Ärianalüütika tööriista juurutamine lähtudes isiklikest kogemustest

Olen viimasel ajal tihti mõelnud, et kui peaksin juurutama uut analüütika tööriista, siis kuidas teeksin seda nüüd? Kuidas teeksin seda nüüd, kui olen juba ärianalüütika vallas tegutsenud ligikaudu 8 aastat.

Kui hakkame juurutama ärianalüütika tööriista võib juhtuda ime ja projekt õnnestub. Aga kui me ei taha jääda lootma ainult imele?

Tööprotsessi ja arhitektuuriliste põhimõtete fikseerimine

Kui oleme valimas uut analüütika tööriista, siis seisame koheselt silmitsi mitmete protsessiliste ja arhitektuuriliste põhimõtetega. Üldjuhul arutletakse need läbi juba tööriista valimise käigus, kuid oluline on need enne kasutajate ligi laskmist veelkord üle käia ja arusaadaval kujul fikseerida. Neid põhimõtteid võiks loetleda oma tosinal A4 leheküljel aga hetkel toon välja peamised.

Andmeallikad ja ligipääs

Kas pärime andmeid otse allikast? 

Kes hakkab uues vahendis seadistama andmete regulaarseid eksporte? Ettepanek: lisaks võiksime kohe alustada üldiste reeglite ja võimaluste kirja panemist. 

Äkki vajame hoopis allikate koopiabaase, mille peale ehitada aruandlus? Mis lisakulud sellega kaasnevad? Kes hakkab koopiabaase töös hoidma? 

Kas keerulisemate analüüside jaoks vajame ETL funktsionaalsust, andmeaita? Kes teeb, kes haldab?

Kes otsustab uue andmeallika tekke puhul, mis kujul hakkame andmeid kasutama? 

Kas plaanime kasutada andmeallikana ka tekstifaile? Ettepanek: sel juhul võiksime kohe mõelda ka üldise failihoidla asukoha peale. Uskuge mind, hiljem on kasutajate arvutites paiknevat Exceli- ja tekstifailide rägastikku päris ressursimahukas likvideerida. 

Andmeühenduse defineerimine

Kas meil on inimene, kes mõistab midagi SQL'ist? Kes tunneb alliktabeleid ja nende vahelisi seoseid? Kes loob ja haldab andmemudeleid? Kuidas toimub teavitamine muudatuste korral? Üldjuhul on selles etapis vaja mingil määral IT tuge.

Andmete äriline kirjeldamine

Kes kirjeldab andmed ärikeeles? Kas andmeühenduse defineerija võtab selle enda kanda?

Kus hakkame haldama definitsioone, mõisteid? 

Regulaarse aruandluse loomine. Ad-hoc aruanded ja "data discovery"

Kas äripool loob ise aruandeid? Kas neil on selleks aega? 

Kas vältida olukorda kus Exceli aruanded viiakse üle uude tööriista 1:1 formaadis, jättes kasutamata uued võimalused? 

Kas vajame IT-tuge ning millises mahus? 

Kuidas aruandeid kirjeldame? Millised on iga aruande kohtustuslikud metaandmed? 

Kellel on õigus luua ad-hoc aruandeid? Kas enne õiguste andmist teeme ka koolituse? Kes teeb?

Kuidas toimub aruannete Live'i panek? 

Kuidas aruanded grupeerime, kas teemade või rollide järgi?

Valmis aruannete/visuaalide kasutamine

Kes hakkavad aruandeid kasutama? Kasutuse sagedus? Rollid, õigused? Kuidas ja mis eesmärgil aruandeid kasutatakse?

Lisaks veel - 

Millisel tasemel plaanime hallata ligipääsuõigusi?

Kas võtame kasutusele eraldi arendus- ja või testkeskkonna?

Kuidas tegeleme andmekvaliteedi probleemidega? 

Tööriista tutvustus - Miks me hakkame koos kasutama just seda tööriista?

Tööriista valimisprotsessis osalevad üldjuhul ainult teatud osa nendest inimestest, kes seda tööriista lõpuks hakkavad kasutama. Samuti on alati töötajaid, kes oleks otsustanud mõne teise tööriista kasuks. Kuidas tekitada ettevõttes hoiak "Meie tööriist"?  Kuidas teha nii, et vahend pärast juhtkonna esmast entusiasmi ei jääks lihtsalt ikooniks ekraanil?

Sellepärast ongi ülioluline kutsuda inimesed kokku ja rääkida ausalt, miks see tööriist sai ettevõttesse valitud - tuua välja valiku tegemise kriteeriumid nint toote plussid ja miinused.

Mulle väga meeldis ühe Vancouveri ettevõtte juhi lähenemine, ta nimetab seda "elavaks ettekujutuseks". Põhimõtteliselt tähendab see üksikasjalikku tuleviku kirjeldamist. Kusjuures peab mainima, et selle firma käive kasvas 2 miljonilt 25 miljoni dollarini. Kuidas rakendada "elavat ettkujutust" ärianalüütika juurutamisel? Kirjeldada üksikasjalikult kuidas selle tööriista kasutamisel sujub meie igapäevatöö? Mida  räägivad inimesed kohvinurgas? Mida räägib nüüd meie klient Kati, kes alati pahandas meiega aruande aegluse üle? Kuidas Matil jääb nüüd rohkem aega uute analüüside loomiseks? Mida kliendid räägivad? Meil kõigil on visioon kuhu tahame jõuda - miks mitte seda ettekujutust jagada. Konkreetsete soovitud olukordade kirjeldamine aitab inimesetel jõuda nn samale lainele ja pealegi mõjub isiklik ning aus lähenemine väga inspireerivalt :) Kui on aega ja ressurssi, siis võiks selle visiooni lasta asjatundlikult ka toimetada ja kujundada. Samuti on hea idee esitlusse kaasata ettevõtte need töötajad, kes on juba antud tööriista fännid. Üks võimalus on planeerida väikestes gruppides ka hands-on kogemus.

Regulaarsed tugirühmad ja reklaam

Tööriista kasutamisel tekib kasutajatel jooksvalt uusi küsimusi, tulevad välja erinevad protsessilised ja arhitektuurilised kitsaskohad. On väga oluline, et tööriista kasutajad ei jääks oma muredega üksi.

Väga hea idee on luua rollide põhised kasutajagrupid, kes teatud regulaarsusega kokku saavad. Iga kord teeb keegi kasutajatest ülevaate oma loodud olulisematest lahendusest ning kõik tooksid lauale hetkel tema jaoks 1-2 probleemset teemat. Need probleemsed teemad pannakse näiteks ühisele hääletusele ning valitakse 1-2, mille lahendamisega antud kohtumisel koos tegeletakse. 

Miks mitte isegi luua Skype'i grupp, kus saaks oma rõõme ja avastusi jagada :) Isiklikult olen katsetanud ka teatud veebilehe rakendamist, kuid pole näinud selle õnnestumist. Üldjuhul on kõigil liiga kiire, et produtseerida veebis erinevaid üllitisi. Selle tõttu toimubki Skype'i grupp paremini ja on inimestele tuttavam suhtlusviis.

Samuti ei tohi unustada juhtkonna tasemel tööriistaga seotud äriliste edusammude väljatoomist.

Positiivne hoiak ja kvaliteet

Oluline on mitte kinni jääda probleemidesse. Ükski tööriist ega inimene pole ideaalne aga keskendudes positiivsele, loome produktiivsema töökeskkonna ning jõuame kiiremini eesmärkideni.

NB! Kõiki probleeme ei pea kohe lahendama ja kõiki aruanded/analüüsid ei pea kohe valmima. Pigem keskenduda kvaliteedile ja äri jaoks tõeliselt kasulike projektide lõpule viimisele!

Ärianalüütika kasutamine Eesti ettevõtetes

Leidsin sellise huvitava magistritöö "Ärianalüütika kasutamine Eesti Ettevõtetes" (Laura Alvin, 2014). Iseenesest väga huvitav teema ja suur töö ära tehtud. Tegin antud töös kirjeldatud küsitluste tulemuste lühikokkuvõtte.

Peamine valdkond, kus ärianalüütika kõige rohkem kasutusel on finantsvaldkond ning antud uurimuse põhjal tegeletakse Eestis  suures osas ja aktiivsemalt andmete kuvamisega ja info jagamisega. Andmete detailne analüüs, mustrite leidmine, prognoosime ning nende abil kulude vähendamine, käibe kasvatamine on veel lapsekingades.

Korraks vaatasin ka BARC BI Survey 2013 tulemusi, sarnasus täiesti olemas. Kuigi kogu maailma lõikes on siiski juba osati jõutud ka nn "data discovery" valdkonda. Samas oleneb see ka veidi küsitud küsimuste suunitlusest.

Toodete poolt välja ei toonud, sellepärast, et tekkis väike kahtlus tulemustes, näiteks polnud kordagi mainitud SAP Business Objectsi, mis on Eestis mitmetes suurettevõtetes kasutusel, seda pole isegi mitte mainitud. Antud uurimuse aluseks on valim, mille moodustas Qlikview aastal 2011.

Answer you should know before talking about BI tool selection

These are main questions, which answers I definitely want to know before starting any BI tool selection:

1. What your business is?
1. What is yous main business processes?
2. How many data sources, systems you have?
3. What is the weakest side/problems in you business? Good sides?
4. What are your plans for future? What is happening in the future?
2. How many employees?
3. What BI tool do you use today? 
1. Which BI tools you use, which the most?
2. How are making reports?
3. Which is the most popular format you share information?
4. What kind problems you face today? Speed, Quality ...?
5. How many report users there are?
6. Are there static reports, a lot of people hand labor? Where?
7. What level your employees are?
8. Which kind of analysis your people do? Table reports, dashboarding, data mining, forecasting?