אינטגרציית נתונים, או במילים אחרות היכולת לחבר ולהצליב בין נתונים ולהפיק תובנות בהתאם, היא חלק מרכזי בתהליך ניהול הדאטה של ארגונים ומשפיעה בצורה דרמטית על מקסום היכולות של ארגונים וחברות.
כמו הרבה עולמות, גם עולם אינטגרציית הנתונים (Data Integration) מושפע רבות ממהפכת ה- Generative AI. הרבה לפני שצ'אט GPT חדר לחיינו או אפילו לפני שהשתמשנו בבינה מלאכותית על מנת ליצור תהליכי חיזוי או ניתוחים מתקדמים אחרים, היכולת לחבר בין מקורות מידע שונים ולעבד את המידע ביחד הייתה בבסיס היכולת של כל ארגון שמבין את חשיבות הדאטה, על מנת להפיק תובנות עסקיות ולקבל החלטות בהתאם.
הדוגמאות לכך הן רבות וחוצות את כלל מחלקות הארגון: מההנהלה הבכירה הנדרשת להבין את ביצועי הארגון תוך כדי שילוב ההכנסות וההוצאות בחתכים שונים; מחלקת המכירות המשתמשת במידע על פעולות לקוחות פוטנציאליים על מנת לבצע תיעדוף למי לפנות קודם על פי מידת הסבירות שיהפכו ללקוחות; מחלקת השיווק, שמשתמשת בנתוני הצלחה של קמפיינים שיווקיים כדי להחליט באיזה קמפיין להגדיל את ההשקעה ואיזה קמפיין לסגור; ומחלקת שירות הלקוחות, בה מצליבים נתוני שימוש של לקוחות יחד עם מידע נוסף על מנת להגדיר איזה לקוח נמצא בסכנה נטישה, ואיזו תוכנית תוכל להחזיר אותו למסלול הרצוי.
ארגונים המקבלים החלטות על פי מידע מצליחים להפיק ביצועים טובים יותר מהמתחרים שלהם בעשרות אחוזים או יותר. למעשה בלי גישה מהירה ופשוטה לתובנות הללו, חברות נאלצות לקבל החלטות המונעות מתחושות בטן ובעקבות כך הסבירות לקבל החלטות שגויות עולה. רוב הארגונים בעולם כבר מבינים את זה ולוקחים את זה כמובן מאליו, ובכל זאת אתגר ניהול הדאטה והאינטגרציה תחתיו עדיין מעסיק ארגונים רבים.
כמות המידע שארגונים צריכים לנהל היא בלתי נתפסת
כמות מקורות המידע שארגונים עובדים איתם רק הולכת וגדלה. בעידן בו כל משתמש יכול להירשם לשירות ענן חדש תוך דקות ובכך ליצור עוד מקור מידע עבור הארגון אשר לא בהכרח מנוהל על ידי הארגון, אנו רואים ארגונים עם ממוצע של 40 עד 400 מקורות מידע שונים.
בד בבד כמויות המידע הנאספות גדלות ולבסוף התדירות בה המשתמשים העסקיים דורשים את המידע עולה גם היא. אם פעם יכולנו להסתפק בדוח חודשי או שבועי, היום ארגונים מבקשים לראות דאטה עדכני ברמה של שעות או אפילו דקות.
השפעת מהפכת הג'נרטיב AI
ועכשיו עם מהפכת הג'נרטיב AI, אנחנו ניצבים בפני עידן חדש עבור עולם אינטגרציית הנתונים. כמו בהרבה תחומים אחרים, אנחנו רואים ונמשיך לראות עוד יכולות המאפשרות למהנדסי נתונים (Data Engineers) לייעל את העבודה שלהם, בין אם זה ביצירת קוד SQL או פייתון בשיטה מהירה יותר, בגישה מהירה יותר למאגרי מידע עם פתרונות לבעיות, ביצירה של תיעוד של תהליכי זרימת הנתונים או אפילו ביצירת אינטגרציות חדשות למקורות מידע שונים ללא כתיבת קוד בכלל.
אבל בשונה מתחומים אחרים, מאחר וג'נרטיב AI מתבסס על מידע בעצמו, לצד ייעול העבודה אנחנו צפויים לראות עוד עומס על מהנדסי הנתונים, שעתה נדרשים לייצר אינטגרציות ותהליכי דאטה חדשים עבור אפליקציות ג'נרטיב AI.
בעולם בו צוותי דאטה כבר מצויים תחת עומס גדול לייצר תהליכי דאטה אמינים המשלבים את כל מקורות המידע של הארגון, אנחנו צפויים לראות שהשימוש בכלי ג'נרטיב AI שונים על מנת לייעל את עבודת צוותי הדאטה תהיה קריטית על מנת שאותם צוותים יצליחו להמשיך לעמוד בעומס הגובר ולנפק תהליכי דאטה שיוכלו לתמוך גם בתובנות העסקיות וגם בתמיכה בכלי ג'נרטיב AI שארגונים ירצו לאמץ.
המציאות משתנה - אל תתנו למידע שלכם להישאר מאחור
בעידן הדיגיטלי, כמות המידע האדירה מחייבת ארגונים להשתמש בפתרונות טכנולוגיים מתקדמים. אינטגרציית נתונים מאפשרת לחבר בין מקורות מידע שונים, לנתח אותם ולהפיק תובנות עסקיות משמעותיות, ויתרונותיה ניכרים בכל מחלקות הארגון, החל מההנהלה ועד לשירות הלקוחות.
אולם כאשר ארגונים מתמודדים עם עשרות ואף מאות מקורות מידע שונים שרק הולכים וגדלים, ונדרשים לספק תובנות עדכניות בזמן קצר, זו הופכת להיות משימה בלתי אפשרית. כאן נכנסים לתמונה כלים מבוססי AI, שיעזרו לייעל את עבודת מהנדסי הנתונים, אך גם יגדילו את הצורך באינטגרציות ותהליכי דאטה חדשים. בעתיד הקרוב, נראה כלים חדשים מבוססי AI, שיאפשרו ניתוח נתונים מורכבים יותר וקבלת תובנות מדויקות יותר.
לסיכום, ארגונים שרוצים להצליח בעידן המידע חייבים להשקיע בפתרונות טכנולוגיים מתקדמים לניהול נתונים. ארגונים שיהיו מוכנים לאמץ טכנולוגיות אלו יהיו ממוצבים בצורה הטובה ביותר להצלחה בעולם העסקי המשתנה.
איתמר בן חמו הוא מנכ"ל חברת Rivery