Waarom Oracle BI Tijd Nodig Heeft om Volwassen te Worden

Oracle BI – Overpeinzingen (7) – Cadran publiceert een reeks artikelen met inzichten over Oracle Business Intelligence in combinatie met Oracle JD Edwards. Elk artikel biedt inzichten die helpen bij beslissingen rondom de implementatie en toepassing van deze systemen. Eerdere artikelen bespraken het sterschema, feiten, dimensies en hun onderlinge samenhang. Dit artikel gaat in op de ontwikkelcyclus en de groei naar volwassenheid.

Volwassenheid van de organisatie

Organisaties ontwikkelen zich, net als mensen, in fasen. Van het begin tot volledige volwassenheid doorloopt een bedrijf verschillende stadia. Voor veel kleinere bedrijven is automatisering geen doel op zich, maar wel een waardevol hulpmiddel. Automatisering helpt om processen efficiënter en effectiever te maken. Met Oracle Business Intelligence kun je waarde toevoegen aan je organisatie door proactieve sturing en signalering, wat bekend staat als management by exception. Maar net zoals Rome niet in één dag is gebouwd, vraagt het tijd om Oracle BI volledig in te zetten en breed te implementeren. Dat betekent dat een organisatie zichzelf die tijd moet gunnen.

De implementatie en acceptatie van BI kost tijd, wat altijd schaars is in het dagelijks werk. Bovendien kan een goede BI-oplossing in eerste instantie meer werk en tijd vragen. BI kan namelijk knelpunten blootleggen op het gebied van datakwaliteit en procesoptimalisatie. Hier zal je eerst op moeten inspelen voordat de voordelen echt zichtbaar worden.

 

Kleine stappen, grote impact 

Oracle BI biedt inzichten op alle niveaus—operationeel, tactisch en strategisch. Maar wanneer je deze inzichten allemaal tegelijk probeert te gebruiken, kan dat overweldigend zijn voor de organisatie. Kleine, beheersbare stappen zijn de sleutel tot succes.

Dit principe geldt voor elke oplossing, zelfs als je begint met een uitgebreide tool zoals Oracle Business Intelligence Applications voor JD Edwards Finance. In plaats van alles in één keer te gebruiken, kun je klein starten, bijvoorbeeld door in Finance alleen de Accounts Receivables te analyseren en inzicht te krijgen in Days Outstanding. Zo wordt BI stap voor stap ingevoerd en blijft de acceptatie in de organisatie hoog.

Een Proof of Concept werkt ook goed als het eenvoudig en gericht blijft. Een krachtig voorbeeld is margerapportage, waarbij je begint met een analyse van omzet en winst per periode per bedrijfsafdeling.

Het geheim ligt in kleine ontwikkelcirkels. Begin met een eenvoudig onderwerp en gebruik echte productiedata. Zodra dit succesvol is, voeg je steeds een klein onderdeel toe. Zo breiden de rapportages en analyses zich langzaam uit en wordt BI steeds waardevoller. Als je bijvoorbeeld Inkoop toevoegt, kun je starten met een eenvoudige rapportage van Openstaande Inkooporders per Status. Door stap voor stap te werken, wordt BI snel zichtbaar in de organisatie, wat de acceptatie bevordert.

De afbeelding hierboven laat zien hoe een organisatie via BI steeds volwassenere stadia doorloopt. BI groeit van een systeem dat vooral historische operationele rapporten biedt, naar een tactisch en strategisch hulpmiddel met voorspellende kwaliteiten.

Volwassenheid van de ICT

De implementatie van Oracle JD Edwards als ERP-systeem is een uitdaging. Onderzoek laat zien dat een ERP-systeem vaak zo’n drie jaar nodig heeft om volledig in een organisatie te integreren en een volwassen hulpmiddel te worden. Een Business Intelligence-oplossing doorloopt meestal een vergelijkbare ontwikkelingstijd.

Wanneer een organisatie al langer met Oracle JD Edwards werkt, zijn kinderziektes, beveiligingskwesties en stamdataproblemen vaak al opgelost. Dit biedt een grote voorsprong bij de implementatie van Oracle Business Intelligence, of dit nu Oracle Business Intelligence Applications of Oracle Business Intelligence Enterprise Edition is.

In sommige gevallen worden Oracle BI en Oracle JD Edwards parallel geïmplementeerd. Dit vraagt om zorgvuldige afstemming tussen beide projecten, omdat de definities in Oracle BI afhankelijk zijn van de inrichting van Oracle JD Edwards. De belangrijkste uitdagingen hierbij zijn:

• Een brug slaan tussen twee voortdurend veranderende systemen
• Het ontbreken van representatieve data en historische gegevens
• Het gebrek aan compleetheid in situaties, feiten en dimensies
• Het niet volledig kunnen testen en dus accepteren van de BI-oplossing

Het is daarom raadzaam om Oracle BI pas te implementeren wanneer er voldoende data beschikbaar is, wat meestal ontstaat wanneer Oracle JD Edwards langere tijd in productie is.

Na de go-live van Oracle JD Edwards wordt data vaak geconverteerd uit oudere systemen, maar historische data wordt meestal niet meegenomen. Bij een BI-implementatie kan historische data echter waardevol zijn voor vergelijkingen. Als er geen historische gegevens beschikbaar zijn, moet men accepteren dat trends en tijdsanalyses pas na verloop van tijd toegevoegde waarde bieden. Ook hier kun je klein beginnen en langzaam uitbreiden: na enkele dagen live kun je al trends zien van de afgelopen dagen; na een kwartaal kunnen maandoverzichten waardevolle inzichten bieden.

Testen en accepteren – Een eeuwige cyclus

Naarmate Oracle BI op een representatieve set gegevens draait, wordt het product steeds waardevoller. Daarnaast legt BI vaak snel zwakke plekken in de datakwaliteit bloot—zowel in stam- als transactiedata. Zo draagt Oracle BI niet alleen bij aan betere bedrijfsprocessen, maar ook aan een betere administratie. Het testen en beoordelen van BI blijft een continu proces, waarbij aanbevolen wordt minimaal jaarlijks een volledige user-acceptance-test uit te voeren om eventuele datakwaliteitsproblemen vroegtijdig te signaleren.

Bij het testen en accepteren van Oracle BI moeten de volgende vragen worden gesteld:

• Klopt elke dataset als deze zonder beperkingen en zonder dimensies wordt opgevraagd?
• Zijn alle dimensies of attributen correct als deze zonder beperkingen worden opgevraagd?
• Is elke dataset correct in combinatie met alle relevante dimensies en attributen?

‘Correct’ betekent hier dat gegevens betrouwbaar, volledig, consistent, integer en accuraat zijn. Het is belangrijk kritisch te blijven op de cijfers: zelfs een goed werkende analyse kan op enig moment onjuiste cijfers tonen als er problemen ontstaan in de brondata. Zeker wanneer beslissingen worden genomen op basis van deze cijfers is het cruciaal dat deze ‘correct’ zijn.

In het volgende artikel wordt de vertaling van het bovenstaande gedaan en toegepast op alle rapportagemogelijkheden binnen Oracle JD Edwards in lijn met het Oracle BI Continuüm. Van klein naar groot, van plat naar multidimensioneel, van historisch naar voorspellend en van operationeel naar strategisch.