הקשר בין ניהול מסדי נתונים להפקת מסקנות עסקיות עבור הארגון

ניהול תהליכי זרימת הנתונים לארגון ואחסונם הינו חלק אינטגרלי וחשוב במחלקת הפיתוח, תפקידו לחבר בין כל המערכות השונות בארגון. כאשר ישנם תהליכים שונים בארגון אז ישנם גם מקורות מידע שונים – אם זה בעולם האונליין כגון פעולות אקטיביות שהמשתמש מבצע באינטרנט כמו רישום או שימוש באפליקציה או מידע שיווקי אודות קמפיינים שונים באמצעות נותני שירות למיניהם (Google ו-Facebook לדוגמא) או באופליין כאשר עובדים בארגון מזינים נתונים ידנית למערכת CRM כמו תוכן שיחת טלפון וכיוב. תפקידו של ה-DBA הינו לדעת לקלוט את הנתונים, להמיר אותם לפורמט אחיד ולאחסן אותם באופן יעיל ולוגי, כאשר המטרה הינה מערכות פנים ארגוניות, בשימוש העובדים, אשר יציגו את הנתונים שנאספו.

ארגונים רבים משתמשים בנתונים המאוחסנים ב-DB על מנת לנתח את התוצאות העסקיות שלהם ולהסיק מסקנות להתייעלות, תהליך זה נקרא BI – Business Intelligence או בינה עסקית. בארגונים רבים ישנו צוות BI המונה אנליסטים וסטטיסטיקאים, מטרתם הינה ניתוח נתונים והסקת מסקנות אופרטיביות עבור הארגון. התוצר של המחלקה מתחלק לשני חלקים: הראשון הינו יצירת דוחות ביצועים (Reporting) עבור הדרג הניהולי – דוחות עבור ביצועי קמפיינים שיווקיים, ביצועי אנשי מכירות, דוחות עבור הכנסות והוצאות בארגון וכיוב; החלק השני הינו אנליזה שבמסגרתה מנתחים יותר לעומק את כל המרכיבים של העסק באמצעות מודלים סטטיסטיים רלוונטיים – דוגמא הינה שווי אורך חיים של משתמש (Life Time Value, מחשבים את הרווח עבור משתמש עם אורך חיים ממוצע) לפי המודל הזה ניתן לעשות ניתוחים מעמיקים יותר כגון יעילות של קמפיינים או אנשי מכירות במדינות מסוימות או בשפות מסוימות וכיוב. על בסיס עולם ה-Reporting בלבד לא ניתן לקבל החלטות עסקיות משמעותיות שכן נקבל מצג נוכחי בלבד, אך בשילוב עם אנליזה מעמיקה ניתן לקבל החלטות אופרטיביות משמעותיות אשר ישנו את התוצאות העסקיות של הארגון.

הכלים בהם משתמשים אנשי BI כוללים תשאול מבוסס SQL (שפת ניהול ותשאול נתונים ב-DB), כלי Reporting שונים (לדוגמא SSRS, SQL-Server Reporting Services), כלים לניתוח נתונים באמצעות OLAP, מודל המנהל את הנתונים במבנה של קובייה רב-מימדית (לדוגמא SAP Business Objects), כלים סטטיסטיים למיניהם (לדוגמא SPSS) וכמובן שימוש מתקדם באקסל. כפי שניתן להבין ישנם כלים חופפים בין אנשי BI לבין DBA – כגון SQL, ולכל הפחות ישנה מערכת BI שמתממשקת ל-DB כמו המערכת של SAP. בנוסף, בבירור ניתן לקבוע שההסתמכות על נכונות הנתונים וההשפעה על מבנה הנתונים הינה גבוהה מאוד. כתוצאה מכך ישנם גם ממשקי עבודה רבים בין DBA לאיש BI, להלן מספר דוגמאות:

• בקשה ליצירת משתנה בטבלה. לדוגמא, הוספת משתנה לטבלת המשתמשים אשר מציין אם המשתמש ביצע פעולה מסוימת (רכישה, הפקדה, רישום וכיוב), כאשר המטרה של המשתנה הינה לסייע לאיש ה-BI לתשאל את ה-DB ביעילות.

• בקשה ליצירת טבלאות מסכמות. לדוגמא, ישנה טבלה של טרנסאקציות כספיות של משתמשים, כאשר כל משתמש מבצע מספר טרנסאקציות. איש ה-BI יבקש טבלה מסכמת המכילה את סך הפעולות הכספיות עבור כל משתמש לפי חתך תקופתי מסוים (שעה, יום, שבוע, חודש, רבעון, שנה וכיוב) עבור תשאול יעיל יותר של ה-DB.

• בדיקת עומסים ב-DB עבור שאילתות מורכבות. ישנן שאילתות מורכבות ומסובכות אשר אנשי BI בונים על-מנת לבצע ניתוחים מורכבים. לעיתים בדיקות אלה מעמיסות על המערכת וגורמות לאיטיות עבור משתמשים אחרים. ה-DBA יכול לסייע הן בבדיקת העומסים עצמה והן בייעול הפעולה הטכנית שאיש ה-BI מנסה לבצע.

• אינטגרציה בין שני DBים שונים עבור ניתוחים מורכבים. לדוגמא, במחקר רפואי יש DB המכיל פרטים על אנשים, אילו תרופות נטלו ובאיזה מחלה אובחנו. ישנו DB נוסף אשר מכיל פרטים אודות אותם אנשים ואילו תופעות לווי הם חוו. אינטגרציה בין ה-DB תוכל לבצע ניתוחים מורכבים יותר כגון חישוב הסיכוי לתופעת לווי מסוימת מתרופה מסוימת.

• תכנון סכמות של DB ותהליכי ETL. לעיתים ה-DBA יתייעץ עם אנשי ה-BI לדעתם בתהליך קליטת הנתונים ואחסונם ב-DB. תהליך זה הינו חשוב מכיוון שלעיתים יש לאיש ה-BI השגות בנוגע לתשאול יעיל של ה-DB.

• יעוץ טכני. ה-DBA ואיש ה-BI משתמשים בכלים דומים ולכן יוכלו להפנות שאלות זה לזה.

לעמוד קורס דאטה אנליסט ו-BI