צוות סייסנס / צילום: שיר נוימן
חברת הבינה העסקית סייסנס מכריזה על תחילת מהלך לגיוס 150 עובדים חדשים, קצת יותר ממחציתם למשרדיה ברמת גן והשאר בארה"ב. כיום עובדים בחברה כ-400 עובדים, והיא משרתת כאלף לקוחות עסקיים, בהם ג'נרל אלקטריק, בורסת נאסד"ק, פיליפס ואיירבוס.
לדברי מנכ"ל החברה, אמיר אורעד, שמונה לתפקיד בפברואר 2015 ופועל מהמשרד בניו יורק, החברה צמחה בשלוש השנים האחרונות במאות אחוזים, והכנסותיה מגיעות לעשרות רבות של מיליוני דולרים. החברה, שהוקמה ב-2010, גייסה עד היום 94 מיליון דולר.
במקביל להכרזה על גיוס העובדים הודיעה סייסנס על שחרור גרסה חדשה של התוכנה שלה. לדברי אורעד, שהיה ממייסדי סיוטה יחד עם נפתלי בנט, וקודם לתפקידו הנוכחי היה מנכ"ל אקטימייז של נייס, הרעיון הבסיסי מאחורי מוצרי סייסנס הוא לאפשר לארגונים לצפות ולנתח כמויות גדולות של מידע מורכב ללא צורך בפרויקטי ענק טכנולוגיים. החידושים בגרסה החדשה, לדבריו, הם החלת למידת מכונה על מקורות המידע ויצירת ויזואליזציה מתקדמת יותר.
"אם יש לך שלושה מקורות מידע שעוסקים במלאי, המערכת לבד תדע לצבוע את כולם בירוק ולשים אותם אחד ליד השני על המסך, כדי שתדע להסתכל על הקשר ביניהם; אותו דבר עם מידע על מידת שביעות הרצון של הלקוחות שלך. הסיבה שזה כל כך חשוב היא שכמות המידע שיש לארגונים הולכת וגדלה בקצב מסחרר, ואף אחד לא מוצא את הידיים והרגליים. אם תפתח מערכות של IT אתה תראה מאות טבלאות אפורות ומשעממות על המסך, עם מלא חוטים ביניהן. זה בלגן גדול ואף אחד לא מבין מה קורה שם. אנחנו עושים סדר בבלגן, וכשעושים סדר אפשר להציג תוצאות".
מה ההבדל בין זה למה שעשיתם עד היום?
"ההבדל הגדול הוא שעכשיו אנחנו יכולים לתת לך תובנות על מאגרי המידע עצמם. מאגרי המידע מטבעם מאוד שונים פיזית אלה מאלה. הם בענן וברשת, הם באקסל ובסיילספורס, ומטבעם מאוד מפוזרים. עד עכשיו היה צריך שגוף ה-IT ילך ויחבר פיזית את מקורות המידע יחד - משהו שאנשי DBA היו עושים - ורק אז היה אפשר לחקור את המידע. הטכנולוגיה החדשה שלנו יודעת להתעלם מהמבנה הפיזי, שלא משתנה ולא צריך שום DBA בדרך, ולהפריד בינו לבין המבנה הלוגי שאנחנו מייצרים. להגיד לך 'אתה יושב פה על מכרה זהב של מידע, לקוחות, על הביזנס, על השוק, כדאי לך להסתכל עוד'. העולם היום זז יותר מהר מבחינה תחרותית ויש ציפייה שאנשי הביזנס יקבלו החלטות ללא תלות בטכנולוגיה ומבלי לחכות שנה לאיזה גוף IT".
יש תחרות עזה בתחום הבינה עסקית?
"יש אינסוף טכנולוגיות שמתעסקות בביג-דאטה אנליטיקס, אבל 99% מהן מתחלקות לשני מחנות מאוד ברורים. הראשון, בהינתן מידע פשוט, יש טכנולוגיות מדהימות לאנשי עסקים, תחשוב על אקסל על סטרואידים. יש הרבה טכנולוגיות כאלה שמאפשרות לנתח מידע פשוט. להבדיל, בהינתן מידע מורכב, לאנשי ה-IT יש טכנולוגיות מדהימות לנתח אותו. אבל אין כמעט אף פתרון שיודע לשלב את שני העולמות האלה, לקחת מידע מורכב ולתת אותו לאנשי עסקים בלי IT באמצע. סייסנס יושבת על התפר הזה".
איזה סוג של מידע יוצא ממערכות ה-IT שלא היה נגיש בעבר?
"פיליפס, למשל, הטמיעה בכל מוצרי ה-MRI שלה את המערכת של סייסנס. אנחנו אוספים מצד אחד מידע מהמכונה עצמה - תחזוקה, רמת הקרינה, ומצד שני מידע על הלקוחות, החולים שמשתמשים במכונה, על תכיפות המקרים ועל הכסף שמקבל בית החולים. לוקחים את הכל יחד, מערבבים ונותנים מידע למנהל בית החולים, כדי שיידע איך לנהל יותר טוב ולקבל יותר ערך מהמכונות. מתי להשבית אותן, מתי להשקיע בטכנאים, אילו חולים יבואו קודם.
"דוגמה אחרת היא של גוף ללא מטרות לתרומות איברים שהטמיע את סייסנס כדי לעודד תרומות. המספר המדהים הוא 224% גידול בתרומת רשתיות. למה? כי הם עשו ניתוח של מי שמסכים לתרומת איברים, מה הדמוגרפיה, מה מניע אותם, מי החולים שצריכים את זה - והצליחו לחבר את הקבוצות, להביא אותן לתקשר בצורה יותר טובה, והגדילו במאות אחוזים פעילות מצילת חיים".
כמה זמן לקח להטמיע את המערכת שלכם בארגון הזה?
"מספר שבועות. החיבור הפיזי עצמו אינו הבעיה, ההעברה של ביטים ממקום למקום. הבעיה היא שאחרי שאתה מחבר אתה מגלה שהביטים מדברים שפות שונות, בצבעים שונים, במודלים שונים של סידור מידע. זה איפה שלרוב נתקעים ומשקיעים את רוב האנרגיה ואת זה אנחנו פותרים".