대학 전략을 지원하는 비즈니스 인텔리전스 시스템

대학 전략을 지원하는 비즈니스 인텔리전스 시스템
비즈니스 인텔리전스 (BI)는 조직 및 의사 결정자가 데이터를 사용하여 조직의 성과를 이해하고 분석 할 수 있도록 지원하는 일련의 기술, 도구 및 프로세스입니다. BI는 사실 기반 관리를 사용하여 의사 결정과 행동을 촉진합니다.
GW의 비즈니스 인텔리전스 (BI) 이니셔티브의 목적은 적절한시기에 적절한 사람들에게 적절한 정보를 제공하고 대학 진학에 필요한 학업 및 행정 활동을 지원하기위한 정보의 효과적인 사용을 가능하게 만드는 것입니다.
실용적인 통찰력과 사실 기반의 의사 결정을 위해 기능 및 부서 전반에 걸쳐 신뢰할 수있는 정보에 대한 적절한 액세스를 제공함으로써 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브는 대학 전략의 장기 계획 및 실행을 알리고 GW의 교육, 탁월성, 연구, 그리고 모든 대학 이해 관계자 (학생, 교수진, 졸업생, 학부모, 직원 및 지역 사회 구성원)에 대한 세계적 수준의 서비스를 제공합니다. 신뢰할 수있는 데이터에 신속하게 액세스하면 실용적인 의사 결정을 통해 대학 전략과의 연계성을 개선하고 효율성과 효과를 개선하며 운영 비용을 절감하고 규정 준수를 보장하며 위험을 최소화 할 수 있습니다. GW에서의 BI 성공의 핵심은 광범위한 수용과 최종 사용자 셀프 서비스에 대한 사용의 용이성을 달성하는 것입니다.
이니셔티브의 일환으로 우리는 :
기존 비즈니스 인텔리전스 기능을 활용하고 새로운 기능 제공 (분석, 대시 보드 및 알림과 같은 설명 적, 규범 적 및 예측 도구 및 기능) "last-mile"보고 및 분석을위한 표준 도구를 사용하여 고급 사용자를 교육하고 지원할 수 있습니다. 기능 및 데이터, 사용자 자율 및 셀프 서비스 육성 BI 및 데이터 인프라를 제공, 관리 및 유지 관리합니다.
우리의 접근 방식의 일환으로 우리는 :
최우선 비즈니스 요구 사항부터 시작 UDW (University Data Warehouse)로 데이터 통합 ​​및 인증 웹 및 모바일 장치를 통해 소비자 / 의사 결정자 및 고급 사용자가 액세스 할 수있는 BI 기능 및 도구 제공 BI 솔루션을위한 프로토 타이핑 및 민첩한 방법론 활용 개발 기능적 파워 유저에게 표준 BI 툴 및 교육을 제공합니다.
위원회.
비즈니스 인텔리전스 자문위원회 (BIAC)는 BI 전략 방향, 로드맵 우선 순위 결정 및 BI 정책, 프로세스 및 커뮤니케이션의 제도화에 대한 관심에 관심이있는 다양한 GW 기능 및 부서의 고위 경영진으로 구성됩니다. BIAC는 우선 순위를 결정하고 정기적으로 분기 별 업데이트를 업데이트합니다. IT 부서의 비즈니스 인텔리전스 서비스 부서는 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브의 실행을 이끌고 있습니다.
Data Stewardship Committee는 GW 데이터 소유자 및 이해 관계자로 구성된 실무위원회입니다. 데이터 무결성, 데이터 유효성 확인 및 공유 데이터의 인증을 담당합니다.
모든 GW 비즈니스 인텔리전스 (BI) 솔루션은 12 주 일정 (6 번 스프린트마다)으로 출시 될 예정입니다. BI 솔루션은위원회에서 분기별로 설정 한 우선 순위에 따라 완료됩니다.
기대되는 결과에는 효과적인 데이터 거버넌스와 표준화 된 방법론 및 도구를 갖춘 비즈니스 중심의 협업 환경이 포함됩니다. 이러한 변화로 인해 대학 공동체는 실용적이고 사실에 기반한 의사 결정을위한 정보를 효과적이고 효율적으로 사용할 수 있습니다.
이니셔티브는 다음과 같은 경우 성공한 것으로 간주됩니다.
보다 정확하고 쉬운 분석 (더 의미있는 통찰력을 얻고 대학의 어려운 질문에 대한시기 적절한 답을 찾음) 더 나은 데이터 시각화 (누락 된 부분 참조)보다 강력한 BI 개발 기능 (광범위한 GW 커뮤니티가 보고서 및 대시 보드를 빠르게 만들 수 있음) 모바일 BI (의사 결정자가 언제 어디서나 BI 콘텐츠에 쉽게 액세스하고 탐색 할 수있게 해줍니다.) UDW는 GW의 인증 된 단일 버전입니다.
측정.
성공은 다음에 의해 측정됩니다.
모든 대학 부서 및 기능에서 BI 솔루션 사용 정도 결정 지원을 제공하기 위해 BI 시스템을 정기적으로 사용하는 기능력 사용자의 비율 UDW의 도메인 또는 주제 영역 수.

해석학.
분석은 데이터에서 의미있는 패턴을 발견하고 전달합니다.
분석 및 BI 서비스는 기본보고, 임시 질의 및 대시 보드를 비롯한 분석 기능을 지원하는 전략, 기술 및 도구로 구성됩니다. BusinessObjects.
BusinessObjects Web Intelligence (WebI)는 U-M 데이터웨어 하우스에 지원되는 쿼리 및보고 도구입니다. M - 보고서.
금융, 학생, 인적 자원 데이터를 효율적으로 분석하고 데이터 기반 의사 결정을 촉진 할 수있는 웹 기반보고. Tableau.
Tableau Desktop은 고급 사용자가 데이터 시각화 / 대시 보드를 작성 및 게시하고 고급 데이터 분석을 수행하며 프로토 타입 보고서를 작성하는 데 사용됩니다. 온라인 평가 및 설문 조사.
온라인 평가 및 설문 조사는 학생의 진도와 역량을 평가하기위한 평가를 설계, 실행 및 평가할 수있는 방법을 제공합니다.
정보 퀘스트.
Information Quest (IQ)는 캠퍼스 및 보건 시스템과 파트너 관계를 맺고 리더가 전문 지식을 활용하여 전략적으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수있게 해줍니다.

리버풀 대학 - 비즈니스 인텔리전스.
내용.
배경.
2008 년 경영 정보 시스템 인수에 대한 초기 비즈니스 사례 및 옵션 평가가 University 의사 결정기구에 제출되었습니다. 원칙적으로 승인되었지만 2010 년까지이 프로젝트의 시작은 연기되었습니다. 기획 그룹. 다음은 프로젝트를 시작하기위한 승인을 확보 한 기획 그룹에 제출 된 논문의 텍스트입니다.
다음은 2010 년 4 월 University Planning Group에 제출 된 경영 정보 프로젝트 승인을받은 논문의 내용입니다.
관리 정보 용량 및 기능 개발.
대학이 경영 정보 용량 및 역량을 변화시킬 분명한 필요성이 있습니다. 이러한 목표를 뒷받침하기 위해 전략 계획의 전달과 제도적 우수성의 달성을 지원하기위한 중요한 개선을 가능하게하는 제안이 개발되었지만 의사 결정 및 관리가보다 잘 바뀌 었습니다.
이 프로젝트의 전반적인 비전은 대학 전체의 지도자와 관리자가 자신의 역할을 효과적으로 수행 할 수있는 올바른 관리 정보를 갖도록 보장하는 것입니다.
이 프로젝트는 두 단계로 진행될 예정이다.
1 단계 : 사람, 데이터 및 시스템 측면에서 용량, 기능 및 요구 사항 검토
2 단계 : 교육 및 인력 개발을 포함한 특정 시스템 솔루션 구현.
이 프로젝트는 다음을 포함한 많은 주요 결과물을 달성 할 것입니다 :
Strategic Plan 주요 야망에 대한 성과를보다 효과적으로 모니터링하고 분석하며, 따라서 대학 목표의 전반적인 전달을 보장하기 위해 필요한시기 적절한 개입이 필요합니다. 전략적 계획을 지원하고 근거에 기반한 의사 결정을 허용하기 위해 대학의 모든 수준에서 핵심 인물에게 실시간으로 적절한 정보를 제공합니다. 책임 분야 (예 : 재정 및 예산 모니터링)를 지원할 수있는 적절한 정보와 도구를 관리자에게 제공함으로써 활동의 위임을 지원합니다. 내부 및 외부 목적을 위해보다 정확하고 신뢰할 수있는 데이터보고를 보장하는 표준화 된 데이터 및 데이터 정의 (예 : HESA 및 HEFCE에 대한 법정 반납). 여러 지역 / 부서에서 중복 된 활동을 제거하고 데이터 수집 활동에 초점을 맞춘 시간을 단축하고 합의 된 단일 소스의 데이터를 활용하여 효율성을 향상시킵니다. 그러면 데이터 분석, 평가 및 해석에보다 중점을 둘 수 있습니다.
University는 최상의 정보 시스템에 투자했지만 일관되고 접근 가능한 방식으로 관리 정보를 생성 할 수있는 도구가 부족했습니다. 모든보고에 대한 주요 전략 제품은 Business Objects의 초기 버전이었습니다. 또한 일부 응용 프로그램 시스템에는 자체적 인 통합보고 도구가 있으며 일부 최종 사용자 보고서에는 사내 개발 포털에서 액세스 할 수도 있습니다. 기업 정보 시스템에서 데이터를 추출 및 병합하고 로컬 정보 요구 사항을 충족하기 위해 데이터를 조작하기 위해 스프레드 시트 및 데이터베이스의 로컬 수준에서 중요한 사용이 이루어집니다. 이로 인해 데이터의 정확성과 일관성면에서 심각한 문제가 제기되었고 "진실의 한 가지 버전"이라는 목표에 장애가되었습니다.
위에 언급 된 단점 때문에 전략적 의사 결정을 알리기 위해 일관성 있고 접근 가능하며 신뢰성있는 MI가 부족했습니다.
관리 정보는 MI가 개인의 역할 설명에 반영되고 개인 개발 계획에 포함되는 방식에있어서의 중요성이나 일관성의 결여로 입증 된 바와 같이 기관에서 높은 평가를받지 못했습니다.
데이터와 관련하여 여러 가지 문제, 특히 공식적이고 일관된 데이터 정의 부족 및 소유권에 대한 명확성 부족이 확인되었습니다.
대학은 주요 성과 지표가있는 야심 찬 5 년 전략 계획을 통해 성과 달성을위한 진행 상황을 모니터링 할 수있는 접근 가능한 관리 정보가 필요합니다.
또한 University는 최근 포괄적 인 조직 구조 조정을 수행했습니다. 이로 인해 경영, 기획 및 재정적 책임과 책임이 3 개의 학부에 전가되었으며, 각 부서에는 학교 및 부서의 하위보고 계층과 대학의 관리 및 지원 부서를 구성하는 전문 서비스 기능이 있습니다.
위의 요인과 고등 교육 부문의 자금 지원에 영향을주는 개발과 더불어 강력하고 포괄적이며 접근 가능한 관리 정보의 필요성에 중점을 둡니다.
이 프로젝트는 PRINCE2 방법론에 따라 관리되며 2010 년 9 월에 프로젝트 시작 문서의 승인을 받아 공식적으로 시작되었습니다. 프로젝트 위임 사항에 명시된대로 두 단계로 작업이 진행됩니다. 1 단계 (정의 및 계획)에는 다음 단계가 포함되었습니다.
현재 이슈와 요구 사항에 대한 이해를 얻기 위해 대학 전체의 이해 관계자와의 내부 상담. 이것은 MI 사용자와 제공자로부터 정보와 의견을 이끌어 내도록 고안된 질문의 체크리스트를 사용하는 일련의 일대일 미팅과 워크샵과 관련되어 있습니다. 의도 된 설문지를 사용하여 다른 대학에서 채택한 접근 방법과 해결책을 검토합니다. 적절한 소프트웨어 도구 및 관련 서비스의 시장 가용성 및 대략적인 비용에 대한 평가. 이것은 여러 공급 업체에 정보 요청서를 발행함으로써 수행되었습니다.
1 단계는 주요 결과를 다루기 위해 2 단계 (개발 및 구현) 작업 프로그램을 추천하는 보고서로 결론을 맺었으며 관리 정보의 개선 된 품질 및 접근 가능성에 대한 식별 된 필요성을 충족시키기위한 기술적 인 솔루션 구현을위한 기반을 마련했습니다. 다양한 이해 관계자의 요구를 충족시키기 위해 1 단계 보고서의 전체 버전과 요약 버전을 모두 제작했습니다.
1 단계 조사 결과 및 권고안 승인 후 2 단계는 2011 년 1 월에 시작되어 2012 년 5 월 31 일까지 계속 될 예정이며, 이 시점에서 MI는 "프로젝트"지위를 중단하고 평범한 비즈니스가 될 것입니다. 프로젝트 워킹 그룹 (Working Group)은 2 단계에서 다양한 작업을 수행하기위한 공식적인 위임 조건과 함께 다음과 같은 작업 흐름으로 구성되었습니다.
단기적인 개선.
· KPI보고 향상.
· 인사 측면 및 관리 정보 역량 센터 구축
· 소프트웨어 도구 조달 및 설치.
위의 각 작업 흐름의 주요 결과는 2 절에서보고됩니다.
실무 그룹은 모든 학부, 학교, 연구소 및 전문 서비스 부서의 대표들로 구성되었습니다. 하위 그룹은 개선 작업을 수행 할 수있는 위치에있는 사람들과 그 결과로 가장 이익을 얻을 수있는 사람들로 구성된 특정 작업을 수행하기 위해 만들어졌습니다. 파일럿 애플리케이션 영역에서 기술 솔루션 구현에 할당 된 작업을 완료 한 후 작업 그룹은 2011 년 12 월에 해산되었으며 MI 개발에 대한 지속적인 책임은 새로 형성된 경영 정보 역량 센터에서 담당했습니다.
데이터웨어 하우스 및 대시 보드 도구를 사용하는 MI 제공 범위는 결국 전체 대학의보고 요구 사항을 해결할 것이며 지속적인 개발 및 개선 작업을 계속할 것입니다.
JISC 프로젝트의 목적을 위해, 그 범위는 다음을 포함하여 정의 된 2 단계 활동으로 구성됩니다.
시범 적용 분야에서 기술 솔루션 구현 평가 및 평가 기간. 주요 이해 관계자에게 프레젠테이션 및 시연을 포함하여 의견을 수집하고 홍보 된 프로그램의 우선 순위에 대한 교훈을 배웁니다.
프로젝트 초기에 강력한 통제 구조가 마련되었습니다. 프로젝트가 진행됨에 따라 약간의 수정이있었습니다. 감독 기관 멤버쉽의 변경, MICC의 창설 등이있다. 현재의 지배 구조는이 도표에 나타난다.
사용 된 기술 및 표준.
기술 솔루션은 SAP Business Objects 제품 군의 다음 소프트웨어 도구로 구성됩니다.
· Data Integrator 데이터웨어 하우스 및 ETL (Extract, Transform, Load) 도구.
· Xcelsius 대시 보드 개발 도구.
· 탐색기 검색 및 탐색 도구.
· Business Objects 위젯.
이 소프트웨어 툴은 엔터프라이즈 확장 성, 웹 기반 및 배포 및 아키텍처에 대한 인정 된 업계 표준을 준수하도록 지정되었습니다. 다음은 대학의 관련 기술 표준입니다.
XML - 선호되는 데이터 교환 방법 PDF - 정적 보고서 배포의 기본 방법 WSDL - 웹 서비스 설명 언어. 웹 서비스 메타 데이터의 기계 가독 디스크립터. 이것은 SAP Business Objects Data Services Integration의 구성 요소이며 웹 서비스에 일반적으로 사용되는 표준입니다. SOAP - 통신 프로토콜 Flash - 웹 페이지에 애니메이션, 비디오 및 상호 작용을 추가하는 멀티미디어 플랫폼입니다.
고위 경영진 인수 및 유지.
고위 경영진의 바이 인 및 지원은 프로젝트의 성공에 결정적인 역할을했습니다. 이것은 여러 가지 방법으로 수립되고 유지 관리되었습니다 :
비즈니스 & amp; 정보 시스템위원회 대학 기획 그룹으로부터 프로젝트 시작 승인 거버넌스 구조에는 수석 컨설턴트 및 전문 서비스 직원이 프로젝트의 감독 및 방향에 대한 탁월한 관여를 포함합니다. 수석 학업 및 전문 서비스 이해 관계자가 상세한 자문 및 요구 사항 수집에 포함되었습니다. 프로젝트 1 단계에서의 운동 프로젝트의 결과, 특히 새로 설계된 대시 보드는 대학의 모든 부분에서 고위 경영진에게 제공되며 콘텐츠 및 디자인 완료시 프로젝트 피드백 보고서가 포함됩니다 대학의 주요 의사 결정 및 감독 기관의 의제에 관한 항목으로
다음은 BI 구현 문제의 맥락에서 프로젝트 결과에 대한 평가입니다.
프로세스 개선은 프로젝트에서 분리 된 작업 흐름입니다. 목표는 효율적이고 효과적인 관리 정보의 전달을 뒷받침하는 새로운 기술을 최대한 활용할 수 있도록 프로세스가 최적화되도록하는 것입니다. 이 작업 흐름은 University의 프로세스 개선 프로그램 관리자가 수행합니다. 이 작업은 University의 분기 별 Planning & amp; 이것이 MI 파일럿 신청의 일부 였기 때문에 연구 수입에 특히 중점을 둔 성과 보고서. 이 실습의 주요 결과는 연구 수입 데이터의 흐름과 원시 데이터를 유용한 MI로 변환하는 데 필요한 수동 개입의 수와 성격을 더 잘 이해하는 것이 었습니다. 결과적으로 새로 조정 된 소프트웨어 도구의 기능을 사용하여 수동 조정 요구 사항을 줄이고 특정 MI 보고서 작성을 자동화하는 프로세스 개선이 이루어졌습니다.
프로세스 개선 프로그램은 학생 데이터로 시작하여 추가 애플리케이션 영역을위한 대시 보드 개발 및 구현과 병행하여 계속 진행될 것입니다.
1 단계에서 수행 된 요구 사항 분석은 MI보고 및 대시 보드가 다양한 형식으로 정보를 표시하는 데 필요한 데이터 저장소 역할을하는 데이터웨어 하우스로 구성된 기술적 솔루션의 필요성을 강력히 시사했습니다. 시장에서 입수 할 수있는 제품에 대한 정보와 지시 가격은 여러 가지 알려진 공급 업체에 대한 정보 요청 (Request for Information for Information)을 발행하여 얻었습니다. 동시에 다른 대학에서 채택한 해결책을 연구했습니다. 이 연습이 끝나면 SAP Business Objects 제품군을 기반으로 솔루션을 조달하기로 결정했습니다. 이 결정의 근거는 다른 대학의 피드백, 고등 교육 부문의 SAP Business Objects 제품의 강력한 사용자 기반 및 University가 기존 Business Objects 고객이라는 사실을 기반으로 한 것입니다.
기술 솔루션 조달은 두 부분으로 나뉘 었습니다. 기존 소스에서 데이터웨어 하우스로 데이터를 추출, 변환 및로드하는 데이터웨어 하우스 도구는 University의 기존 Business Objects 공급 업체 중 하나 인 IT Performs Ltd. 에서 구입했으며 2011 년 5 월에 기술 교육이 제공되고 구현이 시작되었습니다.
대시 보드 도구의 조달은 알려진 SAP Business Objects 재 판매자 간의 경쟁으로 관리되었습니다. 4 개의 회사는 필요한 솔루션의 필수적이고 바람직한 기능을 설명하고 기술 환경을 포함한 관련 배경 정보를 제공하는 입찰 및 기술 사양에 대한 초대장을 발급 받았습니다. 이러한 입찰에는 교육, 구현 지원 및 지식 이전을 비롯한 서비스 제공을위한 파트너십을 통한 접근 방식을 명시해야했습니다. 4 개 회사가 입찰에 초대되었습니다. 두 회사는 다른 약속을 언급하고 다른 하나는 예산의 적절성에 대한 그들의 인식에 대한 우려를 표현했다.
입찰자는 IT Performs Ltd와 Maven Solutions Ltd. 의 두 공급 업체로부터 접수되었습니다. 평가는 2 단계 프로세스였습니다. 기능 명세서의 요구 사항에 대한 서면 입찰 및 응답은 프로젝트 관리 팀에 의해 평가되었습니다. 공급 업체는 또한 공식적으로 제안서를 제출해야하며 핵심 프로젝트 팀 및 작업반 구성원이 사전에 정한 기준에 따라 평가했습니다. 평가 결과는 다음을 포함하는 제품 및 서비스 세트를 제공하기 위해 Maven Solutions를 임명 한 것입니다.
· "Xcelsius"대시 보드 디자인 도구 및 대화 형 뷰어.
· "탐색기"검색 및 탐색 도구.
· "Live Office"Microsoft의 데이터 액세스 도구가 내장되어 있습니다.
· 교육 및 구현 지원.
2011 년 9 월 계약이 체결되고 Maven에서 작업을 시작했습니다.
시범 적으로 실시되는 대시 보드의 초기 신청은 보건 학부 내의 연구 관련 통계가 될 것이라는 점에 동의했다. 생명 과학. 첫 번째 파일럿 대시 보드가 개발되어 2011 년 11 월 파일럿 구현 계획 그룹에 제공되었습니다.
Xcelsius 대시 보드 개발 교육은 2011 년 11 월과 12 월에 12 명의 대학 후보자에게 제공되었습니다.
대시 보드 개발은 추가 연구 관련 대시 보드와 학생 통계와 관련된 대시 보드의 범위가 포함 된 롤아웃 프로그램에 따라 진행됩니다. 대시 보드 개발을 위해 고려되는 모든 보고서의 경우, 요구 사항 시트 데이터 사전 양식은 요청자가 작성하고 컴퓨팅 서비스가 비준해야합니다.
변화 관리 작업 흐름의 초점은 비즈니스 사례에서 "사람들의 발전"목표에 있습니다. 이는 경영 정보에 대한 역할과 책임이 직무 내용에 적절하게 반영되고 개인 개발 계획에 포함되도록 보장하는 것을 목적으로합니다. 이를 달성하기위한 첫 번째 단계는 모든 학부, 학교 및 전문 서비스 부서의 개인에 대한 직무 설명을 검토하여 사용자 또는 제공 업체로서의 MI에 중점을 둔 역할을 수행하는 것입니다. MI 관련 책임을 반영하는 조항의 문구를 평가하고 적절한 경우 MI Lead 또는 MI User / Provider 수준에서 추가 표준 절을 권장했습니다. 이러한 제안 된 변경 사항은 인적 자원 및 관련 직원의 라인 관리자와 검토되고 합의되었습니다.
1 단계에서는 대학 전체에서 관리 정보의 효과적인 사용을 지원하고 홍보하기 위해 정의 된 업무, 역할 및 책임을 지닌 가상 교차 기능 팀으로 관리 정보 능력 센터 (MICC)를 만들 것을 권장했습니다. MICC는 직업 설명을 검토 한 후 MI 책임을 맡은 것으로 확인 된 개인으로 구성되어야합니다. 추천 지명은 각 학과장과 합의되었으며, 그 결과 약 35 명의 개인이 각 학부, 학교 및 전문 서비스 부서의 한 명 이상의 인원으로 구성된 MICC 회원으로 확인되었습니다.
MICC는 공식적으로 2011 년 12 월 6 일 첫 번째 회의에서 프로젝트 워킹 그룹이 해산 된 시점에 출현했습니다. MICC 회원의 약 3 분의 2는 실무 그룹의 이전 회원으로, 연속성과 신선한 아이디어 간의 균형을 잘 유지합니다.
MICC에 대한 위임 사항은 회원과 협의하여 작성되었습니다.
MI 프로젝트 이전에 University는 풍부한 데이터를 보유했지만 원시 데이터를 유용한 관리 정보로 변환하는 도구와 프로세스가 부족했습니다. 데이터웨어 하우스를 구축함으로써 기존 비즈니스 시스템의 데이터를 일관된 정의와 표준 집합으로 쉽게 통합 할 수있었습니다. 데이터 정의, 데이터 소유자, 보고 빈도 등을 포착하는 데이터 사전이 만들어졌으며 이들은 데이터웨어 하우스 구축의 기초로 사용됩니다.
데이터웨어 하우스가 제공하는 공통 정보 계층에서 사용자가 필요에 따라 데이터에 액세스하고 분석 할 수있는 다른 도구를 사용할 수 있습니다. 여기에는 프로젝트의 일부로 획득 한 대시 보드 도구 및 드릴보고 도구와 장기적인 목표 인 수집 ​​및 통합을위한 계획 도구가 포함됩니다.
관리 정보가 생성되어 사용자에게 표시 될 수있는 기초를 제공 할뿐만 아니라 프로젝트가 생성 한 체계적인 데이터 접근 방식은 다음과 같은 여러 가지 추가 이점을 제공합니다.
동일한 보고서를 위해 동일한 데이터 소스를 사용함으로써 "진실의 한 가지 버전"및 대학 전체의 모든보고에 대한 데이터 정의 및 위치의 일관성 유지 목적을 지원합니다. 현재 유지 관리되는 데이터의 상대적 유용성을 확인합니다. 가능한 미래 합리화를위한 토대 현재 및 미래의보고 요구 사항을 충족하기 위해 추가 데이터가 필요한 곳을 식별합니다.
데이터 정의 및 관리.
데이터웨어 하우스 및 대시 보드를 구현하려면 데이터 정의 및 관리에 대한 엄격한 접근이 필요했습니다. 위에서 언급 한대로 데이터 요구 사항 시트 및 데이터 사전 양식이 완성됩니다. 전자는 보고서가 요구되는 이유, 이해 관계자 정보, 소유권 등의 세부 내용을 기술한다. 보고서는 보고서에 포함 된 각 데이터 항목, 설명 및 출처 및 품질 보증 방법론을 포함한 관련 추가 정보를 기술한다.
이 프로젝트의 일환으로 BI 성숙도 모델에 대한 대학의 진화 된 입장을 평가하기 위해주기적인 청취가 이루어집니다. 2011 년 초 개발 및 실행 단계가 시작되었을 때, 대학은 위의 "맥락"에서 정의 된 측면에서 1 단계에 해당하는 위치에있었습니다. 프로젝트가 진행됨에 따라 대학은 단계를 넘어서서 단계 1에 대한 증거는 비교적 적습니다. 성숙도 상태는 현재 2, 3, 4 단계에 있으며 새로운 MI 환경으로 5 단계로 침입하기 시작했습니다. 출시. 다음은 BI 구현 문제가 대학의 높은 성숙도 수준으로의 전환을 지원하기 위해 성공적으로 적용된 사례의 예입니다.
2 단계로의 전환 지원 :
· 직원이 데이터와 관련하여 책임을 인식하게합니다.
·보고 기능의 사용을 극대화하는 프로세스를 개발하여 중앙 시스템의 사용을 장려하십시오.
스테이지 4와 5 로의 전환을 지원하기 시작 :
· MI에 대한 액세스를 용이하게하는 프로세스 개발
· 수동 조작을 줄이기 위해 자동화 향상을위한 기회 파악.
기술 솔루션의 획득 및 구현은 대학의 3 단계 (JISC InfoNet에서 정의)에서의 위치를 ​​충족시키고 시스템 롤아웃 프로그램을 통해 레벨 4 및 5 로의 전환을 뒷받침합니다. 또한 2 단계에서 대학의 입지를 다음과 같이 소급하여지지합니다.
· 기업 시스템 및 데이터를보다 잘 활용 (대체하지 않기로 결정)
· "진리"의 단일 버전을 보장하기 위해 중앙 시스템에서 데이터 그리기
2 단계로의 전환 지원 :
· 거버넌스 구조의 구축 및 구현.
관련 직원의 업무 설명에 절을 포함하여 MI와 관련된 역할을 반영합니다.
MI의 지속적인 프로모션 및 개발을위한 수단으로 Management Information Competency Center를 구축함으로써 성숙도 모델의 상위 수준으로의 전환을 지원합니다.
데이터 사용, 정의 및 관리는 MI 대시 보드 구현의 전제 조건으로 다루어지고 계속해서 다루어지는 상호 관련 주제입니다. 이러한 데이터 측면의 향상은 다음과 같은 방법으로 대학의 성숙도 수준의 여정을 지원했습니다.
책임 및 데이터 소유권의 명확화.
데이터 품질 문제를 확인하고 해결합니다.
MI 대시 보드 보고서의 각 세트에 대한 데이터 요구 사항이 올바르게 정의되고 데이터가 필요한 품질인지 확인합니다.
적절한 데이터 소스에 대한 자동 링크를 개발하고 추출, 변환 및로드 작업을 수행하여 대시 보드보고를 위해 데이터웨어 하우스의 데이터를 통합합니다.
기타 결과.
1 단계 협의 과정에서 수행 된 요구 사항과 쟁점에 대한 검토는 잠재적으로 가치가 있었고, 과도한 노력을 기울이지 않았으며 기술적 인 해결책을 필요로하지 않았다는 점에서 단기 개선의 표적으로 총 15 개의 항목을 확인했습니다 . 기술 솔루션이 마련되었을 때만 요구 사항을 충족 할 수 있다고 결정되면 두 가지 단기 개선 사항이 철회되었습니다. 나머지 개선 사항은 다음과 같습니다.
· 사용할 수있는 정보와 액세스하는 방법을 보여주는 포털.
· 다양한 정보 시스템이하는 일과 교육에 액세스하는 방법을 설명하는 온라인 리소스.
· 원가와 소득의 비교를 통한 연구 성과에 대한 정보.
· 학부에서 식별 한 추가적인보고 요구를 충족시키기 위해 HR 대시 보드를 통해 제공되는 정보를 확장합니다.
· 학생 센서스 데이터의 매월 스냅 샷.
핵심 성과 지표.
핵심 성과 지표는 대학 전략 계획의 12 가지 주요 야망을 반영합니다. Key Ambitions의 일부는 KPI 측정 값이 두 개 이상이므로이 연습에서는 총 16 개의 KPI가 산출됩니다. 각 KPI에 대해 정확한보고에 대한 잠재적 인 장애 요인이 확인되었습니다. 다음을 포함하여 대부분의 KPI 관련 문제에 대해 만족스러운 완성도를 얻었습니다.
· 해외 배치 및 교환에 대한 직원 데이터 확보.
· 대학원생들의 연구 및 연구의 비율에 대한보다 자세한보고.
· 학생 만족도 목표 개발.
· 학생용 응용 프로그램의 시장 점유율에 대한보고 개선.
· 학생 유지 및 진행을 포함한 많은 데이터 정의에 대한 합의.
나머지 KPI 문제는 관리 정보 역량 센터를 통해 전달됩니다.
단기 개선 및 KPI 작업 스트림의 상태를 자세히 설명하는 보고서가 2011 년 말에 준비되었습니다.
관리 정보에 대한 액세스 단순화는 프로젝트의 핵심이며 다음과 같은 여러 스트림을 포함합니다.
· 프로젝트 결과에 중점을 둔 MI 웹 사이트 개발.
· 핵심 정보에 대한 단일 액세스 지점을 보장하는 MI 포털 개발.
· 엑셀 스프레드 시트 및 PDF와 같은 무거운 정적 문서에 대한 의존도를 줄이기위한 대화식 대시 보드 개발.
대학의 5 년 전략 계획에 따라 대시 보드가 개발됨에 따라 우리는 모든 수준에서 링크가 분명하도록해야했습니다. 이 웹 사이트는 계획의 그래픽을 사용하여보고되는 핵심 영역에 대한 링크 역할을합니다.
웹 사이트에서 최종 사용자는 계획이나 다른 대시 보드 문서 및 링크로 바로 이동할 수 있습니다.
접근성은 필연적으로 기밀성 문제로 인해 제한 될 것이므로 대시 보드를 가장 쉽게 제어 할 수있는 플랫폼에서 대시 보드를 호스팅해야했습니다. 기존 직원 포털 'TULIP'(The University of Liverpool Information Portal)이 가장 적절하다고 판단되었습니다. 대시 보드에 쉽게 액세스 할 수 있도록 TULIP 내에서 섹션이 개발되었습니다. TULIP 내의 메뉴 시스템은 전략 계획의 주요 영역을 반영하여 작성되었으며 연속성을 유지합니다.
정보의 접근성을 높이는 것이 프로젝트의 핵심이었습니다. 사용자가 데이터보기를 원하는 스타일로 변경할 수있는 성능 모니터링 대시 보드를 개발하기 위해 Xcelsius를 사용하는 것이이 요소에 매우 중요했습니다. 아래의 두 다이어그램에서 선택한 정보에 따라 같은 정보가 다른 형식으로 표시됩니다.
다이얼로그와 같은 대화 형 기능이 도입되어 성능 목표를 달성하는 데 얼마나 많은 성장이 필요한지 보여줍니다.
대시 보드는 모든 레벨에서 가장 큰 영향을주기 위해 광범위한 협의를 거쳐 개발되었습니다. 대학 내 현재 대시 보드에 대한 액세스는 TULIP에 액세스 할 수있는 모든 직원에게 개방됩니다. Their use is widespread within the University including the following key uses:
· At Department Meetings with Heads of Departments and senior staff to monitor performance against targets.
· At all levels to help inform the University’s 3-year planning processes.
· For quarterly reports to Senior Management within the University (replacing previously word heavy reports)
Current dashboards include:
· Research Applications and Awards.
· Student Population Analysis.
· Students on overseas placements.
· Student Satisfaction Levels.
For key milestones in the University calendar, desktop widgets are being developed to allow managers to monitor rapidly-changing statistics. These mini dashboards are accessed through an icon on the desktop that provides the user with an instant display of automatically refreshed data in a topic area relevant to their area of interest. The first desktop widget has been developed to monitor undergraduate conversion rates for 2013 entry.
As with the dashboards, the data on the widget is refreshed regularly throughout the day, giving Managers the most up to date information on progress without having to leave their desk.
One of the complaints within the University prior to the project was the need for key users to go through many departments to gather the information they needed to do their job. To ease individual reporting of this level, the University has introduced the SAP Business Objects product ‘Explorer’.
Explorer is a drag and drop reporting tool which shows key sets of information within an easy to use graphical interface.
Each Explorer space concentrates on a key information topic from the Data Warehouse. For example, in the view above we are looking at responses to the NSS survey within one Faculty. Users are able to look at responses at three organisational levels simply by changing the view on the screen.
The project did not impact on the main business systems within the University but recognised that data from each system needed to be combined to create a fuller picture for reporting purposes. For example, previously reports on financial systems were delivered separately from research activity reports. This resulted in large elements of manual intervention to deliver quarterly reports within the University, while Faculty Heads often felt that this key performance information was too complex to use effectively.
By using SAP Business Objects Data Services, data has been pulled to a central data warehouse from all major university systems:
· AGRESSO (Finance System)
· IRIS (Research Information System)
· JASPER (HR System)
· SPIDER (Student System)
· Spreadsheets (Target Information)
In the workflow shown above, data is being pulled from AGRESSO, IRIS and JASPER into common tables within the data warehouse. These data jobs are scheduled to run depending on the frequency of expected data update within the live systems. For example the finance data is run quarterly in line with the University’s financial reporting periods, while HR data is run daily.
The University information strategy over previous years stood the project in good stead for bringing together data systems, as common codes were used throughout the systems. This meant that table linking through Data Services was simple and allowed developers time to consider wider issues such as building complex data rules into the system. A key example of this involved calculation of staff FTE in line with HESA rules. Previously this was calculated annually for the HESA return, but made it complex for the University to predict performance on this measure. Within Data Services developers wrote a procedure to take a view of the likely annual FTE figure based on current staff, and staff who had left within the year.
The tangible benefits from the project can be categorised according to the three target improvement areas (people, data and systems) and summarised as follows.
Individuals have been identified in all Faculties, Schools/Institutes and Professional Services Departments whose roles include responsibility for MI. With agreement from management and HR, these employees have had their MI responsibilities formalised by:
· The addition of new standard clauses in their Job Descriptions at two levels:
o MI User/provider.
· Inclusion of MI as a topic in personal development reviews.
Employees having lead MI responsibility have been nominated as members of the virtual Management Information Competency Centre, thus ensuring that their MI knowledge and skills will be applied and developed for the benefit both of the University and their own professional development.
The previous fragmented knowledge and skill base in the application of MI tools and the provision of MI reports is being formalised by ensuring that individuals in provider and user departments receive training in the skills to use the new software tools. In addition, information on what the various systems do and how to receive training in their use has been widely publicised.
The nature and extent of issues associated with the University’s data have been recognised and quantified. Steps are being taken to ensure consistency and accuracy of data definitions and agreement on ownership and stewardship. Formalised procedures, using standard proforma, have been developed and implemented for capturing data requirements and definitions for all reporting requirements.
The University’s requirements for a technical solution to its MI requirements have been met by the procurement and implementation of the following SAP Business Objects products:
· Data Integrator data warehouse and ETL (Extract, Transform, Load) tools.
· Xcelsius dashboard development tools.
· Explorer search and exploration tool.
· Business Objects Widgets.
These tools have been procured through a partnership arrangement with a competent local supplier who has also provided implementation support, training and knowledge transfer to allow Computing Services staff to become self-sufficient in building the data warehouse and creating dashboards.
A major intangible benefit from LUMIS has been to elevate the status and profile of management information from a side issue to a driving force behind the achievement of the University’s ambitions.
The outputs from the project have begun to create a sense of community amongst Professional Services personnel by bringing them together in a way and in fora that would not previously have existed.
The availability of MI tools to selected users has enhanced their job satisfaction and created a more positive attitude towards MI.
The outcomes of the project and the next steps are also shown through a short video, which can be accessed from the link below;
Key lessons learned.
The significance of data, particular data definitions, as a factor in the project was first identified in Phase 1. During the consultation exercise, lack of common and consistent definitions emerged as the most frequently raised problem. The original approach to tackling this issue was to create a “data improvement” work stream in which members of the project Working Group would be assigned the task of defining the data required for a particular report and creating the data dictionary. This proved difficult to implement, largely due to the Working Group members having other work priorities and being inexperienced in tasks of this nature. It was therefore decided to change the approach from running a blanket data improvement work stream to tackling data issues on a piecemeal basis in tandem with the development of individual dashboards, managed by Computing Services in consultation with relevant stakeholders. However, in applying this approach for the pilot dashboards, it was found that significantly more iterations than expected were required in order to achieve consensus agreement on data definitions.
Lesson 1 : Recognise the limitations of inexperienced individuals with other work commitments when assigning relatively complex or specialised project tasks.
Lesson 2: Do not underestimate the work involved and time required to achieve agreement on data definitions.
Lesson 3: Identify a small number of key individuals to agree data definitions rather than attempting to reach agreement through wide consultation.
The proposal to amend Job Descriptions to include MI-related clauses caused disquiet to some individuals who perceived it more as a fundamental change to their roles than a move to standardise and raise the profile of the way that MI-related responsibilities are described. Plans to create the MICC also caused concern to individuals who wrongly believed that it was a new organisation unit to which they were to be assigned.
Lesson 4: Sensitivity is required in dealing with matters relating to employees’ Job Descriptions and there is a need for several layers of consultation and approval prior to implementing changes.
Lesson 5: Ensure that plans that affect or could be perceived as affecting employees’ jobs are communicated accurately and thoroughly, attempting where possible to preempt any misunderstandings.
It was initially believed that a full EU procurement exercise would be necessary and plans were made accordingly. However, it was later determined that, due to the strength and fit of the Business Objects product suite and the fact that the University is an existing Business Objects user, procurement could be simplified by purchasing partly from an existing supplier and partly by competition between Business Objects re-sellers, while remaining within procurement regulations. This change of approach resulted in nugatory work in terms of drafting unneeded EU procurement documents and although no delay was caused to the project, the opportunity for accelerating the process was lost.
Lesson 6 : Decide the procurement route as early as possible in the project to avoid uncertainty at a critical time and possible loss of momentum.
Because of the data issues noted above, there was pressure to produce the first pilot dashboards within the planned timescale. As a result, dashboards were being developed while the underlying data issues were still being resolved. This resulted in the need for a number of iterations before the dashboards were finalised, requiring extra input and flexibility from the supplier, with associated cost implications.
Lesson 7 : Do not begin work on dashboard development before the reports feeding the data are signed off as final.
Lesson 8: Do not underestimate the time required for building both a data warehouse and a dashboard, especially early in the project and low on the learning curve.
The project has benefited from buy-in and support from the highest levels within the University. This has been assured partly by the existence of a robust governance structure which involved senior Academic and Professional Services staff in the oversight and direction of the project. The views and input from senior staff have also been actively sought in all stages of the project including the stakeholder consultation exercise and demonstration of prototype dashboards.
Lesson 9: Invest sufficient time at the start of the project to create a strong governance structure that includes oversight by appropriate bodies including representatives at the most senior levels.
Lesson 10 : Maintain senior-level engagement by inclusion in consultation exercises and evaluation of project outputs.
The creation of a numerically large project Working Group with representation from across the University in place of a Consultation Group, as originally planned, was a positive step. It ensured that no parts of the University could feel that they were excluded from appropriate involvement and it facilitated the allocation of tasks in the project to individuals who were best placed to undertake them. It also facilitated internal communications by serving as a pan-University knowledge base of progress and developments on the project. The Working Group was formally noted as a good example of cross-University working. Following the cessation of the Working Group, the approach was perpetuated with the creation of the MICC.
Lesson 11 : Where relevant, consider the benefits of creating a large and representative pool of users to undertake specific project roles and to support the project’s communications activities.
Looking ahead.
Although the MI “project” will officially conclude at around the time of submitting this case study, MI will continue to develop within the University indefinitely. To ensure that this takes place, sustainability has been built into the provision and development of MI by means of the following:
The appointment of dedicated Business Intelligence Specialists in the University’s Computing Services Department The creation of the Management Information Competency Centre as a permanent virtual network of individuals within the University to function as the primary agent for MI development and a centre of MI excellence Maintenance of the knowledge base and skill set of the key providers of MI both within the specialist technical functions and the wider user community Ongoing partnership with a competent, specialist supplier to ensure that the technical solution is future proofed against changes and developments in the underpinning technology.
Future plans (practical and “blue skies” opportunities)
The implementation of dashboard reporting in the initial application areas is the first step on a journey that will ultimately result in this kind of reporting becoming available for all relevant application areas throughout the University. Part of the remit of the MICC is to identify and bring to fruition opportunities for new dashboard development as well as improvements in existing provision. This will include taking soundings of emerging requirements within the institution as well as maintaining an awareness of developments and opportunities within the sector and the industry.
Summary and reflection.
LUMIS was an ambitious project, as reflected in the scope of its principal objective:
“to ensure that leaders and managers across the University have the right management information to undertake their roles effectively”
Not only is the ultimate solution intended to be implemented widely throughout the University, but the multi-faceted focus on people, data and systems has introduced a high degree of complexity.
Thanks to invaluable support from the highest level and the enthusiastic contribution of the Working Group, the project addressed all the actions that needed to be accomplished leading up to its long-standing commitment to having “something to show” (i. e. the first dashboards) by the end of 2011. Many valuable lessons were learned along the way, particularly not to underestimate issues associated with data.
Interaction with JISC and with other universities in the BI programme proved to be an interesting and worthwhile aspect of the project. Although more such interaction would have been welcome it is acknowledged that these activities need to be accommodated within individuals’ day jobs.
At the end of the project stage of our MI work, the project team is gratified by the enthusiastic response to the new dashboards that has been forthcoming from everyone who has seen them. We are also acutely aware of the task that lies ahead in making dashboard reporting available throughout the University. To prevent the project becoming a victim of its own success, expectation management will be essential.
University of Liverpool - Business Intelligence.
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Fluent in Chichewa (the native language of Malawi) and English, Steven studied Mechanical Engineering at University of Surrey and Computer Science at University of Portsmouth.
Steven began programming at age 16 in languages like Pascal, Turbo-Pascal, Basic and Fortran. He wrote mathematical formulae to solve academic problems. This was the precursor to his career in Business Intelligence and Analytics.
In his dual roles at ChristianSteven Software, Steven is the visionary responsible for overall product strategy & development, and also oversees technical services.
A self-proclaimed software developer, geek, businessman, entrepreneur, gadget freak, artist, and Apple fan boy, Steven has business interests in the US, UK, and Malawi where he was born.
An enthusiastic photographer in his spare time, Steven lives in Charlotte, NC with his wife and three kids that he adores.
Evan Kettler.
Strategist & Advisor.
Evan Kettler is a non-executive board member with ChristianSteven Software, where he has been involved as a strategist and adviser since 2011.
Evan began his career with Arthur Andersen’s consulting business in New York City, before it became Accenture; his specialty was organizational and systems planning for large consumer products and manufacturing companies.
He went to work for one of his clients, Springs Industries, evaluating and pricing out companies for potential acquisition.
After a brief stint in the government bond market, Evan committed to the life of an entrepreneur. Kettler StrategyWorks, his third venture, is focused on working with the owners of growing businesses as they build out their organizations and develop their leadership skills. He also serves as a Vistage chair in Charlotte, leading a peer advisory board composed of small and midsized CEO/owners.
Evan holds a BA degree from the University of Pennsylvania. He and wife, Karen, are the proud parents of two computer science majors, Cole and Rafe, and Josie the wonder dog.
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Sarah heads our uniquely blended CX & Services team.
Prior to joining ChristianSteven Software in 2012, Sarah worked in many diverse Customer Service Centers, providing training and support. Sarah holds a B. S. in Computer Science from the University of North Carolina at Pembroke. She holds a variety of certifications in management and other disciplines.
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11020 David Taylor Dr, Ste 317.
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