הדרך הטובה ביותר להצדיק את ההשקעה במערכת BI היא לבחור בשלב הראשון בתהליכים לא יעילים שגזירת נתונים באמצעות מערכת BI תתרום במהירות לקבלת החלטות עסקיות טובות יותר, ולהמחיש כיצד יכולה החברה לשפר תכניות, לקצר לוחות זמנים ולייצר רווחים ולהציג התייעלות.
בתקופה של מהפכות כלכליות, יוזמות BI בולטות בפוטנציאל שלהן לשפר את ביצועי הארגון באמצעות שימוש טוב יותר באיסוף נתונים ממגוון מערכות. בהשוואה להרבה פרויקטים טכנולוגיים, BI דורש יחסית מעט משאבים. אחד הטרנדים החשובים כיום בעולם טכנולוגית המידע הוא ההופעה של כלי BI ששואפים לתת מענה למגוון של בעיות עסקיות.
ההשקעה ב- BI משתלמת לרוב הארגונים שמעוניינים ליישם זאת נכון. הם לוקחים את הזמן להילחם בקרבות הפוליטיים והטכנולוגים הנדרשים כדי לוודא שהנתונים שהם מנתחים הם מלאים, הם עוקרים שגיאות כדי לוודא שהניתוח שהכלים מיצרים הוא אמין ויותר מהכול, הם יוצרים תצוגות מותאמות של הנתונים עבור משתמשי/לקוחות מפתח כדי שההנהלה הבכירה ואנשי אגף הכספים יקבלו גישה מיידית למידע שיאפשר להם ביצועים טובים יותר והתמודדות טובה יותר עם הזדמנויות ואיומים.
חשוב להבין, BI זו לא רק טכנולוגיה אלא בעיקר ניהול.
להלן 9 דרכים בהן יכולות חברות למקסם את הערך של ההשקעה שלהם ב- BI, כך לפי הדוח המשווה של חברת Gleansight.
התאם את תצוגת הנתונים לצורכי בעלי התפקידים השונים. המנכ"ל, הממונה על משאבי אנוש ומנהל במוקד הטלפוני צריכים לקבל מידע שונה ומותאם למדדי הביצועיים העיקריים (KPIs) לתחום אחריותם. יש חשיבות מכריעה להתאמת יישומי ה-BI לצרכים שונים של המשתמשים בארגון ולזיהוי תצוגת נתונים שתיתן לכל אחד מהם את הערך הרב ביותר לביצוע עבודתם.
שלב נתונים ממחלקות שונות וממערכות שונות. בארגונים גדולים בעיקר, קיימים מספר כלי BI, המשמשים מחלקות שונות. ניסיונות לשלב בין יישומים שונים אלה הוא לעיתים מתסכל, כך למשל כאשר הארגון רוכש חברה נוספת שכבר אימצה כלי BI אחר. במקרה כזה, אין לצפות להומוגניות מלאה. ובכל זאת, ככל ששליפת הנתונים ממספר מערכות יכולה להתנקז למחסן נתונים אחד, כך קל יותר לייצר ניתוח חוצה פעילויות וחוצה מחלקות. ככל שהמשתמשים יכולים לקבל את המידע שהם צריכים מלוח מכוונים או פורטל אחד, כך קצר יותר זמן ההטמעה לשימוש פרודוקטיבי בכלי ה- BI.
עודד תרבות של קבלות החלטות מבוססות נתונים. תמיכת ההנהלה קריטית להצלחה כבכל הטמעה של מערכת לשימוש רחב בארגון. אין כמו אמירה של הנהלת החברה ש"כך אנחנו עושים עסקים החל מהיום", כדי לעודד שימוש במערכת. כשההנהלה מכוונת לניהול באמצעות KPIs אותם מציג כלי ה-BI, כל מי שרוצה לזכות באמונה ידאג להשתמש גם הוא בכלי זה. יש להלל החלטות המסתמכות על נתונים מובהקים, לפסול החלטות שאינן מתבססות על נתונים אלה, או שנעשו מבלי לבחון אותם. להכיר בכך שלעיתים החלטות חייבות להיעשות גם בהיעדר נתונים או עם מידע לא חד משמעי או לא אמין, אך להבהיר ששימוש בנתונים לצורך קבלת החלטות הוא יעד ארגוני.
יישם תהליך לשיפור מתמיד של איכות הנתונים. איכות הנתונים לעולם לא תהיה מושלמת, אך תמיד ניתן לשפר אותה. טעויות "מתגנבות" לנתונים המנוהלים ידנית ושיבושים יכולים להופיע באיחוד של נתונים ממספר מערכות. צור תהליך שיטתי לזיהוי וניטור שגיאות ושיבושים. למשל, שפר את אימות הנתונים בשלב הזנת הנתונים, וודא בדיקה כפולה של נתונים והפעל תוכנת ניקוי נתונים המזהה סתירות וסטיות של נתונים.
הצג תוכנית לשיפור תפעול ותוצרים. בשלב הראשוני, הדרך הטובה ביותר להצדיק את ההשקעה והשיפור במערכת ה-BI היא להדגים את השיפור בתוצאות העסקיות. חפש תהליכים לא יעילים שירוויחו במהירות מקבלת החלטות הנסמכות על נתונים. הראה כיצד הארגון יכול לשפר את התכנון, לקצר לוחות זמנים ותקציבים, ולהגביר יעילות ורווחים.
הטמע מתדולוגית KPIs רשמית – למשל Balanced Scorecard, Six Sigma וכדומה. בסופו של דבר, מה שחשוב זה לא כמה דוחות או גרפים יצרת, אלא מה עשית עם המידע שקיבלת. כדי לקבל תוצאות טובות יותר למד מניסיונם של אחרים שכבר חקרו ולמדו את הנושא.
פרוש התראות – לא די בלתת למנהלים גישה לאחזור נתונים, בעיקר אם הם נדרשים להגיב במהירות לאיומים או להזדמנויות. יש לתת להם אפשרות לקבל התראה כשהם על סף של הזדמנות או כשמתעורר איום כזה. התראה כזו יכולה להשתלב במערכת התראות שכבר קיימת בארגון או לקבל ביטוי בתצוגות הנתונים. בנוסף, מומלץ לאפשר לכל משתמש להגדיר לעצמו התראות כאלה.
הדרך את המשתמשים. אף כי כלי BI לרוב מבטיחים להיות קלים לשימוש, ישנם עובדים שיזדקקו להדרכה. תקצב זאת במסגרת הפרויקט ובהתאם לסוג המשתמשים הגדר אם נכון לבצע הדרכה אחד-על-אחד, להכין חומרי הדרכה ולומדת עזר או לבצע הדרכה מרובת משתמשים.
שפר את יכולת הניתוח. כדי לתת ערך מוסף להשקעה ב-BI, חשוב לייצר כלי ניתוח מתוחכמים ולטפח כישורים אנליטיים. חשוף תבניות בלתי צפויות, חבויות או לא אינטואיטיביות באמצעות יישום של data mining ותחזיות. שפר את יכולת הפרשנות של הנתונים באמצעות טיפוח צוות של אנליסטים בעלי ידע וניסיון מתאימים.
Comments