תגית: מידע עסקי

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.

מידע מקצועי – מאמרים נוספים



ממידענים לאנליסטים – אודות המעבר



מודיעין עסקי תחרותי – חשיבות ודרכי ביצוע



סוגי דוחות עסקיים מבית היוצר של המידען



"הגישה המערכתית" ו"הגישה התוצאתית" – הילכו שתיים יחדיו?



ממידענים לאנליסטים – ממידע גולמי למידע מנותח



הטרנד החדש – משחקים את העתיד וצופים את השינויים בהווה במישחוק



מודיעין עסקי תחרותי ככלי מסודר לקבלת החלטות



Check List Day – מי אמר אני ולא סימן?



מדוע דרושים מידענים דווקא בימי משבר הקורונה?



נהלים ארגוניים – כדאי שמישהו יטפל בהם



אג'נדה או מגמה? מספרים סיפורים על המספרים



לא מסתפקים בלקוחות קיימים! יוצרים מנגנון ליצירת לידים



מי אחראי על ארגון המידע והדאטה לצרכי קבלת החלטות?



אין צורך במהפכה כדי להצליח בשוק העבודה פוסט קורונה – צריך לבצע הסטה מקצועית במקום הסבה מקצועית



קורונה: האם גם אתם כבר לא מסתפקים בעוד מאמר איכותי ומחפשים את הנתונים הגולמיים?



עובדים בארגונים עתירי מידע ודאטה?



מה מעסיקים דורשים מהעובדים בשוק העבודה כיום?



דאטה אנליסט – המקצוע המבוקש לבוגרי תארים במדעי הרוח והחברה המעוניינים לעשות הסבה להייטק



לא רק מזכירה…



המקצוע החדש שהופך לנדרש בשוק העבודה – דאטה אנליסט עסקי – מהי עבודתו?



אי וודאות – מה שבטוח הוא ששום דבר לא בטוח



מפה לאוזן ל-'קמפיינים' בלינקדאין



קבלת החלטות בתנאי אי וודאות



לינקדאין הפלטפורמה למשווקי B2B



כיצד פיתוח נהלים מסייע בקבלת החלטות בארגונים



קבלת החלטות בחיים – ראיון עם משה קלומל, ניצול שואה



המדריך לעסקים בלינקדאין "Go to Market" ל – מכירות B2B



קורס יועצי משכנתאות



קורס מודיעין עסקי תחרותי



קורס אינפוגרפיקה



קורס מידענות רפואית



קורס דאטה אנליסט מורחב



קורס אנליסט מידע



קורס דאטה סיינס – מבוסס אקסל



קורס פייתון – דאטה אנליסט מבוסס פייתון



קורס דאטה אנליסט מבוסס Power BI



סטאג' מידעני בארגון חברתי



קורס SQL – דאטה אנליסט מבוסס SQL



קורס ניהול תוכן ומידע בדיגיטל – מנהלי מדיה חברתית



סטאג' מידעני בארגון עסקי



קורס ניהול חדשנות עסקית



קורס פיתוח נהלים לארגונים בצמיחה



קורס ממונה פרטיות בארגונים



קורס ניהול אדמיניסטרטיבי תפעולי



קורס הכשרת מאמנים ומנטורים לארגונים



קורס למנהלים ניתוח תרחישי קיצון מורכב – ECS



קורס יצירתיות יישומית



קורס ביטקוין (Bitcoin) – מטבעות דיגיטליים


לימודי מידענות ארגונית – ניהול משאבי המידע בארגון במסגרת תפנית לימודי החוץ האוניברסיטה הפתוחה


קורס ניהול ספריות ומרכזי מידע


סדנת מידענות תוצאתית לארגונים



מסלול לימודים אקספרט [Expert]



מסלול לימודים לידר [Leader]



מסלול דאטה אנליסט עסקי מורחב



מסלול דאטה אנליסט Tech



קורס ניהול אדמיניסטרטיבי תפעולי



כולם מדברים על תוכנת ChatGPT

מודיעין עסקי תחרותי – חשיבות ודרכי ביצוע

מאת: ד"ר ענת קלומל-צוייג מומחית במידענות אנליסטית, יועצת עסקית ובעלת בר-אוריין מחקר ומודיעין. 

ארגונים עסקיים מתמודדים עם מציאות סבוכה ומורכבת, הכרוכה בשינוים רבים ותכופים. הסביבה העסקית מתאפיינת בתחרותיות עזה ואגרסיבית, הן מצד מתחרים קיימים המבקשים להגדיל את נתח השוק שלהם והן מצד מתחרים חדשים פוטנציאלים המבקשים לחדור לשוק. על מנת להתאים את הארגון לסביבת הפעילות המשתנה ולקצב השינויים המסחרר, נדרש לפתח יכולות תגובה מהירות, תוך כדי הבחנה בפעולותיהם של המתחרים, לרבות הצעדים והתכנונים העתידיים מצדם. על אנשי המודיעין העסקי לייצר תמונה בהירה, ככל שניתן, של המתרחש בסביבה העסקית, באופן שיאפשר לקבל על-פיה החלטות אסטרטגיות, טקטיות וביצועיות באופן מבוסס.  

מודיעין עסקי – ניטור הסביבה העסקית של העסק 

ניטור הסביבה העסקית מתוך התמונה העולה תספק מידע ונתונים החיוניים לטווחי זמן משתנים ולמגוון מטרות. המשמעות האופרטיבית ברמת השגרה תבוא לידי ביטוי במסגרת הפעולות הבאות: איסוף מידע על פעולות נוכחיות של מתחרים, איתור יוזמות עסקיות ושיתופי פעולה מצד אותם המתחרים,  בירור עוצמתם הכלכלית, הטכנולוגית והחברתית בפלטפורמות הרלוונטיות.

שירותי המודיעין כוללים ניתוח מידע לצרכי קבלת החלטות עסקיות ואסטרטגיות 

שירותי המודיעין העסקי נוגעים לכל אותם צרכים, וכוללים, בין היתר, סקירה של שוק, טכנולוגיה, איתור פטנטים, איתור זירות מסחר רלוונטיות וכן איתור מידע על פי מודלים ניתוחיים קלאסיים. למשל: מודל PEST – חמשת הכוחות המשפיעים על הארגון – כוח הלקוחות, כוח הספקים, כוח התחרות (עוצמת התחרות), איום כניסת מתחרים חדשים, איום ממוצרים תחליפיים; מודל P's-4- מוצר, מיקום, מחיר וכן קידום מכירות ושיווק; מודל SWOT  – המנתח חוזקות וחולשות של הארגון מול המתחרים, ובמקביל לכך שואף לאתר הזדמנויות ואיומים. כמובן שישנה עוד שורה ארוכה של מודלים שניתן להתאימם לדרישות ולשאילתות השונות. לגביהם בפרט ולגבי כיווני עשייה נוספים בתחום המודיעין העסקי נתייחס ביתר הרחבה במאמרים מקצועיים נוספים שנציג באתר.

מידע נוסף על מודיעין עסקי תחרותי ניתן למצוא בקישור זה לפורטל "ערים חכמות".

לימודי ניהול קורס מודיעין עסקי תחרותי במסגרת מכללת בר-אוריין הכוללים לימוד מידענות עסקית, ניהול פונקציה מודיעינית, טכנולוגיות לעבודה מידענית , כולל כלים של בינה מלאכותית, הפקת דו"חות מודיעינים לצרכי קבלת החלטות וניהול משחקי מלחמה וסימולציה לפיתוח אסטרטגיות עסקיות וחשיבת עתיד. 

קישור לייעוץ לימודים ולסילבוס קורס ניהול מודיעין עסקי תחרותי בהנחיית ד"ר ענת קלומל-צוייג .