מאמרים

מה זה בינה עסקית (BI) ואיך היא עובדת?

ידע הוא כח וכשזה מוצג בעיתוי המתאים ובמקום הנכון הוא משנה את פני התמונה כולה. בעידן תחרותי רווי במידע, בו הלקוחות כמעט ולא מגלים נאמנות למותגים ותרים אחר ההצעות המתאימות ביותר, הן בהיבט המחיר והן בהיבט ההיצע, עסקים נדרשים למצוא פתרונות שייסעו להם לא רק לדייק את תהליכי העבודה אלא גם להדק את התקשורת עם הלקוח ולהציע לו את ההצעה המתאימה והנכונה לצרכים שלו בעיתוי המתאים, במיקום המתאים, תוך יצירת מעטפת תומכת תהליכי מכירה. לשם כך הם בוחרים לאמץ טכנולוגיות חדשות,  שיסייעו בניטור המידע הרב המציף ומקיף את הארגון ובהצגתו לאיש המקצוע המתאים ביותר, במקום ובזמן הנכון. כלי BI מוצלחים במיוחד, מפשטים תהליכים, מקלים על איתור המידע המקצועי, משדרגים את מערך קבלת ההחלטות בשדרה הניהולית וקלים לאימוץ על ידי משתמשים ותיקים וחדשים כאחד.

מהי מערכת BI ארגונית? מאילו מקורות היא ניזונה? אילו מטרות היא באה להשיג וכיצד ניתן להתמודד באמצעותה עם היקף נרחב של נתונים? על התשובות לשאלות אלו ואחרות כאן בכתבה.

אז מה זה BI?

מערכת BI – בינה עסקית – היא מערכת המשלבת בין יכולות המכונה לתובנה אנושית. המערכת בנויה על בסיס מנוע רב עוצמה, השואב מידע ממקורות שונים, ביניהם מקורות פנים ארגוניים, כמו מערכות לניהול משאבי הארגון ומערכות לניהול קשרי לקוחות ומקורות חוץ ארגוניים כמו סניפים וחנויות, פורטלים, אתרי אינטרנט, לוחות מכירה, אתרים של גופים רשמיים ומוסדות מדינה, רשתות חברתיות ועוד. את הנתונים שהמנוע אסף ממקורות שונים שהוגדרו לו מראש, הוא מציג באמצעות טבלאות, גרפים, תרשימים וכלים חזותיים בדשבורדים מובנים. בשלב הזה המשתמש יכול לתחקר את המידע הנאגר בשתי דרכים – על ידי בחירה בין שאילתות מובנות במערכת (זוהי השיטה הנהוגה במערכות BI מהדור הישן) או עלי ידי חקירה חופשית של הדאטה באמצעות שאילת שאלות כללית והקלקה על אובייקטים במסך (השיטה המאפיינת את מערכות ה-BI מהדור החדש).המשתמש יכול לייצא את הדאטה המוצג לפניו לטבלאות, גרפים, קבצי אקסל, קבצי power point ולהיעזר בו על מנת לתמוך בתהליך קבלת ההחלטות המקצועי. יחד עם זאת, כוחו המרכזי של כלי ה-BI בא לידי ביטוי בכך שהמידע המוצג למשתמשי המערכת הוא גם המידע העדכני ביותר, שאף מתעדכן בזמן אמת. למידע זה ניתן להתחבר מכל מכשיר בעל חיבור אינטרנטי באמצעות סיסמה אישית. ארגונים מבצעים שימוש במידע זה כדי לשכלל וליעל תהליכים מקצועיים ולשפר את ביצועיהם העסקיים.

מה זה בינה עסקית (BI)?

הגדרת מטרות למערכת BI

מערכת ה-BI חולשת על כל תחום ארגוני, החל ממעקב אחרי עמידה ביעדי המכירה וכלה במעקב אחר ניהול המלאי. על אף שכלי ה-BI נשענים על פלטפורמה זהה, הם מיושמים ומוגדרים בהתאמה לצרכים ולמאפיינים הייחודיים של כל ארגון וארגון ונותנים מענה לפערים פונקציונאליים הקיימים במערכות הארגוניות כמו למשל: הצגה היסטורית של מידע, הפקת דוחות כספיים רב מטבעיים ורב חשבונאיים, מעקב אחר פניות פתוחות במערכת בחלוקה לשלבי הטיפול השונים, הקצאת משימות לאנשי מקצוע, מדידת יעילות של מהלכים עסקיים ולמעשה מתן מענה מלא לכל צורך ארגוני בריכוז מידע ובפיזור הערפל סביב תחום פנימי או חיצוני לארגון.

כדי לפשט את העניין הנה דוגמה למערכת BI העוסקת בניהול מספר רב של סעיפי תקציבי הפרסום. מערכת זו מושכת נתונים מכלל האמצעים בהם הארגון משקיע משאבים לפרסום: רדיו, טלוויזיה, מנועי חיפוש, רשתות חברתיות, עיתונות כתובה, שלטי חוצות וכדומה. המידע מוצג באמצעות דשבורד הבנוי מטבלה המרכזת את התקציבים, היעדים והביצועים, באופן זה הארגון למעשה מבין היכן הוא משקיע את כספו ומה האפיק שמניב לו את ההשקעה הטובה ביותר. כיוון שכל המידע מרוכז בטבלה ונצבע בהתאם להגדרות השונות, קל יותר לאתר מגמות וחריגות, להעביר תקציבים לאפיקים מניבים ולחקור לעומק את הסיבות להצלחה של מסע שיווקי אחד על פני מסע שיווקי אחר. מסך BI זה הופך למעשה ללב העבודה ומרכז קבלת ההחלטות הארגוני המבוסס על ידע אמיתי, מדוד ומהימן, המסייע לארגון לנתב את משאביו לאפיקים מניבים יותר ובכך לשפר את ביצועיו העסקיים.

דוחות ה-BI

אכן נהוג לכנות את מערכת ה-BI כמערכת דוחות, אך כינוי זה מתאים יותר למערכות הדור הישן, מערכות “שטוחות” המבוססות על שאילתות מובנות מראש, המושכות מידע מטבלאות במסד הנתונים (Data Base). מערכות אלו הן למעשה לא יותר ממערכות קלט-פלט ואין ביכולתן להעצים את יכולתו של המנהל לקבל החלטות טובות יותר או להתחקות אחר מגמות המתרחשות “בין השורות”. לעומתן, מערכות ה-BI מהדור החדש מאפשרות חקירה של הדאטה בזמן אמת על גבי הדשבורד עצמו, ללא כל תלות באנשי פיתוח ואף ללא כל תלות במבנה המידע המוצג. וזאת באמצעות לחיצה על ערכים העולים בחיפוש, וביצוע drill down, המאפשר לאתר מגמות גם במידע המקושר למידע עליו בוצעה השאילתה מלכתחילה. מערכות אלו מזכירות יותר פלטפורמות חיפוש במנועי חיפוש, הן מבחינת התצוגה והן מבחינת רמת השימוש והחופש הרב, שהן מאפשרות. באמצעותן כמובן ניתן להפיק דוחות בכל פורמט ואף להפיק תרשימי זרימה, המתעדים את תהליך קבלת ההחלטות של המשתמש. בנוסף, לרשות המשתמשים עומדים מגוון עזרי תצוגה, המאפשרים לו להדגיש נקודות מסוימות ואף לבנות דוחות בהתאם למידע ייחודי אותו הוא מבקש לחקור. כלי מעניין נוסף, שנמצא במערכות אלו נקרא story ותפקידו לאפשר למשתמש לצלם מסכים מתוך המערכת ולהפוך אותן למצגת, אותה ניתן לעדכן בזמן אמת ולהיעזר בה בכל עת כשנדרש להציג את הנתונים העסקיים.

היכנסו ללמוד על NPrinting להפקת דוחות BI>>>

איך מקורות קלט עובדים?

מקורות הקלט במערכות ה-BI הם כל אותם מקורות מידע פנים ארגוניים וחוץ ארגוניים המזינים את המערכת במידע המתעדכן בכל עת למעשה. על מקורות מידע אלו מבוססים הדוחות הארגוניים ומתעדכנות הטבלאות בדשבורד.

אלו מקורות מזינים את מערכת ה-BI ?

  • גיליונות Excel פנים ארגוניים – המרכזים מידע בצורה טבלאית כמו חשבונות, מלאי, הזמנות רכש, הזמנות עבודה, עבודות פתוחות וכדומה.
  • Web ומסדי נתונים – לרבות מסדי נתונים פנים ארגוניים הכוללים נתוני עובדים, מלאי, רכש, הזמנות ייצור, משלוחים וכן מסדי נתונים חוץ ארגוניים כמו שערי מטבע, מזג אוויר, מצב התנועה ולמעשה כל מידע, המשפיע על תהליך קבלת ההחלטות הארגוני. יש לציין, שכאן היכולות הן אינסופיות, וניתן לעדכן מידע מכל מקור ב-WEB בהתאם לדרישות הארגוניות.
  • קבצים – לרבות נהלי עבודה, הגדרות יעדים ומטרות.
  • תיקיות – מידע פנימי, שעד כה היה ניתן לשתף רק באמצעות תיקייה שיתופית ברשת הפנים ארגונית. 
  • מחסן נתונים – אשר ניזון ממערכות המידע הארגוניות לרבות מערכת ERP ומערכת CRM , כאשר הנתונים עוברים סוג של טיוב, המאפשר להציג אותם בכל פורמט ללא כל תלות בתוכנה מקשרת, מערכת ה-BI מעבדת את המידע ומסכמת אותו בהתאם להגדרות.
  • מחסן נתונים תפעולי – מבטיח, שהמידע המוצג במערכת ה-BI מעודכן לזמן אמת או קרוב ביותר לזמן זה- גם כן בהתאם להגדרות המערכת בשלב האפיון.

היכנסו ללמוד על קליקסנס>>>

הפקת תוצרים של מערכות BI

מערכת ה-BI מציגה נתונים במגוון דרכים, ביניהן על בסיס דשבורד (לוח מחוונים) מובנה, דוחות מובנים, דוחות אד הוק ודיווחים אנליטיים.

  • דשבורד מובנה – מאפשר לתמצת את המידע ולהציגו בהתאמה אישית לכל משתמש. הדשבורדים מצוידים במגוון תוספי תצוגה, המאפשרים להדגיש מידע מסוים באזורים שונים במסך- בהתאם לבחירה של המשתמש, הן בצורה טבלאית והן בצורה של הגדלת נתונים. ניתן לעבוד עם מספר דשבורדים במקביל ומומלץ למקדם לנושאים מקצועיים הדורשים פעולות למשל רשימה של הזמנות פתוחות, מקרים שנמצאים בטיפול, באיחור, קצב מכירות ועמידה ביעדים וכדומה.
  • דוחות מובנים – דוחות שהוגדרו מראש הן בהיבט התצוגה והן בהיבט מועד ההפקה, אלו יכולים להיות דוחות מחזוריים או דוחות שמופקים בעת דרישה. מבנה הדו”ח מורכב מטבלה, תרשים, גרף או הדגשה של מידע- בהתאם לדרישות ולצרכים העסקיים.   
  • דוחות אד-הוק – רווחים במערכות -BI מהדור החדש, המאפשרים חקירה חופשית של הדאטה על בסיס הדשבורד. דוחות אלו ניתנים להפקה על ידי המשתמשים, הבוחרים את השדות, אופן התצוגה והפורמט בהם יוצגו.
  • דיווחים אנליטיים – ממש בדומה ל”הודעות דחיפה” או דיווחים חדשותיים, גם כאן קיימת יכולת במערכת ה-BI ליצור הודעות “פוש” לעדכונים, שהוגדרו מראש- למשל : חריגות מתקציב, מכירה של מוצר מסוים, הגעה ל”קו התחתון” של המלאי. ניתן להגדיר את סוגי ההודעות, תדירותן והמקור אליו יישלחו בשלב אפיון המערכת.

ביג דאטה ו – BI מה הקשר?

ארגונים בצמיחה וארגונים גדולים בכלל נדרשים להתמודד עם היקפים נרחבים של מידע, מידע זה רק הולך ומתעצם ועלול מחד “להכביד” על העסק ולהאט את ביצועי טעינת המידע במערכות ומנגד “להתפספס” ולא להילקח בחשבון בתהליך קבלת ההחלטות. זוהי הסיבה המרכזית, שמערכות ה-BI מאופיינות במנגנון מובנה, הנועד לטפל בנתונים הן ברמת האיסוף הגולמית והן ברמת סיכום הנתונים והצגתו בדוחות. למערכות ה-BI החדשות והמתקדמות יש את היכולת המובנית להתמודד עם היקפי המידע העצומים וזאת לעומת מערכות ה-BI המסורתיות, שדורשות הכנה ובניה מחודשת של שאילתות כדי להציג את המידע המתאים, המאפשר לזהות קשרים בין נתונים ודפוסים נסתרים בין קשרים אלו. זה גם למעשה ההבדל המרכזי ההופך את כלי ה-BI לכלי עזר ניהולי מהותי ומהימן, העונה על צרכים עסקיים אקטואליים ודינמיים. איסוף המידע על ידי כלי ה-BI המתקדמים מבוסס מוצר הנקרא BIG DATA ורווח בקרב חברות התוכנה. המוצר מאפשר להשיג את האיכויות הבאות:

  • התמודדות עם היקפי מידע נרחבים ברמת Peta Bytes  ו – Tera Bytes
  • איתור מידע ממגוון רחב של פורמטים והצגתו ללא כל תלות בתוכנות חיצוניות
  • איסוף ממידע הנמצא במיקומים גיאוגרפיים שונים
  • מיפוי מידע על בסיס אלגוריתם

ל-BIG DATA יש מגוון מודלים ביניהם עיבוד מידע במספר מעבדים וריכוז מידע מזיכרונות מחשב מובנים.

איסוף ועיבוד נתונים ממקורות שונים

מודל רווח ויעיל מאוד, המאפשר לאסוף מקורות מידע ולמפות אותם עלפי סוגים-מידע הקשור לצריכה, ייצור, איכות וניהול. הנה מספר דוגמאות הממחישות את הנושא:

  • מידע הקשור לייצור – יגיע מקבצים בתוך המערכת שהמידע מהם מרוכז בצורה טבלאית, בסיסי נתונים, שאינם מבוססי טבלאות No-sql, מערכות ה-ERP וה-CRM הארגוניות, תוכנות כשירות המבוססות על SAAS  ותוכנות המבוססות על גלי רדיו RFID.
  • איסוף מידע ממקורות המשמשים כמאגרי מידע, רשתות, אינטגרציות.
  • תוסף BIG DATA.
  • הפעלת אלגוריתמים המבצעים ניתוחי BIG DATA, כריית מידע מבסיסי נתונים, הצלבתם והסקת מסקנות בנוגע לדפוסים, צבירת מידע והסבת מידע.

כאמור במודל זה משתמשות רוב חברות התוכנה המפתחות את מערכת ה-BI ובפרט מערכות ה-BI המתקדמות ביותר, ההופכות את מערכת ה-BI הישנה, שנתפסה כמחולל דוחות קלאסי לכלי רב עוצמה תומך קבלת החלטות, המאפשר להצביע על מגמות, לגלות מידע הנסתר בדאטה ולחקור את הדאטה על בסיס המודל, שנבנה בהתאם למאפייני הארגון.

לקריאה מורחבת על ביג דאטה (BIG DATA) היכנסו>>>

 שימוש בבסיס נתונים אחיד

מודל נוסף ורווח הוא שימוש בבסיס נתונים אחיד, אשר משמש למעשה כ”מחסן” נתונים (ולכן הוא נקרא גם Data Warehouse מחסן נתונים) באמצעות מודל זה ניתן לשפר באופן משמעותי את זמן ריצת המערכת על השאילתות, המודל מיושם בדרך כלל כאשר המידע “נמשך” מבסיסי נתונים הבנויים על טבלאות בעלוות מאפיינים ייחודיים, למשל חשבונות בנק, שמות של פריטים, שמות של עובדים וכדומה, כאשר באמצעות הקלקת ערך מסוים כמו מספר זיהוי ניתן יהיה לשלוף את כל המידע המקושר אליו (בסיסי נתונים אלו נקראים RDMBS) . במודל זה, המידע מאוחסן ומעובד בו זמנית במנגנונים מקבילים ונפרדים המבוססים על זיכרונות חיצוניים וזאת במטרה לשמור על הנתונים בשלמותם וליצור קישורים נוספים ברמות שונות לכל נתון. השימוש בבסיס נתונים זה מתאים לחברות אשראי, הייטק, בנקים, חברות יצרניות ולמעשה כל ארגון המיישם, בנוסף למערכת BI , מערכת ERP  ונדרש להתמודד עם היקפים נרחבים של מידע.

שימוש בזיכרון מחשב

מודל לניהול בסיסי נתונים, השם דגש על מהירות עיבוד הנתונים, המתאפשרת באמצעות שימוש בזיכרון המחשב – RAM . ההנחה בבסיס המודל היא, שניתן לגשת לכל מידע מקושר באופן ישיר באמצעות “קיצור דרך” המובנה ביכולת המעבד. כלומר, ניתן לגשת לכל תא בזיכרון בהתאם לכתובתו. במודל זה ניתן לקבל ניתוח מידע מתקדם, תחזיות, עיבוד מידע, חיפוש על פי מילה, עיבוד מידע לגרפים. מודל זה תומך בתעבורת מידע עד Peta Bytes תוך שמירה על מהירות עיבוד המידע (לעיתים תוצאת השאילתה חוזרת תוך פחות משניה) . יש לציין, שאחסון המידע בזיכרון RAM יקר יותר מאחסון המידע בזיכרון חיצוני כמו באמצעות דיסקים במודל RDMBS וזהו שיקול שיש לקחת בחשבון בעת יישום מערכת ה-BI  

תשתיות ואינטגרציות נפוצות למערכת BI

מערכת ה-BI מתממשקת לשתי תשתיות אחרות המאפשרות את רציפות השימוש בה מכל מקום בעולם עם חיבור לרשת האינטרנט ומכל נקודת זמן. תשתיות אלו הן הענן המבוסס על אפליקציות SAAS וכן חיבור מוצפן למכשירי מובייל, סמארטפונים, מסופונים, טאבלטים, המאפשרים שליחה של הודעות עדכון בדחיפה מתוך מערכות ה-BI בהתאם לדרישות וההגדרות הארגוניות.

אינטגרציה בין מערכות ענן ו BI

מערכות BI על ענן הן עניין רווח בקרב ארגונים המתמודדים עם היקפים נרחבים של מידע, שמגיע בין היתר, גם ממקורות ציבוריים וממערכות public cloud . מידע זה משמעותי לתהליך קבלת ההחלטות הארגוני ומאפשר לחבר את הארגון לספקים, לקוחות, שותפים ולמעשה לכל גוף המספק מידע עסקי (למשל מערכת הבורסה, שערי מטבע, מיזוג אוויר, מפות וכדומה). כלי ה-BI המופעלים בענן הם למעשה אפליקציות SAAS המהוות פלטפורמה בפני עצמה, הניתנת לפיתוח. יש לציין שמרבית החידושים בתחום מפותחים קודם לכן על בסיס הענן. לשימוש בענן יתרונות רבים: הוא מאפשר גמישות תפעולית הן בהיבט התשלום והן בהיבט היקף השימוש (רישיונות ומשתמשים פעילים). בנוסף, קיימים יתרונות טכנולוגיים הבאים לידי ביטוי בנגישות למקורות איסוף נתונים כמו NOSQL, וכן יתרונות אבטחתיים, הנשענים על מאמציהם של חברות הענן לספק גישה בטוחה ומוצפנת ולהגן על המידע הארגוני מפני וירוסים וזליגות. כיום ניתן לשלב פתרונות היברידיים, המאפשרים להישאר בתשתית הארגונית ולבצע את כלל הפיתוחים החדשים על תשתית הענן.

אינטגרציה בין מכשירי מובייל ו BI

השימוש בפלאפונים צובר תאוצה ולא בכדי. יותר ויותר משתמשים מעדיפים לבצע פעולות, שעד כה ביצעו במחשבי ה-PC דרך המכשיר הנייד. גישה זו לא פוסחת על עולם העבודה ומגבירה את הדרישה לפתרונות BI מתקדמים המתממשקים למכשירי המובייל השונים לרבות טלפונים חכמים, טאבלטים ומסופונים, המאפשרים להתחבר אל המידע הארגוני, להעלאות דשבורדים במסכי הסמארטפון ולהתעדכן בטבלאות, רשימות ומשימות מכל מקום בו יש חיבור אינטרנטי ומכל מכשיר. היבט נוסף של ממשקים למובייל בא לידי ביטוי בהודעות טקסט בדחיפה. במקרה זה, ניתן להגדיר מראש, אילו עדכונים קריטיים יועברו לאנשי מפתח בארגון על מנת “להיות עם היד על הדופק” ולהקדים מהלכים עסקיים, כך ניתן להגדיר חריגות תקציביות או ירידה בנפח המלאי, שליחת הודעות בתזמונים קבועים בנוגע לביצועים עסקיים נבחרים וכדומה.

אינטגרציה בין מערכות BI וכלים אחרים

ממשקי מערכות ה-BI לא מסתיימים במובייל ובענן אלא ממשיכים הלאה אל עבר כלים אינטרנטיים,  כך שכיום ניתן להעביר מידע ולהפיק דוחות ממערכות ה-BI ואף להזין את מערכות ה-BI ממידע הקיים בפלטפורמות אינטרנטיות כמו ה-Google Sheets .

מה הדבר נותן?

 ראשית, חיבור למקור ידע רב עוצמה, המאפשר להזין את המערכת במידע הקריטי לתפקוד היום יומי ולתהליכי קבלת ההחלטות ושנית, נגישות גבוהה לנתונים וייצואם למקורות חוץ ארגוניים ללא כל סיכון לזליגה של מידע או חדירה של גורמים זרים אל מערכות הארגון. בנוסף, את המידע ניתן לסנן ולהתאים בהתאם לתמונת מצב ספציפית אותה רוצים להציג, ניתן לשתף תיקיות ואף למשוך מידע מתוך התיקיות אל דשבורד ה-BI הארגוני. למי מתאים ממשק זה? לכל מי שעובד עם גורמים חיצוניים, שאין כל טעם שתהיה להם נגישות למערכות הארגון, אך עבודתם משמעותית לעמידה ביעדים ובמדדי השירות ללקוחות הקצה של הארגון. האפשרות למשיכת המידע המוזן בטבלאות מקל על תהליכי העבודה, חוסך בזמן, ושומר על עדכניות המידע.

היכנסו ללמוד מה דאטה אנליסט כאן>>>

מערכות BI לטווח ארוך או טווח קצר

תפיסת הפיתוח של מערכות ה-BI הארגוניות מתייחסת למרכיב הזמן.

בעוד מערכות BI לטווח הארוך יכולות לתת מענה למספר רב של שנים ולרוץ על נתונים מפרקי זמן נרחבים, מערכות ה-BI לטווח הקצר נועדו לתת מענה לשימוש מובחן או לשמש לשנים ספורות (שנתיים- שלוש שנים), ההבדלים בין מערכות אלו באים לידי ביטוי במשאבים המושקעים בהן.  

מערכות BI לטווח הארוך

אלו מערכות BI מסוגים שונים, חלקן מבוססות BIG DATA  ומחסני נתונים וחלקן אופרטיביות. נקודת המוצא הבסיסית מאחורי פיתוח מערכות אלו היא שהן משמשות לטווח הארוך ובדרך כלל מתאימות ל ארגונים עם מספר רב של חברות, שאותן הם מנהלים, ולכן הם זקוקים למערכת BI המאפשרת לייצר דיווחים תקופתיים לאורך שנים כמו דוחות רווח והפסד, דוחות מאזן, חריגות תקציביות וכדומה. מאפיין נוסף של מערכות BI לטווח הארוך הוא היכולת לבצע ניתוח נתונים מורכב במטרה להתחקות אחר מחזוריות ולזהות מגמות. יש לציין, שניתן לפתח מערכות אלו בשלבים ולאורך זמן. הארגונים שבדרך כלל בוחרים במערכות BI לטווח הארוך הם: חברות אשראי, בנקים, חברות יצרניות, מפעלים, חברות ייבוא בעלי היקפי סחר נרחבים, תעשיות, ארגונים ממשלתיים וכיוצא בזה.

מערכות BI לטווח הקצר

כשמן כן הן, מערכות המשמשות לשנים ספורות, והשימוש בהן נעשה לצורך מטרה מסוימת. המערכת מפותחת על ידי מספר מצומצם יחסית של שלבים, עם מעט רכיבים או תוך איחוד בין רכיבים שונים, והפיתוח מאופיין בשלושה שלבים:

  • תכנון – הכולל איסוף נתונים, תחקור בנוגע לצרכי הארגון וגיבוש מסמך האפיון הבסיסי.
  • פיתוח – בהתאמה לתוכנית האפיון, כולל סבבי בדיקות וסבבי תיקונים. יש לציין שכל שינוי באפיון הבסיסי עשוי להאריך את שלב הפיתוח.
  • השמה – שלב בדיקות המערכת בסביבות דמה, ביצוע הדרכות למשתמשים, הטמעת הפתרון בארגון ותפעולו.

השימוש המרכזי שנעשה במערכות BI לטווח הקצר מתמקד בעיקר במתן עדכונים, מערכות אלו אינן משמשות לניתוח נתונים או לחקירת הדאטה בחופשיות על בסיס הדשבורד וכאמור השימוש בהן מיועד למספר מצומצם של שנים או לחילופין יישום של פונקציונאליות מצומצמת.

לסיכום, בינה עסקית מסייעת לעסקים מכל גודל לנהל את המידע הארגוני ולבצע בו שימוש המועיל לתהליך קבלת ההחלטות. בתחום קיימים שני סוגים מרכזיים של פתרונות – הראשון, פתרון המבוסס על תפיסת מערכות ה-BI הישנות, ששימשו בעיקר כמחוללי דוחות ומתן עדכונים שוטפים והשני, פתרון אינטגרטיבי והיברידי המתממשק לאינספור מקורות מידע, פנים וחוץ ארגוניים, מוצג על גבי דשבורד מובנה, מבוסס על המודל העסקי ומאפשר חקירה חופשית לחלוטין של הדאטה הארגונית במטרה להגיע לתובנות, לשכלל את תהליכי קבלת ההחלטות ולייעל תהליכים ארגוניים. מערכות BI שהצליחו להוכיח את יעילותן לאורך שנים הן המערכות, שהותאמו לארגון “ככפפה”, נתנו מענה לפערים המרכזיים בו, נמצאו כקלות לאימוץ והתאמה לצרכים המקצועיים, כך שצוותי העבודה בארגון בוחרים לבצע בהן שימוש יום יומי ולתת אמון במידע המוצג לפניהם.

אילן גת
אילן גת מכהן בתפקיד מנכ”ל החברה משנת 2018. בתפקידו הקודם היה מנכ”ל חברת DavidShield/PassportCard במשך 6 שנים ולפני כן נשלח מטעם החברה להקים ולנהל חברה בבייג’ין, סין. לאילן תואר ראשון במנהל עסקים בהצטיינות ותואר שני בשיווק מהמכללה למנהל.

    בואו לפגוש את הנתונים שלכם מקרוב

    מלאו פרטים כאן ונחזור אליכם בהקדם

    חייגו אלינו חייגו אלינו צור קשר צור קשר צור קשר לאתר תמיכה