תפריט נגישות

המגמות החמות בתחום ה-Analytics

מאז 1958 ועד היום עבר עולם ה- BI דרך ארוכה: ממערכות תומכות ההחלטה ( DSS ) שפעלו מאז שנות ה- 60 של המאה הקודמת והיו מבוססות על מודלים של סימולציה עם כמויות נתונים מזעריות


המונח Business Intelligence הוגדר לראשונה בשנת 1958 על ידי חוקר של חברת יבמ בשם הנס פיטר לוהן אשר הגדיר את המונח החדש כך: "היכולת להבין את יחסי הגומלין של עובדות שהוצגו באופן שינחה את הפעולה לקראת המטרה הרצויה". מאז 1958 ועד היום עבר עולם ה- BI דרך ארוכה: ממערכות תומכות ההחלטה ( DSS ) שפעלו מאז שנות ה- 60 של המאה הקודמת והיו מבוססות על מודלים של סימולציה עם כמויות נתונים מזעריות, דרך הופעתן של מערכות לתכנון פיננסי, גיליונות אלקטרוניים, מחסני נתונים, מחוללי דוחות, מערכות מידע למנהלים ( EIS ) ומערכות OLAP ועד העידן של ימינו – עידן ה- Analytics . זהו עידן שבו הופיעו מונחים חדשים כגון: ביג דאטה ו- predictive analytics הנובעים מן הצורך של ארגונים קטנים עד גדולים כיום ללמוד, לנתח ולצפות את העתיד על בסיס כמות גדול של נתונים ממקורות שונים מתוך מטרה לקבל את ההחלטות הנכונות ביותר.

SAP , אשר מפתחת יישומים ארגוניים, התומכים בהתמודדות עם הצורך הגובר בארגונים להשתמש בנתונים רבים לניתוח המידע, מזהה 4 מגמות חדשות בעולם ה- Business Intelligence ומספקת להן פתרונות.

1. Advanced Analytics   
מקורות הנתונים הולכים וצומחים בצורה משמעותית. ארגונים מוצאים תועלת בניתוח נתונים שמקורם בערוצים חדשים כגון: אינטרנט, רשתות חברתיות, הקלטות שיחות ועוד. כך אוספים עוד ועוד מידע. חלק מן הנתונים הם נתונים לא מובנים ולכן קשה יותר לאחזרם ולנתחם. באמצעות כלים חדשים ומתקדמים ניתן לבצע ניתוחים מתקדמים וחכמים יותר בהשוואה לעבר. כך לדוגמא, באמצעות כלי מתקדם לביצוע Predictive Analytics ניתן לקבל ניתוח שמעבר ל- BI הרגיל ולצפות קדימה בצורה מאוד מדויקת. למה הדבר דומה? חשבו על אפליקציית Waze , שמסייעת לכם לדעת מראש כמה זמן ייקח לכם להגיע מנקודה לנקודה, ומציעה לכם את הנתיב האופטימאלי עבורכם ולמעשה חוזה את העתיד, תוך חישוב כלל הפרטים והנתונים. קיימים בארגונים תהליכים עסקיים המתנהלים באופן שוטף, שמייצרים נתונים רבים. ארגונים כיום מבצעים אופטימיזציה לאותם תהליכים עסקיים על מנת להגיע לתוצאה העסקית הטובה ביותר מבחינתם. תחום נוסף שהולך וצובר תאוצה הוא ה- Text Analysis – הבניה של טקסט לא מובנה, כך שייתן משמעות וערך. לדוגמא, ניתוח של סיכומי שיחות על מנת לזהות בהן תלונות או סנטימנט שלילי, הדורש טיפול וירידה לעומק הבעיה, יחד עם סט המלצות לטיפול בלקוח.

2. עידן המובייל
עידן הטאבלט והסמארטפון משפיע באופן ניכר על עסקים. עובדים צורכים מידע במכשירים הניידים הרבה יותר מבעבר. העובד הנייד מהווה חלק משמעותי ביישום תפיסת ה- Real Time Enterprise . עובדים יכולים לקבל את המידע הדרוש להם במקום ובזמן שבו המידע דרוש להם ואין צורך לחזור למשרד על מנת לבצע את קבלת ההחלטות. לקוחות רבים בעולם וגם בישראל משתמשים במובייל לקבלת החלטות בזמן אמת. דוגמא אחת לכך היא חברת מזון ומשקאות שציידה את סוכני השטח שלה במכשירים ניידים באמצעותם הם יכולים לבדוק בכל רגע נתון את היעדים שלהם לעומת סטטוס המכירות ולקבל החלטות, כגון לאיזה לקוח לגשת ומהם המוצרים שכדאי להציע עכשיו – בזמן אמת.

3. Enterprise BI 
SAP זוהתה מאז ומעולם כבעלת פתרונות איכותיים מקצה לקצה לארגוני אנטרפרייז. עם רכישת חברות כמו "מנהל" הישראלית וחברת BusinessObjects על ידי SAP החלה החברה לספק פתרונות מובילים לארגונים קטנים ובינוניים ובתחום ה- BI , ההופכים גם הם לצרכנים "כבדים" של מידע. פתרונות ה- BI החדשים של SAP עונים על הצרכים של ארגונים בכל גודל בהיבטים של יציבות, אבטחה, אינטגרציה וכמובן פונקציונליות עשירה המותאמת לעידן הנוכחי. סוויטת פתרונות ה- BI שבגירסה 4.1 מספקת מענה לכל הצרכים – דיווח, אנליזה, דשבורדים וויזואליצזיה ועוד. בגירסה 4.1 של SAP BusinessObjects כל תכני ה- BI נחשפים למשתמש באותה סביבה ועם אותו ממשק משתמש אינטואיטיבי עם חווית עבודה אחידה. בנוסף לכך, עולה יותר ויותר חשיבות איכות הנתונים. מקורות המידע מתרבים בצורה משמעותית ועם הגידול הזה מגיעים נתונים מובנים ולא מובנים ממקורות שונים, המחייבים שליטה באיכות הנתונים. לכן לארגונים חשוב לבצע לא רק את הניתוח, אלא להבין אילו נתונים בדיוק מנותחים ומה רמת הדיוק שלהם. האם הם עקביים, האם הם אחידים על פי ההגדרות הארגוניות, מהי רמת שלמות הנתונים וכו'. יותר ויותר ארגונים מתמקדים בנושא זה. BI אינו יכול להיות שלם בלי הוודאות שהנתונים שלמים ומדויקים ואם הם לא מדויקים חשוב לדעת באיזו רמה הם לא מדויקים ועל אלו החלטות ותהליכים עסקיים הנתונים הללו משפיעים. SAP מספקת באמצעות הפתרון SAP Information Steward מענה לבדיקת רמת הדיוק של הנתונים וכיצד כל נתון משפיע על המידע המתקבל.

4. Agile Visualization 
נושא השירות העצמי הופך לחשוב יותר ויותר בשנים האחרונות, עם העלייה בחשיבות ניתוח הנתונים ובמספר הגורמים בארגון המנתחים את המידע. מנהלים, אנליסטים ומדעני נתונים מעוניינים לקבל נתונים בזמן אמת ולא להמתין למחלקת ה- IT , עד שיפיקו דוחות. פתרון Lumira של SAP מאפשר לבצע Discovery בשירות עצמי מול כל התשתיות בארגון. ניתן לשלוף בצורה חופשית ופשוטה נתונים ממערכות כמו BusinessObjects מפלטפורמת HANA מיישומי ERP , CRM ומובייל, בין אם הם פתרונות של חברת SAP ובין אם לא. כך יכול המשתמש להיות מחובר לכל מקורות הנתונים ולבצע ויזואליזציה של המידע בו הוא רוצה לצפות או לנתח. התוצר שמקבל המשתמש נוח לצפייה והבנה – המידע מגיע בצורת סיפור - Story Board - תמונה קלה ונוחה לראות ולהבין תופעות ומגמות. המעבר בין תמונה לתמונה נעשה כמו דפדוף בספר, נוח וגרפי.

כותב המאמר: תומר שטיינברג, Business Intelligence Presales Engineer, ב-SAP ישראל
ליצירת קשר: tomer.steinberg@sap.com