האם עידן ה-AI מבשר על סוף עידן ה-BI?
עם העלייה המהירה של AI, ובעיקר של GenAI, עולה שאלה שנשמעת יותר ויותר במסדרונות ארגונים ובפוסטים מקצועיים:
אם אפשר פשוט לשאול את ה-AI שאלה ולקבל תשובה מיידית – למה בכלל צריך דשבורדים?
השאלה הזו אינה רק טכנולוגית, אלא תפיסתית. היא נוגעת לאופן שבו ארגונים צורכים נתונים, מקבלים החלטות, ומייצרים שפה משותפת סביב ביצועים ומדדים. התשובה הקצרה היא שעוד לא הגיע קיצו של הדשבורד, אבל התפקיד שלו משתנה.
גם אני רוצה דשבורד
בעולם ה-BI הקלאסי, הדשבורד הוא הכלי המרכזי להנגשת נתונים. הוא מרכז KPIs, מציג מגמות, מאפשר בקרה והשוואה, ומהווה Single Source of Truth ארגוני.
המשתמש נכנס לדשבורד, סורק גרפים וטבלאות, ומנסה להבין מה הנתונים מספרים.
בפועל, זהו מודל שמטיל לא מעט אחריות על המשתמש – לדעת לאיזה דשבורד להיכנס, להבין את ההקשרים, ולפרש בעצמו את המשמעות העסקית. כתוצאה מכך, הדשבורדים הפכו לעיתים עמוסים, גנריים, או כאלו שמשרתים בעיקר אנליסטים ולא את מקבלי ההחלטות עצמם.
אפשר להגדיל עם AI?
ה-AI משנה את נקודת המוצא. במקום ניווט ידני בדאטה, המשתמש מצפה לדיאלוג: לשאול שאלה בשפה חופשית, לקבל תשובה ממוקדת, ולבקש העמקה, הסבר או תחזית.
מרכז הכובד עובר מיכולת לנתח נתונים – ליכולת לשאול את השאלות הנכונות.
במציאות כזו, מסכי תחקור המהווים חלק משמעותי מהדשבורדים, שנועדו לאפשר חיפוש חופשי וניווט אינסופי בין חתכים, צפויים להצטמצם משמעותית או להיעלם. את עבודת החקירה האד-הוקית, שהייתה בעבר נחלתם של אנליסטים, ה-AI יודע לבצע מהר יותר ובאופן נגיש לכל משתמש.
אז למה לי דשבורד עכשיו?
בעידן של AI, הדשבורד ממשיך לשמש כ"כיכר העיר" של הנתונים הארגוניים: המקום שבו מדדים מרכזיים מוגדרים, מחושבים ומוצגים בצורה יציבה, עקבית ומוסכמת, ומהווים בסיס לשיח ולקבלת החלטות.
חשוב לזכור שדשבורד אינו אוסף אקראי של גרפים, אלא מבנה מתוכנן היטב של מידע. דשבורד איכותי נבנה מתוך חשיבה על המשתמש, כולל סדר, היררכיה וזרימה לוגית, ומוביל אותו מהתמונה הכללית אל המדדים הקריטיים. מאחוריו עומדת בחירה מודעת של מה חשוב להציג, ואיך להציג זאת כך שהמשמעות העסקית תהיה ברורה.
גם כאשר כלי AI יודעים לייצר גרפים ותשובות לפי דרישה, עדיין נדרש עוגן של מדדים רשמיים שאינם משתנים לפי הקשר או ניסוח שאלה. בעוד שמסכי תחקור עמוקים צפויים להצטמצם, הדשבורד – כמרחב מוסכם ונרטיבי של מדדים מרכזיים – נשאר רכיב יסוד בארכיטקטורת הדאטה הארגונית.
דשבורד, סוף?
בקרב חלק מאנשי קהילת ה-Data, נשמעות הצהרות על "סוף עידן הדשבורדים". בפועל, לדעתנו, מדובר בסיסמה פרובוקטיבית. עידן הדשבורדים לא ייעלם, אלא יפסיק להיות הערוץ היחיד, ולעיתים גם לא המרכזי, לצריכת נתונים.
המעבר הוא מתפיסה Dashboard-centric לתפיסה Insight-centric: הדשבורד כבסיס ויזואלי ומוסכם, וה-AI כשכבת תיווך חכמה שמתרגמת נתונים לתובנות מותאמות אישית, לפי הקשר, תפקיד ושאלה עסקית. ה- AI וה GenAI-אינם מחליפים את הדשבורדים והדוחות כ״כיכר העיר״ – אלא, הופכים לערוץ נוסף, חזק ומשלים, שמנגיש תובנות בצורה דיאלוגית, מהירה ואישית, ובעצם מחליפים את היכולת שהייתה שמורה לאנליסטים – שליפות של נתונים מותאמים שלא משוקפים בדשבורד ופירוש המשמעות שלהם.
הדשבורדים, מצידם, מתמקדים במה שהם עושים הכי טוב: הצגת מדדים מרכזיים, יצירת שפה משותפת, ולהוות בסיס אמין לפעולה של שכבת ה-AI מעליהם.
ארגונים לא צריכים לבחור בין BI ל- AI אלא לשלב ביניהם בצורה חכמה, שמנצלת את החוזקות של כל אחד מהם.
המפתח מבחינת ארגונים הוא להשקיע בשכבה סמנטית רחבה – שכבת ביניים המתרגמת נתונים גולמיים למונחים עסקיים עקביים, לרבות מדדים, הגדרות ולוגיקה. על גבי שכבה זו ניתן הן להטמיע כלי AI לתחקור וניתוח נתונים, בין אם בפיתוח פנימי ובין אם באמצעות פתרונות מדף, והן להקים דשבורדים מרכזיים, מתוכננים ובעלי ערך.
אף אחד לא יודע בוודאות מה צופן העתיד, שכן מהפכת ה-AI ממשיכה להתפתח בקצב מסחרר. כדי להצליח בעידן הנוכחי ארגונים נדרשים לפתח אסטרטגיית דאטה מקיפה, להגדיר את הערך העסקי הרצוי ולהטמיע שגרות ותהליכי עבודה מתאימים. המומחים של TASC עומדים לרשותכם ללוות אתכם בתהליך חשוב זה, מסייעים לכם לנווט בבטחה בים ההזדמנויות והאתגרים של עולם ה-AI המתפתח.
