Munkája termék- és ügyfélfüggő. Ha a megrendelő cégben erősebb a projektkultúra, akkor viszonylag egyszerű meghonosítani a sikerhez szükséges hozzáállást, felfogást, és ez esetben lehet a helyben használatos módszertanhoz idomulni. Kialakulatlan projektvezetési kultúra esetén azonban ennek missziószerű közvetítése a projekttel párhuzamosan zajlik.
A rovatban szereplő esettanulmányok témájához köthető tapasztalatokra áttérve: a hazai gyakorlatban sajnos a rendszerépítés és adatbetöltés áll az első helyen, s a cégek csak ezt követően találják ki jó esetben a szükséges folyamatokat. A helyes sorrend azonban a folyamatok megalkotása, majd optimalizálása, és ezt, valamint egy mérlegelést követően csak a lényegesnek ítélteket érdemes műszaki-informatikai rendszerekkel támogatni.
A szóban forgó projektek legveszélyesebb szakasza az előkészítés. Ezt általában tökéletességre törekvő, precíz tervezéshez, munkavégzéshez szokott műszaki szakemberek végzik, s így költség és idő szempontjából túlméretezett lehet a végeredmény. De ha ezt görcsösen igyekeznek elkerülni, az ellenkezője is bekövetkezhet. Mivel a rendszerspecifikálás és az előkészítés erőforrásigénye általában nagyobb a rendszer kifejlesztéséhez szükségesnél, az alultervezés is veszélyes.
A nagy mennyiségű adat betöltését igénylő informatikai projektek tervezésekor az erre nem allokált költség és erőforrás is gyakori probléma. A gond abból fakad, hogy a költségeknek mindössze 10-20%-át emészti fel a rendszer elkészítése, a többi adatgyűjtésre, minőségellenőrzésre és adatbetöltésre fordítódik a munka oldaláról pedig kb. 3070%-os az arány. Az adatminőség kritikus volta ellenére a gyűjtés során ritka a minőség-ellenőrzés, a nagy mennyiségű rossz minőségű adat pedig használhatatlanná teszi a rendszert, s ilyenkor a felhasználó ez utóbbiról állít ki rossz bizonyítványt. Megoldás lehet, ha az ellenőrzés után az adatoknak csak egy kisebb, technológiai vagy területi értelemmel bíró része kerül betöltésre. A rendszer így már használható.
És végezetül, csak kóstolóként mellőzve most a felső vezetői támogatás csaknem minden projektet jellemző hiányát és más evidens bukásokot néhány szót az adattárházprojektekről, amelyek számtalan lehetőségét kínálják a projekthibáknak. Egy 2001-es DMReview felmérés szerint a BI-projekteknek csak 22%-a sikeres, 24% szerint további fejlesztésre van szükség, és 18% teljes bukás. Vajon miért? Mi kellene a sikerhez, s mit mutat a hazai és nemzetközi gyakorlat?
Komoly gond, hogy az adattárház-témakört a vállalatvezetés sok helyen az IT-hez allokálja, amely azonban az üzleti területektől kapott támogatás híján az IT-hez kitűnően, de az üzlethez alig értve nem lesz sikeres. Gyakran hibásan egyenlőségjelet tesznek a vállalati adatok összegyűjtése és az adattárház-építés közé, annak ellenére, hogy gyakran az egy-egy vállalati területet érintő, hatékonyan elemezhető formában tárolt s e szerint gyűjtött adatok között külső forrásból származók is szerepelnek. Az adattárházak a hazai hiedelmekkel ellentétben csak akkor működnek, ha arra kiképzett emberek, többek között állandó adatfeltöltésről gondoskodva, működtetik azokat, ezért a bevezetéskor nem hiányozhat az oktatás és a belső marketing. Magyarországon ezekre a projektekre még mindig megváltóként, minden problémára gyógyírként tekintenek a vezetők, ami több szempontból is hibás elvárás. Egyrészt ahhoz, hogy képes legyen megválaszolni a változó makro- és mikrokörnyezet által felvetett kérdéseket, az adattárházat nem termékként, hanem folyamatként kellene kezelni. Másrészt egy adott területre fókuszáló, az arra vonatkozó adatokkal dolgozó eszközről lévén szó, mellette mindig szükség lesz adatforrásként is a napi működéssel összefüggő, azt támogató operatív rendszerekre, hiszen nem hivatott ezek riportolási elemeinek mindegyikét kiváltani. Később néhány most kimaradt tanácsra is sort kerítünk hasznosságuk bizonyítékaként mostani számunk idevonatkozó esettanulmányában az eddigiek közül is nem egy visszaköszön.
Czibók Zoltán Veres Jenő Gollnhofer Gábor
(a Projektmenedzsment Fórum 2002 szerkesztőbizottságának tagjai)