מדוע תשתית דאטה חשובה לצורך עבודה עם AI?

בינה מלאכותית (AI) הפכה במהירות מרעיון עתידני לאבן יסוד בתפעול העסקי המודרני. חברות מתחומים שונים משתמשות בבינה מלאכותית למגוון רחב של מטרות, כולל ניתוח חיזוי, הפקת תובנות, אוטומציה וכו'. בלב כל אחד מהתהליכים אשר מונעים על ידי AI נמצאים נתונים – המרכיבים הבסיסיים שמניעים את הכל.

כדי שבינה מלאכותית תפעל ביעילות, היא זקוקה לגישה לכמויות גדולות של נתונים. כל הנתונים נאספים, מאוחסנים ומעובדים במסגרת תשתית הנתונים של העסק, במאגרים כמו אגם נתונים או מארג נתונים. רמת האיכות והארגון של אותם נתונים, משפיעה באופן ישיר על ביצועי המודלים של ה-AI.

לצד הפוטנציאל הרב של AI, ישנו אתגר גדול: כיצד שומרים על מאגר נתונים נקי, מדויק ואיכותי? איך ניתן ליצור תשתית בסיס נתונים (Data Base) חזקה, בהתאם לצרכים שלכם?

ראשית, יש להבין מדוע בעצם זה כל כך חשוב – למה תשתית דאטה היא הבסיס הנדרש לתפקוד יעיל של מערכת הבינה המלאכותית? זה הזמן להשיב על כל השאלות ולצעוד בבטחה לעבר עידן ה-AI.

דאטה וחשיבותה בעולם העסקים

כיום, נתונים מכונים (ובצדק) "הזהב המודרני". היכולת לאסוף, לאחסן ולנתח כמויות עצומות של נתונים יכולה לעזור לעסקים בתעשיות שונות לגבור על מתחרים. הנתונים אינם רק תוצר לוואי של פעולות עסקיות, אלא מהווים נכס אסטרטגי שעם ניהול נכון יכול להניע חדשנות ולשפר את קבלת ההחלטות.

אחד השימושים העיקריים בדאטה, הוא להניע בינה עסקית (BI), המאפשרת לארגונים להפיק תובנות משמעותיות ממידע גולמי. באמצעות טכניקות של כריית מידע (Data Mining) עסקים יכולים לזהות דפוסים, מגמות וקורלציות, ולהשתמש בהם כדי לקבל החלטות המבוססות על נתונים, החל מאופטימיזציה של אסטרטגיות שיווק ועד לשיפור יעילות שרשרת האספקה.

עם זאת, החשיבות הגוברת של נתונים מדגישה גם את הצורך בתשתיות נתונים חזקות. ככל שעסקים מייצרים ואוספים יותר נתונים, ללא תשתית מתאימה, כל תוספת של מאגר נתונים עלולה להפוך לנטל במקום לנכס. ניהול לקוי של דאטה בייס יכול להוביל לחוסר יעילות, אי דיוקים והזדמנויות מוחמצות.

כדי להתמודד עם אתגר זה, עסקים יכולים לפנות לפתרונות מתקדמים לאחסון וניהול הנתונים שלהם, כמו אגמי נתונים ומחסני נתונים.

תשתיות אלו נועדו להתמודד עם נפחי נתונים גדולים ממקורות מגוונים, והן ניתנות להרחבה וגמישות. למשל, אגם נתונים (Data Lake) מציע את היכולת לאחסן נתונים גולמיים ולנתח מגוון רחב של סוגי דאטה, בעוד מחסן נתונים (Data Warehouse) מספק כלים של אנליטיקה עסקית ודיווח.

בשורה התחתונה, השקעה בתשתיות נתונים חזקות חיונית להבטחת ניהול יעיל של נתונים, ניתוחם ושימוש בהם להצלחה עסקית.

סוגי תשתיות נתונים בארגונים

• גיליונות אלקטרוניים: שימוש באקסל (או בכלים דומים) הוא אחת הצורות המוקדמות ביותר של אחסון נתונים, והוא עדיין רלבנטי לניהול קבוצות נתונים קטנות. גיליונות אלקטרוניים שימושיים למשימות פשוטות כמו מעקב אחר מלאי, ניהול תקציב או ניתוח נתונים בקנה מידה קטן. עם זאת, ככל שנפח הנתונים גדל, המגבלות מצטברות ולא מאפשרות ניהול וניתוח יעילים.
• מאגר נתונים (Data Base): מאגרי נתונים יחסיים, כמו מאגרי SQL, מאחסנים נתונים בטבלאות עם יחסים מוגדרים ביניהן, כדי לאפשר שליפה ומניפולציה של הנתונים. הם מציעים תכונות מתקדמות בהשוואה לגיליונות אלקטרוניים, אך עלולים להתקשות להתמודד עם נתונים לא מובנים, שהופכים נפוצים יותר ויותר בעידן הביג דאטה.
• מחסן נתונים (Data Warehouse): תשתית שנועדה לאחסן כמויות גדולות של נתונים היסטוריים ממקורות מרובים. המחסנים מותאמים לביצועי שאילתות, כך שהם תומכים בבינה עסקית ובדיווח. האופי המובנה של הנתונים במחסנים מקל על ארגונם ושליפתם, אך גם דורש עיבוד ושינוי של הנתונים לפני האחסון, מה שמוסיף למורכבות.
• אגמי נתונים (Data Lakes): גישה גמישה יותר לאחסון נתונים, עם האפשרות לאחסן נתונים בצורתם הגולמית והלא מובנית. באגמי הנתונים ניתן לשמור סוגי נתונים מגוונים, כמו טקסט, תמונות ונתונים מחיישנים, ממקורות מרובים, ללא הצורך לעבדם מיד. עם זאת, לגמישות הזו יש מחיר. ללא הכלים הנכונים, הדאטה באגמי עלולה להיות מאוד לא מאורגנת ולא שימושית.

לכל סוג של תשתית נתונים יש יתרונות וחסרונות משלו. בחירת התשתית צריכה להתאים לצרכי ניהול הנתונים הספציפיים של הארגו, .ולכן חשוב להבין את היכולות והמגבלות של כל אפשרות.

השפעת תשתיות נתונים על השימוש בבינה מלאכותית

הצלחתם של יישומי בינה מלאכותית קשורה באופן הדוק לאיכות ולרמת הארגון של תשתיות הנתונים. מאגר נתונים מתוכנן היטב, מאפשר למערכות ה-AI לגשת לנתונים איכותיים ורלוונטיים במהירות וביעילות.

לדוגמה, מודל בינה מלאכותית המיועד לחיזוי מגמות מכירות זקוק לגישה לנתוני מכירות היסטוריים, לדאטה על הדמוגרפיה של הלקוחות ולמידע רלוונטי נוסף. אם נתונים אלו מאוחסנים במחסן נתונים עם מבנים וקשרים מוגדרים היטב, המערכת יכולה לשלוף ולנתח אותם במהירות, וכך לספק תחזיות מדויקות ובזמן.

לעומת זאת, אם תשתית הנתונים מאורגנת בצורה גרועה – כמו נתונים המפוזרים על פני מערכות רבות שאינן תואמות – המודלים עלולים להתקשות לשלוף את המידע הדרוש להם. כך, יכול להיווצר ניתוח לא שלם או לא מדויק, באופן שלא מפיק את המקסימום מה-AI. מודלי בינה מלאכותית המתבססים על נתונים לא מדויקים או לא שלמים מפיקים תוצאות לא אמינות, אשר מובילות להחלטות עסקיות שגויות.

אימון מודולים

אימון מודלים של בינה מלאכותית הוא תהליך עתיר דאטה, הדורש גישה לנפחים גדולים של נתונים איכותיים. איכות הנתונים המשמשים לאימון משפיעה באופן ישיר על ביצועי המודל בפועל.

כדי שהמודלים ילמדו ביעילות, יש לחשוף אותם למגוון רחב של מערכי נתונים המשקפים את המורכבות והגיוון של תרחישים מהעולם האמיתי. זה דורש תשתית נתונים שיכולה להתמודד עם מגוון רחב של סוגי נתונים, כולל נתונים מובנים ממאגרי נתונים ונתונים לא מובנים מאגמי נתונים. כאשר תשתית הנתונים מאורגנת היטב ותומכת באינטגרציית נתונים חלקה, ניתן לאמן את המודלים על מערכי נתונים מקיפים המשפרים את יכולתם להכליל בין שימושים שונים.

דוגמה הפוכה: אם מודל בינה מלאכותית המיועד לבצע סגמנטציה של לקוחות מתאמן על נתונים לא שלמים, ייתכן שהוא לא יצליח לקבץ לקוחות בצורה מדויקת ויוביל לאסטרטגיות שיווק לא יעילות.

יתרה מזאת, תהליך ניקוי הנתונים והכנתם לאימון הבינה המלאכותית תלוי במידה רבה ביכולות של תשתית הנתונים. תשתית מתוחזקת היטב מקלה על ניקוי הנתונים, ובסיום התהליך נותרים רק נתונים איכותיים לאימון המודלים. התוצאה אינה רק שיפור ה-AI, אלא גם צמצום הזמן והמשאבים הדרושים לפיתוח המודל.

עסקים שמשקיעים בתשתיות נתונים חזקות מצוידים טוב יותר לפתח מודלי בינה מלאכותית המספקים תוצאות אמינות ומדויקות, בדרך לקבלת החלטות אפקטיבית ולשיפור התוצאות העסקיות.

תובנות עסקיות

אחד מהיישומים המשמעותיים ביותר של בינה מלאכותית בעולם העסקי, היא היכולת לייצר תובנות קונקרטיות בהתבסס על כמויות גדולות של נתונים, אך יכולת ה-AI להפיק תובנות באיכות גבוהה מושפעת מאוד מתשתית הנתונים הבסיסית.

על מנת לקצור את הפירות של בינה עסקית, יש לאפשר למערכות הבינה המלאכותית לגשת לנתונים איכותיים ומאורגנים. ברגע שניתן לשלוף ולנתח אותם בקלות, הבינה המלאכותית יכולה להגיע למסקנות בזמן אמת.

לדוגמה, כלי אנליטיקה עסקית מאפשרים ניתוח חזוי, באמצעות ניתוח של נתוני מכירות היסטוריים. תובנות בנוגע למגמות עתידיות מסייעות לבצע אופטימיזציה של ניהול המלאי ושל אסטרטגיות השיווק.

לעומת זאת, תשתית נתונים שמנוהלת בצורה גרועה מקשות על הקפת תובנות מדויקות. אם הנתונים מפוזרים על פני מערכות רבות, לא עקביים או באיכות ירודה, מודל הבינה המלאכותית עלול להתקשות להסיק מסקנות משמעותיות, ולמעשה מוסק תובנות חלקיות או מטעות

למשל, אם מערכת בינה מלאכותית המשמשת לתחזיות פיננסיות מוזנת בנתונים לא מדויקים או מיושנים, היא עלולה לייצר תחזיות לא אמינות ולסיכון של הפסדים פיננסיים.

כמו כן, גם המהירות שבה הבינה המלאכותית יכולה לעבד ולנתח נתונים תלויה בתשתית הנתונים. עם תשתית מאורגנת היטב, אפשר לעבד נתונים בזמן אמת, זריזות מאפשרת לעסקים להגיב בזמן למגמות ולשינויים המתפתחים בשוק, ולהישאר תחרותיים בסביבה עסקית דינמית, שבה היכולת לקבל החלטות מהירות יכולה להיות המפתח.

שאילתות כלליות

באמצעות מערכות בינה מלאכותית מתקדמות, אפשר לבצע שאילתות כלליות על מערכי נתונים גדולים, וכך לקבל גישה מהירה ומדויקת למידע ספציפי. שאילתות יכולות לנוע ממשימות שליפה פשוטות של נתונים ועד לניתוחים מורכבים, הכוללים מקורות נתונים מרובים. היכולת של AI לטפל ביעילות בשאילתות, תלויה במידה רבה באיכות ובארגון של תשתית הנתונים.

כאשר מאחוריה תשתית נתונים חזקה, הבינה המלאכותית מסוגלת להתמודד אפילו עם שאילתות מורכבות, כמו מערכת שירות לקוחות מונעת AI, שזקוקה לדאטה עשירה הכוללת היסטוריית רכישות של לקוחות, תיעוד על תמיכה בלקוחות ורישומי אינטראקציות, כדי לספק תשובות מדויקות לפניות של לקוחות.

כל עוד הנתונים מאוחסנים במחסן נתונים או אגם נתונים מאורגנים, המערכת יכולה לשלוף את המידע הדרוש ולספק תשובה בזמן רלוונטי. מנגד, אם התשתית לא מסודרת (למשל, הנתונים בפורמטים שאינם תואמים לשאילתות), עלולים להיווצר עיכובים, שגיאות וחוויית משתמש פחות יעילה.

לדוגמה, אם מערכת ERP של חברה בתחום הקמעונאות לא יכולה לשלוף במהירות נתונים על מלאי, עקב אחסון נתונים לא מאורגן, ייתכן שהיא לא תספק מידע מדויק על זמינות המוצרים ללקוחות, מה שיכול לגרום להפסד כספי.

חשוב מאוד לאחסן את הנתונים באופן שמאפשר ל-AI לגשת אליהם ולחקור אותם באמצעות שאילתות של משתמשים, וכן לבנות את התשתית כך שתוכל להתרחב ולהתמודד עם נפחי דאטה גוברים. ככל שעסקים גדלים ומייצרים יותר נתונים, על התשתית להיות מסוגלת להתרחב בהתאם כדי לשמור על הביצועים.

המוצרים המובילים לבניית תשתיות נתונים

כשמדובר בבניית תשתיות נתונים חזקות וניהול התשתיות כך שאיכותן תישמר, אתם לא צריכים לעמוד מול האתגר לבדכם. ישנם כלים המציעים פתרונות מקיפים, המיועדים לענות על צרכי ניהול הנתונים המורכבים של עסקים מודרניים.

הכירו את Qlik ו-Talend: עד לא מזמן שני כלים נפרדים, שלכל אחד מהם יכולות אדירות בכל הנוגע לתשתיות נתונים. כעת, הכלים התאחדו לאותה פלטפורמה, בעלת יתרונות רבים.

עם הפלטפורמה שלנו אפשר לבצע אינטגרציה של נתונים, לנהל ולנתח אותם – כלומר, כל מה שאתם צריכים בארגון כדי לייעל את תשתית הנתונים ולתמוך ביישומי בינה מלאכותית מתקדמים.

היכולות הבולטות:

• אינטגרציה של נתונים (Data integration): אפשרות לשלב נתונים ממקורות מרובים לכדי תצוגה מאוחדת אחת. השתמשו ברחבי הארגון במידע מהימן, שניתן להעביר ללא שימוש בקוד בעזרת AI, במטרה להניע חדשנות בתחום הבינה המלאכותית, לקבל החלטות חכמות יותר ולחתור למודרניזציה עסקית.
• איכות נתונים (Data Quality): אוטומציה המוודאת שהנתונים נקיים, עקביים ונגישים בקלות. איכות הנתונים מהותית עבור תמיכה באימון מודלים של בינה מלאכותית, הפקת תובנות עסקיות וטיפול בשאילתות כלליות.

השילוב בין Qlik ו-Talend יוצר פתרון מקיף לניהול נתונים, הן מבחינת אינטגרציה בזמן אמת והן מבחינת איכות הדאטה. Talend מספקת כלים חזקים לניקוי, שינוי וניהול נתונים, לרבות אוטומציה של תהליכים כמו הסרת כפילויות, תיקון נתונים ואימותם ממקורות שונים, כדי להבטיח שהם עקביים ומדויקים. Qlik משלימה את העבודה עם יכולות קליטת נתונים בזמן אמת, המאפשרות עדכונים רציפים של דאטה בייסים מבוססי ענן או מקומיים.

בזכות השילוב בין התכונות, הנתונים יהיו תמיד מוכנים לשימוש עם כלי AI, למידת מכונה (ML) וניתוחים מתקדמים, תוך שמירה על ממשל הנתונים ועמידה בתקנות לאורך כל מחזור חיי הנתונים. הפתרון המשולב נותר אפקטיבי גם ככל שנפחי הנתונים גדלים, ומאפשר לעסקים לשמר מסדי נתונים באיכות גבוהה כדי לתמוך בקבלת החלטות, הפקת תובנות מעשיות ושמירה על יתרון תחרותי בעולם המונע על ידי נתונים.

ביחד, Qlik ו-Talend מספקות את הכלים הדרושים לבניית תשתית נתונים חזקה, שלא רק עונה על הצרכים העסקיים הנוכחיים אלא גם ממקמת ארגונים לצמיחה והצלחה עתידית, בעידן של קבלת החלטות המבוססת על AI.