Transcript Kap1. Indledning - BI

Fag: Business Intelligence
Underviser: Jesper Thorlund
Hold:
År:
Indledning
Introduktion

Disse slide kan bruges til input i forbindelse med undervisningssituationer

Vi forestiller os ikke at de skal være universelt dækkende, men er lavet
ud fra nedenstående kriterier:
 Disse slides indeholder de modeller der udgør essensen af kapitlet
 Vi har i visse tilfælde foreslået øvelser
 Til nogle enkelte slides findes der nogle tekster i note vinduet
Indledning
Indhold

Hvad er business Intelligence

Hvorfor er business intelligence vigtigt

Hvad er et informations system

Relationen mellem strategiske valg og informationer
Indledning
Hvad er Business Intelligence

To populære definitioner er: ”Beslutningsstøtte” og ”processen der sikre
at de rigtige mennesker, ved de rigtige ting, på det rigtige tidspunkt”
 Det kan være om hvilke kunder, som man skal sende rykkere til (Kredit
afdelingen)
 Det kan være hvilke reklamer man skal sende ud til hvilke kunder (CRM)
 Hvilke typer af ansatte der har meget sygefravær (HR)
 Det kan være informationer om, hvilke produkter og kundetyper man tjener
mest og dermed skal fokusere på i fremtiden (Marketing)

Bogens definition på BI er en sammentrækning af de to definitioner:
” Leveringen af den rigtige beslutningsstøtte, til de rigtige
mennesker, på det rigtige tidspunkt ”
Indledning
Hvorfor er Business Intelligence vigtigt?

BI handler altså om at 'work smarter not harder'. I den vestlige verden
kan vi ikke længere blot ansætte 20 personer mere, men må i stedet lave
løbende procesforbedringer, og i det arbejde er det vigtigt at bruge
informationer som basis for den innovation, der kan retfærdiggøre den
højere løn og de højere levestandarder vi har i den vestlige verden.

Vigtigheden af at forretnings processerne lever op til markedsstandarden
Indledning
Hvad er et informations system

BI-afdelingen producerer informationer – det i sig selv er ikke
værdiskabende, det er først når der rundt om i organisationen tages
bedre beslutninger på baggrund af de nye informationer at der sker en
værdiskabelse
BI er derfor et informationssystem
Me
nn

r
se
es
oc
Pr
es
ke
r
Eksterne
Inoformations
System
 Det er altså mere end et data warehouses
Teknologi
og IT der opsamler, gemmer og distribuerer
miljø
informationer
 Det er mere end nogle mennesker der skaber information og viden
 Det er også nogle processer der bliver
forbedret på baggrund af denne viden
Indledning
Hvad er et informations system

Et informationssystem der er værdiskabende er derfor kendetegnet ved
tre forhold:
1. Informations systemer består derfor af noget teknologi der samler,
opbevarer og distribuere informationerne
Kan være elektronisk, men også være papir, papyrus eller menneskelige hjerner
2. Nogle mennesker der forstå at skabe informationer og viden
Det at man får et data warehouse, gør ikke i sig selv at man sælger flere sko, hvis man
har en skobutik. Folk skal kunne forstå hvordan man bruger data warehouset og
dets informationer
3. Nogle forretningsprocesser der bliver optimerede via forbedrede
beslutninger – i forhold til hvis der ikke havde været et informationssystem
Folk skal også agere anderledes og bedre end de ellers ville i forbindelse med deres
arbejde, for at der sker en værdiskabelse på baggrund af informationerne. Man
siger at de skal forbedre deres arbejdsprocesser, det vil sige den måde de agerer
på i forbindelse med deres arbejdsrutiner
Indledning
Strategi og informationer

Bogens strategiske afsnit bygger primært på Treacy og Wiersema’s let
tilgængelige artikel: Treacy, M. & Wiersema, F. (1993) Customer
Intimacy and other Value Disciplines, Harvard Business Review, Jan/Feb

Artiklen fortæller at virksomheder konkurrerer på dimensionerne:
 Process Excellence (effektive interne processer til produktion og levering af
ydelserne til kunderne)
 Customer Intimacy (god forståelse af og nær relation med kunderne)
 Product innovation (være I stand til at kunne være markedsleder inden for
nyskabelser/skabe nye behov)
 Man skal excellere i én til to samt mindst leve op til markeds standarderne i
de resterende for at være succesfuld som virksomhed på et marked
Indledning
Strategi og informationer
 Diskuter om Treacy og Wiersemas artikel giver fornuft, kom med
eksempler på virksomheder der tydeligt konkurrerer på én eller
flere af de tre discipliner (f.eks. Dell, Acer, Apple, Telmore, TDC,
Sonofon, CBB, traditionelle tøjbutikker, Hennes og Mauritz, Boss)
Operational excellence
Product innovation
Customer intemacy
Over
Tracy and Wiersema
Markeds standard
Under
Indledning
Strategi og informationer
 Diskuter hvilke informationer virksomheder vil være fokuseret
afhængigt af hvilke af de tre dimensioner de konkurrer på
Customer intemacy
Pointe: Den måde du fra strategisk niveau har valgt at konkurrere på,
afgør de informationer du bør efterspørge
Tracy and Wiersema
 Passer det overens med det du fandt for de ovenstående firmaer
 Dell konkurrerer på Customer intimacy og Operational Excellence
(bestilling over internet, ingen lagre)
Markeds standard
 Acer konkurrerer på
Over
Under
Operational Excellence
Operational excellence
(pris)
 Apple (customer intimacy
Product innovation
og især innovation)
Kap 1. BI-modellen
Indhold

Gennemgang af BI-modellen
Forretningsdrevet miljø
Topledelse/
strategisk ledelse
Operationel
beslutningstagning
Kap. 3
Analytikere, Controllere
og rapportudviklere
Kap. 4
Data warehouse
specialister
Kap. 5
IT drift og
udvikling
Kap. 6
Forretningsprocesser og handlinger
Brug af information og viden
Analyser og rapporteringsformer
Skabelse af informationer og viden
Data Warehouse
Sammenstilling og berigelse af data
Datakilder
Skabelse af data
Teknisk orienteret miljø
Informations flow
Informationskrav
Hvorfor fejler så
mange BI projekter?
Kap. 2
Strategiskabelse
Valg af informationsstrategi
Kap 1. BI-modellen
Gennemgang af BI-modellen

Modellens faser gennemgås i bogens kapitler
 Kap. 2: Virksomhedens overordnede konkurrence situation og strategi sætter
krav til hvorledes informationer skal organiseres indenfor og på tværs af
virksomhedens funktioner
 Kap. 3: På baggrund af virksomhedens strategi sættes der informationskrav
indenfor de enkelte funktioner i virksomheden, for at de kan løse deres
pålagte opgaver
 Kap. 4: Hvordan skabes de konkrete data, informationer og den ønskede
viden af analytikerne
 Kap. 5: Hvordan opbevares informationer over tid i et data warehouse
 Kap. 6: Hvilke datakilder levere typisk informationer til et data warehouse
Indhold
Kap 2. Virksomheds
strategisk niveau

Relationen mellem virksomhedsstrategien og brugen af BI

Se evt. også dokument der beskriver strategiskabelsesprocessen, klik på
link nedenfor
Kap 2. Virksomheds
strategisk niveau
Relationen mellem
virksomhedsstrategien og brugen af BI

Modellen er forklaret på næste side
Adskildt
Virksomhedsstrategi
Brugen af
BI
Informationer bruges
på ad hoc basis
Tilpasset
Virksomhedsstrategi
Brugen af
BI
BI understøtter
performance
Dialog
Virksomhedsstrategi
Brugen af
BI
BI understøtter
strategien
Holistisk
Virksomhedsstrategi
Brugen af
BI
Informationer som en
strategisk ressouce
Kap 2. Virksomheds
strategisk niveau
Relationen mellem
virksomhedsstrategien og brugen af BI

Adskilt: Data og BI-funktionen benyttes på ad hoc basis og uden
systematisk kobling til strategien

Tilpasset: BI-funktionen står for monitorering af de enkeltes funktioners
målopfyldelse via Dash boards mv.

Dialog: BI-funktionen monitorerer og analyserer på målopfyldelsen samt
eventuelle afvigelser. BI-funktionen leverer også informationer til
strategiskabelsesprocessen

Holistisk: Informationer bruges systematisk som et middel til at skabe sig
konkurrencemæssige fordele. Evnen til at kunne håndtere informationer
anses som en central value driver for forretningen.
Kap 2. Virksomheds
strategisk niveau
Relationen mellem
virksomhedsstrategien og brugen af BI

Tilpasset: BI-funktionen står for monitorering af de enkeltes funktioners
målopfyldelse via Dash boards mv.

I forbindelse med strategien skabes nogle mål som BI-funktionen
overvåger
Lav strategi
Definer
og
planlæg
Implementer Performance
measurement
strategi
Koordiner
og
eksekver
Mål
og
rapporter
Kap 2. Virksomheds
strategisk niveau
Relationen mellem
virksomhedsstrategien og brugen af BI

Dialog: BI-funktionen monitorerer og analyserer på målopfyldelsen samt
eventuelle afvigelser. BI-funktionen leverer også informationer til
strategiskabelsesprocessen

Eksempelvis Balanced Scorecards (Kaplan og Norton) der kombinere
det kundeperspektivet, det økonomiske perspektiv og de interne
processer med hvordan man skal forandre virksomheden for at realisere
strategien
Lav strategi
Optimer
strategi
Definer og
planlæg
Vurder
og
forbedre
Koordiner
og
eksekver
Mål og
analyser
Implementer
strategi
Performance
measurement
Kap 2. Virksomheds
strategisk niveau
Relationen mellem
virksomhedsstrategien og brugen af BI

Holistisk: Informationer bruges systematisk som et middel til at skabe sig
konkurrencemæssige fordele. Evnen til at kunne håndtere informationer
anses som en central value driver for forretningen

Competing on Analytics (Davenport) beskriver hvorledes virksomheder
bruger informationer som en strategisk ressource
Lave strategi
med forståelse
informationers
fulde potentiale
Optimer
strategi
Definer og
planlæg
Vurder
og
forbedre
Koordiner
og
eksekver
Mål og
analyser
Implementer
strategi
Performance
measurement
Indhold
Kap 3. Funktions
strategisk niveau

Relation til forrige kapitel

Informationshjul med lead og lag informationer

Skabelsen af nye forretningsprocesser

Optimering af eksisterende forretningsprocesser

Sammenhænge mellem strategi og BI-tunge forretningsprocesser
Relation til tidligere kapitler
Kap 3. Funktions
strategisk niveau
Sidste kapitel satte fokus på hvordan informationer bruges på et
overordnet strategisk niveau

I dette kapitel ser vi på strategi
på funktionsniveau, i eksemplet
er der nævnt tre funktioner/
forretningsprocesser
k
gis
St
ra
te
u
ve
a
ni
ns
Strategi
Kritiske succes
faktorer
Afledte
informationsbehov
CRM
Strategi
Kritiske succes
faktorer
Lead og laginfomationer
3
Lead og laginfomationer
Mål
el
kt
io
Mål
pit
Ka
Fu
n
2
Kritiske succes
faktorer
HR
el
Mål
Strategi
Afledte
informationsbehov
Mission
Strategi
Mål
Lead og laginfomationer
Vision
pit
Ka
ni
ve
a
u

Afledte
informationsbehov
Produktion
Kap 3. Funktions
strategisk niveau
Informationshjul med Lead og lag informationer
• Lead information
–
–
–
–
Til at kunne opstarte nye processer og forbedre processer
GPS eksempel (Hvordan kommer jeg derhen?)
Krydssalg (hvad sælger sammen)
”Hvad skal jeg gøre i morgen?”
• Lag information
–
–
–
–
Monitorerer processer (KPI og BPM)
GPS eksempel (Hvor langt er jeg nået?)
Se på salgstal (KPI)
”Hvordan gik det?”
Lead
Proces
Lag
Optimering af
eksisterende forretningsprocesser

Kap 3. Funktions
strategisk niveau
Denne model handler om hvordan man kan gemme og analysere på laginformationerne, og af denne vej lære om sammenhænge for at kunne
forbedre eksekveringen af processerne
 Man bruger lag-informationer til at
skabe lead-informationer
Forståelse af
strategiske muligheder
 Skaber man fundamentalt nye
processer, går man tilbage til
Rockart modellen
Eksempler?
Læring om
økonomisk effekt
Læring om
sammenhænge
Leadinfomationer
Proces
Aktiviteter der
optimere proces
Laginformationer
Kap 3. Funktions
strategisk niveau
Skabelsen af
nye forretningsprocesser

Rockart modellen fortæller, hvordan man kan identificere
informationsbehovet i forbindelse med en strategi, også kaldet skabelsen
af en informationsstrategi
 Funktionen får nogle mål, for at opfylde disse laves en strategi, de kritiske
succes faktorer identificeres (de ting der er afgørende for at den overordnede
strategi vil lykkes) og dermed hvilke informationer der er kritiske
 Der skelnes mellem lead og
lag-informationer
Mål
 Lead-informationer er forudsætningen
for at vi kan eksekvere strategien
 Lag-informationer måler på om vi
når de strategisk givne mål
Eksempel
Leadinfomationer
Operatinel
strategi
Kritiske succes
faktorer
Afledte
informationsbehov
Skabelse og
styring af proces
Laginformationer
Kap 3. Funktions
strategisk niveau
Sammenhænge mellem
strategi og BI-tunge forretningsprocesser

Denne model viser sammenhængen mellem strategiske valg og hvilke
konkrete BI-tunge forretningsprocesser der må forventes at komme i
fokus
Kunderelationer
Produkt innovation
Produktudvikling
CRM
Kampagnestyring
Pricing
HRD
Web
CPM
Finans
Lean
Lagerstyring
SCM
Operational excellence
Indhold

Data, information og viden

Analytikernes rolle indenfor BI

De 3 spørgsmål
Kap 4. Analytisk
niveau
Data, information og viden

Kap 4. Analytisk
niveau
Grundlæggende definitioner:
 Data er bærer af information – data findes eksempelvis i data warehouses og
beskriver typisk en transaktion, handling, status mv.
 Informationer er data aggregeret op på et niveau så det kan basis for
beslutningsstøtte, i form af rapporter, KPI’er, alerts mv.
 Viden er informationer der har været analytisk bearbejdet, således det
indeholder en prioritering af informationerne, anbefalinger, konklusioner mv.
Kap 4. Analytisk
niveau
Analytikernes rolle indenfor BI

Fungere som sammenkoblingen mellem det forretningsdrevne og det
teknisk drevne miljø
Forretningen
Kapitel 2 & 3
- modtagere af
information og viden
Analytikerne
Kapitel 4
- leverandør af metode
Data warehouse
Kapitel 5
- leverandør af data
Forretningsdrevet
miljø
Koblingen mellem de
to miljøer
Teknisk orienteret
miljø
Kap 4. Analytisk
niveau
Analytikernes rolle indenfor BI

I modellen lægger vi op til at analytikernes leverancer kan opdeles i:
 Rapporteringsmæssige
 Statistiske
 Data miningmæssige

Derfor kan modellen også fremstilles som vist nedenfor, hvor de
forskellige funktioner får forskellige typer af analytiske leverancer
Virksomhedsstrategisk
niveau
Kapitel 2
Kapitel 3
Kapitel 4
Kapitel 5
HR
Statistik
CRM
Data mining
Data kilder
Forretningen
Prod.
- modtagere af
information og viden
Rapportering
Analytikerne
- leverandør af metode
Data warehouse
- leverandør af data
Kap 4. Analytisk
niveau
De 3 spørgsmål

Afhængig af modtagernes kvantitative analytisk niveau, kan den ene af
de to nedenstående modeller præsenteres:
 Spørgsmål 1: er det data manager kompetencer eller egentligt kvantitative
analytiske kompetencer der efterspørges
 Spørgsmål 2: er det hypotesedrevne eller data drevne teknikker der
efterspørges
 Spørgsmål 3: er det sammenhængen mellem én given afhængig variabel og
en række andre, eller er det formålet at afdække former for strukturer i data
Spørgsmål 1
Data managment
kompetenceer
- lister og rapporter
Kvantitative
anlytiske
kompetencer
Spørgsmål 2
Hypotesedrevet
metoder
>> statistik
Data drevet
metoder
Spørgsmål 3
Eksplorative
teknikker
Data mining
med target
variable
Kap 4. Analytisk
niveau
De 3 spørgsmål

Afhængig af modtagernes kvantitative analytisk niveau, kan den ene af
de to nedenstående modeller præsenteres:
 Spørgsmål 1: er det data manager kompetencer eller egentligt kvantitative
analytiske kompetencer der efterspørges
 Spørgsmål 2: er det hypotesedrevne eller data drevne teknikker der
efterspørges
 Spørgsmål 3: er det sammenhængen mellem én given afhængig variabel og
en række andre, eller er det formålet at afdække former for strukturer i data
Spørgsmål 1
Data managment
kompetenceer
- Lister
- Engangs rapport
- Manuelle rapport
- On demand
- Event driven
Kvantitative
anlytiske
kompetencer
Spørgsmål 2
Hypotesedrevet
metoder
- 1 til 1 analyse
- Parvise test
- Uafhængig test
- 1 til mange analyse
- Estimant
- Profil
- Gruppering
- Rangering
Data drevet
metoder
Spørgsmål 3
Eksplorative
teknikker
- Data reduktion
- Klyngeanalyse
- Krydssalganalyse
- Opsalganalyse
Data mining
med target
variable
Prædikt af:
- Estimant
- Profil
- Gruppering
- Rangering
Rapportering
Kap 4. Analytisk
niveau

Rapportering (beskrivende statistik) præsenteres informationer og det
overlades til brugeren af disse at lave tolkningen
•
Rapportering bygger typisk på en delmængde af det tilgængelige data
der krydstabuleres (salg per uge per region)
data
Kap 4. Analytisk
niveau
Rapportering

Typer af rapportering





Engangsrapporter (Ad hoc)
Manuelt opdaterede rapporter (Begrænset varighed)
Automatiserede rapporter – On demand (standard rapportering)
Automatiserede rapporter – Event driven (informationer opsøger brugeren –
kritiske informationer)
Rapporter skal referere til hinanden
for at sikre én version af sandheden
Virksomhedsstrategisk
niveau
Funktionsstrategisk
niveau
Operationelt
niveau
HR
HR
CRM
CRM
CRM
Prod.
Produktion
Kap 4. Analytisk
niveau
Statistik

Afsøgning af sammenhænge mellem variable på baggrund af
forudgående hypoteser

Nedenfor er der kun tale om parvise test, klik evt. på linket for at læse
yderligere
data
Kap 4. Analytisk
niveau
Data mining


Trin 1: Man udvikler nogle modeller på nogle modelleringsdata
Trin 2: Man tester hvilke model der giver det bedste resultat ud fra
kriterier så som:
 Modellen kan tolkes
 Modellen er god til at forudsige
Trin 3
Evaluerings
data
Aktuelt
data
Algoritme
M
M
od
o
el
el del
3
2
1
Trin 2
Modellerings
data
M
od
Historisk
data
3
Trin 1
Scoret
datasæt
M
M
M
od
od
o
el
e l de l
1
3
2
Trin 3: Man scorer et data sæt – sætter modellen i produktion
M
od
el

Evaluering
af modeller
Skabelse
af viden
Skabelse
af information
Data mining
Kap 4. Analytisk
niveau

Processen kan være langsommelig

Selve modelleringen tager kun nogle få procent af den samlede tid i
forbindelse med etableringen af en ny data mining process

Når processen er etableret tager den kun lidt tid at opdatere modellerne
Kap 4. Analytisk
niveau
Data mining

Oftest bruges data mining i forbindelse med prædiktion af fremtidige
hændelser:





Hvilket kunder vil forlade os hvornår og hvorfor
Hvilke kunder vil købe hvad og på hvilket tidspunkt
Hvilke motorer vil gå i stykker på hvilket tidspunkt og hvorfor
Hvilke nye kunder er kreditmæssigt risikable
Hvad er den forventede pris på et produkt om et år
data
- test
- validation
Prædiktion
- estimat
- profil
- rangering
- gruppe
Kap 4. Analytisk
niveau
Data mining

Bruges også i forbindelse med det man i ’gamle dage’ ville kalde
eksplorative teknikker
 Data reduktion, typisk PCA (afdækning af samvariationsmønstre i data)
 Klynge analyser (gruppering af profiler der minder om hinanden)

Vi har valgt at lægge diverse
former krydssalgs- og
opsalgsmodeller i denne
kategori
Data reduction
Clustering
data
Prediction
- Basket
- Up sales
Indhold

Fordele ved at Data Warehouse

Opbygningen af et Data Warehouse

Tilgange til et Data Warehouse

Eksempler på Front Ends
Kap 5. Data
warehouse niveau
Fordele ved et Data Warehouse
Kap 5. Data
warehouse niveau

Sammenstiller information – fælles standarder på tværs af virksomheden

Skaber overblik over hvilke data der er tilgængelige – samle informations
øerne

Skaber historik

Sikrer data kvaliteten
Brugbarhed og tilgængelighed
Opbygningen af et Data Warehouse

Kap 5. Data
warehouse niveau
Data flyder fra kildesystemerne og op til BI-portalerne
BI portal (f)
Med tilgang af
forretningsbrugere
Dashboards
Scorecards
Rapporter
Data mart område (e )
Relationelt datagrundlag
og kuber til forretningsbrugere, tilgang for
analytikerene
Data mart 1
Analytiske
applikationer
Data mart 3
Data mart 2
ETL processer (a)
Data W arehouse (d )
Med integreret data fra
kildesystemer,
dimensioner og metadata repository. Tilgang
for analytikerene
Datak valitets processe r (c)
Meta data
Repository
Dimensioner
Data warehouse
“Firewall” med profiling og cleaning værktøjer
ETL processer (a)
Staging område (b )
Data Warehousets data
indslusningsområde og
opbevaringsplads for ODS´er
Staging data
ODS
ETL processer (a)
Kildesystemer (kapitel 7)
ERP, CRM, eksterne datakilder, timeregistrerings
data mm.
Kilde 1
Kilde 2
Kilde 3
Kilde 4
Kap 5. Data
warehouse niveau
Tilgange til Data Warehouset


Analytikerne har mange adgange til DW
De almindelige brugere af rapporter mv. bruger standardiserede front
ends
Forretningsbrugeren
BI portal
Med tilgang af
forretningsbrugere
Rapporter
Scorecards
Data W arehouse
Med integreret data fra
kildesystemer,
dimensioner og metadata repository. Tilgang
for analytikerene
Data mart 1
Dimensioner
Data warehouse
Staging område
Data Warehousets data
indslusningsområde og
opbevaringsplads for ODS´er
Kild esystemer (kapitel 7)
ERP, CRM, eksterne datakilder, timeregistrerings
data mm.
Data mart 3
Data mart 2
Meta data
Repository
Staging data
Kilde 1
Kilde 2
Analytiske
applikationer
ODS
Kilde 3
Kilde 4
BI-analytikeren
Data mart område
Relationelt datagrundlag
og kuber til forretningsbrugere, tilgang for
analytikerene
Dashboards
Eksempler på Front-Ends

Kap 5. Data
warehouse niveau
Front ends er det som vi i forrige kapitel betegnede som rapporter –
tolkningen overlades til brugerne
Eksempler på Front-Ends

Kap 5. Data
warehouse niveau
Front ends er det som vi i forrige kapitel betegnede som rapporter –
tolkningen overlades til brugerne
Indhold

Eksempler på kildesystemer

Prioritering af kildesystemer

Optimal lagring

Optimal sammenstilling
Kap 6. Kilde
systemer
Eksempler på kildesystemer















Billing systemer
Dunning systemer.
Inkasso systemer
CRM systemer
Produkt og forbrugsinformationer
Kundeinformationer
Virksomhedsinformationer
Kampagnehistorik
Web logs
Spørgeskemaanalyser gennemført over tid
HR-informationer informationer
Produktionsinformationer
Opsamling af KPI’er
Data mining resultater
Informationer fra ERP-systemer
Kap 6. Kilde
systemer
Kap 6. Kilde
systemer
Prioritering af kildesystemer



Informationsstrategier definere hvilke informationer der skal opsamles
I praksis skeler man også til deres tilgængelighed/data kvalitet mv.
Over tid sourcer man flere og flere af informationerne – dette er en
løbende proces
+Brugbarehed -
Web log
Billing info
CRM/call center
info
Stamdata
Dunning
info
Billing
Kampagne
historik
Gamle
spørgeskemaer
Inkasso
info
-Tilgængeligehed +
Kap 6. Kilde
systemer
Optimal lagring

Afhængigt af hvad man skal bruge de lagrede informationer til kan
informationerne gemmes mere eller mindre optimalt
Rigtigt lagret
+Brugbarehed -
Web log
(rå kildedata)
'Fo
rke
rt'
Web log
(lagt i data warehouse)
lag
ret
Web log
(lagt i data warehouse
på en måde der ikke
understøtter projetet)
-Tilgængeligehed +
Optimal sammenstilling


Kap 6. Kilde
systemer
Ved at sammenstille data korrekt opnås der synergier på tværs af data
kilder
Vi kan sammenstille internet adfærden med stamdata om kunderne –
forbedret beslutningsstøtte
Web log og stamdata
(kombineret i data warehouse)
+Brugbarehed -
Stamdata
(rå kildedata)
Web log
(rå kildedata)
-Tilgængeligehed +
Kap 7. BIKC
Indhold

Hvad er et BIKC

Relationen til den tekniske del af organisationen

Kompetencerne i et BIKC

Organisering af et BIKC

Ambitionerne med et BIKC
Kap 7. BIKC
Hvad er et BIKC

Et BIKC er et forum, hvor i der indgår analytiske -, forretningsmæssige og IT-kompetencer (synergier skabes)

Hvilket tilsammen skal sikre BI den nødvendige gennemslagskraft i en
organisation

Forretningsmål opstillet på
baggrund af overordner forretningsstrategi
Funktions
strategi
Forretnings
kompetencer
Identification
af kritiske succes
faktorer
Afledte
informationskrav
Analytiske
kompetencer
Skabelse af
forretningsviden
IT-mæssige
kompetencer
Afledte
datakrav
DW
Skabelse af
funktionserfaringer
"visdom"
BIKC
Etablere videnshjul, hvilket
er en metafor for de løbende
leveringer af informationer til
forretningsprocesserne –
som beskrevet i BI-modellen,
herunder uddannelse af
brugerne
Skabelse
af information
Opsamling
af data
IT-miljø
Relationen til den
tekniske del af organisationen
Kap 7. BIKC

Først afdækker man hvilke informationer der skal frembringes –
informations strategi

Herunder hvorledes data og informationer skal transporteres omkring i
organisationen – Informations system strategi/system arkitektur

Derefter kan man identificere den rigtige teknologi – informations
teknologi strategi
Informations
-strategi
Informationsarkitektur
Informations teknologi
Kap 7. BIKC
Kompetencerne i et BIKC

Synergier opstår ved at sammenstille de relaterede kompetence områder
F orretnings mæss ige ko mpetencer
Sammenkæd til forretningsstrategi
Definer og prioriter projekter
Styr kapitalforbrug
Styring af
organisations og proces ændringer
Kravspecifikation
Udvikling af bruger
kompetencer
Udvikling af forretningsregler
Opstil Business Cases
Analytisk metode kendskab
A nalytisk e ko mpetencer
Styring af projekter
Definer BI version
Få nye ideer
Læg teknologi plan
Identificer data
Vedligehold datakvalitet
Udtræk data
Etabler standarter
I T ko mpetencer
Kap 7. BIKC
Organisering af et BIKC

•
Forankres BIKC som en stabsfunktion, giver det muligheder for
en strategisk rolle
Skabes BIKC som en virtuel organisation, giver det i større grad
performancemæssige muligheder
Virtuel organisatorisk enhed
Formel organisatorisk enhed
Ledelse
Ledelse
BIKC
Økonomi
Økonomi
Marketing
...
Marketing
BIKC
...
Kap 7. BIKC
Ambitionerne med et BIKC
Hvor er vi og hvor vil vi hen?
– Søger man en forbedret performance – vandret
– Søger man et strategisk initiativ - lodret
Strategi
Strategisk
Performance

Informationer
som strategisk
ressource
Reaktiv
informationsstrategi
Reaktivt
Proaktivt
Proaktiv
operationel
tilgang
Reaktiv
operationel
tilgang
Operationelt
Indhold

Strategisk projekt eller ikke

Estimering af værdien af projekter

Estimering ud fra et procesperspektiv

Kvalitative beskrivelser af projekter

Projektet i en større sammenhæng

Overblik
Kap 8. Vurdering
af projekter
Strategisk projekt eller ikke
Kap 8. Vurdering
af projekter

En måde er at sætte de forskellige projekter ind i en cost-benefit matrice

Store projekter bør kunne forankres strategisk

Er projektet ikke strategisk, sker prioritering ud fra en business case
Omkostninger ved
projektet
Lave
Vædiskabelse
på baggrund af
projektet
Høje
Lave
C Gylden
mulighed
A
Måske
Høje
Sammenhold
B med strategi
Ikke
interessant
Estimering af værdien af projekter

Kap 8. Vurdering
af projekter
Cost-benefit analysen kan overordnet laves ud fra:
– Engangsomkostningerne ved implementeringen af den nye løsning
– Forskellen i de løbende omkostninger ved den nye løsning
+ Den merværdi den nye løsning giver for de interne brugerne af
systemet/kunderne
+ De besparelser er der opnås ved at skifte til den nye løsning

Se også SIPOC eksemplet
ROI
Omkostninger
Engangsomkostninger
Løbende
omkostninger
Fordele
Værdi for
brugerne
Besparelser
Kap 8. Vurdering
af projekter
Estimering ud fra et procesperspektiv

Forskellen mellem de to processer i bogen fremkommer i denne SIPOC
Supplier
ROI
Input
Liste over leveringer
(ressourcer, information,
etc.)
Interne og eksterne
leverandører der yder i
forhold til processen
Omkostninger
Løbende
omkostninger
Værdi for
brugerne
Output
Liste over output
Customer
Interne og eksterne
proces kunder
Transformerede ress.
Fordele
•Engangsomkostninger
Engangsomkostninger
Process
Generel proces
beskrivelse
Besparelser
Løbende
meromkostninger
Ved den nye proces
Før
Transformerende ress.
•Engangsomkostninger
Supplier
Input
Process
Liste over leveringer
Interne og eksterne
Generel proces
(ressourcer, information,
leverandører der yder i
beskrivelse
etc.)
forhold til processen
Besparelser (giver løsningen bedre styring og
forbrug af Transformerede
ressourcer)
ress.
Løbende
Lavere materialeforbrug
(bedre udnyttelse
af
•Engangsomkostninger
meromkostninger
råmaterialer mv., bedre udnyttelse af budgetter,
vi
Ved den nye proces
kan få mere for det samme input etc.)
Lavere maskinelforbrug
(reduktion
Transformerende
ress. i
maskinelomkostninger, færre maskiner, længere
levetid af produktionspart
etc.)
•Engangsomkostninger
Lavere mandetimeforbrug (større grad af
automatisering af processer, eliminering af
dobbeltprocesser, mere kompetent udførelse af
Besparelser (giver processer
løsningen etc.)
bedre styring og
forbrug af ressourcer)
Lavere materialeforbrug (bedre udnyttelse af
råmaterialer mv., bedre udnyttelse af budgetter, vi
kan få mere for det samme input etc.)
Lavere maskinelforbrug (reduktion i
maskinelomkostninger, færre maskiner, længere
levetid af produktionspart etc.)
Lavere mandetimeforbrug (større grad af
automatisering af processer, eliminering af
dobbeltprocesser, mere kompetent udførelse af
processer etc.)
Output
Customer
Liste over output
Interne og eksterne
proces kunder
Forøget værdi for brugerne (forøget tilfredshed med
brugerne af processen)
Et output der er i større grad tilfredsstiller
proceskundens behov (design, fleksibilitet etc.)
Efter
Et output der er billigere for proceskunden (købspris,
brugsomkostninger, afhændelsesomkostninger etc.)
Et output der spare proceskunden for tid (længere
levetid, hurtigere at udskifte, hurtigere levering etc.)
Forøget værdi for brugerne (forøget tilfredshed med
brugerne af processen)
Et output der er i større grad tilfredsstiller
proceskundens behov (design, fleksibilitet etc.)
Et output der er billigere for proceskunden (købspris,
brugsomkostninger, afhændelsesomkostninger etc.)
Et output der spare proceskunden for tid (længere
levetid, hurtigere at udskifte, hurtigere levering etc.)
Kap 8. Vurdering
af projekter
Kvalitative beskrivelser af projekter

Alternativ kvalitativ beskrivelse

God hvis der er store usikkerheder ved beregningerne

Fokus på de strategiske elementer
Før
Efter
Drivere
Strategisk værdi
Konkurrenceevne
Kunderelationer
Proces forbedringer
Stigende viden
Måling af performance
Datakvalitet
Platform
Før
1
2
2
2
2
1
2
3
Efter
4
4
3
4
4
4
4
3
Strategisk
4
vжrdi
4
Platform
Konkurrenceevne
3
2
1
4
Data kvalitet
2
2
3
Kunderelation
1
2
M еling af performance
2
Proces forbedringer
4
4
4 viden
Stigende
Kap 8. Vurdering
af projekter
Projektet i en
større sammenhæng
Se projektet i en større sammenhæng, findes der en naturlig
udviklingsvej på længere sigt, så underbyg den (think big, start small,
deliver quickly)
Optimering af processer
Opbygning af analytiske kompetencer
Etablering af et data warehouse
Modenhed

Udvikling over tid
Kap 8. Vurdering
af projekter
Overblik

Kapitlets elementer relateret til hinanden
Ja
1
Er projektet udstukke
fra strategisk niveau
Nej
Identificer funding og læg det i kalenderen
Stort
Afdæk projektets størrelse
Mindre
Ja
Søg at forankre det strategisk
Ja
Kan værdiskabelse estimeres
Nej
Nej
2
Se altid projektet i en større sammenhæng
Traditionel business case
Er projektet kort
Korriger for renteomkostninger
Beskrivende business case
Kap 9. BI i
fremtiden
BI i fremtiden

Fremtiden byder op optimering på individniveau som en del af den
overordnede optimering af forretningsprocesser
Skabelse af
individerfaringer
"visdom"
Individ
strategi
Individet
i centrum
BIKC
Identification
af kritiske succes
faktorer
Afledte
informationskrav
Skabelse
af information
Afledte
datakrav
DW
Skabelse af
adfærdsviden
Opsamling
af data
IT-miljø
Informations hjulet
Forretningsmål opstillet på
baggrund af overordner forretningsstrategi
BI i fremtiden

Kap 9. BI i
fremtiden
Bogens definition på BI er:” Leveringen af den rigtige beslutningsstøtte,
til de rigtige mennesker, på det rigtige tidspunkt ”
 Vi tror på af kvaliteten af beslutningstøtten bliver bedre
 Vidensniveauet i de leverede informationer er højere, hvilket vil sige at
informationerne er prioriterede efter vigtighed, samt mere løsningsorienterede (ikke
blot at der er et problem, men også hvad de tre mest relevante løsninger kan være).
Desuden forventes det at informationerne forudsiger fremtidige hændelser med en
større præcision
 De rigtige mennesker bliver individuelt informeret om, hvad de hver især
kan gøre for at optimere de overordnede forretningsprocesser de levere i
forhold til
 Vi tror på at levering af informationerne leveres hurtigere eller i større grad på
et mere individuelt tilpasset tidspunkt
BI i fremtiden
Kap 9. BI i
fremtiden

Vi tror på, at det som kan synes som et skræmmebillede med
informationer der styrer vores adfærd, i fremtiden vil blive set som en
velkommen service, der hjælper individer med at prioritere deres tid og
giver et liv, hvor man kan fokusere yderligere på kreative beslutninger og
situationsbestem fordybelse, samt mindre stress

Vi tror på at BI fortsat ud i fremtiden vil sikre, at vi kan arbejde
SMARTERE frem for HÅRDERE, hvis vi som nation ud i fremtiden,
fortsat skal kunne sikre os en velfærd, der ligger over den som man
eksempelvis ser i Kina