Simm.Data מחבר את מקורות המידע של הארגון ובונה מהם מודל נתונים עסקי אחיד: שכבה אחת שמגדירה את הקשרים, המדדים והלוגיקה העסקית, ומשמשת בסיס משותף לדשבורדים, לשאלות באמצעות AI ולתהליכים אוטומטיים.
Simm.Data הוא גם כלי ETL מתקדם: הוא ממפה מסדי נתונים, מזהה קשרים בין טבלאות ומקצר משמעותית את שלב האינטגרציה וה-Data Modeling.
AI טוב ככל שהנתונים שהוא מקבל טובים.
כאשר נתונים מגיעים ממערכות שונות, עם שמות, הגדרות וקשרים שונים, מודל AI עלול לפרש אותם באופן שונה. Simm.Data יוצר שכבה עסקית אחידה שמגדירה מראש את הקשרים, המדדים והלוגיקה העסקית.
אותו מודל משרת גם את הדשבורדים של Simm.BI ואת התהליכים של Simm.Automation.
פתרונות דאטה הם השכבה שמחברת את כל מקורות המידע של הארגון — ERP, CRM, אקסלים, מסדי נתונים ושירותי ענן — ומכינה אותם לניתוח: ניקוי כפילויות ושגיאות, האחדת פורמטים, חיבור טבלאות ממקורות שונים והגדרת מדדים עסקיים אחידים. בלי השלב הזה, גם הדשבורד היפה ביותר יציג מספרים שלא מסתדרים.
Simm.Data מבצע את המידול הזה ללא צורך בכתיבת SQL וקוד ידני ברוב התהליך: הוא סורק את מסדי הנתונים, מזהה קשרים ומסייע לבנות שכבת מודל עסקית. במקרים רבים בניית המודל מתקצרת משבועות לימים.
ETL הוא ראשי תיבות של שלושת השלבים שהופכים נתונים גולמיים לנתונים שאפשר לנתח:
מדוע השלב האמצעי קריטי: הוא זה שקובע אם המספרים יהיו אמינים. מודל נתונים טוב גם מקצר כל דוח עתידי מימי פיתוח לדקות, ומאפשר לחבר מערכת חדשה בלי לבנות הכול מחדש. הרחבנו על המסלול המלא במאמר מ-Data ל-BI.
| קטגוריה | מסדי נתונים נתמכים |
|---|---|
| רלציוניים | MySQL · PostgreSQL · Microsoft SQL Server · Oracle DB |
| ענן ומחסני נתונים | Snowflake · BigQuery |
| אנליטיים ו-NoSQL | ClickHouse · MongoDB |
| מקורות נוספים | קבצי אקסל · ממשקי API · מערכות ERP ו-CRM |
דרך מסדי הנתונים האלה Simm.Data מתחבר גם למערכות ERP ו-CRM נפוצות, ובהן Priority ו-SAP Business One.
המודל שנבנה משמש את Simm.BI, כלי BI אחרים כמו Power BI, Qlik Sense ו-Tableau, את Simm.AI ואת Simm.Automation.
שאלה שחוסכת הרבה כסף כשעונים עליה נכון. מחסן נתונים מלא נדרש כשיש היקפי נתונים גדולים מאוד, דרישות היסטוריה ארוכות, או עשרות מקורות עם לוגיקה מורכבת.
בארגונים רבים אין צורך להתחיל בפרויקט Data Warehouse מלא. ניתן להתחיל בשכבת מודל נתונים מעל המערכות הקיימות, ולהרחיב את הארכיטקטורה כאשר נפחי הנתונים והמורכבות העסקית מצדיקים זאת.
המערכת סורקת בסיסי נתונים רלציוניים ומאתרת קשרי גומלין באופן חכם: Primary Keys, Foreign Keys, קשרים סמנטיים וקשרים לוגיים.
המערכת בונה שכבת מודל נתונים עסקית (Semantic Layer) שמוכנה לעבודה מידית – כולל ירושה של קשרים, חוקים ומתודולוגיות עבודה.
אנליסטים, מנהלי מערכות מידע ומשתמשים טכניים יכולים לבנות מודלים, להוסיף שדות, ליצור קשרים ולהרחיב את המודל — ללא צורך בכתיבת SQL וקוד ידני ברוב תהליך המידול.
בניית מודל נתונים שבדרך כלל דורשת שבועות יכולה להתקצר במקרים רבים לימים.
המערכת עושה את ה-Heavy Lifting :
חיבור למקור הנתונים ← זיהוי טבלאות ← בניית קשרים ← יצירת מודל.
Simm.Data עובד עם כמעט כל בסיס נתונים:
Simm.Data משמש כבסיס הטכנולוגי לבניית מודל נתונים עבור:
מודלים עקביים • מהירים לבנייה • תומכים ב-Single Source of Truth • מוכנים ל-BI, ל-AI ולאוטומציה.
כדי לבנות מודלי נתונים ממקורות מידע שונים, עם פחות כתיבת קוד ידני.
שמעדיפים להתמקד בתובנות – ולא לשקוע שעות בקשרים, טבלאות וסכמות.
שרוצים כלי שפותר 80% מהעבודה השחורה באופן אוטומטי.
שמעוניינות לספק דשבורדים ללקוחות כמוצר משלים במהירות וללא השקעה גדולה – Embedded BI.
ETL הוא Extract-Transform-Load: שליפת נתונים מהמקורות, עיבודם למבנה אחיד (ניקוי, האחדה, חיבור טבלאות וחישוב מדדים) וטעינתם למערכת הניתוח. השלב הזה קובע אם המספרים שיופיעו בדשבורד, בתשובת ה-AI ובהתראה האוטומטית יהיו אמינים.
הכלים והתהליכים שאוספים נתונים מכל מערכות הארגון, מנקים ומעבדים אותם וממדלים אותם למבנה אחיד — כך שמערכות BI ו-AI יוכלו להציג תובנות אמינות.
מודל נתונים עסקי מגדיר את הקשרים, המדדים והמשמעות העסקית של הנתונים בצורה אחידה: מהי מכירה, מיהו לקוח פעיל, איך מחשבים רווחיות ומהו מלאי זמין. כשההגדרות האלה נקבעות פעם אחת, כל מי שעובד עם הנתונים — דשבורד, אנליסט או כלי AI — נשען על אותה משמעות.
חיבור ישיר לנתונים אינו בהכרח מספק ל-AI את המשמעות העסקית שלהם. Simm.Data מגדיר קשרים, מדדים ולוגיקה עסקית בשכבה אחידה, שעליה יכולים כלי AI ו-BI לעבוד.
במקום שכל שאלה תדרוש מה-AI לפרש מחדש נתונים גולמיים, הוא עובד מול מודל נתונים שהוגדר מראש. כך ניתן לצמצם אי-עקביות ולבסס את התשובות על הגדרות עסקיות אחידות.
כאשר קיימים מודל נתונים מסודר, הגדרות עסקיות והרשאות מתאימות, ניתן לקבל תשובות עקביות ורלוונטיות יותר ולצמצם את הצורך באיסוף ידני של מידע ממספר מקורות.
לא. ניתן להשתמש במודל הנתונים גם עם Power BI, Qlik, Tableau וכלים נוספים, בהתאם לחיבורים הנתמכים.
לא בהכרח. בארגונים רבים ניתן להתחיל משכבת נתונים ומודל עסקי מעל המערכות הקיימות, ללא פרויקט Data Warehouse מלא, ולהרחיב בהמשך לפי הצורך.
Simm.Data מצמצם משמעותית את הצורך בכתיבת SQL וקוד ידני: המידול נעשה בממשק ויזואלי, והמערכת מזהה טבלאות וקשרים באופן אוטומטי. היכרות עם מבנה הנתונים ועם הלוגיקה העסקית של הארגון עדיין נדרשת.
ממערכות ERP ו-CRM, ובהן Priority ו-SAP Business One; ממסדי נתונים רלציוניים (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle); ממחסני ענן (Snowflake, BigQuery); ממסדים אנליטיים ו-NoSQL (ClickHouse, MongoDB); וכן מקבצי Excel ומממשקי API.
כן. לאחר שהנתונים מחוברים ומוגדרים במודל אחיד, ניתן להשתמש בהם לא רק להצגת דוחות ולשאלות AI, אלא גם לזיהוי אירועים, חריגות והפעלת תהליכים אוטומטיים.
Simm.Data אינו רק מעביר ומעבד נתונים; הוא מאפשר לבנות שכבת נתונים עסקית שמשמשת בסיס משותף ל-BI, AI ואוטומציה.
Simm.Data הופך נתונים ממערכות שונות למודל עסקי אחיד, בסיס אמין ל-BI, ל-AI ולאוטומציה עסקית.
רוצים לבדוק איך להפוך את הנתונים שלכם לתשתית מוכנה ל-AI?
