top of page
  • תמונת הסופר/תמורן מערבי

טיפים ושיטות לאיסוף דרישות בינה עסקית (BI) וניהול ידע (KM)

עודכן: 12 בדצמ׳ 2022

סקירה זו מבוססת על מאמרה של לינדה ל. בריגס שהתפרסם באתר TDWI

במאמרה, בריגס מציגה טיפים ושיטות לאיסוף דרישות עבור בינה עסקית (BI) באמצעות ראיון שהיא ערכה עם ג'ונתן גיאגר, סמנכ"ל בכיר בחברת Intelligent Solutions. הטיפים המוצעים הם אמנם לבינה עסקית (BI), אך מתאימים בה במידה גם לעולם ניהול הידע (KM). באופן כללי ניתן לומר שאיסוף דרישות לפרויקט בינה עסקית צריך להתבצע באופן מהיר, אך נדרש להיות גם גמישים מתוך ידיעה שהאיסוף הראשוני לא יהיה מושלם.

להלן עיקרי הדברים:

הבדלים באיסוף דרישות בין פרויקט KM/BI לפרויקט מסורתי:

  • מורכב יותר להגדיר יעד סופי ובחירת האנשים הנכונים המעורבים בפרויקט.

  • הדרישות מתגלות במשך הזמן בו הפרויקט רץ. ניתן לקחת אב טיפוס ולהשתמש בו לאיסוף הדרישות הנוספות.

  • הגדרת הפרויקט אינה מספיק ברורה, אפילו אם המשתמשים יודעים מה הם רוצים. הפרטים אינם מוגדרים היטב מלכתחילה.

  • ההצדקה לפרויקט שונה. קשה להציג חיסכון עסקי למן ההתחלה. המשתמשים צריכים לקחת את הנתונים, לנתח אותם ורק לאחר מכן ניתן יהיה לקבל ערך אולטימטיבי.

מאפיינים מובילים לדרישות KM/BI : לדרישות BI יש מספר מאפיינים משותפים – הם נדרשים להיות ברורים ככל הניתן והם צריכים להעביר באופן ברור הדרישה. המאפיין המרכזי בפרויקט הוא לא המידע המסופק אלא התוצר הסופי, כלומר התועלת העסקית מקבלת המידע.

איסוף דרישות ומרכזיות הנתונים: קיימים 2 סוגים של ארגונים – בעלי מנהל נתונים וללא מנהל נתונים. לארגונים בעלי מנהל נתונים, ניתן לבחור את האנשים המתאימים שיהיו מעורבים בפרויקט וכך גם להגיע להחלטות הנכונות. לארגונים ללא מנהל נתונים יש אתגר גדול מאוד לא לקבל החלטות לא נכונות בנוגע לנתונים. ארגונים אלו צריכים לשאוף להשגת מנהל נתונים.

טיפים לאנליסטים/יועצי ניהול ידע לפני איסוף הדרישות: הדבר החשוב ביותר הוא להקשיב לדבריו של המשתמש העסקי. אם נעשה שימוש בראיונות לאיסוף הדרישות, חשוב להכין שאלות מראש וגם להיות מוכנים לשאלות המשך במידה והמשתמש העסקי אינו מספק את כל המידע הדרוש. המטרה היא לפתח סינרגיה בין המשתמש העסקי שמכיר את העסק לאנליסט שמכיר את יכולות ה- BI.

האתגר באיסוף דרישות בראיונות: ארכיטקטורת BI שנבנית בצורה נכונה תהיה גמישה לגילוי דרישות נוספות בהמשך (בהנחה שהשגנו את הרמה הנכונה של הפרטים). מיומנות של האנליסט/היועץ מאוד חשובה פה, היות והוא יכול לחשוב על הדרישות הנוספות גם אם המשתמשים העסקיים לא צפו חלק מהדרישות.

התמודדות עם דרישות שמתפתחות במהלך הפרויקט: מדובר בחלק מהתהליך וזה נפוץ מאוד מכיוון שאנליסטים/יועצים לא יודעים לצפות מראש מה הם צריכים. טכניקה מצוינת להתמודדות עם מצב כזה היא שימוש באב טיפוס בהתאם לדרישות הראשוניות, אך מצויד בטכנולוגיה המאפשרת הכנסת דרישות נוספות תוך כדי הפרויקט.

ידע וכישורים נדרשים לאיסוף דרישות לפרויקט KM/BI: הדרישה היא לאנליסטים/יועצים שיודעים לשאול את השאלות הנכונות, להבחין האם המידע שהם מקבלים הוא טוב, לדעת לשאול שאלות המשך בהתאם למידע שהם מקבלים ולדעת לנהל ראיונות. יש צורך בכישורים אנליטיים וכישורי נתונים וכמובן בהכרת יכולות ה- BI. הדבר שהוא אולי החשוב ביותר הוא לדעת עסקים – מה מניע עסקים, יעדים עסקיים, הסביבה העסקית והתחרות העסקית.

האם מציאת האנליסטים המתאימים היא אתגר? האתגר הוא לגרום לאנליסט להבין את העסק מספיק טוב על מנת לדעת איך להרחיב את השאלות שהם שואלים. הבעיה היא שארגונים עסקיים לא יודעים איך להתמודד עם מה שה- BI יכול לספק במיוחד בתחומים של ניתוחים עסקיים ויישום לוחות מחוונים (Dashboards).

לסיכום, ניתן לומר שפרויקטים בתחום הבינה העסקית(BI) וניהול ידע (KM) הם מורכבים כבר משלב איסוף הדרישות אשר מצריך ידע נרחב ולכן הדגש הוא על בחירת האנליסטים /יועצי ניהול ידע שיודעים לשאול את השאלות הנכונות ולהבין האם המידע שקיבלו מהצד העסקי הוא טוב דיו. בפרויקטים בתחום ניהול ידע, בדומה לבינה עסקית, הערך האולטימטיבי של הפרויקט נחשף רק לאחר עבודת הטמעה (בניהול ידע) או ניתוח המידע (בינה עסקית) ולכן לעיתים קשה להצדיק את הערך העסקי האולטימטיבי למן ההתחלה.

לקריאת המאמר המלא, לחצו כאן


Comments


bottom of page