חיפוש
סגור את תיבת החיפוש
Forbes Israel Logo

ביג דאטה: האם בקרוב כבר לא נזדקק למקצוע "מנתח מידע"?

המקצוע של מנתחי נתונים – העבודה הקשורה לביג דאטה באופן המובהק ביותר, וזו שנבחרה רק לאחרונה בתור העבודה הטובה ביותר באמריקה לשנת 2016, לפי הצבעות הגולשים באתר ניתוח שוק העבודה האמריקאי Glassdoor – נמצאת בסיכון.

מנתחי נתונים נקראו לא אחת "חדי קרן" מפני שלמצוא את האדם הנכון, עם מערך הכישורים המתאים לביצוע העבודה – לרבות ידע בקידוד, בסטטיסטיקה, יכולת למידת מכונות, ניהול מאגרי מידע, טכניקות של ויזואליזציה וידע ספציפי לתעשייה הרלוונטית – היא מטלה שלעתים כמעט בלתי אפשרית. אבל למידת המכונות, ומאגרי הביג דאטה עצמם, עשויים להפוך את חדי הקרן הללו ליצורים מיושנים, ממש כשם שהם אגדיים.

אלגוריתמים חדשים ללמידת מכונות יכולים כיום לנתח מידע באופן עצמאי ולזהות בהם דפוסים, לפרש את המידע ואפילו לייצר דוחות וכלים ויזואליים להצגתו.

Fotolia :זן הולך ונעלם? מנתחי נתונים עשוים להפוך ממבוקשים למיותרים | אילוסטרציה

אתה (והמחשב שלך) יכולים להיות מנתחי המידע של עצמכם

בעוד שרוב האנשים יכולים לזהות כיצד מידע מסוים יכול להועיל להם, ואלו סוגי תובנות הם יוכלו לגזור ממנו, מרביתם נעדרים את היכולות הטכניות לביצוע הניתוח הדרוש. יתכן ואין ברשותם מחשבים חזקים דיים שיוכלו לסחוב את הנפח העצום של החישובים הנדרשים ולספקם במהירות שתאפשר לעבוד, אבל לרוב מה שחסר להם הן היכולות האנליטיות להורות למחשב מה עליו לעשות.

טכנולוגיות עיבוד שפה טבעית (NLP) יכולות לסייע בהסרת המחסומים הללו ולהפיץ את השימוש בניתוחי מידע, בכך שהן הופכות את הניתוחים המורכבים הללו לאפשריים עבור כמעט כל אחד, בהתעלם מיכולותיו הטכניות. במהותה, טכנולוגיית ה-NLP מלמדת את המחשבים לקבל קלט בשפת הדיבור הטבעית של בני האדם – ובכך היא מנטרלת את מחסומי התקשורת שניצבו עד כה בין האדם והמכונה.

חברת IBM, לדוגמא, מאמינה שהיא יכולה לספק פתרון לבעיית חוסר הכישורים בעולם הביג דאטה בכך שהיא תוציא לחלוטין מהמשוואה את מנתחי המידע ותחליף אותם (או תוסיף עליהם) את פלטפורמת ה-NLP שלה – Watson.

סגן הנשיא של IBM לעניין הניתוחים והבינה העסקית של Watson מסביר: "עם מערכת תבונית כמו Watson אתה פשוט מציג את השאלה שלך – ואם אין לך שאלה אתה פשוט מעלה את המידע שלך – ו- Watsonיכולה להסתכל עליו ולהעריך מה אתה עשוי לרצות לדעת".

"מנתח מידע 'מסורתי' עשוי לקבל הכשרה על כלים כמו R, או SAS, או איזה כלי שבית הספר שלו השתמש בו, אבל אנחנו מצאנו שבתחום 'הניתוחים האזרחיים' הם לרוב מקבלים כלים לא נכונים ובעצם נאלצים לנחש את התשובה הנכונה, ואז לבדוק אם הניחוש שלהם נכון".

אני מאמין ש-Watson, וטכנולוגיות NLP ובינה מלאכותית אחרות, ישחקו תפקיד חשוב בעתידו של עולם ניתוח המידע ולימודו. ערכו של ניתוח המידע הופך לברור מאוד בכל תחומי הפעילות, ומספר הולך וגדל של אנשים ירצו להיות מסוגלים להוציא תובנות ממאגרי המידע שלהם. הם עשויים שלא לרצות לכלות שלוש או ארבע שנים על לימודים מתקדמים של מדעי המחשב או סטטיסטיקה, ולאור ההתפתחויות בתחום המחשוב התבוני, זה באמת עשוי שלא להיות הכרחי. כל שעשוי להיות דרוש היא היכרות קצרה עם הטכנולוגיה של ה-NLP.

חברת המחקר והייעוץ Gartner צופה כי הצורך במה שניתן לכנותו "מנתחי מידע אזרחיים" – אנשים שעבודתם אינה קשורה בראש ובראשונה לניתוחי מידע אבל עשויים להרוויח משימוש בתובנות שנגזרו מתוך ניתוח כזה – עתיד לגדול בקצב גבוה פי חמישה מהצורך במנתחי מידע מקצוענים. ואלו "האנליסטים האזרחיים" ש-IBM מקווה למשוך לעבוד עם Watson.

ויזואליזציה בלחיצת כפתור

בנוסף, טכנולוגיות חדשות צצות לאחרונה והן תאפשרנה לאנשים לא מיומנים, מכל תחום שהוא, ליצור אינפוגרפיקות מפורטות וכלים נוספים לספר סיפורים בצורה ברורה, ואלו יסייעו לפרש את המידע שטכנולוגיית ה-NLP תחזיר.

וויזואליות לרוב משמשות כשכבה העליונה של המידע, המתוכננות להפוך אותו לקל יותר לעיכול.

בניתוח ביג דאטה, לדווח על המידע שלוקט מתוך ניתוח של כמויות גדולות מאוד של מערכי מידע מבולגנים הוא הצעד האחרון והקריטי של התהליך – ולרוב זהו שלב שגורם לנו למעוד. יתכן ואנו מכווצים טרה-בייטס רבים של מידע בזמן אמת על מנת להגיע אל הגילויים המשתנים של העולם שלנו. אבל אם לא נוכל לתקשר אותם באופן משכנע לאלו שצריכים לנקוט פעולה, הם הופכים לחסרי תועלת, וגרוע מכך – מהווים בזבוז משווע של זמן יקר ושל כסף.

Fotolia :כיד הדמיון הטובה – אינפוגרפיקות מתוחכמות בלחיצת כפתור | אילוסטרציה

זאת הסיבה שאנליסטים של מידע הלכו ונשענו עם הזמן על גרפיקות ו-וויזואליות משולבות מלל – כמו "האינפוגרפיקות" שניתן למצוא היום בכל מקום – על מנת להעביר את המסר. אבל נדיר שאינפוגרפיקה מספרת את כל הסיפור, ולרוב הן מתפרסמות לצד דיווחים כתובים או סיכומים של המידע, במיוחד אם יש להן מטרות ארגוניות שמצריכות פירוט. שוב – זה לוקח זמן ומאמץ.

תוכנות שיכולות להפוך דאטה לוויזואלית מתחילות מהפונקציות הגרפיות שזמינות באקסל והופכות בהדרגה למורכבות יותר ויותר. אבל תוכנה אחת, שנקראת Quill, לוקחת את הטרנד הזה צעד נוסף קדימה ומייצרת דוחות מבוססי מלל שמסבירים את המידע בצורה ברורה ותמציתית. תחשבו על זה כעל תקציר מנהלים שנוצר על ידי מחשב על מנת להסביר מערך של מידע. וזאת – בלחיצת כפתור.

כשהן משולבות, משמעותן של סוגי הטכנולוגיות הללו היא שהמעורבות האנושית – מנתחי המידע – עשויה להפוך בקרוב לאגדה, ממש כמו חדי הקרן, ובפשטות – ללא נחוצים בנוף של הביג דאטה, כאשר אנשים חסרי הכשרה יוכלו להפיק לעצמם את הניתוחים הנחוצים להם.

הרשמה לניוזלטר

באותו נושא

הרשמה לניוזלטר

מעוניינים להישאר מעודכנים? הרשמו לרשימת הדיוור שלנו.

דילוג לתוכן