כיצד ניתן לנצל רעיונות מהייצור ההמוני ליצירת עסקים עם נתונים? חלק ב'

בכלכלה הדיגיטלית, הנתונים נמצאים בליבת יצירת הערך ואילו הנכסים הפיזיים מאבדים את משמעותם במודלים העסקיים.

עד 1992, החברות בעלות הערך הגבוה ביותר במדד S&P 500, היו אלה שייצרו או הפיצו דבר מה (לדוגמה, תעשיית התרופות, המסחר). כיום מפתחות טכנולוגיות (לדוגמה, טכנולוגיה רפואית, תוכנה) ומפעילות פלטפורמות (מאפשרי רשתות חברתיות, חברות כרטיסי אשראי) הן בצמרת.

כמו כן, המסחר עם נתונים תורם יותר לצמיחה העולמית מאשר המסחר בסחורות. לכן, ה-IT מעולם לא היה חשוב יותר לאסטרטגיה מאשר עכשיו – ולא רק עבורנו אלא עבור כל חברה בעידן הדיגיטלי.

כל מי שרוצה להמשיך לפתח את העסק שלו מבחינה דיגיטלית, לא יוכל לעשות זאת כיום מבלי לחשוב במקביל על  תשתית ה-IT, איזו תוכנה ואילו אלגוריתמים הוא צריך כדי להשיג את יעדיו.

יצירת ערך באמצעות הנתונים

אם הנתונים מגיעים למרכז הבמה, הרי שהחברות צריכות ללמוד כיצד לייצר מהם ערך מוסף. פירוש הדבר הוא לדעת כיצד לשלב את הנתונים שברשותן עם מקורות נתונים חיצוניים, ושימוש בתהליכי ניתוח מודרניים ואוטומטיים. הדבר נעשה באמצעות תוכנה ושירותי IT המסופקים דרך ממשקי API.

חברות המעוניינות להפוך לשחקניות דיגיטליות מצליחות וחדשניות צריכות להשתפר בבניית פתרונות תוכנה. עלינו לחשוב כיצד ניתן לארגן את "הייצור" של הנתונים באופן שנמצא בסופו של דבר יתרון תחרותי. אנו זקוקים למנגנונים המאפשרים ייצור המוני של נתונים, באמצעות יכולות של תוכנה וחומרה. מנגנונים אלה צריכים להיות רזים, רציפים ויעילים. באותו הזמן, עלינו להבטיח כי דרישות איכות  נענות. אלה בדיוק האתגרים שנפתרו עבור המוצרים הפיזיים באמצעות תיעוש תהליכי הייצור.

חברה שתרצה "לתעש את  התוכנה", תצטרך  למצוא רעיונות כיצד להשיג את אותו סוג של ייצור המוני רזה ואיכותי ממדרגה ראשונה שכבר התרחש במוצרים תעשייתיים. באופן בלתי נמנע, המקום הראשון לחפש בו יהיה גישות לייצור רזה כגון Kanban ו-Kaizen, או ניהול איכות כולל (TQM).

בשנות ה-80, חברות כמו טויוטה (Toyota) חוללו מהפכה בתהליך הייצור באמצעות תכנון מחדש של הארגון כולו ומיקוד החברה בעקרונות דומים. יצירת תנאים כאלה, הן מבחינה ארגונית והן מבחינת ה-IT, היא אחד האתגרים הגדולים ביותר העומדים בפני חברות בעידן הדיגיטלי.

ללמוד מהמודל הרזה

האם אנו יכולים להעביר את מודל ההצלחה הזה גם ל-IT? התשובה היא כן. בעולם הדיגיטלי, חיוני להפעיל תהליכים ממוקדי-נתונים ובאופן מתמשך לשפר אותם. לכן כל המכשולים שעומדים בדרכם של ניסויים ופיתוח נוסף של רעיונות חדשים, יש להסיר אותם במהירות האפשרית.

כל פרויקט IT חדש צריך להיבחן כרעיון שאמור לעבור דרך מפעל נתונים – אתר ייצור מצויד במלואו הכולל תהליכים נפוצים שניתן לתחזק בקלות. המוצר הסופי הוא שירותים או אלגוריתמים איכותיים, התומכים במודלים עסקיים דיגיטליים. חברות דיגיטליות מבדלות את עצמן באמצעות הרעיונות, הנתונים וקשרי הלקוחות שלהן. אלה שימצאו  מודל עסקי דיגיטלי פונקציונלי באופן המהיר ביותר, הן אלה שיהיה להן יתרון תחרותי.

מעל הכל, מחסום שבין פיתוח התוכנה לפעילות העסקית חייב להיפתר. הסיבה לכך היא שההצלחה, המהירות והתדירות של הניסויים תלויות בביצועי פיתוח ה-IT, ובמקביל גם ברלוונטיות של הפתרונות לפעילות העסקית.

Autoscout24 צברה מידה אדירה של זריזות וגמישות (אג'יליות) באמצעות פתרון הענן שלה. לחברה יש בינתיים 15 צוותים בין-תחומיים אוטונומיים העובדים כל העת בבדיקה וחיפוש אחר שירותים חדשים. המטרה העיקרית בכך היא  שתהיה אפשרות לחזור במהירות על ניסויים במגוון רחב של ארכיטקטורות, לשלב שירותים זה עם זה, ולהשוות בין גישות.

על מנת להפוך לזריזות וגמישות כמו Autoscout24, חברות זקוקות ל-"מכונה" המייצרת רעיונות. מדוע לא להעתיק את נוסחאות ההצלחה של הייצור התעשייתי ואת עקרונות ניהול האיכות ליצירת תוכנה?

חברות תעשייתיות, במיוחד גרמניות, מחזיקות במצוינות בייצור, מסורת שנבנתה על פני עשרות שנים. היכן שניתן ליישם זאת, עליהן לעשות כמיטב יכולתן כדי להעביר את הידע הזה ל-IT שלהן, ובמיוחד לפיתוח התוכנה.

הכותב הינו ה-CTO של אמזון.

לחלק א'