איתי יוגב, אינטל: "ה-Big Data מביא לכך ש-5 אנשים במשך 6 חודשים מניבים לארגון 10 מיליון דולר"

"המידע יכול להפוך לזהב באמצעות ניתוח מידע בהיקפים גדולים, ובזמן אמת", אמר יוגב, מנהל תחום נתונים מתקדמים ו-Big Data בחברה ● לדבריו, "הגדלת המכירות על ידי ניתוח היסטורי תהיה הבסיס לתחרות בשנים הקרובות"

איתי יוגב, מנהל תחום ניתוחים מתקדמים ו-Big Data באינטל העולמית

"חמישה עובדים שעוסקים ב-Big Data במשך חצי שנה עשויים להניב לארגון כ-10 מיליון דולר, באמצעות מודל שפיתחנו", כך אמר איתי יוגב, מנהל תחום ניתוחים מתקדמים ו-Big Data באינטל (Intel) העולמית.

יוגב התראיין לקראת כנס שתערוך החברה ביום ג', 29 באוקטובר, במלון דן פנורמה בתל אביב, במסגרתו תרצה קים סטיבנסון, מנמ"רית אינטל העולמית. הוא נושא שני כובעים: עומד בראש גוף העוסק בטיפול ב-Big Data וב-Analytics, כאשר הוא והעובדים תחתיו מהווים חלק מ-6,500 אנשי ה-IT של אינטל העולמית, ומנהל משותף של תחום ה-BI בחברה. יוגב עובד באינטל 13 שנים במגוון תפקידים בתחום ה-BI. כמו כן, הוא הקים את פעילות ה-Advanced Analytics בחברה ומנהל אותה מזה יותר משלוש שנים.

לדבריו, "Big Data הוא היכולת שלנו לקחת מאגרי מידע גדולים שמגיעים בפורמטים שונים וממגוון מקורות מידע, ולמצוא בהם הגיון ותובנות. אלה באים לידי ביטוי ביכולת להביא לשינוי ולשיפור הפעילות העסקית בארגון ולהתייעלות. המידע, שעד כה לא טופל, יכול להפוך למכרה זהב בארגון, ובזמן אמת".

"האינטרנט מוביל לכך שאנחנו מוצפים בשטף של מידע ונתונים שמאיימים להטביע ארגונים", הוסיף יוגב. "כך בא לעולם תחום כריית המידע – חיפוש של מגמות, קשרים ותבניות בעלות עניין, שניתן להפיק מהם תובנות. חברות האינטרנט יצרו את התעשייה הזאת כדי להתמודד עם היקף הנתונים האדיר באינטרנט, שרובו לא מובנה, עם הצורך להתאים את המידע באופן אישי למשתמש ועם ההזדמנות להגדיל את המכירות על ידי ניתוח מידע היסטורי בזמן אמת. באחרונה התחיל החלחול של הטכנולוגיה הזו אל הארגונים הגדולים. באינטל מאמינים שזהו הבסיס לתחרות בשנים הקרובות ומשקיעים בהתאם".

מה התפקיד שלך ושל אנשיך באינטל?
"התפקיד שלי הוא לדאוג לפתרון בעיות אסטרטגיות עבור אינטל, על ידי שימוש בטכנולוגיות של Big Data, כריית נתונים ו-Machine Learning. הפעילות מתמקדת בפתרון בעיות אסטרטגיות לחברה במגוון תחומים, בהם האצת קצב פיתוח מוצרים, הורדת עלויות ייצור והגדלת הכנסות על ידי מיטוב של מרכזי מכירות.

אחד התחומים בהם אנחנו פועלים לסייע לאינטל הוא בקיצור משך פיתוח מוצר חדש. תהליך של פיתוח שבב הוא עתיר מידע. יש משמעות גדולה לזיהוי פתרונות ולאיסוף בעיות במהלך הפיתוח. אנחנו מריצים כמה פרויקטים בתחום, על מנת להאיץ את התהליך, למשל – קיצור משך הבדיקות של מוצר חדש, באמצעות אלגוריתמיקה שיודעת לעשות זאת יותר מהר. אנחנו פועלים עם מערכי הייצור במפעלים ומשתמשים בשיטות של ניתוח Big Data, לטובת הוזלת עלות ייצור השבבים.

תחום פעילות נוסף הוא מיטוב מערך המכירות. אנחנו יודעים לסייע למכירות בזיהוי לקוחות חדשים ובידיעה מתי לפנות אליהם, וכן יודעים על אילו מוצרים להמליץ למנהלי המכירות שיציעו ללקוחות. ביצענו פרויקט גדול באסיה, במסגרתו זיהינו לקוחות פוטנציאליים והבאנו להעלאת המכירות ב-20 מיליון דולרים בשנה".

הוא סיכם באמרו כי "הניתוח של ה-Big Data בתוך גופי ה-IT בארגונים יכול לסייע להיבטים העסקיים של הארגון. אנחנו לא מפתחים טכנולוגיה ולאחר מכן מחפשים פתרון 'להלביש' אותה עליו, אלא מנסים לפתור בעיות על בסיס טכנולוגיה. בעולם שהופך להיות עתיר ידע, הבעיה הזו רלוונטית לא רק לאינטל אלא גם לחברות אחרות. אנחנו מספקים מענה לכל מנמ"ר שרוצה להניב ערך עסקי לפעילות החברה שלו. יש השקעה הולכת וגדלה בתחום ה-Big Data, מאחר שארגונים מבינים את התועלות שטמונות בו. בשנתיים האחרונות, יש לנו יותר מתריסר פרויקטים שפועלים במודל 5, 6, 10. הפרויקטים הללו משלבים אנשים רב תחומיים, מדעני נתונים, שמבינים גם את הקו העסקי וגם יודעים לכתוב שורות קוד, ולשלב בין התחומים. אנחנו מתמחים בשילובים של מומחים מסוגים שונים, כך שהעבודה תיעשה במהירות של ספינת מרוץ ולא של משחתת איטית".

מעוניינים לשמוע את קים סטיבנסון, מנמ"רית אינטל העולמית? הירשמו לכנס הצצה לעתיד ה-IT בהפקת אנשים ומחשבים

תגובות

(1)

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

אין לשלוח תגובות הכוללות דברי הסתה, דיבה, וסגנון החורג מהטעם הטוב

  1. מדען מידע

    נשמעים רציניים! ליצור פרויקט מ-0 בחצי שנה, ושיכניס מיליוני דולרים זו לא משימה קלה, ונשמע שהחבר'ה באינטל מצליחים בה לא רע. שמעתי עליהם כבר מכל מיני מקומות.

אירועים קרובים