מפגש קהילת ה-Big Data: מה המשימה השכיחה באפליקציית Any.do בארץ?

חדשות ממפגש קהילת ה-Big Data בישראל
מאת: חיים חביב, 26.12.13, 19:00
 
על המשימה השכיחה ביותר ב-Any.do, בנק לאומי מנתח מידע רב ערוצי, ויבמ חותרת להעניק עיניים למחשב הווטסון. זאת ועוד, ממפגש קהילת הביג-דאטה בישראל.

עשרות פעילים בקבוצות עניין ברשתות חברתיות בתחום ה-Big Data השתתפו בשבוע שעבר במפגש בחסות יבמ ישראל בבית "נא לגעת", בנמל יפו. הרשת החברתית של קהילת ה- Big Data מאגדת בעלי מקצוע בארגונים עסקיים, אקדמיה וחברות הזנק, מתנהלת בפייסבוק ובלינקדאין ומונה למעלה מ-1,200 חברים.
 
במרתון הרצאות בזק במתכונת TED, נחשפו המשתתפים להיבטים שונים בעולם ה- Big Data. לדוגמא, יוני לינדנפלד, סמנכ"ל חברת ההזנק Any.do הציג ניתוח אנליטי של משימות המנוהלות ע"י משתמשי אפליקציית ניהול המשימות והתוכן האישי הישראלית, שזוכה לפופולריות גדולה בחנויות האפליקציות הסלולריות. מניתוח משימות משתמשי האפליקציה בישראל עולה, כי המשימות השכיחות ביותר של משתמשי האפליקציה בחינם Any.do לתזכורות, הן: "להתקשר לאבא" (במקום ה-5), "ציפורניים" (במקום ה-4), "קניות" (3), "להתקשר לאמא" (2) ובמקום הראשון (מעט מפתיע): "ביטוח לאומי".

אייל בירן, סגן ומ"מ ראש החטיבה הבנקאית בבנק לאומי, ציין כי ארגונים פיננסיים יכולים למנף כלי מובייל, רשתות חברתיות ו-Big Data: "הצרכן העדכני מאמץ מוקדם טכנולוגיות חדשות, ומכתיב לנו איפה להיות. עבורנו זה אתגר וגם חלון הזדמנויות". בירן הציג מודל, שפיתח בבנק, שמקשר בין מידע מובנה ובלתי מובנה המשקף אינטראקציות עם הלקוח, בניתוח רב ערוצי.

 ד"ר איה סופר, מנהלת תחום ניתוח אנליטי במערך מעבדות המחקר העולמי של יבמ ומובילה צוות מחקר העוסק בפיתוח בניתוח ויזואלי של נתונים (בתמונה למעלה): "הגיע הזמן לקחת את העיקרון לפיו תמונה אחת שווה אלף מילים ולממש אותו". סופר הסבירה כי ניתוח וידיאו דומה במהותו לניתוח טקסט: "שניהם מתחילים בהגדרה של מודלים ועוברים דרך תרגום למושגים בהם ניתן לעשות שימוש. יישומים עליהם עובדים כיום במעבדות המחקר של יבמ כוללים חיפוש במאגרי וידיאו ותיוג סמנטי של תכנים בקטעי וידיאו, דוגמת זיהוי "מים" או "נוף עירוני" באמצעות תוכנה הסורקת מאגרי תמונות.

מערכת אחרת, למציאות רבודה לחנויות קמעונאיות, מציגה שכבות מידע ע"ג תמונת מוצר על המדף. במסגרת מחקר נוסף, עובדים החוקרים "להעניק לווטסון עיניים": לאפשר למחשב לסרוק תמונות הדמיה רפואית, ולאתר היכן להמליץ על בדיקה אנושית מעמיקה יותר של הצילום".

סער יוסקוביץ, מנכ"ל חברת ההזנק Augury Systems, שמפתחת מערכת חיזוי תקלות במכונות על בסיס אנליזה אקוסטית, התמקד בשימושי Big Data בעולם האינטרנט של חפצים (Internet of things), שבו כל מכשיר חשמלי או מכונית עשויים להיות קשורים לרשת. "אנו מפתחים מערכת 'המקשיבה' למנוע, מזהה תקלה עפ"י שינויי הצליל וחריגה מדפוסי הצליל הקבוע של המנוע, ואפילו את סוג התקלה. הכול בסיוע סמארטפון המשמש להקלטת הצלילים  והעברתם לניתוח".

ד"ר תום רן, מתמחה בכיר במכון וייצמן, סיפק הצצה אל העתיד הרחוק ואל המחשבים הביולוגיים הצפויים להופיע ולאפשר ביצוע פעולות מורכבות יותר, תוך אחסון צפוף להפליא של נתונים באמצעות מולקולות DNA.

איציק פרנפס, שותף בכיר בקרן בטארי ונצ'ר, ישראלית-אמריקאית (שביצעה עד כה 15 השקעות במחשוב אנליטי וביג דאטה), מעריך כי טכנולוגיות ניתוח Big Data וחיזוי אנליטי יזכו לאימוץ נרחב ביותר בעולם העסקי. עפ"י התחזית שלו, חלק ניכר ממאמצי הפיתוח בתחום יתמקד בעתיד הנראה לעין בפיתוח תוכנות תשתית, שיפשטו את תהליכי ההקמה של יישומי Big Data בסביבות שרתים קיימות.