האתגרים בניהול וניתוח ביג דאטה הפכו לעניין מרכזי בטכנולוגיית המידע כמו גם בעולם העסקי, בעודו מאמץ את הטכנולוגיות הדיגיטליות ומתחרה על תארי חדשנות, ולא בכדי.
בעוד שארגונים רבים, עדיין מתלבטים בשאלה האם כדאי להם להיכנס לתחום, אחרים כבר עושים את דרכם לבניית אסטרטגיית ביג דאטה מוצלחת והתוצאות מדברות בעד עצמן.
האתגרים הכרוכים בניהול דאטה רק הולכים וגוברים: איך בוחרים את הדאטה הרלוונטי ואיך מנהלים אותו, כיצד לא מבזבזים משאבים יקרים בעבודה ב-cloud ואיזה שינוי תפיסתי יצטרכו אנשי פיתוח לעבור?
היכולת להגיב נכון לסיטואציות שונות, מתבססת לרוב על יכולת הכללה של מודלים מאומנים. על מנת לייצר מודלים כאלו, יש לאסוף כמויות דאטה אדירות, לעבד אותן, לאחסן אותן ולהתאמן עליהן.
היכולת לנהל ולהתאמן על דאטה בהיקף גבוה (במיוחד כשמדובר בווידיאו) עדיין מאתגרת לא מעט חברות וארגונים גדולים.
בעיות ופתרונות בהגדרת "דאטה"
מה הם שלושת הבעיות, איתם מתמודדות חברות אוטומוטיב ומהו הפתרון:
- לעבוד יעיל
ההיקף הגדול של הדאטה המאוחסן והמעובד ב-cloud, לצד יכולות האחסון האינסופיות של הכלי הזה, מוליד אתגר גדול, של יצירת סביבת פיתוח שהיא Cost Effective.
הפתרון: כדי להימנע בהוצאת כספים מיותרת, יש צורך במחקר מקדים ובחינה עמוקה של כלים זמינים וטכנולוגיות מתקדמות, שיכולים להוזיל עלויות באופן משמעותי.
על מנת להתמודד עם האתגרים הטכנולוגיים, חברות רבות יצטרכו לייצר מוקדי ידע בפיתוח ב-cloud, ומפתחים רבים יצטרכו להתרגל לפיתוח בסביבה שונה, שבה יש חשיבות רבה לאופטימיזציה והקטנת הסיכוי לטעויות, שעליהן משלמים לא מעט כסף.
- להגדיר מה זה דאטה “מעניין”
אחד האתגרים המשמעותיים בהתמודדות עם כמויות אדירות של דאטה הוא, להגדיר מה הוא הדאטה המעניין, למודל הספציפי העושה בו שימוש, כמובן באופן אוטומטי.
פתרון אפשרי: כלים שונים בתחום ה-AI, מאפשרים עיבוד מהיר של דאטה מגוון, בהיקפים גדולים, איתור סצנות מעניינות בצורה אוטומטית ומיקוד המודלים המתאמנים עליהם.
כלים אלו, מאפשרים ליצור חיפוש ממוקד על פי הצרכים (שיכולים להשתנות), ולהגדיר מה רלוונטי לצורך האימון.
3. להתמקד רק במה שרלוונטי
גם לאחר שהתבצע הסינון ונבחרו המקרים המעניינים ללמוד עליהם, כמויות הדאטה הנותרות עדיין אדירות.
כפועל יוצא, האתגר הנוסף הוא ניהול נכון של הדאטה הזה:
- איך לדגום ממנו?
- איך לבצע עליו שאילתות מעניינות?
- איך להסיק מסקנות ?
- מהי הדרך היעילה לאמן עליו את המודלים השונים?
פתרון: הקיבולת האינסופית ב-cloud מצריכה תכנון נכון וניהול מדויק של הדאטה. העבודה עם דאטה ב-cloud בצורה מבוזרת דורשת ארכיטקטורת דאטה טובה כדי לבצע שאילתות ביעילות מצד אחד, והזרמה מהירה לפי דגימה מסוימת לצורכי אימון רשתות מהצד השני.
כאשר נדרש שינוי המיקוד של האימון, ניתן לשנות את אופן דגימת הדאטה כך שיתאים לצרכים החדשים. אם נחזור לדוגמה של מערכת שאינה מזהה רכבים ורודים, יש לדגום דאטה הכולל רכבים בצבע הספציפי.
איך ניהול דאטה עוזר לי לקדם את העסק?
משווקים מודרניים יודעים שתחושות בטן אינן מספיקות לבדן בעולם הדיגיטלי.
ללקוחות של היום יש ציפיות גבוהות מעסקים ונותני שירות, והם רוצים לראות תוצאות מיידיות.
מדדים מגובים בנתונים, יכולים לעזור למשווקים למקסם את ההצלחה ולשדרג את אופן ההתנהלות, של העסק שלהם בזירה המקוונת.
מחקר שערך המגזין העסקי פורבס (Forbes), הראה כי 64% מן המנהלים מסכימים מאוד עם האמירה כי שיווק מבוסס נתונים מספק יתרון תחרותי בהחלטה, כיצד להתמודד עם חברות אחרות הפועלות באותו תחום.
53% מהמשווקים הדיגיטליים אמרו, כי הצורך בניהול תקשורת רלוונטית יותר או יותר ממוקדת לקוח, היא אחד הגורמים המניעים המובילים עבור חברות המשקיעות בשיווק מונע נתונים.
מחקרים מראים, כי צוותי שיווק המשתמשים באופן קבוע בשיווק מבוסס נתונים, הם יעילים יותר ב 57% ביצירת החזר השקעה (ROI) חיובי בעבודתם.
כל העובדות והנתונים הללו מצביעים באותו כיוון:
שיווק מונע נתונים הוא הדרך לפרוץ קדימה והמפתח להגדלת מספר הלקוחות המרוצים והנאמנים של החברה – כעת ובעתיד.
סמפס מרקטינג מתמחה בניהול דאטה לארגונים וחברות, באופן שיאפשר לחברה להשתמש בחוכמה בנתונים ולהגדיל את המכירות.
