W ciągu ostatnich 15 lat przez branżę IT przeszło wiele mód. Obecnie jesteśmy u schyłku (mam nadzieję) hype’u na AI, ale wcześniej dotknęły nas kataklizmy urodzaju w obszarach, takich jak Big Data, chmura czy blockchain.
Na początku mojej kariery w IT spotkałem się z jeszcze jednym trendem, który niestety do dziś zbiera żniwo, po cichutku podkopując nasze zaufanie do decyzji opartych na danych czy nawet do danych samych w sobie.
Trend self-service BI, bo to o nim chciałbym napisać kilka słów, to koncepcja samodzielnego przygotowywania raportów przez osoby z biznesu przy minimalnej pomocy IT lub nawet jej braku. Trend ten zapoczątkowało powstanie kilku narzędzi raportowych, jak Microsoft Power BI, Tableau czy SAS Visual Analytics. Z założenia narzędzia te miały być proste, przejrzyste i automatyzować pracę związaną z transformacją danych na potrzeby raportu.
Idea
Koncepcja stojąca za podejściem self-service BI jest prosta. Wdrażając nowego analityka danych w firmie, najwięcej czasu musimy poświęcić obszarowi zrozumienia biznesu i procesów w naszej organizacji. Dlaczego więc, mając proste w użyciu narzędzia raportowe, nie przesunąć funkcji tworzenia raportów do zespołów biznesowych, które mają najlepsze zrozumienie nie tylko danych, ale i swoich potrzeb.
Ten utopijny obrazek ma jednak ciemną stronę. Takie podejście w praktyce powoduje dwa zasadnicze problemy. Po pierwsze, w organizacji po pewnym czasie istnieją setki czy nawet tysiące niespójnych, zduplikowanych i nikomu niepotrzebnych raportów.
Po drugie, ich wydajność pozostawia wiele do życzenia, co w szczególności w rozwiązaniach chmurowych przekłada się wprost na większe koszty.
Jak więc doprowadzić do sytuacji, gdy możemy korzystać z benefitów self-service BI przy jednoczesnej minimalizacji opisanych problemów?
Proces wytwórczy
Pierwszym elementem porządkującym podejście self-service BI jest wdrożenie jednolitego procesu wytwórczego raportów. Proces ten w zależności od wielkości organizacji może być mniej lub bardziej złożony. W każdym jednak przypadku powinien obejmować: standard wyglądu raportów (kolorów, rozmieszczenia elementów), sposobu budowy modelu danych pod raportem, opisu kolejnych kroków w realizacji raportu oraz standardów utrzymania i wdrażania zmian w raportach obejmujących np. repozytoria kodu czy okna serwisowe.
Centralny zespół raportowy
Drugim elementem koncepcji zarządzania chaosem wywołanym podejściem self-service BI jest stworzenie centralnego zespołu raportowego. Podstawowym zadaniem takiego zespołu jest przejmowanie powstających w organizacji analiz ad hoc, które okazały się przydatne w dłuższym okresie, i rozwijanie ich jako ustandaryzowanych, zoptymalizowanych, wiarygodnych i powtarzalnych raportów odświeżanych np. w cyklu dziennym.
Drugą funkcją takiego zespołu jest codzienne wsparcie, jakie świadczy wszystkim użytkownikom biznesowym tworzącym raporty w zakresie standardów wyglądu, UX, implementacji raportów czy po prostu szerokiej wiedzy na temat samego narzędzia raportowego.
Optymalne podejście
Najlepsze raporty powstające w firmach to połączenie wiedzy dziedzinowej i kreatywności użytkowników biznesowych oraz doświadczenia i wiedzy eksperckiej specjalistów IT.
I choć pierwsza część pracy nad raportem, badawcza i kreatywna, może przypominać robótki DIY, to finalny produkt w postaci optymalnego i godnego zaufania raportu powinien powstawać w warunkach przypominających dużo bardziej ustandaryzowaną linię produkcyjną.
Łukasz Nienartowicz
Data by Example
