הבעיה של חוסר שביעות הרצון מדוחות, שהלקוחות עצמם דרשו, היא די מתסכלת. הדבר חוזר וקורה, למרות הנסיונות לתאם ציפיות, אומר ליאור כהן עמיקם, DBA ומפתח BI. לדבריו, לא רק שהבעיה נראית כבלתי נמנעת, אלא היא אולי סימן לכך שהפרויקט הצליח! כלומר, שהלקוח הבין את הפוטנציאל של המערכת, מתקדם הלאה, ורוצה דוחות חדשים.
אבל נראה לי שהבעיה נמצאת בשורש ההגדרה של מזה מערכת BI. מה שרצו להשיג ב-BI הוא למיטב הבנתי, לגלות בשיטתיות עובדות קריטיות להחלטות העסקיות, ולקבל עליהן תשובות מיידיות. חלק גדול מהעובדות הקריטיות שמתגלות, מיועדות בכלל להחלטה חד פעמית ותיקון במקום, ולא לניהול מעקב וסטטיסטיקות. לדוגמא, איתור תקלות בייצור, מביא להחלטה על תיקון ליקויים, וממשיך במעקב הקים במערכת הניהול -- לא צריך עוד מעקב.
רבים מערבבים את הגדרת BI המקורית עם זו של מערכת דוחות KPI - key production indicators. הרבה בלבול נובע מכך.
הקונספט של מערכת עיבוד דוחות, נשען ביסודו על הגדרות ותהליכים בלתי גמישים. לכן, לא משנה איזה מערכת מהירה לתחקור נתונים נביא, ניתקל באותה בעיה, של שינוי דרישות. אפילו הפתרון המכסימליסטי שמעמיד לרשות הלקוח את כל אפשרויות תחקור הנתונים, לא עוזר בנקודה זו. פתרון רחב כזה, הוא יקר ומסובך להפעלה, מחיב תמיכת ה-IT, ויש בו סיכון שהלקוח ילך לאיבוד בתוך האפשרויות העצומות שנפתחות לפניו, ולא יגיע למידע שטמון בנתונים.
מה הפתרון שמתאים לתנאים של שינויים? המלצתי היא, לנתח קודם כל את הנתונים (analytics), בנוסף לדרישות שמביא הלקוח, לחזק את היכולת לתשובות אד-הוק, בנפרד מצורכי דוחות.
את מערכת הדוחות ניתן לשפר על ידי מספר כללים: * להתבסס על המידע האינהרנטי בארגון, * להתמקד בדפוסי ההתנהגות הטיפוסיים * ליצר דוחות רק לגורמים משפיעים נמשכים. השיקול הוא, להשקיע יותר עבודה בזמן ההקמה, לטובת ייצוב המערכת לטווח של שנים ארוכות.