מה זה BI – בינה עסקית

תוכן עיניינים:

  1. איך הטכנולוגיה משתלבת בבינה עסקית?
  2. איך זה עובד?
  3. אז מה ההבדל בין בינה עסקית Business Intelligence לבין ניתוח עסקי Business Analytics?
  4. איזה תפקידים קיימים בתחום BI ?
  5. האם יש היום ביקוש לבעלי תפקידים בתחום הבינה העסקית?
  6. איפה לומדים BI?
  7. לימודים משלימים ונלווים
  8. לצפייה בוובינר מקצועי אודות הכשרת – Business Intelligence Expert

המושג “בינה עסקית” הופך להיות רחב יותר מיום ליום, ומשפיע באופן ישיר על החיים של כולנו.

בעידן ההייטק המתקדם שבו אנו חיים, המטרה של הבינה העסקית היא לשאוב מידע רב ולהפיק תובנות ומסקנות בהתאם לצרכים של המשתמש או של ארגון, מה שמאפשר תובנות מבוססות על ידע, ללא מעורבות של רגשות אישיים, מה שקורה פעמים רבות בהחלטות ובמסקנות המתקבלות על ידי בני אדם.

היום בינה עסקית משמשת מגוון רחב של ארגונים, ובמגוון עצום של תחומים שונים כמו ניתוח של מכירות, מלאי, פיננסים, ניתוח שימושים בתוכנות מחשב ובאתרי אינטרנט, ניתוח תוצאות של קמפיינים לפרסום ועוד רבים.

לקטלוג הקורסים המלא בתחום בינה עסקית לחצו כאן.

בינה עסקית (BI) הוא מונח רחב שמכיל בתוכו התחייסות מצד אחד לטכנולוגיות, מערכות מידע, תוכנות, פלטפורמות ומצד שני לתהליכים שמאפשרים לעסקים לנתח ולהשתמש בנתונים בעת קבלת החלטות אסטרטגיות.

בינה עסקית

BI כוללת את כל אותה הטכנולוגיה, הכלים, המערכות והתהליכים שמטרתם להפוך את הנתונים לניקיים, מהימנים ונגישים למשתמשים עסקיים.

זה כולל אחסון נתונים (Data Warehouse ) תהליכי איטגרציה של נתונים והטיוב שלהם (ETL), כריית נתונים, ניתוח נתונים, שאילתות ודיווח, הדמיית נתונים ( visualization ), בניית לוחות מחוונים (Dashboard ), ועוד.

יתרה מזה, כדי לבצע בינה עסקית מקצה לקצה לפעמים יש צורך בעבודה עם מספר כלים במקביל כדי לכסות כל שלב בתהליך עבודה עם הנתונים.

חשיבות של תחום BI והשפעתו על הארגונים היא עצומה. מערכות בינה עסקית מספקות תצוגה על מצב העבר, מצב העכשווי וכמובן הסתכלות עתידית של הפעילות העסקית, תוך שימוש בנתונים שנאספו למחסן נתונים או למאגרי נתונים. רכיבי תוכנה תומכים בדיווח, ניתוח טבלאות ציר (Pivot Tables) , הדמיה, וכריית נתונים סטטיסטיים.

יישומים טכנולוגיים יודעים להתמודד עם תחומי עיסוק מגוונים כגון מכירות, ייצור, פיננסיים, וכן לפעול מול מקורות מידע רבים למטרות הכוללות ניהול ביצועים עסקיים.

גם מידע על חברות אחרות או מתחרות באותו ענף הוא רלוונטי כדי לבצע השוואה עסקית (benchmarking).

המטרות הספציפיות יכולות להיות:

  • האצה ושיפור בקבלת ההחלטות אסטרטגיות עסקיות
  • שיפור תהליכים עסקיים פנים ארגוניים
  • הגברת היעילות התפעולית
  • הובלת תהליכים להכנסות חדשות
  • השגת יתרונות תחרותיים על פני יריבים עסקיים
  • זיהוי מגמות השוק
  • איתור בעיות עסקיות שיש לטפל בהן

איך הטכנולוגיה משתלבת בבינה עסקית?

אם נתעמק בצד הטכנולוגי של הבינה העסקית אז כפי שנכתב קודם תחום BI משלב מגוון רחב של יישומי ניתוח נתונים, כולל תחקור של מסד נתונים באמצעות שאילתה, דיווח ושיתוף בארגון, עיבוד אנליטי מקוון (OLAP) ניתוח BI בזמן אמת, BI תפעולי, BI למובייל, BI בענן או SaaS, ועוד ועוד.

תחום מאוד חזק בטכנולוגיית ה- BI הוא כל מה שקשור להדמיית הנתונים, או ויזואליזציה.

מדובר בתחום לוהט היום שכן ההנגשה של תוצאות הניתוח למשתמשים לא טכנולוגיים, ההבנה הקלה יותר של הסיכום כדי לקבל החלטה נכונה – הוא קריטי לכל ארגון, וזה כולל כמובן עיצוב תרשימים אינפוגרפיקה, צורות, צבעים, גרפים וכד’.

כלים להדמיה נתונים הפכו לסטנדרט בתחום BI המודרני בשנים האחרונות. כמה ספקים מובילים הגדירו את הטכנולוגיה בשלב מוקדם, אבל ספקי BI מסורתיים יותר המשיכו את דרכם. כיום, כמעט כל כלי BI גדול משלבת תכונות של של הדמיית נתונים.

כלי BI כיום כוללים גם יכולות לאנליזה מתקדמת, כגון כריית נתונים, ניתוח אנליטי, כריית טקסט, ניתוח סטטיסטי וניתוח נתוני ביג דאטה (Big Data ). עם זאת, במקרים רבים, פרויקטים מתקדמים של ניתוח נתונים מנוהלים על ידי צוותים נפרדים של מדעני נתונים, סטטיסטיקאים, ואנשי מקצוע אחרים בתחום האנליזה, בעוד צוותי BI מפקחים על שאילתות וניתוח פחות מורכב של נתונים עסקיים.

נתוני BI מאוחסנים בדרך כלל במחסן נתונים (Data Warehouse ), המחזיק בתת-קבוצות את המידע של חברה.

בנוסף, בעולם ה-Big Data פלטפורמה Hadoop משמשת יותר ויותר בארכיטקטורת BI כמאגר מידע וניתוח נתונים – במיוחד עבור נתונים לא מובנים, נתוני חיישנים וסוגים אחרים של נתוני Big Data.

לפני שמתחיל שימוש בכלי BI, הנתונים הגולמיים ממערכות מקור שונות נאסף, עובר איחוד וטיוב באמצעות כלי אינטגרציה וכלי טיוב נתונים וזאת על מנת להבטיח שהמשתמשים מנתחים מידע מדויק ועקבי.

ארגונים יכולים כיום לבחור מתוך רשימה ארוכה של ספקי כלי BI, את הכלי המתאים ביותר לצרכים העסקיים.

הם יבחרו בפלטפורמת BI כזו או אחרת בהתאם לגורמים שונים, כולל גודל ומורכבות הפעילות שלהם, כמו גם על סוג הטכנולוגיה שכבר יש להם (כלומר, IBM, Oracle, SAS, SAP – שכולן מציעות כלי BI). גרטנר עורכת מחקרים וסקרים באופן עקבי בתחום BI ובדוח שלה משנת 017 מציגה את Microsoft, Qlik ו- Tableau כמנהיגים ברשימה הזו.

איך זה עובד?

בעבר, אנשי IT היו המשתמשים העיקריים של כלי BI. עם זאת, כלי BI התפתחו להיות אינטואיטיביים יותר וידידותיים למשתמש, מה שמאפשר למספר רב של משתמשים במגוון של דומיינים ארגוניים שונים לעבוד עם הכלים הללו.

מה גם שיותר ויותר תפקידים בתחומים אנליטיים מרחיבים את הפעילות של הארגונים בתחום BI, וגם הצרכים בשטח דורשים בחינה מתמדת של הדאטה שנכנס לארגון, כן שהתרחבות של התחום קרתה ממספר כיוונים.

ניתן להבדיל בין שני סוגי BI. הראשון הוא ה- BI המסורתי או הקלאסי, שבו אנשי IT או DBA משתמשים בנתוני טרנזקציות פנים-ארגוניים כדי להפיק דוחות.

השני הוא BI המודרני, שבו משתמשים עסקיים הינם חלק אינגרלי בתהליכי BI, כך ניתוח נתונים ווהממצאים מהירים יותר, מעמיקים יותר, וגם מורכבים יותר.

ארגונים בדרך כלל בוחרים BI קלאסי עבור סוגים מסוימים של דוחות שהם צריכים לפעילות השוטפת, כגון דוחות רגולטוריים או פיננסיים, שבהם הדיוק הוא החשוב ביותר, אך השאלות והנתונים המשמשים הם סטנדרטיים וצפויים. מ

אידך ארגונים משתמשים בכלי BI מודרניים כאשר משתמשים עסקיים זקוקים לתובנות מהנתונים במהירות ואף בזמן אמת, כדוגמת אירועי שיווק, שבהם להיות זריזים הוא הערך החשוב לעומת דיוק של 100% בנתונים.

בתחום ה-BI מועסקים מצד אחד אנשים טכניים מאוד אשר מאפיינים, מנתחים ומפתחים מערכות BI, מצד שני אנשים עם יכולות אנליטיות יותראשר אחראיים על ניתוח הנתונים הנצברים במערכות של הארגון.

הראשונים עובדים עם מערכות אשר מתחברות אל כלל המידע הארגוני ומפיקות דוחות אוטומטיים על פי השאילתות שנבנו על ידי העובדים ועל פי הצרכים של הארגון. ומאידך האנליסטים ישתמשו בכלים שפותחו או הוטמעו על מנת לנתח נתונים ולענות על שאלות ספציפיות.

אז מה ההבדל בין בינה עסקית Business Intelligence לבין ניתוח עסקי Business Analytics?

הטכנולוגיה בבינה עסקית

בינה עסקית זהו למעשה מונח רחב לעולם תוכן שלם המתכוון ליישום טכניקות לניתוח נתונים כדי לתמוך בתהליכי קבלת ההחלטות העסקיות, אבל כשמדברים על אנליטיקס (ניתוח הנתונים) אנו מתייחסים תהליכים ספציפיים המופעילים ע”י כלים טכנולוגיים כדי להביא את אותו הערך. אנחנו גם נשאל שאלות שונות ונראה יישום שונה:

איזה תפקידים קיימים בתחום BI ?

בהתאם לרמה המקצועית הנדרשת, תפקיד של איש BI יכול להיות באחת מהקטגוריות שלהלן:

  • איש דוחות – בעבודה עם מגוון נתונים המופקים ישירות ממערכות תפעוליות, תפקיד זה ייצור דוחות באמצעות כלים שונים, החל מהפשוטים יותר כגון Excel או Access ועד למורכבים יותר כגון SSRS, או BO. לרוב, לא מדובר בתפקיד IT או פיתוח, ועשוי להתבצע במשרה חלקית. בהתאם לרמת המיומנות הטכנית של איש דוחות ויכולת לגשת למסדי הנתונים, הוא לרוב יהיה תלוי בצוות אחר, כגון מנהלי מסדי נתונים או אנשי BI כדי להפיק את הדאטה ממסד נתונים או להתאים מערכת BI לצרכים ספציפיים. איש דוחותתפקיד זה מביא ערך כאשר דוחות קיימים אינם עומדים בדרישות ונחוצה עבודה כדי לקבל להפיק דוחות חדשים של נתונים ממאגרי המידע, אך צוות BI מקצועי יהיה יקר מדי. בדרך כלל תפקיד זה יהיה הכרחי בדרישות פשוטות יותר מהשטח, כשאין סביבה טכנולוגית מורכבת, כשכמויות הדאטה נמוכות יחסית, ולא קיימת מורכבות בקשרים בין הנתונים.
  • Report Developer – מפתח דוחות אחראי לבניית ויצירת דוחות חדשים, Dashboards, בניית מערך הדמיית נתונים, כדי לאפשר עבודה קלה ונוחה למשתמשי קצה. הדמיית נתונים נכונה היא מרכיב מפתח ביישום בינה עסקית מוצלחת, כך מפתח דוחות מוכשר הוא קריטי לכל ארגון. הוא חייב להגיע עם ידע בכלים טכנולוגיות שונים, כגון: פיתוח ב-SQL, פיתוח דוחות במערכות BI מורכבות (SSRS, Tableau, SAS, Crystal Reports ואחרות), חייב להיות בעל רקע ונסיון בתחום העסקי של החברה.
  • Extract, Transform, and Load (ETL) Developer – מפתח תהליכי ETL בונה תהליך שבאמצעותו הדאטה עובר ממקור אחד או מספר מקורות למסד נתונים שנבנה במיוחד לצורך עבודה על נתונים, ולא מפריע לתקינות וזמינות של מסד נתונים העיקרי של הארגון שהוא הליבה בכל ארגון. דוגמא מצוינת היא שימוש בכלי של מיקרוסופט – SSIS, שמסייע באינטגרציה של נתונים. עליו להיות בעל ידע ברמה גבוהה ב-SQL, ידע במבנה נתונים ומסדי נתונים, עיצוב ובנייה של מסדי נתונים, וכמובן פיתוח של תהליך ETL.
  • Data Warehouse/Business Intelligence Manager – מנהל BI או DWH, לרוב מדובר בתפקיד ניהולי ומוביל פרויקטי BI, מטרתו להעמיד את הפרויקט לביצוע, לחלק מטרות ומשימות, עליו לדעת לתקשר ולדבר בשפה משוטפת עם אנשי IT, ארכיטקטים, מפתחים, אך גם משתמשים עסקיים כדי למקסם את הצלחת הפרויקט. הוא חייב לבוא עם רקע בארכיטקורה של מערכות, בניתוח מערכות, ניהול פרויקטים, ומבחינה טכנית ידע ב-SQL, כלי ניהול פרויקטים, אקסל וכן כלים למידול נתונים.
  • BI Developer – מפתח BI – השגת הנתונים הרבה פעמים היא מורכבת, ודורשת אינטגרציה של נתונים ממקורות מרובים, טיוב נתונים, בניית מחסן נתונים או מערכת דיווח אחרת כדי לשלב את הנתונים הנוכחיים בפורמט שיהיה שימושי לדיווח. לאנשים בתפקיד זה בדרך כלל יש מיומנויות פיתוח טכני ברמה מאוד גבוהה, עם היכרות מעמיקה של מבנה מסדי נתונים ומערכות מידע, יכולות תכנות גבוהות. לעיתים קרובות מדובר בצוות שידע לבצע את כל המשימות שתוארו קודם, כולל לבנות ולהריץ תהליך ETL, לפתח פונקציות ופרוצדורות לדיווח ועוד. ורק אז אנשי דוחות יכולו להפיק דוחות ולנתח נתונים.BI Developer בנוסף בנייה של מחסן נתונים יעודי מאפשרת למשתמשי קצה להריץ תהליכי ניתוח מורכבים יותר באמצעות שימוש בקוביות OLAP לצורכי ניתוח רב מימדי – אבל את הקובייה יבנה מפתח BI. הערך הארגוני מתפקיד זה מתממש במיוחד, כאשר הנתונים מורכבים מאוד והצורך בפיתוח מערכת דוחות ייעודית הוא הכרחי. במקרים כאלה צוות אנשי BI הופך בסופו של דבר את המערכת לאוטומטית ומותאמת צרכים מה שכמובן מייעל תהליכים וממקסם את התוצאות.
  • Data Architect – מחסן נתונים שבנוי נכון יוביל לדרישות נוספות לניתוח נתונים, מה שלא מאפשרת גישה ישירה למקורות דאטה שונים בארגון. במקרים האלה יהיה צורך לתאם בין מערכות התפעוליות השונות שמטרתן לאסוף נתונים או לטייב נתונים, במיוחד כשסביבה מאוד דינאמית והנתונים שנאספים כוללים דאטה שגוי או חסר. ארכיטקט נתונים יודע להסתכל על כלל המערכות בארגון, ולבנות ארכיטקטורה נכונה של זרימת הדאטה לתוך הארגון או בתוכו, כדי לדאוג להשלמה של דרישות מהנתונים, ולבצע שינויים נדרשים במספר מערכות מידע וביניהן. ואז נראה את מפתחי ה-BI מתחילים בעיצוב ופיתוח ממשי של אותן מערכות המידע. הצורך בתפקיד זה הוא לעתים קרובות לא ברור, אבל הופך להיות קריטי בארגונים עם סביבה טכנוגולית מורכבת. לעתים קרובות, דרישות הדיווח אינן מתקיימות היטב על ידי מערכות תפעוליות, ואנשי BI לא מוסמכים לבצע שינויים דרמטיים בארכיטקטורה וקשרים בין המערכות, ובמערכות תפעוליות עצמן. במקרים אלה ארכיטקט נתונים נכנס לתפקיד ומביא איתו את הערך העיקרי שהוא לגרום לשינויים במערכות מידע שונות, אשר לא עומדות בדרישות של זרימת נתונים תקינה. ארכיטקטים צריכים לבוא עם ידע ונסיון טכני מאוד עשיר ומגוון מפיתוח, במערכות שונות, במבנה מסדי נתונים ועוד.
  • Business Analyst – אנליסט עסקי אחראי על הגדרת דרישות עסקיות ממערכות המידע, כדי שיענו על המטרות העסקיות של יחידה או מחלקה, ולכן עליו מצד אחד להיות בעל רקע חסק במנהל עסקים ומצד שני ידע טכני חזק במערכות המידע וכמובן שפת SQL, הוא יצטרך להשתמש במערכות BI, לנתח נתונים על מנת לוודא עמידה ביעדים. אפשר לומר שמדובר בתפקיד טקטי ולא אסטרטגי, שכן לרוב נראה אותם במחלקות ספציפיות של הארגון.
  • Data Analyst – אפשר לומר שתפקידו דומה לתפקיד של איש דוחות, רק שאנליסט יבצע בנוסף תחקור על הנתונים שיפיק מהדוחות, יבצע חישובים פשוטים עד מורכבים מאוד, לעיתים יבצע חיזוי על הנתונים, ובסופו של דבר יהיה עליו להנגיש את ממצאי הניתוח למנהלים. דרגת הערך שאנליסט אמור להביא לארגון משתנה מתחום לתחום, ממחלקה למחלקה, וכמובן תלוי בגודל הארגון וסוג הדאטה שנאגר במערכות המידע. Data Analystבמקרה של אקטואר למשל, תפקידו לאמוד רזרבות שיוחזקו כנגד תביעות עתידיות, לבנות מודלים תחזוקתיים למוצרי ביטוח או לתת הערכות לגבי עסקאות פיננסיות שונות. ברור שהשפעתו של אנליסט במקרה זה מאוד גבוהה על מצב הפיננסי של כלל הארגון. אנליסט חייבת להיות בעל ידע חזק ב-SQL כדי להריץ שאילתות, להיות בעל רקע במבנה של מערכות BI ולהבין אילו תהליכים מתרחשים מאחורי הקלעים, וכמובן להיות בעלי ידע בעבודה עם כלי BI כגון SSRS, Tableau, SAS, Crystal Reports ואחרות.

אנשי BI ישתלבו באחד התפקידים שהוצגו לעיל, כמובן בהתאם לכישורים שלהם, נסיון קודם, תחום עסקי ממנו מגיעים, אבל הרבה פעמים גם תלוי מזל והזדמנות מופיעה בדרכם להתפתחות מקצועית ואישית. כך גם הערך לארגון משתנה בהתאם לנסיבות הפרט.

האם יש היום ביקוש לבעלי תפקידים בתחום הבינה העסקית?

כפי שכתבנו קודם, תחום הבינה העסקית מתקדם ומתפתח מדי יום ביומו. בעלי תפקידים בתחום זוכים לביקוש רב מאוד על ידי ארגונים גדולים וקטנים בכל רחבי הארץ ובעולם.

היום, עם ההתקדמות של האינטרנט והתפתחות מאגרי המידע ניתן למצוא ביקוש רב לאנשי פיתוח בתחום ולאנשי BI, ולכן לימודים מקצועיים בתחום יוכלו להכין אתכם לקראת קריירה מוצלחת ויפתחו לפניכם תחום שיאפשר לכם לעסוק בעבודה בסביבה מתפתחת ותוך ידיעה כי הביקוש לידע שלכם ולמקצוע שבו אתם עוסקים רק ילך ויגדל, כך שתוכלו לעסוק בתחום שבו אתם יכולים להיות בטוחים כי תמיד יהיה צורך בכם ובמה שאתם יודעים לעשות.

איפה לומדים BI?

היום ניתן למצוא מגוון רחב של מכללות המציעות קורסים ולימודים בתחום הבינה העסקית BI, אך לפני שאתם בוחרים את המקום שבו תלמדו, חשוב מאוד להשקיע בבדיקה של המוסד הלימודי, הניסיון שלו בתחום, צוות המדריכים, סביבה טכנולוגית על גביה לומדים, ההצלחה של בוגרי הקורסים ועוד.

הדבר הטוב ביותר שתוכלו לעשות הוא לנסות לאתר בוגרים שסיימו קורס BI באותה מכללה ולבדוק האם הם עוסקים היום בתחום, האם היה להם קל למצוא עבודה או שזה לקח זמן רב, האם השם של המכללה פתח עבורם דלתות, האם הידע שקיבלו במכללה באמת עוזר להם בעבודה היום יומית וכן הלאה.

כל נתון כזה יאפשר לכם להכיר טוב יותר את המכללות באזור שלכם, וכך תוכלו לבחור במכללה המתאימה לכם בהרגשה בטוחה.

כמובן לא פחות חשובים שיקולים לוגיסטיים כמו מיקום המכללה, חניה באיזור או דרכי הגעה, כיתות לימוד והציוד בהן – האם הן מאובזרות כראוי, האם המכללה מציעה אפשרות לימודי אונליין, מהם הפתרונות שמציעה המכללה להיעדרות בשיעורים וצורך בהשלמה, שירות לסטודנט, גמישות וזמינות בצוות המנהלי.

לימודים משלימים ונלווים

אם אתם פונים ללימודי BI ללא ידע מוקדם בתחום או הכשרה נוספת, כדאי שתתייעצו עם היועצים המומחים במכללה לגבי שילוב של קורסים נוספים אשר יכולים להעשיר את הידע שלכם ולהעניק לכם נקודת יתרון חשובה מאוד על פני בוגרים אחרים שיהיו מועמדים יחד אתכם על המשרות השונות בתחום.

חשוב מאוד לעיין בסילבוס שהמכללה מציעה ולבחון עד כמה הקורס ממוקד.

קיימים כלים מובילים בשוק בתחום ה- BI, לכל בוגר חשוב לצאת מהקורס עם ידע נרחב ועם כל הכלים החמים, ולכן חשוב לשים לב האם הסילבוס של הקורס כולל היכרות מקיפה עם הכלים המקצועיים הרלוונטיים לתחום.

ההבדל בין בינה עסקית לניתוח עסקי

לצפייה בוובינר מקצועי אודות הכשרת – Business Intelligence Expert:

לקטלוג הקורסים המלא בתחום בינה עסקית לחצו כאן.