top of page
  • תמונת הסופר/תד"ר מוריה לוי

Successful Business Intelligence - סיכום ספר

עודכן: 15 באוק׳ 2023


עטיפת הספר

הספר- Successful Business Intelligence הנו בהחלט ספר שמומלץ לרוץ לחנות הספרים ולרכוש (או יותר נכון, להזמין באינטרנט. לארץ טרם הגיע). ספר זה, שיצא רק בשנת 2008, הנו ספר ייחודי במספר היבטים ראשית, הוא כתוב על ידי גברת בשם Cindey Howson, שלמרות ניסיונה הרב, כותבת מתוך צניעות, וללא התנשאות של "אני כבר ראיתי הכל, אני אספר לכם איך נכון לעשות את הדברים". היא יודעת להצביע על טעויות שביצעה בדרך, ומשתפת את הקוראים בידע- בגובה העיניים. הספר ייחודי כי רוב השיח בעולם הבינה העסקית (להלן- BI) הנו שיח טכנולוגי. Howson, למרות שחלק מניסיונה הרב (מעל 20 שנה) בא מתוך העולם הטכנולוגי, מבינה שהצלחה של BI קשורה בהרבה מרכיבים, מעבר לטכנולוגיה, מרכיבים אותם היא פורשת ומשתפת בספרה. הספר ייחודי בזכות מקורות המידע שעליהם נסמך: ידע אישי, Case Studies של מספר חברות ממגזרים שונים ומאפיינים שונים שנלמדו ומתוארים יותר לעומק, ועל סמך סקר. Howson הריצה סקר נרחב מאד, עליו ענו 513 אנשים שונים מרחבי העולם, המתארים את פעילות הבינה העסקית בארגונם. Howson מנתחת באופן מושכל את התוצאות ומשלבת אותם, בפרקי הספר השונים בהקשרים מעניינים ובחלקם אף מחדשים. כמעט כל אמירה מיוחסת למקורה (האם על סמך הניסיון האישי, על סמך ה- Case Studies או על סמך תוצאות הסקר). ועם זאת, הספר מאד קל לקריאה. הספר כולל כמבוא של מספר פרקים על יסודות ה- BI. בסקירה זו, נקפוץ על יסודות אלו, ונתמקד במרכיבי ההצלחה.


פעמים רבות סוד ההצלחה הנו לאו דווקא ב"מה" אלא ב"איך":


מפת הספר

גורמים עסקיים:

גורמים טכניים:


מפת הספר

גורמים עסקיים:

מדידת ההצלחה

נתחיל מהסוף: 68% מהנשאלים בסקר תיארו את פעילות ה- BI המבוצעת בארגונם כמוצלחת מאד; 68% נוספים תיארו את ההצלחה כצנועה, ורק 8% ככשלון. ברור שהתשובה לשאלה זו מוטה שכן כאלו הרואים ב- BI כשלון, יענו פחות על הסקר. ועם זאת, עדיין שיעורי ההצלחה המשמעותיים לא גבוהים מאד. הדרך למדידת ההצלחה אינה אחידה. היא תשתנה בהתאם למגזר החברה ואופן החזקתה (ציבורית, פרטית, ממשלתית ועוד). להלן שיטות מקובלות לבחינת הצלחת פעילות ה- BI:

  • שיפור ביצועים עסקיים (70% מהנשאלים).

  • הטבת הגישה לנתונים (68%).

  • תמיכת בעלי עניין משמעותיים (53%).

  • תפיסת לקוח לגבי קריטיות הפעילות (50%).

  • החזר השקעה- ROI (43%).

  • אחוז המשתמשים הפעילים (31%).

  • חסכון בעלויות (31%).

  • כמות משתמשים מוגדרים (17%).

טיפ: כדי להצליח בפעילות BI יש לחשוב על הטמעה ל- 100% מהמשתמשים, ועל חציית הקווים לשיתוף ספקים ולקוחות. טיפ: יש להיזהר מ- ROI סטנדרטי מידי. ניתן להשתמש בהשאלה בדוגמא של טלפון ולשאול, עד כמה אנו מחזירים את ההשקעה מקיומו? האבסורד שבשאלה יכול להשליך על ROI בעולם ה- BI.



אפקט ה LOFT

בבחינה רבת שנים של שוק ה- BI התגלו ארבעה מרכיבים כתמה משותפת לארגוני BI מצליחים:

  • וLuck L - מזל

  • וOpportunity O - הזדמנות

  • וFrustration F - תסכול

  • וThreat T - איום

בכל אחד מהארגונים שנחשבו מצליחים נמצאו לפחות שניים מהמרכיבים דנן. נסביר:

  • מזל- יש אומרים שמזל גם הוא תוצר של מפגש בין הכנות והזדמנות. בכל מקרה, לתזמון ישנה משמעות ורבים מהמצליחים דיווחו על חלקו של המזל כמרכיב משמעותי. המזל יכול לקבל פנים שונת כבעל חסות מתעניין, גלובליזציה, תזמון או כל כיוון אחר. בכל מקרה, יש לשים לב שכתוצאה מהקמת אב-הטיפוס צצים רעיונות מופלאים, ויש להיות מספיק רגישים לשומעם ומספיק גמישים לאמצם.

  • הזדמנות- מאד מומלץ לשים לב להזדמנויות שבזכותן ה- BI יכול להרחיב את פעילות החברה ולייצר לה יתרון עסקי חיצוני מובהק, או פלח לקוחות חדש. מובאות מספר דוגמאות מייצגות, כמו הדוגמא של FlightStats שניצלה הדמנות ממידע שאספה, והפכה להיות גורם מרכזי שכל סוכן מכירות כיום עובר דרכם לבחון איחורי מטוסים כדי להחליט על טיסות מומלצות. דוגמא נוספת קשורה למינוף רווחים והכפלתם במיזוג שהתקיים ב- Dow Chemicals בזכות נתונים שיכלו לספק.

  • תסכול- כאשר מתחילים פעילות BI חדשה יש לכוון לכאבים הארגוניים. כאשר כאבים אלו מגיעים לנקודת רתיחה, פעמים רבות ה- BI הופך להיות מתועדף (אין ברירה). תסכול של עובדים משיטות עבודה אחרות, בהן ההחלטות לא ברורות, ולא ברור איך להשפיע עליהם נכון, יוצר הזדמנות ל- BI. דוגמא לכך המובאת בספר הנה של מרכז שירות לקוחות בו הנציגים תוגמלו לפי פעילות, אך לא הצליחו להתחקות, להבין ולשנות בהתאם. ברגע שהנתונים הועברו אליהם על מרכיביהם, ובזמן אמת, מצאו העובדים שיטות וכלים לשפר את ביצועיהם ולעמוד ביעדים. המצב הקודם, אגב, היה דף אחד שנתלה עם תוצאות הביצועים, פעם ביום, וללא פירוט.

  • איום- כאשר חברה נמצאת באיום, דוגמת פשיטת רגל או הפסדים משמעותיים, ממנפים שימוש BI בארגונים רבים, וממנפים את מיקומו וחשיבותו של ה- BI ככלי ביציאה מהמשבר ובצמיחה המחודשת. כעקרון, לא נכניס את הארגון בו אנו נמצאים לתסכול או איום כדי להצליח בפעילות BI. ולכן, השאלה המתבקשת הנה, האם ניתן להגיע להצלחה ברמה גבוהה בתחום ה- BI בארגון בו לא מנצלים את המרכיבים דנן. האוסון מתייחסת לסוגיה. אין מבפיק נתונים כדי להוכיח שמדובר בדרישת סף שלא ניתן בלעדיה. אבל, מרכיבים אלו בהחלט שכיחים שקרב החברות שהצליחו יותר, ועל כן, אין להתעלם מהם.


רלוונטיות

בפרק זה על הרלוונטיות מכוונת האוסון למיקוד היוצר רלוונטיות למשתמשים: מיקוד בתוצאות עסקיות; מיקוד בהזדמנות עסקית קונקרטית; מיקוד מנקודת מבטו של המשתמש (אפקט א.מ.י.ל.י. הנקרא באנגלית WIIFM- What Is In It For Me). יש להבין שהניתוח העסקי הארגוני, המחלקתי והאישי אינם טריוויאליים כלל ועיקר, שכן לא תמיד יודעים המשתמשים להגדיר את הצרכים שלהם. ברמה מחלקתית קל פעמים רבות להראות את התועלת בתחילה במחלקת הכספים; ברמה האישית יש להתחבר לתמריצים אישיים, דוגמת:

  • הרצון לזכות, או להפגין ביצועים מעבר לאלו של העמיתים.

  • הרצון לשפר את אופן ביצוע התפקיד, בין אם ביחס טוב יותר ללקוח, או שיפור שביעות רצון שלו.

  • נטייה לעבוד עם נתונים; תסכול מחסר שלהם; שביעות רצון משיפור הגישה לנתונים.

טיפ: יש לשים לב שלא להתמקד רק בעובדי ידע מומחים, אלא להתפרש לכל הארגון, וגם לבעלי תפקידים מן השורה. הצלחה אל מול המומחים, אינה הצלחה מספקת. טיפ נוסף: עד כמה שאפשר לבצע Personalization כך שאנשים לא יטבעו בדו"חות לא להם.


הקשר בין IT לעסקים

רבים בסקר הצהירו כי ישנה בעיית תקשורת משמעותית בין אנשי IT ואנשי העסקים. בהכללה ניתן לומר שסטראוטיפ העובד העסקי שונה מזה של איש ה- IT (וכמובן שמדובר הכללה בלבד): איש ה- IT יותר סוליסט, והעובד העסקי יותר חברתי; איש ה- IT יותר מתודולוג ועובד באופן סדור; איש ה- IT פחות לוקח סיכונים; איש ה- IT מרבה בתקשורת דרך MAIL ו- IM ואילו העבד העסקי מעדיף פגישות פנים אל פנים. מעבר לכל אלו, מערכת התגמול הארגונית של השניים שונה. כלים מגוונים לגישור על הפער, כוללים (אין חובה ליישם את כולם):

  1. העסקת מישהו hybrid business-IT כדי שיתווך בין הצוותים ורצונותיהם. אנשים אלו מבינים את הצדדים העסקיים, ומבינים כיצד יכולה הטכנולוגיה לשרת צרכים אלו. כמו כן, בזהותם טכנולוגיה טובה, ידעו להצביע על הזדמנויות חדשות שכדאי למנף.

  2. תגמול עובד ה- BI שבא מעולם ה- IT על פי מדדים עסקיים, ובכך לקרב אותו לחשיבת העובד העסקי.

  3. הכפפה ארגונית (וכספית) של איש ה- BI שמקורו ב- IT ליחידה עסקית.

  4. עמידה על חשיבות הקשר בין שני הגופים והבנת משמעות קשר זה להצלחת הפעילות. פעילות פרו-אקטיבית לחיזוק הקשר.

  5. הכרות הדדית טובה יותר של כל קבוצה את רעותה, תוך הבנת הפערים הגלומים ביניהם.

  6. הגדרת חזון, אסטרטגיה ופעילות BI התואמים את המקבילים העסקיים.

יש לדעת שחשיבות הנושא גבוהה, ובסקר, דורג קשר זה כגורם קריטי מספר אחת להצלחת פעילות ה- BI.

גורמים אנושיים ארגוניים:

תמיכת הנהלה

האמירה שתמיכת הנהלה זה דבר חשוב וקריטי, הנה אמרה שחוקה. ועם זאת, בתוצאות הסקר, הופיע גורם "תמיכת הנהלה" בכמעט בראש הרשימה של הגורמים המשפיעים על הצלחת פעילות ה- BI. תמיכת הנהלה שתגרום להצלחה יכולה להיות מכלל גווני הקשת של ההנהלה- החל מהמנכ"ל, כמובן, דרך סמנכ"ל תפעול, סמנכ"ל שיווק, סמנכ"ל כספים, סמנכ"ל עסקי אחר, ואפילו סמנכ"ל מערכות מידע. השפעת האחרון נמוכה יותר, ברוב הארגונים, אך עדיין, אם לא ניתן להשיג סמנכ"ל תומך אחר, חשוב להשיג את תמיכת סמנכ"ל העסקים. כדי לרכוש את תמיכת ההנהלה מומלץ:

  1. להמחיש הצלחות קטנות ולתקשר יתרונות עסקיים.

  2. לנהל ציפיות (!!).

  3. לייצר קשר בין ה-BI לפתרון תסכולים ארגוניים.

תמיכת ההנהלה תסייע ל- BI בדרכים הבאות:

  1. יצירת מחוייבות ממשית ליוזמה ולהשלכות הנדרשות בארגון.

  2. הצהרה בדבר חזון ה- BI במונחים הקשורים לאסטרטגיית החברה.

  3. אישור תקציב.

  4. טיפול במשברים פוליטיים ארגוניים.

  5. גוף נועץ עליון לנושאים שאינם נסגרים ברמת צוות ה- BI או רמת ועדת ההיגוי.

יש לזכור שברוב המקרים, תמיכת הנהלה אינה אוטומטית אלא תהליך נרכש. יש להשקיע בו.


מבנה ארגוני תומך

לא תמיד ניתנת האפשרות בתחילת פעילות BI להשפיע על המבנה הארגוני התומך. לעיתים, יש להתחיל בפעילות עסקית מחלקתית, ורק עם ההצלחה, לפנות ולדון במבנה הארגוני התומך הראוי. כעיקרון ניתן לקיים צוות BI מרכזי, או אנשי BI הכפופים למחלקות אותם הם משרתים. להלן היתרונות בכל אחת מהשיטות:

  • וBI מחלקתי שם דגש טוב יותר על צורכי היחידות; BI ארגוני שם דגש טוב יותר על צרכי הארגון ברמת העל.

  • וBI מחלקתי משתמש בטכנולוגיה המשרתת אותו בדרך הטובה ביותר (בין אם כספית או ביכולותיה); BI ארגוני עובד לפי סטנדרטים אחידים.

  • וBI מחלקתי מייצר הצלחות בטווח קצר; BI ארגוני הנו בר קיימא לטווח רחוק.

  • וBI מחלקתי מתוקצב ממשאבים ייעודיים; BI ארגוני מתקצב ממשאבים משותפים.

ההמלצה הנה (לאחר הוכחת יכולות ראשונית) לעבוד בצוות ריכוזי ארגוני, להוציא במקרים הבאים: - כאשר היחידה הנה יחידת רווח עצמאית המנוהלת בנפרד. - כאשר אין סינרגיה מהפעילות המשותפת, חוצת התחומים העסקיים. - כאשר היחידה העסקית לא ממנפת שימוש במשאבים הארגוניים המשותפים. - כאשר אין קישור בין שיפוי עובדים ברמה המחלקתית והביצועים הכלל ארגוניים. נתון מעניין מהסקר מלמד שישנה הצלחה בשתי התצורות, אך יותר, בתצורה הארגונית: תצורה מחלקתית: 11% כישלונות; 72% הצלחות מתונות; 16% הצלחות משמעותיות. תצורה ארגונית: 5% כישלונות; 64% הצלחות מתונות; 31% הצלחות משמעותיות. פעמים רבות, כך נאמר, כאשר יש הצלחה מחלקתית מתבקש ה- IT לשכפל הצלחה זו למחלקות נוספות. בדרך כלל אין הצלחה בכך בגלל השינוי התרבותי, תהליכי ואילוצים נוספים. כאשר יש צוות משולב ישנה המלצה, אילו רכיבים כדאי לקיים באופן ארגוני ואילו, מומלץ לנהל באופן מחלקתי. מעבר לכל האמור לעיל, מומלץ שתהיה ועדת היגוי לניהול ידע (בוודאי אם הפעילות ארגונית). מומלץ שודעה זו תנחה ותבקר פעילותו של צוות היושב כמרכז עצמאי- Business Intelligence Competency Center, הכולל בעלי תפקידים בתחום התשתית, בתחום הנתונים, בתחום ה- BI Delivery ומומחים עסקיים. יש לזכור שבעלי תפקיד בתחום ה- BI הנם עובדים מבוקשים ביותר ויש לדאוג גם לשכור את הטובים ביותר ללא פשרות, אך גם לתגמלם ולייצר אווירת צוות טובה ותגמולים רכים שיגרמו להישארותם בארגון זמן רב.



תרבות וקידום השימוש

נקודה מפתיעה ביותר הקשורה למרכיב זה, הנה התייחסות הסופרת והספר אליו. מחד, ישנו פרק שלם, המסביר את חשיבות הגורמים ה"רכים"- גורמים תרבותיים ופעילות שיווקית, תוך הסבר משמעותם הרבה. מאידך, שם הפרק מסתיר את תוכנו. גם בתמצית וגם כשם פרק, נקרא הנושא: "סודות אחרים להצלחה". לא ברורה סתירה לכאורה זו, אלא אם חששה הסופרת שמא לא יקל על הקוראים לעכל שם פרק שכזה. יש גם לציין שפרק זה מובא בספר במיקום אחר מזה המתואר כאן בתמצית- בסופו. מוקשים מהם ראוי להיזהר, בתחום התרבות הארגונית, כוללים:

  1. דחייה על סמך קבלת החלטות על סמך אינטואיציות ותחושות בטן ולא על בסיס נתונים.

  2. שימוש בנתונים ובדו"חות כאמצעי לחיזוק החלטות שכבר התקבלו, תוך איתור הדו"ח המאשר.

כמו כן, יש לזכור ש:

  • אנשים לא אוהבים שינויים באשר הם;

  • לא תמיד הנתונים רלוונטיים להחלטות.

כדי לקדם את תרבות קבלת ההחלטות על בסיס נתונים, מומלץ:

  1. להבין את המודל ההדרגתי של מודעות (ליתרונות ה- BI); ידע (על איך עובדים עם BI); שימוש.

  2. להתמקד ביתרונות עסקיים (ולא ביכולות הכלים).

  3. לפתח מספר מסרים המהווים משפטי מפתח שייחרטו בזיכרונם של עובדי הארגון ויקלו על השינוי.

  4. למתג את פעילות ה- BI באמצעות שם למערכת.

  5. לקדם את המודעות בכל ערוץ אפשרי של Road Shows , כלי הדרכה מוכנים, Newsletters; כתיבה בעיתונים חיצוניים לארגון; כינוסים ארגוניים; פורטל; שילוב בישיבות צוות קבועות ועוד.

  6. הדרכות. דגש: לא הדרכות תיאורטיות של חברת הספק אלא הדרכות על בסיס נתוני אמת.

  7. להימנע מהעתקה של דו"חות ישנים למערכת החדשה, אלא לבצע התאמה מחודשת לצרכים.

  8. לעשות שימוש באלמנטים גראפיים היכן שרלוונטי.


גורמים טכניים:

מאגר נתונים איכותי

מאגר נתונים איכותי הנו המרכיב הטכני מספר אחת להצלחה (על פי תוצאות הסקר). השגה של רמה גבוהה של איכות נתונים הנה משימה קשה ביותר, והיא תלויה משמעותית בנושאים ארגוניים ובעלות על הנתונים ועל ה- BI. המלצות וטיפים:

  • בתחילת פרויקט, מומלץ להעריך עד כמה שניתן, את רמת איכות הנתונים ולהבי מה יהיה מרכיבו ומשמעותו של סעיף זה בפתרון.

  • כאשר נתונים לא תקינים: פתרון מקובל לטווח הקצר, של יצירת תיקונים ברמת ה- BI, במקום הצבעה על גורמי השורש, הנה גרועה ומובילה למסלול אינסופי של ויתורים דומים.

  • מומלץ להבין את תפקידם של השותפים השונים המשפיעים על איכות הנתונים, לרבות השותפים לתהליכים התפעוליים, כדי לדעת בדיוק למי כדאי לפנות באיזה מצב.

  • יש לדווח ולהציג נתונים רק של מידע שאכן נאסף ובאופן עקבי ומדויק.

  • יש להגיע למצב של שליטה ויכולת הנחיה של הקו האחורי לגבי תיקונים הנדרשים שם. זאת, כמובן, תוך הסתייעות בגורם ההנהלה בעל החסות הרלוונטי.

  • יש להקפיד על הגדרת מינוחים אחידים במסגרת ה- BI כדי להבטיח אמת יחידה.

  • יש להחליט על קצב עדכון מחסן הנתונים כנגזרת של הערכים העסקיים המוספים הקשורים בקצב העדכון.

  • יש לפעול לשיפור מתמיד של הנתונים ואיכותם.

  • יש להבין שלעולם לא נגיע למצב של נתונים נקיים לחלוטין. יש לדעת היכן לעצור בדרישת האיכות, שאם לא כן, לעולם לא תהיה פעילות BI.


פיתוח גמיש

פיתוח גמיש הנו אחד מסודות ה- BI המצליח, שנולדו רק מניתוח מרכיבים משותפים של ארגונים שהצליחו משמעותית בפעילות ה- BI. מדובר בנושא פחות מוכר, שלכן גם אינו מופיע בסקר, או בקורסי הלימוד הקשורים לעולם ה- BI. המלצות:

  • הקמת סביבת BI הגמישה דיה לשינויים על פי קצב השתנות הצרכים והמיקודים העסקיים (והם משתנים...).

  • הקמה ראשונית שלא על פי מודל מפל המים אלא מודל הספיראלה (לפיתוח הדרגתי). אין הגדרה מלאה ומדויקת של הדרישות, אלא הגדרה כוללת טובה, וההגדרה מתפתחת ככל שמתפתח הפרויקט.

  • ניתוח מדויק לכל רכיב היכן נכון לקבעו (בנתונים, בהגדרות לוגיות משותפות, בדוח מסוים וכדומה).

  • עבודה עם אב-טיפוס מול משתמשים.

  • יש לזכור שהמטרה העיקרית הנה מול משתמשים. יש לברך על בקשת שינויים המעידה על הבנה טובה יותר, ואפשרות טובה יותר להגעה לערכים מוספים עסקיים.זאת תוך שמירת כללים ניהוליים לאי חריגה במונחי תקציב/זמן.

  • עבודה צמודה Business-IT.

ניהול פרויקטי BI: ניתוח פרויקטי BI מלמד ש- 44% נמסרים באיחור ו- 37% מעבר לתקציב. פרויקטים המנוהלים בפיתוח גמיש מצליחים יותר מפרויקטים אחרים (בשני ההיבטים). כדי להבטיח ניהול נכון של פרויקט BI יש להבטיח איזון בשלושה מרכיבים:

  1. תיחום.

  2. משאבים.

  3. זמן.

בכל בקשה לשינוי המשפיעה על אחד מאלו, יש להחליט על מה לוותר במקום, כדי שלא לחרוג באף היבט. טיפ: פגישות ניהול שבועיות להבטחת התיחום, התקציב והזמן (עם המשתמשים) יכולות לסייע להבטחת הנ"ל.



התאמת כלים

התאמת כלים הנה לכאורה פעילות הנעשית ע"י אנשי ה- IT בלבד. מניסיונם של ארגונים אותם ראיינה, ממליצה האוסון לבצע את הבחירה במדורג ותוך שיתוף כל הגורמים הרלוונטיים. בחירה במסלול עצמאי (ללא שיתוף), מובילה לדחייה מתוך פחד, מתוך מגננה או מכל סיבה פוליטית ארגונית אחרת. כמו כן, יש לשים לב שסטנדרטיות בכלים הנה חשובה מאד, אך אין לבלבל סטנדרטיות בכך שכלי אחד תואם לכל צורך. יש להבין את הצרכים ולהתאים פתרונות סטנדרטיים מגוונים בהתאם. אחת השאלות העולות קשורה בשימוש ביישומים ייחודיים ל- BI (במקום כלים מוכנים). בסקר נלמד שיש יותר כישלונות במקומות בהם ישנם יישומים ייחודיים. האוסון ממליצה לעשות בהם שימוש רק כהשלמה לכלים המוכנים ולא כפתרון מרכזי. ישנם סוגים שונים של פתרונות המתאימים לקהלים שונים:

  • כלים סטטיסטיים, כלי ייצור דו"חות: למפתחי IT.

  • גיליונות BI, OLAP, תשאול עסקי: לאנליסטים ועובדי ידע מומחים.

  • וScorecards, דו"חות אינטראקטיביים קבועים, Dashboards: למנהלים.

  • חיפוש BI, BI משולב במערכות תפעוליות: עובדי קו קדמי.

  • דו"חות מוכנים: לקוחות, ספקים ורגולאטורים.

ברמה יותר מדוקדקת התאמת כלי לסוג משתמש תלויה במספר פרמטרים (מפורטים בספר): אחוז/מספר המשתמשים לכל קבוצת משתמשים; תדירות ואופי קבלת החלטות; תחזית צורכי מידע; מרכיב האנליזה בתפקיד, אוריינות נתונים, היכרות עם מערכת המקור ממנה מגיעים הנתונים, אוריינות טכנית ורמת נסיעות. הבנת רמת פרמטרים אלו (נמוך-בינוני-גבוה), תוך הבנה מקבילה של רמת שימוש קיימת, יכולה להעיד על פוטנציאל אפשרי לשימוש שטרם מוצה. האוסון מקדישה מקום לדיון בשילוב ה- BI ב- Office. היא עומדת על הסיכונים שבשימוש ב- Excel ומביאה דוגמאות לשגיאות הרות גורל שנבעו מהשילוב. אך עם זאת, ברור לה, כמו לנו, שזהו כלי הכרחי ושמשתמשים עושים שימוש הולך וגובר בשילוב. האוסון משתפת במגמות החדשות המרחיבות את האינטגרציה גם לסביבת ה- WORD וה- PowerPoint. ולסיכום מספר מילים על המוצרים והספקים: האם כדאי להחליף כלים? כנראה שאין מנוס מכך, אחת לכמה שנים. האוסון ממליצה שלא לנהות אחר ספקים חדשים כל פעם שמישהו מופיע עם טכנולוגיה חדשה, כי טבעי הדבר שיש פער וכל ספק מקדים ספק אחר בתקופה נתונה ביכולת זו או אחרת. רובם יגיעו לאותן יכולות. עדיף להיות סבלניים. כן מומלץ להחליף ספקים אם רואים שהמוצר הפך לכלי שנותר על המדף, ויכולותיו או ממשק המשתמש הנם מכשול להצלחה. ולסיכום- שיהיה בהצלחה! אם ניישם את הטיפים המוצעים בספר, אולי אפילו יהיה פחות קשה.


נספח: ארגוני Case Study

  • וNorway Post:

    • פעילות שהחלה ב- 1995 ומוקדה מחדש ב- 2001.

    • בעל חסות מרכזי: סמנכ"ל כספים וסמנכ"ל מערכות מידע.

    • משתמשים: 2,880 (15%).

    • וHyperon, SAS :BI

  • וContinental Airlines:

    • פעילות שהחלה ב- 1998.

    • בעל חסות מרכזי: סמנכ"ל מערכות מידע.

    • משתמשים: 1,400 + 24,000 (משולב במערכות) (57%).

    • וHyperon, SAS :BI ,כלים ייעודיים.

  • וCorporate Express:

    • פעילות שהחלה ב- 2000 ומחדש ב- 2004.

    • בעל חסות מרכזי: סמנכ"ל כספים.

    • משתמשים: 3,000 (34%) וכן 10,0000 לקוחות.

    • וMicrostrategy, SPSS :BI

  • וFligtStats

    • פעילות שהחלה ב- 2001.

    • בעל חסות מרכזי: מנכ"ל.

    • משתמשים: 15 פנימיים- בעלי 1,000,000 צרכנים לחודש.

    • וJasperReports :BI

  • וMedical Associates:

    • פעילות שהחלה ב- 1999.

    • בעל חסות מרכזי: סמנכ"ל טכנולוגיה.

    • משתמשים: 220 (פנימיים וחיצוניים).

    • וBusinessObjects :BI

  • ו1-800 Contacts:

    • פעילות שהחלה ב- 2004.

    • בעל חסות מרכזי: סמנכ"ל כספים.

    • משתמשים: 400 (60%).

    • וMicrosoft :BI

  • וDow Chemical:

    • פעילות שהחלה ב- 1993.

    • בעל חסות מרכזי: סמנכ"ל מערכות מידע.

    • משתמשים: 12,000 (28%) וכן 10,000 לקוחות.

    • וCognos, SAS :BI



Comments


bottom of page