חברות משקיעות הון בבניית מערכת BI, ובסוף המדדים של כולן די סטנדרטיים
למרות ההשקעה האדירה בפיתוח מערכות BI, ארגונים עדיין מתמודדים עם בעיות נתונים, חוסר אחידות ועלויות נלוות – האם שכבת AI היא הפתרון או עוד רובד של מורכבות?
תמונה: pexels
בשנים האחרונות אנו עדים לעלייה במספר הסטארטאפים בתחום ה-AI המציעים פתרונות מותאמים אישית וללא קוד, כאלה המשתלבים עם מערכות BI מסורתיות כמו Snowflake ו-Tableau. בעוד שהפתרונות הללו מבטיחים להקל על התהליכים, חברות רבות מתקשות להפיק מהם תועלת אמיתית. הסיבה? הם לרוב מחמירים את הבעיות הקיימות בתעשיית ה-BI במקום לפתור אותן.
חברות משקיעות הרבה זמן ומאמץ בבנייה ותחזוקה של פתרונות הדיווח שלהן. בניית מערכת BI טובה וחזקה היא תהליך יקר ומורכב, הדורש צוות ייעודי לניהול ותחזוקה ושילוב של כמה כלים. לכל אחד מהכלים הללו יש תקציב משלו לרכישה ולתפעול, מה שמוביל לפיתוח מערכת פנים-ארגונית בהתאמה אישית שמתקשה לשרת את כלל בעלי העניין בארגון ומספקת תוצאות חלקיות בלבד. זהו מודל שבבסיסו מוביל לעלויות גבוהות ולמערכת שלא תמיד נותנת מענה מלא לצרכים העסקיים. למעשה, זה מודל שיוצר שורה של בעיות המשפיעות על איכות הניתוח וקבלת ההחלטות בארגון.
היעדר מקור נתונים אחיד (Single Source of Truth) מוביל לחוסר עקביות ולסתירות בין דוחות שונים; חוסר אחידות בהגדרות ובמדדים, מביאים לקושי ביצירת תמונה ברורה ואחידה של הנתונים. נוסיף לכך פערים בין צוותי הדאטה למשתמשים העסקיים שיוצרים אי-הלימה בין הצרכים העסקיים לבין הנתונים הזמינים, ונזכור שישנם גם פערי איכות נתונים וחוסר סטנדרטיזציה שמקשים על ניתוח אמין וקבלת החלטות מדויקת.
ככל שהחברות גדלות ומייצרות יותר נתונים, הבעיות הללו הולכות ומתרחבות, מה שמצריך פתרונות נוספים כמו כלי ממשל נתונים (Data Governance), שכבות סמנטיות, מחוללי דוחות ללא קוד (DIY BI) ועוד. בסופו של דבר, כל הפתרונות הללו רק מגדילים את העלויות של פרויקט ה-BI והאנליטיקה.
ואחרי כל ההשקעה הזו, בסוף רוב החברות זקוקות לדיווח ומדדי KPI סטנדרטיים בהתאם לתעשייה ולסוג העסק. כלומר, אף אחד לא ממציא את הגלגל מחדש כשהוא בונה מערכת BI לעסק, אך חברות עדיין נאלצות לפתח ולרכוש את כל הפתרונות הללו מאפס.
שכבת ה-AI בערימת ה-BI
מתוך הצורך הזה נולדה המגמה הגוברת של שילוב שכבת AI בערימת ה-BI המסורתית. ההבטחה היא שהבינה המלאכותית יכולה להאיץ ולהעשיר את קבלת ההחלטות באמצעות תובנות מותאמות אישית. אך לפני שממהרים ליישם פתרון כזה, חשוב להבין שהאתגר המרכזי אינו הטכנולוגיה עצמה – אלא איכות הנתונים. ללא נתונים מדויקים, שכבת AI אינה אפקטיבית.
רוב הסטארטאפים בתחום ה-AI מעבירים את האחריות על טיוב הנתונים לצוות הדאטה של החברה, ורק מגדילים את העומס ואת עלות ומשך פרויקט ה-BI. בסופו של דבר, המגבלה הזו פוגעת ביכולת של פתרונות ה-AI לספק ערך אמיתי למשתמשים.
שתי גישות למנהלים עסקיים
מנהלים המחפשים פתרונות AI לשיפור קבלת ההחלטות עומדים בפני שתי גישות עיקריות. האפשרות הראשונה היא הוספת שכבת AI לערימת ה-BI הקיימת. כדי להבטיח תוצאות מהימנות, הארגון נדרש לכוח אדם מתאים ולטכנולוגיה מתאימה, אך בעיות בסיסיות באיכות הנתונים ימשיכו להשפיע וידרשו טיפול נוסף.
האפשרות השנייה היא יישום פתרון מקצה לקצה, המספק מענה הוליסטי המטפל בבעיות הנתונים מהמקור ועד לממשק ה-AI השיחתי. גישה זו מפחיתה את המורכבות, מבטיחה מערכת אמינה יותר וחוסכת את הצורך בניהול מספר רב של כלים נפרדים.
לסיכום, ככל שחברות ממשיכות לחקור את היתרונות של AI בערימת ה-BI שלהן, עליהן לזכור שהאתגר המרכזי הוא איכות הנתונים. רק לאחר שהבעיה הזו נפתרת, ניתן יהיה למצות את הפוטנציאל המלא של ה-AI לשיפור קבלת ההחלטות והביצועים העסקיים. בין אם באמצעות הוספת שכבת AI לערימה הקיימת או באמצעות פתרון מקצה לקצה, המפתח להצלחה טמון בהבטחת אמינות ואיכות הנתונים.
הכותב הוא מייסד שותף ו-CEO ב-TargetBoard
