בר-אוריין

5 שלבים להפיכת הארגון ל – Data Driven על פי מודל מידענות תוצאתית.

הכותבת: ד"ר ענת קלומל-צוייג

ארגון מונע נתונים (Data Driven) הוא ארגון שמשתמש בנתונים כדי ליידע ולהנחות את תהליכי קבלת ההחלטות שלו ברמות שונות (האסטרטגיות והטקטיות). המשמעות היא שהנתונים לא רק נאספים ומאוחסנים, אלא מנותחים באופן אקטיבי ומשמשים אותם לקבלת החלטות אסטרטגיות. לארגונים מונעי נתונים יש בדרך כלל תרבות חזקה של אוריינות נתונים, כאשר עובדים על פני מחלקות ורמות מבינים כיצד להשתמש בנתונים כדי להשיג תוצאות טובות יותר. הם גם נותנים עדיפות לאיכות הנתונים, משקיעים בכלים ובתהליכים כדי להבטיח שהנתונים שהם אוספים מדויקים ומהימנים. בסופו של דבר, ארגונים מונעי נתונים מסוגלים לקבל החלטות מושכלות יותר, לשפר את התפעול שלהם ולשרת טוב יותר את הלקוחות שלהם.

בתהליך הפיכת הארגון לדאטה דריבן צריך קודם כל לבחון את התוצאות המיוחלות (היעדים העסקיים) והאסטרטגיה להשגת התוצאה. במודל מידענות תוצאתית שפותח על ידי ד"ר ענת קלומל-צוייג כל פעולות המידענות הן משאב להשגת התוצאות הגדולות והקטנות יותר של הארגון. הפיכת ארגון ל – Data Driven Z זהו מהלך אסטרטגי של התנהלות ארגונית ולפעילות זו תרומה עצומה להשגת התוצאות העסקיות.

שלב 1 – הגדרת אסטרטגיית נתונים

אסטרטגיית נתונים מתוכננת היטב יכולה לעזור לארגונים לקבל החלטות טובות יותר, לשפר את היעילות התפעולית ולהניע חדשנות. אסטרטגיית נתונים היא תוכנית המתארת ​​כיצד ארגון השתמש בנתונים כדי להשיג את מטרותיו. זוהי מסגרת לניהול נתונים כנכס בעל ערך ומינוף שלו להנעת תוצאות עסקיות. אסטרטגיית נתונים טובה צריכה לכלול:

  • יעדים עסקיים: הגדירו בבירור את היעדים העסקיים שאסטרטגיית הנתונים תתמוך בהם.
  • ממשל נתונים: קבעו מדיניות ונהלים לניהול נתונים, לרבות איכות נתונים, פרטיות ואבטחה.
  • ארכיטקטורת נתונים: הגדירו את המבנה והמרכיבים של סביבת הנתונים של הארגון, לרבות מקורות    נתונים, מודלים של נתונים ואחסון נתונים.
  • ניתוח נתונים: זהו את הכלים והטכניקות שישמשו לניתוח נתונים, כולל הדמיית נתונים, למידת מכונה וניתוח חזוי.
  • תרבות נתונים: טיפוח תרבות של אוריינות נתונים וקבלת החלטות מונעות נתונים בכל הארגון.
  • ניהול נתונים: הקמת תהליכים לאיסוף, אחסון וניהול נתונים, לרבות שילוב נתונים וממשל נתונים.

שלב 2 – מיפוי מצב הנתונים של הארגון – הערכת תשתית הנתונים הנוכחית. 

זהו שלב קריטי בתהליך הפיכת הארגון למונע מנתונים. מיפוי תשתיות המידע הקיימות בארגון, כולל טכנולוגיות מידע בהן העובדים מייצרים מידע ודאטה. מי משתמש כיום במידע ודאטה ומי צריך להתשמש במידע ודאטה? המסמך צריך לתאר את ההון האנושי, תרבות ארגונית, אוריינות דאטה, משילות דאטה והשימושים השונים בדאטה ככלי ליצירת ערך לארגון. 

רצוי להפוך את המיפוי לויזואלי על ידי מפת ידע המתארת את כל סוגי המשתמשים והשימושים השונים בדאטה. 

שלב 3 – יצירת תרבות נתונים 

תרבות הנתונים בארגונים מתייחסת לערכים, לגישות ופרקטיקות המעצבות את האופן שבו נתונים נאספים, מנותחים ומשמשים אותם להנעת קבלת החלטות. זוהי הלך הרוח וההתנהגות הקולקטיביים של ארגון ביחס לנתונים. תרבות נתונים חזקה מטפחת הבנה עמוקה של הערך של הנתונים והפוטנציאל שלו להניע תובנות וחדשנות.

תרבות נתונים בארגון מאופיינת בדברים הבאים:

  • אוריינות נתונים: עובדים בכל רמות הארגון מבינים כיצד לעבוד עם נתונים, כולל כיצד לאסוף, לנתח ולפרש אותם.
  • קבלת החלטות מונעת נתונים: החלטות מבוססות על נתונים ולא על אינטואיציה או עדויות אנקדוטיות.
  • שיתוף פעולה: צוותים עובדים יחד כדי לשתף נתונים ותובנות, לזהות הזדמנויות חדשות לחדשנות.
  • למידה מתמשכת (ארגון לומד): הארגון מחויב ללמידה ופיתוח מתמשכים, ומשקיע בהדרכה ובמשאבים לתמיכה באוריינות נתונים.
  • ממשל נתונים: הארגון קבע מדיניות ונהלים כדי להבטיח שהנתונים מנוהלים בצורה אחראית, לרבות איכות נתונים, פרטיות ואבטחה.
  • חדשנות: הארגון משתמש בנתונים כדי להניע חדשנות ולזהות הזדמנויות חדשות לצמיחה.

תרבות נתונים חזקה מאפשרת לארגונים לקבל החלטות טובות יותר, לשפר את היעילות 

התפעולית ולהניע חדשנות.

שלב 4 – הטמעת תהליכי קבלת החלטות מונעי נתונים 

ניהול החלטות ארגוניות מבוססות נתונים כרוך בגישה שיטתית לאיסוף, ניתוח ושימוש בנתונים להנעת קבלת החלטות. 

הנה כמה שלבים שיש לבצע:

  • הגדירו את הבעיה: הגדירו בצורה ברורה את הבעיה או ההחלטה שצריך לקבל.
  • זיהוי נתונים רלוונטיים: קבע אילו נתונים נדרשים כדי להודיע ​​על ההחלטה. זה עשוי לכלול איסוף נתונים חדשים או ניתוח נתונים קיימים.
  • ניתוח נתונים: משתמשים במודלים לאנליזה של מידע וכן אנליזה של דאטה (כולל ניתוח סטטיסטי, והדמיית נתונים) או בטכניקות אחרות כדי לנתח את הנתונים ולזהות דפוסים או תובנות (ניתן להשתמש בכלים של בינה מלאכותית).
  • לפרש את התוצאות: לפרש את תוצאות ניתוח הנתונים ולשקול כיצד הן קשורות לבעיה או החלטה העומדת על הפרק.
  • קבל את ההחלטה: להשתמש בתובנות שהושגו מניתוח הנתונים כדי לקבל החלטה מושכלת.
  • מעקב אחר התוצאות: עקוב אחר תוצאות ההחלטה להשתמש בנתונים כדי להעריך את יעילותה.
  • שיפור מתמיד: השתמש ב תובנות שהושגו מניתוח הנתונים לשיפור מתמיד של תהליכי קבלת החלטות ותוצאות.

כדי לנהל ביעילות החלטות מבוססות נתונים, חשוב שתהיה תרבות נתונים חזקה בתוך הארגון, תוך התמקדות באוריינות נתונים, איכות נתונים וממשל נתונים. חשוב גם להחזיק את הכלים והמשאבים הנכונים כדי לאסוף, לאחסן לנתח נתונים.

שלב 5: מדידת  התקדמות (KPI)

החשיבות של ניטור ומדידה של ההתקדמות לקראת הפיכתה מונעת נתונים

כיצד לעקוב אחר מדדי ביצועי מפתח (KPI) ולהשתמש בהם כדי להעריך את ההתקדמות

אסטרטגיות להתאמה וחידוד תהליכים מונעי נתונים המבוססים על מדדי ביצועים.

הפיכת הארגון לדאטה דריבן היום קל יותר מתמיד, כי הכלים הטכנולוגיים זמינים וזולים יותר. יתרה מזו ניתן לשלב גם כלים של בינה מלאכותית שמקצרים ומיעלים תהליכים ואפילו מעבירים חלק מהתהליכים לאוטומציה. 

הפיכת ארגון לדאטה דריבן (Data Driven) יכול להוביל את הארגון להשגת התוצאות ויתרון תחרותי בר קיימא. להלן מספר תרומות:

  • קבלת החלטות משופרת: קבלת החלטות מונעת נתונים מאפשרת לארגונים לקבל החלטות מושכלות יותר, המבוססות על תובנות וניתוח בזמן אמת. זה יכול להוביל לתוצאות טובות יותר ולשיפור הביצועים.
  • יעילות מוגברת: על ידי מינוף נתונים לזיהוי אזורים של חוסר יעילות, ארגונים יכולים לייעל את הפעילות שלהם ולהפחית עלויות.
  • חווית לקוח משופרת: על ידי ניתוח נתוני לקוחות, ארגונים יכולים לקבל הבנה טובה יותר של הצרכים וההעדפות של הלקוחות שלהם, ולהתאים את המוצרים והשירותים שלהם בהתאם.
  • ניהול סיכונים טוב יותר: על ידי ניתוח נתונים כדי לזהות סיכונים והזדמנויות פוטנציאליים, ארגונים יכולים לנהל סיכונים באופן יזום ולנצל הזדמנויות.
  • חדשנות: על ידי שימוש בנתונים כדי לזהות מגמות והזדמנויות חדשות, ארגונים יכולים להניע חדשנות ולהישאר לפני המתחרים.
  • תרבות נתונים חזקה יותר: בניית תרבות נתונים חזקה בתוך הארגון יכולה להוביל לשיפור אוריינות הנתונים, איכות נתונים טובה יותר וממשל נתונים יעיל יותר (ניהול נתונים איכותי).

בסופו של דבר, הפיכת ארגון למנוע נתונים יכולה לעזור לשפר ביצועים, להגביר את היעילות ולהניע חדשנות, מה שמאפשר לארגון להישאר תחרותי בסביבה עסקית משתנה במהירות.

הכשרת דאטה אנליסטים במסגרת מכללת בר-אוריין, לתוכנית ההכשרה.

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

×