Matkó András: - Tudomásul kellett vennünk – s ezt érdemes mindenkinek, aki adattárház-építésbe kezd, elfogadnia –, hogy nem egy termékről vagy megoldásról van szó, hanem a folyamataink, adataink megismerésének mikéntjéről szóló, s így be nem fejezhető, állandó tanulási folyamatról. Eközben kerül sor – a közreműködők érdeklődésének fenntartására és a vezetés számára megnyugtatásként, kis lépésekben, s így viszonylag gyors eredményt felmutatva – az értékesítési, marketinges vagy ügyfélkapcsolati munkák során éppen esedékes kérdésekre választ adó, gyorsan hasznosítható megoldások kifejlesztésére.

A módszertant és a tervezést egy külső, meghívott tanácsadócégre bíztuk. Szakértőik 1998 májusára dolgozták ki a Matáv számára a teljesítés szintjén komoly kihívást jelentő irányelveket és koncepciót tartalmazó ún. blueprintet.

Az adatmodellről kezdetben különböző Matáv- és HP-elképzelés mellett az elvárások szorítása miatti gyors eredmény igénye sem kedvezett a kialakításának, mivel az átgondolt tervezéshez szükséges analízisekre nem jutott elég idő. Miközben elméleti szinten belemerültünk a terminológiai definíciók, az egységes értelmezés, a forrásban lévő adatok jelentésének egységesítése rejtelmeibe, a gyakorlat az elvárásnak való mihamarabbi megfelelésről szólt. Ez első lépésben a független, egységes adatmodell kialakítását később jelentősen megnehezítő, forrásrendszer-közeli adatstruktúrát eredményezett, ami miatt újra kellett gondolnunk a későbbi rendszerek kapcsolódását is.

M.: - Az indulás minden projekt esetében meghatározó. A fentiek alapján úgy gondolom, van, amit a szerzett tapasztalattal a hátuk mögött ma már másképp csinálnának.

M. A.: - Elhamarkodott lépés volt például – a HP amúgy kiváló CBA (Call Behaviour Analyzer) eszközének támogatásával – a hívásszokások vizsgálatával indítani, hiszen a hívásadatok nagyságrendekkel nagyobb (terabájtnyi) adatmennyiséget s ezzel együtt feldolgozáskor nagyobb terhelést jelentenek, mint akár az ügyfél-, akár az értékesítési adatok.

A tényleges munka az eddigieken túl a strukturális kapacitásgondok (például a tárolni kívánt adatmennyiség meghatározása, a szoftver adatfeldolgozási képessége) miatt is valójában egyéves csúszással indult. Be kellett látnunk, ha nem szánunk megfelelő időt egy üzleti intelligenciát érintő fejlesztésre, később az anyagiakat és az emberi munkát tekintve is komoly árat fizethetünk érte, ugyanis csaknem egy új program fejlesztéséhez szükséges időt vesz igénybe a vásárolt szoftver paraméterezése.

M.: - A fentiek valójában az "újraindulásról" szólnak?

M. A.: - Igen. Egy HP- és Matáv-oldali projektvezetés-váltást követően a HP a korábbi külföldi konzulensek helyett – kiépítve az ehhez szükséges tudásbázist – már tapasztalt hazai szakembergárdát vonultatott fel. Ez az alacsonyabb költségek mellett igen felhasználóbarát hozzáállással, a felhasználóoldali problémák megértése és megoldása iránti elkötelezettséggel járt. A Matáv és a HP szakemberei számára egységes kommunikáció megvalósítását és a közös tanulási folyamatot követően a team három hónap alatt leszállította az első, a lakossági ügyfelek adatairól szóló incrementet. A HP konzulensei szándékainkat átlátva megértették, hogy mire akarjuk azt használni, így a korábbiakkal ellentétben elfogadták és megtanulták a Matáv által megalkotott adatmodellt. Ezt követően mi lazítottunk a gyeplőn, és beláttuk, hogy új információk (mint például az üzleti ügyfelek adatai) hozzáadásához struktúraváltásra van szükség, ami új ETL-eszköz (Extract, Transformation and Loading) bevezetését is jelentette. A Data Stage nevű ETL-program támogatásával készítette el a HP a forrásadatok megfelelő módon történő adatbázisba töltését is elvégző adatbetöltő programot, de maga az adatmodell, sőt a forrásfelmérés is a HP szakértőihez fűződik. A hívásrekord-betöltést és -feldolgozást HP-eszköz, a CBA támogatja, de a lekérdezést végző webes, vékony kliens alapú front-end megoldás ma már a Matáv saját fejlesztése, miután a HP bevezette, majd átadta a Matávnak a kapcsolódó technológiát. Vagyis a fenti munkák során a Matávnál is kialakult a modellt értő, abból információt kinyerni és prezentálni képes programozói gárda. Így az adatbetöltést a Matáv üzleti igényei alapján a HP, a megkívánt forma és tartalom szerinti kinyerésüket pedig a Matáv szakértői végzik.

M.: - Milyen tanulságot vontak le a fentiekből?

M. A.: - Be kellett látnunk, hogy a legnagyobb rugalmasságot a felhasználói felület igényli, s hogy a szállítóval történő együttes munka átfutási ideje ilyen volumenű projektnél bizony meghaladja az új igények keletkezésének idejét. Ezeket a tapasztalatokat a későbbiekben hasznosítjuk. Fontos felismerés volt az egyéves csúszás kapcsán, hogy a szállítónak ugyan feladata az ügyfél igényeinek kiszolgálása, de ehhez nekünk ügyfélként – mivel a mi felhasználóinknak erről nincs mindig konkrét elképzelésük – meg kell próbálnunk felmérni, mire lehet a jövőben szükségük. Ma már tudjuk, hogy a sikeres adattárház-építés nem hagyományos szoftverfejlesztésről – hogy milyen funkciók szükségesek valamilyen feladat elvégzéséhez –, illetve -bevezetésről szól, hanem a cég élete és a külvilág változásaival való együttélésről, annak a rendszerben történő követéséről. Ez pedig nem véges, hanem spirális folyamat.

M.: - Térjünk vissza a projekthez. Mi volt a következő lépés?

M. A.: - Az idő haladtával az értékesítés támogatására célszerűnek látszott a marketingoldal erősítése, ami az egységes adatbázis-használat miatt a Matáv hivatalos adatszolgáltatásának "táplálását" is érinti, vagyis a forgalmi adatok ugyancsak a rendszerből nyerhetők ki. Így a Matáv SAP R/3 integrált vállalatirányítási rendszerében csak a pénzügyiek maradtak, de a kiépített interfészeken keresztül az értékesítési és bevételi adatok egyetlen adatbázisban történő vizsgálatára is lehetőség nyílik. A költségfigyelő rendszer bekapcsolásával termékprofit-figyelés is végezhető. A számlázó ügyfélszolgálati rendszerből átvett lakossági adatok további, elsősorban demográfiai adatokkal kiegészítve kapcsolódnak a forrásrendszerben lévőkhöz, és kerülnek az adatmodellekbe.

M.: - Mi történik újabb adatbővítéskor?

M. A.: - Az adatok összekapcsolására mi is a klasszikus adattárház-tervezési elveknek megfelelő, konform dimenziókat használjuk, vagyis igyekszünk elérni, hogy a dimenziókon keresztül kapcsolódó sémák rendszerében a speciális kérdések feltevésekor kulcsolni lehessen csaknem az egész (értékesítési, ügyfél-, vonali, termék-, vagyis minden, a hivatalos statisztikák elkészítéséhez szükséges adatokat tartalmazó) adatbázist. Ahhoz azonban, hogy erőfeszítéseink megtérüljenek, a Matávon belül olyan felhasználói területekre van szükség, amelyek valóban használni kívánják ezt az adatbázist, s ezért segítenek a szükségleteik szerinti lekérdezésekhez optimalizálni az adattárházat.

M.: - Minden esetben érdekeltek a Matáv különböző területei az adatok "összegzésében"?

M. A.: - Természetesen nem, de a menedzsmentek igen, így a projekt komoly kihívása, hogy egy közös sémába terelve egyetlen adatbázisból legyenek láthatók a különböző területek. Legutóbbi fejlesztésünk eredményeképpen például az adatkommunikációs szolgáltatások, majd a Matávnál bevezetésre kerülő új társszolgáltatói számlázórendszer, az ICBS (Inter Carrier Billing System) adatai is bekerülnek az adatbázisba, s így kimutathatóvá válnak a forrásrendszerekben különböző ügyfélszámon futó, azonos ügyfelekhez tartozó szolgáltatások. Ha lesz rá igény, ezt az adattárházon belül az üzleti, például a kintlévőségekre vonatkozó információk összekapcsolása követheti.

M.: - Egy ekkora vállalat esetében az adattárházból való célirányos, többnyire bonyolult lekérdezéseket legritkábban végzik az azokat hasznosító felhasználók, elsősorban a menedzserek. Hogyan néz ki a folyamat?

M. A.: - Vannak a felhasználói felületen már előre elkészített, standard, konzerv-, csak feltöltésre váró riportok, a multidimenzionális adatbázisból kinyert, többnyire témaorientáltan összerakott kockákkal pedig célirányos elemzés is előállítható. Ez azonban a forrásrendszeri definíciók és az üzleti logika értelmezését, adattárházba való átültetését is megkövetelő feladat, amelyet végigkövetve többek között már a bevétel szerinti szegmentáció is elvégezhető. Adhatunk szegmentációk alapján is nézeteket, de például a fővonal lakossági, illetve üzleti ügyfelekre vonatkozó havidíja is lehet nézet.

A rendszerből történő lekérdezéseket az adatszolgáltatással foglalkozó, már a bevezetésben és a tesztelésben is részt vett, tapasztalt csapat végzi. A felhasználók kész eredményeket vagy – rendszeres adatszolgáltatás esetén – egy kisebb adathalmazt kapnak, de az adatbázist közvetlenül nem érik el. Az üzleti kérdések megfogalmazásához is csak egy szűk réteg ért, és próbálja meg kitalálni, mire van, illetve lesz szüksége a menedzsmentnek.

Ma már mind a HP-nél, mind a mi oldalunkon összeállt egy jó, a projekt, illetve a támogatási szolgáltatás során együtt, egymás keze alá dolgozni képes team, és felállt az Ön által említett felhasználói csapat is. A jelenlegi szintű együttműködés – a módszertan, az adatértelmezés stb. megtanulását is beleértve – kialakításához azonban idő kellett.

M.: - Honnan kerülnek az adattárházba az adatok, és milyen területek igényei elégíthetők ki a már említett marketingen és értékesítésen túl?

M. A.: - A legfőbb adatforrás az OSS számlázó ügyfélszolgálati rendszer, és most történik az adatbetöltés a BSS-ből, valamint a társszolgáltatói elszámolási rendszerből, az ICBS-ből. Tehát a fő bevételi források mindegyike lecsapódik az adattárházban, amelyekhez kiegészítő információk is kapcsolódnak. A kontrollingtevékenység támogatásához is minden készen áll, s hogy egy helyen álljanak a döntéshozók rendelkezésére, a bevételi adatok is betöltődnek. A használatot illetően minden, a munkájához perc-, fővonali stb. adatokat igénylő terület – a stratégák, a kormányzati kapcsolatokért felelősök, a termékmenedzsment-igazgatóság – hozzáfér. Ez utóbbi a terméktervezés erőteljes támaszkodását jelenti az adattárház alapú elemzésekre, de ugyanezt mondhatjuk el az értékesítési akció eredményességét elemző monitoringról is. Ezenfelül a piacelemző osztály többek között az ISDN fogyasztói szokásokra gyakorolt hatásáról is készített az adattárházban adatbázist, amely a műszakiak számára például a megrendelések alakulását, de a bekapcsolásokat támogató témaorientált adatbázist is tartalmazza.

M.: - Az adott kérdésnek megfelelő informatív tartalomhoz bizonyos adatokat a forrásrendszerből, másokat az adattárházból érdemes kinyerni. Hogyan működik ez operatív szinten?

M. A.: - Szoros kapcsolat van az adattárház-építő és a forrásrendszert kezelő csapat között, így gördülékeny a felmerülő igények kielégítésének "megosztása", illetve egymásra építése. Támaszkodunk egymás tapasztalatára a fejlesztési igény és idő meghatározásánál is. Összességében azt mondhatom, hogy az adattárház ugyan a stratégiai döntések támogatását szolgálja, ám a Matávnál az operatív munka szolgálatában is áll. Menet közben rendre szembe találtuk magunkat más úton kielégíthetetlen, de az adattárházból kiszolgálható igényekkel. Ezt többnyire időhiány miatt nem a nagy adatmodell részeként, hanem kisebb, a problémára specializált datamartot építve elégítettük ki, amit aztán az adott terület – máshonnan nem kapván támogatást – operatív módon használ. Ezt különösen fontosnak tartom, hiszen egy nagyszerűen s meglehetősen borsos áron felépített elméleti adattárháznak felhasználó híján bizony erősen megkérdőjelezhető a létjogosultsága.

M.: - Az Ön által elmondottak alapján a jelenlegi adatmodell jóval bonyolultabb az előzőnél. Nem okoz ez nehézséget a lekérdezéseknél?

M. A.: - Az ad hoc lekérdezéseket a belső felhasználói igények alapján egy szűk, ez utóbbiakat megérteni képes, az adatmodellt ismerő, és így az igényeknek megfelelő adatokat, információkat prezentálni képes csapat végzi. Kihívást igazából számukra jelentett az új struktúra, de hamar megtanulták, s ma már virtuóz módon használják. Magam kétkedve fogadtam a szállító új, a régi struktúra szétbombázását jelentő ajánlatát, de ma már szerintem is megérte struktúrát váltanunk.

M.: - Milyen infrastruktúrán nyugszik az adattárház már elkészült része, és lesz-e szükség a továbbiakban annak bővítésére?

M. A.: - A hardver alapvetően két, HP-Unixot futtató V-szerverből áll, amelyen Oracle-adatbázisok működnek. A két, clusterbe összekötött szerver egyikén a betöltés, a másikon a lekérdezés folyik, a kulcsadatokat heti rendszerességgel szinkronizáljuk. A napi frissítésű adatok töltését egy másik architektúrában oldottuk meg.

M.: - A mai napig együtt dolgoznak az adattárház-építésen a HP szakértőivel. Milyen munkákat végeznek, és milyen szisztéma szerint?

M. A.: - Megtanultuk, hogy nem lehet maratoni órásprojektekben gondolkodni, így a célokat projektek sorozatán keresztül igyekszünk elérni. Ennek eredményeként a HP számára jól tervezhetők az erőforrásai, hogy mikor van szükség külső beszállítókra, mi pedig időről időre tudunk eredményeket felmutatni. A HP szakértői gyakorlatilag teljes mértékben bekapcsolódtak a Matávnál folyó munkákba. A témába magukat bedolgozott HP-s konzulensek pedig projektről projektre velünk jönnek, s teszik mind hatékonyabbá az adattárház-építéssel kapcsolatos aktuális munkákat.

M.: - Hogy értékeli röviden az eddigi erőfeszítéseket?

M. A.: - Ma már úgy gondolom, sikerült a belső felhasználók számára – akik házon belül ügyfeleinknek tekinthetők – egy őket kiszolgálni képes rendszert felállítanunk annak érdekében, hogy pluszértéket teremthessenek a Matáv ügyfelei számára, hiszen a liberalizáció beköszöntével ez most már a Matáv érdeke is. Így például termékmenedzsereink az ügyfelek számára testre szabott, például üzleti kommunikációs, beszéd-, netán internetes szolgáltatásokat tartalmazó integrált csomagokat tervezhetnek, s komoly árbevétel-kiesést jelentene, ha adattárház híján nem támaszkodhatna annak riportjaira az értékesítés és a marketing. S bár nem klasszikus adattárház-funkció, de – hogy követhetőek legyenek a "szivárgások" – a bevétel biztosításához is igénybe veszik szolgáltatásait.