ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: התנגדות לכריית נתונים ו-BI

התנגדות לכריית נתונים ו-BI 11 years 10 months ago #3931

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 352
  • קרמה: 0
שלום לכולם,

בפורומים ובכנסים, כולם מדברים בשבחיו של ניתוח נתונים מתקדם, כריית נתונים ו- BI. באופן אינסטינקטיבי אנחנו, שעוסקים בניתוח נתונים, מנסים לעשות נפשות לנושא, ונמנעים מלדבר על ההתנגדות (למה לתת למישהו רעיונות לא טובים?)
אבל, ברגע הראשון של שיחה עם לקוח, יוצאים כל השדים מהבקבוק, ויש להם זנב וקרניים! הם נוגחים! ואם במקרה טיפסנו על עץ גבוה ולא הצליחו לנגוח בהתחלה, יעשו את זה בהמשך הפרויקט. ייתכן, שחלק מהכשלונות ביישום BI נובעים מהתנגדויות האלה בשטח, ולכן כדאי לברר את הענין.


למה זה קורה?
אציע כאן את ההסברים שלי, שהם בטח רק חלק קטן מהסיפור.

ההסברים מתחלקים לשלושה: (1) אינטרסים אישיים, (2) אינטרסים של הארגון, (3) המיספרים.


אינטרסים אישיים
החשש הראשון מכלי ניתוח נתונים שמצויים בהנהלה הוא מביקורת והצרת צעדים. אף אחד לא רוצה שאיזה אח גדול יעביר ביקורת בשלט רחוק על כל תזוזה שלו. הנתונים מצטיירים כתחמושת שעלולה להתגלגל לידיים לא נכונות בארגון, וכסכנה שחצאי דברים יגיעו לבוסים כעובדות מוגמרות.
בכלל, מידע הוא כוח. מנהלים לא אוהבים להוציא מידיהם כוח. נחבר את שתי האמיתות האלה, ונקבל התנגדות אישית להוצאת המידע משליטה מקומית.


אינטרסים של הארגון
התנגדות של הארגון נובעת קודם כל מפראנויה מצוייה, והפחד מפתיחת תיבת פנדורה. ספקי כריית נתונים ו-BI בעצמם תורמים לפראנויה, בזה שמבטיחים למצוא קשרים סמויים (חה חה, גם אני עושה את זה). רוב הארגונים לא מתלהבים מהאפשרות לגלות שלדים בארון.
הארגונים מחוסנים מתעלולי מכירות של "תעשיית החלומות" (הלא מחוסנים כבר אינם), ואילו כאן, מה לעשות, ההבטחות המרוממות מעוררות את הנוגדים החסונים ומחוסנים האלה. לארגונים שהם לא הייטק (ולפעמים גם למי שהם כן הייטק), הרעיון של מציאת דברים חדשים ששווים זהב, מתחת לאף של כל המומחים והיועצים שהיו עד כה, נראה כמו מכירה של חלום, ואז בזזז... בזזזזזזז... התנפלות של כל הנוגדנים.


המיספרים
המיספרים הם חברו הטוב של המנהל, אבל בכריית נתונים ו-BI התועלת באה מאיתור של מידע חדש, איך אפשר לכמת נתון שבזמן המכירה עוד לא יודעים מהו? - אי אפשר כמובן, ולכן כל ההצדקה הכלכלית נראית מראש מפוקפקת.
יש גם בעיה בהשוואת ספקים, לפי מה ישוו הצעות שונות אם התועלת היא בחזקת נעלם?
כאילו זה לא מספיק, ניתוח נתונים ממשיך להיות מעורפל לתוך היישום. שלב ההקמה פעמים רבות ממשיך הלאה, היישום רוחש שינויים, וגורמים רבים בארגון מעורבים בפרויקט האיטנגרטיבי. קשה להחזיק את היד על הדופק של נושא, שבו סגירת שלב לא אומרת שהוא הסתים. ויתר על כן, כידוע, גורמים רבים = תסבוכת.     אי אפשר לחשב דבר כזה.


הערה סיכום: הנ"ל הוא מהרשימה האישית שלי, כי לא מצאתי חומר ברור בנושא. כל מי שיש לו עוד הסברים מוזמן להוסיף פה.

- אדית

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

בעניין: התנגדות מוזרה אבל קימת 11 years 10 months ago #3934

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 352
  • קרמה: 0
מאמר חדש "Friends Don’t Let Friends Overpay for BI" של Roman Stanek.

המאמר בא לצדד בלקוחות שנזהרים. הוא לא מתעסק בקונפליקטים של BI או עמדות אישיות ומנטליות ארגונית, אלא מתמקד בחישוב הכלכלי, ומונה 3 קשיים להשגת יעילות והחזר כלכלי של פרויקטים של BI:
  • חוסר גמישות של תשתית ה-BI
  • גישה של מלמעלה-למטה שמכתיבה גרסה אחת של פעילות הארגון
  • חוסר היכולת למדוד את ההצלחה של BI


הגורם השלישי, כמו שנכתב אצלינו, מסביר שהקושי נעוץ באי היכולת לכמת את התועלת מ-BI.


בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

בעניין: התנגדות לכריית נתונים ו-BI 11 years 10 months ago #3972

קשה להבין איך מצד אחד קיימת התנגדות גורמים מסווימים בארגון אך מצד שני אותם הגורמים עלולים להתלונן על חוסר היכולת להפיק תובנות עסקיות ישימות.
כאנשי מקצוע, עלינו להשתמש בשיטות בסיסיות אשר יסייעו בשכנוע הלקוח:

- מדידת אפקטיביות: נכון שקשה למדוד את תועלות ה- data mining אבל תכנון תהליך הבדיקה כחלק אינטגרלי מהפרויקט הינו בסיס להצלחה. לעיתים, הגדרה ומעקב אחרי אולוסית ביקורת הינו תהליך מורכב ויקר אך זאת הדרך לשכנע את הלקוחות בנכונות ההישגים העסקיים.
- חיבור לקרקע: ע"מ להגיע לתובנות עסקיות, אנו נאלצים לבצע עיבודים, קלסיפיקציות וסינונים על אוכלוסיות שונות. הלקוח אינו מודע ולא רוצה להיות מודע לתהליכים אלה. עם זאת, חשוב לחבר את התוצאות לתמונת המקרו המוכרת ללקוח (דוחות כספיים / דוחות מכירות ווכו'...)
-בחינת ישימות התוצרים: האנליסט אינו חיי בסביבה סגורה. תמיד תאלצו להתמווד עם אילוצי מערכות הקמפיין, אילוצים לוגיסטיים או אנושיים. חשוב לשתף את גורמי השטח כבר בשלבים הראשוניים של המחקר. המרדף אחרי מובהקות התוצאות חשוב אבל אל תשכחו שישנם עוד הרבה גורמים בארגון שיגרמו לסטיות בין מסקנות המודל לתוצאות בפעול.

בקיצור, כמו כל מוצר חדש, אין ללקוח חכם סיבה לרוץ לפתרונות קסם.
אסור לנו לעשות הכללות כמו ,הלקוח פרנאויד", "הוא מפחד משינויים",... הלקוח רוצה למקסם רווח במנינימום סיכון. על אנשי המקצוע להוכיח שהסיכון בשליטה והרווח ניתן להשגה.

ג'ימי
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

בעניין: התנגדות לכריית נתונים ו-BI 11 years 10 months ago #3973

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 352
  • קרמה: 0
ג'ימי,

להבנתי, הפתרון שישכנע את הלקוח דורש לתאר את התוצרים בצורה מעשית, ולתת כלי מדידה והתנסות.

נדמה לי שזה הקו שמנחה גם אותך, לכן אמשיך את הסעיפים שלך:
  • ... יש דרישה להפיק תובנות עסקיות ישימות
    אם נדרוש מהלקוח להגדיר לכל הפחות גרעין של מסקנות נדרשות וערכן הכספי, יהיה קל יותר אחר כך לחשב את ההחזר.
  • מדידת אפקטיביות ע"י "תכנון תהליך הבדיקה כחלק אינטגרלי מהפרויקט, כגון לדוגמא, הגדרה ומעקב אחרי אוכלוסית ביקורת
    רעיון מצוין שממחיש שחור על גבי לבן אחד מול השני – עם ובלי BI.  אבל למה לערוך ניסויים מיוחדים? העבר הוא סימולטור ענק, שמכיל בין היתר קבוצות דומות, שנוהלו על פי קריטריונים שונים של החלטה, וואפשר להשוות ביניהן ולהמחיש בלי ניסוי ארוך ומתיש מה קורה What-if. 

  • חיבור לקרקע... חשוב לחבר את התוצאות לתמונת המקרו המוכרת ללקוח - דוחות כספיים / דוחות מכירות וכו'.
    מאה אחוז נכון! הלקוח, בדיוק כמונו, רוצה לשחזר את הסיבה-תוצאה ולחוש אותה דרך מקרים פרטיים. לשם כך, צריך להגיד לו בלשון בני אדם, מאיפה יצאו המסקנות.
    זה כרוך בעבודה רבה. לדוגמא, אצלי הכנת הדוחות אורכת יותר ממחצית זמן פרויקט. אבל שלא יכאב הלב על בזבוז הזמן, התיאור שאנחנו נותנים ללקוח ישרת גם את אותנו אם נישאר במערכת נניח לאחזקה ולהמשך פיתוח.

  • בחינת ישימות התוצרים והתיחסות לגורמים בארגון שיגרמו לסטיות בין מסקנות המודל לתוצאות בפועל.
    בהחלט. הבעיה היא שדיבורים על שינויים בארגון עלולים להרתיע את הלקוח. עדיף לבנות את הפרויקט בהדרגה, בסבבים קצרים, שבהם הלקוח יגיע למסקנות בעצמו. אפשר למצוא נושאים הדרגתיים כאלה שבהם יש תועלת ברורה מ-BI, להערכתי, בתחומי הבקרה והשיווק. דוגמא של נושאים: * לאתר צירופי גורמים של נטישה/הצטרפות לקוחות, או לאבחן נישה עסקית חדשה.

בברכה,
אדית


בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

בעניין: התנגדות לכריית נתונים ו-BI 11 years 10 months ago #4001

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 352
  • קרמה: 0
להלן עוד מספר גורמי התנגדות שאספתי, הנוגעים למשבר הכלכלי:

1. התראות להמשך המשבר משתקות את היזמות בחברות. מנהלים מנסים לשמור על כוחותיהם ונמנעים מהשקעה ביזמות חדשות.
יש האומרים שדווקא עכשיו צריך להשקיע כדי לצאת מנוסחאות מהקפאון, ולנצל הזדמנויות שהמהפך יוצר, אך לא פשוט לשכנע מנהלים בימים שבהם מפטרים עובדים עקב צמצום הכנסות.

2. הדיעה ש-BI מתאים רק לגדולים, מבריחה את המפעלים הבינוניים והקטנים.
זה לא חיב להיות כך. אספקת שירותי ניתוח נתונים במקום מכירת מערכות, תוריד את העלויות לרמה סבירה למפעלים בינוניים וקטנים.

3. חשש מסיכוני יישום והטמעה בארגון. הפרויקטים הארוכים שכוללים אינטגרציה וליווי המשתמשים בהתאמות, הם הבעיתיים ביותר. אם בעבר הלא רחוק הלקוחות היו מוכנים לפרויקטים של 3 שנים, היום מה שהם היו רוצים זה לראות תוצאות תוך 3 חודשים, ובלי צוותי יישום.

4. רתיעה מצורך בהתאמות רבות של תכנות BI מיובאות, בעיות של תרגום לעברית, ואי-התאמה לצורת הניהול של הלקוח.
בין הפתרונות, יש המבקשים תפירת התכנה לצורכי הלקוח, או הוספת אופציות לתכנה, - וישנה האפשרות שהזכרתי למעלה - של שירות BI, שמשחררת את הלקוח מהתחיבות מעבר לצורך מוגדר שיש לו.



בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.190 שניות

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