BI

7 kroków dla Business Intelligence w chmurze (SaaS)

Sierpień 11, 2017 0
Podziel się:

Chmura Business Intelligence to propozycja, która według wielu prognostyków tego rynku, będzie w najbliższych latach tematem numer jeden w nowoczesnym podejściu do prowadzenia analityki biznesowej w firmie. W 7 krokach rozważymy kwestie pomagające podjąć decyzję o przeniesieniu usług analitycznych poza swoją infrastrukturę firmową.

Krok 1 – Poznaj chmury

Chmury publiczne, takie jak: Amazon Web Services, Google Cloud oraz Microsoft Azure,  przodują w ofercie wyprowadzenia całych systemów poza sieć firmową, dostarczając przy tym setki usług, również związanych z Business Intelligence. Wyróżniamy tzw. prywatne chmury obliczeniowe, które są w pełni zarządzane przez firmę w oparciu o własną infrastrukturę. Jednak w naszych dalszych analizach skupimy się tylko na usługach chmurowych systemów klasy BI, które oferują topowi gracze rynkowi. Są to już zazwyczaj gotowe systemy, czekające na zasilenie danymi. Takie systemy bazujące w swoim działaniu na chmurze są nazywane Software as a Service (SaaS) lub rzadziej On-Demand software, online software czy cloud-based software. Pojęcia te zestawiamy w odróżnieniu od systemów instalowanych w siedzibie firmy (na miejscu), czyli On-Premises software.

Porównanie obszarów zarządzania ze względu na wybrane miejsce instalacji systemu
Porównanie obszarów zarządzania ze względu na wybrane miejsce instalacji systemu.

Model chmury pod systemy BI typu IaaS (Infrastruktura jako serwis) lub PaaS (Platforma jako serwis), to bardziej rozbudowane podejście, rozważane przez firmy, które mają już wdrożone systemy w chmurze (np. ERP, CRM), a które stanowią źródło zasilenia dla naszego systemu analiz. Zakupiona licencja pod system BI w powyższym przypadku będzie tożsama z instalacją systemu we własnym środowisku firmowym. Systemy BI typu SaaS oparte na chmurze są dostarczane bezpośrednio przez producenta oprogramowania, dając dostęp do swych usług przez Internet. Systemy te nie powinny różnić się w znacznym stopniu funkcjonalnością od systemów instalowanych lokalnie w firmie, jednak warto wcześniej poznać ograniczenia. Gdy nie chcemy inwestować w zaplecze IT zdolne obsłużyć wdrażany system klasy BI, możemy zdecydować się na znacznie tańsze (relatywnie, w pierwszym okresie) i szybsze wdrożeniowo, skorzystanie z usługi chmury BI. Na rynku zaczynają pojawiać się również rozwiązania hybrydowe, łączące lokalne BI z mocą obliczeniową chmury oraz usługami, które oferują dostawcy usług chmurowych.

Krok 2 – Poznaj koszty

Chmura = oszczędność? Systemy BI instalowane lokalnie nie należą do systemów tanich licencyjnie. Rzecz zmienia się gdy mówimy o usłudze chmurowej. W standardowej definicji chmura to forma usługi online, za którą płacimy tylko wtedy gdy jej używamy. Jednak w naszym przypadku (SaaS),  dla systemów BI kosztem będą licencje, za które płacimy bez względu na to czy korzystamy z systemu, czy też nie.

Czynnikiem kluczowym rozważań w temacie rozpoczęcia pracy z nowym systemem (lub przeniesieniem istniejącego) jest miesięczny koszt liczony na użytkownika. Oferty usługodawców chmurowych są podawane właśnie w takim ujęciu. Zatem musimy to zestawić z rzeczywistym lub ewentualnym kosztem poniesionym w przypadku instalacji w ramach własnej infrastruktury firmowej. Na początku będą to koszty usługi wdrożenia, zakup sprzętu serwerowego oraz licencji pod wybrany system Business Intelligence. Kwoty te mogą być wysokie i zazwyczaj ponoszone są jednorazowo. Dalsze koszty mogą generować usługi utrzymaniowe oraz ewentualna potrzeba wzmacniania wydajności sprzętowej lub dokupienia kolejnych licencji dostępowych. Jednak jesteśmy w stanie obrzeliczyć, że w każdym kolejnym miesiącu średni koszt na użytkownika będzie coraz mniejszy, aż okaże się niższy w porównaniu do kosztów chmury.

Moment opłacalności we wdrożeniach tego typu systemów będzie z duża dozą prawdopodobieństwa liczony w latach. Wykres poniżej przedstawia uproszczony model oszacowania średnich kosztów miesięcznych na użytkownika. Nie uwzględniamy w nim skoków kosztowych związanych ze zwiększeniem liczby licencji bądź kosztem utrzymania systemu w przypadku firmowego IT lub zmian cen w SaaS.

Uproszczony model prognozy kosztowej
Uproszczony model prognozy kosztowej dla wdrożenia i utrzymania systemu Business Intelligence.

W perspektywie wielu lat osiągnięcie progu rentowności dla systemu BI, w którym usługa chmurowa będzie droższa niż instalowana na miejscu, może wydać się niemożliwe. Rynek zmienia się tak dynamicznie, że firma mogłaby w tym czasie wdrożyć inne oprogramowanie lub nawet przejść do modelu usług chmurowych.

Dostawcy systemów chmury obliczeniowej zachęcają firmy swoimi niskimi kosztami licencyjnymi. Dla przykładu przedstawiamy poniżej zestawienie miesięcznych kosztów na 1 licencję użytkownika z uwzględnieniem wybranego systemu (ceny na dzień publikacji artykułu):

  • Microsoft Power BI: $9.99+
  • Qlik Sense Cloud: $20 – $25
  • Tableau Online: $42
  • SAP BusinessObjects Cloud: $21
  • Oracle Business Intelligence Cloud Service: $150

Płatność dla większości systemów odbywa się w rozliczeniu rocznym. Za każdą z tych cen kryje się inny system, inna funkcjonalność, inne możliwości. Koszt licencji jest jedną z wypadkowych podjęcia decyzji, w który system warto zainwestować.

Krok 3 – Poznaj co możesz, a czego się nie da?

Szukasz systemu BI, który wkomponujesz w swoją stronę Intranetową, dostosowując grafikę do firmowej palety kolorów? Możesz nie znaleźć tego w chmurze. Znasz funkcjonalność desktopową oprogramowania systemu BI lub korzystasz już z niego tworząc przepływy i modele danych, używając dodatkowych rozszerzeń wizualnych (wtyczek) ? Chmura może dać ci to w ograniczonym zakresie. Na poziomie zaawansowanym administrujesz użytkownikami i dostępem do danych? W chmurze typu SaaS będzie to ograniczone. Zatem niezbędne jest zapoznanie się z możliwościami back-endowymi i administracyjnymi rozważanej usługi chmurowej.

Często oczekujemy od systemu cloudowego tego samego co daje nam wersja on-premises. Decyzja o przeniesieniu danych w chmurę będzie się wiązać ze zmianą dotychczasowego podejścia do przygotowywania analiz. Trzeba to przyjąć jako fakt. Mamy wiele ograniczeń, gdyż systemem zarządza dostawca. Z drugiej strony to gwarancja, że będzie rozwijany i utrzymywany w najlepszym dla niego środowisku, tzn. u jego twórców. Zdecydowanie łatwiej firmie rozpocząć przygodę z BI w wersji chmurowej niż przenieść swój istniejący system do chmury.

Krok 4 – Bezpieczeństwo danych

W przypadku rozwiązań chmurowych bezpieczeństwo to kluczowe zagadnienie, gdyż transferujemy nasze dane poza własną sieć firmową. Rozważamy zatem dwa rodzaje zagrożeń: z wewnątrz i z zewnątrz chmury. Pierwszy przypadek to bariera zaufania dostawcy rozwiązania, który zapewnia o tym, że dane są wyłącznie do naszej dyspozycji, chroniąc je właściwymi procedurami oraz oprogramowaniem i szyfrowaniem. Drugi przypadek to zagrożenie z zewnątrz, które może wystąpić, w przypadku przejęcia danych dostępowych do naszych analiz przez osobę niepowołaną. Business Intelligence to zbiór kluczowych analiz, które mogą stanowić tajemnicę firmową. Nie chcemy by znalazły się one w rękach np. naszej konkurencji (pomijając fakt, że byłoby to złamanie prawa). Prócz podjętych procedur nadawania dostępu do systemu BI w chmurze, decydujemy się, czy korzyści z transferu danych poza firmę rekompensują poniesione przy tym ryzyko. Specjaliści od chmur przekonują, że nie ma środowiska bardziej bezpiecznego niż chmura, gdyż usługodawcy zapewniają ochronę danych opartą o przemysłowe standardy bezpieczeństwa .

Przeniesienie BI do chmury wiąże się z wymogiem dostępu do Internetu. Jednak fakt, że nasze analizy są już poza firmą otwiera nowe możliwości dzielenia się wybranym obszarem z partnerami biznesowymi. Wystarczy login i hasło, by wybrana osoba mogła skorzystać z udostępnionych danych. W tym miejscu oczywiście rodzi się nowy temat zarządzania zbiorami danych w chmurze w taki sposób, by przyjęta polityka bezpieczeństwa była zachowana przy jednoczesnym wykorzystaniu potencjału, który daje chmura.

Gdy zbieramy i przetwarzamy dane osobowe pod uwagę należy również wziąć przepisy nowego rozporządzenia unijnego GDPR (General Data Protection Regulation), które określa zasady zapewniania bezpieczeństwa tego typu danych.

Krok 5  – Proces przepływu i integracji danych

Prawie pod każdą analizą kryje się model danych zintegrowanych z kilku obszarów i z różnych systemów. Pierwsze wyzwanie, które czeka nas przy otwarciu się na chmurę BI będzie właśnie ustalenie, na którym poziomie ta integracja będzie przebiegać. Może zostać ona przygotowana jeszcze w ramach firmy (wymagane dodatkowe narzędzia ETL). Do chmury zostałby więc przeniesiony przygotowany już zbiór i model danych. Jeśli chcemy poprzez chmurę podłączyć się bezpośrednio do systemów źródłowych, taki przepływ danych oraz ich przygotowanie będzie musiało zostać przygotowane właśnie po stronie chmury. Warto zorientować się, na ile interesująca nas usługa jest w stanie takie procesy obsłużyć. Nie wszystkie usługi na to pozwalają. Czasami trzeba zdecydować się na rozwiązanie hybrydowe (część przetwarzania po stronie firmowej, część po stronie chmury).

Krok 6 – Spróbuj za darmo

Niektórzy usługodawcy dają możliwość przetestowania usługi chmurowej z ograniczonym zakresem  funkcjonalności lub w pełnej wersji przez określony czas. Jednak nawet taka możliwość ,bez dodatkowej wiedzy,może okazać się mało przydatna. Tutaj z pomocą przychodzą oferty szkoleniowe jak i wdrożeniowe, prowadzone przez firmy informatyczne posiadające kompetencje w danych obszarach BI.

Krok 7 – Decyzja, która da wartość

Rozwiązania klasy Business Intelligence  mają przede wszystkim dać nam konkretną wartość. Może nią być codzienny raport z kluczowymi wskaźnikami, dostępny przez przeglądarkę lub w aplikacji mobilnej, zautomatyzowanie procesów obróbki danych, możliwość spojrzenia na biznes firmy w ujęciu zagregowanym jak i szczegółowym itd. By uzyskać wspomnianą wartość, musimy ponieść koszty. Wymagany jest również czas by przygotować dobre rozeznanie w tym, co dają poszczególne rozwiązania chmurowe.

Wdrożenie systemu BI w chmurze będzie opierało się na przygotowaniu przepływu danych oraz opracowaniu nowej polityki bezpieczeństwa. Szacuje się, że liczba godzin wdrożeniowych będzie znacznie mniejsza niż w przypadku instalacji lokalnej, gdyż za samo działanie oprogramowania odpowiada dostawca. We wdrożeniu takiego systemu może wspierać firma IT specjalizująca się w danej technologii. Prace będą dotyczyć głównie  wspomnianego przepływu danych, jak i zbudowaniu odpowiedniego modelu danych po stronie chmury lub też zaprojektowaniu wizualizacji analiz. Istnieją systemy BI, które oferują tzw. „self-service BI”, wspierające tworzenie analiz przez samego użytkownika. Doświadczenie  wskazuje jednak, że wsparcie firmy trzeciej pomaga uzyskać lepsze efekty.

Podsumowując

Koszty usługi SaaS BI wydają się relatywnie niewielkie w porównaniu z systemem instalowanym lokalnie. Ryzyko niepowodzenia danego wdrożenia nie powinno być dla firmy aż tak odczuwalne. Na początek może warto rozważyć przeniesienie choćby części swoich analiz do chmury. Budowanie zaufania do tego typu rozwiązań, jak i wiedzy o tym jak korzystać z tych usług, to najlepsza inwestycja w rozwijające się technologie, które w najbliższych latach będą podbijać świat analiz.

5 / 5
Kategorie: BI
Jacek Harazin
Autor: Jacek Harazin
Specjalista w zakresie narzędzi platformy Qlik. Od 2010 roku nieodłącznie związany z wdrożeniami systemów klasy Business Intelligence. Absolwent kierunku Informatyka ekonomiczna oraz podyplomowo Controllingu na Uniwersytecie Ekonomicznym w Katowicach. Prowadzi blog dla developerów i designerów QlikView i Qlik Sense: www.qlikblog.pl. Prywatnie pasjonat gry na cajonie oraz wierny kibic Borussi Dortmund.

Imię i nazwisko (wymagane)

Adres email (wymagane)

Temat

Treść wiadomości

Zostaw komentarz