ביג-דאטה, ביג ביזנס - IT - TheMarker
 

אתם מחוברים לאתר דרך IP ארגוני, להתחברות דרך המינוי האישי

טרם ביצעת אימות לכתובת הדוא"ל שלך. לאימות כתובת הדואל שלך  לחצו כאן

תיק מניות

רשימת קריאה

רשימת הקריאה מאפשרת לך לשמור כתבות ולקרוא אותן במועד מאוחר יותר באתר,במובייל או באפליקציה.

לחיצה על כפתור "שמור", בתחילת הכתבה תוסיף את הכתבה לרשימת הקריאה שלך.
לחיצה על "הסר" תסיר את הכתבה מרשימת הקריאה.

לרשימת הקריאה המלאה לחצו כאן

ביג-דאטה, ביג ביזנס

כמות הדאטה העצומה שנאגרת ברשת והיכולת לפענח ולארגן אותו יצרו את הביג-דאטה - גישה חדשה להבנת העולם ולביצוע החלטות. מפרסום, דרך מחקר אקדמי, ועד לחיזוי התפרצות מחלות - כל אלה נעשים מדויקים מאי פעם

תגובות

מו ז'או, בוגרת טרייה של לימודי תואר שני בעסקים בייל, נחטפה על ידי יבמ בקיץ האחרון, כדי להצטרף לכמויות הגדלות והולכות של יועצי דאטה המועסקים בחברת הטכנולוגיה. היועצים מסייעים לעסקים לפענח כמויות עתק של נתונים - תעבורה ברשת, תגובות ברשתות חברתיות, כמו גם תוכנות וחיישנים שמנטרים משלוחים, ספקים ולקוחות - כל זאת כדי לסייע בקבלת החלטות, קיצוץ עלויות והגברת המכירות. "תמיד אהבתי מספרים", אומרת ז'או, שעבודתה כמנתחת נתונים בהחלט תואמת את כישוריה.

כדי להפיק תועלת מההצפה הקיימת של נתונים, חברות גלובליות יצטרכו עוד רבים כמוה. דו"ח מהשנה שעברה שחיבר מכון מקינזי, זרוע המחקר של חברת הייעוץ, קבע כי בארה"ב בלבד נדרשים עוד 140-190 אלף עובדים בעלי מומחיות ב"ניתוח עומק" של נתונים ועוד כ-1.5 מיליון מנהלים בעלי הבנה בנתונים כאלה.

ההשפעה של כמויות הנתונים מגיעה הרבה מעבר לעולם עסקים. ג'סטין גרימר הוא דוגמה לזן חדש של חוקרים בתחום מדע המדינה. גרימר, עוזר הוראה בן 28 מסטנפורד המשלב מתמטיקה עם מדע המדינה בלימודיו האקדמיים, מזהה "הזדמנות בהפיכתה של הדיסציפלינה ליותר ויותר עמוסת-נתונים". המחקר שלו נוגע לניתוח ממוחשב של רשומות המועלות בבלוגים, נאומים בקונגרס, הודעות לעיתונות ומאמרים המתפרסמים בעיתונות, תוך חיפוש אחר תובנות באשר להתפשטותם של רעיונות פוליטיים.

ההצפה של נתונים וגילוי הערך הגלום בהם חילחל לתחומים רבים נוספים - מספורט ופרסום ועד בריאות הציבור. "זו מהפכה של ממש", אומר גארי קינג, מנהל המכון למדעי החברה הכמותיים בהרווארד. "אנחנו בעצם רק מתחילים. אבל תהליך הכימות, שמתאפשר בזכות מקורות מידע חדשים ועצומים, יעבור דרך כל תחומי האקדמיה, העסקים והממשל. אין תחום שיוותר ללא שינוי", הוא אומר.

סוג חדש של נכס כלכלי

ברוכים הבאים לעידן הביג-דאטה, העידן של ריבוי נתונים. עשירי-העל החדשים של עמק הסיליקון, שעבדו בתחילה בגוגל ואחר כך הגיעו לפייסבוק, הם אשפים ברתימתם של הנתונים מהרשת - נתוני חיפוש ברשת, פרסומים והודעות - לצורך פרסום מקוון. בפורום הכלכלי העולמי שנערך בחודש שעבר בדאבוס, שווייץ, ריבוי נתונים היה נושא בולט. דו"ח של הפורום, ששמו Big Data, Big Impact (נתונים מרובים, השפעה מרובה) קבע כי נתונים הם סוג חדש של נכס כלכלי, כמו מטבעות או זהב.

מה זה ביג-דאטה? מם ומונח שיווקי, אין ספק, אבל גם מונח המציין מגמה מתקדמת בטכנולוגיה, שפותחת דלת לגישה חדשה להבנת העולם ולביצוע החלטות. יש הרבה יותר נתונים, כל הזמן, ולפי הערכות של חברת המחקר הטכנולוגי IDC, הקצב שלהם גדל ב-50% מדי שנה, או יותר ממוכפל מדי שנתיים.

אבל לא מדובר רק ביותר נתונים, אלא גם בנתונים מסוגים חדשים לחלוטין. לדוגמה, יש כיום אינספור חיישנים דיגיטליים ברחבי העולם המותקנים בציוד תעשייתי, בכלי רכב, במונים חשמליים ובארגזי שילוח. הם יכולים למדוד ולתקשר נתונים של מיקום, תנועה, רטט, לחות טמפרטורה, ואפילו שינויים כימיים באוויר. קישור בין החיישנים האלה לאינטליגנציה מחשובית יוביל לעלייה במה שנקרא "האינטרנט של דברים".

גם גישה משופרת למידע מתדלקת את מגמת הביג-דאטה. כך לדוגמה, נתונים ממשלתיים מהגרים אט-אט אל תוך הרשת. ב-2009, וושינגטון פתחה את הדלת לעולם הנתונים עוד יותר, כשהקימה את data.gov, אתר אינטרנט שהופך שפע של מידע ממשלתי זמין לציבור האמריקאי.

הנתונים לא רק נעשים זמינים יותר, אלא גם מובנים יותר למחשבים. עיקר הגידול בביג-דאטה הוא בנתונים "פראיים" - מושגים לא מובנים כמו מלים, תמונות וסרטוני וידיאו שמועלים לרשת וזרמי הנתונים שמגיעים מהחיישנים. נתונים אלה נקראים "מידע בלתי מובנה", והוא אינו ניתן לעיבוד על ידי מסדי הנתונים המסורתיים.

בנייתם של כלי המחשוב שיאפשרו השגת ידע ותובנות משפע המידע הבלתי-מובנה של עידן האינטרנט, מתקדמת במהירות. בחזית נמצאות הטכניקות של בינה מלאכותית כמו עיבוד שפה טבעית, זיהוי תבניות ולימוד מכונה.

טכנולוגיות הבינה המלאכותית האלה ניתנות ליישום בתחומים רבים. שירותי החיפוש והמודעות של גוגל, כמו גם המכוניות הרובוטיות הנסיוניות שלה, שנסעו אלפי קילומטרים על כבישי קליפורניה - משתמשים שניהם בשורה של טכניקות בינה מלאכותית.

תיאום מדויק של זמני שילוח

העושר של נתונים חדשים, בתורו, מאיץ את ההתקדמויות בתחום המחשוב. אלגוריתמים של לימוד מכונה, לדוגמה, לומדים מנתונים, וככל שיש יותר נתונים, המכונות לומדות יותר. קחו לדוגמה את סירי, האפליקציה המדברת ועונה על שאלות באייפון, שהציגה אפל בסתיו האחרון. מקורה בפרויקט מחקר של הפנטגון, שנהפך לסטארט-אפ בעמק הסיליקון. אפל רכשה את סירי ב-2010, והזינה אליה יותר ויותר נתונים. עכשיו, כשאנשים מספקים לה מיליוני שאלות, סירי נעשית סייענית אישית מוכשרת יותר ויותר - כשהיא מציעה תזכורות, דיווחים על מזג האוויר, הצעות למסעדות ותשובות ליקום מתרחב ומלא שאלות.

"כדי להבין את ההשפעה הפוטנציאלית של ריבוי נתונים, הביטו במיקרוסקופ", אומר אריק בריניולפסון, כלכלן בבית הספר לניהול ב-MIT. המיקרוסקופ, שהומצא לפני כ-400 שנה, איפשר לאנשים לראות ולמדוד דברים כפי שלא יכלו לעשות מעולם - עד לרמת התא. זו היתה מהפכה במדידה.

מדידת נתונים, מסביר פרופ' בריניולפסון, היא המקבילה המודרנית למיקרוסקופ. חיפושים בגוגל, פרסומים בפייסבוק והודעות בטוויטר, לדוגמה, מאפשרים מדידה של התנהגות ורגש בפירוט מדוקדק ותוך כדי התרחשות. בעסקים, בכלכלה ובתחומים אחרים, אומר בריניולפסון, החלטות יהיו מבוססות יותר ויותר על נתונים וניתוח ופחות על ניסיון ואינטואיציה. "אנחנו יכולים להתחיל להיות הרבה יותר מדעיים", הוא מציין.

יש לא מעט ראיות לתמורה שמספקת חשיבה מונחית נתונים. הידועה מכל היא Moneyball, ספרו של מייקל לואיס מ-2003, שזכה באחרונה לעיבוד מצליח על מסך הקולנוע, המתאר כיצד קבוצת בייסבול מאוקלנד משתמשת בנתונים ובסטטיסטיקות כדי לשים את ידה על שחקנים שאינם מוערכים בהתאם לביצועיהם על המגרש. ניתוח נתונים נהפך לסטנדרט גם בענפי ספורט אחרים, כולל כדורגל.

רשתות כמו וולמארט מנתחות מכירות, תמחור ונתונים כלכליים, דמוגרפיים ומזג אוויר כדי להתאים את מבחר המוצרים בחנויות ספציפיות, ולקבוע את תזמון ההנחות והמבצעים. חברות שילוח כמו UPS אוספות נתונים על זמני השילוח עול דפוסי תנועה, כדי לתאם באופן מדויק את נתיבי השילוח.

שירותי הכרויות ברשת, כמו match.com, עוברים ללא הרף על רשימות של נתונים אישיים, תגובות ותקשורת כדי לשפר את האלגוריתמים להתאמת שידוכים בין בני אדם. כוחות משטרה ברחבי ארה"ב, ובראשם משטרת ניו יורק, משתמשים במיפוי וניתוח ממוחשב של משתנים כמו דפוסי מעצר, תשלומים, אירועי ספורט, גשם וחגים כדי לנסות לצפות "נקודות חמות" של פשע ולפרוש בהן שוטרים מראש.

המחקר של פרופ' בריניולפסון ושני עמיתים אחרים, שפורסם בשנה שעברה, טוען כי ניהול מוכוון-נתונים מתפשט בעולם העסקים האמריקאי ומתחיל להשתלם. הם למדו וניתחו 179 חברות גדולות, ומצאו כי אלה שאימצו "ביצוע החלטות מוכוון-נתונים" הגיעו לשיפור בפרודוקטיביות שהיה גבוה ב-5%-6% ממה שמשתנים אחרים יכלו להסביר.

מחקר הרשתות החברתיות משתנה

כוח החיזוי של ביג-דאטה נחקר - ונראה מבטיח באשר לעתיד - גם בתחומים כמו בריאות הציבור, ופיתוח וחיזוי כלכלי. חוקרים מצאו עלייה בחיפושים בגוגל של מונחים כמו "סימפטומים לשפעת" ו"טיפול בשפעת", שבועות לפני שהורגשה באזור מסוים עלייה בהגעה של חולי שפעת לחדרי מיון.

בחיזוי כלכלי, מחקרים הראו שמגמות בחיפושים בגוגל בנושאי דיור חוזות מכירות דירות במדויק יותר מתחזיות של כלכלני נדל"ן. גם הבנק הפדרלי שם לב לכך, ביולי תקיים הרשות הלאומית למחקר כלכלי בארה"ב סדנה בנושא "הזדמנויות בתחום הביג-דאטה" והשלכותיו על הכלכלה.

ביג-דאטה כבר משנה את המחקר על תפקודן של רשתות חברתיות. בשנות ה-60, סטנלי מילגרם מהארווארד השתמש בשליחת חבילות לצורך מחקרו, בניסויו בנוגע לקשרים חברתיים, שנעשה מפורסם. מילגרם שלח חבילות למתנדבים במערב התיכון בארה"ב, והנחה אותם להביא את החבילות לזרים בבוסטון, אבל לא באופן ישיר; המשתתפים יכלו לשלוח את החבילה רק למישהו שהם מכירים. מספר הפעמים הממוצע שכל חבילה החליפה ידיים היה נמוך מאוד - כ-6. זו היתה הדגמה קלאסית של "תופעת העולם הקטן".

כיום, מחקר על רשתות חברתיות כולל איסוף כמויות עצומות של מידע דיגיטלי על התנהגות קולקטיבית ברשת. בין היתר נמצא כי אנשים שאתם מכירים אבל לא מתקשרים איתם הרבה, מה שמכונה בסוציולוגיה "קשרים חלשים", הם המקור הטוב ביותר למצוא משרה חדשה. חברים רחוקים חיים בעולמות חברתיים מעט שונים מאלה של חבריכם הקרובים, ולכן הם רואים הזדמנויות שאתם וחבריכם הטובים ביותר אינם רואים.

אין ספק שלביג-דאטה יש גם חסרונות. סטטיסטיקאים ומדעני מחשב מציינים שעם מקטעי נתונים עצומים ומדידות מדוקדקות, יש סכנה גדולה יותר של "תגליות שגויות". "הבעיה עם חיפוש מחט של משמעות בערימת שחת של נתונים", אומר טרבור הסטי, פרופסור לסטטיסטיקה מסטנפורד, "היא שפיסות קש רבות נראות כמו מחט".

ביג-דאטה גם מאפשר להציג בקלות מציאות מוטה שאותה מחפשים מראש. רבקה גולדין, מתמטיקאית מאוניברסיטת ג'ורג' מייסון, אומרת כי זהו "אחד השימושים הזדוניים ביותר של נתונים". הנתונים מאולפים ומובנים תוך שימוש במחשבים ומודלים מתמטיים. המודלים האלה, כמו מטאפורות בספרות, הם הפשטות. הם שימושיים להבנה, אבל יש להם את המגבלות שלהם.

גורמים הפועלים להגנה וקידום של הפרטיות ברשת, מזהירים כי מודלים כאלה יכולים לזהות מתאם ולגזור תובנה סטטיסטית בלתי הוגנת או מפלה, על בסיס חיפוש ברשת - מה שישפיע על המוצרים, ההלוואות וביטוח הבריאות שמציעים לאדם.

אך על אף האזהרות, נראה שאין דרך חזרה. דאטה הוא כבר נושא בוער. הוותיקים שבין מנתחי הנתונים מספרים על חברים שחשו שעמום מדיונים על עבודתם, אבל כעת הם מוצאים את עצמם סקרנים פתאום. הסרט "מאניבול" עזר, הם אומרים, אבל דברים כבר הלכו הרבה יותר רחוק. "התרבות השתנתה", אומר אנדרו גלמן, סטטיסטיקאי ואיש מדעי מדינה מאוניברסיטת קולומביה. "יש תחושה כזו שמספרים וסטטיסטיקה זה מעניין וכיף. זה מגניב עכשיו".



ביג-דאטה בישראל: העולם הארגוני עוד לא הצטרף לטרנד / מאת אור הירשאוגה

"האם שווה להשקיע את המאמץ ולבדוק על מה כל ההייפ? בהחלט!", כך קבעה חברת המחקר פורסטר בדו"ח שפירסמה בסוף ספטמבר. "לביג-דאטה יש את הפוטנציאל לקבוע אילו מתחרים ינצחו ואיזה יפסידו. נכון להיום, חברות מנצלות פחות מ-5% מהמידע שנאגר אצלן. כלי ביג-דאטה יוכלו לאפשר להן לנצל את ה-95% הנותרים. כששתי חברות מתחרות מנתחות מידע באותה היעילות, והאחת מנצלת 5% מהמידע והשנייה 15% - מי לדעתכם תנצח?"

"פייסבוק מכירה את רשימת החברים שלך, יודעת מה אתה אוהב, ועבור משתמשים שנרשמו לשירות המיקום גם איפה אתה נמצא. כשקרוב למיליארד איש מבצעים 30 פעולות ביום, מדובר בסקאלות חדשות של מידע איכותי", הסביר בשיחה עם TheMarker אופיר קרא-עוז, מנהל מרכז הפיתוח של EMC בבאר שבע. "פעם היה קשה להשיג מידע, וכיום הבעיה היא איך להתמודד עם כמויות המידע. פתאום נפתחות אפשרויות רחבות מאוד להגיע למידע עסקי עם תובנות חדשות איך לשרת את הצרכנים טוב יותר".

על אף היתרונות העסקיים הגלומים בו, תחום הביג-דאטה בישראל עדיין לא צבר תאוצה, ומרבית העשייה הקשורה בו מתרחשת בחברות היי-טק - ולא בחברות הפיננסים, או הקמעונאות. "למעט כמה יישומים בתעשיות הביטחוניות, השימוש בארגונים ישראליים בטכנולוגיות לניתוח רחב היקף של נתונים הוא מזערי" קובע יוסי כהן, ממייסדי חברת טריבייס הפועלת בתחום, שנרכשה באחרונה על ידי ספקית המחשוב טלדור.

בחברות האינטרנט, הנדרשות כחלק מפעילותן לבצע ניתוחי מידע בהיקפים גדולים מאוד, התחום מפותח הרבה יותר. פיני מנדל, מנכ"ל חברת טריבייס מציין כי עיקר הפעילות נעשה על ידי חברות מתחום הפרסום המקוון, החיפוש והפצת התוכן - דוגמת קונטרה, קונדואיט ומדיה-מיינד. חברות כאלה נהפכו כיום למרכז הידע העיקרי בכל הקשור ליישום של ניתוחי ביג-דאטה בישראל.

"גיבוש כוח אדם מיומן בקרב ספקיות שירותי המחשוב רק התחיל", מציין מנדל, "יש דרישה לכוח אדם מתאים, אך לא מצד הארגונים והממשלה. המפתחים המתאימים נחטפים על ידי חברות האינטרנט וההיי-טק".

תמונת שער: Unhindered by Talent, אתר Flickr



עוד בנושא:

 הענן - מצטלב עם נקודות החוזק של ההיי-טק הישראלי
 למה לא בונים בישראל מחשב-על?

כל מה שצריך לדעת על קריירה בהייטק
כנסו למתחם


תגובות

דלג על התגובות

בשליחת תגובה זו הנני מצהיר שאני מסכים/מסכימה עם תנאי השימוש של אתר TheMarker

סדר את התגובות

כתבות ראשיות באתר

כתבות שאולי פיספסתם

*#