מאת: פלורה לוין, שותפה B-Pro

פורסם ביולי 2014 ,גיליון 113  במגזין המיחשוב של ישראל, בחסות גלובס

כולנו בודקים טיסות ב – Booking.com, משווים מלונות ב – TripAdvisor, מנווטים בעזרת Waze, מזמינים ספרים ב – Amazon, מחפשים כל יום מידע ב – Google ומתקשרים ב – Facebook. המכנה המשותף של כל הארגונים שהזכרתי עד כה הוא שווי חברה גבוה שהושג באמצעות שירות רחב, למיליונים רבים של משתמשים ברחבי העולם, באמצעות טכנולוגיות Big Data

ומה עם האירגון שלכם?

ארגוני האונליין, ארגונים שמתפרנסים ממידע, לא מתרגשים ממושג ה – Big Data. בשבילם זאת דרך חיים. אם אתם שייכים לארגון שכזה, אתם כנראה כבר שם והכתבה אינה מיועדתעבורכם.

אשר לארגוני Brick and Mortar: הרשו לי שוב להכליל – המושג Big Data נתפס כאוטופיה: ים מידע רחב ועמוק ללא גבולות, עם נתונים זורמים רציף מתוך ומחוץ לארגון, מסוגים שונים, מחוברים ביניהם בהקשרים. ובנוסף: מנועים אנאליטיים מתוחכמים המשמשים כ”חכות דיג” שיודעות להציף תובנות עיסקיות חכמות מתוך שפע המידע. תשכחו מהתהליכים המסורתיים המייגעים של הגדרת שאלות עסקיות מראש ובניית פתרון מידע מסודר. באמצעות ה”חכות” המשוכללות, התובנות המפתיעות יצופו וישוטו אליכם אוטומטית, מתוך ים הנתונים.

הידעתם? ארגוני “כלכלה מסורתית” רבים בעולם כבר פועלים במרחב הנתונים ה”גדול” בהצלחה רבה.

הרעיון מסנוור בפוטנציאל העסקי שהוא יכול להביא לארגון. תחשבו על ארגונים מכווני קמעונאות שמוכרים לצרכנים. הארגונים יכירו טוב יותר את הלקוחות שלהם, על סמך מכירות העבר שביצעו ועל סמך מגוון טביעות הרגל הדיגיטאליות שהצרכנים משאירים באינטרנט: בשיחות ברשתות החברתיות, בגלישה באתרים שונים וכו’. הארגונים יוכלו להצליב מידע בזמן אמת עם מיקום הלקוחות ועם נתוני המלאי ולהמליץ ללקוחות בזמן אמת, על רכישה מותאמת עבורם בסניף הקרוב, כשהם חולפים על פניו.

ארגונים ברחבי העולם כבר מיישמים את השיטה בפועל: ענקית הקמעונאותWal-Mart שולחת קופונים מבוססי מיקום לטלפון הסלולארי, על סמך רכישות עבר, מלאי בחנות, מיקום גיאוגרפי ונתונים נוספים, כגון מזג אוויר.

חברת התעופה KLM קיבלה דיווח בזמן אמת מרישומי ה- Check In או מ – Foursquare, זיהתה את הלקוחות ועפ”י הפרופיל בפייסבוק, קנתה וסיפקה להם מיידית מתנה סמלית. כך למשל לקוח שצייץ בטוויטר על שימוש במכשיר ה- iPad החדש שרכש בטיסה, קיבל מ – KLM כרטיס נטען של iTunes.חברת KLM הוכיחה ללקוחותיה שהיא מכירה אותם ומתאמצת עבורם וזכתה לבאזז שיווקי: היא השקיעה ב –  28 נוסעים שהופתעו, וקיבלה מיליון ציוצים בטוויטר ב- 88 מדינות, תוך 3 שבועות. היא לבטח הצליחה להפוך זאת למכירות.

תחשבו על ארגונים מכווני ייצור. ארגונים אלה יוכלו באמצעות Big Data לחתוך עלויות ייצור על-ידי התייעלות תפעולית והקטנת waste (למשל פגמים). כך לדוגמא, יצרנית התרופות Merck החליטה לייעל דרמטית את ייצור החיסונים מתוצרתה. החברה אספה נתונים מסנסורים שונים שפיזרה בתהליכי ייצור, שינוע ואחסון של 5.5 מיליון אצוות ייצור. החברה ביצעה פרויקט שכלל 15 מיליארד חישובים תוך 3 חודשים. כתוצאה מכך, גיבשה מערך של המלצות לשיפור תהליכים תפעוליים ויצירת תנאים אופטימאליים לייצור.

“Internet of Things” (IOT) – תקשורת בין מכשירים על גבי האינטרנט, תאפשר לנו בעתיד כצרכנים להינות מהזמנה אוטומטית של חלב שיבצע המקרר שלנו מהסופרמרקט, בהתבסס על פער בין כמות החלב בפועל לכמות המינימום שהוגדרה. כשמשליכים את המושג חזרה לארגונים, IOT יאפשר חיבור יעיל יותר בין תהליכי המכירות לייצור באמצעות זרימת מידע אוטומטית והקטנת ה – Waste בתהליכים התפעוליים. חברת GE חוזה שניתן לחסוך 22 מיליארד דולר Waste, ברמה העולמית, על-ידי חיבור חכם בין מכונות למידע.

ובחזרה למציאות שלנו בישראל, כיום: ארגוני “הכלכלה המסורתית” בפניקה מה – Big Data, חבל. הם מפספסים פוטנציאל עיסקי.

חברות קמעונאות, חברות תעשייתיות, ארגונים פיננסיים “מסורתיים”, לכל אלה קיימת מורשת (legacy) מבוססת, בנושא מידע: מערך מגובש של תפיסות עולם, תהליכים, כח אדם ב – IT ומחוצה לו, מערכות מידע וטכנולוגיות לטיפול בנושאי מידע. בארגונים אלה, מערכי המיחשוב והמידע בתוכם תוכננו לספק יציבות ו”שקט” לארגון. ניתן לדמות את ה – legacy כנושאת מטוסים שתוכננה לטווח ארוך, תוך תפיסה של אינטגרטיביות מלאה ברחבי הארגון.

זה מתנגש, פוטנציאלית, עם כלי Big Data שהם צעירים יותר כרונולוגית, בדרך כלל פחות בשלים ופחות מוכרים בארגונים המסורתיים. בהתאמה (ובהכללה, יש להודות), טרם הבשילו תהליכי התמיכה בכלים אלה ואין מספיק מתודולוגיות עבודה לפרויקטים בתחום. עם נדוניה כזאת, איך עושים את קפיצת המדרגה, להוספת Big Data? כיצד עושים זאת עם שמירת היציבות ומבלי לסכן את מערך המידע הקיים?

רגע, כאן מגיע הטוויסט בעלילה. הזמנים השתנו, הטכנולוגיות התקדמו ואין צורך בתכנון ארוך, מפורט ומייגע. אנחנו מאמינים ש – Agility היא אחת ממילות המפתח בסיפור. התכנון והביצוע מחייבים אספקת פתרונות מהירים, גם אם מדוייקים פחות, תוך תיאום ציפיות עם הארגון.

לשם כך, אנחנו מסייעים לארגון להקים מעבדת חדשנות שמעודדת איתור פתרונות עסקיים אפשריים ומספקת תוצרי ביניים לארגון. ניתן לדמות את פעולתה לסירת מירוץ, לעומת נושאת המטוסים של מערך המידע בארגון. אנחנו מוודאים שחלק מתוצרי הביניים יגיעו משירותים מחוץ לארגון אך כולם יקוטלגו ויוכרו על-ידי גוף המחשוב בארגון, להבטחת אינטגרטיביות עתידית. כל תוצר ייבנה כ – MVP (Minimal Viable Product), מושג השאול מתחום הסטארטאפים – תוצר “אפוי למחצה” שייבחן עסקית על-ידי הארגון במשך תקופה. כל MVP שלא צלח במבחן התוצאה העסקית, ייתכן שיושלך, לאחר כבוד, למיחזור.

חברות חייבות להתכונן לחיבור מקורות מידע חיצוניים רבים בשילוב עם נתוני הארגון.

בנוסף למעבדה, אנחנו מתכננים הרחבה של ארכיטקטורת המידע הארגונית שתאפשר אריזה וקליטה של ה – MVPs במערך המידע הארגוני, לאחר תום תקופת הניסוי.

לסיכום, הסיפור אינו Big Data אלא Smart Data בגודל שמתאים לארגון שלכם. אנחנו משיגים זאת ע”י תהליך לא ארוך, שמתבסס על לימוד מארגונים אחרים ואימוץ גישות חדשנות באספקת תוצרים. מהפכת המידע תקרה, אתכם או בלעדיכם. האם אתם מוכנים לאתגר

רצ”ב לינק לכתבה המקורית, עמוד 9:

http://emagazine.globes.co.il/em/it/2014/2014-07-09/index.html

קריאה מהנה