✕ סגור 
צור קשר
תודה על ההתעניינות .

Thank you! Your submission has been received!

Oops! Something went wrong while submitting the form

לקראת דמוקרטיזציה של ה- Big Data

אדר שומרון
|
בינונית
|
Feb 27, 2017
להרשמה
לניוזלטר

בעולם מעונן, בו כמעט כל טכנולוגיה, חדשה או ותיקה, אוהבת להשתבץ באחת המשוואות המפורסמות של השנים האחרונות X-as-a-Service(XaaS) אין פלא שגם תחום ה- Big Data מצא את דרכו לשם, על מנת להעניק את השירות הטבעי ביותר, לו הלקוחות מצפים - Big Data-as-a-Service (BDaaS).

מתחילים בקטן, גדלים לפי הצורך

על פי תחזיות שונות שוק ה- Big Data הגלובלי צפוי להגיע לכדי 88 מיליארד דולר עד 2021, וכנגזרת ממנו, שוק ה- BDaaS, צפוי להכפיל את עצמו ולהגיע לשווי של 30 מיליארד דולר.

בשנים האחרונות השוק התרגל לשיטה. מגוון שירותים וכלים טכנולוגים ניתנים היום לשימוש על פי דרישה, בהתאם לצרכים המדויקים של הדורש, במועד ובכמות שמתאימה לו, וכמובן העלות היא בהתאם. לכן, זה אך טבעי שכעת גם שירותי Big Data ניתנים לשימוש כשירות.

הסיבות לפריחה שחווה תחום ה- BDaaS רבות. ראשית, כדי להקים אופרציית Big Data יש צורך בהשקעה כספית משמעותית, וגם בהקצאת זמן ואנשים, שלא לדבר על מציאת שותף טכנולוגי, שניתן לסמוך עליו כי יקים את התשתית הטובה והמתאימה ביותר, בפרק הזמן שהתחייב לו, ומבלי לחרוג מגבולות התקציב. גם בשלב הבא, בו מתחזקים ומפתחים את המערכת באופן שוטף מדובר בהשקעה לא קטנה. עצם מציאת תשתית מתאימה לאחסון נפחי דאטה גדולים כבר גוזלת משאבים רבים מן הארגון. ארגונים גדולים וודאי יסתדרו עם השקעות אלה, אולם היום טכנולוגיות Big Data הן כבר צורך הכרחי להתנהלות העסקית, גם של ארגונים בינוניים וקטנים. על רקע זה אנחנו קוראים לדמוקרטיזציה של ה-Big Data ושימוש במודלי צריכה המתאימים לכל דורש.

שירותי BDaaS מתאפיינים גם בגמישות תפעולית ומסחרית. לקוחות רבים, למשל סטארט-אפים, משתמשים בענן על מנת לאחסן בתחילה נפחים קטנים של דאטה אבל בהדרגה הם גדלים. מאחר וקשה להם לצפות מראש באיזה קצב הם צפויים לגדול - מודל תשלומים תלוי-שימוש (pay-as-you-grow) יכול להתאים להם כמו כפפה ליד. חשוב לזכור כי ככל שיגדלו כך יזדקקו ליותר כלי Big Data לשם ניתוח מועיל של הדאטה שצברו. הגמישות הזאת, או האג'יליות, מקלה גם במקרה של הקמת פתרונות Big Data מורכבים ומאפשרת לבחון טכנולוגיות בקלות רבה ובעלות נמוכה, באמצעות סביבת Sandbox.

סיבה נוספת, אשר גם היא עומדת במהות שירותי הענן היא השאיפה של הארגון להתמקד בליבת העסקים שלו במקום בדאגה המיותרת לסוגיות ה-IT. במסגרת זו, גם תשומת הלב הרבה שראוי כי ארגונים ישקיעו היום בכל הנוגע לאבטחת מידע, איומי סייבר ורגולציה בנושא זה ובכלל – נחסכת מן הארגון, שכן לרוב ספק הענן מטפל בנושאים אלה וכך, בין השאר, מוכר שקט נפשי ללקוחות.

אחד השירותים של חברת יבמ - שירותי אנליטיקס לטוויטר - מהווה דוגמא טובה ל- BDaaS. השירות מספק לעסקים גישה לכלי אנליטיקס שמכניס סדר בכמויות הדאטה הבלתי-מובנית שמספקת פלטפורמה כמו טוויטר.  על מנת להגיש יכולות אנליטיות אמיתיות ללקוחות הכשירה יבמ לא פחות מ- 4,000 יועצים המסייעים לעסקים להפיק ערך ורווח משימוש בכלי הנהדר הזה. דוגמא אחרת לטכנולוגיות Big Data בענן אפשר למצוא למשל אצל חברת  John Deere, יצרנית הציוד החקלאי, אשר העלתה לענן מידע שנאסף מסנסורים המורכבים על הטרקטורים שלה, והלקוחות יכולים לגשת למידע הזה באמצעות חשבון בענן. כל לקוח רואה רק את המידע שנוגע לו, ונהנה משלל אנליטיקות וניתוחים בעלי ערך.

חיזוי מגמות כשירות? כבר מעבר לדלת

ככל שיותר חברות יכנסו לעולם ה-Big Data, תחום ה- BDaaS ילך ויצמח. כבר היום ניתן לפגוש טכנולוגיות כמו ניתוח מידע שמקורו במודלי IoT, ניתוח פרופיל שיווקי של לקוח ועוד. עוד תחומים שניתן לפגוש בענן, ולצרוך כשירות, הם כלים שימושיים מבוססי בינה מלאכותית (AI). כבר היום, חברת מיקרוסופט מציעה בענן למעלה מ- 20 שירותים קוגניטיביים, כמו ניתוח תמונות, הבנת שפה ועוד. AWS הוסיפה לפורטפוליו שירותי הענן שלה שירות של חיזוי מגמות, כשהיא משתמשת באלגוריתם של למידת-מכונה (Machine Learning), אשר פותח במקור לשימוש פנימי בחברה, ואילו גוגל, יצאה עם כלי פיתוח, פתוח להמונים, המציע שירותי תרגום, זיהוי דיבור ועוד. גוגל גם מספקת API שמסוגל להמיר קובץ אודיו לקובץ כתוב בלא פחות מ- 50 שפות. השימושים לטכנולוגיות אלה כמובן אינסופיים: טכנולוגית זיהוי פנים יכולה לסייע באבטחת מערכות בקרה, או לחילופין, לשלוח התראות למוכרנים ברשת קמעונאית בנוגע לזהותו של לקוח פוטנציאלי וצרכיו, וכך לקדם מכירות ועוד ועוד.

יישומים אחרים מאפשרים למשל תחום כמו ה- Chatbots שהולך ומתפתח לאחרונה. תחום זה משלב איסוף ועיבוד של כמויות דאטה גדולות, באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית ולמידת-מכונה. יכולות אלה, הניתנות לשימוש כחלק מ-BDaaS, מאפשרות הקמה מהירה של פתרון Chatbots.

רק בתחילת החודש, חברת SAP הכריזה על יכולות חדשות ומתקדמות בתחומים של למידת מכונה ובינה מלאכותית, הניתנים לשימוש במודל ענן ומושתתים  על המוצר SAP HANA. הבשורה היום, היא לא עצם החדשנות הטכנולוגית, כי זו כידוע מתקדמת בצעדי ענק, ללא הרף, אלא הנגישות שלה לחברה בכל סדר גודל. ברגע שהפוטנציאל העסקי הגלום בטכנולוגיות כמו אנליטיקס, בינה מלאכותית או למידת מכונה יהיו זמינים לכל דורש, באמצעות הענן – נראה לי כי השאיפה לדמוקרטיזציה של ה- Big Data תושג בגדול.

הכותב הוא מנכ"ל חברת BIyond, המתמחה בעולמות ה-BI, Big Data Analytics
ו-Data Science, ומסייעת לחברות להפיק יותר ערך עסקי מה-Data

www.biyond.co.il

בעולם מעונן, בו כמעט כל טכנולוגיה, חדשה או ותיקה, אוהבת להשתבץ באחת המשוואות המפורסמות של השנים האחרונות X-as-a-Service(XaaS) אין פלא שגם תחום ה- Big Data מצא את דרכו לשם, על מנת להעניק את השירות הטבעי ביותר, לו הלקוחות מצפים - Big Data-as-a-Service (BDaaS).

מתחילים בקטן, גדלים לפי הצורך

על פי תחזיות שונות שוק ה- Big Data הגלובלי צפוי להגיע לכדי 88 מיליארד דולר עד 2021, וכנגזרת ממנו, שוק ה- BDaaS, צפוי להכפיל את עצמו ולהגיע לשווי של 30 מיליארד דולר.

בשנים האחרונות השוק התרגל לשיטה. מגוון שירותים וכלים טכנולוגים ניתנים היום לשימוש על פי דרישה, בהתאם לצרכים המדויקים של הדורש, במועד ובכמות שמתאימה לו, וכמובן העלות היא בהתאם. לכן, זה אך טבעי שכעת גם שירותי Big Data ניתנים לשימוש כשירות.

הסיבות לפריחה שחווה תחום ה- BDaaS רבות. ראשית, כדי להקים אופרציית Big Data יש צורך בהשקעה כספית משמעותית, וגם בהקצאת זמן ואנשים, שלא לדבר על מציאת שותף טכנולוגי, שניתן לסמוך עליו כי יקים את התשתית הטובה והמתאימה ביותר, בפרק הזמן שהתחייב לו, ומבלי לחרוג מגבולות התקציב. גם בשלב הבא, בו מתחזקים ומפתחים את המערכת באופן שוטף מדובר בהשקעה לא קטנה. עצם מציאת תשתית מתאימה לאחסון נפחי דאטה גדולים כבר גוזלת משאבים רבים מן הארגון. ארגונים גדולים וודאי יסתדרו עם השקעות אלה, אולם היום טכנולוגיות Big Data הן כבר צורך הכרחי להתנהלות העסקית, גם של ארגונים בינוניים וקטנים. על רקע זה אנחנו קוראים לדמוקרטיזציה של ה-Big Data ושימוש במודלי צריכה המתאימים לכל דורש.

שירותי BDaaS מתאפיינים גם בגמישות תפעולית ומסחרית. לקוחות רבים, למשל סטארט-אפים, משתמשים בענן על מנת לאחסן בתחילה נפחים קטנים של דאטה אבל בהדרגה הם גדלים. מאחר וקשה להם לצפות מראש באיזה קצב הם צפויים לגדול - מודל תשלומים תלוי-שימוש (pay-as-you-grow) יכול להתאים להם כמו כפפה ליד. חשוב לזכור כי ככל שיגדלו כך יזדקקו ליותר כלי Big Data לשם ניתוח מועיל של הדאטה שצברו. הגמישות הזאת, או האג'יליות, מקלה גם במקרה של הקמת פתרונות Big Data מורכבים ומאפשרת לבחון טכנולוגיות בקלות רבה ובעלות נמוכה, באמצעות סביבת Sandbox.

סיבה נוספת, אשר גם היא עומדת במהות שירותי הענן היא השאיפה של הארגון להתמקד בליבת העסקים שלו במקום בדאגה המיותרת לסוגיות ה-IT. במסגרת זו, גם תשומת הלב הרבה שראוי כי ארגונים ישקיעו היום בכל הנוגע לאבטחת מידע, איומי סייבר ורגולציה בנושא זה ובכלל – נחסכת מן הארגון, שכן לרוב ספק הענן מטפל בנושאים אלה וכך, בין השאר, מוכר שקט נפשי ללקוחות.

אחד השירותים של חברת יבמ - שירותי אנליטיקס לטוויטר - מהווה דוגמא טובה ל- BDaaS. השירות מספק לעסקים גישה לכלי אנליטיקס שמכניס סדר בכמויות הדאטה הבלתי-מובנית שמספקת פלטפורמה כמו טוויטר.  על מנת להגיש יכולות אנליטיות אמיתיות ללקוחות הכשירה יבמ לא פחות מ- 4,000 יועצים המסייעים לעסקים להפיק ערך ורווח משימוש בכלי הנהדר הזה. דוגמא אחרת לטכנולוגיות Big Data בענן אפשר למצוא למשל אצל חברת  John Deere, יצרנית הציוד החקלאי, אשר העלתה לענן מידע שנאסף מסנסורים המורכבים על הטרקטורים שלה, והלקוחות יכולים לגשת למידע הזה באמצעות חשבון בענן. כל לקוח רואה רק את המידע שנוגע לו, ונהנה משלל אנליטיקות וניתוחים בעלי ערך.

חיזוי מגמות כשירות? כבר מעבר לדלת

ככל שיותר חברות יכנסו לעולם ה-Big Data, תחום ה- BDaaS ילך ויצמח. כבר היום ניתן לפגוש טכנולוגיות כמו ניתוח מידע שמקורו במודלי IoT, ניתוח פרופיל שיווקי של לקוח ועוד. עוד תחומים שניתן לפגוש בענן, ולצרוך כשירות, הם כלים שימושיים מבוססי בינה מלאכותית (AI). כבר היום, חברת מיקרוסופט מציעה בענן למעלה מ- 20 שירותים קוגניטיביים, כמו ניתוח תמונות, הבנת שפה ועוד. AWS הוסיפה לפורטפוליו שירותי הענן שלה שירות של חיזוי מגמות, כשהיא משתמשת באלגוריתם של למידת-מכונה (Machine Learning), אשר פותח במקור לשימוש פנימי בחברה, ואילו גוגל, יצאה עם כלי פיתוח, פתוח להמונים, המציע שירותי תרגום, זיהוי דיבור ועוד. גוגל גם מספקת API שמסוגל להמיר קובץ אודיו לקובץ כתוב בלא פחות מ- 50 שפות. השימושים לטכנולוגיות אלה כמובן אינסופיים: טכנולוגית זיהוי פנים יכולה לסייע באבטחת מערכות בקרה, או לחילופין, לשלוח התראות למוכרנים ברשת קמעונאית בנוגע לזהותו של לקוח פוטנציאלי וצרכיו, וכך לקדם מכירות ועוד ועוד.

יישומים אחרים מאפשרים למשל תחום כמו ה- Chatbots שהולך ומתפתח לאחרונה. תחום זה משלב איסוף ועיבוד של כמויות דאטה גדולות, באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית ולמידת-מכונה. יכולות אלה, הניתנות לשימוש כחלק מ-BDaaS, מאפשרות הקמה מהירה של פתרון Chatbots.

רק בתחילת החודש, חברת SAP הכריזה על יכולות חדשות ומתקדמות בתחומים של למידת מכונה ובינה מלאכותית, הניתנים לשימוש במודל ענן ומושתתים  על המוצר SAP HANA. הבשורה היום, היא לא עצם החדשנות הטכנולוגית, כי זו כידוע מתקדמת בצעדי ענק, ללא הרף, אלא הנגישות שלה לחברה בכל סדר גודל. ברגע שהפוטנציאל העסקי הגלום בטכנולוגיות כמו אנליטיקס, בינה מלאכותית או למידת מכונה יהיו זמינים לכל דורש, באמצעות הענן – נראה לי כי השאיפה לדמוקרטיזציה של ה- Big Data תושג בגדול.

הכותב הוא מנכ"ל חברת BIyond, המתמחה בעולמות ה-BI, Big Data Analytics
ו-Data Science, ומסייעת לחברות להפיק יותר ערך עסקי מה-Data

www.biyond.co.il

בחזרה לכל המאמרים
בואו נעבוד ביחד
support@israelclouds.com
צרו קשר