תוכן פרסומי
ראשי » בראש הכותרות » דע מניין Data
חזי הבר, מנכ''ל ג'יניוס דטה סיינס. צילום: אורי אלון

דע מניין Data

"מטרת מדע הנתונים ולמידת המכונה היא לענות לשאלה: מהו הדבר אשר לו היית יודע אותו כעת, היית יכול מחר לעשות את תפקידך טוב יותר?", אמר חזי הבר, מנכ''ל ג'יניוס דטה סיינס

מאת 14 במאי 2020, 17:50 א+ / א- הדפסה הדפסה
פייסבוק טוויטר ווטסאפ פינטרסט לינקדאין דוא״ל

"מדע נתונים ולמידת מכונה הם לא מטרה בפני עצמה. מטרתם היא הבאת ערך עסקי ותפעולי לארגון. מטרתם לענות לשאלה: מהו הדבר אשר לו היית יודע אותו כעת, היית יכול מחר לעשות את תפקידך טוב יותר?", כך אמר חזי הבר, מנכ"ל ג'יניוס דטה סיינס.

הבר דיבר בכנס וירטואלי שנערך אתמול (ד'), בהפקת אנשים ומחשבים, תחת הכותרת IBM 5 Tools to keep continuity in the digital business . לדבריו, "החברה פועלת מזה שני עשורים, ומתמחה בהיבטים השונים שבניתוח ובמדע הנתונים. אנחנו עונים לבעיה עסקית-תפעולית, עם חיבור התחום לפן העסקי, ניתוח נתוני הארגון ובחירה בגישה אנליטית מתאימה".

"מדע נתונים", אמר, "זה לא רק לכתוב בשפות פיתוח, או רק אוסף אלגוריתמים, מתקדמים ככל שיהיו. מדע נתונים בא לפתור בעיה ולתת ערך עסקי. נדרש שילוב של שלושה תחומים: ייצוג הבעיה העסקית; הכרת הנתונים, היכן הם יושבים ומה משמעותם ואיכותם; והיכולת לבחור גישה אנליטית נכונה כמענה לבעיה עסקית. נדיר למצוא מישהו שמתמחה בשלושת התחומים, יש מרחק בין אנשי דטה, קוד ואנליטיקה וביזנס".

הבר ציין כי "אנחנו מכירים את כל שכבות האנליטיקה: תיאורית, מה קרה, עם כלי BI; למה זה קרה, עם אלגוריתמים ולימוד מכונה, שלומדים את היסטוריית הנתונים וממדלים מערכת חוקים, שמסבירה למה זה קרה ומה השפיע; חיזוי, ניבוי מה יקרה בעתיד אם נעשה כך וכך; וניתוח בעל יכולת להציע ללקוח את המסלול המיטבי בו ישיג את מטרותיו העסקיות באופן מרבי".

"ג'יניוס דטה סיינס יודעת לנתח מידע מובנה ולא מובנה", אמר. "אנחנו עובדים עם כלי ווטסון של יבמ ומנצלים את הנתונים בארגון לטובת האתגר העסקי".

צילום ועריכת וידיאו: אורי אלון

הבר סיפר על כמה פרויקטים שהחברה ערכה: "בנמל אשדוד, האתגר היה איפה למקם כל מכולה ספציפית, בהינתן שאם הלקוח-היבואן ירצה אותה – הוא יקבל אותה במהירות וקלות. פיתחנו מודל המתבסס על היסטוריה ונתוני הנמל לניבוי ברמת מכולה, והנמל בנה תוכנית הקצאת משאבים מיטבית, עם שיפור שירות ללקוח. בנוסף, פיתחנו מערכת ליצרנית מזון שמוכרת אלפי מק"טים לאלפי לקוחות. המערכת בודקת האם ההזמנות ממוקסמות. עד אז איש לא בדק האם החנות יכולה למכור 150 מק"טים ולא 100 שהזמינה. המטרה היא גידול במכירות עם החזר השקעה".

פתרון נוסף שאותו הבר ציין מזהה אנומליות בכלי טיס, והוא בעל מאות חיישנים שמשדרים נתונים. "אנחנו רוצים לזהות האם בכל רגע הפעילות תקינה או יש אנומליות שעוד לא התגלו, לטובת חיזוי תקלה שטרם נראתה הסטייה שלה".

"בעולם חיזוי הפשיעה", אמר, "פיתחנו מערכת היכן למקם כוחות. חילקנו את העיר לתאי שטח, למדנו דפוסי התנהגות בכל תא שטח ואז יכולים היינו לנבא מה יקרה במשמרת ולהקצות כוחות למניעת הפשיעה בהתאם".

לדבריו, "למפעל ייצור פיתחנו מערכת המגלה באופן מוקדם ככל האפשר מוצר פגום, כדי לצמצם את ההשקעה בו".

"כעת", סיכם הבר, "עם התעוררות השוק, זה הזמן ליצור בידול תחרותי על ידי הוספת ערך לנתונים וניתוח שלהם".

צחי כהן, סמנכ"ל המכירות בג'יניוס דטה סיינס. צילום: אורי אלון

צחי כהן, סמנכ"ל המכירות בג'יניוס דטה סיינס. צילום: אורי אלון

פרויקט ביצרנית חלפים לרכבים

צחי כהן, סמנכ"ל המכירות בג'יניוס דטה סיינס, סיפר על פרויקט שהחברה ערכה בחברה ישראלית-גלובלית, יצרנית חלפים לרכבים. "החברה מתמודדת עם 1,500 מוצרים ב-150 משפחות מוצר ו-100 אלף הזמנות בשנה, בשמונה קווי ייצור".

"האתגר היה איך הם ממקסמים רווחיות על בסיס התשתיות הקיימות. התשובה: עושים זאת עם אופטימיזציה. לוקחים את משאבי הארגון ומארגנים אותם באופן המיטבי כדי להגיע למירב רווח במינימום משאבים", אמר כהן. הוא ציין ש-"עשינו זאת עם CPLEX Optimizer של יבמ. הכלי מאפשר פיתוח מודלים מתמטיים המתאימים לבעיות אופטימיזציה. זו גם תוכנה תשתיתית, שמאפשרת ריצה יציבה ומהירה של המודל המתמטי".

דע מניין Data Reviewed by on . "מדע נתונים ולמידת מכונה הם לא מטרה בפני עצמה. מטרתם היא הבאת ערך עסקי ותפעולי לארגון. מטרתם לענות לשאלה: מהו הדבר אשר לו היית יודע אותו כעת, היית יכול מחר לעשו "מדע נתונים ולמידת מכונה הם לא מטרה בפני עצמה. מטרתם היא הבאת ערך עסקי ותפעולי לארגון. מטרתם לענות לשאלה: מהו הדבר אשר לו היית יודע אותו כעת, היית יכול מחר לעשו Rating: 0

תגובות (1)

  • Avatar

    יוסף שטייגמן

    יפה מאוד תצליחו !!!

הגיבו