1. מרחב הטכנולוגיות לניתוח מידע

2. מנתונים דרך מידע ועד החלטות

3. נתונים Data
אוסף של עובדות בסיסיות על אנשים, אירועים וישויות רלוונטיות לארגון וליישום
הנתונים נאגרים ומעובדים במערכות מידע תפעוליות

4. מידע Information נתונים שעברו עיבוד ושיוך בהקשר מסוים
המידע מוצג בממשק נוח: דו"ח, גרף, טבלה

5. ידע Knowledge תוספת שניתנת לנו להבנת נושא מסוים
תוספת שניתנת לנו להבנת נושא מסוים
תהליך ההמרה של מידע לידע מתרחש במוח ומבוסס על התבוננות במידע וניתוחו
אין זה תהליך מובנה
מבוסס גם על ניסיון, העדפה ותחושת בטן

6. ידע Knowledge
תהליך הפיכת המידע לידע יכול להיות * אנושי ולהתבצע במהלך חקירת המידע * תהליך ממוחשב המבוסס על שימוש באלגוריתמים שונים המופעלים על הנתונים כדי להסיק מהם ידע
התהליך הממוחשב ידוע בשם הכולל: כריית נתונים – Data Mining

7. החלטות Decisions
ההחלטות מבוססות על: * ידע * ניסיון * הערכות ותחושות * הבנת המשמעות של המידע
אותו מידע המוצג לאנשים יכול להפוך לידע שונה ולפיכך להביא להחלטות שונות

8. החלטות Decisions

9. סיווג תהליכי ניתוח נתונים - עיבוד אנליטי ברמת מורכבות פשוטה
דוגמא: שאילתא כגון הצגת תיק ני"ע של כל לקוחות הבנק במרכז עסקים ראשי ת"א בענף ההי-טק עם אובליגו בין 400 א' ש" ל- 1 מ' ₪
זוהי שאילתא פשוטה
זוהי תחילת הדרך בניתוח המידע
ניתן לעדן השאילתא ולהתרכז בני"ע מרשימת המעוף
עיבוד אנליטי זה נתמך ע"י מחוללי שאילתות ודוחות

10. סיווג תהליכי ניתוח נתונים - עיבוד אנליטי ברמת מורכבות בינונית
ניתוח רב-מימדי -
מהן 5 סוגי ההלוואות שבוצעו בכמות הגדולה ביותר החודש, מה היקף ההלוואות בכל סוג הלוואה החודש לעומת החודש הקודם
הצג את סך הרווחיות לפי סניף ומרחב
הצג הרווחיות לפי סוגי אשראי ופירוט לפי חודשים ושנים ל- 3 השנים האחרונות

11. סיווג תהליכי ניתוח נתונים - עיבוד אנליטי ברמת מורכבות גבוהה
כריית נתונים –
מה התחזית לגבי נטישת לקוחות במידה ותעלה העמלה לגבי הלוואה צמודה לשנתיים לקוחות בענף הנדל"ן ב- 5%
מה ההשלכות השינוי על רווחיות החברה
כדי לענות יש * להבין מהם הפרמטרים המאפיינים לקוחות נוטשים כגון: נתונים דמוגרפים, היקף חבות, סוג העיסוק * לפתח מודל מתמטי (אינטליגנציה מלאכותית) לחיזוי נטישה

12. טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי אימות
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי אימות
המשתמש בונה הנחה מסוימת ומפעיל טכניקות ניתוח כדי להוכיח/לאושש או לסתור את ההנחה
התהליך מבוסס על *כישורי המשתמש * האינטואיציה שלו * יכולתו להניח הנחות * יכולתו לבנות שאילתות נכונות * יכולתו לפרש נכון הממצאים * יכולת המשתמש לבחון תבניות לא ידועות וכן תבניות גלויות

13. טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי אימות
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי אימות
הטכנולוגיות המתאימות: * מחוללי שאילתות * מחוללי דוחות * כלי ניתוח רב-מימדי

14. טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי
לא הוכחת הנחות אלא גילוין
המשתמש מאפשר לכלים מבוססי אלגוריתמים מתחום האינטליגנציה המלאכותית לחשוף מהנתונים תבניות המסתתרות בהם

15. טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי
טכנולוגיות עבור תהליכים אנליטיים מבוססי גילוי
הטכנולוגיות המתאימות – כלי כריית נתונים
בחינת מספר רב של נתונים וגילוי * יחסים * הקבצות * קשרים * תבניות

16. מחוללי שאילתות ודוחות קיים גם במערכות תפעוליות
קבלו תאוצה עם הופעת בסיסי נתונים טבלאיים ושפת SQL
בעזרת טכנולוגית ODBC של מיקרוסופט הפכו בסיסי נתונים טבלאיים לפתוחים ונוחים לגישה ממגוון כלים של צד שלישי
בעלי ממשק גרפי נוח – אין צורך בידע של שפת SQL
בחירת עמודות לשליפה תחת קרטוריונים עם אופציה להקבצה ומיון המידע המופק

17. מחוללי שאילתות ודוחות – כלים מובילים
מחוללי שאילתות: * Business Object של חברת Business Object * Discover של חברת Oracle * Impromptu של חברת Cognos * Brio Enterprise של חברת Brio Technologies

18. כלי ניתוח רב-מימדי (Online Analytic Processing) OLAP
אינה דורשת להכיר את מורכבות הניווט בבסיס הנתונים
הכלי מארגן הנתונים במבנה קוביה רב-מימדית
כל פאה מייצגת מימד עסקי (מוצרים, לקוחות, סניפים, זמן)
במפגש של כל אחד מהממדים נשמרים נתונים (עובדות)
כגון: מה היו המכירות של סנדלים בסניף ת"א מרכז ללקוח משה לוי בשבוע המתחיל ב- ומסתיים ב-

19. כלי ניתוח רב-מימדי (Online Analytic Processing) OLAP
המשתמש מתחיל תהליך ניתוח מהתבוננות ברמה גבוהה ובהדרגה מבקש לקבל פרטים נוספים
שיטת מלמעלה למטה (Top-Down)
מרמה סיכומית לירידה לפרטים (Drill Down)
תצוגה נוחה יותר מתצוגה טבלאית רגילה

20. הצגה טבלאית מול הצגה רב-ממדית

21. כלי ניתוח רב-מימדי (Online Analytic Processing) OLAP
יכולת להפיק חתכים שונים וגמישים של המידע
יכולת לרדת לפרטים
יכולת לעלות ברמות הסיכום
יכול לבצע מבחני רגישות (שאילתות What if)
כלים מובילים: Tm1 של חברת Applix, Business Object/Olap של חברת B/O
SAS/MDDB של חברת SAS

22. כלי כריית נתונים – Data Mining
כלים סטטיסטיים (Statistical Analysis)
כלי הצגה (Visualization Tools) – הצגה מתוחכמת של הנתונים * הצגת פיזור הנתונים * הצגה תלת-ממדית * אנימציה של הצגת הנתונים על ציר הזמן * התפלגות נתון מסוים לפי מימד (כמו: התפלגות זכאות לכרטיס אשראי כן/לא לפי סוג השכלה)

23. כלי כריית נתונים – Data Mining
כלים לגילוי יחסים ועצי החלטה (Rules and Decision-Tree Discovery) *גילוי חוקים ויחסים בלתי ידועים המסתתרים בבסיס הנתונים *"קיימת הסתברות של 83% שלקוח שלקח הלוואה לקנית רכב וגם הלוואת לשיפוץ דירה יקנה גם ני"ע מסוג המעו"ף"

24. כלי כריית נתונים – Data Mining
רשתות עצביות (Neural Network) מתאים ל * פילוח אוכלוסיות * מצבי חיזוי (פשיטת רגל) * הערכת לקוח *ניתוחי מוצרים * גילוי נטישת לקוחות * גילוי תהליכי ייצור עם בעיות * ניתוח סל קניות
בעיה: התנהגות של "קופסא שחורה"

25. כריית נתונים
כלים מובילים: * Clementine של חברת SPSS * SAS/Miner של חברת SAS * Intelligent Miner של חברת IBM * Data Mind Professional של חברת DataMind

26. סוגי עובדי ידע עובדים העוסקים במעקב ודיווח
עובדים העוסקים בניתוח ואבחון (מי הסוכן המצטיין בשנת 2003)
עובדים העוסקים בסימולציה ותכנון (איך ייראה תקציב החברה אם נוסיף קו מוצרים חדש)

27. סוגי הטכנולוגיות לפי סוגי העובדים והיישומים