U N I V E R Z I T E T U S A R A J E V UFAKULTET ZA SAOBRAĆAJ I KOMUNIKACIJE

Tema seminarskog rada:Idejni projekat implementacije BI (business intelligence)

tehnologije u firmi :

Predmetni nastavnik: Studenti:Prof. Dr. Samir Čaušević

Sarvan Emir -KT Asistent: Mr. Samir Fazlagić

Sarajevo, 2011. godine

SADRŽAJ:

UVOD………………………………………………………………………………....……3

Pojam i koncept business intelligence tehnologije……………………………………..…..4

Sustav poslovne inteligencije……………………………………………………………….6 Skladištenje podataka……………………………………………………………….....6 Rudarenje podataka…………………………………………………………………...7 Olap alati……………………………………………………………………………...8

Idejni projekat implementacije bi tehnologije u firmi“KimTec” d.o.o. Vitez……………...9 Opis poduzeća………………………………………………………………………...9 Problemi prije uspostavljanja sistema……………………………………………......9 Poslovno rješenje - pandora, ardent i online analytic processing (olap)…………….10

ZAKLJUČAK…………………………………………………………………………..….14LITERATURA......................................................................................................................15

2

UVOD

Poslovna inteligencija je skup metodologija i softverskih alata koji omogućavaju korištenje podataka iz skladišta podataka i njihovo pretvaranje u informaciju potrebnu za donošenje kvalitetnih poslovnih odluka.Sistem poslovne inteligencije je takav sistem koji čuva informacije i znanje o konkurenciji, kupcima dobavljačima, kvalitetno operativno planiranje, praćenje ponašanja konkurencije, promatranje pojedinih tržišnih segmenata te predviđanje budućih pojava. Također sistem BI nudi bolje razumjevanje vlastitih kupaca i spoznaju što ih potiče na određeno ponašanje.

S tehničke strane BI je process pretvaranja sirovih podataka u informacije. Te informacije se zatim analiziraju i koriste u procesu odlučivanja u preduzeću.

Pojam "Business Intelligence" (BI) počeo se u BiH prevoditi kao "Poslovna inteligencija". Međutim ima dva značenja:

1) sposobnost učenja, razumijevanja, logičkog razmišljanja, sposobnost da se te stvari radedobro2) tajna informacija sakupljena o stranoj zemlji, osobito neprijateljskoj, osobe koje sakupljajute informacije

U daljnjem nastavku seminarskog rada ukratko cemo nesto reci o temeljnim odrednicama koncepta poslovne inteligencije i sustavima poslovne inteligencije, te vise pozornosti posvetiti glavnoj temi, a to je Idejni projekat implementacije BI (business intelligence) tehnologije u firmi “KIM TEC” d.o.o. Vitez, koja najveći uvoznik i distributer IT opreme, brand name računara, te računarskog softvera u BIH.

POJAM I KONCEPT BUSINESS INTELLIGENCE TEHNOLOGIJE

Da bismo znali što je Business Intelligence, ili poslovna inteligencija, potrebno je prvo definirati pojam kako bi znali na koji način, u kojim slučajevima upotrebljavati termin i što mislimo kada kažemo Business Intelligence.

Poslovna inteligencija kao disciplina osmišljena je sedamdesetih godina dvadesetog stoljeća,a jedna od definicija glasi:"Business Intelligence je korištenje kolektivnog znanja organizacije sa ciljem postizanja konkurentske prednosti".

Izraz poslovna inteligencija najčešće je korišteni prijevod engleskog pojma business intelligence, iako se koriste i termini „poslovno izvještavanje“, „poslovne izvjesnice“, „poslovno obavješćivanje“, „poslovno istraživanje“ te „upravljanje poslovnim informacijama“.Inteligencija kao općeniti pojam, podrazumijeva sposobnost shvaćanja i snalaženja u novonastalim situacijama, a poslovna inteligencija stvara pretpostavku kompanijama za odgovarajće snalaženje u turbulentnim uvjetima. Poslovna inteligencija predstavlja okvir uspješnosti menadžmenta, stalan i kontinuiran ciklus gdje poduzeća postavljaju svoje ciljeve, analiziraju napredak, stječu uvid, poduzimaju radnje, mjere svoju uspješnost

Pojam poslovne inteligencije objedinjava metodologije, tehnologije i platforme zaskladištenje podataka (Data Warehousing), OLAP procesiranje podataka (On-line AnalyticalProcessing) i rudarenje podataka (Data Mining) koje omogućavaju tvrtkama kreiranje korisnih upravljačkih informacija iz podataka o poslovanju koji se nalaze disperzirani na različitim transakcijskim sustavima te dolaze iz različitih internih i eksternih izvora.

Pojam "Business Intelligence" (BI) počeo se u BiH prevoditi kao "Poslovna inteligencija". Međutim u engleskom jeziku riječ "Intelligence" ima dva značenja:

1) sposobnost učenja, razumijevanja, logičkog razmišljanja, sposobnost da se te stvari radedobro2) tajna informacija sakupljena o stranoj zemlji, osobito neprijateljskoj, osobe koje sakupljajute informacije

Poslovna inteligencija je proces prikupljanja raspoloživih internih i relevantnih eksternihpodataka, te njihove konverzije u korisne informacije koje mogu pomoći poslovnim korisnicima pri donošenju odluka.

Poznat i pod nazivom competitive intelligence, Business intelligence (BI) je sistematičan ietičan način pribavljanja, prikupljanja, sortiranja i analiziranja javno dostupnih informacija oaktivnostima konkurencije na temelju kojih se mogu predviđati budući poslovni trendovi da bi se održala i učvrstila vlastita kompetentnost na tržištu.Business intelligence ima 3 značajke:1) To je proces prikupljanja podataka i informacija koji nakon odgovarajuće obradepostaju „znanje“. 2) Usmjeren je na informacije temeljem kojih se mogu antipicipirati budući procesi,događaji, akcije ili kretanja.3) To je instrument koji ima potpunu ulogu u procesu donošenja odluka.

U pojmu "Business Intelligence" riječ "Intelligence" ima drugo značenje. U nastavku ćukoristiti kraticu BI.Dakle, najednostavnije rečeno: Poslovna inteligencija je skup metodologija i softverskih alata koji omogućavaju korištenje podataka (najčešće iz skladišta podataka (eng. Data Warehouse)) i njihovo pretvaranje u informaciju potrebnu za donošenje poslovnih odluka.

Cilj BI – iz podataka iznjedriti informaciju koja će povećati uspješnost poslovanja, uočiti neočito, nepoznato i skriveno, na temelju obrade velike količine internih i eksternih podataka tvrtke. BI je nekad postojala u smislu poslovne špijunaže, gdje je cilj bio doći do informacija koje će povećati uspješnost tvrtke u odnosu na konkurenciju (tzv. “James Bond BI”)Glavni problem je bio kako doći do informacije. Dok je BI danas orjentiran na alate i metodologiju koja će otkriti uzorke, uzroke problema ili predviđanja. Glavni problem danas je kako masu informacija obraditi i iz nje izvući zakonitosti.

Poslovna inteligencija ima za cilj opskrbiti donositelje odluka znanjem koje će biti osnova za donošenje odluka pa menadžmet poduzeća ima ključnu ulogu u procesu planiranja ovih aktivnosti. Kako bi poslovna inteligencija mogla odigrati svoju ulogu, menadžmet treba jasno definirati svoje ciljeve, odnosno treba postojati jasna predodžba o zahtjevima, prioritetima, pokazateljima koji se trebaju pratiti, rokovima i resursima. Budući da sustavi poslovne inteligencije nisu univerzalni sustavi, svaka će tvrtka odrediti ciljeve sukladno svojim potrebama, odnosno, to će ovisiti o kakvom je tipu poduzeća riječ, u kakvoj se grani odvija njegovo poslovanje, tko su i s kakvim odlikama glavni konkurenti ili dobavljači te o nekim drugim potrebnim informacijama (ciljevima) za koje menadžment procjeni da su mu od bitne važnosti. Kako bi sustav poslovne inteligencije uspješno funkcionirao, on mora zahvaćati unutarnje i vanjske podatke koji se prikupljaju u spremištima podataka (engl. data mart) koja, međusobno povezana, prerastaju u skladište podataka (engl. data warehouse).

Primjenom koncepta poslovne inteligencije tvrtkama će biti omogućeno da se iz gomile dostupnih podataka i informacija isprofiliraju samo one informacije koje će im biti potrebne za donošenje kvalitetnih poslovnih odluka. Dobra odnosno kvalitetna poslovna je odluka, bez obzira o kojem je segmentu poslovanja riječ, ona koja osigurava realizaciju zacrtane strategije i pripadajućih poslovnih ciljeva. Isto tako, to je ona odluka što je donesena na vrijeme. Brzina djelovanja može biti od presudne važnosti za budućnost tvrtke, jer što je manje vremena potrošeno od trenutka uočavanja problema ili pak njegove naznake pa do reagiranja na njega veća je vjerojatnost da će odgovor tvrtke biti pravovremen a ne zakašnjen u odnosu na uvjete tržišta. U tom smislu informacija ima vrijednost samo ako je menadžment dobije na vrijeme. U nedostatku pravih i na vrijeme dostupnih informacija menadžment se često prilikom donošenja odluka oslanja na svoje iskustvo i intuiciju pretežito statičnog karaktera.

Poslovna inteligencija omogućuje svim razinama menadžmenta potrebne informacije u djelokrugu njihove odgovornosti; međutim, za uspjeh provođenja ovog koncepta bitno je cirkuliranje informacija i iz njih proizišlog znanja unutar same kompanije kako bi se menadžment mogao baviti uzrocima a ne posljedicama. Primjena ovog koncepta omogućuje poduzeću veću učinkovitost i bolju produktivnost zaposlenika. Metodama i alatima poslovne inteligencije otkrit će se do tada skriveni i neuočljivi problemi koji opterećuju tvrku u procesnom, a samim time i u troškovnom smislu.

5

SUSTAV POSLOVNE INTELIGENCIJE

Današnja su poduzeća jedinstvena s obzirom na svoju organizaciju, orijentaciju, položaj na tržištu, konkurenciju, kupce, dobavljače, kreditore, s vlastitim prilikama i prijetnjama, snagama i slabostima, stoga svako od njih zahtijeva specifičan pristup rješavanju upravljačkih problema. Zbog navedenoga, sustavi poslovne inteligencije nisu jedinstvenog karakteraveć su dizajnirani kako bi se fleksibilno i uspješno mogli prilagoditi potrebamakorisnika i na taj način postati maksimalno učinkoviti i opravdani.

Kao što je gore navedeno, poslovna inteligencija povezuje metodologije, tehnologije i platforme za skladištenje podataka (engl. Data warehousing), rudarenje podataka (engl. data mining) i OLAP procesiranje podataka (engl. on-line analytical processing) što poduzećima omogućuje kreiranje korisne inteligencije iz podataka i informacija u funkciji učinkovitog upravljanja.

SKLADIŠTENJE PODATAKA

Postavlja se pitanje zašto uvoditi skladištenje podataka? Pa zbog toga što se:

poslovna inteligencija izvodi iz podataka što nastaju tijekomredovitog poslovanja tvrtke

zbog obima, ti se podaci svake godine arhiviraju, brišu i u bazipodataka ostaju samo podaci tekuće godine

osim toga, podaci u bazi moraju biti ažurni, pa se stari podacizamjenjuju novima (npr. stare cijene, stare količine na skladištuili u prodavaonici se zamjenjuju novima), i tada se starimvrijednostima gubi trag u bazi

za operativno vođenje poslovanja stare vrijednosti npr. količinana skladištu nisu važne, ali su važne za poslovnu inteligencijukoja prati vremenski redosljed zbivanja pojedinih poslovnihdogađaja

Zaključak je slijedeći: transakcijske baze više nisu dovoljne, javlja se potreba za skladištem podataka.

Pojam skladište podataka (engl. data warehouse) označava skup podataka izdvojenih iz operativnih baza i spremljenih u posebne baze – skladišta podataka, odnosno ona „sadržavaju veliku količinu raznolikih podataka koji predstavljaju koherentnu sliku poslovnih uvjeta u jedinstvenoj točki vremena“

Osnovna funkcija skladišta podataka je skupljanje podataka i stvaranje logički integrisanih i predmetno usmjerenih informacija. Treba ga oblikovati na način da se može na jednostavan način i brzo prilagođavati svim promjenama i zahtjevima poslovnog okruženja. S obzirom na predmetnu usmjerenost podataka, pri modelovanju skladišta primjenjuju se tehnike koje podržavaju predmetnu orijentaciju te osiguravaju dovoljnu prilagodljivost da bi se tokom vremena mogli integrisati i podaci iz mogućnih dodatnih izvora. Skladište podataka treba biti izvor stabilnih podataka, nezavisnih od eventualnih promjena u poslovnim procesima. Iz tog razloga potrebno je koristiti model neosjetljiv na uticaje operativnih procesa koji kreiraju većinu podataka. Oslobođeno operativnih obrada, skladište podataka osigurava unapređenje

6

procesa generisanja informacija, a kroz tehnike otkrivanja znanja osigurava stalno pronalaženje novih informacija.

Slika 1: Kako nastaje skladište podataka

RUDARENJE PODATAKA

Pojam rudarenje podataka (engl. data mart) može se definirati „kao pronalaženje zakonitosti u podacima,“ odnosno „kao skup tehnologija koje ujedinjuju primjenu statističkih tehnika i matematičkih formula kao alata, pokušavajući identificirati značajnost međuveza između povijesnih podataka koje bi potom mogli biti iskorišteni za prognoziranje, izvršenje analize osjetljivosti ili samo identificiranje značajnosti veza između podataka koje imamo na raspolaganju“.Cilj rudarenja podataka je identificirati vrijedne nove, potencijalno korisne veze iuzorke u postojećim podacima.

Rudarenje podataka uključuje primjenu tehnika: numeričke analize traženje uzoraka i strojno učenje, stabla odlučivanja, neuronske mreže, genetički algoritmi i dr.

Koristeći data mining možemo: segmentirati tržište otkriti profil tipičnog klijenta određene vrste proizvoda sklonosti klijenta kupnji i motivatore za cross selling napraviti model potrošačke košarice (market basket) detektirati potencijalne prijevare na prodajnim mjestima predvidjeti trendove pojava, npr. kretanja profita otkriti sličnosti među tržišnim kategorijama, i dr.

7

OLAP ALATI OLAP je skupina alata za izvođenje znanja iz skladišta podataka.

Naziv OLAP potječe od britanskog matematičara E.F. Codda koji je postavio temelje relacijskog računa, a prema „The OLAP Report Glossary“ova skraćenica podrazumijeva kategoriju aplikacija i tehnologija za skupljanje, obradu i prezentaciju multidimenzijskih podataka namijenjenih analizama u svrhu upravljanja.

Ime OLAP može se usporediti sa online obradom transakcija – OLTP (engl. on-line transaction processing), terminom koji je bio u upotrebi prije nastanka OLAPa, te je vjerojatno da je tvorac i samim imenom želio naglasiti razliku između transakcijskih i analitičkih sustava. OLTP sustavi imaju zadaću prikupljati, ažurirati, memorirati, zahvaćati i arhivirati podatke, a svoju primjenu nalaze u svim segmentima poslovanja tvrtke: fakturiranju, obradi kreditnih kartica, evidenciji zaliha, skeniranju bar-koda, naručivanju, upravljanju ljudskim resursima i sl.

OLAP predstavlja konceptualni i intuitivni model zasnovan na multidimenzijskoj analizi podataka (gledanje podataka kroz veći broj filtara, odnosno dimenzija). On omogućuje obavljanje vrlo brzih analiza (korisnici (manageri) postavljaju pitanja (upite) idobivaju odgovore (izvještaje) u vrlo kratkom vremenu). OLAP sadrži vrlo robusne sposobnosti računanja.

8

Idejni projekat implementacije BI tehnologije u firmi “Kimtec” d.o.o. Vitez

Opis poduzeća

Tokom proteklih godina, firma KIM TEC se na tržištu profilirala u području distribucije informatičkih proizvoda vodećih svjetskih proizvođača. Ponuda je do prije nekoliko godina obuhvaćala hardver i softver, a usluge koje su nuđene zaokruživale su ponudu "pakiranih proizvoda". Iako IT distribucija ostaje primarna djelatnost poduzeća, kako se potrebe i zahtjevi tržišta mijenjaju, djelatnost je proširena na distribuciju IT proizvoda i usluga.

KIM TEC d.o.o. na BiH tržištu je afirmiran kao najveći uvoznik i distributer računarskog hardvera i softvera, koji u svom prodajnom asortimanu ima svjetski poznate brendove između kojih izdvajamo: Samsung, Logitech (multimedijski uređaji i periferije), VIVAX (potrošačka elektronika), MS, MSG/W brand name računari i serveri, a od novih brandova izdvajamo DELL brand name računare.Još treba napomenuti da je KIM TEC član M-SAN grupe, vodećeg zastupnika i distributera IT opreme u Hrvatskoj.

Problemi prije uspostavljanja sistema

Komplikovan i neadekvatan softver koji se koristio prije nije odgovarao zahtjevima poduzeća. S obzirom na dislociranost objekata širom Bosne i Hercegovine, poduzeće je imalo velikih problema s adekvatnom komunikacijom. Podaci, na osnovu kojih su se donosile poslovne odluke, bili su stari nekoliko dana što im je umanjivalo vrijednost. Spora i neadekvatna komunikacija između prodajnih centara širom BiH i skladišta koje se nalazi u Vitezu je često uzrokovala gubitak vremena koje je ključno u donošenju kvalitetnih poslovnih odluka, što uzrokuje i gubitak vrijednih resursa. Kako bi uspješno reagiralo na nenadane tržišne situacije, sve veću konkurenciju te donosilo bolje i kvalitetnije poslovne odluke, menadžment je trebao tačne i ažurne podatke iz svojih objekata o stanjima, kretanjima, potrebama i zahtjevima prodajnih i zastupničkih centara širom BiH.

S obzirom da je riječ o prodaji IT opreme, hardvera i softvera, koja se konstantno unapređuje i modernizuje, stanje i asportiman zaliha usko su povezani s ostvarenim prometom i rezultatom poslovanja. Dodatni je problem predstavljalo nepotrebno nagomilavanje zaliha “zastarjele” opreme i upravljanje kretanjima računarske opreme unutar distributivnog lanca. Događale su se situacije da je u jednom objektu na zalihama bila veća količina određene opreme dok je istovremeno nekoliko drugih objekata potraživalo tu istu opremu.

S obzirom na sporu protočnost podataka i informacija te neuređen informacijski sustav, menadžment nije bio u mogućnosti pravovremeno reagirati u takvim i sličnim situacijama, a kako je riječ o računarskoj opremi, financijski je efekat još nepovoljniji jer se artikli koji su se mogli prodati unutar prodajne mreže nisu prodali i tako ostvarili prihod, nego su ostali na zalihi, jer su stigli noviji proizvodi koji su se više prodavali, što znači da su opteretili likvidnost dodatnim financiranjem zaliha poduzeća. Menadžment nije bio u mogućnosti dobiti analize prodaje opreme po njihovim karakteristikama i objektima kako bi na temelju povijesnih podataka imao znanja koja bi iskoristio prilikom novih narudžbi.

9

Nažalost, od svih podataka koji su se akumulirali u poduzeću, poslovodstvo nije bilo u mogućnosti dobiti kvalitetne analize o prodaji i profitabilnosti po brojevima, tipu, dobavljaču ili objektu isl.

Koeficijenti obrtaja mogli su se ručno izrađivati samo na razini pojedinog objekta i poduzeća u cjelini, međutim, nisu se mogli dobiti za pojedine karakteristike određenih računara. Kako je poduzeće napredovalo količina vremena potrebna za dobivanje pojedinih izvještaja je rasla, a prezentirani izvještaji kreirali su nova pitanja koja su ostajala bez odgovora. Bez obzira što je poduzeće poslovalo profitabilno, menadžment je želio znati s kojim je artiklima ostvaren profit i koliki. Pripreme akcijskih prodaja, zahtijevale su određene predradnje, ažurne podatke o stanjima artikala na zalihama u pojedinim objektima i analize prodaje po danima kako bi se uopće odlučilo kada, u kojim objektima i u kojem vremenu ih provoditi. Određeni brand name računari nisu imali iste udarne termine i udarna mjesta prodaje.

Kvalitetne informacije o svakom prodanom artiklu i ostvarenoj dobiti po njemu, omogućilo bi menadžmentu da točno iskalkulira koja je donja razina prodajne cijene s kojom se može ići u sniženje kako artikal ne bi ostajao na zalihi koju treba financirati nekoliko mjeseci, a da se ipak uspije ostvari povoljan rezultat. Kvalitetne informacije o pravilnostima u trendovima kupovine računara omogućuje nam segmentirati tržište,otkriti profil tipičnog klijenta određene vrste proizvoda, sklonosti klijenta kupnji, napraviti model potrošačke košarice (market basket), detektirati potencijalne prijevare na prodajnim mjestima, predvidjeti trendove pojava, npr. kretanja profita, otkriti sličnosti među tržišnim kategorijama, i dr.

Poslovno rješenje - Pandora, Ardent i Online Analytic Processing (OLAP)

Menadžment poduzeća KimTec je na vrijeme uočio da se za uspješan nastavak poslovanja i širenje veleprodajne i maloprodajne mreže treba napraviti kvalitetan iskorak, odnosno da trebaju izgraditi sustav za potporu odlučivanju koji će koristiti informacije dobivene iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka primjenjivih u procesu odlučivanja. Kvaliteta potrebnih informacija ogledavala se u njihovoj pravodobnosti, strukturiranosti i lakoj dostupnosti, pa se implementacija rješenja poslovne inteligencije nametnula kao logičan korak u daljnjem razvoju poslovanja. Projektnim rješenjem skladišta podataka bilo je potrebno osigurati ispravne vremenske i regularne dimenzije kao i zadovoljavajuću strukturiranost promatranih veličina, odnosno mjera za poslovnu analizu.

Glavna tri softvera koja se koriste su Pandora, Imperios i Microsoft SQL (OLAP). Za server baze podataka i OLAP software izabran je Microsoft SQL Server. Pomoću softvera “Pandora” se unose operativni podaci vezani za artikle (bar kod, opis artikla, pakovanje, datum proizvodnje, proizvođač, itd) i također se dodaju i mijenjaju cijene artikala. Pandora je povezana sa “Web Shop-om” koji šalje update-ovane cjenovnike svakog ponedjeljka na sve registrovane partnere u bazi. Podaci koji se unose pomoću navedenih programa smjestaju se u bazu podataka koja se nalazi na glavnom serveru u Sarajevu.I baza podataka u Vitezu je vezana sa Sarajevskim serverom tako da svaki problem koji nastane na serveru (kada padne sistem na serveru) koči čitavu firmu na nivou BiH.Također treba spomenuti softver “Imperios” je zadužen za pravljenje svih dokumenata (fakture , povratnice, kalkulacija nove robe i svi ostali robni dokumenti). Kada se određeni dokument „pusti“ na printanje, on izlazi na printeru u Vitezu, jer je u Vitezu glavno skladište robe, a prodaja npr u Sarajevu. Tako da logistička podrška u Vitezu zna koju robu treba voziti (zajedno sa fakturom) partnerima u Sarajevu (ili prema nekom drugom gradu)

10

U Sarajevu se nalazi skladište podataka poduzeća koje je povezano sa svim transakcijskim bazama u svim poslovnicama u BIH.

Kada je potrebno izvršiti punjenje skladišta podacima koji su nužni za poslovanje firme, koristi se softverski alat “Ardent” koji :

ekstraktuje (ekstrakcija– omogućuje korisniku izbor relevantnih podataka iz baze koji će se pohraniti u skladište (koji podaci o klijentima, računima, proizvodima, narudžbama, prodaji, zalihama itd.)

transformiše (transformacija -prijenos podataka u format koji odgovara skladištu (reformatiranje, usklađivanje i čišćenje podataka iz baze) ovo oduzima 80% vremena cijelog procesa

puni skladište – incijalno punjenje, punjenje povijesnih podataka i inkrementalno punjenje Nakon što se završi inicijalno punjenje i punjenje povijesnih podataka, programi za inkrementalno punjenje se pokreću periodički (dnevno ili tjedno ili mjesečno) i stalno pune skladište podataka novim relevantnim podacima iz baze.

11

Olap kreira sve moguce vrste izvjestaja, statistickih tabela, npr koliko je koji radnik ostvario prometa, koliko je koji partner ostvario prometa, ko je platio narudžbu a ko ne, kome dugovanja vremenski premašuju dozvoljeni rok, ,ko je za pustanje mjenice, statistike o stanju na skladištu, o kriticnim zalihama itd

Microsoft Analysis sevices tehnologija osigurava u procesu reizgradnju višedimenzijske kocke podataka, odnosno osvježavanje kocke novim podacima te preračunavanje mjera po zadanim dimenzijama. Ovaj se proces pokreće automatski tijekom noći gdje se kocka popunjava s pripadajućim članovima dimenzija i agregacijama zadanih mjera. Važno je naglasiti da se izračunavaju sve moguće agregacije mjera po svim članovima dimenzije.

Programski je paket prema korisniku koncipiran kao „klijent sa dva lica“ koji s jedne strane nudi jednostavan pristup osnovnim funkcionalnostima koje su dovoljne pravim korisnicima, dok s druge strane ima u sebi cijeli niz jedinstvenih i naprednih funkcionalnosti koje omogućuju naprednim korisnicima složene radnje i analize skladišta podataka.

Sistem bi naravno bio nezamisliv bez 24-satne konekcije koju omogucava lokalni provajder.KimTec posjeduje tehničku podršku (support) koja održava sistem i koja otklanja sitnije probleme, dok glavno održavanje obavlja firma “Omega software”

Karakteristike OLAP-a

Koristeći podatke iz skladišta podataka, OLAP alati omogućuju postavljanje upita napodacima, dobivanje izvještaja, te analize podataka (jednostavne i složenije) kao npr.ABC analiza, trend kretanja, predviđanja, i dr. OLAP alati omogućuju obrade išedimenzijskih i hijerarhijskih podataka.

OnLine Analytic Processing (OLAP) jest pojam za brzu analizu multidimenzijskih podataka, odnosno multidimenzionalnost mu je osnovna karakteristika. Podaci su organizirani u dvije skupine: dimenzije i mjere. Dimenzije su poslovni aspekti po kojima se prate i analiziraju podaci, a u našem primjeru to su:- artikli,- cjenovne grupe,- sortovi,- veličine,- dobavljači,- grupe artikala,- prodajna mjesta.

Mjere su numerički podaci odnosno poslovni pokazatelji koji se žele pratiti, a u našem su primjeru to:- količina izlaz,- količina ulaz,- količina na lageru,- koeficijent obrtaja…U poslovnim aplikacijama uvijek postoji vremenska dimenzija jer je usporedivost s prethodnim razdobljima preporučljiva, a vremenska razina koja se želi implementirati prvenstveno ovisi o zahtjevima projekta što su u ovom slučaju bili:- godina

12

- mjesec- danDruga značajka OLAP-a jest ta da on mora biti brz, što znači dobivanje odgovora odmah nakon što je korisnik izabrao željenu kombinaciju mjera i dimenzija. S obzirom da je korisnik u svojemu radu fokusiran na informacije, brzina mu ne smije biti ograničavajući faktor. Zadatak je bio pomoću alata za OLAP izraditi multidimenzijsku strukturu koja se uobičajno naziva kockom. Odabrana tehnološka platforma omogućavala je postizanje cilja u zadanom vremenu. Ono što je zajedničko svim projektima u kojima je implementiran OLAP, pa tako i u ovom primjeru, jesu kriteriji koje projekt treba zadovoljiti:

- brzina dobivanja informacija – u OLAP-u se brzina iskazuje u sekundama, čime se podrazumijeva da osnovne tehnike OLAP analize trebaju imati odziv od nekoliko sekundi,- velika količina podataka – gotovo svaka analiza zahtijeva vremensku usporedbu, što znači da korisniku trebaju na raspolaganju biti i povijesni podaci.

Uspostava sustava poslovne inteligencije za podršku odlučivanju provodi se u dva osnovna koraka. Prvi je priprema podataka odnosno njihovo skladištenje, a drugi jest izrada aplikacija, u ovom slučaju OLAP-a. Priprema podataka prolazi kroz korake dizajna i izvedbe tijekom kojih se projektira skladište podataka i programira njegovo punjenje podacima iz transakcijskih sustava. U fazi dizajna utvrđuju se izvori podataka i sastavlja mapa izlaznih i izvorišnih podataka. Posao pripreme također je obuhvatio pripremu mjera i dimenzija. Dimenzije se u pripremnoj fazi podvrgavaju odgovarajućim formalnim i logičkim kontrolama. Formalne se kontrole primjenjuju kako bi se proces pripreme podataka, koji se kasnije automatizira, mogao obaviti u cijelosti. Logičke su kontrole rezultirale nizom kontrolnih izvještaja koji su tvorili dobru podlogu za unapređenje kvalitete podataka kao osnove za uspješnost i tačnost rezultata analize.

ZAKLJUČAK

13

Implementacijom koncepta poslovne inteligencije menadžment poduzeća “KIM TEC” dobio je snažan alat za pokretanje različitih analiza poslovanja i mogućnost neograničenog kreiranja različitih varijacija poslovnih izvješća u funkciji donošenja bržih i kvalitetnijih poslovnih odluka bez dodatnog opterećenja drugih resursa poduzeća. “KIMTEC” sada ima moderan, integriran informacijski sustav koji može pratiti trendove porasta nabave i prodaje te porast broja poslovnica. U usporedbi s ranijim stanjem, podaci koji se izmjenjuju između centrale i maloprodajnih objekata su točni, sigurni i pravovremeni zahvaljujući čemu je omogućeno kontinuirano praćenje prodaje roba te pravovremena predispozicija zaliha između poslovnica. Ovakvo upravljanje zalihama prije primjene poslovne inteligencije nije bilo moguće jer su se potrebni parametri za učinkovitu politiku zaliha dobivali tek na inventuri.

Dnevno praćenje čekovno-kartičnog poslovanja, uz automatiziranu izradu specifikacija i automatizirano zatvaranje uplata, omogućuje kontrolu do razine svake pojedine kartice, što je nemjerljivo u odnosu na staro stanje kada su podaci stizali za 10-ak dana i to u formi skupnih specifikacija.

Menadžment svako jutro ima na raspolaganju ažurne informacije o stanju zaliha, cijenama, popustima, akcijskim prodajama za sve objekte koje su mu dostavljene na pravi način, što podrazumijeva:

dostupnost – informacije su dostupne putem stalno raspoloživog portala i postupcima dostave informacija elektroničkom poštom,

samostalnost – korisinici su u mogućnosti sami izrađivati potrebne izvještaje i koristiti raspoložive informacije,

fleksibilnost – broj kombinacija dimenzija i mjera neograničen je tako da je njihov izbor prepušten korisniku sukladno njegovim specifičnim potrebama.

LITERATURA:

14

Konferencija Strateški i nacionalni Business Intelligence 2003, Infoforum, Zagreb,

Panian, Ž., Klepac, G.: Poslovna inteligencija, Masmedia, Zagreb, 2003., str. 86.

www.kimtec.ba; www.msan.com www.olapreport.com www.skladistenje.com „Business Intelligence konferencija“, Infoforum i Poslovna inteligencija, Zagreb,

15