Политехническому институту Ренсселера нужно было усовершенствовать принятие решений о приеме студентов и распределении финансовых средств. Как во многих других организациях, системы и процессы сбора и анализа деловой информации носили здесь фрагментарный
Например, сколько у университета преподавателей и студентов на том или ином факультете? Никто не соглашался принять единый метод исчисления. Каждое подразделение использовало свою терминологию и свой способ анализа данных. К тому же финансовые отчеты не всегда содержали самую свежую информацию. Более того, исследователи университета часто вели учет своих стипендий в теневых системах, поэтому для приведения в соответствие гроссбухов университета и исследователей требовались двойные усилия. Наконец, сотрудники, осуществлявшие прием абитуриентов, нуждались в более актуальной демографической информации о поступающих.
Было крайне важно взять информацию под контроль, ведь сегодня высшему образованию приходится нелегко. Государственное финансирование сократилось, число обращений за финансовой помощью на обучение увеличилось, а формировать разнородные по составу группы студентов — с точки зрения пола, географического положения, этнической принадлежности и научных достижений — стало сложнее. Сейчас проблематичнее стало находить баланс между количеством мест, а также размером финансовых средств на образование и спросом со стороны поступающих. Чем лучше институт Ренсселера рационализировал бы свои административные ресурсы и время, тем больше он смог бы потратить на курсы и стипендии для привлечения лучших из лучших.
Средством справиться с проблемой стало внедрение бизнес-аналитики и корпоративного хранилища данных. Инструменты бизнес-аналитики помогли институту усовершенствовать стратегию приема и, таким образом, сэкономить время. Но окупить подобные проекты бывает сложно из-за тех изменений в ведении отчетности и использовании данных, которые они предполагают. ИТ-директор Джон Колб и его команда должны были заручиться поддержкой у различных подразделений на многочисленных уровнях внутри института, поэтапно распланировать проект, создать универсальные процессы сбора и использования данных и предоставить конечным пользователям консультации и тренинги.
Вот как они это сделали:
Добейтесь поддержки от разных подразделений
Когда администрация института пришла к выводу о необходимости внедрения системы бизнес-аналитики, ректор Ширли Энн Джексон создала управляющий комитет из представителей высшего руководства. Равными с комитетом правами наделялись Колб и вице-президент по финансам. Вместе они наметили стратегию.
Эти бизнес-руководители назначили членов исполнительного комитета, который разработал полный план внедрения и взял под контроль масштаб и бюджет проекта. Кроме того, было сформировано несколько внедренческих групп и группа по хранилищу данных, в которые входил как технический, так и бизнес-персонал, отвечающий за отдельные элементы проекта.
Конечно, как замечает Джон Хейджерти, аналитик компании AMR Research, создание стратегии совместной работы и планирование команд важно для любого корпоративного ИТ-проекта. Но это особенно существенно для корпоративных проектов по хранилищам данных и бизнес-аналитике, ведь их успех зависит от поддержки большого числа пользователей, а на вере в точность информации основываются очень важные деловые решения.
Когда в институте Ренсселера пришло время разворачивать средства бизнес-аналитики, поддержка на всех уровнях была крайне необходима. Например, Джексон заявила, что хочет видеть только те цифры, которые исходят из хранилища данных. Строгое управление данными стало возможным благодаря содействию нескольких комитетов. А созданию новых процессов учета — скажем, как распределять финансовые кредиты для исследований — помогли сложившиеся на стадии разработки отношения между сотрудниками различных подразделений и возникшее между ними взаимопонимание.
Думайте о большом, начинайте с малого, работайте быстро
За шесть месяцев до внедрения бизнес-аналитики началась основная работа по заложению крепкого фундамента. Планировалось, что в итоге через средства бизнес-аналитики будет фильтроваться вся деловая информация. Поэтому институт разработал всесторонние политики и процедуры обработки данных, которыми могли постоянно пользоваться любые группы, создаваемые для определения, чистки и управления данными. Группа Колба построила системную архитектуру на основе хранилища данных от Oracle, платформы для интеграции данных PowerCenter от Informatica и технологий бизнес-аналитики от Hyperion.
Для подготовки первой серии отчетов институт выбрал финансовую информацию, запустив в ноябре 2002 года киоск данных (набор данных на определенную тему) и инструменты составления отчетов. «Мы хотели добиться успеха на фундаментальном уровне, — рассказывает Колб, — а финансы как раз таковым и являются». Эта вездесущность касается не только самих данных — у всех есть бюджеты. Речь идет еще и о людях. Финансовый отдел, как и ИТ-отдел, работает со всеми. И, успешно опробовав приложение, он превратился во влиятельного сторонника. «Финансисты стали для нас отличными партнерами», — говорит Колб.
По мнению Хейджерти из AMR Research, стремление к быстрым победам играет ключевую роль в успехе любого проекта бизнес-аналитики. «Начните с малого, продемонстрируйте пользу и таким образом подкупите людей», — советует он.
В ходе этого первого проекта в ERP-системе обнаружилось много неверных данных, что послужило хорошим доказательством для пользователей. Эти ошибки, скажем, недостающий ноль, могли возникнуть по вине невнимательного сотрудника. С улучшенной системой учета финансовый менеджер мог скорее выявить такие недочеты. В результате финансовый отдел стал активно выступать в защиту достоверности данных и помог внедрить новую политику обработки информации.
Во время еще одного раннего проекта, который проводился для совершенствования приема абитуриентов, данные о тогдашних поступающих были загружены в хранилище данных. До этого при анализе заявок на поступление — кто их подавал, насколько те или иные кандидаты были предпочтительнее других, кого приняли и так далее — использовалась устаревшая информация. Благодаря отчетам бизнес-аналитики сотрудники, принимающие решения, смогли отслеживать ежедневные изменения в составе поступающих. Это позволило делать более осознанный выбор относительно того, в каких пропорциях желательно принимать студентов с точки зрения их научных достижений, лидерских качеств, опыта, места проживания, пола и этнической принадлежности.
Создайте единственную версию правды
В институте Ренсселера были организованы межфункциональные группы для обеспечения точности данных, включая команды, находившие единые определения. Такая работа, несмотря на то, что достичь согласия бывает тяжело, имеет решающее значение для успеха проектов по бизнес-аналитике. Главным фактором, обусловившим его удачу, Колб называет «единственную версию правды».
С ним согласен Колин Уайт, основатель и президент компании BI Research. Быть может, знакомство конечных пользователей со средствами и инструментальными панелями бизнес-аналитики можно считать более интересным аспектом такого проекта, но хранилище данных и управление ими, обеспечивающие точность и согласованность информации, являются основой эффективной бизнес-аналитики. «Мусор на входе — мусор на выходе. Если у вас нет точных данных, то нет и выгоды», — утверждает Уайт. Развертывание корпоративного хранилища данных — часто единственный способ иметь достоверные согласованные данные.
Чтобы данные оставались верными, вы должны установить процессы, благодаря которым люди находят и исправляют ошибки. Об этом говорит Ора Фиш, менеджер проектов по хранилищу данных и бизнес-аналитике института Ренсселера. На ранних этапах проекта институт назначил «распорядителей данными» и «экспертов по данным», ответственных за достоверность информации. «Люди не будут делать это по доброте душевной», — предупреждает Фиш. С точки зрения должностей распорядители данными — это помощники вице-президентов, уполномоченные устанавливать процедуры и политики управления информацией. Эксперты по данным — это, как правило, старшие менеджеры, подчиняющиеся распорядителям. Эксперты по данным встречаются, чтобы договариваться об определениях для всего института, они также обязаны устранять ошибки в существующей информации.
В институте Ренсселера есть и другие способы достижения точности данных. Один из них — устанавливать бизнес-правила для хранилища данных, по которым неверная информация отклоняется (например, если сообщается о затратах по неактивному фонду или дважды принимается один и тот же студент), а ее отправитель получает электронное письмо с просьбой внести исправления. Другой способ — отмечать не соответствующие стандартам данные (такие, как информация о стипендиях, введенная без кода с разрешения ключевого бизнес-пользователя). Третий — проведение регулярного анализа отчетов и запросов экспертами по данным.
Конечные пользователи несут ответственность за то, какую информацию они вводят в хранилище данных. По словам Фиш, осознание того, что вице-президент по допуску может посмотреть на таблицу с демографическими данными о студентах и увидеть, что этническая принадлежность некоторых студентов не закодирована, является сильным мотивирующим фактором для служащих.
Поддержите нововведения
Было ясно, что такие значительные изменения — отказ от теневых систем и переход на новую — не прижились бы без дополнительной работы, в особенности в университетской среде, где многие гордятся своей независимостью и свободой. Для успеха проекта команда по хранилищу данных вместе с отделом кадров внесла в оценку результатов деятельности некоторых менеджеров пункты, для выполнения которых необходимо было использовать хранилище данных и инструменты бизнес-аналитики.
Кроме того, руководители и профессорско-преподавательский состав прошли обязательные тренинги по инструментам бизнес-аналитики, моделям данных и операциям. В довершение ко всему группа по хранилищу данных проводила практические консультации и другие мероприятия по поддержке пользователей и составляла информационные бюллетени с подсказками. Руководители проекта также открыли Web-страницу с информацией о бизнес-аналитике, где были описаны участники и комитеты, выложены презентации по проекту и в доброжелательной форме представлена информация о правилах пользования хранилищем данных и его функциях.
«Пять с плюсом» бизнес-аналитике института Ренсселера
Изначально институт Ренсселера вложил 1,2 млн. долл. в корпоративное хранилище данных и системы бизнес-аналитики. Их использование стоит приблизительно 537 тыс. долл. в год. В качестве отдачи, по скромным подсчетам руководителей, институт ежегодно экономит 820 тыс. долл. благодаря принятию более качественных решений. Бизнес-аналитика позволяет скрупулезнее выбирать, кому предоставлять финансовую помощь для обучения, и это ежегодно сберегает 500 тыс. долл. Она также помогает оптимизировать расходы. Например, после автоматизации подготовки финансовых отчетов расходы на персонал снизились на 320 тыс. долл., а время, требующееся для создания отчетов, сократилось с нескольких дней до нескольких часов. Так как финансовая информация доступна практически в реальном времени, можно более тщательно следить за распределением финансовой помощи и бюджетных средств, улучшая бюджетное управление. А более точные исторические данные позволяют лучше осуществлять прогнозирование.
«Нами принимаются очень серьезные решения, — говорит Хейджерти из AMR. — Каких абитуриентов взять и на каких условиях. Так бизнес-аналитика начинает жить». Хейджерти подчеркивает, что бизнес-аналитика часто не находит применения на практике и системы не раскрывают весь свой потенциал.
Руководство института Ренсселера соглашается с этим мнением. «Настоящую выгоду можно получить, только если технологии будут адаптированы для подразделений и проникнут в их процессы», — считает Фиш. Необходимы коренные изменения на различных уровнях, а это, по мнению Фиш, возможно только при условии поддержки и руководства со стороны администрации, а также сотрудничества ИТ- и бизнес-отделов.
Колб подводит итог: проект «позволил институту Ренсселера значительно повысить согласованность информации и обеспечить к ней своевременный доступ. Это содействовало улучшению процессов планирования, прогнозирования и принятия решений буквально всех подразделений. Успех проекта является ярким примером того, какие перемены могут нести в себе информационные технологии».
Diann Daniel. The Secret to Successful Business Intelligence: A Top-Notch Data Warehouse. CIO Magazine. November 05, 2007