Technológie in-memory a data discovery nahradili desiatky reportov jednou aplikáciou

O in-memory technológiách sa v poslednom čase hovorí naozaj veľa. Najmä v súvislosti s riešeniami data discovery, ktoré dokonale využívajú to najlepšie, čo in-memory dnes ponúka. Dokážu si poradiť s obrovskými objemami dát aj s novými požiadavkami na analytiku. Posielajú tak tradičné nástroje BI či dátové sklady do starého železa.

In-memory sa stáva vo svete analytiky trendom a neobchádza ani Slovensko. Aj u nás pribúda firiem, ktoré svoju analytiku opierajú práve o in-memory technológie. Jedna z nich je aj lízingová spoločnosť, ktorá doma aj vo svete patrí medzi najväčších hráčov v rámci svojej oblasti. Poďme si na jej príklade ukázať praktické skúsenosti s in-memory a data discovery.

Tradičné riešenia, tradičné problémy

Chrbtovú kosť IT prostredia spomínanej lízingovej spoločnosti tvoria bežné IT riešenia - štandardný systém ERP, CRM či databázový a analytický softvér. Spolu so všadeprítomným Excelom predstavujú hlavné zdroje dát. Toto tradičné prostredie však nedokázalo čeliť dynamickým požiadavkám spoločnosti na reporting a analytiku.

Podobne ako vo väčšine firiem aj v tejto spoločnosti zápasili s centralizovanou prípravou reportov. Systémy exportovali potrebné dáta, aby niekto ďalší s nimi mohol ďalej pracovať, analyzovať ich a vytvárať kontingenčné tabuľky, grafy či iné výstupy. Ak vznikla takáto potreba, bolo treba odoslať požiadavku na IT oddelenie, ktoré však bolo podobnými úlohami zavalené. A to znamenalo čakať.

Podobné to bolo aj pri ad hoc zmenách alebo nových otázkach. Predstavovali problém, ktorý nebolo možné vyriešiť okamžite. Ostávalo len čakať, kedy na query dôjde rad a prebehne analýza. „Pri jednoduchých veciach to boli minúty, pri tých zložitejších dni, ba aj týždne. Takto to išlo dokola, pričom do systému každý deň vstupovali nové údaje a problémom bola ich konzistencia a kvalita," skonštatoval Martin Krč, IT manažér v lízingovej spoločnosti.

To malo výrazný vplyv na fungovanie spoločnosti. Ak vznikol nejaký výstup v jeden deň a podobný výstup o dva týždne, v spoločnosti zistili, že hodnota ich portfólia je iná. To viedlo k diskusiám, dohľadávaniu a vysvetľovaniu, čo však bolo časovo aj kapacitne náročné. Nielenže to brzdilo celý proces, bol to aj zdroj chýb a nepresností.

Využívanie dát v takomto prostredí ani zďaleka nebolo stopercentné, chýbal čas aj kapacity. Jediné prijateľné riešenie bolo eliminovať prístup zameraný na reporty a zveriť prípravu reportov do rúk pracovníkom na jednotlivých oddeleniach.

Na scénu prichádza data discovery

Bolo jasné, že požiadavky na reporting prerástli možnosti, ktoré systém dokázal zvládnuť. O potrebe zmeny nebolo pochýb. „Už dlhší čas sme sa zaoberali myšlienkou, ako dátový sklad, ktorý sme využívali, dostať ešte o krok ďalej," potvrdil Martin Krč. „Po zvážení rôznych alternatív sme nakoniec siahli po riešení z oblasti data discovery. Disponuje totiž technológiami ako in-memory a asociatívne vyhľadávanie, čo prinesie želaný prehľad, rýchlosť a spoľahlivosť." V prospech data discovery prehovorila aj cena, ktorá bola v porovnaní s tradičným BI výrazne nižšia.

Na začiatku boli identifikované oblasti, ktoré bolo treba zmeniť. Išlo o štandardné veci, ktoré pozná azda každá firma - šetriť čas, zvýšiť efektivitu pracovníkov, znížiť náklady, mať dohľad nad dennou produktivitou a znížiť náklady na tvorbu nových reportov. Dôležité bolo zvládnutie veľkého počtu nových požiadaviek a zníženie prevádzkového rizika. V lízingovej firme potrebovali na dennej báze vidieť, kde unikajú príležitosti, odhaliť nedostatky u dodávateľov, zistiť, či nejaká komodita niekde „neškrípe" a nerastú z toho pohľadávky, a podobne. Tieto operácie boli v tradičnom systéme také náročné, že ich nebolo možné vykonať.

Zmena mala priniesť jednoduchú úpravu a tvorbu reportov, zlepšenie ich praktickej využiteľnosti, možnosť opakovaného využívania bez potreby časovo náročnej aktualizácie. V lízingovej spoločnosti si od data discovery sľubovali aj vytváranie časových snímok a flexibilnú tvorbu dátových modelov nad rôznymi oblasťami. Už pilotná prevádzka ukázala, že tieto očakávania od nového systému budú prekročené.

Rada z praxe: Naložte do in-memory, čo sa dá

Ako pilotný projekt bola použitá pohľadávková štruktúra, „pilot" sa navyše uskutočnil v spolupráci so sesterskou firmou v Prahe. Znamenalo to revíziu dvoch portfólií, čo trvalo asi tri mesiace, po ďalších troch mesiacoch išiel projekt do ostrej prevádzky.

Keďže najmodernejšie in-memory technológie dokážu zvládnuť naozaj ohromné množstvá dát, ich nahrávanie do údajovej štruktúry bolo poňaté naozaj radikálne. Išli tam aj údaje, s ktorými sa pôvodne ani nerátalo, čo má však svoje opodstatnenie. Model zachytáva časovú snímku stavu firmy v každom mesiaci niekoľko rokov dozadu. Každý mesiac sa doň ukladá aktuálny stav celého portfólia. To znamená, že ak sa v budúcnosti vynorí nová otázka či požiadavka na nový pohľad, zákazník bude na to pripravený. Technológie to pohodlne zvládnu a nestojí to takmer nič navyše.

Dátový model, na ktorom je postavený reporting „našej lízingovky", má dnes takmer 600 rôznych pohľadov, s ktorými sa dá pracovať a ktoré pokrývajú naozaj všetko. V rámci workshopov sa na začiatku s každým používateľom prechádzali ich bežné výstupy a pýtali sme sa na ich požiadavky. „Takto vznikol dátový model, ktorý je k dispozícii komukoľvek a de facto nahradil desiatky iných tradičných reportov," upozornil Martin Krč. Analýzy môžu dnes robiť úplne samostatne, nemusia čakať, kým niekto iný pošle vstupy v Exceli, ktoré ešte treba prácne sumarizovať.

Hmatateľné prínosy

Po uvedení riešenia do produktívnej prevádzky začalo platiť heslo: „Čo chcem sledovať, to vidím." Spoločnosť získala chýbajúce pohľady, napríklad na zisky vs. straty. Je pravda, že teoreticky ich bolo možné získať aj v pôvodnom IT prostredí, ale príprava takejto analýzy by trvala týždne. In-memory technológie tento proces výrazne urýchlili.

Pracovníci si jednoducho otvoria potrebnú aplikáciu a klikaním sa „hrajú" s dátami, takto získavajú spoľahlivé informácie a vstupy na svoje reporty. „Najmä v našich ďalších koncernových projektoch nám pomohlo, že sme vedeli reportované dáta aj spätne kontrolovať. Dovtedy sme v rámci reportingu síce pripravovali rôzne výstupy, ktoré sme posielali na rôzne miesta, neboli sme však schopní overiť ich pravdivosť," dodal Martin Krč.

Veľký prínos in-memory vidieť aj u obchodníkov, ktorí sú hodnotení podľa svojej výkonnosti či počtu uzavretých zmlúv. Keďže sú často v teréne, bolo pre nich problematické prihlasovať sa do systému a zisťovať, ako sa im v danom období darí. Dnes majú všetci v telefóne informácie, vďaka ktorým si môžu hocikedy pozrieť priebežný stav. Okamžite uvidia, na čom sú, a podľa toho môžu zabrať alebo sa tešiť na bonusy.

Používateľský komfort a intuitívne prostredie

Systém dáta zobrazuje v prehľadnej forme prostredníctvom rôznych filtrov, pohľadov a grafov, pracovníci môžu sledovať trendy a objavovať odpovede na svoje otázky. Ovládaním drag-and-drop si môžu vybrať skupiny položiek, na ktoré sa chcú zamerať a ďalej analyzovať. Pokiaľ si niečo vyberú, všetko ostatné na tento výber okamžite zareaguje. Veľmi výhodná je aj možnosť vykonávať zmeny priamo v rámci grafov.

Systém využívajúci pokročilé in-memory technológie ocenili predovšetkým tí, ktorí pracujú s kontingenčnými tabuľkami. Práve oni mali bohaté skúsenosti so zdĺhavým spracovaním historických dát. Predtým sa s týmto museli vyrovnať formou štandardizovanej filtrácie, ktorá napríklad zobrazovala iba pohľadávky nie staršie ako jeden rok. To bola najmenej bolestivá cesta, čokoľvek staršie ako rok by už neúnosne natiahlo čas operácie. Dnes to už, samozrejme, neplatí, s in-memory sú k dispozícii údaje za niekoľko rokov a reakcie systému sú okamžité.