Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine.
Andmeait koondab info ühte
Kui tööks vajalikud andmed on firmas laiali ja raskesti ligipääsetavad, on abiks andmeaida rakendamine.
Andmeaida (ingl k data warehouse) põhiliseks eesmärgiks on see, et andmed oleksid terve ettevõtte jaoks üheselt mõistetavad ja samad. Selleks, et aru saada, milleks üldse on ettevõtetel andmeaita vaja, tuleks mõista probleeme, millega firmad maadlevad. Esimene murekoht on andmete hajutatus allüksuste kaupa. Infotehnoloogia tugi pakub allüksustele põhiliselt rakenduste kaupa toetust, samuti toetab konkreetseid äriüksusi. IT-töötajad palgatakse konkreetse äriüksuse poolt tegema nende vajadustest lähtuvaid töid ja pole tähtis, kas tegu on programmeerimise või kasutajaliidese valmistamisega.
Sel juhul pakub IT-osakond tuge ainult konkreetsele äriüksusele. Üksteisest eraldatuna tehakse ärivajadustele analüüs, defineeritakse andmed, leitakse kõige sobivam rakendus ülesande püstitusele ning lahendatakse probleem. Antud juhul on lahendatud selle hetke vajadusest tulenev allüksuse vajadus, aga probleemi tuleks vaadata terve organisatsiooni lähtepunktist. Erinevaid vajadusi lahendades on alati vaja neid süsteeme teiste süsteemidega integreerida, kaasa arvatud tulevikus lisanduvatega. Samuti on vaja muretseda juurde uusi rakendusi, mis suudaksid nende lahendustega paremini hakkama saada jne. Kui aga kogu see ressurss kokku liita, mida sellise tegevuse juures kasutatakse, siis võib suure tõenäosusega leida kohti, kus saaks suurel määral ettevõtte aega ja vahendeid kokku hoida.
Selliste lahenduste üheks tagajärjeks on andmete mitteloetavus. Lahenduste esialgsed loojad veel mäletavad, mida ja mille jaoks loodi. Andmete kirjeldamisel erinevates süsteemides lähtutakse aga eri eesmärkidest, mille tõttu võivad kaks eri süsteemi anda hoopis erinevaid tulemusi. Aruannetes kasutatavad andmed on sellisel juhul keerukad ja nende teke raskesti mõistetav. Uutel kasutajatel võib tekkida tõsine probleem arusaamisega, mis mida tähendab. Kui nad aga soovivad leida andmete tähendust, siis võib suure tõenäosusega välja tulla, et hetkeolukorda põhjalikult kajastavat dokumentatsiooni pole. Tavaliselt pöördutakse siis vanemate töötajate poole, kes ehk teavad täpsemalt, mis on andmete taga peidus, ja just selline informatsioon ongi harilikult dokumenteerimata. Aeg, mis kulutatakse uue töötaja koolitamisele, et ta õpiks tundma ettevõtte andmeid, on selgelt maha visatud.
Probleemiks võivad olla ka töötajate eriarvamused andmetest. Allüksustes koostatakse aruandeid lähtuvalt oma vajadustest ja seetõttu lisandub info, mida teises allüksuses ei pruugi olla. Näitena võiks tuua turunduse ja arvelduse, kus esimese eesmärgiks on leida potentsiaalsed tarbijad ja teise jaoks on arveldada kasutatud teenuseid. Kliendi mõiste on nendel üksustel erinev. Siia juurde käivad veel probleemid eri ajahetkede aruannete kohta, mis võivad olla koostatud ka erinevates rakendustes. Tulemuseks näide koosolekult, kus kõigil on hästi ette valmistatud aruanded, kuid oluliste erinevustega numbrites. Selle asemel, et tegeleda konkreetse küsimusega, nähakse vaeva probleemiga, miks on ühtedel töötajatel teistsugused andmed kui teistel.
Sellegi koha peal tekivad probleemid aruannete usaldatavuse osas. On tavaline, et aruannete väljastajaks on IT-osakond ja äriüksusel on minimaalne võimalus ise protsessis sees olla. IT-osakond teab, mis andmetega nad töötavad, aga ei tea seda eriti ärivajaduste kontekstist ja vastupidi.
Andmete kvaliteedist räägitakse vähe, aga see on tõsine probleem. Kui kunagi on lepitud kokku andmete kogumise ja korrastamise osas, siis hilisemaid erijuhtumeid käsitletakse vähe või üldse mitte. Tulemuseks kulub uutel töötajatel kaua aega, et teha enesele selgeks, missuguste andmetega nad üldse töötama peavad.
Kõigi kirjeldatud probleemide põhjusteks on andmete pidamise kord allüksuses ja andmete mittejagamine teiste allüksustega. Nüüd tulebki mängu andmeaida mõiste ja mõte koondada andmed ühte kohta, nii et nad oleksid tervele organisatsioonile üheselt mõistetavad. Selle saavutamiseks tuleb andmeid analüüsida, nendest aru saada, kohandada ja kasutajatele kättesaadavaks teha.
Autor: Remo Suurkivi