מודרניזציה בעולם הדאטה: יש דרך חדשה שבה עסקים פועלים

כתב: מושיקו פסח.

בתקופה זו, שבה אנחנו חווים את ההתפתחות המהירה של הבינה המלאכותית והאינטגרציה שלה בכל חלק בחיינו, מהעסקי ועד לפרסונלי – מודרניזציה של ניהול הדאטה הופכת לדבר קריטי. זהו השלב שבו הדאטה – חומר הגלם המידעי שלנו – הופך למשאב הממנף את יכולות ה-AI, והופך אותן לבעל ערך אמיתי ומהותי למינוף העסקים. בנקודה זו נכנס לתמונה המושג Modern data stack, והמסע לקראת מודרניזציה של פעילות הדאטה הארגונית מתחיל.

"הכניסה למציאות של אסטרטגיות המשתנות במהירות, מעבר מואץ לענן ושילוב של טכנולוגיות בינה מלאכותית ולימוד מכונה דורשים מאיתנו לאמץ שיטות עבודה חדשניות, טכנולוגיות מתקדמות ובכלל – שינוי משמעותי באופן שבו אנחנו ניגשים לדאטה", אמר אלון שורץ, ראש תחום הדאטה בפרוסיד.

עידן חדש בניהול דאטה: מהפכת ה-Modern Data Stack

כשאנחנו אומרים Modern Data Stack, אנחנו מתייחסים לאוסף טכנולוגיות מבוססות ענן, שמטרתן לקלוט, לאחסן, לעבד ולנתח מידע ביעילות, תוך התאמה לגישות ניהול נתונים חדשניות. המטרה היא לאפשר זריזות, גמישות ונגישות, ובשורה התחתונה לאפשר לארגונים לנצל את הנתונים בצורה יעילה ומיטבית.

האבולוציה בתחום מהירה, מתייחסת להיקף, גודל ומורכבות הנתונים, משמשת עדות לרוח החדשנית שמניעה את הארגונים ומביאה עימה את הערך: אחסון נתונים גמיש מבוסס ענן, סקילאביליות גבוהה, עלויות תחזוקה נמוכות, יכולות עיבוד ואוטומציה מתקדמות, גמישות ויכולות אינטגרציה גבוהות, וטכנולוגיות מוטות שירות עצמי. המסגרת מקיפה ומעצימה מהנדסי תוכנה, צוותי דאטה ומשתמשים עסקיים כאחד.

הרכיבים העיקריים ב-Modern Data Stack הם:

• Ingestion – כלים לייבוא נתונים ביעילות ממגוון מקורות.
• Data Storage – אחסון נתונים בצורה סקילאבילית, בטוחה וחסכונית.
• Data Transformation – טכנולוגיות לניקוי, המרה והכנה של נתונים לניתוח.
• Data Analysis and BI – כלים לניתוח נתונים ויצירת תובנות לפעולה.
• Data Orchestration – מערכות לניהול ואוטומציה של זרימות עבודה של נתונים.
• Semantic Layers – שכבות עצמאיות לניהול שכבות סמנטיות אוניברסליות.
• Data Observability and Quality Automation – ניהול ואוטומציה של איכות הנתונים.

עם זאת, הדרך למודרניזציה רצופה באתגרים. המעבר לפתרונות ממוקדי ענן, תוך מתן גמישות ומדרגיות, מציגה מורכבויות חדשות. מארגי נתונים ומחסור בכישרונות טכניים מהווים מחסומים משמעותיים, שמדגישים את הצורך באסטרטגיה שלא רק מאמצת טכנולוגיות מודרניות, אלא גם מבטיחה אינטגרציה חלקה ונגישות על פני פלטפורמות נתונים שונות.

שחקן חדש במשחק

הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI), שנכנסה לחיינו בשנה וחצי האחרונות, מציעה מגוון הזדמנויות חסרות תקדים לצמיחה ולהתייעלות. טכנולוגיה זו מאפשרת אינטראקציה אינטואיטיבית יותר עם דאטה, ומאפשרת למשתמשים לקבל תובנות ולקבל החלטות מושכלות בקלות רבה יותר. עם זאת, הטמעת הטכנולוגיות הללו דורשת הבנה מעמיקה הן של הפוטנציאל והן של היישום שלהן בתוך האקו-סיסטם הנוכחי של המידע – הארגוני, התפעולי והטכנולוגי.

הדרך להצלחה

המסע לעבר מודרניזציה בתחום הדאטה מורכב ללא ספק, אך הוא גם מלא בהזדמנויות לצמיחה וחדשנות. המסר הסופי ברור: כדי להצליח במאמץ הזה, ארגונים חייבים שינוי – הן ברמת מודל ההפעלה והן ברמת הטכנולוגיה.

גילי רגב, מנכ"ל פרוסיד. צילום: משה כהן

גילי רגב, מנכ"ל פרוסיד מקבוצת HMS, ציין "כי עולם הדאטה מהווה התשתית שעליה אפשר לבנות את פתרונות ה-AI. בארגונים רבים קיים פער בין הרצון לממש AI לבין תשתיות הדאטה, שנדרשות לעבור מודרניזציה. ביצענו מחקר מו"פ מקיף, שבמסגרתו מיפינו טכנולוגיות מובילות שיכולות לאפשר ללקוחותינו לצמצם פער זה ולבנות את עצמם לקראת העידן הבא. אנחנו מחויבים להוביל את הדרך עם חדשנות, תובנה וערכים שמובילים להצלחה של לקוחותינו".