איך להפיק יותר ערך עסקי מה-Data?

איך להפיק יותר ערך עסקי מה-Data?

6 כללים פשוטים לניהול נכון של תהליכי Analytics Data

מאת: אדר שומרון
טכנולוגיה והייטק ספר ההיי-טק הישראלי

אדר שומרון (צילום: יח"צ)

אדר שומרון (צילום: יח"צ)

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 אלה 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? חברת BIyond מציעה 6 כללים פשוטים:

איסוף Data: ארגונים שמבינים את הערך הטמון בדאטה מתחילים לאגור אותה, אך בשל היעדר משאבים, או יד מכוונת, הם פשוט אוספים הכל. חלקם יאמרו, כי הם אוספים את כל הדאטה היום בשל חוסר וודאות בנוגע לסוג המידע שיידרש בעתיד. אך 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.

מיקוד עסקי: בעידן שמקדש את החשיבה היצירתית וסיעור המוחות קל מאד להציף בישיבה אחת בארגון הרבה מאד בעיות עסקיות. אולם כדי להביא ערך אמיתי מן הדאטה חשוב מאד לשים את האצבע על מספר מצומצם של בעיות עסקיות (Business Cases), להגדירן היטב ולתרגם אותם למונחי ROI. בחרו 2-3 בעיות עסקיות, לא מורכבות מדי, שמביאות ערך אמיתי ובצעו פיילוט ממוקד לבחינת טכנולוגיות שיכולות לפתור בעיות אלה.

שימוש ב-Cloud: הנגישות של שירותי הענן מחוללת מהפכה גדולה באסטרטגיית ה- IT של ארגונים רבים, קטנים כגדולים. השימוש בענן הוא 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, לִמְדו לעומק את השירותים אותם הוא מציע בתחום הדאטה והאנליטיקה, ומנפו אותם לצרכים שלכם.

איכות ה-Data: בכלל הראשון דיברנו על העדיפות של Small Data על פני Big Data, אבל בכך לא די. כדי להפיק תובנות איכותיות מן המידע, 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.

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 וכדומה) המתאימות בדיוק לצרכים העסקיים שלכם.

אל תמציאו את הגלגל: השוק, כידוע, מוצף בטכנולוגיות מוכחות בכל תחום וגם בתחום הביג דאטה, לכן אין צורך לפתח מחדש טכנולוגיות, אלא רק לבחון היטב את הטכנולוגיות הקיימות ולבחור את המתאימות לכם מכולן. התרכזו בפיתוח תחומי הליבה שלכם והשתמשו ביועצים ובמומחים בתחום ה-Data.


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

תגובות