לא הכל ורוד: אילו אתגרים הביא איתו הביג דאטה לעסקים ולארגונים?

הביג דאטה מביא איתו יתרונות אדירים לארגונים, שיכולים להביא ליתרון תחרותי דרמטי. אבל הוא גם מביא איתו לא מעט אתגרים בדרך

 

לביג דאטה יש יתרונות רבים. למעשה, בעשור האחרון הוא עשה מהפכה מאסיבית בהתנהלות הארגון, החל מההתנהלות הפנימית – כמו היכולת לזהות ולצפות מראש שינויים בעוצבת כוח האדם, דרך קבלת החלטות אסטרטגיות שנוגעות בארגון כולו, ועד לשיווק ולמכירות שם עשה את אחת מהמהפכות הגדולות ביותר – מהפכה ששינתה דרמטית את הדרך שבה אנחנו היום משווקים. אבל כמו בכל תחום חדש ומתפתח, גם כאן, יש אתגרים רבים שהארגון נדרש אליהם.

מקורות דאטה שונים

בארגונים גדולים הביג דאטה שנאסף מגיע, לעיתים קרובות מאוד, ממקורות שונים לגמרי. דאטה יכול להיאסף מאתרים בהם ביקר הצרכן, ממועדון הלקוחות, מהחנויות הפיזיות, מהרשתות החברתיות, מאפליקציית המותג ועוד. הוא יכול לכלול נתוני מיקום, רכישה, תגובות לקמפיין, נתונים דמוגרפיים, נתונים על רכישות קודמות. וכדי להסיק מסקנות חכמות וללמוד את כל אלו – הארגונים נדרשים לאגד את אותו ביג דאטה תחת פלטפורמה אחת שתכיל את כלל המידע, או לפחות את רובו, וגם תדע לייצר ניתוחים מורכבים בצורה כמעט אוטומטית, או אוטומטית לגמרי. הצורך הזה מייצר דרישה הולכת וגוברת למערכות מתקדמות שיוכלו להתמודד עם כמות מידע גדולה, ממקורות שונים, וידעו לייצר פלטים חכמים ומועילים לארגון.

איכות הדאטה

נושא פחות מדובר אבל לא פחות חשוב נוגע בסוגיית איכות הדאטה המתקבל בארגון. היום, ארגונים רבים עברו להסתמך על אותו ביג דאטה שמוזרם למערכות ולראות בו עובדה מוגמרת. הבעיה נוצרת כשאותו ביג דאטה מהווה את הבסיס לקבלת החלטות שנוגעות באסטרטגיית הארגון או הקמפיין, אבל נשען על נתונים חלקיים או שגויים. לכן, כשניגשים לבחון את אותו ביג דאטה רצוי להבין היטב כיצד נאסף, ועל בסיס מה. מה היה תהליך העיבוד של הדאטה, על מה הסתמך, והאם באמת מדובר במקור מידע אמין.

מעבירים מידע

צרכני המידע בארגון הם רבים: ההנהלה שמקבלת החלטות אסטרטגיות משמעותיות על בסיס הדאטה שנצבר, מנהלי הקמפיינים שמנתחים את הדאטה ומבצעים אופטימיזציה בהתאם, אנשי המכירות שנשענים על דאטה הלקוחות, התמיכה הטכנית שמשתמשת בדאטה על תקלות קודמות ברמת הלקוח הפרטי וברמה האזורית, ועל כלל לקוחות הארגון, צוותי המחקר, הנהלת החשבונות ועוד. בהרבה מאוד מקרים אותם "סוכנים" שונים בארגון, או "לקוחות דאטה" שנמצאים בתוך הארגון עצמו, מייצרים דאטה ומנתחים אותו בתוך היחידה העסקית שלהם, ולא מעבירים אותו הלאה לשימוש היחידות האחרות, או מעבירים דאטה חלקי בלבד. כמובן שאיבוד המידע המשמעותי הזה פוגע בסופו של דבר בארגון כולו ובמחלקות השונות, מייצר חוויית לקוח פחות טובה ולא ממקסם את רווחי הארגון. לכן בין האתגרים של הארגון היום, אפשר למצוא את הצורך לאגד את כל הדאטה, ולשמר את המידע שנוסף אליו מדיי שעה, או יום.

כח אדם מתאים

אחד מהאתגרים המרכזיים בהקשר הביג דאטה קשור לסוגיית כוח האדם. הארגונים הגדולים שמתמודדים עם כמות דאטה גבוהה נדרשים היום לאתר ולגייס כוח אדם מתאים ומוכשר לניתוח כמויות העתק של הביג דאטה שנצבר בארגון. בהתאם, מהפיכת הדאטה הביאה איתה תפקידנים חדשים לארגונים, כמו data scientists, שהגיעו תוך שנים בודדות לראש רשימת העובדים המבוקשים ביותר בתעשייה כולה. אותם "מדעני דאטה" יודעים להתבונן בכמויות אדירות של מידע, לנתח אותו ולהסיק מסקנות חכמות, באמצעות כלי אנליטיקה וסטטיסטיקה מתקדמים שמשלבים בין כל סוגי המידע שנצבר בארגון, מכלל המחלקות, לנתח את הנתונים ולייצר ידע ארגוני חכם ומדויק בהתבסס על כל אלו. העובדה שמדובר בתחום חדש ומתפתח, עם מעט מאוד הכשרה מקצועית ופרופיל עובד לא ברור, הופכים את תהליך הגיוס של אותם מדעני דאטה למאתגר במיוחד.

אחסון

כמויות הדאטה האדירות שמוזרמות אל הארגון דורשות לא רק כוח אדם מתאים ומערכות טכנולוגיות מתקדמות, אלא גם חדרי אחסון פיזיים או שרתים רחוקים בהם ניתן יהיה לאחסן את כלל המידע הנצבר. היום, כשניגשים לתכנן את משרדי החברות השונות, סוגיית אחסון הדאטה היא מהותית. הארגונים נדרשים לשאול את עצמם בשלב מוקדם מאוד – האם אחסון הביג דאטה יתבצע פיזית בתוך הארגון – ואז צריך להקצות לכך מקום רב ומשאבים, או על ענן בשרת רחוק – כשבמצב זה הביג דאטה לא ישב "בתוך הבית", על כל המשתמע. לכל אחת מהאפשרויות יתרונות וחסרונות משלה, וכשמדובר בכמויות אדירות של ביג דאטה ההכרעה בסוגיה הזו – הופכת למורכבת יותר.

תקרא, זה טוב לעסק שלך

Silence is Golden