Większość polskich firm logistycznych do niedawna decydowała się na inwestycje przede wszystkim w obszary, które są bezpośrednio związane z ich działalnością operacyjną, np. środki transportu oraz magazyny i ich wyposażenie. Systemy informatyczne, które funkcjonują w firmach z tego sektora to przede wszystkim systemy branżowe (np. systemy magazynowe) oraz moduły systemów klasy ERP.

Niewiele jest wdrożonych, zaawansowanych rozwiązań informatycznych opierających się na kapitale informacyjnym zgromadzonym w firmie. Wiedzy zawartej nie tylko w systemach, a przede wszystkim, w głowach ludzi, którzy w firmie pracują. Jak do tej pory szczególnie trudno było o dobre uzasadnienie biznesowe dla projektów Business Intelligence, które potrafią wesprzeć zarządzanie przedsiębiorstwem na poziomie operacyjnym i strategicznym. To się właśnie zmienia.

Business Intelligence może być postrzegane jako kolejny etap rozwoju systemów informatycznych w tej branży. Etap związany, przede wszystkim, z podniesieniem rentowności portfela własnych usług oraz możliwością podejmowania szybkich i trafnych decyzji. Ewolucja rozwiązań informatycznych w logistyce wykorzystuje najlepsze doświadczenia IT z innych segmentów rynku (bankowość, telekomunikacja), gdzie znacznie wcześniej skorzystano z dobrodziejstw BI. Nie dotyczy to tylko Systemów Wspomagania Decyzji, ale również zastosowania koncepcji ntegracji Systemów Informatycznych oraz rozwiązań dla e-commerce. Informatyka w logistyce „nadrabia zaległości” w błyskawicznym tempie – istnieją już gotowe, sprawdzone wzorce architektury i narzędzia dla jej rozwoju.

Zgodnie z definicją powstałą już pod koniec lat 80-tych zeszłego wieku, BI to procesy obejmujące uzyskiwanie dostępu oraz przetwarzanie i analizę danych, wspierających podejmowanie decyzji zarządczych. Dzięki wdrożonym narzędziom typu Business Intelligence kadra menedżerska może podejmować decyzje natury „taktycznej”, jak również dostrajać strategię biznesową tak, aby uzyskać lub zwiększać przewagę nad konkurencją.

Geneza BI, jeszcze z czasów mainframe’ów, związana była z potrzebą otrzymywania (zwykle od własnego działu IT) raportów i zestawień. Zarówno w określonej wcześniej, standardowej postaci, jak i takiej, która powstaje ad-hoc - wyzwanie, szczególnie gdy większość zainteresowanych nie miała bezpośredniego dostępu do komputerów. W latach 70-tych z dostępnością było już lepiej, ale działy IT nie były w stanie przygotować w akceptowalnym czasie raportów, które odbiegałyby od pierwotnie określonego standardu. Dziś trudno sobie wyobrazić sytuację, gdy kadra menedżerska czeka na raport - podstawę decyzji - przez całe dni lub tygodnie. Dopiero era pecetów (i to dopiero tych, które były połączone w sieć) oraz dojrzałość narzędzi typu BI pozwoliła na efektywne tworzenie raportów przez samych zainteresowanych.

Aby sprostać dzisiejszym wymaganiom rynkowym menedżerowie podejmują decyzje szybko, i chcą mieć pewność, że decyzje te podjęli w oparciu o właściwe informacje. I to nie tylko po to, aby firma „rosła”, ale coraz częściej, aby po prostu przetrwała.

Względnie rzadko zdarzają się sytuacje, gdy zatwierdza się projekt tylko dlatego, aby firma mogła „pochwalić się” wdrożeniem nowoczesnej technologii. Zatem narzędzie, jakim jest Business Intelligence jest jedynie tak dobre, jak zastosowanie, w jakim zostanie użyte. Takich zastosowań jest niemało, ale pamiętajmy, że szukamy takiego,, które w pierwotnie zaplanowanym czasie da wymierne korzyści.

Rys 1. Procesy wspierane przez Business Intelligence (źródło: Gartner)

Badanie rentowności produktów, usług, klientów - utrudnione w efekcie skomplikowanej struktury i powiązań poszczególnych miejsc powstawania kosztów oraz sposobów rozproszenia informacji w poszczególnych systemach specjalistycznych,

Planowanie operacyjne - przewidywanie zdarzeń biznesowych oraz prognozowanie trendów na podstawie zgromadzonych danych historycznych, dotyczące zarówno prognozowania sprzedaży (Customer Relationship Management) jak i prognozowania popytu (Supply Chain Management),

Planowanie strategiczne – wspierane metodologią Balanced ScoreCard bądź Activity Base Costing oraz stosowania metryk wydajności (Key Performance Indicators) na potrzeby zarządzania przedsiębiorstwem.

Podstawowym założeniem funkcjonalnym systemów prognozujących sprzedaż jest połączenie użyteczności prognoz opartych na modelach statystycznych z wiedzą i intuicją ekspertów. Wykorzystywane są informacje zgromadzone w bazach danych wszystkich systemów informatycznych przedsiębiorstwa. System taki zarządza i automatyzuje proces obiegu prognoz pomiędzy działami oraz jednostkami terenowymi i porównuje prognozy z wykonaniem w dowolnym ujęciu. Daje możliwość analizy różnych scenariuszy.

System Prognozowania Sprzedaży wykorzystuje zazwyczaj złożone algorytmy statystyczne i metody ekonometryczne do analizy danych historycznych uzupełnionych o wybrane czynniki zewnętrzne, mające wpływ na wielkość sprzedaży. W oparciu o najbardziej adekwatną metodę, generuje prognozę (miesięczną, tygodniową lub nawet dzienną) w rozbiciu na produkty lub grupy produktów, uwzględniając strukturę sieci sprzedaży. Może także uwzględniać sposób sprzedaży czy sposób zamawiania towaru. System może automatycznie wykrywać i eliminować tzw. obserwacje odstające (np. promocje) z danych historycznych, określać trendy, znajdować zjawiska wahań cyklicznych, sezonowości itp.

W wyniku zastosowania systemu wspierającego proces prognozowania w przedsiębiorstwie, można osiągnąć m.in.

Wybór obszaru, który BI ma wesprzeć musi być związany z analizą jego źródeł danych. Nawet doskonały system raportowy nie będzie pomocny służyć niczemu dobremu, jeśli nie będzie zasilany wiarygodnymi i spójnymi danymi. Dane te są zwykle gromadzone, ale większość środowisk informatycznych w firmach logistycznych to mieszanka rozwiązań pochodzących od różnych dostawców, w tym produkty własnego działu IT oraz budowane na potrzeby poszczególnych działów, rozwijane latami arkusze Excel’owe. Wszystko to powstawało latami w oparciu o względnie skromne budżety działów IT.

Pierwszym etapem budowy rozwiązania BI jest określenie, a nawet częściej stworzenie rzetelnych źródeł danych. Zwykle wiąże się to z przygotowaniem interfejsów do systemów, które w firmie już funkcjonują oraz przygotowaniem infrastruktury, która pozwoli na sprawną realizację procesu zasilania danymi. Najlepiej tak, aby nie powodować problemów w funkcjonowaniu już działających  (juz wykorzystywanych) w firmie systemów informatycznych.

Skuteczne zastosowanie BI wiąże się ze stworzeniem Hurtowni Danych, której wdrożenie musi poprzedzić budowę praktycznie dowolnego rozwiązania typu BI. Informacje zgromadzone w przedsiębiorstwie w postaci baz „rozumianych” jedynie przez specjalistyczne, logistyczne systemy branżowe przetworzone są do postaci zrozumiałej przez inne narzędzia. Jednocześnie zmieniany jest sam sposób przechowywania danych – są zintegrowane, przeznaczone tylko do odczytu, wersjonowane itd. Coraz popularniejsza jest idea Data Mart’ów - tematycznych baz danych, stanowiących element owej hurtowni. Dodatkową korzyścią takiego podejścia jest ograniczenie pracochłonności i kosztów wprowadzenia lub zmiany źródła danych (systemu).

W dobrym starcie projektu BI pomóc może firma konsultingowa, która doradzi jak metodycznie podejść do projektu, zapewni skuteczne zarządzanie jego przebiegiem i pomoże zbudować niezawodną architekturę dla heterogenicznych rozwiązań informatycznych. Ułatwi to spełnienie wszystkich wymagań funkcjonalnych oraz zabezpieczy jakość gromadzonych i przetwarzanych informacji. Takie podejście do realizacji projektu pozwoli uniknąć błędów, które są częstą przyczyną braku przydatności biznesowej zakończonego przedsięwzięcia.

Źródło: www.infovide.pl