BUSINESS INTELLIGENCE VID

STRATEGISKA BESLUT INOM ORGANISATIONER

-E N FALLSTUDIE

VT 2020:KANI28

Vi vill börja med att tacka vår handledare Dr. Gideon Mbiydzenyuy för all hjälp och stöttning under hela uppsatsens gång. Vi vill även rikta ett tack till opponenter och seminarieledare för värdefull feedback som har hjälpt oss att utveckla denna studie. Sist men inte minst, ett stort tack till alla informanter som varit en stor bidragande faktor till genomförandet av denna studie.

Borås 5 juni

Elias Naderi Adrian Kave Hosseini

___________ _________________

Svensk titel: Business Intelligence vid strategiska beslut inom organisationer -En fallstudie Engelsk titel: Business Intelligence in strategic decision making within organizations -A case study

Utgivningsår: 2020

Författare: Elias Naderi & Adrian Kave Hosseini Handledare: Dr. Gideon Mbiydzenyuy

Abstract

The purpose of this thesis is to understand the reasons why organizations may or may not be utilizing BI in strategic decision making and to employ the knowledge for developing BI in a way that meets the expectations of the businesses. The research question for this thesis is to identify to what extent Business Intelligence is employed as a decision support tool by organizations when making strategic decisions?

The thesis follows a qualitative method in the form of a case study, where data has been collected from three different companies. The thesis has used a deductive approach which means literature reviews are employed to gather knowledge about the study area. This has also been used to determine how well existing knowledge aligns with the findings from the study. In the study, semi- structured interviews have been used to address the research question as the primary data collection tool.

The interview results suggest that BI is employed to varying extent by various organizations when making strategic decisions. This thesis suggests that companies should be much better at using Business Intelligence as a decision-making tool when it comes to making strategic decisions. The results of the study show that companies are well on their way to reaching this goal. But that a lot still needs to be done for example managers at companies need to understand the importance of BI and what it can achieve. There are managers that are very financially oriented who don't understand the value of BI and the benefits of it. They only use BI as a support for carrying financial reports and this is something that prevents the development of BI and also the maturity. This is one of the reasons why companies still have a lot to do when it comes to BI combined with strategic decisions.

Keywords: (Business Intelligence, Decision making, Strategic decision making, Decision support

Sammanfattning

Syftet med fallstudien och denna uppsats är att förstå orsakerna till varför företag använder eller inte använder BI. Men även för att använda kunskapen till att utveckla BI på ett sätt som uppfyller företagens förväntningar. Forskningsfrågan för denna uppsats är att identifiera i vilken utsträckning används BI som ett strategiskt beslutsstödsystem hos IT organisationer?

Studien följer en kvalitativ metod i form av en fallstudie, där data har hämtats från tre olika företag.

Studien har använt sig av en deduktiv ansats som tillvägagångssätt vilket innebär att litteraturöversikter har använts för att samla in kunskap om studieområdet. Detta har också använts för att bestämma hur väl befintlig kunskap är i linje med resultatet från studien. I studien har semistrukturerade intervjuer använts för att ta reda på forskningsfrågan som huvudsaklig datainsamlingsmetod.

Resultatet från intervjun tyder på att BI används i olika utsträckningar inom organisationer vid strategiska beslut. Studien visar att företag borde bli mycket bättre på att använda Business Intelligence som ett beslutsfattande verktyg när det kommer till att fatta strategiska beslut.

Resultatet från studien visar att företag är på god väg att nå detta mål men att det fortfarande måste göras mycket, till exempel chefer på företag behöver förstå vikten av BI och vad den kan uppnå samt finns det chefer som är mycket ekonomiskt orienterade som inte förstår värdet på BI och fördelarna med det. De använder bara BI som ett stöd för att göra finansiella rapporter och detta är något som förhindrar utvecklingen av BI och även mognaden. Detta är en av anledningarna till att företag fortfarande har mycket att göra när det gäller BI i kombination med strategiska beslut.

Nyckelord: (Business Intelligence, Beslutsfattande, Strategiska beslut, Beslutsstödsystem)

Innehållsförteckning

1. Inledning 1

1.1 BAKGRUND 2

1.2 FORSKNINGSÖVERSIKT 2

1.3 PROBLEMDISKUSSION 4

1.4 PROBLEMFORMULERING 4

1.4.1 Syfte 4

1.4.2 Forskningsfråga 5

1.5 MÅLGRUPP 5

1.6 AVGRÄNSNING 5

1.7 DISPOSITION 6

2. METOD 7

2.1 DESIGN AV STUDIE 7

2.1.1 Val av forskningsansats 8

2.1.2 Urval 9

2.2 FORSKNINGSPROCESS 10

2.2.1 Litteraturstudie och källkritik 10

2.3 GENOMFÖRANDE AV DATAINSAMLING 11

2.3.1 Val av företag & Informanter 11

2.3.2 Design av intervjuguide 11

2.3.3 Genomförande av intervju 12

2.4 METODER FÖR ANALYS AV INTERVJUDATA 12

2.5 METODREFLEKTION 13

2.5.1 Reliabilitet 14

2.5.2 Validitet 15

2.5.3 Etik 15

3. TEORETISKT RAMVERK 16

3.1 UTMANINGAR VID BESLUTSFATTANDE 16

3.1.1 Beslutsformer 17

3.2 BESLUTSSTÖDSYSTEM (DSS) 18

3.2.1 Business Intelligence 19

3.2.2 Business Analytics 21

3.2.3 Data warehousing 22

3.2.4 Online Analytical Processing (OLAP) 23

3.3. ANVÄNDNING AV BUSINESS INTELLIGENCE VID STRATEGISKA BESLUT 24 3.3.1 Olika typer av beslut som tas med hjälp av Business Intelligence 25

3.3.2 Effekter av BI vid strategiska beslut hos företag 26

3.4 UTMANINGAR VID STRATEGISKA BESLUT MED STÖD AV BI 26

3.5 SAMMANFATTNING AV TEORETISKA RAMVERKET 27

4. EMPIRI 28

4.1 BAKGRUND OM DE VALDA IT ORGANISATIONERNA 28

4.2 HUR OLIKA INFORMANTER UPPFATTAR BUSINESS INTELLIGENCE 29

4.3 VILKA TYPER AV BESLUT ANVÄNDS BI TILL UTIFRÅN INFORMANTERNAS

PERSPEKTIV 30

4.4 STRATEGISKA BESLUT UTIFRÅN INFORMANTENS PERSPEKTIV 31

4.5 ANVÄNDNING AV BI VID STRATEGISKT BESLUT 32

5. ANALYS OCH DISKUSSION AV RESULTAT 34

5.1 ANALYS AV DE SEMISTRUKTURERADE INTERVJUERNA 34

5.2 FÖRDJUPAD ANALYS AV INFORMANTERNAS UPPFATTNINGAR PÅ BUSINESS

INTELLIGENCE 34

5.3 TYPER AV BESLUT SOM KAN FATTAS MED HJÄLP AV BI 35

5.4 BESLUT SOM TAS VID STRATEGISK NIVÅ 36

5.5 TILL VILKEN UTSTRÄCKNING ANVÄNDS BUSINESS INTELLIGENCE FÖR ATT

FATTA STRATEGISKA BESLUT 37

6.SLUTSATS 38

6.1 BIDRAGANDE TILL INFORMATIKOMRÅDET 39

6.2 VIDARE FORSKNING 39

7. LITTERATURFÖRTECKNING 40

8. BILAGOR 44

1. Inledning

Det finns många faktorer som avgör ifall ett företag lyckas eller inte. En av dessa faktorer handlar om att alltid ligga i framkant och erbjuda sina kunder tjänster och produkter som det finns ett behov av. Det börjar alltid med en idé som utvecklas till nya möjligheter men förmågan att ständigt hålla kunderna tillfredsställda är en stor utmaning för samtliga företag.

Internet relaterade teknologier och applikationer har förändrat hur företag fungerar och hur människor arbetar. Olika informationssystem börjar stödja företag mer och mer i processer gällande beslutfattande och konkurrensfördelar (O´Brien & Marakas, 2010). Affärsmiljön förändras ständigt och blir allt mer komplext. Privata och offentliga organisationer är under press och därmed blir de tvingade att reagera snabbare på förändrade förhållanden och att vara innovativa i sättet de utför handlingar. Organisationer kräver aktiviteter för att genomföra effektiva och snabba beslut. Dessa beslut är strategiska, taktiska och operativa beslut. Vilket anses vara komplexa beslut.

Att fatta sådana beslut kräver omfattande mängder av data vilket bidrar till information, som i sin tur bidrar till kunskap (Sharda, Delen, & Turba, 2014).

Idag används Business Intelligence (BI) verktyg för att skapa bredare möjligheter till företag att komma åt, analysera och använda sina data vid beslutsfattande. Företag använder Business Intelligence för långsiktig strategisk planering och hantering av dagliga operativa verksamheter och mycket annat (Herschel & Yermish 2009, s. 132). Genom att tillämpa sig av BI verktyg kan det bli lättare att fatta beslut som leder till konkurrensfördelar (Rouhani, Asgari & Mirhosseini 2012, s.65).

Business Intelligence är en programvara eller affärsapplikation som genom att bearbeta och analysera data, sammanställer information som företaget kan dra nytta av. Den sammanställda informationen används som underlag för att hjälpa företagsorganisationer att grunda mer säkrare och tryggare beslut därför kan BI också betraktats som ett beslutsstödsystem inom olika områden hos företag. Viktigt att notera är att dessa verktyg inte hjälper ledare eller organisationer till att ta beslut. Utan hjälper de med att ta fram information som kan användas till beslut. Med hjälp av olika IT applikationer som BI möjliggör kan företag analysera och strukturera upp olika typer av data för att få ut värdefull information. BI används till att ta fram information som kan minimera risker och osäkerhet vid beslutfattandet. BI huvudsakliga mål är att hjälpa företag genom att skapa djupa insikter från information som stödjer konkurrenskraftiga beslut. Detta underlättar beslutfattandet genom att företaget kan effektivare knyta kontakten med kunder, anställda och leverantörer. Med hjälp av analysverktyg kan företag dra nytta av fördelar som lägre kostnader, öka produktiviteten i anställda och öka relationer med företagsutveckling och samarbetspartners. (Agiu, Mateescu &

Muntean 2014, s.23).

Enligt Mintzberg (2011) har flertalet av de strategiska besluten inom företag varit ostrukturerade och inte följts av någon fastställd rutin. BI kan därför bli vändpunkten för hela denna strategiska ansats. Med värdefull information kan de strategiska besluten bli mycket mer strukturerade och BI verktyget kan komma bli en rutin för hela processen. Det kan anses vara omöjligt att ta fram information om hur ett företag ska arbeta i framtiden men baserat på historisk data och tidigare händelser kan vi med hjälp av BI nu ta fram underlag som vägleder oss till mer effektivare, snabbare och säkrare beslut.

1.1 Bakgrund

Begreppet Business Intelligence framfördes första gången år 1958 av Hans Peter Luhn. BI som det förkortas till är utvecklade beslutsstödsystem. Beslutsstödsystem har sitt ursprung i datorassisterade modeller vars syfte var att stödja företagsledningar vid beslutsfattande och schemalägga resultat inom företaget. Senare under 1960 och 70 talet framstod världens första datahanteringssystem och beslutsstödsystem som under den tiden var till för att lagra stora volymer av data.

Under 90-talet vidareutvecklade Howard Dresner på Gartner Group, begreppet Business Intelligence. Dresner beskriver BI som ett paraplybegrepp som består av applikationer, infrastruktur, verktyg och ramverk som möjliggör tillgång till information och analys på ett sätt som bidrar till bättre och mer optimerade beslut inom en organisation (Nedelcu, 2013).

Under 1990 talet började BI bli allt mer eftertraktad men teknologin satte käppar i hjulen för dess framgång och tillväxt. Business Intelligence kräver en stabil IT support och när dessa möjligheter inte fanns under den tiden ledde det till att arbetsuppgifter blev fördröjda (IBM 2015).

Idag är BI lösningar de avgörande verktygen för att undersöka och kontrollera företagens resultat (Rusaneanu, 2013). BI kan vara nästa steg för att åstadkomma en övergripande helhetsbild av en organisations vy. För att lyckas med BI måste ett företag ha en samverkande kultur som alla förstår och arbetar mot för att framhäva en strategisk syn till företaget (Nedelcu, 2013). Begreppet BI som det uppfattas idag använder en teknik för att analysera och samla in data för att sedan översätta dem till användbar information. I huvudsak inriktar den moderna versionen av BI på teknik som ett sätt att fatta beslut effektivt baserat på rätt information vid rätt tidpunkt (Rusaneanu, 2013).

1.2 Forskningsöversikt

Det har genomförts ett flertal undersökningar kring ämnet Business Intelligence bland annat i en studie som genomfördes av Atwah Al-ma'aitah (2013) visade författaren vilka inverkan BI kan ha i beslutfattande processer. Resultatet visade att företag har en betydande effekt när det gäller att tillämpa sig av BI verktyg vid beslutsfattande i företagen. En annan liknande studie genomfördes även av Rouhani et al. (2012) där deras undersökning baserades på tre fokusområden nämligen 1) ledningsstrategi med fokus på att förbättra ledningens beslutsfattande. 2) Teknisk strategi genom att fokusera på verktyg som ett stöd för processer som är relaterade med BI i organisationer. 3) Fokusera på förändringsfunktioner som ett hjälpmedel för information. Rouhani et al. (2012) försökte få svar på deras undersökning genom att beskriva BI koncept och dess olika metoder i organisationer för att undersöka hur ledningssätt och beslutfattande processer hjälper till att skapa positiv tänkande i verksamheter. Resultatet som Rouhani et al. (2012) kom fram till visade att meningen med Business Intelligences roll i ledningsstrategi är att skapa en informationsmiljö där operativ data samlas in från externa källor och transaktionssystem som sedan analyseras för att erbjuda strategisk kunskap för att hjälpa till med beslutsfattande i företagen. Resultatet i den tekniska strategin visade att med hjälp av BI verktyg som ett stöd till processer som är relaterade till BI kan företag tillämpa sig av verktyg som data mining, databas, Busuiness Analytics med mera, för att fatta beslutsprocessförbättringar och informationsanalyser i organisationer. I det sista resultatet som handlade om förändringsfunktioner som ett hjälpmedel för information beskriver Rouhani et al. (2012) att öka resurser i informationsstöd bidrar till en framgångsrik utveckling av organisationen samt ger det en ökad konkurrensfördel till företagen.

I en annan studie som genomfördes av Aghaei och Asadollahi (2013) undersökte de båda effekterna av BI och hur det kan påverka företag i strategiska beslut. Resultatet som de kom fram till var att BI kan förbättra strategiska beslut, men även att det bidrar till omfattande positiva effekter på strategiska beslut som handlar om smidighet, flexibilitet, effektivitet och integration.

Nyblom, Behrami, Nikkilä och Solein (2012) genomförde en fallstudie för att undersöka hur åtta medelstora företag inom Sverige utvärderar sina respektive BI verktyg. Nyblom et al. (2012) utgick från en modell där företagen fick betygsätta användandet av de respektive system som används inom företaget. Modellen innehöll frågor om effektivitet, användarvänlighet, tillfredsställning, pris och anpassningsförmåga. Resultatet visade att sex av företagen rankade sina system högre än 4 på en skala (1–5) medan två av företagen hamnade på en lägre skala. De främsta faktorerna berodde på priset och användarvänligheten. Nyblom et al. (2012) visade även i sitt resultat att om företag ska kunna få ut maximalt värde utifrån så kallade “analys/beslutstödsverktyg” ska en analys av företagets behov kartläggas. Alla system är olika och anpassade utifrån olika ändamål och fokusområde. På samma sätt som företag har olika kunder och olika fokusområden.

I en studie som utfördes av Amara, Solberg Solein och Vriens (2012) ville forskarna utveckla och testa en modell som de döpte till SSAV. Syftet med SSAV var att utvärdera BI program samt analysera deras olika förmågor. Att välja rätt BI programvara för företaget kan vara ett kritiskt beslut som kan bli avgörande för företagets produktivitet och effektivitet beskriver Amara et al.

(2012). Resultatet de kom fram till var att varje BI programvara klassades i nivåer från 0–4. Där effektivitet och produktivitet av exempelvis funktioner och kvalitet testades. Där noll stod för “Ej tillämpbar” och fyra stod för “Utmärkt”. I sin slutsats kom Amara et al. (2012) fram till att det inte finns någon BI programvara som är bäst på marknaden. Varje programvara har sina fördelar och nackdelar. Därför behöver varje enskilt företag analysera sina behov och sina mål för att kunna implementera ett verktyg som är bäst lämpat för de.

I en artikel skriven av Silva, Becker, och Galante (2013) undersökte de tre författarna hur BI kan stödja effekter av förändringar under livscykeln med hjälp av finansiella indikationer. Resultatet som de kom fram till var att de rekommenderade en BI-strategi till verksamheter som omfattade 1) identifiering av mätvärden som mäter förändringspåverkan, 2) hur dessa mätvärden kan integreras med hjälp av en flerdimensionell DW-modell som möjliggör flera analysperspektiv för tillhandahållande av tjänster, och (3) en datalagerarkitektur som hanterar bristen på standarder och heterogeniteten hos datakällor.

I en undersökning utförd av Beyer och Adolfsson (2009) var syftet att granska innebörden av beslutsstöd och hur beslutsstöd kan stödja organisationens verksamhet och dess beslutprocesser.

Målet var att skapa en uppfattning ifall beslutsstöd är användbart och i vilken utsträckning det används. Resultatet som togs fram visade att Business Intelligence både effektiviserar samt stödjer beslutprocessen.

Utifrån tidigare forskning som genomförts har majoriteten av studier fokuserat på att hitta en lösning på beslutsfattande processer inom verksamheten. Det nämns dock inte om lösningarna är för att hjälpa företag i beslut gällande strategiska, taktiska eller operativa beslut. I denna undersökning ligger däremot fokus på att undersöka om hur BI kan vara med och fatta strategiska beslut inom en organisation. Vi anser att det finns ett gap inom detta område och att det finns potential för ytterligare forskning.

1.3 Problemdiskussion

Under de senaste åren har det forskats mycket gällande begreppet Business Intelligence och dess berörda områden men nästan inget alls om hur BI kan användas eller används vid strategiska beslutsfattande. Väldigt likt forskningsfrågan för den aktuella studien har Aghaei och Asadollahi (2013) genomfört en studie för att undersöka effekter av BI som kan påverka företag vid strategiska beslut. Resultatet visade att de positiva effekterna tillfördes genom smidighet, flexibilitet, effektivitet och integration.

BI har blivit allt mer populärt bland företag de senaste åren och teknologin utvecklas ständigt. I en studie som Atwah Al-ma'aitah (2013) utförde visade resultatet att BI har en betydande effekt när det kommer till beslutsfattande inom företag. Men frågan vi kan ställa oss är hur många av dessa beslut som faktiskt var strategiska? Rouhanni et al. (2012) har konstaterat att BI används till att samla in data från externa källor och transaktionssystem för att erbjuda viktig information som kan vara ett underlag till beslutfattande, så väl strategiska beslut. Detta är endast två forskningar bland väldigt många som har analyserat området väldigt väl och noga, men för att lyckas överleva på marknaden behöver företagen fatta långsiktiga beslut som gynnar de i längden. Operativa och taktiska beslut som ligger bakom hörnet är lika viktiga men det är lätt hänt att företag tappar bort sig i nutiden. Det stora problemet ligger i att företag grundar beslut på magkänsla och erfarenhet.

Med hjälp av Business Intelligence reduceras sådana risker som kan uppstå. Möjligheterna till att lyckas som företag blir större när beslut grundas på fakta och historisk data.

1.4 Problemformulering

Med utgångspunkt från ämnets bakgrund och tidigare forskningar känner vi att det är intressant att undersöka ifall BI används vid strategiska beslut. Men även att fördjupa oss om hur mycket företag använder sig av BI vid strategiska beslut. Det nämns frekvent om att BI används på operativa och taktiska nivåer, men hur ser det ut när det kommer till strategiska beslut?

1.4.1 Syfte

För att hantera det gap som tidigare har nämnts är syftet med fallstudien att förstå orsakerna till varför företag använder eller inte använder BI. Men även för att använda kunskapen till att utveckla BI på ett sätt som uppfyller företagens förväntningar. Vi vill med denna studie skapa en uppfattning om hur företag arbetar med Business Intelligence och på vilket sätt de tror att implementering eller användning av BI kan tillföra vid strategiska beslutfattande

1.4.2 Forskningsfråga

Den aktuella forskningsfrågan i denna studie är:

● Till vilken utsträckning används BI som strategiskt beslutsstödsystem inom IT organisationer?

1.5 Målgrupp

Innehållet och speciellt resultaten av denna forskning är lämpat till företag som har ändamål till att använda BI som strategiskt beslutsstödsystem inom deras verksamheter. Frågan om kostnad är alltid ett dilemma vid implementering av nya verktyg för organisationer. Med hjälp av denna studie ska IT företag få bättre överblick gällande hur BI används som ett strategiskt beslutsstödsystem.

Det vill säga, studien ska försöka skapa en uppfattning om hur företagen använder sig av beslutsstödsystem vid strategiska beslutfattande inom deras organisationer. Studiens huvudfokus handlar om Business Intelligence som i skrivande stund är ett väldigt attraktivt och populärt begrepp inom IT världen. Därför riktar studien in sig mot akademiker inom IT-sektorn, IT studenter, forskare inom BI, samt företag som har anknytning till att använda BI som ett beslutsstödsystem för att underlätta företagets strategiska beslutsfattande. Genom att lyfta fram begreppet BI samt belysa om hur företag kan använda sig av BI som ett beslutsstödsystem för att göra strategiska beslut, tar vi fram en studie som berör samtliga individer som har ett intresse för informationsteknologi och dess berörda områden.

1.6 Avgränsning

Den forskning som har genomförts begränsar sig till att ta reda på vilket sätt BI kan vara med och stödja strategiska beslut hos olika företag. Målet med studien är att undersöka hur företag kan använda sig av BI för att fatta strategiska beslut hos företag. För att ta reda på detta har vi genomfört intervjuer med några företag som för närvarande arbetar med BI, där informanterna har besvarat på hur de använder BI vid strategiska beslut inom sina organisationer.

1.7 Disposition

Kapitel 1 - Inledning

I det följande kapitlet kommer en bakgrund kring den aktuella studien att presenteras. Följt av en problemdiskussion kring det berörda området. Baserat på problemdiskussionen har frågeställningar, avgränsningar och syfte formulerats som utgör grunden för hela arbetet. Här beskrivs dessutom studiens disposition och fokusgrupp. Genom detta kapitel får mottagaren en introduktion till ämnet och en mer övergripande uppfattning om studiens helhet.

Kapitel 2 - Metod

Inom detta kapitel kommer läsaren få en presentation av studiens undersökningsmetod. En presentation om hur data samlas in, redogörs, vilken metodansats som studien grundas på samt vilken datainsamlingsmetod som har använts för att samla in empiri. Samtliga punkter kommer att underlätta och hjälpa till att besvara studiens forskningsfrågor kring det berörda ämnet. Slutligen förs en diskussion kring resultatets trovärdighet med hänsyn till metodvalen.

Kapitel 3 - Teoretiskt ramverk

Inom det teoretiska kapitlet kommer läsaren få en presentation om det berörda ämnet. I kapitlet kommer det presenteras termer som har relevans till ämnesvalet. De olika områdena kommer att ge läsaren en grundlig förståelse kring vad Business Intelligence är för något, vilka verktyg som finns och som kan tillämpas för att förbättra företagets beslutsfattande.

Kapitel 4-Empiri

I detta kapitel presenteras en sammanställning av empirin som har samlats in från den kvalitativa undersökningen via intervjuer som vi har haft med företagen. Målet med detta kapitel är att ge läsaren en övergriplig bild av det som har sammanställts i intervjuerna med de valda företagen.

Kapitel 5 - Analys och diskussion av resultatet

I detta kapitel får läsaren inblick i de likheter och skillnader mellan teorin och empirin som har undersökts. För att skapa en spegelbild om hur fenomenet kan tolkas i praktiken har en jämförelse mellan teori och intervjuresultat diskuterats.

Kapitel 6 - Slutsats

I det avslutande kapitlet presenteras de sammanfattade slutsatserna som studien har kommit fram till. Här presenteras även förslag på fortsatta studier som vi har kommit fram till under studiens gång och hur denna studie kan bidra till informatikområdet.

2. Metod

I denna studie har en metod designats och utförts i fyra steg. Det första steget gick ut på att utföra en brainstorming av olika idéer och tankar för att identifiera forskningsområdet och frågeställningen. Andra steget gick ut på att läsa och granska tidigare forskningar gällande det berörda ämnet, för att förstå vad som tidigare har genomförts inom forskningsområdet. Under det tredje steget har det utformats samt genomförts intervjuer, för att samla in data från olika företag.

Slutligen under det sista utförandet har det genomförts en analys och tolkningar av resultatet, för att besvara på forskningsfrågan. I detta kapitel kommer stor vikt att läggas på steg två till fyra.

Hela denna studie har utförts iterativt. Med det menas att olika delar inom arbetet har återupptagits vid flertal tillfällen och arbetas i iterationer dvs omgångar.

2.1 Design av studie

Uppsatsen kommer att anpassas utifrån en kvalitativ metod i form av en fallstudie. En fallstudie är en empirisk undersökning som ska undersöka ett fenomen väldigt detaljerat och ingående baserat på en verklig kontext. (Bryman & Bell, 2013). Vidare utvecklar Yin (2013) förståelsen som Bryman och Bell (2013) betonar och menar på att en fallstudie tas fram när man vill förstå ett reellt fenomen. Då denna studien kommer att undersöka Till vilken utsträckning BI används som strategiskt beslutsstödsystem inom IT organisationer kommer det även bli det akutella fallet för denna studien. Vi undersöker det akutella fallet och besvara studiens frågeställning med resultat från undersökningen. Detta har genomförts genom att ett par organisationer valdes ut för att genomföra insamling av data för att studera om fenomenet. För att få in den typ av data tillämpades intervjuer som huvudsaklig metodval. Recker (2013) beskriver att kvalitativa metoder är utformade för att hjälpa forskarna att förstå fenomen i ett sammanhang. Kvalitativa metoder fokuserar på text, framför allt text som fångar vad enskilda individer har sagt, upplevt eller gjort gällande en händelse, ett ämne eller ett fenomen. Kvalitativa metoder kallas ofta också för tolkande forskningsmetoder.

Detta på grund av att kvalitativa metoder lägger en del tyngd på utveckling av tolkningar rörande data (Recker, 2013). En av den mest vanligaste formen av kvalitativa metoder är fallstudier som även anses vara mest etablerad för forskning inom informationssystem eller samhällsvetenskapliga forskningar. Fallstudier görs oftast när företag eller ledningar är inblandade. (Recker, 2013).

Denna studie kommer att analysera diverse erfarenheter från IT-organisationer för att undersöka till vilken utsträckning BI används som beslutsstödsystem vid strategiskt beslutfattande. Detta kommer att granskas och utvärderas med hjälp av en kvalitativ metod i form av intervjuer.

Enligt Recker (2013) kan kvantitativa metoder beskrivas som en uppsättning av tekniker för att besvara på forskningsfrågor som framhäver en samverkan mellan människor och informationsteknologi. Inom kvantitativa metoder finns det två centrala hörnstenar nämligen kvantitativ data och positivistisk filosofi. Det som omfattas som kvantitativ data kan betecknas som mätbara värden såsom statistik och siffror som kan användas och samlas som belägg vid en vetenskaplig forskning i syfte att stärka eller motbevisa en hypotes. Exempel på olika metoder som kan användas för insamling av data vid en kvantitativ studie är bland annat prov, tester och enkäter.

Enligt Halvorsens (1992) beskrivning är den data som samlats in i denna studie så kallad mjukdata.

Mjukdata kan beskrivas som information om de kvalitativa egenskaperna hos de företag och informanter som vi undersöker. Vilket är motsatsen till hårddata som är kvantitativ data vilket kan uttryckas i siffror. Det vill säga mjukdata är inte mätbart.

Vad gäller denna studie kommer det inte tillämpas en kvantitativ metod utan istället kommer denna studie att använda sig av en kvalitativ metod för att undersöka på vilket sätt företag använder sig av BI när det kommer till att fatta strategiska beslut inom sina verksamheter. Enligt Recker (2013) är kvalitativa strategier procedurer som innehåller forskningsmetoder som bland annat etnografi eller fallstudie. Metoden intervjuer valdes för att samla in empiri. Recker (2013) beskriver att det finns andra tillvägagångssätt att genomföra en kvalitativ forskning, bland annat genom att observera ett urval, eller insamling av data. Anledningen till att vi valde att utlämna de andra tillvägagångssätten och istället bestämde oss för att genomföra intervjuer, är för att låta informanter berätta om sina erfarenheter och kunskaper gällande BI och strategiskt beslutsfattande. För att kunna besvara studiens frågeställning krävs det att samla in empiri om hur olika företag har upplevt BI:s bidragande vid strategiskt beslutfattande. Vi tycker även att det var passande att samla in ingående data på detta vis som behandlar företagens syn på BI och hur de olika företagen använder BI vid strategiska beslut inom sina organisationer.

Genom att använda intervjuer som huvudsakliga metodval blir det lättare för oss som intervjuare att komma åt informanternas åsikter, erfarenheter, tankar och känslor (Alvehus, 2011). Enligt Alvehus (2011) är denna metod ett viktigt tillvägagångssätt för att få förståelse om hur grupper och enskilda individer skapar och håller ihop sin värld. Studien kommer förhålla sig till semistrukturerade intervjuer med intressenter inom det berörda ämnet. Enligt Larsen (2018) kan intervjuer utföras på olika sätt beroende på situation. De olika alternativen är semistrukturerade intervjuer, ostrukturerade intervjuer och helt strukturerade intervjuer. Genom att använda en semistrukturerad intervjuguide finns möjligheten till att vara flexibel under intervjun. Då informanten kan återberätta tidigare erfarenheter eller något som berör frågorna som ställs under intervjun. Innan varje intervju kommer frågor att färdigställas, däremot kan det under själva intervjun tillkomma följdfrågor eller nya frågor med syftet till att kunna samla in den information som behövs för att enklare besvara den uppsatta problemformuleringen (Larsen, 2018).

2.1.1 Val av forskningsansats

Inom en kvalitativ studie är det angelägen att upplysa om att det finns olika angreppssätt att förhålla sig till. Enligt Recker (2013) benämns detta för forskningsdesign och han påpekar att det finns två olika angreppssätt nämligen deduktion och induktion. I denna uppsats kommer studien att bygga på en deduktiv ansats det vill säga att en uppfattning skapas inom ett specifikt område baserat på teori från vetenskapliga källor för att därefter samla empiri om undersökningen (Jacobsen, 2017).

Detta betyder att vi kommer att utgå ifrån den insamlade teorin som har gjorts för att sedan undersöka om praktiken speglar med vad teorin har framfört.

Begreppet induktion är motsatsen till deduktion det vill säga att forskaren utgår från empiri till teori (Jacobsen, 2017). Induktion handlar om att gå från en uppsatt specifik fakta till en allmän slutsats.

Alternativt från specifika observationer till bredare generaliseringar och teorier. Induktion kan beskrivas som ett arbetssätt där forskaren försöker dra slutsatser om teoretiska begrepp och mönster genom observerade data eller annan insamlad fakta (Recker, 2013).

Den aktuella studien kommer däremot inte att bygga på en induktiv ansats med anledning av att vi som författare har skapat en uppfattning om forskningsområdet med hjälp av teori. Då vi tidigare inte haft kunskap eller erfarenhet gällande ämnet. Därför har vi samlat in teori gällande ämnet för att lyckas skapa en förståelse.

Oavsett om studien är deduktiv eller induktiv menar Larsen (2018) på att det är omöjligt att utgå från ett helt deduktivt angreppssätt då författaren i praktiken alltid har en egen uppfattning om hur det ser ut i verkligheten. Larsen (2018) menar på att all forskning som utförs bygger på en abduktiv ansats som är en blandning av deduktivt och induktivt angreppssätt (Larsen, 2018).

2.1.2 Urval

Studiens kvalitativa undersökning har riktat sig in mot att utföra intervjuer med informanter inom olika IT organisationer som besitter en bred kunskap inom studiens område gällande Business Intelligence. En förstudie inleddes för att identifiera vilka informanter som kan vara med och bidra till det bästa resultatet för denna studie.

För att ta fram ett urval för en studie finns det flera tillvägagångssätt. Bryman (2016) beskriver målstyrt urval som ett strategiskt urval. Urvalsmetoden fungerar på så sätt, med fokus på studiens syfte, försöka genomföra ett urval av informanter som är förknippade på något sätt med studien.

Informanten kan vara förknippad med studien på olika sätt. Oftast handlar det om individer som arbetar med något som berör studien men det kan även vara personer som har tidigare erfarenheter gällande området. Målstyrt urval är en typ av snöbollsurval. Snöbollsurvalet handlar om att du som författare lämnar en förfrågan till individer som är aktuella för studiens syfte och som uppfyller kriterierna för att kunna medverka i studien (Bryman, 2016).

Efter flera brainstorming sessioner tillsammans med handledaren kom vi fram till att skicka ut ett mail till IT företag inom Göteborgsområdet. Anledning till varför vi valt just Göteborgsområdet är för att vi själva bor i Göteborg och anser att Göteborg har brett urval när det kommer till IT organisationer. Innan vi kontaktade dessa företag genomförde vi en analys för att säkerställa om att de faktiskt arbetar med just BI och att de har den kunskap som krävs för att besvara våra frågor.

3 av 6 företag svarade och var villiga att delta i studien. För att lyckas skapa en nyanserad bild av området BI och det berörda området har vi försökt omfatta intervjuerna med informanter som har olika roller inom organisationen. Aspekter såsom individers bakgrund och akademisk utbildning har även varit en del av urvalet. Hela urvalsprocessen har skett anonymt då de valda informanter som har hjälpt oss i denna studien har haft som önskemål att vara anonyma, men även företagen som de representerar. När vi skickade ut mailförfrågan till de olika företagen framförde vi önskemål om att få intervjua flera olika personer från företaget, med anledning av att kunna analysera olika svar och få en bredare data att arbeta med. För att säkerhetställa för informanten om att vi tar hänsyn till deras önskemål har vi innan varje intervjutillfälle bekräftat för informanten att hela intervjun kommer ske anonymt. Detta gynnar båda parterna då inget etiskt dilemma uppstår och informanten behöver inte känna någon osäkerhet under intervjun.

2.2 Forskningsprocess

Denna forskning inleddes först genom att hitta ett område som intresserade oss. Business Intelligence är ett ämne som vi båda haft ett intresse för sedan starten av vår utbildning. Med en deduktiv ansats och kvalitativa metoder som utgångspunkt har vi genomfört intervjuundersökningar.

Det första steget i utförandet av denna uppsats var att vi valde ut företag för studien. De företag som valdes ut i studien var företag som vi sedan tidigare har hört talas om och där vi även sedan tidigare visste att de till en viss utsträckning arbetade med BI dagligen. Andra steget gick ut på att vi tog kontakt med företagen genom att vi skickade ut förfrågan till deras representanter som var ansvariga för BI. Detta gjordes via email, för att se om representanterna var villiga att ställa upp på en intervju. Under det tredje steget planerade vi tillsammans med företagens representanter en möjlig tid för en intervju. Detta gjordes även via email. När intervjuerna var planerade blev nästa steget för oss att skicka ut intervjufrågorna i förväg till representanterna (se bilaga 1 - för intervjuguide). Detta gjordes två dagar innan det planerade intervjutillfället, för att representanterna inte skulle överraskas av frågorna samt att de skulle vara väl förberedda på vilka frågor som skulle ställas under det planerade intervjutillfället. Detta gjorde att vi effektivare kunde utnyttja den planerade timman med representanterna. Det slutliga steget gick ut på att genomföra intervjun, detta har vi möjliggjort med hjälp av onlineplattformar som Zoom och Skype.

Anledningen till varför det valdes att genomföra intervjuerna via onlineplattformar var för att det pågick smittspridning av Covid-19 vilket blev en självklarhet att ha intervjuerna via onlineplattformar. Det blev dessutom både smidigare för oss själva men även för representanterna.

2.2.1 Litteraturstudie och källkritik

I litteraturstudien har det tillämpats olika databaser för att samla in information om ämnet BI.

Databaser som Högskolan i Borås har förfogande till. För att leta fram vetenskapliga artiklar som passar in i studien har nyckelord såsom “Business Intelligence”, “Effects AND Business Intelligence”, “Business Intelligence AND Decision making process”, “Business Intelligence AND strategic decision making”, “Business Intelligence AND Decision support system” och

“DataWarehousing AND Strategic decisions” varit de främsta sökorden. Liknande tillämpningsmetod har skett för att få fram källor via Googles söktjänst: Google Scholar där sökorden har varit relativt lika i relation till fenomenet. Anledningen till varför just academic Journals har selekterats till denna studie är för att de riktar in sig till personer med omfattande kunskaper inom området.

De sökmetoder som vi använt oss av i denna studie är systematisk sökning och kedjesökning. Enligt Rienecker och Jorgensen (2018) betyder kedjesökning att forskaren använder sig av litteratur som betraktas betydelsefullt och pålitlig för att frambringa ännu mer litteratur baserat på referenser som den ursprungliga texten använt sig av. Vidare beskriver Rienecker och Jorgensen (2018) att systematisk sökning innebär att forskarna begränsar sitt sökområde. Vi har i denna studie exempelvis begränsat oss till att endast söka litteratur baserat på de nyckelord som tidigare nämnts.

Då vi anser att pålitligheten av källor är ytterst viktigt har vi endast använt oss av ursprungskällor.

Vidare har vi även filtrerat artikelsökningarna till “Peer reviewed”, detta ökar trovärdigheten då

“Peer reviewed” artiklar är kontrollerade av andra forskare. Eftersom studien berör informationsteknologi och Business Intelligence som är ett område under ständig utveckling anser vi att publicerings år av den litteratur vi hittar bör beaktas. Vi har haft som mål att inte använda litteratur som är äldre än 10 år men vid enstaka fall har vi gjort undantag.

För att skapa grunden till metoddesignen har det använts en del böcker nämligen “Metod helt enkelt. En introduktion till samhällsvetenskaplig metod”, av Ann Kristin Larsen, “Hur genomför man undersökningar? Introduktion till samhällsvetenskapliga metoder”, av Dag Ingvar Jacobsen och “Scientific Research in Information Systems A beginner´s guide”, av Jan Recker. Dessa tre böcker har förespråkats av olika forskare inom området IT.

2.3 Genomförande av datainsamling

2.3.1 Val av företag & Informanter

För att lyckas besvara studiens frågeställning behövde vi komma i kontakt med företag som jobbar med BI. Det huvudsakliga målet var att intervjua erfarna och kunniga personer inom området som har en lång erfarenhet av BI. Eftersom vi undersöker på vilket sätt BI kan påverka strategiska beslut krävs det att komma i kontakt med någon som har varit aktiv inom denna processen under några år. Ett strategiskt beslut är ett så kallat långsiktigt beslut. Oftast handlar det om flera år framåt i tiden och därmed krävs intervju med personer som har några års erfarenhet. För att hitta våra informanter har vi använt oss av snöbollsmetoden. Snöbollsmetoden är en metod för att göra ett urval vilket inte har några bestämda kriterier (Jacobsen, 2002). Bortsett från att vi letar efter företag som har erfarenhet av att jobba med BI hade vi inte några andra krav på våra informanter. Metoden bygger på att en person med en bred kunskap inom ett område beskriver och delar med sig om tips som i sin tur leder till nya tankar och vägar. Snöbollsmetoden har varit en väldigt givande metod där vi lyckats knyta åt oss nya kontakter. Nackdelen har varit att vi inte vetat i förväg exakt vilka vi ska intervjua vilket medför att förberedelserna inte alltid är av högsta kvalité. Snöbollsmetoden har även varit en väldigt tidskrävande metod, istället för att utnyttja tiden effektivt har vi oftast fått vänta några dagar innan respons.

2.3.2 Design av intervjuguide

Intervjuguiden har utvecklats genom att dela in teorin i fem olika grundteman (se billaga 1 - för intervjuguiden) för att säkerställa att studiens syfte blir besvarat. Innan den akutella intevjuguiden togs fram genomförde vi en undersökning som bestod av tidigare forsikning och litteratur gällande området Business Intelligence och dess berörda områden.

De fem olika grundteman som utformades för att besvara studiens syfte var följande;

1. Bakgrund av informant & Bakgrund om de valda IT organisationerna 2. Informantens perspektiv av BI

3. Informanternas perspektiv på olika typer av beslut som tas med BI 4. Strategiska beslut utifrån informanternas perspektiv

5. Användning av BI vid strategiska beslut

Dessa fem grundteman har hjälpt oss att utföra intervjuerna med informanterna samt besvarat studiens forskningsfråga

2.3.3 Genomförande av intervju

Vid genomförandet av intervjuerna har det använts en mobilapplikation på mobiltelefonen för att spela in intervjuerna. Detta har underlättat för oss att gå tillbaka och lyssna på intervjuerna på nytt i efterhand, samtidigt som det har underlättat transkriberingen. Efter att transkriberat och lyssnat på vad informanterna har sagt i intervjuerna har det sammanställts ett resultat. För att minimera smittspridning av Covid-19 har vi haft alla intervjuer via onlineplattformar där samtliga intervjuer var på en timma och hölls via plattformar som Skype och Zoom. Innan varje intervju har vi utformat huvudfrågor som vi behövde få svar på för att lyckas besvara forskningsfrågan. I mån om tid försökte vi även ställa följdfrågor för att få en djupare förståelse. Huvudsakliga fokuset har legat på att utforma frågor som ger svar på vilken utsträckning BI kan användas som strategiskt beslutsstödsystem inom olika företag. Men även ifall BI kan stödja företag vid strategiska beslut och hur det används i praktiken.

För att fylla luckor som obesvarade frågor har skapat, inledde vi en ny intervjurunda. Eftersom behovet av data behövdes för att besvara forskningsfrågan. Vi valde att utse ett nytt urval av informanter beroende på vilka följdfrågor som tillkom under studien. Vilket även ger en bra validitet enligt (Larsen 2018).

De intervjuer som vi har genomfört har bestått av frågor uppdelade i olika teman. Intervjun har alltid inletts med att presentera studiens syfte. Därefter har vi ställt öppna frågor som berör den aktuella studien. Frågorna har varit utformade på ett sätt som tillåter informanten att berätta fritt om sina erfarenheter och kunskaper. Vi har hela tiden strävat efter att inte styra informanten till några svar men upplevde vi att svaren gick utanför studiens område försökte vi informera detta till informanten.

2.4 Metoder för analys av intervjudata

De intervjuer som vi har genomfört med olika företag har spelats in och transkriberats för att på ett lättare sätt kunna genomföra en analys på innehållet (Alvesson, 2011. Vi har därefter valt att utföra likalydande transkriberingar för att säkerställa att allt som informanten delat med sig har beaktats.

Detta har genomförts för att inte skapa några misstolkningar mellan oss och informanten. Därav har vi gjort likalydande transkriberingar för att öka sannolikheten till att det framstår ett sanningsenligt resultat (Alvesson, 2011). Enligt Bryman och Bell (2017) hävdas det att detaljerade transkriberingar kan resultera i att forskaren förlorar alldeles för mycket tid vid tillämpning av denna metod. Däremot tycker vi att denna metod är lämpligast för oss då det frambringar ett mer verklighetsbaserat resultat samt ger läsaren en ökad trovärdighet. En annan viktig aspekt att ta hänsyn till är att informanterna som varit delaktiga i denna studie får det de berättat om gällande ämnet framfört på ett korrekt sätt i uppsatsen.

Efter att intervjuerna transkriberades genomfördes en tematisk analys. Vilket betyder enligt Braun och Clarke (2006) att den insamlade datan organiseras i olika teman för att ha möjlighet till att analysera, identifiera och hitta mönster. Enligt Bryman och Bell (2011) hävdas detta som en effektiv metod för att kunna separera den data som är betydelsefull för studien och det som går att skilja ifrån studiens syfte.

Figur 1: Analysmodell - Egen illustration

Figuren ovan är den analysmodell som vi arbetat utefter (Se Figur 1). Modellen ska presentera hur empirisk data har samlats in genom intervjuer med olika BI-konsulter samt BI-användare.

Modellen som har arbetats utefter har även tagit hänsyn till teoretisk litteratur som vetenskapliga artiklar och böcker. Den insamlade datan har därefter kunnat bidra till analys om hur Business Intelligence inverkan vid framtagning av strategiska beslut inom företag.

2.5 Metodreflektion

Vid sammanställning av en kvalitativ studie finns det inga rätt eller fel om hur metoden bör utföras, utan istället bör metoden lämpa sig efter sammanhang (Patel & Davidson 2011). En kvalitativ studie anses vara lämpligast för att uppnå ändamålet med studien. Fördelarna med att tillämpa oss av en kvalitativ studie är att det insamlade underlaget kommer att vara mer omfattande och grundlig vilket blir svårare om det används en kvantitativ insamling. Att tillämpa en kvalitativ undersökning ger det möjligheter för oss att undersöka samt samla in data utifrån olika värderingar och tolkningar (Oates, 2006).

Enligt Jacobsen (2017) finns det både för och nackdelar med kvalitativa och kvantitativa metoder.

Fördelar med att använda kvalitativa metoder vid insamling av data är djupare och skapar en mer detaljerad helhetsförståelse av ett fenomen menar författaren. Vidare påpekar Jacobsen (2017) att vid tillämpning av en kvalitativ metodansats kan det bli mer flexibilitet i datainsamlingen.

Författaren nämner att det finns ett par nackdelar med att använda sig av en kvalitativ ansats såsom höga kostnader vid genomförandet i analysfasen. Genom att använda sig av alltför stor flexibilitet

kan det göra att undersökningen aldrig blir färdig, samt att informationen blir kortfattad och alltför detaljerad för att kunna tillämpas i studien.

Att vi har använt fallstudie som metod i vår analys för att identifiera till vilken utsträckning som BI används som strategiskt beslutsstödsystem inom olika företag har det fört med sig ett antal olika konsekvenser. Den deskriptiva fallstudien om BI har fungerat som en givande metod för att mottaga konkret kunskap om ett begränsat ämnesområde. Vi har genom olika datakällor samlat in upplysningar gällande beslutsstödsystem och hur BI kan vara med och bidra till strategiska beslut inom organisationer. Genom intervjuer har vi utökat vår förståelse och kunskap gällande studiens område vilket har hjälpt oss att beskriva utvecklingen av studiens syfte.

Genom de semistrukturerade intervjuerna med företagen har vi fått mer kött på benen gällande BI och dess olika områden. Vilket har lett till att vi fått mer kunskap om området från ett verklighetsbaserat perspektiv. Även då vi intervjuat individer med olika bakgrunder sett till yrkesroll och företag har alla informanter haft en positiv inställning till intervjuerna och till studiens syfte genom att besvara våra frågor på bästa sätt. En kritisk aspekt till vår datainsamlingsmetod hade kunnat vara bristen på informanter med en avgörande roll inom företag. De individer som vi fått möjligheten att intervjua har varit anställda inom företag med koppling till just BI men vid vidare forskning gällande detta område skulle det vara bra att intervjua högst uppsatta ledare och beslutsfattare inom organisationer. Självklart är det väldigt svårt att lyckats få till en sådan intervju men resultatet hade kunnat se annorlunda ut vid ett sådan scenario.

2.5.1 Reliabilitet

Enligt Larsen (2018) bör reliabilitet beaktas för att säkra hög trovärdighet, det vill säga pålitligheten. Enligt Alvehus (2013) avser reliabilitet ifall resultatet från studien är upprepningsbar.

Är studien pålitlig? Det vill säga, ifall några andra forskare utför samma studie, kommer de att få samma resultat?

Reliabilitet kan även beskrivas i vilken omfattning en variabel eller uppsättning av variabler som är konsekventa i vad den är avsedd att mäta. Om flera mätningar görs är det pålitligt att mätningarna kommer vara konsekventa i sina värden. Pålitliga mätningar för samman en sann, men okänd

"poäng" för en konstruktion. Med andra ord kan reliabilitet innebära att operationerna i en studie kan upprepas i lika uppfattningar med samma resultat (Recker, 2013).

För att skapa en sådan pålitlig studie som möjligt kommer teorin vara baserad på teoretisk litteraturundersökning i form av vetenskapliga artiklar, kurslitteratur och genomförda intervjuer av erfarna personer inom det berörda ämnet. Då uppsatsen har genomförts av två personer, vilket gör att det finns fler än en observatör som har analyserat och diskuterat informanternas svar är det högre sannolikhet att få en ökad reliabilitet (Bryman & Bell, 2011).

Innan denna studie lämnats in för granskning av examinator har de aktuella företagen i denna studie begärt om att få läsa igenom innehållet för att säkerställa att rätt information anges i studien. Detta har ökat reliabiliteten för studien då eventuella misstolkningar reduceras i samband med att företaget granskar innehållet från intervjuresultatet.

2.5.2 Validitet

Enligt Jacobsen (2017) handlar validitet om att den insamlade empirin bör vara giltigt och relevant.

Med detta menas att forskaren ska mäta det hen avser att mäta samt att det som mäts anses vara betydelsefullt för studien. Enligt Alvehus (2013) avser validitet ifall forskarna undersöker det som är tänkt att undersöka. Alltså, har forskarna verkligen mätt det som var tänkt att mäta? Jacobsen (2017) hävdar att det finns två olika typer av validitet, extern och intern. Den externa giltigheten handlar om att resultatet från ett avgränsat område ska vara giltigt i andra samband. Den interna giltigheten beskriver ifall vi verkligen mäter det vi tror oss är mätbart (Jacobsen, 2017). För att öka trovärdigheten i informanternas svar är det viktigt att granska källornas närhet till fenomenet som undersöks menar Jacobsen (2017).

För att tillföra högre validitet till studien har vi genomfört inspelningar av alla intervjuer och därefter transkriberat dessa. Efter att intervjuerna transkriberats och förfinats har vi skickat de till informanterna för att få ett godkännande. Detta har utförts för att minimera missförstånd mellan oss som författare och informanterna då det kan uppstå feltolkningar av den insamlade datan. Vilket även ökar resultatets validitet och pålitlighet.

2.5.3 Etik

Vi har vid genomförandet av den kvalitativa undersökningen beaktat etik utifrån olika aspekter. I intervjuerna som genomfördes förklarade vi för informanten att inspelning av intervjuerna endast är till för att underlätta transkriberingen. Vidare förklarade vi även för alla informanter att hela intervjun kommer att vara anonym. Varken individens namn eller företaget som hen arbetar på kommer att publiceras i studien. Vi har med dessa ställningstaganden försökt minimera chanserna till att informanten känner sig obekväm eller osäker.

Myers (2013) lyfter upp frågan om anonymitet vid genomförandet av kvalitativa studier, han menar på att det är väldigt viktigt att skydda och respektera personer som hjälper till att genomföra studien.

Sett till denna studien blir det informanterna från de olika företagen som ställt upp på intervjuer.

Myers (2013) betonar vikten av att alltid berätta studiens förutsättningar för informanterna. Alltså, i vårt fall handlar det om studiens syfte och vad resultatet i studien kommer att användas till med anledning av att det ska framföras på ett etiskt korrekt sätt.

3. Teoretiskt ramverk

Inom det teoretiska kapitlet kommer läsaren få en presentation om det berörda ämnet. I kapitlet kommer det presenteras termer som har relevans till ämnesvalet. De olika områdena kommer att ge läsaren en grundlig förståelse kring vad Business Intelligence är för något, vilka verktyg som finns, och som kan tillämpas för att förbättra företagets beslutsfattande. Vidare ger kapitlet läsaren insyn på vilka utmaningar som en beslutfattare kan ställas vid, olika perspektiv som fenomenet kan tolkas, olika typer av beslutnivåer som BI kan vara bidragande till samt vilka utmaningar som finns när BI medför som ett beslutsstödsystem.

3.1 Utmaningar vid beslutsfattande

Som chef tar du mängder av beslut varje dag. Vissa av dessa beslut är enkla och vissa mer komplexa. Exempel på beslut som en beslutfattare kan ta är att tilldela en teammedlemmar ett projekt (Harvard Business Press, 2008). En utmaning som många företag handskas med idag är överbelastning av information. Detta är en bidragande faktor till att det ibland fattas dåliga beslut av chefer (Edmund & Morris, 2000). Överbelastning av information uppfattas alltmer ha en negativ inverkan på beslutsfattande. Överbelastad information innebär att det blir ett överflöd av information till en viss grad att informationen inte längre tillför något relevant i det slutgiltiga beslutet. (Buchanan & Kock, 2001). Problemet med överbelastad information stiger mer och mer inom företagen vilket gör att anställda upplever svårigheter och chefer får det svårare att fatta beslut då de saknar relevant information (Edmund & Morris, 2000). Enligt Edmund och Morris (2000) kan brist på tillförlitlig data vara ett stort hinder till att fatta lämpliga beslut.

För att uppnå effektivt beslutfattande är det lämpligt att chefer använder sig av rationella beslut som innehåller högkvalitativ information, med detta menas information som är relevant och pålitlig för beslutsfattande. Parnell, Bresnick, Tani och Johnson (2013) menar på att om inte information alltid är i hög kvalitet kan det resultera till en betydelselös inverkan på beslutfattandet inom organisationen.

Gällande utmaningar vid beslutfattande kan det delas in i tre olika dimensioner (se figur 2) nämligen, innehåll, analytisk och organisatorisk komplexitet. Enligt Parnell et al. (2013) handlar Innehålls komplexitet om i vilken utsträckning en liten grad av data kan användas till ett stabilt och meningsfullt beslutfattande. Vidare definierar Parnell et al. (2013) att analytisk komplexitet beskrivs enligt följande; “Analytic complexity ranges from deterministic problems with little uncertainty and few fundamental and means objectives to problems with a high degree of uncertainty, many alternatives, and a complicated value hierarchy with many dependencies”.

Organisatorisk komplexitet handlar om till vilken utsträckning en beslutsfattare med en likformig uppsättning av intressenter kan förmedla kunskap till flera beslutsfattare som kräver förstånd från en mängd olika intressenter med varierande uppfattningar om beslutfattandet. Det bästa tillvägagångssättet för uppsättning av organisatorisk komplexitet är vid början av ett projekt, genom att engagera rätt personer i projektet (Parnell et al. 2013, ss.25).

Figur 2 Dimensioner på beslutskomplexitet (av Parnell, Bresnick, Tani & Johnson 2013) 3.1.1 Beslutsformer

Strategiska beslutsfattande

Ordet strategi handlar oftast om en långsiktig plan för att lyckas uppnå något som ger effekt i framtiden, vanligtvis brukar det handla om några år framöver. Strategiska beslut fokuserar på de långsiktiga målen och den riktningen som ett företag vill följa. Strategiska beslut ska efterfölja företagets vision och jobbar för att uppnå de uppsatta kriterierna. Med hjälp av strategiska beslut ska ett företag lyckas utveckla sin organisation till vart de vill befinna sig i framtiden (Parnell et al.

2013, s.29).

Taktiskt beslutsfattande

Denna nivå fokuserar på att dela in stora strategiska mål in i mindre mätbara mål. Detta innebär att de strategiska målen kopplas in i den dagliga operativa verksamheten i organisationen och dess primära syfte är att möjliggöra för organisationen att vara framgångsrik som helhet än som oberoende delar (Parnell et al. 2013, s.29).

Operationellt beslutsfattande

Denna nivå fokuserar på den dagliga verksamheten och särskilt på fördelning av de aktuella resurserna i verksamheten. I företagssammanhang handlar det om reaktiva handlingar som visar resultat direkt. Dessa reaktiva handlingar kan exempelvis uppstå när ett företag upplever att en förändring behöver ske inom verksamheten för att lyckas bibehålla sin plats på marknaden gentemot konkurrenterna (Parnell et al. 2013, s.29).

3.2 Beslutsstödsystem (DSS)

Beslutsstödsystem kan användas som ett paraplybegrepp för att beskriva alla datorbaserade system som stödjer beslutsfattande i en organisation (Sharda, Delen & Turban, 2014). Ett sätt att uppnå målet med att samla in användbar information och modeller för informerat beslutfattande är att använda sig av beslutsstödsystem (DSS). Sauter (2010) beskriver att ett beslutsstödsystem är som ett datorbaserat system som samlar in information från olika källor. Sauter (2010) beskriver vidare att dess syfte är att hjälpa till att organisera, analysera information och underlätta utvärderingen av de förutsättningar som ligger till grund för tillämpning av specifika modeller. Med andra ord menar Sauter (2010) att dessa system skapar en möjlighet för beslutfattare att få tillgång till relevant information över hela organisationen. Med ett beslutsstödsystem blir det möjligt för beslutfattare att effektivt analysera data som kan framställas från transaktionsbehandlingssystem och andra interna informationskällor (Sauter, 2010). Vidare beskriver Sauter (2010) att beslutsstödsystem tillåter åtkomst till extern information från olika företag, där beslutfattarna har förmågan till att analysera information på ett sätt som hjälper det specifika beslutet och ger det stöd som verksamheten är i behov av. Därför är tillgången till ett beslutsstödsystem en möjlighet till att förbättra datainsamlingen och analysera processer som kan förknippas med beslutsfattande. Genom att företag använder sig av beslutsstödsystem kan företagsledningen förbättras samtidigt som lyhördheten och kvaliteten i beslutfattandet kan förbättras. (Sauter, 2010).

Ett beslutsstödsystem kan stödja företag och andra verksamheter i områden som handlar om problemlösning och modellering. Typiska användningsområden för beslutsstödsystem är planering och ledning inom företagsverksamheter, hälso-sjukvård, militären och andra områden där planering och ledning har en stor betydelse för att möta komplexa Beslutssituationer.

Beslutsstödsystem används vanligtvis när strategiska och taktiska beslut ska fattas (Bates, 2012).

BI och beslutsstödsystem anses vara väldigt lika när det kommer till arkitekturen, detta eftersom BI utvecklades baserat på beslutsstödsystem. BI är starkt förknippat med ett datalager, något som beslutsstödsystem däremot inte behöver. I och med detta anses beslutsstödsystem vara ett alternativ lämpat för flera olika företag och BI till större företag som har råd att investera i ett dyrt datalager.

Dessutom anses beslutsstödsystem vara anpassade för att direkt stödja specifika beslutfattande. BI är utvecklade med syfte till att ge information på ett rätt och smidigt sätt och därmed agera som ett beslutsstöd, vilket i sin tur bidrar till stöd för beslutsfattande men på ett indirekt sätt (Sharda, Delen

& Turban, 2014).

Enligt Bates (2012) finns det tre grundläggande komponenter som används i beslutsstödsystem.

Dessa är Database management system (DBMS), Model- base management system (MBMS) och Dialog generation and management system (DGMS)

Bates (2012) beskriver Komponenten DBMS som en databank för beslutsstödsystemen, Där uppgiften är att spara stora mängder av data som kan vara relevanta för företagen. Den ska även informera användaren om vilka typer av data som finns tillgängliga och hur användaren kan få tillgång till dem. Bates (2012) beskriver vidare att komponenten MBMS grundläggande funktion är att ge oberoende mellan specifika modeller som kan används i ett beslutsstödsystem. Dess syfte är att omvandla data från DBMS till information som kan vara användbar vid beslutsfattande. Den sista komponenten DGMS ansvarar för att öka systemanvändares förmåga till att använda och dra nytta av beslutsstödsystemet (Bates, 2012).

Figur 3 - En högnivåarkitektur av Business Intelligence (av Sharda, Delen & Turban, 2014) Figuren ovan illustrerar ett BI-system med fyra huvudkomponenter (se figur 3). Ett datalager med dess källdata, Business Analytics som ett samlings verktyg för att analysera, bryta ner och manipulera data i datalagret. Business Performance Management (BPM) för övervakning och analys av prestanda och sist ett användargränssnitt för att visa förhållandet mellan dessa komponenter (Sharda et al. 2014).

3.2.1 Business Intelligence

Business Intelligence även kallat BI är ett paraplybegrepp som kan definieras på många olika sätt.

För att förklara BI på ett enkelt och smidigt sätt handlar det om att leverera relevant och pålitlig information till rätt personer vid rätt tillfälle, med målet att uppfylla snabbare beslutfattande. För att kunna göra detta kräver BI olika metoder och program. Program och metoder som skapar möjligheten till att samla in och strukturera data för att sedan kunna konvertera det till information som sedan presenteras för att förbättra företagets beslutfattande (Rouhani et al. 2012, s.63). Enligt Rouhani et al. (2012) är BI ett verktyg som kan tillämpas för att hjälpa organisationer att hantera information smidigt med målet att effektivisera beslutfattandet. Vidare beskriver författarna Rouhani et al. (2012) att BI är en uppsättning av lösningar, processer, arkitekturer, tekniker och verktyg som hjälper chefer att lättare förstå den nuvarande affärssituationen som de befinner sig i.

BI används för att omvandla rådata till meningsfull och användbar information som sedan kan tillämpas för att möjliggöra effektivare operativa, strategiska, taktiska insikter och beslutsfattande.

företagschefer samt erbjuda de förmågan att göra analyser.¹ BI omfattar verktyg som datawarehousing, Business Analytics (BA) och Datamining ². Företag som inte använder sig av BI kan resultera till ogynnsam strategisk och taktiska beslutsfattande (Passi, 2014).

Det finns tre områden som ett företag bör identifiera och analysera vid anskaffningen av en BI lösning. Det första steget handlar om att ta fram ett verktyg som skapar bättre förutsättningar för samtliga inom organisationen inte endast för några få. Organisationen bör även ta fram en BI lösning som har goda möjligheter till att integrerar med andra system. Exempelvis system som kan bidra med värdefull data. Sista aspekten som bör behandlas är flexibilitet. Med flexibilitet menas att ta fram en lösning som kan hantera förändringar genom tiden när nya krav på funktioner tillkommer. (Agiu et al. 2014, s.34).

Business Intelligence behöver inte ses som ett verktyg, en produkt eller ett system utan som ett nytt tillvägagångssätt i organisationsarkitektur. Baserat på analysering av information skapas också möjligheten till att få fram bättre och optimerad underlag vid framtagning av strategiska beslut.

(Aghaei & Asadollah, 2013)

Figur 4-Utveckling av Business Intelligence (av Sharda, Delen & Turban, 2014)

Figuren ovan illustrerar de olika teknikerna och verktygen som kan innefattas i ett BI system. Det illustrerar även utvecklingen av BI. Verktygen som visas (Se figur 4) är BI funktioner som ingår i paraplybegreppet Business Intelligence (Sharda et al. 2014)

1Gideon Mbiydzenyuy, föreläsning Business Intelligence Lecture 1. Högskolan i Borås, 2019.

2Gideon Mbiydzenyuy, föreläsning Business Intelligence Lecture 1. Högskolan i Borås, 2019.

3.2.2 Business Analytics

Bayark (2015) beskriver Business Analytics (BA) som en bred kategori av processer, applikationer och tekniker för att analysera, få tillgång till, samla in och lagra data för att effektivare kunna hjälpa företag att fatta bättre beslut. Vidare menar författaren att BA har på senaste tiden utvecklats och har börjat bli en del av företagens affärsbeslutsprocess och menar på att BA har stora potentialer att förändra företag när det kommer till beslutsfattande. BA försöker se till att företag får hjälp med operativa, taktiska och strategiska beslut (Bayark, 2015). Med BA kan det skapas större möjligheter till företag att hantera en ny typ av data som bland annat text, bilder, video, loggfiler och röst. Företag kan tillämpa sig av BA till största delen inom områden där företagen är beroende av kvantitativ information som ekonomi, marknadsföring och strategisk planering (Bayark, 2015).

Inom BA finns det tre typer av analytics som kan tillämpas av ett företag nämligen perspective, descriptive/reporting och predictive analytics (se figur 5). Enligt Bayark (2015) kan Descriptive/reporting analytics göra att företag får en omfattande insyn på sina affärsresultat, vilket skapar större möjlighet för användarna att kontrollera och hantera sina affärsprocesser. Vidare beskriver Bayark (2015) att Descriptive analytics tillämpar sig av Datamining och Business Intelligence för att erbjuda företag viktig information om nuvarande händelseförlopp eller tidigare.

Vidare beskriver författaren att Predictive analytics använder en rad olika tekniker och modeller vilket gör att företag kan lättare förutse det framtida resultatet baserat på historisk och nuvarande data. Predictive analytics kan tillämpas när företag behöver omvandla stora mängder data till meningsfull och användbara data. Med Predictive analytics kan beslutsfattare inom företagen få större möjlighet till att förutsäga framtida beteenden hos individer i företaget.

Figur 5 - Tre typer av analyser inom Business analytics (av Sharda, Delen & Turban, 2014) Bayark (2015) beskriver ytterligare att Perspective analytics kan definieras som en uppsättning av matematiska tekniker som kan beräkna en serie av alternativa åtgärder eller komplexa beslut