טופס בדף מאמר


*שדות חובה

דאטה לפני הכל

הסבה והכשרה  |  שפות תכנות ופיתוח
JBH

הסרט סנודן שמתעד את פועלו של מי שחשף (ויש יאמרו, הדליף) את איסוף הנתונים האינטנסיבי של סוכנויות הביון האמריקאיות הוא יצירה קולנועית שעוסקת בצד הפחות זוהר והקיצוני של מה שקורה בעידן הנוכחי – עידן הביג דאטה. מה זה BIG DAT? כמויות עצומות של מידע שנאגר בלי הרף בחברות מסחריות או מוסדות ממשלתיים מכל מני מקורות: אתרי אינטרנט, הודעות דואר אלקטרוני, מכשירים סלולאריים, מדיה חברתית ועוד. כמובן שהמידע בפני עצמו אינו בעל תועלת גדולה. 
 

כדי להפיק ערך מעיבוד נתוני העתק שנאגרים בלי סוף ובקצב מסחרר, יש לקטלג נכון את המידע ולעשות בו שימוש מושכל בזמן הנכון ביותר. כמעט כל גוף אוסף היום מידע ושואף לנצל אותו בצורה המקסימאלית. בנקים, למשל, מצליחים להפחית סיכויים להונאות כשהם עוקבים אחרי פעילויות חשודות דרך המידע של בעלי חשבונות בבנק וחברות אשראי מצליחות לשפר את יכולת סיכון האשראי, בענף הבריאות מתבססים על ההיסטוריה הרפואית של החולה כדי להעניק לו את הטיפול הרפואי הטוב ביותר, בעולם המסחר ניטור דפוסים על פי מידע שנצבר מסייע לייצר תחזיות של ומגמות וכך להשפיע על האסטרטגיה העסקית של החברה וכמובן להציע חוויית הלקוח. כשמדובר בגופי מודיעין מעקב יעיל אחרי מידע עשוי גם להציל חיים!

 

מה צריך לדעת כדי לעבוד בתחום הדאטה? 

בשנים האחרונות התעדכן תחום הבינה המלאכותית (BI) בהתאם לתאוצה בנתוני עתק (ביג דאטה), כיוון שכלי המדידה והאיסוף המסורתיים כבר לא עומדים בדינאמיות של התקופה הנוכחית. טכנולוגיות עדכניות כמו Microsoft SQL Server או SAP Business Objects עדיין זקוקות ליד אנושית מכוונת של מקצוענים אשר ירכזו את המידע המפוזר ויפעילו עליו את הכלים השונים בהתאמה ישירה לצרכי הארגון על פי מסמכי אפיון ודרישותיו בפרויקטים שונים. כאן נכנסים לתמונה מומחי BI, שלמעשה הופכים לאנשי המפתח בטכנולוגיית המידע העכשווית. הידע שהם רוכשים בקורס BI הוא בעל אוריינטציה לצרכים בעידן הביג דאטה. הם לומדים לאחסן מידע באמצעות פתרונות מתקדמים, למדוד את מהירות זרימת המידע ולעקוב אחריו בכל הפורמטים המבוקשים (בין אם קבצי אודיו או וידאו, מיילים וקודים שונים) ואולי החשוב מכל, לשלוף מידע רלוונטי בזמן אמת ולנתח את הנתונים כדי להפיק ערך ממשי לטובת הארגון או הלקוח. 

בקורס BI לומדים מבחר מודולים כמו יסודות ETL, SQL Server SSIS, הטמעת מודולים אנליסטיים, עיצוב מחסני נתונים, אינטגרציה בין ביג דאטה לכלים מסורתיים של BI, שיפור הצגת נתונים בדוחות ועוד מהרקע הטכני הדרוש ועד החשיבה האסטרטגית לשכלול המיומנויות וההצלחה בתפקידי BI.

 

ביקוש גבוה לעובדי BI 

חברות משקיעות היום משאבים רבים בתהליכי אופטימיזציה של נתונים ובעלי תעודת BI שיוכלו לקבל החלטות מבוססות ולא שרירותיות כשניתן להתמחות גם באפיקים שונים שקשורים לבינה מלאכותית בעידן הביג דאטה ממפתחי BI בעלי ידע בפיתוח תהליכי ETL (העברת נתונים ממערכות תפעוליות למחסן נתונים), אנליסטים של מערכות BI (בעיקר בעלי ידע בעיבוד אנליטי מקוון - קוביות OLAP – מענה לשאילתות אנליטיות רב ממדיות), בודקי BI לבדיקה ידנית של תוכנות בעלי ידע ב-SQL, ארכיטקטים של מערכות בינה עסקית שמתכננים ומאפיינים מערכות BI. יש גם תפקידי רוחב בבינה מלאכותית שכוללים בניית מערכות BI כולל תכנון ומידול נתונים, הגדרת המדדים המבוקשים לבדיקה, ניתוח המסקנות ועוד. מדובר בתפקידים מאתגרים ומעניינים ומבוקשים מאוד כמעט בכל ארגון או חברה במגוון רחב של תחומים.
 

קורסים קשורים
לכל המאמרים