<
יום שלישי , ינואר 23 2018
מבזקים
דף הבית > תוכנות > BIG DATA & BI Analytics > Oracle: פלטפורמת האנליטיקה שמשאירה את הבחירה בידיך

Oracle: פלטפורמת האנליטיקה שמשאירה את הבחירה בידיך

בין הקטגוריות המגוונות שמשתתפות במארג הפתרונות הארגוניים לניהול מידע ולהמצאתו לגורם הנכון בזמן הדרוש, האנליטיקה תופסת מקום ייחודי, כמו המוח בין רכיבי הגוף הביולוגי. בניגוד לשרירים ועצמות, אברי מטבוליזם וחילוף חומרים, מערכות חישה ורביה, המוח הוא תמצית המהות האוטונומית של אורגניזם חי ושורד. כל שאר האברים הם "שלנו" – המוח הוא "אנו עצמנו". בלעדיו לא ברור לשום מערכת אחרת מה היא אמורה לשרת, למה זה חשוב ואיך למלא את תפקידיה במינון הנכון ובזמן.

מדעי הנתונים הם הבסיס ל"הנדסה אנליטית"

באופן מסורתי, אנליטיקה וקבלת החלטות עומדות במרכז הגדרת התפקידים של צוות מנהלי האסטרטגיה הארגונית. מאחר ועד לאחרונה לא היו למנהלים אלה כלים מתאימים לאנליזה אפקטיבית בזמן אמת, תהליכי קבלת החלטות התבססו על "תחושת בטן" של אנשים שנחשבים ל"חכמים", מנוסים בתחומם – ובטוחים בעצמם מספיק כדי להתמודד עם ספקות וחוסר מידע רלוונטי. האנליטיקה כנושא התמחות בין שאר מקצועות ניהול המידע התבגרה רק לאחר שהתקבלה ההכרה כי מדובר בנגזרת של "מדעי הנתונים", דיסציפלינה פורמלית החייבת לעמוד בכל הקריטריונים של עבודה מדעית. וזה קרה רק כאשר מדעני נתונים התחילו להגדיר חד-ערכית את גבולותיה ולאפיין את כלי התוכנה שיכולים לשפר באורח מובהק את תהליכי קבלת החלטות עסקיות-ארגוניות. האנליטיקה רכשה מעמד של "הנדסה", כלומר מתודת עבודה סטנדרטית, Best Practice, שדורשת מהמיישמים היצמדות לתהליכים נוקשים, כאשר הוכח כי כך ניתן לעבור בביטחון מהשערות וניחושי אינטואיציה לבסיס מוצק של עובדות מגובשות בניתוח סטטיסטי-כמותי. אמנם לא מדובר בעיצוב פיזי של "חפצים" – אלא הפקת תובנות אבסטרקטיות וזיהוי תבניות התנהגות – אבל כבר ברור שיש לדיסציפלינה חוקי יסוד מדויקים, מתודות עבודה המבטיחות תפוקה משמעותית וקריטריונים ברורים של "עשה ו"אל תעשה". ההבנה הזאת היא הבסיס להתפתחות כל קבוצת הפתרונות שנקראת "אינטליגנציה עסקית", Business Intelligence.

האינטליגנציה העסקית הקלאסית שאבה את השראתה מסביבת המחקר המדעי, הכלים הסטטיסטיים שמשמשים לניתוח תוצאות ניסויים וסיכום סקרים דמוגרפיים ואפידמיולוגיים. אלה כלים חזקים מאוד, שהוכיחו את עוצמתם בעשרות שנות מחקר מדעי ורפואי. הבעיה, הם דורשים התמחות ברמה גבוהה מאוד וידע מעמיק ביסודות הסטטיסטיקה. כידוע, מדעני נתונים אינם מצרך נפוץ בשוק העבודה וגם חברות ענק מתקשות לגייס מומחים מנוסים לנושא. קשה במיוחד לאתר אנשים שהצליחו למזג ידע טכני רלוונטי עם הבנה עסקית של מטרות הארגון. רובם מבינים טוב את ה"איך" הטכני ופחות טוב את ה"למה" העסקי.

נשארו יושבים על הגדר

למרות שהאנליטיקה הקלאסית רשמה לא מעט הישגים מרשימים, היא לא הצליחה לסגור את הפער בינה לבין המשתמשים העסקיים ברובד הביניים, מנהלי קבוצות עבודה, מחלקות ואגפים, שזקוקים לכלים זריזים תומכי החלטות בעניינים של תפעול יומיומי. מדעני הנתונים אמנם הפכו לשחקנים חיוניים בהכנת הקרקע להחלטות

טובית לייבה

טובית לייבה

ברובד ההנהלה העליונה ובמיוחד בפיענוח רטרואקטיבי של מגמות ארוכות טווח, אבל לא במתן תשובות לדילמות אקטואליות של "מפקדי השדה", הרחוקים ממטה הארגון. במענה לבעיה זו החלה להתפתח תופעת "ה-BI האופרטיבי", שכוללת מספר מאפיינים רדיקליים:

  • נגישות לכל מי שמסוגל להפיק תועלת מניתוח נתונים פשוט. אלה כלים פשוטים, יהיו שיגידו "פשטניים" מדי, לשימוש אינטואיטיבי על ידי משתמשים עסקיים המחפשים תשובה מיידית לשאלה קונקרטית, כאשר ממד הזמן חשוב יותר מדיוק מדעי.
  • ממשק "ידידותי", המחשה ויזואלית מרתקת, גרפיקה מתוחכמת והבנה תמציתית ("תכל'ס, מה אני צריך להבין מזה…") גם על חשבון עומק והבחנה בין ניואנסים עדינים של תנאי קיימות ("… כן, הכסף בסופו של דבר קובע, אבל לא כאשר X או Y משחקים תפקיד").
  • כלי עבודה סטנדרטיים, מוכנים לשימוש ללא התלבטות וקלים להפעלה כשירות עצמי, Self Service, שמכסים מעל 80 אחוז מהשאילתות הרגילות בחתך רחב של וורטיקלים. אמנם מוותרים כך על ספציפיות ועל יתרונות של ידע קנייני, אבל את הכלים שבארגז כולם מסוגלים להפעיל לאחר לימוד קצר.
  • ויתור על בקרת איכות המבוססת על הבנת ההקשר העסקי הייחודי. מערכת אנליטית שמופעלת על ידי משתמש הדיוט תיתן תשובה שגויה אם המשתמש לא מבין איך חוסר דיוק במילוי פרטים בשאילתה יגרום לתוכנה לבחור מודל לא רלוונטי לתנאים העסקיים. בתנאים אחרים או בוורטיקל שונה, זו יכולה להיות תשובה נכונה – וגם אז בתנאי שלא נפלנו למלכודת הפופולרית של הצגה גרפית מרהיבה, שמבלבלת את המשתמש בעודף פרטים, או בקונספציה ויזואלית מתוחכמת מדי.

גמישות היא היכולת להסתגל בכל שלב

אומרת  טובית לייבה, מנהלת תחום אנליטיקה ו-BI באורקל ישראל: "שתי הגישות, הקלאסית והמודרנית, מספקות צרכים שונים של משתמשים שונים, שרק צירוף שלהן יכול לספק פתרון אמיתי לכל צורכי האנליזה העסקית. מצד אחד, הכנסת ציבור משתמשים חדש – מנהלים שנמצאים במגע יומיומי עם לקוחות וחייבים להסתגל לשינויים בתנאי השוק מרגע לרגע. זו מבטיחה את הרלוונטיות של חקר הנתונים במונחים פרגמטיים, "איך זה  עונה לדילמות שלנו כאן ועכשיו?" ומצד שני, החלטות אסטרטגיות, שמעצבות את מפת הדרכים הכלל ארגונית לשנים הבאות, חייבות להגיע מתובנות שחתומים עליהן מדעני הנתונים, פשוט משום שאלה לא יכולות להתבסס על עבודת חובבנים ולהסתכן באינטרפרטציה שגויה של אנליזה חובבנית. הארגון החכם יבנה פתרון אנליטיקה בעקרונות "גם וגם". גם זריזות וגם אמינות. מאחר ובסופו של דבר אתם רוצים למנוע מלחמת גרסאות בין שתי הגישות, עליכם לבחור במשפחה אחודה של פתרונות עם רכיבים המתאימים לשתי הגישות, שפותחו באותה קבוצת מו"פ, על ידי אנשים המחוייבים לאותה מתודה, ונתמכים מסחרית תחת אותו מותג."

נכון להיום, החברה היחידה שמחויבת לתפיסה זו היא אורקל והיא גם היחידה שמסוגלת לגבות את התפיסה בכל הטכנולוגיות הרלוונטיות. החל בעושר פונקציות אנליטיות, דרך יישומי ניהול מאגרי נתונים חוצי ארגון, המשך בפתרונות ענן פרטי או ציבורי, וכלה בכל רכיבי הממשק האינטראקטיבי לכל סוגי המשתמשים, המקצוענים והחובבים. "כחברה בעלת הניסיון העשיר ביותר בניהול מסדי נתונים, בסביבות פיתוח יישומים, בשרתים ל-Web ובאספקת פתרונות ארגוניים אינטגרטיביים, מבוססי ענן או On Premises, אורקל ממוקמת במקום הנכון לעזור לכם ברגע הקריטי הזה, בו אתם מעצבים אסטרטגיית BI להרבה שנים קדימה", אומרת טובית. "אורקל היא היחידה שמשאירה לכם את כל החלופות פתוחות לבחירה, עכשיו או כאשר תזדקקו להסתגלות למודל שונה".

תוכנות שאפשר להמר עליהן את עתיד הארגון

בין השאר, האנליטיקה רבת האפשרויות של אורקל מנצלת את כל סל התוכנות שהפכו את המותג לשם נרדף של יציבות, אמינות, גמישות ו"עוצמה תעשייתית" בתחום היישומים הארגוניים. ולא מדובר רק במסדי נתונים, פתרונות ERP ו-CRM ותשתיות ענן. "הענן האנליטי שלנו Oracle Analytics Cloud, כולל פתרון Mobile אינטגרלי, שמאפשר לתמוך במשתמשים ניידים על כל הפלטפורמות הסלולריות", אומרת טובית לייבה. "זה פתרון ייחודי מסוגו משום שהוא, מצד אחד, מספק לכולם נגישות בכל מקום בכל זמן – ומצד שני מונע הצפת מידע לא רלוונטי למשתמש העסוק. הפצת מידע אנליטי ב"דחיפה" (Push) נעשית דרך מסננים הניתנים להתאמה אישית, על פי קריטריונים כמו מיקום (המשתמש בכל רגע נתון), תפקידו ומעמדו בסולם הדרגות, לו"ז אישי וקבוצתי. במידת הצורך, תוכנת עזרה בדיבור (דמוית Siri) משמשת לאינטראקציה קולית ללא צורך במסך ומקלדת, למשל לצורך בירור פרטים תוך כדי נהיגה. כי, כשמדובר ב-Self Service אנו בהחלט מודעים לכך שהמשתמש שלנו בדרך כלל לא יושב במשרד, נועץ עיניים במסך ומנסה להתנתק מההמולה סביבו. מבחינתנו, ממשק משתמש לשירות עצמי אינו תרגיל בגרפיקה יצירתית. אנו מחפשים איך לספק את השירות הטוב ביותר לאנשים העסוקים ביותר. למעשה, המשפט האחרון מגדיר את התרבות של אורקל כארגון יצירתי ולא רק כספק המועדף של פתרונות אנליטיקה".

 

אודות מערכת ITNEWS מאיר עשת

מנהל/עורך אתר ITNEWS. בוגר כלכלה ומנה"ס באונ' בן גוריון ו- MBA בירושליים. בעבר: כהן כיועץ כלכלי מטעם המדינה בהולנד ובהודו. היה סמנכ"ל שיווק בברדר, משנה למנכ"ל בסטארטאפ TVNGO, מנהל IT מגזין של גלובס בשלוש שנים האחרונות.
נגישות