Modernizacja hurtowni danych jako element transformacji cyfrowej.

Organizacje, które chcą podejmować najlepsze decyzje biznesowe muszą, skupić się na poszukiwaniu rozwiązań wspierających procesy efektywnego przetwarzania, standaryzacji i integracji danych. Mimo zyskującej na popularności idei Data Driven, polegającej na napędzaniu wzrostu firm przez analizę danych i traktujących je jako kluczowy zasób przedsiębiorstwa, wiele firm odkłada moment reorganizacji modelu zarządzania danymi na nieokreślone później. Wiele organizacji korzysta z data warehouse zbudowanych lokalnie, jednak tego typu modele mają określone ograniczenia. O tym, dlaczego warto inwestować w procesy porządkowania danych, jakie sygnały świadczą o potrzebie modernizacji istniejących rozwiązań oraz od czego zacząć ten proces przybliżę w tym artykule.  

Czym jest Data Management? 

Data Management to proces strukturyzowania i standaryzacji rozproszonych danych, umożliwiający budowę analiz z wykorzystaniem informacji z wielu źródeł, wśród których najpopularniejsze to systemy księgowo-finansowe, płacowo-kadrowe, CRM, ewidencji czasu pracy, sprzedażowe i inne, również zewnętrzne, z których potrzebujemy pozyskać informacje. Sprawne zarządzanie danymi pozwala wykorzystać ich potencjał analityczny i tym samym podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. Procesy transformacji cyfrowej i digitalizacji bez uwzględnienia budowy procesów zarządzania danymi spowodowały, że przedsiębiorstwa posiadają wiele źródeł danych, w efekcie komplikując pozyskiwanie niezbędnych informacji. Istotą standaryzacji rozproszonych danych, jest usprawnienie dostępu do kluczowych informacji i skrócenie czasu ich pozyskania oraz uwolnienie potencjału analitycznego organizacji dzięki pozyskaniu wielowymiarowego jej obrazu.  

data warehouse

Jakie sygnały wskazują, że nadszedł czas na modernizację hurtowni danych? 

Przy pewnym poziomie ilości gromadzonych i przetwarzanych informacji, posiadanie lokalnej hurtowni danych jest już standardem. Często jednak powstała ona nawet lata temu i stopniowo przestaje spełniać oczekiwania użytkowników.  

Największym problemem data warehouse on-premise, jest ich niewydolność ze względu na rosnącą ilość danych nieustrukturyzowanych, trzymanych “na boku” potrzebnych do ad-hocowych zapytań. Z innej perspektywy raporty oraz ograniczenia systemowe, których skalowanie wymaga znacznych nakładów finansowych, również stanowią problem. Stworzone w przeszłości modele danych przestają odpowiadać potrzebom biznesu, a ich utrzymanie, przebudowa i optymalizacja jest wyzwaniem dla osób które często nie miały nic wspólnego z ich projektowaniem.  

Inną potrzebą, jest rozszerzenie obszaru analiz i podniesienie ich jakości, co często nie jest możliwe z wykorzystaniem lokalnej hurtowni danych. Firmy planujące wykorzystanie systemów zaawansowanej analityki klasy business intelligence, takich jak np. Power BI czy Targit, stają przed wyzwaniem zasilenia tego typu rozwiązań jakościowymi danymi. Nietrudno w takiej sytuacji wpaść w pułapkę GIGO (Garbage In, Garbage Out). 

Powyższe skutkuje sytuacją, gdzie firmie coraz trudniej pozyskać od ręki wartościowe informacje. A nie taka jest przecież istota data warehouse – która z założenia ma sprawnie i szybko dostarczać informację niezbędne do prowadzenia i rozwoju biznesu.  

Podsumowując, najczęstsze problemy jakie pojawiają się z czasem to: 

  • Narastające trudności z przetwarzaniem danych ze względu na ich rosnącą ilość i spadającą jakość. 
  • Brak zasobów wewnętrznych oraz migracja pracowników znających budowę i modele działania hurtowni. 
  • Brak spójnego planu na realizacje zarządzania jakością danych – wybiórcze modernizowanie kostek. 
  • Brak aktualizacji oprogramowania – przestarzałe wersje aktualizacji BI i SQL. 

Jeżeli powyższe kwestie brzmią znajomo, to znak, że warto rozważyć możliwość modernizacji hurtowni danych. 

data management

Jakie działania należy podjąć w procesie modernizacji data warehouse ? 

Pierwszym krokiem, jaki należy wykonać, jest audyt. Bez odpowiedniej weryfikacji logiki przetwarzania i procesów nie jesteśmy w stanie określić miejsc powstawania błędów.  

Innym istotnym elementem jest też ustalenie, czy mamy wewnątrz organizacji zasoby z odpowiednimi kompetencjami i czas, aby podjąć się realizacji takiego projektu. Niestety często osoby budujące architekturę posiadanej hurtowni są już poza organizacją, zajmują inne stanowiska lub też skupiają się na innych projektach, a działy IT mają zapełnione grafiki i niską dostępność. W takich sytuacjach rozwiązaniem wsparcie się firmą zewnętrzną.  

Dlaczego warto zainwestować w modernizację? 

Bo żadnej firmy już nie stać, aby dane traktować inaczej niż jako jeden z kluczowych zasobów organizacji. Należy więc określić jakie informacje data warehouse ma dostarczać i jak dzięki ich analizie możemy budować przewagę na rynku. Nasze doświadczenia w tego typu projektach bazują na ponad 100 zrealizowanych wdrożeń, zarówno w firmach technologicznych takich jak Avenga, produkcyjnych jak Gdańska Stocznia Remontowa czy handlowych jak Scandagra. Branże różne, ale potrzeby co do zasady dość zbliżone: usprawnić procesy zbierania danych, dostarczać je szybciej, o lepszej jakości i uwolnić potencjał analityczny organizacji. 

 

Jak oceniasz przeczytaną treść?

Średnia ocena: 0 / 5. Ilość głosów: 0

Ten post nie został jeszcze oceniony. Bądź pierwszy!

Chętnie porozmawiamy o potrzebach w twojej branży

Umów się na bezpłatną konsultację
blank
Jacek Antczak

Senior Business Consultant

W Solemis Group Sp. z o.o. odpowiada za budowę relacji z Klientami na bazie sprzedaży doradczej i optymalizacji rozwiązań zwiększających efektywność biznesu. Swoje kompetencje zawodowe budował w branży finansowej w projektach związanych z kreowaniem i wdrażaniem strategii sprzedaży, projektach informatycznych, marketingowych oraz zarządzał dużymi rozproszonymi strukturami sprzedaży.

 

Zobacz wszystkie artykuły