סקירת כנס: "Business Analytics Focus 2017"

שמואל מרדלר, מנכ"ל ERP.ORG, פתח את הכנס והגדיר את מטרת   תחום הבינה העסקית – Business Analytics: "להפיק מידע משמעותי מבחינה עסקית לצורך קבלת החלטות ניהוליות על בסיס מידע היסטורי, עכשווי ותחזיות". 

 תחום ה-Business Analytics נחלק למספר תתי תחומים: 

• Descriptive Analytics
  בחינת עבר או הווה – מה קרה/קורה ומדוע
• Predictive Analytics
  בחינת עתיד – מה אמור לקרות ומדוע
• Discovery Analytics
  חקר הנתונים ואיתור מגמות וקורלציות "מעניינות" גם ללא שאלה ספיציפית
• Prescriptive Analytics
  מה אנחנו אמורים לעשות על בסיס הממצאים בהיבט של פעולות עסקיות

מיכאל שפרבר, מנהל תחום תשתיות ומידע עסקי באגף הכספים בסלקום, סקר את ניסיונה של סלקום תחת הכותרת:
"Agile Powered Financial Analytics".

מיכאל הציג את המסע שעברה החברה מחברת סלולר לקבוצת תקשורת שחייב אימוץ אסטרטגיה של מצוינות תפעולית ושירות מצוין. 

במהלך זה הוטמע יישום גישת הניהול הממוקד:

• טיפול בצווארי בקבוק
• Optimizer vs Satisficer
• הפחתת "מפעל הזבל" – פעולות ללא ערך עסקי
• תחום ה-Data Analytics בסלקום מתבסס על העקרונות הבאים:
• Data Culture
• Agile
• Actionable BI
• "WOW" UX

באמצעות הטמעת תשתית Financial Analytics נוצרה בארגון תפיסה עסקית ושפה אחידה בכל היחידות תוך התמקדות בתמורה הכלכלית לחברה. כל יחידה רואה את השפעתה על שורת הרווחיות ונמדדת עליה. בכך מאיצה תשתית המידע העסקי את ערך הפירמה ומסיעת לחברה לעמוד ביעדיה העסקיים.

אופיר אייזיק, סמנכ"ל מכירות ב-QlikView ישראל, הציג את פתרון ה-QlikView המאפשר בין השאר: 

• שליפת מידע באמצעות טכנולוגיית In-Memory ייחודית
• חיפוש בצורה אינטואיטיבית הדומה לחיפוש באינטרנט ומספק תשובות במהלך ההקלדה
• צפיה במידע בכל צורה נדרשת: גרפים, טבלאות, תרשימים, מפות, דו מימד, תלת מימד ועוד 

בנוסף מספק הכלי למחלקת ה-IT הארגונית כלי חזק, גמיש וקל לניהול ומעקב שימוש של מערכת ה-BI בסביבת מרובת משתמשים. בין השאר ניתן לעקוב אחר הפצות של יישומים, לנהל ממקום מרכזי את חלוקת העומסים בין השרתים, תזמון טעינת נתונים ועוד. 

גלית טוויג, דירקטורית, מנהלת תחום אנליטיקס ב-EY ישראל, סקרה את ה-Human Factor of Analytics Success. 

בסקר שערכה EY נמצא שלארגונים קשה לקבל ערך מהטמעת טכנולוגיות מתקדמות בתחום ה-Business Analytics ורק 12% מהסך של 564 מנהלים שנשאלו, מציינים שיש בארגונם מערכי Business Analytics מובילים. 

נמצא שארגונים השקיעו רבות בטכנולוגיות אך פחות בהכשרה של מנהלים בצריכת תוצרים של Business Analytics. ולכן תוצרי הניתוח נשארים ברמה אינפורמטיבית בלבד ואינם משמשים כבסיס לביצוע שינויים עסקיים מחויבים.   

בכדי שארגון יהפוך ל: Data-Driven Organization, עליו לפעול בארבעה מישורים: 

• Strategy & Leadership
• Analytics Production
• Organizational Analytics Consumption
• Individual Analytics consumption

יניב בן-נון, פיתוח עסקי ומומחה ל-Analytics בחברת iProsis, הציג את השירות שחברתו מעניקה: Big Data as a Service. 

חברת iProsis מעסיקה כ-20 עובדים, שותפה עסקית של SAP, ומתמחה במתן שירות Business Analytics על Big Data באמצעות פלטפורמת SAP HANA בענן. באופן זה יכול ארגון שאינו גדול, להינות מתובנות עסקיות מבוססות Big Data ללא צורך ברכישת חומרות ותוכנות יקרות במודל השירות. 

יכולות אלו מאפשרות לארגון לפעול בצורה חכמה, מהירה בהתאמת המוצרים והשירותים שלהם על בסיס מידע ואנליטיקה מתקדמת, שתאפשר להם יתרונות תחרותיים. 

רונן אברמוביץ, שותף, יועץ בכיר ומנהל תחום מודלים וסימולציה בחברת פרוגרמה, הציג מתודות וכלים המאפשרים להפוך את גישת התכנון בארגון מגישה המגיבה למתרחש לגישה פרואקטיבית, צופה פני העתיד. 

רונן סקר מתודולוגיות וכלים בתחום המאפשרים לבצע תרחישי "What if" בסביבות מורכבות עם קשרים רבים בין היישויות והאילוצים. באופן זה יכול ארגון לצפות את המשמעות של שינוי מתוכנן לפני ביצוע השינוי בפועל. ארגונים המשתמשים במודלים וסימולציות מקבלים תועלות רבות כגון: איתור צווארי בקבוק, בחינת המשמעויות של הוספת משאבים, בחינת עומסים בייצור, משמעויות של הוספת הזמנות לצבר קיים ועוד. 

לורן לוי, Tableau & Altreyx Product Consultant ב-SIT, הציגה יכולות ביצוע אנליזות על מאגרי מידע מגוונים באופן מהיר וקל. 

באמצעות טכנולוגיית Altreyx ניתן להכין את מאגר המידע כולל ניפוי נתונים וטיובם תוך שילוב מקורות מידע שונים. מהלך זה מתבצע באמצעות אוביקטים קיימים ללא כתיבת קוד כלל. על בסיס המידע ניתן לבצע ניתוחי מידע מורכבים ומהירים באמצעות Tableau BI המאפשר לבצע ניתוחי מידע מהירים המוצגים בהמחשות גרפיות קריאות, ברורות וברות ניתוח יעיל וזריז, בזמן אמת. 

ילנה נורמנוב, Head of BI ב-MinuteMedia, הציגה את אתגרי ה-BI במדיה הדיגיטלית. 

MinuteMedia פתחה ומנהלת את פטלפורמת ספורט אינטרנטית המובילה בהרחבת קהל המשתמשים שלה, ביחסית למתחרים, בעולם. 

• 75 מיליון משתמשים יחודיים בחודש
• 50 מיליון אינטראקציות חברתיות
• 107% גידול משנה לשנה

 האתגרים שניצפו בתחילת הפרויקט: 

• מקורות מידע רבים, אך לא ברורים מבחינת אמינות
• אין סטנדרטיזציה בהגדרת והבנת המונחים בקרב מנהלים בארגון
• הבנת הערך של מידע עסקי ויצירת KPI המשלבים נתוני הכנסות

 התובנות שהושגו: 

• יצירה של מאגר מידע אמין אחד, מבוסס מקורות מידע שונים
• הגדרה מפורטת של המונחים בתהליכי הניתוח
• יצירת KPI והתראות על שינויים מהותיים
• המשך העשרת בסיס הנתונים על ידי מקורות מידע נוספים
• העברת ידע אנליטי בין קבוצות המשתמשים בארגון

עודד טהורי, מנכ"ל Sense BI, נשא דברים תחת הכותרת: "פתרונות BA כולם יפים, איך בוחרים ומצליחים". 

עודד הציג את האופנים לטיפול בהיבטים השונים של פרויקט BA בארגון: 

הבנת צרכי ה-BI של הארגון 

• יש טכנולוגיית BI באירגון ? מה מצבה?
• סוגי וכמות מקורות הנתונים
• כמויות הנתונים
• ייחודיות העולם העסקי
• מה כמות המשתמשים
• מה עושים ארגונים דומים?
• איכות הנתונים
• מיקום הנתונים ומיקום המשתמשים

משתמשים עסקיים מחוייבים 

מחויבות המשתמשים העסקיים לתהליך הטמעת BI היא המפתח להצלחה.

חשוב שלכל פרויקט BI בארגון יהיה משתמש מוביל.

תפקידיו של מוביל הפרויקט:

• מציאת צורך עסקי ממוקד
• הגדרת צוות עסקי בארגון האחראי להגדרת הפרוייקט
• בניית ROI לפרוייקט

בחירת טכנולוגיות

• מה עושים ארגונים דומים?
• האם טכנולוגה אחת יכולה לתת מענה לכל הצרכים הקריטיים שלי?
• האם ישנם יישומים מוצלחים בארגונים דומים במקומות אחרים?
• כמה ידע יש בארץ בטכנולוגיה ?
• מה מגבלות הטכנלוגיה?
• יש טעם ב POC?
• כישורים הנדרשים מצוות הפיתוח
• Self Service
• SAAS\CLOUD\ON PRE
• כמויות נתונים
• האם נדרש מחסן נתונים פיזי ?
• מובייל ?
• DATA ENTRY
• דוחות \ דאשבורדים \אנליטיקס
• דוחות פיננסים
• Real time

בחירת ספק BI 

• ספק התומך במספר טכנולוגיות
• הכירות עם העולם העסקי
• הצוות שהספק מעמיד לטובת הפרוייקט
• האם יש לו Best Practice רלוונטי ?
• להימנע מהסכמי Quick & Dirty !

דגשים בינול וביצוע פרויקט BI 

• ביצוע הפרוייקט בשלבים
• הצלחות קטנות ומהירות
• אפיונים
• זיהוי סיכונים
• תכנון לוחות זמנים
• בקרה על איכות היישום
• ישום מתודולוגי של תשתיות הנתונים
• תכנון קדימה של מודלי הנתונים
• תיאום צפיות מול המשתמשים
• תשתיות פיזיות מתאימות
• מדדים ממוקדים פשוטים וברי השוואה

במקביל לכנס התקיימה תערוכת מציגים פעילה

 רשם: שמואל מרדלר, מנכ"ל ERP.ORG

ליצירת קשר: Shmuel.merdler@erp.org.il