ארבעת השלבים להפיכת דטה לערך עסקי
חברות הולכות לאיבוד בתוך עומס נתונים שהן מייצרות - הפתרון: Roadmap; המטרה - שימוש נכון בדטה; הבעיה - רוב החברות לא יודעות כיצד לעשות זאת
בימינו, כאשר נפחי הנתונים גדלים בקצב מסחרר, חברות יכולות למנף את נכסי המידע שלהן וליצור יתרונות תחרותיים משמעותיים. למרות זאת, נראה שרוב החברות אבודות בהרים של נתונים שהן מייצרות, שלא לדבר על כמויות אדירות נוספות של נתונים חיצוניים אליהם הן יכולות לגשת באמצעות טכניקות מודרניות.
ברור שחברות שיהפכו דטה לערך עסקי ישגשגו, ואילו השאר יישארו מאחור. אז איך עושים את זה?
אני מאמין שכל חברה, בכל תחום – לא משנה אם היא גדולה או קטנה – צריכה להכין Roadmap לניצול המשאב היקר ביותר של תקופתנו: דטה.
ה-Roadmap יוצר בהירות ומסייע לקבוע סדרי עדיפויות, והוא הופך להיות קריטי ככל שהעסק והנתונים מורכבים יותר וחוסר הבהירות יכול לגרום לחברה ללכת לאיבוד.
רוב החברות שאני פוגש לא יודעות איך באמת להשיג ערך עסקי מהדטה שלהן.
חלקן מתמקדות בטכנולוגיה במקום להבין שדטה וטכנולוגיה נמצאים שם כדי לשרת את העסק. לכן צריך קודם כל להבין לאן העסק הולך ומה הוא באמת צריך.
זו הסיבה שאני תמיד מנסה לפשט את התהליך לארבעה שלבים, תוך שמירה על קשר הדוק בין עסקים, נתונים וטכנולוגיה.
שלב ראשון: מיקוד באסטרטגיה העסקית וצרכי המידע
בעבודה על Roadmap של חברה אני תמיד מתחיל בהבנת האסטרטגיה העסקית. כשמתמקדים בסדרי העדיפויות האסטרטגיים לחודשים הקרובים (או שנים, אם אפשר), ניתן להגדיר היטב מה צריך כדי לעמוד ביעדים. אז גם ניתן לזהות את צרכי המידע שיענו על השאלות העסקיות העיקריות עליהן החברה לא יכולה לענות כרגע.
שלב שני: הגדרת הנתונים הדרושים כדי לענות על השאלות העסקיות החשובות ביותר
במקרים רבים אני פוגש חברות שפשוט אוספות נתונים על כל דבר, במקום לאסוף (ולנתח) את הנתונים שבאמת חשובים לעסק שלהן. אני מאמין שהאתגר הגדול ביותר עם Big Data הוא דווקא לחשוב קטן: במקום לבנות את בסיס הנתונים הגדול ביותר ולהשקיע הרבה זמן וכסף באיסוף וניתוח ערימות של נתונים, חברות צריכות להשקיע בזיהוי אוסף הנתונים המינימלי – ממקורות פנימיים וחיצוניים – שיענה על השאלות העסקיות החשובות ביותר שלהן.
שלב שלישי: הגדרת דרישות ל-Analytics
ברגע שמבינים את דרישות המידע ואת הנתונים הנכונים לעבוד איתם, זה הזמן להגדיר את הדרישות ל-Analytics. Analytics הוא אוסף האמצעים להפיכת נתונים גולמיים לתובנות עסקיות בעלות ערך. כמו במקרה של כמויות הנתונים בשלב השני, העיקרון עם Analytics הוא להימנע מהגדרת אלגוריתמים מורכבים, ולבנות אבני-בניין אנליטיות חכמות שיכולות לשמש כבסיס לחישובים אנליטיים נוספים – לא בהכרח סופר-מורכבים.
שלב רביעי: הגדרת דרישות התצוגה
בשלב זה אנו מגדירים כיצד הסוגים השונים של המשתמשים ייגשו לתובנות העסקיות. המטרה היא בעצם מציאת הדרך האינטואיטיבית ביותר להמחשת המידע ולאפשר למשתמשים שונים אינטראקציה איתו, למשל: דו"חות בנויים מראש, ויזואליזציה מתקדמת, דשבורדים, ניתוחי מידע אד-הוק וכו'. תצוגה מותאמת תסייע למשתמשים עסקיים לקבל תשובות מיידיות לשאלות העסקיות הקריטיות ביותר שלהם.
לאחר שהגדרנו את ה-Roadmap, יש לנו בהירות לגבי איך הדטה יכול לשרת את העסק בטווח הקצר וארוך. הצעד הבא שלנו הוא הפיכת ה-Roadmap לתכנית פעולה:
● בחירת הטכנולוגיה המתאימה ביותר.
● בניית צוות הפרויקט.
● תכנון וניהול הפרויקט עד לסיומו המוצלח.
עבודה לפי ארבעת השלבים שהצגתי יוצרת בהירות רבה בתוך זמן קצר ביותר, ומאפשרת לכל בעלי העניין להבין בדיוק מה צריך לעשות כדי לעמוד ביעדים העסקיים, מה הצעדים הבאים, כמה זמן הם ייקחו וכמה כסף הם יעלו.
תגובות
(0)