Tietovarasto-DWS liiketoiminta-analyysin perustana

Lähde: Äri-IT kevät 2022

Teksti: Mihkel Nugis, BCS Itera -liiketoiminta-analyysin kehittäjä ja konsultti

Tietovarasto ja liiketoiminta-analyysi kuuluvat yhteen. Yksi ilman toista on vajanainen ratkaisu. Olemme kirjoittaneet tietovarastosta aiemmissa numeroissa useammin kuin kerran, mutta kertaamisesta ei ole haittaa.

MIKÄ TIETOVARASTO ON?

Tietovarasto on tekniikka, joka mahdollistaa yrityksen toiminnan aikana kerättyjen tietojen keräämisen, muokkaamisen ja tallentamisen. Tietovarastossa eri lähteistä ladatut tiedot standardoidaan, muunnetaan tiedon kuluttajalle ymmärrettävään muotoon ja mahdollistetaan pääsy liiketoiminta-analyysin sovelluksiin.

TIETOVARASTON RAKENNE

Tietovarastossa erotetaan yleensä kolme kerrosta.

Kolmikerroksisen tietovaraston rakenne

Ensimmäisessä kerroksessa (tietokantakerros) tapahtuu tietojen lukeminen ulkoisista tietolähteistä ja tietojen säilyttäminen (ETL: extract – transform – load). Tietolähteitä voivat olla erilaiset yrityksen liiketoimintaa tukevat sovellukset, esimerkiksi liiketalousohjelmistot (ERP – enterprise resource planning), asiakashallintaohjelmistot (CRM – customer relationship management), henkilöstölaskentaohjelmistot (HRM – human resource management) sekä rajapinnat (API – application programming interface) muista yrityksen sisäisistä tai ulkoisista sovelluksista jne.

Tietokantakerroksessa tiedot puhdistetaan, muunnetaan ja tallennetaan taulukoiden muotoon.

Kun tietoja käsitellään tietovarastossa, päätoiminto on niiden lisääminen. Tyypillisesti tietovarastotaulukoita täydennetään uusilla tiedoilla ilman, että aiemmin tallennettuja tietoja tarvitsee muuttaa tai poistaa. Tällöin puhumme inkrementaalisesta latauksesta. Tietoja täydennetään säännöllisesti, aikaväli voidaan asettaa tarpeen mukaan. Yleensä on järkevää ladata tiedot kerran vuorokaudessa yöllä, jotta operatiivisten kantojen toiminta ei rasittuisi niiden aktiivisen toiminnan aikana.

Tietovaraston tietokantakerros ei koostu vain liiketoiminnan raakadatasta, vaan kyseisestä kerroksesta löytyy myös meta- ja aggregaattitietoja.

Metatiedot ovat tietoja tiedoista, eli teknistä tietoa (ohjelman komentosarjat, vastaavuuksien ja asetusten taulukot), joka sisältää ohjeet siitä, miten tietokanta luodaan, millaiset ovat taulukoiden suhteet jne. Metatiedot ohjaavat ja organisoivat tietovaraston prosessien toimintaa.

Aggregaattitiedot ovat raakadatasta johdettuja tietoja. Usein on esimerkiksi järkevää laskea tietovarastossa tavaroiden liikkeiden perusteella varastomäärät kullekin tuotteelle, päivälle, varastolle ja hyllylle valmiiksi. Tällöin varastotilanteiden myöhempi tiedustelu on nopeampaa, koska lisälaskelmia ei tarvitse tehdä.

Keskimmäisessä kerroksessa (analytiikkakerros) tiedot toimitetaan käyttäjälle. Loppukäyttäjällä ei ole suoraa pääsyä tietovaraston tietokantakerrokseen. Analytiikkakerrokseen on perustettu palvelu, jonka kautta sovellukset pääsevät käsiksi yritystietoihin. Kun yritysanalytiikassa puhutaan tietokuutioista, tarkoitetaan juuri kyseistä tietovaraston osaa. Nimi kuutio viittaa analyysikerroksen erityiseen tietojen esittämismenetelmään, moniulotteiseen malliin. Kyseisessä kerroksessa tiedot on mitoitettu.

Jokaisella numeerisella arvolla eli mittarilla on suhde eri ulottuvuuksiin. Mittojen avulla käyttäjä voi rajoittaa valittujen lukujen laskentaehtoja. Mitat toimivat suodattimina laskelmissa. Mittoja ovat esimerkiksi ajan, paikan tai kohteen ominaisuudet eli attribuutit. Aikaulottuvuuden attribuutit ovat päivämäärä, kuukausi, vuosi tai viikon numero, kun taas asiakkaan attribuutteja voivat olla hänen tunnuksensa, nimensä, osoitteensa ja sijaintimaansa.

Analytiikkakerroksessa tiedot esitetään sellaisessa muodossa, että niiden tarkoitus ja sisältö ovat käyttäjälle mahdollisimman ymmärrettäviä. Yleensä analytiikkakerroksessa tiedot on jaettu erillisiin alaosiin (data marts), jotka sisältävät vain tiettyjä luonteeltaan samanlaisia tietoja. Esimerkiksi myynnin analysointiin tarvittavia tietoja ja henkilöstöjohtamisen tietoja on järkevää säilyttää erikseen – näin on kätevämpi hallita käyttäjien käyttöoikeuksia vain heille tarpeellisiin tietoihin.

VIIMEISIMMÄT KEHITYKSET

Moniulotteista mallia on alettu korvata uudemmalla tietomallitekniikalla, taulukkomaisella tietomallilla. Mikään ei juuri muutu käyttäjän kannalta, raporttien luomisessa on edelleen käytössä erilaisia mittareita ja ulottuvuuksia. Muutos on tavassa, jolla tietoja säilytetään analytiikkakerroksen kannassa. Koska taulukkomainen tietomalli on ladattu kokonaisuudessaan RAM-muistiin, se mahdollistaa nopeampien tiedustelujen tekemisen kuin moniulotteisessa mallissa.

Korostin, että tiedot on tallennettu sekä tietokantaan että analytiikkakerrokseen. Nyt saattaa herätä kysymys, onko tietojen kaksinkertainen säilyttäminen perusteltua vain onko se ennemminkin palvelimen tallennustilan tuhlaamista? Samat tiedot ovat todella kahdessa paikassa, mutta analytiikkakerroksessa käytetty tila on tehokkaan tiedonpakkauksen ansiosta paljon pienempi kuin tietokantakerroksessa. Myös kyselyjen tekeminen analytiikkakerroksessa olevista tiedoista on monta kertaa nopeampaa. Siksi analytiikkakerroksen käyttäminen tietovarastossa ei ole vain suositeltavaa, vaan myös välttämätöntä toimivan ja nopean raportoinnin varmistamiseksi.

Raportointiin päästyämme voimmekin nyt puhua kolmannesta eli esitystasosta. Se koostuu useista sovelluksista, joiden avulla käyttäjä voi muodostaa yhteyden analytiikkakerroksen palveluun ja luoda raportteja. Koska analytiikkakerroksen ulostulo on vakiomuodossa, käyttäjät voivat valita useista sovelluksista, joilla visualisoida ja analysoida tietoja. Yksi tällainen sovellus on kaikkien tuntema Excel, ja monet tuntevat myös toisen Microsoftin liiketoiminta-analyysituotteen, Power BI:n.

TIETOVARASTON RAKENTAMINEN

Tietovaraston rakentaminen on pääsääntöisesti aikaa vievää työtä, sillä tietolähteet ovat luonteeltaan ja rakenteeltaan hyvin erilaisia. Automaattisten tietovarastoratkaisujen olemassaolo auttaa säästämään huomattavasti tietovaraston käyttöönottoaikaa. Jos tietolähteenä on enimmäkseen yksi järjestelmä, on mahdollista, että tällaiselle lähteelle on jo olemassa tietovarasto, ja sen käyttöön ottamiseksi on käynnistettävä vain komentosarjajoukko, joka luo tietovaraston automaattisesti.

Käyttäjät voivat ryhtyä käyttämään automatisoidun tietovaraston luomia analyysipalveluja sen asennuspäivästä lähtien. On totta, että yrityksen toiminnan erityispiirteistä johtuen liiketoiminta-analyysiratkaisua on usein täydennettävä ja muutettava, mutta kyseisen työn määrä on vain murto-osa verrattuna siihen, mitä tarvittaisiin tietovaraston kehittämiseen tyhjästä.

Microsoft Dynamics -alustalla luodun liiketoimintaohjelmiston käyttäjille on kehitetty automatisoitu tietovarastoratkaisu BI4Dynamics. Olemme ottaneet sen käyttöön kymmenille MS Dynamics Business Centralin asiakkaille. Monimutkaisuudeltaan normaalin ensimmäisen tietovaraston käynnistäminen kestää keskimäärin muutamasta tunnista muutamaan päivään.

Tällaisten ratkaisujen ansiosta tietovaraston käyttöönotto on nykyään nopea ja sujuva prosessi. Kokemus on osoittanut, että kun on kerran tottunut käyttämään tietovarastoon perustuvaa liiketoiminta-analytiikkaa, siihen luottaa jatkossakin.

Asiakastarinoita löytyy myös verkkosivustolta bi365.fi.