Datový sklad a Business Intelligence: proč se dva reporty nikdy neshodnou

Když dva reporty o tomtéž ukazují jiné číslo, problém obvykle není v tom, že jeden je špatně. Obě jsou správná — jen každé počítá něco jiného.

Obchod hlásí tržbu za březen, účetnictví hlásí jinou. Po hodině hledání se ukáže, že obchod počítá podle data objednávky a účetnictví podle data vystavení faktury, jeden počítá s DPH a druhý bez, a storna se někde odečítají a jinde ne. Nikdo nelhal. Jen se nikdy nedomluvilo, co znamená slovo „tržba".

Proč to nevyřeší nástroj

Tohle je moment, kdy se obvykle kupuje BI nástroj. Dashboard se postaví, vypadá dobře a za měsíc existují tři dashboardy, které si odporují stejně jako předtím tři tabulky.

Nástroj totiž řeší zobrazení, ne definici. Dokud „tržba" znamená v každém systému něco jiného, hezký graf ten rozdíl jen rychleji rozšíří.

Co dělá datový sklad

Datový sklad je místo, kam se data z jednotlivých systémů ukládají v jednom domluveném tvaru. Ne kopie všeho — výběr toho, z čeho se rozhoduje, převedený na společný slovník.

Přináší tři věci, které se přímo nad produkčními databázemi mít nedají:

• Jednu definici. „Tržba" je zapsaná jednou, i s tím, co se do ní počítá a co ne. Report si ji nevymýšlí znovu.
• Historii. Produkční systém zná stav teď. Když zákazník změní adresu, ta stará je pryč. Sklad si pamatuje i to, jak to vypadalo tehdy, takže loňský report dá za rok totéž číslo.
• Klid pro provoz. Těžký analytický dotaz neběží nad databází, ze které právě nakupují zákazníci.

Zdroj pravdy je rozhodnutí, ne technikálie

Pro každý údaj musí být určeno, který systém ho vlastní. Cenu vlastní ERP, stav objednávky e-shop, kontakt CRM — nebo naopak, na tom nezáleží. Záleží na tom, že je to rozhodnuté a napsané.

Je to totéž rozhodnutí, které drží při smyslech integrace mezi systémy; ve skladu se jen ukáže, když chybí. Bez něj se dvě větve dat nikdy nesejdou ve stejném čísle.

Začněte otázkou, ne daty

Nejčastější chyba při stavbě reportingu je začít tím, jaká data jsou k dispozici. Výsledkem je dashboard plný grafů, který nikdo neotevírá, protože neodpovídá na nic, co někdo opravdu potřeboval vědět.

Opačné pořadí funguje lépe. Napište pět otázek, na které potřebujete odpověď při rozhodování — kolik nás stojí získání zákazníka, které produkty se vracejí nejčastěji, kde se objednávka zdržela. Z nich vyplyne, jaká data jsou potřeba a v jakém tvaru. Všechno ostatní se dá doplnit později.

Data, kterým se dá věřit

Sklad je užitečný přesně do chvíle, kdy do něj tečou použitelná data. Proto k němu patří kontroly, které běží samy: jestli přenos doběhl, jestli počet záznamů odpovídá očekávání, jestli se neobjevily duplicity nebo chybějící povinná pole.

Jde o to, aby se chyba zachytila při vstupu. Chyba nalezená v reportu je drahá dvakrát — jednou za svou opravu a jednou za rozhodnutí, které se na ni mezitím udělalo.

Jak to děláme

Navrhujeme datový model a sklad tak, aby se data z integračních toků ukládala konzistentně a dala se porovnávat v čase, a určíme u každého údaje zdroj pravdy. Reporty napojíme přímo na něj, takže čísla sedí napříč odděleními a nelepí je nikdo ručně před poradou.

Pokud se vám dnes reporty rozcházejí a nikdo neví proč, ozvěte se — rozdíl se dá obvykle vystopovat rychleji, než se čeká. Víc o této oblasti je na stránce služeb.