בינה עסקית

בינה עסקית, מוכרת גם בתור Business Intelligence ובעיקר בזכות הקיצור BI, "תחום בטכנולוגיית המידע העוסק בבניית מערכות העוזרות לארגון להפיק מידע משמעותי מבחינה עסקית מתוך מכלול הנתונים הנאספים על ידיו. מערכות הבינה העסקית מספקות מידע היסטורי, מידע עכשווי ותחזיות בנוגע לפעילות העסקית, ובעזרתן ניתן לאתר דפוסים משמעותיים לניהול של ארגון, וליצור דוחות התראות ואיתותים לצורך קבלת החלטות ניהוליות" (וויקיפדיה).

אבל מה היא בעצם בינה? המשמעות המילונית שלה היא, "יכולת גבוהה של חשיבה; חכמה; תבונה; שכל; היכולת להבין; דעת; בניה מחדש, שיקום" (מילון) ולכן בינה-עסקית אמורה להבטיח לארגון הבנה מחודשת של המידע העסקי שלו ומתוכו לגזור תובנות שיאפשרו בנייה-מחדש או שיקום.

בינה עסקית
בינה עסקית היא ההחלטה הראשונה שלך, שתאפשר את ההחלטה העסקית השנייה שלך – BINA

בינה עסקית, מאפשרת תובנות עסקיות המבוססות על ניתוח עסקי מקיף ומהיר וצריכות להיות נגישות באופן מידי, בכל מקום וזמן ובלחיצת כפתור. לכן, יישום עכשווי של BI יתבסס על כלים טכנולוגים מתקדמים המחוברים ישירות למאגרי המידע הארגוניים ובכך מאפשרים איסוף, חיתוך, חישוב והצגת תובנות עסקיות עדכניות, בזמן אמת ובצורה גמישה ונגישה.

איסוף נתוני הארגון

הכול מתחיל באגרגציה של נתונים.

כדי לאפשר למערכות בינה-עסקית גישה מלאה לנתוני הארגון, תשתיות הטכנולוגיה פועלת באופן כזה המאפשר להן לרכז את הנתונים במקום אחד, לאחד, לחלק, לחשב ולהציג. אמנם, קיימת אפשרות דגימת נתונים בזמן אמת, אולם לגישה זו חסרונות בהיבטי אבטחת מידע, עומסי תקשרות, האטה וכדומה.

כריית מידע Data Mining

כריית מידע (כריית נתונים, Data Mining) היא תהליך של איתור, זיהוי ושליפת נתונים ממאגרי המידע של הארגון והעברתם למחסן הנתונים המרכזי.

לתהליך הכרייה עצמו, קודם תהליך האיתור והזיהוי בו מתבצע מיפוי מבני-הנתונים במאגר-המידע הרלבנטי, זיהוי הנתונים הדרושים ואיתור הטבלאות בהן תתבצע כריית המידע בפועל.

לפני הכרייה בפועל, נדרש להבין תהליכי ודפוסי עבודה במערכות המידע מהן נשלפים הנתונים ועל מנת להימנע מהוצאת נתונים במהלך תהליך עדכון שמבצעת עבודה אחרת ולגרום לנזק במאגר המידע עצמו, או לפגום בחישובים ובתוצרים של המערכת עצמה.

מחסן נתונים מרכזי Data Warehouse

בסיס נתונים מרכזי, המרכז את כלל מאגרי המידע של הארגון באופן נגיש. לרוב, משמש עבור מערכות בינה עסקית (BI), מערכות תומכות החלטה ובינה מלאכותית (AI).

הסיבה ליישום "מחסן נתונים מרכזי" היא –

  1. קיצור זמני גישה למידע (זמני ועומסי תקשורת ברשת או מחוצה לה).
  2. הגבלת גישה למאגרי נתונים הדורשים רמת אבטחת גבוהה (פרטיות, סודיות וכו').
  3. הפחתת עומס ממערכות המידע, המחזיקות במאגרי המידע השונים (עומס על מעבד וכו').
  4. פישוט ממשק למערכות מידע ארגוניות (כרייה חד-צדדית ולא שיחה דו-צדדית של שאלה\תשובה).
  5. מניעת כפל נתונים, איחוד קל בין מאגרי מידע נפרדים, חישוב מאוחד ולא מבוזר ועוד.

תהליך העברת הנתונים Extract Transform Load

התהליך המשלב בין כריית הנתונים והעברתם למחסן הנתונים המרכזי, נקרא ETL – Extract Transform Load. זהו תהליך משמעותי ביותר עבור הבינה העסקית והיות וכולל גם הסבה ושינוי הנתונים באופן כזה המאפשר ניתוח והצגה של התובנות העסקיות.

מקובלים שלושה שלבים מרכזיים בתהליך ETL, אם כי שלבי ביניים נוספים שכיחים למדי ובתלות בתשתית הטכנולוגית:

  1. שליפה (Extract) – הוצאת הנתונים ממאגר הנתונים המקורי כך שהם מועתקים לבסיס נתונים ביניים (Staging). במהלך ועוד לפני השליפה בפועל, נדרש להבין את מבנה הנתונים של מאגר המידע ממנו הם נשלפים. הבנת תלויות בין מקורות שונים עשויה להשפיע על תהליך הוצאת הנתונים וכן ביצוע שינויים באופן הוצאת הנתונים כאשר יש שינוי במבנה נתוני המקור (חשוב לזכור, תהליך הכרייה והשליפה הוא מחזורי ולא מתבצע פעם אחת ומכאן החשיבות להבנת מבנה הנתונים).
  2. הסבה (טרנספורמציה, Transform) – הסבת ושינוי הנתונים ובהתאם למדדים קבועים מראש (לדוגמא, סיכום מספר משתנים לנתון עסקי אחוד; או שמות שונים לאותו מדד, במערכות מידע שונות). לעיתים נדרש גם חישוב נתונים (לדוגמא, המרת מטבע וכו'), סינון לטובת השמטת ערכי נתונים מיותרים, מיון כדי לסדר רשומות בסדר שהוגדר עבור מחסן הנתונים המרכזי, איחוד (אגרגציה) נתונים דומים ממספר שדות באותו מאגר מידע ושילוב נתונים ממספר מאגרים לנתון אחד.
  3. טעינה (Load) – טעינת הנתונים (אם או בלי "הסבה"), למחסן הנתונים המרכזי. בשלב זה יש לתכנן מראש את התהליך ובהתחשב במגבלות טכניות ותהליכיות של מקורות המידע ושל המחסן המרכזי וכדי למנוע עומס ואובדן נתונים.

תהליך התובנה העסקית

לאחר איסוף הנתונים (אגרגציה של נתונים, בלעז), מתחיל תהליך הבינה העסקית והפקת תובנות עבור הארגון והמורכב מכמה שלבים:

  1. אפיון ואיתור המידע הארגוני – מיפוי מערכות המידע, מאגרי הנתונים, טבלאות ושדות הנתונים בהם. מקורות המידע יכולים להיות פנימיים מובְנים (לדוגמא: בסיס נתונים, קבצי נתונים כמו EXCEL ואחרים), מקורות פנימיים לא מובְנים (למשל מסרונים, דוא"ל וכו') וכמובן מקורות חיצוניים (למשל, אתר אינטרנט, רשתות חברתיות וכו').
  2. מאגר נתונים מרכזי – העברת הנתונים ממקורות המידע שזוהו (Data Mining), למאגר מרכזי ייעודי (Data Warehouse).
  3. ניתוח נתונים – עיבוד הנתונים (Analytical Processing), קביעת מדדים (Benchmarking) וזיהוי דפוסים, חריגים ושונות וכן חיזוי (Predictive Analytics).
  4. תפוצה והצגה – מיפוי הארגון לבעלי תפקידי רלבנטיים, אופן הצגת המידע והתזמון.
  5. דיווח – יישום הדו"חות בפועל.

תובנה מלאכותית AI

ענף נוסף, התופס תאוצה ונפח בשנים האחרונות הוא "אינטליגנציה מלאכותית" (Artificial Intelligence) הידועה גם בשם AI.

היתרון בחיבור של קבלת החלטות אוטומטית למערכות בינה-עסקית, הוא התבססות על מחסן-נתונים מרכזי המנגיש נתונים מכלל מערכות המידע הארגוניות והמאפשר לאלגוריתם הניתוח להתמקד בתהליכי החשיבה וקבלת ההחלטות ולא בהיבטים הטכניים שכבר פורטו מעלה.

כיום תובנות מלאכותיות מתבססות גם על תהליך המכונה "למידת מכונה" (Machine Learning) ובו בעצם מערכת המידע לומדת לבד את התהליכים, מזהה חריגים ושונות ומייצגת תובנות עסקיות מתאימות.

בינה עסקית אנושית ולא רק טכנולוגית

כאמור בינה עסקית, היא תהליך מורכב של איסוף (אגרגציה), איחוד, הסבה, ניתוח והצגה של נתונים מכלל מערכות המידע בארגון – ככזה, היא מורכבת ביותר ובעלת שונות גבוהה מאוד בין ארגון לארגון. לכן כמעט בלתי אפשרי ליישם מערכות BI מדף מוכנות בארגונים בינוניים ואף קטנים בהם קיימות מספר מערכות מידע, תהליכים תפעוליים וביזור ארגוני.

לכן, אצלנו בחברת "בינה" ההמלצה הכי חשובה היא ש-"ההחלטה השנייה שלך כמנהל תתבסס על אינטליגנציה עסקית גבוהה", כי "ההחלטה הראשונה שלך היא להוסיף לעסק בינה אנושית".

ובינה אנושית, היא הצוות שילווה אותך בפרויקט הבינה-העסקית שלך.

בואו נדבר

כי הבינה שלנו היא לא מלאכותית. היא אנושית. מערכת BI היא לא רק טכנולוגיה, אלא גם ובעיקר אנשים. כחברה שמאחוריה שנים של ניסיון בניתוח עסקי, המערכת של בינה מגיעה יחד עם צוות רואי החשבון והאנליסטים שיתכנן, יבנה ויטמיע מערכת ניתוח ודיווח נתונים גמישה וידידותית. אנו נעמיד לרשותכם בזמן הקמת המערכת רו"ח עם רקע וניסיון רב בתחום העסקי, איש פיתוח BI ואיש IT שיחד אתכם יאפיינו את הפרויקט ויביאו אותו לתוצאה הנכונה לכם.

כי בבינה לא מציעים את אותה תבנית לכולם. אנחנו מאפיינים את זו הנכונה בדיוק לעסק שלך.

"שחקן חדש בעולם שירותי מערכות BI עם גישה שונה – BINA … שחקן חדש-ותיק בעולם זה מביאה אתה גישה שונה בתובנות עסקיות – נקודת מבט חשבונאית, כספית, תהליכית, תפעולית ועסקית ולאו דווקא טכנולוגית תשתיתית" (המרכז לעסקים קטנים ובינוניים בישראל).

אנחנו בבינה, מתגאים בצוות, בניסיון וידע. השילוב של בינה הוא מעבר לתוכנה, כי אנחנו לא מתקינים והולכים. בינה היא צוות של רואי חשבון ואנליסטים עם ניסיון עסקי העובד עם אנשי הפיתוח הטכנולוגי כדי לבנות עבורך מערכת אמינה, שתציג מידע אמין ולא שגוי.

בינה עסקית אנושית, משמעותה.

  1. בחינת כל היבטים קשור למערכת הניתוח.
  2. הנחיה בקביעת המדדים אותם תבקשו לנתח או לבחון.
  3. לווי גם אחרי ההתקנה והפיתוח כדי שתצלחו כל אתגר וכל שינוי בדרך לתובנה העסקית.

Comments are closed.