הארגונים טובעים בים של מידע

את המציאות היומיומית בה פועל היום ארגון ניתן לדמות להצפה, הצפה של מידע שמגיע לארגון כמעט מכול כיוון אפשרי. המידע הזורם ברשת הארגונית מגיע ממערכות ייצור או תפעול, מלקוחות, מספקים, למעשה כול אספקט של חיי הארגון מייצר כיום שפע של מידע דיגיטלי. מחקר שנתי של IDC בשיתוף עם EMC מראה שהיקף המידע הדיגיטלי העולמי הגיע השנה לכדי 4.4 טריליון גיגה בייט, והוא יגדל בקצב מהיר עד כדי 44 טריליון גיגה בייט בשנת 2020.

חברת המחקר IDC, מצאה גם, כי בשנת 2013 רק 22 אחוז מהמידע הוגדר כ"מידע מועיל" (useful information), כזה שניתן לנתח אותו, אך בפועל רק 5 אחוזים בלבד מהמידע הזה נותח בפועל. השאלה שנשאלת היא למה, למרות ההשקעות הכבדות של ארגונים במערכות BI, עדיין קיים פער כה גדול בין בסיסי הנתונים ובין תהליכי קבלת ההחלטות בארגון?

קושי בזיהוי מידע בעל ערך

התשובה היא לא בהיקף ההשקעה בתחום, למעשה, ההשקעות שארגונים מבצעים בתחום הולכות וגדלות. חברת המחקר גרטנר מעריכה את ההשקעה העולמית במערכות BI בכ-14.4 מיליארד דולר, וזאת רק בשנה האחרונה בלבד. למרות השקעות אלו, ולמרות הפריחה של הטרנד סביב טכנולוגיות הביג דאטה, עדיין ארגונים מתקשים בזיהוי של מידע בעל ערך עסקי, להמיר אותו לתובנות עסקיות, ולשלב אותו בתהליך קבלת ההחלטות העסקי של הארגון.

כיצד ניתן להפוך את המידע העסקי למידע רלוונטי?

למעשה, מדובר באחת מנקודות החיכוך המרכזיות בין מקבלי ההחלטות העסקיים בארגון ובין אנשי הטכנולוגיה – מקבלי ההחלטות העסקיים מבקשים להעשיר את תהליכי קבלת ההחלטות במידע עסקי רלוונטי, בעוד אנשי הטכנולוגיה מתקשים לזהות את המידע הזה ולספק אותו במועד, באיכות ובשלמות. הפער בא לידי ביטוי בכך, שמקבלי ההחלטות מקבלים היום החלטות לא על בסיס המידע אותו הם צריכים כדי לקבל החלטה, אלא על בסיס המידע הזמין בארגון, הבדל מהותי שמקורו בהבדל בין הרצוי למצוי. הסיבה העיקרית לבעיה זו היא שמערך המידע נבנה במטרה לאחסן מידע ולהפיק ממנו דוחות, ולא במטרה לבצע אנלטיקה של מידע.

איים של מידע בתוך הארגון

היסטורית, מערכי המידע של ארגונים נבנו על מנת לתמוך בתהליכים תפעוליים ולאפשר את שליפתו באמצעות דוחות, הליך זה מוכר לנו כעידן ה-ERP. שלב מאוחר יותר הבינו הארגונים שיש גם צורך לאחסן את המידע על המגעים עם לקוחותיהם ונוסף מערך ה-CRM, העוסק באחסון מידע על קשרי הלקוחות. עתה ניצבו הארגונים בפני בעיה ששני המסדים אינם מחוברים ומתואמים, והתפתח עידן ה-BI שנועד ליצור שכבת נתונים המיועדת לשליפת דוחות. הבעיה העיקרית היא שתחילת התהליך התמקדה באחסון הנתונים התפעוליים והפקת דוחות, ולא תוכננה למבט רחב על כלל המידע של הארגון וניתוחו, כך שכיום אנו ניצבים בפני מערכות מידע שנבנו בצורה של טלאים, סוג של איי מידע נפרדים זה מזה, ולא מתוך תכנון בסיסי המותאם לניתוח מידע הקיים בארגון.

דוגמא למידע כזה ניתן לראות באופן בו מתבצעים תהליכים של ניתוח רווחיות בארגון. מצד אחד ארגונים ביצעו השקעות ניכרות במערכות BI המספקות לרוב תמונה כוללת של המגעים וההכנסות מהלקוחות והמוצרים השונים, ובמערכות ERP המספקות תמונה כוללת של ההוצאות בארגון, ועדיין מקבל ההחלטות העסקי מתקשה לחלץ את התובנות העסקיות הנדרשות כדי לבצע ניתוח רווחיות ברזולוציה שיכולה לתת ערך לארגון. כך יוצא שבארגונים רבים עדיין יהיה קשה עד בלתי אפשרי לזהות את הרווחיות של מוצר ספציפי או של לקוח ספציפי, ולקבל החלטה מושכלת לגבי תהליכים של כניסה לשווקים חדשים, ייעול קווי ייצור, שימור לקוחות, גיוס לקוחות חדשים ועוד.

לארגן מחדש את המידע

אם כך, מה נדרש מהארגונים כדי לנצל טוב יותר את המידע הקיים במערכות שלהם? התשובה לשאלה זו אינה פשוטה אך מאידך היא קיימת וגם אינה יקרה כפי שהיה אפשר לחשוב. כדי לנצל את המידע בצורה טובה יותר על הארגון להיכנס לתהליך אותו אכנה ERP2. בתהליך זה הארגון חוזר לאחור ומארגן את מערכות המידע שלו לא מתוך ראייה של אחסון מידע ושליפת דוחות אלא מתוך ראיה של ניתוח המידע תוך הגדרת צורכי המידע והתאמת מערכות המידע הקיימות לצרכים אלו תוך שילוב בין שיטות שונות וכלים שונים.

הארגון זקוק לשילוב ידיים אמיתי בין הכלים הטכנולוגיים שנמצאים אצל ה-CTO, ובין הפרקטיקות הכלכליות והחשבונאיות הנהוגות אצל ה-CFO. שילוב כזה של פרקטיקות מחייב היכרות עם מערכות המידע של הארגון ועם צרכי המידע שלו, אך מעל לכל הוא מחייב שימוש במתודות של סטטיסטיקה, תמחיר ואנליטיקה. כדי להניע מהלכים כאלו המנהלים צריכים לדרוש מידע רלוונטי לקבלת החלטות, וכך הארגון ייאלץ להתאים את תהליכי האיסוף, שילוב, ניתוח והגשת המידע. כדי לעשות זאת הארגון יצטרך לבחון שילוב של פונקציה חדשה, שתפקידה יהיה לאגם את משאבים לטיפול במידע ולבצע את השינויים העסקיים והטכנולוגיים הנדרשים כדי למקסם את הרווח של הארגון מהמידע שלו. התחלות לכך ניתן לראות בעולם בהקמה של פונקציית ה-CDO, ראשי תיבות של Chief Data Officer.

לסיכום, ארגונים חייבים לראות מידע כמשאב קריטי, ולשאוף להכניס כמה שיותר מידע מועיל לתוך משוואת הניתוח שלו. באופן הזה יותר מידע יהפוך לתובנות עסקיות, מה שיאפשר תהליכי קבלת החלטות נכונים יותר בארגון, והמידע יוכל לסייע בצורה משמעותית יותר במימוש יעדיו העסקיים.

הכותב הינו מנכ"ל חברת גולד מיינרס (Gold Miners) המתמחה ביישום פתרונות אנליטיים, לשעבר מנהל מחלקת תמחיר וניתוחים עסקיים בחברת סלקום