הכותב: מערכת מכללת בר-אוריין
ראיון עומק עם ד"ר ענת קלומל־צוייג, מומחית למידענות אנליטית ולתהליכי קבלת החלטות מבוססי דאטה ו–AI
בעשור האחרון הפכו הנתונים לגורם המשפיע ביותר על קבלת החלטות עסקיות. מנהלים יודעים שעליהם “להיות מבוססי דאטה”, אבל בפועל — ארגונים רבים עדיין טובעים בקבצים לא אחידים, תהליכים ידניים, ונהלים היסטוריים שאינם תואמים את קצב העולם החדש.
בעוד חברות ענק בונות מערכי BI מתקדמים, דווקא המנהלים בשטח — סמנכ"לים, מנהלי תפעול, מנהלי כספים ויועצים — ממשיכים להסתמך על אקסלים בלתי נגמרים, קבצים ידניים והחלטות אינטואיטיביות.
ד"ר ענת קלומל־צוייג, מומחית למידענות אנליטית, יועצת אסטרטגית ומפתחת מודלים מקצועיים בתחום הדאטה, מזהה כאן את אחת הסיבות המרכזיות לחוסר היעילות הארגונית. בראיון מיוחד היא מציגה תפיסה מהפכנית: Data Pipeline — כבסיס לייעוץ אסטרטגי ולניהול מודרני.
“הבעיה של ארגונים היא לא מחסור בנתונים — אלא עודף נתונים ללא תהליך”
“המנכ"לים שאני פוגשת לא חסרים נתונים,” אומרת ד"ר קלומל־צוייג. “הם חסרים תהליך. הם שוחים בים של קבצים, דוחות, מערכות ERP, CRM, אבל אין ‘צינור עבודה’ אחד שמסדר את הכול בצורה נקייה, עקבית ואמינה”.
לדבריה, זה בדיוק המקום שבו נכנס לתמונה ה–Data Pipeline — מונח שמגיע מעולמות ה–Data Engineering, אך משתלב כיום בכל ארגון שמבין את חשיבות הזרימה האחידה של מידע.
Pipeline, היא מסבירה, הוא לא כלי — אלא תהליך:
ייבוא נתונים → ניקוי → טיוב → מיזוג → בניית טבלת עבודה מרכזית → הפקת תובנות.
“כשאין תהליך קבוע, הנתונים הם כאוס. כשיש Pipeline — יש אמת אחת אחידה שמנהלים יכולים לסמוך עליה”.
החידוש: חיבור בין Data Pipeline לבין ייעוץ אסטרטגי
בשוק הייעוץ האסטרטגי הישראלי מתרכזים רבים בשיטות קלאסיות של ראיונות, סקרים ומודלים עסקיים.
ד"ר קלומל־צוייג טוענת שהמודלים הללו אינם מספיקים יותר.
“ייעוץ אסטרטגי היום לא יכול להישען רק על שיחות וניתוחי שוק. ההמלצה חייבת להסתמך על נתונים אמיתיים מתוך הארגון — מכירות, תפעול, שיווק, משאבי אנוש. כל החלטה צריכה להיות Data Driven”.
לשם כך פיתחה ד"ר קלומל־צוייג מודל ייעוץ משולב, שמורכב משלושה נדבכים:
1. מידענות תוצאתית — Outcome Driven Information Science
“לא מתחילים מהמידע — מתחילים מהשאלה הניהולית. מה התוצאה שרוצים להשיג?
משם נגזרת כמות המידע, איכות המידע, והאופן שבו מנתחים אותו.” המידענות התוצאתית היא תהליך איסוף מידע באופן אפקטיבי מכוון תוצאה. מיומנות זו נלמדת בקורס מידענות ומחקר מודיעין.
2. חשיבת דאטה פנים־ארגונית (Data Driven Mindset)
הדגש אינו על הכלי, אלא על יכולת להבין מה הנתונים אומרים על הארגון:
איפה הבקבוק הצר? מה משפיע על רווחיות? איפה בזבוז הזמן?
הדאטה מספר סיפור — צריך לדעת לקרוא אותו. מיומנויות אלו בטיפול בדאטה ויצירת דשבורדים נלמדות במסלול הלימודים דאטה אנליסט עסקי.
3. שילוב בינה מלאכותית בתהליך הניתוח
“AI כבר לא ‘בונוס’. הוא חלק מתהליך הניתוח”, היא אומרת.
“AI מאפשר לזהות מגמות, לבנות נוסחאות, להסביר אנומליות ולחזות תרחישים. זה מאיץ תהליכים ומעלה דיוק.”
לדבריה, זהו שילוב שהופך את תהליך הייעוץ לחד יותר, מדויק יותר — ובעיקר מבוסס מציאות.
Pipeline כבסיס למקבלי החלטות: “מנהלים מקבלים שקט”
כאשר שואלים אותה מה היתרון המרכזי של עבודה בתצורת Pipeline, התשובה שלה ברורה:
“מנהלים מקבלים שקט.יש להם מקור נתונים אחד, אחיד, אמין — כזה שמאפשר לקבל החלטות בלי להתווכח על המספרים”. כאן נכנסת גם משמעותו של Power Query, הכלי המוביל לבניית Pipeline באקסל.
“Power Query הוא המנוע של התהליך. הוא מאחד קבצים, מנקה נתונים, מבצע אוטומציה — ובונה את התשתית לכל החלטה. כשהוא משולב עם AI, התהליך קופץ מדרגה שלמה קדימה”.
השלב הבא: מקצוע חדש — Data Driven Strategic Advisor
כחלק מהתפיסה שלה, ד"ר קלומל־צוייג מציגה מקצוע מתפתח:
יועץ אסטרטגי המבוסס דאטה. זהו יועץ שאינו מסתפק בניתוח איכותני או בתחושות בטן, אלא מוביל תהליכי Data Pipeline, מנתח מגמות, בונה דוחות, ומשלב AI בתכנון אסטרטגיות.
“זה מקצוע העתיד,” היא אומרת. “יועץ אמיתי צריך להבין בנתונים. לא כדי להיות מתכנת — אלא כדי להבין מציאות.”
ההכשרה המעשית: Excel, Power Query, Power BI ו-AI — תחת קורת גג אחת
במכללת בר־אוריין פותחה הכשרה מעשית שמיישמת את המודל בפועל:
Excel Data Analyst בשילוב Power BI ו-AI.
הייחוד, לדבריה, אינו בכלים עצמם — אלא בתפיסה:
“לא מלמדים נוסחאות. מלמדים איך לבנות תהליך. איך לחשוב כמו אנליסט.איך לנהל דאטה כמו ארגון גדול — גם אם אתה עסק קטן או מנהל יחידה.”
בוגרי המסלול מיישמים תהליכים אמיתיים בארגוניהם:
חיסכון בזמן, שיפור רווחיות, יכולת לזהות בעיות מראש, ויצירת דוחות הנהלה שמסבירים לא רק מה קורה — אלא למה זה קורה.
“העולם משתנה — ומי שלא יהיה Data Driven יישאר מאחור”
לקראת סיום הראיון, שואלים את ד"ר קלומל־צוייג אם זו מגמה חולפת. היא מחייכת.
“זה לא טרנד. זה הסטנדרט החדש.
מי שלא ידע לנהל תהליכי דאטה — לא יוכל לקבל החלטות טובות.
מי שלא ישלב AI — יזוז לאט מדי.
ומי שלא יבנה Pipeline — ינהל ארגון על בסיס רעש”.
לדבריה, התפקיד של יועצים, מנהלים ואנליסטים הוא לא ‘ללמוד אקסל’ —
אלא ללמוד לחשוב עם דאטה.
המודל של ד"ר ענת קלומל־צוייג מציע מהפכה שקטה אך עמוקה: הפיכת הייעוץ האסטרטגי מתהליך איכותני בלבד —
לתהליך אנליטי, מובנה, מבוסס נתונים, ונתמך בינה מלאכותית.
עבור ארגונים שמבקשים לקבל החלטות מושכלות, להפחית אי־ודאות, ולבנות יכולת ניהול מודרנית — זו אינה המלצה.
זו חובה מקצועית.
ייעוץ אסטרטגי בעידן ה–AI — מקצוע שנולד מחדש
בתום השיחה עם ד"ר קלומל־צוייג ברור שחלה תפנית מהותית באופן שבו ארגונים צריכים לחשוב על ייעוץ אסטרטגי. לא עוד מודלים תיאורטיים, ראיונות או “התרשמות כללית” של יועצים. בעידן של זרמי מידע בלתי פוסקים ומערכות עסקיות מורכבות — התשתית שמובילה להחלטה הנכונה אינה אינטואיציה, אלא תהליך.
וזהו בדיוק המקום שבו מתחדדת הגישה שפיתחה ד"ר קלומל־צוייג:
ייעוץ אסטרטגי הפועל מתוך מידענות תוצאתית, ניתוח דאטה פנים־ארגוני ושימוש מושכל בכלי בינה מלאכותית.
זהו שילוב נדיר בין מדע המידע, יכולת מחקר אנליטית וראייה מערכתית ארגונית — שילוב שהופך את ההמלצה האסטרטגית לחדה, אמינה וברת־יישום.
“היועץ האסטרטגי המודרני חייב להיות איש מערכת,” היא אומרת.
“הוא חייב להבין את ה־Data Pipeline, את המבנה הפנימי של הארגון, את הדינמיקה בין מחלקות, ואת ההשלכות של כל החלטה ברמת התפעול, המכירות, השיווק והפיננסים. זה לא ‘ייעוץ’ — זו הנדסה מערכתית של קבלת החלטות”.
המהפכה מתרחשת בשני מישורים מקבילים:
1. התפיסה הניהולית משתנה
ארגונים מבינים שהם חייבים לעבוד מתוך תשתית נתונים מקצועית:
איסוף, ניקוי, טיוב, מיזוג והפקת תובנות.
בלי זה — אי אפשר לקבל החלטה אחת יציבה.
2. הבינה המלאכותית משנה את תפקיד היועץ
AI לא מחליף את היועץ — הוא מגדיל את היכולות שלו:
הוא מזרז ניתוחים, מדייק מסקנות, מציף אנומליות ומלווה בבניית תחזיות.
יועצים שאינם שולטים בכלי AI — פשוט נשארים מאחור.
לכן, כדי להכין ארגון למהפכת הבינה המלאכותית, היועץ חייב להביא לא רק ידע —
אלא ראייה מערכתית שלמה:
איך הארגון מתנהל, איך המידע זורם, איפה החסמים, איך מגדירים שיטות עבודה, ואיך בונים יכולת אנליטית שתשרת את כל ההנהלה.
ולכן, לדבריה, הייעוץ האסטרטגי החדש אינו מקצוע של “דעה” — אלא מקצוע של תהליך, נתונים ומתודולוגיה.
“העתיד,” מסכמת ד"ר ענת, “שייך לארגונים שמסוגלים להבין את המציאות דרך הנתונים שלהם — וליועצים שמסוגלים להוביל אותם לשם”.
*מי הם האנשים שמובילים את מהפכת ה–Data Driven?
ד"ר ענת קלומל־צוייג מספרת על הדור החדש של היועצים האסטרטגיים**
לצד השינויים הטכנולוגיים והחדירה המואצת של בינה מלאכותית למערכות ניהול, מתגבשת קבוצה מעניינת של מקצוענים שהחליטו לעשות צעד נוסף — ולהתמקצע בעולם ה־Data Driven.
לדברי ד"ר ענת קלומל־צוייג, מפתחת המודל הייחודי לייעוץ אסטרטגי מבוסס דאטה ומידענות תוצאתית, מדובר בקבוצה מגוונת אך בעלת מכנה משותף ברור: ניסיון ניהולי עמוק ורצון לעבור לשלב הבא של הקריירה — עם כלים אמיתיים לעולם החדש.
“האנשים שמגיעים אליי”, אומרת ד"ר קלומל־צוייג, “הם לא בהכרח אנשי טכנולוגיה, ולעיתים אפילו מגיעים מרקע הפוך. זה היופי. אלו אנשים עם ניסיון חיים מקצועי עשיר — והם מבינים שהשלב הבא בניהול ובייעוץ עובר דרך שליטה בנתונים”.
מנכ"לים, סמנכ"לים ומנהלים בכירים — שעברו כבר את כל השחור־לבן של ניהול
לפי ד"ר קלומל־צוייג, אחד הפרופילים הבולטים הוא של מנהלים בכירים שחוו כבר מערכות מורכבות, תקציבים, תפעול, משברים ומערכות יחסים ארגוניות.
“מנכ"לים וסמנכ"לים מגיעים כי הם מבינים שהיום ארגון שרוצה לשרוד — חייב ניתוח נתונים אמיתי ולא רק אינטואיציה ניהולית.
הם רוצים לדעת לקרוא דוחות, לזהות חריגות, לבנות תהליך Pipeline ולתת החלטה שמבוססת על משהו מוצק.”
יועצים ארגוניים ועסקיים — שרוצים להוסיף ‘שכבת עומק’ אמיתית
יועצים ארגוניים רבים, כך היא מספרת, מבינים שהעולם המקצועי שלהם משתנה.
“יועץ שלא מביא דאטה — מביא חצי תמונה.
הם רוצים להרחיב את ארגז הכלים, להעמיק את האבחון, ולהפוך את הייעוץ לתהליך מבוסס נתונים, מודלים ומתודולוגיות.
זו הסיבה שהם מצטרפים למסלול”.
מנהלי תפעול, לוגיסטיקה ומכירות — האנשים שמכירים את השטח
גם אנשי שטח בכירים מגיעים: מנהלי תפעול, לוגיסטיקה, מנהלי משמרת, מנהלי מכירות.
“אלה אנשים שיודעים איך מתנהלת מערכת.
הם מריחים בעיות, מבינים צווארי בקבוק, מכירים את השטח טוב יותר מכולם — וכשהם מקבלים כלי דאטה, זו קפיצה אדירה.
הם לומדים לנתח תהליכים, לפענח נתוני ביצוע, ולבנות המלצות אסטרטגיות שהן הרבה מעבר לניסיון חיים.”
פורשי צה"ל – אנשים עם יכולת מערכתית נדירה
אחת האוכלוסיות המפתיעות היא פורשי צה"ל: מפקדים, ראשי מדורים, קצינים בכירים.
“הם מגיעים בלי פחד, עם ראייה מערכתית מפותחת ויכולת ניהול אנשים ותהליכים.
כשנותנים להם מתודולוגיה של Pipeline, נתונים ו-AI — הם פורחים.
הם מבינים מהר מאוד את החיבור בין ניתוח נתונים לשיפור מערכות מורכבות”.
בוגרי מדעי החברה והרוח — לא מנוגד, אלא משלים
למרות שהעולם הולך לכיוון טכנולוגי, הרבה בוגרים מרקע לא טכנולוגי מצטרפים.
“זה מיתוס שאנליסט חייב להיות ‘איש מחשבים’.
אנשים מרקע פילוסופי, מדעי החברה או מדעי הרוח מביאים יכולת ניתוח, חשיבה ביקורתית, ראייה אנושית — ואז עם כלים נכונים הם הופכים לאנליסטים מצוינים.
אלה בדיוק האנשים שמקבלים את התפיסה שלי במהירות:
שדאטה הוא אמצעי, אבל החשיבה היא העיקר.”
למה דווקא הם?
לדברי ד"ר קלומל־צוייג: “האנשים שמגיעים הם אנשים שמבינים שהשלב הבא בעולם העבודה הוא שילוב בין ניסיון ניהולי לבין שליטה בנתונים.זה לא קורס טכני, אלא מיומנויות בעידן No Cod. זה תהליך של שינוי תפיסת עולם.”
היועץ האסטרטגי המודרני — חייב ראייה מערכתית ויכולת להכין ארגונים לעידן ה־AI
בסיום היא מדגישה:
“הייעוץ האסטרטגי החדש מבוסס על שלושה נדבכים:
-
מידענות תוצאתית – התחלה מהתוצאה והצבת השאלות הנכונות.
-
ניתוח דאטה פנים־ארגונית – הבנה מה המספרים מספרים באמת.
-
שימוש מושכל בבינה מלאכותית – לשיפור דיוק, חיזוי והאצה”.
השלב הבא: מהתבוננות בדאטה — ליצירת אסטרטגיות עתידיות
לאחר שהיועצים מאמצים את התשתית המתודולוגית — מידענות תוצאתית, Pipeline סדור, וניתוח דאטה פנים־ארגוני — מתחיל השלב המורכב והאינטלקטואלי ביותר בתהליך: בניית תכניות אסטרטגיות ארוכות טווח על בסיס מודלים אנליטיים וחשיבה יצירתית.
לדברי ד"ר קלומל־צוייג, זהו השלב שבו הייעוץ האסטרטגי מתרחק מעבודת “ניתוח” קלאסית והופך לתהליך של חיזוי, סימולציה ותכנון עתידי:
“אחרי שהדאטה מסודר, נקי ואמין — מתחיל למעשה השלב המרתק ביותר:
היכולת לנתח מגמות, להבין תהליכים ארגוניים לעומק, ולבנות תרחישי עתיד שמנחים את הארגון כיצד לפעול בשנים הקרובות.”
היא מתארת את השלב הזה כתהליך של ממש “אינטלקטואליזציה של הדאטה”:
חיבור בין עשרות מודלים לניתוח מידע, חשיבה מערכתית, מתודולוגיות של חדשנות, ומודלים שהוטמעו במסגרת מחקר הדוקטורט שלה.
“אין כאן נוסחה אחת. זהו שילוב בין ניתוח לוגי לבין יצירתיות ניהולית.
כדי לבנות תכנית אסטרטגית בעידן המהפכה הדיגיטלית —
צריך להבין גם מספרים וגם אנשים.”
היועץ האסטרטגי החדש: מקצוע שמשלב תהליך, דאטה וראייה מערכתית
בסופו של דבר, מדגישה ד"ר קלומל־צוייג, זוהי הגדרה חדשה לגמרי של תפקיד היועץ:
“הייעוץ האסטרטגי המודרני אינו מבוסס על דעה — אלא על שיטה.
הוא מבוסס על מידענות תוצאתית, על ניתוח דאטה פנים־ארגוני, ועל שימוש מושכל בכלי בינה מלאכותית.
יועץ שלא מבין את התמונה המערכתית — לא יוכל להוביל ארגון לעתיד”.
לפי גישתה, היועץ החדש אינו רק מנתח נתונים ואינו רק מנהל תהליך; הוא מכין את הארגון למהפכת הבינה המלאכותית, למעבר לעבודה מבוססת נתונים, ולהתמודדות עם שינויים מהירים בשוק.
“זו אינה טכניקה — זו יכולת מערכתית.
יועצים של היום חייבים לעזור לארגונים לזהות סיכונים, להיערך לשיבושים, לאמץ טכנולוגיות ולבנות תשתית חשיבה שמבוססת על נתונים ולא על אינטואיציה בלבד.”
ובמובן הזה, היא אומרת, התפקיד של היועץ האסטרטגי רק מתחיל איפה שהטכנולוגיה נגמרת.
לדבריה, הייעוץ האסטרטגי בעידן החדש הוא “הנדסה מערכתית של קבלת החלטות”, ולא עוד ליווי ניהולי כללי.
כדי ללוות ארגון לקראת מהפכת הבינה המלאכותית — היועץ חייב להבין תהליכים, מבנים, נתונים וזרימת מידע מהקצה לקצה.
“היועצים שמגיעים אליי לא לומדים ‘עוד נושא’.
הם לומדים מקצוע חדש — מקצוע שמכין ארגונים לעתיד”.
התחזיות הקודרות של בנק ישראל משנת 2025 הופכות לנגד עינינו למציאות של שנת 2026. הנתונים מדברים על מסה קריטית: כ-21% מהמגזר הפרטי ו-15% מהמגזר הציבורי עוברים טרנספורמציה מבוססת AI. המשמעות המצטברת היא דרמטית – כ-800,000 עובדים בישראל עומדים בפני שינוי הגדרת תפקידם או אובדן מקום עבודתם עם הטמעת הכלים האוטונומיים.
מכללת בר-אוריין פורצת דרך ומזמינה אתכם להפוך מ"יועצים" ל"ארכיטקטים אסטרטגיים".
הבעיה: המחשב חכם, אבל הוא לא חי בשטח