הגדרת ניתוח נתונים מוטמע

ניתוח נתונים מוטמע הוא גישה חדשנית לניתוח נתונים המקלה על אנשים לקבל החלטות מושכלות יותר. במאמר זה, נגדיר ניתוח נתונים מוטמע, נחקור את היתרונות שלו ונבחן טכניקות יישום נפוצות. בעזרת ניתוח נתונים מוטמע, ארגונים יכולים ליישם יכולות אנליטיות ישירות בתהליכי עבודה ויישומים עסקיים, מה שמאפשר לעובדים - או לפעמים אפילו ללקוחות - לגשת לתובנות בזמן אמת בהקשר ולעזור לקבל החלטות מבוססות נתונים.

מהו ניתוח נתונים מוטמע?

ניתוח נתונים מוטמע משלב ניתוחי נתונים ויכולות המחשה גרפית ישירות ביישומים תפעוליים או בתוכנות אחרות, ומאפשר לאנשים גישה וניתוח נתונים מבלי לעבור בין יישומים או מערכות שונים. ניתוח נתונים מוטמע עוזר לעסקים לשפר את יכולת קבלת ההחלטות ולזהות הזדמנויות חדשות תוך הפחתת המורכבות שבניתוח נתונים. הוא הופך את התובנות מבוססות הנתונים לנגישות ולמאפשרות פעולה ליותר אנשים - עובדים, ולפעמים אפילו לקוחות - על ידי הצבת מידע רלוונטי ומאפשר פעולה בדיוק במקום שבו הוא נחוץ.

ניתוח נתונים מוטמע לעומת בינה עסקית (BI)

ניתוח נתונים עסקי וניתוח נתונים מוטמע שואפים שניהם לעזור לעסקים לקבל החלטות מושכלות עם תובנות מבוססות נתונים. ההבדל הוא באופן השימוש בהם. ניתוח נתונים עסקי ובינה עסקית (BI) דורשים מהמשתמשים להתרחק מהיישומים התפעוליים שבהם הם משתמשים כדי לבצע את עבודתם ולהשתמש בכלים נפרדים עם ממשקים שונים כדי לקבל תובנות נתונים.

ניתוח נתונים מוטמע נוצר למיקום המסוים שבו הוא ישולב, וכך הוא יוכל לספק מידע רלוונטי למשימה. הוא מציע דרך קלה לאנשים לגשת לניתוח ולתובנות, ואילו ניתוח נתונים עסקי או כלי בינה עסקית מציעים גם הם מידע לצריכה, אך הם דורשים אדם בקיא טכנית כדי ליצור או לשנות תוכן באמצעות הכלי ומקורות נתונים קשורים.

הבדלים עיקריים

בניגוד לניתוח נתונים מסורתי, ניתוח מוטמע מבטל את הצורך לעבור מממשק המשתמש שבו אתם משתמשים לביצוע עבודתכם ולעבור לכלי ניתוח מיוחד כדי לגשת למידע ולתובנות הנתמכים. משתמשים פנימיים (עובדים) ומשתמשים חיצוניים (לקוחות) אינם נדרשים לכישורים טכניים מתקדמים או גישה לפלטפורמת הניתוח הבסיסית או למערכות ניהול הנתונים כדי להשתמש בניתוח המוטמע. גישה זו מאפשרת להם לקבל החלטות מבוססות נתונים מבלי להבין את תהליך ניתוח הנתונים.

ניתוח נתונים מוטמע מספק גישה יעילה יותר, נגישה וידידותית יותר למשתמש, כזו שמתאימה במיוחד לתמיכה בתהליכים עסקיים בזמן אמת. ניתוח נתונים מוטמע יכול להפיק תובנות הקשריות כדי לתמוך בתהליכים עסקיים בזמן אמת. ללא ניתוח נתונים מוטמע, למשתמש תידרש גישה לפלטפורמת ניתוח נפרדת, מיומנויות להשתמש בתוכנה זו, הבנת הגדרות הנתונים וזמן רב יותר לאינטראקציה, טיפול ועיבוד המידע המוצג.

תובנות מרכזיות

• לפרויקט ניתוח נתונים מוטמע מוצלח נדרשת הבנה ברורה של היעדים העסקיים הספציפיים וחוויית המשתמש שהפרויקט מנסה לטפל בהן. כיצד העסק ירוויח וכיצד לקוחותיהם ירוויחו?
• יש לשלב ניתוח נתונים מוטמע בצורה חלקה ביישום או בפלטפורמה כדי שלא ניתן יהיה לזהות את הרכיב המוטמע כרכיב נפרד מהיישום. כדי לעשות זאת, מערכת ניתוח הנתונים המוטמע צריכה להשתלב היטב בתשתית ובכלים הקיימים.
• לפתרון ניתוח נתונים מוטמע צריכה להיות יכולת הרחבה כדי להתמודד עם נפחים גדולים של נתונים ואינטראקציות עם משתמשים ללא פיגור בעת עיבוד הרכיב המוטמע. המערכת צריכה לטפל בשאילתות וחישובים מורכבים, ולפעול באופן מיטבי גם כאשר נפחי הנתונים גדלים.
• צוות היישום חייב להבטיח שיש מדיניות פיקוח על נתונים ואבטחה כדי להגן על נתוני המשתמשים ולעמוד בתקנות. מדיניות זו כוללת שליטה בגישה לנתונים, ניטור שימוש בנתונים ואכיפת מדיניות אבטחה.
• מאמץ מדידית התשואה על ההשקעה מפלטפורמת ניתוח הנתונים המוטמע הוא חשוב. על ידי שילוב מעקב אחר שימוש, חברות יכולות לכמת את הערך של שימוש במדדים, כמו זמן שנחסך על ידי לקוחות.

הגדרת ניתוח נתונים מוטמע

ניתוח נתונים מוטמע הוא פלטפורמת תוכנה המשלבת יכולות של ניתוח נתונים ביישומים התפעוליים של הארגון כדי לתמוך טוב יותר בתהליכי עבודה ובתהליכים עסקיים. השימוש בניתוח נתונים מוטמע ישירות ביישומים תפעוליים, כגון מערכות CRM או ERP, מאפשר למשתמשי קצה לגשת לתובנות נתונים קריטיות ללא צורך בכלים או תמיכה נוספים של אנליסטים או צוות IT. המשמעות היא שמשתמשים יכולים לקבל החלטות מושכלות ומבוססות נתונים מבלי לעזוב את הקשר תהליך העבודה או היישום הנוכחי שלהם. כאשר משתמשים בו באופן רחב בחברה, ניתוח נתונים מוטמע יכול לשפר את הפרודוקטיביות, להגדיל את התשואה על ההשקעה עבור פלטפורמת הניתוח, ולטפח תרבות מבוססת ניתוח נתונים.

מדוע ניתוח נתונים מוטמע הוא חשוב?

מנקודת המבט של החברה: ניתוח נתונים מוטמע יכול לעזור לעסק לייחד את המוצרים והשירותים שלהם מהמתחרים. לדוגמה, בנק עשוי להטמיע תובנות על נתונים חזותיים בסקירה הכללית של החשבון המקוון של הלקוחות שלו, שמציג את התקדמות החיסכון שלהם ואת ההון העתידי הפוטנציאלי של הפרויקטים על בסיס תרחישי חיסכון והחזרה שונים. העלות של שירות ערך מוסף זה נמוכה יחסית אבל היא מפיקה ערך גבוה ללקוחות שכן השירות משפר ישירות את מה שהלקוחות מנסים לעשות. על ידי הטמעת ניתוח נתונים ישירות למוצרים, עסקים יכולים לשפר את שימור הלקוחות ואפילו ליצור תזרימי הכנסות חדשים על ידי חיוב תכונות ניתוח נוספות. ניתוח נתונים מוטמע מאפשר לחברות לאסוף ולנתח נתוני שימוש, לספק תובנות לגבי ההתנהגות וההעדפות של הלקוחות שישמשו לפיתוח מוצרים עתידיים.

מנקודת המבט של המשתמשים: ניתוח נתונים מוטמע מאפשר לעובדים או ללקוחות לגשת לתובנות נתונים ישירות במסגרת המשימות היומיות שלהם ללא צורך בכלים נוספים או בידע מיוחד. הדבר עוזר לאנשים לקבל החלטות מושכלות ומבוססות נתונים יותר, לשפר פרודוקטיביות, דיוק ויעילות. בעזרת ניתוח נתונים מוטמע, אפשר לצרוך במהירות ובקלות את תובנות הנתונים המוצגות שאחרת היו קשות להשגה או גוזלות זמן להשגה. נוסף על כך, ניתוח נתונים מוטמע מאפשר לנקוט פעולה מיידית על בסיס תובנות אלה, במקום לדחות את החלטות לטובת איסוף נתונים ומחקר נוספים . לדוגמה, כאשר מתחברים לחשבון הבנק המקוון האישי, ניתוח נתונים מוטמע יאפשר לסקור את הרגלי ההוצאות באופן חזותי, וכלים נוספים יכולים לעזור להעריך אם רכישה גדולה, כמו מכונית חדשה, היא בטווח השגה.

כיצד ניתוח נתונים מוטמע עובד?

קיימות כמה שיטות להטמיע תובנות במערכות אחרות, וברמות מתקדמות בהדרגה של מיומנות טכנית נדרשת. הרמה הפשוטה ביותר כוללת רק חיתוך והדבקה של קישורים ליישום. הרמה הבאה כוללת אפשרויות קוד נמוך המאפשרות לאדם בעל יכולות טכני שאינו בהכרח כותב קוד, אך מבין את המערכות בשימוש, להשתמש בהן. לבסוף, ישנן מסגרות פיתוח קוד מלאות המספקות את הגמישות הרבה ביותר אך הן תלויות במיומנויות מומחים. להלן פרטים נוספים על שלוש השיטות האלה להטמעת ניתוח נתונים.

• Integration by copy and pasting a URL: In this approach, the operational system the user interacts with calls for the analytics platform to render the required analytics component, such as a chart or table, into a predetermined space on the user interface. כדי להשתמש בגישה זו, היישום התפעולי חייב להציע שיטה להטמעת תוכן, בדרך כלל מקישורים, אתרי אינטרנט או iFrames; כתובת URL זו תגיע מתוכנת ניתוח הנתונים. איור 2 מראה ניתוח נתונים המוטמע ב-Microsoft Teams באמצעות יישום אתר האינטרנט של Microsoft.

  למדו כיצד להטמיע את Oracle Analytics Cloud ב-Microsoft Teams

• שילוב נתונים באמצעות פלטפורמות פיתוח בקוד מועט: היתרונות של פיתוח יישומים בקוד מועט כוללים חדשנות מהירה יותר בהשוואה לכתיבת קוד מאפס, מה שמביא למענה מהר לדרישות עסקיות ובעלות מינימלית. ניתן להשתמש בטכניקות שונות להטמעת ניתוח נתונים בהתאם לתרחיש השימוש ולרמת המיומנות של האדם המבצע את ההטמעה. סביר להניח שמשתמש בקוד מועט הוא אנליסט עסקי בעל ידע טכני או "מפתח אזרחי" אחר שמיומן מספיק בכלים עשירים בתכונות, אך אינו כותב קוד מלא. לדוגמה, כלים בעלי קוד מועט יכולים להציע רכיב אינטרנט המקל על הטמעת תובנות ניתוח ביישומים. וחלק ממסדי הנתונים כוללים כלים בעלי קוד מועט כדי להטמיע בקלות רבה יותר המחשות גרפיות של נתונים וניתוחים אחרים.

  לדוגמה, באיור 3, חיפושים בהיבטים של Oracle APEX יכולים לסנן תוכן של ניתוח נתונים מוטמע, כולל ענני תגיות והמחשות גרפיות של יצירת שפה טבעית.

  איור 4 מראה רכיב אינטרנט של ניתוח נתונים המשמש ביישום Oracle Visual Builder המפנה לפרויקט ניתוח נתונים ולמאפיינים שמפתח היישומים בקוד מועט יכול להגדיר.

• שילוב נתונים באמצעות מסגרות קוד מלא: מסגרות קוד מלאות מציעות את הגמישות הגדולה ביותר, אך שימוש בהן דורש מפתחים עם המיומנויות הנכונות. לדוגמה, מפתח עשוי להשתמש במסגרת להטמעת JavaScript יחד עם HTML ו-CSS כדי ליצור חוויית יישום אינטרנט מותאמת אישית במלואה. ראו באיור 5 - לכל יריעה של Oracle Analytics, אפשר להציג ולהעתיק את הקוד הדרוש להפניה ליריעה ביישום האינטרנט.

  הטמעת תוכן בדרך זו מציעה פונקציונליות נוספת להעברת מסננים והפעלת אירועים, והתוצאה היא חוויית משתמש עשירה שניתן להתאים לעיצוב אתרים רספונסיבי. ראו איור 6.

7 יתרונות של ניתוח נתונים מוטמע

ניתוח נתונים מוטמע יכול להקל ולייעל לעובדים ולקוחות את קבלת המידע שהם יכולים לפעול לפיו מבלי להתנתק מהיישום או מהממשק הדיגיטלי שבו הם משתמשים. מידע זה עשוי להופיע בצורה של תרשים, טבלה, מפה או אפילו רק טקסט מנחה. הנקודה היא שהמידע מגיע ממקור נתונים אחר, אך מופיע באופן טבעי בפעילות הדיגיטלית שאדם עושה. להלן שבעה יתרונות לכך.

1. קבלת החלטות מבוססות נתונים: כשהתובנות הנכונות מוטמעות בתהליך של מקבלי ההחלטות ובהקשר הדרוש, סביר יותר שיתקבלו ההחלטות מבוססות הנתונים הטובות ביותר מהר יותר, מכיוון שהמידע זמין בקלות ללא צורך לחפש אותו.
2. פרודוקטיביות מוגברת: כאשר המידע הנכון מוצג באופן מיידי, מוטמע בתוך תהליך עסקי, נחסך זמן בכך שאין צורך לחפש תובנות ניתוחים בכלים נפרדים. מעבר בין כלים דורש מעבר הקשר קבוע, מה שמשפיע לרעה על הפרודוקטיביות.
3. שביעות רצון הלקוחות: לקוחות יזכו לחוויה יעילה יותר בחוויית המחקר או הקנייה שלהם, מכיוון שמידע הרלוונטי לפעולה או להחלטה שלהם מוצג באופן מיידי. זה מאפשר לאנשים להשלים את המשימות שלהם ללא צורך במשיכת נתונים מיישומים אחרים, שיחות טלפון או עזרה אחרת ממומחים.
4. גידול בהכנסה: אם העובדים מקבלים החלטות מהירות יותר, מדויקות יותר ומבוססות נתונים, הסיכויים לתוצאה עסקית טובה יותר וגידול בהכנסות עולים מכיוון שהחברה יכולה לממש הזדמנויות חדשות מהר יותר. המידע יאפשר ללקוחות להתמודד עם פחות חוסר החלטיות, וחוסר החלטיות זה, בתקווה, יניע מכירות.
5. שירות עצמי: ניתוח נתונים מוטמע משפר את השירות העצמי בכך שאנשים מקבלים מידע רלוונטי יותר וכך יוכלו להשלים את עבודתם ללא כלים, שלבים או עזרה נוספים מאחרים.
6. מקור נתונים יחיד ואמין: פלטפורמות ניתוח נתונים המספקות מודל נתונים ארגוני עקבי ואמין יכולות גם לספק ניתוח נתונים מוטמע כדי לספק מדדים ותובנות שאנשים סומכים עליהם. מידע המסופק בשיטות אחרות – שיחות טלפון, הודעות Slack, הודעות דוא"ל ודוחות נייר – יכול להוביל במהירות לקבלת מספרים לא עקביים.
7. יישומים ניתנים להרכבה: ניתוח נתונים מוטמע הוא אבן בניין מרכזית ביצירת יישומים ניתנים להרכבה מכיוון שפלטפורמת הניתוח יכולה לספק יכולת, כמו המחשות גרפיות של נתונים, שאין בדרך כלל ביישום. היתרון של יישומים ניתנים להרכבה הוא שהעסק יכול להרכיב רכיבים קיימים במהירות כדי לתת מענה לצרכים עסקיים חדשים.

דוגמאות ותרחישי שימוש בניתוח נתונים מוטמע

כששוקלים כיצד להשתמש בצורה הטובה ביותר בניתוח נתונים מוטמע, כדאי לשקול שלושה תרחישים רחבים של שילוב נתונים: באתרים או ביישומים הפונים לציבור, ביישומי חברה הפונים לעובדים, ובמקרה של יצרני תוכנה עצמאיים - ביישומים שלכם כדי לשפר את התועלת שלהם. להלן הפרטים על שלושת התרחישים האלה.

שילוב אתרים ציבוריים ויישומים ניידים: שילוב כלי ניתוח נתונים והמחשות גרפיות ישירות באתר אינטרנט או ביישום אינטרנט מאפשר למשתמשים ליצור אינטראקציה עם הנתונים ולנתח אותם מבלי לעזוב את דף האינטרנט. לדוגמה, חברה להשכרת בתי נופש יכולה לספק למארחים תובנות על ביצועי הנכס שלהם, כגון שיעורי תפוסה, תמחור וביקורות, בהקשר של אתר האינטרנט של החברה או יישום לנייד לבעלי המקום.

שילוב מערכות תפעוליות פנימיות: שילוב כלי ניתוח והמחשה גרפית של נתונים ישירות במערכות ארגוניות פנימיות יכול לחסוך משמעותית בזמן העובדים ולתת לאנשים מידע מעשי יותר. לדוגמה, פלטפורמה לניהול שרשרת אספקה המשלבת ניתוח נתונים יכולה לספק נראות בזמן אמת לרמות מלאי, ביצועי ספקים וזמני אספקה, מה שמאפשר לתובנות האלה להיות גלויות ישירות במערכת ניהול שרשרת האספקה של החברה מבלי לדרוש מהעובדים לעבור לכלי חברה אחרים.

שילוב מערכות מצד שלישי: ניתן לשלב ניתוח נתונים מוטמע ביישום מצד שלישי בהסדר יצרני תוכנה עצמאיים כדי לספק למשתמשים שלהם תובנות בזמן אמת בתוך תהליכי העבודה שלהם. שילוב זה מאפשר לארגון יצרני תוכנה עצמאיים לספק תובנות מבוססות נתונים ללקוחות או לשותפים שלו, דבר היוצר יתרון תחרותי. לדוגמה, יצרני תוכנה עצמאיים (ISV) יכולים להטמיע ניתוחי נתונים בפלטפורמת המסחר האלקטרוני שלהם כדי לספק ללקוחותיהם תובנות בזמן אמת על התנהגות הצרכנים, כגון היסטוריית גלישה ורכישה.

תכונות עיקריות של פלטפורמת ניתוח נתונים מוטמע

פלטפורמת ניתוח נתונים מוטמע דורשת כמה תכונות בסיסיות כדי לענות על צורכי החברות. צריכים אלה מתמקדים בעיקר באופן שבו המשתמש מתקשר עם נתונים - כגון לוחות מידע, המחשות גרפיות ואינטרקטיביות - כמו גם היכולת לגשת לנתונים הנכונים. להלן התכונות המרכזיות הדרושות לפלטפורמת ניתוח נתונים מוטמע.

• לוחות מידע: ייתכן שליצרני תוכנה המצטיינים ביצירת תוכנה תפעולית לא בהכרח תהיה מומחיות בכלי ניתוח נתונים, כך שהטמעת ניתוח נתונים מיצרן תוכנה מומחה יכולה להיות מועילה. בשילוב לוחות מידע מוטמעים, העובדים יכולים ליצור אינטראקציה עם הנתונים שלהם בקלות רבה יותר, בצורה אינטואיטיבית ונגישה.
• המחשה גרפית של נתונים: ניתן לשלב ישירות ביישום אינטרנט או נייד המחשות גרפיות של נתונים מוטמעים, כמו תרשימים, נרטיבים של שפה וטבלאות, מה שמספק למשתמשים ייצוג חזותי ברור ומתומצת של הנתונים שלהם כדי לתמוך בהחלטות שלהם.
• ניתוח נתונים בשירות עצמי: תוכן מוטמע מחובר ישירות למקור הנתונים ומספק למשתמש דרך גרפית לאינטראקציה עם הנתונים האלה מבלי לבקש מצוות ה-IT ליצור דוח. יכולות שירות עצמי כוללות את היכולת לשנות את התצוגה שלהן באמצעות סינון, שינוי סוגי תרשימים, תחקור רכיבי נתונים נוספים ויצירת המחשות גרפיות חדשות.
• מחברי נתונים: פלטפורמת הניתוח המוטמעת צריכה להתחבר ישירות לכל מקורות הנתונים הרלוונטיים מבלי להעביר נתונים או להסתמך על מאגרי נתונים קנייניים, מכיוון שגישות אלה יכולות להפיק נתונים מיושנים ובלתי עקביים.
• אינטראקטיביות: ניתוח נתונים מוטמע צריך להיות מסוגל ליצור אינטראקציה עם המארח שבו הוא מוטמע. אינטראקציה זו יכולה לכלול קבלת ערכים המועברים כמסננים או שליחת אירועים מבוססי נתונים לדף המארח.

העתיד של ניתוח הנתונים המוטמע

ניתוח נתונים מוטמע ימלא תפקיד חשוב יותר ויותר בסיוע לעובדים וללקוחות לגשת לתובנות שהם צריכים כדי לנקוט פעולות, והכול בתוך היישום שהם משתמשים בו. זה יפתור מחסומים גדולים לעסקים כדי שיוכלו לעשות שימוש טוב יותר בנתונים ולעזור לאנשים לקבל החלטות מושכלות בביטחון. ניתוח נתונים מוטמע יספק הרבה יותר מתרשימים סטטיים או אינטראקטיביים למחצה. למידת מכונה (ML) תוכל לספק תחזיות חזותיות הקשריות מבלי שהמשתמש יצטרך לבקש זאת. לדוגמה, חברת אנרגיה יכולה להשתמש בלמידת מכונה כדי לספק תובנות בדפי החיוב של הלקוחות שלה, שחוזים את ששת החודשים הבאים של שימוש באנרגיה בהתחשב בשימוש בעבר ובגורמים חיצוניים, כגון עונתיות ותחזיות מזג אוויר.

מתן תובנות מותאמות אישית בזמן אמת יהפוך לחשוב יותר ויותר, שכן עסקים רוצים להשיג יתרון תחרותי באמצעות קבלת החלטות מהירה ומושכלת יותר. גורמים אחרים שעשויים לעצב את העתיד של ניתוח נתונים מוטמע כוללים את השימוש ההולך והגדל בפתרונות מבוססי ענן, אימוץ גובר של ניתוח נתונים בשירות עצמי ושילוב פתרונות ניתוח עם טכנולוגיות מתפתחות, כגון אינטרנט של דברים (IoT) ו-blockchain.

כיצד לבחור פתרון ניתוח נתונים מוטמע

בעת הערכת יכולת פלטפורמת ניתוח הנתונים לענות על הצרכים שלכם לניתוח נתונים מוטמע, שקלו את הגורמים הבאים, לפי סדר עדיפויות:

1. שילוב: על הפלטפורמה להשתלב עם היישום או הפלטפורמה הקיימים, ללא צורך בהתאמות מיוחדות.
2. קישוריות נתונים: לפלטפורמה צריכה להיות היכולת להתחבר למגוון רחב של מקורות נתונים, כולל מסדי נתונים, אחסון בענן ויישומים אחרים.
3. אבטחה: היא אמורה לספק תכונות אבטחה חזקות כדי להגן על נתונים רגישים, כולל אימות משתמשים שקט, הצפנת נתונים ובקרות גישה.
4. יכולת הרחבה: היא צריכה להיות ניתנת להרחבה כדי לטפל בכמויות גדולות של נתונים ואינטראקציות עם משתמשים, תוך שמירה על ביצועים ואמינות.
5. תמיכה והדרכה: יש לגבות אותה על ידי צוות תמיכה בעל ידע שיספק גישה להדרכה ולמשאבים כדי לסייע למשתמשים להפיק את המרב מהמערכת.
6. בעלות כוללת על עלויות: הפלטפורמה צריכה לספק החזר חיובי על השקעה (ROI) באמצעות מודל תמחור שקוף שמתחשב בכל העלויות, כולל רישוי, מימוש ותחזוקה שוטפת ותמיכה.
7. התאמה אישית: ההמחשות הגרפיות של המערכת צריכות להיות ניתנות להתאמה אישית, כך שהרכיב המוטמע ייראה חלק מהיישום המקורי באופן טבעי. היא צריכה להיות ניתנת להתאמה אישית באופן פונקציונלי לצרכים הספציפיים של העסק, וצריכה להיות לה היכולת להוסיף או להסיר תכונות לפי הצורך.
8. פונקציונליות של ניתוח נתונים: הפלטפורמה צריכה לספק טווח של פונקציונליות ניתוח, כולל מודלים של נתונים, המחשה גרפית של נתונים, ניתוח מבוסס חיזוי ודיווח.
9. יכולות שירות עצמי: היא אמורה לאפשר למשתמשים לשנות את תצוגת הנתונים שלהם בזמן אמת, ללא צורך בהדרכה או בתמיכת צוות IT.

תוכלו ליהנות מהיתרונות של ניתוח נתונים מוטמע עם Oracle

Oracle Analytics מציע מגוון של יכולות הטמעה, כגון שימוש פשוט בקישור לגישה לחוברת עבודה, כמו גם הגמישות להשתמש בכלי הפיתוח בקוד מועט של Oracle כדי לספק רכיבים או להשתמש במסגרת הטמעה של JavaScript שמפתחי קוד מלא מעדיפים.

השילוב של Oracle Analytics המוטמע ושפע השירותים הזמינים ב-Oracle Cloud Infrastructure (OCI) מציעים דרך ייחודית לחברות ליצור יישומים מותאמים וניתנים להרכבה. לדוגמה, הם יכולים לבנות יישום באמצעות Visual Builder שלוקח תמונה, מבצע ניתוח באמצעות שירות OCI Vision AI ואז יוצר הצעות ל"תוויות" הפועלות כמסננים לניתוח נתונים מוטמע. פתרון כזה עושה שימוש גם ב-Oracle Autonomous Data Warehouse, OCI Object Storage ומתקשר דרך ממשקי API של OCI REST. יש תרחישי שימוש עסקיים רבים עבור יישום כזה - חשבו על שימוש ביכולות AI Vision כדי לזהות מקומות פנויים בחניונים או מלאי שניזוק בתחנה כלשהי לאורך קו הייצור.

הטמעת ניתוח נתונים באמצעות מגוון רחב של טכניקות יכולה לעזור לעסקים בכל הגדלים. תחילת העבודה עם ניתוח נתונים מוטמע יכולה להיות פשוטה כמו העתקה והדבקה של קישור לחוברת עבודה של ניתוח נתונים באחד היישומים העסקיים שלכם. או, אם אתם מפתחים אזרחיים, תוכלו לנסות טכניקה מתקדמת יותר כמו אפשרויות קוד מועט להטמעה. או, עבור מפתחים, השמיים הם הגבול אם משתמשים במסגרת הטמעה ליצירת קוד מלא. לא משנה במה תבחרו, תוכל לראות במהירות כיצד מתן תובנות בזמן הנכון, במסגרת תהליך העבודה של עובד או בתהליך הקנייה של לקוח, יכול להוביל להחלטות טובות יותר ופרודוקטיביות או מכירות גבוהות יותר.

ניתוח נתונים מוטמע מאפשר לכל מערכת להצטיין בפונקציות המיועדות שלה, וזה היתרון העיקרי. חברות תוכנה יכולות לאפשר ליישום המארח שלהן - ולמפתחים שלו - להתרכז לחלוטין באופטימיזציה של הפעילות הפונקציונלית של המערכת. השימוש בפלטפורמת ניתוח כדי לספק ניתוח נתונים מוטמע מאפשר לחברות להימנע מהצורך לפתח ניתוח נתונים מותאם משלהן, תחום שבו ייתכן שאין להן מומחיות.

שאלות נפוצות בנושא ניתוח נתונים מוטמע

מהי דוגמה לניתוח נתונים מוטמע?

דוגמות לניתוח נתונים מוטמע הן מדדים והמחשות גרפיות המוטמעות במערכת CRM (ניהול קשרי לקוחות). נציגי מכירות יכולים לצפות במדדי ביצועי מפתח, כגון הכנסה ממכירות, שערי המרה ועלויות השגת לקוחות, ישירות בתוך מערכת ה-CRM שבה הם משתמשים מדי יום. זה מאפשר להם לקבל החלטות מבוססות נתונים, לזהות מגמות ולעקוב אחר ההתקדמות לעבר המטרות שלהם מבלי לעבור בין יישומים שונים.

מה העוצמה של ניתוח נתונים מוטמע?

עוצמת ניתוח הנתונים המוטמע טמונה ביכולתו לשלב בצורה חלקה ניתוחי נתונים בתהליכי עבודה, יישומים ותהליכים עסקיים קיימים. הטמעת ניתוח נתונים ישירות בפעולות היום-יומיות של עסקים מאפשרת להם לקבל תובנות בזמן אמת, לקבל החלטות מבוססות נתונים ולהגיב במהירות לתנאי השוק המשתנים. כך ההטמעה יכולה להוביל ליעילות משופרת, חוויות לקוח מוגברות, הכנסות גבוהות ועלויות מופחתות.

מהו הערך של ניתוח נתונים מוטמע?

ניתוח נתונים מוטמע מאפשר לעסקים לקבל החלטות מושכלות על בסיס תובנות נתונים בזמן אמת, ובכך לשפר את היכולת שלהם לטפל באופן מיידי בבעיות או בשינויים בשוק. בעזרת ניתוח נתונים מוטמע, העובדים יכולים לגשת לנתונים ולפרש אותם מבלי להסתמך על תמיכה מצוות נתונים או מיומנויות ייעודיות. כך הגישה לנתונים הופכת לדמוקרטית, מהירות קבלת ההחלטות גדלה והסבירות לשגיאות הנגרמות מעיבוד נתונים ידני קטנה.

שנית, ניתוח נתונים מוטמע יכול לספק יתרון תחרותי בשיפור איכות חוויות הלקוח. עם תובנות בזמן אמת, עסקים יכולים להבין טוב יותר את ההתנהגות וההעדפות של הלקוחות שלהם, מה שמאפשר להם לספק המלצות מותאמות אישית וקמפיינים שיווקיים ממוקדים. כך, לאחר מכן, נאמנות הלקוחות תגדל, שיעורי הנטישה יפחתו וצמיחת ההכנסות תונע.

לבסוף, ניתוח נתונים מוטמע יכול לעזור להפחית את העלויות על ידי זיהוי חוסר יעילות בתהליכים עסקיים ולאפשר אופטימיזציה מתמשכת. מעקב אחר מדדי ביצועי מפתח (KPI) בזמן אמת יאפשר לעסקים לזהות צווארי בקבוק, להתאים תהליכים בהתאם ולהפחית פסולת, וכך בסופו של דבר לשפר את התוצר הסופי שלהם.