תוֹכֶן
מקור: Nyul / Dreamstime.com
להסיר:
חברות רבות רוצות BI - גם אם אינן מבינות זאת לחלוטין. גלה מהי בינה עסקית ואיך זה עובד.
למשהו כה חיוני להצלחתו לטווח הארוך של עסק מודרני, הרעיון של בינה עסקית אינו מוגדר היטב. אבל זה לא מונע מחברות רבות לרצות את זה, אפילו אם הן לא לגמרי מבינות את זה. כאן תסתכל על מגמה עסקית IT זו, מה היא ואיך היא פועלת לשיפור תהליכי החברה.
מהי בינה עסקית?
בינה עסקית (BI) מתייחסת לאיסוף וניתוח נתונים על מנת לייצר תובנות שישפרו את תהליכי החברה. יש הרבה בהגדרה הזו וכתוצאה מכך, הרבה בלבול סביב BI נובע מההנחה שהוא מפסיק בניתוח. למרות שההבחנה נעשית לפעמים בוצית, ניתן לחשוב על הבינה העסקית כיעד הסיום של ניתוחים עסקיים מכיוון שהיא מייצרת את התובנות הניתנות לביצוע שעסק זקוק לו כדי לקבל החלטות מושכלות. לשם כך, בינה עסקית יעילה צריכה לעמוד בארבעה קריטריונים עיקריים:
- דיוק
הכוונה לרמת הדיוק של כניסות הנתונים כמו גם תפוקות. השניים קשורים כמובן. כל מערכת הדורשת ניתוח יכולה ליפול טרף לבעיית הזבל, האשפה החוצה (GIGO), שבה נתונים נגועים עלולים להרוס את התוצאות, גם כאשר המודל האנליטי תקין. על מנת לקבל תשובות (פלט) מדויקות, הנתונים שנכנסים חייבים להיות מדויקים ורלוונטיים לשאלות שהעסק מבקש לענות עליהן.
לעיתים קרובות זה לא מעשי לנסות ולזרוק את כל הנתונים שמייצרת חברה למודל אנליטי ולצפות שזה יהיה הגיוני מכל דבר, החל ממספרי הייצור וכלה במצב משפחתי. זו הסיבה ששיקול דעת אנושי משמש לרוב לבחירת הנתונים הרלוונטיים לבעיה מסוימת. עם זאת, ניתן לבצע מימוש יתר של הבחירה הזו או פשוט לעשות בצורה לא נכונה, ולהחזיר אותנו לבעיית ה- GIGO. - תובנות בעלות ערך
לא כל התובנות הן בעלות ערך. הידיעה על מידת היד (השמאלית או הימנית) של מרבית הלקוחות שלך עשויה להועיל עבור יצרן כפפות בייסבול, אך היא תועיל פחות ליצרן נעליים. למרות שמצוק את כל הנתונים כדי לגלות דבר שלא היה ידוע בעבר יכול להיות מספק, BI צריכה להציע תובנות קונקרטיות. לדוגמה, אם ניתוח הראה חנות ספורט שלקוחות רבים שרכשו כפפות בייסבול רכשו גם נעלי ריצה, הבעלים יכול היה לארגן מחדש את תצוגות החנות לכדי אשכול ונעליים כפפות לנוחות הלקוח, או להפריד אותם לפינות שונות של החנות כדי למקסם את הסיכוי של גלישה. - זמניות
קבלת תובנה מדויקת ורבת ערך היא רק מחצית הקרב. בינה עסקית חייבת להיות מסוגלת לספק תובנות אלה בזמן הנכון. אם חנות הספורט האמורה תגלה רק את התאמת הכפפות ונעלי הריצה בדצמבר ולא בתחילת מגמת הקנייה, היא עלולה לאבד את ההזדמנות לנצל מידע זה.
יש שני חלקים לעיתוי: זמניות הנתונים שנכנסים ובזמן התובנות שיוצאות. לעסקים יש מסגרות זמן שונות להחלטה, תלוי במה שהם עושים. חנות קמעונאית תרצה ככל הנראה להזין מידע מכירות בזמן אמת ל- BI בתקווה לקבל תובנות מתוזמנות ליישום על בסיס חודשי, שבועי או אפילו יומי. פעולות לטווח ארוך יותר כמו חברת חיפושי וייצור נפט וגז עשויות להתעניין רק בתובנות על בסיס רבעוני או שנתי. - ניתן לפעולה
המכשול הסופי עבור כל סוג של אינטליגנציה עסקית הוא לספק תובנות שניתן לבצע בהן. במידה מסוימת פירוש הדבר השגת הבנה של אילוצים מעשיים. לדוגמה, כמעט כל חברה יכולה להיות יעילה יותר אם היה לה הון בלתי מוגבל לשדרוג כל הציוד שלה. לכן, בינה עסקית טובה צריכה לזהות את השדרוג שיניב את התשואה הגבוהה ביותר או, ויפה מזה - תוכניות ניצול אחרות שתפיקו את המרב מנכסים קיימים. במילים אחרות, הבינה העסקית צריכה לספק תובנות מעבר למה שברור מאליו ולעבוד בתוך אילוצים ייחודיים של חברה בכדי לספק רעיונות ניתנים לפעולה שנועדו לשפר תהליכים עסקיים ובסופו של דבר את הרווחיות שלה.
תהליך ה- BI
אז מה בדיוק נעשה בקופסה השחורה של המודיעין העסקי? תהליך הבינה העסקית דומה מאוד למעגל הדמינג. יש לו ארבעה צעדים רחבים שמתעללים שוב ושוב (מילת הבאזז לכך היא שיפור מתמשך, או Kaizen).
- איסוף נתונים: מקורות נתונים מזוהים והנתונים נאספים ומומרים לתבנית הניתנת לניתוח.
- ניתוח ופעולה: הנתונים מנותחים וננקטת דרך פעולה.
- מדידה: תוצאות הפעולה נמדדות באמצעות מודל שנבחר.
- משוב: תוצאות הפעולה משמשות כנקודת נתונים נוספת כדי לבצע שיפורים שוטפים בתהליך ה- BI.
בינה עסקית בפעולה
BI הוא מחזור Deming המיושם בכל ארגון ובכל קווי העסקים שלו. זה בדרך כלל מקלים על ידי הטכנולוגיה. בתצוגה זו התוכנה רק עוזרת להקל על היישום של תהליך זה בהרבה ומאפשרת לכלול מדגם גדול יותר של נתונים בניתוח. בסופו של יום, לעומת זאת, BI יעיל רק אם הוא מהימן ומשמש להנחות החלטות אנושיות. עם זאת, הקפיצות שעשתה BI בהדרכת ארגונים גדולים סייעו להעניק לה אמינות רבה בעולם העסקים. פירוש הדבר שחברות רבות רוצות BI - גם אם אינן מבינות זאת לחלוטין.