מודל איטרטיבי יישומי לעיצוב ופיתוח מערכות בינה עסקית Business Intelligence Modeling Methodology- BIMM אינג' א. אלמוג המאמר עוסק בחשיבות אימוץ ויישום פ

תמליל

1 מודל איטרטיבי יישומי לעיצוב ופיתוח מערכות בינה עסקית Business Intelligence Modeling Methodology- BIMM אינג' א המאמר עוסק בחשיבות אימוץ ויישום פתרון בינה עסקית המאפשר : הבנה וניתוח של הפעילות העסקית בסביבה גלובלית תחרותית ודינמית החלטות והעצמת הערך של הארגון תוך שמירה על רווחיות מוצרים ולקוחות איטרטיבי חדשני לעיצוב ופיתוח של מערכת בינה עסקית ולהתחיל בפיתוח המערכת פתרון מקצה לקצה של עיצוב ופיתוח מערכות מידע כשלון גבוהים ותמיכה של מנהלים, BI( )Business Intelligence - בארגונים ככלי, חיזוי ותמיכה בקבלת המאמר מציג מודל יישומי BIMM כמו גם ההמלצה לאמץ מודל יישומי זה בשלב מוקדם מהמקובל היום יישום מודל זה והמתודולוגיה הנלווית אליו מהווים המבטיח תשתית מנוהלת, מאורגנת ויציבה המאפשרת צמיחה תוך שמירה על סטנדרטים מודל זה מנסה לתת מ בעיצוב, פיתוח ויישום מערכות בינה עסקית חוסר מעורבות של משתמשים בפיתוח אחת,השענות על כלי קצה כפתרון כולו ועוד ענה ל מציאות הקיימת בתחום המצביעה על שיעורי כאשר בין הסיבות לכך ניתן למצוא : חוסר מעורבות, נסיון לפתח פתרון סופי ולמסור אותו במקשה מבוא ומטרת המאמר )Business Intelligence( מערכות בינה עסקית קיימות בארגונים מעל עשור הצורך ומימושו החל בארגונים גדולים )Enterprise( עבור דרך ארגונים המידע האסטרטגי שניתן להפיק מהשימוש בימנו הגלובלית, בהיבט העסקי התחרותית ו הדינמית בינוניים וקטנים בהןחשיבותן של מערכות הן מהוות ציר מרכזי בהבנת התהליכים המגמות בה הארגון פועל )SMBs( ותורמות ל העצמת הערך של הארגון תוך שמירה על ר מצריכות משאבי חומרה ותוכנה שבשנים האחרונות הן מובילות מחשוב חרף החשיבות הגדולה מציאות המתאפיינית בכשלון גבוה ייחודיים בחשיבותן והניכרת הן בתרומתן הן משמשות כלי תומך ווחיות מוצרים ולקוחות שהבינו את החשיבות של בינה עסקית הנה עובדה ידועה והפעילות העסקית בסביבה בתהליכי קבלת ההחלטות בהיבט הטכנולוגי המציבות אותם בשורה הראשונה של המערכות בארגון כך בקרב מנהלי מערכות מידע בתעדוף ה השקעות הן של תשתיות של מערכות אלו, והן בעלותן הגבוהה, מתקיימת )יותר ממחצית ) בפיתוח ויישום מערכות אלו או אי עמידה בציפיות בשימוש ובתרומה שלהן לארגון כולו זאת ועוד, רק כרבע מהיישומים של בינה עסקית מוגדרים כהצלחה למרות אי ההצלחה בפיתוח, הטמעה ושימוש המערכות בארגונים, קיימת מגמה )הפוכה לכאורה( של צמיחה בשוק הבינה העסקית בשיעור דו ספרתי בשנים האחרונות בד בבד עם עסקאות ענק של חברות התוכנה המובילות שרכשו פתרונות BI שונים כגון: SAP שרכשה את IBM,Business Objects שרכשה את Cognos ו Oracle שרכשה את Hyperion באופן פרדוקסאלי רכישות ענק אלו החריפו את אחת הבעיות שנסקור בהמשך והיא: "השענות על כלי קצה כפתרון כולו" מטרת המאמר היא לקשור בין המציאות הקיימת שמצביעה על בעיה, לבין העדר ו של מודל מתאים לעיצוב ו פיתוח תוכנה שמתאים למערכת בינה עסקית וחוסר היכולת או המודעות לאמץ בינה עסקית בשלב מוקדם ככל האפשר בחיי הארגון וליישם פתרון

2 הנחת המאמר היא שמערכת בינה עסקית הנה פתרון תוכנה ייחודי השונה ממערכות מידע אחרות בשני היבטים עיקריים : )1( תוכן: ליבת הפתרון הנה המידע, הנתונים, הקשרים ביניהם והמכלול המצרפי של פרטים יבשים המאפשר לקבל תמונה כוללת ותובנה עסקית ( )2 מעטפת:המעטפת, או אם תרצו התוכנה עצמה, הנה פלטפורמה רחבה והוליסטית המאפשרת למשתמש לצרוך ולנתח את המידע לפי הצרכים שלו ובאופן שאינו תמיד מובנה מערכות אחרות, לדוגמא, מערכות,ERP עוסקות בקליטה, עיבוד וניהול של הנתונים )התוכן(, באמצעות סט של תהליכים עסקיים מוגדרים מראש שלהם פעולה ותוצאה צפויה, כך שהמעטפת,התוכנה, הינה סט של תהליכים ממוחשבים המאפשרים להוציא לפועל תהליכים עסקיים אלו כיוון שהשוני הוא מהותי, יש צורך במודל שיתן מענה אמיתי והולם לפתרון מורכב שכזה פתרון בינה עסקית: נקודות כשל ומאפיינים של כשלון הסיבות העיקריות לכשלון שנחקרו ע"י גופי מחקר כגון "אברדין" ו"גרטנר" ופורסמו במאמרים על ידי מומחים בתחום הם: היבטים טכנולוגיים - כשלים בתיחום הפתרון, העיצוב, הפיתוח והיישום: תכנון של פתרון כולל שבו הדרישות כבר לא רלוונטיות במקשה אחת הדרישות כולן ובבת אחת גורם לסרבול הדרישות העסקיות ושחרורו למשתמשים בפעם אחת, מוביל לא אחת לפיתוח ממושך בסיומו פיתוח ויישום של פתרון מורכב מדי יתר שלא עומד במטרה מחד, הובנו ע"י אנשי הפיתוח ותורגמו נכונה לפתרון עשיתי" מצד האנשים העסקיים הרצון בפתרון מהיר ללא מחשבה על הדרך זמן ב מאיכות, שמנסה לתת מענה על ולחוסר שימושיות מאידך הנחה כי, התפיסה המוטעית ש "אני את שלי לא רוצים להשקיע הרבה BI יישום ע"י כלי קצה בלבד הנתונים ומהגדרות אחידות כפתרונות "קסם", ללא אסטרטגיה, מודל ומתודולוגיההתעלמות גורר מידע לא מדויק ולעיתים שגוי תופעה זו, המנפצת את אחת מאבני היסוד של הפתרון והוא היכולת לצרוך נתונים ממקור אחיד ומהימן ועליהם לבסס החלטות היבטים ארגוניים ופרסונליים - כשלים בניהול, תעדוף, ארגון והקצאת משאבים: העדר תמיכה ניהולית, ופוקוס ניהולי בהכרה חשובים יותר לעסוק בהם ואין זמן להקדיש לפתרון הזה בחשיבותו של פתרון בינה עסקית, התפיסה שיש דברים העדר המידע האסטרטגי הנובע מהזנחה זו הוא בעוכרי הארגון חוסר תקשורת בין האנשים העסקיים לאנשי ה IT - פיתוח המערכת ללא מעורבות של האנשים ה עסקיים ומשתמשי המערכת הקצאת משאבים מתוך הארגון לפיתוח - הארגון ובליבה של העשייה,דבר שמוביל לקבלת מוצר שאינו מספק ולאי שימוש שלו, אין להפקיד אפיון במערכת התוכן העסקי של פתרון בינה עסקית הוא היתרון התחרותי של ועיצוב פעילות עסקית רגישה זו בידי גורם חיצוני "שיעשה את העבודה " בשבילנו, ברם ניתן ליצא משימות פיתוח הכוללות יישום דוחות ופיתוח ממשקים העדר תיאום ציפיות, פתרון בינה עסקית הוא פתרון מתפתח לשינויים לאורך זמן, כיוון שהעסק משתנה,יש ל התייחס אליו כתהליך הטמעה של מערכת בינה עסקית בארגון היא תהליך שינוי ומשתנה הדורש גמישות ויכולת להגיב של התפתחות חוסר ההבנה כי השימוש במערכת לצרכים של דיווח ניתוח וקבל החלטות מלווה בהטמעה של שינוי מערכתי ובשינוי של דרכי עבודה מדדים לכשלון, בקרה, מדד של עיכובים בעלייה לאויר הזמן שתוכנן לעיצוב, פיתוח ויישום חורג מהתכנון והמערכת מגיעה מאוחר למשתמשים מדד של חריגה מתקציב בין אם מתכנון לא נכון של משאבים ובין אם בתהליך לא יעיל ואפקטיבי בפיתוח המערכת מדד חוסר מענה על הציפיות דבר שלעיתים גורר הפסדים כספיים עקב אי זמינות המידע או חוסר שימוש נכון במידע מדד חוסר שימוש במערכת שנובע מסיבוכיות יתר, או מכך שהמערכת לא עונה על הצרכים, לא מספקת מידע מהימן או לא משרתת מספיק משתמשים בארגון

3 מתודולוגיות לפיתוח מערכות בחרתי לציין בחלק זה לעיצוב ופיתוח מערכות בינה עסקית רק מספר מצו מצם של מודלים שנמצאו מתאימים הן בשימוש והן בפוטנציאל מהמודלים היותר מוכרים לפיתוח מערכות מידע אנו מוצאים את "מודל מפל המים " )Waterfall( מתודולוגית פיתוח ותיקה ונפוצה אשר מגדי רה את תהליך הפיתוח במספר צעדים סדרתיים ומובנים שיש לבצע על מנת להגיע היום ויש הטוענים כי מתאימה לפיתוח מערכות גדולות ומורכבות ומלוכלך" ששם דגש על מהירות הפיתוח ללא כל התחשבות בתחזוקה ובאיכות המים בא ל תת מענה לשיט זו פיתוח ת מתודולוגיה חדשה להשלמת הפתרון גישה זו בשימוש נרחב עד יחסית קדמו לה מודלים ואיטרטיבית "מהיר כגון יש אומרים שמודל מפל לפיתוח תוכנה היא מתודולוגית Agile "זריזה" שהותאמה לפיתוח תוכנה בצוותים קטנים תוך שימת דגש על יעילות ואיכות השיטה דוגלת בשילוב התוצרים, בפגישות פנים אל פנים ושיתוף פעולה של אנשי פיתוח ומשתמשים עסקיים ובדגש על מצוינות טכנית ועיצוב מערכת איכותי, זריזות,במשוב מיידי על הצוות מצוי בסביבת עבודה מתאימה, לא פורמלית שמאפשרת זרימת מידע מיידית הדגש בעבודה הוא על יעילות ואפקטיביות כאחד ועבודת צוות גבוהה במשפחה זו ניתן למצוא מודלים כגון: Cristal Clear ו SCRUM ככל הנוגע לפיתוח מערכות בינה עסקית ניתן לאמר כי המתודלוגיה הרווחת היישום בישראל )ואף בעולם ) הנה "מודל מפל המים " בעוד שבספרות ובמאמרים מערכות בינה עסקית קיים אזכור ולעיתים אף המלצה לאמץ גישות זריזות ביישום ע "י רוב חברות הנוגעים לפיתוח של )Agile( בתהליך הפיתוח ברם, גופים גדולים ובינלאומיים העוסקים בתחום הבינה העסקית עדיין מבססים את תהליך היישום על וריאנטים סדרתיים של "מפל המים ולא על פיתוח Agile הממד האנושי: פרקטיקות של פיתוח ארגוני קשה להתנתק מהגורם האנושי בבואנו לעצב מוגדר בקשר שבין : אנשים-היררכיה-טכנולוגיה, לפתח ולהטמיע מערכת טכנולו גית בארגון, שהרי ארגון ככל הנוגע למערכות בינה עסקית הקשר הזה הנו בעל משמעות גדולה ראשית כל, מערכת בינה עסקית תומכת בתהליכי פיתוח ארגוני תוך שהיא מסייעת לארגון ללמוד, להשתפר ולבחון את עצמו אל מול היעדים שהם תוצר BSC, Balance Score Card נבנים כחלק מפתרון ה - העסקית שנית, מערכת בינה עסקית נוגעת באופן רחב במשתמשים רבים שונות יישום של מערכת כזו משפיע על אנשים נמדדים תהליך היישום הוא תהליך מהו תהליך שינוי נסקור את לבצע חזון, של האסטרטגיה הארגונית פתרונות כגון BI ומשמשים את ההנהלה להבין את הפעילות,ברמות שונות,על האופן שבו הם צורכים את המידע וממחלקות ועל האופן שבו הם של התחדשות ושל שינוי, על כל המשמעויות הנגזרות מכך כדי להבין שמונת השלבים להובלת שינוי על פי ג'ון קוטר : יש להתחיל בהוכחת הצורך בשינוי )דחיפות(, הקמת קואליציה לשינוי, פיתוח חזון ואסטרטגית השינוי )הטמעת המערכת(, הפצת אותו האצלת סמכויות להרחבת הפעילות להוכיח, השגים בטווח הקצר לגבש, השגים ושינויים נוספים ולבצע עיגון השינוי בארגון תהליך שכזה הנו תהליך שלוקח זמן וצריך מנהיגות על מנת לצלוח אותו, הרבה מהכשלים והקשיים שנסקרו בפתיחה נוגעים להיבטים פרסונליים וארגוניים שיש לתת עליהם את הדעת על מנת ליישם פתרון בינה עסקית מוצלח שבבסיסו אנו למעשה מובילים תהליך שינוי בארגון תיאור המתודולוגיה ויישומי מתוך תיאור המצב הקיים, סקירת הכשלים, המודלים וההבטים הארגוניים המאמר מציג מודל חדשני 1( )תרשים לעיצוב ופיתוח מערכת בינה עסקית המודל הנו מודל איטרטיבי ה מבצע הפרדה )Development( למרות שבפועל מתקיים קשר מתודית בין תהליך העיצוב )Modeling( לתהליך הפיתוח

4 מהותי בינהם וזאת מערכות בשלוש לשים כדי פעיליות ליבה דגש ממשתמשים Requirements(,)Business מקור )Source System Analysis( )Information Architecture( נעשות בצורה משולבת על עיצוב וניתוח עיקריות: איסוף דרישות שלושת וכמעט בו זמנית ניתוח מערכות ועיצוב מודל נתונים הפעילויות )Blend( Modeling פעילויות הליבה מבוצעות כמעט אלה ע"י צוות במקביל תוך קיום קשרי גומלין ביניהן,לדוגמא, דרישה חדשה גוררת בדיקה האם קיימים הנתונים תרשים 1 מודל BIMM כללי במקור ו אם יש שיקוף ותמיכה שלהם במודל הנתונים מקור נתונים שמתווסף משפיע על היכולת לתת תשובות רחבות יותר ומוצלבות יותר ולהגדיל את איכות המידע, כך שגם מעשיר את הצד העסקי וגם מרחיב את יכול ניתוח נוספות ו לעיתים בצורה נוחה יותר כאשר הושלם תחום עסקי האיזור העסקי נמשך מספר שבועות ות המודל לתת מענה שינוי במודל הנתונים מאפשר יכול ות או תוך,)Business Area( שיפור בביצועים שמהווה גם את משעוצבה תכולת הפתרון הראשוני ניתן לעבור לשלב של פיתוח ויישום שבו צוות המידול מלווה את צוות הפיתוח בתהליך Agile בו הם מייצגים את המשתמש תוך קיום קשר רציף עמו או קשר בלתי אמצעי עם צוות הפיתוח במידת הצורך, ותוך כך מקיימים את כל עקרונות ה - Agile הפיתוח מתבצע באופן דו מסלולי : האחד פיתוח תהליכים לגזירה ועיבוד נתונים Data Acquisition,)BI-DA( והשני פיתוח מודלים אנליט קצה Analytical User Interface השניים מתבצע באמצעות מודל הנתונים יים ודוחות בכלי,)BI-UI( הקשר בין Data )BI-DM(Model, כאשר תהליך אחד מאכלס אותו ואילו השני משתמש בו הנתונים ווידוא של אמת עסקית בסיום מתבצע ות בדיק ות עומק של )Data Validation( התוצאה היישומית של התהליך כולו לרבות הפיתוח הנה שכבת מידע Hub" "Information שנותנת שירותי מידע לארגון כולו, ושכבה אפליקטיבית ויזואלית שמשמשת את לקוחות המערכת הגם שבאופן זה המודל מציג פתרון המתאים יותר פעילויות המידול מגיעות לידי מיצוי התיחום לפעילות תהליך זה של מידול למערכות בינה עסקית עדיין לא קיימת התייחסות לנכונותם של המש תמשים, האם הם ערוכים להשתתף בתהליך כזה הדורש מעורבות, השקעה ומאמץ האם הם יודעים מה הם רוצים, האם ניתן לעזור להם? לזה ניתן לקרוא "בשלות המשתמשים" תרשים 2 BIMM שלושת המצבים

5 לבשלות המשתמשים ניתן מענה תחת אותו מודל הטבעית והנראית לעין, המקיים את אותן פעיליות ליבה, אלא שהזרימה בתרשים - 1 מציג את שלושת מצבי המודל המצב הראשון שבו התהליך מתחיל באיסוף הדרישות עומדת להשתנות בינה עסקית : המשתמשים יודעים מה הם רוצים ומגדירים את הצרכים הנתונים נבנה מודל נ תונים ומעליו שכבת בינה עסקית תרשים 2 "1 "Entry Point הוא המצב "הקלאסי" בפיתוח מערכות, בעקבותיהם ובהתחשב בקיום תהליך הפיתוח וקבלת משוב מהמשתמשים מאפשרים עידון לתהליך העיצוב וכך מתקבל פתרון ישים למשתמש במצב השני, המשתמשים לא יודעים אבל קיים פתרון היכולת לחזות נטישה שעולים וצפים מהמשתמשים )מודל( בתעשייה או בשוק ה - פאסיבית של לקוחות ההיזון החוזר נקודת הכניסה השלישית BI שמכיל כבר את הצרכים How"(,)"Know לדוגמא, במקרה זה היא ש "לא יודעים " - הוא הפער בין המודל לצרכים לא המשתמשים ולא בתעשייה או אז צריך לנתח מתוך המערכות הקיימות, לבצע הסקה סטטיסטית )כריית נתונים( הנובעת מתוצאה ידועה מראש, תהליך זה מגלה מגמות, והמשתמשים יכולים להבין ולעדן את הממצאים בצד העסקי ובכיוון המודל ניתן לתמוך בהמשך ניתוח הממצאים כל אחת משלושת הכניסות במודל יכולה להיות בשימוש בנקודה זו או אחרת בחיי המערכת "מסתובב"( והוא מהווה פתרון הוליסטי לתפיסת ה- )המודל BI ושורה של פתרונות בהתאמה: )1( בינה עסקית על גבי מחסן נתונים )2( בינה עסקית "כמוצר" )3( בינה עסקית המתבסס על כריית מידע והסקה סטטיסטית ניתוח ודיון המודל החדשני שונה עיצוב שכבת הנתונים,מאמץ השונים שימוש במודל זה באופן הבא: כשל תכנון של פתרון כולל במקשה אחת פיתוח ויישום של פתרון מורכב מדי הנחה כי הדרישות העסקיות הובנו רצון בפתרון מהיר ללא מחשבה ודרך התעלמות מאיכות הנתונים ומהגדרות העדר תמיכה ניהולית, ופוקוס ניהולי חוסר תקשורת בין העסקיים ל- IT הקצאת משאבים מתוך הארגון העדר תיאום ציפיות, פתרון מתפתח חוסר ההבנה כי ההטמעה היא שינוי מהנהוג בפיתוח ויישום של מערכות בינה עסקית בכך שהוא שם דגש על תהליך תפיסה איטרטיבית לפיתוח ומהווה מודל דינמי המתחשב ב מצבי הארגון יקטין את הסיכון לכשלון תוך התמודדות עם הכשלים שסקרנו בפרק הפתיחה פתרון המכוסה במודל תיחום "איזור עסקי" לפעילות המידול והפיתוח, וגדילה איטרטיבית של הפתרון כולו עקרונות Agile לפשטות,מענה על הצרכים של המשתמשים בתיחום הפתרון צוות ה Modeling מומחה בהבנת המשתמשים והבנת המפתחים ומגשר בינהם המתודולוגיה מגדירה את מודל הנתונים כבסיסי וקריטי להצלחה בשלב המידול יכולים לצוף בעיות בנתונים שיש לטפלם וגם בשלב הסופי validation אין פתרון במודל!!! אימוץ המודל ותמיכה בפתרון הם החלטה ניהולית אסטרטגית צוות ה Modeling מומחה בהבנת המשתמשים והבנת המפתחים ומגשר בינהם המתודולוגיה מגדירה את בעלי התפקידים צוות ה Modeling כקריטי האנשים העסקיים הם חלק מתהליך הפיתוח, יש תאום ציפיות מלא באימוץ מוקדם של המודל ויישום המערכת לאיהיה צורך ב הובלת שינוי בניגוד לדעה הרווחת והקונבנציונאלית אנו ממליצים לאמץ תכנון ויישום של פתרו ן בינה עסקית כבר מהשלבים הראשונים בו נמצא הארגון, ככל שנקדים לתכנן ולהבשיל את הפתרון כך נגדיל את הערך בקרב המשתמשים, נספק פתרון טוב יותר בכל גרסה, ונקטין את הסיכון שבהובלת שינוי להכנסת מערכת חדש השלכות המאמר הגברת המודעות והחשיבות בתמיכת ההנהלה עסקית וההבנה שהפתרון כולל היבטים טכנולוגיים המודל לפיתוח ויישום מערכות מה לחכות", בפתרון בינה עסקית, הבנת המורכבות של מערכת בינה עסקיים וארגוניים כאחד,הבנה שניתן בינה עסקית בארגונים קטנים כגדולים ובשלב מוקדם ככל האפשר את לאמץ "אין

6 לסיום יש להדגיש כי אין אבחון רחב על כלל הפתרונות מטרת המאמר לתאר פתרון או מערכת ספציפית אצל לקוח כזה או אחר, כי אם הידועים למחבר בהכרותו את השוק,בניתוח ולמידה של המקורות הקיימים שעמדו לרשותו ובאבחון המצב הקיים על מנת להציע תכנית פעולה והתערבות בדמות מודל יישומי חדשני מקורות Kimball, R (2008) The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, WILEY Howson, C (2008) Successful Business Intelligence, Secrets to Making a Killer App, Osborne Lock, M (2008) Business Intelligence to the Small to Medium Sized Business (SMB), Analytics Research down Market Ambler W, S (2007) Agile Best Practices for Data Warehousing (DW)/Business Intelligence (BI) Projects Proulx M, Danis, D (2009) Using an Agile Iterative and Incremental Approach : Kelly, J (2008) Gartner to CIOs: Beware these 'Fatal' Business Intelligence Flaws, SearchDataManagementcom, Shah, S (2007) BI: Guaranteeing Failure ; Sanjay examines the many factors that can lead to the failure of a BI project אתר איפ "א Kotter P, J (1995) Leading Change, HBR Harvard Business Review