עוז לוי, CTO, מטריקס BI: "הדרך הישנה של ניתוח אנליטי כבר לא רלוונטית, ה-Data Science היא הדרך העדכנית לניתוח אנליטי ולחיזוי בעידן ה-Big Data"
"הדרך הישנה בה ביצעו ארגונים ניתוח אנליטי אינה רלוונטית יותר. דברים רבים השתנו – המדע, הנתונים בארגון, הטכנולוגיה והצרכים העסקיים. הדרך לבצע כיום ניתוחים אנליטיים וחיזוי בעידן ה-Big Data היא באמצעות ה-Data Science. פירוש הדבר הוא שחוקרים צריכים להסתכל כיום על נתונים ומידע בצורה מתמטית". דברים אלו אמר עוז לוי, CTO במטריקס BI – חטיבת ה-BI והאנליטיקס של מטריקס, בכנס שעסק בתחום ה-Data Science שערכה החברה במועדון הפיצ'ר בהרצליה.
לדברי לוי, "הניתוחים האנליטיים כבר לא רלוונטיים מכמה סיבות: ראשית, המדע השתנה. הדרך בה אנו מבצעים מחקרים השתנתה והפרדיגמות השתנו בעידן ההתפוצצות במידע. שנית, המידע השתנה והדרך בה אנו צורכים את המידע: בעבר המידע נשמר בדיסקים ובקלטות, מידע רב לא היה נגיש וזמין. כיום המצב משתנה עם הירידה במחירי המדיה. חלה התפתחות משמעותית בכל נושא ה-Open Data – המידע נגיש לכולם. בארצות הברית לדוגמא מידע בנושאי בריאות זמין ונגיש לאזרחים. שינוי נוסף נובע מן השינוי בטכנולוגיה: ה-Big Data הוא לא רק מושג כללי. מדובר במגוון של טכנולוגיות שמאפשרות לבצע פעולות מחקר שלא ניתן היה לבצע בעבר. יש היום מקורות מידע שלא היו בעבר – מידע ממכונות או סנסורים, מידע מרשתות חברתיות והאינטרנט, ועוד. אפשר לנתח כמויות עצומות של מידע, אפשר להכניס המון מידע לא מובנה ולנתח גם אותו, אפשר ליצור גרפים והקשרים בין הנתונים. בנוסף לכך, הענן מאפשר שינוי מאוד משמעותי, בין היתר הוא מאפשר לעשות ניתוחים בזמן אמת. ולבסוף, התרחש שינוי בדרך החשיבה שלנו. כיום אנשים לומדים בצורה אחרת וניגשים לאתגרים בצורה אחרת. כיום אנשים צריכים לגשת לניתוח מידע ונתונים עם המון ידע ויכולות אינטרדיספלינריות.
לוי הוסיף: "ה-Data Science היא פרדיגמת מחקר המיועדת למקורות מידע עשירים בנתונים. ה-Data Science נשען בצורה רחבה על טכנולוגיה ועל הבנה עסקית מחד ועל קריאטיביות אנושית מאידך. כאשר מבצעים במטריקס BI תהליכי Data Science אנו קודם כל פועלים על מנת להבין מה אנו מחפשים, לאחר מכן לבצע את ניתוח הנתונים הקיימים, ולאחר מכן לייצר תהליכים שיוצרים חדשנות בארגון על מנת להביא ערך מן הממצאים. בשלב האחרון מבצעים כיוונון מתמיד על מנת לבצע אופטימיזציה של התהליכים בארגון.
אמיר פורת, מנהל פעילות Business Analytics במטריקס BI, ציין בכנס כי ה-Data Scientists צריך להיות בעל תלות מינימלית במחלקת ה-IT או באגף ה-BI בארגון. הוא צריך לעבוד עם כלים וטכנולוגיות שיאפשרו לו לשלוף את המידע במהירות, ב-Time to Market מהיר. בנוסף, הוא צריך כלים היודעים להתחבר למקורות רבים ומגוונים של מידע ולאחד אותם למקור מידע אחד בו ניתן לעשות ניתוח מהיר ולראות 360 מעלות. צריך לחפש כלים גמישים, כאלו שניתן לשנות אותם בתהליך העבודה על פי הצרכים. ולבסוף, הכלים חייבים להיות עם ויזואליזציה מאוד מתקדמת ומרשימה". לדברי פורת, ב"מטריקס BI עובדים בשיטות הללו והיא מספקת ללקוחות החל מהארכיטקטורה, דרך ייעוץ, ועד בניה מלאה של כל הפתרון".
אסף טימור, מנכ"ל מטריקס BI, סיפר בכנס כי החטיבה הוקמה לפני כשלוש שנים וכבר כיום מעסיקה למעלה מ-200 עובדים המספקים פתרונות לארגונים הגדולים והמובילים במשק. לדברי טימור, מטריקס BI מספקת טווח רחב של פתרונות ושירותים, החל מגיבוש מפת דרכים של טכנולוגיה, תכנון, איסוף המידע, בניית מחסני נתונים ועד פתרונות אנליטיקה, כלי דיווח וויזואליזציה, כלי חיזוי Data Science ועד מתן פתרונות OEM בתחום ה- BI, המשתלבים בכלים ומוצרים של חברות טכנולוגיה.
אמיר גולדשטיין, מנכ"ל Todacell, רשת פרסום במובייל, סיפר לבאי הכנס אודות השימוש שעושה Todacell ב-Big Data על מנת להשיג תוצאות מדויקות יותר בקמפייני פרסום במובייל.
לדברי גולדשטיין, "יש היום 6 מיליארד סמארטפונים בעולם ובכל מסך יש שטחי פרסום, בין אם זה בדפדפן ובין אם באפליקציות. הפרסום הדיגיטלי מאפשר למפרסם לבדוק את האפקטיביות של הפרסום בזמן אמת. Todacell מעבדת היום למעלה ממיליארד וחצי בקשות לפרסום בכל יום. המטרה ב-Todacell היא להתאים את הקמפיינים בצורה המיטבית כך שהתוצאות תהיינה הטובות ביותר. העסק שלנו הוא עסק של מספרים וככל שתהיה יותר חכם עם המספרים ותלמד איזה מדד משפיע על מדד אחר, כך תוכל להצליח יותר".
