מבוא לבינה עסקית ו Big Data

רקע - בינה עסקית

• מטרת הבינה העסקית הינה לשקף את התקופה ההיסטורית בה נאספו הנתונים ולבחון את אמינותם.
• מנהלי המחלקות יכולים על סמך כך לקבל החלטות אסטרטגיות מושכלות.
• בסוף 2013 החלה מהפכת ה-Big Data, אשר התבטאה בגידול עצום ומתמשך בכמות המידע בעולם.
• המידע שנצבר בעולם בין תחילת ההיסטוריה ועד 2015 הוכפל תוך שנתיים(2015-2017).
• עלות אחסון המידע שואפת לאפס, ולכן חברות משקיעות מאמצים רבים בהרחבת קשת המידע.
• קל יותר לאסוף ולאחסן נתונים בזכות טכנולוגיות ענן ורשתות חברתיות.
• חברות מעדיפות לא למחוק נתוני עבר ולאסוף את כל הנתונים האפשריים.
• טכנולוגיות חדשות פותחו על מנת להפיק מסקנות.
• מסדי נתונים של (Big Data (SQL, Hadoop, MongoDB, Spark מאפשרים ניבוי נתונים ומהירות גישה שחוסכים את זמן העיבוד.

מודלים מתמטיים חדשניים

• התבססו על חקר המוח ומאפשרים הסקה אוטומטית מתוך הנתונים:
  • Artificial Neural Networks (AI)
  • Networks, Deep Learning, Natural language Processing
• Machine Learning הנה משפחה של כלים אנליטיים מתקדמים מתחומים שונים העונים על סוג אחר של נתונים וצרכים שונים.
• באמצעות כלים סטטיסטיים ניתן לקבל תובנות עסקיות ולשפר תהליכים.
• ניתן להגדיר את רווחיות החברה, גזירת תובנות בתוך נתונים ארגוניים הנוכחיים ונתוני עבר.
• מערכות BI בוררות את הנתונים הרלוונטיים ומציגות בגרפים ודוחות על מנת שמקבלי ההחלטות יבינו בקלות את ההקשרים והחוקיות.
• זיהוי דפוסים/חוקים שיוכלו להסביר את ההתנהגות של הנתונים.
• חיזוי לגבי מצב עתידי על סמך חוקיות שנמצאה בנתונים, התנהגות מהעבר לעתיד (Predictive Analytics).
• מידע שמגיע ממגוון מקורות מידע: טקסט, תמונות, זיהוי פנים, קבצי קול ווידאו.
• קיימת אפשרות "לשחק" עם מידע בחתכים שונים.
• תמיכה בקבלת החלטות על סמך נתונים אמיתיים ומושכלות.

מהי בינה עסקית?

• בינה עסקית היא אוסף של מתודולוגיות, הליכים, ארכיטקטורות וטכנולוגיות.
• מטרת הבינה עסקית הנה להפוך נתונים למידע שימושי אודות הארגון והגדלת ערך פעילויות הארגון וביצועיו.
• מתודולוגיות ה-BI הנן שיטות עבודה מוגדרות, כגון זיהוי מאפיינים משותפים של אנשים שנטשו.
• תהליכי עבודה של ה-BI הנה סט של פרוצדורות המאפשר לארגון להפיק ערך ממידע, כגון קבלת החלטות.
• ארכיטקטורות ה-BI הנה התמודדות עם כמויות נתונים גדולות, עיבוד נתונים נכון והבאת התצורות למקבלי ההחלטות.
• הטכנולוגיות ה-BI הנן סטים של כלים המיועדים להפוך את הנתונים למידע שימושי על הארגון.

הבנת מאפייני הנטושים נאמנים

• חשוב להבין את המאפיינים שנוטשים/ שנאמנים ע"י השוואה.
• יש להתייחס לאלו שעתידים לנטוש באמצעות הקדמת תרופה למכה וביצוע פעולה משמרת.
• צורך למצוא דפוסים משותפים בדוגמה למגדר, גיל, או רמות הכנסה וכו'.
• זיהוי סימן מקדים (טריגר) לנטישה, כגון פנייה טלפונית למוקד הלקוחות
• צריך להבין את הסיבה לנטישה, ולכן יש לחפש מה משותף ללקוחות
• עלינו להקדים תרופה למכה:
  • לגלות כיצד מתעתדים האנשים לפעול
  • מהו אחוז ההצלחה החזוי ובפועל של פעילות מנעתית זאת.

ניתוח סל הקניות

• רצוי לדעת אם לקוחות רוכשים מספר מוצרים יחדיו, לדעת איזה מוצר הלקוח לא הכניס לסל.
• התהליך השיווקי הינו לדעת איזה טריגר יגרום לקוחות לקנות לאבנה(קופונים, מבצעים, והנחות).

זיהוי תכונות המפתח לקידום מנהלים

• מה מאפיין את העובדים המצטיינים
• גיבוש Best Practise להעסקת עובדים לפי מקצועיות
• פוטנציאל מימוש תכונות כח אדם ויעילות עובדים- רצוי שילוב של השניים.

עיבוד נתונים

• עבודת חקר ואיתרם ומוסדות היסטוריים, הכנת נתונים במבנה נדרש לקריאה ולעיבוד וניקוי נתונים מחריגים ומשגיאות.
• רכש מערכות תחקור ותצוגה - גמישות וקלות לתפעול

מידע- נתונים- ידע

• הנתונים הנה אוסף של עובדות המתקבל ממערכות הפעלה של הארגון
• המידע הנה תובנות מעיבוד נתונים המביאות תועלת לארגון(רווחיות).
• הידע הנה תובנות על העולם (פוטנציאל למכירות).
• החלטה היא בחירה בין חלופות סבייקטיבית רגש, והצלחה עשויה להיות מבוססת על נתונים.

סוגי פתרונות לבחינה מקוונת

• הבעיה בסל הקניות עוסקת במציאת מתאם בין מוצרים נרכשים
• התפתחות טכנולוגית בביג דאטה שלא התחרשה – SQL
• כמות המידע בעולם מכפילה כל העצמה לשנתיים
• בינה עסקית הינו תחום שמטרתו הפיכת נתונים לבעלי ערך לארגון
• בתחום הבינה העסקית הידע נוצר מתוך מידע

מונחון – הרצאה מס' 1

• Big Dataנו נתוני עתק, אוסף נתונים ארגוניים בקנה מידה עצום ביחס לנתונים שנצברו בארגון בעבר. המונח גם מתאר את המהפכה שבבסיסה האצת גידול היקף הנתונים בארגונים שונים ובעולם ככלל.
• Hadoop MongoDB Spark הינו אוסף של מסדי נתונים וכלים הכוללים תמיכה בעיבוד נתונים בהיקפים של big data, כולל איחזור מהיר, עיבוד מהיר, גיבוי ושמירה של נתונים עצומים בהיקפם ועוד.
• AI Machine Learning או אוסף של כלים מתימטיים וסטטיסטיים למטרת זיהוי דפוסים חוזרים בנתונים ובמידע והפקת תובנות מהם וכן ביצוע חיזויים לגבי פעילויות בארגון.
• דפוסים וחוקיות - patterns הינם דפוסים חוזרים על עצמם העולים מתוך הנתונים ההיסטוריים. מתוכם ניתן להפיק חוקים ותובנות לסיוע בקבלת החלטות ובתפעול תהליכים ארגוניים.
• בינה עסקית הינו סט של מתודולוגיות, תהליכים, ארכיטקטורות וטכנולוגיות שהופכים נתונים למידע שימושי אודות הארגון, הענף התעשייתי-משקי והסביבה העסקית. מטרתה: מינוף נכסי מידע לא מנוצלים להגדלת ערך פעילויות הארגון וביצועיו.
• נתונים הינו אוסף של עובדות המתקבל מן המערכות התפעוליות של הארגון
• מידע הינו תובנות המביאות תועלת ברמת הארגון
• ידע הינו תובנות על מצב העולם

מידע מובנה ולא מובנה

• מידע מובנה הנו מידע המסווג ומאוחסן, על ידי מערכות המידע, לפי תצורה מוגדרת וקיימת, ע"פ קריטריונים קשיחים:
• יתרון: עיבוד מידע פשוט- חיתוכים, שאילתות, סטטיסטיקות ובו'.
• חסרון: מידע רב נאבד- אין אפשרות להוסיף ולתעד מידע חופשי.
• מידע לא מובנה הנו מידע המאוחסן ללא סיווג של הנושא וההקשרים שבו, נדרש להסיק ממנו סוגי מידע מובנים שישרתו את הארגון, וכל סוג מידע שעשוי לשרת את הארגון: תמונה, פוסט, אימייל.
• חסרון: פילטרזציה- המרת הפרמטרים הלא מובנים למידע מובנה.
• סוגי מידע לא מובנה- סרטוני וידאו, חשוב להבין מה אופי תיאור המוצרים בסרטוני יוטיוב כדי להבין האם המוצר מפורסם לחיוב/ לשלילה. תמונות, ניתוח תמונה ברמת צבע החולצה, גילאים וכו'. פוסטים, יש להבין מהכתיבה על מה מדובר- לחיוב או לשלילה.
• נדרש זמן רב של עיבוד ותרגום המידע ממידע שנאסף באופן חופשי, כלא מובנה למידע מובנה ויש לבצע תהליך הכולל החלטה למה נזקקים(צבע חולצה), הצגת סוגי הנתונים שהם בעלי ערך לארגון.

ארכיטקטורה מתקדמת המתבסת על Hadoop

• ארכיטקטורה מתקדמת המתבסת על כלי שהוגדרו, נבדקו ופותחו בצורה של אמינות.
• עם נתונים עצומים מבחינת גודל היגדים, נתונים.

מהם 4 המושגים הקשורים ל- Hadoop

• HDFS מערכת ניהול קבצים, שליפה ושמירה מגיד דאטה, עם תנאים עצומים.
• HIVE – מערכת המאפשרת לבצע שלימות על ברשות שונות, שבאפשר גזירה של נתונים.
• Data Lake אגם נתונים המאפשר לקבל את כל הנתונים בצורה של מאיים לא מובנה.
• לאחר מכן החיים מומרים למידע מובנה ומבצעים סיכום.

איך ניתן להפיק ערך עסקי מהנתונים

• הבנה של הסביבה עסקית , הזדמנויות עסקיות, שיווקים חדשים צעדים עסקיים ואחר יזהו מניעותקהל.
• העבר יוכלו לפשיטות שיאפשרו לנו לבוא מתחחרנית טובה טרבהווה.
• גזירה מתובנות הוהואה והעובדות מה עכשיו איך עלינו לפעול.
• ההצלחה מההתרשישים ה טובה איך נערצים עכשיו מדובר בשינויים.

פער אסטרטגי

• המבנה הלוגי של הפתרון הנדרש לארגון לשם הקמת מערכות BI לוגיקה של מערכות מידע, שינוי של הטכמנוךד משימות הארגון לבין היעדים נמתיב וייחשב ומה היקף נשלתח שונים. תמחיר.

• אסטרטגיה עסקית עשויה להיות שונה מארגון לארגון.

• ביצועים- רווחים, מחיר המניה, נתחי שוק. - שופרסל- תמחיר גבוה, תחרותית, פלח שוק לנוחות ופחות למחיר- פערים ביחס לצכוכוםת שהוגדרו

ניהול ועמידדה במדדים פני חריגות שונות

יכולות חישוביות בבדיקה של ניתוח בדיקות פני גורמים בארגון , להורדת לטוח אושרין רמי לויי מציג את גיליייייייייין