כמויות המידע שמיוצרות כיום בעולם בכל רגע נתון הן אדירות. וככל שקיים יותר מידע, גובר האתגר של חברות איך לעבד בזריזות כמויות כאלה של מידע אשר לעתים נמצאות אצל גורמים שונים, איך להפריד בין עיקר לטפל, כיצד לזקק תובנות ואיך להנגיש את התובנות לכל עובד. על האתגר הזה ביקשה חברת מיקרוסופט לענות, כשהשיקה את Power BI. המוצר שיצא לשוק ב-2015, נמצא כיום בשימוש ביותר מ-200 אלף ארגונים, כ-97% מחברות הפורצ'ן 500 משתמשות בו וחברות המחקר הגדולות – גרטנר ופורסטר – ממקמות את Power BI במקום ראשון בסקירות שלהן.
ארון אולג, מנהל Power BI, ביקר לאחרונה במרכז המחקר והפיתוח של מיקרוסופט בישראל וסיפר כיצד המוצר משנה את אופן קבלת החלטות בחברות ומה הייחוד במודל התמחור שלו.
תחום ה-BI אינו דבר חדש. במה שונה המוצר שלכם מה-BI שהיה לפני עשור, למשל?
"קח למשל את שדה התעופה הית'רו בלונדון, לקוח שלנו. מדובר במקום שמדי יום עוברים בו 80 מיליון נוסעים, ומתפעלים אותו 75 אלף עובדים. כדי לעמוד בתפעול רציף של שדה התעופה העובדים זקוקים למידע הרב שזורם במערכות שונות של המקום החל ממזג האוויר, לוחות הזמנים של הטיסות, עקיבה אחרי כבודה, עקיבה אחר מטענים ועוד. כאן נכנס Power BI. הוא מחבר מקורות מידע שונים ומזקק את השינויים המתרחשים כל הזמן לכדי תובנות. למשל, שינוי בכיוון הרוח עלול לעכב 20 טיסות, מה שיזרים 6,000 נוסעים 'עודפים' אל שדה התעופה בשש בערב. בעבר, עובדי ההגירה, עובדי המכס, עובדי הטיפול בכבודה ועובדי שירותי ההסעדה כלל לא היו יודעים על כך, עד אשר היו פוגשים בעומס ונאלצים לעשות את המיטב כדי להתמודד איתו. לעומת זאת, כיום העובדים מקבלים התראה לנייד, שעה או שעתיים לפני מצב כזה, כך שהם יכולים להחליט להוסיף כוח אדם, להוסיף אוטובוסים, להוסיף צ'יפס בקפיטריה או כל משאב אחר שיסייע להתמודד עם העומס".
אין ספק שזה משפר את המצב גם ללקוחות וגם לנותני השירות. אבל כבר יש מוצרי BI בשוק שבאמצעותם מפיקים דו"חות ועל בסיסם מקבלים החלטות, במה זה שונה?
"ה-Power BI שינה את השוק. עד כניסתו היו חברות גדולות כמו Oracle ו-SAP שמפיקות מוצרי BI מורכבים מאוד, אשר דרשו אנשי IT שיתכנתו אותם בהתאם לכל לקוח והתהליך ארך חודשים. לצידן היו חברות חדשות יותר כמו Tableau ו-Click, שפישטו מאוד את השימוש, אבל הן היו מאוד מאוד יקרות. כשמיקרוסופט השיקה את Power BI לפני ארבע שנים, שינינו כמה דברים בצורה מהותית. קודם כל, היינו הראשונים לתת את השירות כשירות ענן. המשמעות היא שאפשר להירשם תוך חמש שניות, ותוך חמש דקות אתה כבר יכול לראות ערך עסקי אמיתי.
"הדבר השני שעשינו, שזעזע את התעשייה כולה, הוא הכנסת פיצ'רים חדשים מדי שבוע. בזכות העבודה על ענן יכולנו ליצור קצב חדשנות שלא נראה קודם, בעוד ששאר התעשייה הרבה יותר איטית. הדבר השלישי שבנינו הוא שירות Telemetry בענן אשר מאפשר לנו לקבל משוב ממשתמשי הקצה. כל משתמש יכול להיכנס ולבקש מאיתנו פיתוחים נוספים, וכל חודש אנחנו מתעדפים את העבודה שלנו בהתאם לכך. זה יצר לנו קהל מעריצים, משום שלראשונה חברה גדולה כמו מיקרוסופט מתייחסת בדיוק למה שהמשתמשים מבקשים.
"הדבר הבא ששינינו היה המודל הכלכלי. המתחרים שלנו גובים אלפי דולרים לרישיון עבור אדם שמכניס את המידע למערכת ויוצר דו"חות, ומשתמש הקצה שמשתמש בדו"חות משלם מאות דולרים. אבל ב-Power BI החלק של הכנסת המידע, מה שאנחנו קוראים ה-Desktop, הוא חינמי לגמרי. ומשתמש קצה משלם 10 דולר לחודש. המטרה שלנו היא שהתובנות עסקיות יגיעו לידיים של כל עובד, לא רק למנהלים או מנהלי דרג שני, כולם צריכים BI כי כולם צריכים לקבל החלטות".
איך יכול להיות שהתמחור שלכם כזה נמוך?
"בהשוואה למתחרים, פשוט הנמכנו את הרף במרחב של יוצרי התוכן – שמזינים נתונים, והמשתמשים – קוראי הדו"חות. הסיבה היתה כדי לגרום לאימוץ הוויראלי של המערכת. רצינו שכולם יחוו את Power BI, שכולם יהיו מסוגלים ליצור תוכן ולקבל החלטות על בסיס עובדתי, ולהתאהב במערכת, למען האמת, כי השירות הזה ממש קל לשימוש. הרף בשוק הזה, מנקודת המבט של המודל העסקי והיכולת ליצור תוכן, היה גבוה מאוד בעבר. היית צריך להיות מומחה ב-BI ולדעת Dax ואת כל השפות האלה כדי להיות מסוגל לכתוב שאילתה לטבלת SQL, נכון? במערכת שלנו כל החוויות הן ויזואליות, קלות מאוד לשימוש, ואנשים פשוט מתאהבים. מה שראינו בשנתיים-שלוש האחרונות היה אימוץ ויראלי שהתחיל עם המשתמשים העסקיים והאנליסטים, וזה עבר לשאר שכבות העובדים".
כיום חברות מקבלות שירותי BI דרך פלטפורמות מידע שונות ונעזרות באנליסט. איפה נמצא ה-Power BI על מפת הפלטפורמות?
"בדרך כלל הנתונים יושבים במסד נתונים כמו SQL Server או Oracle או במחסן נתונים או שהם יושבים בקבצי אקסל שאנשים מזינים בנתונים או שהנתונים אפילו נמצאים בפייסבוק.
"ב-Salesforce למשל ניתן לראות תכנון מכירות, וב-SAP ניתן לראות את נתוני המכירות בפועל. אז דמיין שה-Power BI מרחף בענן מעל כל הפלטפורמות השונות, הוא מתחבר לכולן באמצעות כ-140 מחברים שונים, ועכשיו הוא מאפשר לך לעשות הצלבות בין כל הנתונים שתרצה. למשל, להיכנס ל-SAP ול-Salesforce בו-זמנית, לכנס את הנתונים ולקבל תובנות. ניתן גם לעצב את הנתונים, כי לעיתים קרובות הנתונים לא מושלמים. אז Power BI יצרה ערכת כלים שמאפשרת לך לנקות את הנתונים ולארגן אותם כמו סדרת שקופיות שמתעדכנת בהתאם לחיתוכי המידע שתעשה. מערכת מאפשרת לכל אחד, לא רק אנליסטים, לבנות את מודל הנתונים שלו, לפי ההיגיון העסקי שלו, לפי הסטייה התקציבית והצמיחה שלו, לפי המטבע שירצה וכדומה. Power BI מאפשר לעשות את זה בצורה הרבה יותר מתוחכמת מרוב הכלים האחרים".
אם אני רוצה לדעת למשל, אם כתבה מסוימת שלי היתה טובה ומעניינת, אז אפלח ב-Google Analytics את קוראיי הנאמנים במיוחד ואבדוק כמה זמן השקיעו בקריאה. האם לא די בכך?
"כן. אך אתה יכול לשלב את הנתונים של Google Analytics עם נתונים אחרים. אם למשל האתר שלך מריץ קמפיין שיווקי או פרסומי. אתה רוצה לראות נתונים שאינם רק זמן קריאה אלא גם כמה כסף הוצאת על הפרסום לעומת תוצאות ההקלקה של הקוראים שמגיעים לכתבה שלך. Power BI מתחבר ל-Google Analytics עם נתונים אחרים שיש לך גישה אליהם כדי לקבל יותר תובנות. אלה הם בדיוק התחומים שבהם אנשים מתחילים עם Google Analytics ואז עוברים ל-Power BI".
הפיתוח והניהול של Power BI נעשה משני מוקדים – סיאטל וישראל. הצוות בסיאטל אחראי על המוצר בממשק הדסקטופ והמוצר בענן, והצוות בישראל אחראי על המוצר בממשק בסלולר, שימוש ב- Power BI בתוך אפליקציות אחרות וכלי ניהול מתקדמים לתכנים בשרות. אולג, אשר מנהל את צוות ההנדסה שבסיאטל, הוא בעל ותק של 16 שנים במיקרוסופט.
איפה נכנסת הבינה המלאכותית לפעולה? איך AI יכולה לעזור לבכירים לקבל תמונה טובה יותר ולקבל החלטות טובות יותר?
"כל החברות שעוסקות ב-BI משתמשות בבינה מלאכותית כדי להקל על קבלת התובנות מהנתונים באופן אוטומטי, מאחר שיש כל כך הרבה מידע. זה תחום נוסף שבו למיקרוסופט יש יתרון גדול כי יש לנו 5,000 חוקרי AI שיוצרים טכנולוגיות בינה מלאכותית. באמצעותן אנחנו מאפשרים ניתוחי מידע מגוונים. בדרך כלל מה שקורה הוא שלקוחות לא רוצים לראות את הדו"ח הסטנדרטי של כל פלטפורמה, אלא רוצים להתאים אותו אישית לאיך שהם מנהלים את העסק. המוצר מאפשר להתחיל בניתוח הכי פשוט ולהגיע למקומות מורכבים ביותר של למידת מכונה והכל באותו כלי".
אייל כרמל, מנהל קבוצת Power BI בישראל, מוסיף: "אחד הדברים שאנחנו מציעים בזכות ה-AI הוא היכולת לקחת נתונים לא מובנים מתוך אתרי אינטרנט ולהמיר אותם לנתונים מובנים. אנחנו יכולים להתחבר לכל עמוד, לשאוב את הנתונים ולסדר אותם במבנה שתרצה".
מה שנקרא Site Rip.
אולג: "נכון. אבל יש היבט אחד ברשתות החברתיות שמאוד מעניין עבור Power BI, והוא הביקורות על החברה או המוצר שלך. זה יכול להיות בפייסבוק, ב-Yelp או ב-TripAdvisor. אנחנו מריצים אלגוריתמים של AI בתוך Power BI כדי להשיג טקסט לא מובנה ומחלצים משפטי מפתח, כמו על מה אנשים מדברים? זה נקרא סנטימנט".
תן לי דוגמא לשימוש כזה בנתונים מרשת חברתית.
"היה לנו דמו שעשינו לאחרונה על רשת בתי מלון. לקחנו נתוני ביקורות מ-TripAdvisor, והצלבנו אותם עם נתוני ההזמנות מהמערכת של הרשת. גילינו קורלציה חזקה מאד. במלונות שדורגו גבוה היו יותר הזמנות ולהיפך. המיזוג הזה בין המערכות עזר להם להבין לא רק איפה הם צריכים להשתפר, אלא גם במה. המערכת שלנו איפשרה את זה בקלות, בלי לכתוב קוד, פשוט הצגה ויזואלית מיידית".
חלקו של הצוות הישראלי בפיתוח המוצר הוא קריטי גם משום שהוא בנה את הממשק הסלולרי שלו, וגם משום שהוא אמון על כל פן אבטחת המידע. עדי רגב, מנהלת קבוצת מוצר ב-Power BI, מסבירה כי "מאחר שלמיקרוסופט יש צוות אבטחה עצום בישראל, הצוות שלי עבד יחד איתו על פיתוח ההגנות על הנתונים ב-Power BI. אז כמובן שהנתונים שלך מוגנים כשאתה משתמש ב-Power BI, אבל התוספת שלנו היא שגם אם תייצא את הנתונים לקובץ PDF, לאקסל או ל-PowerPoint, ההגנה תנדוד איתם. העובדה שגם הקובץ המיוצא מוצפן היא משהו שאף אחד אחר לא מציע היום, וזה מרגש עבור הלקוחות. כי אבטחה היא נושא כה קריטי, והלקוחות צריכים להרגיש טוב כשהם ישנים בלילה אפילו אם הם מייצאים נתונים מתוך Power BI שלהם".
