לאחרונה נתקלתי בנתונים על מאגרי המידע הממשלתיים באתר data.gov.il. הפוטנציאל שם עצום, אבל צלילה מהירה מגלה את מה שכל מנהל.ת בארגון מכיר.ה מקרוב: פורמטים בעייתיים, חוסר עקביות ותחזוקה לקויה. הנתונים קיימים, אבל הדרך מהם ועד לתובנה אסטרטגית ארוכה ורצופה במכשולים.
התופעה הזו אינה ייחודית לממשלה. בארגונים רבים, פרויקטי דאטה סיינס ו-AI מבטיחים מהפכה, אך בפועל מסתיימים לא פעם בתסכול: דשבורדים שאף אחד לא מסתכל עליהם, מודלים שלא נכנסים לייצור, והחלטות שממשיכות להתקבל על בסיס תחושת בטן.
הסיבה לכך היא כמעט תמיד פער בתהליך העבודה האסטרטגי. דאטה הוא חומר גלם, לא קסם. כדי להפוך אותו לנכס, נדרשת מתודולוגיה סדורה. זיהינו 7 נקודות כשל קריטיות בתהליך הזה:
- היעדר הקשר עסקי: מתחילים לנתח לפני שמבינים איזו החלטה מנסים לקבל.
- שאלות מחקר לא ממוקדות: יוצאים "לחפש תובנות" במקום לענות על שאלה ספציפית.
- הערכה אופטימית של תשתית הנתונים: מגלים באמצע הדרך שהדאטה לא מספיק איכותי.
- אי-התאמה בין המומחה למשימה: מעסיקים Data Scientist למשימה של BI Analyst (או להפך).
- התעלמות מ"היום שאחרי" (Deployment): הניתוח מסתיים במצגת, במקום במערכת עובדת.
- התייחסות חלקית לאבטחת מידע ואתיקה: נושאים קריטיים שנתפסים כ"כאב ראש" ולא כחלק מהליבה.
- ציפייה ל"פרויקט" חד-פעמי: במקום לבנות יכולת ארגונית מתמשכת.
כדי לעזור לארגונים להתמודד עם האתגרים הללו, ריכזנו את כל הניסיון והמתודולוגיה שלנו לתוך מדריך ממוקד: "מנתונים להחלטות: 7 עקרונות מפתח להפעלת שירותי דאטה בארגון שלכם.ן".
המדריך מפרט כל אחד מהעקרונות, מסביר את החשיבות שלו, ומספק צעדים פרקטיים ליישום.
רוצים.ות לקבל אותו ישירות למייל? מלאו את הפרטים בטופס וקבלו גישה מיידית.