H.P.Luhn nevű úrra, aki az IBM Journal 1958 októberi számában írt egy cikket „A Business Intelligence System" címmel. Luhn 1958-ban egy olyan világról vizionált, ahol egyre több információt fognak a különböző szervezetek és egyének létrehozni, és ezeket automatikus, intelligens rendszerek fogják kinyerni, feldolgozni, tárolni és szétosztani, hogy támogassák az emberek, szervezetek tevékenységét.

90-es évek elején látott napvilágot a második megfogalmazás, ami az üzleti intelligenciát mint gyűjtőfogalmat használja, miszerint „olyan koncepciók és módszerek összessége, mely a tényeken alapuló döntéstámogatással segíti az üzletmenetet”. Howard Dresner

Üzleti inteligencia fejlődése

Történeti áttekintés:

-Már az 50-es években elkezdték használni a számítógépeket tranzakciók rögzítésére. Ennek egyszerűbb változatát az elektronikus adatbevitelt és feldolgozást .

-Még a 70-es években -- nagygépes korszakban -- házon belüli fejlesztések eredményeképpen létrejöttek az MRP I. (MaterialRequirement Planning), vagyis anyag-igény tervezési rendszerek

-MRP II. (Manufacturing Resources Planning), vagyis a gyártási erőforrások tervezésének rendszere

Üzleti inteligencia fejlődése

- 80-as években a középvezetői szint információigényét kielégítő, jellemzően egy-egy funkcionális területre kialakított, rögzített formátumú jelentéseket biztosító vezetői információs rendszerek jelentek meg. (MIS) „A -Listák”

- döntéstámogató rendszerek is ekkor alakultak ki (DSS)

- felsővezetői információs rendszerek (EIS)

Üzleti inteligencia fejlődése

- 90-es évek - ERP rendszerek kialakulása, modulokból épül fel

(funkcionális), integrált, - Új irányzatok

Ellátási lánc menedzsment Ügyfél-kapcsolat kezelés CRMcontrollingmarketing

- Új követelményekOn-line interaktív analitika, testre szabható jelentések, tervezés és tényelemzés, előrejelzések

- OLAP rendszerű szoftverek jelentek meg

Üzleti inteligencia fejlődése

Legfontosabb információsrendszer típusok

∗ TPS – tranzakció-feldolgozó rendszer∗ MIS – vezetői információs rendszer∗ DSS – döntéstámogató rendszer∗ GDSS – csoportos döntéstámogató rendszer∗ EIS – felsővezetői információs rendszer∗ ERP – vállalati erőforrás-tervező rendszer∗ CRM – ügyfélkapcsolat-kezelő rendszer∗ SRM – beszállítókapcsolat-kezelő rendszer∗ SCM – ellátásilánc-kezelő rendszer∗ BI – üzletiintelligencia rendszer∗ EPM – vállalti teljesítménymenedzsment rendszer∗ KM – tudásmenedzsment rendszer∗ ES – szakértő rendszer

1950-es évek TPS: adatfeldolgozás

1960-as évek MIS: menedzseri döntéshozatal támogatása, előre definiált jelentések

1970-es évek DSS: döntéstámogatás, egyedi problémákPPS, MRP: termeléstervezés

1980-as évek EIS: legfelsőbb vezetés igényei szerintES: szakértői tanácsadásGDSS: csoportos döntéshozatal

1990-es évek ERP: erőforrás-tervezésBI: üzleti intelligenciaCRM: ügyfélkapcsolat-menedzsmentSRM: szállítókapcsolat-menedzsmentSCM: ellátásilánc-menedzsmentKM: tudásmenedzsment

2000-es évek EPM: teljesítménymenedzsmentBusiness Suite : komplex üzleti csomagok, ágazati megoldások

Termelés /Szolgálta-tás

Támogató információs rendszer

Stratégiai döntések

EIS

GDSS

EPM

BI

BU

SIN

ES

S S

UIT

E

KM

Taktikai döntések

DSS

CRM, SRM, SCMOperatív

döntésekMIS

ERPMűvelet-végzés

TPS

TPS

MIS

DSS

GDSS ES

ESS

EIS

Az információs rendszerek családfája

Straté-giai szint

Taktikaiszint

Operatívszint

Üzleti inteligencia fejlődése

Napjainkban:Néhány vezetői információs rendszer definíció:1. A Dictionary of Accounting Terms szerint a vezetői információs rendszer (Management Information System) számítógép alapú vagy manuális rendszer, amely a döntéshozók számára használható információvá alakítja az adatot. A Vezetői információs rendszernek 3 fő feladata van:∗ Eseti (Ad hoc) és ismétlődő riportkészítés. Például pénzügy

beszámolók, készletértékek vagy a vállalat teljesítményét bemutató riportok

∗ A menedzsment „Mi lenne ha" kérdéseinek megválaszolása. Például milyen hatása lenne a vállalati cash-flow-ra, ha megváltoztatnánk a fizetési feltételeket?

∗ A döntéshozás támogatása

Üzleti inteligencia fogalma

2. A hazai köznyelv szerint a vezetői információs rendszer egy olyan rendszer amelyen keresztül az összegzett adatoktól lefúrhatunk egészen az elemi adatokig (tranzakciókig)

3. A wikipédia szerint a vezetői információs rendszer (Management infromation system) egy részhalmaza a vállalat teljes üzleti folyamatát lefedő, a menedzserek által üzleti problémák megoldására használt dokumentumoknak, technológiáknak, eljárásoknak. (mint például egy termék vagy szolgáltatás árazása vagy a stratégia meghatározása)

Üzleti inteligencia fogalma

Miért vezetnek be a hazai cégek vezetői információs rendszert?

∗ „Megszűntessük az információt birtokló kiskirályok hatalmát!

Végre hozzáférhessünk azokhoz az adatokhoz, amiket eddig

kérni kellett! Akkor és amikor akarunk!"

∗ „Mindjárt elérjük 15 milliárd forintos árbevételt és elegem van

belőle, hogy még mindig ide-oda pakolgatjuk az adatokat, pedig

már vettünk egy komoly vállalatirányítási rendszert is„

∗ „Egyre több az ad-hoc lekérdezés, amelyet az adatszolgáltatók

már nem tudnak kielégíteni"

∗ „Egy kontroller problémája: az adatszolgáltatók vagy az

adatgazdák nem feltétlenül a kérdésre adják meg a választ, ami

miatt megnőnek a válaszidők"

Üzleti inteligencia fogalma

Miért nem jó a vállalatirányítási rendszer?

A vállalatirányítási (ERP) rendszer arra lett kitalálva, hogy abba sok-sok ügyintéző percenként több 100 tranzakciót rögzítsen. Nem pedig arra, hogy abból a vezetők számára szükséges információkat le lehessen kérdezni. Egy vevő címe, egy pénzügyi tranzakció státusza könnyen lekérdezhető a vállalatirányítási rendszerből, de egy „hasonlítsuk össze az árbevételarányos nyereségünket előző év azonos időszakához képest" lekérdezés már nem.

Üzleti inteligencia fogalma

Válaszidő (mp)

Lekérdezések száma

0 179835

1 1248

2 177

3 38

4 13

5 1

7 1

1158

36 11 3 2 1 1 1 1 1 1 1

0 1 2 3 4 5 12 19 44 74 128 130

Válaszidők (mp)

Vezetői információs rendszerlekérdezéseinek száma

A vezetői információs rendszer válaszidői

64558

61671

41860

6255

2750

1400

629

575

477

380

360

102

100

78

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000

Sales Controller

Controlling Manager

Controlling asszisztens

Beszerzési igazgató

Export igazgató

Gazdasági igazgató

Pénzügyi munkatárs

Pénzügyi munkatárs

IT igazgató

Pénzügyi munkatárs

Vevőszolgálati vezető

Műszaki vezető

Főkönyvelő

HR igazgató

Egy hazai vezetői információs rendszer felhasználói

Lekérdezések számának megoszlása felhasználók szerint 2005.01 - 2005.11(Analysis Services 2000)

Kik használják a BI rendszereket

Mire használjuk leggyakrabban a vezetői információs rendszereket?

∗ A vezetői információs rendszereket az általános riportkészítési funkciókon túl elsősorban az alábbiakra használjuk:

∗ Aggregált adatok különböző szempontok (dimenziók) szerinti elemzésére, mint például mutassuk ki a negyedéves értékesítési árbevételt vevőcsoport, termékcsoport bontásban

∗ Terv tény összehasonlításra, mint például mutassuk meg azokat a területeket, ahol az értékesítés messze elmarad a tervezettől, vagy

∗ Idősor elemzésekre. Például hasonlítsuk össze az idei kumulált árbevételt a tavalyi év azonos időszaki kumulált árbevétellel.

Üzleti inteligencia

Mire használjuk az üzleti intelligencia rendszereket?

∗ Láttuk, hogy üzleti intelligencia rendszereket leginkább az adatokhoz való hozzáférés javítása miatt vezetik be a vállalatok. De mire használják őket, milyen problémák megoldásában segít az üzleti intelligencia?

∗ Riportkészítés, jelentéskészítés, beszámoló készítés

∗ Dashboard-ok, vezetői irányítópultok készítése

∗ Mutatók, KPI-ok, kiegyensúlyozott mutatószámrendszerek (Balanced Scorecard) készítése

∗ Üzleti, statisztikai elemzés

∗ Tervezés, előrejelzés, üzleti modellezés, mi lenne ha szcenáriók futtatása,

∗ Konszolidáció, aggregáció

Üzleti inteligencia

∗ Idősoros elemzés (halmozott (kumulált) mutatók készítése, összehasonlítások előző év azonos időszakához képest, ...),

∗ Churn (elvándorlás, lemorzsolódás elemzése), ügyféleszegmentálás, csalásdetektálás (fraud), hitelminősítés, keresztértékesítés elemzés

∗ Click stream (weblog elemzés)∗ Adatok földrajzi elemzése. (Pl mutassuk, ki hogy a

budapesti lakosok, vagy a Budapesttől 10-kilométeren belül lakók vásároltak-e többet egy bizonyos szolgáltatásból)

∗ Adatvizualizáció, grafikonok,kijelzők∗ Adat-, szöveg és hangbányászat

Üzleti inteligencia

Felhasználási célok: (100 megkérdezett vállalat)

85% pénzügyi adatok figyelése,

67% stratégiai adatok figyelése

45% marketing és eladási adatok figyelése

40% személyzeti adatok figyelése

27% piaci verseny adatok figyelése

20% gyártási adatok figyelése

Üzleti Inteligencia Rendszerek

Elérendő célok: (fontossági sorrendben)- Menedzseri jelentések színvonalának javulása- Több időszerű adat- Stratégiai tervezés javulása- Megbízható adatbázis kialakítása - Pénzügyi irányítás javulása- A vállalati szervezet jobb megértése- A gazdasági és piaci adatok minőségének javulása- Termékminőség és szolgáltatás minőségének javulása - Piaci versenyanalízis minőségének javulása- Vezetői team-ek közötti kommunikáció javulása

Üzleti Intelligencia Rendszerek

Hogyan működik egy VIR a vállalatban?

Üzleti Inteligencia Rendszerek

VezetőiInformációs

Rendszer

ERP Felhasználók

A vezetői információs rendszer (Management information system) a vállalat meglévő rendszereiből táplálkozó, speciális úgynevezett OLAP adatbázis kezelőre épített vállalati alkalmazás, amely rendkívül gyors válaszidők és egyszerű kezelhetőség mellett biztosítja a menedzsment számára szükséges, jellemzően magasan aggregált és idősoros információkat.

Üzleti inteligencia fogalma

Az üzleti intelligencia (BI – Business Intelligence) az információtechnológiai piac azon jól körülhatárolható területét jelenti tehát, mely szoftvereket lekérdezésekre, riportkészítésre, OLAP megoldásokra, adatbányászatra illetve statisztikai célkora nyújt.•Felfogható úgy is, hogy az üzleti intelligencia az elemző piac egy szűkebb rétege, mely magába foglalja az adattárházak és BI eszközöket, valamint egyéb, kapcsolódó alkalmazásokat – ilyenek lehetnek a CRM megoldások, az ellátási lánc menedzsmenttámogató eszközök, a pénzügyi tervezés valamint a munkaerő-elemzés; mindezt azon cél érdekében, hogy adatokat tudjuk követni, modellezni és végső soron döntések meghozatalához segítségként felhozni.

Üzleti inteligencia fogalma

∗ Az üzleti intelligencia egy gyűjtőfogalom. Howard Dresnerpont azért alkotta meg az üzleti intelligencia kifejezést, hogy egyszerűen és egységesen lehessen kezelni és hivatkozni mindazon rendszerekre, eszközökre és technológiákra, amelyek célja a döntési folyamat támogatása, javítása.

∗ Ezen üzleti intelligencia definícióba tartozó technológiák pedig a következők:

∗ Adattárházak

∗ OLAP (Többdimenziós (multidimensional) adatbázis kezelők)

∗ Üzleti tervező (Planning) előrejelző (Forecasting) és konszolidáló alkalmazások

∗ Riportkészítő (Reporting) alkalmazások

Üzleti Inteligencia

∗ Irányítópultok (Dashboard) mutatószám (Scorecard) rendszerek

∗ Teljesítmény monitorozó (Performance Monitoring) eszközök

∗ Adat, szöveg és hangbányászat (Data Mining, Text Mining és Voice Mining)

∗ Adatvizualizáció (Data visualization)

∗ Az üzleti intelligencia, mint gyűjtőfogalom magába foglalja a

∗ Döntéstámogató rendszereket (Decision Support system, DSS)

∗ Vezetői információs rendszereket (Management InformationSystem, MIS),

∗ és Felsővezetői információs rendszert (Executive InformationSystem, EIS) is

Üzleti Inteligencia

Pénzügyi alrendszer

Vállalati információs rendszer

Marketing alrendszer

Gyártási alrendszer

Könyvelési alrendszer

HR alrendszer

Pénzügyi tevékenység Befektetési

tevékenységÁtalakítási

tevékenység

Értékesítési tevékenység

Az elemzés körforgása

•Folyamatosan finomodó modellek

•A modellek egyre jobban képesek leírni a valóságot

•Új eredményekhez minden eddigi adat felhasználása

•Igen, nagy számításigény…

Elemzési folyamat

Döntés meghozat

alához szükséges

tudás

Új döntés

Információ és használata

•Milyen információk kellenek?

•Honnan, milyen formában szerezhetőek be?

•Ezek természete?

•Hogyan tudnak ezek segíteni?

•Tárolási kérdések……

Információ és használata

•„Az adat lehet bármilyen mérési eredmény, észlelés, ismérv, hír vagy közlemény…”•meg kell határozni, melyik adatot, milyen összefüggésben kell gyűjteni, illetve kezelni•Környezetből kiemelve kevésbé értékesek•Információ: Adatértelmezés•Jó gyűjtés•Jó rendezés•Kapcsolatok feltárása•Tudás: a mögöttes elv felismerése?•Modell?•Egy jó kimenet az akcióterv

Információ és használata

a adat igenis stratégiai erőforrásként kezelendő

•A legtöbb erőforrásra igaz, hogy a használat növekedésével tapasztalható valamilyen értékcsökkenés (az erőforrás értékében). Ez a tulajdonság az információra nézve azonban nem igaz, annak értéke nem csökken megtekintéseinek számával

•Információnál fordított arányosság

•Ám: mennyiség számít?

•Fel nem használt adatok terhesek

Információ és használata

pontos (jó minőségű) információra támaszkodva jobb és több profitot termelő döntéseket lehet hozni

•Több forrásból származó információk kombinálása (plkereskedelem)•BI folyamat egyik lényege•Kompetitív előny növelése

Adatintegráció komplexitása •Létezik a túl sok adat? •Követelményeket kielégíti? •Integrálható időben?

Információ és használata

Olyan adatokat kell bevonni, amelyek a vállalat sikerét vagy kudarcát jelzik:- Új stratégia- Új termék- Új szolgáltatás - Új eljárás bevezetése stb.Általános figyelési paraméterek:- Kritikus sikertényezők KST- Kulcsfontosságú teljesítménymutatók KPI- Kiugró eltérések kezelése

Sikerokozó adatok

Információ értéke•Az információ értékének mérése persze nem könnyű feladat, de használhatóak a más erőforrások mérésére szolgáló hagyományos modellek•Történeti költség: a módszer lényege, hogy összesíti azokat a költségeket, melyek az információ előállítása vagy beszerzése során merültek fel (vagy mennyibe kerülne pótolni azt).•Piaci érték: a számítás során azt kell figyelembe venni, hogy más mennyit lenne hajlandó fizetni a már meglévő információért. Főként az adatszolgáltatók használják ezt a modellt.•Használati érték: a számítás lényege, hogy azt az értéket kell figyelembe venni, ami az információ alapján (hozott döntés alapján) előállt.

Információ és használata

az információ csak akkor hozhat hasznot, ha felhasználásra kerül

•A kapott tudás is csak akkor hozhat hasznot, ha az alapján megfelelő cselekmények zajlanak le

•nem technológiai kérdés, mindinkább szervezeti: a tudás megléte egy dolog, ám a cselekményt, amit kivált le is kell szervezni

•ehhez pedig jó szervezeti felépítésre, gyors reagálásra, és olyan emberekre van szükség akik képesek ezt végigvinni

• Ezért, minden BI programnak része kell legyen valamilyen megtérülés számítás (másik tárgy)

Információ és használata

Költségszámításhoz kell:•A fix költségek már eleve a BI infrastruktúra részei legyenek (hardverek és szoftverek beszerzése, adatbázis kialakítás);•A változó költségeket aktivitásokhoz kell kötni (különleges mérőberendezések);•Ezen aktivitások folyamatos költségeit jegyezni kell;•A cselekvés eredményeként létrejövő hasznosság értéke;•Más területek azon költségei, mely adott aktivitás lebonyolításához szükségesek;•A cselekménytől elvárt értékmodell;•Annak valószínűségét kell számolni, hogy mekkora eséllyel alkalmazhatóak ezen cselekmények úgy, hogy az elvárt értékmodell teljesüljön;•Megtérülési időket kell számolni a jövedelmezőség méréséhez.

Információ és használata

Az információ mint erőforrás

- Bizonytalanságot csökkentő

- Vállalati működést integráló folyamatok összetevője

- Időben, megfelelő helyen, (szervezetnél)

- A döntések nyersanyaga

Döntéstámogatás

Problémamegoldás:- Egy lehetőség kihasználásának módjára- Nem kívánatos helyzet feloldása- Feszültség elhárítása

Döntéshozatal: megoldást adó cselekvési változatok közötti választás a döntéshozatal.Döntési folyamat: 1. döntési helyzet felismerése (ok-okozat)

2. döntési változatok kidolgozása3. választás, elhatározás4. megvalósítás

Döntéstámogatás

Döntéstámogató rendszer:Olyan szg. alkalmazásra alapozott eszközök összességemely döntési modellek, adatbázisok felhasználásával és a

döntéshozó szakmai ítélőképessége alapján, interaktív módon, nyújt támogatást bonyolult döntési problémák megoldásábanDöntéstámogató rendszer felépítése:kommunikációs alrendszer, modellek alrendszere, adatbázis kezelő alrendszere„mi lenne ha ….” jellegű elemzésekre, szimulációkra képes, érzékenységvizsgálatok, optimális döntések meghozatalára, változatok gyors számításaira képes, interaktívak

Döntéstámogatás

A DSS mint a MIS továbbfejlesztése

Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek

Operatív és részben taktikai szintű döntéseket támogatnak

A döntési folyamatban az adatgyűjtést, a döntési probléma felismerését, valamint a realizálás fázisát támogatják

Gyakran előforduló, tipikus problémákhoz nyújtanak segítséget

Előre megadott formájú jelentéseket készítenek, rendszeresen

Belső adatbázisra támaszkodnak, adatok átalakítása, feldolgozása

A vállalat egészéről és/vagy egyes funkcionális területek teljesítményéről szolgáltatnak információt

Nehezen módosítható, merev rendszerek

Főleg taktikai, részben stratégiai szintű döntéseket támogatnak

A döntési folyamatot a maga komplexitásában támogatják, beleértve a változatok kidolgozását és a megvalósítást

Egyedi problémák megoldásában segítenek, igényekhez igazodnak

Interaktív lekérdezések és válaszok, módosítható formátum

Belső és külső adatbázisra támaszkodnak, matematikai modellek, szimuláció

Speciális, egyedi bonyolult döntési problémákról szolgáltatnak információt

A felhasználó által módosítható, rugalmas rendszerek

Problémák fajtái:

- Jól strukturált problémák- Rosszul strukturált problémák

Jól strukturált probléma: célok, cselekvési változatok ismertek, megfelelő változat áll rendelkezésre a kedvező változat kiválasztásához. A problémát a MIT helyett a Hogyan kérdés jellemzi.„bizonyos előfeltételek teljesülése esetén ezt kell dönteni”

Döntéstámogatás

Rosszul strukturált probléma: gyakran még meghatározni sem tudjuk a problémát- Feltételezésekkel kell élni- Ítéletet kell alkotni- Értékelni kell a helyzetetEzek a döntések fontosak, nem rutinjellegűek, támogatásukhoz nincsenek technikák.A célállapot sokszor több egymásnak ellentmondó részcélokkal írható le.Mivel nem egyértelmű, hogy MIT akarok, ezért nehéz megtalálni a HOGYANT.Ez kreativitást igényel,a váratlan megoldások hasznossága sokszor nem igazolhatók, de nem is cáfolhatók a formális logikával, nincs elég információ, egyediek, újszerűek, bonyolultak, nincs kész megoldás…

Döntéstámogatás

Hagyományos és korszerű döntéshozatali módszerek

Döntéshozatali módszerek

Döntéstípusok Hagyományos Korszerű

Programozott:Rutin, ismétlődő döntésekA szervezet különlegeseljárásokat fejleszt ki ellátásukra

Programozatlan:Hirtelen jelentkező,rosszul strukturált,Újszerű stratégiai döntések

1. Megszokás 2. Ügyviteli rutin szabványos

működési eljárások3. Szervezeti struktúra

Általános követelményekAlcélok rendszereJól meghatározott informá-ciós csatornák

1. Megítélés, intuíció és alkotókészség

2. Gyakorlati életből vett szabályok

3. A vezetők kiválasztása és továbbképzése

1. OperációkutatásMatematikai analízisModellekSzámítógépes szimuláció

2. Elektronikus adatfeldolgozás

Heurisztikus problémamegoldó módszereket alkalmaznaka) Döntéshozó személyek

továbbképzéséreb) Heurisztikus számítógép

programok kialakítására

Hasznos lehet az alábbi öt lépés a probléma strukturálásához:

1. Kiinduló helyzet tisztázása

Mi a témával kapcsolatos mostani álláspont?

Kik a probléma résztvevői?

Melyek a legfőbb összefüggések?

2. A probléma részletes bemutatása

Mi a probléma a számomra?

Mi az ami változtatni szeretnék?

Milyen okok vezettek a probléma kialakulásához?

Döntéstámogatás

3. Célra fókuszálásHogyan néz ki a kívánatos cél?Mi történik másként a jövőben ha a probléma megoldódik?Keressünk három alternatív megoldást!Hogyan válasszunk közülük?

4. A probléma megoldását akadályozó tényezőkMilyen akadályokat lát? Hogyan lehet ezeket elhárítani?

5. Eddigi megoldási kísérletek számbavételeMit tett eddig a probléma megoldása érdekében?Milyen eredménnyel járt?Hol a hiba a folyamatban?Milyen erőforrás vagy támogatás kell?

Döntéstámogatás

A döntéshozatali hierarchia és információigénye

Problémaszerkezet Az információ jellemzőiad hocalkalomszerűösszegzett (aggregált)esetielőre tekintőkülsőszéles átfogású

előre specifikáltütemezettrészletesgyakorihátra tekintőbelsőszűk területre szóló

strukturálatlan

közepesen strukturált

jól strukturált

stratégiai vezetés(tulajdonosok,felső vezetés)

taktikai vezetés(középszintű vezetők)

operatív vezetés

végrehajtás(munkavállalók)

Vezetői döntéshozatal szintjei érintettek szerint

Döntéshozók Döntéstípusok

Tulajdonos, felsővezetés

Stratégiai döntések

KözépvezetőkTaktikai döntések

Operatív irányítás

Operatív döntések

MunkavállalókVégrehajtás, tranzakció

MarketingEmberi

erőforrásTermelés Logisztika Pénzügy Innováció

Tevékenységi területek

Vezetői döntéshozatal informatikai támogatása

Döntéshozók Döntéstípusok

Tulajdonos, felsővezetés

Stratégiai döntések

KözépvezetőkTaktikai döntések

Operatív irányítás

Operatív döntések

MunkavállalókVégrehajtás, tranzakció

MarketingEmberi

erőforrásTermelés Logisztika Pénzügy Innováció

Tevékenységi területek

EIS, OLAP, DSS

OLAP, DW

ERP, 4GL*

OLTP

Optimális döntéshozatal:R.L. Ackoff (1974) szerint: Az optimalizáció arra törekszik, hogy a, minimalizálja az adott teljesítmény szinthez szükséges erőforrásokat vagy b, maximalizálja a meglévő vagy várható erőforrásokkal elérhető teljesítményt, vagy c, biztosítja a költségek és a haszon legkedvezőbb viszonyát.Modellek: fizikai, verbális, logikai, matematikaiMat.stat,modellek, lineáris programozás, nem lineáris programozás (egészértékű, hiperbolikus programozás stb.)

Döntéstámogatás

On-line Analitical Processing, on-line elemző rendszer

• Az információkat (adatokat) dimenziók mentén (idő, értékesítési csatorna, földrajzi elhelyezkedés, beszállítói csoportok, alkalmazott technológia stb.) több irányból teszi hozzáférhetővé, elemezhetővé és megjeleníthetővé…

• „Elszakad” az ERP-ben meglévő kötött listáktól, statisztikáktól, ill. az azokat előállító alkalmazásoktól (lista-generátorok)…

• Cél: a tranzakció feldolgozás során keletkező adatokból vezetői szempontból értékes információt szerezni…

OLAP

Vezetői információs rendszer és az ERP kapcsolata

t isz títás , ag g reg á lás

V á lla la ti ad a tb áz iso k

A d attá rh áz

V á lla la tirán y ítás i in fo rm ác ió s ren d szer (E R P )

V ezető i in fo rm ác ió s ren d szerek (M IS , E IS ...)

OLTP és OLAP összehasonlítása

Tulajdonság OLTP OLAP

Adatmennyiség kisebb, tranzakciónkénti adatok nagyobb, történeti, archív adatok

Feladat napi aktuális folyamatok követése döntéstámogatás, információszolgáltatás

Optimalizálásrövid tranzakciók gyors kezelése,

adatmódosításelemzések elvégzése, "csak" olvasás

Adatmodell általában relációs adatbázis multidimenzionális, adattárház

Feldolgozandó adat alkalmanként tízes, százas nagyságrendű akár milliós rekordszám

Adatforrás homogén heterogén

Felhasználók száma, hozzáférése sok, olvasás és írásnéhány közép- és felsővezető, jellemzően

olvasás

Műveletek gyakori adatmódosítás, kevés adattal főleg lekérdezés, sok adattal

Prioritás állandó rendelkezésre állás rugalmasság, felhasználói önállóság

1. Függőleges leásás az adatbázisbanzoom, drilling, data mining

2. Mi lenne ha elemzés (What if Analysis)3. Célkeresés (Goal Seeking)4. Több dimenziós adatbázis kezelésPld. Összesített eladási volumen

Hely IdőTermék

Feldolgozási módok a BI rendszerekben

5. OLAP technológia, OLAP rendszerek kritériumai E.F. Codd(USA) szerint:- Multidimenzionális kezelési képesség- Átláthatóság- Elérhetőség- Konzisztens jelentéskészítési képesség- Kliens/szerver architektúra- Egységes dimenzió modellezés- A nem teljesen kitöltött(hiányos) mátrixok dinamikus

kezelése- Több felhasználós üzemelés támogatása

Feldolgozási módok a BI rendszerekben

- A dimenziók közötti műveletek korlátozás nélküli végrehajthatósága

- Intuitív adatmanipuláció lehetősége

- Rugalmas jelentéskészítés

- A dimenziók és az aggregációs szintek száma korlátozás nélküli (max 20, de min15)

Feldolgozási módok a BI rendszerekben