Digitalizace v současnosti prostupuje prakticky všemi myslitelnými i nemyslitelnými odvětvími. Její podstatou by mělo být zvyšování efektivity procesů skrze digitální technologie a na druhé straně snižování nákladů, růst výnosů, zvyšování zisku… Problémem digitalizace je nicméně to, že původně měla trochu jiný význam, který jeho přenesením do oboru managementu získal určitou nežádoucí abstraktnost. 

O digitalizaci dnes mluví všichni, jiní o ni píší a další ji dokonce i dělají. Mnohdy se nicméně jedná o naprosto odlišné věci, které mají společné jen to, že nějak souvisejí s digitálními či informačními technologiemi. Přitom technologie jsou pouze jedním z prvků skládačky a je nutno řešit i problémy v podobě procesů, jejich organizace, organizačních struktur, firemní kultury, produkčního řetězce tvořícího hodnotu pro zákazníky atd.

Čeho se při digitalizaci vyvarovat? 

Problematický je i přístup, že jedno pojetí digitalizace stačí všem. Nicméně digitalizace musí být řešena úplně individuálně, a to v kontextu každé firmy nebo organizace, protože jinak jsou to jen zbytečně vynaložené finanční prostředky a ztráta času. Dalším problémem je zároveň často krátkodobý přístup k digitalizačním programům, jež jsou ale svým charakterem střednědobé a dlouhodobé. 

Termín digitalizace jako celek naneštěstí eroduje i díky snahám prodávat instantní digitalizaci namísto skutečné implementace digitálních řešení. Bez ohledu na tento aspekt má primární poselství digitalizace stále svou přidanou hodnotu. Je proto jen otázkou času, než se digitalizace objeví pod novým marketingovým názvem a s jistým typem vnitřní konsolidace obsahu.

Charakteristika digitalizačních projektů

Základem je jasně si vymezit prostředky a aktivity související s aplikací digitálních, respektive informačních technologií, a to ještě takových, jež mají nějaké jasně měřitelné přímé ekonomické dopady na celkovou výkonnost firmy nebo organizace. Mnoho digitálních iniciativ ekonomický rozměr zcela postrádá nebo omezuje. Bohužel často totiž bývá hlavní ukázat nějakou digitalizaci, i kdyby to žádná digitalizace nebyla. Takové „digitální iniciativy“ koncept digitalizace pouze poškozují a zesměšňují. 

Jaké jsou tedy správné prostředky a aktivity digitalizace? Za ty základní se dá považovat zavádění nových business modelů včetně některých prvků sdílené ekonomiky, individuální produkty, Business Proces Reengineering, Cloud, Internet věcí (IoT), Big Data, pokročilá datová analytika, automatizace IT, agilní řízení, e-learning, různé typy self-service služeb, Blockchain, umělá inteligence, omnichannel komunikace, optimalizace zákaznické zkušenosti, odstranění zbytných papírových dokumentů z procesů, plnohodnotné enterprise mobilní aplikace, odstraňování legacy aplikací atd.

Význam data managementu

Celou digitalizací se jako červená nit proplétá problematika data managementu. Ten tvoří jeden ze základních kamenů digitalizačních zlepšení a inovací. Přitom je mnohem starším oborem a svým způsobem i konzervativnější než samotná digitalizace. Sám o sobě totiž v původní podobě není s digitalizací úplně kompatibilní a je potřeba ho v kontextu každé firmy a organizace aktualizovat tak, aby dobře podporoval zvolenou formu digitalizace.

O aktivitách a prostředcích digitalizace najdeme stovky článků s mnoha doporučeními, radami a vizemi. Někdy se najdou i nějaké nesmysly nebo zavádějící obchodní materiály, ale to je vlastnost všech aktuálních trendů, ke kterým se chce vyjádřit každý bez ohledu na svoji reálnou kvalifikaci. Výrazně horší je to ale s radami pro data management, bez kterého se žádná smysluplná digitalizace dříve nebo později neobejde. Pokud ano, nejspíš je to něco jiného než digitalizace, navíc ještě se špatným názvem. Je úplně jedno, jestli se o datech budeme bavit jako o novodobém zlatu, ropě nebo vodě. Bez dat si prostě nelze žádnou digitalizaci představit. Rizika navíc umocňuje fakt, že digitalizace sice slibuje vysoké zisky, těch však nejde dosáhnout bez zásadnějších počátečních investic, jež se velmi snadno mohou stát utopenými investicemi.

Jak neskončit ve slepé uličce

Data management se musí zaměřit na celou řadu domén v čele s Data Governance, datovými platformami, datovou kvalitou, automatizací zpracování dat, rychlejším a kvalitnějším data delivery. Nastupující nové technologie, nové koncepce, pokročilejší algoritmy, zpracovávají se stále větší datové objemy a zpracovávají se rychleji. 

Bokem hlavního zájmu trochu neoprávněně zůstávají datové sklady, které jsou chápany už jako legacy aplikace, ačkoliv tito dinosauři úsvitu informačního věku mají řadu nenahraditelných vlastností, k nimž se inovativní moderní datové platformy musí nejprve propracovat. Navíc i dinosauři byli velcí a mocní, a nebýt jistého drobného incidentu s meteoritem, vládli by planetě Zemi ještě dnes a na nás by nikdy nepřišla řada.

Data Warehouse nebo Big Data platforma? Obojí!

Koncepce datových skladů vznikla v minulém století. Dle základní definice se jedná o integrované úložiště dat s orientací na subjekt s nízkou proměnlivostí a historií. Tak trochu překvapivě původní definice neobsahuje ani slovo o něčem, jako je relační databáze nebo třeba ETL, které jsou považovány za nezbytné při budování klasického datového skladu. A je to tak správně. 

Díky čtvrtstoletí intenzivního rozvoje je datový sklad stále klíčovou komponentou data managementu, bez níž si prostě nelze smysluplnou digitalizaci představit (v některých případech k nelibosti řady architektů, jak odhaluje praxe). Drtivá většina inovací na poli data managementu v posledních letech totiž řeší technologická omezení datových skladů, ne jejich logické problémy. Moderně řešený datový sklad umožňuje mnohem lépe zajistit toky a zpřístupnění dat než některé čistě technologicky navržené a mnohdy roztříštěné Big Data aplikace, neboť až příliš často kladou důraz pouze na aspekt zpracování dat. Moderně pojatý datový sklad Big Data technologie samozřejmě také využívá, jen to dělá efektivněji.

Jak vypadá moderně řešený datový sklad?

1. Centrální úložiště je jedním z řady typů úložišť

Moderně pojatý datový sklad logicky vychází z původní definice. Rozšiřuje se navíc ale do podoby tzv. enterprise úložiště pro všechna data, která firma nebo organizace potřebuje k analýzám a řízení. Navíc takový sklad opouští koncept centrálního datového úložiště v podobě relační databáze, která se stává pouze jedním z mnoha typů úložišť, jako jsou třeba NoSQL databáze nebo Big Data platformy.

2. Zahrnuje Data Lake

Na základě těchto technologií se vytváří zdrojová vrstva v podobě Data Lake. Ten však lze využít i samostatně. Veškerá technická úložiště jsou logicky propojena, a není tak problém je v jeden okamžik z pohledu koncových uživatelů používat dohromady. Technicky hovoříme o datové virtualizaci nebo také federaci podle zvolené architektury.

3. Nabízí real-time zpracování datových streamů

Další inovací je omezení dávkového zpracování a stále častější zpracování dat v reálném čase v podobě datových streamů. Samozřejmostí je pak centralizovaná správa metadat, data lineage a různé self-service služby pro koncové uživatele.

4. Počítá s pokročilou analytikou, AI a machine learningem

Důležitou součástí je pokročilá analytika dat včetně strojového učení a umělé inteligence a je jedno, jestli se jedná o strukturovaná, semistrukturovaná nebo nestrukturova­ná data.

5. Využívá cloud i open-source technologie

Tyto komponenty jsou maximálně automatizované, což vede k významné úspoře nákladů na vývoj i správu. Úspory se objevují zároveň v oblasti nákupu technologií. Může se jednat o využití cloudu (včetně Data Warehouse as a Service – DWaaS) nebo nasazení open source primárně z oblasti Big Dat. Opomenuti nezůstávají ani koncoví uživatelé, kteří mají mnohem širší možnosti pro datové analýzy, a to navíc rychlejší, nad většími objemy dat i nad větším množstvím datových zdrojů.

6. Poskytuje vysokou škálovatelnost

Třešničkou na dortu je výrazně zlepšená škálovatelnost oproti předchozí generaci datových skladů, a to právě díky použití Big Data technologií.

Moderní DWH a Extended DWH jsou jedno a totéž

Data Warehouse je dnes po technické stránce něco naprosto odlišného, než byl ještě před několika málo lety. Zároveň disponuje mnohem širším využitím. Často proto hovoříme o termínu Extended Data Warehouse (XDW), který nahrazuje Enterpise Data Warehouse (EDW), protože záběr EDW je v současném pojetí pro digitalizační programy příliš úzký.

Moderních datových skladů v současnosti existuje naprosté minimum – i přes různá prohlášení ať už ze strany IT oddělení, nebo ze strany dodavatelů technologií. Jeho vybudování vyžaduje značnou expertizu, nicméně jeho přínosy absolutně převažují nad náklady. Firma či organizace dokáže pomocí moderního datového skladu (XDW) výrazně snadněji a rychleji realizovat digitalizační program, a dosáhnout tak efektivně svých cílů.

 

Autor článku: Martin Bém, Senior Consultant, Adastra
Článek v původním znění publikoval časopis IT Systems (12/2018) i jeho online verze SystemOnLine.