עשרות פעילים בקבוצות ברשתות חברתיות המוקדשות לתחום ה- Big Data השתתפו בשבוע שעבר במפגש שנערך בחסות יבמ ישראל בבית "נא לגעת", בנמל יפו. הרשת החברתית של קהילת ה- Big Data מאגדת אנשי מקצוע בארגונים עסקיים, גופי אקדמיה, וחברות הזנק, מתנהלת במסגרת קבוצות פייסבוק ולינקדאין, ומונה יותר מ- 1,200 חברים.
בסדרת הרצאות בזק, בסגנון TED, נחשפו משתתפי המפגש להיבטים שונים של עולם ה- Big Data. כך, למשל, הציג יוני לינדנפלד, סמנכ"ל חברת ההזנק Any.do ניתוח אנליטי של משימות המנוהלות על ידי משתמשי אפליקציית ניהול המשימות והתוכן האישי הישראלית, הזוכה לפופולאריות עצומה בחנויות האפליקציות הסלולאריות. מניתוח המשימות של משתמשי האפליקציה בישראל עולה, כי המשימות השכיחות ביותר אותן רושמים לעצמם משתמשי Any.do לתזכורת, הם "להתקשר לאבא" (במקום החמישי), "ציפורניים" (במקום הרביעי), "קניות" (שלישי), "להתקשר לאמא" (שני) – ובמקום הראשון והבלתי מעורער: "ביטוח לאומי".
אייל בירן, סגן וממלא מקום ראש החטיבה הבנקאית בבנק לאומי, ציין בהרצאתו כי ארגונים פיננסיים יכולים למנף כלי מובייל, רשתות חברתיות ו- Big Data. "הצרכן העדכני מאמץ מוקדם של טכנולוגיות חדשות, ומכתיב לנו איפה להיות. זה אתגר – וגם חלון הזדמנויות" אמר בירן, והציג מודל אותו בנה בנק לאומי המקשר בין מידע מובנה ובלתי מובנה המסכמים אינטראקציות עם הלקוח, בניתוח רב ערוצי.
ד"ר איה סופר, מנהלת תחום הניתוח האנליטי במערך מעבדות המחקר העולמי של יבמ, ומובילה צוות מחקר העוסק בפיתוח בניתוח ויזואלי של נתונים, מאמינה כי "הגיע הזמן לקחת את העיקרון לפיו תמונה אחת שווה אלף מילים ולממש אותו". היא מסבירה 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 על גבי תמונת מוצר הנמצא על גבי המדף. במסגרת מחקר נוסף, עובדים החוקרים על מנת "לתת לווטסון עיניים": לאפשר למחשב לסרוק תמונות הדמיה רפואית, ולזהות היכן להמליץ על בדיקה אנושית מעמיקה יותר של הצילום.
סער יוסקוביץ, מנכ"ל חברת ההזנק Augury Systems, המפתחת מערכת חיזוי תקלות במכונות על בסיס ניתוח אקוסטי, התמקד בשימושי Big Data בעולם האינטרנט של חפצים (Internet of things), שבו כל מכשיר חשמלי או מכונית עשויים להיות קשורים לרשת. החברה אותה הוא מנהל מפתחת מערכת המקשיבה למנוע, מזהה תקלה על פי שינויי הצליל וחריגה מדפוסי הצליל הקבוע של המנוע, ואפילו את סוג התקלה – הכול בעזרת 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. על פי התחזית שלו, חלק ניכר ממאמצי הפיתוח בתחום יתמקד בעתיד הנראה לעיין בבניית תוכנות תשתית, שיפשטו את תהליכי ההקמה של יישומי Big Data מעל סביבות שרתים קיימות.