Digitális transzformáció adatokkal – tanulságok és kihívások
Áprilisban is folytatódott a Data Management Association International alakulóban lévő magyarországi tagszervezetének (DAMA Hungary Budapest) Lunch & Learn eseménysorozata.
Online előadásunkon Hárs Márton (Group Data Analytics Lead), Bácskai Tamás (IT Solution Architect) és Ispán Zsolt (Lead BI Project Manager) a MOL Consumer Services üzletágának 2017-ben indult átfogó digitális transzformációjáról és tapasztalataikról beszéltek.
A 2022. április 26-i előadás során összegezték az elmúlt évek tanulságait és az izgalmas kihívásokat, amiket maguk előtt látnak. Első lépésként egy adattárház létrehozásával kezdtek, majd az évek során folyamatosan növelték az adattárházba integrált adatforrások számát és a földrajzi lefedettséget. A jelenleg 6 országot lefedő és több mint 300 üzleti felhasználót kiszolgáló komplex infrastruktúrára széleskörű BI szolgáltatást és egy egyre növekvő fontosságú fejlett analitikai portfoliót építettek.
A Consumer Services Data Lake fejlődése az üzleti környezetben
A Digital factory fogja össze a Consumer Services digitális transzformációt, amely a belső folyamatok és az ügyfélinterakciók digitalizációját is magába foglalja, ezáltal jelentős adatelemzési követelményeket támasztva (Data Lake: adattárház és arra épülő analitikai szolgáltatás). A szolgáltatás portfólió az igények széles skáláját fedi le: a rendszeres üzleti felhasználóktól egészen az adattudósokig számos adatelőkészítést végeznek. Az új tartalmak becsatornázása inkább adatmenedzsment szervezeti kihívást jelentetett, mintsem technológiai kihívást.
Kezdetben az infrastruktúra létrehozására és a használat növelésére összpontosítottak, majd hamar a prediktív analitikák felé vették az irányt, azonban a BI ökoszisztéma agresszív növekedésének ára volt. Magas fenntartási költségekkel, alacsony felhasználói aktivitással és felhasználói bizalmatlansággal szembesültek. A fejlődési úton folyamatosan vizsgálták az eredményeket és hogy hol lehet a lehető legtöbb üzleti értéket teremteni. Az üzleti elköteleződésben kulcsfontosságú szerepe van a területekkel közösen elvégzett diagnosztikának, ezáltal az adatkezelési képesség fokozatos kiépítésének. A tapasztalatok alapján ez az előfeltétele a fejlett analitikai projektek hatékony végrehajtásának.
Infrastruktúra építés a folyamatosan fejlődő igényeknek megfelelően
A Data Lake-kel szemben folyamatosan változó igényekkel szembesültek, amelyek többszörös infrastrukturális iterációt eredményeztek. Kezdetben szűkített cél volt egy riporting rendszer fejlesztése és a meglévő felhős infrastruktúra kihasználása. Azonban ez nem volt elég rugalmas koncepció és egy egységes infrastrukturális jövőkép hiányában hamar le kellett vonni a tanulságot és az adattárház képesség fejlesztése mellett az önkiszolgáló megoldások értékelődtek fel. Az infrastruktúra fejlődése során újabb és újabb kihívásokkal szembesültek, mint például a fejlett analitikai eszközök támogatása, a sandbox infrastruktúra újratervezése vagy a felhős és a platform szolgáltatás felé történő elmozdulás.
Fontos tapasztalatként került megosztásra, hogy egy ilyen hosszú úton az iteratív gondolkodás elengedhetetlen (szeletelt waterfall projektekkel célszerű haladni), a felhős megoldásokban rejlő potenciált érdemes kihasználni (hibrid infrastruktúra jó kiindulás), nem szabad megfeledkezni a jövőképről (hova és hogyan szeretnénk eljutni), a releváns tartalom érdekében az üzleti felhasználókat is be kell vonni a folyamatba (folyamatos edukációt igényelnek).
A mindennapokban ez egy komplex adattárház üzemeltetése és fejlesztése
Párhuzamos kihívások a fejlesztések és a napi szintű üzemeltetés során: az egymással párhuzamosan futó, eltérő karakterisztikájú projektek leszállítása „többsebességes” leszállítási módszertan alkalmazását igényli. A dinamika fenntartása érdekében a leszállítói csapat bevonásra kerül az éves projekt tervezésbe és összehangolva alkalmazzák az agilis (kisebb üzleti igények) és waterfall (komplex projektek) megközelítést a fejlesztések megvalósításához.
A megfelelő minőségű adatok, az üzleti felhasználók felé vállalt időpontra történő biztosítása napi szintű, szakmai üzemeltetési tevékenységek elvégzését követeli meg. Ennek eszköze a „proaktív” monitorozás: a lehetséges hibák azonosítása a felhasználók előtt, kommunikáció, időben történő javítás ezáltal a bizalom és az üzemeltetési folyamat állandó javítása.