תגית: אקסל

סוף עידן ה"אקסליסטים": השיטה שמשנה את ה-DNA של קבלת ההחלטות בארגונים

הכותב: צוות בר-אוריין | מדור ניהול וקריירה | 07/03/2026

 

לכולם יש דאטה, אבל מעט מאוד יודעים מה לעשות איתו. בעוד רוב השוק עדיין לומד "איך לעשות VLOOKUP", קבוצה מובחרת של מנהלים ויועצים אסטרטגיים מאמצת מתודולוגיה חדשה של "מידענות תוצאתית" ומשלבת AI כדי להפוך קבצים מבולגנים לדוחות הנהלה ברמה של תאגידי ייעוץ בינלאומיים. חשיפה למהפכה השקטה שמובילה ד"ר ענת קלומל-צוייג במכללת בר-אוריין.

אם תשאלו היום מנכ"ל של חברה בינונית או גדולה מהו התסכול המרכזי שלו, סביר להניח שתקבלו את התשובה הבאה: "יש לנו ים של נתונים במערכות, אבל כשאני צריך לקבל החלטה – אני מקבל טבלאות עמוסות שאי אפשר להבין מהן כלום".

הפרדוקס של עידן המידע הוא שנתונים הפכו למשאב האסטרטגי החשוב ביותר בארגון, אך היכולת לזקק מהם כיוון פעולה נותרה נחלתם של בודדים. במשך שנים, הפתרון של ארגונים ועובדים היה פשוט (ושגוי): לשלוח עובדים ל"קורס אקסל מתקדם". אלא שהמציאות טפחה על פניהם. הבנה טכנית של פונקציות לא מייצרת חשיבה אסטרטגית.

כאן בדיוק נכנסת לתמונה בשורה חדשה שמשנה את כללי המשחק בעולמות הייעוץ והניהול – מתודולוגיה שלמה שהופכת את הטיפול בנתונים מ"מטלה טכנית" למקצוע אסטרטגי של ממש.

לא עוד "אופיס מתקדם": לידתו של הדאטה אנליסט האסטרטגי

מי שמובילה את שינוי הפרדיגמה הזה בישראל כבר למעלה מעשור היא ד"ר ענת קלומל-צוייג, מומחית למידענות ומייסדת מכללת בר-אוריין. ד"ר קלומל-צוייג הבינה ששליטה בתוכנה אינה מספיקה, ופיתחה מתודה ייחודית – "מידענות תוצאתית" – שמגדירה מחדש את הדרך שבה אנשי מקצוע ניגשים לנתונים.

הנוסחה של מכללת בר-אוריין שונה מכל מה שהכרנו בנוף ההכשרות המקומי, והיא בנויה על רצף לוגי ברזל:

מידענות תוצאתית ➔ חשיבה אנליטית ➔ תהליכי דאטה (Data Pipeline) ➔ בינה מלאכותית (AI) ➔ קבלת החלטות ניהולית.

"רוב האנשים לומדים איך להשתמש באקסל", מסבירים במכללת בר-אוריין. "אנחנו, לעומת זאת, מלמדים איך לבנות תהליך קבלת החלטות מבוסס דאטה. זו לא אותה רמה. בעוד שאחרים מלמדים פונקציה, אנחנו מלמדים שיטה: איך נתונים גולמיים נכנסים, מתנקים, מתאחדים, ויוצרים תמונה ניהולית צלולה. זו קפיצה מקצועית אדירה".

לעבוד ברמה של McKinsey ו-Deloitte

השפעת המתודולוגיה הזו על השטח היא דרמטית. יועצים אסטרטגיים, מנהלי כספים ואנשי תפעול שעוברים את ההכשרות במכללה, מדווחים על שינוי רדיקלי באופן שבו הם נתפסים בארגון.

אם בעבר הם היו תלויים במחלקות מערכות מידע, כיום הם מסוגלים:

  • להשתלט על הכאוס: לקחת קבצים מבולגנים ממערכות כמו פריוריטי או סאפ, ובעזרת כלי מובנה כמו Power Query, להפוך אותם אוטומטית לדוחות הנהלה נקיים.
  • לחזות את העתיד: לנתח מגמות ולזהות בעיות תזרימיות או תפעוליות חודשים לפני שהן צפות על פני השטח.
  • להציג בסטנדרט גלובלי: לבנות דשבורדים ב-Power BI שמציגים למנכ"ל תמונה חדה, ברורה וממוקדת – בדיוק ברמה שמצופה מחברות הייעוץ הבינלאומיות הגדולות.
  • לרתום את ה-AI: בינה מלאכותית בקורסים של בר-אוריין אינה "גימיק" או הרצאת העשרה. היא כלי עבודה יומיומי המשמש לקיצור זמני עבודה, כתיבת נוסחאות מורכבות, ובעיקר – לדיוק מסקנות עסקיות.

לא תוספת קורות חיים – אלא שינוי קריירה

למה יועצים אסטרטגיים ומנהלים בכירים מתחברים כל כך לשיטה הזו? התשובה פשוטה: פעם ראשונה שמישהו מלמד אותם לחבר בין המספרים היבשים לבין השורה התחתונה העסקית (ה"ביזנס"). ההבנה היא שדאטה ללא תובנה אסטרטגית היא רעש לבן.

קורס Excel Data Analyst של מכללת בר-אוריין נבנה בדיוק על התפר הזה. הוא לא מיועד לאנשים שמחפשים "עוד קורס אקסל" כדי לסמן וי. הוא מיועד לאנשי מקצוע שרוצים להפוך מצורכי נתונים למנהיגי דאטה. המסלול משלב שליטה מלאה ב-Excel מתקדם, עבודת עומק ב-Power Query (ליבת תהליכי הדאטה), שילוב אינטגרלי של AI, ופיתוח חשיבה אסטרטגית מונחית תובנות.

"אבל למה ללמוד אקסל אם יש בינה מלאכותית?" האשליה של האוטומציה המוחלטת

אחת השאלות הנפוצות ביותר שעולות כיום בקרב מנהלים היא: "הרי ה-AI יכול לכתוב קוד, לנתח נתונים וליצור גרפים – אז אולי ללמוד אקסל ו-Power Query זה מיותר?". התשובה של ד"ר קלומל-צוייג חותכת ומגובה בניסיון אקדמי ושטח: ה-AI הוא נווט משנה (Copilot), לא הטייס.

מי שאינו מבין את ארכיטקטורת הנתונים, לא יידע כיצד לכתוב את ההנחיות המדויקות למכונה (Prompt Engineering בעולמות הדאטה), וגרוע מכך – לא יידע לזהות מתי ה-AI "מהזה" (הלוצינציות), מתעלם ממקרי קצה, או שוגה בחישוב. המתודולוגיה של מכללת בר-אוריין הופכת את הסטודנטים ל"אדריכלי מידע": הם משתמשים ב-AI כדי לבצע את העבודה השחורה והטכנית במהירות שיא, אך הם אלו שמנווטים את הספינה, מאמתים את התוצאות ומחברים אותן לאסטרטגיה העסקית. בינה מלאכותית ללא בינה אנושית ואנליטית, היא פשוט מתכון להאצת קבלת החלטות שגויות.

מסקנה: הגיע הזמן לעלות ליגה

בעידן שבו בינה מלאכותית ודאטה מכתיבים את קצב השוק, להישאר מאחור עם ידע טכני בסיסי זו סכנה מקצועית. Data Analyst אמיתי אינו פקיד של מספרים – הוא הנווט של הארגון.

הדור הבא של מקבלי ההחלטות והיועצים האסטרטגיים כבר כאן. אם אתם מרגישים שמגיע לכם לעבוד ברמה הגבוהה ביותר ולייצר השפעה אמיתית בארגון שלכם – זה המסלול שייתן לכם את הכלים.

המחזור הקרוב של מכללת בר-אוריין נפתח בקרוב.

מוכנים לקפיצה המקצועית שלכם? רישום לקבלת מידע וסילבוס

https://did.li/EXCELL-POWERBI

ידע באקסל זה כבר לא מספיק – מי שלא יודע לנתח מידע, לא ישרוד בשוק העבודה

במכללת בר-אוריין פותחים מסלול ייחודי שמלמד מנהלים, אנשי כספים, יועצים ואנשי שיווק איך לשלוט בדאטה, להפוך אותו לכלי עבודה יומיומי – ולתרגם אותו לתובנות עסקיות.

מאת:  מערכת מכללת בר-אוריין 

בעוד מרבית העובדים בישראל עושים שימוש כזה או אחר באקסל, רק מעטים באמת יודעים לנהל מידע באופן שיטתי, לאחד מקורות מידע, לנקות נתונים ולהציג דוחות שמאפשרים קבלת החלטות. במציאות שבה ארגונים נדרשים לפעול מהר ולבצע אופטימיזציה מתמדת, שליטה בכלים כמו Excel ו־Power BI כבר לא נתפסת כמיומנות טכנית בלבד, אלא ככלי ניהולי לכל דבר.

ד"ר ענת קלומל-צוייג, מייסדת ומנכ"לית מכללת בר-אוריין, זיהתה את הפער הזה לפני למעלה מעשור. לדבריה, "עשרות בעלי מקצוע שאני מלווה לאורך השנים – חשבים, כלכלנים, יועצים, מנהלי פרויקטים – מצאו את עצמם עובדים קשה מאוד, אך מרוויחים פחות מהפוטנציאל שלהם. הסיבה? הם לא ידעו לנתח מידע ולעבוד עם דאטה בצורה אסטרטגית".

מתוך צורך זה נוסד קורס ה־Excel Data Analyst, שמכשיר אנשי מקצוע להתמודד עם כמויות מידע גדולות, לארגן אותן בצורה יעילה, ולבנות תהליכי קבלת החלטות מבוססי נתונים. הקורס משלב בין לימוד אקסל ברמה מתקדמת, שימוש בכלי ניתוח כמו Power Query ו-Pivot Tables, ועד יצירת דשבורדים מקצועיים ב־Power BI.

מסלול קריירה חדש: מנתח הדאטה של העסק

אחד הבוגרים הבולטים של המסלול הוא יניב עינת, יועץ פיננסי עצמאי. לדבריו, "לפני הלימודים ניהלתי קבצי רווח והפסד, תזרים מזומנים, דוחות מ־SAP ופריוריטי – כמו כל יועץ פיננסי. רק אחרי שהצטרפתי לקורס הבנתי כמה זמן בוזבז על עבודה לא יעילה, ואיך הייתי יכול לייצר ערך רב יותר ללקוחות שלי".

יניב עינת מתאר כיצד שינוי קטן באופן החשיבה שלו הביא לקפיצת מדרגה מקצועית. "היום אני מראה למנהלים דוחות תפעוליים עם פילוחים לפי מחלקות, זיהוי הוצאות חריגות והשוואה בין חודשים – והכול מוצג באופן ויזואלי, אינטואיטיבי, עם חישובים שמתעדכנים אוטומטית. זו רמה אחרת של ייעוץ."

בעולם העסקי של היום, חברות טובעות במידע אך צמאות לתובנות. מערכות ה-ERP (כמו פריוריטי, חשבשבת ורווחית) אוגרות כמויות אדירות של דאטה, אבל המנהל הממוצע רואה רק את "השורה התחתונה". כאן בדיוק נכנס לתמונה היועץ הפיננסי של הדור החדש: זה שלא מסתפק רק בלקרוא דו"חות כספיים, אלא יודע לצלול אל עומק הנתונים, לנקות אותם ולחלץ מהם את האמת הארגונית.

השילוב בין ניסיון פיננסי עשיר לבין יכולות טכנולוגיות מתקדמות באקסל, Power Query ו-Power BI, הוא שובר שוויון (Game Changer) בשוק הייעוץ.

יניב עינת, כלכלן ויועץ פיננסי, המייצג את המודל האידיאלי של היועץ הפיננסי המודרני. עם רקורד מרשים של 20 שנות ניסיון בניהול כספים, גזברות וניהול אשראי בחברות מבוססות, יניב מכיר את "הקרביים" של הארגון. הוא יודע איך נראה תזרים מזומנים בריא ואיפה מסתתרות הבעיות הכרוניות. אבל הניסיון הוא רק צד אחד של המטבע. הייחוד בעבודתו של יניב טמון בשיטת העבודה האנליטית שלו.

כשיניב נכנס לחברה, הוא לא מחכה שיגישו לו דו"חות מעובדים. הוא ניגש למקור: הוא מייצא את נתוני הגלם (Raw Data) ישירות ממערכות הליבה – בין אם זו פריוריטי (Priority), חשבשבת או רווחית. לרוב, הפלטים הללו מגיעים כקבצי אקסל "מלוכלכים", עמוסים במידע לא רלוונטי, שורות כפולות ומבנה שאינו מאפשר ניתוח מיידי. בעבר, יועץ היה מבזבז שעות על סידור ידני של הנתונים. יניב עובד אחרת.

הסיפור של יניב עינת מלמד אותנו שיעור חשוב: בעולם הפיננסי של 2025, ידע בחשבונאות וכלכלה הוא תנאי סף, אבל שליטה בנתונים היא היתרון היחסי.

יועץ פיננסי ששולט ב-Excel, Power Query ו-Power BI לא רק "מסדר מספרים" – הוא הופך לשותף אסטרטגי שמסוגל לחזות מגמות, למנוע משברים ולהוביל את הארגון לצמיחה מבוססת נתונים. עבור חברות שעובדות עם יועצים כמו יניב, המשמעות היא מעבר מניהול תגובתי (כיבוי שריפות) לניהול יוזם וחכם.

ארגז הכלים החדש: Power Query ודאטה אנליזה

יניב משתמש ביכולות של Excel Data Analyst ו-Power Query כדי לבצע תהליך כירורגי בנתונים:

הניקיון (Cleaning): באמצעות Power Query, יניב בונה תהליך אוטומטי שמנקה את הדו"חות הגולמיים. הוא מסיר עמודות מיותרות, מתקן פורמטים של תאריכים ומאחד נתונים ממספר מחלקות שונות. מה שלקח בעבר יום עבודה, לוקח היום דקות.

העיבוד והניתוח (Processing): לאחר שהדאטה נקי, יניב חובש את כובע ה"דאטה אנליסט". הוא לא מחפש רק אם "חסר כסף", אלא שואל שאלות עומק:

יניב מספר שהוא בודק האם יש קורלציה בין ימי אשראי ללקוחות ספציפיים לבין בעיות בתזרים? , האם יש מוצרים שמשאירים רווח גולמי נמוך ונסתרים בתוך הממוצע הכללי?

הסקת המסקנות (Insight): הניתוח הטכנולוגי, בשילוב הניסיון של יניב בניהול אשראי וגזברות, מוביל למסקנות מושכלות ומדויקות שאי אפשר להתווכח איתן – כי הן מבוססות על העובדות היבשות, ולא על תחושות בטן.

השלב הבא: Power BI – לראות את התמונה המלאה

עבור יועץ כמו יניב, המעבר ל-Power BI הוא טבעי ומתבקש. במקום להגיש למנכ"ל טבלת אקסל עם 5,000 שורות, הוא יכול להציג דשבורד (לוח מחוונים) ויזואלי ואינטראקטיבי. כך, המנהלים יכולים לראות במבט אחד את מגמות הגבייה, את תחזית התזרים ואת מדדי הביצוע המרכזיים (KPIs), כשהם מבוססים על הדאטה שיניב עיבד וטיייב בקפדנות.

מהתרגום – לאוטומציה

גם עומר יואל גולן הגיע מהעולם המקצועי, אך ממקום שונה לחלוטין. בעברו עסק בתרגום, אך רצה לעבור לתחום טכנולוגי יותר. באמצעות הלימודים, לדבריו, "עשיתי מעבר מוחלט לתפקיד של ניהול אוטומציה של מכירות. היום אני אחראי לוודא שכל הדאטה מסונכרנת, לא הולכת לאיבוד, ושכל ליד שנכנס למערכת מטופל ומנותח". גולן מציין כי "היכולת לעבוד עם דאטה, לאחד מידע ולבנות תהליכים, הפכה אותי ממי שתיאר נתונים בתרגום  – למי שמוביל תהליך".

אנשי אוטומציה (שעובדים עם Make, Zapier, n8n) נוטים לחשוב שהכל קורה ב"ענן", אך המציאות היא שרוב הדאטה העסקי עדיין חי ב-Excel.

Excel כ"מסד הנתונים" הכי נפוץ בעולם: לפני שאתה בונה אוטומציה מורכבת, הלקוח לרוב ישלח לך קובץ Excel "מלוכלך". אם לא תדע לנקות ולסדר אותו, האוטומציה תיכשל. ידע באקסל מאפשר לך להבין את מבנה הנתונים לפני שהם נכנסים למערכת.

Power Query – מנוע ה-ETL האישי שלך (Extract, Transform, Load): זהו הכלי החזק ביותר שמתחבא בתוך אקסל. עבור איש אוטומציה, Power Query הוא בעצם אוטומציה בתוך אקסל:

ניקוי נתונים אוטומטי: במקום למחוק ידנית שורות ריקות או לתקן פורמט תאריכים כל פעם מחדש, אתה בונה "שאילתה" שעושה זאת בלחיצת כפתור.

חיבור מקורות מידע: היכולת לקחת נתונים מ-PDF, מהאינטרנט ומקובץ CSV ולאחד אותם לטבלה אחת מסודרת – זהו שלב קריטי לפני שליחת המידע ל-API.

מההייטק – לדוחות אסטרטגיים

אירינה, מנהלת שיווק בינלאומי שהגיעה מהעולם הטכנולוגי, מספרת על השפעת הלימודים בעבודתה: "הקמפיינים שלנו נמדדים לפי עלות לליד, המרות, קהלי יעד וסוגי תוכן. בעזרת הכלים שרכשתי בקורס, אני מצליחה לבנות דשבורדים שמרכזים את המידע ממקורות שונים – פייסבוק, לינקדאין, מערכת הדיוור וה־CRM – ולתרגם אותו להחלטות שיווקיות בזמן אמת".

גם למנהלות חשבונות וחשבות שכר

לימודי אקסל מתקדמים אינם נחלתם הבלעדית של מנהלים בכירים או יועצים. אולגה, מנהלת חשבונות בארגון ציבורי, מספרת: "הקורס חידד את היכולות שלי. היום אני בונה טבלאות בצורה חכמה יותר, יודעת לבצע סינונים מורכבים, וההבנה שלי את מבנה המידע השתפרה באופן משמעותי".

גם קסניה, חשבת שכר, מעידה על שיפור מוחשי: "למדתי איך להפיק דוחות שנתיים עם גרפים נכונים וברורים. הקורס עזר לי לשדרג את איכות ההצגה והניתוח שלי".

לקורס יש גם השלכות תעסוקתיות

חאלד, ששימש בעבר כלכלן בתעשייה, מספר כי הקורס היה גורם משמעותי בקבלה לתפקיד חדש. "כחודשיים לאחר סיום הקורס, עברתי שוב על ההקלטות והחומר. כעבור שלושה חודשים התקבלתי לתפקיד חדש כמנהל כספים, ואני יכול לומר בביטחון – לא הייתי מצליח לנהל את המידע בארגון החדש לולא הידע שצברתי בקורס".

ניתוח דאטה – הכלי החדש של אנשי מקצוע

קורס Excel Data Analyst, שמועבר בשילוב זום ותרגולים מעשיים, מציע גם ליווי ייחודי: כל משתתף מקבל גישה לסוכן אוטומציה המבוסס על מודל של תחקור ושיפור תהליכים, במטרה לא רק להפיק דוחות – אלא לחשוב עם דאטה.

"אנחנו לא מכשירים עוד מפעילי אקסל", מסכמת ד"ר קלומל-צוייג. "אנחנו מכשירים אנשים לדעת מה לשאול, אילו תובנות להפיק, ואיך להוביל תהליכים בארגון. מי שלא יודע לעבוד עם מידע – לא יוכל לקבל החלטות נכונות בעידן של ביג דאטה ו־AI".

לרישום ללימודי אקסל דאטה אנליסט עם דגש על Power Query עם אפשרות להרחיב למסלול נרחב שכולל לימודי Power BI בקישור:

https://did.li/EXCELL-POWERBI

מדוע כדאי ללמוד Power BI: ניצול כוחה של הדמיית נתונים

הכותבת: ד"ר ענת קלומל-צוייג, יועצת אסטרטגית, מומחית במידענות אנליסטית.מנכ"לית מכללת בר-אוריין (המאמר נכתב בעזרת כלי בינה מלאכותית).

החזון שלנו במכללת בר-אוריין להעצים את הארגונים ואנשי מקצוע על ידי מקסום היכולת לאתר, לנתח מידע ולהשתמש בכלי AI כדי לקבל החלטות מושכלות המניעות להשגת התוצאות הרצויות. 
בעולם מונע הנתונים של היום, ארגונים מכל הגדלים אוספים כמויות אדירות של נתונים ממקורות שונים. עם זאת, נתונים בלבד אינם מספיקים כדי לקבל החלטות מושכלות; צריך להפוך אותו לתובנות ניתנות לפעולה. 
כאן נכנס לתמונה כלי טכנולוגי Power BI שמתחבר גיליונות אקסל הפופולרי.

העסקים מוצפים היום בנתונים מכל הסוגים – נתוני מכירות, נתוני לקוחות, נתונים פיננסיים ועוד. הבעיה היא שלעיתים קרובות הנתונים האלה נמצאים במקומות שונים, בפורמטים שונים וקשה לאסוף אותם, לנתח אותם ולהפיק מהם תובנות.
Power BI הוא כלי רב עוצמה של בינה עסקית (BI) שפותחה על ידי חברת מיקרוסופט, המאפשרת למשתמשים להמחיש ולנתח נתונים ממקורות מרובים באופן ידידותי ואינטראקטיבי. 
לימוד Power BI מציע יתרונות רבים ויכול לשפר משמעותית את יכולות ניתוח הנתונים ויצירת דו"חות להנהלה בדרג בכיר או דרג ביניים. 
יתרה מזו, ניתן לאסוף נתונים ממגוון מקורות, לנתח אותם וליצור דוחות ודשבורדים אינטראקטיביים שעוזרים לקבל החלטות עסקיות טובות יותר.

הנה כמה סיבות משכנעות מדוע כדאי לשקול ללמוד כלי טכנולוגי Power BI דווקא במכללת בר-אוריין ולהרחיב את היכולות הטיפול בדאטה בצורה מקצועית. 

  1. הדמיית נתונים: Power BI מצטיינת בהפיכת מערכי נתונים מורכבים לדוחות, לוחות מחוונים והדמיות אינטראקטיביות מושכות חזותית וקל להבנה. עם ממשק הגרירה והשחרור שלו, אתה יכול ליצור הדמיות מדהימות שמאפשרות לפרש ולהעביר תובנות לבעלי עניין ללא מאמץ.
  2. שילוב נתונים ואינטגרציה: Power BI מתחבר בצורה חלקה למגוון רחב של מקורות נתונים, כולל מסדי נתונים, גיליונות אלקטרוניים, שירותים מקוונים ופלטפורמות ענן. גמישות זו מאפשרת לך לשלב נתונים ממקורות מרובים לתוך לוח מחוונים אחד, המספקת מבט מקיף על ביצועי הארגון שלך.
  3. אנליטיקה מתקדמת: Power BI מציע יכולות אנליטיות מתקדמות, כגון מודל נתונים, טרנספורמציה של נתונים ונוסחאות ( DAX  – Data Analysis Expressions). תכונות אלו מאפשרות לך לבצע חישובים מורכבים, ליצור מדדים מותאמים אישית ולקבל תובנות מעמיקות יותר על הנתונים שלך.
  4. הצגת נתונים בזמן אמת: Power BI מאפשר לך לשתף ולשתף פעולה בדוחות ובמרכזי שליטה בזמן אמת. זה אומר שאתה יכול לעבוד יחד עם הצוות שלך, לקבל החלטות מונעות נתונים באופן קולקטיבי, ולהבטיח שכולם נמצאים באותו עמוד.
  5. נגישות לנייד: Power BI מציע אפליקציות לנייד עבור מכשירי iOS ו-Android, המאפשרים לך לגשת לדוחות ולמרכזי המחוונים שלך תוך כדי תנועה. ניידות זו מבטיחה שניתן להישאר מחוברים לנתונים ולקבל החלטות מושכלות, גם כשנמצאים רחוק משולחן עבודה. 

המרוץ לתובנות: Excel מול Power BI

בעולם העסקי של היום, מידע הוא כוח. אך מה קורה כשיש יותר מדי מידע? זו בדיוק הנקודה שבה נכנסים לתמונה שני הענקים של עולם ניתוח הנתונים: Excel ו-Power BI. שני כלים אלה, מבית היוצר של מיקרוסופט, מתחרים על תשומת הלב של אנליסטים ומנהלים בכל רחבי העולם. אך האם הם באמת יריבים או שמא שותפים סמויים במשימה להפוך נתונים לזהב עסקי?

Excel, הוותיק והמוכר, הוא כמו הסכין השוויצרית של עולם העסקים. כמעט כל מי שעבד במשרד נתקל בו, ורבים רואים בו חבר ותיק ואמין. הוא פשוט, גמיש, ומסוגל לבצע מגוון רחב של משימות – מחישוב הוצאות משרדיות ועד לניתוחים פיננסיים מורכבים. אך האם הוותיק הזה מסוגל להתמודד עם האתגרים של עידן הביג דאטה?

כאן נכנס לתמונה Power BI, הכוכב העולה של עולם הניתוח העסקי. עם ממשק מודרני ויכולות ויזואליזציה מרהיבות, Power BI מבטיח להפוך הרים של נתונים לתובנות ברורות ומרתקות. הוא מדבר בשפה של מנהלים בכירים, מציג דשבורדים אינטראקטיביים ומאפשר לצלול לעומק הנתונים בקלות. אך האם הוא באמת נגיש לכל אחד, או שמא הוא כלי המיועד רק ל"אשפי נתונים"?

המעניין הוא שלמרות התחרות, רבים מוצאים שהשילוב בין השניים הוא המפתח להצלחה.

Excel, עם הגמישות והנגישות שלו, משמש כחלוץ, מנקה ומארגן את הנתונים. Power BI, לעומת זאת, לוקח את הנתונים המאורגנים הללו והופך אותם לסיפור ויזואלי מרתק, המדבר אל מקבלי ההחלטות בשפה שהם מבינים.

אז מה העתיד צופן לשני הכלים הללו? האם אחד מהם יכריע את השני?

הסבירות לכך נמוכה. במקום זאת, אנו עדים לאבולוציה מרתקת, שבה כל כלי מתפתח ומשתפר, לוקח השראה מהיריב שלו ומרחיב את גבולות היכולת שלו.

בסופו של יום, השאלה האמיתית אינה "איזה כלי טוב יותר?" אלא "איך נוכל לנצל את היתרונות של שניהם כדי לקבל את ההחלטות הטובות ביותר עבור העסק שלנו?". ואולי, בעולם שבו הנתונים זורמים כמו נהר שוצף, היכולת לשלב בין הכלים הללו היא שתקבע מי יצליח לשוט בבטחה אל עבר ההצלחה העסקית.

אקסל הוא כבר זמן רב הכלי הרצוי לניתוח ודיווח נתונים. זהו יישום גיליון אלקטרוני רב-תכליתי המציע נוסחאות מובנות, תרשימים וטבלאות ציר. אקסל מתאים לאנשים פרטיים ועסקים קטנים שעובדים בעיקר עם מערכי נתונים מובנים וקטנים יחסית ודורשים יכולות ניתוח נתונים בסיסיות.מצד שני, Power BI מיועד לצרכי ניתוח נתונים והדמיה נרחבים יותר. כלי אשר יכול להתמודד עם מערכי נתונים גדולים ועל כן מסייע בקבלת החלטות מבוססות דאטה. 

מסלול דאטה אנליסטים:
רוצים לשפר את כישורי הדמית נתונים (ויזואליזציה)
וניתוח הנתונים על ידי הפקת דשבורד שמתאים לקבלת
החלטות?

קורס Power BI נועד להעצים אתכם עם הידע והכלים הדרושים כדי לנצל את מלוא הפוטנציאל של פלטפורמת ניתוח נתונים רבת עוצמה זו.
אצלנו לומדים גם טכנולוגיה וגם כיצד בונים תכניות עבודה עם KPI שניתן למדוד אותם ולהבין את התוצאות במערכת Power BI.
מה לומדים בקורס הזה?
– הבנה מעמיקה: לימוד היתרונות והחסרונות
של Power BI, החל ממודלים של נתונים וטרנספורמציה
ועד ליצירת הדמיות מדהימות.
– התנסות מעשית: צברו ניסיון מעשי באמצעות
דוגמאות ותרגילים מהעולם האמיתי,
מה שמבטיח שתוכלו ליישם מיד את הכישורים החדשים שלך.
– טיפים ושיטות עבודה מומלצות למקצוענים:
תחשפו לעצות מומחים ושיטות עבודה מומלצות
לשיפור היעילות והפרודוקטיביות שלכם
תוך כדי עבודה עם Power BI.
– טכניקות מתקדמות:
צוללים לנושאים מתקדמים כמו נוסחאות DAX,
יצירת לוחות מחוונים אינטראקטיביים ושיתוף פעולה בדוחות.
בין אם אתם אנליסט עסקי, מקצוען נתונים,
או פשוט מישהו שנלהב מקבלת החלטות מונעות נתונים,
קורס Power BI שלנו הוא בשבילך!
קחו את כישורי ניתוח הנתונים שלכם לשלב הבא וקבלו החלטות עסקיות מושכלות .
לפרטים נוספים על הקורס לחצו כאן >>
***הקורס מוכר למימון פורשי צה"ל.

מה היתרונות של עובדים המומחים באקסל ?

בעידן המודרני של המידע והטכנולוגיה, דאטה (מידע) הפך למשאב יקר ובלתי יעיל לארגונים בכל תחום עיסוק. היכולת לנתח דאטה הוא משאב עוצמתי לקבלת החלטות והאקסל הוא כלי חזק שיכול לסייע בניתוח וניהול המידע.

ידוע לכל שאנשי מקצוע שיודעים אקסל ברמה גבוהה יש להם יתרון. רבים יודעים אקסל, אך אלו שלמדו בצורה מסודרת לפני 3 שנים, לא מכירים את כל החידושים באקסל והם רבים. אקסל הוא יישום גליון אלקטרוני מאוד נפוץ ופופולרי, שמשתמשים בו לניתוח נתונים, ניהול טבלאות, יצירת דוחות ועוד. 

אקסל עשוי להיראות כמו תוכנה פשוטה, אך אקסל הוא כלי עוצמתי המספק מגוון רחב של אפשרויות לניתוח והצגת המידע. לכן, בעולם העסקים המתחרה, לדעת כיצד לעבוד עם אקסל יכול לספק לך יתרון משמעותי ולקבלת החלטות מבוססות נתונים מדויקים.

יצירת טבלאות מאורגנות 

ניהול ועיבוד נתונים הגעת לתוצאות מדויקות ומידע רלוונטי הן חלק בלתי נפרד מתהליך הקבלת החלטות יעילות. אקסל מאפשר יצירת טבלאות מאורגנות, סינון ומיון נתונים, חישובים מתקדמים ועיצוב מתוחכם. באמצעות כלים אלה, ניתן לסנן את המידע לפי קריטריונים שונים, לחשב סכומים, לבצע השוואות ולאחזר מידע מקורי בצורה ממוקדת וברורה. כך, תוכלו לנהל ולעבד מידע בצורה מקצועית ויעילה יותר.

ניתוח מגמות 

ניתוח דאטה והבנת מגמות אקסל מאפשר לך לבצע ניתוחים מתקדמים וחישובים סטטיסטיים על מנת לזהות מגמות, טרנדים ותופעות שונות במידע. באמצעות כלים כמו טבלאות דינמיות, תרשימים, וגרפים, ניתן להציג את המידע בצורה ברורה ונוקשה, ולזהות את המידע המרכזי המוביל להבנת הטרנדים והתהליכים הקורים. כך, אקסל מאפשר לך לקבל מבט עמוק ומקיף יותר על המידע, מה שיכול לתרום לקבלת החלטות מבוססות נתונים ולקידום העסק בצורה מועילה.

דיווח והצגת נתונים 

 דיווח ותצוגת מידע אקסל מאפשר לך ליצור דוחות מותאמים אישית, מצגות גרפיות וטבלאות בצורה מקצועית ומרשימה. תוכל להציג את המידע שלך בצורה ברורה וידידותית, המסייעת בהבנת הנתונים ובהעברת המסרים המקצועיים בצורה יעילה. דוחות איכותיים וממוקדים יכולים לשפר את התקשורת הפנימית והחיצונית, ולעזור לך להציג את המידע המרכזי בצורה מקצועית ומושכלת.

אוטומציה 

אוטומציה ושיפור תהליכים אקסל מאפשר לך להפוך תהליכים מסורבלים ומטרידים לתהליכים ממוכנים וממוכשרים יותר. באמצעות פונקציות מתקדמות כמו פורמולות, מאקרו ותוספים, ניתן ליישם אוטומציה בתהליכים שונים, לשפר את היעילות ולחסוך זמן ומשאבים. כלי כמו הדפוס התנועתי (PivotTable) והסנכרון עם מסדי נתונים חיצוניים, יכולים לאפשר שליטה מרכזית ומרוכזת יותר על המידע ועל תהליכי העבודה.

סיכום: אקסל הוא כלי אינטגרטיבי ועוצמתי המאפשר לנו לעבוד בצורה יעילה עם המידע המרכזי שלנו. בעזרת אקסל, אנו מסוגלים לנהל ולנתח מידע בצורה מקצועית, לקבל החלטות מבוססות נתונים מדויקים ולשפר את תהליכי העבודה שלנו. לכן, לימוד אקסל הוא חשוב במיוחד לכל מי שמעוניין להיות מתקדם בעולם העסקים ולשלוט בכלי מתקדם לניתוח וניהול מידע.

 

ניצול כוחה של הדמיית נתונים ביצירת דו"חות ושימוש בכלי Power BI לקבלת החלטות עסקיות

החזון שלנו במכללת בר-אוריין להעצים את הארגונים ואנשי מקצוע על ידי מקסום היכולת לאתר, לנתח מידע ולהשתמש בכלי AI כדי לקבל החלטות מושכלות המניעות להשגת התוצאות הרצויות. 

בעולם מונע הנתונים של היום, ארגונים מכל הגדלים אוספים כמויות אדירות של נתונים ממקורות שונים. עם זאת, נתונים בלבד אינם מספיקים כדי לקבל החלטות מושכלות; צריך להפוך אותו לתובנות ניתנות לפעולה. 

כאן נכנס לתמונה כלי טכנולוגי Power BI שמתחבר גיליונות אקסל הפופולרי.

העסקים מוצפים היום בנתונים מכל הסוגים – נתוני מכירות, נתוני לקוחות, נתונים פיננסיים ועוד. הבעיה היא שלעיתים קרובות הנתונים האלה נמצאים במקומות שונים, בפורמטים שונים וקשה לאסוף אותם, לנתח אותם ולהפיק מהם תובנות.

Power BI הוא כלי רב עוצמה של בינה עסקית (BI) שפותחה על ידי חברת מיקרוסופט, המאפשרת למשתמשים להמחיש ולנתח נתונים ממקורות מרובים באופן ידידותי ואינטראקטיבי. 

לימוד Power BI מציע יתרונות רבים ויכול לשפר משמעותית את יכולות ניתוח הנתונים ויצירת דו"חות להנהלה בדרג בכיר או דרג ביניים. 

יתרה מזו, ניתן לאסוף נתונים ממגוון מקורות, לנתח אותם וליצור דוחות ודשבורדים אינטראקטיביים שעוזרים לקבל החלטות עסקיות טובות יותר.

הנה כמה סיבות משכנעות מדוע כדאי לשקול ללמוד כלי טכנולוגי Power BI דווקא במכללת בר-אוריין ולהרחיב את היכולות הטיפול בדאטה בצורה מקצועית.

1. הדמיית נתונים: Power BI מצטיינת בהפיכת מערכי נתונים מורכבים לדוחות, לוחות מחוונים והדמיות אינטראקטיביות מושכות חזותית וקל להבנה. עם ממשק הגרירה והשחרור שלו, אתה יכול ליצור הדמיות מדהימות שמאפשרות לפרש ולהעביר תובנות לבעלי עניין ללא מאמץ.

2. שילוב נתונים מגוונים: Power BI מתחבר בצורה חלקה למגוון רחב של מקורות נתונים, כולל מסדי נתונים, גיליונות אלקטרוניים, שירותים מקוונים ופלטפורמות ענן. גמישות זו מאפשרת לך לשלב נתונים ממקורות מרובים לתוך לוח מחוונים אחד, המספקת מבט מקיף על ביצועי הארגון שלך.

3. אנליטיקה מתקדמת: Power BI מציע יכולות אנליטיות מתקדמות, כגון מודל נתונים, טרנספורמציה של נתונים ונוסחאות ( DAX  – Data Analysis Expressions). תכונות אלו מאפשרות לך לבצע חישובים מורכבים, ליצור מדדים מותאמים אישית ולקבל תובנות מעמיקות יותר על הנתונים שלך.

4. שיתוף פעולה בזמן אמת: Power BI מאפשר לך לשתף ולשתף פעולה בדוחות ובמרכזי שליטה בזמן אמת. זה אומר שאתה יכול לעבוד יחד עם הצוות שלך, לקבל החלטות מונעות נתונים באופן קולקטיבי, ולהבטיח שכולם נמצאים באותו עמוד.

5. נגישות לנייד: Power BI מציע אפליקציות לנייד עבור מכשירי iOS ו-Android, המאפשרים לך לגשת לדוחות ולמרכזי המחוונים שלך תוך כדי תנועה. ניידות זו מבטיחה שניתן להישאר מחוברים לנתונים ולקבל החלטות מושכלות, גם כשנמצאים רחוק משולחן עבודה. 

כעת, בואו נדון בהבדל בין Excel ל-Power BI ומי יכול להפיק תועלת מלימוד כל כלי.

אקסל הוא כבר זמן רב הכלי הרצוי לניתוח ודיווח נתונים. זהו יישום גיליון אלקטרוני רב-תכליתי המציע נוסחאות מובנות, תרשימים וטבלאות ציר. אקסל מתאים לאנשים פרטיים ועסקים קטנים שעובדים בעיקר עם מערכי נתונים מובנים וקטנים יחסית ודורשים יכולות ניתוח נתונים בסיסיות.

מצד שני, Power BI מיועד לצרכי ניתוח נתונים והדמיה נרחבים יותר. כלי אשר יכול להתמודד עם מערכי נתונים גדולים ועל כן מסייע בקבלת החלטות מבוססות דאטה. 

הודעה מרגשת! 🚀
מכללת בר-אוריין פותחת מחזור קורס Power BI ! 🎉
אם אתם מעוניינים לשפר את כישורי הדמית נתונים (ויזואליזציה) וניתוח הנתונים על ידי הפקת דשבורד שמתאים לקבלת החלטות, תצטרפו לקורס Power BI המקיף שלנו, שנועד להעצים אותכם עם הידע והכלים הדרושים כדי לנצל את מלוא הפוטנציאל של פלטפורמת ניתוח נתונים רבת עוצמה זו.
אצלנו לומדים גם טכנולוגיה וגם כיצד בונים תוכניות עבודה עם KPI שניתן למדוד אותם ולהבין את התוצאות במערכת Power BI.
🔍 מה לומדים בקורס הזה?
📚 הבנה מעמיקה: לימוד היתרונות והחסרונות של Power BI, החל ממודלים של נתונים וטרנספורמציה ועד ליצירת הדמיות מדהימות.
🤝 התנסות מעשית: צברו ניסיון מעשי באמצעות דוגמאות ותרגילים מהעולם האמיתי, מה שמבטיח שתוכלו ליישם מיד את הכישורים החדשים שלך.
💡 טיפים ושיטות עבודה מומלצות למקצוענים: תחשפו לעצות מומחים ושיטות עבודה מומלצות לשיפור היעילות והפרודוקטיביות שלכם תוך כדי עבודה עם Power BI.
📊 טכניקות מתקדמות: צוללים לנושאים מתקדמים כמו נוסחאות DAX, יצירת לוחות מחוונים אינטראקטיביים ושיתוף פעולה בדוחות.
🎯 בין אם את/ה אנליסט עסקי, מקצוען נתונים, או פשוט מישהו שנלהב מקבלת החלטות מונעות נתונים, קורס Power BI שלנו הוא בשבילך!
קחו את כישורי ניתוח הנתונים שלכם לשלב הבא וקבלו החלטות עסקיות מושכלות .
אל תפספסו את הזדמנות הלמידה המדהימה הזו! 🔗
הירשם עכשיו: [https://bar-oriyan.ravpage.co.il/Power%20BI]
🌟 אל תסתפקו בניתוח נתונים ממוצע – נצלו את יכולות Power BI עם הקורס המקיף שלנו! #PowerBI #DataAnalysis #Business Intelligence
אם יש לך שאלות, אל תהססו לפנות ליועצי הלימודים שלנו.
המרצה שלנו הוא דניאל ברק, מהנדס מערכות מידע, תואר שני ועם ניסיון עשיר ביישום.
אנחנו כאן כדי לעזור לכם במסע להיות מקצועני Power BI

 

 

מה התפקיד של דאטה אנליסטים בארגונים?

הכותבת: ד"ר ענת קלומל-צוייג

דאטה אנליסטים ממלאים תפקיד קריטי בארגונים בכך שהם עוזרים להפוך נתונים לתובנות שיכולות להוביל לקבלת החלטות. 

תחומי האחריות העיקריים שלהם כוללים:

  1. איסוף וארגון נתונים: מנתחי נתונים אחראים על איסוף וארגון נתונים ממקורות שונים, לרבות מאגרי מידע פנימיים, מקורות חיצוניים וספקי צד שלישי.
  2. ניתוח נתונים: מנתחי נתונים משתמשים בניתוח סטטיסטי, הדמיית נתונים וטכניקות אחרות כדי לזהות דפוסים, מגמות ותובנות בנתונים.
  3. העברת תובנות: מנתחי נתונים אחראים לתקשר את הממצאים שלהם לבעלי עניין בצורה ברורה ותמציתית, ולרוב משתמשים בכלים להדמיה של נתונים כדי לסייע בהעברת מידע מורכב.
  4. זיהוי הזדמנויות: מנתחי נתונים משתמשים בנתונים כדי לזהות הזדמנויות לשיפור, אופטימיזציה וחדשנות בתוך הארגון.
  5. שיפור איכות הנתונים: מנתחי נתונים פועלים לשיפור איכות הנתונים על ידי זיהוי וטיפול בפערים, חוסר עקביות ושגיאות בנתונים.
  6. תמיכה בקבלת החלטות: מנתחי נתונים מספקים למקבלי החלטות את המידע והתובנות הדרושים להם כדי לקבל החלטות מושכלות, המבוססות על תובנות מונעות נתונים.

בסך הכל, דאטה אנליסטים עוזרים לארגונים להבין טוב יותר את הפעילות, הלקוחות והשווקים שלהם, ולקבל החלטות מושכלות יותר על סמך תובנות מונעות נתונים.

אילו כלים משתמשים דאטה אנליסטים לניתוח נתונים? 

מנתחי נתונים משתמשים במגוון כלים לניתוח נתונים, בהתאם לאופי הנתונים ולניתוח הנדרש. להלן כמה כלים נפוצים המשמשים מנתחי נתונים:

1. תוכנת גיליונות אלקטרוניים: תוכנת גיליונות אלקטרוניים, כגון Microsoft Excel או Google Sheets, היא כלי נפוץ לניתוח נתונים. ניתן להשתמש בו כדי לארגן ולתפעל נתונים, לבצע חישובים וליצור תרשימים וגרפים.

2. תוכנת ניתוח סטטיסטי: תוכנת ניתוח סטטיסטי, כגון R או SAS, משמשת לניתוח סטטיסטי מתקדם יותר, כגון ניתוח רגרסיה או ניתוח סדרות זמן (ניתן להשתמש בסטטיסטיקאים).

3. תוכנה להדמיית נתונים: תוכנת הדמיית נתונים, כגון Tableau או Power BI, משמשת ליצירת ייצוגים חזותיים של נתונים, כגון תרשימים, גרפים ומפות.

4. שפות תכנות: מנתחי נתונים רבים משתמשים בשפות תכנות כגון Python או SQL כדי לתפעל ולנתח נתונים.

בסך הכל, מנתחי נתונים משתמשים בשילוב של כלים וטכניקות כדי לאסוף, לארגן ולנתח נתונים, במטרה סופית לספק תובנות שיכולות להוביל לקבלת החלטות.

בקורס הכשרה מקצועית לתפקיד דאטה אנליסט ניתן ללמוד במסלול מקוצר Tech קורסים טכנולוגים אקסל, פייתון ו – SQL וניתן ללמוד במסלול המורחב שכולל גם מנהל עסקים. קישור לתוכניות המסלולים:

מסלול מקוצר Tech

מסלול מורחב דאטה אנליסט 

בהצטרפות למכללת בר-אוריין הופכים להיות חברי קהילה מקצועית המלווה גם אחרי סיום הלימודים. במהלך הקורסים זוכים הסטודנטים לשיעורי העשרה בתחומי המידע והדאטה, כל החידושים והעדכונים.