Star inactiveStar inactiveStar inactiveStar inactiveStar inactive
 

מתוך אתר pcon.co.il
ה-BI יהפוך בשנים הקרובות לחלק אינטגראלי מעבודתם של כל המועסקים בארגון, בכל הדרגים, והאפליקציות הארגוניות ישתמשו בו באופן אוטומטי. מודעות לפוטנציאל המבטיח שקיים ב-BI והטמעה הדרגתית שלו ברבדים נרחבים, תקנה יתרונות תחרותיים משמעותיים לכל ארגון.

מאז תחילת עידן האינפורמציה בסוף המאה ה-20, ארגונים מתאמצים להשיג מידע ותובנות. ההתייחסות הראשונה אי פעם לצורך באינפורמציה ארגונית הופיעה בספר אומנות המלחמה של סאן טצו בשנת 512 לפנה"ס.
 
סאן טצו טען שעל-מנת לנצח במלחמה יש צורך לא רק במידע מלא אודות האויב אלא גם במידע מלא אודות החולשות והיתרונות העצמיים. תובנות אלו, הן בדיוק תכלית מערכות ה-BI, שקיימות בשטח כבר מספר שנים.
 
לאחרונה, תחום זה הופך להיות "חם" ופופולארי במיוחד וזאת הודות להתפתחויות החדשות שהתרחשו בשוק ה-BI. למשל, התרחבות "קהל היעד" - מערכות BI כבר לא מיועדות להנהלה הבכירה בלבד.
 
כיום, גם אפליקציות משתמשות ב-BI והדבר מאופיין במידת אוטומציה ניכרת. קיימים אף ניסיונות ליצור "BI להמונים" ומיקרוסופט צפויה לשלב BI בתוכנת אקסל.
 
המגמות החדשות
 
להלן פירוט החידושים והמגמות שנצפו בתחום ה-BI, בשנתיים האחרונות: מערכות ה-BI הופכות מכלי ניהולי לכלי תפעולי; יותר ויותר פתרונות מוצעים גם לשוק ה-SMB; שיטות הצגה חדשניות (למשל, Dashboards ו-Scorecards) מאפשרות להציג מידע רלוונטי ועדכני בצורה מתומצתת וממצא; גורמים שונים כדוגמת XML ו-SOA מאפשרים אינטגרציה רחבה יותר מול מערכות אחרות בארגון;  ניכרת מגמת פישוט בפתרונות המוצעים; התפתחויות שונות שעדיין לא מורגשות בארץ יאפשרו שילוב עם כלי BPM; שירותי ווב (Web Services) מאפשרים להשתמש במידע משלים לצורך הצגת המידע העסקי ממערכות ה-BI.
 
למגמות אלו מספר השלכות על עולם המחשוב ועל עולם העסקים. בצד המחשוב, נוצר צורך באינטגרציה הדוקה יותר בין שלל מערכות המחשוב ומקורות הידע בארגון על-מנת להציג מידע אחיד ועדכני בזמן-אמת. הבשורה הגדולה בתחום זה היא ה-SOA שתאפשר לארגון לעבור לפתרונות BI מתקדמים יותר, ותיתן ל-BI יכולת סקלאביליות שהייתה חסרה לו בעבר ובנוסף תאפשר לבצע בקלות מעבר משימוש ב-BI על-ידי המנהלים לשימוש בידי כלל הארגון.
 
לגבי עולם העסקים בארגון, מדובר בבשורה חשובה. מידע זמין, עדכני, פשוט ומובן, מאפשר לבצע החלטות עסקיות נכונות ומדויקות (בכל הדרגים), מה שיוצר יתרון תחרותי על פני המתחרים.
 
התחזיות והמומחים מדברים על כך שמגמות אלו ימשכו. בעתיד הקרוב כלל עובדי הידע בארגון יהיו משתמשי BI. גם האפליקציות הארגוניות ישתמשו ב-BI באופן אוטומטי לצורך קבלת החלטות ברמת האפליקציה.
 
איכות המידע תלך ותשתפר וכך גם אפשרויות התצוגה שלו. עד 2012, ה-BI יהפוך לחלק בלתי נפרד מצורת העבודה בארגון בכל הדרגים (לפי הערכות גרטנר). המטרה היא להגיע לפלטפורמה אחידה לניתוח מידע ודיווח.
 
שוק ה-BI צפוי לגדול בקצב שנתי העומד על 4.4% לשנה ועד 2009 גודל השוק יגיע ל-23.2 מיליארד דולר (גרטנר). למרות זאת, עדיין יש בתחום זה אתגרים. אתגר בולט במיוחד הוא בעיית אמינות המידע. מסקר TDWI עולה ש-62% מהמנמ"רים שנשאלו, שמעו על בעיות באיכות המידע במערכות BI, באמצעות תלונות מהמשתמשים.
 
ההיצע בשוק
 
להלן מגוון ספקים המציעים מוצרי BI: פוינטס (פוינטס), Business Objects, Cognos (קונגוס), Hyperion(מציעה פלטפורמת BI בשם  Scorecardשמגיעה כחלק מ-Hyperion System 9, שמשלבת BI עם מערכות פיננסיות), Information Builders (מציעה את WebFocus 7), מיקרוסופט (שמציעה פתרון BI על-גבי פלטפורמתSQL Server), אורקל (מציעה את Oracle Business Intelligence Suite), Panorama Software, Proclarity (מציעה פתרונות BI וניהול ביצועים, דוגמת ProClarity Analytics 6), SAP (מציעה סט כלי BI ואת Business Information Warehouse - רכיב ב- NetWeaverהמספק יכולותData Warehousing ופלטפורמת BI).  פתרונות נוספים זמינים מ-Informatica, MicroStrategy, EIS, Point Of View ו-SAS.

סיכום
 
ה-BI צפוי להשתלב בפעילות העסקית והתפעולית בארגונים באופן נרחב. כדאי להתכונן לכך ולעדכן מערכות BI קיימות בהתאם להתפתחויות.

התקציר לקוח מתוך תחקיר pCon בשם ה-BI מתפשט.
 
הרחבות, ראיונות עם מומחים, טיפים מעשיים וקישורים להעמקה ניתן למצוא בכתובת -
http://www.pcon.co.il/v5/Debrief.asp?debrief=789

הדף שלנו בפייסבוק

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning