În decembrie 1992 – (au trecut 17 ani şi peste o mie de
ori creştere în raportul preţ performanţă de atunci !), participam la o
întâlnire a furnizorilor de soluţii informatice pentru domeniul
financiar-bancar. Îmi amintesc, unul dintre invitaţi, la acel moment
vice-preşedinte Citibank, prezenta categoriile de informaţie pe care
banca le deţinea cu privire la clienţii săi.
Puţin crispat, ascultam cum Citibank ştia despre clienţii săi ce
proprietăţi au, ce ipoteci au pe acele proprietăţi, câţi bani câştigă
ei şi care e venitul pe întreaga familie, câţi bani ar putea câştiga
dacă ar fi avansaţi „pe traseul standard de carieră” în următorii 10
ani, câţi copii au, cam ce studii ar vrea să urmeze, câte maşini au.
Clienţii erau clasificaţi statistic din punct de vedere al profilului
de consum dedus prin analiza tranzacţiilor cu carduri şi se estima ce
disponibilităţi financiare ar putea avea în următorii ani.
Toată această analiză era utilizată încă de atunci pentru a determina
cea mai profitabilă strategie privind oferta de servicii bancare făcută
acelui client. Bătălia pentru „portofelul” clientului ajunsese încă de
atunci la un nivel de rafinament remarcabil.
Deşi prezentarea era foarte interesantă, crisparea mea avea legătură
cu lumea orwelliană descrisă şi amintirea „Securităţii” şi gândeam
atunci – nu şi acum(1) – că Citibank era un Big Brother mult mai versat decât instituţia românească dinainte de 1989.
Era primul meu contact cu conceptul de Business Intelligence.
Cinci ani mai târziu, unul dintre colegii mei prezenta într-un
context asemănător, oferta de asigurare de viaţă pentru noul membru al
familiei sale, proaspăt venit pe lume şi nevinovat vorba ceea... ca un
prunc. Interesant era că oferta îi venise pe SMS de la o societate de asigurări din acelaşi holding cu banca lui, care analizând lista de achiziţii făcute pe card la supermarket constatase că aceasta conţinea şi un pachet de „pampers”...
Doi ani mai târziu, o colegă de pe coasta de est a Statelor Unite,
povestea unei săli pline de europeni consternaţi (dacă ar fi să
interpretăm posturile corporale pe care le adoptaseră), cât de
încântată e de faptul că navigarea ei pe Internet este profilată iar
subiectele ei de interes sunt catalogate de furnizorul de servicii
Internet în aşa fel încât acesta îi poate oferi ulterior informaţie
„croită” pe acele subiecte de interes.
Astăzi, viteza sistemelor de calcul combinată cu preţul ridicol al
unităţii de stocare permite construţia de aplicaţii BI acasă(2)... ce-i drept, mai trebuie să ai şi informaţia.
O clasificare simplistă a categoriilor de soluţii de Business
Intelligence nu poate să nu includă aplicaţiile de Customer
Relationship Management (3)
(şi a informaţiei despre clienţi), cele de „Sales Force Automation”,
cele de Data Mining şi Data Warehousing, Knowledge Management, On-line
Analytical Processing, Report generation, Text Mining, Web Mining, şi
lista e lungă, adăugând în ultimul timp din ce în ce mai multe elemente
de Inteligenţă Artificială.
Dacă ne punem puţin ochelarii de vizionari, putem întrezări ceva din
ce ne aşteaptă: analiza automată, inteligentă pe text, voce şi imagini
cu transformarea munţilor de informaţie produşi la o rată fără
precedent de nenumărate surse de informaţie în informaţii stocate
respectând criterii de clasificare şi cu posibilitatea ulterioară de
analiză pe baza acestor criterii. Nu e vorba de science-fiction,
serviciile secrete fac asemenea analize şi astăzi, după cuvinte cheie,
în lupta împotriva terorismului şi desigur şi cu alte scopuri pe care
le putem intui în funcţie de nivelul de suspiciune specific fiecăruia.
Pentru a le alimenta (suspiciunile), deşi mai e ceva drum de parcurs,
iată o poveste recentă. Nu mai demult de acum două săptămâni unul din
mail-urile trimise de un coleg dintr-un cont găzduit de unul dintre
clienţii noştri a fost clasificat drept posibil SPAM şi adresa de mail
de la care a fost trimis mailul a ajuns pe lista neagră a conturilor
care ar putea intermedia transmiterea de asemenea mesaje. Aţi putea
desigur argumenta spunând că soluţia respectivă este mai degrabă una de
Business Stupidity dar lucrurile evoluează rapid.
Dincolo de detaliile tehnice şi poveştile siropoase ca cele de mai
sus, orice informaţie care poate fi transformată în avantaje ale
afacerii este un candidat la identificare, analiză, clasificare,
stocare şi reutilizare într-o soluţie de BI.
Din perspectiva afacerii, definirea unei posibile soluţii pleacă din două puncte:
Indicatorii Cheie de Performanţă (4) şi desigur
informaţia disponibilă .
Definirea ICP este deja o problemă de afaceri, nu una de tehnologia informaţiei. În structura acestora intră pe de o parte informaţii care măsoară îndeplinirea obiectivelor financiare şi non-financiare, în legătură cu performanţa proprie dar şi referitoare la
- clienţi,
- furnizori,
- angajaţi şi
- parteneri ai companiei – o sursă la îndemână care rareori este exploatată cum se cuvine.
Dar tot ei sunt cei care indică prin logica definirii lor care sunt factorii cheie de succes (5), acei factori interni sau externi
care pot influenţa performanţa. Informaţia despre aceşti factori –
incluzând cotaţia companiilor din domeniu la bursă, variaţia preţurilor
materiilor prime, tendinţele înregistrate pe pieţele de interes sau
starea competiţiei (6)
– disponibilă sau nu – este o informaţie preţioasă pentru suportul
deciziei, care culmea, şi ea poate fi semi sau complet automatizată
(cel mai la îndemână exemplu sunt deciziile de autorizare a creditului
bancar de mică valoare, bazată pe procesarea unui scorecard definit).
Odată identificate categoriile de informaţie relevantă pentru
proiect, ceea ce urmează este identificarea şi exploatarea surselor de
informaţie şi determinarea modului de interpretare a informaţiei.
Dacă informaţia nu este disponibilă, o întrebare firească dar cu răspunsuri nu întotdeauna la îndemână este „cine are informaţia?” şi dacă „se poate defini un sistem de interese convergente pentru cele două companii?”
în exploatarea acelei informaţii (atenţie la aspectele legale ! ).
Urmează negocierea condiţiilor de partajare a informaţiei şi demararea
proiectului. Este atât de des întâlnita situaţie de „coo-petiţie”.
N-am vorbi cu atâta uşurinţă despre ultimele aspecte dacă recent în
România n-ar exista cel puţin două exemple de asemenea înţelegeri, din
familia „birourilor de credit”, una între cei doi operatori principali
de telefonie mobilă şi a doua stabilită în cadrul Asociaţiei Române a
Băncilor.
Nu putem să ignorăm cel puţin două aspecte cruciale privind soluţiile de Business Intelligence:
- Garbige In înseamnă Garbige Out – informaţia trebuie să fie actualizată sau rezultatele pot fi dezastruoase
- metoda de analiză şi interpretare automată a informaţiei trebuie permanent testată şi îmbunătăţită pentru a nu avea de fapt o soluţie de Business Stupidity, ca în exemplul de mai sus.
În sfârşit, ca în cazul succesului oricărui proiect al organizaţiei, trebuie urmate cele mai bune practici: „sponsorizarea” internă a proiectului, publicitatea internă a proiectului, utilizarea unei echipe competente (care nu e una tehnică ci mixtă: tehnic+afaceri), alegerea unei soluţii flexibile, respectarea metodologiei şi documentarea proiectului, realizarea unei analize de afaceri de bună calitate şi relevantă, omogenitatea tehnică a soluţiei. Beneficiile sunt majore şi includ:
- diminuarea costurilor generalizate şi deci creşterea profitabilităţii,
- controlul riscului, atât în structura operaţională cât şi în gestiunea relaţiei cu furnizorii şi clienţii,
- creşterea vitezei de reacţie a companiei sau chiar
- anticiparea tendinţelor în luarea deciziilor într-o lume în care dacă nu implementezi tu o soluţie de BI, o va face competitorul tău.
Într-o lume în care aeronavele liniilor aeriene ar putea să aterizeze şi singure, ne întrebăm cât de curând soluţiile de Business Intelligence vor fi utilizate în calitate de pilot automat al afacerilor. În bună măsură, în cursul vietii noastre.
(1) Contează desigur şi modul şi scopul în care informaţia este exploatată…
(2) desigur, cu fiabilitatea, viteza de acces, funcţionalitatea sau protecţia datelor scalate în jos la nivelul posibilităţilor
(3) preferăm varianta în limba engleză pentru a evita traducerea aproximativă
(4) Key Performance Indicators , notaţi şi ICP în continuare
(5) Key Success Factors, FCS
(6) Lista ar putea umple multe pagini…
