1. 1 מגמות בטכנולוגית המידע

2. 2 מגמות טכנולוגיות  מחירי החומרה  נפחי אחסון  מסדי נתונים טבלאיים  טכנולוגיות האינטרנט  טכנולוגיית האובייקטים (WS/SOA)  XML

3. 3 מגמות עסקיות  גלובליזציה  מיזוגים  הפרטות  אורך חיי מוצר קצרים  "נאמנות לקוח"  "דמוקרטיזציה" של הידע-עובדי ידע

4. 4 מגמות יישומיות  ארכיטקטורה יישומית  מערכות ייעודיות  מערכות ERP  מערכות CRM  מערכות תומכות החלטה  מחסן הנתונים  ניהול ידע ((EIP

5. 5 ארכיטקטורה ארגונית מיטבית ERP מחסני נתונים CRMB2B מערכות יעודיות פורטל ארגוני לקוחות שותפים עסקיים SOA

6. 6 מערכות ייעודיות  מערכות ייחודיות Vertical Applications לארגון  המערכות האסטרטגיות והקריטיות ביותר בארגון  מפותחות בדרך כלל על ידי הארגון  מבוססות על חבילות תוכנה שעוברות תהליכי התאמה משמעותיים  דוגמאות: בנקאות, ביטוח, מלונאות, כרטיסי אשראי,חשמל,בריאות, טלקומוניקציה, תעופה, רשתות קמעוניות

7. 7 מערכות ניהול משאבים  ERM: Enterprise Resource Management  ERP: Enterprise Resource Planning  כספים, משאבי אנוש, ניהול פרויקטים, רכוש קבוע, מכירות, הפצה ניהול הייצור, רכש, מחסנים, מלאי  חוסר כדאיות לפיתוח עצמי  יצרנים מובילים:SAP ORACLE, BAAN,  יצרנים ישראליים: Priority, שיווקית,עידן

8. 8 מערכות ניהול קשרי לקוח  CRM Customer Relationship Management-  מעבר מארגון ממוקד מוצר לארגון ממוקד לקוח  ניהול מוקדי שירות ומכירות Call Center  תמיכה בלקוחות Help Desk  ניהול מבצעי שיווק Telemarketing  ניהול מכירות ואינטראקציות לקוח Contact Management  שימוש במערכות מענה קולי אינטראקטיבי  שילוב של מערכות CRM ו ERP  חברות מובילות:(Vantive)PeopleSoft Siebel,Clarify,Quintis,ACT,Goldmine

9. 9 מערכות תומכות החלטה  DSS Decision Support Systems  מערכות ייעודיות בתהליכי קבלת החלטות  השם המודרני מחסני נתונים  מערכות אלו ניזונות מנתוני שאר המערכות  בשכבה זו ניתן למצוא כלים לעיבוד אנליטי וניתוח מידע  מחוללי שאילתות ודוחות, מערכות מידע למנהלים(EIS), מערכות ניתוח מידע רב מימדי,מערכות לכריית נתונים

10. 10 DWH – צורך עסקי או Nice To Have תחקור הנתונים הקיימים במערכות השונות בארגון יכול לקדם את הארגון עסקית --- צורך קושי בהפקת דוחות למנהלים או חוסר יכולת לספק להנהלה אינפורמציה דרושה לקבלת החלטות --- צורך רצון לשמר השקעה של מערכות Legacy ולתחקר נתונים ממערכות חדישות גם יחד --- צורך הרצת דוחות מורכבים קבועים בזמן קצר ללא צריכת משאבים מהמערכת התפעולית --- צורך בנית דוחות AD HOC והרצתם ללא צריכת משאבים מהמערכת התפעולית --- צורך בניית תשתית רחבה לתחקורים מתקדמים (OLAP, Mining, GIS) --- צורך

11. 11 DSS/OLTP

12. 12 השוואת יישומים תפעוליים ויישומי DSS מרכיבתפעוליDSS רמת עדכניות הנתונים גבוהה ביותר נמוכה יחסית צורת ארגון הנתונים ייעודית לעדכון ייעודית לשאילתות מספר המשתמשים גבו ה נמו ך כמות נתונים באירוע בודדנמוכה גבוה ה זמני תגובה קצרים מאדקצרים עד ארוכים יכולת תכנון מראשגבוההנמוכה חשיפה למבנה הנתונים נמוכהגבוהה נפח הנתונים גדולגדול מאד מקור הנתונים פנים ארגוניפנימי וחיצוני רמת אינטגרציה גבוההגבוהה מאד

13. 13 מערכות תפעוליות – תפקידים עיקריים  ניהול בסיס נתונים תפעולי המאפשר OLTP  תומכות בעשיית העסקים השוטפת  רושמות באופן שוטף את האירועים היומיים  מאפשרות תשובות לשאלות תפעוליות טקטיות  לדוגמא:מה יתרת החשבון של הלקוח  מה היו התנועות שביצע הלקוח בחודש האחרון  מה יתרת האשראי  מה ריבית האשראי

14. 14 מערכות DSS :תפקידים עיקריים  ניהול בסיס נתונים עצמאי המותאם במיוחד לקבלת החלטת באמצעות מיגוון כלי ניתוח  הבנת מצב הארגון  הבנה טובה יותר של צרכי הלקוחות  הבאת עסקים חדשים  שאלות אופייניות: לכמה מלקוחות הבנק בעלי יתרה ממוצעת מעל סכום מסוים אין עדיין כרטיס אשראי  מהי רווחיות הלקוח על כל המוצרים הבנקאיים שרכש  לאיזה אחוז מבין הלקוחות אשר יש כרטיס אשראי יש גם משכנתא  מהם המאפיינים של הלקוחות אשר נטשו את הבנק ב 3 השנים האחרונות  לאיזה מלקוחות הבנק כדאי לפנות במבצעי שיווק מיוחדים  מהו אחוז ההצלחה של כל מסע שיווק  ניתוח הצטרפות לקוחות חדשים על ציר הזמן  ניתוח השפעת שינויי ריבית על נפח פעילות החברה

15. 15 מערכות תפעוליות ומחסן נתונים בחוג משולב נתונים תפעוליים מחסן נתונים מערכת תפעולית OLTP תנועות עסקיות גזירת נתונים ניתוח נתונים החלטות עסקיות מערכת קבלת החלטות DSS

16. 16 הגדרת מחסן הנתונים על פי Inmon  מחסן הנתונים Data Warehouse מוגדר כאוסף נתונים ייעודיים ומשולבים, מאורגנים לפי נושא, בעלי עומק היסטורי ושאינם מתעדכנים – אשר מיועדים לתמוך בתהליכי קבלת החלטות

17. 17 Data Warehouse Definition

18. 18 הגדרה עם היבט תהליכי  מחסן הנתונים הוא תהליך קצה לקצה ( (End to End:פיתוח, תפעול, ניהול, תמיכה ותחזוקה  התהליך מארגן נתונים שמקורם במספר יישומים תפעוליים שונים, בהתאם למימד הזמן ובהתאם לנושאים בעלי משמעות למקבלי החלטות. בגלל ההיבט התהליכי מקובל גם לקרוא לתהליך זה בשם מיחסון נתונים ((Data Warehousing

19. 19

20. 20 פתרון כולל לארגון בסביבה תחרותית עסקיטכני 1 to1 Marketing Sales Analysis Category Mgmt. CRMFinance פילוחי שוק מבצעים תחזיות תמחור ניתוחי קטגוריות ניתוחי נטישה ניתוח ספקים ניתוח קניינים ניתוחי רווחיות השוואות בין תקופות ניתוחי אמצעי תשלום ניתוחי לקוחות שימור לקוחות ניתוח תלונות ניתוחי מכירות ניתוחי מבצעים צריכת מוצרים זמני צריכה ניתוחי מוכרנים ניתוח סניפים Management

21. 21 תועלות  Increased revenue  Identification of new business opportunities  Improved customer service/satisfaction  Improved time to market  Enhanced speed of new product development  Improved decision making  Increased ability to contend with competitors