פרופ' גדי אריאב, אונ' תל אביב: "מערכות ה-BI הן צוואר הבקבוק בטיפול ב-Big Data"

"אם ארגונים לא מבצעים עיבוד של המידע המצוי ברשותם, הם מבזבזם משאבים. הבעיה בעולם שאנו נכנסים אליו כיום, של טיפול ב-Big Data, הוא צוואר הבקבוק בדמות מערכות ה-BI. יש גבול לכמה מידע ניתן להציף למנהלים בטרם יקבלו החלטות", כך אמר פרופסור גדי אריאב מאוניברסיטת תל אביב, שהיה דובר המפתח בכנס המנמ"רים החצי שנתי של אנשים ומחשבים. הכנס נערך היום (ב') במלון דיוויד אינטרקונטיננטל שבתל אביב, בהשתתפות מאות מנמ"רים. את הכנס הנחו פלי הנמר, נשיא ויזם קבוצת אנשים ומחשבים, ויהודה קונפורטס, העורך הראשי של הקבוצה.

"מנהלים מצויים תחת גשמים ושיטפונות של נתונים", אמר פרופסור אריאב, "אלא שעדיין יש בצורת של מידע. השאלה הגדולה ב-Big Data היא כיצד להפיק ממנו ערך עסקי. כבר שנים שהמידע מכפיל את נפחו מדי שנתיים. כניסת העולם הנייד אחראית גם היא לחלק מהיווצרות ה-Big Data. יש מצב בו בעולם יש 4 מיליארד משתמשים סלולריים, נתון שהוא בעל השלכה אדירה על המנמ"רים. נדרש לסנן את ממטרי המידע".

"ה-Big Data מחייב אותנו להפריד נתונים ומידע", אמר אריאב, ותיאר שני תהליכים: הראשון הוא יצירת נתונים, בין השאר בשל העובדה שכל טלפון חכם משמש פולט נתונים מחמישה חיישנים, והתהליך השני הוא יצירת מידע מהנתונים הללו, תוך ביצוע כמה פעולות, בהן לכידת הנתונים, טיפול בהם והעברתם לכדי מידע. לאחר מכן המידע נצרך על ידי מקבלי ההחלטות, ובעקבות זאת נוצרות החלטות שממומשות בפעולות.

צילום ועריכת וידיאו: עדי רמלר

לדברי פרופסור אריאב, התהליכים הללו כוללים שלוש פונקציות: שינוי תצורה ("קיבלנו נתונים ואנו הופכים אותם למשהו אחר"), שינוי בזמן ("לקחנו את הנתונים מזמן היווצרותם והעברתם לזמן של צריכתם. שמירת הנתונים הזו היא היוצרת את ה-Big Data") ושינוי מקום ("לקחנו את הנתונים מהמקום בו הם נוצרו ושינענו אותם למקום בו הם נצרכים"). פרופסור אריאב הוסיף, כי "ה-Big Data, עולם המיחשוב הנייד ועולם מיחשוב הענן הם מיקשה אחת, בלתי ניתנת להפרדה".

ה-Big Data, אמר, משלב ומגלם בתוך שלוש מגמות: "עלייתה המדהימה של חברת הרשת, הפיכת העולם לדיגיטלי ונייד וההימצאות והפעילות הרבה של הפרטים בו. בנוסף, אי אפשר להתעלם מהעובדה שאנו מצויים בעידן החיישנים – במכונית בטלפון הנייד, בכבישים ובמפעל".

"למצוא מידע ב-Big Data זו מחט בערימת שחת. לעתים רבות מרחוק חתיכת קש נראות כמחט, ולא כך הדבר. הבעיה היא לא לאסוף Big Data, אלא לסנן יותר ממנו. האתגר הוא למצוא מידע שקודם לא היה או שלא נראה", אמר פרופסור אריאב. הוא סיכם, כי "Big Data היה תמיד, רק ההגדרה שלו משתנה בחלוף השנים. לא משנה כמה Big Data יש – מה שמשנה הוא שעל המנמ"רים להיכנס לתחום, ולקפוץ כבר למים העמוקים".