קזינו המידע

ראשית, חשוב להבין שבינה עסקית זה לא ביג דאטה. ההבדל הגדול ביותר בין בינה עסקית למדע הנתונים, נעוץ בכך שהראשון הוא תחום שמתמקד בתיאור ובניתוח של ההתרחשויות בדיעבד, כלומר בהבנה של מה קרה בעבר ובדיווח על האירועים שכבר התרחשו. מדע הנתונים, לעומת זאת, מאפשר לך להבין למה אירועים מסוימים התרחשו בעבר, ולמנף את המידע הזה כדי לחזות מה סביר להניח שיקרה בעתיד.

מה בין ביג דאטה ובינה עסקית?

יתרון נוסף וחשוב של מדע הנתונים הנו המשמעות הקונטקסטואלית, כלומר ההקשר שבו התרחשו האירועים. ניתוחי BI מתמקדים במידה רבה בשאלות הנוגעות ל"מה קרה" ופחות בשאלות על "למה זה קרה".

התשובות ל"מה קרה" נמצאות במסדי נתונים מובנים, שזה משהו שרוב הארגונים חשים אתו בנוח. עם זאת, עושר מידע והקשרים בעלי חשיבות, נמצאים בעיקר בנתונים שאינם מובנים. ניתוח ההקשרים הללו מסייעים לנו להבין "למה קרה מה שקרה". התשובות לשאלות אלה מובילות את השואל לניתוח שיכול לייצר תחזית לעתיד.

ברגע שאני מבין למה קרה מה שקרה, יש בידי כוח אמיתי. מכאן, שהמעבר מניתוח שמספק תיאור מצב לניתוח שמאפשר לבצע תחזית הוא צעד ענק, שמתחיל בניתוח נתונים בלתי מובנים במשולב עם נתונים מובנים, ובכך שמתחילים לשאול "למה דברים מסוימים קורים".

ניקח לדוגמה בתי קזינו. בעליהם של בתי קזינו חייבים לחטוף בשתי ידיים כל שיטה חדשה שתאפשר להם לחשוף נתונים ותובנות על המבקרים בקזינו שלהם. בית קזינו שרוצה לשגשג חייב לחפש באופן קבוע דרכים חדשות לניצול מקורות חדשים של נתונים על לקוחותיו ועל משחקי מזל, בד בבד עם ניהול מתקדם וניתוח מעמיק של אותם נתונים, וכך לקבל תחזית טובה יותר של ביצועי ההימורים והקזינו, ושל דפוסי ההתנהגות של המהמרים הקבועים בקזינו (בעלי תעודת חבר).

בתי קזינו יכולים למנף את המעבר לפלטפורמה השלישית של ה-IT, כדי לספק תובנות והמלצות למקבלי ההחלטות ולנציגי הקזינו הניצבים מול הלקוחות, בנקודת המפגש עם הלקוח ובזמן אמת. לא רק שזה יסייע לקזינו לשפר את חווית הלקוח, אלא גם יאפשר איתור הונאות פוטנציאליות או פעילויות בלתי חוקיות אחרות, או אפילו לזהות מבקרים בקזינו שסופגים הפסדים הגבוהים מהרמה הנורמלית, במידה הדורשת התערבות.

ישנן אפליקציות רבות ושונות שיכולות לסייע לעובדי קזינו מול הלקוחות, כמו למשל לוח מחוונים המספק בזמן אמת התראות על מכונות מזל שזקוקות לתיקון, החלפת דילר (מחלק קלפים) שיש לו יום רע במיוחד, או סגירת אזור מסוים בקזינו משום שהוא עומד שומם ואינו רווחי. כל ההמלצות הללו מתמקדות בשיפור חווית הלקוח, בהגברת ביצועי הקזינו והגדלת הרווחיות.

המסע לעולם הביג דאטה צריך להתחיל בהבנת המטרות העסקיות של הארגון. צריך לזכור שמה שארגונים זקוקים לו, זו לא "אסטרטגית ביג דאטה", אלא אסטרטגיה עסקית שכוללת בתוכה את הביג דאטה.

נדרש תהליך מודרך שיאפשר ליישם את ארבעת המרכיבים המספקים ערך בביג דאטה: גישה לכל הנתונים המבצעיים, גישה לנתונים בלתי מובנים פנימיים וחיצוניים, גישה לנתונים וניתוחם בזמן אמת, וכלי ניתוח משולבים המאפשרים לבצע תחזיות, או למידה חישובית (למידת מכונה), במטרה לחשוף תובנות הקבורות בתוך ים הנתונים שלך.

מתי תדע שעלית על דרך המלך? ברגע שהארגון יתחיל לפתח תיאבון שאינו יודע שובע לעוד ועוד נתונים, על הלקוחות, על תהליכים פנימיים בארגון, ועל ההקשר שבו הכל קורה.

אם נחזור לדוגמה של הקזינו, אז מדובר בנתונים כמו למשל:

• תיעוד הגיל, היצרן והמודל של מכוניותיהם של חברי הקזינו הקבועים, בעת אספקת שירות החניית המכוניות, כדי לבדוק האם הלקוח שדרג את מכוניתו או ירד למדרגה נמוכה יותר.

• הוספת שאלה לאורחים בעת קבלתם למלון, כדי להבין מה מביא אותם לקזינו הספציפי, וכדי לגלות האם הגיעו בגלל אירוע מיוחד כמו למשל יום הולדת, יום נישואין, חתונה וכדומה.

• הוספת שאלה למתאכסנים במלון בעת פינוי החדר והחזרת המפתח, האם הם זקוקים להסעה לשדה התעופה ובאיזו חברת תעופה הם טסים.

יש המון הזדמנויות לתקשר עם החברים הקבועים של הקזינו, כדי לגלות עוד ועוד פרטים עליהם, על תחומי העניין שלהם, על הדברים שהם אוהבים לעשות, על הקבוצות שהם משתייכים אליהן ועל קשריהם המסועפים.

ברגע שמחברים את כל המידע המגיע ממאגרי הנתונים הקטנים האלה, עם מידע המגיע ממקורות אחרים, הכולל נתונים לגבי דפוסי התנהגות של לקוחות ונתונים לגבי ביצועים עסקיים, ניתן להעלות את רמת המעורבות בחוויית הלקוח של בעל תעודת החבר בקזינו, ולהגדיל את רווחיות הפעילויות העסקיות.

כעת קחו את הדוגמה של הקזינו ונסו לחשוב על הזדמנויות דומות בארגון שלכם - שימוש נכון במדע הנתונים וניתוח ביג דאטה יאפשר לכם הצצה חטופה לעבר מה שעתיד לקרות.

הכותב הוא מנהל קבוצת היועצים הטכנולוגיים של EMC ישראל