מקבלי החלטות זקוקים למידע, ומהר!

מחזור חיי הפיתוח של פתרון בינה עסקית  קלאסי נראה בערך כך: איסוף דרישות עסקיות, עיצוב מודל הנתונים שיתמוך בדרישות אלה, מיפוי מקורות המידע וטעינת הנתונים לסכימת DWH, פיתוח הדוחות והדשבורדים עבור משתמשי ה-BI, ולבסוף – הטמעת הפתרון.

טיפול בפרוייקטי בינה עסקית בגישת "מפל המים" (Waterfall) רחוק מלהיות מושלם: המשתמשים העסקיים נאלצים לחכות יותר מדי זמן לתוצרים, בעוד שהצורך וההקשר העסקי משתנה במהירות. בדיוק כפי שחברות צריכות להיות זריזות כדי להצליח, התהליך שבו בונים פתרונות BI צריך גם הוא להיות גמיש וזריז.

בינה עסקית זריזה, לאבינה עסקית מושלמת!

אביא כאן בקצרה חמישה טיפים ליישום נכון של בינה עסקית:

1. פיתוח Agile

בדרך כלל לוקח למשתמשים העסקיים חודשים עד שהם רואים תוצרי BI ראשונים. כדי להתמודד עם בעיה זו, יש ליישם תהליך פיתוח Agile איטרטיבי בקבועי זמן קצרים על מנת לקצר את מחזורי הפיתוח וזמן ההמתנה לתוצרי BI. אין שום סיבה שלא לספק ערך למשתמשי קצה בשבועות במקום בחודשים באמצעות עבודה מתודולוגית נכונה.

2. ניהול פרויקט Agile

ניהול פרויקט Agile מתמקד בתכנון, ביצוע, ופידבק רציף – באופן הבא:

• תכנון נעשה בתחילת כל מחזור עבודה, ולא רק פעם אחת בתחילת הפרוייקט כולו.
• הפקת לקחים נעשית בסופו של כל מחזור, ולא רק בסוף הפרויקט כולו.
• ה-Scope של כל מחזור עבודה יכול להשתנות במהלך הפיתוח על ידי תיעדוף מחדש של התוצרים.

ניהול פרויקט Agile מספק יתרונות רבים גם לאנשי הטכנולוגיה וגם למשתמשים העיסקיים: הדרישות יותר מדויקות וברורות, הסיכונים מופחתים ו-QA הופך לחלק מתהליך הפיתוח מכיוון שבאגים מתגלים ונפתרים בשלב מוקדם בתהליך.

בסופו של יום, מה שחשוב באמת הוא ההחזר על ההשקעה (ROI). כאשר משתמשים בשיטות Agile, התוצרים תואמים את הצרכים עסקיים באופן הדוק יותר ונדרשות הגדרות יחסית מעטות בכתב.

3. תשתיות Agile

תשתיתהבינה העסקית כוללת בדרך כלל תהליכי ETL אשר טוענים נתונים מהמקורות ל-DWH, וכלי BI המספק יכולות ניתוח מידע למשתמשי הקצה.

אחת הדרכים לשפר את תהליכי ה-ETL היא על ידי אינטגרציה של נתונים מבלי להזיז אותם פיזית. האינטגרציה מתבצעת בשכבה וירטואלית, אשר צוברת את הנתונים ומרעננת אותם על פי הצורך העיסקי. בנוסף, אינטגרצית נתונים וירטואלית מאפשרת למשתמשים העסקיים לראות איך נראה המידע הרבה יותר מוקדם במחזור הפיתוח, עובדה שמסייעת להם להמשיך לעדן ולעדכן את דרישותיהם. ארכיטקטורה כזו גם מאפשרת תמיכה ב-Near-Real-Time BI.

4. הענן ו-Agile בינה עסקית

פתרונות בינה עסקית בענן הם דרך מצויינת להתניע פרוייקטי בינה עסקית. הם מאפשרים יישום BI כשירות (SaaS), והימנעות מהצורך בשדרוגי חומרה תוכנה לאורך התהליך.בינה עסקית בענן גם הגיונית כאשר צפויים שינויים רבים במקורות אשר מזינים את ה-DWH.

5. צוות ה-BI ו-Agile BI

הזריזות הנדרשת בפתרונות BI מונעת על ידי הצורך לשרת טוב יותר את משתמשי הקצה תוך שמירה על רלוונטיות וגמישות לשינויים. כדי להשיג זאת, על צוות BI להבין  היטב את הבעיות העסקיות – אתגר שהופך קשה יותר ויותר ככל שתחלופת כוח האדם בצוות ה-BI גדלה.

וכמובן – בסופו של דבר, על המשתמשים העיסקיים ואנשי הטכנולוגיה הבכירים בארגון להיות מחוייבים לפיתוח Agile כדי לבצע שינוי אמיתי.