Business Intelligence: de business case voor ‘Agile’ tooling

Geplaatst op door Iver van de Zand

Crowd Crossing Street in CrosswalkBusiness Intelligence (BI) verandert voortdurend en daarmee ook de manier en methode van implementatie. Een bekende methode is de populaire Agile-implementatiemethode. Die is inmiddels volwassen en wordt alom toegepast.

Agile BI-ontwikkeling kent een aantal specifieke eigenschappen – binnenkort hier een aparte blog over Agile en het Mona Lisa-model -, en één daarvan is de output-database-laag met gebruikersinformatie. Die laag is afgebakend op domein én/of functiegebied. Het is juist om dit laatste, dat de huidige Agile BI software tools zo’n opgang kennen.

Wat maakt die Agile BI tools dan zo uniek en waarom passen ze zo goed bij Agile BI-ontwikkeling? We ontrafelen dat voor je:

Autonoom op meerdere vlakken

Het afgebakend functiegebied komt er op vraag van de eindgebruiker die autonoom, snel en doelgericht wil kunnen werken met de data. Vaak zijn ze ook ‘eigenaar’ van de specifieke data. De eindgebruiker kan, relatief onafhankelijk van IT, laadprocessen of andere ‘externe’ factoren, zijn of haar analyses bepalen. Agile BI tools sluiten daar naadloos op aan: zonder een vooraf opgelegd analysepatroon, is het mogelijk om data, vanuit elke invalshoek, snel en efficiënt te doorgronden.

Focus

Kenmerkend voor Agile BI-ontwikkeling is dat alles een directe en onmiddellijke toegevoegde waarde moet hebben. Dat betekent focus. Focus op de dingen die er toe doen. In Agile BI tools zie je die focus onmiddellijk terug: geen zwaarlijvige features, geen complexe workflows en een gebruikershandleiding met weinig pagina’s. Focus op een snelle, efficiënte analyse is al wat de klok slaat.

Self service

Zelf in staat zijn in je BI-informatiebehoeften te voorzien, noemen we self service. Dit komt vaak terug in een Agile ontwikkelde BI-omgeving, omdat het zo goed aansluit bij de eerder genoemde functiegebieden. Voor een Agile BI tool betekent dit dat de functionaliteit moet zijn aangepast: de tool moet data kunnen benaderen of eventueel combineren met een lokale dataset en die kunnen verrijken. De tool moet hoogstaande datarepresentaties kunnen maken, die kunnen samenvatten en natuurlijk ook kunnen delen. Kijk maar eens naar een tool als SAP Lumira: een gebruiker doorloopt vier simpele stappen (acquisitie, verrijking, analyse en delen) om zelf in zijn informatiebehoefte te kunnen voorzien.

Visueel

Meer data, ongestructureerde data, steeds complexere data, real-time data: om ze allemaal samen te brengen in nuttige en ‘consumeerbare’ analyses, kunnen we niet anders dan ze sterk visueel presenteren in onze analyses. Agile BI tools zijn daarom sterk visueel opgezet en nodigen de eindgebruiker bij de start al uit om analyses vanuit een grafische voorstelling op te bouwen.

Storytelling

Storytelling is essentieel voor een agile BI tool. Het zal je niet verbazen dat een eindgebruiker die autonoom en gefocust wil werken en die zelf in zijn informatiebehoeften wil kunnen voorzien, ook graag zelf zijn ‘verhaal’ opbouwt en deelt. We noemen dit storytelling. Eigenlijk komen bij storytelling alle relevante grafische analyses bij elkaar om op basis daarvan een conclusie te trekken over een bepaald specifiek onderwerp. Dit ‘samenkomen’ gebeurt in de vorm van een dashboard. Binnen de BI-tool moet dit dashboard eenvoudig gedeeld kunnen worden met anderen die daar belang bij hebben.

Adoptiecurve

Als direct afgeleide van de eerder genoemde kenmerken van Agile BI tools, is een lage adoptiecurve onontbeerlijk. Die lage curve wil niet alleen zeggen dat de tool bijvoorbeeld eenvoudig onder de knie te krijgen moet zijn, maar ook dat het eenvoudig past in bestaande IT-architecturen en er geen zware infrastructuur nodig is. Ze zijn dan typisch ook relatief eenvoudig uit te rollen. SAP Lumira bijvoorbeeld, vraagt een minimum aan hardware en binnen een halve dag kun je er mee aan de slag.

Natuurlijk hebben ook de klassieke BI tools hun plaats in een Agile ontwikkelde BI-omgeving. Ze zijn complementair aan de Agile tools maar uniek in hun capaciteit om te rapporteren over verschillende domein- en/of functiegebieden. Ze gaan daarnaast ook veel verder in functionaliteit, maar vragen echter ook meer ontwikkeltijd en onderhoud. Agile BI tools vullen uitstekend het bestaande gat om te voorzien in snelle, autonome data-analyse die ‘to-the-point’ werkt en deelbaar is.

Ter afsluiting nog een kleine tip: Agile BI tools doen ook uitstekend dienst bij prototyping in Enterprise BI-systemen. Bij een uitbreiding, nieuw increment of pilotproject kan met een Agile BI tool snel een prototype gebouwd worden met een representatief resultaat. Slim hé !?

Share on LinkedInShare on FacebookTweet about this on TwitterShare on Google+Email this to someone

Ce message est également disponible en Frans (Français)

Eén Reactie op dit blogbericht

  1. Pingback: Analytics from SAP – The Art of Visualization: A Best Practice Guide

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *

De volgende HTML tags en attributen zijn toegestaan: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>