"אחד האתגרים המהותיים ביותר בהנגשת הדאטה התפעולית – השינוע"

"אחד האתגרים המהותיים ביותר בהיבט של הנגשת הדאטה התפעולית הוא השינוע. יש צורך בהעברה של הרבה נתונים בין מערכות, וזה בפני עצמו מציע כמה אתגרים בעולמות המחשוב בענן. האתגר הראשון, ואולי הגדול ביותר, הוא המנעד העצום של מערכות מחשוב – חלקן מיושנות וחלקן חדשות, חלק בהתקנה מקומית וחלק בענן, חלקן מבוססות על מוצרי מדף וחלקן פותחו בבית. איכשהו, צריכים לקחת את כל המידע הזה ביחד לאיזשהו מקום שבו אפשר להפיק ממנו תובנות עסקיות", כך אמרה לי-מור נבון, מנכ"לית אייקונדקט.

נבון דיברה בכנס נימבוס, Cloud me in של אנשים ומחשבים, שנערך באחרונה במרכז האירועים והכנסים אווניו בקריית שדה התעופה. מנחת הכנס הייתה הכתבת והפרשנית הפוליטית דפנה ליאל מחדשות 12. נבון השתתפה בפאנל "הנגשת דאטה תפעולית ליצירת תובנות עסקיות – איך עושים את זה?", שהנחתה מירב פרץ בלינסקי, סמנכ"לית דאטה ובינה מלאכותית במערך הדיגיטל הלאומי. הפאנל התרכז בשינוי שמביא הענן לתחום הדאטה התפעולית, שיכול גם הוא לסייע בתובנות ובתועלת עסקית, כשתחום הענן, והחדשנות של פרויקט הענן הממשלתי נימבוס בראש, עוזר למצוא את המחטים בערמה.

"לא פחות חשובה היא האבטחה", המשיכה נבון. "אנחנו משנעים נתונים מצד לצד, וזה חייב להיות סופר בטוח, כי אסור שתהיה זליגת מידע. כמו כן, בארצנו חייבים את השילוב של העברית עם האנגלית. אתגר נוסף הוא בעולמות הניטור – בניית ממשקים כדי שניתן יהיה לעקוב היטב אחר זרימת הנתונים שעוברים. למשל, אם תהיינה תקלות בדרך, לא נבין את המידע באופן מלא ולא תהיה יכולת להשתמש בו, ולכן חייבים ניטור, כדי להבין אם יש תקלות ואם צריך לעשות הרצה חוזרת – ולעשות זאת שוב ושוב, כל עוד המערכת חיה".

אוהד קרקובסקי, ראש תחום דאטה ובינה מלאכותית באול קלאוד. צילום: ניב קנטור

אוהד קרקובסקי, ראש תחום דאטה ובינה מלאכותית באול קלאוד, ציין שעוד לפני שהם שואלים איך לעבור לענן בצורה נכונה, הגופים הממשלתיים שעוברים לנימבוס צריכים להבין שהמיגרציה לקלאוד היא רק השלב ההתחלתי. "השלב הבא הוא לעשות מודרניזציה", אמר. "עליהם לעבור לשירותים מנוהלים, לנצל את יכולות הענן, כי אפשר, בסופו של דבר, להעביר גם התקנות מקומיות לענן. בעצם, במעבר לענן ולשירותים המנוהלים יכולים לקחת את הדאטה התפעולית לטובת פתרונות לימוד מכונה ו-GenAI, מכיוון שיש פתרונות מובנים בענן שיכולים לרוץ איתם".

"מעבר לשימוש בכלים שכבר נמצאים בענן, המיגרציה אליו מאפשרת גם להסתייע באקו-סיסטם, במיוחד בסביבת הנימבוס", הסביר קרקובסקי. "ניתן לראות האם יש כבר ארגונים שעושים מודלים דומים – ולאמץ אותם. פלטפורמה נוספת היא שימוש בשוק האפליקציות, שם ניתן לבחור עם מה ואיך לעבוד, ובלי בעיה, ליישם את זה בארגון וליצור דברים שגורמים באמת לפעולה, ולא רק לשוחח עם הצ'טבוט".

אילת פורת, מנהלת היחידה העסקית לתזרימי עבודה דיגיטליים בבינת תקשורת מחשבים. צילום: ניב קנטור

דוברת נוספת בפאנל הייתה אילת פורת, מנהלת היחידה העסקית לתזרימי עבודה דיגיטליים בבינת תקשורת מחשבים. היא דיברה על השיטות והטכנולוגית שבאמצעותן אפשר לחזות ואף לשפר את השירותים לאזרח. "יש כמויות גדולות של מידע תפעולי, וזה אתגר לא פשוט. איך אפשר לראות את היער מרוב העצים, כדי לשפר את השירותים?", שאלה, והשיבה: "בינת יישמה ארבעה סוגי שירותים לטובת הלקוחות, כולל בממשלה. הראשון הוא לשבור את הממגורות. יש מידע תפעולי שמגיע מאפליקציות, יש מידע שמגיע ממנהלי הייצור והאתגר הוא ליצור תמונה אחידה. אבל זה לא מספיק, כי יש את האתגר של הביג דאטה. שם, צריך ללמוד להשתמש בטכניקות של אנליטיקה ולימוד מכונה כדי ליצור קורלציות חכמות, להוריד את כמות המידע המיותר וגם לחזות מגמות עם לימוד מכונה, שמאפשר להסתכל על מה שקורה עכשיו ועל ההיסטוריה, ולעזור לספק התראות מתאימות".

"שאלה נוספת היא: כיצד הבינה המלאכותית משפיעה על הצד העסקי?", ציינה פורת. "השיטה המקובלת היא לבנות מפתח לשירותים ולתהליכים הקריטיים, כדי לבצע תהליכים באופן אוטומטי, וצריכים לעשות זאת תוך הסתכלות על כל המידע ותוך הבנה מה משפיע יותר על השירותים, ומה פחות קריטי אם הוא לא עובד".

"הנושא האחרון הוא המיכון", הוסיפה. "אחרי שאספנו מידע, הבנו מה החשיבות שלו והפעלנו בינה מלאכותית כדי להתרכז במידע החשוב, אפשר להשתמש בנתונים כדי לספק שירותים אוטומטיים או חצי אוטומטיים עם התראות, כדי לפתור בעיות לפני שהן מגיעות".