajajo neteto poslovnih odloitev v razlinih organizacijah in omogoajo podjetjem zajemanje, ohranjanje in razirjanje naraajoe ter spremenljive zbirke podatkov o njihovih strankah. Informacije prav tako omogoajo usmerjanje procesov in identifikacijo poslovnih prilonosti. Vendar zajemanje oziroma dostop do informacij, potrebnih za uinkovite poslovne odloitve, ni vedno lahko delo. Teava niti ni vedno veja koliina podatkov, ki so na razpolago, eprav se ti z uvedbo celovitih uporabnikih reitev (ERP sistemov - Enterprise Resource Planning) in razvojem interneta eksponentno veajo zadnjih deset let ter se koliina podatkov meri v milijonih terabitih. Problem nastane takrat, ko hoemo priti do vseh podatkov, ki so porazdeljeni po razlinih sistemih ter tudi lokacijsko razpreni, in nato vse te razpololjive podatke preoblikovati v kakovostne informacije. Vodilna podjetja na podroju poslovne inteligence e desetletje raziskujejo in razvijajo reitve, ki poizkuajo uinkovito reiti ta problem. Tehnologija poslovne inteligence omogoa hiter in enostaven dostop do podatkov neglede na to, kje se nahajajo. Omogoa tudi orodje za razumevanje podatkov in njihovo preoblikovanje v informacije za uinkovito uporabo. Prav tako omogoa izmenjavanje informacij tako znotraj organizacije kot izven nje; preko intraneta zagotavlja zaposlenim bolje odloitve, medtem ko preko ekstraneta gradi s strankami in dobavitelji bolji odnos in vejo dobikonosnost. Bistvo poslovne inteligence za podjetje je torej v tem, da iz informacij in znanja ustvarja povean dobiek, ki ga dosee z: znianjem strokov (naprimer z jasnim in uinkovitim prikazom poslovnih

procesov, ki ga omogoa standardizacija poslovno inteligennih sistemov, lahko podjetje ugotovi svoje operativne nezmonosti);

poveanjem prihodka (naprimer z reitvijo poslovne inteligence diferencirajo svojo ponudbo glede na konkurenco tako, da nudijo informacije na voljo

2

strankam, kar zadri obstojee stranke in pritegne nove, ki poveajo prihodek);

zveanjem zadovoljstva strank (naprimer z omogoanjem "samopostrenega" dostopa do informacij preko ekstraneta svojim kupcem, partnerjem in dobaviteljem lahko podjetje povea zadovoljstvo vseh natetih skupin).

Uporaba tehnologije, ki jo omogoa poslovna inteligenca, je v Sloveniji ele v uvajanju, medtem ko je predvsem v Zahodni Evropi in Zdruenih dravah Amerike uporaba reitev poslovne inteligence nujna za uspeno delovanje predvsem velikih podjetij. Kot zaposleni v podjetju, ki je predstavnik za eno izmed vodilnih podjetij na podroju poslovne inteligence Business Objects, opaam, da slovenska podjetja (predvsem velika) vsako leto ve pozornosti posveajo poslovni inteligenci. Trend v iskanju reitev se vedno bolj nagiba k uporabi tehnologije, povezane s trinivojsko arhitekturo (t.i. dostop preko spletnega strenika), in ne samo arhitekture odjemalec/strenik. To pa predstavlja idealne razmere za vzpostavitev ekstraneta in dostopa do informacij podjetja preko portala, ki omogoa interaktivno uporabo podatkov za generiranje informacij oz. poroil.

1.2 Namen in cilj magistrskega dela

Moj namen je predvsem predstaviti podroje poslovne inteligence, njen pomen za uspeno poslovanje podjetij in konkretno predstaviti mono reitev z Business Objects tehnologijo na primeru telekomunikacijskega podjetja. Z magistrskim delom elim torej dosei naslednje: 1. predstaviti pomen poslovne inteligence, ki je trenutno v Sloveniji e manj

znano podroje in je dostikrat oznaeno kot podroje sistemov za podporo odloanju, vendar pomen poslovne inteligence presega to oznako, saj zajema predvsem tudi izmenjavo informacij med razlinimi skupinami;

2. na konkretnem primeru telekomunikacijskega podjetja predstaviti mono reitev vzpostavitve poslovne inteligence s programsko opremo Business Objects. Telekomunikacijsko podjetje je primerno za prikaz reitve ravno zaradi dveh pomembnih znailnosti: prvi zaradi veliko med seboj nepovezanih sistemov hranjenja podatkov, ki zahtevajo veliko komunikacije med oddelki, in drugi zaradi tega, ker ima vsako podjetje ogromno koliino podatkov in strank, kjer je odnos s strankami e posebnega pomena.

3

1.3 Metode dela

Magistrsko delo v prvem delu, ki govori o pomenu informacij in poslovne inteligence, temelji na prouevanju literature predvsem tujih avtorjev, saj to podroje, kot e reeno, trenutno e ni podrobneje opisano s strani domaih avtorjev. V drugem delu podajam reitev poslovne inteligence na konkretnem primeru ter se opiram predvsem na interne vire podjetja Business Objects in tudi lastne izkunje s podroja vzpostavitve sistema poslovne inteligence. Celotno magistrsko delo tako prikazuje teoretina spoznanja s podroja poslovne inteligence in njihovo povezavo z dejansko implementacijo v podjetju.

1.4 Struktura magistrskega dela Magistrsko delo je razdeljeno na sedem poglavij. Po uvodnem je v drugem poglavju razloen pomen informacij, ki so temelj poslovnih odloitev. Podrobneje so predstavljene razlike med podatki, informacijami in znanjem. V poglavju je tudi predstavljen pomen vodilnih managerjev pri odloanju o tem, koliken dostop do podatkov omogoajo svojim zaposlenim in koliko odgovornosti za odloitve prenaajo na svoje podrejene. Tretje poglavje je predstavitev poslovne inteligence. Tehnologija poslovne inteligence reuje problem razprenih podatkovnih virov, zato si tudi ogledamo koristi, ki jih le-ta prinaa. Ker pa omogoa poslovna inteligenca drugano odloanje (predvsem porazdeljevanju odgovornosti odloanja na veje tevilo zaposlenih), je zato opisana tudi strategija uvajanja poslovne inteligence v organizacijo. etrto poglavje je posveeno portalom, ki danes predstavljajo uinkovit dostop (preko trinivojske arhitekture) do poslovne inteligence. Danes poznamo ve vrst portalov, v tem poglavju pa je poudarek na poslovno inteligennem portalu, njegovih osnovnih gradnikov in tehnolokih smernicah za izgradnjo portala. V petem poglavju je prikazana uporaba programske opreme Business Objects v telekomunikacijskih podjetjih in temelji predvsem na mojih praktinih izkunjah in znanju pri delu z omenjeno programsko opremo, v primeru konkretnih teav telekomunikacijskega podjetja pa na izkunjah zaposlenih v njem. V tem delu predstavim osnovne programe in njihovo arhitekturo, ki so bili uporabljeni pri reitvi, ter strategijo implementacije poslovne inteligence.

4

esto poglavje opisuje prihodnost poslovne inteligence. V tem poglavju opisujem, kaken moen vpliv bo imela poslovna inteligenca v naslednjih letih na podjetja, posameznike in dravne intitucije. Ker pa se kot predavatelj sreujem tudi z izobraevanjem ljudi na podroju reevanja poslovnih problemov, kjer je potrebno imeti znanje pridobivanja informacij in sprejemanja ustreznih odloitev, izpostavim tudi problem izobraenosti na podroju poslovne inteligence, ki se mora v prihodnosti spremeniti.

5

2. POMEN INFORMACIJ ZA POSLOVNE ODLOITVE Vsako podjetje ali organizacija potrebuje za uspeno delovanje uporabne in tone informacije, ki jih zagotavlja informacijski sistem v podjetju. Ustrezne informacije so tako podlaga za odloanje, ki je izbiranje med razlinimi monostmi na podlagi informacij in znanja (Miheli, 1995, str. 5). Glavni vir informacij podjetja so podatkovne baze podjetja, ki so v svoji surovi obliki redko neposredno uporabni in koristni za takojnjo uporabo, saj zahtevajo doloeno preoblikovanje. Resnina vrednost podatkov je pogojena z monostjo, da iz njih pridobimo informacije, ki so uporabne za poslovno odloanje.

2.1 Opredelitev pojmov: podatki, informacije in znanje Grafino lahko prikaemo povezavo med podatki, informacijami in znanjem v obliki piramide, kot je na sliki 1 na naslednji strani. Iz nje lahko sklepamo, da predstavljajo podatki podlago za pridobivanje informacij, te pa podlago za znanje. Slika 1: Povezava med podatki, informacijami in znanjem Vir: Bezjak, 2002, str. 15 V praksi je relativno lahko razloevati med podatki in informacijami, a teje med informacijami in znanjem. V poslovnem svetu pomenijo informacije nain, kako

ZNANJE

INFORMACIJE

PODATKI

6

ljudje izraajo, predstavljajo, komunicirajo in delijo svoje znanje z drugimi za izpolnjevanje svojih aktivnosti in za dosego skupnih poslovnih ciljev (Marchand, 2000, str. 3). Znanje, ki s tega vidika pomeni izkunje, veine, strokovnost, presojo in ustvenost, ostaja pri ljudeh, medtem ko lahko ljudje z informacijami obveajo ostale in so lahko obveeni o odloitvah, dejanjih in rezultatih svojega dela v podjetju. Managerji in zaposleni lahko preko informacij o trgu, strankah, konkurenci, partnerjih, internih aktivnostih ter proizvodih in storitvah ustvarjajo poslovno vrednost in izboljujejo poslovni uinek. Podatki so gola dejstva o dogodkih, ki so se zgodili v podjetju ali njegovem okolju, in predstavljajo vhod v informacijski sistem (Sria et al., 1995, str. 23). Podatki v svoji prvotni obliki nimajo pomembnega pomena na odloanje, saj jih je potrebno preoblikovati za ta namen. Obiajno se podatki shranjujejo v bazo podatkov preko transakcijskega sistema. Informacije so preoblikovani podatki, ki so predstavljeni v obliki, razumljivi uporabnikom. Pomembna lastnost informacij je ta, da imajo doloen pomen za uporabnika oz. odloevalca. Kot primerne informacije za nosilce odloanja lahko tejemo informacije, ki so (Turk et. al., 1994, str. 33-34):

popolne (kakovostne): informacije morajo zajemati vse podatke, ki so pomembni za poslovne odloitve. Problemi se pojavljajo v pomanjkanju asa za pripravo kakovostnih informacij, saj se hkrati poveujejo tudi stroki priprave.

primerne po obsegu: informacije se morajo ujemati z zahtevami prejemnika. Odvisno od ravni odloanja prejme uporabnik podrobneje ali bolj zgoene informacije.

relevantne: informacije morajo zadevati predmet odloanja. Relevantne so tiste, s katerimi si olajamo pot ali doseemo zaeljeni cilj.

pravoasne: informacije morajo biti posredovane uporabniku takrat, ko je na odloitev e mogoe vplivati. Pri tem je potrebno upotevati ekonomsko vrednost informacije, saj se le-ta asovno spreminja. Najveja vrednost ima informacija pred nastopom dogodka in najmanjo takrat, kadar si odloevalec z njo ne more ve pomagati.

lahko dostopne: uporabnik mora imeti omogoen dostop do informacij na nain, ki je njemu dojemljiv in razumljiv ter enostaven.

Znanje pojmujemo kot informacije, ki so organizirane in predstavljene tako, da opisujejo novo razumevanje problema, izkunje ali rezultate uenja. Znanje lahko opiemo tudi kot meanico uokvirjenih izkuenj, vrednot, pisnih informacij in

7

ekspertnih pogledov, ki zagotavljajo uspeno absorbiranje novih izkuenj in informacij (Bezjak, 2002, str. 18). Izhaja in uporablja se v zavesti ljudi. V podjetju tako lahko ve posameznikov s pogledom na isto stvar pomeni veliko mo pri odloitvah. Razlikovanje med informacijami in znanjem je teje kot med podatki in informacijami. Za oboje, informacije in znanje, velja, da se v nasprotju z drugimi viri ne izrpata, e sta posredovana drugim, temve se velikokrat v povezavi z drugimi oplemenitita in nadgradita. V sledeih poglavjih magistrskega dela bo vasih teko loiti med informacijami in znanjem, saj recimo razpoiljanje informacije ve uporabnikom in odziv nanje predstavlja ponovno novo informacijo, prav tako pa tudi novo znanje za poiljatelja. Recimo, da vodja skladia dobi poroilo (informacijo) o reklamacijah izdelkov. Z analiziranjem poroila lahko ugotovi, da je najve reklamacij izdelkov treh podjetij. Ta informacija mu pomeni tudi znanje, saj se na podlagi izkuenj lahko odloi, kako ravnati z omenjenimi podjetji naprimer z ukinitvijo naroil pri podjetjih, zahtevkom za povrailo nastale kode in podobno. Zaradi tejega razloevanja med informacijami in znanjem bom veinoma uporabljal termin informacije, saj se z njihovo pomojo lahko iri znanje, prav tako pa bom precej pisal tudi o preoblikovanju podatkov v informacije. Termin znanje bom tako uporabljal le tam, kjer bo to potrebno zaradi razloevanja.

2.2 Upravljanje z informacijami za ustvarjanje poslovne vrednosti Informacija sama po sebi nosi neko ekonomsko vrednost. S tega vidika ima posameznik ali skupina, ki poseduje koristne informacije, prednost pred ostalimi in s tem doloeno mo. V poslovnem svetu je posedovanje informacij z veliko ekonomsko vrednostjo e posebej pomembno. V vseh podjetjih ima na splono dostop do konsolidiranih finannih informacij le nekaj managerjev na najviji ravni odloanja, medtem ko imajo ostali zaposleni ustrezno omejen dostop do informacij. eprav je seveda primerno, da vse informacije o poslovanju podjetja ne morejo biti porazdeljene med vse zaposlene, pa se dostikrat uporabljata zaupnost in odgovornost kot izgovora za preveliko omejevanje dostopa do pomembnih informacij veliki veini zaposlenih v podjetju. To pa onemogoa izmenjavo mnenj med zaposlenimi in nadgrajevanje informacij v znanje. Managerji oz. odloevalci se morajo zavedati, da za kvalitetne odloitve potrebujejo kvalitetne informacije, ki jim jih v veliki meri zagotovijo njihovi

8

zaposleni. S tega vidika so tudi odgovorni za to, da zagotovijo ustrezno zbiranje in organizacijo podatkov, ki jih zaposleni ustrezno preoblikujejo v informacije, ki jih nato sami uporabijo za odloitve. Namen managerjev mora torej biti ta, da so zaposleni im bolje obveeni in da imajo ustrezen dostop do informacij. Kvalitetne informacije namre pomenijo konkurenno prednost, saj managerji z njimi vodijo ustrezno politiko nastopanja na trgu. Uinkovita uporaba informacij je tako izjemno pomembna za vodenje podjetja in za ustvarjanje poslovne vrednosti podjetja. Obstajajo vsaj tirje naini, kako uporabljati informacije za ustvarjanje oz. poveevanje poslovne vrednosti podjetja (Marchand, 2000, str. 233): 1. nadziranje tveganja, 2. zmanjevanje strokov, 3. poveevanje dodane vrednosti, 4. ustvarjanje novih monosti. 2.2.1 Nadziranje tveganja Prvi in najstareji nain za ustvarjanje poslovne vrednosti z informacijami je nadziranje poslovnega tveganja. Evolucija na podroju nadziranja tveganja je spodbudila razvoj poslovnih funkcij, kot so finance, raunovodstvo, revizija in kontroling, ki jih vsako podjetje potrebuje za upravljanje z informacijami, povezanih s finannimi, pravnimi, trnimi in drugimi operativnimi tveganji. Managerji in zaposleni z uporabo teh informacij uspeno prepoznajo tveganja in se nanje primerno odzovejo (naprimer informacija o nihanju teaja neke tuje valute spodbudi podjetje k ustreznemu zavarovanju, kot je terminska pogodba, sklenjena na valuto). 2.2.2 Zmanjevanje strokov Zmanjevanje strokov je drugi nain uporabe informacij za ustvarjanje poslovne vrednosti. Bistvo uporabe informacij je, da se jih uporabi kolikor je le mogoe uinkovito za dosego zadanih ciljev, ki jih zahtevajo poslovni procesi in transakcije podjetja. Tak nain uporabe informacij izvira iz re-ineniringa in stalnih izboljav. Poudarek je na zmanjevanju skupnih strokov med seboj povezanih procesov z odstranjevanjem nepotrebnih in potratnih aktivnosti in avtomatizacijo izboljanih procesov.

9

2.2.3 Poveevanje dodane vrednosti Tretji nain uporabe informacij se orientira na dodajanje vrednosti za stranke oz. trgu podjetja. Poudarek je na poznavanju kupcev in izmenjavanju informacij z njimi ter tudi drugimi poslovnimi partnerji podjetja (partnerji in dobavitelji) z namenom, da bi poveali zadovoljstvo kupcev in povezave z njimi pred, med in po prodaji. Graditev dobre povezave s kupci poveuje njihovo lojalnost in zadovoljstvo, posledino pa tudi vodi do ponovnih nakupov izdelkov in storitev. e posebej pa izmenjava informacij med zaposlenimi, partnerji in dobavitelji pripomore k razumevanju potreb kupcev in hitremu odzivanju na njihove zahteve. 2.2.4 Ustvarjanje novih monosti Zadnji nain je uporaba informacij za inovacije, kot so naprimer pridobivanje novih kupcev, proizvodnja novih proizvodov, izboljane storitve ali nove tehnologije, vse to z namenom ustvarjanja novih poslovnih monosti. Obiajno najve informacij prihaja iz trenjskega oddelka podjetja, ki odkriva nove trende in ideje kupcev. S takimi informacijami dobro podjetje posluje na nain, ki je "nenehno odkrivajo", ustvarja nove proizvode hitro in s tem ohranja konkurenno prednost. Managerji morajo zato spodbujati deljenje in razpoiljanje kreativnih informacij med vsemi zaposlenimi.

2.3 Modeli upravljanja z informacijami Z vidika, kaken dostop do informacij imajo uporabniki v podjetju in kaken nain upravljanja z informacijami vodijo managerji, loimo tako tiri razline modele (Liautaud, 2001, str. 15):

1. informacijska diktatura (dostop do podatkov in informacij imajo samo redki izbranci);

2. informacijska anarhija (posamezne skupine v podjetju ustvarjajo svoje informacijske sisteme, kar se pokae v neorganiziranih, kaotinih shrambah podatkov);

3. informacijska demokracija (informacije se prenaajo prosto, a na nadzorovan nain);

4. informacijska ambasada (je nadgradnja informacijske demokracije, saj se informacije prenaajo izven meja podjetja).

10

V dananjem poslovnem svetu sta edino sprejemljiva modela informacijska demokracija in ambasada, ki postaja vedno bolj koristna in uporabna. Oba modela zagotavljata prost pretok informacij, s tem da je implementacija modela informacijske demokracije lahko intranet (izmenjava informacij med zaposlenimi v podjetju), medtem ko je informacijska ambasada intranet in ekstranet (izmenjava informacij med zaposlenimi v podjetju in njihovimi strankami, partnerji in dobavitelji). Poglejmo si e natanneje, kako izgledajo posamezni modeli upravljanja z informacijami. 2.3.1 Informacijska diktatura Model informacijske diktature je bil najbolj v uporabi v 1980-ih letih in je ponekod v uporabi e danes. V takratnih asih je prevladovala miselnost centraliziranega upravljanja. Podjetja so gradila velike raunalnike sisteme, ki so zbirali in obdelovali podatke, vendar pa je bilo zajemanje koristnih informacij zahtevno in nefleksibilno, prav tako ni bilo mono razposlati informacije veini zaposlenim. Pravzaprav so imeli dostop do informacij le nekateri glavni managerji, veinoma preko grafinega prikaza oz. nadzorne ploe (dashboard), imenovanega direktorski informacijski sistem DIS oz. EIS (Executive Information System). Ideja sistema je bila ta, da so direktorji kontrolirali pomembna podroja poslovanja preko nadzorne ploe in nato sprejemali odloitve na podlagi teh informacij. Najveji problemi takega sistema so bili kompleksnost programiranja, veliki stroki in togost v uporabi. Za izgradnjo takega sistema je bilo potrebnih veliko programerjev, sam sistem pa ni zmogel proizvesti ad-hoc poizvedovanja po podatkih. V takem sistemu se je dostikrat izkazalo, da managerji ne zmorejo in ne utegnejo uspeno analizirati poroil. Zato so imeli e specialiste, ki so bili posebej usposobljeni za analiziranje ter so s posebnimi statistinimi programi ustvarjali poroila. Dober namen irjenja informacij e na druge zaposlene se je sprevrgel v drugano informacijsko diktaturo. Vsak zaposleni, ki je hotel dobiti naprimer primerjalno analizo, je moral za to zaprositi specialista, ki pa je lahko odloal o pomembnosti poroil. Specialisti so tako lahko tudi ignorirali ostale zaposlene (Marchand et. al., 2000a, str.28), obiajno pa so bili preobremenjeni z izdelovanjem poroil in so tako najprej delali poroila za najviji nivo odloanja, medtem ko so niji nivoji morali akati predolgo asa na izdelavo poroila, ki je medtem obiajno postalo neuporabno. Prav tako so se morali managerji zanaati na informacije, ki so jih dobili od specialistov, ne pa na lastne poizvedbe, iz katerih

11

bi se lahko porajala nova vpraanja in nadaljnje poizvedbe. Grafino prikazuje informacijsko diktaturo slika 2. Slika 2: Informacijska diktatura V primeru informacijske diktature zaposleni kmalu ugotovijo, da je dobivanje informacij na tak nain predolgo in neuporabno, zato zanejo graditi svoje informacijske sisteme, kar privede do informacijske anarhije. 2.3.2 Informacijska anarhija Informacijska anarhija je rezultat posameznikov ali celotnih oddelkov, ki prevzamejo informacijske potrebe v svoje roke. S poveevanjem konkurence vodje oddelkov spoznajo, da potrebujejo bolje informacije za uspene poslovne odloitve in da zanaanje samo na informacijski oddelek ni dovolj. Z rastjo tevila osebnih raunalnikov in z vedno vejo razpololjivostjo osebnih podatkovnih baz, preglednic, urejevalnikov besedil in druge programske opreme, postane praktino za posamezne oddelke, da zgradijo svoje informacijske sisteme. Tak razvoj se pokae v "podatkovnih silosih", kot prikazuje slika 3.

managerji

specialisti informacijska elita

informacijska raja

podatki podatki

managerji

specialisti informacijska elita

informacijska raja

podatki podatki

PODJETJEPODJETJE

managerji

specialisti informacijska elita

informacijska raja

podatki podatki

managerji

specialisti informacijska elita

informacijska raja

podatki podatki

PODJETJEPODJETJE

12

Slika 3: Podatkovni silosi v podjetju

Podatkovni silosi so zgrajeni na razlinih strojnih in programskih platformah, uporabniki programi pa niso zdruljivi med seboj. Ker so podatki shranjeni individualno, prihaja do precejnjih anomalij kot naprimer:

1. podvajanje podatkov (podatke o strankah hrani vsak oddelek posebej), 2. izguba podatkov (ob odhodu zaposlenega v drugo podjetje je z njegovega

raunalnika izbrisana marsikatera uporabna datoteka), 3. napaen vnos podatkov (podatki o dobaviteljih so lahko drugae vneeni v

oddelku proizvodnja kot v raunovodstvu). Obdobje informacijske anarhije marsikje e vedno traja, vendar pa je za uspeneja podjetja e konano, saj je problematien predvsem dostop do podatkov, nekonsistentnost podatkov in premajhna varnostna zaita dostopa. 2.3.3 Informacijska demokracija Vedno pogosteje velika podjetja spoznavajo, da predstavlja omogoanje dostopa do informacij vsem zaposlenim v organizaciji velikansko vrednost za podjetje. Managerji se tako zavedajo, da mora biti veina zaposlenih za vejo efektivnost informirana o poslovnih dogodkih podjetja, e ne elijo sprejemati odloitev na podlagi nepreverjenih dejstev. Pomanjkanje dostopa do podatkov namre sili ljudi k sprejemanju odloitev brez nujno potrebnih preverjenih informacij, kar je v konkurennem okolju nesprejemljivo. V modelu informacijske demokracije, ki je grafino prikazan na sliki 4, se sprejemajo odloitve na im nijem nivoju, tam, kjer se rezultati odloitev tudi najpogosteje kaejo.

prodaja

trenje

proizvodnja

finance

raunovodstvo

PODJETJE

prodaja

trenje

proizvodnja

finance

raunovodstvo

PODJETJE

13

Slika 4: Informacijska demokracija

e managerji elijo, da zaposleni dobro izvrijo odloitev, potem naj zaposleni tudi delno sodelujejo pri odloitvah (decentralizacija odloitev). Danes, ko so raunalnika omreja zelo razvita in prisotna praktino v vsakem velikem podjetju, je tako zelo enostavno preko internetne tehnologije (brskalnikov) omogoiti dostop do centralnega strenika baze podatkov in s tem zaposlenim omogoiti vpogled v informacije. Na poslovno vrednost podjetja v informacijski demokraciji tako pomembno vplivajo trije dejavniki oz. indikatorji: 1. raven demokratizacije programske opreme za podporo odloanju v organizaciji

(kot naprimer razmerje med uporabniki takih orodij in skupnim tevilom osebnih raunalnikov);

2. raven omogoanja dostopa (kot naprimer tevilo uporabnikov z monostjo izvajanja takojnjih poroil glede na tevilo vseh uporabnikov);

3. nagnjenost k ruenju notranjih organizacijskih mej (kot naprimer tevilo razlinih oddelkov, vkljuenih v izvedbo reitve, pomnoeno z monostjo dostopa do informacij drugih oddelkov).

Da bi bolje razumeli omenjene dejavnike, si oglejmo e natanneje, kaj dejansko informacijska demokracija pomeni za vrednost podjetja. Za vsako podjetje velja, da veja kot je raven demokratizacije, dostopa in ruenja organizacijskih mej, veja je poslovna vrednost podjetja. e imajo uporabniki v podjetju omogoeno uporabo ustrezne programske opreme in veji obseg informacij, ki jih prejmejo, bolj je podjetje uspeno. Prav tako se poveuje vrednost podjetja, e imajo

PODJETJEPODJETJE

INFORMACIJE

PODJETJEPODJETJE

INFORMACIJE

14

uporabniki omogoen vpogled v podatke drugih poslovnih oddelkov v podjetju. Razvojni oddelek lahko naprimer z vpogledom v reklamacije iz drugega oddelka ustrezno dodatno razvije oz. popravi pomanjkljivosti pri izdelkih, ki so bili pogosteje reklamirani. V takem primeru podjetje z omogoanjem dostopa do informacij zaposlenim poveuje svojo vrednost. 2.3.4 Informacijska ambasada Z vedno vejimi zmogljivosti interneta se lahko informacijska demokracija raziri tudi preko meja podjetja na kupce, dobavitelje in druge poslovne partnerje. Podjetje tako lahko preko spletnega poslovnega portala omogoa zunanjim uporabnikom dostop in analizo dela poslovnih podatkov podjetja, ki morajo biti ustrezno zaiteni. Ker ti zunanji uporabniki predstavljajo nekaka navidezna oporia izven meja podjetja za boljo komunikacijo z drugimi poslovnimi partnerji, jih zato imenujemo informacijske ambasade (v izvedbi kot je ekstranet), kar je prikazano na sliki 5. Slika 5: Informacijska ambasada Najbolj prodorna in uspena podjetja vpeljujejo informacijske ambasade, ki omogoajo zunanjim uporabnikom dostop, analizo in deljenje informacij, smotrne in ustrezne samo zanje. Takojen dostop do teh informacij predstavlja za zunanje uporabnike pomembno prednost in poslovno vrednost predvsem proti konkurennim podjetjem, ki nimajo monosti dostopa do takih informacij.

PODJETJEPODJETJE

INFORMACIJE

PODJETJE

DobaviteljiKupci

PODJETJEPODJETJE

INFORMACIJE

PODJETJE

DobaviteljiKupci

15

Loimo tri razline vrste ekstraneta z vidika podroja uporabe (Liautaud, 2001, str. 25): 1. ekstranet oskrbovalne verige (supply chain extranet): podjetje omogoa

svojim kupcem celosten vpogled na vrednostno verigo, od dobaviteljev do konnih kupcev;

2. ekstranet odnosov s strankami (customer relationship extranet): podjetje z analiziranjem kupcev vzdruje in izboljuje odnose z njimi tako, da jim omogoa hiter dostop do tistih informacij, ki bi jih utegnile zanimati;

3. ekstranet informacijskega posrednitva (information brokerage extranet): podjetje, ki se ukvarja z zbiranjem in prodajanjem informacij, lahko preko ekstraneta hitro in varno posreduje svoje storitve kupcem.

2.4 Vrednost informacije in faze uporabe informacij Podjetje, ki uinkovito uporablja informacije in se zaveda njihove vrednosti, je tudi poslovno uspeno. Ker postajajo podjetja vedno bolj informacijsko intenzivna in informacijsko orientirana, morajo managerji postaviti iztonice za uinkovito izrabo informacij. Vodstvo, ki eli uspeno upravljati podjetje, mora tako pokazati sposobnosti pri (Marchand, 2001a, str. 21): 1. spreminjanju vedenja in vrednotenja zaposlenih za uinkovito uporabo

informacij in informacijske tehnologije; 2. upravljanju informacij v vseh ivljenjskih ciklih, kar vkljuuje zaznavanje,

zbiranje, organiziranje, obdelavo in vzdrevanje informacij; 3. vzpostavljanju primerne programske opreme in druge informacijske

infrastrukture za podporo operativnim, odloevalskim in komunikacijskim procesom.

Zato je pomembno, da podjetja imprej preidejo iz modela informacijske diktature k informacijski demokraciji ali ambasadi. Ta prehod v "podatkovni filozofiji" je voden preko spoznanja, da ima vsak podatek oz. informacija v informacijskem sistemu podjetja svojo vrednost. Vendar pa informacija niti nima toliko vrednosti sama po sebi, temve se njena vrednost kae predvsem v tem, kako je podjetje sposobno poveati uspenost poslovanja. Vrednost informacije tako tudi ni samo njeno posedovanje, temve uinkovita uporaba, ki se vea s pogostostjo uporabe. Vrednost informacije naraa tudi s tevilom uporabnikov, saj vsak posameznik poleg osebne vrednosti, ki jo prejme, deli tudi svoje poglede in spoznanja z drugimi uporabniki v podjetju. e posebej pa vrednost informacije naraste, ko prestopi meje podjetja.

16

Natanno izraunati vrednost informacije ni enostavno, vendar si pri tem lahko pomagamo s formulo, ki jo je uporabil Bob Metcalfe, iznajditelj Etherneta, pri izraunavanju vrednosti raunalnikega omreja (Kaplan, 1999). Formula je zelo razirjena v raunalniki in telekomunikacijski industriji, zato se jo lahko posluimo tudi pri izraunavanju vrednosti informacije: VI U2 * PP VI ......... vrednost informacije U ........ tevilo uporabnikov PP....... tevilo poslovnih podroij (oddelkov, podjetij) Vrednost informacije naraa s kvadratom tevila uporabnikov, pomnoenih s tevilom razlinih poslovnih podroij, v katerih ti uporabniki delajo. Praktino to pomeni, da ve ljudi z razlinih podroij, ki si deli oz. izmenjuje isto informacijo, laje komunicirajo, se bolje razumejo med seboj in zato lahko sprejemajo bolje odloitve.1 Na sliki 6 si lahko grafino ogledamo naraanje vrednosti informacije in razline faze uporabe informacij, kjer vrednost informacije e posebno progresivno naraste. 1 Poglejmo si primer. e ima 10 zaposlenih v oddelku finance pogled na neko informacijo, potem je vrednost informacije VI100 (102=100 * 1). Z novim uporabnikom v oddelku finance je VI121 (112=121 * 1), kar pomeni 21% poveanje vrednosti. Vrednost informacije najbolj naraa z dodajanjem novih poslovnih podroij. Recimo, da namesto novega uporabnika z oddelka finance dobi vpogled uporabnik z oddelka raunovodstvo, ki predstavlja novo poslovno podroje (oddelek). Vrednost informacije bi v tem primeru bila 242 (112 * 2 = 242). V tem primeru bi bila vrednost informacije veja za kar 142%.

17

Slika 6: Naraanje vrednosti informacije in faze uporabe informacij Vir: Liautaud, 2001, str. 37 Iz slike lahko razberemo, da je pet posebnih informacijskih faz, ki jih imenujemo: 1. podatkovna obveznost, 2. prvo povrailo na informacije, 3. organizacijska inteligenca, 4. razirjena organizacija, 5. informacijsko trgovanje. 2.4.1 Podatkovna obveznost Podatki, ki so nedotaknjeno shranjeni v razprenih podatkovnih virih2, imajo negativen vpliv na poslovanje. Namesto da bi bili premoenje, predstavljajo obveznost. Zahtevajo strojno in programsko opremo, prav tako tudi informatike za njihovo vzdrevanje, a nihe jih ne uporablja. Skupni stroki vzdrevanja podatkov

2 S skladiem tukaj ne mislim na podatkovno skladie kot nadgradnja podatkovnih baz podatkov, temve kot prostor, kjer so podatki shranjeni, kot naprimer razprene podatkovne baze, preglednice, tekstovne datoteke in podobno.

Vrednost

Uporaba

Znotraj podjetja (intranet) Izven podjetja (ekstranet)

1. podatkovna obveznost

2. prvo povrailo na informacije

3. organizacijska inteligenca

4. razirjena organizacija

5. informacijsko trgovanje

Vrednost

Uporaba

Znotraj podjetja (intranet) Izven podjetja (ekstranet)

1. podatkovna obveznost

2. prvo povrailo na informacije

3. organizacijska inteligenca

4. razirjena organizacija

5. informacijsko trgovanje

18

so tako veji, kot pa je vrednost potencialnih informacij, pridobljenih iz njih. Dokler operirajo s podatki informatiki samo zaradi vzdrevalnih namenov in ne pridejo v uporabo preostalim uporabnikom v podjetju, toliko asa so stroki shranjevanja in vzdrevanja podatkov veji od povraila na informacije ter tako predstavljajo negativen vpliv na poslovanje. Podatki tako predstavljajo velik potencial za njihovo preoblikovanje v informacije, ki koristijo podjetju. 2.4.2 Prvo povrailo na informacije Prvi preskok v preoblikovanju podatkov v informacije in tako iz strokov v premoenje pomeni omogoanje dostopa do podatkov zaposlenim v posameznem oddelku podjetja. eprav ti uporabniki ne dobijo celotnega vpogleda v podatke oz. informacije tudi iz drugih oddelkov podjetja, pa vseeno e osnovne informacije pomenijo korist podjetju. Veje ko je tevilo uporabnikov, ki imajo vpogled v te informacije, veja je korist, ki presee stroke vzdrevanja podatkov. Z veanjem tevila uporabnikov, ki odkrivajo razline vzorce in modele, pomembne za odloitve oddelka ali podjetja, zane tako naraati tudi krivulja vrednosti informacije. 2.4.3 Organizacijska inteligenca Krivulja vrednosti informacije preskoi na viji nivo oz. v naslednjo fazo takrat, ko posamezni oddelki omogoijo vpogled v podatke oz. informacije tudi drugim oddelkom v podjetju. To se takoj izrazi v poveanju koristi za celotno podjetje, saj lahko uporabniki e z drugega vidika gledajo na iste informacije. Z veanjem oddelkov, ki imajo dostop in si izmenjujejo informacije, se poveuje tudi znanje podjetja. Tako stanje pa e predstavlja informacijsko demokracijo, ki je, kot sem e predhodno omenil, primeren model upravljanja z informacijami. Model informacijske demokracije tako temelji na odprti komunikaciji in pripravljenosti za izmenjavo informacij. 2.4.4 Razirjena organizacija Izmenjava informacij pa ni nujna samo v mejah podjetja, temve se lahko iri tudi navzven preko ekstraneta na kupce, dobavitelje in druge poslovne partnerje, kar predstavlja informacijsko ambasado. Na ta nain se vrednost posamezne

19

informacije dodatno poveuje, saj vsak dodatni novi uporabnik predstavlja novo poslovno podroje, kar progresivno povea vrednost informacije. Ekstranet v tem primeru pomeni predvsem izboljevanje odnosov s kupci in dobavitelji. 2.4.5 Informacijsko trgovanje e je ekstranet v razirjeni organizaciji pomenil predvsem izboljevanju odnosov z obstojeimi kupci in dobavitelji, pa predstavlja ekstranet v informacijskem trgovanju predvsem poslovne odnose z drugimi, novimi poslovnimi partnerji. Podjetje lahko namre svoje podatke oz. informacije prodaja tistim poslovnim partnerjem, ki jih potrebujejo. Z ustreznimi agregatnimi funkcijami lahko individualne podatke preoblikuje v skupinske, s tem zagotovi ustrezno varnost podatkov ter tako ne kri zaupnosti podatkov svojih strank. Najbolj inovativna podjetja na ta nain e ustvarjajo dodatne prihodke in pridobivajo povsem nove segmente kupcev ter poveujejo vrednost informacij.

20

3. POSLOVNA INTELIGENCA

3.1 Problem pridobivanja informacij za poslovno odloanje Hiter in enostaven dostop do zanesljivih in uporabnih informacij predstavlja danes odloilno konkurenno prednost. Naraajoa koliina podatkov in posledino informacij vpliva na sprejemanje netetih poslovnih odloitev vsak dan. Za podjetje je zato zelo pomembno, da s pomojo informacij vzdruje dobre odnose s strankami in odkriva nove poslovne monosti (Bergh, 2001, str. 3). Informacijski sistemi, pa etudi v najboljih organizacijah, so v veini primerov vedno bili v zaostanku z dostavo zahtevanih poroil uporabnikov, ki so jih potrebovali za poslovne odloitve. Prav tako niso omogoali nadaljnjega poizvedovanja, saj so morali uporabniki poroil vsakokrat zahtevati nova poroila, kar se je znova izrazilo z izgubo asa, ki je v kritinih odloitvah zelo pomemben. Informacijski sistemi tako niso mogli zadostiti potrebam uporabnikom, e posebej v primeru tevilnih projektov, zastarele infrastrukture, neskladnih podatkih in omejenih sredstvih. Posledino se je to izrazilo v asovno prepozno dostavljenimi informacijami uporabnikom, ki so si pri odloitvah morali pomagati sami, velikokrat z nepopolnimi, zastarelimi ali nezanesljivimi informacijami. To pa ima ve negativnih vplivov na poslovanje podjetja: 1. uporabniki zanejo dvomiti v zmogljivosti informacijskega sistema organizacije

za dostavo reitev; 2. zanejo se pojavljati razlina orodja za konne uporabnike, kar pomeni, da se

mora IS organizacije integrirati; 3. zaenjajo najemati zunanje svetovalce, ki zapolnijo vlogo IS organizacije. Dostop do informacij ni vedno enostavna naloga. Koliina podatkov, iz katerih pridobimo informacije, ne predstavlja velikega problema. V zadnjem desetletju zasledimo eksponentno rast koliine podatkov, predvsem z razvojem transakcijskih informacijskih sistemov (Oep, 2001, str. 312), in spletnih strani, katero merimo e v milijonih terabitov. Glavni problem predstavlja dostop do podatkov, ki so distribuirani po razlinih sistemih ter tudi geografsko razpreni, in kako te podatke pretvoriti v koristne informacije. Zasledimo tako razkorak oz. podatkovno vrzel med naraajoo koliino podatkov in znanjem, kako te podatke uporabiti za uspeno odloitev, kar grafino predstavlja slika 7.

21

Slika 7: Podatkovna vrzel Vir: Howard, 2001, str. 2 Del informacijske industrije, ki se ukvarja z raziskavami in razvojem, kako razreiti podatkovno vrzel, poimenujemo podroje poslovne inteligence.

3.2 Opredelitev pojma poslovna inteligenca Ker je podroje poslovne inteligence (v angleini poimenovane Business Intelligence oz. BI) e dokaj nedefinirano podroje, si oglejmo nekaj definicij poslovne inteligence razlinih avtorjev: Poslovna inteligenca je ustrezno upravljanje z informacijami, uporabljenimi za

poslovne namene, ki zadeva predvsem povezavo med ljudmi in informacijskimi sistemi (Wiggins, 2001, str. 397).

Poslovna inteligenca je skupek programskih reitev, ki omogoajo uporabnikom dostop do podatkov na enostaven nain, njihovo analiziranje in izmenjavo informacij z drugimi uporabniki (Delaney, 2002).

Poslovna inteligenca je sposobnost organizacije, da razume in uporablja podatke z namenom izboljanja poslovanja (Indihar temberger et al., 2001, str. 205).

Poslovna inteligenca je tehnologija, ki omogoa odloevalcem v organizaciji dostop, analizo in izmenjavo poslovnih informacij, na podlagi interneta pa tudi

KO

LI

INA

AS

razp

olo

ljivi

pod

atki

kriti

ne od

loitv

eznanje

PODATKOVNA VRZEL

KO

LI

INA

AS

razp

olo

ljivi

pod

atki

kriti

ne od

loitv

eznanje

PODATKOVNA VRZEL

22

izmenjavo informacij s strankami, dobavitelji in drugimi poslovnimi partnerji organizacije (Bartoo, 1999, str. 2).

Poslovna inteligenca je termin, ki opisuje uporabo operativnih podatkov organizacij za pridobivanje informacij in zagotavlja analizo zaposlenim, dobaviteljem, strankam in drugim poslovnim partnerjem za uinkoviteje poslovno odloanje (Pritchett, 2003, str. 7).

Z drugimi besedami povedano, tehnologija poslovne inteligence omogoa hiter in enostaven dostop do podatkov uporabnikom v organizaciji neglede na to, kje in v kakni obliki so podatki shranjeni. Zagotavlja orodje za poslovno razumevanje teh podatkov in s pomojo analize njihovo pretvorbo v koristne in uporabljive informacije. Orodja morajo tako zagotavljati vedimenzionalno analiziranje, poizvedovanje na zahtevo in poroanje nad podatki, ki so shranjeni v podatkovnem skladiu.3 Poslovna inteligenca omogoa tudi izmenjavo informacij v intranetu, predvsem kot pomo zaposlenim pri sprejemanju odloitev, in ekstranetu, predvsem za vzdrevanje dobrih poslovnih odnosov s strankami in dobavitelji. Glavni namen oz. korist poslovne inteligence je torej preoblikovanje podatkov v informacije, te v znanje in znanje v dobiek organizacije.

3.3 Koristi poslovne inteligence Vsaka organizacija oz. podjetje ima zaradi tehnologije poslovne inteligence lahko korist, vendar pa imajo nekatera podjetja vejo in druga manjo korist. Korist je predvsem odvisna od koliine informacij in konkurennosti okolja, kar prikazuje slika 8. Najvejo korist imajo podjetja, ki delujejo v visoko konkurennem okolju, za katera je uporaba poslovne inteligence nujno potrebna. Z njeno pomojo lahko podjetja razumejo konkurenco in kupce, predvidijo obnaanje trga ter napovejo trende. V takem primeru je poslovna inteligenca prodorno konkurenno "oroje". e pa podjetja v takem okolju operirajo e z velikimi koliinami podatkov, pa lahko s poslovno inteligenco razumejo vso zapletenost poslovanja, izboljajo odnose s kupci in dobavitelji ter odkrivajo nove monosti poslovanja. Tipini uporabniki v takem poslovnem okolju so velika podjetja, kot so npr. telekomunikacijska, banne ustanove in zavarovalnice.

3 O tehnolokih dejavnikih poslovne inteligence bo ve govora v poglavju o strategiji uvajanja poslovne inteligence v podjetje, kjer bolj podrobno opisujem predvsem vedimenzionalno analiziranje.

23

Slika 8: Prisotnost poslovne inteligence v podjetju Za podjetja, ki delujejo v manj konkurennem okolju, a operirajo z veliko koliino informacij in velikim tevilom kupcev, je poslovna inteligenca pomembna. Orodja poslovne inteligence lahko v takem podjetju uporablja manje tevilo uporabnikov, kar zmanja stroke razpoiljanja informacij kupcem. Tipini primeri so predvsem proizvodna in distribucijska podjetja. Najmanj je poslovna inteligenca uporabna v podjetjih, ki se sreujejo z manjim tevilom informacij in nekonkurennim okoljem. Odloitve se sprejemajo predvsem na podlagi osebnega opaanja managerjev v zvezi z obnaanjem kupcev in trnimi trendi. Taka podjetja so predvsem mala in podjetja, ki delujejo samo lokalno, pa tudi nekatere ustanove javne uprave in podjetja, ki se orientirajo na t. i. trne nie. V magistrski nalogi bo tako poudarek na velikih podjetjih, kot so naprimer telekomunikacijska, za katere je poslovna inteligenca nujno potrebna in delujejo v visoko konkurennem okolju. Takim podjetjem se ekonomsko izplaa vlagati v

Konkurennost okolja

Kol

iin

a in

form

acij

PRIMERNA

POMEMBNA

NUJNA

NUJNA

PI je kritina za razumevanje poslovanja, poveevanje zadovoljstva strank in izkorianja novih prilonosti.

PI je omogoena omejenemu tevilu strokovnjakov, ki tako z manjimi stroki dostavljajo razline storitve vejemu tevilu strank. Konkurenca praktino ne obstaja.

Monosti PI so omejene. Odloitve se sprejemajo predvsem na podlagi osebnega dojemanja odloevalcev, ki spremljajo trende na trgu.

Velika potreba po razumevanju konkurence, potreb strank in trgu nasploh. PI se uporablja kot prodorno konkurenno sredstvo.

Konkurennost okolja

Kol

iin

a in

form

acij

PRIMERNA

POMEMBNA

NUJNA

NUJNA

PI je kritina za razumevanje poslovanja, poveevanje zadovoljstva strank in izkorianja novih prilonosti.

PI je omogoena omejenemu tevilu strokovnjakov, ki tako z manjimi stroki dostavljajo razline storitve vejemu tevilu strank. Konkurenca praktino ne obstaja.

Monosti PI so omejene. Odloitve se sprejemajo predvsem na podlagi osebnega dojemanja odloevalcev, ki spremljajo trende na trgu.

Velika potreba po razumevanju konkurence, potreb strank in trgu nasploh. PI se uporablja kot prodorno konkurenno sredstvo.

24

tehnologijo poslovne inteligence, saj lahko izkoristijo najve koristi, ki jih poslovna inteligenca nudi. Koristi, ki jih nudi poslovna inteligenca, je veliko in se pojavljajo vedno nove in nove, a vendar jih lahko zaokroimo v pet glavnih podroij (Carver, 2000, str. 6, Liautaud, 2001, str. 103): 1. hitreje in kvalitetneje odloitve, 2. zmanjanje strokov, 3. poveanje prihodkov, 4. izboljanje zadovoljstva kupcev, 5. izboljanje komunikacije v podjetju. 3.3.1 Hitreje in kvalitetneje odloitve V hitro spreminjajoem se poslovnem okolju je hitro sprejemanje odloitev bistvenega pomena, zato je potrebno skrajati as odloevalnega ciklusa. e natanneje povedano, potrebno je skrajati as med vpraanjem, ki se pojavi, in aktivnostjo, ki jo je potrebno izvesti. Odloitev je uspena samo v primeru, da je odloevalec prejel zahtevano informacijo, ki je preverjena in dostavljena v ustreznem asu. Informacija, ki je prila do odloevalca po koncu odloevalnega ciklusa, ima samo deskriptivno vrednost (Resinovi, 1988, str. 38), kar pomeni, da si z njo v danem trenutku ne more ve pomagati, kvejemu mu to predstavlja izkunjo za prihodnje odloitve. Monosti za izboljanje odloevalnega ciklusa sta dve: skrajanje asa zbiranja informacij in s tem posledino mono podaljanje

odloevalnega asa, uporaba tehnologije, ki omogoa avtomatino opozarjanje na doloene

dogodke podjetja. as, ki je potreben za sprejetje odloitve, lahko razdelimo na dve fazi: faza zbiranja informacij in odloevalno fazo. Veino asa ljudje porabijo za zbiranje informacij, kot je naprimer klicanje ljudi v informacijskem oddelku podjetja za poroila o preteklih prodajah, analiziranje podatkov v preglednicah za napovedovanje, pregledovanje starih poroil in podobno. Za kvalitetno odloitev tako ostaja manj asa, saj so obiajno z odloitvami povezani tudi roki, ki se jih morajo odloevalci drati. Po Paretovem pravilu se priblino 80% asa porabi za zbiranje informacij in le 20% za sprejemanje odloitev. Zaradi prevelike porabe

25

asa za zbiranje informacij tako proti koncu odloevalnega ciklusa prihaja do prenagljenih odloitev. Kar pa je zaeljeno, je ne samo sprejemanje odloitev hitreje, temve sprejemanje dobrih odloitev hitreje. To pomeni, da elimo skrajati celoten as, potreben za sprejem odloitve. V okviru celotnega asa pa elimo skrajati as zbiranja informacij in podaljati as za sprejemanje odloitev. Opisano lahko ponazorimo tudi grafino s sliko 9. Slika 9: as odloitvenega ciklusa Legenda:

1. skrajevanje asa za zbiranje informacij in poveevanje delea asa za sprejem odloitve v celotnem odloitvenem ciklusu

2. skrajevanje celotnega asa, porabljenega v odloitvenem ciklusu

Vir: Liautaud, 2001, str. 106 Z uporabo poslovne inteligence se lahko bistveno skraja as zbiranja informacij. Z zgraditvijo podatkovnega skladia (data warehouse) se na podlagi ekonomije obsega zmanja skupen as zbiranja informacij, kar omogoi uporabnikom porabo asa na podroju, ki prinese najvejo vrednost to je izbiri najbolje odloitve. S poveevanjem delea asa za sprejem odloitve tako odloevalci niso ve prisiljeni sprejemati odloitev na podlagi obutkov, temve na konkretnih podatkih. Druga monost, ki izbolja odloevalni ciklus, pa je uporaba tehnologije, ki omogoa avtomatino opozarjanje na doloene dogodke podjetja. Odloitve ali aktivnosti velikokrat niso nartovane v naprej. Doloene aktivnosti je potrebno izvesti ele takrat, ko se pojavijo izredni dogodki, kot naprimer zmanjanje dela zalog, okvara v raunalnikem omreju, izpad elektrike in podobno. Ustrezno zasnovano poslovanje mora imeti zmonosti opozarjanja na take dogodke in prav tako zadolene za odpravo dogodkov.

as za zbiranje informacij

as za sprejem odloitve

1.

2.

as za zbiranje informacij

as za sprejem odloitve

1.

2.

26

Poslovna inteligenca zagotavlja opozarjanje na doloene dogodke v celotnem podjetju na nain, da se lahko vsak uporabnik v podjetju naroi na doloena opozorila ali pa definira svoje izjeme k pravilom, na katere ga sistem opozori. e se naprimer v podatkovnem skladiu pojavi dogodek, na katerega mora biti opozorjen, ga tehnologija poslovne inteligence obvesti preko razlinih naprav, kot so naprimer elektronska pota, pozivnik ali mobilni telefon. Tako namesto da bi uporabnik sam iskal informacije za sprejem odloitev, ga sistem sam opozori na dogodke, na podlagi katerih ustrezno ukrepa. 3.3.2 Zmanjanje strokov Zmanjanje strokov je z uporabo poslovne inteligence mono na ve podrojih, predvsem z razumevanjem poslovnih procesov in prepoznavanjem operativnih neuinkovitosti. Oglejmo si nekaj primerov zmanjanja strokov. Zmanjevanje kopienja poroil in uinkoviteja izraba informacijskega kadra Uporabniki, ki so brez monosti takojnjega dostopa do podatkov, se morajo zanaati na informacijski oddelek v podjetju, da jim preskrbi odgovore na vpraanja. Glede na to, da je tevilo vpraanj, ki jih zastavljajo uporabniki, veliko, poleg tega pa so e nepredvidljiva, predstavlja za informatike to brezkonno aktivnost. Statina poroila, predhodno pripravljena za veje tevilo uporabnikov, tako porajajo vedno nova vpraanja. Posledino to pomeni za informatike "utapljanje" v zahtevah uporabnikov in tako ne morejo odgovoriti v asu, ki ga priakujejo in zahtevajo uporabniki. Tako porabljajo as za aktivnosti, ki si jih niti ne elijo, kar se odrazi v vejih strokih. Z uporabo poslovne inteligence pa si lahko uporabniki sami odgovorijo na zastavljena vpraanja z oblikovanjem svojih poizvedb in poroil. Podjetje lahko tako uinkoviteje prerazporedi informatike na aktivnosti, ki prinaajo ve dodane vrednosti in so zanimiveje, ali pa zmanja tevilo informatikov, kar se odrazi v nijih strokih. Iskanje vzrokov in posledino izvajanje dejanj Podjetje ima veliko procesov, ki se izvajajo vsakodnevno. V okviru procesov prihaja do razlinih ugodnih ali neugodnih situacij, za katere se na prvi pogled ne more ugotoviti, kaj je vzrok zanje. S podrobnejo analizo vzrokov uporabniki lahko ugotovijo razline faktorje, ki pripomorejo k uspehu ali neuspehu. Tako se z

27

zastavljanjem vedno novih vpraanj in vrtanjem v globino prebijejo do jasnega razumevanja vzrokov, ki vplivajo na poslovanje, in nato izvedejo dejanja, potrebna za izboljanje izvajanja aktivnosti. e naprimer trgovina z oblaili s pomojo poslovne inteligence ugotovi, da njihova cenovna politika ni bila optimalna med prodajno akcijo, lahko prilagodi svoje cene dinamino glede na cenovno elastinost. Kot rezultat lahko optimizira zaloge (zmanja koeficient obraanja zalog) ter tako zmanja stroke financiranja zalog. Prepoznavanje izgubljenih sredstev Z uporabo poslovne inteligence in implementacijo metode strokov na podlagi aktivnosti lahko podjetje prepozna skrite stroke ali spregledane prilonosti. Na podlagi teh spoznanj se lahko sredstva prerazporedijo na bolj dobikonosne proizvode, storitve ali kupce, kar se odrazi v boljem poslovanju. Naprimer v poslovanju imajo stranke, ki imajo najveji obseg nakupa, obiajno tudi najve pozornosti s strani prodajalca, ki porabi veliko sredstev, da jih ohrani v svojem portfelju. S tega vidika take stranke niso nujno tudi najbolj dobikonosne in se da s poslovno inteligenco ugotoviti dejanske stroke ter dobiek za vsako tako posamezno stranko. Podjetje pa obenem tudi ugotovi, kdo so najbolje stranke in se jim bolj posvetijo, da jih ne izgubijo. Na tak nain se da odpraviti nepotrebna in izgubljena sredstva. Izposlovanje boljih pogodbenih razmerij z dobavitelji in kupci Glavni klju do uspenih pogajanj je dobra predpriprava. Pomen dejstev in diagramov je neprecenljiv, ko se je potrebno pogajati. e lahko naprimer podjetje analizira dobaviteljevo uspenost (na podlagi trenda tonosti dobave, odstotka zavrnitev, cenovnih sprememb in podobno), mu to prikae celotno sliko dobavitelja, kar lahko uporabi pri vseh pogojih pogodbe. Tako v primeru neugodne analize za dobavitelja podjetje zmanja svoje stroke, saj se pogodi za bolje pogoje poslovanja z dobaviteljem (kot naprimer dalji rok plaila). Bolji izkoristek investicije v celovite uporabnike reitve (ERP) ali podatkovnega skladia (Data Warehouse) Veja podjetja investirajo velik del sredstev v reitve ali podatkovna skladia, kjer je shranjena ogromna koliina podatkov. Vendar pa podjetje brez dobrega in enostavnega orodja za poroila in analize ne more izkoristiti prednosti razpololjivih podatkov. Podjetje lahko zato z orodji poslovne inteligence omogoi

28

zajemanje teh podatkov in s tem e bolj upravii zaetno investicijo v ERP ali podatkovno skladie. Izboljana operativna uinkovitost Z omogoanjem dostopa do aurnih podatkov preko interneta se lahko izbolja uinkovitost poslovanja, zmanjajo stroki in povea kvaliteta storitev podjetja. e naprimer podjetje omogoi svojim kupcem spremljanje dogajanja na njihovih raunih (telefonskih, bannih, zavarovalnikih in podobno), si lahko sami odgovarjajo na svoja vpraanja, kar zmanja stroke podpore strankam in povea njihovo zadovoljstvo. Dodatna korist je tudi to, da kupci s preverjanjem podatkov odkrivajo napake, kar pripomore k bolji kvaliteti podatkov in izboljani kakovosti informacij v podatkovnem skladiu. 3.3.3 Poveanje prihodkov V nadaljevanju podpoglavja je natetih nekaj tipinih primerov poveanja prihodkov s pomojo poslovne inteligence. Razlikovanje proizvodov in storitev podjetja Vodilna podjetja uporabljajo poslovno inteligenco za diferenciacijo svojih proizvodov in storitev od konkurentov, predvsem preko storitev interneta. To je e posebej uporabno v trgovski panogi, kjer je izbira prodajalca odvisna od storitev, ki jih dobavitelj ponudi poleg proizvodov. Podjetje tako lahko svojim strankam ponudi samopostreni dostop do poroil o aktivnostih na raunih, kar strankam pomaga pri zaznavanju prilonosti za prihranek pri nakupih. Recimo, da podjetje izdaja poroila v papirni obliki na zahtevo svojih strank in jih poilja preko navadne pote. Podjetje lahko namesto tiskanja poroil omogoi strankam direkten dostop do njihovih podatkov preko interneta, kar zmanja stroke tiskanja, e bolj pa povea prihodke na raun uinkovitejega in privlanejega poslovanja, kar pritegne nove stranke. Izpopolnitev strategije z boljo trno analizo Poslovna inteligenca je zelo pomembna predvsem za podroje trenja oz. analiziranja trga. Z enostavnim dostopom do finannih, raunovodskih, proizvodnih podatkov, podatkov o naroilih in dobavi ter tudi drugih zunanjih

29

virov, lahko trniki najdejo odgovore na e tako podrobna vpraanja. Opremljeni z odgovori na vpraanja lahko trniki natanneje nartujejo promocije izdelkov tono doloeni populaciji kupcev. Tehnike podatkovnega rudarjenja kot del poslovne inteligence pomagajo pri iskanju najbolj dobikonosnih kupcev, odkrivajo skrite trende in napovedujejo reakcije kupcev na doloene predstavitve novih izdelkov. Z razumevanjem obnaanja kupcev in boljimi trenjskimi prijemi ima podjetje prednost pred konkurenco. Telekomunikacijsko podjetje lahko tako naprimer zmanja fluktuacijo svojih strank. S pomojo poslovne inteligence preui, katere stranke veliko kliejo v doloeno dravo, za katero konkurenno podjetje nudi nijo ceno pogovora. Obogateno s tem znanjem lahko podjetje takoj omogoi popust ali kakno drugo ugodnost in s tem zadri stranke in prihodke. Usposobitev prodajnih zastopnikov Z analiziranjem prodajnih vzorcev zastopnikov lahko prodajni manager pripomore k izboljanju rezultatov prodaje. S pomojo primerjav, kot so naprimer rezultat posameznega zastopnika glede na plan, prodaja glede na prejnje leto ali glede na druge zastopnike, lahko manager predlaga razline izboljave, predvsem orientiranost na kupce ali proizvode, ki so dobikonosneji. Prav tako pa lahko prodajni zastopniki koristijo poslovno inteligenco za lastne analize podatkov o blagovnih znamkah, kupcih in dobaviteljih. Z vpogledom v pretekle transakcije, nakupovalne vzorce, kontaktne informacije in reene probleme se lahko zastopnik bolje pripravi na sestanke s kupci. 3.3.4 Izboljanje zadovoljstva kupcev Za vsako podjetje predstavlja zadovoljstvo kupcev enega kljunih dejavnikov uspeha, saj so le zadovoljni kupci tudi lojalni in koristijo proizvode in storitve podjetja. Kupci, ki so s storitvami podjetja zadovoljni, namre ohranjajo svoje koliine nakupov ali jih celo poveujejo, kar pripomore k vejemu prihodku podjetja in posledino do vejega dobika. Oglejmo si nekaj primerov izboljanja zadovoljstva kupcev. Omogoanje hitrih odgovorov na uporabnika vpraanja Ena izmed prednosti poslovne inteligence je ta, da lahko bistveno skraja as, ki je potreben za odgovore na vpraanja kupcev. Manji zamiki na zastavljena vpraanja tako omogoajo kupcem hitreje reagiranje na dogodke oz. hitreje

30

sprejemanje odloitev na podlagi informacij. Kupcem se tako ni potrebno opirati na statina (papirna) poroila, ki poveini pridejo pozno in ne omogoajo poglobljene nadaljnje analize, saj lahko v vsakem trenutku pridejo do dela informacijskega sistema prodajalca. Spremljanje aktivnosti pogodbenih dogovorov V poslovnih razmerjih je za vsakega kupca, ki je opravil transakcijo, pomembno to, da prodajalec izpolnjuje pogodbene obveznosti. Preko ekstraneta lahko vsak kupec nadzira izvajanje aktivnosti izpolnitve pogodbe (naprimer s spremljanjem poti dobavljenih izdelkov) in preverja usklajenost s pogodbo. Optimizacija vrednosti storitev S kvalitetnejimi informacijami, ki jih omogoa poslovna inteligenca v ekstranetu, lahko kupci dobijo vpogled v uporabo izdelkov in storitev ter tako optimizirajo poslovna razmerja. Nabavni manager kupca lahko pridobi informacije o tem, v koliknem znesku in koliinah so bili opravljeni nakupi posameznih oddelkov in na njihovi osnovi spozna monosti za zmanjanje strokov nakupa ali kakne druge uinkoviteje prilonosti. Primerjava uinkovitosti kupca s konkurenti Poslovna inteligenca omogoa poleg vpogleda v uporabo posameznih izdelkov ali storitev tudi monost primerjave uinka poslovanja podjetja nasproti drugim podjetjem na trgu oz. konkurentom. V ta namen tehnologija poslovne inteligence kombinira kupeve podatke z agregiranim pogledom na podatkovno bazo kupcev ali z drugimi, zunanjimi informacijami trga, ter tako omogoa primerjavo. Kupec tako takoj vidi, kje je njegovo poslovanje pod povprejem in kam mora vloiti sredstva za izboljanje poslovanja. 3.3.5 Izboljanje komunikacije v podjetju Spodbujanje odgovornosti in uinkovitosti Pogosto se v podjetjih dogaja, da se odgovornost prelaga na druge krivce oz. da so drugi oddelki krivi za prepoasno izmenjavo informacij in s tem posledino za odloitve na podlagi pomanjkljivih informacij. Finanno-raunovodski oddelek je

31

obiajno najprej obtoen za prepoasno izdelavo poroil in prepozno dostavo managerjem. Poslovna inteligenca lahko naprimer v takem primeru obutno pospei poizvedovanje in izdelavo poroil ter zmanjuje kopienje razlinih aktivnosti. Uporabnikom se tako ni potrebno pritoevati informatikov za hitreje ustvarjanje poroil, temve si lahko sami ustvarijo svoja poroila. Istoasno pa zmanjujejo obremenitev informatikov, ki se lahko posvetijo internemu svetovanju uporabnikov nove opreme ter skrbijo za nemoteno delovanje sistema. Korist je obojestranska: uporabniki hitreje pridejo do informacij, ki jih zahtevajo, medtem ko se informatiki izognejo ponavljajoemu in teakemu delu izdelovanja poroil. Odloitve se tako sprejemajo hitreje, kar pripomore k boljim odnosom in povezavam med oddelki, prav tako pa se povea odgovornost in uinkovitost zaposlenih. Celosten pogled nad poslovanjem strank Pravi sistem poslovne inteligence omogoa poizvedovanje po razlinih vrstah podatkovnih virov in ne samo iz ene podatkovne baze. Kot rezultat tako naprimer prodajnim managerjem ni potrebno poznati vseh programov, kjer se podatki nahajajo, da si lahko ustvarijo celostno sliko strank. Preprosto preko enotnega vmesnika prihajajo do informacij o preteklih naroilih, dobavi, raunih, plailih in drugih stvareh. Na tak nain lahko managerji odkrijejo nove monosti prodaje. Pregled nad celotnim poslovanjem strank in ne samo po posameznih oddelkih, lahko tudi razkriva monosti zmanjevanja strokov, saj analiziranje podatkov iz razlinih oddelkov podjetja tudi razkriva neuinkovita podroja poslovanja. Spodbujanje ustvarjalnosti Najveje koristi prinaa uporaba poslovne inteligence pri izmenjavi informacij med oddelki, e posebej pa radovednost vsakega posameznika, ki poizveduje na meji svojega uradnega opisa delovnih nalog. Omogoanje svobodnega pristopa do podatkov in radovednost pri raziskovanju podatkov, ki vlada v informacijski demokraciji, tako pozitivno vpliva na vrednost podjetja. Posameznik kot nosilec znanja je tako eden kljunih dejavnikov uspeha in konkurennosti, v povezavi s tehnologijo poslovne inteligence pa e dodatno poveuje svoje znanje in ustvarjalnost.

32

Izdelava enotne terminologije podjetja Za vzpostavitev poslovne inteligence v celotnem podjetju morajo posamezni oddelki med seboj uporabljati enotno poslovno izrazoslovje. Tako lahko naprimer oddelki razlino pojmujejo izraz stranka (kupec, dobavitelj, poslovni partner in podobno). Dogovarjanje in definiranje skupnega izrazoslovja pomaga razlinim oddelkom ne samo pri uporabi skupnih izrazov, temve tudi pri razumevanju poslovnih procesov. Dober poslovno inteligenni sistem omogoa podjetju uporabo enotnega pomenoslovja (semantika) ter tako omogoa definiranje in shranjevanje poslovnih terminov, ki jih uporabniki poslovne enote skupno uporabljajo. Pomembno je, da vsi uporabniki skupine uporabljajo poenotene izraze, e bolje pa je, e podjetju uspe poenotiti izraze za vse skupine (oddelke). Na tak nain lahko razlini oddelki med seboj komunicirajo na enostavneji nain in si delijo skupen cilj, odloitve pa se sprejemajo na natannejih informacijah.

3.4 Strategija uvajanja poslovne inteligence v podjetju Uvajanje poslovne inteligence v podjetju obiajno pomeni pomembno opustitev tradicionalnih poslovnih metod oz. poslovne mentalitete, ki mora biti spodbujena s strani vodstva podjetja. Zaradi tega je potrebna mona interna komunikacija za spremembo obiajnega pogleda na pretok informacij in za spodbujanje ljudi, da sprejmejo reitev, ki jo prinaa poslovna inteligenca. Poslovna inteligenca prinaa precej prednosti, vendar pa je potrebno razbliniti nekatere napane predstave, ki se lahko pojavijo z uvajanjem poslovne inteligence. Vsako uvajanje poslovne inteligence mora biti tudi primerno ovrednoteno oz. finanno upravieno, zato je potrebno narediti kalkulacijo koristnosti. Z vidika vodstva podjetja mora biti vpeljava poslovne inteligence del irega pogleda podjetja oz. vizije. Nenazadnje je uspeno uvajanje odvisno tudi od razlinih tehnologij, ki jih koristi poslovna inteligenca. V nadaljevanju si bomo po vrsti ogledali ta tiri pomembna podroja, ki vplivajo na uspenost uvajanja poslovne inteligence.

33

3.4.1 Spreminjanje tradicionalnega poslovnega vedenja Spreminjanje poslovne miselnosti odloanja Doloeni managerji so ob uvajanju poslovne inteligence zaskrbljeni zaradi izgube kontrole nad informacijami, zato neradi omogoajo svojim podrejenim ali drugim oddelkom v podjetju dostop do podatkov. To je predvsem znailno za podjetja, kjer je odloanje centralizirano in v zaprtem krogu odloevalcev (informacijska diktatura). Kot sem omenil v prejnjih poglavjih, se manja tevilo podjetij, kjer vlada informacijska diktatura. Taka podjetja se vedno bolj odpirajo in zmanjujejo hierarhijo. Z veanjem konkurence in posledinim spreminjanjem poslovnega okolja pa so taka podjetja e bolj prisiljena k zmanjevanju strokov in izboljevanju kvalitete. V naporih za izboljanje odzivnosti na spremembe se taka podjetja vedno bolj decentralizirajo in spodbujajo zaposlene k hitrejemu sprejemanju odloitev. Vodstvo podjetja tako zaznava uvajanje poslovne inteligence kot prilonost za spremembno poslovne klime v podjetju. Z dostopom do informacij postanejo zaposleni avtonomneji, kar spreminja informacijsko diktaturo v informacijsko demokracijo in miselnost zaposlenih postaja ustvarjalneje. Kljub temu, da sistem poslovne inteligence omogoa dostop do ogromne koliine podatkov, pa e vedno obstaja varnostni mehanizem, ki iti zaupnost dela podatkov na podlagi profila uporabnikov. Samopostreni nain dostopa do podatkov ustvarja vrednost Managerje pri uvajanju poslovne inteligence skrbi to, da se stroki informacijskega oddelka podjetja prenesejo na konne uporabnike, saj menijo, da njihovi podrejeni ne bi smeli opravljati dela informatikov. Obiajno se ob uvedbi poslovne inteligence res zmanja potreba po informatikih in s tem as, ki so ga porabili za izdelovanje poroil, ter povea as managerjev, ki ga posvetijo bolj poglobljenim analizam. Vendar pa managerji lahko izkoristijo prednosti samostojnega poizvedovanja in poroanja v precej veji meri, kot pa e bi to zahtevali od informatikov. Izdelovanje poroil s strani informatikov lahko namre traja ve dni, preden jih dostavijo managerjem. Ko pa managerji le prejmejo poroila, mogoe sploh niso tono tisto, kar so imeli v mislih ali pa so e zastarela in neuporabna. Managerji lahko s samopostrenim nainom dostopa do podatkov, analiziranjem teh podatkov in izdelovanjem poroil tudi odkrivajo skrite vzorce, ki jih pri naroanju poroil pri informatikih mogoe sploh ne bi. Korist za managerje je torej

34

predvsem v tem, da imajo dostop do podatkov, ki jih zanimajo, da do njih pridejo kadarkoli in da lahko poljubno raziskujejo podatke na svojevrsten nain. Vse to bi bilo nemogoe, e bi e naprej zahtevali informacije preko posrednikov (informatikov). Manj podatkov, a ve koristnih informacij Ena izmed vejih skrbi managerjev pri uvajanju poslovne inteligence je ta, da reitev ne bi bila uporabljena uinkovito. Problem vidijo predvsem v vpeljavi novega orodja za poroanje, saj menijo, da bi to samo povealo koliino poroil, ki zahtevajo njihovo pozornost. Vendar pa veje tevilo poroil e ne pomeni tudi vejega znanja managerjev. Zagotavljanje primernih informacij je namre precej teje kot zagotavljanje koliine informacij oz. podatkov. Vrednost poslovne inteligence pa je ravno v tem, da zagotavlja primerne informacije, to je natanne odgovore na zastavljena vpraanja. tevilo poroil se namre lahko precej zmanja, saj se lahko v poroilih pojavljajo samo najprimerneje, zgoene informacije. Vsak uporabnik pa ima nato monost, da vrta v globino zdruenih celot (naprimer v globino vsote prodane koliine izdelkov) in tako odkriva podrobneje informacije. 3.4.2 Ovrednotenje investicije v poslovno inteligenco Uvedba poslovne inteligence v podjetju nedvomno prinaa koristi, kot so znianje strokov, poveani prihodki, izboljanje zadovoljstva kupcev in izboljana komunikacija v podjetju, poleg tega pa spreminja tudi tradicionalni pogled na vedno vejo avtonomijo dostopa do podatkov. Kljub temu pa se zastavlja vpraanje, kako ovrednotiti oz. upraviiti investicijo v poslovno inteligenco. Vodstvo podjetja in drugi managerji morajo namre stalno tehtati med stroki in koristmi razlinih poslovnih odloitev oz. projektov (Wu, 2000, str. 1). Uvedba poslovne inteligence je namre prav tako eden izmed projektov, ki prinaa stroke, zaradi tega je potrebno pred uvedbo narediti analizo koristnosti. Kot bomo videli v nadaljevanju, pa je za poslovno inteligenne projekte velikokrat teko ovrednotiti vse koristi in tako natanno izraunati povrailo investicije (ROI4 return on 4 ROI oz. povrailo investicije je mera za ocenjevanje projektov. V tevcu formule je neto sedanja vrednost (NSV) vseh denarnih tokov, ki izhajajo iz prihrankov zaradi vpeljave projekta poslovne inteligence, v imenovalcu pa zaetni stroki investicije. Vsaka vrednost formule nad 100% pomeni vejo korist zaradi uvedbe poslovne inteligence, kar praktino pomeni, da se je investicija izplaala. NSV prihrankov ROI= ----------------------- x 100 zaetna investicija

35

investment). Zaradi tega si bomo pomagali z mono reitvijo primerjanja skupnih strokov lastnitva poslovne inteligence (TCO total cost of ownership) nasproti ovrednotenim in neovrednotenim koristim poslovne inteligence. Teave ovrednotenja vseh koristi poslovne inteligence Vodstvo podjetja priakuje od informacijskega oddelka (natanneje vodij informatike) upraviitev strokov za investicijo v poslovno inteligenco s predstavitvijo vrednostno izmerjenih koristi, obiajno z metodo povraila investicije (ROI). V dananjem poslovanju vodstvo podjetja namre ni pripravljeno financirati velikih investicij v informacijske projekte samo zaradi tega, ker predstavljajo najnovejo in najboljo tehnologijo. Nalobe v informacijsko tehnologijo so na podobni stopnji kot nalobe v bolj tradicionalno opremo (delovni stroji, nepreminine in podobno), od katerih se priakuje, da pomembno vplivajo na izboljanje osnovne dejavnosti podjetja. Veina strokovnjakov pa se strinja, da izraunavanje povraila investicij projektov poslovne inteligence ni najbolji prikaz njihovih vrednosti. Tono izraunavanje povraila je namre izredno teko, e posebej zaradi nezmonosti merjenja veine izmed koristi poslovne inteligence. Glede na pojavno obliko loimo tiri razline koristi poslovne inteligence (Carver, 2000, str. 16): 1. merljive (tevilo prihranjenih delovnih ur, prodanih informacij strankam in

podobno); 2. posredno merljive (izboljano zadovoljstvo kupcev pomeni vejo prodajo istim

kupcem, razlikovanje storitev privabi nove kupce in podobno); 3. nemerljive (izboljana komunikacija v podjetju, izboljano zadovoljstvo pri delu

zaposlenih, veje izmenjevanje znanja in podobno); 4. nepredvidljive (rezultat raziskovanja ustvarjalnih uporabnikov in podobno). Predlagana reitev vrednotenja investicije v poslovno inteligenco Ker je iluzorno priakovati natanno ovrednotenje projekta vpeljave poslovne inteligence v podjetju, je v nadaljevanju predlagani pristop dobra reitev za ovrednotenje. Opisani pristop ima prednost zaradi tega, ker upoteva tako merljive kot neopredmetene koristi.

36

Reitev vrednotenja lahko razlenimo na tiri glavne korake:

1. korak: Ovrednotiti priakovane in merljive koristi.

2. korak: Opisati priakovane, a neopredmetene koristi kvalitativno, kolikor je le mogoe natanno.

3. korak: Ovrednotiti skupne stroke posedovanja poslovne inteligence. Ocenjevanje strokov je za razliko ocenjevanja koristi precej laje, saj se lahko podrobno opie njihovo dejansko vrednost. Stroke vpeljave poslovne inteligence lahko razdelimo na: strojno opremo (kot naprimer streniki, uporabniki sistemi, raunalniko

omreje in podobno); programsko opremo (kot naprimer sistemi za upravljanje z bazami

podatkov SUBP (DBMS), uporabnike licence in podobno); delo (kot naprimer notranji ali zunanji loveki viri delovne ure

projektnih vodij, poslovnih analitikov, specialistov, svetovalcev, administratorjev podatkovnih baz, sistemskih administratorjev, predavateljev in podobno).

Stroke lahko tudi ocenjujemo z vidika pojavljanja: zaetni stroki (v projektu vzpostavitve poslovne inteligence se pojavijo

enkrat. Ti stroki so predvsem strojna oprema, programske licence, delovne ure za oblikovanje in izvedbo projekta ter izobraevanje uporabnikov);

ponavljajoi se stroki (so tisti stroki, ki se po zaetni vpeljavi poslovne inteligence v prihodnosti ponavljajo, kot so vzdrevanje programske opreme, pomo uporabnikom, izdelovanje varnostnih kopij in podobno).

Pri ocenjevanju strokov je potrebno upotevati tudi to, ali so orodja poslovne inteligence integrirana ali neintegrirana (Bontron, 1998, str. 2). Integrirana orodja imajo namre le eno okolje za poizvedovanje, analiziranje in poroanje, medtem ko imajo neintegrirana orodja ve razlinih grafinih vmesnikov. Stroki so namre pri neintegriranih orodjih viji kot pri integriranih.

4. korak: Uporabiti ustrezno odloitveno pravilo. V odvisnosti od velikosti skupnih strokov posedovanja poslovne inteligence in vseh koristi, ki jih sistem prinese, se odloamo med dvema praviloma, ki sta grafino prikazana v slikah 10 in 11.

37

Slika 10: Skupni stroki investicije, manji od merljivih koristi Pravilo 1: e so skupni stroki investicije v poslovno inteligenco manji od skupnih merljivih koristi (torej setevka A + B), potem se naloba v sistem poslovne inteligence izplaa. Slika 11: Skupni stroki investicije, veji od merljivih koristi Pravilo 2: e skupni stroki investicije v poslovno inteligenco preseejo skupne merljive koristi (A + B), potem je potrebno doloiti vrednost neopredmetenih koristim. V takem primeru je odloitev stvar presoje odloevalca. e pa pogledamo

SSIA

B

C

D

merljive koristi

posredno merljive koristi

nemerljive koristi

nepredvidljive koristi

SKUPNE MERLJIVE KORISTI

SKUPNE NEOPREDMETENE KORISTI

SSI skupni stroki investicije v poslovno inteligence

SSIA

B

C

D

merljive koristi

posredno merljive koristi

nemerljive koristi

nepredvidljive koristi

SKUPNE MERLJIVE KORISTI

SKUPNE NEOPREDMETENE KORISTI

SSI skupni stroki investicije v poslovno inteligence

SSI

A

B

C

D

merljive koristi

posredno merljive koristi

nemerljive koristi

nepredvidljive koristi

SKUPNE MERLJIVE KORISTI

SKUPNE NEOPREDMETENE KORISTI

SSI skupni stroki investicije v poslovno inteligenco

SSI

A

B

C

D

merljive koristi

posredno merljive koristi

nemerljive koristi

nepredvidljive koristi

SKUPNE MERLJIVE KORISTI

SKUPNE NEOPREDMETENE KORISTI

SSI

SSI

A

B

C

D

merljive koristi

posredno merljive koristi

nemerljive koristi

nepredvidljive koristi

SKUPNE MERLJIVE KORISTI

SKUPNE NEOPREDMETENE KORISTI

SSI skupni stroki investicije v poslovno inteligenco

SSI

A

B

C

D

merljive koristi

posredno merljive koristi

nemerljive koristi

nepredvidljive koristi

SKUPNE MERLJIVE KORISTI

SKUPNE NEOPREDMETENE KORISTI

SSI

38

podjetja, ki v praksi e uporabljajo poslovno inteligenco, pa vidimo, da neopredmetene koristi presegajo merljive koristi. 3.4.3 Poslovna inteligenca kot del vizije vodstva podjetja Vlaganje v poslovno inteligenco pa samo po sebi e ne zagotavlja uspeha in povraila vloenih sredstev. Za uspeh podjetja sta posebno pomembna e ustrezna strategija razvoja in udeleba managerjev pri nakupu in implementaciji. Poslovna inteligenca kot del poslovne strategije podjetja Vrednotenje na podlagi povraila investicij omogoa prepoznavanje skritih strokov ali novih prilonosti zasluka, vendar pa so te koristi zajete samo enkratno. Sistem poslovne inteligence pa je del procesa in so tako koristi poslovne inteligence zajete v taisti proces. Projekt poslovne inteligence prinaa vrednost kot del celovite poslovne strategije podjetja, zato je vrednost projekta mono ocenjevati samo v povezavi z vrednotenjem strategije. Glavni kriterij za odloitev o nakupu in vzpostavitvi poslovne inteligence je tako pritrdilni odgovor na vpraanje, e orodja poslovne inteligence pomagajo podjetju pri doseganju strategije. Managerji pa si pri tem lahko pomagajo tudi z odgovori na naslednja vpraanja: Kaj je strategija podjetja?

Primer odgovora: postati vodilno podjetje v doloenem segmentu trga Na kaken nain boste izpolnili zastavljeno strategijo?

Primer odgovora: z boljo strokovno uinkovitostjo in izboljanim zadovoljstvom kupcev.

Kako lahko uporabite poslovno inteligenco za dosego zastavljenih ciljev? Primer odgovorov: - izboljati poslovno uinkovitost (zaznati neizkoriene prilonosti, se

odzivati na poslovne dogodke hitreje in podobno), - pridobiti informacije, ki predhodno niso bile dosegljive, - spremljati in meriti napredek pri doseganju zastavljenih ciljev (v primeru

nedoseenih ciljev takoj sledi ustrezno popravljanje). Iskanje odgovorov na omenjena in podobna vpraanja pomaga pri izbiri in implementaciji poslovne inteligence, ki nato prispeva k izpolnitvi strategije podjetja in doseganju zastavljenih ciljev.

39

Pomen managerjev pri vpeljavi poslovne inteligence Eden izmed pomembnih dejavnikov za uinkovit sistem poslovne inteligence je ta, da so managerji gonilna sila pri vzpostavitvi sistema. Izsledki podrobne analize (Davenport, 1998, str. 3) so pokazali, da so najuspeneja podjetja tista, ki so od samega zaetka imela jasno strategijo in dobro organizacijo, ele nato pa so se orientirala na tehnine vidike vzpostavitve poslovne inteligence. Pomembno je torej im hitreje vkljuevanje poslovnih uporabnikov v razvoj poslovne inteligence. Podjetja namre veliko vlagajo v podatkovne baze, sisteme planiranja sredstev ali podatkovna skladia in s tega vidika orodja poslovne inteligence predstavljajo manji dele sredstev, a predstavljajo za poslovne uporabnike najbolj vidni del, s katerim se sreujejo vsakodnevno. Za doseganje povraila investicij je tako pomembno, kako poslovni uporabniki sprejmejo sistem poslovne inteligence. e sistem izpolnjuje njihove potrebe in priakovanja ter jih omogoa laje delo, potem se kmalu povrne tudi zaetna investicija v sistem. Zaradi tega je odloilnega pomena vkljuevanje managerjev v nartovanje, implementacijo in izobraevanje poslovne inteligence. Za zagotavljanje maksimalne poslovne koristnosti sistema poslovne inteligence naj bi managerji upotevali naslednja priporoila (Carver, 2000, str. 20): Vkljuevanje uporabnikov v fazo nartovanja. Poslovni uporabniki

morajo biti vkljueni od samega zaetka razvoja poslovne inteligence, e posebej pa v fazi nartovanja, da bi sistem zagotovil vse njihove informacijske potrebe. Prav tako je potrebno vkljuiti uporabnike v testno postavitev poslovne inteligence, da se zagotovi ustrezna uporaba terminologije in standardnih poroil, ki so razumljiva uporabnikom.

Izobraevanje. eprav so najbolji sistemi danes zelo uporabniko prijazni in intuitivni, pa predstavlja poslovna inteligenca nov nain razmiljanja. Redna in prilagojena izobraevanja, namenjana posameznim poslovnim podrojem in problemom uporabnikov, pomagajo pri uinkovitem izkorianju njihovih podatkov.

Managerska zavezanost. Pomembna in kritina za uspeh poslovne inteligence je obveza managerjev. Ker predstavlja poslovna inteligenca nov nain poslovanja, morajo managerji pokazati zaupanje v nova programska orodja in tehnologije.

40

3.4.4 Tehnoloki dejavniki poslovne inteligence V nadaljevanju bom opisal pet najpomembnejih tehnolokih dejavnikov, ki so osnova dobrega sistema poslovne inteligence. Vsako uspeno podjetje, ki eli im bolj izkoristiti svoje podatkovne vire za konkurenno prednost, bo uvedlo vse natete tehnologije. Tehnoloki dejavniki so naslednji (Martin, 2000, str. 2): 1. podatkovno skladie ali podatkovna trnica; 2. poslovno poroanje; 3. poizvedovanje na zahtevo; 4. vedimenzionalno analiziranje; 5. poslovno inteligenni ekstranet. Podatkovno skladie ali podatkovna trnica Ena izmed osnov poslovne inteligence je podatkovno skladie ali podatkovna trnica. Podatkovno skladie povezuje razlina poslovna podroja podjetja z namenom integriranega prikaza celotnega poslovanja. Za podatkovno skladie tudi lahko reemo, da je poizvedovalnopredstavitveni vir za podatke podjetja (Kimball, 1998, str. 19). Podatkovna trnica je logini del celotnega podatkovnega skladia, specifina za posamezno podroje poslovanja. Podatkovna trnica je obiajno relacijska podatkovna baza, strukturirana za pospeeno analiziranje in poroanje. Podatkovno skladie (ali podatkovna trnica) je zasnovano tako, da zajema podatke iz razlinih podatkovnih virov. Dostikrat so podatki strukturirani v zvezdni shemi, ki jih organizira v dimenzije in mere. Podatkovno skladie (ali podatkovna trnica) zagotavlja naslednje storitve: hranjenje preteklih poslovnih informacij; dostop do podatkov podjetja za podporo odloanju; konsistenten pogled na informacije za vse uporabnike neglede na funkcijo ali

as; zmonost analiziranja podatkov preko mnogovrstnih dimenzij ali mer

poslovanja. Poslovno poroanje Poroila so tipina stina toka za vse uporabnike poslovnih podatkov, ki uporabnikom omogoajo hiter in celovit pogled na aktivnosti poslovanja. Podjetja obiajno prej pripravijo tevilna standardna poroila, ki se lahko avtomatino

41

(preko programiranih in nastavljenih procesov) izdelajo in uporabnikom zagotovijo odgovore na osnovna vpraanja. Veina uporabnikov v podjetju bere standardna poroila, zato morajo biti ta skrbno izdelana, prav tako pa se morajo osveevati. Programsko orodje za poroanje mora tako zagotavljati (Moissis, 2000, str. 2): enostavno ustvarjanje poroil; enostavno in zmogljivo deljenje poroil in njihovo razpoilj