המנהל שהביט לאחור

בוקר בהיר אחד הגיע לסניף חנות טארגט בעיירה מנומנמת בארצות הברית בחור גדול ממדים, תפס את המנהל בחולצתו והטיח בו: "מה אתם חושבים, שהבת שלי מופקרת?! למה אתם שולחים לנערה בת 15 קופונים למוצרי תינוקות?!". מנהל הסניף מיהר להתנצל, ואמר שיבדוק כיצד קרה המחדל. ארבעה שבועות לאחר מכן הגיע הבחור שוב למנהל הסניף, הפעם כדי להתנצל: "בעוד ארבעה חודשים הלידה", אמר.

כיצד ידעה טארגט על היריונה של הנערה עוד לפני אביה? פשוט מאוד. מניתוח נתוני הקנייה של הנערה היתה סבירות גבוהה לכך שהיא נמצאת בשלב כלשהו של היריון, ולפי הערכה זו התאימה לה טארגט את הקופונים.

המקרה, שפורסם בהרחבה בתקשורת המקומית בארצות הברית לפני כשלוש שנים, עורר סערה ציבורית. רבים תהו על היקף המידע שצברו החברות המסחריות על חיינו. טארגט למדה את הלקח, והחלה לצרף לקופונים שהיא שולחת בהקשרים רגישים, כגון היריון, גם קופונים שונים לגמרי, למשל לרכישת מכסחת דשא, כדי למסך את ההתאמה האישית. זהו אחד המקרים הראשונים, והמיתולוגיים כמעט, שהעלו לתודעה את יעילות השימוש בנתונים לצורך קידום מכירות, מה שמכונה Business data analytics — ניתוח נתונים כדי לדלות מהם תובנות עסקיות שימושיות וחדשות. מאז, התווספו עוד גיגהביט רבים של מידע, והשימוש בהם הלך והתפתח.

"התחום הזה צומח בזמן האחרון בעקבות התחרותיות בשוק והתובנה שהנתונים האלה הם בגדר 'כסף על השולחן', וחברה שלא תנצל את משאב הנתונים בצורה טובה תפסיד למתחרותיה שכן יעשו זאת", אומר ד"ר תומר גבע, ראש התמחות ביזנס דאטה אנליטיקס בפקולטה לניהול באוניברסיטת תל־אביב.

"מה שמאיץ כמובן את פריחת התחום הוא הביג דאטה — הכמות האדירה של נתונים שזמינה היום לעסקים, שאי אפשר לטפל בה בעזרת מחשב רגיל. יש היום הרבה יותר נתונים שאנחנו יכולים לנתח ולעבד ובעצם להפיק מהם תובנות עסקיות". בכל רגע נאספות כמויות עצומות של מידע על משתמשים, המתקבל, בין השאר, מהרגלי גלישתם באינטרנט ומהטלפונים הניידים שמשדרים בכל עת היכן הם נמצאים. זה כמה שנים שתחום הביג דאטה מככב בעולם העסקים והטכנולוגיה, ולכן אין זה מפתיע שעכשיו התגלגל לניהול, שם הוא נחשב לדבר החם הבא.

לפי לינקדאין, עיבוד ביג דאטה הוא אחד הכישורים הנחשבים ביותר שיידרשו ב־25 השנים הקרובות, ובפקולטה לניהול באוניברסיטת תל־אביב מיהרו להיענות לאתגר ופתחו השנה התמחות בביג דאטה במסגרת לימודי מינהל עסקים. עד עכשיו התרכזו לימודי עיבוד הביג דאטה בעיקר בפקולטות להנדסה, הנדסת תוכנה, הנדסת מערכות והנדסת תעשייה וניהול.

עם זאת, כמו כל תחום שהופך להיות פופולרי, גם הביג דאטה מוצא את דרכו, בגרסה רכה יותר, ללימודי התואר השני במינהל עסקים. כך, בהתמחות החדשה בתל אביב הסטודנטים לומדים עקרונות בסיסיים של ביג דאטה, גישות שונות לכריית מידע, הפקת תובנות מנתונים טקסטואליים כמו פוסטים בפייסבוק, ועוד. למרבית הסטודנטים במסלול, אומר גבע, יש רקע בתכנות, ולמי שחסרים את הידע הזה מוצע קורס המלמד כיצד להשיג נתונים באמצעות תכנות בסיסי.

"מעבר לחלק הטכני יש פה את החלק המשמעותי של שימוש בנתונים הרבים כדי ליצור תובנות עסקיות ולתרגם אותן לאסטרטגיה", מסביר גבע. "בעבר החלטות היו מתקבלות או על סמך אינטואיציה או על סמך הסתכלות, לא בהכרח שיטתית, בנתונים. היום הנתונים זמינים לנו בצורה דיגיטלית ואפשר לשלוף ולעבד אותם בצורה קלה יותר, ואנחנו מלמדים כיצד לנצל אותם בשיטתיות. המעבר הזה מהחלטות מבוססות אינטואיציה להחלטות המבוססות על נתונים הוא שינוי אמיתי שחברות יכולות לעשות לשיפור את ביצועיהן".

וורן באפט מתנגד

אחת מחלוצות השימוש בביג דאטה היא כמובן אמזון, ענקית הקמעונאות האלקטרונית. כבר בתחילת דרכה, כשעוד מכרה ספרים בלבד, התעלתה מעל מתחרותיה המסורתיות בשל השימוש שעשתה בביג דאטה. היה לה מידע זמין על לקוחותיה, והיא היתה יכולה להשתמש בו מעצם היותה חנות מקוונת. בכך היה טמון היתרון העצום שלה על פני רשתות ספרים אחרות, שהיו חסרות נתונים דומים על לקוחותיהן — וגם אם היו להן נתונים כאלה, לא היה באפשרותן להשתמש בהם.

"נניח שבורדרס (רשת חנויות ספרים אמריקאית שכבר לא קיימת - מ"מ) היתה יכולה לדעת לגבי כל אדם שנכנס לחנות מה הוא מחפש — איך היא היתה מציגה לו את זה? הרבה יותר קל להציג זאת בחנות אונליין. לאמזון היה יתרון: מעבר לכך שהיה לה את המידע והיא ידעה לנתח אותו, היא גם ידעה להציג אותו ללקוחותיה בצורה קלה ומיידית", אומר גבע. ואמנם, כמו שיודע כל לקוח של אמזון, מיד בכניסה לאתר הגולש מקבל רשימה של מוצרים שיכולים לעניין אותו. נוסף על פרסום מותאם אישית והמלצות על מוצרים באינטרנט, יש לניתוח נתוני ביג דאטה שימושים בתחומים רבים ומגוונים. לדוגמה, אפשר לנצל ניתוח כמויות גדולות של נתונים כדי להעריך את הסיכון לכך שאדם מסוים לא יחזיר משכנתה או הלוואה, ובהתאם לזאת לתת לו הלוואה עם ריבית תואמת לסיכון. אפשר – כפי שנעשה בקמפיין לנשיאות של ברק אובמה בשנת 2012 – להרכיב פרופיל של בוחרים שהם עדיין "קולות צפים", ולדעת איזה מסר ישכנע אותם. ביג דאטה מאפשר גם לחזות מגמות בשוק הנדל"ן, וכן ניתן באמצעותו לערוך תחזיות על מכירות וטעמי לקוחות. ממחקר של גבע עולה כי השילוב של מידע אינטרנטי מספק תחזיות מדויקות בנוגע למכירות לא מקוונות של כלי רכב בארצות הברית. לדבריו, "ההשלכות של זה הן משמעותיות, כי השווי של כל אחוז שיפור במלאי של כלי רכב בארצות הברית שווה ערך לכ־2.5 מיליארד דולר".

ד"ר תומר גבע צילום: עמית שעל

משקל יתר לנתוני עבר

ובכל זאת, בדירוג המנהלים של "מגזין כלכליסט", כאשר שאלנו את המנהלים מי לדעתם הם המנהלים הטובים בתחומים השונים בשוק, אף אחד מהם לא אמר על בחירתו "הוא מנהל מעולה כי הוא יודע לנתח ביג דאטה". המנהלים המעולים, לדעת הנשאלים, היו אלו שידעו לקבל החלטות ולחתוך כשצריך, שראו קדימה את העתיד לפני שמתחריהם עשו זאת, שידעו לרתום את הארגון לדרך שהם מובילים, ובעיקר: אלו שידעו לבצע.

כמה מהמנהלים המוערכים בעולם, כמו וורן באפט, דוגלים בקבלת החלטות על סמך "תחושת בטן", החלטות אינטואיטיביות שאינן מבוססות על נתונים או שיקולים רציונליים. האם ביסוס החלטות ניהוליות על ניתוחי אקסלים של ביג דאטה עלול לפגוע באינטואיציה הניהולית ולהוביל, בסופו של דבר, להחלטות טובות פחות?

ד"ר איתי שילוני, יועץ אסטרטגי ומרצה עמית בבית הספר אריסון למינהל עסקים במרכז הבינתחומי בהרצליה, מסכים שהכשרת מנהלים לשימוש בביג דאטה עשוי לגרום לאיבוד האינטואיציה הניהולית, אבל בעיניו זה לא בהכרח דבר רע.

"אנחנו נותנים משקל יתר לתחושות מפני שהן יותר זמינות ומובנות לנו מתהליכים של ניתוח דאטה", הוא אומר. "נדמה לנו שהתחושות שלנו יותר נאמנות מפלט של מחשב, אבל במספרים גדולים זה לא נכון. ניסויים מוכיחים שהמחשב מנצח במשחק שחמט את רוב האוכלוסייה. העובדה שאלוף העולם בשחמט משחק עם המחשב ולפעמים מנצח אותו אינה משמעותית במה שנוגע למספרים גדולים. כלומר, אם אני רוצה לנתח נטישה של לקוחות, למשל, הרי שהיכולת לנתח ביג דאטה היא הרבה יותר נאמנה מאוסף של תחושות אישיות של אנשים".

"אם החלק של האינטואיציה בא כתוספת, כמרכיב נוסף בתהליך קבלת ההחלטות במקביל לתהליכי לימוד מעמיקים, הרי שזה מבורך. זה קורה למשל במקום שבו צריך להכריע בין שתי אלטרנטיבות שדומות זו לזו, או הכרעה בנוגע ליציאה לדרך עם שותפים, מכיוון שגם האבחונים הטובים ביותר והלימוד המעמיק ביותר בניסיון לנבא כיצד יתנהגו אנשים מסוימים לוקה בחסר".

"הבעיה היא שעבור לא מעט מנהלים הרצון להסתמך על אינטואיציה הוא בעצם תירוץ להיעדר חקר מעמיק, ובמקרים אלה האדרה של אינטואיציה או תחושת בטן באה כתחליף לא מקצועי לתהליכי למידה מסודרים. אני מציע להשאיר את האינטואיציה ורגשות המנהלים לאותם מצבים שבהם ניתוח הדאטה מציב אלטרנטיבות שאין ביניהן הבדל גדול".

גם פרופ' דן אריאלי, מומחה לכלכלה התנהגותית מאוניברסיטת דיוק בארצות הברית, מגלה ספקנות כלפי חשיבותה של האינטואיציה. "אני לא מעריץ גדול של אינטואיציה", הוא אומר.

ד"ר איתי שילוני

"אינטואיציה זה דבר שקשה מאוד לפתח בהחלטות חשובות. מתי אנחנו מפתחים אינטואיציה טובה? כשיש לנו הרבה ניסיון — למשל, בפעילות כדורסל, שבה אנחנו מקבלים הרבה פידבק ומשחקים הרבה זמן. בהחלטות גדולות, כמו 'האם 0% מע"מ יעזור או יקשה?' או 'האם להורדת מחיר הקוטג' תהיה השפעה ארוכת טווח חיובית או שלילית?', אין לנו היכולת לפתח אינטואיציה כי אנחנו לא חווים אותן במשך הרבה זמן ולא חווים פידבק לגביהן".

האם השימוש בביג דאטה תמיד עוזר לקבלת החלטות טובות?

"הבעיה עם הביג דאטה היא אחרת. כשאנחנו מסתכלים על ביג דאטה בעצם אנחנו מגבילים את עצמנו לדברים שאנשים כבר עשו. למשל אם היינו בוחנים מה גורם לאנשים לישון יותר טוב והיינו מסתכלים על כל מיני נתונים לגבי מה אנשים אוכלים ושותים לפני השינה, ומנתחים את השינה שלהם לפי זה, היינו לומדים כל מיני דברים.

אבל מה אם יש משהו שעוזר לשינה שאנשים לא חשבו עליו? למשל, מסתבר שלישון בטמפרטורה קרה זה משהו מאוד טוב, מכיוון שזה מאיץ את שנת ה־REM, ומסתבר שללכת למיטה עם מחשב או טלפון או טאבלט זה ממש לא טוב. אבל מה אם כולם הולכים למיטה עם טלפון? אנחנו לא נגלה את ההשפעות של זה על השינה מניתוח נתוני ביג דאטה".

איך בכל זאת מגיעים למידע הזה?

"אני אוהב ניסויים. ניסויים נותנים לנו אפשרות לצאת ממה שאנשים עושים כבר ממילא, ולהרחיב את טווח האפשרויות. לדוגמה אנחנו יכולים לקחת את בעיית השינה ולהגיד, מה אם אנשים לא היו הולכים למיטה עם הסמארטפון וקוראים במיטה, מה אם הם היו קוראים בכיסא ליד המיטה, ורק כשהם היו מסיימים לקרוא הם היו נכנסים למיטה ובמיטה רק ישנים? גילו שזה עוזר, כי הגוף מבין שלהיכנס למיטה משמעו לישון ולא לעשות דברים אחרים. זה נכון גם לתחומים נוספים.

"ניסויים נותנים לנו אפשרות לדמיין עולם שונה ולראות אם התוצאות בעולם שאנחנו מדמיינים יותר טובות. ככל שאנשים אוספים יותר ויותר ביג דאטה, יש חשש שהם יעשו פחות ופחות ניסויים ויסתפקו במידע הקיים, וזה הדבר שבאמת מדאיג אותי".

צורך אמיתי או טרנד חולף?

המושג “ביג דאטה” מייצר באזז לא רק באקדמיה. בהייטק למשל מחפשים כיום בכל מקום עובדים עם ידע בביג דאטה. לפי עדנה קור, מנהלת נישה הייטק, המתמחה בהשמה להייטק, ביומד ופיננסים, נרשמה בשנה האחרונה עלייה של 26% בביקוש לתפקידים שמוגדרים "ביג דאטה", והעלייה הזאת מורגשת לא רק בקרב סטארט־אפים אלא גם בקרב חברות מסורתיות. בהתאם לעלייה בביקוש, גם שכר העובדים בתחום עלה בשנה האחרונה ב־7%.

תוכניות MBA באוניברסיטאות השונות ידעו לאורך השנים לנצל טרנדים שונים בעולם העסקים ולבנות סביבם תוכניות יוקרתיות שימשכו מועמדים, אבל אם בוחנים את עולם העסקים האמיתי, נשאלת השאלה אם מנהלי העתיד צריכים להתמחות בביג דאטה? "לדעתי, הביג דאטה הוא מושג, שכמו כל מושג חדש בהייטק כולם רוצים אותו — אם יש צורך ואם אין.

"כרגע אנחנו בתקופה שכולם אומרים שהם צריכים ידע בביג דאטה, אבל לדעתי זה יירגע. חברות יבינו שלא כל אחד צריך את זה ואפשר להתקיים גם בלי זה", אומרת קור.

גבע, כאמור, מאמין שמדובר ביכולת חיונית לכל מנהל, אבל מסכים שנהירת הסטודנטים לקורסים שלו אינה בהכרח מבוססת על הבנה מעמיקה של מצב השוק, וחלק מהם מגיעים רק כיוון שמדובר במושג "חם", כזה שמייצר באזז. לדבריו, הסטודנטים מבינים בגדול מה זה ביג דאטה אבל המושגים השונים לא תמיד ברורים להם.

האם מדובר בטרנד חולף?

גבע: "מבחינת השימוש במונח — אולי, אבל הדברים שמאיצים את השימוש בביג דאטה רק מתפתחים. הטכנולוגיות והתשתיות יישארו ויתפתחו, והפקת התובנות מהנתונים האלה זה משהו שלא יהיה אפשר לוותר עליו".

אי אפשר להסתפק רק באנשי ביג דאטה שיתנו למנהלים את המידע שהם צריכים לקבלת החלטות?

"המטרה שלנו היא שבוגרי התוכנית יידעו לעשות הכל: יבינו את הבעיה העסקית, יידעו לטפל בנתונים, וגם יעשו את העבודה הטכנית של המידול והפעלת המודלים של ביזנס דאטה אנליטיקס. יותר יעיל שיהיה אדם אחד שיודע את מכלול הדברים, במקום לשכור שלושה אנשים שונים".

ואדם ללא כישורים טכניים יכול לעשות זאת?

"המשימות הטכניות של עיבוד הנתונים נעשות עם הזמן יותר ויותר ידידותיות למשתמש, ולכן זה נהיה קל יותר לאנשים עם סט כישורים נמוך מבחינת תכנות להשתמש בביג דאטה.

"מה שמאתגר זה הפעלת שיקול דעת באילו מתודולוגיות להשתמש לאילו בעיות, ואיך לתרגם את הבעיה העסקית בחיים לסט של כלים שעומד לרשותך. המנהל יצטרך לדעת להפעיל את תהליך כריית המידע, ואז להבין מה המשמעות של התוצאות שמתקבלות. החשיבות שלו תהיה בהצבת השאלות הנכונות ובידיעה אילו כלים להפעיל".