ºÝºÝߣ

ºÝºÝߣShare a Scribd company logo

Introduksjon til business intelligence

•
•
Lars Rinnan
Lars Rinnan

En introduksjon til Business Intelligence (BI) og datavarehus. Hva er det, hva består det av, hvordan kommer du i gang. Ta kontakt for mer info. Dette kan leveres som et inspirasjonsforedrag, eller være starten på en implementering av BI i din organisasjon.

1 of 37
Introduksjon til Business intelligence og Business Analytics Lars Rinnan Managing partner, NextBridge Advisory AS @lamirin @nextbridgeas
Introduksjon til business intelligence
«Referansen innen BI»
Innhold Behovet for styringsinformasjon Rapporter om fortiden, nåtiden og fremtiden Forskjellige verktøy til forskjellige behov Selvbetjent datavisualisering Hvordan fremskaffer man styringsinformasjonen Datavarehuset En versjon av sannheten Dimensjoner og måltall Nivåer av modenhet innen bruk av styringsinformasjon Modenhetsmodellen En kilde til konkurransefortrinn Investering vs avkastning
Behovet for styringsinformasjon
«De virksomhetene som best utnytter forretningskritisk styringsinformasjon har også best forretningsmessige resultater»
Business Intelligence Business intelligence (BI) is the set of techniques and tools for the transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes. BI technologies provide historical, current and predictive views of business operations
«Rapporter» om fortiden, nåtiden og fremtiden Trenger alle tre perspektivene til komplett styring av en virksomhet De fleste ser mest/bare på fortiden Altfor få ser på fremtiden Hva gir mest forretningsmessig nytte…?
Det er lønnsomt å se fremover…. Virksomheter som bruker prediktiv Analytics Virksomheter som IKKE bruker prediktiv Analytics vs. Median ROI 145% Årlig reduksjon av kundebortfall (churn) +6% Median ROI 89% Årlig reduksjon av kundebortfall (churn) -1% Ledende virksomheter bruker Analytics fem ganger mer enn andre selskaper
Rapporter om fortiden Spørsmål: Hva har skjedd? Verktøy: Faste, interaktive rapporter Fokus: Status ift mål
Rapporter om fortiden: Faste rapporter
Rapporter om nåtiden Spørmål: Hva skjer? Verktøy: Dashboards og Scorecards med alerts, drivere, indikatorer/KPI Fokus: Monitorering av status og trend
Dashboards
Scorecards (balanced or ²Ô´Ç³Ù…)
Social Media Analytics dashboard
Ad-hoc rapporter om årsaken til status Spørmål: Hvorfor skjer dette? Verktøy: Spørreverktøy, Datavisualisering Fokus: Årsakssammenhenger
Datavisualisering
Rapporter om fremtiden Spørmål: Hva kan skje? Verktøy: Forecast, Simulering, Prediksjon Fokus: Forutse hva som kan skje
Prediktiv analyse
BI-pyramiden Fremtid Hva kan skje? Prediktiv analyse Ad-hoc analyse Hvorfor skjedde det? Datavisualisering NÃ¥tid Hva skjer? Dashboards, scorecards Fortid Hva har skjedd? Faste rapporter Data scientists/ statistikere Analytikere/ controllere/ superbrukere/ ledere Superbrukere/ ledere Forretnings- brukere/ ledere
Hvordan fremskaffer man styringsinformasjonen?
Hvordan får man så tak i dataene til alle disse rapportene…?
Datavarehus – forenklet Kjernesystemer Datavarehus Rapporterings- appliksjon Analyse- applikasjon Performance Management Brukerapplikasjoner Data Data Data
Side 24 ETL jobs integrity history archiving PORTALstandardend-usertools TAXONOMYMETAOPERATE SECURITY FACTS Plan/Budget Account Cost Center Invoice HR/Salary Competitors. Factory Plan/Budget Prognosis Accounting Purchase Production Packaging HISTORY (pool) Property Calculation Rules/Base Control rules, etc. Schedule, logs, etc. Error codes & messages Sales Channel Market Agreement Contract Party/ Others Party/ Supplier Party/ Customer Business Activity Market Campaigns Logistics Distribution Finance Forecasting Sales Area Schemas, formats, etc. Code tables Distribution info, receiver Rejected (load DW) Property Factory Simulation basis Sales sum/ aggregates Purchasing sum/aggr Orders sum/ aggregates DIM common DIM special Lookups, Lists/Master Stock sum/ aggregates export oper.data export DIM/ struct. export meta (oth.) export external export codes/schema Price Order Common filters/parms Product/ Goods Organization Employee SKU attrib Sales/ Returns Inventory/ Waste Admin. metadata Contract/ Order oper.adm. Data Model Repository HR/Org Work Hours WH Purchase Geography Currency Location Process Activity/Event Projects ARCHIVE TIME ETL Repository BI Tool Repository Security admin.data Access & privileges Reference data Quality/ Status/ Function Top / T25 Management Finance/Acct Controllers Purchasing WH / SCM Sales Mgmt Marketing CRM Production Prod. design & development Distribution Logistics HR Mgmt/ Performance Specialized data marts Plan/Budg personnel Productions personnel Prod. dvt personnel Distribution personnel Top Managers HR/Payroll personnel Partners access Public access T25 / other Executives Financial personnel Purchasing personnel Sales/CRM personnel Logistics personnel DW oper. responsible admin. Specialized interfaces data export interface Simulations Calculations program interface Programmatic Calculations External systems and partners Data mining and other spec. tools data export (files from SO) External Partners/ Customers Owners/Resp. DW, data (IT/Business) Finance Plan & Budget Product / SKU Sales Channel Purchase Governance Event Process Bus. Activity Market Agreement Inventory Supply Chain HR Organization Sales Factory Property Quality Party sec.adm. integrity history archiving meta. adm. Quality statistics Quality dimensions quality quality DS SRC DQFWIF:SA SI ST DW SO DM DA EU STAGING IN DATA WAREHOUSE CORE (HUB) STAGING OUTSTAGING DATA MARTS ACCESSDATA FEEDS END-USERS DataQualityFireWall RFS HMI Manual BRM PLN M3A SHA SPA M3 ERP DPL PRJ SO9 AGR LBM HEU FRP IVF Excel/etc. SCP RPR IVC IVT VIV RSB AMO PHN M3P M3M M3F M3W M3S M3C M3L ACN CRM TRV Distr. channel Location Resource Operations Distribution Channel Packaging Distribution Carrier Simulation Mining HR/Payroll Absence Logistics Packaging Production Sales Plan/Budget Prognosis Finance/ Accounting Purchase Top Mgmt (derivate) DB tables Data Files Logisk arkitektur: Komplett BI-referansearkitektur for det langsiktige BI-målbildet
Personal- system Kunde- system Produksjons- system Økonomi- system Avdelingsledere Direktører Controllere Prosessansvarlige f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) f(x) 4 informasjonsbehov * 4 kilder = 16 f(x) Hvorfor datavarehus? Hvorfor ikke bare trekke ut data direkte fra kildene?
Personal- system Kunde- system Produksjons- system Økonomi- system Avdelingsledere Direktører Controllere Prosessansvarlige f(x) f(x) f(x)f(x) f(x)f(x) f(x)f(x) 4 informasjonsbehov + 4 kilder = 8 f(x) Datavarehus Hvorfor datavarehus? Hvorfor ikke bare trekke ut data direkte fra kildene?
En versjon av sannheten Alle rapporter fra samme kilde Kvalitetssikrede data Felles definisjon av kunde, produkt, margin osv. (Master Data Management)
Dimensjoner og måltall
Dimensjoner og måltall - Stjernemodell
Nivåer av modenhet innen bruk av styringsinformasjon
BI også for eksterne brukere (kunder, partnere, leverandører). BI er integrert i kjerne- prosessene. Fullpopulert DVH inkl eksterne og ustrukturerte data. BI-løsningen driver markedet. De gjennom- gripende Enterprise DVH for hele virksomheten. Forklarer fortid, nåtid og predikerer hva som vil skje (fremtid). Innfører BICC. Automatiserte rutiner for sikring av datakvalitet. De opplyste DVH for en eller flere divisjoner. Fokus på å forklare fortiden og monitorere nåtiden. Felles sentralisert tilgang til BI. Sentraliserer styringen av BI. De fokuserte Ildsjeler prøver ut første BI- løsning, og flere kommer til. Avdelingsvise datamarts. Fokus på å forklare hva som har hendt. De nysgjerrige BI er ikke- eksisterende eller kun hos individuelle ildsjeler. Manuelle uttrekk. Excel nightmare. De passive BI–modenhetsmodellen
29% har BICC… 57% har Enterprise DW 33% BI er forretningskritisk 8% prediksjon 11% bruker alle data 2% BI driver markedet
De opplysteDe fokuserte TRENDER 2013-2014svakstyringog lavomdømme
Hvor finner jeg rapporten? Undersøkelsen er tilgjengelig for nedlasting på www.gurusofbi.no www.biblogg.no
BI – investeringer vs avkastning
Oppsummering Behovet for styringsinformasjon Rapporter om fortiden, nåtiden og fremtiden Forskjellige verktøy til forskjellige behov Selvbetjent datavisualisering Hvordan fremskaffer man styringsinformasjonen Datavarehuset En versjon av sannheten Dimensjoner og måltall Nivåer av modenhet innen bruk av styringsinformasjon Modenhetsmodellen En kilde til konkurransefortrinn Investering vs avkastning
Introduksjon til business intelligence

More Related Content

Introduksjon til business intelligence

  • 1. Introduksjon til Business intelligence og Business Analytics Lars Rinnan Managing partner, NextBridge Advisory AS @lamirin @nextbridgeas
  • 4. Innhold Behovet for styringsinformasjon Rapporter om fortiden, nÃ¥tiden og fremtiden Forskjellige verktøy til forskjellige behov Selvbetjent datavisualisering Hvordan fremskaffer man styringsinformasjonen Datavarehuset En versjon av sannheten Dimensjoner og mÃ¥ltall NivÃ¥er av modenhet innen bruk av styringsinformasjon Modenhetsmodellen En kilde til konkurransefortrinn Investering vs avkastning
  • 6. «De virksomhetene som best utnytter forretningskritisk styringsinformasjon har ogsÃ¥ best forretningsmessige resultater»
  • 7. Business Intelligence Business intelligence (BI) is the set of techniques and tools for the transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes. BI technologies provide historical, current and predictive views of business operations
  • 8. «Rapporter» om fortiden, nÃ¥tiden og fremtiden Trenger alle tre perspektivene til komplett styring av en virksomhet De fleste ser mest/bare pÃ¥ fortiden Altfor fÃ¥ ser pÃ¥ fremtiden Hva gir mest forretningsmessig nytte…?
  • 9. Det er lønnsomt Ã¥ se fremover…. Virksomheter som bruker prediktiv Analytics Virksomheter som IKKE bruker prediktiv Analytics vs. Median ROI 145% Ã…rlig reduksjon av kundebortfall (churn) +6% Median ROI 89% Ã…rlig reduksjon av kundebortfall (churn) -1% Ledende virksomheter bruker Analytics fem ganger mer enn andre selskaper
  • 10. Rapporter om fortiden SpørsmÃ¥l: Hva har skjedd? Verktøy: Faste, interaktive rapporter Fokus: Status ift mÃ¥l
  • 12. Rapporter om nÃ¥tiden SpørmÃ¥l: Hva skjer? Verktøy: Dashboards og Scorecards med alerts, drivere, indikatorer/KPI Fokus: Monitorering av status og trend
  • 14. Scorecards (balanced or ²Ô´Ç³Ù…)
  • 16. Ad-hoc rapporter om Ã¥rsaken til status SpørmÃ¥l: Hvorfor skjer dette? Verktøy: Spørreverktøy, Datavisualisering Fokus: Ã…rsakssammenhenger
  • 18. Rapporter om fremtiden SpørmÃ¥l: Hva kan skje? Verktøy: Forecast, Simulering, Prediksjon Fokus: Forutse hva som kan skje
  • 20. BI-pyramiden Fremtid Hva kan skje? Prediktiv analyse Ad-hoc analyse Hvorfor skjedde det? Datavisualisering NÃ¥tid Hva skjer? Dashboards, scorecards Fortid Hva har skjedd? Faste rapporter Data scientists/ statistikere Analytikere/ controllere/ superbrukere/ ledere Superbrukere/ ledere Forretnings- brukere/ ledere
  • 22. Hvordan fÃ¥r man sÃ¥ tak i dataene til alle disse rapportene…?
  • 23. Datavarehus – forenklet Kjernesystemer Datavarehus Rapporterings- appliksjon Analyse- applikasjon Performance Management Brukerapplikasjoner Data Data Data
  • 24. Side 24 ETL jobs integrity history archiving PORTALstandardend-usertools TAXONOMYMETAOPERATE SECURITY FACTS Plan/Budget Account Cost Center Invoice HR/Salary Competitors. Factory Plan/Budget Prognosis Accounting Purchase Production Packaging HISTORY (pool) Property Calculation Rules/Base Control rules, etc. Schedule, logs, etc. Error codes & messages Sales Channel Market Agreement Contract Party/ Others Party/ Supplier Party/ Customer Business Activity Market Campaigns Logistics Distribution Finance Forecasting Sales Area Schemas, formats, etc. Code tables Distribution info, receiver Rejected (load DW) Property Factory Simulation basis Sales sum/ aggregates Purchasing sum/aggr Orders sum/ aggregates DIM common DIM special Lookups, Lists/Master Stock sum/ aggregates export oper.data export DIM/ struct. export meta (oth.) export external export codes/schema Price Order Common filters/parms Product/ Goods Organization Employee SKU attrib Sales/ Returns Inventory/ Waste Admin. metadata Contract/ Order oper.adm. Data Model Repository HR/Org Work Hours WH Purchase Geography Currency Location Process Activity/Event Projects ARCHIVE TIME ETL Repository BI Tool Repository Security admin.data Access & privileges Reference data Quality/ Status/ Function Top / T25 Management Finance/Acct Controllers Purchasing WH / SCM Sales Mgmt Marketing CRM Production Prod. design & development Distribution Logistics HR Mgmt/ Performance Specialized data marts Plan/Budg personnel Productions personnel Prod. dvt personnel Distribution personnel Top Managers HR/Payroll personnel Partners access Public access T25 / other Executives Financial personnel Purchasing personnel Sales/CRM personnel Logistics personnel DW oper. responsible admin. Specialized interfaces data export interface Simulations Calculations program interface Programmatic Calculations External systems and partners Data mining and other spec. tools data export (files from SO) External Partners/ Customers Owners/Resp. DW, data (IT/Business) Finance Plan & Budget Product / SKU Sales Channel Purchase Governance Event Process Bus. Activity Market Agreement Inventory Supply Chain HR Organization Sales Factory Property Quality Party sec.adm. integrity history archiving meta. adm. Quality statistics Quality dimensions quality quality DS SRC DQFWIF:SA SI ST DW SO DM DA EU STAGING IN DATA WAREHOUSE CORE (HUB) STAGING OUTSTAGING DATA MARTS ACCESSDATA FEEDS END-USERS DataQualityFireWall RFS HMI Manual BRM PLN M3A SHA SPA M3 ERP DPL PRJ SO9 AGR LBM HEU FRP IVF Excel/etc. SCP RPR IVC IVT VIV RSB AMO PHN M3P M3M M3F M3W M3S M3C M3L ACN CRM TRV Distr. channel Location Resource Operations Distribution Channel Packaging Distribution Carrier Simulation Mining HR/Payroll Absence Logistics Packaging Production Sales Plan/Budget Prognosis Finance/ Accounting Purchase Top Mgmt (derivate) DB tables Data Files Logisk arkitektur: Komplett BI-referansearkitektur for det langsiktige BI-mÃ¥lbildet
  • 27. En versjon av sannheten Alle rapporter fra samme kilde Kvalitetssikrede data Felles definisjon av kunde, produkt, margin osv. (Master Data Management)
  • 30. NivÃ¥er av modenhet innen bruk av styringsinformasjon
  • 31. BI ogsÃ¥ for eksterne brukere (kunder, partnere, leverandører). BI er integrert i kjerne- prosessene. Fullpopulert DVH inkl eksterne og ustrukturerte data. BI-løsningen driver markedet. De gjennom- gripende Enterprise DVH for hele virksomheten. Forklarer fortid, nÃ¥tid og predikerer hva som vil skje (fremtid). Innfører BICC. Automatiserte rutiner for sikring av datakvalitet. De opplyste DVH for en eller flere divisjoner. Fokus pÃ¥ Ã¥ forklare fortiden og monitorere nÃ¥tiden. Felles sentralisert tilgang til BI. Sentraliserer styringen av BI. De fokuserte Ildsjeler prøver ut første BI- løsning, og flere kommer til. Avdelingsvise datamarts. Fokus pÃ¥ Ã¥ forklare hva som har hendt. De nysgjerrige BI er ikke- eksisterende eller kun hos individuelle ildsjeler. Manuelle uttrekk. Excel nightmare. De passive BI–modenhetsmodellen
  • 32. 29% har BICC… 57% har Enterprise DW 33% BI er forretningskritisk 8% prediksjon 11% bruker alle data 2% BI driver markedet
  • 33. De opplysteDe fokuserte TRENDER 2013-2014svakstyringog lavomdømme
  • 34. Hvor finner jeg rapporten? Undersøkelsen er tilgjengelig for nedlasting pÃ¥ www.gurusofbi.no www.biblogg.no
  • 35. BI – investeringer vs avkastning
  • 36. Oppsummering Behovet for styringsinformasjon Rapporter om fortiden, nÃ¥tiden og fremtiden Forskjellige verktøy til forskjellige behov Selvbetjent datavisualisering Hvordan fremskaffer man styringsinformasjonen Datavarehuset En versjon av sannheten Dimensjoner og mÃ¥ltall NivÃ¥er av modenhet innen bruk av styringsinformasjon Modenhetsmodellen En kilde til konkurransefortrinn Investering vs avkastning