שלום לכולם,
החגים מאחורינו ואנחנו כבר ברבעון הרביעי והאחרון של שנת 2021...

בשלב זה של השנה, ארגונים לרוב בוחנים האם נשארו להם תקציבים לא מנוצלים, והמחלקות השונות מכינות את ה-wish list שלהן לתקציב השנה הבאה.

אז איך לנצל עודפי תקציב ולגבש תקציב מתאים ל-2022?
האם יש דרך לנצל ביעילות עודפי תקציב של 2021 לפתרונות AI ו-BI שישדרגו את יכולות הדאטה והאנליטיקה של החברה עוד לפני סוף השנה? זה אולי נשמע דמיוני לרוב האנשים, אבל מנסיוננו זה בהחלט אפשרי, ועל כך אנחנו רוצים לדבר בניוזלטר הפעם. 

האם ניתן לתכנן וליישם פרויקטי דאטה ואנליטיקה בקבועי זמן קצרים יותר ובתקציב נמוך יותר מהמקובל?

פרויקטים של דאטה לרוב נתפסים כגדולים, יקרים וארוכים, ולכן החלטה על פרויקט AI נתפסת כסוג של סיכון מצד מקבלי ההחלטות. הם רוצים להיות בטוחים בתרומה לצמיחת החברה ובהחזר חיובי ומהיר על ההשקעה. 

החדשות הטובות הן שזה בהחלט אפשרי לגדר את הסיכון ולקבל ערך מהיר מפרויקטי AI, בלי לוותר על החדשנות. ניתן לעשות את זה על ידי יישום אסטרטגיות מוכחות מעולם הסטארטאפים, שמתאימות גם לארגונים וחברות ותיקים ומסורתיים יותר.

אז איך זה עובד?

כדי להוציא לפועל כל פרויקט דאטה ואנליטיקה, ובודאי כזה שרוצים ליישם מהר, יש מספר תנאים שצריכים להתמלא:

1. הגדרת הבעיה העסקית בה רוצים לטפל. צריך קודם כל להבין מה הבעיה העסקית שעליה מבקשים פתרון, עם מה מתמודדים, ומה החלום. הבעיה צריכה להיות מתוחמת וממוקדת (נוכל לסייע לכם גם בהגדרה ודיוק הבעיה עם מי שנדרש). חשוב לזכור כי שלב ה-prototype אינו הפתרון המוגמר וייתכן שרק חלק מפתרון הבעיה יגיע לכדי יישום בשלב זה. גם זאת, חשוב להגדיר מראש.

2. בדיקת היתכנות. מומלץ להתייעץ עם גוף מומחה בלתי תלוי, שאינו מפיץ (reseller) של טכנולוגיה מסוימת, אלא מכיר את כל השוק - כדי לקבל חוות דעת אובייקטיבית. המומחה ייתן לכם אינדיקציה על ההיתכנות והקונספט של הפרויקט, האם הוא ריאלי ובאיזה לו"ז, אילו פתרונות נכונים ומתאימים קיימים, ולא פחות חשוב - אילו פתרונות אינם מתאימים.

3. גיבוש אסטרטגית דאטה ואנליטיקה . ניתן לגבש אסטרטגיה בלי תלות במי שמיישם אותה, אך חשוב לעשות זאת בעזרת מישהו מנוסה הן בגיבוש אסטרטגיה ארגונית מקיפה והן במימוש אסטרטגיות כאלה בארגונים, על ידי ביצוע פרויקטים. הסיבה לכך היא שיש הבדל מהותי בין תכנון לביצוע, או בין רמת המאקרו למיקרו. אתם רוצים שמי שמלווה אתכם יכיר את שתי הרמות וידע לתרגם את התוכנית האסטרטגית לפתרונות בשטח, שמביאים ערך עיסקי אמיתי, גם אם אתם לא מיישמים את האסטרטגיה במלואה כרגע, או אם אתם בוחרים בספק נפרד לביצוע. 

ניתן לתכנן אסטרטגיה ליישום בשלבים, או על פי תקציב מוגדר, לגבש אסטרטגיה להשגת יעדים ונצחונות מהירים, או תוכנית אסטרטגית לצורך גיבוש תקציב הדאטה והאנליטיקה לשנה הבאה תוך ניצול עודפי התקציב של 2021.

בכנס האחרון של חברת STKI, הוצגה BIyond בין החברות המשמעותיות בשוק בתחום אסטרטגיית דאטה לארגונים מבין חברות ה"בוטיק", בעלות רמת המומחיות הגבוהה בתחום.

4. יישום - מהיר או הדרגתי? כמו בסטארטאפים, גם בארגונים גדולים או מסורתיים יותר ניתן ליישם מוצר מתקדם שפותר בעיה בוערת תוך פרק זמן קצר, ולא חייבים להשקיע בכך מאות אלפי שקלים. כן מומלץ לבחור לשלב היישום יועץ או אינטגרטור שמכיר את הפתרונות החדישים ביותר הקיימים בשוק, עובד בנישות שונות ועם מגוון טכנולוגיות , ויכול להתאים את הפתרון האופטימלי לבעיה הבוערת כרגע, תוך סיום שלב הביצוע במהירות ובאיכות הנדרשות.

ב-BIyond אנחנו עובדים עם מגוון טכנולוגיות, מכירים את הפתרונות המתקדמים ביותר הזמינים בשוק - ואנחנו לא ריסלרים של אף ספק או טכנולוגיה אלא מהווים Trusted advisor ללקוח. כל מה שעומד לנגד עינינו הוא מציאת הפתרון המתאים והנכון ביותר עבורכם. 

בעבודה איתנו, הגמישות והשליטה בתהליך ובתקציב היא בידיים שלכם בכל רגע נתון, ואתם עשויים להיות מופתעים לטובה מהמהירות והעלות. תוכלו לבחור לעשות איתנו תהליך אסטרטגי בלבד, לבוא עם אסטרטגיה שגובשה על ידי אחת מחברות הייעוץ ולקבל מאיתנו הצעה לביצוע בלבד, או לעשות איתנו את כל התהליך - מהאסטרטגיה עד הביצוע - צעד-צעד או ברצף. 

בפגישה איתנו תוכלו להיעזר בידע שלנו להבנת הבעיה שעל הפרק ולאינדיקציה ראשונית על הקונספט וההיתכנות (שלבים 1 ו-2) . אם אתם רוצים לנצל עודפי תקציב לפרויקט מהיר ברבעון 4 או לגבש תקציב דאטה ואנליטיקה מדויק ל-2022, מוזמנים לתאם איתנו שיחת ייעוץ ללא עלות וללא התחייבות.
 

לחיי נצחונות מהירים!

ב"דברים מעניינים מהרשת" הבאנו שני מאמרים מאוד מעניינים:

המאמר הראשון מתאר את הגישה של AWS לעידוד חדשנות ויצירתיות.
AWS מעודדת חדשנות כמעט בפנאטיות, והולכת מאוד רחוק בעידוד צוותים לעבוד על פיתוח רעיונות - גם במחיר של כפילויות וכביכול "בזבוז משאבים". בסופו של דבר, המטרה היא לשחרר חסמים ולמנוע עיכובים בפני הצוותים שעובדים, אבל גם לבחור - ברגע הנכון ביותר - מבין שלל הפתרונות לבעיה מסויימת, את זה שיש לו את סיכויי ההיתכנות הטובים ביותר.
מומלץ לקרוא!

המאמר השני עוסק בנושא מוכר מתחום האתיקה של AI, והוא הנחיצות של Human in the Loop.
הרעיון הוא שהחלטות הרות-גורל לא יתבססו על AI בלבד, אלא יהיה גורם מומחה מעולם התוכן הרלוונטי שיקבל את ההחלטה הסופית - בהתבסס על המלצות של AI אבל תוך הפעלת שיקול דעת נוסף. כביכול, מדובר בפתרון מושלם לבעיה קריטית - אבל יש לו גם מספר חסרונות, כשהבולט מביניהם היא היכולת להשתמש בפתרון כזה ביישומים בהם נדרשות הרבה החלטות בקבועי זמן מאוד קצרים. דוגמה מעולה לכך היא מכונית אוטונומית.

כמו תמיד – נשמח לקבל פידבקים ושיתופים.

תהנו!
אדר שומרון
מנכ"ל ביונד
054-7722289

adar@biyond.co.il