"מכונות לומדות בענן מוצאות מחט בערימת שחת"

"ניתוח ה-Big Data הוא שיניב לארגונים יכולת לטיפול מעמיק יותר בנתונים. מכונות לומדות הן אלו שיסייעו לארגון למצוא מחט בערימת שחת. זה מה שיקרה בשלוש השנים הקרובות בארגונים: טיפול בנתונים רחבי היקף – בענן", כך אמר גרג דמישלי, מנהל חטיבת המוצרים ב-Google Cloud.

דמישלי היה בין הדוברים בכנס Google Cloud Next Tel-Aviv. הכנס נערך היום (ד'), זו השנה השלישית, בגני התערוכה בתל אביב, בהשתתפות אלפי לקוחות.

בראיון לאנשים ומחשבים אמר דמישלי כי "הבעיה המרכזית המאתגרת את המנמ"רים בארגונים כיום, היא הצורך לסייע בהנעת העסק קדימה ומהר יותר. צריך לקחת את ה-IT ולהופכו ממרכז עלות – למרכז רווחיות תחרותי".

"לפני 15 שנה אף ארגון לא חשב כי סטארט-אפ יביס אותו, והנה המציאות הזו קורמת עור וגידים: Airbnb עושה שמות לענף המלונאות, Gett משבשת את עולם התחבורה הציבורית, חברות פינטק מאיימות על הבנקים המסורתיים בשירותים הפיננסיים שהן מציעות. כל ארגון נדרש להזריק סטרואידים ל-IT שלו ולהפוך אותו לכלי נשק תחרותי. זה יכול לקרות רק בענן".

על כל זה, אמר דמישלי, "נדרשת מעטפת אבטחת מידע. אם בעבר נושא האבטחה היווה מכשול, שעיכב את המעבר של הארגונים לענן – הרי היום האבטחה מקדמת את המעבר. לאף ארגון, יהא זה הבנק הגדול בעולם, אין 750 מהנדסים כמונו, שכל מה שהם עושים, יום ולילה, הוא לטפל באבטחת מידע והגנת הסייבר".

"להניע את העסק מהר יותר"

מטרת הענן, הסביר דמישלי, "היא להניע את העסק מהר יותר. אני אומר למנמ"רים: 'אל תביטו על הענן כתשתית המפחיתה הוצאות'. זו ראייה מאוד חלקית של היתרונות הגלומים בו. השלב הבא במחשוב ענן הוא הטיפול בנתונים, משם יגיעו התועלות העסקיות".

"ברור שניתן לטפל במידע גם בדטה סנטר הפנימי", הסביר דמישלי, "אבל זה מורכב, מסובך, צורך משאבים ועלויות ומניב תוצאות חלקיות בלבד. מערכות האחסון היו למפלצת מזומנים. כעת, הענן שלנו מייתר את הצורך במערכות אחסון: אתה משלם 1 פני אחד ל-1 ג'יגה בייט נתונים בחודש. כעת, אחרי שהנתונים נשמרו, האתגר הבא הוא הבנה שלהם לעומק. זה לא רק אחסון לטובת DR או אחזור, אלא יכולת טיפול בהם".

לדבריו, "ארגונים הבחינו כי טיפול ב-Big Data עם טכנולוגיות Hadoop ו-Spark באופן המסורתי איננו יעיל. ניתוח הנתונים בענן מניב ביצועים יעילים יותר וניתוחים מעמיקים יותר, בזמנים קצרים בהרבה. פרויקטי Big Data הם כרטיס הכניסה שלנו: אחרי ההצלחה שלהם ארגונים מרחיבים את היקף השימוש שלהם בענן של גוגל".

"יש לנו היסטוריה בעולם הנתונים רחבי ההיקף", הסביר דמישלי, "כי מנוע החיפוש של גוגל הוא פרויקט ה-Big Data הראשון הגדול שלנו".

"כיום, כלי הניתוח שלנו משרתים לקוחות שלחלקם יש עשרות פטה בייט של נתונים. מדובר בארגונים המעניקים שירותים פיננסיים, חברות ביטוח, רשתות קמעונאות. כלי ניתוח אלה, מבוססי מכונות לומדות, ישרתו בעתיד כל ארגון בכל מגזר תעשייה".

לדבריו, "אנו עושים זאת עם Cloud Spanner, בסיס נתונים רלציוני שעוצב לטיפול בהיקף נתונים גדול, עם יכולת גידול. הוא כבר נמצא בגרסת בטא ויהיה זמין ללקוחות בשבוע הבא. הכלי השני הוא Big Query, מחסן נתונים לניתוח שלהם. לצידם יש לנו שורת מוצרים ושירותים מקיפים, כדי לתת מענה לארגונים בתחום".

"לשאול שאלות שלא חשבת עליהם"

דמישלי אמר כי "אנו נעים בין השדות של ה-BI המסורתי ובין ניתוח צופה פני עתיד, Analytics. רוב הכלים עונים על שאלות, אבל הקלף המנצח שלנו הוא Cloud ML Engine, מכונה לומדת המספקת יכולות חיקור על דברים שלא חשבת עליהם.

כך, אחד הלקוחות שלנו מסתייע בה לטובת חיזוי מחיר תירס עתידי. כך, בנק HSBC נעזר במכונה לטובת מניעת הונאות עתידיות – על בסיס לימוד העברות כספיות היסטוריות. רשת הקמעונאות הבריטית OCADO נעזרת במכונה לקבלת משובים על לקוחות וטיפול בלקוחות מתלוננים וחסרי שביעות רצון".

"ההגירה לענן פשוטה וקלה יותר מבעבר", סיכם דמישלי. "חברת הקוסמטיקה Lush העבירה את כלל מערך המחשוב שלה לענן שלנו בתוך פחות מחודש. זה אפשרי ואנו יכולים לסייע בכך".

"מכונות לומדות הן המיקוד העיקרי שלנו. בתוך שלוש שנים לארגונים בכל מגזר תעשייה יהיו מכונות לומדות ובינה מלאכותית. המלצתי למנמ"רים היא 'לכו לענן – וכעת', אל תתנו לסיבות המעכבות לעכב אתכם. המציאות העובדתית היא שכל שנה שאתם מתעכבים בהגירה לענן, היא עוד שנה שהמתחרים שלכם משיגים אתכם בעוד מטר פער בתחרות הריצה".