תחום הדאטה (ניתוח נתונים, בינה עסקית וכל מה שקשור לזה) נמצא בצמיחה אדירה, והתקבע כאחד התחומים שמושכים את כל תעשיית ההייטק - אין על זה ויכוח. נתקלתי בלינקדאין בפוסט של טל פוקס, בו הוא רשם סיבות מדוע זה המצב ואיך זה קרה. אני מסכים עם כל מה שכתב. 👌
אחרי שחשבתי על זה קצת, עלתה לי עוד נקודה מאוד חשובה - התקדמות טכנולוגית. כדי לבצע פעולה, כל פעולה, אנחנו צריכים שתהיה כוונה, ואמצעים.
היום יותר מאי פעם, חברות מבינות את החשיבות של תהליכי ניתוח נתונים - לכן יש כוונה. אבל כוונה לבד לא עוזרת אם לא יהיו גם אמצעים, ומהפכות טכנולוגיות שונות, תרמו לכך שכיום יש לנו את האמצעים לתת מענה לצורך העצום הזה.
זה בא לידי ביטוי בכמה מישורים:
🔹 איסוף נתונים
היום אני יכול לשים רצועה סביב החזה, שעון על היד או טבעת על האצבע - ולהתחיל מיד לקבל זרם בלתי פוסק של נתונים ודו"חות על מדדים שונים בגוף. באופן דומה ניתן היום להשתמש בשיטות איסוף מורכבות ומתוחכמות שפעם פשוט לא היו אפשריות, החל מחיישנים שונים, מצלמות חכמות, ואמצעי ניטור ושידור נוספים.
🔹 אחסון נתונים
התשתיות ממשיכות להשתפר בקצב עצום, וארכיטקטורות מסדי הנתונים של היום יעילות ומורכבות משמעותית בהשוואה לסך הכל שנים ספורות אחורה. חלק חשוב מזה הוא מהפכת מחשוב הענן שהפכה על הראש את הדרך בה חברות אוגרות וניגשות לנתונים שלהם, שברוב המקרים בכלל לא נמצאים "אצלהן".
🔹 עיבוד נתונים
כמו הסעיף הקודם - גם כאן הצמיחה היא אקספוננציאלית. שיפורים מצטברים בחומרה (מהירות העיבוד של המחשבים עצמם) ובתוכנה (תוכנות חכמות יותר ואלגוריתמים יעילים יותר) הביאו למצב שהיום ניתן לבצע בכמה דקות פעולות שבעבר היו לוקחות ימים או שפשוט לא היה מעשי אפילו לנסות.
🔹 כלי BI
דשבורדים ארגוניים הם קונספט חדש יחסית, ועד לא מזמן כלי Reporting ארגוניים דרשו עבודה של ימים ואף שבועות והתעסקות רבה עם קוד כדי לתפור דו"חות פשוטים. יצא לי לעבוד עם כאלה, וזה היה נורא.
היום אני יכול ליצור דשבורדים מורכבים פי כמה בדקות, פשוטו כמשמעו. זה כולל חיבור לכל הקבצים/מערכות שאני צריך, הגדרת מודל הנתונים, ניקוי הדאטה ויצירת הדשבורד עצמו. פרויקטים שדרשו מחלקות שלמות ניתנים לביצוע ע"י עובד בודד, בלי ידע בתכנות ואפילו ללא רקע במערכות מידע. כלים מודרניים אפילו מאפשרים לבצע ניתוחי נתונים שלגמרי נכנסים לקטגוריה של Data Science, בלחיצת כפתור.
שום דבר לא ממחיש את הדרך המטורפת שכלי ה-BI עשו בעשורים האחרונים טוב יותר מהפרסומת הזאת לאקסל משנת 1990 https://lnkd.in/dY4_AqrC
שני דברים ש"מעיפים" אותי כל פעם מחדש כשאני רואה את הסרטון הזה:
כמה התקדמו היכולות שלנו מאז בזכות הכלים שיש לנו היום
כמה פורצות דרך נראו היכולות שרואים בסרטון (שהיום כל ילד בכיתה ב' כבר יודע לעשות) בהשוואה למה שהיה להם אז.
כלי BI כמו אקסל, פאוור BI או טאבלו מנגישים את התחום, הופכים את ההתעסקות עם הנתונים לאינטואיטיבית ומהנה ומאפשרים לנו לעשות בכמה קליקים דברים שפעם היו דורשים דוקטורט בסטטיסטיקה. ואני אפילו לא אתחיל לכתוב פה על ספריות למידת מכונה בפייתון או ניתוח נתונים עם בינה מלאכותית… 😁
בשורה התחתונה? אני מאוד אופטימי לגבי המשך הצמיחה של תחום הדאטה. הצמיחה הזו נובעת מגורמים רבים, אבל הטכנולוגיה מהווה את התשתית שעליה כל המגדל הזה עומד, וממשיך לגדול ולהתעצם.
כל עוד הטכנולוגיה ממשיכה לדהור קדימה, היא תמשיך לחזק ולפתח את התחום ואת אלו העוסקים בו. 🤓
מה דעתכם? מסכימים?
Comments