1.3. Hurtownia danych dla systemu CRM
advertisement
Wydział Informatyki i Zarządzania kierunek studiów: Zarządzanie i Marketing specjalność: Technologie Informacyjne w Zarządzaniu Praca dyplomowa - magisterska HURTOWNIA DANYCH DLA SYSTEMU KLASY CRM W PRZEDSIĘBIORSTWIE CHOFUM S.A. Karolina Ślipko słowa kluczowe: hurtownia danych CRM krótkie streszczenie: Przedmiotem niniejszej pracy jest projekt hurtowni danych służącej do efektywnego wykorzystania informacji przechowywanych w systemach przedsiębiorstwa celem skutecznego zarządzania relacjami z klientami (CRM). Promotor: Leopold Szczurowski ....................... imię i nazwisko ocena ....................... podpis pieczątka Instytutu, w którym student wykonywał pracę Wrocław 2008 Spis treści STRESZCZENIE ...................................................................................................... 4 SUMMARY ............................................................................................................... 4 WSTĘP ..................................................................................................................... 5 I. HURTOWNIE DANYCH W ARCHITEKTURZE PRZEDSIĘBIORSTWA DLA SYSTEMU CRM ....................................................................................................... 7 1.1. Wprowadzenie do tematyki hurtowni danych ..................................................................................... 7 1.1.1. Pojęcie i istota hurtowni danych .......................................................................................................... 7 1.1.2. Tematyczne hurtownie danych ............................................................................................................ 9 1.1.3. Modele danych stosowane w hurtowniach danych ............................................................................ 10 1.1.4. Obszary wykorzystania hurtowni danych .......................................................................................... 11 1.2. Zarządzanie Relacjami z Klientami .................................................................................................... 13 1.2.1 Podstawy CRM .................................................................................................................................. 13 1.2.2 CRM całościową strategią przedsiębiorstwa ...................................................................................... 13 1.2.3 Istota analizy danych w systemach CRM .......................................................................................... 17 1.2.4 Funkcjonalność aplikacji CRM .......................................................................................................... 20 1.3. Hurtownia danych dla systemu CRM ................................................................................................. 24 1.3.1 Środowisko hurtowni danych ............................................................................................................. 24 1.3.2 Architektura hurtowni danych ............................................................................................................ 25 II. ANALIZA MOŻLIWOŚCI ZDOBYCIA PRZEWAGI KONKURENCYJNEJ POPRZEZ ZASTOSOWANIE HURTOWNI DANYCH.............................................28 2.1. Charakterystyka firmy CHOFUM S.A. .............................................................................................. 28 2.1.1. Grupa Kapitałowa GWARANT ......................................................................................................... 28 2.1.2. Strategia i cele biznesowe firmy CHOFUM ...................................................................................... 29 2.1.3. Oferta produktowa firmy CHOFUM S.A. ......................................................................................... 29 2.1.4. Charakterystyka klientów firmy ......................................................................................................... 30 2.2. Określenie pozycji firmy na rynku polskim i zagranicznym ............................................................ 34 2.2.1 Analiza konkurencji firmy w odniesieniu do produkowanego asortymentu ...................................... 34 2.2.2 Analiza SWOT ................................................................................................................................... 37 2.2.3 Działalność marketingowa ................................................................................................................. 38 2.3. Ocena korzyści wynikających z wdrożenia hurtowni danych........................................................... 39 2.3.1 Informacja w tworzeniu przewagi konkurencyjnej ............................................................................ 39 2.3.2 Wspieranie podejmowania decyzji strategicznych ............................................................................. 40 2.3.3 Hurtownia danych jako samozwracająca się inwestycja .................................................................... 41 III. PROJEKT APLIKACJI .......................................................................................43 3.1. Model pojęciowy ................................................................................................................................... 43 3.1.1. Analiza wymiarowa ........................................................................................................................... 43 3.1.2. Wymagania dla modelu pojęciowego ................................................................................................ 45 3.1.3. Modelowanie punktowe ..................................................................................................................... 46 2 3.2. Model logiczny ...................................................................................................................................... 50 3.2.1. Modelowanie logiczne ....................................................................................................................... 50 3.2.2. Opracowanie modelu logicznego ....................................................................................................... 51 3.3. Fizyczna implementacja ....................................................................................................................... 54 3.3.1. Architektura hurtowni danych ............................................................................................................ 54 3.3.2. Tworzenie zapytań ............................................................................................................................. 56 3.3.3. Metadane i czynniki jakości ............................................................................................................... 56 IV. PROTOTYP WDROŻENIA ................................................................................58 4.1. Interfejs użytkownika ........................................................................................................................... 58 4.2. Opis możliwości systemu ...................................................................................................................... 61 4.3. Możliwości dalszego rozwoju aplikacji. .............................................................................................. 65 ZAKOŃCZENIE .......................................................................................................67 ŹRÓDŁA..................................................................................................................69 Literatura............................................................................................................................................................. 69 Materiały wykładowe .......................................................................................................................................... 70 Materiały wewnętrzne firmy CHOFUM ........................................................................................................... 70 Strony internetowe .............................................................................................................................................. 70 SPISY ......................................................................................................................71 Spis rysunków ...................................................................................................................................................... 71 Spis tabel .............................................................................................................................................................. 71 3 Streszczenie Praca dotyczy dziedziny definiowania, projektowania, implementacji oraz wdrożenia hurtowni danych dla systemu klasy CRM. Opisuje zagadnienia związane z zarządzaniem informacjami o klientach firmy w kontekście ich znaczenia dla sukcesu przedsiębiorstwa. Przedstawia korzyści wynikające z wdrożenia hurtowni danych a w tym możliwości zdobycia przewagi konkurencyjnej na rynku. Ponadto zawiera wyjaśnienie istoty hurtowni danych oraz koncepcji zarządzania relacjami z klientami zarówno w ujęciu narzędziowym jak i w odniesieniu do całościowej strategii przedsiębiorstwa. Przeprowadzoną identyfikację wymagań użytkowników poprzedzono analizą przedsiębiorstwa w kontekście aktualnej sytuacji firmy oraz jej współistnienia z otoczeniem. Stanowiło to podstawę do dalszych prac projektowych sprowadzających się do opracowania modelu pojęciowego, logicznego, implementacji fizycznej oraz prototypu wdrożenia hurtowni danych. Omawia również dostępne na rynku oprogramowanie służące do budowy hurtowni. Praca kończy się oceną wyników wdrożenia oraz identyfikacją możliwości dalszego rozwoju systemu. Summary Thesis concerns an area of definition, design and implementation of data warehousing for the CRM solutions. It describes the issues related to the management of information about the company's clients in the context of their importance to the success of the company. Presents the benefits arising from the implementation of data warehouse including the possibility of gaining a competitive advantage in the market. Thesis includes explanation of the substance of the concept of data warehousing and Customer Relationship Management, both in terms of utility and in relation to the overall business strategy. Recognition of user requirements preceded by an analysis of the company in the context of its current situation and its coexistence with the environment. That was the basis for further work of development a conceptual, logical and physical model to implement the data warehouse prototype. Presented also software available on the market used to build the data warehouses. Thesis ends with the assessment of the results of the implementation and identify opportunities for further development of the system. 4 Wstęp Osiągnięcie i utrzymanie przewagi konkurencyjnej należy do aspiracji wielu współczesnych przedsiębiorstw. Bez względu na branżę czy skalę działania, firmy dążą do efektywnego wykorzystania zasobów prowadząc nieustającą rywalizacje z konkurentami. Jednym z podstawowych zasobów współczesnego przedsiębiorstwa jest informacja, przyczyniająca się do pogłębiania wiedzy o otoczeniu w którym dana firma funkcjonuje. Skuteczne zarządzanie jest możliwe tylko w sytuacji otwartego dostępu do informacji o organizacji i jej otoczeniu. Informacja wpływa bezpośrednio na proces decyzyjny firmy skracając jego czas a co za tym idzie przyspieszając reakcje na zmiany. Firmy poszukują nowoczesnych technologii sterujących przepływem informacji jednak ich podstawowym problemem jest rozproszenie istotnych informacji w różnych systemach informatycznych i platformach. Taki utrudniony dostęp do informacji wydłuża czas podejmowania decyzji niezbędnych na konkurencyjnym rynku przedsiębiorstwa. Alternatywą wobec konwencjonalnych systemów informatycznych stała się hurtownia danych która umożliwiała skuteczny dostęp do informacji pochodzących z różnych źródeł w firmie. Funkcjonalność hurtowni danych doceniono zwłaszcza w odniesieniu do zarządzania relacjami z klientami (CRM) gdyż to właśnie w tym obszarze jedno kompleksowe źródło informacji jest niezwykle istotne. Przedmiotem przeprowadzonych badań było zaprojektowanie i implementacja hurtowni danych służącej do efektywnego wykorzystania informacji przechowywanych w systemie CRM. Zakres zrealizowanych prac obejmował analizę danych przechowywanych w przedsiębiorstwie celem zwiększenia jego sprawności oraz identyfikację korzyści możliwych do osiągnięcia dzięki zastosowaniu hurtowni danych dla systemu CRM. Założono realizację dwóch celów badawczych: poznawczego polegającego na identyfikacji dziedziny projektowania hurtowni danych dla systemu CRM. Przeprowadzono szczegółową analizę źródeł literaturowych poświęconych tematyce hurtowni danych których efektem jest prezentacja zagadnienia hurtowni danych w różnych aspektach począwszy od wyjaśnienia istoty i wyróżnienia cech charakterystycznych po opis możliwości systemu. Przedstawione rozważania stanowią kompleksowy projekt hurtowni danych wspierającej zarządzanie relacjami z klientami. Wyjaśniono również istotę koncepcji CRM zarówno w ujęciu narzędziowym jak i całościowej strategii przedsiębiorstwa. Poszczególne etapy realizowanego projektu są poparte stosowną dokumentacją gwarantującą jednoznaczną interpretację wyników. Realizacja celu poznawczego polegała również na przeprowadzeniu rozmów z zarządem przedsiębiorstwa CHOFUM S.A. dla którego zaprojektowano hurtownię danych. Zebrane wymagania użytkowników oraz analiza przedsiębiorstwa stanowiły punkt wyjścia dla prac projektowych. utylitarnego sprowadzającego się do wykonania aplikacji hurtowni danych dla przedsiębiorstwa CHOFUM S.A. wspierającej obszar zarządzania relacjami z klientami firmy. Szczegółowa identyfikacja dziedziny projektowania hurtowni danych oraz analiza przedsiębiorstwa CHOFUM S.A. stanowiły podstawę do realizacji prototypu wdrożenia hurtowni danych. Aplikację wykonano w programie MS Access, który jest dostępny i znany pracownikom firmy. Zidentyfikowane potrzeby przedsiębiorstwa sprowadzały się do możliwości przeprowadzania analiz 5 realizowanych transakcji sprzedaży. Wychodząc naprzeciw wymaganiom wobec systemu rozbudowano moduł analityczny, umożliwiający generowanie raportów sprzedażowych grupujących sprzedaż względem następujących kryteriów: klientów, produktów, grupy produktów, czasu, pracowników realizujących sprzedaż oraz regionów. Ponadto zapewniono podstawową funkcjonalność zarządzania relacjami z klientami (m.in. historia kontaktów) oraz możliwość przeglądania rekordów bazy danych w przystępnej formie graficznej. Zapewniono prostą nawigację systemu wykorzystując formularze programu MS Access dzięki czemu z aplikacji mogą z powodzeniem korzystać użytkownicy nie związani zawodowo z informatyką. Kolejne rozdziały prowadzą do realizacji powyższych celów. W rozdziale 1 opisano przedmiot badań jakim jest hurtowni danych dla systemu klasy CRM. Przedstawiono istotę hurtowni, obszary jej wykorzystania. Rozdział ten stanowi również wprowadzenie do tematyki zarządzania relacjami z klientami (CRM) prezentując różne ujęcia tej koncepcji. Opisano środowisko hurtowni danych przybliżając aktualnie dostępne na rynku technologię oraz klasyczną architekturę systemu wraz z dostępnymi modelami danych przechowywanych w hurtowni. W rozdziale 2 przedstawiono analizę możliwości zdobycia przewagi konkurencyjnej firmy CHOFUM S.A. poprzez wykorzystanie hurtowni danych. Rozdział ten zawiera charakterystykę przedsiębiorstwa w ujęciu aktualnego profilu produkcyjnego (czynniki wewnętrzne) oraz klientów i otoczenia (czynniki zewnętrzne). Przeprowadzono analizę SWOT w celu identyfikacji słabych i mocnych stron firmy oraz oceny szans i zagrożeń otoczenia. Dokonano również oceny korzyści dla firmy wynikających z wdrożenia systemu hurtowni danych. W rozdziale 3 zaprezentowano wybrane podejście do projektowania hurtowni danych obejmujące opracowanie modelu pojęciowego, logicznego oraz fizycznego. Model pojęciowy specyfikuje wymagania informacyjne. Do opracowania modelu pojęciowego posłużono się metodą modelowania punktowego a efektem wykonanych prac był model odzwierciedlający firmę CHOFUM w pojęciach wymiarów. Model pojęciowy był punktem wyjścia do opracowania relacyjnego modelu logicznego, który wykonano na diagramie klas posługując się językiem modelowania obiektowego (UML). Ostatnim etapem projektowym była implementacja fizyczna z opisem przepływu danych od systemów źródłowych do hurtowni a stamtąd od użytkowników końcowych.. W rozdziale 4 przedstawiono możliwości zaimplementowanego systemu hurtowni danych. Opisano interfejs użytkownika, podstawową funkcjonalność ponownie wykorzystując język UML, tym razem do opracowania diagramu przypadków użycia. Opis poszczególnych modułów systemu poparto rysunkami prezentującymi wybrane opcje (m.in. generowanie raportów, okna dialogowe do nawigacji). Rozdział zakończono identyfikacją możliwości dalszego rozwoju aplikacji. Podsumowanie działań zrealizowanych w poszczególnych częściach pracy zostały zaprezentowane w zakończeniu. 6 I. Hurtownie danych w architekturze przedsiębiorstwa dla systemu CRM 1.1. Wprowadzenie do tematyki hurtowni danych 1.1.1. Pojęcie i istota hurtowni danych Pojęcie hurtowni danych nie zostało do tej pory jednoznacznie określone. W licznych opracowaniach dotyczących przedmiotu znajdują się indywidualne interpretacje autorów. Za twórcę i prekursora pojęcia jest uznawany W. H. Inmon, który hurtownie danych definiuje następująco: „Hurtownia danych to zbiór danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych, statycznych, niezmieniających się w czasie, dedykowanych dla potrzeb wspierania procesów zarządzania” (por. Inmon, 2005, s. 62). Definicja zawiera najważniejsze cechy charakteryzujące hurtownię, która jest swoistą analityczną bazą danych stanowiącą podstawę dla systemów wspomagania decyzji1. Dane przechowywane w systemach transakcyjnych wspierają jedynie operacyjną działalność przedsiębiorstwa, podczas gdy te zgromadzone w hurtowni dostarczają trafnych informacji, niezbędnych do podejmowania decyzji strategicznych przedsiębiorstwie. Jest to możliwe dzięki temu, że dane w hurtowni wywodzące się z rozmaitych źródeł, począwszy od prostych plików tekstowych czy arkuszy kalkulacyjnych po systemy transakcyjne, są odpowiednio modyfikowane, czyszczone i agregowane. Takie dane pozbawione są więc niespójności. O użyteczności hurtowni świadczy również jej kolejna cecha, mianowicie nieulotność. Kolejne aktualizacje danych nie usuwają poprzednich, dzięki czemu mamy pewność uzyskania precyzyjnych i niezmiennych informacji na pytanie dotyczące konkretnego okresu bez względu na to, kiedy zapytanie to będzie wykonane. Współcześni przedsiębiorcy coraz częściej decydują się na wdrożenie hurtowni danych, wiedzą bowiem, że ta inwestycja w krótkim horyzoncie czasu przyniesie im oczekiwane efekty. Według badań przeprowadzonych przez agencje badawczą International Data Corporation w firmach, które wdrożyły hurtownie danych średni czas uzyskania zwrotu z inwestycji wyniósł zaledwie 1,67 roku (Buchnowska, 2006, s.157). Powód finansowy nie jest oczywiście jedynym, dla którego hurtownie danych znajdują coraz więcej zwolenników. Do pozostałych należą między innymi (Humphries i. in. 1998): Dostęp do danych Jednoznaczne źródło informacji Dokładne utrwalenie przeszłości Dane o różnym poziomie agregacji Rozdzielenie procesów operacyjnych i analitycznych Dostęp do danych Hurtownia danych umożliwia wszystkim użytkownikom systemu dostęp do danych dotychczas dla nich nie dostępnych, zamkniętych w różnych obszarach przedsiębiorstwa. Ponadto dzięki prostemu interfejsowi z hurtowni danych może korzystać każdy za pośrednictwem komputera. Zintegrowana natura hurtowni danych „DSS (Decision Support System ), to interaktywny system komputerowy wspomagający decydenta przy posługiwaniu się danymi i modelami w rozwiązywaniu słabo ustrukturalizowanych problemów decyzyjnych.” (Szczurowski, 2008, s. 8) 1 7 oszczędza czas jej użytkownikom gdyż nie muszą oni uczyć się czy rozumieć struktur danych źródłowych. Jednoznaczne źródło informacji Dane zgromadzone w hurtowni danych mają zapewnioną zgodność i wysoką jakość zanim dotrą do użytkownika. Analityczna baza danych staje się wówczas jedynym słusznym źródłem informacji dla osób podejmujących decyzje w przedsiębiorstwie. Informacje są niezmienne, jednak różnice mogą pojawić się w definicjach pojęć dlatego niezwykle ważna w przedsięwzięciu jakim jest hurtownia danych jest komunikacja i ustalenie wspólnego zrozumienia terminów stosowanych w przedsiębiorstwie. Dokładne utrwalenie przeszłości Do kadry zarządzającej często docierają raporty bieżące które nabierają sensu dopiero po porównaniu ich z obrazem przeszłości (przeszłymi osiągnięciami). Aktualne rezultaty działalności przedsiębiorstwa są tylko efektem/skutkiem jego działań w przeszłości dlatego aby podjąć właściwe decyzje dotyczące przyszłości należy dokładnie prześledzić przeszłe tendencje. Poe, Klauer, Brobst (2000, s.84), istotę przeszłości opisują następująco: „Zrozumienie dotychczasowych trendów i zachowań, a następnie poznanie, w jaki sposób aktualne otoczenie biznesowe wynikło z przeszłości, umożliwiają firmom opracowanie planów analiz ilościowych w celu podejmowania decyzji.” Hurtownia danych umożliwia między innym generowanie raportów działalności przedsiębiorstwa dla danego miesiąca na przestrzeni kilku lat. Takie przekrojowe porównanie staje się cennym źródłem wiedzy dla osób podejmujących decyzje w przedsiębiorstwie. Dane o różnym poziomie agregacji Dynamiczne raporty2 umożliwiają przeglądanie danych znajdujących się w hurtowni pod różnym kątem i różnym poziomie szczegółowości. Użytkownicy mogą więc w zależności od potrzeb sięgać po dane szczegółowe czy też odpowiednio zagregowane dostosowane do typu analizy jakiej mają służyć. Rozdzielenie procesów operacyjnych i analitycznych Przetwarzanie operacyjne ma odmienne wymagania architektoniczne od przetwarzania analitycznego3. Próby zaspokojenia potrzeb analitycznych i operacyjnych za pomocą jednego systemu, wprowadzały chaos w architekturze systemów informatycznych przedsiębiorstwa. Hurtownia danych rozwiązuje ten problem wprowadzając osobną architekturę systemu dla wdrożeń decyzyjnych. Dzięki temu architektura systemu „Pojęcie raport dynamiczny, odnosi się do raportu który może być szybko modyfikowany przez użytkownika w celu prezentacji danych o mniejszym lub większym stopniu szczegółowości, bez konieczności stosowania dodatkowych programów”, (Humphries i. in. 1998) 3 Jest to konsekwencja różnic o których pisze Poe i in.(2000, s.33):„Chociaż dane w operacyjnej bazie danych mogą ulegać zmianie w ciągu dnia, podczas normalnej działalności firmy, dane zawarte w analitycznej bazie danych pozostają niezmienne i są aktualizowane zgodnie z wcześniej ustalonym planem. (…) System operacyjny często projektuje się do przyjmowania danych, wprowadzania zmian do istniejących danych, uzgadniania ilości, śledzenia operacji, przedstawiania raportów , utrzymywania integralności danych oraz szybkiego zarządzania operacjami. System analityczny nie umożliwia żadnej z wyżej wymienionych usług. Analityczna baza danych służy do przechowywania ogromnej ilości stałych danych w celu dostarczania informacji , które będą wykorzystywane w procesie podejmowania decyzji.” 2 8 informatycznego przedsiębiorstwa jest bardziej elastyczna na zmieniające się wymagania. 1.1.2. Tematyczne hurtownie danych Pojęcie tematycznej hurtowni danych zostało zdefiniowane w roku 1994. Termin ten jest rozumiany jako „podzbiór hurtowni danych, złożony z danych istotnych dla określonych przedsięwzięć (np. marketing, sprzedaż, finanse)”(Poe, Klauer, Brobst , 2000, s. 44) Innymi słowy jest to hurtownia ograniczona do pojedynczego, logicznego obszaru biznesowego. Tematyczne hurtownie, zwane również targowiskami danych, zwykle wspierają funkcjonowanie poszczególnych obszarów przedsiębiorstwa realizując procesy analityczne działu finansowego, marketingu czy sprzedaży. Wdrożenie hurtowni danych to kosztowne przedsięwzięcie. Cena każdego projektu informatycznego zależy od ilości osób zaangażowanych w jego realizację, kosztów sprzętu oraz stosowanego oprogramowania4. Szukano alternatywy atrakcyjnej pod względem finansowym o stosunkowo krótkim czasie realizacji. Faktycznie targowiska danych spełniły powyższe oczekiwania, mają jednak wiele wad o których następująco pisze Todman (2003, s.204): „ Brakuje im spójności koncepcyjnej, a poza tym zazwyczaj nie ma żadnego sposobu na zintegrowanie danych tak, aby można było zadać jakieś nadchodzące, obejmujące całe przedsiębiorstwo, pytania. ” Powyższy fragment skłania do refleksji czy korzyści wynikające z tworzenia tematycznych hurtowni, powinny być powodem rozpoczynania przedsięwzięcia, pozostającego w sprzeczności z ogólną ideą hurtowni danych, która ma wspierać firmę w dążeniu do jej celów. Hurtownie tematyczne są często wstępem do projektu całościowej hurtowni danych. Przy budowie środowiska wspomagającego podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie Gorawski wyróżnia kilka podejść stosowanych przez firmy (zobacz Gorawski 2000): Bottom-up – dane źródłowe są przetwarzane przez targowiska danych, które tworzą następnie hurtownie globalną Top-down – dane z hurtowni globalnej są przekazywane do powiązanych z nią hurtowni tematycznych Globalna hurtownia – dane źródłowe przechodzą najpierw przez warstwę pośrednią5 a następnie są ładowane do jednej globalnej hurtowni. Hurtownia bez hurtowni globalnej – opcja krytykowana przez cytowanego wcześniej Todmana, dane źródłowe po odpowiednich przekształceniach w warstwie pośredniej architektury hurtowni danych, są ładowane do poszczególnych targowisk danych. Nie występuje tu jedna globalna hurtownia. Zaprezentowane podejścia do architektury hurtowni danych łączą składniki ogólnej architektury występujące w każdym z nich. Różnica polega na ich różnorodnej implementacji. Wybór sposobu implementacji hurtowni zależy od sytuacji i potrzeb 4 www.bakk.com (data odczytu 31.03.2008r. ) „Każdy element danych musi przejść przez ciąg kroków przewarzających , znanych jako VIM. VIM to skrót od angielskich słów: validation (kontrola poprawności), integration (integracja) i mapping (odwzorowywanie)” (Todman 2003, s. 207) 5 9 poszczególnych przedsiębiorstw, dlatego też nie można wskazać rozwiązań lepszych lub gorszych gdyż jest to kwestia subiektywnej oceny firmy. 1.1.3. Modele danych stosowane w hurtowniach danych Modele składowania danych muszą umożliwiać ich wielowymiarową prezentację i szybki dostęp. Hurtownia danych ma odwzorować model działalności końcowego użytkownika, aby tego dokonać można posłużyć się modelem relacyjnym lub modelem wielowymiarowym. Oba podejścia do przechowywania danych w hurtowniach są przedstawione poniżej. Model relacyjny W tym modelu dane są przechowywane w tabelach relacyjnych. Model ten składa się z tabeli faktów będącą zbiorem wartości reprezentujących obszar oraz tabel wymiarów. Tabela faktów zawiera dane faktograficzne natomiast tabele wymiarów, atrybuty opisujące te fakty. W takim podejściu do modelowania danych, wielowymiarowych wykorzystuje się schemat gwiazdy lub schemat płatka śniegu. Na rysunku 2 i 3 widać, że centralną cześć obu modeli stanowi obszar tematyczny, jakim może być sprzedaż, natomiast ramiona schematów to wymiary analizy danego obszaru. WYMIAR PRODUKT WYMIAR KLIENT Produkt_id Klient_id Atrybuty FAKT SPRZEDAŻ Produkt_id Atrybuty Klient_id Okres_id Obszar_id Obszar_id Okres_id Kolumny danych Atrybuty WYMIAR OBSZAR Atrybuty WYMIAR CZAS Rysunek 1: Schemat gwiazdy dla faktu sprzedaży. Źródło: na podstawie Poe, Klauer, Brobst (2000, s.207-214) oraz Buchnowska (2006, s. 163) Cechą charakterystyczną schematu gwiazdy jest rodzaj relacji połączenia tabeli faktów z tabelami wymiarów, jest to relacja jeden do wielu, co oznacza że każdy element tabeli wymiaru łączy się z wieloma elementami tabeli faktów. Ponadto klucz główny tabeli faktów to połączenie kluczy głównych tabeli wymiarów. 10 WYMIAR KLIENT WYMIAR PRODUKT Marka_id Produkt_id Klient_id FAKT SPRZEDAŻ Opis Atrybuty Marka_id Rozmiar Rozmiar Atrybuty Produkt_id Klient_id Atrybuty Okres_id Obszar_id Obszar_id Okres_id Kolumny danych Atrybuty WYMIAR OBSZAR Atrybuty WYMIAR CZAS Rysunek 2: Schemat płatka śniegu dla faktu sprzedaży. Źródło: na podstawie Poe, Klauer, Brobst (2000, s.207-214) oraz Buchnowska (2006, s. 163) Schemat płatka śniegu jest bardziej złożoną wersja schematu gwiazdy, wykorzystywany w przypadku ogromnych wielkości tabel wymiarów. W tym schemacie tabele wymiarów są projektowane analogicznie do modeli relacyjnych. Umożliwia to uzyskanie pełniejszego obrazu wszystkich wymiarów biznesowych. Model gwiazdy ma prostszą strukturę dzięki temu prędkość przetwarzania jest znacznie większa niż w modelu płatka śniegu. Zaletą drugiego rozwiązania jest natomiast mniejsze zużycie pamięci dyskowej ponadto tablice wymiarów podlegają normalizacji6 dzięki czemu struktura modelu jest łatwiejsza do modyfikacji. (Buchnowska 2006, s. 162) Model wielowymiarowy W modelu wielowymiarowym dane są przechowywane w postaci macierzowej, model ten jest nazywany również kostką danych. Poszczególne komórki takiej kostki są wynikiem przecięcia poszczególnych wymiarów macierzy. Przewagą tego modelu nad poprzednim jest znacznie większa wydajność obsługi złożonych zapytań, angażujących ogromne ilości danych. 1.1.4. Obszary wykorzystania hurtowni danych Hurtownia danych umożliwia kierownictwu firmy, monitorowanie wskaźników które są istotne w wyznaczaniu kierunków działań przedsiębiorstwa i szybkiego reagowania na zmiany. Możliwe jest więc wskazanie grup produktów których sprzedaż jest opłacalna dla firmy, oraz tych które nie przyczyniają się do generowania zysków, „Normalizować (ang. Normalize) to inaczej zminimalizować duplikację danych w relacyjnej bazie danych dzięki efektywnemu projektowaniu tabeli.” 6 11 a wręcz przeciwnie, powodują straty. W odniesieniu do klientów, podobnie jak przy produktach, możliwe jest zidentyfikowanie tych, którzy najczęściej inwestują w oferowane przez firmę produkty, a tym samym przyczyniają się do zysku. Ponadto informacje przechowywane w hurtowni służą firmom do analiz ryzyka kredytowego czy do monitoringu jakości procesów produkcyjnych. Firmy korzystające z hurtowni cenią sobie również ich funkcjonalność pomocną przy ustalaniu konkurencyjnej polityki cenowej wyrobów wspieraną rozpoznaniem popytu na rynku. Poza powyższymi obszarami wykorzystania hurtowni danych w przedsiębiorstwach, Poe, Klauer, Brobst (2000, s. 86-97) wyróżniła dodatkowo następujące typowe zastosowania: Wykrywanie oszustw – zastosowanie najpopularniejsze w przedsiębiorstwach zajmujących się obsługą płatności za pomocą kart kredytowych. Algorytm opracowany na podstawie archiwalnych informacji zawartych w hurtowni danych. Informacje te umożliwiają wykrycie powtarzających się schematów oszustw i prawidłowych zastosowań kart kredytowych przez klientów. Opracowany algorytm jest wykorzystywany w systemach operacyjnych przedsiębiorstwa. Ukierunkowany marketing – umiejętne wyciąganie wniosków na podstawie informacji zgromadzonych o klientach to cecha hurtowni która umożliwia firmom prowadzenie spersonalizowanych kampanii marketingowych dopasowanych dokładnie do poszczególnych klientów zgrupowanych według wybranych cech. Analiza rentowności – dzięki hurtowni danych bez trudu można zidentyfikować klientów rentownych oraz tych którzy nie przyczyniają się do zwiększania zysku firmy. Zatrzymanie klientów – bardziej kosztowne jest zdobycie nowego klienta, lub odzyskanie klienta utraconego, dlatego dla przedsiębiorstw niezwykle cenne jest znalezienie sposobu na zatrzymanie wartościowych klientów. Hurtownia danych pomaga w tym procesie, analitycy są bowiem w stanie prognozować którzy z aktualnych klientów mogą w przyszłości odejść. Dzięki temu firma może zareagować odpowiednio wcześniej i zapobiec odejściu lub spodkowi aktywności poszczególnych klientów. Zarządzanie zapasami – właściwa prognoza popytu jest możliwa wyłącznie na podstawie informacji zgromadzonych na przestrzeni wielu miesięcy. Zbyt duże zapasy przynoszą koszty, ich niedobór natomiast przestoje produkcyjne. Hurtownia danych określa długofalowe trendy w sprzedaży produktów prognozując przyszłą sprzedaż oszczędzając czas i pieniądze przedsiębiorstwa. Analiza ryzyka kredytowego – informacje przechowywane w hurtowni danych pochodzą z wielu źródeł. Instytucje kredytowe muszą mieć pewność że ich klienci to osoby wiarygodne i że będą w stanie spłacić kredyt na oferowanych warunkach. Ryzyko jest tu ogromne, dlatego kluczowa staje się eliminacja pomyłek. Hurtownia danych dostarcza cennej, poufnej wiedzy dotyczącej zachowań klientów zmniejszając ryzyko błędnej oceny klienta. 12 1.2. Długoterminowa ocena wartości klienta – hurtownia danych umożliwia prowadzeni wielowymiarowych, szczegółowych analiz klientów pod różnorodnym kontem. Informacje zgromadzone w hurtowni to nie tylko rentowność, a przede wszystkim jego zachowania. Taka analiza umożliwia opracowanie modeli oceniających wartość klienta w szerokim horyzoncie czasowym. Ustalanie ceny – konkurencyjna cena gwarantuje wzrost przychodów, do jej ustalenia potrzebne są informacje dotyczące popytu, konkurencyjności rynku oraz granic rentowności. Wszystkie te informacje są dostępne w hurtowni danych. Zarządzanie Relacjami z Klientami 1.2.1 Podstawy CRM Prowadzenie firmy to ciągła walka. Walka o pozycję na rynku, następnie o jej utrzymanie. Walka z konkurencją o coraz to bardziej innowacyjne produkty, a przede wszystkim walka o klientów bez których wszystkie te działania byłyby bezużyteczną „sztuką dla sztuki” nie przynoszącą wartości dodanej. Firmy, aby zwyciężyć w takiej walce, przygotowują skrupulatnie strategie, zatrudniają specjalistów, wdrażają systemy usprawniające funkcjonowanie przedsiębiorstwa. Szukają sposobów aby dokładnie poznać swoich klientów i dostarczyć im ofertę dopasowaną do ich potrzeb, w czasie w którym tego oczekują. Zadanie staje się niezwykle skomplikowane w realizacji, gdyż nie ma klientów typowych, powtarzalnych, każdy z ich jest inny i oczekuje indywidualnego podejścia. Zarządzanie relacjami z klientami (CRM) jest zdaniem autorek Anderson i Kerr (2001, s. 14-15) najsilniejszą bronią w rękach przedsiębiorców do spowodowania i utrzymania lojalności klientów. Dzięki CRM lojalny klient to nie efekt szczęśliwego zbiegu okoliczności osiągniętego przez przypadkowe działania nieprzeciętnych sprzedawców, lecz efekt inteligentnego wykorzystania informacji w oparciu o które podejmowane są działania przynoszące satysfakcje klientom. Dyche proponuje następującą definicję pojęcia CRM: ”CRM to wszechstronne podejście do tworzenia, utrzymania oraz rozszerzania relacji z klientami.” (Dyche, 2001, s. 5). Ważne jest uświadomienie sobie że zarządzanie relacjami z klientem nie należy wyłącznie do działów bezpośrednio związanych z obsługą klientów takich jak sprzedaż czy marketing. Przedsięwzięcie będzie miało sens dopiero gdy wszystkie obszary działalności firmy będą zaangażowane w jego realizację. Wdrażanie CRM w przedsiębiorstwie powinno więc wynikać z filozofii biznesu i ma bardzo indywidualny charakter. Takie podejście wpływa na wszystkie obszary firmy, gdy zostanie ono wsparte odpowiednimi narzędziami informatycznymi, zwiększa konkurencyjność firmy. 1.2.2 CRM całościową strategią przedsiębiorstwa 13 Funkcjonowanie każdego przedsiębiorstwa jest uwarunkowane założonymi celami jakie dana firma chce osiągnąć. Cele odzwierciedlają powód dla jakiego organizacja została powołana i są, a przynajmniej powinny być, zrozumiałe, mierzalne i ograniczone czasowo. Mając zdefiniowane cele długofalowe kolejnym etapem jest określenie w jaki sposób firma zamierza te cele zrealizować, czyli opracowanie strategii przedsiębiorstwa. Jak pisze Todman (2005, s. 6-8) w opracowaniu strategii bardzo pomocne jest określenie wzorca wartości i priorytetów którymi może być bliskość klientów, przywództwo produktowe czy doskonałość operacyjna. Każdy wzorzec wartości jest ściśle związany z klientem, bez którego firma nie mogłaby istnieć. Stwierdzenie, że to właśnie klient powinien być punktem wyjścia przy opracowywaniu strategii, nie będzie zbyt śmiałym. Strategia przedsiębiorstwa może więc opierać się na dążeniu do zoptymalizowania całościowej wartości klientów7, jest to wówczas nic innego jak strategia CRM. Pojęcie „Zarządzanie Relacjami z Klientem” jest używane zarówno w odniesieniu do strategii przedsiębiorstwa, filozofii biznesu jak również systemu informatycznego. W strategii CRM cechą charakterystyczną jest orientacja na zwiększanie zysku przedsiębiorstwa dzięki zdobywaniu a przede wszystkim utrzymaniu klientów zyskownych. Filozofia biznesu to ogólne zasady, idee, cele leżące u podstaw powstania lub funkcjonowania przedsiębiorstwa8. Filozofia biznesu w odniesieniu do zarządzania relacjami z klientem będzie rozumiana jako wszystkie aspekty zarządzania przedsiębiorstwem które mają zmierzać do zaspokojenia potrzeb klientów. System informatyczny CRM to zbiór aplikacji obejmujących swym zasięgiem metody i oprogramowanie umożliwiające w uporządkowany sposób wykształcenie określonych relacji z klientami. Takie różnorodne podejście do pojęcia CRM nie jest przypadkowe. Nie można tych definicji rozpatrywać w kategoriach „właściwe, nie właściwe” gdyż tak naprawdę są one ze sobą ściśle związane. Realizacja strategii CRM nie jest możliwa bez odpowiedniego wsparcia w postaci systemu informatycznego. W praktyce bardzo niewielkiej liczbie przedsiębiorstw udaje się realizować złożone cele strategiczne bez uruchomienia odpowiednich narzędzi. Strategiczne ujęcie CRM, opiera się głównie na sposobie w jaki firma obchodzi się ze swoimi klientami. Zwykle wymaga ono również zmiany dotychczasowej kultury organizacyjnej, tak by firma służyła swoim klientom bardziej efektywniej, reagując na ich potrzeby i spełniając ich oczekiwania, z perspektywy firmy takie podejście jest opłacalne gdyż zadowoleni klienci są bardziej skłonni do ponownego skorzystania z oferty firmy. Celem odpowiednich relacji z klientami jest osiągnięcie i utrzymanie ich lojalności co prowadzi przedsiębiorstwo do osiągnięcia pożądanego zysku . CRM pozwala przedsiębiorstwu na szacowanie i zrozumienie wartości poszczególnych klientów co umożliwia firmie realizację wspomnianego celu (osiągnięcia i utrzymania lojalności klientów). Wzrost satysfakcji klientów oraz ich lojalność są możliwe do osiągnięcia gdy firma potrafi zrozumieć z jakimi klientami współpracuje, jakie są ich Całościowa wartość danego klienta dla firmy oznacza zysk jaki firma osiąga dzięki kontaktom. Jest to bardzo cenna informacja dla firmy gdyż jak pisze Todman: „Badania przeprowadzone przez First Manhattan Group wykazały, że podczas gdy 20 procent klientów banku przynosi 150 procent zysków, 40 do 50 procent klientów eliminuje 50 procent zysków. Podobne badania ujawniły takie same informacje dotyczące innych branż, zwłaszcza telekomunikacyjnych.” Autor podkreśla również, że aby zoptymalizować wartość klienta należy zwrócić większą uwagę na lepsze poznanie klientów oraz odpowiednie kontaktowanie się z klientami (Todman 2005, s. 10) 8 Na podstawie Słownika Języka Polskiego www.pwn.pl (data odczytu 29.03.2008r) 7 14 charakterystyki, jakie wzorce zakupowe można zidentyfikować na podstawie historii ich dotychczasowych zakupów. Mając taką wiedze można trafnie dopasować ofertę odpowiednią do ich potrzeb. Jak pisze Todman (2003, s.11): „To kultura CRM w firmie, dzięki kumulacji wiedzy, pomaga lepiej poznawać naszych klientów.” Właśnie dzięki tej kulturze, firma może nawiązać z klientem „odpowiednie” kontakty, czyli takie które prowadzą do obopólnej satysfakcji. W tej kulturze ceni się wiedzę pochodzącą z różnych obszarów przedsiębiorstwa a głównie z działań marketingowych, prowadzonej sprzedaży czy codziennej pracy biurowej. Pomaga to firmie lepiej zrozumieć klientów z którymi współpracuje i podjąć działania adekwatne do ich potrzeb. Na rysunku 3, widać że kultura CRM stanowi swoisty pomost łączący przedsiębiorstwo z klientem. Klient Kultura CRM Zrozumieć Odpowiednio klientów działać Sprzedaż Marketing Zaplecze biurowe Rysunek 3: CRM w przedsiębiorstwie. Źródło: na podstawie (Todman 2003, s.12) Cytowany Todman, zauważył że lepsze poznanie klientów jest możliwe dzięki skumulowanej wiedzy na ich temat. Wiedza jest tu kluczowym wyznacznikiem sukcesu a systemy klasy CRM mogą być wykorzystywane jako narzędzie do zarządzania wiedzą. Tożsamość tych pojęć zauważył również Tiwana (2003, s.59), który pisze: „(…) zarządzanie wiedzą to proces zmierzający do tworzenia wartości i uzyskania trwałej przewagi konkurencyjnej, przez tworzenie, przekazywanie i wykorzystywanie wiedzy podczas interakcji z klientem w celu maksymalizacji wzrostu i wartości firmy. W kontekście CRM, zarządzanie wiedzą skupia się na tworzeniu i dostarczaniu innowacyjnych produktów i usług, zarządzaniu i umacnianiu relacji z obecnymi i nowymi klientami, partnerami i dostawcami oraz na ulepszaniu, związanych z klientem, praktyk i procesów.” Strategia CRM zmienia dotychczasowy sposób funkcjonowania przedsiębiorstwa przez specjalizację procesów sprzedaży i obsługi. Narzuca to również konieczność bardziej dojrzałej postawy w odniesieniu do usprawnienia działań marketingowych i centralizacji informacji o klientach. Taka strategia ukierunkowana na klienta wymaga wielu zmian kulturowych, jest to spore wyzwanie zwłaszcza dla firm które 15 dotychczas funkcjonowały w kulturze tradycyjnej którą cechuję m. in. Niskie zaufanie między zespołami czy działami firmy czy niski poziom współpracy pracowników i niechęć do dzielenia się doświadczeniami (Tiwana 2003, s. 318). Pracownikom często sprawia dużo trudności nagła konieczność dzielenia się wiedzą. Jednak w nowej rzeczywistości, pracownicy odpowiednio motywowani, stopniowo zmieniają swoje dotychczasowe podejście do klienta. Zaczynają dostrzegać korzyści wynikające z bardziej indywidualnego podejścia do interesariuszy jak również doceniają istotę informacji zwrotnej od klientów jako źródło swoich obszarów doskonalenia (na podstawie Tiwana 2003, s. 323-325). To właśnie ze strategii wynika struktura przedsiębiorstwa a dopiero na końcu następuje wybór odpowiedniej technologii dopasowanej do strategii i struktury (rysunek 4). Dostosowanie struktury organizacyjnej wiąże się również z określeniem poziomu centralizacji, stopnia formalizacji jak również kształtu i więzi komunikacyjnych w firmie (Buchnowska 2006, s. 243). Wzrost Marketing Strategia CRM Akcjonariusze Finanse Logistyka Działania Kontrole Struktura Organizacyjna Raportowanie Mierniki Kształt struktury Realizacja technologii Rysunek 4: strategia CRM kształtuje strukturę i technologię przedsiębiorstwa. Źródło: na podstawie Anderson, Kerr (2002, s. 20) Strategia CRM wyznacza w przedsiębiorstwie jedynie kierunki, nadaje kształt działaniom i decyzjom w nim podejmowanych. Nie ma jednak gotowego przepisu na strategię idealną ponieważ każde przedsiębiorstwo jest inne i funkcjonuje w bardzo różnych warunkach. W przypadku strategii CRM to nie tylko profil działalności firmy czy otoczenie w jakim przedsiębiorstwo funkcjonuje lecz przede wszystkim klient determinuje kształt strategii. Wybór strategii budowania relacji z klientami wynika z faktu że klienci to bardzo zróżnicowana grupa. Różnią się preferencjami, potrzebami oraz rentownością dla firmy. Naturalnym następstwem tych różnic jest indywidualne podejście do poszczególnych klientów. Nie można bowiem postępować identycznie budując trwałe relacje z poszczególnymi klientami. Zysk przedsiębiorstwa powstaje dopiero na styku odbiorcami produktów czy usług. Klienci płacąc za oferowane produkty (usługi) powodują osiągnięcie realnego przychodu przedsiębiorstwa. 16 Wielkość kapitału inwestowanego przez klienta w ofertę firmy jest podstawą do obliczenia jak zyskowny (rentowny) jest on dla przedsiębiorstwa. Z ekonomicznego punktu widzenia, rentowność klientów jest dla firmy różna, dlatego też przedsiębiorstwo nie powinno inwestowania tych samych środków i zasobów we wszystkich klientów z którymi współpracuje. Takie opracowanie i wdrożenie strategii umożliwia przedsiębiorstwu w pełni świadome zarządzanie klientami aby docelowo zbudować grupę lojalnych klientów poprzez zaspakajanie ich potrzeb a nawet przekraczanie ich oczekiwań i indywidualnych preferencji (Stachowicz-Stanusch 2007). 1.2.3 Istota analizy danych w systemach CRM Dane gromadzone w przedsiębiorstwie bez względu na to jak bardzo są szczegółowe, staranne i dokładne, nie będą nic warte jeśli nie zostaną odpowiednio przeanalizowane. Dopiero analiza nadaje prawdziwy sens tym danym a wnioski jakie powstają w jej wyniku stanowią prawdziwą wartość dla przedsiębiorstwa. Informacja o klientach stanowi silną podstawę do podejmowania decyzji dotyczących tak istotnych kwestii jak chociażby wybór techniki sprzedaży, czy planowania strategii marketingowych. W wielu przedsiębiorstwach pojawia się problem dostępu do informacji. Dane o klientach są zwykle przechowywane w różnych nie zintegrowanych ze sobą bazach danych, do których dostęp mają poszczególne działy dla których bazy te zostały utworzone. W dłuższej perspektywie czasu takie rozwiązanie nie jest niestety korzystne dla przedsiębiorstwa. Brak dostępu do pewnych informacji może prowadzić do nieporozumień, gdyż poszczególne działy w firmie mogą tworzyć odmienny wizerunek jednego klienta. Dział marketingu nie poinformowany o etapie na jakim w danym momencie znajduje się przedstawiciel handlowy negocjujący warunki umowy z klientem, może temu samemu klientowi wysyłać materiały promocyjne czy zaproszenie do udziału w promowanej akcji marketingowej. Taka sytuacja może zniechęcić klienta do dalszej współpracy i świadczyć o małym profesjonalizmie firmy. Oznacza to, że jednym z niezmiernie istotnych czynników jest usprawnienie wewnętrznej komunikacji w firmie oraz zapewnienie łatwego dostępu do informacji. W niektórych przedsiębiorstwach zachodzi również zjawisko powielania danych o klientach. Marnuje się przez to ogromne ilości pamięci systemowej, a co za tym idzie następuje wzrost kosztów obsługi poszczególnych aplikacji. Ponadto może dojść do sytuacji gromadzenia informacji sprzecznych. Pomimo faktu że dane dotyczą tych samych klientów, może okazać się że zawartość i format gromadzonych informacji są istotnie różne w poszczególnych systemach. W takiej sytuacji praktycznie nie sposób dojść do tego które z tych informacji są prawdziwe a które błędne. Alternatywnym rozwiązaniem dla przedsiębiorstw jest zastosowanie hurtowni danych, która dzięki swej funkcjonalności (podrozdz. 1.1.1) umożliwia dostęp do jednoznacznych i wiarygodnych informacji. W odniesieniu do CRM równie istotną zaletą hurtowni, jest możliwość gromadzenia danych historycznych, a na ich podstawie porównywania skłonności zakupowych klientów w zależności od czasu. Ponadto jak zauważa Dyche (2001, s.126) :”Porównywanie danych czasowych dostarcza firmie informacji potrzebnych do wdrażania inteligentnych kampanii marketingowych i sprzedażowych oraz umożliwia oferowanie klientom właściwego poziomu obsługi” Hurtownia danych daje więc systemowi CRM możliwości 17 analityczne. To dzięki integracji informacji pochodzących z całego przedsiębiorstwa, firmy mogą podejmować decyzje faktycznie zorientowane na klienta. Analityczny CRM stanowi centrum z którego przedsiębiorstwo czerpie w celu utrwalania perspektywicznych relacji z klientami. Aby tego dokonać, brane są pod uwagę dotychczasowe interakcje z firmą. Dzięki danym pochodzącym z operacyjnego CRM 9 jak również z innych systemów stosowanych w przedsiębiorstwie, możliwe jest śledzenie działań podejmowanych przez klientów, co widać na rysunku 5. CRM ANALITYCZNY DANE FIRMY Analiza ryzyka Ewaluacje dostawców CRM OPERACYJNY Zarządzani kontaktami Zarządzanie działaniami Ustalanie cen Zarządzanie kampaniami Wsparcie klienta PRM SRM Mierniki kampanii Mierniki wartości klienta Optymalizacja siły roboczej Profilowanie klientów Analiza satysfakcji klientów Analizy zysku Segmentacja klientów Analiza kanałów Modelowanie skłonności do zakupu Ciągła analiza nabywania Rysunek 5: Analityczne CRM. Źródło: (Dyche 2002) Analityczny CRM umożliwia więc ”analityczne przetwarzanie danych, przekształcając je w wiedzę, niezbędną do wspomagania procesu podejmowania decyzji w zakresie optymalizacji relacji z klientami” (za Buchnowska 2006, s. 116). W optymalizacji relacji z klientami, istotna jest komunikacja, oparta na informacji zwrotnej. Każda interakcja z klientem to cenne źródło informacji, bierze się więc pod uwagę zarówno reakcje na nowe kampanie marketingowe, nowatorskie pomysły promocyjne jak również historię reklamacji zgłaszanych przez danego klienta. Dzięki temu wychodzi się poza tradycyjne standardy segmentacji klientów. Firmy mogą również aktywnie oferować produkty i usługi faktycznie dopasowane do indywidualnych preferencji klientów. „CRM operacyjny – zorientowany jest na zdobywanie i gromadzenie danych o klientach, przeprowadzonych transakcjach, odbytych kontaktach, produktach, konkurencji oraz innych, niezbędnych do zapewnienia automatyzacji procesów zachodzących na styku przedsiębiorstwo-klient” Buchnowska (2006, s. 116) 9 18 Wśród najpopularniejszych rodzajów analiz realizowanych przez CRM analityczny, Buchnowska (2006, s. 144-145) wyróżnia: Analizę wartości klienta – umożliwia ona koncentrację środków na zyskownych klientach oraz ich ograniczanie w stosunku do klientów aktualnie niedochodowych. Wielowymiarową segmentację klientów – dzięki której firma lepiej poznaje i rozumie swoich klientów. Przewidywalność zachowań konsumentów jest większa a oferta bardziej indywidualna. Analizę potrzeb klientów – znając potrzeby klientów, firma może właściwie na nie reagować w odpowiednim czasie. Analizę koszykową – umożliwia ona poznanie grupy dóbr którymi dany klient szczególnie się interesuje i które nabywa. Wiedza bardzo istotna przy planowaniu oferty. Analizę sprzedaży – znając czynniki wpływające na wzrost sprzedaży możemy świadomie sterować jej wzrostem. Analizę zadowolenia klientów – zadowolenie klienta jest bezpośrednio związane z jego preferencją zakupu. Analiza informacji zwrotnej od klienta wskazuje na obszary które należy poprawić w procesie sprzedaży. Firma może wówczas zmniejszać wskaźnik retencji10. Analizę lojalności klientów – celem tej analizy jest określenie poziomu lojalności klientów oraz wskazanie czynników powodujących ich odejścia aby zwiększyć skuteczność działań wpływających na zatrzymanie klientów. Badanie skuteczności kampanii marketingowych – dzięki tej funkcji firma może łatwo określić które kampanie są opłacalne, bo przecież żadne przedsiębiorstwo nie chce inwestować w kampanie nierentowne. Analizę punktów zwrotnych w relacjach z klientem – umożliwia to prowadzenie prognoz dotyczących zmian zachowań klienta w wyniku istotnych dla niego wydarzeń. Te wszechstronne analizy są źródłem ogromnej wiedzy na temat klientów. Rezultaty tych analiz mogą stanowić istotne wskazówki do usprawnienia dotychczasowych procesów biznesowych11 w firmie. Odpowiednie zarządzanie informacją w firmie to cenna umiejętność, warto więc inwestować czas i finanse w rozwój tej umiejętności. Inaczej wskaźnik lojalności czy zatrzymania klientów. Obliczany wg. wzoru : (liczba klientów powtarzających zakup w danym okresie/liczba klientów dokonujących zakupu w poprzednim okresie) x100. (www.egospodarka.pl, data odczytu 30.03.2008) 11 „Proces biznesowy: spójny zespół działań, których celem jest osiągnięcie określonej wartości w postaci produktu. Do wytworzenia produktu wymagane są: zasoby, inne produkty lub półprodukty (surowce) oraz reguły (zasady) według których tworzony jest produkt. Produkt musi dać się opisać (zdefiniować) i być mierzalny.”(http://.archiwum.gazeta-it.pl, data odczytu 30.03.2008) 10 19 Wyniki analiz przeprowadzonych na podstawie gromadzonych informacji pomagają wychodzić naprzeciw a często wręcz wyprzedzać oczekiwania konsumentów a w końcu każdy lubi być pozytywnie zaskakiwany. 1.2.4 Funkcjonalność aplikacji CRM Aplikacje wspierające ten obszar zarządzania relacjami z klientami charakteryzują się dużą funkcjonalnością jednak w rzeczywistości firmy wykorzystują zwykle tylko funkcje podstawowe. Systemy CRM wspierają całościowo proces sprzedaży, jednak nie mogą ograniczać się tylko i wyłącznie co cyklu sprzedaży. Zanim dojdzie do transakcji kupna-sprzedaży należy przeprowadzić pewne działania promocyjne, zainteresować potencjalnych klientów. Ponadto, każdy związek aby był trwały i gwarantował lojalność musi być odpowiednio pielęgnowany. Niezbędne jest podtrzymanie stałego kontaktu. Występuje cały szereg czynności posprzedażowych które powinny być wykonane aby osiągnąć odpowiedni poziom satysfakcji klienta i na bieżąco badać jego potrzeby. Wśród czynności po sprzedażowych możemy wyróżnić również planowanie i prognozowanie sprzedaży na podstawie historycznych zachowań klientów. Prezentacja oraz analiza danych zgromadzonych na temat klientów odbywa się za pomocą różnorodnych raportów generowanych na żądanie. Wśród głównych składników CRM rozumianego jako ogólna koncepcja zarządzania Todman (2003, s. 13-24) wyróżnia: Lojalność i odejścia klienta Znajomość klienta Segmentacja Zarządzanie kampaniami marketingowymi Marketing spersonalizowany Kontakt z klientem Lojalność i odejścia klienta Klient lojalny to taki który systematycznie korzysta z naszych usług czy też nabywa nasze produkty. Lojalność jest swego rodzaju kryterium zaufania jakim klient darzy naszą firmę. Zaufanie jest fundamentem wierności która tworzy silne więzi klienta z firmą. Troszcząc się o utrzymanie lojalnego klienta, trzeba więc celnie trafiać w jego potrzeby. Bardzo trudno jest firmie utrzymać klientów i zbudować z nimi partnerskie relacje. Problem utraty klientów na rzecz konkurencji jest zawsze aktualny i na bieżąco są podejmowane próby przeciwdziałania powodom odejść. Najczęstsze powody utraty klientów są przedstawione na rysunku 6. 20 ODEJŚCIA Konkurencyjna oferta Złe doświadczenia Błędny system wartości Zmiana okoliczności Rysunek 6: Powody odejścia klientów. Źródło: na podstawie (Todman, 2003, s. 14) Konkurencyjna oferta nie skusi tylko prawdziwie lojalnych klientów których wiąże z naszą firmą bardzo głęboka więź, a czasem wręcz sentyment. Złym doświadczeniem możemy nazwać sytuację w której nasze produkty nie spełniają oczekiwań, są wadliwe lub nie wywiązujemy się ze zobowiązań ofertowych, a jakość naszej obsługi pozostawia wiele do życzenia. Gdy klient nie widzi poprawy ze strony firmy, pozytywnych zmian, jest wysoce prawdopodobne że odejdzie. Aby zapobiegać utracie klientów należy pamiętać o tym że to co dla nas jest wartością, nie koniecznie może Stanowic wartość dla klienta. Właściwa dyscyplina wartości jest więc niezmiernie istotna. Ostatnia przyczyna odejścia jest najmniej zależna od firmy, a związana na przykład ze zmianą miejsca zamieszkania klienta (poza zasięg naszej działalności). Również awans czy wzrost dochodów klienta może skłonić go do szukania dóbr bardziej luksusowych. Trzeba więc dobrze poznać swoich klientów aby stali się wobec nas lojalni i nie chcieli rezygnować ze współpracy z nami. Znajomość klienta Chcąc odnieść sukces w biznesie warto mieć grupę odbiorców którzy są dochodowi dla firmy. Wiedza o tym którzy z klientów są dochodowi jest ukryta w danych gromadzonych w firmie. Przykładem takich danych są wszelkie zamówienia jakie zostały zrealizowane, kwoty jakie klient zainwestował, prośba o informacje czy nawet skargi z jakimi klient zwrócił się do firmy. Te dane, wykorzystane we właściwy sposób, pozwalają firmie poznać klientów. System wspierający zarządzanie relacjami z klientami umożliwia gromadzenie oraz analizę tych danych, tworząc ogólny portret interesariuszy, ich preferencji, cech zachowań czy ich danych osobistych.. Segmentacja Jednym z zastosowań znajomości klientów jest segmentacja, czyli podział na grupy według różnorodnych kryteriów. W zależności od tego jaki rodzaj wiedzy o kliencie jest potrzebny przedsiębiorcy, można prowadzić klasyfikację ze względu na dane osobiste (płeć, wiek, wielkość dochodów itp.), czy na zachowania klientów (zakupy, kategorie wydatków, kategorie skarg). Na podstawie powyższych klasyfikacji możliwe jest również grupowanie pochodne wymagające odpowiednich manipulacji i interpretacji informacji zgromadzonych o klientach. Aby odkryć istotne związki niezbędne jest wykorzystanie metod analitycznych czy narzędzi do eksploracji danych. 21 Zarządzanie kampaniami marketingowymi Celem kampanii marketingowych jest zwiększenie zysków. Wszelkie inicjatywy tego typu są niestety kosztowne. Niezwykle trudno jest dopasować działania marketingowe do potencjalnych odbiorców. Klasyczne systemy CRM umożliwiają zaplanowanie kampanii, oszacowanie budżetu niezbędnego do jej realizacji oraz rozliczenia kampanii po jej zakończeniu. Ponadto przydatną funkcją jest kontrola przebiegu poszczególnych kampanii marketingowych jak również analiza ich efektów. Marketing spersonalizowany Marketing spersonalizowany jest precyzyjnie dostosowany do odbiorcy. Takie podejście jest skuteczne tylko wówczas gdy dysponujemy odpowiednią wiedzą o aktualnych lub potencjalnych klientach. Wiedza ta wynika z danych jakie są gromadzone w firmie. Aktualnie firmy posługujące się odpowiednimi narzędziami są w stanie zidentyfikować klienta i szybko zareagować na jego potrzeby. Właściciele portali internetowych prowadzą szczegółowe statystyki odwiedzin strony. Takie śledzenie zachowań użytkowników pozwala dostosować komunikat wyświetlany na stronie odpowiedni do zainteresowań klienta przy jego kolejnym zalogowaniu się w witrynie internetowej. Kontakt z klientem Wielokrotnie w tym rozdziale została podkreślona waga zdobywania wiedzy o klientach, proces ten jest bowiem podstawowym warunkiem realizacji strategii CRM. Wyróżniamy wiele kanałów obsługi klienta, od rozmowy telefonicznej przez Internet do spotkań indywidualnych. Każdy z tych kanałów wiąże się z pewnymi kosztami a ich kalkulacja i opłacalność jest istotną informacją. Ponadto dla firmy ważny jest również powód kontaktu z klientem, kto go inicjuje, czy kontakt dotyczy nowej oferty czy może skargi klienta. Każda informacja tego typu jest cenna i służy systemom CRM do pogłębiania wiedzy o kliencie. Funkcjonalność systemu CRM można ogólnie zaklasyfikować do trzech obszarów, wsparcie sprzedaży, marketingu oraz obsługę klienta (por. Buchowska, 2006, s. 119121). W obrębie wsparcia sprzedaży można dodatkowo wyróżnić : Zarządzanie kontem klienta Analizę sprzedaży Zarządzanie możliwościami rokującymi sprzedaż Konfiguracje sprzedaży Zarządzanie pracą handlowców Zarządzanie relacjami z partnerami handlowymi i z dostawcami Zarządzanie systemem wynagrodzeń w dziale sprzedaży Wśród nie wymienionych dotychczas funkcji marketingowych warto wyróżnić: Badania i analizy marketingowe Telemarketing Sprzedaż przez Internet Obszar obsługi klienta i serwisu, zawiera następujące funkcje: Zarządzanie reklamacjami Zarządzanie czasem pracy Zarządzanie pracą serwisantów w terenie 22 Samoobsługa przez Internet Opisana funkcjonalność systemów klasy CRM potwierdza założenie koncepcji CRM, zgodnie z którą klient jest cennym zasobem organizacji, natomiast najważniejszym zadaniem przedsiębiorstwa jest pozyskanie i utrzymanie wiernych nabywców. Kontakt z klientem powinien być realizowany jako proces ciągły, aby tego dokonać systemy CRM powinny obejmować swym działaniem przede wszystkim te obszary działalności organizacji, które są bezpośrednio związane z obsługą klienta (zob. Buchnowska 2006, s. 118). 23 1.3. Hurtownia danych dla systemu CRM 1.3.1 Środowisko hurtowni danych Poprzednie podrozdziały, stanowiły prowadzenie do tematyki hurtowni. W dalszej części zostanie przedstawione środowisko jakie jest wymagane przy pełnym wdrożeniu tego systemu oraz jego architektura. Dotychczasowe rozważania nie powinny już powodować żadnych wątpliwości co do słuszności realizowania przedsięwzięć jakimi są wdrożenia hurtowni danych. Wprowadzenie hurtowni danych do architektury przedsiębiorstwa wiąże sie z kosztami, które często skutecznie odstraszają firmy. Zarówno sam projekt hurtowni jak i jego wdrożenie oraz obsługa środowiska hurtowni danych są zwykle poważną inwestycją dla przedsiębiorstwa. Kapitał zainwestowany w takie projekt nie zawsze się zwraca, nigdy nie ma stuprocentowej gwarancji sukcesu. Ryzyko jest spore gdyż całe przedsięwzięcie, może skończyć się zerowymi, bądź stuprocentowymi korzyściami biznesowymi. Mimo to większość firm, nie żałuje swojej decyzji o wdrożeniu hurtowni danych. Taki projekt jest ogromnym wyzwaniem dla przedsiębiorstwa z uwagi na złożoną technologię i organizację. Aktualnie na rynku znajduje się duży wybór firm specjalizujących się w projektowaniu hurtowni danych. Oferty obejmują kompleksowy pakiet usług związany z takim projektem począwszy od etapu planowania do przeprowadzenia ewentualnych szkoleń dla pracowników korzystających z hurtowni w codziennej pracy. Konkurencja wśród firm wdrożeniowych odbywa się na różnych płaszczyznach przy czym z punktu widzenia klienta, to zwykle czynnik ekonomiczny jest tym decydującym przy wyborze oferty. Przykładem stosunkowo ekonomicznego rozwiązania jest produkt firmy Microsoft – SQL Serwer 2000, dostarcza on wiele mechanizmów związanych z hurtownią danych jak ETL (Extract, Transform,Load) umożliwiający umieszczanie w hurtowni, danych pochodzących z różnych źródeł. Ponadto rozwiązanie to obsługuje magazyn meta-danych, rozbudowaną, relacyjną bazę danych oraz szereg analitycznych usług a w tym mechanizmy eksploracji danych czy OLAP (On Line Analytical Processing)12 [www.wss.pl] Jest to więc doskonała platforma do tworzenia środowiska hurtowni danych. Wśród innych gotowych rozwiązań należy wymienić „Warehouse Builder” firmy Oracle. Produkt ten zawiera aplikacje analityczne, łatwo tworzy się składnice danych czyli tzw. ” Oracle Data Mart Suite”. Innym rozwiązaniem popularnym na rynku jest oferowany przez firmę IBM, „Visual Warehouse”. Zawiera szereg narzędzi przeznaczonych do realizacji poszczególnych kroków projektu hurtowni danych. Firma IBM oferuje również aplikacje analityczne w technologii OLAP oraz data mining tzw. „IntelligentMiner”. Warto również wspomnieć o firmie SyBase oferującej „Warehouse Studio” w którego skład wchodzi kilkanaście aplikacji przeznaczonych do obsługi projektu (modelowania, oczyszczania i przenoszenia danych), składowania i zarządzania danymi, tworzenia zapytań i raportów. Wdrożenie hurtowni danych w przedsiębiorstwie przynosi liczne usprawnienia dotychczasowej pracy. Różnice widoczne są chociażby w podejściu do tworzenia raportów. W tradycyjnych systemach raporty generowane są na podstawie 12 www.wss.pl (data odczytu: 6.04.2008r) 24 rozproszonych systemów, a dane pochodzą z różnych nie uporządkowanych źródeł. Hurtownia danych znajduje się natomiast pomiędzy tradycyjnymi aplikacjami a raportami. Dzięki temu informacje pochodzące z tradycyjnych aplikacji trafiają do hurtowni a następnie są podstawą generowanych raportów. Każda firma potrzebuje setek raportów, do tworzenia których, konieczne jest zwykle wykonywanie identycznych, powtarzalnych czynności. Najpierw należy bowiem zlokalizować źródła danych, następnie zebrać dane, odpowiednio je przekształcić (zintegrować) aby na końcu połączyć je w pożądany raport. Hurtownia danych, dzięki swej funkcjonalności, ogranicza proces lokalizowania i zbierania danych do jednorazowej czynności. Zmniejsza to znacznie koszty raportowania które zostają ograniczone jedynie do kosztów definiowania struktury i wyglądu raportu. W przednim rozdziale omówiono istotę hurtowni danych w systemach klasy CRM (podrozdz. 1.2.3). System ten wykorzystuje hurtownie m. in. do tworzenia całościowej historii sprzedaży jak również informacji o klientach. Z łatwością możliwe jest również wyliczenie jak wielu nowych klientów zyskała firma w określonym czasie, jaki zysk osiągnęła firma na sprzedaży zrealizowanej z nowymi klientami, jakimi produktami klienci interesują się najbardziej, oraz jaka jest częstotliwość kontaktów. Hurtownia danych wykorzystana w tej aplikacji przynosi wymierne zyski dla firmy, jak również obniża koszty uzyskania kluczowych informacji o czym była mowa na początku tego rozdziału. 1.3.2 Architektura hurtowni danych Hurtownia danych jest system o budowie wielowarstwowej, która umożliwia szeroką funkcjonalność opisaną na początku niniejszej pracy (podrozdz. 1.1.1). Aby w pełni zrozumieć możliwości tego systemu, należy poznać jego architekturę. Architektura systemu informatycznego wg. autorów Booch, Raumbaugh, Jacobson to: „zbiór znaczących decyzji dotyczących organizacji systemu komputerowego, wyboru elementów strukturalnych i ich interfejsów, z których system jest zbudowany, zachowania tych elementów, opisanego w kooperacjach, składania elementów strukturalnych i czynnościowych w coraz większe podsystemy oraz stylu architektonicznego, według którego tworzy się konstrukcję systemu, to znaczy charakterystycznych elementów statycznych i dynamicznych oraz ich interfesów, kooperacji i składania. Architektura oprogramowania dotyczy nie tylko jego struktury i zachowania, ale także stosowania go, jego funkcjonalności, efektywności, odporności, możliwości ponownego użycia, zrozumiałości, ograniczeń ekonomicznych i technologicznych oraz estetyki.” (Booch, Raumbaugh, Jacobson, 2002, s.476) Ta obszerna definicja zawiera wszystkie cechy jakimi charakteryzuje się architektura każdego systemu. Pojęcie architektury może być używane zarówno w odniesieniu do systemu informatycznego jaki i danych czy produktów. Ogólnie architektura to zbiór zasad i struktur które wyznaczają ramy dla danego projektu systemu (Poe, Klauer, Brobst 2000, s.56). Architektura łączy właściwości strukturalne systemu z jego własnościami funkcjonalnymi. W odniesieniu do hurtowni danych, architektura posiada pewne cechy charakterystyczne. Na rysunku 7 została przedstawiona podstawowa architektura hurtowni danych w której można wyróżnić kilka warstw: dane źródłowe, narzędzia ETL, hurtownia oraz użytkownik końcowy. 25 METADAN E EKSTRAKCJA INTEGRACJA Dane operacyjne KONWERSJA Przetwarzanie analityczne Bazy danych DANE ŹRÓDŁOWE NARZĘDZIA ETL HURTOWNI A UŻYTKOWNIK KOŃCOWY Rysunek 7: Architektura hurtowni danych. Źródło: na podstawie (Buchnowska 2006, s.156) Dane źródłowe Dane gromadzone w hurtowni danych pochodzą z różnych źródeł, począwszy od istniejących dotychczas w przedsiębiorstwie baz danych czy pojedynczych plików. Do hurtowni danych trafiają tylko te dane które są istotne w procesie podejmowania decyzji któremu hurtownia ma służyć. W tej warstwie architektury hurtowni, występują więc dane różnych typów, o różnym formacie. Narzędzia ETL Ponieważ dane z warstwy poprzedniej nie zostały w żaden sposób zintegrowane i mogą różnic się formatami, niezbędne jest teraz odpowiednia ich integracja. W obrębie jednego przedsiębiorstwa konkretny produkt może być identyfikowany na wiele sposobów, aby informacje w hurtowni danych były wiarygodne i prawdziwe należy sprawdzić różnorodne formaty danych „do wspólnego mianownika”. Głównym zadaniem narzędzi ETL(extract, transform, load) wg. Buchnowskiej (2006, s.155-156) jest wczytywanie danych z systemów źródłowych (extract), następnie odpowiednie przekształcenie do ustalonego formatu tak aby dane były kompletne, spójne i zgodne z danymi źródłowymi (transform). Ostatnim etapem w tej warstwie architektury, jest ładowanie zmodyfikowanych i oczyszczonych danych do hurtowni danych (load). Hurtownia Centralną częścią architektury jest stała baza danych w której gromadzone są stałe, historyczne i analityczne informacje (Poe, Klauer, Brobst 2000, s. 58). W tej warstwie 26 poza scentralizowanym repozytorium danych mogą występować niezależne hurtownie tematyczne o których pisano we wcześniejszej części pracy (podrozdz. 1.1.2). Użytkownik końcowy Zaprojektowana hurtownia danych ma służyć swoim użytkownikom, dostarczać informacji niezbędnych do podejmowania decyzji. Dostęp do tych informacji musi być wiec szybki i prosty. Aby było to możliwe, w ostatniej warstwie architektury znajdują się „(…) wysunięte narzędzia, aplikacje, szkolenia i pomoc niezbędne do uzyskania użytecznych i dostępnych informacji z hurtowni wspomagającej podejmowanie decyzji” (Poe, Klauer, Brobst 2000, s. 59) Wśród narzędzi umożliwiających użytkownikom dostęp do hurtowni można wyróżnić m.in. techniki analitycznego przetwarzania danych OLAP (Online Analytical Processing). Narzędzia tej klasy umożliwiają aplikacjom skuteczny dostęp do danych zawartych w hurtowni. Cechą charakterystyczną OLAP jest sposób w jaki dane są w nim składowane, są to bowiem struktury wielowymiarowe zwane sześcianami (z ang. cubes). Na rysunku prezentującym architekturę hurtowni danych (rysunek 7) znajduje się również jej istotny element który nie został jeszcze omówiony, mianowicie metadane. Najprostszą definicję tego pojęcia podaje Poe i in. pisząc że metadane to „dane o danych”(Poe, Klauer, Brobst 2000, s.51). Reprezentują więc informacje dotyczące struktur danych jak i związków między strukturami danych w bazie. Cytowani autorzy wyróżniają dwa rodzaje metadanych, integracji danych i transformacji danych. Metadane integracji danych mogą zawierać nazwy systemów źródłowych z których pochodzą dane, reguły konwersji danych źródłowych na docelowe czy typy danych. Drugi rodzaj metadanych, dotyczące transformacji danych stanowią odwzorowanie danych znajdujących się w hurtowni na narzędzia z których korzysta użytkownik końcowy. Ten typ meta danych może przykładowo zawierać nazwy specjalistyczne związane z działalnością danego przedsiębiorstwa. 27 II. Analiza możliwości zdobycia przewagi konkurencyjnej poprzez zastosowanie hurtowni danych 2.1. Charakterystyka firmy CHOFUM S.A. 2.1.1. Grupa Kapitałowa GWARANT Od października 2005 roku, głównym udziałowcem firmy CHOFUM S.A. jest Grupa Kapitałowa GWARANT. Celem strategicznym tej grupy jest utrzymanie i wzmocnienie swojej pozycji jako jednego z największych w Polsce producentów maszyn i urządzeń dla branż konstrukcji stalowych, odlewnictwa i maszyn górniczych. Realizując powyższy cel, grupa GWARANT zrzesza spółki działające na rynku maszyn i urządzeń w branży konstrukcji stalowych, maszyn górniczych, odlewnictwa, motoryzacji, armatury i instalacji. Do najistotniejszych spółek, z punktu widzenia działalności operacyjnej Grupy Kapitałowej, należą: Fabryka Urządzeń Mechanicznych „CHOFUM” Rybnicka Fabryka Maszyn „RYFAMA” Odlewnia Żeliwa Kuźnia Jawor Zakłady Urządzeń Galwanicznych i Lakierniczych „ZUGiL” Huta „MAŁAPANEW” „MAŁAPANEW” Maszyny i Konstrukcje „MAŁAPANEW” Armatura Poszczególne spółki specjalizują się w różnych obszarach związanych z produkcją maszyn i urządzeń, zapewniając Grupie Kapitałowej GWARANT szeroki zakres możliwości. Z uwagi na profil spółek, Grupa Kapitałowa skupia swoją działalność na następujących sektorach: Produkcja konstrukcji stalowych Czołowym producentem konstrukcji stalowych są Zakłady Urządzeń Galwanicznych i Lakierniczych „ZUGiL” oraz „MAŁAPANEW” Maszyny i Konstrukcje. Firmy te produkują kompletne obiekty technologiczne, urządzenia indywidualne dla cynkowni ogniowych, elementy maszyn budowlanych jak również sejfy i szafy pancerne. Produkcja odlewnicza W sektorze odlewniczym główną rolę w Grupie Kapitałowej odgrywa firma CHOFUM S.A., do czołowych producentów należy również Huta „MAŁAPANEW”. Wytwarzane odlewy znajdują zastosowanie w wielu branżach przemysłowych. Odlewane elementy, wytwarzane są z różnych gatunków żeliw i stali. Jakość i duża dokładność wykonania tych części, umożliwia ich stosowanie nawet w branżach wytwarzających produkty o wysokiej precyzji. Produkcja maszyn górniczych Przodującym producentem maszyn górniczych jest Rybnicka Fabryka Maszyn „Ryfama”. Firma ta produkuje głównie maszyny przeznaczone do transportu podziemnego, specjalistyczne przenośniki, dynamiczne urządzenia kruszące skały, oraz zawieszenia linowe stosowane w przemyśle wydobywczym. 28 Produkcja w segmencie motoryzacji, instalacji przemysłowych i armatury Kuźnia Jawor oraz „MAŁAPANEW” Armatura są głównymi producentami asortymentu wymienionych branży. Ich oferta obejmuje części dla przemysłu samochodowego, instalacje przemysłowe dla przemysłu okrętowego, paliwowego i przetwórczego. 2.1.2. Strategia i cele biznesowe firmy CHOFUM Z uwagi na profil działalności firma CHOFUM stanowi bardzo istotny człon grupy kapitałowej GWARANT. Spółki wchodzące w skład tej grupy, posiadają dużą swobodę działania, zarówno cele jak strategie poszczególnych członków są opracowywane na poziomie firmy. Podstawą przy wyznaczaniu strategii przedsiębiorstwa jest jego misja, zwana również koncepcją biznesu, określająca przyczyny istnienia firmy (Moszkowicz 2007, rozdz. 2, s. 10). Misja firmy CHOFUM została sformułowana następująco: „Produkcja wysokiej jakości odlewów, maszyn i urządzeń zgodnie z wymaganiami klienta i w poszanowaniu środowiska.” Na pierwszym miejscu są produkty, ich wysoka jakość adekwatna do oczekiwań klientów. Do pozostałych celów strategicznych zarząd firmy zalicza: stworzenie jak najlepszego wizerunku firmy na rynku krajowym i zagranicznym, zajęcie pozycji lidera w produkcji tokarek sterowanych numerycznie, cylindrów papierniczych i odlewów maszynowych z żeliwa szarego, wprowadzenie do sprzedaży nowych odlewów żeliwnych, Celami ubocznymi zarządu Spółki są: zmniejszenie bezrobocie wśród ludności miasta i gminy, fachowa obsługa klientów, nawiązywanie coraz to szerszych kontaktów z odbiorcami zagranicznym, zwiększenie nakładów na przedsięwzięcia promocyjne, zwiększenie liczby odbiorców, Analizując powyższe cele strategiczne, można zauważyć iż firma CHOFUM dąży przede wszystkim do osiągnięcia przywództwa produktowego. Jak pisze Todman, taka tendencja cechuje firmy, które: „(…) zawsze szukają nowych produktów i pomysłów, które mogą wykorzystać do utrzymania zainteresowania i ciągłego ekscytowania swoich klientów” (Todman 2003, s. 7). 2.1.3. Oferta produktowa firmy CHOFUM S.A. Spółka CHOFUM pełni kluczową rolę w Grupie Kapitałowej GWARANT jako producent odlewniczy (podrozdz. 1.2.1). Nie jest to jednak jedyny sektor specjalizacji firmy. Poza odlewami żeliwnymi, produkowane są obrabiarki, cylindry i walce papiernicze, urządzenia górnicze oraz tubingi13. „Tubing - wielki pierścień żeliwny, stalowy a. żelbetowy, będący elementem obudowy tunelu a. szybu; obudowa z takich pierścieni.”(za www.slownik-online.pl data odczytu 8.04.2008) Tubingi wyprodukowane w firmie CHOFUM tworzą obudowę tuneli warszawskiego metra. 13 29 Odlewy żeliwne Odlewnia posiada roczną zdolność produkcyjną wynoszącą 12.000 ton/rok, przy czym zakres wagowy odlewów mieści się w granicach 10 do 20 000kg. Dla wszystkich odlewów są wykonywane wysokiej jakości modele drewniane dla produkcji seryjnej wzmacniane specjalnymi materiałami. Produkowane żeliwo szare odpowiada polskim, niemieckim oraz amerykańskim normom jakościowym. CHOFUM specjalizuje się również w odlewach maszynowych, w tym szczególnie trudnych technologicznie, jak łoża z prowadnicami do hartowania indukcyjnego, korpusy maszyn itp. Wszystkie odlewy są poddawane kontroli. Laboratorium zakładowe jest wyposażone w specjalistyczną aparaturę kontrolno-pomiarową oraz w mikroskopy metalograficzne do sprawdzania struktury żeliwa. Działania kontrolne gwarantują wysoką jakość odlewów, docenianych nie tylko na rynku polskim ale również niemieckim, włoskim, holenderskim i duńskim. Obrabiarki Do grupy tego asortymentu należą m.in. tokarki sterowane numerycznie. Tokarki te pracują w różnych gałęziach przemysłu maszynowego w Polsce, Niemczech, Rosji, Czechach, Słowacji, Bułgarii, Turcji i w innych krajach. Tokarki te cechuje wysoki stopień uniwersalności, nadają się głównie do produkcji części o złożonych kształtach brył obrotowych w krótkich i średnich, powtarzalnych seriach. Opracowane programy obróbki umożliwiają również wykorzystanie tokarek do produkcji wielkoseryjnej. Firma CHOFUM jest doświadczonym producentem obrabiarek oraz komponentów do tych maszyn, świadczy również usługi w zakresie kapitalnych remontów obrabiarek. Spółka nie posiada jednak bazy badawczo-rozwojowej w zakresie tego produktu. Mimo to, obrabiarki cechuje wysoki stopień specjalizacji i są one przeznaczone dla określonych grup odbiorców. Zdolności produkcyjne są z tego powodu ograniczone jednak przychody ze sprzedaży tego asortymentu mają istotne znaczenie w sprzedaży spółki. Cylindry i walce do maszyn papierniczych Osobną specjalność firmy stanowią cylindry suszące i walce dociskowe do maszyn papierniczych, które pracują w polskim przemyśle papierniczym, np. w Świeciu, Kostrzyniu, Kluczach, Krapkowicach oraz w krajach Europy środkowo-wschodniej, a także w Niemczech, Turcji i Ameryce. Aktualna zdolność produkcyjna zakładu utrzymuje się na poziomie 300 sztuk cylindrów rocznie. Poza typową działalnością produkcyjną, firma CHOFUM świadczy również usługi w zakresie obróbki skrawaniem, obróbki termicznej oraz remontów obrabiarek sterowanych numerycznie. W obrębie każdej grupy produktowej, można wyróżnić od kilku do kilkudziesięciu urządzeń. Jest to ogromna ilość dany które dotychczas nie były odpowiednio ewidencjonowane co niejednokrotnie prowadziło do nieporozumień i błędnych statystyk sprzedażowych. Tak różnorodny asortyment produktowy stanowi duże wyzwanie dla projektu hurtowni danych. 2.1.4. Charakterystyka klientów firmy Odbiorcami produktów i usług oferowanych przez CHOFUM są przede wszystkim firmy zagraniczne. Sprawozdanie z rocznej działalności spółki wykazało że produkcja 30 eksportowa stanowiła ponad 59% całościowej sprzedaży. Pozostałe 41% odbiorców to firmy działające na rynku polskim. Do największych odbiorców na rynku krajowym do 01.01.2008 należą następujące firmy: FAMOT - Pleszew, MAHLE POLSKA Sp. z o.o. Krotoszyn, PRG METRO Sp. z o.o. – Warszawa,. Czołowymi klientami na rynku zagranicznym do 01.01.2008 są: METSO PAPER COMO – Włochy, MAZAK EUROPE - Anglia. CINCINNATI - Anglia, Wymienione firmy należą do grona kluczowych klientów firmy CHOFUM. Wielkości zamówień realizowanych przez te firmy stanowi istotny przychód. Szczegółowy udział poszczególnych spółek w całościowej sprzedaży przedstawia tabela 1. Tabela 1: Najwięksi odbiorcy firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowano na podstawie wewnętrznych materiałów firmy. Lp. Główni odbiorcy Kraj pochodzenia Udział w sprzedaży (w %) 1.01.2006r – 31.12.2006r 1 2 3 1 METSO PAPER COMO Włochy 12,82 2 FAMOT -Pleszew Polska 11,07 3 MAZAK EUROPE Anglia 9,60 4 CINCINNATI Machine UK Anglia 9,57 5 MAHLE POLSKA Sp.zo.o. Krotoszyn Polska 8,16 6 P.R.G. METRO Sp.zo.o. Warszawa Polska 7,74 7 GEBR. BELLMER GmbH Niemcy 5,72 8 NEUSON BAUMASCHINEN GmbH Austria 3,97 9 METSO PAPER Inc. PAPER Finlandia 3,29 10 FAT – Wrocław Polska 3,23 Do grupy kluczowych klientów firmy CHOFUM S.A. należą przede wszystkim odbiorcy odlewów żeliwnych. Średnia roczna sprzedaż tych produktów wynosi ok. 6000 ton, podczas gdy zdolność produkcyjna odlewni jest dwukrotnie większa (12 000 ton rocznie). Taka rozbieżność może świadczyć o zbyt małej liczbie odbiorców, produkcja bieżąca ogranicza się więc wyłącznie do potrzeb stałych klientów. Na wykresie poniżej (wykres 1) zaprezentowano jaki wartościowy udział 31 w całościowej sprzedaży mają poszczególne produkty i usługi. Cztery grupy asortymentowe zasługują na szczególną uwagę, gdyż ich wpływ na wielkość sprzedaży jest największy. Są to wspominane wcześniej odlewy, cylindry , walce papiernicze, tokarki oraz tubingi. Rysunek 8: Wykres procentowego udziału poszczególnego asortymentu w sprzedaży. Źródło: Opracowano na podstawie wewnętrznych materiałów firmy. Odlewy Odbiorcami odlewów żeliwnych produkowanych przez spółkę CHOFUM są firmy działające na trzech rynkach. Jest to: rynek producentów maszyn do obróbki metalu, producentów zaworów oraz producentów obciążników różnych typów. Wśród producentów obrabiarek, klientami Spółki są najwięksi na świecie producenci jak Gildemeister, a także Cincinnati Machine UK Ltd., H&H Cross Huller GmbH. Firmy te sprzedają swoje wyroby na całym świecie, ale odlewy dostarczane są do ich zakładów wytwórczych znajdujących się w Wielkiej Brytanii, Niemczech, USA. Grupę stałych odbiorców odlewów na tym rynku stanowią również producenci maszyn obróbczych o mniejszej skali działania. Należą do nich m.in. firma AVIA Warszawa, Jotes z Łodzi oraz PONAR REMO Kępno. Firma CHOFUM, myśląc perspektywicznie wchodzi na nowe rynki asortymentowe. Takie podejście ma na celu pozyskanie do produkcji na odlewnię wyrobów uzupełniających w stosunku do produkcji odlewów maszynowych, a być może stanowiących drugi, równoważny filar tego centrum. Wdrożono więc do produkcji odlewy będące częściami zaworów używanych w systemach wodnych. Głównym odbiorcą tych odlewów jest angielska firma Glenfield Ltd. Niewielki procent produkcji odlewów stanowią obciążniki. W tej dziedzinie firma CHOFUM współpracuje m.in. z austriackim producentem przeciwciążników do maszyn (koparki, wózki widłowe), firmą Neusn, oraz duńskim producentem kili do jachtów, firmą Orkild. 32 Cylindry i walce Firma CHOFUM jest jedynym w kraju producentem tych odlewów w kraju. Odbiorcami tych produktów są producenci maszyn papierniczych oraz spożywczych (wykorzystujących w swojej konstrukcji cylindry). Wśród producentów maszyn papierniczych, Spółka współpracuje z liderami w tej branży, tj. z firmami Grupy Metso z Finlandii, USA, Włoch, Anglii; oraz z firmami Grupy Voith z Niemiec, Austrii Belgii, a także VAS Włochy. Klientami są także pozostali producenci, jak ST.Regis Anglia, Pama Niemcy, Andritz AG Austria. W tym asortymencie pozycja firmy CHOFUM na rynku jest unormowana. Rynek producentów maszyn spożywczych jest poszerzeniem rynku zbytu dla tej grupy asortymentowej. Do klientów Spółki w tym zakresie, należą m.in. firmy Spomasz Wronki Sp. z o. o., Carl Kraft & Sohne Niemcy, jak i GOUDSCHE z Holandii. Obrabiarki Wśród odbiorców obrabiarek kluczową rolę pełnią firmy kupujące tokarki sterowane numerycznie. Klientami firmy CHOFUM w tym asortymencie są m.in. MAHLE Polska Sp. Z o.o. z Krotoszyna, W.S.K. „PZL-Kalisz” S.A. oraz „Andoria-Mot” Sp. Z o.o. z Andrychowa. Poszczególne spółki zaopatrują się w tokarki sterowane numerycznie o różnych parametrach i odmiennym przeznaczeniu. Maszyny obróbcze są produktem bardzo kosztownym, a ich ceny wahają się od 200 000zł do 1 500 000zł. Zapotrzebowanie rynkowe oraz pozycja doświadczonego producenta obrabiarek na rynku krajowym daje CHOFUM-owi możliwości utrzymania tej gałęzi produkcji. Tubingi Spółka jest jednym z niewielu producentów tych specyficznych odlewów na rynku krajowym. Głównymi odbiorcami tubingów w kraju były dwie Spółki: PeBeKa S.A. Lubin oraz PRG METRO Sp. z o.o. Warszawa. Na rynku zagranicznym konkurencja jest zbyt silna, spowodowana dużą liczbą firm specjalizujących się produkcją tego typu. Ponadto technologia produkcji tuneli zmienia się, odchodząc od tradycyjnych metod budowy (z wykorzystaniem tubingów). Rynek zbytu ogranicza się więc do kraju i do projektów związanych z budową szybów kopalni oraz budową projektów budowy warszawskiego metra. Zapotrzebowanie na produkt ma charakter sezonowy i jest uwarunkowany realizacją projektów budowlanych w kraju. Poza działalnością produkcyjną, firma CHOFUM S.A. świadczy klientom usługi w zakresie obróbki metalu ze skrawaniem. CHOFUM posiada zaplecze maszynowe umożliwiające realizację tego typu usług na częściach przesyłanych przez klientów. Park maszynowy wymaga jednak modernizacji, maszyny służące wiele lat powinny być wymienione co wiąże się z ogromnymi kosztami. Inwestycje w tym sektorze nie są jednak planowane w najbliższym czasie. Dodatkowym problemem są trudności ze znalezieniem odpowiednio wykwalifikowanej kadry do pracy w tym obszarze. Ogólny schemat otoczenia rynkowego Spółki jest przedstawiony na rysunku 8. Do bezpośredniego otoczenia firmy należą producenci maszyn do obróbki metali (odbiorcy odlewów), producenci maszyn papierniczych (zaopatrujący się w Cylindry i walce papiernicze) oraz firmy realizujące projekty budowy tuneli i szybów w kopalniach. Otoczenie bliższe stanowią producenci zaworów oraz firmy korzystające z usług w zakresie obróbki metalu ze skrawaniem. Firma CHOFUM wyróżnia również dwa potencjalne obszary współpracy, w przemyśle transportowym oraz energetycznym. Sektory te nie należą do klientów Spółki, jednak prowadzone są działania skierowane do firm reprezentujących wymienione gałęzie przemysłu. 33 OTOCZENIE POTENCJALNE OTOCZENIE BLIŻSZE OTOCZENIE BEZPOŚREDNIE CHOFUM S.A. Producenci maszyn do obróbki metali Budowa tuneli i szybów Producenci maszyn papierniczych Obróbka metali ze skrawaniem Producenci zaworów Przemysł transportowy Przemysł energetyczny Rysunek 9: Otoczenie rynkowe firmy CHOFUM S.A. Źródło: opracowanie własne Skala działalności firmy CHOFUM ma charakter światowy. Współpraca z firmami zarówno krajowymi jak i zagranicznymi wymusza uwzględnienie tego faktu w projektowanej hurtowni danych. System powinien między innymi umożliwiać rozróżnienie geograficzne realizowanych transakcji. Dotychczasowi klienci zaopatrują się zwykle w jeden rodzaj asortymentu, można jednak wyróżnić firmy kupujące produkty należące do różnych grup asortymentowych (np. obrabiarki i odlewy żeliwne), taka możliwość również powinna zostać uwzględniona w hurtowni danych. 2.2. Określenie pozycji firmy na rynku polskim i zagranicznym 2.2.1 Analiza konkurencji firmy w odniesieniu do produkowanego asortymentu Rynek producentów maszyn i urządzeń dla branż konstrukcji stalowych, odlewnictwa i maszyn górniczych jest w Polsce silnie rozwinięty. Konkurencja jest coraz większa 34 a trendy produkcyjne są wyznaczane przez czołowych wytwórców o silnej pozycji rynkowej wspartej wieloletnim doświadczeniem w branży. Poszczególne grupy asortymentowe produkowane w firmie CHOFUM powinny być rozpatrywane osobno pod kontem konkurencyjności dlatego cechy produkcji oraz rynków zbytu zostaną omówione w odniesieniu do poszczególnych sektorów produkcji. Rynek odlewów żeliwnych Firmy konkurujące na rynku odlewniczym specjalizują się głównie w produkcji odlewów małych z wykorzystaniem automatycznego formowania. Spółka CHOFUM wytwarza odlewy o wadze od 100kg do kilku ton. Do największych producentów krajowych działających w tym sektorze należą: Odlewnia Koluszki Od niedawna właścicielem tej odlewni jest firma HACO (czołowy producent obrabiarek i jednocześnie właściciel firmy FAT Wrocław). Ciągła modernizacja odlewni zwiększa jej konkurencyjność, zanim grupa HACO wykupiła odlewnię, utraciła ona cześć produkcji na korzyść CHOFUM. Klienci ocenili wówczas produkty CHOFUM jako lepsze jakościowo. Liczne inwestycje HACO w modernizację odlewni w Koluszkach przyniosły znaczną poprawę jakości odlewów, konkurencyjność zakładu znacznie wzrosła. Odlewnia Żeliwa Śrem SA Właścicielem większościowym jest „PIOMA-ODLEWNIA” Sp. Z o.o. z siedzibą w Piotrkowie Trybunalskim, w której 100% udziałów posiada FAMUR S.A. z Katowic. Firma ta jest jednym z najbardziej nowoczesnych w branży metalurgicznej. Wyroby Odlewni znajdują zastosowanie w produkcji silników okrętowych, silników agregatowych i trakcyjnych, sprężarek, obrabiarek do drewna i metali, samochodów, maszyn rolniczych i budowlanych, armatury przemysłowej, znajdują również liczne zastosowania w hutnictwie. Odlewnia w Śremie specjalizuje się w dostawach odlewów dla przemysłu stoczniowego. Odlewnia Żeliwa Rafamet Odlewy tej firmy cechują się stabilnymi własnościami wytrzymałościowymi oraz małym zróżnicowaniem twardości. Ma to znaczący wpływ na możliwość stosowania odlewów jako elementów konstrukcyjnych obrabiarek. O sile przebicia na rynku odlewniczym świadczy przede wszystkim nowoczesność wyposażenia odlewu. Stosowanie nowoczesnych materiałów w odlewach, zmniejsza wagę, nakłady i koszty konstrukcji . Rynek obrabiarek Na rynku obrabiarek istnieje bardzo silna konkurencja, firmy krajowe jak i zagranicznie prezentują swoją ofertę stosując ofensywną politykę. Spółka CHOFUM konkuruje z pozostałymi firmami głównie bardzo atrakcyjnymi cenami. Klienci podejmując decyzje o zakupie obrabiarek, kierują się głównie możliwościami technicznymi urządzenia a następnie ceną. Możliwości technicznie to przede wszystkim powtarzalność wytwarzanych detali, szybkość obróbki a co za tym idzie zmniejszenie kosztów wytwarzania oraz łatwość obsługi urządzenia. Wśród czołowych producentów obrabiarek, spełniających powyższe kryteria techniczne, należy wyróżnić: 35 FAT-HACO Wrocław Firma większość produkcji przeznacza na eksport do krajów Europy Zachodniej, Ameryki Północnej oraz Dalekiego Wschodu. Słabym punktem firmy do niedawna był brak stałej odlewni dostarczającej odlewy niezbędne do produkcji obrabiarek. Od niedawna jednak FAT-HACO jest właścicielem odlewni Koluszki FAT dzięki czemu całkowicie uniezależniono dostawy odlewów. FAMOT Pleszew FAMOT jest częścią niemieckiej grupy Gildemneister dzięki czemu ma stały dostęp do niemieckiej aparatury elektronicznej, specjalistycznych elementów oraz zespołów i podzespołów do produkcji maszyn. Grupa Gildemeister to czołowy producent obrabiarek na świecie, co zapewnia Spółce FAMOT czołowe miejsce również na rynku Polskim. Firma nie posiada jednak własnej bazy odlewniczej co znacznie wydłuża czas produkcji obrabiarek. AVIA Warszawa Firma posiada wieloletnie doświadczenie i znaną markę na rynku obrabiarek. AVIA współpracuje z niemiecką spółką Haidenheim, która umożliwia dystrybucję produktów również na rynkach zachodnich oraz dostarcza gotowe podzespoły do produkcji obrabiarek. Firma, podobnie jak poprzednia spółka, nie posiada własnej bazy odlewniczej. AFM Andrychów Produkcja tokarek uniwersalnych oraz sterowanych numerycznie, lekkich i średnich jest głównym asortymentem firmy. AFM posiada stosunkowo nowoczesny park maszynowy, wysoko wykwalifikowaną kadrę, jednakże jej słabą stroną, jest ponownie, brak własnej bazy odlewniczej. Ma to ogromne znaczenie przy wdrażaniu nowych rozwiązań konstrukcyjnych oferowanych wyrobów, jak również w bieżącym cyklu produkcyjnym. Istotnie wydłuża to proces produkcji oraz wpływa na kształt i jakość produkowanych obrabiarek, uzależniając te firmy od dostawców odlewów. Opisane tu firmy są z jednej strony konkurentami spółki CHOFUM (produkcja obrabiarek) z drugiej jednak klientami, zaopatrującymi się w odlewy żeliwne do produkcji obrabiarek. Ponieważ przychody firmy CHOFUM są generowane głównie przez sprzedaż odlewów, spółka nie jest nastawiona na konkurencje w sektorze obrabiarek. Cylindry i walce papiernicze W asortymencie cylindrów papierniczych w kraju firma CHOFUM właściwie nie posiada bezpośredniej konkurencji, rynek zagraniczny natomiast stanowią wytwórcy maszyn papierniczych produkujący na własne potrzeby, zaspokajający również zapotrzebowanie zewnętrzne. Firmy te mogą konkurować ze spółką CHOFUM terminem realizacji oraz ceną. Należy tu wymienić: Petrozavodsk Największy producent tej branży w Rosji oraz w krajach należących do byłego Związku Radzieckiego. Firma posiada bardzo nowoczesne urządzenia podnoszące jakość oferowanych wyrobów oraz konkurencyjne ceny. Rynki na których dominują maszyny wyprodukowane w Rosji (poza krajem produkcji) to Bułgaria, Czechy, Rumunia, Serbia, China a także a rynek amerykański. Safem Główną specjalnością firmy są cylindry suszące, produkuje również różnego rodzaju walce papiernicze. Firma działa bardzo aktywnie na rynkach Europy Zachodniej tj. Francja, Hiszpania, Włochy i Niemcy. 36 GL&V Firma amerykańska specjalizująca się w produkcji pokryw do cylindrów. Oferowane wyroby cechuje solidność wykonania i wiarygodność. Na rynku cylindrów i walców papierniczych coraz częściej pojawiają się nowi producenci z Chin czy Indii, którzy często wygrywają kontrakty oferując dużo niższe ceny. 2.2.2 Analiza SWOT W określeniu pozycji firmy na rynku przydatna jest analiza SWOT 14. W metodzie tej identyfikuje się mocne i słabe strony firmy w stosunku do otoczenia, potencjalne możliwości zlokalizowane w otoczeniu oraz potencjalne zagrożenie ze strony pewnych segmentów otoczenia. Segmenty te mogą mieć istotny wpływ w ustalaniu celów strategicznych firmy jak również na jej przetrwanie i rozwój. W firmie CHOFUM proces wyznaczania celów strategicznych polega na uzyskaniu odpowiedzi na trzy zasadnicze pytania: 1. Czym jest firma dziś ? 2. Czym powinna być w przyszłości, jaką ma wizję funkcjonowania ? 3. Jaka powinna być droga dojścia do pożądanego przyszłego stanu, jakie rozwiązania „CHOFUM” S.A. musi wybrać ? Odpowiedzi na powyższe pytania służy m.in. analiza SWOT. Wyniki analizy przeprowadzonej dla firmy CHOFUM zawiera tabela 2, zwana również macierzą strategiczną. Lewa strona macierzy obejmuje dwie kategorie czynników pozytywnych (mocne strony, Szanse), natomiast prawa, czynniki negatywne (słabe strony, zagrożenia). Tabela 2: Analiza SWOT dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne Mocne strony uczestnictwo w grupie kapitałowej o silnej pozycji rynkowej, dobra lokalizacja i możliwości eksportowe, wysoka jakość i różnorodność oferowanych produktów, konkurencyjne ceny produktów, dobry wizerunek firmy, zdolność do innowacji produktów, ambicje i kreatywność pracowników, duża kultura obsługi klientów, dostosowanie się do potrzeb klientów, Słabe strony przestarzały park maszynowy, niska świadomość ekologiczna i dbałość o środowisko, brak długookresowego programu inwestycyjnego, brak płynności finansowej, brak własnych środków finansowych (bazowanie na zobowiązaniach długoterminowych) niewielki krąg stałych klientów, mało elastyczny system zarządzania, niedostosowany do zmienności otoczenia, cele realizowane przez działy „Tzn. analizy słabych i mocnych stron przedsiębiorstwa oraz szans i zagrożeń tkwiących w otoczeniu (ang. SWOT, Strenths - siły, Weaknesses - słabości, Opportunities - szanse, Threats - zagrożenia)” prof. M. Moszkowicz 2007, s. 17 14 37 tradycje w produkcji obrabiarek (zwłaszcza tokarek SN) i w odlewnictwie. i piony (w strukturze organizacyjnej) dominują często nad celami całego przedsiębiorstwa, niski stopień informatyzacji firmy, brak modernizacji odlewni. Szanse Zagrożenia bliskość granicy z Niemcami, możliwość znalezienia niezbędnej liczby pracowników np. wśród bezrobotnych, mały wzrost liczby firm konkurencyjnych w najbliższym otoczeniu, stopniowy wzrost sprzedaży na rynek krajowy i zagraniczny, nowe segmenty rynku, wykorzystanie dobrego wizerunku firmy, nasycenie rynku na produkty wolno się zużywające, ciągle rosnąca konkurencja, ryzyko bankructwa, przywiązanie klientów do znanych firm, siła przetargowa nabywców kontrahentów, załamanie rozwoju odlewnictwa, brak wykwalifikowanej kadry konstrukcyjnej. Zarząd firmy CHOFUM S.A. przy wyznaczaniu celów strategicznych firmy na kolejne lata, przeprowadza podobną analizę. Stanowi to diagnozę aktualnej sytuacji, jak również podstawę do prognozy przyszłych sytuacji i działań. Umożliwia to określenie dopuszczalnych i możliwych do realizacji strategii. Przeprowadzanie każdorazowo analizy tego typu jest dość czasochłonne, decyzje strategiczne dotyczące kierunków rozwoju i działalności firmy bez wątpienia powinny być poprzedzone gruntowną analizą sytuacji, która jednak może być znacznie usprawniona dzięki hurtowni danych. Dostęp do istotnej wiedzy zgromadzonej w tym systemie jest prostszy dzięki czemu proces podejmowania decyzji kluczowych jest krótszy. 2.2.3 Działalność marketingowa Firma CHOFUM nie posiada odrębnie wyróżnionego działy Marketingu. Zgodnie z procedurami określonymi w Księdze Zarządzania Jakością, odpowiedzialność za przekazywanie klientom ofert, zobowiązujących przedsiębiorstwo do realizacji konkretnych wyrobów lub usług, spoczywa na zastępcy Dyrektora Technicznego. Głównym celem w zakresie działań marketingowych jest zapewnienie w sposób stały i równomierny wzrostu liczby odbiorców oferowanych produktów, oraz wzrostu wartości składanych zamówień. Działania marketingowo-handlowe, są realizowane w bezpośrednich kontaktach z odbiorcami, nie korzysta się z innych kanałów dystrybucji zarówno w odniesieniu do sprzedaży krajowej jak i zagranicznej. Wśród nielicznych czynności marketingowych należy wyróżnić: wysyłka folderów reklamujących i katalogów do firm produkcyjnych i handlowych, poszukiwanie i zdobywanie odbiorców wyrobów Spółki, 38 kontakt bezpośredni z potencjalnymi klientami, udział w targach i wystawach, spisywanie umów, a w nich warunki dostaw, ceny, terminy realizacji, warunki płatności, warunki odbioru technicznego, zabezpieczenia płatnicze, odbiory przez uprawnione urzędy. Bezpośredni kontakt z klientami przynosi Firmie oczekiwane rezultaty. Terminowa realizacja zamówień kształtuje wyobrażenie Spółki jako wiarygodnego partnera. Uczestnictwo w targach organizowanych m.in. w Poznaniu, jest dla Firmy doskonałą okazją do zaprezentowania swoich wyrobów i zainteresowania potencjalnych klientów. Często już podczas targów dochodzi do zawarcia różnorodnych umów handlowych. Zachętą dla inwestorów jest elastyczna polityka cenowa firmy CHOFUM, możliwość płatności w systemie ratalnym oraz zniżki uzależnione od wielkości zamówienia i terminu płatności. W firmie nie istnieje dział marketingu, nie ma również osób odpowiedzialnych wyłącznie za ten obszar działalności. Wszelkie działania promocyjne są związane wyłącznie z czynnościami sprzedaży prowadzonymi przez różnych pracowników. Brak jasnego podziału odpowiedzialności oraz określonych standardów w tym zakresie nie przyczynia się do wzrostu sprzedaży. Dzięki projektowanej hurtowni danych będzie możliwe świadome realizowanie działań promocyjnych. Dostęp do historycznych danych dotyczących sprzedaży czy przebiegu poprzednich kontaktów umożliwi firmie CHOFUM monitorowanie procesów sprzedaży oraz planowanie kolejnych działań prowadzących do wzrostu lojalności klientów a docelowo wzrostu sprzedaży. 2.3. Ocena korzyści wynikających z wdrożenia hurtowni danych 2.3.1 Informacja w tworzeniu przewagi konkurencyjnej Funkcjonowanie każdej organizacji jest uwarunkowane posiadaniem określonych informacji będących istotnym zasobem firmy. Definicja informacji wg. Kisielnickiego i Sroki jest następująca: „informacja to taki rodzaj zasobów, który pozwala na zwiększenie naszej wiedzy o nas i otaczającym nas świecie” (Kisielnicki, Sroka 2001, s. 14). Dopiero posiadając informacje zarówno o organizacji jak i jej otoczeniu, zarząd może skutecznie kierować firmą. Hurtownia danych stanowi jednoznaczne źródło informacji dostępne na każde żądanie, co zostało opisane we wcześniejszej części niniejszej pracy (podrozdz. 1.1.1). Informacje te są wykorzystywane do poprawy funkcjonowania firmy a w rezultacie do uzyskania wymiernych wartości ekonomicznych. Proces zarządzania przedsiębiorstwem wymaga wszechstronnych informacji zawierających wyniki osiągnięte przez firmę w przeszłości, sumienną ocenę aktualnej sytuacji a także prognozę przyszłych zachowań. Hurtownia danych w firmie CHOFUM przyczyni się do redukcji niepewności, umożliwi również kierownictwu trafne szacowanie ryzyka związanego z decyzjami podejmowanymi przez kierownictwo. Spółka będzie także w stanie zrozumieć zmieniające się potrzeby klientów oraz śledzić zachowania rynkowe konkurentów. 39 Dzięki temu firma CHOFUM umocni swoją pozycję na rynku i zwiększy swoje szanse w walce o przewagę konkurencyjną15 na rynku. Powstało wiele definicji pojęcia „konkurencja”, według Stankiewicza: „Konkurencją nazywane będzie zjawisko, którego uczestnicy rywalizują między sobą w dążeniu do analogicznych celów, utrudniają (a niekiedy uniemożliwiają) osiąganie takich samych celów przez innych” (Stankiewicz 2002, s. 18, cyt. za Bielski 2007, s. 16) Konkurencyjność przedsiębiorstwa powinna być zauważalna dla jego klientów i dotyczyć istotnych cech użyteczności. Przewagę konkurencyjną zdobywa się nie tylko poprzez kształtowanie nowych zasobów, ale także poprzez sposoby kształtowania posiadanych zasobów oraz innowacyjny sposób ich eksploatacji. Niezmiennie istotna jest również lojalność klientów, dążenie do minimalizacji kosztów wytwarzania, zarządzanie ryzykiem. Odpowiednie zarządzanie powyższymi czynnikami jest możliwe dzięki zgromadzonym informacjom. 2.3.2 Wspieranie podejmowania decyzji strategicznych Cele strategiczne firmy CHOFUM zostały opisane we wcześniejszej części niniejszej pracy (podrozdz. 2.1.2). Realizacja strategii nie przebiega jednak zgodnie z założeniami. Nie jest łatwo odejmować decyzje mające wpływ na funkcjonowanie całego przedsiębiorstwa, na podstawie wybrakowanych informacji lub w przypadku ich braku. Każdy z wymienionych wcześniej celów strategicznych ma inne wymagania oraz potrzeby informacyjne i kapitałowe. Wizerunek firmy na rynku krajowym i zagranicznym (jeden z celów strategicznych firmy) jest uzależniony od opinii konsumenta. Dzieje się tak dlatego, że klienci mają teraz dostęp do informacji pozwalającej im świadomie podejmować decyzje zakupowe. Udziały w rynku nie są już uwarunkowane wyłącznie marką producenta ale właśnie doświadczeniami kupujących oraz ich skłonności do lojalności. Bez względu na branżę i sektor działalności, jak pisze Prahalad i Ramaswamy: ”Niegdyś firmy mogły tworzyć marki przez reklamę i inne rodzaje komunikacji. To już się skończyło. Obecnie marki ewoluują przez doświadczenia” (Prahalad, Ramaswamy 2005, s. 133). Decyzje podejmowane przez kierownictwo w celu realizacji strategii polepszania wizerunku firmy powinny być wsparte informacją o klientach, ich preferencjach, terminach zamówień, ewentualnych reklamacjach oraz oceną ich satysfakcji na przestrzeni czasu. Właśnie takich informacji dostarcza hurtownia danych. Kolejną decyzją strategiczną (jednocześnie cel strategiczny firmy CHOFUM) jest decyzja o wprowadzeniu do sprzedaży nowych odlewów żeliwnych. Taka decyzja wymaga bez wątpienia przeanalizowania z jednej strony możliwości produkcyjnych firmy, drugiej zaś ryneku potencjalnych odbiorców. Nie można również zapomnieć o dokładnej analizie konkurencji na rynku w danym sektorze produkcyjnym. Firma CHOFUM nie prowadzi tak szczegółowych analiz gdyż dostęp do danych niezbędnych do ich przeprowadzenia jest trudny i czasochłonny. Jest to kolejny obszar którego funkcjonowanie znacznie usprawni wprowadzenie hurtowni. Zarząd będzie mógł sprawnie podejmować decyzje strategiczne w zakresie wprowadzenia nowego produktu na rynek. Analiza trendów aktualnej sprzedaży może ponadto wskazać nowe „istotą przewagi konkurencyjnej jest, że dana firma robi coś lepiej lub inaczej od swoich rywali, dzięki czemu osiąga lepsze rezultaty”(Grodziszewski 1999, s. 110, cyt. za Bielski 2007, s. 29) 15 40 kierunki działań jak rozszerzenie jednej produkcji a zawężenie drugiej, konieczność obniżenia wybranych cen czy inne działania promocyjne (Todman 2005, s. 34). W przedsiębiorstwie CHOFUM nie praktykuje się systematycznego raportowania. Powodem takiej sytuacji jest brak dostępu do aktualnych oraz przeszłych informacji. Statystyki sprzedażowe powstają raz do roku, głównie na potrzeby sprawozdania finansowego do którego Spółka Akcyjna jest zobowiązana. Analizy sprzedaży są przeprowadzane rzadko a ich wyniki zwykle nie służą poprawie aktualnej sytuacji. Obszar sprzedaży jest najistotniejszy z punktu widzenia przychodów przedsiębiorstwa, bo to właśnie odpowiednio przeprowadzone działania sprzedażowe prowadzą do pożądanego zysku. Zarząd firmy podkreśla potrzebę analizy sprzedaży która pomoże w tworzeniu przyszłych planów sprzedaży. Ponadto wyróżniono następujące oczekiwania względem projektowanej hurtowni danych: Możliwość określenia towarów generujących największy zysk Analiza trendów zakupów poszczególnych klientów Jaką sprzedaż zrealizowano w poszczególnych miesiącach oraz latach Jaka jest łączna sprzedaż poszczególnych produktów w roku Jakie są skłonności/preferencje zakupowe poszczególnych klientów Którzy z klientów składają regularnie takie same zamówienia Odpowiedzi otrzymane na powyższe pytania strategiczne mogą posłużyć do podjęcia odpowiednich działań. Projektowana hurtownia danych ma docelowo umożliwić prowadzenie wymaganych analiz oraz dostarczyć odpowiedzi na istotne pytania osób decyzyjnych w firmie. 2.3.3 Hurtownia danych jako samozwracająca się inwestycja Przedsięwzięcie jakim jest hurtownia danych wiąże się z dużymi kosztami. Cena realizacji takiego projektu zależy od wielu czynników. Największe koszty wiążą się głównie z wybraną architekturą systemu i wymaganiami sprzętowymi (Inmon ,s. 413422), dochodzi do tego koszt pracy zespołu projektowego a także późniejszego szkolenia pracowników. W odniesieniu do każdego przedsięwzięcia inwestycyjnego możliwe jest obliczenie jego opłacalności, czyli w jakim stopniu zwróci się kwota w nie zainwestowana. Wyliczaniu tzw. zwrotu z inwestycji służy wskaźnik finansowy ROI (z ang. R- return, O-on, I-investment)16 . W odniesieniu do hurtowni danych wyliczenie tego wskaźnika nie jest jednak oczywiste. System sam w sobie nie generuje bowiem realnego zysku, podobnie jak w przypadku wszystkich inwestycji technologicznych. Zysk z tego rodzaju przedsięwzięcia pochodzi z procesów, których realizację dany system umożliwia. Dlatego źródłem rentowności hurtowni danych jest nowy lub ulepszony proces biznesowy którego realizacja jest możliwa dzięki zastosowaniu hurtowni. Utrzymanie hurtowni danych znacznie zmniejsza koszty związane z dostępem do informacji. Informacje każdego rodzaju w zależności od potrzeb. Informacje te, są „ W metodologii anglosaskiej analizy finansowej stosowany jest wskaźnik stopy zwrotu z inwestycji (ROI – Return On Investment). Przy czym ogólna konstrukcja tego wskaźnika ma postać: ROI = Error! . Konstrukcja szczegółowa tego wskaźnika różni się w zależności od definicji zysku z inwestycji oraz wielkości zainwestowanego kapitału.” (Prof. E. Radosiński 2007, s. 96) 16 41 wówczas dostępne wszystkim użytkownikom przedsiębiorstwa za każdym razem gdy tylko zajdzie potrzeba zasięgnięcia informacji. Fenomen hurtowni tkwi również w niezwykle krótkim (w porównaniu z systemami informatycznymi bez hurtowni) czasie jaki jest potrzebny do uzyskania informacji z hurtowni danych, jest to zysk nie dający się jednak wyrazić konkretną kwotą pieniężną. Zyskowność hurtowni danych może być również mierzona przez wzrostem przychodów ze sprzedaży, udziałów w rynku czy minimalizacją wydatków. Przechowując zintegrowane dane o klientach można je wykorzystać oferując nowe produkty, śledzić na którym etapie w cyklu życia klienta17, dany partner znajduje się aktualnie i na tej podstawie przewidywać jego potencjalne potrzeby. Można również zwiększyć sprzedaż, oferując klientom produkty na podstawie relacji z innymi partnerami w branży (Inmon 2005, s.424). W spółce CHOFUM brakuje wiedzy na temat poczynań klientów. Sprzedaż jest ograniczona tylko do produkcji na zamówienie składane przez firmy. Wykorzystanie informacji o klientach może zmienić tą sytuację, oferowane maszyny i urządzenia to ogromna inwestycja. Przeciętny zysk jaki można osiągnąć przykładowo na jednej sprzedanej tokarce SN (sterowanej numerycznie) waha się w granicach 20 000zł. Hurtownia danych daje tej firmie szanse na prowadzenie bardziej świadomej polityki rynkowej. Inwestycja w hurtownię, przyniesie mierzalny zwrot w postaci wzrostu przychodów ze sprzedaży a także przyczyni się do realizacji misji przedsiębiorstwa (opisanej w podrozdz. 2.1.2) „Cykl ten zaczyna się od działań marketingowych, koncentrujących się na poszukiwaniu potencjalnych odbiorców, potem następuje proces sprzedaży , który cześć potencjalnych nabywców przekształca w klientów rzeczywistych, a na końcu – ważny, ale jednocześnie często zaniedbywany obszar – obsługa i serwis, mające doprowadzić do kolejnej sprzedaży.”(Zachara 2000, cyt. za Buchnowska 2006, s. 118) 17 42 III. Projekt aplikacji 3.1. Model pojęciowy 3.1.1. Analiza wymiarowa Jednym z początkowych etapów projektowanie hurtowni danych jest identyfikacja wymiarów odzwierciedlających działalność gospodarczą przedsiębiorstwa. We wcześniejszej części niniejszej pracy (podrozdz. 1.1.3), przedstawiono podstawowe modele danych stosowane w projekcie hurtowni danych. Modele te koncentrują się na jednym, głównym obszarze tematycznym wokół którego tworzy się tabele wymiarów reprezentujące zbiory atrybutów opisujących wyróżniony obszar tematyczny (będący zbiorem tzw. faktów). Uzasadnienie słuszności modelowania wielowymiarowego przedstawia Codd, pisząc: „Z reguły jest wiele różnych wymiarów, według których można analizować pewien zbiór danych. Ta złożona perspektywa, czyli wielowymiarowy model pojęciowy, wydaje się być sposobem, w jaki większość ludzi interesu z natury widzi swoje przedsiębiorstwo.”(E.F. Codd 1993, cyt. za Todman 2005, s. 38). Podejście to jest więc podstawą projektowania hurtowni danych. Rozmowy przeprowadzone z zarządem firmy CHOFUM wskazały na potrzebę skoncentrowania modelu danych na fakcie sprzedaży, jest on bowiem głównym obszar tematycznym. Kierownictwo chciałoby uzyskać odpowiedzi na pytania dotyczące zarówno produktów jak i klientów z którymi firma współpracuje. Wszystkie punkty wskazanie przez firmę odnoszą się do analiz produktów czy klientów w czasie. Zarząd interesuje głównie możliwość prowadzenia wszechstronnych analiz sprzedażowych o różnym stopniu agregacji18. W firmie CHOFUM S.A. fakt sprzedaży jest rozumiany jako każdorazowe podpisanie z klientem umowy realizacji danego wyrobu. Umowa taka jest zawsze poprzedzona ofertą zaakceptowaną przez klienta, sporządzoną zgodnie z możliwościami produkcyjnymi firmy CHOFUM. Cały proces obsługi zamówienia nie jest istotny dla hurtowni danych. Ważny jednak atrybut mówiący o aktualnym stanie zamówienia. W firmie wyróżniono trzy statusy zamówienia: Przyjęte, W realizacji, Wysłane. Status „W realizacji” oznacza podpisanie umowy z klientem oraz rozpoczęcie produkcji zgodnie z ustaleniami. W rozumieniu zarządu nastąpił fakt sprzedaży, który powinien być odnotowany w hurtowni danych. Omówiony fakt „Sprzedaż” będzie stanowił centralną cześć modelu danych projektowanej hurtowni. Do wymiarów opisujących fakt sprzedaży będzie zaliczony wspominany wcześniej wymiar „Produkt” oraz „Klient”. Kolejnym wymiarem niezbędnym do prowadzenia analiz będzie „Czas”. Zróżnicowany profil produkcji firmy CHOFUM (podrozdz. 2.1.3) wymusza wprowadzenie kolejnego wymiaru – „Grupa produktów”, umożliwi to prowadzenie analiz sprzedaży nie tylko w odniesieniu do poszczególnych wyrobów ale również grup wyrobów (np. odlewy, obrabiarki itd.). Podsumowując wyróżniono następujące wymiary: Produkt Grupa produktów Klient Projektowana baza danych powinna zawierać różnorodne funkcje na zbiorach (np. sumowanie). Fakt ten podkreśla Todman, pisząc: „Rzecz w tym, że w systemie zaprojektowanym w celu udzielania odpowiedzi na pytania strategiczne pojedyncze wiersze same w sobie nie mają większego znaczenia (…)Aby na przykład otrzymać raport analizujący sprzedaż według produktów, pojedyncze wielkości sprzedaży dotyczące danego produktu muszą zostać zsumowane.” (Todman 2005, s. 50) 18 43 Czas Schemat gwiazdy dla faktu sprzedaży firmy CHOFUM przedstawiono na rysunku 10. Taki podstawowy model umożliwia analizę faktu sprzedaży w pięciu wymiarach. Poszczególne wymiary modelu mają dalej budowę hierarchiczną. WYMIAR PRODUKT Produkt_id FAKT SPRZEDAŻ Produkt_id Klient_id WYMIAR KLIENT Klient_id Data_id Atrybuty Grupa_id Atrybuty Region_id Dane Grupa_id Atrybuty Data_id Region_id Atrybuty Atrybuty WYMIAR GRUPA PRODUKTÓW WYMIAR CZAS WYMIAR OBSZAR Rysunek 10: Schemat gwiazdy dla faktu sprzedaży firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne Wymiar Produkt Produkcja odlewów żeliwnych, maszyn i urządzeń wymusza konieczność prowadzenia szczegółowej klasyfikacji. Poszczególne wyroby opatrzone są unikatowym kodem stanowiącym ciąg znaków literowo-numerycznych . Każdy produkt posiada również pełną nazwę, cenę oraz indywidualną jednostkę miary według której prowadzona jest sprzedaż (np. sztuka, kilogram itp.) Wymiar Grupa Produktów Poszczególne produkty można zaklasyfikować do pięciu ogólnych grup wyrobów. Należą do nich: Cylindry i walce Obrabiarki Komponenty Modele Pierścienie Wymiar Klient Firmy z którymi współpracuje CHOFUM są ewidencjonowane poprzez pełną nazwę (włącznie z formą prawną). Znaczne ułatwienie pracy powoduje posługiwanie się skrótami nazw, zawierającymi charakterystyczne dla danej firmy symbole. Wśród 44 pozostałych informacji dotyczących klientów należy wymienić: Pesel, NIP, Regon czy szczegółowe dane kontaktowe. Wymiar Czas Umożliwi prowadzenie analiz sprzedaży na przestrzeni czasu. Wymiar ten reprezentuje terminy poszczególnych transakcji. Wymiar Obszar Międzynarodowa skala sprzedaży poradzonej przez firmę CHOFUM nie była dotychczas analizowana pod kątem poszczególnych regionów świata. Wymiar takiej analizy dostarczy odwiedzi na pytania dotyczące popularności grup wyrobów na poszczególnych kontynentach. 3.1.2. Wymagania dla modelu pojęciowego Model pojęciowy, jak pisze Todman, jest odzwierciedleniem wymagań informacyjnych danego przedsiębiorstwa, w odniesieniu do projektu hurtowni danych (Todman 2005, s. 129). Jednym z podstawowych warunków jaki model pojęciowy musi spełniać, jest prostota. Model ten musi być przystępny i zrozumiały przez wszystkich użytkowników. W poprzednim podrozdziale przedstawiono ogólny model wymiarowy. Model pojęciowy powstaje na bazie wymiarowego poprzez zastosowanie podobnych reguł. W prostej strukturze modelu wymiarowego występują równie nieskomplikowane związki, najczęściej typu „jeden do wiele” (Tabela faktów reprezentuje stronę „wiele”). Inne związki występują raczej rzadko. Model pojęciowy powinien również wspomagać zmiany w czasie w odniesieniu do wszystkich jego elementów (obiektów, związków, atrybutów). Trwałość poszczególnych elementów modelu nie jest jednakowa. Niektóre dane pozostają niezmienne bez względu na czas (tzw. retrospekcja19 trwała), inne natomiast cechują się zmiennością. Wśród danych zmiennych w czasie należy w modelu wyróżnić te których historyczne wartości są istotne (tzw. retrospekcja prawdziwa) oraz te dla których liczą się tylko wartości bieżące (tzw. retrospekcja fałszywa). Tabela 3: Wartości retrospekcji w odniesieniu do encji, związków i atrybutów. Źródło: Opracowano na podstawie: Todman 2005, s.134 – 137 Encja Retrospekcja trwała Encja istnieje zawsze i niezmiennie. Obiektem o retrospekcji trwałej jest przykładowo encja „Region” zawierająca nazwy kontynentów. Retrospekcja prawdziwa Istnienie danej encji składa się z jednego lub kilku przedziałów czasowych. Taki obiekt wiernie odzwierciedla przeszłość i historyczne zachowania obiektu. Retrospekcja fałszywa Przechowywany jest tylko aktualny stan istnienia obiektu. Pojęcie retrospekcji wiąże się z odtwarzaniem pewnych przeszłych zdarzeń w pamięci, w literaturze oznacza wprowadzenie wydarzeń poprzedzających akcję właściwą (na podst. www.pwn.pl, 16.05.2008 ) W odniesieniu do hurtowni danych retrospekcja odpowiada zjawisku zmiany danych w czasie. 19 45 Związek Atrybut Związek który się nie Przechowywany jest czas zmienia, przykładem istnienia każdego takiego związku jest związku w celu wiernej zależność między reprezentacji danych encjami Klient – historycznych. Sprzedaż gdyż pojedynczy fakt sprzedaży danego klienta nigdy się nie zmienia Wartość atrybutu nie Zmieniające się w czasie ulega zmianie. wartości atrybutu są Przykładem atrybutu o zapisywane i takiej retrospekcji jest przechowywane. Jeżeli „Kod klienta” w encji wymagana jest analiza „Klient”, która nigdy popularności produktów się nie zmienia. firmy według cen, atrybutem o prawdziwej retrospekcji w encji „Produkt” będzie „Cena” Zapisywane są jedynie bieżące związki między obiektami. Istotne są jedynie aktualne wartości atrybutu, nie przechowuje się danych historycznych. Przykładem jest atrybut „Nazwisko” w encji „Klient”, nie ma potrzeby przechowywania starego nazwiska w przypadku jego zmiany. Szczegółowy model danych zostanie przedstawiony w dalszej części pracy (podrozdz. 3.2) za pomocą diagramu związków encji. 3.1.3. Modelowanie punktowe Jedną z metod tworzenia modelu pojęciowego, jest modelowanie punktowe. Todman wyjaśnia metodę modelowania punktowego w następujący sposób: „Jest to kompletna metoda umożliwiająca ludziom nie związanych z techniką, tworzenie własnych modeli pojęciowych, które będą odzwierciedlać ich indywidualne postrzeganie własnych przedsiębiorstw w pojęciach wymiarów” (Todman 2005, s. 140). Model pojęciowy składa się z punktu reprezentującego fakty (umieszczonego w centrum), nazw poszczególnych wymiarów oraz tzw. łączników między punktem a wymiarami. Ponieważ model ma być prosty, nie umieszcza się na nim atrybutów faktów i wymiarów. Szczegółowe informacje można przedstawić tabelarycznie w załączniku. Na rysunku 11 przedstawiono model punktowy ukierunkowany na fakt sprzedaży. 46 Pracownik Produkt Kontakty SPRZEDAŻ Osoba kontaktowa Klient Rodzaj kontaktu Płatności Grupa produktów Czas Region Wydział Adres Rysunek 11: Model punktowy ukierunkowany na sprzedaż dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne Na rysunku 11 poza omówionymi wcześniej wymiarami (tj. produkt, grupa produktów, region, klient, czas) oraz faktem (sprzedaż) znajdują się dodatkowe elementy. W wymiarze „Klient” występuje hierarchia grupująca klientów według płatności (wyróżniając dłużników). Kolejnym grupowaniem w wymiarze „Klient” są „Kontakty”, wyrażające rodzaj i częstość kontaktów danego klienta. Wymiar „Region” jest grupowany według adresu, natomiast wymiar „Grupa produktów” według wydziału w którym powstają. Tabele 3-6 przedstawiają atrybuty poszczególnych wymiarów wraz ze szczegółowym opisem oraz wskazaniem kluczy głównych. Arkusze służące prezentacji danych, zostały opracowane na podstawie notacji stosowanej przez Todmana (Todman 2005, s. 159). Tabela 4: Arkusz modelowania punktowego encji „Klient”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. Encja: KLIENT Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Retrospekcja Prawdziwa Dane związane z klientem umożliwiające ich identyfikację oraz rozpoznanie klientów aktywnych oraz nieaktywnych (tj. takich którzy nie kontaktowali się z firmą w okresie >12 miesięcy) Klient_ID Klucz główny? TAK Typ danych Autonumerowanie Atrybut identyfikujący klienta, system automatycznie przydziela każdemu klientowi dodanemu do bazy, unikatowy numer. Klient_01_Symbol Klucz główny? NIE Typ danych Tekst 47 Skrótowa nazwa przedsiębiorstwa Klient_02_PełnaNazwa Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Właściwa nazwa przedsiębiorstwa zawierająca formę prawną (S.A., Sp. z o. o., itp.) Klient_03_www Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Adres stron internetowej przedsiębiorstwa Klient_04_Pesel Klucz główny? NIE Typ danych Liczba Numer Powszechnego Elektronicznego Systemu Ewidencji Ludności zawiera szereg informacji o kliencie zapisanych w 11cyfrowej serii. Klient_05_NIP Klucz główny? NIE Typ danych Liczba Numer identyfikacji podatkowej zapisany w 9-cyfrowej serii. Klient_06_Regon Klucz główny? NIE Typ danych Liczba Numer służący do identyfikacji podmiotu gospodarczego w krajowym rejestrze urzędowym podmiotów gospodarki narodowej zapisany w 9-cyfrowej serii. Klient_07_Nota Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Notatki dotyczące klienta, wszelkie informacje uzupełniające, istotne z punktu widzenia kontaktów z klientem. Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Tabela 5: Arkusz modelowania punktowego encji „Produkt”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. Encja: PRODUKT Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Retrospekcja Prawdziwa Dane związane z produktem umożliwiające ich klasyfikację i identyfikację w firmie. Produkt_ID Klucz główny? TAK Typ danych Autonumerowanie Atrybut identyfikujący produkt, system automatycznie przydziela każdemu produktowi dodanemu do bazy, unikatowy numer. Produkt_01_Symbol Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Ciąg znaków będący połączeniem liter i cyfr. Litery stanowią zwykle skróty pełnych nazw produktów (np. SN dla tokarek sterowanych numerycznie) Produkt_02_Nazwa Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Pełna nazwa produktu. 48 Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Produkt_03_Nota Klucz NIE główny? Typ danych Informacje dodatkowe i produkcie, specyfikacja, opis działania itp. Produkt_04_Cena Klucz główny? NIE Typ danych Waluta Cena produktu wyrażona w walucie. Produkt_05_JednostkaMiary Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Pole służące do określenia jednostki miary w jakiej dany produkt jest sprzedawany. Maszyny mogą być zliczane w sztukach podczas gdy odlewy w kliogramach. Tabela 6: Arkusz modelowania punktowego encji „Grupa produktów”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. Encja: GRUPA PRODUKTÓW Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Retrospekcja Trwała Dane dotyczące grup produktowych oferowanych przez firmę CHOFUM S.A. GrProd_ID Klucz główny? TAK Typ danych Autonumerowanie GrProd_NazwaGrupy Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Metadane: Tabela 7: Arkusz modelowania punktowego encji „Region”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. Encja: REGION Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Retrospekcja Trwała Dane dotyczące regionów geograficznych z podziałem na poszczególne kontynenty. Region_ID Klucz główny? TAK Typ danych Autonumerowanie Numer nadawany automatycznie przez system, służący do identyfikacji regionów. Region_01_Nazwa Klucz główny? NIE Typ danych Tekst Pełna nazwa regionu. 49 Tabela 8: Arkusz modelowania punktowego encji „Czas”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. Encja: CZAS Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: Nazwa atrybutu Metadane: 3.2. Retrospekcja Trwała Tabela dat zawierająca wszystkie dni aż do końca roku 2020 . Czas_ID Klucz główny? TAK Typ danych Autonumerowanie Numer nadawany automatycznie przez system, służący do identyfikacji terminów sprzedaży. Czas_01_Data Klucz główny? NIE Typ danych Data Data transakcji zapisywana w rrrr-mm-dd. Model logiczny 3.2.1. Modelowanie logiczne Projekt hurtowni danych wymaga dokładnego zrozumienia wymagań firmy oraz właściwego modelowania danych które umożliwią funkcjonalność systemu. Tworzone modele stanowią gwarancję właściwego zrozumienia zasad działania hurtowni danych przez jej przyszłych użytkowników, na etapie modelowania systemu łatwiej jest zweryfikować ewentualne błędy które mogłyby zakłócić funkcjonalność systemu. Modelowanie logiczne polega na tworzeniu diagramów zależności między jednostkami. Opracowany dotychczas model pojęciowy zawiera opis poszczególnych jednostek (tabela faktów i tabele wymiarów) oraz głównych relacji między mini. Model logiczny będzie stanowił rozszerzenie poprzedniego ze szczególnym uwzględnieniem zależności relacyjnych między jednostkami. Jednym z kluczowych składników modelu logicznego jest czynnik czasu i jego uwzględnienie w modelu danych. W tradycyjnych systemach operacyjnych podczas każdej zmiany danych w czasie, nowe wartości zastępują nieodwracalnie poprzednie. W takich systemach archiwizacja danych nie istnieje co powoduje brak danych historycznych w przedsiębiorstwie. Jedną z podstawowych cech odróżniających hurtownie danych od tradycyjnych systemów operacyjnych jest możliwość dokładnego utrwalenia przeszłości20 (więcej w podrozdz. 1.1.1). W modelu pojęciowym opisanym w poprzednim podrozdziale, wprowadzono pojęcie retrospekcji stanowiącej odpowiedź na poruszony problem archiwizacji danych historycznych. Jedną z metod implementacji retrospekcji jest wprowadzenie atrybutów istnienia w odniesieniu do tych obiektów modelu, dla których czynnik czasu ma kluczowe znaczenie (na podst. Todman 2005, s. 175-184). Korporacyjny model danych może stanowić podstawę dla modelu hurtowni danych. Firma CHOFUM S.A. nie dysponuje gotowym modelem danych odzwierciedlającym Chcąc prowadzić analizy sprzedaży z rozróżnieniem poszczególnych regionów należy zwróć uwagę na możliwość zmiany adresu klienta w celu odróżnienia zamówień składanych zarówno z aktualnego jak i poprzedniego adresu. Przykład ten podaje Todman pisząc że: „zamówienia składane przez klienta, gdy mieszkał on pod przednim adresem, muszą zachować połączenia z poprzednim adresem, aby nadal były zaliczane na konto wcześniejszego regionu. Mówiąc prościej, na konto nowego regionu powinny być sumowane tylko zamówienia późniejsze, składane przez klienta już po zmianie adresu.” (Todman 2005, s. 99) 20 50 funkcjonowanie przedsiębiorstwa, model ten został opracowany dla potrzeb projektu hurtowni danych. 3.2.2. Opracowanie modelu logicznego Trudność opracowania modelu logicznego polega między innymi na tym, że należy go przedstawić w możliwie jak najprostszy sposób aby był zrozumiały dla ludzi nie związanych zawodowo z informatyką. Jest wiele narzędzi umożliwiających opracowanie modelu logicznego. Jednym z języków modelowania obiektowego umożliwiających tworzenie modeli projektowanych systemów informatycznych, jest język UML21. Język ten umożliwia opracowanie tzw. diagramu klas będącego graficzną reprezentacją elementów i związków między nimi. Autorzy Booch, Rumbaugh i Jacobson przedstawiają następującą definicję diagramu klas: „Diagram klas obrazuje pewien zbiór klas22, interfejsów i kooperacji, oraz związki między nimi. Jest grafem złożonym z wierzchołków i krawędzi” (Booch, Rumbaugh, Jacobson 2002, s. 109). Na rysunku 12 przedstawiono diagram klas hurtowni danych dla firmy CHOFUM. Wyróżniono na nim kluczowe klasy oraz zależności między nimi. „Unifield Modeling Language (UML) jest językiem znormalizowanym, służącym do zapisywania projektu systemu. Może być stosowany do obrazowania, specyfikowania, tworzenia i dokumentowania artefaktów powstałych podczas procesu budowy systemu informatycznego” (Booch, Rumbaugh, Jacobson 2002, s. 13) 22 „Klasa to reprezentacja wspólnych cech grupy obiektów, które mają takie same właściwości, stany, zachowanie, związki i znaczenie. Obiekt jest egzemplarzem (instancją, wystąpieniem, urzeczywistnieniem) klasy” (Rekuć 2008, wykład nr 3, s. 2) Innymi słowy, to zbiór obiektów o takich samych atrybutach, związkach i znaczeniach. 21 51 Rysunek 12: Diagram klas hurtowni danych dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne Diagram klas został opracowany w programie Enterprise Architect, narzędzia przeznaczonego do modelowania biznesowego w języku UML. Wszystkie obiekty o retrospekcji prawdziwej wymagają rejestrowanie okresu ich istnienia, dotyczy to zarówno encji, związków oraz poszczególnych atrybutów. Prezentowany model danych nie umożliwia jednak tej istotnej czynności. W poprzednim podrozdziale (3.1.3 ) zidentyfikowano dwie encje które cechuje retrospekcja prawdziwa, wymiar „Produkt” oraz „Klient”. W obu przypadkach należy przeanalizować możliwość wyznaczenia początku oraz końca istnienia wyrażonych w konkretnych datach. Todman sugeruje wprowadzenie nowych atrybutów w obrębie tych encji, tzw. atrybutów istnienia co powoduje powstanie nowych związków w modelu danych. W przypadku encji „Klient” autor sugeruje wprowadzenie nowej encji „Istnienie Klienta” której atrybutami będzie kod klienta (odnoszący się do encji „Klient”) oraz Początek Istnienia Klienta i Koniec Istnienia Klienta. Jest to jeden z przykładów retrospekcji prawdziwej (za Todman 2005, s. 189-191). Wprowadzenie atrybutów istnienia ma jednak poważną wadę w odniesieniu do projektu hurtowni danych. Nowe związki powstałe po wprowadzeniu tych atrybutów zacierają model gwiazdy będący podstawą projektu hurtowni. Wymiar „Czas” jest bowiem powiązany nie tylko z centralną tabelą faktów, ale również (jak w przypadku modelu dla firmy CHOFUM) z wymiarami „Produkt” i „Klient”. 3.3. Fizyczna implementacja 3.3.1. Architektura hurtowni danych Przykład klasycznej architektury hurtowni danych został omówiony we wcześniejszej części niniejszej pracy (podrozdz. 1.3.2). Wyróżniono charakterystyczne warstwy wchodzące w skład architektury takie jak: dane źródłowe, narzędzia ETL, Hurtownia danych oraz użytkownik końcowy. Architektura ta ukazuje kierunek przepływu danych od systemów źródłowych do użytkownika. Pula danych źródłowych może zasilać różne systemy przedsiębiorstwa często nie związane ze sobą i skierowane do różnych grup odbiorców informacji. Poprawność i jakość tych danych ma ogromne znaczenie z perspektywy całego projektu hurtowni danych. Tabela 8, zawiera wykaz podstawowych problemów które mogą pojawić się podczas kontroli poprawności danych źródłowych, oraz sposoby ich rozwiązywania. Tabela 9: Problemy dotyczące poprawności danych w architekturze hurtowni danych. Źródło: Opracowanie własne (na podstawie Todman 2005, s. 207-217) Rodzaj danych Brakujące Błędne Nieaktualne Niespójne Wprowadzające w błąd Opis Brak danych spowodowany pominięciem lub niewymagalnością ich wprowadzenia w systemach źródłowych. Stosunkowo łatwe do wykrycia. Wyróżniono błędy w wartościach (spoza zakresu poprawności), błędy referencyjne (naruszające więzy spójności) oraz błędy poprawności (np. błędy literowe). Trudne do wykrycia. Niewspółczesne dane przechowywane w hurtowni danych na skutek zbyt rzadkiej aktualizacji danych zmieniających się w systemach operacyjnych. Problem zmian dynamicznych zmian zachodzących w hurtowni danych które systemy operacyjne często nie są w stanie wychwycić. Błędy odnoszą się do problemu właściwej reprezentacji czasu przy wprowadzanych zmianach retrospektywnych. Rozwiązanie Użycie wartości domyślnych lub odrzucenie rekordu (nie dopuszczenie do hurtowni danych). Odrzucanie rekordu do naprawienia i ponownego przedłożenia. Bieżące przesyłanie do hurtowni danych zmian zachodzących w systemach źródłowych. Brak jednoznacznej metody radzenia sobie z problemem niespójności danych. Budowa reguł walidacji na modelu meta danych może przyczynić się do większej elastyczności sprawdzania poprawności danych. W firmie CHOFUM dane źródłowe pochodzą przede wszystkim z arkuszy kalkulacyjnych zawierających dane klientów i produktów oraz z systemu obsługi 54 zamówień w programie MS Access. W roku 2003 wdrożono w firmie system informatyczny TETA składający się z następujących modułów: TETA-FK - finanse i księgowość TETA-ST - środki trwałe TETA-GM - gospodarka materiałowa (magazyny i księgowość) TETA-KP - kadry płace Zaimplementowany system funkcjonuje w firmie w wersji znakowej, która umożliwia szybszą obsługę w porównaniu z interfejsem graficznym. System ten nie będzie bezpośrednio powiązany z hurtownią danych ponieważ obsługuje obszary nie związane wprost z klientami firmy. Do głównych źródeł hurtowni danych należą następujące aplikacje: Wykaz produktów (MS Excel) Wykaz klientów (MS Excel) System obsługi zamówień (MS Access) Wykaz produktów (MS Excel) Arkusz zawiera spis wszystkich produktów wytwarzanych przez firmę CHOFUM. Poszczególne wiersze tabeli dotyczą indywidualnych wyrobów. Gromadzone są następujące dane o produktach: symbol – ciąg znaków numeryczno – literowych, pełna nazwa wyrobu, nazwa grupy produktów do której należy dany wyrób, jednostkę miary oraz cenę. Wykaz klientów (MS Excel) Baza zawiera listę klientów współpracujących z firmą CHOFUM. Informacje jakie są gromadzone na ich temat ograniczają się do danych teleadresowych. System obsługi zamówień (MS Access) Opracowany program śledzi poszczególne etapy realizacji każdego zamówienia złożonego przez klienta. Proces zamawiania rozpoczyna się w momencie spisania wymagań klienta a kończy z wystawieniem faktury. Dla hurtowni danych istotny jest status zamówienia o którym była mowa we wcześniejszej części niniejszej pracy (podrozdz. 3.1.1). Dane źródłowe zostały poddane procesowi integracji. Dane uważa się za zintegrowane gdy nie ma różnic pomiędzy ich formatami (integracja formatów) oraz znaczeniem (integracja semantyczna). Autorzy Poe, Klauer i Brobst wyróżnili następujące etapy procesu integracji danych (Poe V., Klauer P., Brobst S. 2000, s. 172-173): Pozyskiwanie danych źródłowych – wybór plików źródłowych (lub poszczególnych pól plików) istotnych dla hurtowni danych Konsolidacja danych – opracowanie docelowej, jednoznacznej struktury danych (projekt fizycznej bazy danych) Konwersja danych – przekształcenia danych w celu dopasowania ich do struktury danych. Przenoszenie danych – programy służące do umieszczania danych źródłowych w docelowej bazie danych. Na każdy z powyższych etapów składa się szereg czynności niejednokrotnie bardzo skomplikowanych, wymagających wykorzystania odpowiedniego oprogramowania 55 lub opracowania programu informatycznego. Dane wprowadzone do hurtowni danych muszą być aktualizowane w odniesieniu do plików źródłowych. Właściwa baza hurtowni danych została zaimplementowana w środowisku MS Access. Narzędzie to zapewnia funkcjonalność hurtowni, jest stosunkowo proste w obsłudze oraz należy do oprogramowania ogólnodostępnego i stosowanego w firmie CHOFUM (system operacyjny Windows). W projekcie hurtowni danych wykorzystano wbudowane funkcje formularzy umożliwiające opracowanie graficznego interfejsu. Takie rozwiązanie umożliwia użytkownikom nie związanym z informatyką, łatwy dostęp do informacji. 3.3.2. Tworzenie zapytań Dostęp do informacji zawartych w hurtowni danych jest jednym z najważniejszych etapów projektu tego systemu. Bez względu na istotę i jakość informacji zawartych w hurtowni pozostaną one bezużyteczne jeśli nie będzie można do nich dotrzeć. Wybierając narzędzie do tworzenia zapytań należy wziąć pod uwagę przede wszystkim potrzeby przedsiębiorstwa. Ważne jest również to, aby narzędzie było proste i zrozumiałe dla użytkowników. Wśród narzędzi służących do tworzenia zapytań do hurtowni danych, Todman wyróżnia m.in. (Todman 2005, s. 279-280): Raportowanie standardowe - możliwość generowanie standardowych raportów okresowych. Raportowanie doraźne – umożliwia tworzenie bardziej złożonych zapytań do hurtowni danych. Dystrybucja raportów – umożliwia wysyłanie generowanych raportów za pomocą poczty elektronicznej. Wersja oparta na przeglądarce internetowej – dostęp do informacji poprzez Internet. Świadomość agregacji - przeglądanie danych o różnym poziomie agregacji Aktualne potrzeby firmy CHOFUM S.A. w zakresie dostępu do informacji, ograniczają się do możliwości generowania okresowych raportów sprzedaży. Ważne jest aby użytkownik mógł określić daty interesującego go okresu oraz prowadzić analizy dla poszczególnych produktów i klientów. W kolejnym rozdziale niniejszej pracy zostały omówione szczegółowe możliwości analityczne zaprojektowanego systemu. 3.3.3. Metadane i czynniki jakości Pojęcie „metadane” zostało wprowadzone we wcześniejszej części pracy przy omawianiu architektury hurtowni danych (podrozdz. 1.3.2). Dla przypomnienia są to „dane o danych” czyli wszelkie objaśnienia rozwinięcia nazw czy formaty danych. Jest to niezwykle ważne zagadnienie od którego zależy jakość danych trafiających najpierw do hurtowni danych a stamtąd do użytkowników końcowych. Metadane powstają więc podczas omówionego wcześniej (podrozdz. 3.3.2) procesu integracji danych oraz transformacji danych. W firmie CHOFUM funkcjonują standardy dotyczące oznaczenia produktów (jednoznaczna symbolika) różne są natomiast 56 formaty zapisywania dat. W celu ujednolicenia formatów opracowano dodatkowe tabele metadanych integracji (rys. 13). Rysunek 13: Relacje tabel metadanych integracji. Źródło: Opracowanie własne (na podst. Todman 2005, s. 216) Relacje dotyczą następujących tabel: Meta_int_atrybuty – tabela zawierająca atrybut o formacie docelowym. Meta_int_źródło – tabela reprezentująca system źródłowy. Meta_int_zmian – procedura przekształcenia formatu atrybutu źródłowego. Meta_int_zmian_atryb – tabela zbiorcza zawierająca atrybut źródłowy, docelowy oraz proces przekształcenia. Powyższy model zagwarantuje odpowiednią integrację danych firmy CHOFUM w każdym przypadku braku zgodności formatów atrybutów. Metadane powinny być gromadzone w odniesieniu do każdego obiektu hurtowni danych, dzięki temu wprowadzanie wszelkich modyfikacji czy usprawnień systemu jest prostsze. Szczegółowa dokumentacja definicji czy reguł obliczeniowych pozwala użytkownikom szybko zrozumieć zawartość hurtowni. We wcześniejszej części niniejszej pracy (podrozdz. 3.1.3, tab. 4-7) pokazano przykład metadanych gromadzonych podczas projektu hurtowni danych dla firmy CHOFUM. 57 IV. Prototyp wdrożenia 4.1. Interfejs użytkownika Interfejs jest to oprogramowanie będące odwzorowaniem komputera widzianym przez użytkownika. Ta platforma pośrednicząca między użytkownikiem a aplikacją zawiera zwykle menu, ikony, okna dialogowe itp.23 Hurtownia danych dla firmy CHOFUM została zaimplementowana w aplikacji bazodanowej Microsoft Access, program ten jest aktualnie stosowany w firmie. Z aplikacji będą korzystać pracownicy o różnym stopniu znajomości systemów informatycznych, dlatego ważne jest aby interakcje użytkowników z aplikacją nie były trudne. Oznacza to, że interfejs użytkownika powinien być przystępny i umożliwiał prostą nawigację. Aby zapewnić wymaganą funkcjonalność systemu wykonano diagram przypadków użycia stosując opisaną wcześniej (podrozdz.3.2.2) notację języka UML. Przypadki użycia odzwierciedlają sposób działania systemu a dokładnie jego funkcje umożliwiające użytkownikom realizację celów dla nich istotnych. Autorzy Booch i in. definiują to zagadnienie następująco: „Przypadek użycia to opis zbioru ciągów akcji (i ich wariantów) wykonywanych przez system w celu dostarczenia określonemu aktorowi godnego uwagi wyniku (…) Przypadek użycia reprezentuje wymaganie funkcjonalne dla systemu jako całości” (Booch, Rumbaugh, Jacobson 2002, s. 224-225). W przytoczonej definicji pojawiło się pojęcia aktora, jest to reprezentacja użytkownika modelowanego przypadku użycia. Aktorem może być pracownik firmy, klient (w przypadku aplikacji dających klientom możliwość ingerowania w system) a także system. Diagram przypadków użycia dla hurtowni danych jest przedstawiony na rysunku 14. Głównym celem użytkowników systemu jest dostęp do wielowymiarowych analiz sprzedaży, dlatego też na diagramie przypadków użycia wyróżniono możliwość generowania raportów sprzedaży. Ponadto system powinien umożliwiać: zarządzanie klientami – przeglądanie danych kontaktowych poszczególnych klientów, aktualizacja danych oraz dodawanie nowych klientów do systemu. zarządzanie produktami – wykaz wszystkich produktów, edycja rekordów oraz dodawanie ewentualnych nowych wyrobów. zarządzanie płatnościami klientów – przeglądanie wykazu płatności poszczególnych klientów, możliwość wygenerowania listy klientów zalegających z płatnościami. Wyróżnione funkcje zostały przedstawione na rysunku poniżej. Poza poszczególnymi przypadkami użycia na diagramie umieszczono dwóch aktorów: „Pracownika” oraz „System”. „Pracownik” stanowi reprezentację każdego użytkownika hurtowni danych, w przypadku firmy CHOFUM będą to pracownicy realizujący sprzedaż. „System” natomiast odzwierciedla hurtownie danych. 23 Na podstawie: www.neoinfo.pl/informatyka (data odczytu 2.06.2008r) 58 Rysunek 14: Diagram przypadków użycia hurtowni danych dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne Analiza przypadków użycia stanowiła podstawę do zapewnienia odpowiedniej funkcjonalności systemu. Istotnym celem, z punktu widzenia przyszłych użytkowników systemu, było zaprojektowanie prostego interfejsu umożliwiającego efektywną pracę. Aby ten cel zrealizować w programie Access wykorzystano opcje formularzy24 Po uruchomieniu programu Access, automatycznie wyświetla się formularz startowy w formie okna dialogowego z którego można przejść do „Menu” systemu lub zrezygnować z dalszej pracy z programem. Wyjście powoduje automatyczne zapisanie zmian dokonanych podczas pracy w systemie. Formularz „Menu” został przedstawiony na rysunku 15. „Dla każdej tabeli wchodzącej w skład bazy danych można utworzyć formularz. Formularz jest widokiem jednego lub najwyżej kilku rekordów, przy czym rozmieszczenie pól i ich kolejność mogą być dowolne (…). Formularze stosuje się do przeglądania zawartości rekordów, wstawiania nowych rekordów lub usuwania istniejących oraz do sterownia obsługą bazy danych.” (Krzymowski 2007, s. 77) 24 59 Rysunek 15:Interfejs użytkownika hurtowni danych dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne Menu systemu zwiera następujące opcje: 1. Klient – ekran przeglądania, dodawania i edycji szczegółowych danych poszczególnych klientów, listy transakcji oraz kontaktów firmy CHOFUM z danym klientem. 2. Osoby kontaktowe – wykaz nazwisk osób z którymi nawiązano kontakty wraz ze szczegółowymi danymi kontaktowymi. Możliwość edycji oraz dodawania nowych rekordów. 3. Baza produktów – wykaz wyrobów produkowanych w firmie CHOFUM ze szczegółową specyfikacją. 4. Płatności – lista płatności poszczególnych klientów z określeniem sposobu oraz terminu płatności oraz wskazaniem klientów zalegających z zapłatą. 5. Raporty – ekran wyboru typu raportu, dostępnych jest siedem opcji. Przejście do kolejnych ekranów z okna menu odbywa się za pomocą makropoleceń 25 przypisanych do przycisków listy. Aplikacja hurtowni danych zawiera liczne makropolecenia usprawniających obsługę bazy danych. Poszczególne okna aplikacji są zaopatrzone w przyciski umożliwiające przeglądanie rekordów, powrót do poprzedniego okna, przejście do kolejnego lub zakończenie pracy z systemem. szczegółowe możliwości aplikacji są przedmiotem rozważań kolejnego podrozdziału. 4.2. Opis możliwości systemu Rozmowy przeprowadzone z członkami zarządu firmy w trakcie realizacji niniejszej pracy wskazały na potrzeby informacyjne dotyczące sprzedaży produktów oraz obszaru zarządzania relacjami z klientami. Istotna z punktu widzenia firmy jest możliwość przeprowadzania analiz sprzedaży niezbędnych do tworzenia przyszłych planów sprzedażowych. We wcześniejszej części przedstawiono pozostałe oczekiwania firmy względem hurtowni danych (rozdz. 2). Dla przypomnienia wyróżniono: Możliwość określenia towarów generujących największy zysk Analiza trendów zakupów poszczególnych klientów Jaką sprzedaż zrealizowano w poszczególnych miesiącach oraz latach Jakie są skłonności/preferencje zakupowe poszczególnych klientów Zdolności analityczne systemu są więc kluczowe. W projektowanej aplikacji rozbudowano moduł raportowania. Zapewniono możliwość generowania kliku rodzajów raportów dotyczących faktu sprzedaży. Wielowymiarowa analiza sprzedaży jest realna dzięki charakterystycznemu dla hurtowni modelu danych (model gwiazdy, patrz podrozdz. 1.1.3). Na rysunku 16 przedstawiono wydruk przykładowego raportu grupującego sprzedaż według klientów. Należy zaznaczyć, że firma nie wyraziła zgody na publikacje danych przechowywanych w hurtowni, dlatego w celu prezentacji wdrożenia aplikacji posłużono się wartościami testowymi. Potocznie znane jako „makra” są: „zapisem sekwencji operacji wykonywanych przy obsłudze baz danych. Zapisana w formie makropolecenia sekwencja operacji może być następnie przypisana do przycisku i wykonana w całości po kliknięciu w ten przycisk” (Krzymowski 2007, s. 178) Makropolecenia są dostępne we wszystkich aplikacjach pakietu MS Office umożliwiając ich automatyzację. 25 Rysunek 16: Wydruk raportu sprzedaży według klientów . Źródło: Opracowanie własne Analiza sprzedaży względem poszczególnych klientów umożliwi firmie zidentyfikowanie kluczowych partnerów (realizujących największe transakcje zakupowe). Porównanie wyników raportów w czasie pomoże wyróżnić trendy zakupowe klientów oraz wyciągnąć wnioski dotyczące powodów spadku lub wzrostu ich aktywności. Raport grupujący sprzedaż względem klientów może być pośrednim odzwierciedleniem jakości i częstotliwości kontaktów firmy z klientami którzy rezygnują ze współpracy na rzecz konkurencji. Hurtownia danych umożliwia sprawdzenie takich informacji.. Generowany raport wyświetla dane poszczególnych transakcji klienta z wyróżnieniem symbolu produktu, ceny oraz ilości zakupionych sztuk (kilogramów w przypadku odlewów żeliwnych). Wartość sprzedaży jest wyliczana automatycznie na poziomie klienta. Poza zaprezentowanym raportem, system umożliwiają przeprowadzenie następujących analiz: Sprzedaż w czasie – raport przedstawia wyniki sprzedaży w wybranym okresie czasu. Dane prezentowane są według konkretnych dni w których miały miejsce transakcje. Daty są ułożone chronologicznie (od najstarszej do najwcześniejszej), dzięki temu można szybko rozeznać się w rozkładzie sprzedaży w poszczególnych okresach. Na koniec każdego dnia zliczana jest wartość zrealizowanej sprzedaży. Sprzedaż poszczególnych wyrobów – wyniki sprzedaży poszczególnych wyrobów wskazują na te produkty których sprzedaż jest najbardziej popularna a co za tym idzie przyczyniają się do powiększenia przychodu firmy. W przypadku produktów mniej popularnych firma może podjąć decyzje o znalezieniu nowych rynków zbytu. Porównanie wyników raportów z różnych okresów będzie stanowić cenne źródło informacji do podejmowania decyzji strategicznych o wprowadzeniu nowego asortymentu produktowego, wycofaniu wyrobów, intensyfikacji działań marketingowych lub opracowaniu atrakcyjnego programu promocyjnego. Raport zaprojektowano w taki sposób aby osoba zainteresowana mogła szybko uzyskać istotne informacje. Wszystkie sprzedane wyroby są grupowane według symbolu produktu oraz wartości uzyskanej na jego sprzedaży. Do wyliczenia wartości wykorzystano dane dotyczące ceny poszczególnego wyrobu oraz ilości sprzedanych sztuk. Sprzedaż poszczególnych grup wyrobów – CHOFUM realizuje produkcję w kilku różnych grupach asortymentowych. Należą do nich: odlewy, cylindry i walce papiernicze, tokarki czy urządzenia górnicze. Analiza sprzedaży realizowanej w obrębie całej grupy może stanowi istotne źródło informacji przy opracowywaniu przyszłych planów produkcyjnych poszczególnych wydziałów firmy. Generowany raport prezentuje wartość sprzedaży w każdej grupie z wyszczególnieniem ilości sztuk sprzedanych wyrobów oraz ich ceny. Realizacja sprzedaży poszczególnych pracowników – sprzedaż w firmie CHOFUM jest realizowana przez grupę około 10 osób. Są to osoby z różnym doświadczeniem w sprzedaży. Najprostszym sposobem oceny pracy tych osób są ich rezultaty mierzone wartością zrealizowanych transakcji. Kierownictwo firmy dzięki informacjom dotyczącym wyników poszczególnych sprzedawców może zastosować odpowiedni system premiowy dla liderów. W przypadku osób o gorszych rezultatach należy poszukać przyczyny zaistniałej sytuacji. Słabe efekty mogą być konsekwencjom braku doświadczenia lub wiedzy. Wyniki raportu zawierają nazwisko pracownika, jego stanowisko pracy, wartość zrealizowanej sprzedaży z wyszczególnieniem konkretnych produktów. Sprzedaż w poszczególnych regionach geograficznych – charakterystyka aktualnych klientów firmy CHOFUM, przedstawiona w drugim rozdziale niniejszej pracy, pokazała że znaczna część aktualnej produkcji jest przeznaczana na eksport. Spółka współpracuje z partnerami pochodzącymi z krajów Europy, Azji i obu Ameryk. Regiony wyróżnione w hurtowni danych to kontynenty świata. Grupowanie sprzedaży według kontynentów ujawnia które rynki są najbardziej chłonne a których potencjał nie został jeszcze 63 wykorzystany. Raport zawiera informacje dotyczące sumarycznej wartości sprzedaży zrealizowanej w danym regionie z wyróżnieniem indywidualnych transakcji poszczególnych klientów zamieszkujących analizowany obszar. Łączna sprzedaż – raport stanowi podsumowanie całościowej sprzedaży zrealizowanej w określonych przez użytkownika ramach czasowych. Moduł analityczny jest najważniejszą częścią zaimplementowanej aplikacji. Jego funkcjonalność spełnia określone w początkowym etapie projektowania, wymagania kierownictwa firmy CHOFUM. Poza opisanym raportami w celu lepszej prezentacji danych zawartych w hurtowni wykorzystano kwerendy26 krzyżowe. Ten typ kwerendy przedstawia dane w formie dwu wymiarowej tablicy, widok macierzy często ułatwia analizę danych zwłaszcza przy dużej liczbie rekordów. W hurtowni danych zaprojektowano dwie kwerendy krzyżowe. Pierwsza zawiera zestawienie ilości zakupionych produktów przez poszczególnych klientów firmy, druga zestawienie sprzedanych wyrobów w czasie. W poprzednim podrozdziale prezentując interfejs użytkownika przedstawiono poszczególne opcje menu hurtowni danych. Wykazy informacji generowane przez system mogą zostać wydrukowane na życzenie użytkownika. Funkcja drukowania jest dostępna przy wykazie klientów, pracowników, osób kontaktowych, płatności oraz produktów. Zarówno przeglądanie rekordów jak i dodawanie nowych, odbywa się w dwóch trybach: na poziomie pojedynczego rekordu lub w zestawieniu zbiorowym. Oba tryby mają swoje zalety, tryb zestawienia zbiorczego usprawnia znacznie pracę gdy istnieje konieczność wprowadzenia do systemu wielu rekordów gdyż można wykonać tę czynność jednocześnie. Dodawanie danych, dotyczących na przykład pojedynczego klienta, może być bardziej czytelne dla użytkownika w trybie pojedynczego rekordu niż w zestawieniu tabelarycznym. Efektywne zarządzanie kontaktami z klientami zapewniono projektując formularz dzielony umożliwiający przeglądanie historii kontaktu na poziomie poszczególnego klienta (rys. 17). W górnej części formularza znajdują się dane klienta dla którego użytkownik chce sprawdzić historię kontaktu. Dolna część formularza jest w widoku arkusza danych (tabela źródłowa) zawierającego wszystkie rekordy tabeli źródłowej (tabela kontaktów). Arkusz można filtrować według dowolnego kryterium (sortowanie według dat, nazwisk pracowników odpowiedzialnych za kontakt, rodzajów kontaktów itd.) Kwerenda służy do filtrowania rekordów bazy danych, przewagą nad klasycznym filtrowanie jest fakt że nie trzeba jej definiować każdorazowo. Kwerendy można tworzyć do wykonywania obliczeń, usuwania rekordów spełniających dany warunek oraz do tworzenia nowych tabel w bazie danych. „łac. Querenda – rzeczy poszukiwane; w wielu polskich opisach systemów baz danych jest używany termin - zapytanie” (Krzymowski 2007, s. 129) 26 64 Rysunek 17: Formularz dzielony - historia kontaktów z klientami firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne. Rysunek 17 przedstawia wyniki historii kontaktów z firmą LCD (dane testowe). Aby uzyskać taki efekt, wybierając kryterium sortowania kolumny „Firma” zaznaczono jedynie nazwę „LCD”. Następnie posortowano wszystkie kontakty chronologicznie według dat. 4.3. Możliwości dalszego rozwoju aplikacji. Zaimplementowany system może stanowić podstawę, szkielet umożliwiający dodawanie kolejnych modułów jak również modyfikowanie istniejących funkcjonalności. System spełnia podstawowe wymagania firmy CHOFUM wykryte i przeanalizowane podczas wstępnych prac projektowych. Hurtownia danych koncentruje się na obszarze zarządzania relacjami z klientami (CRM) jednak w przyszłości może objąć wszystkie obszary działalności przedsiębiorstwa. Na początki niniejszej pracy przedstawiono funkcjonalność systemów klasy CRM obejmującą trzy obszary: sprzedaż, marketing oraz obsługę klienta. Zaimplementowany system nie obejmuje jednego z nich – marketingu, dalszy rozwój aplikacji może zmierzać do wsparcia informatycznego tego obszaru. Dodatkowo wyróżniono następujące propozycje rozwoju: Panel logowania – dostępność do systemu tylko dla osób upoważnionych do korzystania z informacji w nim przechowywanych. Platforma wirtualna – umieszczenie aplikacji na platformie wirtualnej umożliwi szybszy dostęp wszystkim pracownikom. Daje to również możliwość samoobsługi klientom firmy tak aby sami mogli składać przez Internet zamówienia i śledzić stan ich realizacji, jak również administrować swoimi 65 danymi kontaktowymi. Dostęp do systemu mógłby wówczas zostać zintegrowany ze stroną Internetową firmy. Raportowanie za pomocą poczty elektronicznej – Raporty aktualnie generowane przez system są dostępne jedynie w wersji do druku lub do wglądu. Znacznym usprawnieniem pracy byłaby możliwość wysyłania raportów za pomocą poczty elektronicznej. Kierownictwo firmy powinno otrzymywać raporty okresowe które mogły by być generowane automatycznie (np. raz w miesiącu) i wysyłane na zdefiniowane adresy e-mail. Graficzna prezentacja danych – wprowadzenie graficznej reprezentacji danych może wpłynąć na przystępność i większe zrozumienie analiz. Dane liczbowe przy dużej liczbie rekordów są bardziej czytelne na wykresie niż w zestawieniu tabelarycznym czy na wydruku raportu. Zarządzanie relacjami z dostawcami – produkcja firmy jest ściśle uzależniona on dostaw materiałowych (wielkości oraz terminami) moduł zarządzający dostawcami może przynieść firmie wymierne korzyści. Badania i analizy marketingowe – jak wcześniej wspomniano aplikacja nie wspiera obszaru marketingu. Firmie aktualnie nie ma organizacyjnie wyodrębnionych jednostek zajmujących się tym obszarem, wprowadzenie takiego modułu stanowiłoby więc cenne źródło informacji dla kierownictwa firmy. Zarządzanie reklamacjami – mając na względzie poziom satysfakcji klientów nie można lekceważyć ich skarg czy ewentualnych zwrotów produktów. Posiadając wiedzę na temat przyczyn ich niezadowolenia firma jest w stanie przeciwdziałać ich powtórzeniu w przyszłości. CHOFUM to przedsiębiorstwo typowo produkcyjne którego działalność koncentruje się na realizowaniu planu produkcji zgodnie z wymaganiami klientów. Realizacja planu produkcji zależy od wielu czynników, dostępności materiałów, kadry pracowniczej, środków finansowych i wielu innych. Łączenie poszczególnych czynników w jeden zwarty proces oraz jego koordynacja wymaga ogromnej ilości informacji. Niniejszą pracę poświęcono jedynie małej cząstce tego procesu dotyczącej odbiorców produktów a zaimplementowana hurtownia danych jest swoistym projektem pilotażowym którego sukces powinien prowadzić do dalszych prac nad wdrożeniem centralnej hurtowni danych sterującej każdym obszarem funkcjonowania firmy. 66 Zakończenie Projekt hurtowni danych jest przedsięwzięciem trudnym i czasochłonnym. Sukces tego przedsięwzięcia jest uwarunkowany wieloma czynnikami, z których najważniejszym jest identyfikacja potrzeb biznesowych użytkownika końcowego i znalezienia właściwego rozwiązania realizującego te potrzeby. W niniejszej pracy przedstawiono całościowy proces projektowania hurtowni danych. Dokonano identyfikacji dziedziny projektowania poprzez analizę potrzeb i oczekiwanych korzyści. Opracowano model pojęciowy i logiczny a na ich podstawie implementację fizyczną. Ostatnim etapem projektu było wykonanie prototyp wdrożenia systemu. Prace zostały zrealizowane dla przedsiębiorstwa CHOFUM S.A. a zaimplementowany system wspiera obszar zarządzania relacjami z klientami. Opracowana aplikacja działa w środowisku MS Access, interfejs użytkownika jest przystępny i umożliwia prostą nawigację. Było to możliwe dzięki wykorzystaniu różnego rodzaju formularzy wyświetlanych w widoku okna dialogowego. Funkcjonalność systemu jest efektem analizy wymagań zidentyfikowanych podczas rozmów z członkami zarządu firmy. Poszczególne opcje umożliwiają zarządzanie klientami firmy (historia kontaktów, zrealizowane transakcje) zarządzanie bazą produktów oraz płatnościami. Najistotniejsze z punktu widzenia wymagań użytkowników są analityczne zdolności systemu. W projektowanej aplikacji rozbudowano moduł raportowania. Zapewniono możliwość generowania kliku rodzajów raportów grupujących sprzedaż według różnych kryteriów. Pierwszym kryterium grupowania są klienci. Raport ten umożliwia identyfikacje klientów kluczowych tzn. realizujących największą sprzedaż w ujęciu wartościowym. Kolejnym kryterium grupowania sprzedaży są pracownicy, raport zawiera wyniki sprzedażowe poszczególnych pracowników dzięki czemu można szybko ocenić efektywność ich pracy. Sprzedaż jest również grupowana według produktów w celu wyróżnienie wyrobów najczęściej kupowanych (tym samym generujących największy przychód). Raport sprzedaży w poszczególnych grupach produktów odzwierciedla popularność grup asortymentowych, taka analiza może stanowić podstawę do planowania zdolności produkcyjnych wydziałów. Ostatnim wymiarem analizy sprzedaży są regiony geograficzne, ten typ raportu umożliwia identyfikację rynków chłonnych oraz tych o niewykorzystanym potencjale. Zaimplementowany system spełnia wymagania użytkowników, można go jednak usprawnić pod pewnymi względami. Jednym z elementów architektury hurtowni danych są metadane (dane o danych) które reprezentują informacje dotyczące struktur danych jak i związków między strukturami danych w bazie. Wyróżniono dwa podstawowe rodzaje metadanych: integracji i transformacji danych. W projekcie zapewniono jedynie pierwszy typ w celu ujednolicenia formatów dat. Zabrakło szczegółowej dokumentacji metadanych transformacji (odwzorowanie danych znajdujących się w hurtowni na narzędzia, z których korzysta użytkownik końcowy). Przedstawiona hurtownia danych stanowi bazę do dalszych modyfikacji i usprawnień poprzez dodawanie kolejnych modułów jak również rozwoju istniejących funkcjonalności. W niniejszej pracy przedstawiono proponowane kierunki rozwoju aplikacji dotyczące płaszczyzny narzędziowej i funkcjonalnej. Ze strony narzędziowej zaproponowano przeniesie aplikacji na platformę wirtualną i zintegrowanie systemu ze stroną internetową firmy. Takie rozwiązanie mogłoby prowadzić do umożliwienia 67 klientom firmy dostępu do systemu poprzez składanie zamówień przez Internet oraz możliwość aktualizacji swoich danych kontaktowych. W płaszczyźnie funkcjonalnej zaproponowano dodanie modułu wspierającego obszar marketingu który umożliwiałby zarządzanie kampaniami marketingowymi i badanie ich skuteczności. Nadrzędnym celem każdego przedsiębiorstwa jest generowanie zysku. Podejmując decyzję o wdrożeniu hurtowni danych dla systemu CRM przedsiębiorstwa mogą ulec złudzeniu że sam system spowoduje wzrost zysku. Tak jednak nie jest gdyż system to tylko narzędzie dające możliwości i dopiero odpowiednie wykorzystanie jego potencjału może przyczynić się do sukcesu. Hurtownia danych musi być kompatybilna z systemami informatycznymi już działającymi, wymaganie to było stosunkowo łatwe do zrealizowania gdyż w firmie CHOFUM funkcjonuje system TETA wspierający obszary nie związane bezpośrednio z hurtownią. Dane umieszczane w hurtowni nie pochodziły z tego systemu lecz głównie z arkuszy kalkulacyjnych. 68 Źródła Literatura 1. Anderson K., Kerr C. , „Customer Relationship Management”, The McGraw-Hill, USA 2002. 2. Bielski I., „Innowacyjność w kreowaniu zdolności konkurencyjnej przedsiębiorstwa”, Bydgoszcz 2007. 3. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I., "UML Przewodnik użytkownika", WNT, Warszawa 2002. 4. Buchnowska D., „CRM strategia i technologia”, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2006. 5. Dyche J., “CRM Handbook”, Addison Wesley, 2001. 6. Fowler M., „Architektura systemów zarządzania przedsiębiorstwem : wzorce projektowe” 7. Hammer M., "Sztuka konkurowania w gospodarce XXI wieku", Helion, Gliwice 2006 8. Hughes S., Miller S., Samuelson J., Santos M., Suliwan B., „SQL Server DTS”, Warszawa :MIKOM,2002 9. Humphries M., Hawkins M., ”Data Warehousing Architecture and Implementation”, Prentice Hall PTR, 1998 10. Inmon W. H., „Building the Data Warehouse”. J. Wiley&Sons, 2005. 11. Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P., "Hurtownie danych. Podstawy organizacji i funkcjonowania",WAiP,2003 12. Kiełtyka L., "Komunikacja w zarządzaniu", Placet, Warszawa 2002 13. Kimball R., „Data Warehouse Toolkit second edition The Complete Guide to Dimensional Modeling”. J. Wiley&Sons, 2002. 14. Kimball R., Caserta J. , “The Data Warehouse ETL Toolkit”, Wiley Publishing, Inc., Kanada 2004. 15. Kisielnicki J., Sroka H., „Systemu informacyjne biznesu”, Placet, Warszawa 2001. 16. Krzymowski B., „Access 2007 PL”, Komputerowa Oficyna Wydawnicza „HELP”, 2007 17. Materska K., " Informacja w organizacjach społeczeństwa wiedzy", SBP, Warszawa 2007 18. Mundy J., Thornthwaite W., Kimball R., „The Microsoft Data Warehouse Toolkit : With SQL Server 2005 and the Microsoft Business Intelligence Toolset”. J. Wiley & Sons, 2006. 19. Poe V., Klauer P., Brobst S., „Tworzenie hurtowni danych”, WNT, Warszawa 2000 20. Prahalad C.K., Ramaswamy V., "Przyszłośc konkurencji, PWE, Warszawa 2005 21. Stachowicz-Stanusch A., „CRM : przewodnik dla wdrażających”, Warszawa :Placet, 2007. 22. Stefanowicz B., "Informacja", SGH, Warszawa 2004 23. Sturm J., „ Hurtownie danych Microsoft SQL Server 7.0 Przewodnik Techniczny”, Promise, Warszawa, 2000. 24. Summer E, Ali D., Ali “A practical guide for implementing data warehousing, Computers Ind. Engng, Volume 31”, No. 1, 1996 25. Tiwana A., „Przewodnik po zarządzaniu wiedzą :e-biznes i zastosowania CRM”, Warszawa :Placet, 2003. 69 26. Todman C., "Projektowanie hurtowni danych. Zarządzanie kontaktami z klientami (CRM)", WNT, 2003. Materiały wykładowe 1. Moszkowicz, M. , „Zarządzanie strategiczne”, 2007 2. Radosiński, E., „Systemy Informatyczne w Analizie Finansowej”, 2007 3. Rekuć, L, „Analiza i Projektowanie Aplikacji”, 2008 4. Szczurowski, L., „Systemy Wspomagania Decyzji 2”, 2007 Materiały wewnętrzne firmy CHOFUM 1. Plan Techniczno – Ekonomiczny na rok 2008 CHOFUM S.A., 2008 2. Sprawozdanie Zarządu z działalności Spółki za okres 1.01.2006r – 31.12.2006r, 2006 Strony internetowe 1. http://.archiwum.gazeta-it.pl 2. www.bakk.com 3. www.egospodarka.pl 4. www.gwarantgk.pl 5. www.neoinfo.pl/informatyka 6. www.pwn.pl 70 Spisy Spis rysunków Rysunek 1: Schemat gwiazdy dla faktu sprzedaży. Źródło: na podstawie Poe, Klauer, Brobst (2000, s.207-214) oraz Buchnowska (2006, s. 163) ......................................................... 10 Rysunek 2: Schemat płatka śniegu dla faktu sprzedaży. Źródło: na podstawie Poe, Klauer, Brobst (2000, s.207-214) oraz Buchnowska (2006, s. 163) ............................................. 11 Rysunek 3: CRM w przedsiębiorstwie. Źródło: na podstawie (Todman 2003, s.12) .............. 15 Rysunek 4: strategia CRM kształtuje strukturę i technologię przedsiębiorstwa. Źródło: na podstawie Anderson, Kerr (2002, s. 20)........................................................................... 16 Rysunek 5: Analityczne CRM. Źródło: (Dyche 2002) ............................................................ 18 Rysunek 6: Powody odejścia klientów. Źródło: na podstawie (Todman, 2003, s. 14) ............ 21 Rysunek 7: Architektura hurtowni danych. Źródło: na podstawie (Buchnowska 2006, s.156) .......................................................................................................................................... 26 Rysunek 8: Wykres procentowego udziału poszczególnego asortymentu w sprzedaży. Źródło: Opracowano na podstawie wewnętrznych materiałów firmy. ......................................... 32 Rysunek 9: Otoczenie rynkowe firmy CHOFUM S.A. Źródło: opracowanie własne ............ 34 Rysunek 10: Schemat gwiazdy dla faktu sprzedaży firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne ........................................................................................................ 44 Rysunek 11: Model punktowy ukierunkowany na sprzedaż dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne ........................................................................................................ 47 Rysunek 12: Diagram klas hurtowni danych dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne ............................................................................................................................... 52 Rysunek 13: Relacje tabel metadanych integracji. Źródło: Opracowanie własne (na podst. Todman 2005, s. 216) ....................................................................................................... 57 Rysunek 14: Diagram przypadków użycia hurtowni danych dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne 59 Rysunek 15:Interfejs użytkownika hurtowni danych dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne ........................................................................................................ 60 Rysunek 16: Wydruk raportu sprzedaży według klientów . Źródło: Opracowanie własne .... 62 Rysunek 17: Formularz dzielony - historia kontaktów z klientami firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne. .......................................................................................... 65 Rysunek 18: Schemat bazy danych, Źródło: Opracowanie własne ......................................... 73 Spis tabel Tabela 1: Najwięksi odbiorcy firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowano na podstawie wewnętrznych materiałów firmy. ............................................................................. 31 Tabela 2: Analiza SWOT dla firmy CHOFUM S.A. Źródło: Opracowanie własne ............... 37 Tabela 3: Wartości retrospekcji w odniesieniu do encji, związków i atrybutów. Źródło: Opracowano na podstawie: Todman 2005, s.134 – 137 ......................................... 45 Tabela 4: Arkusz modelowania punktowego encji „Klient”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. ............................................................................... 47 Tabela 5: Arkusz modelowania punktowego encji „Produkt”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. ............................................................................... 48 Tabela 6: Arkusz modelowania punktowego encji „Grupa produktów”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. ............................................ 49 Tabela 7: Arkusz modelowania punktowego encji „Region”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. ............................................................................... 49 Tabela 8: Arkusz modelowania punktowego encji „Czas”. Źródło: Opracowanie własne na podst. Todman 2005, s. 159. ............................................................................... 50 71 Tabela 9: Problemy dotyczące poprawności danych w architekturze hurtowni danych. Źródło: Opracowanie własne (na podstawie Todman 2005, s. 207-217) 54 72 Załącznik A – Schemat bazy hurtowni danych Rysunek 18: Schemat bazy danych, Źródło: Opracowanie własne POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA (nazwa jednostki organizacyjnej) Karolina Ślipko (imię i nazwisko) Hurtownia danych dla systemu klasy CRM w przedsiębiorstwie CHOFUM S.A. (tytuł pracy) O Ś W I A D C Z E N I E Wyrażam zgodę (nie wyrażam zgody)* na udostępnienie mojej pracy dyplomowej, doktorskiej* ............................................... ( podpis) Wrocław, dnia 19.06.2008r. *) niepotrzebne skreślić Karolina Ślipko imię i nazwisko 133742 numer albumu Oświadczenie Stwierdzam, że przedłożoną na Wydziale Informatyki i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej pracę magisterską, na kierunku Zarządzanie i Marketing pod tytułem: ‘Hurtownia danych dla systemu klasy CRM w przedsiębiorstwie CHOFUM S.A.’ * Opracowała(e)m samodzielnie. Wszystkie przytoczone w pracy teksty dosłowne innych autorów udokumentowane zostały w formie cytatów, natomiast dane, stwierdzenia i poglądy autorów przytoczone niedosłownie opatrzone zostały odpowiednimi odsyłaczami. Praca ta nie była wcześniej publikowana i przekładana do jakiejkolwiek oceny. Wrocław, dnia 19.06.2008r.* ................................................. podpis studenta *) brakujące uzupełnić 75
