"Big Data אינו סרוויס של סבתא – יש לטפל בו כל הזמן ובזמן אמת"

"בארגונים יש מידע רב, אלא שרובו לא מטופל ולא מנותח, ומתייחסים אליו כמו הסרוויסים של סבתא, כאלה שמוציאים מהארון רק בפסח ובראש השנה. המנמ"רים נדרשים למהפך באופן בו הם מטפלים ב-Big Data, יש לנתח את המידע במיידי – כדי לקבל תובנות בזמן אמת". כך אמר ג'ף וייס, סגן נשיא ביחידת ה-Big Data של HPE Software.

וייס ביקר בארץ השבוע ונפגש עם לקוחות ענקית ה-IT. לשאלת אנשים ומחשבים מהו Big Data לשיטתו, אמר וייס כי "מדובר בשני שדות. האחד, איסוף מידע בארגון ומחוצה לו, לטובת ניתוחים מתקדמים. השני, בניית הדור הבא של יישומים עשירים. מסורתית, הגישה ליישומים היתה שארגון מפתח יישום, מתקבל עליו מידע והוא מאוחסן ואולי, לרוב לא – מנוצל. הרעיון המנחה ביישום עשיר הוא שהנתונים מעצימים וחיוניים לאפליקציה, מדובר בגישה שונה מזו המוכרת עד כה".

טובעים באוקיינוס נתונים

"המנמ"רים כיום טובעים באוקיינוס של מידע, ואינם מסוגלים להתמודד עם הכמויות של הנתונים הנוצרים", אמר וייס. "הם נדרשים לטפל במידע זה, להתייחס אליו כאל נכס ארגוני. כבר לא מדובר בדיווחים ובדו"חות. הדיווח החודשי מת. אם תמשיך לטפל בדו"חות שכאלה, תהפוך ללא רלוונטי".

לדבריו, "נדרש לטפל במידע בתנועה. מדובר בשלושה סוגי מידע. מידע עסקי המגיע ממערכות ה-IT; מידע הבא ממכונות, מחיישנים, ממגוון מקורות בעולם האינטרנט של הדברים; המידע השלישי, הגדול ביותר בכמותו – הוא המידע האנושי, הנוצר והנצרך על ידי אנשים, טקסט, חוזי – כולל הזרמת וידיאו, קול, ומידע במדיה החברתית. המנמ"ר חייב להתמודד עם המידע הגדל באופן אקספוננציאלי, עליו לקצור אותו, לאגד אותו, ולנתח אותו באופן שיביא לארגון שלו בידול ויתרון תחרותי, על בסיס תובנות בזמן אמת".

יחידת ה-Big Data ב-HPE הוקמה על בסיס שתי רכישות ענק שלה – ורטיקה (Vertica) ואוטונומי (Autonomy). תחום ה-Big Data הפך באחרונה מנחלתם של ארגונים מעטים לבעייתם של ארגונים רבים. כמות הנתונים הארגוניים שאינם מובנים מגיעה ל-90%. על מנת לקלוט ולאחד את הכמות העצומה של הנתונים שילבה החברה כמה פתרונות: בצד נתוני המכונה, מוצרי ורטיקה מאפשרים קליטה מהירה תוך כדי עיבוד של מקורות המידע וסיווגו. המידע המגיע מבני אדם, עובר דרך IDOL של אוטונומי – הקולט, מעבד ומסווג מידע שמגיע ממספר רב של מקורות ובפורמטים שונים.

"על בסיס חברות אלו ופתרונות נוספים", אמר וייס, "פיתחנו תפיסה של מכונות לומדות, עם יכולות אוטומטיות להבחין, להתריע ולהמליץ על הנחיות לפעולה. זה יהיה הדור הבא של המחשוב, והוא יפעל בכל מגזר תעשייה".

BlaBlaCar

כך, אמר וייס, "לשירות שיתוף הנהגים והנוסעים הצרפתי, BlaBlaCar, יש 25 מיליון מנויים. הם הטמיעו פתרון של HPE, העורך פרופילים לנהגים ולנוסעים, מנתח את הדרישות, ועל בסיסן מבצע התאמות לנסיעות המשותפות".

"בעולם הישן נדרשו לבניית מערכות לומדות שכאלו מדעני מידע", אמר. "אנו מספקים יכולות להטמיע מכונות אלה לכל ארגון, לא רק לגדולים. אנו עושים 'דמוקרטיזציה' למכונות הלומדות ומספקים את האנליטיקה כשירות, על גבי הענן של מיקרוסופט (Microsoft)".

"HPE Haven on Demand היא פלטפורמת Big Data מבוססת ענן, שהושקה בספטמבר 2014 עבור מפתחים", אמר וייס. "היא מאפשרת לבצע ניתוחים אנליטיים של כל סוגי הנתונים ומספקת תובנות המאפשרות לארגונים לקבל החלטות ולבצע פעולות. הפלטפורמה כוללת APIs מוכנים, כדי לפתח אפליקציות ושירותים של הדור הבא. מפתחים יכולים לפתח בקלות אפליקציות הניזונות מנתוני Big Data שנותחו בכלים אנליטיים".

"Haven on Demand הופך את הפיתוח לפשוט בהרבה עם מערך של יותר מ-60 APIs מוכנים, הכוללים כלים דוגמת המרת קבצים, חיזוי אנליטי, ניתוח קונטקסטואלי, ניתוח תמונה, זיהוי פנים,  ניתוח גרפי, אינדוקס למידע לא מובנה, מערכת OCR". לדבריו, "הפלטפורמה מסייעת לקדם את תחום המכונות הלומדות: היכולת לקחת נתונים, להפיק מהם תובנות ובהתאם לכך לבצע פעולות אוטומטיות".

לשאלת אנשים ומחשבים על המתחרים בתחום המחשוב הקוגנטיבי, ויבמ (IBM) בראשן, ענה וייס כי "פתחנו את הפלטפורמה לפני שנה, יש לנו קהילה של יותר מ-12 אלף מפתחים, יש לנו את מספר ממשקי המשתמש הגדולים ביותר, עם הכי הרבה שירותים. אנו מוסיפים תחכום לחיזוי ולניבוי – עם איסוף נתונים ממגוון מקורות,לרבות ניתוח ברשתות החברתיות".

"ישראל מובילה בעולם ה-IT", סיכם וייס, "וגם פה אני רואה פוטנציאל לשוק הישראלי, כמאמץ מוקדם של טכנולוגיות, לניצול יכולות טיפול ב-Big Data לטובת היבטים עסקיים בארגונים ממגוון מגזרי התעשייה".