BI בעולם ה-Big Data

בינה עסקית, או כפי שהיא נקראת בקיצור BI, לא נחשבת למושג חדש בעולם העסקים. ה-BI תופס מזה זמן רב עמדת מפתח בכל הקשור לניהול ולתפעול של חברות וארגונים. התפתחות טכנולוגיות ה-BI הביאה בשני העשורים האחרונים ליצירתן של שתי מגמות משמעותיות ביותר: אינטגרציה בין מערכות שונות וניהול מידע.

אינטגרציה בין מערכות מתייחסת לשילוב תשתיות תקשורת, כלים לפיתוח אפליקציות ויכולות שיתוף נתונים המאפשרות ניהול יעיל יותר של תהליכים פנים ארגוניים. ניהול מידע, מצד שני, מתמקד בשימור, ארגון והצגה של נתונים.

חברות המנצלות את היכולות הללו נהנות מזרימה יעילה יותר של המידע ומשיפור ביכולות העסקיות שלהן. עולם ה-Big Data, המאפשר לחברות להתמודד עם כמות אדירה של מידע ממקורות שונים בקצבים מהירים, מעצים את הצורך במערכות BI מדור חדש – מערכות המסוגלות לספק מגוון יכולות ניתוח מתקדמות.

על מערכות BI המותאמות לעידן ה-Big Data לבצע פעולות כמו יצירת מודלים, אופטימיזציות, סימולציות ותחזיות. שילובן במערכות נוספות מאפשר להן לתמוך בקבלת החלטות בזמן אמת ובדיוק מקסימלי. עולם העסקים לא התעלם מהשיפורים ביכולות העיבוד, בתצוגה הויזואלית של המידע ובאפשרויות החיזוי של המערכות הללו. בסקר שנערך בשנה שעברה על ידי חברת המחקר פורסטר (Forrester) עלה כי חברות רבות כבר מיישמות או מתכננות ליישם יכולות BI בסיסיות, כמו הפקת דו"חות, לוחות בקרה ואפשרויות ניתוח מגוונות. בנוסף, הדגיש הסקר את העניין הרב באפשרויות מתקדמות יותר ביניהן: חיזוי, וניתוח מידע מבוסס מיקום והתנהגות משתמשים.

את אחת הדוגמאות הטובות לשימוש יעיל במערכת BI ניתן למצוא אצל יצאנית ההלבשה התחתונה Maidenform. בוב רוסו, מנמ"ר החברה, הצהיר לאחר יישומה של מערכת BI בה כי "קבלת נתונים מפולחים על פי קהלי מטרה בזמן הנכון ובמקום הנכון חיונית לשיפור תהליך קבלת ההחלטות בזמן אמת. המערכת מאפשרת לנו להשיג יתרון תחרותי בשוק. אנחנו רוצים לוודא שנוכל לספק גרסה אחת בלבד של האמת ולספק מידע שאפשר לפעול על פיו". דוגמה נוספת נותנים אנשי הבנק האוסטרלי ANZ, שיישמו בהצלחה מערכת BI. הם מדווחים כי "האנליסטים שלנו לא מבזבזים יותר את כל זמנם ביצירת דו"חות טובים יותר – הם עוסקים בניתוח עסקי אמיתי, שמשפר את התהליכים ויוצר שינוי".

יכולות הניתוח הן, כאמור, הבסיס עליו ניצב הדור החדש של פתרונות ה-BI. בעולם ה-Big Data, כמות וסוגי הנתונים המגיעים ממקורות שונים הולכת וגדלה. ללא ניתוח יעיל ואיכותי של המידע הרב, קשה מאוד להפיק ממנו תועלות עסקיות. ניתוח מהיר של הנתונים, בין השאר על ידי שימוש בכלים אוטומטיים, הוא המפתח ליצירת גשר בין קבלת החלטות אינטואיטיבית לכזו המבוססת על עובדות ומספרים. עולם ה-Big Data צופן בחובו פוטנציאל חסר תקדים. פתרונות ה-BI, המבוססים על טכנולוגיות BI מתקדמות ומיושמים במתודולוגיה איכותית, מאפשרים לממש את הפוטנציאל של ה-Big Data.

השינויים הללו לא יכולים להתרחש ביום אחד והם כרוכים בלא מעט אתגרים, ביניהם: הפלת החומות המפרידות בין מאגרי המידע של המחלקות השונות בארגון; שילוב מערכות BI במערכות נוספות; הצבת מדדים ברורים לאיכות המידע; אימוץ המערכת על ידי מספר רב של משתמשים; ושינוי החשיבה בארגון ומעבר מהתבססות על תחושות בטן לקבלת החלטות מבוססת מידע.

על מנת ליישם את כלי הניתוח הנכונים ולהשיג את המקסימום ממערכות ה-BI בעולם ה-Big Data, יהיה על החברות המעוניינות בכך לבצע ארבעה צעדים בסיסיים: זיהוי, תכנון, לימוד ומדידה.

זיהוי
השלב הראשון הוא זיהוי התהליכים העסקיים שעשויים להשתפר באמצעות מידע זמין ואיכותי יותר. פעולה זו דורשת שיתוף פעולה מצד כל הגורמים בחברה והבנה של תהליכי העבודה ושל צרכי המידע השונים.

תכנון
לאחר הגדרת הצרכים ניתן לבצע בחירה מושכלת של הטכנולוגיות המתאימות ביותר לחברה עבור הפתרון המתוכנן.

לימוד
אף מערכת, חכמה ככל שתהיה, לא תביא תועלת אם לא ייעשה בה שימוש נכון. לכן, שלב הלימוד וההטמעה של המערכת וההיכרות עם האפשרויות השונות שהיא מציעה הוא חיוני במיוחד.

מדידה
ההשפעה בפועל של כל אחד מכלי הניתוח שייושמו צריכה להימדד, על מנת שניתן יהיה
לשפר את ביצועי הפתרון לאורך זמן.

מילוי של ארבעת הצעדים הללו ייטיב עם הארגון ויסייע להצעיד אותו הלאה.

הכותב הינו מנכ"ל BIyond.