תחום הדאטה הפך למרכיב הקריטי ביותר במערך הארגוני של כל עסק בכל תעשייה והחיפוש אחר אנשי דאטה מקצועיים שיכולים להפיק ערך רב מנתוני הארגון הולך ומתגבר. למעשה כל הטכנולוגיות והפיתוחים החדשניים שאנחנו עדים אליהם כיום מתבססים בצורה כזו או אחרת על מאגרי ענק של נתונים והיכולת לעבד ולנתח אותם ולבסס עליהם החלטות ותובנות עסקיות.

בתוך כך, ועם שכר התחלתי ממוצע שיכול לנוע בין 13 ל-16 אלף שקלים עבור תפקיד של דאטה אנליסט, או שמא "אנליסט נתונים", תחום הדאטה שאופיין בעבר כתחום משמים וקודר, הפך בשנים האחרונות לאחד התחומים היותר נחשקים בתעשייה – הן מבחינת העלייה בביקוש מטעם המעסיקים והחיפוש אחר אנשי דאטה מקצועיים והן מצד המעמד הקריטי שלו בכל ארגון שעובד על מאגרי נתונים – שזה למעשה כמעט כל ארגון שקיים כיום. אז מי הם בעלי המקצוע שאמונים על ניתוח הדאטה בארגון? מה הופך אותם לכל כך חיוניים? ואיך אפשר להפוך להיות אחד כזה?

נתונים הם הבסיס

ככל שהטכנולוגיה מתפתחת והעולם הופך יותר ויותר חדשני, כך נצברים יותר ויותר כמויות של מידע ונתונים. אם בעבר ארגונים היו עוסקים בעיקר בלגבות אותם כדי שיוכלו תמיד לשלוף כל פיסת מידע במידת הצורך, היום הארגונים למדו שמהנתונים שלהם הם יכולים להפיק הרבה יותר ולמנף בצורה משמעותית את הפעילות העסקית. החל מניתוח של שעות עומס במוקד טלפוני ואספקת תגבור מראש בהתאם, הגדלת המעורבות והאינטראקציה של הגולשים עם המותג, ועד לניהול נהיגה חכמה של רכבים אוטונומיים – הכל מבוסס על שימוש מושכל בנתונים. 

הדאטה אנליסט בארגון אחראי על כל האופרציה של ניתוב, ניהול, אחסון ושימוש בנתונים לטובת מיטוב הפעילות העסקית. כל פעולה, מגדולה ועד קטנה של הארגון, עוברת דרכו ולו יש את היכולת להפוך אותה לטובה יותר. כמו כן, צריך להבין שניתוח הנתונים בארגון לא מתחיל ונגמר במומחיות בכלי כזה או אחר או הבנה בשפת פיתוח מרכזית. הערך המוסף של ניתוח הנתונים קשור ביכולת לשאול את השאלות הנכונות וביכולת להסביר את הממצאים. בין היתר מי שמוביל את התחום בארגון אמון גם על העבודה הרציפה עם ספקים חיצוניים שקשורים לעולם התוכן שלו, כמו ספקי אבטחת המידע או תשתיות האחסון של הנתונים.

שחר פינבליט (צילום: יחצ ואסט דאטה)
שחר פינבליט|צילום: יחצ ואסט דאטה

שחר פינבליט, מייסד שותף וסמנכ"ל טכנולוגיות ב-Vast Data, המספקת פתרונות לניהול ואחסון מידע, מסביר שעם גדילת כמויות הביג דאטה, גדלים גם נפחי האחסון וארגונים מחפשים את פתרונות האחסון היעילים ביותר שיאפשרו להם גישה מהירה לכל מידע, לצד אחסון וגיבוי בטוח של הנתונים בכל שלב.

"בעבר תשתיות האחסון המסורתיות היו יקרות מאוד, מה שגרם לארגונים רבים לבחור בפתרונות אחסון שהגבילו את היכולת שלהם לעשות שימוש מיטבי בנתונים שלהם. כיום, לצד הצורך בקבלת גישה מהירה לנתונים, על מנת לקבל תוצאות מיטביות, לארגונים חשוב שהאלגוריתם של למידת המכונה ומחקר הדאטה יעבוד על בסיס כלל הנתונים הארגוניים. וכאשר קצב גדילת הנתונים מהיר כל כך, זה מחייב שהפתרון גם יסופק במחיר נגיש משמעותית מהפתרונות המסורתיים, כדי שמנהלי הדאטה בארגונים יוכלו להטמיע מערכות ארגוניות כאלו בפשטות".

אסף מורג (צילום: אקווה סקיוריטי,  יח
אסף מורג|צילום: אקווה סקיוריטי, יח"צ

"לאחרונה אנחנו עדים ללא מעט מתקפות סייבר אשר מתמקדות במידע ונתונים קריטיים של גופים חיוניים כמו למשל בתי חולים או חברות ביטוח, וכשנכסי המידע הארגוני הופכים ליעד מספר אחת עבור האקרים פוטנציאליים, קיימת חשיבות מכרעת במניעה או לכל הפחות בזיהוי מוקדם של התקפות מסוג זה כדי שיהיה אפשר לסכל ולמנוע את ההתקפות ולהגן על הארגון בצורה מיטבית", מסביר אסף מורג, חוקר אבטחת מידע באקווה סקיוריטי, המפתחת פתרונות אבטחת מידע לסביבות הענן. "טכנולוגיות הענן הקיימות כיום מייצרות נתוני העתק, אחסון נכון של המידע וניצולו מאפשרים לאנשי הדאטה בתחום אבטחת המידע לבצע חיבורים לא שגרתיים בין הנתונים ולהפיק מהם ערך רב. הפקת תובנות מהמידע שהצטבר מאפשר לחשוף ולזהות דפוסים של פרצות או מתקפות אשר משמשים בסיס בכלי ההגנה ומאפשרים תגובה מתאימה, לעיתים אפילו לפני שהמתקפה החלה״.

המלך החדש

היתרון המרכזי בעולם הדאטה ובתפקיד הדאטה אנליסט בפרט, הוא שגם אנשים ללא ניסיון יכולים להיכנס לתחום באמצעות הכשרה מתאימה וקבלת כלים רלוונטיים. כיום יש בשוק מגוון אפשרויות לקבלת כלים מהסוג הזה. בין אם במסגרת קורסים מעמיקים הנפרסים על מספר חודשים, ובין אם בקורסים ייעודיים קצרים יותר, לכל אחת ואחד ישנה אפשרות להשיג את הידע הנדרש גם אם התחום הזה היה עד כה זר להם לחלוטין.

מרגריטה ריפקין (צילום:  יח
מרגריטה ריפקין|צילום: יח"צ

 

הדאטה אנליסט לבדו לא מאייש לבד את תחום הדאטה בכל הארגון אלא עבודה מיטבית של ניתוח דאטה בארגון היא תהליך ארוך המורכב ממטרות, הסקת מסקנות, הסתכלות רחבה והיכולת לעקוב אחר פעולות והקשר ביניהן. לכן, בעוד שהדאטה אנליסט אחראי על ניתוח הנתונים, בניית מודלי הניתוח והפקת הדוחות, עובדים לצידו גם מדען הנתונים (Data scientist) ומהנדס הדאטה (Data Engineer). מדען הנתונים אחראי על בניית תהליכים אוטומטיים, אשר לומדים את הנתונים ומסיקים מסקנות בהתאם להגדרות ואילו מהנדס הדאטה אמון לרוב על מערכות לניהול הנתונים, כולל תחזוק, פיתוח והקמתן במידת הצורך, ועל כן הכישורים שנדרשים לו הם ידע והבנה טכנולוגית מעמיקה יותר. מדובר בפונקציות משלימות והכרחיות במערך הדאטה וניהול הנתונים בכל ארגון.

"אנחנו מזהים עליה משמעותית בקרב נשים וגברים שפונים אלינו כדי להרשם לקורסי ההכשרה וההסבה לתחום הדאטה", מסבירה מרגריטה ריפקין, סמנכ"ל Delivery בג'ון ברייס, זרוע ההדרכה של מטריקס. "עולם המידע הזה הופך להיות המלך החדש של העסקים. כמעט כל הארגונים היום מבססים את יכולותיהם על נכסי הדאטה שלהם, בעיקר בחברות ההייטק ובעולמות הסחר המקוון או האפליקציות שעושות שימוש בנתונים על מנת לתקשר טוב יותר עם הלקוחות, מה שמוביל לרווחים כלכליים. אבל לא רק – גם ארגונים בסקטור הפיננסי משקיעים משאבים רבים בניתוח הנתונים שלהם על מנת לחזק את עבודתם, ואפילו במגזר הציבורי מתחילים אט אט לאמץ את התפיסה מוכוונת הנתונים. מדובר במקצוע עם ביקוש מאוד גדול ועם אופק ארוך – משום שלשם צועד כל העולם".