Analyslösningar/Business intelligence utan datalager

Eftersom kunden alltid har rätt och inte alltid önskar datalager så gäller det för oss leverantörer att klara av att leverera analys/rapportlösningar utan detta.

De självbetjänande verktygen lovar oss också att detta är fullt möjligt. Qlikview har så länge jag har arbetat med dem sagt att nästan allt kan lösas med SIB:ar( Seeing Is Believing). Vilket innebär att man löser en specifik uppgift åt gången i en snygg analyslösning utan att behöva se helhetens värdekedja och integrera all data i ett datalager. Microsoft driver också allt mer mot detta med sin PowerBI lösning liksom Tableau som ger användaren möjligheten att göra allt själva.

Och såhär 2016 när vi nu drar igång några nya självbetjäningsprojekt är fokus från kunden att de skall klarar sig själva om vi bara kan hjälpa dem igång och inte bygger datalager.

Går det att genomföra detta på ett kontrollerat och kvalitetssäkrat sätt?

Jag menar att det går om man hanterar följande 10 punkter.

• Kunden eller konsulten har god kunskap och kompetens kring de olika källsystemen som skall användas. . I lösningar utan datalager måste källan kvalitetssäkras kontinuerligt med källsystemsansvarig.
• Kunden har fulla rättigheter att ändra och anpassa databasen som källsystemet ligger i så att rätt datakvalitet kan uppnås. Vilket innebär att de kan sätta om parametrar och styra tabellinnehållet i källan.
• Affärssystemen ligger i öppna databassystem där man kan skapa dimensioner och faktatabeller som kan kopplas ihop med data från andra källor i självbetjäningsverktygen. Även tomma nullposter och undantag måste kunna hanteras i källan.Kunden eller konsulten måste kunna skapa nya vyer, scheman och integrationslösningar(ex SOA) inom, med eller mellan källsystemen.
• Kunden har satt upp ett källsystem som innehåller masterdatan, alternativt finns ett eget masterdatasystem som styr alla affärssystems grupperingsmöjligheter.
• Källsystemet har tillräckligt bra prestanda för att hantera komplexa och resurskrävande frågor utan att affärssystemet användning påverkas.
• Källsystemet ligger i nyast möjliga databas med möjlighet till loggning såsom change data capture eller andra tracking möjligheter av nya, ändrade och borttagna poster. Detta för att kunna hitta rätt data att komplettera analysen med. Prestandaoptimerade möjligheter som databasen i inmemory underlättar också självbetjäningen.
• Självbetjäningsverktyget behöver inte själv joina eller blenda(blanda) mer än tre datakällor i varje analys.
• Kunden har inte behov av att se dimensioner historiskt(exempelvis organisationsförändringar, ändring av kontoplaner) med sk slowly changing dimensions när detta inte finns i källsystemet.
• Kunden klarar av att hantera snapshots(ögonblicksbilder) och historisk data i källsystemet utan att man behöver bygga nya faktatabeller eller aggregeringstabeller för detta.
• Självbetjäningsverktyget klarar av att lägga datat i internminnet, skapa hierarkier, grupper, dataset, parametrar, filter och datablends(blanda data från olika källor). Verktyget måste också kunna koppla ihop data med olika teknik såsom inner join, left join, right join, outer join och full outer join. I självbetjäningsverktyget måste man också kunna hantera användare, roller, säkerhet och visualiseringar. Om verktyget dessutom klara kerberos, AD  eller Oracle VPD role level security underlättar det säkerhetslösningen för användargruppen.

Ingenting av ovanstående är omöjligt men kräver hantering. Jag tycker exempelvis det är viktigt med datavärdar(datastewards) som tar hand om och ansvarar för sina data så den alltid är rätt. Jag tycker också det är viktigt med kvalitetssäkring av egenutvecklade rapporter med en publiceringsansvarig. Detta för att se till så varje formel/funktion bara definieras en gång och att metadata och mallar återanvänds i största möjliga utsträckning. Gör man inte detta är risken stor att man får ett nytt sk excelträsk i sitt BI-verktyg.

Eftersom jag är optimist så lovar jag att det går och har tagit på mig uppdraget att lösa ovanstående åt våra nya kunder.

Ni som följer bloggen får se hur det går.

/Håkan Alsén

Business Developer

Knowit