כבר יצא לנו להזכיר עד כמה BI (בינה עסקית) הינו תחום חשוב, ועד כמה הוא יכול לסייע ולקדם ארגונים בהיבטים מאד מעשיים ובתחומים מאד מכוונים.
אז למי שלא מכיר, או קצת שכח מהן היכולות של ה- BI, בואו נזכר במספר יתרונות, ממספר תחומים שונים:
עולם המכירות:
• ניתוח ביצועי מכירות (יומי, שבועי, חודשי, שנתי וכדומה)
• התראות על פריטים חריגים
• ניהול סוכני מכירות
• מדידת ביצועי חברה על פי מדדים מוגדרים מראש
• ניתוח פעילות לקוח, לפי פילוחים
• זיהוי מגמות רכישה חדשות
עולם התקשורת (טלפוניה) :
• תצוגה ויזואלית של: שיחות יוצאות / נכנסות / גולשות / ננטשות / פנימיות / זמני המתנה
של שיחות נכנסות
• מידע בזמן אמת: קוים, שלוחות, שמות עובדים, סניפים, מחלקות וקבוצות
• סטאטוס משתמשים בכל שלוחה (בהמתנה לשיחה, בשיחה יוצאת/נכנסת וכו')
• מדידת עומסים לאורך שעות היום, בהשוואה לימי השבוע, לפי סניפים, מחלקות, קוים ועוד
• קישור וסנכרון למערכות מידע וניהול ובסיסי נתונים
• ניתוח ביצועים בחתכים רב ממדיים וניבוי עמידה מול יעדים/כשלים ועוד
• אפיון לקוחות וסיווגם לסגמנטים
עולם הרפואה :
• מידע בזמן אמת של נתוני ניצול תפוקות: ניצולת מבנים, מתקנים, כוח אדם ומשאבים
• קיצור זמני תגובה בין צרכיהם האדמיניסטרטיביים והרפואיים של בתי החולים ושל החולים
• נתוני ביצועים המתייחסים לכל מחלקות בית החולים, כולל דיווחי חוות דעת של חולים
• תמונת מצב על השירות והפעולות שבוצעו אצל כל חולה, כולל מסקנות רפואיות
• אופטימיזציה של עבודת הצוות ומניעת בזבוז משאבים
• תצוגת מפת ממתינים וזמני המתנה לפי סוג ניתוח בכל בית חולים
כמו שניתן להיווכח, היתרונות של מערכת הבינה העסקית עצומים ואף גמישים, כך שהם תורמים ומקדמים ארגונים שונים, ללא קשר לתחום העיסוק וההתמחות שלהם. יש כאלו שכבר טוענים כי ארגונים ללא מערכות בינה עסקית, לא יוכלו לשרוד עוד הרבה שנים.
ואם הכול טוב ויפה, כול מה שנותר זה לרכוש מערכת BI ולצאת לדרך...
רגע אחד! לפני שאנו רצים לקנות מערכת וקופצים כמה שלבים קדימה, חשוב כי נכיר גם את הסיבות בהן הטמעת מערכת בינה עסקית עלולה להיכשל (כן, יש גם מקרים כאלו, ואפילו אחוז משמעותי ביותר של הפרויקטים נכשל בגלל הטמעה). זאת, על מנת שנדע לצפות את הקשיים מראש ולהימנע מהם, במידת האפשר:
1. אסטרטגיה - בדומה לכל פרויקט אחר, זהו פרויקט בפני עצמו, לכן חובה לצאת לדרך רק
לאחר שבנינו אסטרטגיית BI, שמסומנים בה המטרות והיעדים.
2. תמיכת הנהלה - כניסה לפרויקט BI, שבמהותו עסקי, ללא תמיכה ניהולית, תקשה על הטמעה
בקרב המשתמשים ותחסום התרחבות בעתיד.
3. מערכת בינה עסקית משקפת "אמת ארגונית אחת" וחוסר תמיכה ברעיון זה, מביא למצב של
ריבוי מערכות ואי אמון במערכת ה-BI.
4. מיקוד בצרכים - התמקדות ביכולות פונקציונאליות של כלי BI השונים, במקום בצרכים
הממשיים של הארגון והבעיות שעליו נרצה לתת מענה, לא תקדם את המטרות שלשמן
רכשנו את המערכת. לאחר שנבין זאת נוכל לבנות תוכנית עבודה מסודרת ומותאמת לצרכי
הארגון ומשם להתקדם.
5. איכות נתונים - נתונים שגויים מובילים להחלטות שגויות. מידע המוצג למשתמשים שאינו
מדויק, שגוי או לא מעודכן, יוביל למצב בו המשתמשים אינם סומכים על הנתונים שהם מקבלים
מן המערכת והפרויקט בדרך להיכשל. בנוסף, כאשר המשתמשים לא מקבלים הסבר כיצד
חושבו הנתונים, הם נוטים שלא לקבל את המידע המוצג במערכת וחוששים להתבסס עליו.
6. תקציב - התרכזות בעלויות רכישה ורישוי בלבד ולא בעלויות כוללות ונוספות, מובילה לחריגות
מהתקציב. עלות של פרויקט BI, מכילה גם מרכיבים כמו Professional Services, תשתיות
מחשוב,תחזוקה שוטפת וגמישות לשינויים במערכת.
7. צפייה וטיפול בשינויים - רוב מערכות ה-BI משתנות באופן מהותי בתוך שנה/שנתיים. חשוב
להבין שמערכות BI משקפות מצב אמיתי של הארגון ומתבססות על נתונים עכשוויים
והיסטוריים. מאחר והסביבה משתנה, ישנה חשיבות רבה לתכן ולהקצות את המשאבים
המתאימים (תקציבית ותפעולית), על מנת לתת מענה מהיר למשתמשים, אחרת המערכת
תהפוך מיושנת, כיוון שלא תשקף את מצבו אמיתי של הארגון ולא תענה לצרכים החדשים.
8. ביצועים - מערכות BI חייבות להיות זריזות ולתת מענה לשאילתות, בזמן קצר
(רצוי בזמן אמת). אם משתמשים מחכים לתשובה יותר ממס' שניות לכל היותר,
יזנחו את המערכת.
9. ערך מוסף - משתמש במערכת חייב לקבל נתונים שלא יכול היה לקבל קודם. כך למשל,
מערכות בינה עסקית רבות, מחליפות דוחות אקסל שנוצרו ידנית. אם בסופו של דבר
משתמש יקבל את אותו הדוח בדיוק ואין בידיו את היכולת לתחקר את הנתונים בצורה
מתקדמת יותר, המטרה לא הושגה בפרויקט זה.
10.ייעוץ חיצוני- מומלץ לחברות המתחילות תהליך של בנית מערכת בינה עסקית, להיעזר
בחברה או יועץ עצמאי, על מנת לפקח על איכות העבודה ולבצע את החיבור הנדרש
בין האלמנטים החשובים בפרויקט: מידע, צרכים וטכנולוגיה.