נועם זיגרסון, נס טכנולוגיות: "אפשר כיום להפיק תובנות מכל פיסת מידע ולספק ללקוח ערך מוסף משמעותי על המוצר"
נס גילון מקבוצת נס קיימה יום עיון ראשון מסוגו, שיועד לחברות היי-טק, בנושא Analytical OEM. את הכנס פתחה מתי צויג, סמנכ"לית פיתוח בנס גילון, שסקרה את פתרונות נס בתחום ושיתופי הפעולה עם שורה של חברות היי-טק מובילות במשק הישראלי, שיחד עם נס הצליחו לייצר ערך מוסף משמעותי למוצרים שלהן.
אז מה זה בעצם Analytical OEM?
"תפישת ה-Analytical OEM של נס גורסת שכיום, בעידן היצף המידע, שנוצר מאינטראקציות שונות ורבות עם הלקוחות שלנו, אפשר בעצם להפיק נתונים מכל דבר ולקבל ערך מוסף משמעותי אותו חברות היי-טק יוכלו להציע ללקוחותיהן".
נועם זיגרסון, CTO נס גילון, הסביר: "בעידן ה-Big Data, ארגונים מתמודדים עם כמויות מידע אדירות. חלק מהמידע הינו מובנה (Structured) ואזי ניתן להשתמש בו באמצעות מערכות ה-BI המוכרות, אולם חלקו ההולך וגדל אינו מובנה (Unstructured) ואף לעתים אינו מוגדר כלל (Undefined), אולם שם טמון לרוב המידע המעניין האמיתי ואותו אנחנו רוצים לעבד ולקבל תובנות ממנו".
למה זה טוב ומדוע להשקיע בזה?
זיגרסון מביא כדוגמה חברה שמייצרת דלתות ביטחוניות שכדי לפתוח אותן יש להעביר כרטיס מגנטי (כרטיס עובד), כפי שאנחנו מכירים מארגונים רבים. כאשר לדלת הזו מוסיפים "קופסת Analytical OEM", שיודעת לעבד מידע, ניתן לקבל תובנות רבות: מי עובר בדלת הספציפית? כמה פעמים ביום? באילו שעות? ועוד נתונים רבים ומגוונים. זהו מידע יקר ערך עליו ניתן לבצע אנליטיות חכמות, ואין ספק שחברה לייצור דלתות מסוג זה שתציע את המידע הנוסף מיד תיתפס כמניבת ערך מוסף משמעותי ללקוחותיה וכחברה העומדת מעל מתחרותיה. "זה בדיוק מה שאנחנו מציעים לחברות: בעזרת הטמעה של קופסה פשוטה אצלכם תוכלו לספק ערך חדש ללקוחות שלכם", אמר זיגרסון. "בנוסף, הקמנו Big Data Lab, מעין מעבדה בא ניתן לבחון את כל הפרמטרים ולספק שירותים ללקוחות. מטרת המעבדה היא לתמוך בבחינת כמויות גדולות של מידע, בעל רמות שונות גבוהה".
העבודה עם תוצרי ה-"קופסה" מתבצעת באמצעות דשבורדים נוחים לתפעול, בהם ניתן לגרור (Drag & Drop) את המחוונים הרצויים ולייצר דו"חות פשוטים וברורים. המערכת נכתבה בקוד פתוח (Open Source) ויודעת להתממשק לכל המערכות הארגוניות בשוק.
אילו סוגי מידע יכולות לקבל חברות על הלקוחות והשימוש במוצריהן?
היכולת לקבל מידע אנליטי לא מובנה על ידי הוספת ה-Analytical OEM למוצרים היא יותר ממרשימה ויכולה לספק תובנות שהיצרן היה יכול רק לחלום עליהן בעבר. את אחת הדוגמאות המעניינות העלה חיים קובנס, שותף ו-CTO של קרן ההון-סיכון הישראלית JVP, שהשקיעה ב-ClickTech השבדית, שבנתה את פתרון האנליטיקן לארגונים קטנים: "מכונת כביסה שתוכל לשדר אחורה ליצרן מידע אודות דפוסי השימוש של הלקוח – כמה פעמים הוא מכבס בשבוע, באילו תוכניות הוא משתמש, האם הוא מנצל את מלוא קיבולת המכונה ועוד – תוכל לסייע רבות ליצרן בתכנון המכונה הבאה, עם קבלת יתרונות מובהקים על המתחרים", אמר קובנס. דוגמה נוספת שהוזכרה היא שילוב סנסורים חכמים בפחי אשפה ובמשאיות אשפה בשיקאגו, שדיווחו למשאיות בזמן אמת האם הם מלאים או ריקים, כדי לתכנן מדי יום ביומו את המסלול האופטימלי למשאיות האשפה, באופן שיחסוך זמן וימנע פקקים מיותרים.
את הכנס, בו גם הוצג סיפור לקוח של CA על הטמעת Analytical OEM במערכות החברה, סיכמה הרצאת אורח על הדור החדש של הצרכנות מפי רון גורה, מנהל מרכז החדשנות של eBay ישראל.
