למה קשה להכניס את הביג דטה ליומיום של התהליכים העסקיים?

"לימוד מעמיק וניתוח מעמיק של נתונים הם הבטים אשר מחוברים בעבותות לתהליכים עסקיים. קשה להכניס את הטיפול בביג דטה ליומיום של תהליכים עסקיים – זה בעיקר שינוי ארגוני. כיום, רוב הארגונים לא מנצלים כראוי את הנתונים הנמצאים ברשותם", כך אמר אמיר רסקין, מייסד שותף ומנכ"ל,
Shoodoo Analytics.

רסקין דיבר בכנס Data Science, BI BIG DATA, Analytics. הכנס, בהפקת אנשים ומחשבים, התקיים באחרונה באולם אירועים LAGO בראשון לציון, והנחה אותו יהודה קונפורטס, העורך הראשי של הקבוצה.

לדברי רסקין, "מי שלא משחק את המשחק האמיתי, של חיבור בין הנתונים המנותחים ובין התהליכים התפעוליים, הוא לא באמת נמצא בעולם הביג דטה. אם לא תעשו שינוי בארגון – אתם לא תהיו. ישנן סיבות רבות מדוע כל ארגון נדרש להיכנס לתחום".

ארגונים, אמר רסקין, "מתמודדים עם כמויות מידע הגדלות באופן מעריכי, אלא שבמקרים רבים, מנצלים רק חלק מהפוטנציאל הגלום של הנתונים המנותחים. עדיין, ההחלטות ותהליכים תפעוליים רבים קורים בעקבות אינטואיציה, כי רמת הניצול והשימוש של ארגונים במערכות ניתוח מתקדם – עדיין נמוכה".

Shoodoo, הוסיף, "מאפשר לשלב מודלים מתקדמים של חיזוי וסיווג נתונים בתהליכים עסקיים ותפעוליים, דוגמת שיווק, מכירות, שירות, תפעול, ייצור, משאבי אנוש – בכל הרמות, ולעשות את זאת בעלות, זמן ומאמץ נמוכים משמעותית מאשר הפתרונות הקיימים כיום, ובלא צורך בידע סטטיסטי מתקדם". כך, הסביר, "הפתרון שלנו מאפשר גישה ל-predictive analytics ברמה גבוהה – עם מערך של כלים אשר עד היום היה נחלתם הבלעדית של ארגונים גדולים, לטובת ארגונים שעדיין לא נהנו מהיכולות הללו".

"ארגונים נדרשים לחבר ו'לחבק' את מדע הנתונים"

"ארגונים נדרשים לחבר ו'לחבק' את מדע הנתונים והניתוח המעמיק שלהם, בשל התועלות הרבות הגלומות בהם", סיכם רסקין.

טל אדן, מנהל מדע נתונים ב-Shoodoo Analytics. צילום: ניב קנטור

טל אדן, מנהל מדע נתונים ב-Shoodoo Analytics, אמר כי החברה מפתחת פלטפורמה של Analytics-as-a-Service חכמה לניתוח מידע מתקדם ו-predictive analytics עבור חברות. הפתרון, הסביר אדן, "מאפשר לארגונים לשלב בקלות ובמהירות מודלים מתקדמים של למידת מכונה, ML, על מנת להתמודד עם המגוון הרחב של האתגרים העסקיים של ארגונים".

הוא סיים באומרו כי "מהפכת הבינה המלאכותית איננה כה פשוטה. היא הרבה יותר מורכבת ממה שהובטח.

בת שבע ווברמן, אנליסטית בינה מלאכותית ב-FBC. צילום: ניב קנטור

בת שבע ווברמן, אנליסטית בינה מלאכותית ב-FBC, אמרה כי "כלי ה-BI עשויים להוות פתרון לבעיות עסקיות". בוורמן אמרה כי החברה פועלת בעולם פתרונות ERP ו-CRM בישראל ובחברות ישראליות בעולם, היא שותפה של פריוריטי ולה מאות לקוחות ארגוניים ממגזרים שונים. ממד פעילות נוסף, ציינה הוא פרויקטי בינה מלאכותית, עם כלי פריוריטי וכלי BI נוספים בשוק. הבינה העסקית, אמרה בוורמן, הינה כלי לשיפור וטיוב היכולות לקבלת החלטות נכונות בעסק".

כך, ציינה בוורמן, באחד מלקוחות FBC, ארגון בינלאומי בתחום אנרגיה, "רצו לקבל יכולת להצגת הרווח הנקי, לכל שורת מכירות, לצג הצגה של תזרים מזומנים צפוי".

היא הסבירה כי ,מידע שכזה מהווה תשתית להחלטות עסקיות רבות. מימשנו לעובדי החברה את הפתרון, עם יכולות המחשה גרפיות, ניתוח של יחסי עלויות ומדדי ביצוע, וכל זאת תוך ירידה לעומק לפרטים. כך, פתרנו בעיות עסקיות באמצעות כלי BI, ושילבנו בין המומחיות שלנו בשני העולמות – ERP ו-BI".