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 Analysis?
  4. איזה תפקידים קיימים בתחום BI?
  5. האם יש היום ביקוש לבעלי תפקידים בתחום הבינה העסקית?
  6. איפה לומדים BI?
  7. 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 דאטה, ללא מעורבות של רגשות אישיים, מה שקורה פעמים רבות בהחלטות 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.

למסלול הכשרה שלנו בתחום בינה עסקית – BI Expert – 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. למעשה כדי לבצע תהליך 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 הסופיות בתהליך בינה עסקית יכולות להיות:

  • האצה ושיפור בקבלת ההחלטות אסטרטגיות עסקיות
  • שיפור תהליכים עסקיים פנים ארגוניים
  • הגברת יעילות תפעולית
  • 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. 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.

לפני שמתחיל שימוש בכלי BI, הנתונים הגולמיים ממערכות מקור (למשל בסיס נתונים ליבה) שונות נאסף, עובר איחוד וטיוב באמצעות כלי אינטגרציה (תהליך ETL) וכלי טיוב נתונים וזאת על מנת להבטיח שהמשתמשים מנתחים מידע מדויק ועקבי. נתוני BI (הנתונים העסקיים) מאוחסנים בדרך כלל במחסן נתונים (Data Warehouse), המחזיק בתת-קבוצות את המידע של חברה.

אחד התחומים החזקים ביותר ב-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 תרשימי 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 רציני משלב תכונות של הדמיית נתונים.

לקורס PowerBI שמלמד לעבוד עם הכלי מקצה לקצה – לחצו כאן.

כלי BI כיום כוללים גם יכולות לאנליזה מתקדמת, כגון כריית נתונים, ניתוח אנליטי, ניתוח טקסט, ניתוח סטטיסטי וניתוח נתוני ביג דאטה (Big Data). עם זאת, במקרים רבים, פרויקטים מתקדמים של ניתוח נתונים מנוהלים על ידי צוותים נפרדים: אנליסטים, מדעני נתונים, סטטיסטיקאים, ואנשי מקצוע אחרים בתחום האנליזה, בעוד צוותי BI אחראיים על בניית תשתית לתעבורת נתונים מבסיסי הנתונים למחסן נתונים, ובניית מודל נתונים לשימוש של אנליסטים (למשל).

לקורס Tableau שמלמד לעבוד עם הכלי מקצה לקצה – לחצו כאן

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

מה זה Big Data ולמה זה הדבר שהכי כדאי ללמוד היום?

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, או בהתבסס על סוג הטכנולוגיה שקיימת בארגון (IBM, Oracle, SAS, SAP, מיקרוסופט – שכולן מציעות כלי BI). יש כלים נפוצים יותר יש פחות. מעניין לעקוב אחרי חברת Gartner שעורכת מחקרים וסקרים באופן עקבי בתחום BI ומספר שנים ברציפות מציגה את כלי 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 שלמשתמשים במגוון תחומים ארגוניים לעבוד עם הכלים אלה. 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 ענפים בעולם ה-BI.

הטכנולוגיה בבינה עסקית

הראשון הוא ה-BI שמתמקד בפיתוח תשתית לזרימה של הנתונים, במסגרתו מפתחי BI עובדים ישירות מול בסיס נתונים ליבה, בונים בסיס נתונים שיאחסן את הנתונים העסקיים (מחסן נתונים), ומייצרים תהליכי ETL להזרמה של הנתונים תוך כדי טרנספורמציה מתאימה ועיבוד של הנתונים הגולמיים (ETL = Extract/Transform/Load) ומשתמשים בנתוני טרנזקציות פנים-ארגוניים כדי להפיק דוחות. בארגונים מסוימים אנשי BI ימשיכו בתהליך לבניית מודל נתונים מתאים לכל שאלה עסקית, ואף יבצעו ניתוח נתונים.

השני הוא ה-BI מתמקד בעיקר בעיבוד דאטה ואנליזה. כאן נראה שילובים המאסיבי של אנליסטים בתהליך BI, כאשר העבודה מול כלי BI כגון PowerBI/Tableau מאפשרת בניית תהליכי ETL ומודל נתונים בתוך הכלי. בתהליכים אלה אנליסטים פועלים לפי שלבים דומים שמבצעים מפתחי BI, רק במסגרת הכלים עצמם זה מאפשר להם ניתוח נתונים והממצאים מהיר יותר, מעמיק יותר, וגם מורכב יותר.

למסלול הכשרה שלנו בתחום בינה עסקית – BI Expert – לחצו כאן

ארגונים משתמשים בכלי BI מודרניים כאשר משתמשים עסקיים זקוקים לתובנות מהנתונים במהירות ואף בזמן אמת, כדוגמת אירועי שיווק, ומסוגלים לפעול באופן עצמאי ללא תלות באנשי BI.

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

הראשונים עובדים עם מערכות אשר מכילות את כלל הנתונים הארגוניים ומפיקות דוחות אוטומטיים על פי השאילתות אוטומטיות שפותחו ע”י מפתחי BI ועל פי הצרכים של הארגון. ומאידך האנליסטים ישתמשו בכלים שפותחו או הוטמעו על מנת לנתח נתונים ולענות על שאלות עסקיות ספציפיות.

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

בינה עסקית זהו למעשה מונח רחב לעולם תוכן שלם המתכוון ליישום טכניקות לניתוח נתונים כדי לתמוך בתהליכי קבלת ההחלטות העסקיות, אבל כשמדברים על תהליכי אנליזה (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 למטרות או משימות שונות, בהתאם למבנה הארגוני וספציפית מחלקת מערכות מידע, תפקיד של איש BI משתנה בהתאם:

  • 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. מדובר בדוחות סטטיים, כלומר הפקת דוח נתונים שטוחים ולאחר מכן ניתוח שלו. לרוב, לא מדובר בתפקיד IT או פיתוח, ועשוי להתבצע במשרה חלקית. בהתאם לרמת המיומנות הטכנית של איש דוחות ויכולת לגשת למסדי הנתונים לרוב תלויה 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 (הרבה פעמים התפקיד ייקרא גם מפתח BI) בונה תהליך שבאמצעותו הדאטה עובר ממקור אחד או מספר מקורות למסד נתונים שנבנה במיוחד לצורך עבודה על נתונים (מחסן 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/BI 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 משותפת עם אנשי IT, DBA, ארכיטקטים, מפתחים, אך גם משתמשים עסקיים כדי למקסם את הצלחת הפרויקט. הוא חייב לבוא עם רקע בארכיטקטורה 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 מאוד מורכבת, ודורשת אינטגרציה של נתונים ממקורות מרובים, טיוב נתונים, בניית מחסן נתונים (שהוא מסד נתונים לכל דבר) או מערכת דיווח אחרת כדי לשלב את הנתונים הנוכחיים בפורמט שיהיה שימושי לניתוח ודיווח. לאנשים בתפקיד זה בדרך כלל יש מיומנויות פיתוח ברמה מאוד גבוהה, עם היכרות מעמיקה של מבנה מסדי נתונים ומערכות מידע, יכולות תכנות גבוהות. לעיתים קרובות מדובר בצוות שיידע 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. בנוסף בנייה של מחסן נתונים יעודי מאפשרת למשתמשי קצה להריץ תהליכי ניתוח מורכבים יותר בכלי קצה לניתוח נתונים כאשר את המודל נתונים עליו יתבסס הניתוח ייבנה ע”י מפתחי 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.
  • 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 חזק בתחומי ניהול ומצד שני ידע טכני חזק במערכות המידע וכמובן שפת SQL, הוא יצטרך להשתמש במערכות BI, לנתח נתונים על מנת לוודא עמידה ביעדים של אותה המחלקה. אפשר לומר שמדובר בתפקיד טקטי ולא אסטרטגי, שכן לרוב נראה אותם במחלקות ספציפיות של הארגון.

למסלול הכשרה לתפקיד Business Analyst לחצו כאן

  • Data Analyst – אפשר לומר שתפקידו דומה לתפקיד אנליסט עסקי. הגדרת שם תפקיד בשוק די מבלבלת וכל ארגון ייקרא לתפקיד לפי המדיניות הפנימית, אך בהגדרה הכללית Data Analyst יעסוק במשימות יותר טכניות, יותר מורכבות, הרבה פעמים ישתלב בתהליכי פיתוח ליבתיים אבל בעיקר יעסוק הרבה בעבידו נתונים. ללא ספק התפקיד יתמקד במטרה העיקרית של ניתוח נתונים אך גם בניית דשבורד, ומודל נתונים בבסיסו, יבצע חיזוי על הנתונים, ובסופו של דבר יהיה עליו להנגיש את ממצאי הניתוח למנהלים. במקרה 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 כי מעבר להרצה של  שאילתות בסיסיות ומורכבות, יבצע גם הרבה מניפולציות על דאטה (עיבוד נתונים), 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, PowerBI ואחרות.

למסלול הכשרה לתפקיד Data Analyst לחצו כאן

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 התפתחות מאגרי המידע ניתן למצוא ביקוש רב לאנשי פיתוח בתחום BI, ולכן לימודים מקצועיים בתחום יוכלו להכין אתכם לקראת קריירה מצליחה ויפתחו לפניכם תחום שיאפשר לעסוק בסביבה מתפתחת תוך ידיעה כי הביקוש לידע שלכם ולמקצוע בו אתם עוסקים רק ילך ויגדל, כך שתוכלו להיות בטוחים כי תמיד יהיה צורך בכם ובמה שאתם יודעים לעשות.

כל מה שחשוב לדעת על מפתח BI בעולם מערכות מידע

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, דרכי הגעה, כיתות לימוד, האם המכללה מציעה אפשרות לימודי אונליין, מהם הפתרונות שמציעה המכללה להיעדרות בשיעורים וצורך בהשלמה, שירות לסטודנט, גמישות וזמינות בצוות המנהלי.

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.

לצפייה בוובינר מקצועי אודות הכשרת – Business Intelligence Expert:

לקטלוג הקורסים המלא בתחום בינה עסקית לחצו כאן.