בלוג BI

מהפכת המידע כבר כאן!

עולם המידע נמצא לאחרונה בתהליך מרגש וחסר תקדים - כמויות המידע הנאספות על הגולשים והמשתמשים בשירותי האון ליין השונים הן עצומות, והאופן שבו הארגונים משתמשים במידע הזה משתכלל יותר ויותר. במאמר זה נכיר את הכלי החדש לאיסוף וניתוח נתונים של מייקרוסופט ונבחן האם זה מתאים לארגון שלך מאת: עידן אזולאי, מנהל טכנולוגיות ראשי בדטה-קיוב (DataCube) | כדי לבדוק כיצד ניתן ליישם גם אצלכם קבעו ייעוץ חינם כעת. השינויים הטכנולוגיים הובילו לשינויים דרמטיים בהרגלי הצריכה שלנו בשנים האחרונות. רכישה של מוצרים ושירותים ברשת הפכה להיות פעולה פשוטה של לחיצת כפתור (לפעמים, אפילו תוך כדי בחינה של מוצרים דומים בזמן אמת). התקשורת הפכה מיידית, המידע הפך זמין ומהיר והדוגמאות הן אינסופיות. במקביל לתזזיתיות והעושר של המידע ברשת, מתחת לפני השטח רוחש וגועש עולם שלם שלא מפסיק להפתיע - הוא עולם הדאטה (מידע). לכל עסק, בעיקר עם אתר ורכישות מקוונות, מצטבר מידע רב שקשור לאתר, לתנועה ולמשתמשים. מידע זה הינו מיותר אם לא עושים איתו כלום. רק תשתית טכנולוגית מתאימה יכולה לאסוף את המידע...

קרא עוד

ביטוח ושירות בעולם הביג דאטה

חברות ביטוח ומבטחים אוספים שפע של נתונים ויכולים לאסוף אפילו יותר בשימוש ב-IOT. מעטות הם החברות שמייצרות רווח מנכס זה מעבר לשימוש הקלאסי. שפע הנתונים הזמין (Big Data) ויכולות העיבוד המתקדמות מאפשרות פיתוח מוצרים חדשניים גם בתחום הביטוח. כבר היום חברות בארה"ב מקימות מיזמים המשתפים מידע בן ארגונים שונים כדי ליצור פלטפורמה מרכזית לשימוש מתווכים וסוכנים לייעל את התמחור והחיתום לבעלי עסקים קטנים והבינוניים. המבטחים אספו היסטוריה של נתונים אך היו איטיים לייצר רווחים מנכס זה לכן לתוך הריק נכנסו חברות קטנות יותר וקרנות גידור. יצירת הרווח נעשתה ע"י מודלים חדשים ללכידת ערך הלקוח ע"י ניתוח של נתונים. משום שנפח הנתונים גדל באופן אקספוננציאלי טכנולוגיית הניתוח החדשות ורבות העצמה מאפשרות למבטחים להשתמש בנתונים הללו בדרכים שלא היו קודם לכן. עם זאת, למבטחים רבים יש קושי להתמודד עם האתגרים ארגוניים ולהפוך לחברות מונחות נתונים. כתוצאה מכך, המבטחים בפיגור מאחורי תעשיות אחרות בהשקעה שלהם בתחום ובאימוץ של ניתוח...

קרא עוד

חיזוי אנליטי – הלכה למעשה

עולם החיזוי רחב ומרתק ובפועל כולל הפעלת מנגנוני חיזוי סטטיסטיים. במאמר זה נתמקד בשאלה - באיזה אלגוריתם להשתמש וכיצד מדען הנתונים מפעיל אותם. התשובה לכך תלויה מאוד בגודל, איכות וסוג הנתונים וכן באופי התשובה שמעוניינים לקבל. האם הכוונה לקבל שיוך לקבוצות או חיזוי מדויק של ערך מסוים. כמו כן, כאשר בוחרים אלגוריתם יש לקחת בחשבון את האילוצים שבאים עם האלגוריתם הנבחר ואיך ההתמודדות עם הנתונים הקיימים. בהרבה מקרים בודקים מספר אלגוריתמים ובודקים איזה מהם מספק את התוצר הטוב ביותר. ישנה חלוקה כללית של סוגי האלגוריתמים ל-3 משפחות: Supervised, UnSupervised, Reinforcement learning Supervised אלגוריתמי Supervised יוצרים תחזיות המבוססות על סדרה של נתונים היסטוריים. לדוגמה, ניתן להשתמש בשערי הדולר ההיסטוריים כדי לנחש סיכונים או שערים עתידיים. כל נתון המשמש לאימון מסומנת עם ערכה - במקרה זה שער הדולר. האלגוריתם לומד ומחפש דפוסים באותם נתונים המתויגים כלמידה. האלגוריתם יכול להשתמש בכל מידע שעשוי להיות רלוונטי - יום בשבוע, העונה, שערי מטבע אחרים, הריבית במשק,, הנוכחות של אירועים...

קרא עוד

פתרונות עסקיים בעולם הפורקס

עולם הFOREX הינו עולם מגוון ומורכב הכולל מערכות רבות כמו מערכות ניהול לקוחות( CRM), מערכות מסחר (בד"כ META-TRADER), מערכות שיווק ומכירות ומערכות תומכות שונות . העסק הוא חי ובועט , 24-7 ובכל רגע נתון צריך להיות עם האצבע על הדופק. כל דקה היא גורלית וכל החלטה יכולה להביא לרווח או הפסד. בשל כך מקבלי ההחלטות צריכים לקבל מידע זמין , אמין וברור בכדי לקבל את ההחלטה הנכונה בעבור הארגון. אנו בדטה-קיוב , מתמחים בבניית מערכות BI בחברות FOREX עם דגש על הבנת הBUISNESS והמדדים החשובים לו , הכירות מעמיקה עם מקבלי החלטות בארגון ( חדר מסחר , הנהלה , שיווק , מכירות, מחלקות פיננסיות , רגולציה וכו') והנגשת המידע בכל האופנים (PC &MOBILE) . במאמר זה נספר על מס' פתרונות אשר בנינו בעבור לקוחותינו וכיצד הן תרמו לארגון. חיבור Google Adwords & Analytics עם ה- CRM ומערכות המסחר : כידוע , מנוע החיפוש של Google הינו מנוע החיפוש הנפוץ...

קרא עוד

ניתוח מסעות לקוח – Customer Journey Analysis

מחזור חיי הלקוחות  (Customer life cycle) עוקב אחר שלבי החיים של הלקוחות משלב רכישת הלקוח דרך הקניה הראשונה דרך ביצוע קניות נוספות ועד נטישת הלקוח. מעקב זה עוזר לעסק לקבוע את סדרי העדיפויות בתקצוב פעילויות שיווקיות, ועוזר בקבלת החלטות שיווקיות  עם יעד ברור ומוגדר המחויב לKPIS של הארגון. מאחר שמחזור החיים של הלקוח מורכב מחמישה שלבים נפרדים (reach, acquisition, conversion, retention, and churn), חשוב למצוא פתרון לניהול קשרי לקוחות הכולל בדיקות ואופטימיזציה  של הפרסום , ה-Customer Journy,  וכל נגיעה  ונגיעה בלקוח. ע"י סגמנטציה  (segmentation)  של נתוני הלקוחות ניתן להתאים כל מסר והצעה ללקוח בהתאם לשלב בו הוא נמצא. מחזור החיים של הלקוח בעולמות ה-Online: ( ניתן גם להוסיף עוד שלבים בהתאם לארגון והמוצר אבל לרוב אלו מספקים) Reach -  שלב זה כרוך בהשגת תשומת הלב של לקוחות פוטנציאליים  ויכלול טקטיקות שיווקיות כגון חיפוש בתשלום (Paid seach), שיווק מדיה חברתית (Social Media) , באנרים, שלטי חוצות וכדומה וזאת על מנת למשוך את תשומת הלב...

קרא עוד

חיזוי נטישה באמצעות Microsoft Azure Machine Learning

הנטישה המשמעותית ביותר באפליקציה מתרחשת מיד לאחר ההתקנה בין אם היא נמצאת במכשיר נייד או בפייסבוק. השעות הראשונות, שלא לומר הדקות הראשונות הן קריטיות לחוויה הראשונית של המשתמש. בפוסט זה אתמקד באפליקציה אך המתודולוגיה רלוונטית גם לתחומים אחרים וניתן להתאימה בקלות. ההשפעה החיובית של עלייה של 10% + בשימור ביום השני היא סיבה טובה לבניית מודלים של נטישה. מתוך המחקר וההבנה של בסיס המשתמשים מתברר כי הגדלת השימור לטווח הקצר היא קריטית על מנת לשמור ולבנות צמיחה בריאה עם זנב ארוך של משתמשים ותיקים. השפעה החיובית על ה-  LTV   - Life time value מושגת ביעילות רבה יותר באמצעות שימור לטווח ארוך בהשוואה לשיפור בשימור לטווח קצר. לדוגמה  -השפעה של עליה ה10% בשימור שבוע ראשון הרבה יותר משמעותי בעליה ב-10% בשימור  אחרי 30 יום. למידע נוסף על A/B Testing. המטרה של המודל churn היא לנבא מתי משתמשים נוטשים או במקרה הזה מי משחקנים חדשים  אשר התקינו ושיחקו ינטשו את המשחק למחרת. הגדרת  המדד אותו מנסים לחזות ...

קרא עוד

Microsoft Azure – BI on the Cloud

מה זה Microsoft Azure Microsoft Azure או בעברית "אז'ור" היא סביבת פיתוח בענן. הכוונה ב"ענן" היא בפשטות "באינטרנט" במקום במחשב האישי. סביבה זו פותחה ע"י מיקרוסופט כדי לאפשר למפתחים סביבת עבודה חזקה מבלי שיצטרכו להשקיע במשאבי מחשוב כי הכל נעשה בענן של מייקרוסופט. המילה "אזור" היא בצרפתית התכלת של השמים והכוונה היא רמיזה לשמיים בהם יש ענן. מחקר של מכון מחקר BARC  שנערך בתחילת שנת 2017 קובע שפלטפורמת ענן עדיפה על ניהול מערכת בינה עסקית שנמצאת על תשתיות פנימיות. יותר ויותר ארגונים נוטים לעביר לענן את פתרונות ה- BI שלהם או לשלב אותם עם מערכות On-premise. טכנולוגיות ענן נכנסו לשוק לפני כעשור כאשר Salesforce.com הוציא לשוק יישום הנתמך כולו בענן. מאז עולם הענן מתפתח ומזמן חצה גבולות של העולם העסקי וטכנולוגי – כמעט כל אחד כך או אחרת בחיי יום-יום משתמש ביישומים או בשרותים היושבים ב"ענן" – AMAZON, NETFLIX, APPLE MUSIC ועוד ועוד. מדוע תשתית ענן עדיפה על תשתית פנימית עולם ה-BI "נסחף" לפתרונות ענן וזאת מפני שלאלו יש ייתרונות...

קרא עוד

A/B testing – קבלת החלטות מונעת נתונים

תכנית AB TESTING  חזקה תאפשר לכם לשפר באופן משמעותי ועקבי את המוצר ואת ה KPIs בארגון. הידע  המצטבר כתוצאה מכך הוא עמוק ומדויק ויעזור להבין את ההעדפות של הלקוחות והתפיסות של המוצר או הצעה. באמצעות תהליכי בדיקות AB TESTING  המשולבים בתהליך הפיתוח  ניתן לשפר את המוצר  באופן משמעותי ולהגיע לתוצאות עסקיות משופרות.. הטמעת AB TESTING בארגון הוא בעל ROI גבוה. המידע  המתקבל  והמשולב במערכות הBI and Analytics יהפוך את כל תהליך קבלת ההחלטות לגבי המוצר, השיווק וקבלת החלטות אסטרטגיות אחרות להרבה יותר יעילה, עקבית, מובנת והמביאה לתוצאות עסקיות טובות יותר. תהליכי AB TESTING מייצרים ראיות מוצקות לגבי מה עובד בפועל במוצר או השירות שאתם מציעים. בנוסף לתובנות נוספות על מוצר ושיווק. רצף בדיקת השערות שלך גם תניב שיעורי המרה מוצלחים ותוכלו לשפר כל Conversion Funnel הקיים בארגון. AB TESTING שייכת לקטגוריה של טכניקות אופטימיזציה, שבו כלים סטטיסטיים ומודלים משמשים כדי להגדיל את הסיכויים לתוצאה מסוימת, לדוגמה, באתר משתמשים  יקבלו את הגרסה בעלת הביצועים...

קרא עוד

Self Service BI

Self Service Bi  הינו מונח המתאר את יכולת המשתמש הבודד לייצר תובנות עיסקיות בצורה עצמאית עם תלות מינימלית בגורמי ה- IT או גורמים אחרים . עולם ה- BI הקלאסי נשען על תהליכי עבודה מקובלים כדוגמת תהליך איסוף דרישות המשתמש, אפיון תהליכי גזירת נתונים אל מחסן הנתונים המרכזי ועיצוב פתרונות ממשק משתמש בכלי ויזואליזציה. מרבית החברות הבינוניות גדולות עובדות בתהליכים אלה ומייצרות אזורי עבודה מובנים בצורת דשבורדים ומאפשרות יכולות תחקור סביב כלי תחקור שונים. לצד תהליך עבודה קלאסי זה נוצר צורך לספק מידע עסקי במתודולוגית עבודה שונה, מהירה יותר הנותנת למשתמש את האפשרות לפתח את התוצרים בעצמו – Self Service. סיבות נוספות לדרישה בעבודה מסוג זה: זמן המתנה לתוצר ארוך מדי – תהליך הבאת התוצר למשתמש העסקי יכול לעיתים לקחת מספר שבועות ואף חודשים במקרים המורכבים. בעולם העסקי זהו זמן ארוך מדי ולעיתים אך מייתר את הצורך המיידי במידע. תרבות ה- Instant-  אנו חיים בעולם בו הצרכים מסופקים מיידית, מכשירים חכמים, אפליקציות, יכולות חיפוש מתקדמות...

קרא עוד

תהליכי ETL

ETL  הינו ראשי תיבות באנלית שמשמעותו גזירה (Extract), טרנספורמציה או שינוי (Transform) וטעינה (Load). כלי ETL זה בעצם כלי שמשתמשים בו על מנת להגיע לאחידות של נתונים מתוך מספר מערכות תפעוליות למטרה לאחד את הנתונים לתוך מחסן נתונים לשימוש העתידי בכלי אחזור של הדוחות או בקוביות OLAP.  כלי ETL יהיו נחוצים כי ראשית, בכל בסיס נתונים יש טעויות או בעת הכנסת נתונים או בעת שינויי נתונים או עקב באגים. מצד שני קיים הבדל טבעי בין נתונים שמנוהלים במערכות שונות כי כל מערכת תיפעולית נועדה למטרה מסויימת  ואין סיבה שמערכת שעוסקת ברכש מוצרים תפתח שפה משותפת עם מערכת ניהול לקוחות ברמת נתון בודד. כל זה מביא לעולם צורך בכלי טעינת נתונים אשר יודע לשלוף מידע מכל מערכת בארגון ולהעבירה לשכבת המידע העיסקית – ה- Data warehouse. כל תהליך ETL מורכב משלושה שלבים עיקריים: תהליך טעינת הנתונים ממספר מערכות תיפועליות לשכבנת ביניים אחת (שכבנת MRR) עם בדיקת תקינותם ברמת סכומים כללים וכמויות ברמת השורות מול...

קרא עוד