- כלים וטכנולוגיה
3 דקות קריאה
כשמחליפים מערכת BI, הנטייה הטבעית היא לעבוד איתה בדיוק כמו עם הישנה. למה זה לא עובד, וכמה זה עולה לארגון.
לקריאה ←
כבר יותר מ־20 שנה אני עובד בצומת שבין דאטה, BI ושיווק. כאן אני כותב על מה שקורה מתחת לפני השטח: קבלת החלטות, תרבות נתונים, והאנשים שמאחורי הדשבורדים.
הקמתי וניהלתי צוותי אנליסטים, מפתחי BI ו־Marketing Automation בארגונים שונים מאוד זה מזה: מהשירות הציבורי, דרך סטארטאפים קטנים ועד ארגונים בינלאומיים גדולים. בכל אחד מהם עבדתי על אותו דבר: להטמיע תרבות data-driven, לחבר בין צוותים למטרות משותפות וליצור בארגון שפה אחת סביב הנתונים.
לאורך השנים למדתי שהחלק הקשה הוא כמעט אף פעם לא הטכנולוגיה. הוא השאלות שלפניה: מה המטרה, מי ישתמש בזה, ומה יקרה ביום שאחרי הדשבורד. על זה בדיוק הבלוג הזה.
בשנים האחרונות אני בונה גם צוותי סוכני AI לעבודת דאטה אמיתית. למשל, צוות שלם לסביבת Qlik Sense: מה־DWH, דרך סקריפטי הטעינה והמילונים, ועד הוויזואליזציה.
אנליסטים כבר מזמן הפכו לגוף מרכזי בכל ארגון, או לפחות צריכים להיות.מתוך הפוסט הראשון בבלוג
נושאים שנמצאים בבסיס העבודה עם נתונים, גם כשהם לא קשורים ישירות לשאילתה או לדשבורד.
מעבר לכתיבה, אני מלווה ארגונים ואנשי דאטה: ייעוץ ופיתוח BI, Marketing Automation, הכשרה ומנטורינג, ובניית צוותי AI לעבודת דאטה. אם משהו כאן מדבר אליכם, אשמח לשמוע.