סוגי פתרונות BI

דו"חות

שאלה שתמיד נשאלת לגבי דו"חות היא מה ההבדל בין כלי דו"חות (Reporting)

לכלי תשאול (Querying).
השורה התחתונה היא שכיום אין הבדל; הספקים אחדו את שני סוגי הפתרונות דנן.
במקור, אגב, כלי תשאול שימשו לבירור נתון אד-הוק, בעוד דו"חות התאימו לצרכים קבועים ולכן נתנו דגש גם על הנראות של התוצרים.

פונקציונאליות הכלים כוללת:

הגדרת שאילתות SQL ודרך מסכים מנחים (כל משתמש כפי רצונו)

• יכולת חישוב על נתונים
• מרכיבים גרפיים המאפשרים הכללת תרשימים (charts & graphs)
• כולת פרסום/הפצה קלה של המידע; יכולת Export לנתונים
• תזמון דו"חות
• ניהול הרשאות

יכולות מתקדמות שיש בחלק מהכלים:

• התאמת הדו"ח לגודל הדף באופן אוטומטי (adaptive authoring)
• הצגת דו"ח עם נתונים עדכניים (שרועננו), כל פעם שפותחים את הדו"ח מחדש
• תרגום אוטומטי של שאילתא לדו"ח מותאם שהוגדר מראש (interactive reporting)
• יכולת התראה

המאפיינים החשובים ביותר של כלי דו"חות הינם:

• קלים לשימוש
• מבוססי WEB
• מהירים (יש לזכור שמחסני נתונים גדולים עד מאד)
• התוצרים ניתנים להעברה הלאה (למשל ל- Excel)
• מאפשרים Drill Down דרך הדו"חות וכך חושפים את המידע בהדרגתיות
• גמישים: ניתן להריצם באופן קבוע, ניתן לקבל התראות על פי תנאים.

משמש מגוון קהלי יעד:

• צרכני מידע: הפקת דו"חות קבועים למשימות השוטפות
• צרכני BI- ביניים: הפקת דו"חות משתנים אד-הוק לבירור סוגיות

משתמשי Power: מפתחים ומנהלנים (המכינים דו"חות לאחרים); מומחים.
                                                                                               

   חזרה                                         

OLAP

OLAP, או בשמו המלא Online Analytic Processing הינו יישום Online המאפשר הצגת הנתונים המעובדים באופן אינטראקטיבי.

בדרך כלל הכוונה לדו"חות המוצגים Online, המאפשרים צלילה פנימה, ו/או הסתכלות חלופית על ממדים שונים של אותם נתונים. למשל- הצגת נתוני מכירות על פי מוצר; מעבר להצגה לפי זמן; מעבר להצגה לפי מדינה; צלילה לתוך אזורים, מעבר קל בין אזורים וכו'. מובן שניתן להציג בו זמנית על פי שני ממדים (והמהדרים אפילו מציגים שלושה) אך מעבר לכך מתחייבת החלפה ומיקוד כל פעם בחיתוך חלקי אחר.
תצוגות המידע בממדים רבים ומשתנים נקראת גם "קובייה" המסמלת את ההסתכלות התלת-ממדית.

ברמת הארכיטקטורה, ניתן לתמוך בצורך שכזה עם מספר חלופות:

1.       MOLAP: מסד נתונים ייחודי רב ממדי (M- Multi).

2.       ROLAP: מסד נתוני טבלאי, המממש באופן מושטח את הממדים השונים (R- Relational).

3.       HOLAP: מסד נתונים משולב (H- Hybrid).

מושגים חשובים ב- OLAP:

למתעניינים: לפני עשור נקרא תחום זה EIS- Executive Information Systems- מערכות מידע למנהלים.

חזרה

Dashboards

Dashboard, או בשמו העברי, לוח מחוונים, הינו שם שמקורו בתא הטייס הכולל אין ספור מחוונים לידיעה ולפעולה. פתרונות ה- Dashboard שהתפתחו מעולם ה- EIS הינם מסכים אינטראקטיביים המתארים באמצעות מחוונים מסוגים שונים, כפי שיפורט בהמשך, את תמונת הארגון, ומאפשרים למנהל לדעת את השורה התחתונה, תוך הצבעה והתרעה לחריגים (המחייבים ידיעה או טיפול).

כדי לתת תמונה ארגונית, מושתתים ה- Dashboards על KPI's

(Key Performance Indicators),שהינם מדדי מפתח לביצועי הארגון. לעולם לא ניתן למדוד כל דבר, אך המדידה בהחלט מייצגת, אם מתוכננת נכון. הדבר דומה לתעודת בית ספר, שאינה מייצגת את כל היבטי התלמידות, אך בהחלט תמונה לא רעה על הילד. 

ה- KPI's ראוי שיהיו ממוקדות דיין כדי שאפשר יהיה לנתח מה מקור בעיה ארגונית/עסקית אם קיימת ולטפל

בה, אך כלליים מספיק כדי לתת תמונה ארגונית כוללת ועם זאת לא ללכת לאיבוד בפרטים.

דוגמאות ל- KPI's:

-          זמן המתנה ממוצע של לקוח במוקד שירות.

-          מספר הפעמים בשנה שהמלאי נגמר ויש להזמין חדש.

-          אחוז היחידות הפגומות המיוצרות בחודש.

-          ממוצע זמן מחזור מכירה.

-          מכירות ביחס למ"ר רצפה בחנויות.

לוחות מחוונים יכולים להיות מספריים, אך בדרך כלל מבוססי צבעי רמזור ו/או חיצים (#$):

אדם מצביע על בעיה; צהוב/כתום על איזור בין לבין; וירוק  על מצב תקין.

הצבעים יכולים להיות חלק מרמזור מלא, חלק ממחוון כמו מד דלק, או עיגול בצבע הרלוונטי.

מאפיינים חשובים של לוחות מחוונים:

1.       התצוגות מאפשרות ניווט בין אזורי לוחות שונים.

2.       הלוחות מושכים, ומאפשרים גרפיקה מגוונת.

3.       הלוחות אינטראקטיביים.

4.       ניתן להתאים את הממשק לארגון ולקבוצת המשתמשים המהווה את קהל היעד.

5.       מאפשרים שילוב של תכנים חיצוניים יחד עם הנתונים הארגוניים (לדוגמא- נתוני מניות).

6.       בעלי ממשק WEB-י.

ניתן להקים Dashboards טקטיים, תפעוליים או אסטרטגיים, בהתאם לצורך הארגוני ולשלב פעילות ה- BI

הכוללת.

בן דוד קרוב של לוחות מחוונים הינם ה- Scorecards (כרטיסי ניקוד). מטרתם של אלו להראות באמצעות מדדים גרפיים קצב התקדמות לעומת מטרה ארגונית/עסקית מתוכננת.

גם ה- Scorecards נסמכים על KPI's.

חזרה

שיטות מתקדמות

כיום ישנם כלים נוספים המאפשרים העברת מסרים מבוססי נתונים למשתמש בשיטות מתקדמות, תוך אפשרות ניווט ויתר המאפיינים המתוארים בפרק ה- Dashboards לעיל

(ממשק WEB-י וכו').

כלים מקובלים יותר כוללים הצגות מרחביות שונות (spatial visualization) לרבות:
1. מפות גיאוגרפיות.
2. תצוגת רבדים.
3. מבנים גיאומטריים תלת ממדיים.
ועוד.

משפחה אחרת לחלוטין של כלים מתקדמים הינה כלי Data Mining (כריית הנתונים).
כלים אלו מבוססים על מספר אלגוריתמים מתקדמים המנסים לזהות תבניות (patterns) מתמטיים מסוגים שונים ולנבא על סמך העבר את ההתנהגות העתידית, או להציף מצרפי התנהגות שאינם נהירים לעין המתבונן, ללא תוכנה תומכת.
דוגמאות (מפורסמות בישראל- מ.ל.) כוללות:

•  גברים צעירים הקונים בסופרמרקט חיתולים בסופי שבוע, קונים בסבירות רבה גם בירה.
•  בתקופת הרמדאן יש צריכה מוגברת של חלווה ביישובים ערביים מוסלמיים.

המגמה החדשה ביותר המתפתחת בעולם ה- BI עוסקת בכריית תכנים ממידע לא מובנה (מסמכים). גם כאן מדובר לא על חיפוש יזום של המשתמש, אלא בזיהוי תבניות והצפת מידע שיכול להיות בעל ערך לארגון.

כל זה נכון לזמן כתיבת הדברים, אך סביר להניח שתהיינה שיטות מתקדמות נוספות...צריך רק לחכות.
[יש לציין שמשעת כתיבת הספר ב- 2008 הולך ופורח תת העולם האנליטי שקיבל כיסוי, אך פחות נרחב בספר - מ.ל.].

חזרה

תהליך המימוש

אסטרטגיה

נתחיל מהסוף- אין מתכון מוכן, ואין מתודולוגיה יחידה לפיה נכון לפעול. כל יועץ ושיטותיו הוא, כל ארגון, ומה שמתאים עבורה. כאשר ארגון נכנס לפעילות BI, מוצע לתכנן אסטרטגיית פעולה למימוש הארגוני.

תוכנית אסטרטגית תתייחס ל:

בסיום האסטרטגיה תיבנה תוכנית ה- Roadmap לתחילת הפעילות:
1. הגדרת הבעיה העסקית ותיחום עסקי תוכני של הפתרון.
2. הגדרת המידע הנדרש לפתרון; הגדרת מיקומו ומצבו.
3. ניתוח תקציבי ראשוני, ו- ROI מוערך.
4. הגדרת על של דרישות החומרה לפרויקט.
5. הגדרת התוכנה התומכת הקיימת וזו שיש לרכוש לטובת הפרויקט.
6. הגדרת צוות הפרויקט ותחומי אחריות.
7. פירוט סיכונים, אילוצים ובעיות נוספות אפשריות.
כותב הספר צולל לכל סעיף ומפרט (לדוגמא- פירוט עלויות אפשריות, לטובת הערכת התקציב, או אפשרויות תיחום עסקי וקריטריונים להעדפה).

חזרה

תכנית הפרויקט

כמו כל פרויקט, גם פרויקט BI צריך להיות מנוהל.
על תכנית הפרוייקט לכלול:
1. משאבים
2. שותפים ובעלי תפקידים.
3. משימות: ברמת על, ברמת אבני דרך מפורטות, וכולל לו"ז.
4. קשרים ותלויות המשימות; אילוצים.
5. סיכונים ודרכי התמודדות (כולל תכנית המשכיות ונקודות בקרה).

המלצה חמה, אך לא טריוויאלית היא:

1. לשמור את תוכנית הפרויקט עדכנית. התוכנית יכולה להשתנות בגלל שינויי תקציב, שינוי יעדים, אילוצים טכנולוגיים ו/או בגלל שינויים בהרכב הצוות. היערכו!
2. לעקוב באופן יומי אחר מצב המשימות ורמת ההתקדמות (הן של התשומות, הן של התפוקות).

חזרה

איסוף דרישות

הציפייה שלנו היא שהמשתמשים יספרו לנו מהם צרכיהם העסקיים ובקלות נוכל לגזור פתרונות BI. המצב אינו כך בדרך כלל, וזו טעות משמעותית הגורמת להרבה קטסטרופות בתוצאות.
ראשית יש להבין שלא מדובר בטכנולוגיה, אלא בעסקים.

איסוף הדרישות ראוי שייעשה ברוח מתאימה ויכלול:

1. תיחום מדויק
2. הגדרת תפוקות
3. פירוט דרישות עסקיות; תעדוף
4. תהליכי עבודה ואופן השימוש במערכת ה- BI הצפוי בתהליכים אלו
5. אופן ניהול דרישות משתנות ושינויי תכולה
6. אבי טיפוס וצילומי מסך
7. תרחישים לדוגמא.

על המנתחים העסקיים לדבר עם המשתמשים (על רמותיהם השונות) ועם בעלי החסות. מומלץ באופן נחרץ שלא לערב אנשים טכנולוגיים בשלב זה!
בשלב איסוף הדרישות יש לברר מול בעלי התפקידים אילו נתונים היו רוצים שיעמדו לרשותם כדי לבצע את עבודתם טוב יותר, ואיך כלי ה- BI יכולים לספק נתונים אילו באופן המיטבי.

באיסוף הדרישות, בבואנו להגדיר איך כלי ה- BI נותנים פתרון מיטבי, מתייחסים ל: דו"חות, גרפים, לוחות מחוונים ושימוש בשיטות מתקדמות.
יש לתת את הדעת בשלב זה, כמו גם בהמשך, לחשיבות ממשק המשתמש, נוחותו ופשטותו.

בסוף איסוף הדרישות יש שני תת שלבים סופיים:

     8. תיקוף הדרישות (אל מול המשתמשים)
     9. תעדוף הדרישות. מה יבוצע עתה, ומה יידחה להמשך.

חזרה

תכנון ופיתוח

המלצות מקדימות לתכנון:
1. זכרו שהצלחה אינה מובטחת והיא תלויה רבות דווקא בהטמעה.
2. היו ריאליסטיים בתכנון- תחמו.
3. התקדמו על פי דרישת המשתמשים; אל תרוצו מהר מידי, גם אם טכנולוגית אפשר.
4. פעלו על פי צרכי הטווח המיידי, אך תחשבו קדימה על צרכי הטווח הרחוק.
5. המשתמשים, יכולותיהם, רצונם ודרך חשיבתם הם שצריכים להנחות את מה שיתוכנן.

המלצות לשלבי התכנון השונים:

1. תכנון סביבת הנתונים:
א. נתחו-
    • מה מקורות המידע ומה מצבם האיכותני; עד כמה הם נגישים לצורך BI.
    • סוגי השאלות שהמשתמשים ירצו לענות עליהם; תבניות ייחודיות לדו"חות שיידרשו להם.
    • דרישות ביצועים: עד כמה מהר יצפו המשתמשים לתשובות.
    א. צוותו את האנשים המוכשרים ביותר שיש בצוות לתכנון תהליך יציב של ETL

       (העברת הנתונים).
    ב. אם נדרשת גמישות גבוהה בשאלות שתישאלנה, תכננו מסד יותר מנורמל עם מינימום

        חזרתיות.
2. תכנון סביבת המשתמש:
א. דו"חות: ליבת כל פעילות BI
    • תכננו מערך תוכנה מאפשר:
      כלי להגדרת והפקת דו"חות; שירותי ניהול להרצת דו"חות, אחסונם והרשאות; פורטל דרכו

הערה- אין הנחיות תכנון מיוחדות ל- Data Mining ול- Dashboards.

ולפני סיום: אל תשכחו לתקף מול משתמשים; אל תשכחו לקיים בדיקות; ואל תשכחו שפיילוט הינו קריטי.

חזרה

תחזוקה ושיפורים

המלצות מקדימות לשלב התחזוקה והשיפורים:

1.      למרות שכבר מקובל להבין שלא מספיק לשים תוכנה, לדאוג לתכנים ולהכין דו"חות ולקוות שיהיה שימוש. BI הינו תהליך ולא פרוייקט.

2.     לאחר העלייה לאוויר תכננו שלב התנסות. התנסות אינה בדיקות, ובאופן טבעי תעלינה דרישות נוספות, ואפילו לא מעטות, שלא באו לידי ביטוי קודם. אל תילחצו; זה טבעי. תמיד היערכו לחלק ב לפרוייקט שכולל שיפורים.

3.     מומלץ לבצע הפקות לקחים, הן בהיבט הפרוייקטלי הכולל, הן בהיבט הטכנולוגי והן בהיבט של ההשפעות וההשלכות העסקיות. אם הוגדרו מדדים/יעדים בהיבט העסקי- יש לבחון אל מולם. שימו לב, לא רק האם ניתן להפיק את הדו"חות הרצויים, אלא האם אכן יותר קל, זול ומהר להפיקם במערכת החדשה.

הדבר החשוב ביותר בשלב התחזוקה הוא להבטיח יציבות של המערכת במספר היבטים:

1.       יציבות התוכנה; עדכניות גרסאות!!

2.       יציבות נתונים; תחזוקת מסדי הנתונים וכיוונם מעת לעת.

3.       יציבות זמני התגובה; מעקב וניטור קבועים להבטחת יציבות זו.

מעבר לכך,לטובת תחזוקה  יש להבטיח כי:

1.       הפתרון המוצע רלוונטי, לאור שינויים עסקיים שתמיד ישנם.

2.       ישנה תמיכה לבעיות תפעול ותקלות.

3.       ישנו מנגנון לקבלת משובים וניהולם.

4.       ישנה הדרכה קבועה למשתמשים.

5.       צוות ה- BI שותף לתהליכי קביעת סטנדרטים ומדיניות governance ארגוני.

6.       יש קשר קבוע עם בעלי חסות בהנהלה.

שיפורים:

לאורך זמן ההילה של מערכות BI קטן. כדי לייצר התלהבות חוזרת ונשנית מומלץ:

1.       להשלים ולתת פתרון לצרכים שלא נענו בשלבים קודמים.

2.       לתת מענה מורכב יותר בתחומים עסקיים בהם ניתן פתרון ראשוני

      (למשל- ניתוח אנליטי).

3.       לשפר הנגשה.

4.       להתקין גרסאות תוכנה חדשות וכלים מתקדמים.

5.       להוסיף משתמשים.

אחת ל- 18-24 חודשים מומלץ לעשות סקר כולל לגבי השימוש, רמתו, ביצועים, ערך מוסף וצרכים.

חזרה

תשתיות

תשתית טכנולוגית: מוצרי תוכנה

כדי להקים סביבת BI נדרש להקדים ולהעמיד מחסן נתונים מרכזי (Data Warehouse), מחסנים קטנים מבוזרים (Data Marts), שילובים של הנ"ל [או הצגת נתונים ללא מקור נתונים מאחד- מ.ל.].

כחלק ממחסן הנתונים מקובל להקים Repository (MDM) המתאר לכל הנתונים שניתן להגדיר מעליהם דו"חות או תצוגות שונות את שמם, תיאורם, אפיונם, גורמים אחראים וחוקים עסקיים קשורים. כמו כן, נהוג לתאר לכל פריט מידע מתי נגזר, איך ומהיכן.

הכותב מתאר, נכון לשנת 2008, שנת כתיבת הספר, את כל ספקי התוכנה המרכזיים בתחומים הקשורים הבאים ומפרט יכולות של כל אחד ואחד מהם. תחומי הכלים:

1.       מסדי נתונים

2.       כלי שילוב נתונים (כלי ETL, כלי מחסני נתונים)

3.       כלי תשאול, דו"חות וגרפים, לרבות OLAP

4.       כלי כריית נתונים; כלי ניתוח אנליטי

5.       כלי dashboards וכלי visualization נוספים

6.       ממשקים (פורטלים וכלי גישה ל- mobile).

מעבר לכך יש לזכור כי ישנן טכנולוגיות משלימות לסביבת ה- BI:

•  ERP (מערכות ניהול המשאבים): אחד משלושת המקורות התפעוליים המרכזיים של הנתונים עליהם נשענים ובהם תומכים.
•  CRM (מערכות ניהול הלקוחות): אחד משלושת המקורות התפעוליים המרכזיים של הנתונים עליהם נשענים ובהם תומכים.
•  Finance: אחד משלושת המקורות התפעוליים המרכזיים של הנתונים עליהם נשענים ובהם תומכים.
•  [ניהול ידע (KM): טכנולוגיה משלימה המסייעת לתמיכה בקבלת החלטות. מ.ל.].

חזרה

תשתית אנושית: בעלי תפקידים

כל פרוייקט BI, בכל גודל ובכל תיחום מושפע מההיבט האנושי. ההתייחסות הנכונה להיבט זה חשובה לפחות כמו ההיבט הטכנולוגי, ויש לתת עליה את הדעת בהתאם.

בעלי התפקידים המרכזיים כוללים:

1. צוות ה- BI:
   •    מנהל פרויקט
   •    מנתח עסקי- Business Analyst- BA- אדם שלאו דווקא מתמחה ב- BI, אלא יודע לראיין

        בעלי תפקידים עסקיים, להבין את צרכיהם, בכל תחום תוכן שהוא, ולהציע פתרונות BI

        מתאימים.
        קבוצה מוכשרת של BA's יכולה להוות את קפיצת המדרגה למימוש מוצלח.
   •    מעצב נתונים- Data Architect /Designer- DA- מומחה להבניית מסדי הנתונים ומבני

        הנתונים השונים. אחראים להסבת הנתונים מהעולם התפעולי למחסן הנתונים.

        לעיתים משמשים גם כאחראים לטיוב הנתונים, אלא אם יש בעלי תפקידים ייעודיים נפרדים

        לארגון לכך.
בנוסף ישנם בעלי תפקידים תומכים-
   •    ארכיטקט תשתיות BI- אחראי למוצרי התוכנה
   •    מפתח יישומים
   •    DBA- מנהלן נתונים
   •    בודק תוכנה- איש QA
2. בעלי תפקידים בארגון:
   •    משתמשים
   •    מומחי תוכן
   •    מנהלים
   •    בעל חסות- מנהל בכיר המוביל ומלווה את הפעילות.

היבטים שיש לתת עליהם את הדעת בהיבט האנושי:
    • הדרכת צוות ה- BI, פיתוח מומחיותו וטיפוחו.
      מבנה ארגוני תומך (מבוזר במחלקות; מרכזי ב- IT; או, BICC- כולל בעלי תפקידים עסקיים).
    • ניהול השינוי אל מול המשתמשים ומומחי התוכן

      (כל טכניקות ניהול השינוי רלוונטיות לסעיף זה).

חזרה

עשרת הגדולים- 10 טיפים במגוון נושאים הקשורים במימוש בינה עסקית בארגון

10 מפתחות להצלחת בינה עסקית

10 המפתחות להצלחת פעילות בינה עסקית (BI) הינם: