מאת: ספיר פרידמן, מנהלת פרויקטים בכירה ב- Matrix DnA
כבר יותר מעשור מספרים לנו שדאטה הוא הנפט החדש, אבל אם יש שיעור אחד שלמדנו אחרי יותר משנה בחברת הקורונה, השיעור הוא שדאטה הוא דבר הכרחי אבל לא מספיק, שכן דאטה גולמי אינו בעל ערך כשלעצמו. הערך האמיתי נוצר כאשר איסוף הדאטה נעשה באופן שלם ומדויק, וכאשר מצליבים ומקשרים את גוף הדאטה לגוף דאטה אחר רלוונטי. דאטה שזוכה "לטיפול הנכון" הופך לכלי משמעותי ביותר לקבלת החלטות בארגון, לשיפור חוויית לקוח, לייעול, ולפני ואחרי הכל לרווחיות. הוא מאפשר לארגון להיות פרואקטיביולהגיב בזמן לכוחות השוק.
למרות הפוטנציאל האדיר הטמון בטיפול נכון בדאטה, רק ארגונים מעטים יודעים לעשות זאת נכון. כך למשל, על פי מחקר שנערך על ידי מרכז העסקים של IBM, בהשתתפות כ-13,000 מנהלים בארגונים ברחבי העולם, נמצא כי ארגונים שמצטיינים בחיבור נכון בין הדאטה לאסטרטגיה העסקית, לאופרציה ולאסטרטגיה העסקית שלהם, רווחיים יותר וצומחים מהר יותר. ועדיין, רק 9% מהארגונים שהשתתפו במחקר, שייכים לקבוצה הזאת.
אז אם אתם ב-91% הנותרים, חשוב להבין שכדי לשפר את התועלת המופקת מהדאטה בארגון שלכם, עליכם לגבש אסטרטגיית דאטה. אספנו עבורכם כמה טיפים כדי שתוכלו להתחיל.
1. הגיע הזמן לחבר את אסטרטגיית הדאטה לאסטרטגיה העסקית, וכן, אתם זקוקים לאסטרטגיית דאטה
בין אם אתם בשלב ראשוני של הקמה, או שהגעתם לשלב בו אתם רוצים לשכלל ולשדרג את מערכות הדאטה שלכם – הצעד הראשון הוא בחינה של האסטרטגיה העסקית והגדרה של המטרות אותן תרצו להשיג (כגון שיפור רווחיות, הגדלת מכירות, זיהוי חסמים וכו'). מערכות דאטה שאינן מחוברות לאסטרטגיה העסקית של הארגון עלולות להפוך לעול במקום לכלי עסקי ראשון במעלה.
לאחר הגדרת המטרות העסקיות, חשוב להגדיר את מדדי הביצועים המרכזייםבצורה ברורה ומדויקת ככל האפשר, ומומלץ לעשות זאת לפני שעוברים למלאכת איסוף הנתונים. בארגונים קיים המון דאטה וחלקו הגדול עשוי להיות לא רלוונטי לצרכי המטרות שהגדרתם. לכן, חשוב לסנן את הנתונים. נעשה זאת באמצעות למידה של האופן בו מתבצע ניתוח הנתונים בארגון, מהם הקשיים שמתעוררים בתהליך, וכיצד מגיעים בסופו של התהליך למסקנות.
לאחר שהגדרנו את המטרות העסקיות ואת מדדי הביצוע, למדנו כיצד מתבצע ניתוח הנתונים כיום בארגון ואת הקשיים המלווים את התהליך, יש בידינו את כל הכלים להגדיר את אסטרטגיית הדאטה של הארגון, ולהתחיל לעבור לשלב הביצוע ובניית המערכת.
2. התעקשו על מערכת דאטה גמישה, מסוג ה- Self Service המאפשרת למשתמשים לעבוד באופן עצמאי
חשוב מאוד להקפיד שהמערכת שמפתחים עבורכם תהיה מערכת דינאמית, כיוון שמערכת סטאטית, מתקדמת ומפורטת ככל שתהיה, לא תוכל לענות על כל השאלות שעולות בקרב המשתמשים, כמו גם להישאר רלוונטית לאורך זמן. לכן חשוב שהמערכת תהיה מספיק גמישה לפיתוחים עתידיים ותשאיר מקום לעבודה עצמאית של המשתמשים.
מומלץ לחקור את המערכת באופן עצמאי. שימו דגש על הצגת הכלים החדשניים בפני המשתמשים המיועדים, למשל, את האפשרות ליצירת דוחות דינאמיים, אשר מבטלים את הצורך בפנייה למפתחים להפקת כל דוח בנפרד. כמו כן, נסו לעודד את המשתמשים במערכת להציג מסקנות דרך אותם כלים. לדוגמה, ישנם כלים המאפשרים "לספר סיפור" בדרך של יצירת מצגת קבועה המתעדכנת באופן אוטומטי מתוך הדאטה, ובמידת הצורך להציג נתונים מתוך המערכת בקלות ובמהירות. לימוד נכון של המערכת ופיתוח כלים באופן עצמאי, יאפשר למשתמשים לעשות שימוש מיטבי בדאטה, ולהפיק ממנו את המירב.
3. השקיעו בהטמעת אסטרטגיית הדאטה בתרבות הארגונית – כשזה מגיע לדאטה ולמערכת אוטומציה, העובדים יכולים להפוך לבני ברית או לאויבים
בני אדם לא אוהבים שינויים בשגרת העבודה, גם כאשר מדובר בשינויים לטובה. זה נכון במיוחד לגבי אימוץ של כלי דאטה, ובפרט שילוב של אוטומציה, שעלול להתפרש כאיום על מקומו של העובד/ת בארגון. לכן חשוב לשים דגש על הצגה של כלי העבודה החדשים לעובדים, להסביר להם כיצד הכלים מקלים עליהם את העבודה, מפנים אותם לביצוע ניתוחים והסקת מסקנות מסדר גבוה יותר, ובעצם הופכים אותם לעובדים טובים יותר בעלי ביצועים משופרים וערך רב יותר לארגון.
בנוסף, חשוב לזכור שהמערכת אינה יכולה לתת מענה לכל השאלות והצרכים המתעוררים בארגון. על כן, חשוב להטמיע את המערכת אצל אותם הגורמים שעבורם היא מיועדת. אין טעם לספר לעובד/ת על יכולות נפלאות של המערכת, אם הן לא מסייעות לו בביצוע התפקיד שלו. מאידך, כשמפקידים את המערכת בידיים של העובדים הנכונים, אלה כבר ידעו לשנות, לעצב ולהפיק ממנה דוחות, מסקנות ותועלת רבה וככל שהם יעשו זאת יותר, כך המערכת תהפוך מאויבת לחברה תומכת בשגרת העבודה שלהם.
4. כיום, ניתן לעשות פלאים עם טכנולוגיות מתקדמות של אנליטיקס ובינה מלאכותית, אבל בסוף הכל קם או נופל על איכות הדאטה
ניתוח ועיבוד נכון של כמות עצומה של נתונים בזמן קצר מבדיל היום בין ארגונים מצליחים לבין חברות מדשדשות וכושלות. בצד הכלים המסורתיים יותר של דאטה אנליטיקס, אפשר להיעזר בטכנולוגיות חדשניות של בינה מלאכותית, על מנת לבנות מערכות ואפליקציות שישפרו פלאים את עבודת הארגון, יעניקו חוויית קניה טובה יותר ללקוחות, ויזניקו את המכירות ואת הרווחים. כיום כמעט אין גבול למה שאפשר לעשות באמצעות טכנולוגיה מתקדמת. למשל, אפשר לבנות מערכת של פרסונליזציה, ולהציע ללקוחות מוצרים מותאמים באופן אישי. באופן דומה, אפשר לאמן מערכת חכמה שתכוון פניות מלקוחות, אשר מגיעות לתיבת אימייל מוצפת, לגורמים הרלוונטיים בארגון.
עם זאת, כל הדברים הנפלאים האלה תלויים במידה רבה בניהול נכון של ערוצי הדאטה והנתונים. ברוב החברות יש כמות גדולה של נתונים המאוחסנים בבסיסי הנתונים, מערכות ERP, מערכות תפעוליות, קבצי אקסל ועוד. עומס-יתר בנתונים מצריך משאבים מיותרים לאחסון ולניהול הדאטה, לכן חשוב לתעדף את הדאטה בהתאם ליכולת להסיק ממנו מסקנות איכותיות. בנוסף, חשוב לוודא שהדאטה שלנו מהימן, מדויק באופן יחסי, כמו גם שאיכות הנתונים שלנו טובה (למשל: שאין ערכים חסרים מרובים), ולטייב לפי הצורך. צריך לזכור שדאטה איכותי הוא הדלק של מערכות ניתוח נתונים ובינה מלאכותית.
5. הקפידו על ממשק משתמש פשוט ובהיר. עומס בנתונים בתצוגה הוויזואלית עלול לייצר רעש במקום תמונה בהירה שמאפשרת קבלת החלטות
לבסוף, הנראות של הנתונים בממשק המשתמש היא קריטית. הצגת נתונים ומידע בצורה ויזואלית פשוטה ונקיה, כך שהנתונים מובנים, וקל להתבונן בהם ולהסיק מהם מסקנות, היא בעלת חשיבות מכרעת לאפקטיביות של השימוש במערכת.
חשוב שממשק המשתמש יהיה נעים לעין וברור, הטקסטים צריכים להיות אחידים, קצרים ובהירים והגרפים פשוטים וקלים להבנה. זכרו שאלה הפנים של המערכת ולא חשוב מי הם המשתמשים, בין אם מדוברי בעובדים או בלקוחות שלכם או גם וגם – חשוב להעניק להם קבלת פנים נעימה.
Comments