כפי שהאציל המדומה (הסנוב, בקיצור) של מולייר לא ידע שכל ימיו הוא מדבר "פרוזה"' כך הרבה משתמשים עסקיים לא יודעים שהם כבר מזמן צרכני מחשוב ענן, מתנסים בלי הכרה בטכנולוגיות Big Data ובאופן כללי צועדים על שפת ההתקפה של מדע המידע כאילו זה מקומם הטבעי. למעשה, הם אפילו לא מודעים לכך, שהטיפול האנליטי במידע הפך בשנים האחרונות למדע - אירוע די נדיר בימינו, כשההנדסה מקדימה את המדע הטהור בתחום יישומי חדש. היפוך סדרי מחקר ופיתוח, במקרה זה, גרם ללא מעט בלבול ותחושה חשדנית כלפי מה שנתפס כ-Buzzword חדש בתעשייה.
גשמי ברכה יוצרים סערה מושלמת
Big Data. אפילו המינוח מתריס ומרדני שלא לצורך. ממתי התואר Big (גדול) משתדך לשם העצם Data (נתונים) כדי להביע שפע מקורות מידע? ולמה מישהו חושב שעלינו להתייחס לשיטפון הנתונים היורד עלינו כאל גשמי ברכה, לא אסון רטוב? ומה הבסיס העובדתי לטענה, שמערכות המידע החדשות מסוגלות להפוך כמות לאיכות? מנקודת השקפה שמרנית השאלות האלה רק מוכיחות, שמדעני המידע פשוט לא מבינים את העולם האמיתי, זה שבנוי על מעט תיאוריה והרבה Common Sense. אבל כל ההצלחות העסקיות שהתרחשו במרחב האינטרנטי ב-20 השנים האחרונות מבוססות על שימוש חדשני ויצירתי בנתונים. גוגל, Facebook, אמזון, eBay, ורבים אחרים לא מייצרים שום דבר פיזי, רק מעבדים מידע בדרכים יצירתיות כדי לחבר בין מי שמחפש נתונים למי שמסוגל לספק אותם.
המושג Big Data עצמו נוגע להתפתחויות האחרונות במספר רבדים של עולם המידע, שתיזמונם החופף יוצר תנאי "הסערה המושלמת" למהפך טכנולוגי:
- האינטרנט מספקת נגישות לכמויות פנטסטיות של נתונים מקוונים, בזול אך ללא הפרדה בין התבן למוץ, בין חוכמה לסכלות ובין אמת לשקר.
- מערכות המידע המשולבות של ארגונים, כמו CRM, ERP, ניהול מכירות מקוונות, ניהול שרשרת האספקה וניהול מסעות שיווק, מייצרות כמויות אדירות של נתונים. אין לנו מושג ברור איך להשתמש ברוב הנתונים אך ברור לנו שהם רבי-ערך ויום אחד יוכלו לקבוע הצלחה או כישלון של מיזם עסקי. אז אנו שומרים על כולם במחסני נתונים ומקווים שהבלון הזה לא יתפוצץ.
- באופן מסורתי אנו מגבילים את המאמץ האנליטי שקודם לקבלת החלטות על פי שני קריטריונים:
1. לנתונים "שלנו", שנאספו על ידי המערכות "שלנו" במהלך ביצוע טרנסאקציות מול לקוחות "שלנו". כל שאר המידע חשוד בשגיאות, חוסר רלוונטיות וטריוויאליות.
2. אנו ננתח רק נתונים מפורמטים בתוך מסגרות נוקשות של מבנה והקשר. המינוח המקצועי הוא "נתונים מובנים" והדוגמאות השגורות הן רשומות במסד נתונים, טבלאות גיליון אלקטרוני וכדומה.
מהפכת Big Data אומרת שעלינו לוותר על המסננים האלה ולנסות להפיק תובנות מכל מה שאפשר להניח עליו את היד. כולל "קשקשנות" Web-ית מובהקת, כמו תעבורת Twitter ופורומים לאנשים שרק יודעים לבוא בטענות לכל העולם.
משל הימאים באוקיינוס הנתונים
שתי קבוצות ימאים יוצאות לתחרות שהמנצחת בה היא זו שלא רק שורדת את הסערה המושלמת, אלא גם מביאה לחוף את השלל הגדול ביותר. הפרופיל הדמוגרפי בשתי הקבוצות שונה בתכלית זו מזו:
- ספורטאים צעירים ואמיצים עד כדי התאבדות, גולשי רוח ושייטי קאנו, חוצי אוקיינוס בקליפות אגוז ותופסי גלים גבוהים כצונאמי. הם מנסים להוכיח שאפשר לטפל ב-Big Data ללא Big Metal, חומרה מסיבית.
- דייגים וותיקים ומנוסים, בספינות קשוחות שנבנו לעבודה בים סוער, חמושים בידע שנצבר רובד על גבי רובד מהיום הראשון שמחשב נדרש לנתח סטטיסטית ולאפיין תבניות מתוך מאגר נתונים דיגיטליים.
קל לנחש על איזו קבוצה מהמרים החכמים...
חברת Teradata היא מזה שנים המנהיגה הבלתי מוכתרת של קהילת מנתחי הנתונים ולכן טבעי למצוא אותה בראש הרגטה גם בתחרות Big Data. בדוח מפברואר האחרון של חברת הייעוץ Gartner אפשר למצוא את Teradata ב"שפיץ" של "ריבוע הקסם", מובילה הן מבחינת החזון והן בכושר המימוש את המעבר ממחסני נתונים קלאסיים ל-Big Data. סטיבן ברובסט (Brobst), מנהל הטכנולוגיות הראשי שלה (כמו גם יועץ הנשיא לטכנולוגיה וחדשנות), הגיע לישראל כאורח חברת י.א. מיטווך ובניו, נציגת Teradata בישראל. פגשנו אותו בערב קיץ תל-אביבי, מול גלי הים המתמוססים באפיסת כוחות על החול הלבן שמתחת למלון שרתון. רצינו לדבר איתו על Big Data, איפה עובר הגבול בין Hype למוצרים שאפשר ליישם כאן ועכשיו, ומה לדעתו הערך העסקי של הטכנולוגיה. סטיבן ברובסט, שגם היום מוזמן להרצות ב-MIT ובבית הספר למנהל עסקים ע"ש Kellogg, הוא כנראה הסמכות העליונה בתחומים האלה.
המשך הדיפלומטיה בדרכים אחרות
" Big Data לא מסמנת שינויי רדיקלי בתהליך המתמשך של הפקת יותר ויותר תובנות מיותר ויותר נתונים", הוא אומר. "זו בסך הכל הצהרה שאומרת כי לא נוותר על שום מקור מידע כדי לשפר את תהליך קבלת ההחלטות שלנו. הצורך קיים כמעט בכל ארגון גדול דיו כדי שההנהלה תזדקק לכלים אנליטיים על מנת לדעת מה קורה בחזית ממש, בממשקים בין הארגון ללקוחותיו, ספקיו ושותפיו. עם זאת, כן מדובר בגישה חדשנית לרכישת חומרי הגלם. מערכות ה-BI הקלאסיות, כמו מחסני הנתונים ש-Teradata מספקת מזה יותר מ-30 שנה, "עיוורות" לחלק קריטי מהמידע הזמין. לדוגמה, בגישה הקלאסית נשמרים במחסן הנתונים של חברה המנהלת חנות אינטרנטית רק פרטי הטרנסאקציה הסופית, במידה וזו התרחשה. כל המידע המפורט על החיפושים של הלקוח, איזה מוצרים משכו את תשומת ליבו, מתי הוא נטש את עגלת הקניות בביקורים דומים, מה אפשר ללמוד מהכתובת ומסוג כרטיס האשראי שלו, וכדומה, פשוט נמחקים. ואלה הרי הנתונים "הרכים" שמאפשרים לנו להבין אותו טוב יותר, לדעת מה מניע ומה בולם אותו, ואיך אנו יכולים להגיש לו הצעה קוסמת יותר בעתיד! Big Data הוא כותרת למאמץ להשתמש בכל נתון אפשרי כדי לשפר את חוויית הקניה, להגדיל את נפח ההזמנה, למזער עלויות תקורה והבטיח נאמנות מתמשכת של הקונה".
מאמץ זה, כשהוא נעשה ביסודיות ובסיוע הכלים הנכונים, יכול לספק את ה-Tipping Point, "נקודת ההכרעה", שמפרידה בין המצליחים לנכשלים בתחרות העסקית. חברת eBay יכולה לספק דוגמה מובהקת לראשונים. כידוע, eBay קמה כאתר Web 1.0, שקיבל את השראתו מהתופעה הייחודית לארה"ב אותה אפשר לראות בסופי שבוע בפרוורי הבורגנים - "מכירות מוסך". לא היה שום דבר מיוחד או מבטיח בחנות "יד שנייה" הוירטואלית שפייר אומדיאר (Omidyar) בנה לחברתו בשנת 1995. ובכל זאת, 15 שנה אחר כך האתר הזה כבר ניהל נפח טרנסאקציות שנתי של כ-62 מיליארד דולר, יותר מכל ענף הקמעונאות בישראל! "זה לא מזל", אומר מייקל גול (Goul) יו"ר חטיבת המידע שמספקת ל-eBay את התשתית הטכנית. "זו ההבנה ש-eBay אינה ספקית של פלטפורמה וירטואלית למכירות מזדמנות אלא חברה טכנולוגית שמרוויחה מנתונים. נתונים על מה שרוצים הקונים, מה מציעים המוכרים, איך משדכים בין הצדדים בצורה הכי אפקטיבית מבחינת תוצאה עסקית, ואיך מוכרים יותר בפחות עלויות מערכת. כי מבחינה רעיונית כל אחד יכול לבנות את ה-eBay שלו ולצאת לתחרות. אבל בפועל לאף אחד אין את התשתית האנליטית הדרושה כדי לבצע את המשימה בהצלחה דומה".
חוק המספרים הגדולים
רק כדי שתבינו את הקושי כדאי להכיר כמה מספרים שרצים ברקע לדבריו של גול: קטלוג המוצרים של eBay מכיל בערך 50,000 קטגוריות, מחולקות בין 50 יחידות עסקיות. מערכת המידע המרכזית שואבת את כל הנתונים המגיעים מפלטפורמת המסחר האלקטרוני, 50 פטה-בייט (50,000 טרה-בייט!) ליום, למחסן אחד. לא פחות מ-5,000 אנליסטים משתמשים במידע באופן שוטף כדי לשפר את חוויית הקניה, להגדיל את מחזורי המכירות ולהקטין את העלות לטרנסאקציה. "זו כוונתי באומרי ש- eBay היא חברת נתונים, לא סוחרת", אומר גול. "ההנהלה לא צריכה לקבל החלטות בשאלות סחר, כמו איזה מוצרים ישבו אצלנו על המדף או איך לשכנע קונים שהם רוצים משהו שמעיק לנו על המלאי. ההנהלה כן צריכה לוודא שזו מכונת המכירות היעילה ביותר בעולם, שלקוחות שמחים לחזור אליה וספקים נלחמים על מקומם בראש מדרג הפופולריות שלה. חברת Teradata סיפקה לנו את הכלים האנליטיים הרבה לפני שמישהו הגה את המילים Big Data, אבל מעצם בחירת השם אתם יודעים שהחבר'ה האלה הבינו את אתגר מחסני הנתונים הענקיים".
היום מקבלת eBay את מכלול השירותים האנליטיים מ-Teradata במיקור חוץ. "בניגוד למצב לפני עשור או יותר, כאשר BI נתפסה כדיסציפלינה "הנדסית" הדורשת ידע טכני וניסיון ביישום והטמעה, היום כולם מבינים את הצורך בגישה "מדעית", אומר טל נועם, מנהל החטיבה למערכות מחסני נתונים בחברת מיטווך. "כלומר חקירה יצירתית, לא מוגבלת לנוסחאות Best Practice ותבניות קבועות, של מרחב הנתונים, מדען המידע מנסה למצוא במחסן תובנות עסקיות שאף אחד לא חשב עליהן - ולכן הרפרטואר השגרתי של שאילתות לא כולל אותן. בכך שהוא חושב "מחוץ לקופסה" הוא תורם תרומה ייחודית לשיפור התחרותיות של החברה. כי לא די לעשות את מה שכולם עושים ולרוץ בקבוצה הענקית של אלה שעושים את מה שעושים כולם. מדען המידע הוא מי שרוצה להוביל הודות לחדשנות, לא ב-Brute Force. וזו הסיבה מדוע eBay החליטה ש-Teradata תעשה עבודה טובה יותר מצוות הבית. משום שמדענים, כמו סטיבן ברובסט, רואים רחוק יותר מ-5,000 אנליסטים שחיים מעכשיו לעכשיו".
הקרקע בישראל מוכנה
"אנחנו משוכנעים שישראל מוכנה לעידן ה-Big-Data אפילו יותר מההכנה שהייתה לנו ביישומים ארגוניים אחרים, כמו CRM או Unified Communications", אומר דר' עלי מיטווך, משנה למנכ"ל מיטווך. "חברות ישראליות תמיד ידעו להשתמש בכלים אנליטיים כדי לפצות את עצמן על חסרונות גודל ומרחק מהשוק בבואן להתחרות בתאגידים הגלובליים. אבל זה לא אומר שצריך או כדאי להמציא את הגלגל מחדש, לעצב פתרון Big Data על דף לבן ולבנות אותו בהשקעה של עשרות שנות אדם. כדאי יותר להשתמש בפתרון קיים ומבחינה זו אין מתחרה ל-Teradata. אני לא מבטיח לכל סטארט אפ ישראלי להמריא כמו eBay, אך בכל הקשור ל-Big Data אין מקום לתחושת נחיתות. יש לנו צינור תקשורת ישיר למוקד הידע העולמי בכל הקשור לאיסוף, אחסון, קיטלוג, ניתוח ודיווח בכל מתחם הטכנולוגיות הרלוונטיות. ויש לנו את הצוות המקומי שמנהל טל נועם כדי להטמיע את הטכנולוגיות בכל הוורטיקלים - במגזרי הממשלה, הפיננסים, התעשייה, שירותי התקשורת והבריאות, בהי-טק, בגופים ביטחוניים ובגופים המוניציפליים".
