Self-service BI – výhody a rizika

V moderních firmách je stále populárnější koncept self-service Business Intelligence (BI), kdy technicky zdatní uživatelé mají schopnost vytvářet vlastní reporty bez závislosti na IT oddělení. Tento trend využívá nástroje jako Tableau, Qlik sense, nebo Microsoft Power BI, které umožňují už po 1-denním školení vytváření rychlých a přesných reportů z dat lidem napříč společností. Výhodou je, že business uživatelé mohou okamžitě reagovat na potřeby společnosti, což zvyšuje rychlost rozhodování a flexibilitu v práci s daty.

V self-service přístupu vidíme spoustu výhod, které mohou firmy významně posunout dále:

• Rychlost a agilita: Zrychluje se proces tvorby reportů, protože uživatelé nejsou závislí na centrálním IT týmu. Potřebné informace jsou dostupné rychleji, což umožňuje rychlejší reakci na změny v podnikání a častější zpětnou vazbu, která vede k neustálému zlepšování reportů.
• Zlepšené znalosti práce s daty: Uživatelé se učí pracovat s daty a získávají hlubší vhled do klíčových ukazatelů, což zlepšuje analytické schopnosti napříč odděleními. Právě tato výhoda je z našeho pohledu jedním z největších argumentů, proč self-BI zavádět. Firmy nejen investují do rozvoje svých lidí v oblasti rozvoje datově řízených kompetencí, ale vytváří tím i zárodek kultury práce s daty a rozhodováním se na základě dat na úkor osobních úsudků.
• Nižší závislost na IT: Snižuje se tlak na IT oddělení, která se mohou soustředit na strategičtější úkoly, než je vytváření ad hoc reportů.

Self-service přístup a decentralizace přípravy a správy reportů s sebou nese rovněž rizika, která je zapotřebí brát v potaz. Ta se ale ve firmách často ignorují až do doby, kdy je zapotřebí složitě řešit následky.

• Decentralizace a nedůvěra v data: S rostoucím počtem reportů, které si jednotliví zaměstnanci vytvářejí sami, může dojít k tomu, že budou existovat různé verze stejného reportu s různými výsledky. To může vést k nedůvěře v reporty a k vytváření dalších vlastních verzí, což dále zvyšuje chaos.
• Nesoulad v definicích a metrikách: Různí lidé mohou interpretovat data různým způsobem, což vede k různým interpretacím stejných ukazatelů. Bez centrální správy definic metrik hrozí nesoulad v reportech.
• Nedostatek governance: Bez dostatečné kontroly a centralizované správy může decentralizace vést ke zmatku a nejasnostem ohledně toho, která data jsou správná, jaké metriky by měly být sledovány a jak interpretovat výsledky.

Co vám umíme nabídnout

Red Tie nabízí komplexní řešení v oblasti self-service BI, která pomáhají organizacím čelit výzvám spojeným s decentralizací reportů a datových procesů. Naše služby zahrnují především:

1. Úvodní assessment maturity organizace pro zavedení self-BI přístupu. Identifikace rizik, které mohou společnosti z dlouhodobého pohledu začít brzdit. Doporučení přístupu pro úspěšné nastartování datově řízené kultury společnosti.
2. Nastavení Governance pro self-service BI: Zavedeme pravidla a procesy pro správu dat, aby byla zajištěna důvěryhodnost a konzistence reportů napříč celou organizací.
3. Školení a podpora uživatelů: Vyškolíme vaše týmy , aby uměly pracovat s nástroji jako Tableau, Qliksense nebo Power BI efektivně a s důrazem na jednotné metriky a datové standardy.
4. Konzultace a implementace BI nástrojů: Poskytneme odborné konzultace při výběru a implementaci vhodných nástrojů pro self-service BI, včetně jejich integrace s vašimi datovými zdroji a zajištění dlouhodobé správy.
5. Monitoring a audity BI prostředí: Nabízíme pravidelný monitoring a audity vašeho BI prostředí. Identifikujeme slabá místa a navrhneme opatření k optimalizaci procesů a zajištění kvality dat.

Q1: Jaké konkrétní příklady z praxe by mohly ukázat rizika decentralizace self-service BI v reálných firmách?

Jedním z klasických příkladů decentralizace BI je, když v jedné firmě různé týmy začnou vytvářet vlastní verze reportů na stejné téma. Například obchodní tým může vytvořit report o prodejních datech na základě svých vlastních zdrojů a definic metrik, zatímco finanční tým si vytvoří podobný report, ale s jinými předpoklady. Výsledkem jsou dvě rozdílné verze stejného reportu, což způsobuje chaos a nedůvěru v data. Následně každý tým raději používá „svá“ data, což zpomaluje rozhodovací proces a zvyšuje míru neefektivity.

Dalším příkladem může být situace, kdy zaměstnanci bez dostatečných znalostí datových struktur vytvoří reporty, které jsou chybné nebo zkreslené. Pokud tyto reporty nejsou řádně ověřeny, mohou vést k chybným rozhodnutím, která firmu stojí nejen čas, ale i peníze. Bez řádného governance a sjednocených standardů může dojít k nesprávným závěrům a podkopání důvěry ve využívání BI nástrojů napříč firmou.

Q2: Jak lze v self-service BI udržet rovnováhu mezi rychlostí tvorby reportů a kvalitou dat?

Klíčem k udržení rovnováhy mezi rychlostí tvorby reportů a kvalitou dat je zavedení robustního governance frameworku. To zahrnuje:

• Centralizované definice metrik: Všechny týmy by měly používat stejnou sadu definic klíčových metrik. Tím se zajistí, že i když si týmy vytvářejí vlastní reporty, používají stejná pravidla a standardy.
• Kontrola kvality dat: Zajistěte, aby data používaná k vytváření reportů byla pravidelně čištěna a validována. To lze podpořit automatizovanými nástroji pro monitoring kvality dat a implementací pravidel pro jejich správu.
• Školení uživatelů: I když je cílem BI self-service, musí být uživatelé vyškoleni nejen v používání nástrojů, ale i v pochopení datových struktur, významu jednotlivých datových zdrojů a důsledků nesprávné interpretace dat.
• Stanovení hierarchie odpovědnosti: Ačkoliv decentralizace dává uživatelům více pravomocí, by měla existovat skupina expertů, která bude odpovědná za konečné schválení kritických reportů, především těch, které ovlivňují strategická rozhodnutí.

Q3: Jaké strategie používají firmy k tomu, aby se vyhnuly problémům s nedůvěrou v data způsobeným decentralizací reportů?

Firmy často implementují několik klíčových strategií, aby předešly problémům s nedůvěrou v data:

1. Jednotný datový sklad (Data Warehouse): Firmy centralizují svá data do jednoho datového skladu, odkud mohou čerpat všechny týmy. Tento jednotný zdroj pravdy (single source of truth) zajišťuje, že všechny reporty jsou založeny na stejných, aktuálních datech.
2. Metadata a dokumentace: Kvalitní BI řešení obsahují dobře zdokumentovaná metadata, která uživatelům pomáhají pochopit, odkud data pocházejí, jak jsou transformována, a jaký je jejich význam. To zvyšuje důvěru v data, protože uživatelé mají transparentnost ohledně jejich původu a správnosti.
3. Zavedení BI governance týmu: Tento tým dohlíží na dodržování standardů, pravidel a správných postupů. Zajišťuje, že všechny důležité reporty procházejí kontrolou kvality a jsou konzistentní napříč firmou. Tento tým také školí uživatele a poskytuje podporu, aby bylo zajištěno, že BI nástroje jsou používány správně.
4. Vizualizace dat a transparentnost: Firmy se stále častěji snaží o to, aby vizualizace dat byly jednoduché, intuitivní a zároveň poskytovaly úplnou transparentnost o zdrojích dat a jejich kontextu. Tímto způsobem uživatelé vědí, odkud data pocházejí, a mohou si být jistější jejich přesností.

---