Technologia Business Intelligence a realne problemy decyzyjne współczesnego menedżera

Zdecydowana przewaga praktycznych problemów decyzyjnych to zagadnienia, dla których istniejące rozwiązania albo nie istnieją albo są nieadekwatne do rozpatrywanej sytuacji. Problemy takie często nazywa się problemami nieustrukturowanym lub słabo ustrukturowanymi (ill structured) w przeciwieństwie do rutynowych, dobrze ustrukturowanych problemów, dla których istnieją znane i sprawdzone rozwiązania.

Co więcej, zdaniem P. Druckera, guru współczesnej problematyki zarządzania, praktycznie żaden problem, z jakim spotykamy się w życiu, nie występuje w postaci pozwalającej rozwiązać go wprost i bezpośrednio poprzez podjęcie decyzji. Elementy, które na pierwszy rzut oka wydają się istotą problemu, są w najlepszym razie jego symptomami. Należy tu bardzo uważać, bowiem symptomy najbardziej widoczne są często najmniej wartościowe, a nawet mylące.

Rozwiązanie tego typu problemów wymaga od decydenta w mniejszym lub większym stopniu kreatywności – stworzenia nowych relacji pomiędzy istniejącymi fragmentami informacji pochodzącymi z różnych, często bardzo odległych obszarów wiedzy (źródeł). Kreatywność z kolei jest pierwszym zasadniczym krokiem w procesie innowacyjnym, bowiem bez kreatywności nie ma innowacji. Wsparcie procesów twórczego rozwiązywania problemów (kreatywności) staje się więc kolejnym wyzwaniem dla zastosowań technologii IT oraz potencjalnym źródłem przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw. W kontekście tak sformułowanych oczekiwań współczesnego decydenta naturalnym wydaję się więc postawienie pytania o miejsce i znaczenie technologii BI w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów decyzyjnych.

Tendencje w rozwoju koncepcji Business Intelligence

Ogólnie wiadomo, że szczególnie systemy informacyjne naczelnego kierownictwa (EIS) oraz systemy wspomagania decyzji (DSS) oparte o technologie hurtowni danych czy szerzej, platformę technologiczną BI, powinny być budowane w pierwszej kolejności wokół specyficznych potrzeb, oczekiwań i umiejętności użytkowników oraz strategii i kultury organizacji. Jednakże rozwój systemów wspomagania decyzji jest ściśle związany z rozwojem technologii przetwarzania dużych ilości danych. Hurtownie danych, wielowymiarowe bazy danych OLAP oraz narzędzia raportowania stały się podstawowymi komponentami aplikacji opisywanych jako Business Intelligence. Przykładowo wg jednego z „guru” systemów wspomagania decyzji P. Gray’a, zarówno Business Intelligence (BI) jak i Competitive Intelligence (CI) są kolejnymi etapami na drodze rozszerzania funkcjonalności i dostępności systemów informatycznych wspomagających procesy podejmowania decyzji.

Coraz szersze zastosowania rozbudowanych aplikacji Business Intelligence niosą ze sobą inne spojrzenie na problemy decyzyjne, poszukiwanie nowych dróg rozwiązywania problemów a co za tym idzie pojawienie się zapotrzebowania na nowe narzędzia i nowe technologie. Obecnie wśród narzędzi analitycznych wykorzystywanych w aplikacjach Business Intelligence rysuje się podział na dwie podstawowe grupy: (1) komponenty analizy retrospektywnej – OLAP, języki zapytań, raportowanie, oraz (2) komponenty związane z prognozowaniem, odkrywaniem wiedzy – Data Mining. Kolejny krok w rozwoju koncepcji BI to doskonalenie narzędzie prognostycznych i rozwój środowiska narzędziowego w kierunku wykorzystania procedur optymalizacyjnych. Jednakże należy pamiętać, iż technologia BI staje się tu jedynie wygodnym narzędziem tworzenia specjalizowanych aplikacji biznesowych a nie celem samym w sobie. Systemy wspomagania decyzji, by spełniały pokładane w nich oczekiwania, w zasadzie od podstaw muszą być projektowane jako rozwiązania dedykowane.

Wsparcie kreatywności w twórczym rozwiązywaniu problemów decyzyjnych

Generalnie rzecz ujmując, projektowanie komputerowych systemów wspomagania decyzji, dla rozwiązywania realnych problemów decyzyjnych napotyka na istotny dylemat metodologiczny: zbyt duża bowiem strukturalizacja problemu może hamować procesy kreatywności, podczas gdy z kolei zbyt mała, powoduje małą użyteczność systemu. Mamy tutaj swoisty paradoks polegający na tym iż, systemy wspomagania decyzji stają w pewnym stopniu w opozycji w stosunku do tego co powinny w sposób kreatywny wspierać. Zdecydowana większość komercyjnych narzędzi do budowy systemów wspomagania decyzji oferuje bowiem strukturalne podejście do rozwiązywania problemów z natury nieustrukturowanych.

Tak więc efektywny system wspomagania decyzji, tzn. system wspierający rozwiązywanie realnych problemów decyzyjnych, potrzebuje równowagi pomiędzy zapewnieniem decydentowi autonomii w działaniu a poziomem strukturalizacji, niezbędnym do rozwiązania problemu. Taki „złoty środek” możliwy jest, jak się wydaje, nie przez koncentrację na jednym, konkretnym narzędziu lecz raczej na podejściu, w którym taki kreatywny system wspomagania decyzji staje się bardziej generatorem narzędzi (środowiskiem) niż konkretnym produktem rozwiązującym określone problemy decyzyjne.

Z teoretycznego punktu widzenia można więc wyróżnić dwa podejścia do budowy takich systemów: pierwsze, szeroko publikowane w literaturze przedmiotu oparte na generatorach systemów wspomagania decyzji lub systemach dedykowanych (pakietach) z adaptowalnymi komponentami lub podsystemami, drugie natomiast oparte na wykorzystaniu wielu, niezależnych systemów w procesie podejmowania decyzji. W drugim podejściu zakładana jest krytyczna rola użytkownika w stosunku do informacji pochodzących z wykorzystywanych systemów. Technologia BI, z definicji dostarczająca pakietu narzędzi, dobrze wykorzystana może stanowić jeden z kluczowych komponentów w budowie kreatywnych systemów wspomagania decyzji. Jednakże, istnieje tu poważne niebezpieczeństwo popełnienia typowego błędu widocznego w tradycyjnym podejściu do rozwiązywania tego typu problemów, gdzie ostatecznie system wspomagania decyzji działa na zasadzie „oto wszystko co mam, znajdź sobie proszę wszystko to co Ci potrzeba”.

Tak więc mimo że współczesna technologia oferuje nowoczesne i bardzo wydajne narzędzia wspierające podejmowanie decyzji, zastosowane podejście oraz strategia rozwiązywania problemów przez decydenta jest priorytetowa w twórczym rozwiązywaniu problemów. To właśnie ona - określona strategia - w procesie twórczego rozwiązywania problemów tworzy rozwiązanie, a nie użyte narzędzia. Stan naszej wiedzy o technikach komputerowych sugeruje nam, że musimy lepiej poznać i zrozumieć procesy prowadzące do twórczego rozwiązywania problemów […] wtedy dopiero technologia komputerowa może zaoferować każdemu z nas nowoczesne i obiecujące narzędzia oraz technologie, poprzez które niepowtarzalne i bardziej kreatywne rezultaty mogą być osiągane” [G., M., Marakas, 2003].

Źródło: www.consorg.pl

Autor: Dr. Zbigniew Twardowski - Wiceprezes firmy Consorg Sp. z o.o.