Czy analizy self-service to dobry pomysł dla biznesu?
Choć każda firma jest wyjątkowa, to jednak podobieństwa między organizacjami są oczywiste, a co za tym idzie – podobne mogą być także potrzeby analityczne i raportowe. Czasami nie warto robić rzeczy od początku, lecz wykorzystać gotowe rozwiązania, które bazują na najlepszych praktykach z innych firm. W artykule przedstawione zostaną przykłady gotowych analiz self-service na bazie platformy Infor d/EPM, które umożliwiają łatwe i szybkie wyciąganie informacji z danych zgromadzonych w systemach informatycznych, bazach danych i hurtowniach danych.
Obszar analiz self-service koncentruje się, niezależnie od wykorzystywanych narzędzi, na gotowych analizach, szybkich szablonach, które pozwalają popatrzeć na konkretny obszar bez konieczności wdrażania dedykowanych raportów, analiz i dashboardów. Dla celów zobrazowania możliwości i konkretnych elementów obszaru w niniejszym artykule analizie zostanie poddana baza danych przykładowej, fikcyjnej firmy Genesis, globalnego producenta opon. W ramach obszaru self-service BI platformy Infor d/EPM dostępnych jest kilka obszarów umożliwiających gotowe analizy (Rysunek 1). Są to: analiza poziomu istotności, analiza złożoności oraz analiza rankingów w czasie.
Analiza ABC
Analiza ABC automatycznie grupuje dane, z którymi użytkownik ma do czynienia, w obszary zainteresowania, których progi statystyczne można wyznaczać za każdym razem. Przystępując do analizy ABC, wystarczy wskazać źródło danych (Rysunek 2) oraz elementy, które chcemy oglądać (Rysunek 3). Wizardy w self-service BI, które mają podlegać analizie, za każdym razem zawierają podpowiedź odnośnie do tego, gdzie konkretne elementy znajdą się w danej analizie (Rysunek 4), co bardzo pomaga w wyobrażeniu sobie, jak będzie wyglądała analiza lub gotowy wykres.
Przedmiotem przykładowej analizy będzie marża uzyskiwana na sprzedaży poszczególnych produktów. Rozpoczynając analizę, należy wybrać produkty (Rysunek 5).
Istnieje możliwość wyboru do analizy poszczególnych produktów, określonej ich grupy lub całej hierarchii. Następnie konieczne jest zaznaczenie zakresu analizy – w tym konkretnym przypadku będzie to marża brutto (Rysunek 6).
Po dokonaniu wyboru produktów i zaznaczeniu zakresu analizy istnieje możliwość nałożenia filtrów, które pozwolą na ograniczenie zakresu danych w analizie, m.in. do konkretnego regionu, wersji danych, budżetu, okresu czy prognozy. Po zaznaczeniu lub odrzuceniu filtrów można zobaczyć, jak będą wyglądać dane, które zostały wybrane do analizy (Rysunek 7), a także progi zainteresowania grupowania, które będzie wykonane. Dla przykładu: aby sprawdzić, które produkty stanowią połowę sprzedaży, należy odciąć pierwszy próg segmentacji danych na poziomie 50 proc. skumulowanej wartości, a drugi próg na poziomie 80 proc. (żeby odciąć ostatnie 20 proc., które generuje najmniej marży) (Rysunek 8).
Wykorzystałeś swój limit bezpłatnych treści
Pozostałe 69% artykułu dostępne jest dla zalogowanych użytkowników portalu. Zaloguj się, wybierz plan abonamentowy albo kup dostęp do artykułu/dokumentu.
Zaloguj się
