יום שישי , יולי 21 2017
מבזקים
דף הבית > תוכנות > BIG DATA & BI Analytics > איך לעשות Analytics Data נכון ?  

איך לעשות Analytics Data נכון ?  

אדר שומרון' מנכ"ל חברת BIyond (ביונד)

אדר שומרון' מנכ"ל חברת BIyond (ביונד)

מאת: אדר שומרון

הכלכלה הדיגיטלית מייצרת עוד ועוד דאטה ומציבה בפני ארגונים אתגר ענק אבל גם הזדמנויות אדירות. החברות הגדולות רואות היום את הערך המוסף שהן יכולות להשיג מאיסוף ומניתוח כמויות גדולות של דאטה, באופן עמוק, ובקצב מהיר יותר מאשר בעבר והן מאמצות טכנולוגיות ביג דאטה, מתוך הכרה כי תובנות המבוססות על אלגוריתמים של Data Science ו-Machine Learning הן בעלות ערך עסקי גבוה, ויניבו יתרון תחרותי אסטרטגי משמעותי. טכנולוגיות מתקדמות אלו מאפשרות להגיב לנתונים בצורה מהירה יותר – עד כדי זמן אמת – ולהפיק מהם תובנות שהן Actionable (מניעות לפעולה), ולא רק מאפשרות מדידה ואופטימיזציה בדיעבד.

אבל איך עושים זאת נכון?

להלן כמה המלצות, מהניסיון שצברנו ב-BIyond:

  1. איסוף ה-Data: ארגונים נוטים לאסוף הכל – גם מכיוון שיותר קל לאסוף הרבה מידע מאשר לנתח אותו וגם מתוך הנחה שלא ניתן לצפות איזה מידע יידרש בעתיד. מצד שני, איסוף בלתי יעיל עולה הרבה כסף ומסרבל את תהליך הפקת התובנות מהמידע.

נסו לעבוד עם Small Data ולא עם Big Data – התמקדו במה שבאמת הכרחי לבעיה העסקית איתה אתם מתמודדים. נסו לתכנן קדימה עד כמה שניתן, וכך תפיקו מהמידע ערך רב יותר, בפחות זמן וכסף.

  1. מיקוד עיסקי: נסו לשים את האצבע על מספר מצומצם של בעיות עסקיות (Business Cases), מוגדרות היטב ואותן תתרגמו ל-ROI.

בחרו 2, 3 בעיות עסקיות לא מורכבות מדי שמביאות ערך אמיתי ובצעו פיילוט ממוקד לבחינת טכנולוגיות שיכולות לפתור בעיות אלו.

  1. שימוש ב-Cloud: השימוש בשירותי ענן זול ומקנה גמישות רבה ותמיכה בגידול או בכיווץ של דאטה, מעכשיו לעכשיו. עבודה בענן גם מאפשרת לבחון טכנולוגיות בצורה מהירה מבלי להתחייב לרכישת ציוד מיותר.

בחרו ספק ענן אמין שמתאים לגודל ולצרכים שלכם, הכירו היטב את השירותים אותם הוא מציע בתחום הדאטה והאנליטיקה ומנפו אותם לצרכים שלכם.

  1. איכות ה- Data: כדי להגיע לתובנות איכותיות מהמידע, יש להשקיע מחשבה באיסוף של מידע איכותי ובשמירה על איכות זו.

הטמיעו תרבות ארגונית מבוססת דאטה והשקיעו תשומת לב ומשאבים בפתרון איכותי לאיסוף נתונים, טיובם ועיבודם. גם אם נדמה לכם שזה לא קריטי בתחילת הדרך – בעתיד תיווכחו אחרת.

  1. מורכבות המידע: הכלכלה הדיגיטלית מציבה אתגרים חדשים ורבים בפני ארגונים. בעידן של רשתות חברתיות ושימוש נרחב במובייל, נפחי המידע וקצב ייצור המידע גדלים משמעותית ובמקביל נדרש טיפול במידע בלתי מובנה.

היעזרו במומחים על מנת לבחור בטכנולוגיות Big Data (כגון: Hadoop, Cassandra, Spark, ElasticSearch וכד') המתאימות בדיוק לצרכים העיסקיים שלכם, למשל: איסוף וניתוח מידע מסוגים שונים והפעלת אלגוריתמים חכמים.

  1. אל תמציאו את הגלגל: חשוב להבין שכיום השוק מוצף בטכנולוגיות מוכחות וגם בטכנולוגיות חדשות שטרם הגיעו לבשלות.

התרכזו בפיתוח תחומי הליבה שלכם והשתמשו ביועצים ובמומחים בתחום ה- Data שיסייעו לכם לעשות את הצעדים הראשונים בתחום.

הכותב הוא המנכ"ל והבעלים של חברת BIyond, המתמחה בעולמות ה- BI, Big Data Analytics
ו-
Data Science, ומסייעת לחברות להפיק יותר ערך עסקי מה-Data שלהן

 

 

אודות מערכת ITNEWS מאיר עשת

מנהל/עורך אתר ITNEWS. בוגר כלכלה ומנה"ס באונ' בן גוריון ו- MBA בירושליים. בעבר: כהן כיועץ כלכלי מטעם המדינה בהולנד ובהודו. היה סמנכ"ל שיווק בברדר, משנה למנכ"ל בסטארטאפ TVNGO, מנהל IT מגזין של גלובס בשנתיים האחרונות.