איך לבחור תוכנת BI שתשרת את הצרכים של הארגון?

כשהמידע מפסיק לשרת אתכם – הרגע שבו העסק זקוק לבינה עסקית

ארגונים רבים מגיעים לשלב בו מה שעבד עד עכשיו – כבר לא עובד. המידע מצטבר מכל כיוון – מערכות כספים, קמפיינים דיגיטליים, דוחות אקסל, מערכות מלאי או שירות לקוחות – אבל הארגון לא מצליח לרתום אותו לטובתו. אם הסתמכות על תחושות בטן גוברת על קבלת החלטות מבוססת נתונים, אם צוותים משקיעים שעות עבודה מיותרות בחיבור בין מקורות מידע שונים כדי להוציא דוח אחד ואם שאלות פשוטות מקבלות תשובות מורכבות מדי או סותרות – זהו סימן אפשרי לכך שהעסק זקוק לפתרון חכם יותר. פתרונות בתחום הבינה העסקית נועדו בדיוק לרכז, להנגיש ואף לשמש פלטפורמה לניתוח של מידע עסקי באופן בהיר ודינמי.

הצורך בכלי כזה נוגע לא רק להנהלה הבכירה. גם אנשי שיווק שרוצים לזהות בזמן אמת אילו פלטפורמות קידום מביאות הכי הרבה לידים, וגם אנשי תפעול שצריכים להבין איפה נוצר צוואר בקבוק במערך הלוגיסטי. הדברים נכונים גם למחלקת המכירות, שחסרה תמונת מצב אינטגרטיבית על תהליך סגירת העסקאות. השילוב של מערכות BI בשגרת הפעילות העסקית יכול לשנות את התמונה ולרתום את המידע לטובת העסק. באמצעות יכולות ניתוח ויזואליות, חיבור למקורות המידע בצורה עדכנית ופונקציה של התראות חכמות – אפשר לזהות מגמות, לאתר בעיות עוד לפני שהן מתרחשות ולפעול בהקדם ובצורה חכמה יותר.

מערכות BI >

לפני שחותמים: מה חשוב לבדוק כשבוחרים תוכנת BI?

בחירה של תוכנת BI מתוך המגוון הקיים בשוק היא החלטה משמעותית לאופן שבו הארגון מתנהל עם דאטה. יש כאן שורה של שיקולים שצריך להביא בחשבון כדי למצוא פתרון שיתאים לארגון בצורה מקומית וגם יישאר רלוונטי לשנים הבאות:

1. נגישות למשתמשים לא טכנולוגיים: אם רק אנשי דאטה או IT מסוגלים להבין את הדשבורדים – המערכת תישאר נחלתם של מעטים. חשוב לבדוק האם גם מנהלים, אנשי שיווק או מכירות יכולים לנתח מידע בעצמם, בצורה אינטואיטיבית, בלי לתלות מגבילה בגורמים טכניים.

2. חיבור למקורות מידע מגוונים: תוכנת BI שלא מצליחה להתכתב עם מקורות הנתונים של העסק – היא חסרת תועלת. כדי לקדם את האפקטיביות שלה, חשוב לברר האם המערכת תוכל לשאוב נתונים מתוך המאגרים שהארגון משתמש בהם ביומיום.

3. תמיכה בעבודה בזמן אמת: עסקים דינמיים נדרשים לא פעם להגיב מהר. אם המידע שמוצג מתעכב או מתעדכן בתדירות נמוכה מדי, העובד או המנהל עלול לקבל החלטות על סמך תמונה חלקית. כדאי לוודא שהמערכת מאפשרת ריענון מהיר של נתונים ומציגה מידע מעודכן ככל האפשר.

4. יכולת התאמה אישית: עד כמה פשוט לבנות דשבורדים חדשים? לשנות גרפים? ליצור התראות מותאמות לצוותים שונים? אם כל שינוי קטן מחייב פנייה לגורם חיצוני, הדבר עשוי לגרום לתסכול ואף לחוסר שימוש בפועל.

5. רמת אבטחה ועמידה בתקנים: נתונים ארגוניים הם נכס רגיש שגורמים רבים היו רוצים להניח עליו יד. חשוב לבדוק שהמערכת עומדת בדרישות אבטחת המידע של הארגון ולברר האם היא כוללת אפשרות מתן הרשאות לפי תפקיד, לצד יכולת הצפנה או יומן ביקורת למעקב.

6. אפשרויות הרחבה עתידיות: גם אם בוחרים במערכת שמתאימה לארגון עכשיו, יש לקחת בחשבון את הצרכים העתידיים. בררו: האם הפתרון הטכנולוגי מתאים לצמיחה עתידית של העסק? האם ניתן להוסיף מודולים לפי הצורך?

7. תמיכה טכנית, לוקליזציה ושירות: אל תזלזלו בתמיכה. חשוב לבדוק: האם יש מענה בעברית? מהי הזמינות שלו? האם ניתן לקבל ליווי גם בשלבי ההטמעה וגם בהמשך הדרך? שירות איכותי יכולה לעשות את ההבדל בין מערכת שהעובדים מאמצים ומרבים להשתמש בה – ובין אחת שננטשת.

זהירות מהבורות – טעויות שעדיף להימנע מהן

אחת הטעויות הנפוצות היא בחירה של תוכנת BI רק לפי מראה ויזואלי. לפעמים ההנהלה מתרשמת מדשבורד צבעוני או הדגמה חלקה, אבל לא בודקת האם הפתרון מתאים לאופי העבודה בעסק, לסוגי הנתונים שברשותו או לתרבות הארגונית. התוצאה? מערכת שלא מצליחה להשתלב בשגרת העבודה ומייצרת פחות ערך ממה שציפו. אל תתפתו לפתרונות נוצצים שלא נבחנו לעומק.

טעות נוספת היא להניח שההטמעה תיעשה מעצמה. העניין הוא שתוכנות BI מזמנות שינוי הרגלים, בניית תהליכים חדשים וקידום תרבות של קבלת החלטות מבוססת מידע. ארגון שלא משקיע מאמצים בהטמעה – עלול לגלות שהעובדים פשוט לא משתמשים במערכת. גם עודף שאיפות הוא טעות אפשרית. לפעמים מוטב להתחיל בקטן, בפתרונות ממוקדים שנותנים ערך מיידי – ולגדול בהדרגה.

לבסוף, חשוב להיזהר מהתאהבות בטכנולוגיה על חשבון העסק. גם המערכת הכי חדשנית לא תהיה רלוונטית אם היא לא נותנת מענה לצרכים היומיומיים של העובדים. טכנולוגיה צריכה לשרת את שגרת העבודה – לא להיפך.

איך תבחרו ותטמיעו את התוכנה הרלוונטית לארגון שלכם?

במגזר העסקי, בינה עסקית לא יכולה להימדד רק ביכולות הטכניות שלה, אלא גם באופן שבו היא משתלבת בתרבות הארגונית ובתהליכי העבודה: בהחלטות הנהלה, בישיבות צוות, במדיניות שיווק ובמעקב תפעולי. בשביל להגיע לשם, צריך לבנות תהליך הטמעה מדוקדק, ובעיקר – מותאם לאנשים בשטח. כך נראה תהליך נכון של בחירת מערכת והטמעה שלה בארגון:

• מיפוי צרכים עסקיים וטכניים – יש לזהות מהם התהליכים העסקיים הקריטיים בארגון, מהם סוגי הנתונים שברשותו ועל אלו שאלות חשוב לקבל מענה.

• הגדרת קהלי יעד – מי ישתמש במערכת בפועל? האם אנליסטים בלבד או גם מנהלים ומחלקות שיווק, מכירות ותפעול? לכל קבוצת משתמשים יש צרכים משלה.

• בחינת פתרונות – במידת האפשר, כדאי לבחון מספר מערכות אפשריות בעבודה חיה – עם נתונים אמיתיים ודשבורדים בסיסיים שמותאמים לארגון.

• בניית תכנית הטמעה הדרגתית – במקום להציף את הארגון בכלים חדשים, לעתים עדיף להתחיל בקבוצת פיילוט, לספק הדרכות ידידותיות למשתמש ולהגדיר מטרות פשוטות.

• הגדרת אחראי BI בתוך הארגון – לפעמים סימון עובד שמופקד על הטמעת המערכת, מקבל בקשות, מדריך עובדים ואף נמצא בקשר עם ספקי הטכנולוגיה – עשוי להיות קריטי להצלחת התהליך.

• מעקב ורפלקציה תקופתית – כדאי לבדוק באופן תקופתי: עד כמה העובדים משתמשים במערכת? האם הדוחות עונים על השאלות הנכונות? האם יש צורך בהתאמות או הרחבות?

מה זה BI?

שאלות ותשובות

האם עסק קטן יכול להרוויח מפתרונות BI?

בוודאי. קיימים פתרונות גמישים שיכולים לשרת גם לעסקים בהיקפי פעילות מצומצמים. היתרון של יכולות הניתוח שמציעה הפלטפורמה אפילו גדול יותר כשמדובר בארגון ללא מחלקת דאטה מסודרת.

איך משפרים את אמינות הנתונים שמוזנים לתוך המערכת?

כדאי לבצע בקרה ארגונית על איכות הנתונים, כמו סנכרון עם מקורות מוסמכים, בדיקת עקביות, ניסוח כללים עסקיים ומעקב אחרי היסטוריית שינויים. חשוב להקפיד על תהליך טעינה (ETL) מסודר.

מה ההבדל בין תצוגה של BI לבין דשבורדים מובנים במערכות CRM או ERP?

מערכות נתונים אלו מציעות לרוב דוחות סטנדרטיים לתחום מסוים, אך הבינה העסקית מאפשרת מבט חוצה מערכות, שילוב של מקורות נתונים מגוונים, אנליטיקה מתקדמת והפקת תובנות שלא מוגבלות לתחום ספציפי.

איזו רמה של ידע טכנולוגי נדרשת כדי לעבוד עם בינה עסקית?

מערכות מודרניות רבות בנויות כך שכל משתמש יכול לבנות דוחות וגרפים בכוחות עצמו, באמצעות ממשק ויזואלי פשוט. עם זאת, נדרשת הדרכה ראשונית לצורך היכרות עם המערכת.

איך שומרים על רלוונטיות של הדשבורדים לאורך זמן?

המפתח הוא שמירה על דינמיות. יש לבצע בקרה שוטפת של הדשבורדים – לעבור עליהם אחת לתקופה, לבדוק שימוש בפועל, לוודא שהם עדיין משרתים מטרות רלוונטיות ולעדכן פרמטרים והגדרות בהתאם לשינויים עסקיים.

מה עושים כשיש פער בין הנתונים שמציגה המערכת לבין מה שקורה בפועל?

זהו סימן חשוב לצורך בבדיקה של מקור הנתונים, הגדרות ה-ETL והכללים העסקיים. חשוב שתהיה דרך לדווח על בעיות, לאמת נתונים ולהתייחס ברצינות לפערים – כחלק מתרבות ארגונית שמחוברת לדאטה.