144

ISSN 1392-0561. INFOrMACIJOS MOKSlAI. 2012 61

analitinės programinės įrangos diegimo į mokymo procesą tyrimas

laima Zalieckaitė Vilniaus universiteto Ekonomikos fakultetoEkonominės informatikos katedros docentė, socialinių mokslų daktarėDepartment of Economic Informatics,Faculty of Economics, Vilnius UniversitySaulėtekio al. 9, 2-307, LT-10222 VilniusTel. (8 5) 236 6139

Rimvydas SkyriusVilniaus universiteto Ekonomikos fakultetoEkonominės informatikos katedros profesorius, socialinių mokslų daktarasDepartment of Economic Informatics,Faculty of Economics, Vilnius UniversitySaulėtekio al. 9, 2-307, LT-10222 VilniusTel. (8 5) 236 6139

Besikeičianti ir sudėtinga ekonominė aplinka verčia verslo organizacijas sparčiai reaguoti į rinkos poky-čius ir ieškoti naujų galimybių, o tam reikalinga kokybiška ir operatyvia informacija grindžiami spren-dimai. Didelė organizacijų saugomų duomenų apimtis ir įvairialypės informacijos šaltinių kiekis lemia, kad organizacijos privalo taikyti analitine programine įranga palaikomą verslo analitiką. Kita vertus, šio tipo priemonės tampa sprendimų priėmimo aplinka, kuri pateikia paprastą, interaktyvią ir intuityviai suvokiamą analitiką. Analitinės programinės įrangos rinkos plėtra ir funkcinių galimybių tobulėjimas liudija jos paklausą organizacijų vadyboje, o į tai turi reaguoti akademinės įstaigos, rengiančios vadybos specialistus. Šiame straipsnyje analizuojamos analitinės programinės įrangos taikymo mokymo procese prielaidos, problemos ir galimi įgyvendinimo metodai.

Reikšminiai žodžiai: analitinė programinė įranga, verslo analitika, intelektualus analitinis duome-nų apdorojimas.

ĮvadasDinamiškas ir permainingas šiuolaikinio verslo ir apskritai veiklos pobūdis verčiaveiklos subjektus – organizacijas, jų pa-dalinius, atskirus vartotojus – siekti geres-nio savo veiklos ir jos aplinkos suvokimo. Verslobendrovė,šiek tiekgeriauužkon-kurentus suvokianti aplinkos tendencijas ir

gebanti jasgreičiau įvertinti,neabejotinaiįgyjakonkurencinįpranašumą,kurįbelie-ka išnaudoti. turint omenyje, kad infor-macinėveikladaugiausiavykstaITterpėjeir jos efektyvumas priklauso nuo gebėji-mo pasinaudoti elektroninių informaci-nių technologijų teikiamais pranašumais, vertingos informacijos atskleidimas laiku

145

tampa vertybe, kuriai skiriama vis daugiau tyrėjųirpraktikųdėmesio.

Kaip rodo praktika, analitine progra-minė įranga (PĮ)paremtaversloanalitika(VA) tampa svarbiu veiksniu, lemiančiuorganizacijos veiklos efektyvumą. VAprototipu galima laikyti aštuntajame XXamžiaus dešimtmetyje pasirodžiusiassprendimų paramos sistemas, kurios ko-kybiškai skyrėsi nuo duomenų apdoroji-mosistemų.Laikuibėgant,atsiradonaujisprendimų priėmimą palaikančių sistemųtipai, t. y. vadovybės informacinės siste-mos, intelektualaus analitinio duomenųapdorojimo sistemos (angl. OLAP) ir pan. Devintamepraeito amžiaus dešimtmetyjepasirodėversloanalitikos (angl.Business Intelligence,BI)terminas,kurisšiuometuyra plačiai taikomas daugelyje dalykiniųsričių.Versloanalitikatampastrategineor-ganizacijųiniciatyva,leidžiančiapadidintiorganizacijosveiklosefektyvumą.

Analitinėskompanijos„Gartner“(Gar-tner Forecasts..., 2012) vertinimu 2011 me-taisversloanalitikosrinkosapimtispadidė-jo9,7proc. irpasiekė10,8mlrd.dolerių.VA tampa vienu iš sparčiausiai besivys-tančių PĮ segmentų. „Gartner“ vartotojųapklausos rodo, kad geresnis sprendimųpriėmimas yra veiksnys, lemiantisVAPĮpirkimą.KaiptiktodėlVAįeinaįpriorite-tiniųtechnologijųpenketuką.

Daug šaltinių, nagrinėjančių techno-logijų plėtrą visuomenėje apskritai ir pa-žangių informacinių technologijų plėtrostendencijas siauresniais specifiniais aspek-tais,pažymisparčiąanalitiniųinformaciniųtechnologijųplėtrąpastaraisiais10–12metų(Cearley,2012;Evelson,2008;Kiskerirkt.,2009). Tyrimų bendrovės Forrester Re-search duomenimis (Kisker ir kt., 2009), verslo analitikos priemonių rinka nuo

2003 m. iki 2012 m. išaugo 500 procen-tų.Šiosplėtrosvaromosiosjėgosyraganaakivaizdžios: tai, visų pirma, siekis pa-sitelkiant naujausias technologijas būtigeriau informuotiems, laiku suvokti ky-lančias grėsmes ir galimybes vietiniu irplačiumastu.Pastarojometotechnologinėpažanga apibrėžė tam tikras svarbesnesanalitiniųtechnologijųplėtroskryptis:

audringai augančios surenkamų•veiklos duomenų apimtys tradici-nio tipo informacinėse sistemose,ypač veiklose, kuriose daug smul-kiųoperacijųsudarovertėskūrimopagrindą(bankai,ryšiųoperatoriai,mažmeninėsprekybostinklai),taippatnaujiinternetesusiformavęduo-menųšaltiniaisusvetainiųlankymoar veiksmų socialiniuose tinkluoseduomenimis;analitiniųtechnologijų„demokrati-•zacija“,kaipaprasčiaunaudojamosanalitinėstechnologijos,sudarosą-lygas jomis naudotis vartotojams be papildomų plačios apimties irdažniausiai brangiai kainuojančiųmokymų;veiklos analitika, operatyviai na-•grinėjanti svarbiausius veiklos pa-rametrus ir kai kuriose situacijose sudarantipagrindąatsirastiautoma-tiniams sprendimams;konceptualiai nauji analitinių prie-•monių tipai – prognozuojanti ana-litika, teksto analitika, žiniatinklioanalitika;poreikiai derinti įvairialypius duo-•menis iš skirtingos prigimties šal-tinių;debesųkompiuterijosprincipųnau-•dojimas,plečiantprieigosprieana-litiniųfunkcijųgalimybessmulkausir vidutinio verslo atstovams.

146

Bendruatveju(Business...,2012)ana-litinėsPĮvartotojaimano,kadVAleidžiapriimti tikslesnius sprendimus, gerinti pa-dalinių bendro darbo rezultatus, standar-tizuoti duomenų analizės ir ataskaitų ge-neravimo procesus, didinti organizacijos konkurencingumąirgyvybingumą.

AugančiosanalitinėsPĮpozicijosrinko-jeirjosfunkcinėsgalimybėslemiareikš-mingąšiuometuPĮplitimąverslovadybo-je,otaisavoruožtusukuriaporeikįmoky-moinstitucijoseugdytianalitiniųinforma-cijos poreikių tenkinimo kompetencijas.Šio straipsnio tikslas – ištirti ir detalizuoti praktinius analitinės PĮ diegimo įmoky-mo procesą aspektus. Tyrimo objektas –duomenųanalizėskompetencijųporeikiaiir jų kūrimas Vilniaus universiteto Eko-nomikos fakultete, remiantis mokomąja IBM Cognos BIduomenųsaugykla.

Analitinių kompetencijų poreikiai mokymo proceseAnalitiniųpriemoniųplėtrostempaiirdi-dėjanti priemonių įvairovė sukuria atitin-kamų kompetencijų poreikius visų pirmaekonomikos ir verslo studijų absolven-tams,tačiautokios kompetencijos taip pat aktualios ir kitų sričių, kuriose gali būtisiekiama gilesnių įžvalgų pasinaudojantnemažais empirinių duomenų kiekiais,absolventams. Vilniaus universiteto eko-nomikos fakulteteatliktoskeliųpastarųjųmetų vadybos informacinių sistemų ma-gistro studijų studentų apklausos parodė,kad analitinių informacinių technologijųnaudojimo kompetencijos užima vienąsvarbiausių vietų pageidaujamų kompe-tencijų sąraše.Tokį šių kompetencijų ak-tualumą netiesiogiai patvirtina ir šio tipoprograminių produktų gausėjimas Lie-tuvos rinkoje: per pastarąjį dešimtmetį

joje atsirado praktiškai visi žinomesniejianalitinių informacinių technologijų pro-duktųprekiniaivardai:IBM Cognos, SAP Business Objects, Microsoft Azure, Sales-force ir kiti. Atsiliepiantįšiastendencijas,EkonomikosfakulteteįdiegtaIBM Cognos analitinėsprograminės įrangosmokomojiversija,kuriąpotencialiainumatomanau-doti visų fakulteto programų ir studijųpakopų studentamsmokyti. IBM Cognos paketo pasirinkimą lėmė palankios sąly-gos, kuriomis gamintojo atstovas pasiūlėnaudotišiąįrangąmokymoprocese;šiamestraipsnyje neatliekama VA programinėsįrangos,platinamosLietuvosrinkoje,lygi-namojianalizė.

Metodinį mokymo proceso pagrindąturisudarytiprobleminėorientacija,grin-džiama realių veiklos procesų logika irmotyvaciniaisveiksniais.Pažymėtina,kadnemažaišiaiproblematikaiskirtųšaltinių,kalbėdami tiek apie praktinį analitiniųtechnologijų taikymą, tiek apie studentųmokymą, atspirties tašku pasirenka tech-nologijųgalimybes.Šiostraipsnioautoriųnuomone, kur kas logiškiau yra pradėtinuo realiosveiklosproblemų ir jų spren-dimoinformaciniųporeikių,taipdaugge-riau pagrindžiant technologijų galimybiųnaudojimą.Remiantisšialogika,bendriejiproblemųnagrinėjimožingsniaiturėtųbūtitokie:

problemos atpažinimas – konsta-•tuojamaprobleminėsituacijairapi-brėžiamijoskontūrai;problemosklausimųiri• nformacijos poreikiųformulavimas–kokieyraproblemos sprendimo kriterijai ir kokia informacija reikalinga patiki-miems sprendimams priimti;problemos sprendimo kelio pasirin-•kimas–informaciniųporeikiųdeta-

147

lizavimas ir projekcijaįtechnologi-jos galimybes;analitinių procedūrų vykdymas,•gautos informacijos įvertinimas irnaudojimas problemos sprendimui sudaryti.

Kalbant apie šiam procesui realizuoti reikalingus technologijos komponentus, svarbiausijųyra:

duomenų saugykla, į kurią įkelia-•miatitinkamaistruktūruotianalizeiparuošti duomenys apie tam tikros organizacijosveikląirjosaplinką;užklausų priemonės, leidžiančios•greitai ir patogiai tenkinti einamuo-siusanalitiniusporeikiusnesudėtin-gomsproblemomsspręsti;gilesnio ir lankstesnio analitinio •apdorojimo priemonės, pagrįstosOlAP principais;ataskaitų priemonės, skirtos lanks-•čiaipateikti informacijąsujungiantjąišįvairiųšaltinių,suteikiantįvai-riasstruktūrosirpateikimoformatogalimybes.

Paketo cognos charakteristikaIBM Cognos yra vienas labiausiai paplitu-sių verslo analitikos programinės įrangospaketų, kuris nuolat laikosi tarp versloanalitikos rinkos lyderių (Sallam, 2010)irturigamintojoatstovusLietuvoje(IBMCognos enterprise, 2012). IBM Cognos VA aplinka Cognos BI suteikia galimybęsusidaryti bendrą vaizdą apie organiza-cijos veiklą, apdorojant ir konsoliduojantduomenisišįvairiųšaltinių.Beto,Cognos BI aplinkoje sukuriama bendra informaci-nė terpė, kuri gali būti naudojama tinka-miems ir efektyviems sprendimams priim-ti. Cognos BI funkciniai ypatumai yra šie:

Įvairaustipoataskaitųgeneravimas•irduomenųanalizė;

Subalansuotųrodiklių(angl.• Balan-ced Scorecard)sistemoskūrimas;Įvykiųmonitoringas;•Išoriniųduomenųšaltiniųnaudoji-•mas,ošaltiniaisgalibūtibetkokiosduomenųbazėsirduomenųsaugy-klos.

Šios Cognos BI funkcinės galimybėsleidžiaorganizacijosdarbuotojams:

Surinkti ir k• onsoliduoti duomenis iš vidiniųirišoriniųduomenųšaltinių;Atlikti operatyvią ir daugialypę•analizębetkokiaispjūviais ir įver-tintirealiąorganizacijossituaciją;Norimais akcentais vizualizuoti •gautąinformaciją;Suformuoti įvairaus sudėtingumo•lygio ataskaitas ir užklausas, re-miantisįvairiųšaltiniųduomenimis,irjųpagrindupriimtisprendimus.

Verslo įžvalgos paketas Cognos ilgąlaikąlaikėsivadinamojoGartneriomagiš-kojokvadrantolyderiųpozicijose(1pav.).2008m.sausio31 d. korporacija IBMįsi-gijo Cognos kompaniją. Dabar kompani-jos Cognos vardas yra taikomas IBM VA irverslovaldymosistemų(VVS)produk-tams.

IBM Cognos paskirtis–padėtiefekty-viai valdyti organizaciją remiantis vienatechnologine aplinka. Kaip rodo Gartner VApaketųvartotojųtyrimas,atliktas2010m. (Sallam, 2010), kurio metu buvo ap-klausti 2622 sistemos vartotojai, konsul-tantai ir pardavėjai iš 60 šalių, VA prie-monės dažniausiai naudojamos ataskaitųgeneravimui ir ad-hoc tipo specializuotai analizei pagal iškilusius poreikius. taip pat daugėja vartotojų, naudojančių inte-raktyvią vizualizaciją ir tiesioginį dau-giamatįanalitinįapdorojimą(angl.OLAPiš On-Line Analytical Processing), todėl

148

straipsnyje bus analizuojami IBM Cognos paketo taikymo mokymo procese aspektai, kuriesusijęsuduomenųanalizėjenaudo-jamomispriemonėmis.

IBM Cognos aplinkoje argumentai sprendimams priimti gali būti pateikiamirealaus laiko režimu ir visuose valdymohierarchijos lygiuose. IBM Cognos prie-moniųpranašumaiirypatumaipateikiami1lentelėje(sudarytaautorių).

Minėti IBM Cognos pranašumai yra ypačsvarbūsmokymoprocese,nesnerei-kalaujaišstudentųdidelėsdarbosuVApa-

tirties,betleidžiasuvoktipriimamųspren-dimųsąsająsuorganizacijosduomenimisir valdymo lygiais.

IBM Cognospaketostruktūrinėsdalysyra šios (Performance..., 2006):

IBM Cognos Business Intelligence• ;IBM Cognos Planning• ;IBM Cognos Controller• .

IBM Cognos Planning dalis yra skirta organizacijos procesų planavimui ir biu-džetavimui,oIBM Cognos Controller pa-laikofinansinękonsolidacijąirtarptautiniųsąskaitųsudarymą.

1 pav. Gartnerio magiškasis kvadrantas VA paketams (Sallam ir kt., 2010)

NišosžaidėjaiLyderiai

Svajotojai PretendentaiVizijosužbaigimas

Galimybėvykdyti

MicrosoftOracleMicro Strategy

IBMInformation Builders

QlikTechSAPTibco Software (Spotfire)

SASTableau

LogiXMLTargit

Board International

ArcplanSalient Management Company

Corda TechnologiesActuate

Bitam

JaspersoftPanorama Software

1 lentelė. IBm cognos priemonių pranašumai ir ypatumai

Naudojimosi paprastumasNereikiamokėtiprogramuoti.•Sprendimus lengva suvokti ir jais naudotis •Sprendimuslengvaįdiegtiirjuospalaikyti•

TechnologinėplatformaVieningatechnologinėaplinka•Aukštas integravimo lygis •lankstumas•

AprėptisPalaikomasfunkcionalumasdaugeliuimetųįpriekį•Palaikomivisireikalingiduomenųšaltiniai•Palaikomi visi organizacijos valdymo lygiai•

149

IBM Cognos Business Inteligence pa-ketasleidžiaanalizuotiduomenis,remiantisreliacinėmisDB,OLAPirkitaisduomenųšaltiniais,kurtiįvairiųtipųataskaitas,nau-dojantduomenųintegracijąirvizualizaciją.IBM Cognos BI realizuota vieningos aplin-kos koncepcija, t. y. naudojantis viena nar-šyklėstechnologijagrindžiamaaplinkaga-limakreiptisįvisasorganizacijossistemasir reliacinesDB.Tai taippat labai svarbumokymo proceso kontekste, nes suteikia galimybę per saityno naršyklę kreiptis įsistemos išteklius iš bet kur ir bet kada ir išvaduoja mokymo proceso dalyvius nuo būtinybėspriklausytinuopaskirtoauditori-nio laiko. Straipsnyje bus analizuojami ne visi IBM Cognos BI komponentai, o tik tie, kuriesusijęsuduomenųanalizeirataskai-tųgeneravimu,taikomumokymoprocese.IBM Cognos aplinkoje yra palaikomos trys ataskaitų realizavimo priemonės: Query Studio, Report Studio ir Analysis Studio.

Query Studio – priemonė, kuri leidžiavartotojams,turintiemsminimalųžiniųba-gažą,greitaisudarytiataskaitąnaudojantisvizualaus konstruktoriaus metodais. Sukur-tąataskaitągalimaišsaugoti,išspausdintiirįterpti formatavimą ar diagramas. SuQu-ery Studiodirbamaper internetonaršyklę.Query Studio leidžia verslo analitikams irkitiems vartotojams patiems kurti speciali-zuotas ad-hoc ataskaitasinternetonaršyklėsterpėje.Vartotojasgalilengvaikurtiduome-nųsąrašus,„pivot“tipolentelesirgrafikus,nes visos operacijos atliekamos vilkimo ir įterpimo (angl. drag-and-drop) principu. VartotojuinereikiamokėtiSQL,HTMLarkuriųkitųprogramavimokalbų,osudarytąataskaitą galima išsaugoti portalo aplankeirleistijanaudotiskitiemsIBMCognosBIsistemos vartotojams (Query..., 2012).

Kitas operatyvinės atskaitomybėsįrankis yraReport Studio – profesionalių

ataskaitųsudarymopriemonė,kuri leidžiavienoje aplinkoje sujungti kelių skirtin-gų duomenų šaltinių duomenis. Sukurtosataskaitosgalibūtipаteikiamospageidau-jamu formatu (elektroniniu paštu, HTML, Adobe PDF, MS Excel, MS PowerPoint, MS Word, CSV ir XML), įrenginiuir įpa-geidaujamąvietą.Vilkimoirįterpimoduo-menųelementai,duomenųformatavimoirpasirinkimo, nuoseklaus ir giluminio deta-lizavimo priemonės praplečia nepatyrusiųvartotojų galimybes sudaryti sudėtingasataskaitas.Be to, įvairių grafinių elemen-tųtipųirgeografiniųžemėlapiųpalaikymogalimybėsbeiinteraktyviųobjektųnaudoji-masataskaitoseleidžiavartotojamslengvaiperprasti didelius ataskaitoje pateikiamus informacijos kiekius (report..., 2012).

IBM Cognos komponentas Analysis Studio yra skirtas analizuoti duomenims, kurie suformuoti naudojant tiesioginio analitinio apdorojimo (angl. Online Ana-lytical Processing, OlAP) technologijas. Kadangi Analysis Studiodirbasuduomenųkubais, tai juose pateikiamos laiko dimen-sijos suteikia vartotojui neribotų galimy-biųpasirinktiapibrėžtus laikoperiodus irsantykinius laikotarpius, nustatytus pagal poreikį,irkartuatliktiįvairialypęduome-nųanalizę.Be to, Analysis Studio leidžiapasirinkti norimas dimensijas ir analizuo-ti duomenis gilinimosi ir apibendrinimo (angl. drill-down)beivilkimo ir įterpimoprincipais.TačiauAnalysis Studio aplinko-je vartotojas gali dirbti tik su jam svarbiais ir pagal jo teises prieinamais duomenimis (dimensijomis ir rodikliais). Analysis Stu-dio suteikia vartotojams galimybes rasti problemines, „siauras“ organizacijos vie-tas,nesduomenysgalibūtidetalizuojamiir apibendrinami įvairiais detalumo ly-giais.Beto,vartotojasįkuriamosataskai-

150

tosaplinkągali įkeltiduomenis iš įvairiųdimensijųirsusietijuossurodikliais,t.y.suformuoti norimą dimensijų ir rodikliųrinkinį,jįišsaugotiirpagalporeikįnaudotipakartotinai. Viena pagrindinių Analysis Studiosavybiųyrapalanki,nereikalaujan-ti jokių papildomų žinių vartotojo sąsaja(Cognos8...,2012).

Paminėtos IBM Cognos BI galimybėsdaro jį ypač patrauklų mokymo procese,nesleidžiapaprastomispriemonėmisįgy-vendintisudėtingusorganizacijosduome-nųanalizėsprocesus.

duomenų analizės mokymo procese metodika ir scenarijai Veiklos valdymo procesams IBM Cognos teikiaparamątrimisaspektais:

Duomenųanalize,kurisuteikiaga-•limybę būti gerai informuotiemsapieveikloseigąiraplinką.Vykdomosveiklosstebėjimu,kurio•rezultataiveikiasprendimųpriėmi-moprocesą.Planavimu, kuriuo nustatomos pa-•grindinėsįmonėsplėtrosgairės.

Šie trys įmonės valdymo proceso as-pektai, kurie būdingi visoms be išimtiesorganizacijoms ir įmonėms, turėtų padėtigautigeraiapsvarstytąirargumentuotąana-lizę,atsakančiąįtrisesminius,įmonėsvei-kląapibūdinančius,klausimus:Kaipmumssekasi?Kodėl?Kąmesturimedaryti?

Rodiklių lentelės ir valdymo skyde-liaiatspindiversloprocesusatsakydami įklausimą „Kaip mums sekasi?“ Ataskai-tos ir giluminė analizė suteikia galimybępažvelgti į saugomus duomenis, suprastikitimo tendencijas, priežastinius ryšius,atrasti nukrypimus ir suprasti „Kodėl?“Planavimas ir prognozavimas padeda va-dovamsnustatytitikėtinąateitiesprognozęapibrėžianttolesniusžingsnius.

Naudojantis šia logika, mokymo proce-sasturėtųsusidėtiištokiųžingsnių:

suprastiirįsisavintianalizeinaudo-1) jamųsaugomųduomenųstruktūrą;sudarytiduomenųanalizėsscenari-2) jųaibę;sudaryti kiekvieno scenarijaus duo-3) menųsaugyklosschemą,atspindin-čią galimas dimensijas ir galimusrezultatus;pagalsudarytąduomenųsaugyklos4)schemą suformuoti galimų sudė-tingųklausimųaibę ir ją realizuotiataskaitomis bei diagramomis;įvertinti gautus atsakymus, nusta-5) tytas tendencijas ir pateikti galimus veiksmųvariantus.

1 žingsnis. Kadangi mokymo procese naudojama mokomojo IBM Cognos pake-toduomenųsaugykla,taimokymo procese analizei naudojami duomenys yra gaunami iš The Great Outdoorsduomenųsaugyklos(DS),kuriojeyrahipotetinės įmoniųgru-pėsX veiklos duomenys. DS yra paremta GOSALESDWduomenųbazeirThe Great Outdoors Sales modeliu. The Great Out-doors Sales duomenų saugykloje laikomiduomenys apie žmogiškuosius išteklius,pardavimą, rinkodarą irfinansus.Visi šieduomenysyrasuskirstytiįketurispaketus:GO Data Warehouse, GO Sales, Sales and Marketing ir Great Outdoor Sales. Duo-menųanalizėįgyvendinamaremiantisGO Sales (analysis)duomenųpaketu–loginiukubu, kuriame duomenys pateikiami di-mensijomis, o faktai saugomi struktūrojeMeasures (rodikliai). Dimensijų ir faktųsandara pateikiama 2 paveiksle.

2 žingsnis.Mokymoprocesenagrinė-jantpardavimoduomenis,galibūtinaudo-jamadauganalizės scenarijų.Nėravienouniversaliaipritaikomoanalizės scenarijųrinkinio, nes kiekviena organizacija taiko

151

individualiai situacijai pritaikytus savo duomenų analizės scenarijus, kuriuos, jeireikia, koreguoja ir pritaiko prie individua-liųanalizėsporeikių.

Pardavimoduomenisgalima stebėti iranalizuoti 3 pav. pateiktais pjūviais – di-mensijomis. Nagrinėjant duomenis, gali

būtipasirinktos pageidaujamos dimensijos arbajųrinkiniai.

IBM Cognos BI leidžiamokymoproce-serealizuotibetkokiusduomenųanalizėsscenarijus,kuriegalipadėtiatsakytiįsudė-tingusklausimus,priklausonuokonkrečiossituacijos ir vykdomos veiklos konteksto.

2 pav. GO Sales struktūroje saugomos dimensijos ir faktai

3 pav. Pardavimo duomenų analizės pjūviai – dimensijos

Analizėspjūviai

(dimensijos)

Ataskaitinis laikotrapis Prekė Prekėstipas Prekėsgrupė Pardavimo

rajonasMažmeninėparduotuvė

Mažmeninėsparduotuvės

tipas

2 lentelė. Pajamų analizės scenarijus: Pajamų analizė

Atlikti pajamų analizę ataskaitiniu laikotarpiuBendrą pajamų

analizę:Pajamų analizę pagal

prekės tipą:Pajamų analizę pagal

prekės grupę:Pajamų analizę

pagal prekę:

PagalregionąPagalvalstybęPagalmiestąPagal mažmeninęparduotuvęPagaldarbuotoją

PagalregionąirprekėstipąPagalvalstybęirprekėstipąPagalmiestąirprekėstipąPagalmažmeninęparduotuvęirprekėstipąPagaldarbuotojąirprekėstipą

PagalregionąirprekėsgrupęPagalvalstybęirprekėsgrupęPagalmiestąirprekėsgrupęPagalmažmeninęparduotuvęirprekėsgrupęPagaldarbuotojąirprekėsgrupę

PagalregionąirprekęPagalvalstybęirprekęPagalmiestąirprekęPagalmažmeninęparduotuvęirprekęPagaldarbuotojąirprekę

152

Remiantisišanalizuotaduomenųstruktūra(dimensijomis ir faktais), mokymo proce-separdavimoduomenųanalizeiyragalimavisa scenarijų aibė.Kaippavyzdyspatei-kiamaspajamųanalizėsataskaitiniulaiko-tarpiuscenarijus(2lentelė).

3 žingsnis. Šiamežingsnyjereikiasu-darytikiekvienoscenarijausduomenųsau-gyklos schemą („žvaigždę“ ar „snaigę“),atspindinčiągalimasdimensijasirgalimusrezultatus. Kadangi straipsnio apimtis ne-leidžiapateiktivisųgalimųscenarijųsche-mų, tai detaliau panagrinėsime pajamųanalizėsscenarijųataskaitiniulaikotarpiu.Scenarijaus stulpeliuose yra pateikiamos galimos analizės, o kiekviename stulpe-lyje–skaičiuojamasrodiklis(faktas) ir jį

veikiantys analizės pjūviai (dimensijos).Duomenų saugyklos schema šiam scena-rijuiyrapateikiama4pav.Vertapastebėti,kadpavyzdyjepateikiama„snaigės“sche-ma,kuriojeyradimensijųhierarchija,rei-kalingaįgyvendintinagrinėjamąduomenųanalizėsscenarijų.

4 žingsnis. Kadangi duomenų saugy-klos schemoje pateikiami visi įmanomianalizės pjūviai (dimensijos), tai galimasuformuoti ir realizuoti sudėtinius klau-simus, kurie jungtų ne tik stulpeliuosenurodytus galimus pjūvius, bet ir pjūviųrinkinius iš kelių stulpelių. Pavyzdžiui,kokios buvo tam tikro prekių tipo iš tamtikros prekių grupės tam tikrų metų tamtikroketvirčiopajamos tam tikro regiono

4 pav. „Snaigės“ schema pardavimo pajamų analizei

Pardavimas

153

mieste? tokio klausimo schema pateikia-ma 5 pav. taip pat galima formuluoti gi-miningus klausimus, reikalaujančius pa-lyginti keletą susijusių reikšmių.Tai galibūtitopatiesklausimomodifikacija,paly-ginantpardavimopajamaskeliųmiestųtųpačiųprekiųgrupių tuopačiu laikotarpiuarba tuopatiesmiestoskirtingųprekiųarprekių grupių tuo pačiu laikotarpiu, arbakelių miestų skirtingų prekių grupių ir t.t.Svarbuatkreiptidėmesįįtai,kadnorsgalimasduomenųderiniųskaičius,daugė-jantanalizuojamųdimensijų,augaekspo-nentiškaiirtampamilžiniškas,prasmingųkonkrečiamvartotojuiargrupeivartotojųderiniųskaičiusyradaugmažesnis.Todėlir mokomieji pavyzdžiai pirmiausia turibūtigrindžiamiaktualumorealiomssitua-cijomsreikalavimaisirorientuotisįrealiaigalimus informacijos poreikius.

Atsakymusįsudėtiniusklausimusgali-ma realizuoti IBM Cognos BIpriemonėmisReport Studio ir Analysis Studio, sudarant ataskaitas ir diagramas.

5 žingsnis. Jame reikia įvertinti gau-tus atsakymus ar nustatytas tendencijas, jei tai pavyko padaryti, ir pateikti galimus pastebėtųproblemųsprendimobūdus.Čiareikia atkreipti dėmesį į aplinkybę, kadrealioje veikloje ne visada pavyksta gauti aiškius ir vienareikšmius atsakymus į ki-

lusius klausimus, todėl turint galimybiųkeistimokomosiosduomenųsaugyklostu-rinįarformuotisavotematikosmokomąjąduomenų saugyklą reikiamodeliuoti tiekpaprastassprendimųargumentavimositu-acijas, tiek sudėtingesnes, reikalaujančiasiteratyvauskeliųetapųinformaciniųporei-kiųtenkinimo.

Išvados

Dinamiška verslo aplinka, globalizacija ir pastarojo meto ekonomikos krizė verčiaorganizacijasieškotimetodų,kuriegalėtųpagerintiversloefektyvumąirpelningumąpriimant pagrįstus sprendimus. Situacijarinkoje suformuoja analitinių kompeten-cijųporeikį,omokslo institucijosprivaloatsižvelgti į rinkos poreikius ir suteik-ti reikiamų žinių. Vilniaus universitetoEkonomikos fakultete kaip technologinėplatforma pasirinktas programinis paketas IBM Cognos turi pakankamą funkciona-lumą pirminiam studentų supažindinimuisuanalitine įranga ir jos taikymosituaci-jomis.

Straipsnyje pateikiama duomenų ana-lizės mokymo procese metodika ir sce-narijai, kurie apibrėžia, kokiai analitinėsveiklos daliai geriausiai tinka IBM Cognos įrangairkokiasproblemasarklausimusjiefektyviausiaiaptarnauja.Įrangosfunkcio-

laikas

5 pav. Sudėtinio klausimo schema

PAJAMOS

Vieta Prekė

regionas Miestas Grupė tipas Metai Ketvirtis

laikas

154

lItERAtūRA

Business Analytics Software (2012). Businessintelligence for business users: Insight when and whereyouneed it [interaktyvus]. [Žiūrėta2012m.kovo21d.].Prieigaperinternetą:<http://www.sai-masolutions.com/productos/ibm-cognos-10/white-papers-ibm/IBM_Cognos_10_Business_intelligen-ce_for_business_users.pdf>.

Business Intelligence and Financial Perfor-mance Management – Produktai. IBMinteraktyvusportalas [interaktyvus]. [Žiūrėta 2012 m. gegužės 20 d.]. Prieiga per internetą: <http://www-01.ibm.com/software/lt/data/cognos/products/>.

CeArley, David (2012). Top 10 Strategic Technology Trends for 2012. Prieiga per internetą:<http://www.gartner.com/technology/research/top-10-technology-trends/>.

Cognos 8 Analysis Studio (2012). Cognos 8BusinessInteligence[interaktyvus].[Žiūrėta2012m.sausio25d.].Prieigaperinternetą:<http://weill.cor-nell.edu/its/images/warehouse/CognosAnalysisStu-diotrainingGuide.pdf>.

EVELSON,Boris;NICOLSON,Norman(2008).Topic Overview: Business Intelligence. Forrester Research Papers Business Process Professionals.

Gartner Forecasts Global Business Intelligence Market to Grow 9.7 Percent in 2011. Gartner interne-tinisportalas[interaktyvus].[Žiūrėta2012m.vasa-rio15d.].Prieigaperinternetą: <http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=1553215>.

IBM Cognos Enterprise (2012). Powerful and scalable business intelligence and performance ma-nagement [interaktyvus]. [Žiūrėta 2012 m. kovo15 d.]. Prieiga per internetą: <http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/ytd03178caen/YT-D03178CAEN.PDF>.

nalumasgrindžiamasdaugiamatėsduome-nųanalizėsprincipais,todėlsukuriadauganalizėsgalimybiųdideliaisdaugiaaspek-čiųduomenųkiekiaispasižyminčiosesi-tuacijose. Kadangi IBM Cognosanalizėsrezultatus įsimena ir spausdina įvairiais

formatais,taisprendžiantdaugiaaspektesproblemas galimas sąryšis su kita ana-litine įranga, pavyzdžiui, su IBM SPSS Modeler, ir tokiosąryšiopotencialas lei-džia sukurti papildomą vertę mokymoprocese.

KISKer, Holger; O’NeIll, Peter; eVel-SON,Boris;LISSERMAN,Miroslaw(2009).Mar-ket Overview: The Business Intelligence SoftwareMarket. <http://www.forrester.com/Market+Overview+The+Business+Intelligence+Software+Market/fulltext/-/E-RES55034>.

Query Studio Users Guide(2012).Cognos8Bu-siness Inteligence [interaktyvus]. [Žiūrėta 2012m.gegužės20d.].Prieigaper internetą:<http://www.smith.edu/tara/cognos/documents/Query_Studio_users_Guide.pdf>.

Performance Management fit for the who-le organisation (2006). Cognos 8 Product Review[interaktyvus]. [Žiūrėta 2012 m. kovo 20 d.]. Pri-eiga per internetą: <http://www.fsn.co.uk/chan-nel_bi_bpm_cpm/cognos_8_product_review_per-formance_management_fit_for_the_whole_organisation#introduction>.

Report Studio Users Guide (2012). Cognos 8BusinessInteligence[interaktyvus].[Žiūrėta2012m.vasario 10 d.]. Prieiga per internetą: <http://www.smith.edu/tara/cognos/documents/report_Studio_users_Guide.pdf>.

SALLAM, Rita; HOSTMANN, Bill (2010).Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms [interaktyvus]. Gartner RAS [žiūrėta 2012 m. ba-landžio 16 d]. Prieiga per internetą: <http://www.gartner.com/technology/media- products/reprints/oracle/article121/article121.html>.

SAllAM, rita (2010). BI Platforms User Survey, 2010: Customers Rate Their BI PlatformVendors [interaktyvus]GartnerRAS,2010 [žiūrėta2012m. balandžio19d.]. Prieigaper internetą re-gistruotiemsvartotojams:<http://www.gartner.com/DisplayDocument?id=1296013>.

155

the dynamic and complicated economic environment is driving businesses to respond swiftly to market changes and look for new opportunities; this drive requires decisions based on reliable and timely information. to handle huge volumes of accumulated data and a variety of information sources, companies have to apply business intelligence approaches. the set of business intelligence tools serves as a decision support environment providing simple,

REsEARch on thE ImPlEmEntAtIon of BusInEss IntEllIgEncE softWARE Into study PRocEss

laima Zalieckaitė, Rimvydas skyriusS u m m a r y

interactive and intuitive analytical functions. the growth of the business intelligence software market and functionality indicates its growing demand for business management; this growth has to be considered by academic institutions engaged in management studies. This paper examines thepossible ways of using the business intelligence software in the study process, the possible problems and implementation modes.