תגית: Analytics
הדברים הקטנים שעושים את ההבדל הגדול ולמה Qlik היא פלטפורמת ה-BI המובילה בתחום
Qlik Sense היא פלטפורמת BI המאפשרת לארגונים לקבל תובנות מעמיקות ורוחביות על בסיס מגוון נתונים ממקורות שונים (מכירות, שיווק ועוד). הפלטפורמה מתאימה לכל סוגי העסקים ומאפשרת למשתמשים להתמקד בניתוח, העלאת שאלות וקבלת החלטות מושכלות. Qlik Sense נבדלת מהמתחרים בזכות שישה יתרונות מרכזיים, בהם המנוע האסוציאטיבי הייחודי שלה, המאפשר לחקור לא רק אירועים שקרו אלא גם אזורים נעלמים עסקיים, לקבל תמונה רחבה ולמנף את המומנטום של התחקור.
שישה יתרונות שמבדילים את Qlik sense מהמתחרים שלה
Qlik Sense (קליקסנס) היא פלטפורמת BI המאפשרת למשתמשים לקבל תובנות מעמיקות ורוחביות על העסק שלהם. תובנות אלו מבוססות על מגוון רחב של נתונים ממקורות שונים שיש בארגון, בין אם מדובר על פעילות שיווקית בתוך הרשתות החברתיות ובין אם מדובר על נתוני מכירה, מועדוני לקוחות ועוד. Qlik Sense מתאימה לכל סוגי העסקים ומאפשרת להתמקד במה שחשוב – ניתוח, העלאת שאלות מעמיקות וקבלת החלטות מושכלות על בסיס כל המידע הארגוני.
הנה שישה הבדלים שהופכים את Qlik לכלי ה – Business Intelligence Analytics המוביל את התחום כיום.
המנוע האסוציאטיבי
יש פתרונות BI ויש את המנוע האסוציאטיבי של Qlik, המאפשר למשתמש לקבל תובנות ולהציף שאלות עסקיות לא רק על מה שקרה, אלא גם על אירועים שלא קרו בעסק. לדוגמה: כאשר מנהל מכירות מעוניין לחקור מוצר מסוים באזור מסוים הוא מבצע שאילתה המציגה לו את סך המכירות של המוצר באזור הנבחר- זהו הפלט המתקבל בכל כלי Business Analytics אחר. לעומת זאת אם המנהל יפיק את השאילתה במערכת Qlik Sense יוצגו בפניו נתונים נוספים הכוללים גם את אנשי המכירות שלא מכרו את המוצר. בשלב זה "נולדה" למנהל שאלה עסקית חדשה – למה אנשי המכירות הללו כן הצליחו למכור? כיצד הם מתפקדים באופן שונה מאחרים? האם אנשי המכירות הללו היו מעורבים באירועי מכירה הקשורים למוצר? והאם קהל היעד שלהם היה רלוונטי למוצר?
בזכות המידע הנוסף המנהל משנה למעשה את זווית ההסתכלות שלו ומגיע לתובנות עמוקות, שלא ניתן היה להגיע אליהן בכלים אחרים.
המנוע האסוציאטיבי של Qlik מספק תשובות במקומות בהם יש הרבה "אזורים נעלמים" ונותן ערך עסקי עצום המאפשר לקבל החלטות מתוך תמונה אחת רחבה.
היכולת להתמודד עם נפחי מידע עצומים BIG DATA
בשונה ממערכות Enterprise Analytics שעלולות לקרוס במסה של רשומות רבות, ל – Qlik Sense יש יכולת להתמודד עם היקפים עצומים של מידע שמתבטאת גם בטעינת דלתאות מלאה, המאפשרת טעינת רשומות שנוספו למערכת, וגם סנכרון רשומות שנמחקו או נקלטו – היכולת הזאת מורידה את זמני הטעינה באופן משמעותי ומקצרת את זמן העיבוד למינימום, מול מקורות המידע. מלבד היכולת של מערכת Qlik Sense לעבוד על מיליארד רשומות in-memory בזמני תגובה אפסיים, במקרים בהם נדרש עיבוד של מיליארדים רבים של רשומות, מערכת Qlik Sense מאפשרת למשתמש להסתכל על מודל אגרגטיבי של כלל הנתונים, וכאשר הוא מתחקר ומפלטר את הנתונים, בלחיצת כפתור הוא למעשה מייצר לו תצוגה המכילה פירוט ברמת הרשומה של המידע אותו סינן, וכך לטעון לזיכרון רק את המידע הרלוונטי לצורך התחקור.
הנה דוגמה מעשית הממחישה את הנושא: מנהל לוגיסטיקה צופה ברמת על בכל התנועות וההיסטוריה, עשור אחורה, של כלל הפריטים אצלו במחסן. כאשר הוא מתמקד בפריט מסוים או במחסן מסוים, הוא שולף למעשה את כלל הפירוט שהוא מבקש עבור אותו פריט או מחסן.
לקריאה בהרחבה על ביג דאטה כאן >>>
האם יש פתרון שמאפשר עיבוד מול כלי Big Data ולא רק in-memory?
בשונה מתצורת העבודה הרגילה של Qlik Sense, בה הנתונים נמצאים בזיכרון, או בתצורה המאפשרת טעינת מודל אגרגטיבי דינמי כמו זה שהסברתי עליו, קיים מוצר נוסף הנקרא Qlik big data indexing שנועד לעבוד על מיליארדים רבים של רשומות ולמעשה מייצר את השאילתה והעיבוד בצד של פלטפורמת ה- big data שקיימת בארגון ולהזרים את התוצאות לתוך Qlik Sense.
היכולת לבצע self-service אמיתי
במערכת ה – BI של Qlik sense גם משתמשים ללא הבנה טכנולוגית יכולים לתחקר בחופשיות וללא תלות בצוותי הפיתוח, כל שאלה עסקית שעולה להם לראש, וכך לקבל תובנות ברגע אמת המתבססות על תמונה מלאה, ולא לחכות לפיתוח נוסף של מענה לשאלה עסקית חדשה.
אמנם גם במערכות BI אחרות ניתן לבצע חקירה באמצעות drag and drop , אך לעיתים אנשים מתבלבלים ומקשרים את היכולת של drag and drop ליכולת של משתמשים לבצע self service אמיתי, וחשוב לבדוק את זה – כי זה לא בהכרח אומר שלכל שאלה עסקית חדשה שיש למשתמש הוא יוכל לקבל מענה , גם אם הוא יכול לגרור אובייקטים למסך.
אתה יכול לתת דוגמא?
בוודאי, באחד הארגונים אליהם הגענו כדי לתת מענה BI לאחר תסכול מתמשך שהיה להם עם כלי אחר איתו הם עבדו, החברה הציגה לי דשבורד Dashboard פשוט שמציג את כלל המכירות שביצעו ואנשי המכירות שהיו מעורבים בתהליך המכירה. יום אחד המנהל באותה חברה רצה לראות את אותם נתונים מזווית אחרת – למפות את כל הפריטים שאנשי מכירות מסויימים לא מצליחים למכור, כדי לבנות תכנית שיפורים. לצורך זה, הוא היה צריך שיבנו עבורו שאילתה ספציפית עם השאלה העסקית ואז דשבורד Dashboard עם התוצאה. תהליך לא קצר ובטח שלא נתן לו תשובה מיידית.
עם Qlik Sense, מכיוון שכל המידע מחובר בצורה אסוציאטיבית, המשתמש יכול לשאול את השאלה על בסיס המידע הקיים ולקבל את התשובה באופן מיידי. זה Self Service אמיתי. חוסר התלות של המשתמש הלא טכנולוגי להיות גמיש בשאלות שהוא יכול לשאול על המידע הארגוני.
בנוסף, ב – Qlik Sense קיימת האפשרות לחיפוש חכם המאפשר לשאול שאלות על כל הערכים בדאטה ולקבל את התוצאות מיידית – בדומה לחוויית החיפוש במנוע הגוגל. לצורך הפשטות: אם סמנכ"ל מכירות רואה על המסך שני אובייקטים – מכירות לפי אזור ומכירות לפי חודש, באמצעות החיפוש החכם יכול המשתמש לשאול על אירוע שלא קיים במסך – "תראה לי את המכירות של מותג סובארו בצבע כחול שביצע אביתר בסוכנות חדרה". אלו למעשה פרמטרים שלא מוצגים במסך, אבל כאשר מקלידים אותם בשורת החיפוש אז המנוע של Qlik Sense מחזיר את תוצאות החיפוש – בהתאם לדרישה של השואל. כך המשתמש העסקי נהנה מגמישות מלאה, המאפשרת לו להעצים את היכולת לשאול שאלות, לקבל תשובה במקום ולא פחות חשוב, למנף את המומנטום של התחקור.
היכולת הגאוגרפית
Qlik Sense מקדימה את זמנה באופן משמעותי ביחס למתחרותיה בעולם ה – BI והדבר בא לידי ביטוי בזכות המנוע הגיאוגרפי, שבנוסף לתצוגה של שכבות שונות על המפה יש ביכולתו לחשב שכבות ולבצע חישובים מורכבים בין נקודות גאוגרפיות. לדוגמה – אדם המפעיל רשת קמעונאית גדולה המפוזרת על פני מספר סניפים ומפעילה מספר מועדוני לקוחות יכול לזהות באמצעות המנוע הגיאוגרפי של Qlik Sense מה הסניף הקרוב ביותר לכל לקוח, לבחון מאיזה סניף הלקוח בוחן לרכוש ומאילו סניפים הוא נמנע – למרות המרחק הקצר.
המנוע הגיאוגרפי מאפשר לבצע חישוב של מרחק נסיעה, מרחק הליכה, יצירת שכבת שטחים חדשה בהתבסס על פיזור של נקודות ועוד רשימה ארוכה של חישובים גאוגרפיים כולל חישוב מרחקי הליכה. השימושים במנוע הגיאוגרפי של Qlik, מסייעים לחברות לקבל החלטות נבונות יותר כמו למשל – היכן לשכור את משרדי החברה בהתאם למרחק הנסיעה של העובדים, כמה זמן ייחסך לכל אחד בעקבות ההחלטה והיכן לפתוח את הסניף הבא.
בנוסף Qlik Sense היא פלטפורמת ה – BI היחידה שמאפשרת גם לארגונים, שהשרתים שלהם סגורים לאינטרנט, להשתמש ברכיב הגיאוגרפי על ידי התקנת שרת המפות בשרתים של החברה, כך שהם יכולים ליהנות מכלל היתרונות של שימוש בניתוחים גיאוגרפיים מתקדמים.
Time to market
חלק גדול מהזמן המושקע בתחקור של מידע מוקדש להכנת הנתונים, תחזוקה וחיבור בין עולמות תוכן מורכבים. עם מנוע ה- ETL של Qlik Sense המצב שונה – שכן ביכולתו לאסוף מגוון רחב של מקורות מידע ולחבר אותם לשכבה סמנטית במהירות המביאה ל – Time To Market נמוך מאוד באופן משמעותי.
יתרון זה חוסך זמן עבודה ארוך ובא לידי ביטוי לא רק בעת ההקמה אלא גם בעת השיפור או התחזוקה של הנתונים.
תשתיות ההקמה
אבטחת מידע היא אחת מהסוגיות המרכזיות המעסיקות ארגונים.
בעוד שבחלק ממערכות ה – BI המקבילות נדרש לבצע התקנות מקומיות (כמו לדוגמא התקנה של desktop), הרי שב- Qlik Sense המצב שונה, כיוון שאין כל צורך לבצע התקנות (לא על המחשבים של המפתחים ולא על המחשבים של המשתמשים), באופן זה הסיכון לפרצות אבטחה מצטמצם באופן משמעותי וגם פוחתת התלות של התקשורת בין שרתים ומחשבים.
בנוסף Qlik Sense פועל באופן היברידי לחלוטין. ארגון יכול לבחור אם הוא רוצה לעבוד בענן (כמו AWS, AZURE ועוד), או כפתרון SaaS, או בכלל לעבוד בשרתי החברה
כפתרון On-premise. אגב, ניתן לעבוד גם בשילוב של סביבות תחת אותו רישוי.
לא רק הגמישות בבחירת הסביבה קיימת, חשוב לדעת גם שהיכולות הקיימות זהות בין כל הסביבות, כך שאתה לא מקבל מוצר שונה עם יכולות מופחתות אם אתה נאלץ לבחור בסביבת עבודה מסוימת. דבר נוסף שחשוב זה גם היכולת של חברה לעשות scaling ואפילו להחליט על מבנה של כמה clusters בתצורת העבודה.
שוב, עבור Qlik, זה לא משנה עם כמה שרתים החברה בוחרת לעבוד, ללקוח יש גמישות מירבית.
לקריאה בהרחבה על בסיסי נתונים כאן>>>
ומה לגבי תמיכה?
Qlik Israel מפעילה מרכז תמיכה בעברית המותאם לשעות הפעילות בארץ, והיא מעמידה לרשות לקוחותיה בעלי מקצוע מנוסים, קורסים בתחומי Enterprise Analytics, כיתות פיזיות וקורסי און ליין, לצד תמיכה טכנית המותאמת לקהל הישראלי.
לפרטים נוספים ולהתנסות עם גרסת דמו- צרו קשר דרך האתר.
המרואיין: עמירם שוקרון, ארכיטקט פתרונות דאטה, Qlik Israel
הקורונה הגיעה ונתנה דחיפה משמעותית לטרנספורמציה הדיגיטלית
משבר הקורונה מאיץ את המעבר לשירותי ענן, SaaS ועבודה דיגיטלית, תוך פגיעה קשה יותר בעסקים מסורתיים. הוא מדגיש כי חברות חייבות לבצע טרנספורמציה דיגיטלית ולהיות זריזות. ניתוח נתונים (BI) הופך קריטי, כפי שהיה במשבר 2008, כאשר פרויקטים זריזים וממוקדי-ערך משגשגים. נתונים ואנליטיקה נתפסים כיום על ידי ארגונים כהשקעה חיונית לחדשנות ולקבלת החלטות מהירה, עם פוטנציאל ל-Game-changing. מודלים כמו אלו של Qlik Israel משלבים נתונים פנים וחוץ-ארגוניים כדי לתמוך בקבלת החלטות קריטיות בזמן אמת.
ראיון עם דן סאמר, מנהל גלובלי ב – Qlik, אחראי על ניתוח שווקים, לשעבר אנליסט בכיר בגרטנר.
"בעיצומו של משבר הקורונה אנו חיים בזמנים לא בטוחים. אני אסיר תודה שבתוך התוהו ובוהו הזה, המעביד שלי פעל במהירות ונקט צעדים פרואקטיביים, והרחיב את מדיניות העבודה הדיגיטלית והווירטואלית, ש Qlik התחילה לקדם בצורה נרחבת עוד לפני המשבר הזה, ובכך הקלה את המעבר."
מכיוון ש "מודיעין עסקי וניתוח שווקים" הינו חלק מתחום האחריות ששלי, יש לי נקודת מבט ייחודית על המשמעות של הנושא לשווקים. בהסתכלות מיקרו, נתחיל ממני. כמו רובכם, אני עובד מהבית. אני קונה אוכל באינטרנט. אני דוחה את רוב הרכישות שלא ניתן לבצע מהבית. אני לא נוהג ולא נוסע. אני לא מציג בכנסים. אני ממזער את המגע הפיזי. אם ההתנהגות שלי מוכפלת במיליארד, קל להבין שיש לזה השלכות כלכליות רחבות ועמוקות, מעבר לטרגדיות האנושיות הנראות לעין.
במה זה שונה הפעם? כבר מזמן אני מחזיק בתיאוריה, כי בפעם הבאה שיתרחש אירוע חירום יהיו אלה עסקים יותר ותיקים ומסורתיים שיפגעו קשה. דווקא חברות שמוטות דיגיטל חזקות יסתדרו ואף ישגשגו. המצב הפעם שונה והפוך מההשפעה שהיתה במשבר המילניום (dot.com 2000) או במשבר הכלכלי (Sub Prime (2008.
- כמה חזק תזרים המזומנים והמאזן בחברה?
- האם ביצענו את "הטרנספורמציה הדיגיטלית", לא רק במערכות פנימיות אלא גם במודל העסקי?
- האם החברה שלנו זריזה ומסתגלת לשינויים?
מה המשמעות עבור הטכנולוגיות השונות? זה ללא ספק המקרה שבו ארגונים מאיצים כעת את המעבר לשירותי SaaS, ענן ושירותים מקוונים. והטכנולוגיה צריכה להיות אינטואיטיבית. יתכן שלא תרצה שמישהו שם יחזיק לך את היד בעת ההתקנה. אנו רואים כי היכולת לטפל בנתונים ולנתח אותם הופכת להיות קריטית מכיוון שביטים פיזיים הופכים במהירות לביטים וירטואליים. המשמעות היא שחובה לבצע את הטרנספורמציה הדיגיטלית. הנוף הנוכחי מדגיש גם את החשיבות של היכולת להפוך נתונים לכדי ויזואליזציות אינטראקטיביות מתקדמות ובכך לספק תובנות, אותם נחבר לסיפור משכנע .
במה זה דומה? במשבר האחרון (2008) הייתי אנליסט שוק בגרטנר. כדי לאשר שאני אכן זוכר נכון, חזרתי לכספות, ואכן, "בינה עסקית" (BI) היה בין מגזרי התוכנה הצומחים במהירות ביותר הן בשנת 2008 והן ב -2009. מגזרים אחרים שצלחו את הסערה היטב היו פלטפורמות עבודה מרחוק ועבודת צוות מקוונות, Data Integration ואבטחה. באופן לא מפתיע, אנחנו רואים את אותן טכנולוגיות משגשגות גם הפעם. אבל אז הרווחים חולקו באופן לא שווה. מתחת לפני השטח הייתה סערה, עם האצה ב Machine Learning ומעבר לטכנולוגיות מהדור הבא. פרויקטים ארוכים בעלות של מיליוני דולרים של BI בעל שכבות סמנטיות עם החזר ROI לא ברור, חטפו מכה רצינית. פרויקטים זריזים, שמובלים מהצורך העסקי, שגשגו. גם הפעם זה אותו הדבר. פירוש הדבר שחברות צריכות להיות יצירתיות ולהוכיח ערך מהיר.
אז, מה תפקיד הנתונים והאנליטיקה כעת? ההשפעה של COVID-19 מעידה על החשיבות והחיוניות הרבה של הנתונים והאנליטיקה. בזכות כלי אנליטיקה מתקדמים, ניתן לבחון את ההשפעות העסקיות, לזהות הזדמנויות, לתקשר טוב יותר עם הלקוחות ולהניע לחדשנות המביאה לתוצאות. דו"ח המבוסס על 451 מחקרים שונים מגבה זאת. להלן שני משפטים מרכזיים מהדו"ח.
• "53% מהנשאלים בסקר VotE Digital Pulse: Budgets and Outlook 2020 ציינו שכלים ופלטפורמות נתונים ואנליטיקה הם בעלי הפוטנציאל הגדול ביותר לבצע Game-changing בארגון שלהם בשלוש השנים הבאות, הרבה לפני כלים של Machine Learning ,AI container management "
• "משבר הקורונה גורם לחברות לחשוב מחדש כמעט על הכל, אך חשיבות האנליטיקה אינה, ולא אמורה להיות אחד הדברים האלה."
במילים אחרות, בעת הערכת קיצוץ בתקציב, נראה שארגונים נותנים עדיפות לניתוח נתונים המניע עסקית ושם את האנליטיקה בראש רשימת ההשקעות החיוניות.
אז, מה הלקחים שאנו למדים ומה ההפרעה שעלולה לקרות הפעם? אם העבר הוא חיזוי טוב לעתיד, חברות שיעברו את מבחן הטרנספורמציה הדיגיטלית יוכלו להצליח להתמודד טוב יותר עם האתגרים בשווקים שלהן. אך לעולם אל תבזבזו הזדמנויות במשבר: זריזות וחדשנות הם המפתח להצלחה כשמתרחשת הפרעה משמעותית. להלן רשימה נהדרת של טכנולוגיות חדשניות שעשויות להפוך לרלוונטייות לפני שנדע זאת: משלוחים מבוססים מזל"ט, הדפסת 3D אישית, VR במקום העבודה, תיירות וירטואלית, מוניות אוטונומיות וביולוגיה ניתנת לתכנות. אך כל אלו יהיו מונעים על ידי ניתוח נתונים, הנתמך על ידי AI, Multi-cloud, IoT וכל חידוש טכנולוגי יסודי אחר.
בבליוגרפיה:
• Gartner. Market Share: All Software Markets, Worldwide, 2008
• Gartner. Market Share: All Software Markets, Worldwide, 2009
• 451 Research. Amid Coronavirus Uncertainty, Analytics Should Remain An Enterprise Priority
לפי גדי רוטמן, סמנכ"ל המוצר ב – Qlik Israel:
"אנחנו ב – Qlik Israel מוצאים התאמה בין פעילויות החברות בישראל לפעילויות שדן דיבר עליהן ברמה העולמית.
חברות מאמצות כיום בצורה נרחבת יותר שינויים טכנולוגיים המאפשרים להן להסתגל לשינויים התכופים שקורים במשק.
רבים מלקוחותינו הרימו אפליקציות אנליטיקה ב – Qlik כמעט בזמן אפס, אפליקציות שכוללות נתונים פנים ארגוניים עם נתונים חיצוניים שקשורים לשינויים שנגרמו ע"י הקורונה ובכך אפשרו למקבלי ההחלטות להיות עם האצבע על הדופק ולקבל החלטות קריטיות עבור החברות שלהם ולאפשר מעבר כמה שיותר חלק בין שגרה לחירום ובין חירום לשגרה.
אנחנו מוצאים שאחוז החברות בארץ שמאמצות טכנולוגיות חדשות, הינו יותר גבוה מרוב מדינות אירופה ולכן אנו מוצאים את עצמנו לא פעם בחוד החנית של Qlik מבחינה טכנולוגית ונדרשים לתת מענה לדרישות מתקדמות של הלקוחות שלנו.
Qlik משקיעה משאבי פיתוח רבים כדי להוביל את עולם האנליטיקה בעולם
Qlik מוציאה חמש גרסאות חדשות בשנה שכוללות חידושים רבים, הרחבת השימוש ב – AI, ויזואליזציות מתקדמות ופונקציות חדשות שמאפשרות עצמאות מלאה למשתמש העסקי."
מודל הבחירות לכנסת של Qlik Israel
מודל הבחירות של Qlik Israel ו-Ynet מאפשר לציבור הרחב ולעיתונאים ניתוח מתקדם של נתוני בחירות (שלוש מערכות אחרונות), דמוגרפיה והשכלה, ללא ידע אנליטי מוקדם. המודל, בדומה לפתרונות Qlik העסקיים, מבוסס על מנוע אסוציאטיבי המאפשר חקירה גמישה וחופשית של נתונים ממקורות רבים (כמו בחירות, כספים ואירועי סייבר), ומעניק למשתמשים עצמאות מלאה להגיע לתובנות מהירות ומדויקות.
שלושת מערכות הבחירות האחרונות הן הבסיס למודל הבחירות של Qlik Israel שנבנה עבור כלל הציבור הישראלי בשיתוף אתר החדשות Ynet. כך שלראשונה עיתונאים מן השורה ואנשים מהישוב, שאינם בקיאים במערכות אנליטיקה מתקדמות (BI Analytics systems) יוכלו לבצע ניתוח נתונים מתקדם, לשאול שאלות ולהגיע למסקנות מסקרנות ומעוררות מחשבה להמשך. הנה זרקור על מודל הבחירות, וכיצד זה יבוא לידי ביטוי בסביבות עסקיות.
הרציונל מאחורי מודל הבחירות לכנסת של Qlik
בדומה לפתרונות Qlik לעסקים רבים, מודל הבחירות לכנסת מבוסס על מגוון מאגרי נתונים: בסיס הנתונים של ועדת הבחירות לכנסת, נתונים מהלשכה המרכזית לסטטיסטיקה ואתר משרד החינוך. בנינו מודל המאפשר לנתח את כל הנתונים במקום אחד: נתוני הצבעה, הכנסה לנפש, השכלה ונתונים דמוגרפים נוספים וכך קיבלנו תמונה רחבה יותר לגבי מאפייני המצביעים, היכן צריכה כל מפלגה להשקיע את עיקר המאמץ ולעלות את אחוזי ההצבעה כדי לשפר את התוצאות. המודל נפתח לציבור, כך שכל אחד יוכל להתנסות, לחקור מנקודת המבט שלו ולחשוב "מחוץ לקופסה".
החופש לבחור עם Qlik (ולא רק בבחירות)
בשונה ממערכות BI רבות (BI Systems) המבוססות על שאילתות קבועות שלא מאפשרות יותר מדי גמישות למשתמש העסקי, Qlik מאפשרת לחקור בחופש מוחלט, להסתכל על כל הנתונים במקום אחד ולהבין בשניה את הקשרים בין הנתונים השונים. כל אחד יכול להתנסות עם מודלים הדומים במתכונתם למודל הבחירות לכנסת, ולבחון את יכולת המנוע האסוציאטיבי של Qlik.
חקירה אינטואיטיבית
כיום חברת Qlik מציעה ללקוחותיה אנליטיקה מתקדמת, המאפשרת גם למשתמשים מתחילים לעבוד עם המערכת, לחקור נתונים בחופש מוחלט ולהגיע לתובנות מעניינות. החקירה יכולה להתבצע באמצעות כפתור ה – smart search המיועד לשאלות פתוחות כמו: באלו ערים פוטנציאל הגידול הכי גבוה? אילו מהמפלגות עם העלייה הכי גדולה בהצבעה בתל אביב? המנוע האסוציאטיבי של Qlik מאפשראת ניתוח הנתונים (Data Analytics) באופן חכם וגמיש ואינו מצריך הגדרות רבות מראש.
מבחירות לכנסת עד אירועי סייבר
ב Qlik Israel אנו שואפים להעניק למשתמשים עצמאות מלאה בכל עולם תוכן אפשרי. ישנם כמובן עולמות התוכן המסורתיים: כספים, משאבי אנוש, מכירות, שיווק ודיגיטל, מלאי, ייצור, רכש, אך רבים מלקוחותינו מנתחים גם עולמות יותר ייחודיים: נפילות טילים, אירועי סייבר, ניסויים רפואיים ועוד רבים אחרים. המודלים מבוססים על מקורות מידע רבים – חלקם פנים ארגוניים וחלקם חוץ ארגוניים גם אם מדובר על מאות מקורות שונים וברמות שונות – כמו נתונים מהלשכה המרכזית לסטטיסטיקה – ממש כמו מודל הבחירות לכנסת. הלקוח מקבל אוסף של מודלים ושל דשבורדים, שמאפשרים לו להבין דברים לרוחב ולפתח כל שאלה בחופש מוחלט. למעשה כל אחד מחליט איך להסתכל ואיך להתקדם בהתאם לתשובות שהוא מקבל מהמערכת. המשתמש לא הולך בנתיב קבוע כמו: מדינה, עיר, מחוז ושכונה. אלא הוא מתקדם בהתאם לתשובות. והוא חוקר מגמות כמו: מה קרה שנה שעברה והאם היה איזשהו שינוי? כך שלמעשה, אין סדרה של שאלות או תשובות קבועות, כי הרעיון הוא לתחקר את הנתונים באופן גמיש, כאשר המשתמש מתחיל את החקירה במקום מסוים אבל הוא לא יודע איפה הוא יסיים אותה.
Self-Service ב-Qlik
לאחר הכנה והקמת תשתית ראשונית – תהליך מהיר ביחס לרוב המוחלט של המתחרים, הלקוח הוא זה שבוחר את רמת ה – Self Service. מחד יש משתמשים שיבחרו לעבוד עם דשבורדים מוכנים מבוססים על מסדי הנתונים שלהם – כך שכל שנותר להם הוא לשאול שאלות בחופשיות ולקבל את המידע בוויזואליזציה המתקדמת של Qlik. מנגד, יש כאלו שלומדים אצלנו כיצד לבנות את המודלים לבד ובונים לעצמם ניתוחים מתקדמים על עולמות תוכן חדשים עבור הארגון שלהם.
לסיכום, הרעיון העומד מאחורי מודל הבחירות לכנסת וכל מודל שמיושם על ידיIsrael Qlik הוא להעצים את המשתמש ולהעניק לו יכולת של תוכניתן, כך שכאשר עולה שאלה הוא יכול באמצעות מספר בחירות בודדות לקבל תשובות תוך שימוש בויזואליזציה מתקדמת (Data visualization) ולהגיע לתובנות- מהירות, מדויקות, המבוססות על נתונים. דשבורדים מובנים מאפשרים גם למשתמשים מתחילים להתנהל במערכת כמו משתמשים מקצוענים וותיקים.
Qlik Israel מובילה את שוק ה – BI עם מספר הלקוחות הגדול ביותר, עובדת עם החברות המובילות במשק כמו "טבע", "בנק הפועלים", "הבנק הבינלאומי", משטרת ישראל, משרדי ממשלה, דרך לקוחות ביניים ולקוחות קטנים בכל המגזרים – המודלים של Qlik מתאימים לכל סוג של עסק- לא משנה מה גודלו ומאפשרים לכל אדם להפוך ל"עיתונאי חוקר" ולהגיע לתובנות מהירות על בסיס מידע מהימן ומעודכן.
כיצד העבודה על פלטפורמת ה – BI של Qlik משדרגת את עבודת המנכ"ל והשדרה הניהולית?
מהירות תגובה וקבלת החלטות נכונות ומדויקות הן הבסיס להובלת השוק בקרב המתחרים. אחד האמצעים למימוש היכולת הוא כלי Business Analytics (בינה עסקית) המאפשר לבצע מחקר עומק במהירות וללא תלות בהיקף המידע וכמות המשתמשים.
איך ניתן לשדרג את עבודת המנכ"ל והשדרה הניהולית על ידי הצגת התמונה המלאה של המידע הארגוני? כל המידע במאמר הבא.
לראות את התמונה המלאה של המידע הארגוני
בשונה ממערכות BI קיימות, Qlik מספקת פלטפורמה המבוססת על המנוע האסוציאטיבי (פטנט רשום). בכוחו של מנוע זה, לחקות את אופן החשיבה האנושית, לאפשר לנווט בנתונים באופן עצמאי ולתחקר כל נושא ללא תלות במבנה הנתונים ומגבלותיו. המנוע האסוציאטיבי מייתר את הצורך לבנות באופן ידני ומסואב סכימות מורכבות ויקרות ללא צורך בשכפול הנתונים. בנוסף, הודות למנוע ETL ייחודי ניתן לקרוא קבצים בפורמטים שונים ללא שימוש בכלים חיצוניים ולשלב בין מידע ארגוני לבין מידע חיצוני, ללא צורך בתשתית Data Base ייחודית או במומחה לתחום.
פטנט רשום שמאפשר לחקור ללא גבולות
כדי להסביר את המנוע האסוציאטיבי של Qlik (פטנט רשום) ביחס למערכות BI שמסד הנתונים שלהן מבוסס על SQL נשתמש בדוגמה מעולם הרכב. במסד הנתונים של SQL כל רכיב מופיע בנפרד ועל המשתמש מוטלת המשימה לחבר בין חלקי המנוע השונים.
אם מדובר במשתמשים ותיקים בעלי הבנה במבנה של מנועים, הרי שהידע שצברו עשוי להספיק על מנת לחבר בין החלקים השונים. אך אם מדובר על משתמשים שאינם בקיאים במבנה המנוע, הרי שיכולתם "לחבר את כל החלקים" מוגבלת, ואם נקביל את הדוגמה הזו לעולם מערכות ה – BI הרי שהם מפיקים מעט מאוד משאילתות מובנות, ואף עלולים להגיע לתובנות שגויות. בשונה מכך, המנוע האסוציאטיבי מאפשר לבצע כל חיתוך ללא כל תלות בהיררכיה מונוליטית ולהציג את התוצאות בכל שדה או אובייקט במודל. בנוסף, למנוע של Qlik ישנה יכולת חשובה נוספת – הוא מאפשר לראות את התמונה המלאה של המידע הארגוני על ידי ביצוע בחירות הפוכות והצגת נתונים שלא בהכרח פוגשים את תוצאות הבחירה אבל מקושרים אליה- הן כמידע נוסף והן כחלופה.
כיצד זה מתבצע?
באמצעות חווית חיפוש אינטואיטיבית ישירה ועקיפה (בדומה לחוויית המשתמש במנוע החיפוש של Google) החותכת את כל המידע מכל מקור ובכל רמה כך שניתן להגיע לתובנות מהירות פי שלוש מהמקובל בשוק ולקבל את ה- TCO הנמוך ביותר על פי מחקרים בלתי תלויים
החלטות מהירות ומדויקות יותר
Qlik הינה פלטפורמת Business Intelligence Analytics המאפשרת לחקור את המידע מכל כיוון באופן אינטואיטיבי וללא כל תלות במחלקת הפיתוח. באמצעותה ניתן להגיע להחלטות מהירות ומדויקות יותר. הנה דוגמה לתהליך חקירה קצר הממחיש את הנושא. בדוגמה זו מנהל המכירות מנסה להבין את תמונת המכירות הכללית בשלושת הרבעונים האחרונים וממנה הוא יסיק כיצד לשפר את המכירות בקרב קבוצת לקוחות בעלת מאפיינים משותפים.
החקירה מתחילה בשאלה כללית ובעקבות המידע המוצג, האנליזה משתנה והמנהל ממשיך בחקירת שאלות פרטניות יותר, שמקדמות תובנות חדשות ומסייעות בקבלת החלטה שתטיב עם בית העסק:
- כיצד נראו המכירות שלי בשלושת הרבעונים האחרונים? הפעולה לביצוע: סינון על פי תקופה
- נראה כי אחד מאזורי המכירה שלי לא פגש את היעדים, מדוע? האם בשל לקוח מסוים או מוצר מסוים? הפעולה לביצוע: סינון על פי מוצר או אזור מכירה
- אוקיי. נראה ששתי קטגוריות מוצר לא נמכרו באזור מכירה זה, ומספר המוצרים הצבועים באפור מצביעים על כך שהם מעולם לא נמכרו שם. מדוע? הפעולה לביצוע: סינון לקטגוריה של מוצרים שלא נמכרו
- נראה כי בני ה 40-60 מעולם לא רכשו את המוצרים הללו, אולי כדאי לטרגט אותם? הפעולה לביצוע: סינון הבחירה ללקוחות בגילאי 40-60
- בוא נרחיב את הבחירה לכל המוצרים שנרכשו על ידי בני ה – 40-60 באזור זה. נראה כי הם מעדיפים מוצרים מקטגוריות אחרות. זהו גילוי נפלא, כי נראה שמהקטגוריות הללו אפשר להרים את המכירות, בואו נקדם את זה. פעולה לביצוע: הסרת הבחירה של קטגוריות המוצר והאזור
כאמור, בדוגמה זו המשתמש מתחיל בשאלה פתוחה וממשיך לפתח את החקירה עד שהוא מגיע לתובנות ולפתרון מדויק לעסק. כל שאלה והקלקה מארגנת מחדש את הנתונים ומעניקה ערך גבוה יותר. התהליך נעשה באופן שוטף ללא עצירות ומאפשר יצירתיות אינסופית. בהמשך בזכות טכנולוגיית In-memory ייחודית – ניתן לבצע שימוש בזיכרון המערכת לתחקור נתונים מהיר וייצור דו"חות ותרשימים בזמן אמת המביאים לחיסכון בעלויות פריסה ותחזוקה ושליחתם במגוון פורמטים אל תוך הארגון ומחוצה לו בזמנים קבועים מראש או על סמך התראות. בנוסף, עם הזמן המערכת לומדת את התנהגות המשתמש וממליצה על ניתוחים אפשריים על בסיס המודל הודות לCognitive Engine – שמשלב יכולות AI בתהליך הניתוח העסקי.
הגעה לתובנות מהירות
המנוע האסוציאטיבי של Qlik מעדכן את ניתוח הנתונים בכל בחירה של אובייקט במערכת ומאפשר לבצע חקירת עומק, שאינה תלויה בקצב הפקת השאילתות או בקצב בניית הנתונים. בנוסף, ניתן להפיק מצגות גרפיות היישר מהמערכת במהירות ולחסוך בחישובים וחיבור של מידע ממקורות שונים. כל אלו מביאים לכך שמנהלים עוסקים בפועל בניתוח מידע ומציאת פתרונות בזמני תגובה מהירים במקום בפעולות אדמיניסטרטיביות שגוזלות את זמנם ומשאביהם היקרים וזאת ללא כל תלות בהיקף המשתמשים ומורכבות מסד הנתונים.
לחצו כאן וצרו איתנו קשר לשמוע כיצד אנחנו יכולים להתאים לכם פתרון BI
ביטחון בקבלת החלטות, שכלול יכולת חקירת המידע
הנה סיכום של עדויות ממספר מנהלים מישראל ומהעולם שכבר התנסו בפלטפורמת Enterprise Analytics של Qlik
- שאלות אינפורמטיביות – כלי BI רבים מלמדים את המשתמש לעבוד על פי תבנית, ב- Qlik המצב שונה. במקום לשאול שאלות לינאריות, משתמשי המערכת שואלים שאלות אינפורמטיביות, המסייעות להם לבנות סיפור, להבין מגמות ולזהות מהלכים.
- החלטות מבוססות ידע – מנהלים רבים דיווחו על תחושת ביטחון גבוהה יותר ועל קבלת החלטות המבוססות על מידע שמוצג מזווית שונות.
- כל משתמש בכל רמה מקצועית יכול לחקור את המידע הארגוני (בהתאם להגדרות התפקיד ולהרשאות שלו) ולהעמיק את החקירה ללא כל הגבלת שימוש תוך שמירה על רמת ביצועים גבוהה.
- מנהלים דיווחו שאופן הצגת מידע רלוונטי ושאינו רלוונטי לבחירה, מאפשר להגיע לתובנות לא צפויות ולהפיק תועלת גבוהה יותר מהפלטפורמה. לדוגמה מוצר אחד נמכר במדינה מסוימת. המוצר יהיה מקושר למדינה בה הוא נמכר אך לא יהיה מקושר למדינות בהן הוא לא נמכר. בטכנולוגיה של Qlik בחירת המוצר מסמנת אותו בצבע ירוק, המדינה המקושרת נצבעת בצבע לבן, המדינות הלא מקושרות נצבעות בגוון אפור. כל אלו מוצגים על המסך וניתנים לחקירה. יש לציין שהערכים הצבועים באפור מספקים תובנות רבות לא פחות מאלו הצבועים בלבן, דרך החקירה שלהם לאתר הזדמנויות וסיכונים חדשים. כאשר לכל ערך במערכת יש מספר קשרים, אם ניקח למשל את אותה הדוגמה של המוצר הרי שזו תהיה מקושרת לספקים, ללקוחות שרכשו אותו, לערוצי המכירה ולפעולות ייחודיות. ההקשרים פועלים בכל כיוון חקירה, ניתנים גם לבחירה מרובה, ומיושמים גם על קומבינציות שונות של חיתוכים, המאפשרות להגיע למידע רחב יותר כמו הבנת ערוצי המכירה היעילים ולא רק קבלת תמונה כללית לגבי היקפי המכירות בחלוקה לאזורים.
תכונות המערכת:
Qlik היא מערכת Advanced Business Analytics נוחה לשימוש וקלה לאימוץ.
- חיבור ורסטילי – ניתן להתחבר
אליה דרך גרסה לשרת הבית, גרסת דמו חינמית וגרסת ענן בתשלום. - תמיכה בפורמטים רבים– המערכת מציגה מידע מכל המקורות העסקיים (קריאה קלה מקבצי Excel, קבצי טקסט מורכבים, בסיסי נתונים, קבצי נתונים מה-Web ועוד)
- מאפשרת פעולות רבות ומגוונות – לרבות ביצוע חיפוש בלתי מובנה בשפה חופשית בדומה ל – Google, סינון וחקירה בכמה רמות,
אפשרות לרוץ בלולאה על מספר רב של תיקיות, תיעוד, יצירת טבלאות pivot, גלילה מרחבית וביצוע
חקירת עומק, שינוי פריסה וגודל הדף בהתאם להעדפת המשתמש, ייצור מסכים בהתאמה אישית
בשיטת Drag & Drop (על פי רמת הרשאות המשתמש
לדאטה ולרמת הבנייה) ושיתוף מידע דרך הענן באופן מאובטח ומוצפן וייצוא להדפסה והתאמה
למסכים בכל גודל. - בעלת יכולות וביצועים מהטובים בתחום– Enterprise Analytics שבאים לידי ביטוי במידע שנטען במהירות, ויסות עומס במערכת, שילוב של קבצי וידאו, מניעת כפילויות.
- תמיכה בעברית בכתיבה מימין לשמאל שיתוף עולם תוכן בין מספר מודלים, ללא ניהול כפול של קוד
- רספונסיבית והתאמה מלאה למכשירים ניידים ללא צורך בתוספת רישוי.
- מבוססת על WEB ולכן מייתרת את הצורך בביצוע התקנות ושדרוג גרסאות.
- הטמעה מהירה החוסכת זמן ומשאבים.
- Qlik Sense הפלטפורמה מאפשרת למשתמשים לייצר מצגות מובנות מבלי לצאת מהמערכת ולעבור מהן לאנליזות "אמיתיות" בלחיצת כפתור.
קצת על Qlik
Qlik
היא חברת תוכנה אמריקאית המספקת פלטפורמה ופתרונות אינטואיטיביים להמחשה וחקר מידע
עסקי באמצעות פתרונות:
Business intelligence, Business
discovery, visualization & Analytics
החברה נוסדה בשנת 1993 ומיוצגת רשמית בישראל ע"י Qlik Israel (אס.פי.דאטא בע"מ) משנת 2003. ל- Qlik ישראל יש למעלה מ- 1,400לקוחות עסקיים בישראל – מכל המגזרים, בנוסף המערכת משמשת במשרדי ממשלה וגופים ציבוריים רבים (משרד הבינוי והשיכון, רשות מקרקעי ישראל, שע"ם – רשות המסים, משרד החינוך, משטרת ישראל, המשרד לבטחון פנים, מכון ויצמן, גופים שונים בצה"ל ועוד
עיטורים ופרסים
BARC הינו ארגון מחקר ואנליזה בתחום התוכנה, מוביל לשנת 2019, שניתח 36 מוצרים. BARC's ערך סקר בקרב 3000 משתמשים ומצא כי Qlik דורגה כמובילה בקטגוריית חווית משתמש, רמת שביעות רצון מביצועים, ערך עסקי וניתוח נתונים.
בדירוג "רביע הקסם של "Gartner נמצא כי Qlik מובילה כבר עשור ברציפות את תחום ה – BI ומוכרת כפלטפורמה המהירה ביותר להטמעה.
(One of the Top 10 innovative companies for Social Good (The Fast Magazine
זוכה בעשרות קטגוריות כמנצח או כמוביל-שוק בסקר ה-BI של BARC לשנת 2018, בין השאר עבור שביעות הרצון מביצועי המערכת, יכולות הניתוח החזותיות, ומהירות ביצוע השאילתות.