מתברר שבארגונים לא באמת משתמשים בדאטה כדי לקבל החלטות

תמונה: ChatGPT

האם הארגון שלכם יודע להשתמש בדאטה שנאסף ממשתמשים ולקוחות, ועד כמה העובדים משתמשים בו כדי לוודא שההחלטות העסקיות שהם מקבלים הן נכונות ומגובות? סקר חדש של חברת האנליטיקה הישראלית Sisense מראה שהתשובות לשאלות החשובות האלו כנראה לא ייגרמו לכם לחייך.

על פי הסקר, שכלל 500 משיבים מארגונים במגוון תעשיות, 76% הודו שהם מקבלים החלטות עסקיות מבלי שבחנו קודם לכן את הדאטה הרלוונטי. התוצאה כמובן יכולה להיות הרת אסון: החלטות שמתקבלות באפלה, מבלי להישען על נתונים אמפיריים או תובנות מהשטח, עלולות להוביל להפסדים משמעותיים ולשחיקה של היתרון התחרותי.

מדוע זה קורה? אחת הסיבות המרכזיות היא חוסר נגישות למידע. 78% מהמשיבים טענו שהם מאבדים שעות עבודה יקרות רק בגלל הצורך להתמודד עם מערכות מסורבלות ונתונים שאינם זמינים. למעשה, רבים מהם העידו שהם מבזבזים עד חצי מיום העבודה על חיפושים במערכות מידע מורכבות, דבר שפוגע לא רק בפרודוקטיביות אלא גם ביכולת לקבל החלטות מדויקות. השילוב בין מערכות קשות לשימוש ובין גישה מוגבלת לדאטה יוצר מציאות שבה ארגונים מתקשים לממש את מלוא הפוטנציאל של המידע שברשותם.

כל עדכוני ה-IT, תשתית וטכנולוגיה בערוץ הטלגרם של ITtime

ולמרות הפער הזה, 81% מהארגונים שענו על הסקר סבורים שיש להם שליטה טובה או מלאה על הנתונים. אלא ש-64% מהם הודו במקביל שהם כלל לא מצליחים לגשת למידע בצורה אמינה – פער שיכול להעיד על תחושת ביטחון מדומה שמובילה לבחירות שגויות. כאשר מערכת אנליטית אינה נגישה, לא מספיק אמינה או שאינה משתלבת היטב בתהליכי העבודה, היא מאבדת את הרלוונטיות שלה גם אם הושקעו בה משאבים רבים.

השלכות נוספות באות לידי ביטוי בעיכובים תפעוליים: יותר ממחצית מהמשיבים דיווחו על עיכובים בהשקת מוצרים בגלל צווארי בקבוק בגישה לנתונים, ו־46% השיבו כי נדחו או בוטלו בין שלושה לחמישה פיתוחים במהלך השנה האחרונה רק בשל אתגרי אינטגרציה של מערכות אנליטיקה.

השקעתם בבינה מלאכותית? זה לא מבטיח הצלחה

גם כשזה מגיע לשילוב של בינה מלאכותית התמונה לא אופטימית בהרבה. לפי הסקר, שני שלישים מהארגונים ניסו אך נבלמו בשל אתגרי הטמעה (32%), עלויות (24%) ואיכות נתונים (21%). מה שמצביע על כך שגם השקעות ב-AI עלולות להיתקע אם אין תשתית אנליטית מסודרת, נגישה ואמינה שתתמוך בה.

דוח "מצב האנליטיקה" לשנת 2025 מצביע על מגמה ברורה: למרות ההשקעות בתשתיות, ארגונים מבקשים פתרונות פשוטים יותר, שמאפשרים עבודה ישירה עם נתונים, בלי תיווך, בלי מומחיות מיוחדת ובלי הסתבכות. יותר ממחצית מהארגונים מעריכים שעד 2026 חלק ניכר מתהליכי העבודה יתבצעו באמצעות בינה מלאכותית, מה שמחדד אף יותר את הצורך במערכות אנליטיקה שמדברות בשפה תפעולית, פועלות בשקיפות ומתחברות למציאות היומיומית של קבלת החלטות.

"עם השקעות של מיליונים בתשתיות דאטה, חברות מבינות כעת שערך אינו נוצר מעצם ההחזקה בנתונים, אלא מכך שהתובנות זמינות בצורה חלקה בנקודת ההחלטה", אמר מוטי ספיר, דירקטור בכיר לפתרונות לקוח בסייסנס, "אנליטיקה מוטמעת צריכה להיות פשוטה כמו בדיקת הסוללה של טלפון – כשהיא חלשה, מקבלים התראה. עיקרון זהה צריך להתקיים גם בעסק: מקבלי ההחלטות זקוקים להתראות בזמן אמת כאשר נושא כלשהו דורש את תשומת לבם, ולא להסתמך על כך שהם יוכלו לזהות אותו במהלך הסקירה העסקית הבאה".