מיליארדים של 'דברים' המחוברים לאינטרנט יפיקו בשנה הקרובה, ובשנים הבאות, כמויות חסרות תקדים של מידע, אולם רק שילוב בין המידע שייאסף באמצעות 'האינטרנט של הדברים' לבין פתרונות ביג דאטה ו-Data Science המסוגלים לאגור, לנהל ולנתח את הנתונים הללו בזמן אמת – יספק לחברות העתיד שילוב מנצח ויהפוך את ה-Big Data ל-Smart Data – מידע בעל ערך עסקי אמיתי.
כיצד משפיע האינטרנט של הדברים על המידע שלנו
חברת התעופה Virgin Atlantic הטמיעה במטוסי הבואינג ובמערכות הובלת המטענים שלה חיישנים המחוברים לרשת האינטרנט וכך הפכה לחברת תעופה המדגימה, הלכה למעשה, את עידן האינטרנט של הדברים (IoT). מנמ"ר החברה דיווח כי כל מטוס מפיק כחצי טרה-בייט של נתונים בטיסה אחת, את המידע הזה החיישנים מנטרים והוא משמש את חברת התעופה, למשל, לחיזוי של עבודות תחזוקה עתידיות, התייעלות וצמצום צריכת הדלק.
כיצד כל זה קורה? באמצעות שילוב של טכנולוגיות ביג דאטה המסייעות באיסוף, ניטור וניתוח המידע.
אם תעיפו מבט בתחזיות הטכנולוגיות לשנים הקרובות תראו כי איומי הסייבר ממשיכים לתפוס מקום, לצד מיחשוב לביש והאינטרנט של הדברים. יותר ויותר ארגונים מתכננים לעבור לענן ולהשתמש בטכנולוגיות ביג דאטה, אבל אולי העובדה החשובה מכל היא ההבנה שכל הטכנולוגיות האלה צריכות לעבוד במשולב על מנת שארגונים, סטארט-אפים ומשתמשי קצה יפיקו מהם ערך מוסף.
אז אילו טרנדים עומדים להשפיע על החיים שלנו ב- 2016 וכיצד הם עומדים להתממשק ולעבוד באינטגרציה זה עם זה?
דעיכה וצמצום הפעילות של חברות הלגאסי (חברות טכנולוגיה מהדור הישן): כמעט 30% מספקי ה- IT יחדלו להתקיים עד 2020 כך עולה מדו"ח של חברת המחקר IDC. ניצנים של מגמה זו ראינו בשוק כבר ב- 2015 עם תהליכי הקונסולידציה של החברות הגדולות, כמו חברתDell שרכשה את EMC, או לחילופין, חברת HP שהתפצלה לשתי חברות. במסגרת מגמה זו, חברות לגאסי, במיוחד הגדולות שבהן, גם צפויות לצמצם פעילות, או לכל הפחות לשתף פעולה עם חברות אחרות על מנת לשרוד. את הדעיכה של חברות הלגאסי אנו חווים למשל בתחום של פתרונות גיבוי למרכזי הנתונים. כבר היום, עולם הגיבוי נמצא במעבר חד מפתרונות לגאסי לפתרונות זמינות מידע וירטואליים.
האינטרנט של הדברים יגלוש לכל תחום בחיינו: על פי חברת המחקר גרטנר – עד שנת 2018 יהיו בעולם 6 מיליארד מכשירים מחוברים אבל בכך לא די. למעלה מ- 3 מיליון עובדים ינוהלו בידי בוסים-רובוטים, כלומר מכונות חכמות ורגישות, שיקבלו החלטות שכיום מתקבלות רק ע"י מנהלים אנושיים, זאת באמצעות הסתמכות על פתרונות Data Science למדידה וניטור של ביצועי העובדים, ויכולות למידה ואופטימיזציה. מכיוון אחר, 2 מיליון בעלי מקצוע כמו כבאים, שוטרים או פרמדיקים יידרשו על ידי המעסיקים שלהם לענוד מכשירים לניטור הבריאות והכושר, כתנאי הכרחי להעסקתם. סביר להניח כי טייסים, אתלטים ואף פוליטיקאים יידרשו לעשות אותו דבר, מתוך דאגה לבריאותם.
ביג Big Data: "בכל יום אנחנו מייצרים 2.5 קווינטיליון (מיליארד מיליארדים) ביטים של מידע, כך ש-90% מכל המידע בעולם כיום נוצר בשנתיים האחרונות בלבד" (מתוך כתבה של טל מסינג, הארץ). כך פורסם ב- 2012 – אז תארו לעצמכם מה קורה היום.
הכלכלה הדיגיטלית מייצרת עוד ועוד דאטה, למשל באמצעות הרשתות החברתיות אבל גם בדרכים נוספות, ומציבה בפני ארגונים אתגר ענק. החברות הגדולות רואות היום את הערך המוסף שהן יכולות להשיג מאיסוף ומניתוח כמויות גדולות של דאטה, באופן עמוק, ובקצב מהיר יותר מאשר בעבר והן מאמצות טכנולוגיות ביג דאטה, מתוך הכרה כי תובנות המבוססות על אלגוריתמים של Data Science ו-Machine Learning הן בעלות ערך עסקי גבוה, ויניבו יתרון תחרותי.
טכנולוגיות מתקדמות אלו מאפשרות להגיב לנתונים בצורה מהירה יותר – עד כדי זמן אמת – ולהפיק מהם תובנות שהן Actionable (מניעות לפעולה), ולא רק מאפשרות מדידה ואופטימיזציה בדיעבד. יכולת זו תעניק לארגונים שטובעים בתהליכי קבלת החלטות ארוכים ואיטיים זרז משמעותי ותועלת רבה.
לדוגמא, UPS, אחת מחברות שילוח המטענים הגדולות בעולם, משתמשת בחיישנים ובניתוח של ביג דאטה כדי לחסוך בהוצאות, לשפר את היעילות ולצמצם את ההשפעה של פעילותה על איכות הסביבה. החיישנים המותקנים על משאיות החלוקה של החברה מודדים את מהירות הנסיעה, צריכת הדלק, מספר העצירות ומצב המנוע. על פי המידע שפרסמה החברה החיישנים הללו מותקנים ביותר משמונים אלף כלי רכב ואוספים כמאתיים פריטי מידע מכל משאית, בכל יום. ניתוח הנתונים מאפשר לחברה לקצר את זמני המשלוחים, לחסוך בדלק ולצמצם את הפגיעה באיכות הסביבה. עד סוף שנת 2017, מעריכים בחברה, היא תצליח גם למפות את כל הדרכים בצפון אמריקה.
קיטון במספר ספקי שירותי הענן: ספקי שירותי ענן גדולים יתחרו על ההזדמנות לארח מרכזי נתונים ומערכי אחסון של ביג דאטה. שימוש גורף בשירותי ענן יאפשר לספקים להציע, בין השאר, פתרונות BI וביג דאטה כשירות (SaaS) ולייתר את הצורך בשדרוג מתמיד של חומרה ותוכנה. פתרונות הענן של גוגל, מיקרוסופט ו- AWS – כולם מאפשרים גישה לקבצי דאטה גדולים, ונותנים יכולות Analytics מתקדמות, שהולכות ומשתפרות במהירות. לספקי ענן קטנים מאידך, תהיה יכולת מצומצמת להשקיע ביכולות מתקדמות ולכן הם עלולים למצוא את עצמם מחוץ למשחק, או להיבלע על ידי אחד השחקנים הגדולים.
תוכן עסקי אוטומטי המיוצר ע"י מכונות: עד 2018 כלי תוכן אוטומטים יחוללו 20% מן התוכן העסקי. מדובר בכלים טכנולוגים שנחנו ביכולת לקבץ מידע ממרכזי הנתונים, באופן פרואקטיבי, ולהפוך אותו לטקסט חופשי ו"סיפורי". דוחות פיננסים, מסמכים משפטיים, מחקרי שוק, הודעות לעיתונות, מאמרים ו- white papers – כולם מועמדים להפוך בקרוב מאד לטקסטים שניתן לכתוב באמצעות כלים אוטומטים.
צמיחה בהטמעה של בינה מלאכותית: לדברי דריל פלאמר (Daryl Plummer), אנליסט בגרטנר, טרנד הבינה המלאכותית (Artificial Intelligence – AI) יתפוס תאוצה בשל הנטייה של גופי אנטרפרייז וצרכנים לאמץ טכנולוגיות שהן Machine-Driven. היות והיישום של טכנולוגיות חכמות למשימות מסוימות מקטין באופן דרמטי את פרקי הזמן, העלות והאנרגיה המושקעים למשל בגיוס ובהדרכה של כוח אדם, זה לא מפתיע שבינה מלאכותית תשחק תפקיד נרחב יותר בתשתיות של חברות ב- 2016.
לסיכום, ניתן להעריך כי מיליארדים של 'דברים' המחוברים לאינטרנט יפיקו בשנה הקרובה, ובשנים הבאות, כמויות חסרות תקדים של מידע, אולם הפקת הנתונים בפני עצמה, לא מבשרת על מהפכה. על פי דו"ח שפרסמה חברת EMC, המתמחה באספקת פתרונות אחסון וניהול מידע, בשיתוף עם חברת המחקר IDC, חברות וארגונים זקוקים למידע שהוא: נגיש, זמין, מגיע בזמן אמת, משמעותי ובעל יכולת להשפיע על מהלכים (Actionable). רק שילוב בין המידע שייאסף באמצעות 'האינטרנט של הדברים' לבין פתרונות ביג דאטה ו-Data Science המסוגלים לאגור, לנהל ולנתח את הנתונים הללו בזמן אמת – יספק שילוב מנצח ויהפוך את ה-Big Data ל-Smart Data – מידע בעל ערך עסקי אמיתי.
