ביג דאטה ובינה מלאכותית הן מילות באזז. כנראה ששמעתם לאחרונה משפט כמו ״דאטה הוא הנפט של המאה העשרים ואחת״, ואולי שאלתם את עצמכם - האם הארגון שלי מפיק את המיטב מהנתונים שלו? או - האם הבנת טכנולוגיות הנתונים יכולה לקדם את הקריירה שלי לשלב הבא? מטרת ניוזלטר זה הינה לספר לכם את הדברים החדשים והמעניינים בעולם הנתונים - בעברית, בשפה פשוטה ולהציג רעיונות שאנחנו חושבים ששווה לחלוק. בכל חודש נאסוף עבורכם את התכנים הכי מעניינים ויישומיים מעולם הדאטה ונתקצר לכם אותם באופן שיאפשר לכם לחשוב על רעיונות מעולים עבור החברה שלכם ועבור הקריירה שלכם. בנוסף, נייחד פינה לשאלות של נרשמים המעוניינים להתייעץ בסוגיות הנוגעות בדאטה ופעילותן היומיומית של חברות (ראו קישור לשאילת שאלות בהמשך). לא תאמינו כמה משותף יש לחברות מכל הגדלים ומכל התעשיות בהקשר הזה. אנחנו מאמינים שלא חייבים להיות מדעני נתונים או עם תואר שני בסטטיסטיקה בשביל להפיק תובנות מנתונים ולהנות מפירות מדעי הנתונים ואנחנו מקווים שהניוזלטר יאפשר לכם להבין יותר טוב את עולם הדאטה ולהצמיח רעיונות שיפתחו את הקריירה והארגון שלכם. אם מה שכתבנו כאן נשמע לכם מעניין - הירשמו לניוזלטר! שלכם, רועי ששון ומירב מופז |
|
|
הישארו מעודכנים והרשמו לניוזלטר בקישור |
|
|
הנפקת חברת Coursera בנאסדק |
|
|
מה קרה? בתחילת אפריל האחרון הונפקה חברת Coursera בנאסדק, לפי שווי של 7 מיליארד דולר. הקורס הראשון ב-Coursera היה בנושא למידת מכונה. הקורס צולם והועבר על ידי אנדרו נג בשנת 2012, מייסד Coursera, ואחד מהוגי פרוייקט Google Brain. קורס זה הוא הנצפה ביותר עד היום ב-Coursera. מדובר באירוע חשוב לתחום החינוך ולתחום ה-Data Science בפרט. מה אנחנו חושבים? אם לא לקחתם עד כה קורס ב-Coursera, אנחנו ממליצים לכם בחום. אפשר לקחת כל קורס בחינם, לנסות תחומים שונים וללמוד מהטובים ביותר בעולם. Coursera זכתה לקפיצה מטורפת בהכנסות ובצפיות בשנה האחרונה בעקבות המעבר ללימוד מרחוק ואנחנו חושבים שזאת רק ההתחלה. אם Google שמה לעצמה מטרה לסדר את המידע של העולם, אנחנו מאמינים ש-Coursera תוכל לסדר את הידע שנצבר בעולם ולהעבירו על ידי המרצים הטובים ביותר, שכבר נמצאים שם היום. אין באמת סיבה שלא כולם יוכלו ללמוד מבוא למימון מרוברט שילר, זוכה פרס נובל, ואין סיבה שלא כולם יוכלו ללמוד למידת מכונה בגובה העיניים מאנדרו נג, אחד ממדעני הדאטה הטובים בעולם. לראייתנו, זהו עתיד הלמידה והיא צריכה לקרות באופן רציף לאורך כל שלבי הקריירה של הפרט. חלקה בקמפוס, וחלקה באופן עצמאי באמצעות פלטפורמות כמו Coursera. What's in it for me? הקורסים הפופולריים ביותר בקורסרה הם בתחום ניתוח הנתונים. זהו תחום חם, מעניין ובעל דרישה בלתי נגמרת לאנשים שיכולים לשבת וללמוד באופן עצמאי. זה לא מתאים לכל אחד ואחת, אבל זה מתווה את עתיד האפשרויות ללמידה מרחוק ואת האפשרות להתפתחות מקצועית שצריכים להיות פתוחים לכל אחד ואחת. מי שלקח את הקורס של אנדרו, בוודאי שם לב עד כמה הוא מצליח בהנגשת חומר הלימוד, בגובה העיניים, על אף שמדובר באחד המדענים המובילים בעולם שמלמד את אחד מהתחומים המורכבים בעולם. לקישור לקורס של אנדרו נג על למידת מכונה, עם למעלה מ-4 מיליון נרשמים ברחבי העולם - לחצו כאן. "The education mission is bigger than any person or single institution. If we can unlock the full potential in every person, we will move humanity forward" (Andrew Ng) באופן כללי, גם בלי היכולת לרכוש השכלה גבוהה, עדיין אפשר להפוך לדאטה סיינטיסט מיומן, כמעט בחינם. זו הרשימה שלנו לקורסים המומלצים ביותר המועברים אונליין. הרשימה מכילה בערך את כל מה שתצטרכו לדעת כדאטה סיינטיסטים לעתיד. למעבר לרשימת הקורסים לחצו כאן. אנחנו מאמינים שיש המון כלים זמינים גם לדורות היותר צעירים שיאפשרו להם ללמוד איך להסתכל על נתונים. בכתבה שבקישור פיליפ אדג'ימן ורועי ששון מסבירים איך עושים את זה ואפילו נותנים מספר תרגילים לדוגמא - קישור. בכל רגע נתון לטרנד של קורסים מקוונים יש חשיבות גבוהה גם ברמה העסקית מאחר והוא מאפשר לארגונים לחשוב מחדש כיצד לייצר תהליכי למידה רציפים ואפקטיביים יותר עבור העובדים. לפי דו"ח האימפקט השנתי האחרון של Coursera, חברות שמשתמשות בפלטפורמה עבור הכשרות עובדים מכשירות 94% יותר עובדים תוך שימוש ב-40% פחות משאבים ב-46% פחות מהזמן. |
|
|
מה קרה? חברת OpenAI, שבין מקימיה אפשר למצוא גם את היזם אילון מאסק, השיקו לאחרונה מודל שפה מתקדם מבוסס בינה מלאכותית שנקרא GTP-3. בניגוד למערכות AI אחרות המעוצבות לצורך שימוש מסוים, המוצר של OpenAI מספק ממשק כללי, שמאפשר למשתמשיו להתנסות בו באמצעות מגוון עצום של משימות שקשורות לעיבוד של שפה. המנוע מסוגל בין השאר לייצר טקסטים ברמה כל כך גבוהה שקשה להבחין ביניהם לבין טקסטים שנכתבו על-ידי בני אדם וניתן להשתמש בו במגוון דרכים. כך למשל פותח Active Chat - בוט שנותן מענה ותמיכה ללקוחות בשפה טבעית, באופן אוטומטי כמעט ללא עבודה מצד החברה שמשתמשת בכלי. ראו הסבר והדגמה בקישור. דוגמא ליישום נוסף שפותח על-ידי OpenAI הוא ה-DALL-E שמייצר תמונות מטקסטים. הנה ניסיון קטן שעשינו כאשר הכנסנו לממשק משפט ומה התוצאה שקיבלנו: |
|
|
הדוגמא מראה באיזה אופן ה-DALL-E למד בעצמו לבצע העברה של פעולות אנושיות ופריטי לבוש לבעלי חיים ודוממים באופן עצמאי. לעיון בפרויקטים נוספים של OpenAI לחצו כאן. מה אנחנו חושבים? ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לפתור מגוון רחב של בעיות בכל המגזרים והענפים והיא נמצאת היום בשימוש נרחב לא רק בתעשיית ההייטק אלא גם בתעשיות המסורתית. בינה מלאכותית יכולה לסייע לעסקים בהגדלת מכירות, איתור הונאות, שיפור שירות ללקוחות, אוטומציה של תהליכי עבודה, חיזוי ועוד. בתחום הרפואה למשל ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לשיפור אבחון של מחלות, בתחום הרכב עושים שימוש רב בבינה מלאכותית בפיתוח כלי רכב אוטונומיים שהינם תוצאה ישירה של התקדמות התחום. שירותים פיננסים יכולים להשתמש באוטומציה של תהליכים מבוססי בינה מלאכותית לגילוי הונאה וחברות לוגיסטיות יכולות להעזר בכך לשיפור של ניהול המלאי והאספקה. בינה מלאכותית יכולה גם לסייע במיפוי של התנהגות צרכנים בענף הקמעונאות ואלו רק דוגמאות ספורות. היישומים שהוזכרו קיימים היום כמוצרי מדף ולא צריך להיות מומחים בשביל ליישם אותם בחברות באופן מיידי. What's in it for me? להרבה חברות תחום הבינה המלאכותית נשמע רחוק והן חושבות שאין בידיהן את המשאבים לבנות יישומים מתקדמים כאלו. החידוש של OpenAI זה שהם לוקחים את יישומי הבינה המלאכותית ומספקים אותם כמוצרי מדף באמצעות API. והם לא היחידים - יש עוד הרבה חברות שמייצרות מוצרי מדף כאלו - שווה בדיקה. בכל רגע נתון מנוע ה-GTP-3 מבוסס על 175 מיליארד פרמטרים. זה המון. אבל בפועל זה לא באמת צריך לעניין אתכם. חברות נבהלות מזה שיישומי Machine Learning מתבססים על מילארדי נתונים ופרמטרים אבל מה שצריך לזכור זה שלא צריך מיליארד תצפיות בשביל להשתמש בשירותים האלה. |
|
|
The Sonic (Entrepreneurship) Boom |
|
|
מה קרה? בכתבה של Scott Galloway הוא מדבר על ההזדמנויות העסקיות שנוצרות לאחר משברים. לאורך ההיסטוריה ניתן לראות שהתקופות שלאחר משבר הן היצרניות והמשגשגות ביותר. המשבר הקודם ב-2008 הוליד מספר חברות מצליחות כמו Airbnb, Uber ו-Spotify. במשבר הזה יש מעבר לדיגיטציה והרגלים שחשבו שייקח הרבה זמן עד שאנשים יסגלו, אומצו במהירות ובאופן מלא ברחבי העולם למשל - לימוד מרחוק, שופינג אונליין ועבודה מרחוק. מה אנחנו חושבים? כל חברה צריכה לשאול את עצמה מצד אחד מה בשירותים הדיגיטלים שלה חסר היום ואיזה פיילוטים שווה לעשות כדי לבחון את הדרישה עבורם, ומצד שני מה מייחד את הלקוחות של החברה - למה באים דווקא אלי ואיך אני נותן להם את השירות הטוב ביותר. למשל - שנת הקורונה החולפת גרמה להרבה אנשים וארגונים לאמץ הרגלים באופן מואץ שלא היו שוקלים לעשות לפני כן. לדוגמא - אימוץ קניות אונליין ומעבר לכסף דיגיטלי באוכלוסיות שנמנעו מכך, מעבר מואץ ללמידה מקוונת, ואפילו פגישה עם רופא באופן דיגיטלי. What's in it for me? משברים הם הזדמנות לבחון מחדש את הנחות היסוד, לבצע שינויים ולנסות להתאים את החברה ואת הקריירה לסיטואציה חדשה. נסו לבחון מה השתנה במהלך המשבר האחרון בעולם ואיך ניתן למנף את זה לטובתכם. בכל רגע נתון בשנת 2020 נרשם שיא של 225 חברות אמריקאיות שנהפכו ליוניקורן ועוד למעלה מ-60 חברות פרטיות שהגיעו למעמד זה ברבעון הראשון של 2021. כמו כן, בינואר 2021 נרשם שיא בהשקעות הון סיכון שהגיעו לשווי של 40 מיליארד דולר. למה זה קורה? למרות ההאטה הכלכלית הרחבה בקרב קרנות הון סיכון והמשקיעים שלהן, יש כסף רב שמחפש השקעות גדולות ומשמעותיות. מגפת הקורונה הביאה למעבר מואץ לעולם הדיגיטלי והמשך שיעורי הריבית הנמוכה בכל העולם דוחף משקיעים להייטק. |
|
|
איך נתונים גורמים לחברות לשתף דאטה ולמנף את עצמן לתחומים חדשים |
|
|
מה קרה? בינואר 2021 בנק דיסקונט ושופרסל הכריזו על שיתוף פעולה שבמסגרתו יקימו חברה משותפת על בסיס אפליקציית התשלומים פייבוקס, אשר תציע שירותי בנקאות מתקדמים ותאפשר לחברות פינטק גישה לשיווק מוצריהן ללקוחות האפליקציה. כמוהם גם חברת נקסט אינשורנס הפועלת בתחום הביטוחים הדיגיטליים לבעלי עסקי קטנים ובינוניים בארה"ב, הכריזה על שיתוף פעולה עם אמזון ביזנס פריים שמטרתו להציע למנויי השירות ביטוח דיגיטלי המותאם אישית לעסקים קטנים. שיתוף פעולה זה יאפשר ללקוחות אמזון ביזנס פריים בארה"ב לקבל הצעת מחיר ולרכוש ביטוח אחריות כללית, אחריות מקצועית, אובדן כושר עבודה, רכבים מסחריים, ציוד וכלים. שיתופי פעולה מסוג זה נראים יותר ויותר לאחרונה. מה אנחנו חושבים? מה שעומד מאחורי שיתופי פעולה כאלו, מעבר לטכנולוגיה, זה הדאטה והניסיון בתחום שכל חברה מביאה איתה. למשל במקרה של דיסקונט ושופרסל - דיסקונט מחזיקה בניסיון ובידע רב בתחום הפיננסי ושופרסל בעלת מומחיות בכל הקשור להרגלי הצריכה של המשתמשים שלה. שיתוף הידע והניסיון שנצבר בכל תחום בין החברות מצמיח את שתיהן ומייצר הזדמנות עסקית להפיק יותר מכל אחת מהן. שיתופי פעולה כאלו מאפשרים לקבל תמונה מלאה יותר על הצרכים וההרגלים של הלקוחות ולהתאים להם פתרונות טובים ויעילים יותר. ההשלכה היא שכל חברה יכולה להפוך לחברה שמשלבת כל מיני סוגים של עסקים. שופרסל יכולה להיות חברת פינטק ודיסקונט יכולה להפוך לחברת קימעונאות. אנחנו מעריכים שבקרוב נתחיל לראות עוד שיתופי פעולה מעניינים בין חברות מתחומים שונים שימנפו את השירות ללקוחות שלהן. What's in it for me? כל חברה צריכה לשאול את עצמה איזה שיתופי פעולה יכולים לשדרג אותה ומהו התחום שניסיון וידע בו יביאו ערך לחברה וייצרו הזדמנות עסקית למינוף של שירותים ולקוחות. בכל רגע נתון סביב מועד ההודעה מנית שופרסל עלתה ב-7.38% לעומת מנית דיסקונט שירדה ב-2.41%. לצד זה, מדד ת"א בנקים 5 שמייצג את השוק שבו דיסקונט פועלת עלה באותה תקופה ב-0.34% ואילו מדד מסחר ושירותים שמייצג את השוק שבו שופרסל פועלת ירד ב-1.39%. כלומר, השוק מתמחר שלשופרסל יש יותר ערך מוסף מלתת שירותים פיננסיים מאשר לדיסקונט להתחבר לשירותי קמעונאות. |
|
|
הנה דוגמא לשאלה שחוזרת המון בקורסי דאטה למנהלים: אני עובדת בחברת קמעונאות גדולה. גייסנו לאחרונה מספר אנליסטים והקמנו דאטה לייק של החברה. שמנו לב שלאחרונה, בעקבות האפשרות לייצר דשבורדים, אנחנו רואים הרבה חפיפות ביניהם וגם ריבוי של מטריקות שאין הסכמה כוללת לגביהם. הדבר יוצר הרבה ויכוחים במהלך ישיבות ובלבול רב. אשמח לשאול איך הייתם פותרים בעיה כזו? חברות משקיעות היום הרבה משאבים באיסוף ואחסון של נתונים אבל ככל שכמות הנתונים גדלה, כך עולה הקושי בהפקה של מלוא הפוטנציאל מהמידע. המקור לבעיה שתיארת הוא העדר שפה משותפת בין הארגונים שפועלים בתוך החברה. זו תופעה מוכרת שנובעת מכך שהחברה לא מגדירה טקסונומיה. הפתרון לבעיה קשור לתפיסתנו לתפקיד של אנשי הדאטה בחברה. קבוצת הדאטה צריכה לוודא שקיימת הגדרה של מטריקות מוסכמות ולייצר את תשתית הדאטה שמאפשרת אחידות בין ארגונים שונים בתוך החברה על מנת שיוכלו לדבר באותה שפה. הנה בלוג פוסט שמתאר בצורה נרחבת את הבעיה, איך לאבחן אותה ומה אפשר לעשות: לינק. ההצעה שלנו אליך היא לנסות לבנות KPI Tree - שיטה גרפית שמאפשרת לנהל את ה-KPIs של החברה בצורה יעילה באופן שימנע חפיפות וסתירות בהגדרות וביעדים. כדי להבין לעומק את הכלי הזה אנחנו ממליצים לקרוא את הכתבה הבאה: לינק. |
|
|
יש לכם שאלה עסקית מעניינת בנוגע לדאטה? בכל ניוזלטר נפרסם שאלות והתייעצויות שלכם - מלאו את הטופס ואנחנו מבטיחים לענות על השאלות שלכם |
|
|
מכיר מישהו שיכול להתעניין בנו? נשמח לשיתוף! הישארו מעודכנים והרשמו לניוזלטר בקישור |
|
|
בכל רגע נתון, בכל יום תובנה |
|
|
|
|
