Business Intelligence (BI) je označení pro analytické a vykazovací podnikové aplikace. Umožňují ucelenou a efektivní práci s firemními daty, slouží jak pro zpracování dat z minulosti, tak také pro předpovědi či simulace budoucího vývoje. Jejich hlavním cílem je poskytnout kvalitní data pro rychlejší a efektivnější rozhodování.

Většina organizací a jejich podnikových aplikací je zahlcená daty z různých provozních systémů (např. ERP, CRM, HRM) a jejich využití pro rozhodování a provoz se tak stává bez analytických nástrojů obtížné. Management musí mít schopnost provádět svá rozhodnutí rychle, avšak s vysokou zodpovědností. Proto musí mít dostatek relevantních informací, dostat se k nim rychle, a rozhodovat.

Quartex má znalosti, i kolegy, kteří mají expertní znalosti a dokáží nástroje BI nastavit tak, aby vám pomohly zpřístupnit data relevantní, na jednom místě, v odpovídající formě a prostředí, které můžete analyzovat, porovnávat, třídit a na jejich základě se rozhodovat. Způsob, jakým budete BI využívat, může výrazně ovlivnit nejen výkonnost vaší firmy a kvalitu jejího řízení, ale i její celkovou úspěšnost a konkurenceschopnost. BI má vliv na strategické i operativní rozhodování společnosti a v dnešní době je pro střední a velké firmy prakticky nepostradatelnou součástí jejich informačního systému. Pomáhá vytvářet konkurenční výhody a zásadně ovlivňuje úspěch společnosti, protože díky BI dokáže organizace rychleji reagovat. BI pomáhá efektivně využívat data z celé firmy, ale také s nimi následně pracovat z různých úhlů pohledu a poskytovat podklady pro rozhodování, při tvorbě informací a znalostí. Patří tak mezi strategické technologie dneška s významným dopadem na podnikání. V posledních letech s rostoucím objemem dat jejich význam ještě více roste a v blízké budoucnosti se předpokládá ještě větší důraz na simulační a prediktivní řešení a vytěžování velkého množství dat (tzv. big data).

Pokud máte k dispozici jen ERP systém, který podporuje analýzu dat, většinou mu taková analýza zabere delší čas a jsou zde určitá omezení – v ERP nemůžeme například snadno a rychle měnit kritéria a pokud máme zaznamenána některá redundantní či nekonzistentní data, ERP systém si s nimi nemusí umět poradit, nebo to může ovlivnit vypovídající schopnost dat. ERP systémy totiž většinou ukládají svá data do relačních databází. Taková data jsou díky tomu rychle přístupná, ale tyto systémy jsou směrovány spíše na transakční úlohy, které jsou dobré především pro zpracování a aktualizaci dat, případně i pro vytváření dokumentů. ERP systémy jsou tedy vhodné pro rychlý přístup pouze k jednotlivým detailním datům (ceníky, finance, sklady, ...), ale ne pro zpracování informací, které potřebujeme např. u podnikových analýz.

Pro zpracování informací při řešení podnikových analýz potřebujeme speciální analytický nástroj, který pomůže vyhodnotit sledované podnikové ukazatele a následně je analyzovat podle různých hledisek. Může nás také zajímat různý detail hodnocení ukazatelů či můžeme chtít sledovat vývoj ukazatelů a jejich výkyvů na nějakém časovém horizontu. I k tomu využíváme BI, který jako čistě analytický nástroj nevytváří žádná nová data, ale čerpá z dat vytvořených transakčními aplikacemi (ERP) a transformuje je podle své potřeby. BI je tedy orientováno na vlastní využití informací a nikoli na zpracování dat. Z toho důvodu je však kvalita výstupů BI vysoce závislá na kvalitě dat použitých z transakčních aplikací.

Proto je ERP systém nutné o nástroje BI nejen doplnit a umožnit zpracovat a využít firemní data z různých zdrojů (z různých zdrojových aplikací či přímo databází), ale je nutné i správně nastavit samotný ERP systém, protože klíčem k získání kvalitních výstupů ze systémů BI je kvalitní datová základna zdrojových dat. Největší chybou je analyzování a shromažďování neužitečných nebo špatných dat. Pokud má tedy organizace špatně nastavenou architekturu svého informačního systému nebo podnikové procesy, ani dobré BI řešení ji nezachrání.

A ještě pro představu krátké shrnutí technologie zpracování dat.

Data vytvořená transakčními aplikacemi (ERP, CRM, WMS, ...) a uložená těmito aplikacemi do databází, označujeme v rámci BI jako zdrojová data či zdrojové databáze. Protože pro správnou funkci BI potřebujeme hodnoty ukazatelů ve vazbě na analytická hlediska, musí nejprve proběhnout transformace zdrojových dat. Ta probíhá pomocí tzv. datové pumpy, kde nejprve dojde k výběru dat ze zdrojové databáze, poté proběhne jejich transformace do požadovaných datových struktur, a na závěr se data fyzicky uloží do analytických databází.

Nechceme však vybírat všechna data, ale pouze ta, která mohou podpořit plánovací či rozhodovací procesy, proto je důležité nejprve určit výběr dat, která se mají využívat. Data do BI vstupují také z různých zdrojových databází více aplikací (ERP, CRM, …) a mohou se zde objevit duplicitní data. Tomu samozřejmě chceme předejít, aby měl výsledek co nejvyšší vypovídající schopnost. Proto provedeme konsolidaci dat, která vyloučí veškeré multiplicity. Pokud to je možné, je vhodné se této situaci vyhnout tím, že se určí jediný systém, kam se bude daná skutečnost zaznamenávat. Tato část spojená s provozováním BI je sice nejpracnější a nejnákladnější, nicméně se jedná o nezbytný předpoklad pro úspěšnou podporu pomocí BI.