האם AI נחוץ על מנת להפיק תובנות מדוחות BI?

תובנות מבוססות AI מתוך דוחות BI

כלי BI כגון Tableau או Power BI מאפשרים להפיק תובנות מתוך הדוחות באמצעות יכולותAI  אך עולה השאלה: האם באמת יש צורך בתובנות הללו?

כאשר AI נדרש לענות על שאלות עסקיות מתוך הדוח, האם הדבר מעיד על כך שדוח שהדוח אינו ברור, ולכן אנו נאלצים להיעזר בכלים נוספים על מנת להפיק ממנו תובנות? או שמא קיימות תובנות סמויות מן העין, שרק AI מסוגל לזהות ולחשוף?

האם יש צורך בהפקת תובנות AI מתוך דוחות BI?

תפקידו של דוח BI הוא להיות ברור, ממוקד ומותאם לפעילות העסקית, כך שניתן יהיה להפיק ממנו תובנות בקלות. הפקת תובנות היא המהות של דוח BI, ולכן שימוש בכלי AI לצורך הפקת תובנות עשוי להעיד שהדוח אינו עונה באופן מלא על הצורך שלשמו נוצר.

מרבית השאלות שמנהלים שואלים אמורות לקבל מענה ישיר וברור מתוך דוח ה-BI עצמו. לדוגמה, אם מנהל שואל את ה-AI  שאלה בסיסית כמו מהו הרווח של החנויות בעיר מסוימת משום שאינו מצליח להבין זאת ישירות מהדוח, סביר להניח שהדוח תוכנן באופן שאינו מותאם לצרכים העסקיים שלו.

כמובן שניתן להיעזר ב- AI לצורך מענה על שאלות עסקיות, אך כאשר הפקת תובנות מדוח BI נשענת באופן מסיבי על AI, הדבר מעיד על כך שהדוח לא תוכנן כראוי ואינו ממלא את ייעודו.

בדוח BI שתוכנן נכון ניתן לזהות בקלות מגמות במדדים המרכזיים (KPIs), כשהם מפולחים לפי סגמנטים עסקיים רלוונטיים (לקוחות, מוצרים וכדומה), באופן ברור ואינטואיטיבי המאפשר להסיק תובנות ישירות מהנתונים.

מתי AI יכול לסייע בהפקת תובנות מדוח BI?

על אף האמור בסעיף הקודם, ישנם מקרים שבהם שימוש ב-AI יכול לסייע בהפקת תובנות מדוחות BI. לא כל התובנות הן מיידיות או ניתנות לזיהוי בקלות, גם כאשר הדוחות עצמם מתוכננים היטב, ובכל מקור נתונים קיימות גם תובנות סמויות מן העין, שאלגוריתמים סטטיסטיים ויכולות AI יכולים לסייע בחשיפתן.

איתור אוטומטי של מגמות המסתתרות בנתונים

בדוחות BI ניתן בדרך כלל לזהות בקלות לקוחות מרכזיים עבור החברה או את המוצרים הנמכרים ביותר. עם זאת, זיהוי מגמות דינמיות ומתפתחות בתוך הנתונים הוא משימה מורכבת יותר.

לדוגמה, בדוחות BI קשה לאתר מקרים נקודתיים שבהם לקוחות מתחילים להגביר באופן פתאומי את רמת הפעילות שלהם ועל מנת לחשוף אותם ניתן לעשות שימוש באלגורתמים של AI המאפשרים לחשוף לקוחות אלו.  

ניטור רציף של לקוחות המגבירים פעילות מאפשר להעביר את המידע למחלקת השיווק, אשר יכולה להציע מבצעים או פעולות ממוקדות במטרה להמשיך ולחזק את מגמת העלייה ברכישות.

באופן דומה, איתור אוטומטי של מגמות יכול לזהות מוצרים שמתחילים להימכר בקצב גבוה יותר בעקבות טרנדים ברשתות החברתיות. זיהוי מוקדם של מגמות אלו מאפשר להיערך בהתאם, למשל באמצעות הגדלת המלאי או התאמת האסטרטגיה השיווקית.

איתור אוטומטי של גורמים לנטישת לקוחות

בדוחות BI איכותיים קיים לרוב מדד של שיעור נטישת לקוחות, כלומר זיהוי לקוחות שרכשו בחודש הקודם אך לא ביצעו רכישה בחודש הנוכחי. עם זאת, מרבית הדוחות אינם מספקים תובנות לגבי הסיבות לנטישת הלקוחות.

כאן נכנסים לתמונה אלגוריתמים סטטיסטיים ויכולות AI שיכולים לסייע בחשיפת הגורמים לנטישה באמצעות ניתוח מאפייני הלקוחות שנטשו והשוואתם לשאר הלקוחות, ולהפוך את המידע לתובנות אופרטיביות לצמצום הנטישה בעתיד

חיזוי מגמות על סמך נתוני העבר העזרת AI

דוח BI, טוב ככל שיהיה, מציג את נתוני הפעילות העסקית שכבר התרחשה. אך מה לגבי העתיד? האם ניתן, על סמך הנתונים הקיימים, לחזות מה צפוי לקרות בהמשך?

קיימים אלגוריתמים ומודלי AI שיכולים לסייע בניבוי מגמות עתידיות בפעילות העסקית על בסיס נתוני עבר. עם זאת, חשוב לזכור שמודלים אלה מוגבלים ואינם יכולים לחזות את העתיד בוודאות. כפי שאמר חתן פרס נובל, הפיזיקאי נילס בוהר:
"חיזוי הוא דבר מסובך מאוד, בעיקר בכל הקשור לעתיד."

לסיכום

כאשר דוח BI מותאם היטב לפעילות העסקית, ניתן להפיק ממנו תובנות עסקיות בקלות, ואין צורך מהותי להיעזר ב-AI  על מנת להפיק תובנות מהדוח עצמו.
עם זאת, AI יכול לסייע בהפקת תובנות מורכבות וסמויות מן העין, אשר אינן ניתנות לזיהוי בדוח BI סטנדרטי.

על אף ההתלהבות הרבה סביב תחום ה- AI, חשוב לציין כי רבות מהתובנות המתקדמות שמיוחסות ל-AI מבוססות בפועל על אלגוריתמים סטטיסטיים המוכרים זה שנים לאנליסטים ולאנשי  Data Science, ונעשה בהם שימוש נרחב לאורך זמן.

החידוש המשמעותי טמון בעיקר ביכולות ניתוח השפה הטבעית המרשימות של ה-AI. יכולות שלא היו קיימות ברמה הזו עד השנים האחרונות.

אנחנו עדיין לא ידעים מה תהיינה ההתקדמות של כלי ה-AI  בעתיד, אך נכון לזמן כתיבת המאמר (תחילת 2026) את מרבית היכולות בתחום הפקת תובנות ניתן כבר עכשיו לקבל בעזרת הטכנולוגיה הקיימת ו- AI יכול לעזור להפעיל אותם באופן אוטומטי.

אודות

שמי יובל מרנין, ואני מומחה לניתוח נתונים, אנליטיקה ודוחות BI, עם ניסיון של למעלה מ-15 שנים.

במהלך הקריירה שלי עבדתי במגוון תחומים, כולל פינטק, קמעונאות, תחבורה ועוד. צברתי ניסיון בעבודה עם חברות ישראליות גדולות, סטארטאפים קטנים וחברות הון סיכון, והתמחיתי בהפיכת נתונים לתובנות עסקיות משמעותיות.

מהניסיון הרב שלי בתחום ניתוח הנתונים, אני סבור שחברות יכולות להפיק ערך רב מהנתונים שכבר קיימים במערכות ה-ERP שלהן – גם אם אין להם מערך BI מורכב ויקר.

ליצירת קשר והדגמה של השירות ניתן לפנות אלי:

LinkedIn | Facebook | [email protected]

לחצו על הקישור להסבר על דוחות BI מותאמים אישית שאינם דורשים מערכות BI חיצוניות.