"הנתונים הם המקור לכל המצאה מודרנית"

"בתי שאלה אותי באחרונה כיצד מדענים הופכים לממציאים, המביאים לעולם רעיונות חדשים. פעמים רבות זה נראה כמו הארה רגעית, כמו שהייתה לארכימדס, שכאשר הוא רחץ באמבט ציבורי, גילה כי גופו שבתוך האמבט דוחה כמות מים השווה לנפח גופו, והבין שכך יהיה אפשר למדוד את נפחו של גוף כלשהו. הארה נוספת מיוחסת לניוטון, שהצליח לנסח את עקרון כוח הכבידה כאשר ישב תחת עץ תפוח ופרי נפל על ראשו. אלא שלצד ההארות, נדרש כיום לאגור ולנתח הררי נתונים, כדי לחבר בין הנקודות וליצור רעיון חדש. לא רבים יודעים כי פרסי ספנסר, ממציא המיקרוגל, נדרש ליותר מעשרים שנות ניסויים במעבדה עד שהוא הצליח להביא את המצאתו למימוש. הנתונים הם הבסיס ליצירה, המקור לכל המצאה בעידן המודרני", כך אמר ד"ר סוואמי סיבאסוברמניאן, סגן נשיא לבסיסי נתונים, ניתוח ולימוד מכונה, אמזון ווב סרביסז (AWS).

ד"ר סיבאסוברמניאן היה דובר המפתח אתמול (ד') בכנס של ענקית הענן, re:Invent 2022 AWS. הכנס נערך השבוע בלאס וגאס, בהשתתפות עשרות אלפי לקוחות החברה ושותפיה העסקיים.

"הנתונים בארגון לא מעובדים כאשר הוא 'ישן', ולכן נדרש מיכון" 

ד"ר סיבאסוברמניאן ערך השוואה בין האופן בו פועל המוח האנושי לבין ארגונים. לדבריו, "בלא מעט מובנים, מוח האדם פועל טוב יותר מאשר הארגון. תהליכי עיבוד המידע מתרחשים במוח גם כאשר אנו ישנים. התובנות קורות כאשר יש תהליכי התבוננות. מנגד, הנתונים מביסים את האינטואיציה. הבדל נוסף טמון בעובדה שיש קושי – עד בלתי אפשרי, לקצור נתונים. זאת כי הנתונים בארגון לא ממורכזים אלא מבוזרים במקומות שונים. הנתונים בארגון לא מעובדים כאשר הוא 'ישן', ולכן נדרש מיכון. כדי לשפר את רמת התובנות הארגוניות, עלינו לבנות 'צינורות', שבילים אשר יקלו על הגישה לדטה. הנתונים בארגון אינם נראים בקלות, ועלינו לשפר את רמת הניראות שלהם, כדי שנוכל לאסוף אותם יחדיו ואז לנתח אותם. רק כך נוכל להכיר לעומק את כלל התהליכים בארגון, לשפר ולייעל אותם, ואז נוכל להוון את המידע".

ד"ר סיבאסוברמניאן אמר כי "לאסטרטגיית הנתונים הארגונית יש ארבעה רכיבי ליבה: הראשון, בנייה של תשתית שירותים שהוכחו כמוצלחים – מתוך ראייה עתידית. כלל השירותים צריכים להיות עם מעט ארכיטקטורה, או כלל בלא ארכיטקטורה. השירותים צריכים להיות עם כלים שיפעלו בכל עומס עבודה. הרכיב השני הוא יכולת לקבלת ביצועים הגדלים באופן משתנה. לשם כך נדרשים בסיסי נתונים המנוהלים באופן מלא. המרכיב השלישי הוא כמה שפחות מאמץ ידני. זה ייעשה על ידי כמה שיותר מיכון, למשל – סיווג וניהול של האחסון באופן אוטומטי לטובת יעילות וחיסכון כספי. בניית שכבות אוטומציה חכמות היא פעולה שמספקת שיפורים עסקיים. הרכיב הרביעי הוא אמינות, אבטחת מידע והגנת הפרטיות. זאת כי כיום, מחסני הנתונים הם קריטיים מחד, והאיומים מתרבים בלא הרף מאידך". הוא ציין כי "בניית אסטרטגיית הנתונים כוללת ארבע שכבות: מקורות מידע, רכיבי IoT, אפליקציות ולוגים, ומידע של צדדים שלישיים".

AWS

DataZone – שירות ענן חדש של AWS

בין שלל ההכרזות בכנס, ד"ר סיבאסוברמניאן הציג את DataZone: "זהו שירות ענן חדש, שארגונים יכולים לעשות בו שימוש כדי לנהל את הנתונים הפנימיים שלהם ולהנגיש אותם לעובדים. הוא עונה למצב הקיים בו הנתונים העסקיים של הארגון מפוזרים בעשרות בסיסי נתונים, מערכות אחסון ומערכות אחרות. בנוסף, המערכות הללו מופעלות על ידי יחידות עסקיות שונות, ובשל כך, מציאת הנתונים עלולה לארוך זמן רב".

ד"ר סיבאסוברמניאן סיים בציינו כי "לצד תכונות המקלות על המשתמשים לעבוד עם מידע עסקי, DataZone מספק ממשל ובקרות ניהול נתונים. באמצעות בקרות אלו, מנהלי מערכת יכולים לנתב ולווסת את הגישה של המשתמשים למקורות המידע השונים, ולהעלות את רמת אבטחת המידע. כך אנו יוצרים אל האיזון הנכון בין הרצון להנגיש את המידע מחד, בלא לפגוע בהבטי אבטחה מאידך".