De werkgroep ‘Eis casus’ van het NGI heeft een rapport opgesteld over managementinformatiesystemen. De werkgroepleden bedachten een casus over een fictieve frisdrankenleverancier en lieten die los op negen eis-produkten. De test, die werd uitgevoerd in het bruikbaarheidslaboratorium van Rabofacet, leverde verrassende resultaten op. Een bespreking van het rapport en een gesprek met de opstellers.
Eis is niets nieuws. De pakketten zijn sinds een jaar of zes populair in Nederland. Het concept zelf bestaat al veel langer, een jaar of twintig, en werd vooral toegepast door multinationals die daarvoor mainframe-applicaties inzetten. Pas de laatste jaren neemt eis een hoge vlucht. De koppeling met Olap (als idee ook al twintig jaar oud) en andere technieken als datamining maakt eis tot een flexibel en functioneel instrument om managementinformatie te genereren.
Er zijn nogal wat eis-pakketten op de markt. De keuze daaruit is niet gemakkelijk. Ondanks de grote hoeveelheid beschikbare evaluatie-rapporten blijkt er behoefte aan de testaanpak zoals NGI die uitvoert. Uit een vorig NGI-onderzoek kwam naar voren dat meer dan de helft van alle eis-selectietrajecten wordt uitgevoerd op basis van een shortlist en leverancierspresentaties. In een beperkt aantal gevallen (20 procent) wordt gebruik gemaakt van een benchmark. De opstellers van het NGI Eis-rapport richten zich nu juist op die mensen die geen tijd hebben om zelf een benchmark op te zetten. Daarnaast hoopt men diegenen die bekend zijn met eis, nieuwe inzichten te verschaffen.
De eis-onderzoekers hebben geen cijfers uitgedeeld aan de verschillende pakketten. "We wilden het werk van bijvoorbeeld Business Intelligence, die net een dikke pil over dit onderwerp heeft uitgebracht, niet nog een keer overdoen. Bovendien proberen wij de problematiek van een andere kant te benaderen. De vraag wat is goed en wat slecht is, is misschien minder relevant dan de vraag: wat past bij je. We wilden een indeling naar functionaliteit, niet naar pakketten. Geen pakket is gelijk en soms vallen er ook geen vergelijkingen te maken. Een heel banaal voorbeeld: drill down kan op acht verschillende manieren. We hebben dus niet gerangschikt, maar wel geclassificeerd", aldus Frank Buytendijk, senior-consultant bij de Rabobank en mede-opsteller van het rapport. De andere auteurs zijn Eric van der Wolk (Synergetics), Ramon van Knippenberg (Origin/Eindhoven), Maarten Gelderman (VU-Amsterdam) en Roeland Herreveld (Erasmus Universiteit).
"Het grootste probleem met eis is de vraag waar je de data vandaan haalt. Dat geldt vooral wanneer er met verschillende applicaties en systemen wordt gewerkt. Bij erp-systemen (enterprise resource planning), zoals SAP R/3, Mfg/pro, Baan IV of Oracle Financials is die vraag niet zo relevant. Daar speelt een ander probleem: het presenteren en analyseren van de verzamelde gegevens is een specialisme waarvoor deze erp-pakketten geen tools bieden. Sap probeert het via eigen tools als Sap eis. Baan heeft daarvoor een samenwerkingsverband gesloten met een derde en Oracle heeft een tool gekocht."
Scholen
Eis-pakketten zijn gebaseerd op Olap-technieken. In Olap-land heb je een aantal scholen: Rolap, Molap en Holap. Rolap staat voor Relationele Olap, dat is Olap gebaseerd op een traditionele relationele database. DSS Agent van Software AG is een Rolap-tool bij uitstek. Alle gegevens liggen opgeslagen in een relationele database naar keuze. Via SQL-vragen worden de gegevens uit de database gehaald en gepresenteerd.
De voordelen van Rolap liggen voor de hand. Voor de gegevensopslag kan men een bestaande database gebruiken. De database kan ook door niet-Olap tools worden benaderd voor andere doeleinden dan het genereren van managementinformatie.
Het nadeel van Rolap is ook evident: doordat het technisch model verschilt van het logische model moet er voor ieder overzicht een vertaalslag gemaakt worden. Dat gaat ten koste van de responstijd. Zonder krachtige hardware kan dat tot performanceproblemen leiden.
Naast Rolap is er dan Molap, een aanpak die door de meeste pakketten wordt gevolgd. Molap staat voor Multidimensionele Olap en sluit aan op de kubus-metafoor (gegevens worden in een kubus-vorm gepresenteerd). Door het gebruik van een speciaal voor dit doel ontwikkelde database ligt het technisch ontwerp dicht bij het logisch ontwerp. De ontwikkelaar definieert geen records en velden: de database ‘denkt’ zelf al in dimensies, meetwaarden en hierarchieën. Dit levert een goede performance. Voorbeelden van Molap-pakketten zijn: Pilot, Gentia, PowerPlay, Express, CrossTarget, TM1 en Essbase. Holos heeft een tussenvorm gekozen. Dat pakket kent zowel Rolap- als Molap-eigenschappen.
"De pakketten kennen koppelingen met andere databases, maar wat zie je in de praktijk het meest toegepast: de eenvoudige csv/ascii-bestandsoverdracht. Er zijn dan ook twee hypes: ieder pakket heeft de functie van drie-dimensionale grafieken (die worden nooit gebruikt) en elk pakket heeft koppelingen naar andere pakketten", aldus Van der Wolk.
De diverse pakketten zijn onder te verdelen in kijkdozen en bouwpakketten. Kijkdozen zijn kant-en-klare applicaties waaraan alleen het model bekend gemaakt hoeft te worden. Alle functionaliteit om te manipuleren, te analyseren en verder te rekenen is al aanwezig. Het is slechts in beperkte mate of in het geheel niet mogelijk om veranderingen in de functionaliteit aan te brengen. Dat klinkt als een nadeel, maar heeft als pluspunt dat het onderhoud aan de functionaliteit door de leverancier wordt uitgevoerd. Dat gebeurt via het uitbrengen van nieuwe releases. Voorbeelden van kijkdozen zijn: TM1, Crosstarget, Powerplay. Laatstgenoemde eis bevat een script-taal waarmee in beperkte mate extra functionaliteit kan worden toegevoegd.
Bouwpakketten kunnen geheel naar eigen inzicht worden uitgebreid. Men kan dus de applicatie heel specifiek op de situatie en op de gebruiker afstemmen. De programmeur moet de taal beheersen waarmee het pakket werkt. Deze taal is vaak een combinatie van een vierde- generatietaal en de drag-and-drop-principes van Windows. Dit soort pakketten vergen forse ondersteuning van een IT-afdeling. Voorbeelden van bouwpakketten zijn: Commander Decision (om applicaties in Essbase te maken), Pilot, Gentia, Holos en Oracle Express. Alle bouwpakketten hebben ook enige kijkdoosfunctionaliteit in zich.
Paradox
"Het gebruik van eis is voor het grootste deel financieel gericht. Maar er is een paradox. Juist met dit soort financiële toepassingen is de minste winst te behalen. Er kan aanzienlijk meer voordeel worden behaald met toepassingen in de sfeer van personeels- en produktiesystemen. Human resource-applicaties leveren complexe gegevens, die op papier niet overkomen. Er zijn ontzettend veel variabelen", zegt Van Knippenberg. "Het gebruik van eis op de financiële afdeling levert misschien geen geldelijke winst op, maar heeft wel een grote toegevoegde waarde: de controllers beschikken allemaal over dezelfde cijfers. Er bestaan niet langer verschillende interpretaties van de brongegevens. Als iemand iets raars ziet in de gegevens en hij belt een collega, dan ziet deze exact hetzelfde op zijn scherm staan. Het klinkt basaal, maar het is een groot voordeel."
Voor het testen van de casus – een denkbeeldige frisdrankenfabriek – werden twee proefpersonen, controllers van Unilever en de Rabobank, uitgenodigd. Deze proefkonijnen hebben de verschillende systemen op hun bruikbaarheid getest in het bruikbaarheidslaboratorium van Rabofacet. Op mis-gebied waren de twee testers niet onderlegd. De test was evenwel confronterend voor de opstellers van het rapport. Buytendijk: "Voor één bepaald pakket gold dat in het bijzonder. Daarvan dachten we dat de testers er niet mee overweg zouden kunnen. Uitgerekend met dat pakket wisten de gebruikers alle vragen binnen de toegestane tijd op te lossen. We zaten met open mond achter het glas. Zo zie je dat je blik als adviseur en als eis-kenner wordt vertroebeld."
De markt voor eis is nog ondoorzichtig. "Je komt op de referentielijsten van de leveranciers steeds dezelfde grote bedrijven tegen. Dat klopt ook, de ‘Shells en Unilevers’ hebben alles. En van de top 500-bedrijven is inmiddels de helft voorzien van een eis. Een voorbeeld van grootschalig eis-gebruik is de Belastingdienst die een systeem van Cognos heeft aangeschaft dat naar verluidt door 30.000 gebruikers wordt ingezet," zegt Van der Wolk. Hij constateert dat de begrippen eis en datawarehousing bijna onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn. "Het belang van gegevenspakhuizen zal in de toekomst alleen maar toenemen. Eén van de grootste voordelen van een gegevenspakhuis is dat gebruikers toegang krijgen tot consistente gegevens, die nodig zijn voor analyse of beslissingsondersteunende systemen. Door de ontkoppeling van de operationele systemen en gegevenspakhuizen ontstaat nog een voordeel. Het normale werk wordt niet meer verstoord door complexe vragen van managers. Er moeten echter ook nog wat problemen worden opgelost. Vooral het definiëren van begrippen vergt de nodige aandacht. Wat betekent bijvoorbeeld de term uitval in een produktieproces. Iedere afdeling kijkt daar anders tegen aan. Het bouwen van zo’n datapakhuis is een langdurige kwestie. Volgens IDC is de terugverdientijd kort. Uit onderzoek onder ruim zestig bedrijven blijkt dat de investering in gemiddeld 2,3 jaar weer werd terugverdiend."
‘Datamining’
Het gebruik van een gegevenspakhuis maakt het mogelijk om nieuwe technieken, zoals datamining, toe te passen. Daarmee kan worden gezocht naar verbanden en relaties binnen enorme hoeveelheden gegevens. Bekende voorbeelden van uitkomsten van datamining zijn te vinden bij de grootwinkelbedrijven. Zo kwamen Amerikaanse supermarkten erachter dat bier beter verkoopt als je dat produkt naast luiers zet. Vaders worden er vaak op uitgestuurd luiers te halen. Kennelijk nemen ze dan gelijk een six-pack mee. Ook bleek bij een groot warenhuis dat wenskaarten en parfumerie-artikelen een goede combinatie zijn. Met dit soort onverwachte verbanden zijn ondernemers in staat hun omzetten te verhogen. Via datamining gaat men dus op zoek naar verbanden waarvan niet bekend is dat ze er zijn. Die zoektocht wordt overigens uitgevoerd door een algoritme die relaties tussen categorieën in een database opspoort.
Op dit moment staat het gebruik van datamining in eis-tools nog in de kinderschoenen. Bij bedrijven die de techniek al hebben toegepast komen twee succesfactoren naar voren: een groot, geïntegreerd gegevenspakhuis en een goed begrip van de bedrijfsprocessen waarbinnen datamining wordt toegepast. Een van de grootste problemen is de hoeveelheid benodigde gegevens. De kracht van datamining is immers het vinden van niet-verwachte relaties. Dit betekent dat alle mogelijke data aangeboden moeten worden en de gebruiker niets mag weglaten voor de analyse.
Datamining en eis gaan niet zonder meer samen, zo stellen de schrijvers van het rapport. Waar datamining gebruikt wordt om onverwachte relaties bloot te leggen, die op microniveau kunnen worden gebruikt voor het samenstellen van – bijvoorbeeld – klantenprofielen, biedt het eis-concept geen ruimte. Hierin worden namelijk vooraf en op een geaggregeerd niveau verbanden vastgelegd. Dat gebeurt ten behoeve van gebruikersvriendelijkheid en gegevensintegriteit. Waar datamining in beperkte zin wordt toegepast voor trendanalyse of patroonherkenning, zijn overigens wel mogelijkheden. Op basis van standaardregressie-analyse, een functie die in veel pakketten aanwezig is, is het ook al mogelijk om eenvoudige verbanden te traceren.
Grote verschillen
Er is nog een punt dat volgens de opstellers van het NGI-rapport wat genuanceerder ligt dan vaak wordt gedacht. De populaire stelling: het maakt niet uit welk eis je gebruikt, ze hebben allemaal dezelfde functionaliteit en de pakketten groeien steeds meer naar elkaar toe, wordt niet onderschreven. Er bestaan grote verschillen in de interface, functionaliteit en model-laag. De volgende vragen zijn relevant: hoe kun je rekenfuncties gebruiken, selecties maken, grafieken maken en aanpassen. Ook kan men zich afvragen of het pakket de Rolap, Olap of Molap-mogelijkheden heeft. En is het pakket opgezet als een kijkdoos of meer als een bouwdoos?
Hoewel de indruk bestaat dat de diverse leveranciers bij het ontwikkelen van nieuwe versies goed naar elkaar kijken, kunnen ze soms nog veel van elkaar leren. Zo zou het bijvoorbeeld heel aardig zijn om de eenvoud, waarmee binnen Commander Decision met radioknoppen selecties gemaakt kunnen worden, te combineren met de schermopbouw van Pilot. En daaraan zouden dan vervolgens de uitgebreide selectiemogelijkheden van Holos en Oracle Express moeten worden toegevoegd.
Ad Mulder, freelance medewerker Computable.
De geschiedenis van de acroniemen
Management Information Systems (mis)
Met de komst van IT-toepassingen als salaris- en grootboek-administraties en voorraadbeheer lag het voor de hand om deze opgeslagen informatie te gebruiken voor het automatisch genereren van papieren managementrapportages: het mis. De term wordt momenteel ook gebruikt om computerondersteuning van het management in het algemeen aan te duiden, iets dat tot verwarring kan leiden. De NGI-werkgroep houdt het op mis in de traditionele betekenis.
Executive Information Systems (eis)
Eis is een vervolg op mis. In plaats van de rapportages op papier aan te bieden, geschiedt de presentatie plaats op een beeldscherm. Van een eis wordt verwacht dat het zeer gebruikersvriendelijk is (ook niet-IT managers moeten er mee kunnen omgaan). Er bestaat zoiets als een twee-minutenproef. Een manager moet in staan zijn binnen twee minuten nuttige handelingen met het systeem te verrichten. Een grafische vormgeving en een goede ‘performance’ helpen daarbij.
Een ander typisch aspect van eis is de mogelijkheid tot drill down. Het eis is meer dan een presentatie van ‘papieren’ informatie op een beeldscherm, maar maakt ook gebruik van de mogelijkheden die een computer biedt. Eén van de belangrijkste mogelijkheden is het inzoomen op gegevens. Wanneer bijvoorbeeld de winst van een bepaalde bedrijfseenheid sterk is gedaald, kan men op die eenheid inzoemen en bijvoorbeeld constateren dat de inkoopkosten sterk zijn gestegen. Door drill down te combineren met zogenoemde traffic lighting kunnen ongunstige resultaten in rood, gunstige in groen en tussenliggende resultaten in oranje getoond worden.
Decision Support Systems (dss)
Gelijktijdig met de opkomst van het mis, werden door operations research-afdelingen beslissingsondersteunende of dss-applicaties ontwikkeld. Deze systemen houden zich op wiskundige en econometrische wijzen bezig met het oplossen van organisatorische problemen.
Management Support Systems (mss)
Het ligt voor de hand dat eis- en dss-oplossingen op een gegeven moment raakvlakken met elkaar krijgen. De functionaliteit van beide systemen toont overlap, en soms vullen ze elkaar goed aan. In het laatste geval spreekt men van management support systems. Een mss is een eis waaraan dss-functionaliteit is toegevoegd. In de praktijk zullen dergelijke systemen gewoon eis genoemd worden.
Online Analytical Processing (olap)
Nauw verbonden aan de term mss is olap. Een olap-systeem kent een eigen database die een snelle en flexibele benadering van de gegevens garandeert. Olap vormt een de facto standaard voor moderne eis-ontwikkelomgevingen. De definitie die de Gartner Group voor Olap-systemen gebruikt luidt (vrij vertaald): ‘het omvormen van data in informatie en vervolgens die informatie omzetten in kennis."
Datawarehouse
Een gegevenspakhuis is een verzameling gegevens: een gegevenspakhuis. Die gegevens zijn op onderwerp georiënteerd, geïntegreerd, tijdsoverspannend en onveranderlijk.
De onderzochte pakketten:
