חמושה במשקפיים
  • בית
  • אודות
  • מודיעין תחרותי
  • ארגז כלים
  • הספריה
  • צרו קשר
  • בית
  • אודות
  • מודיעין תחרותי
  • ארגז כלים
  • הספריה
  • צרו קשר
חמושה במשקפיים
  • בית
  • אודות
  • מודיעין תחרותי
  • ארגז כלים
  • הספריה
  • צרו קשר
  • בית
  • אודות
  • מודיעין תחרותי
  • ארגז כלים
  • הספריה
  • צרו קשר
ראשי » ארגז כלים » מה הקשר בין ציידי מידע ומודיעין תחרותי?

מה הקשר בין ציידי מידע ומודיעין תחרותי?

6 ביוני 2018 23 תגובות yifat

לפני שלוש שנים באחד מימי העיון בכנס Info, שמארגנת חברת טלדן מידי שנה, שאלה אותי מנהלת מרכז הדרכה ביישומי מחשב ושיווק דיגיטלי במה אני עוסקת, ועניתי "אנליסטית של מודיעין תחרותי". היא אמרה: "את בטח כל היום אוספת ביג דאטה". לא הבנתי היתה זו שאלה או עובדה ועניתי "לא בדיוק", אבל בדיוק התחילה ההרצאה הבאה והשיחה נקטעה.

היא הזכירה לי את הסטטוס המפורסם של פרופ' דן אריאלי:

בתוכנית הכנס השנה צדה את עיני כותרת הרצאה מסקרנת "מביג דאטה לסמול דאטה: על תפקידם של ציידי המידע". מיהם ציידי המידע ואיך זה קשור למודיעין תחרותי? את הביטוי הזה שמעתי לראשונה בהרצאה מרתקת של שרי קורן גור ושחר קורן, מחברת FYI, בכנס Info2018. שחר ושרי הסכימו לשתף איתי את תוכן ההרצאה שלהם בכתיבת הפוסט.

אז למה לי ביג דאטה עכשיו?

ביג דאטה מאפשר לאתר תבניות ולזקק תובנות באמצעים טכנולוגיים מכמויות עצומות של מידע ממקורות שונים. רוב הצרכנים של ביג דאטה הם תאגידים, בנקים וארגונים. הנתונים הם עצומים ומגוונים, מדיווחי תנועה ועד הורדות מוזיקה, מתיקים רפואיים ועד סטאטוסים ברשתות החברתיות. טכנולוגיות ביג דאטה נחשבות הדרך היעילה ביותר לאגור ולנתח את הנתונים הללו ולייצר איתם ערך עבור חברות וארגונים.

הטכנולוגיה הזו יצרה תפקיד חדש: ציידי מידע או ציידי נתונים, באנגלית Data Hunters. ציידי המידע הוא מונח מתחום קרנות הגידור והשקעות פיננסים בארצות הברית. הכלכלנים בחליפות שמו לב שהמידע שברשותם אינו מספק כדי ליצור יתרון יחסי. עבורם, טכנולוגיה האוספת מידע מתצלומי לווין, כלי מדיה חברתיים, נתוני מזג אויר, מיקום, תשלומים בכרטיסי אשראי ומחירים במקומות שונים בעולם, היו סוג חדש של מידע. המידע הזה היה הגביע הקדוש, וציידי המידע הם אלה שסיפקו את הסחורה.

 
 
 
G
M
T
 
       
 
 
 
Text-to-speech function is limited to 200 characters
 
 Options : History : Feedback : DonateClose

ביג דאטה, אלגוריתם חכם וכלי חישוב עצומים מעניקים למכונה יתרון על האדם בניתוח כמויות מידע. תשאלו את ג'ף בזוס, ככה הוא בנה את אימפריית אמזון. אבל, לפעמים, הטכנולוגיה אינה מספיקה, והכמות אינה תמיד שווה לאיכות.

כאן, נכנס לתמונה Small Data.

Big Data vs. Small Data

מכירים את הרגע הזה שאנחנו מרגישים את הפה יבש, או פתאום בא לנו משהו קר, מתוק, מנחם אבל לא ברור לנו בדיוק מה זה? אנחנו ניגשים למקרר ופותחים את הדלת, מריצים מבט מלמעלה למטה, מחפשים, לא מוצאים שוב דבר וסוגרים את הדלת? אחרי כמה דקות חוזרים למקרר, פותחים דלת, העיניים נודדות מלמעלה מטה ושוב, סוגרים את הדלת. ואין לנו באמת מושג למה.

או העובדה שבזמן שאנחנו מדברים בטלפון (כן, זה עוד קורה לפעמים, גם בעידן הוואטס-אפ) במרחב הציבורי אנחנו חגים במעגל בלי לשים לב, אולי כדי ליצור את המרחב הפרטי?

כל פעולה שאנחנו עושים, באופן מודע או לא מודע, כוללת אוסף רמזים שמאפשרים תובנה עלינו ועל הרצונות או המשאלות שלנו. מרטין לינדסטרום, מחבר הספר Small Data  אומר שלאיסוף הרמזים האלה כל שנדרש הם אינטואיציה, מפתחות וראש פתוח, והדברים הקטנים האלה יכולים לפתוח לנו דלת שתוביל לתובנה גדולה.

הגישה הזו, איסוף רמזים מהסביבה ופענוחם, היא גם תהליך עבודתם של אנשי מודיעין תחרותי ומידענים חוקרים. כמו ציידי המידע, אנשי מודיעין תחרותי צריכים לנטר באופן קבוע את מקורות המידע הייחודיים ולאתר את הצמתים שעשויים לרמז על שינוי בכיוון מגמה או אירועים אחרים בשוק, ובהקשר הפיננסי – לפני הדיווחים הרשמיים. לאחר שבנו את בסיס המידע, הם נדרשים לברור את המוץ מן התבן ולהפיק תובנות שעשויות לשנות את כללי המשחק או דרכי פעולה של הנהלת החברה או הלקוח. כאן נדרשת היכולת לפזר את רעשי הרקע, לזהות חריגות מהתבנית המוכרת, ולהציע פרשנות ומשמעות, מתוך ההקשר.

בהרצאה שלהם, שחר ושרי הציגו דוגמאות מעבודות מחקר ומודיעין תחרותי שערכו עבור לקוחותיהם, בהן נקטו גישה דומה לזו של לינדסטרום. את הדוגמאות איני יכולה לפרט, מפאת הסודיות המסחרית.

הספר של לינדסטרום כל כך סיקרן אותי שמיד אחרי ההרצאה קניתי את הגרסה הדיגיטלית. את הטיסה לוורשה בסוף השבוע לאחר הכנס ביליתי עם הקינדל שלי ולינדסטרום. בפרק האחרון בספר שלו, לינדסטרום משתף את הקוראים בסודות המקצועיים שלו וכאן אני מביאה רק את הרעיונות הבולטים ביותר. אני ממליצה לקרוא את הספר במלואו. ואם לא בא לכם לקרוא ספר שלם, אתם יכולים לצפות בראיון קצר בו לינדסטרום מסביר את הרעיון המרכזי בארבע דקות בלבד. 

 
 
 
G
M
T
 
       
 
 
 
Text-to-speech function is limited to 200 characters
 
 Options : History : Feedback : DonateClose

 

השלב הראשון, אומר לינדסטרום, הוא להסיר כל מסנן שעשוי להפריע מלהבחין באמת מה מתרחש, לבסס נקודות התבוננות הן ברמת המיקרו והן ברמת המאקרו. התהליך הזה קשור לפרספקטיבה הנדרשת כדי לראות תמונה אמיתית. הספר המקומי או הברמן בפאב השכונתי יהיו מקור מצוין להבין מה אנשים באזור חושבים. הם גם אלה שידעו המומחים המקומיים שאיתם כדאי לדבר. השלב השני הוא חיפוש אחר רמזים והוא מציע להימנע משיפוטיות ולהתרכז בהתבוננות. כאן חשוב מאוד לזהות את החלקים החסרים, כי הם אלה שעשויים להיות המפתח להבנת התמונה.

בשלב השלישי המיקוד צריך להיות בבחינת כל הרמזים וניסיון לאתר דמיון, האם כל הרמזים מובילים לכיוון מסוים? בהקבלה למודיעין התחרותי כאן אנו מבצעים הערכה של המידע שאספנו. לינדסטרום מסביר שהחלק הזה כולל ניסיון להתבונן במידע מבעד לעיני האחר. המחקר שלו הוא שיווקי אבל זה נכון גם לניסיון להתבונן במידע במשקפי הלקוח או המתחרה, הספק או היועץ שאיתו משוחחים ומנסים לקבל מידע חדש. זאת, הוא כותב, משימה שאינה פשוטה וקלה.

השלבים הבאים כוללים ניסיון לפענח שינויים בתבנית ולזהות מהו הצורך שלא נענה אצל הלקוח. אנחנו לא עוסקים כאן בשיווק, אלא בהבנת האירועים בסביבה העסקית והחלק הזה של לינדסטרום מקביל לניסיון של איש המודיעין התחרותי להבין מה יהיה הצעד הבא של המתחרה, או מה סביר שיתרחש בהתאם למה שכבר ידוע ומה שאין לגביו נתונים או מידע.

אני תמיד שמחה לפגוש קולגות שמאמינים בפעילות לגיטימית ושהערך שאנו מביאים הוא ביכולת לתת פרשנות ולנתח מתוך ההקשר. הגעתי להרצאה של שחר ושרי מעט באיחור, לא שמעתי את ההקדמה, ובאיזשהו רגע אפילו תהיתי בקול האם יש כאן בשורה חדשה. בשיחה שלי איתם לאחר ההרצאה הבנתי שבעצם אנחנו פועלים באותם כלים ומדברים באותה שפה.

 
 
 
G
M
T
 
       
 
 
 
Text-to-speech function is limited to 200 characters
 
 Options : History : Feedback : DonateClose

תשומת לב והתבוננות

לינדסטרום טוען, ואני מסכימה איתו, שביג דאטה אינו מאפשר לנו להבין את הסיבתיות או ההקשר, ולכן הוא מעדיף לשם כך את גישת Small Data. בדומה ללינדסטרום, אנשי המודיעין התחרותי מחפשים אחר תבניות, הקבלות ומתאם, וגם אחר מקומות או נקודות בהן יש חוסר איזון או הגזמה. החריגה מהתבנית המוכרת היא זו שעשויה להיות איתות ראשון על שינוי בסביבה העסקית. הפערים יכולים להיות ההזדמנות העסקית הבאה.

פרופ' אורן עציוני, חוקר בינה מלאכותית אומר שמודלים ממוחשבים אינם מסוגלים עדיין, להסיק מסקנות משני משפטים או להבין רעיונות מרומזים. כאשר אנחנו קוראים פסקה, ההבנה שלנו את הטקסט, והיכולת שלנו להתייחס לתוכן המופיע בה, וגם למה שנעדר ממנה, מבוססת במידה רבה מאוד על מה שאנחנו יודעים על עולם התוכן. זו ההשלכה שהמוח האנושי עורך באופן טבעי ולא מודע, בלי שנקדיש לכך ולו רגע אחד.

אם נקביל את זה לעבודתו של חוקר המודיעין התחרותי, כאשר הוא קורא או מקבל לידיו ידיעה חדשה בעולם התוכן שאותו חוקר, הוא שופט אותה בעזרת מה שלמד עד כה, וגם לפי מה שלא נאמר בה. באופן לא מודע הוא משליך עליה את כל מה שהוא כבר יודע, ומעריך את משמעותה. את ההשלכה הזו, אלגוריתם ומערכת ביג דאטה, חכמים ככל שיהיה, אינם יכולים לבצע היום.

Small data היא מהפכה שמבוססת התבוננות, איסוף רמזים ופענוחם. ההמצאות החשובות ביותר בהיסטוריה נולדו בעזרת תשומת לב והתבוננות, תוך ניסיון להבין את הסיטואציה. בתהליך הזה, בני האדם ולא המכונה, הם אלה שיכולים לצקת את המשמעות ולתת הסבר לחידות מורכבות.

השאלה היא מתי,  ואם בכלל, המכונה תוכל לבסס הכרה ותודעה דומה לבני אנוש ולהתחרות בהם.

 
 
 
G
M
T
 
       
 
 
 
Text-to-speech function is limited to 200 characters
 
 Options : History : Feedback : DonateClose
big data FYI Info2018 Info2018 אינפו 2018 small data אינפו 2018 ביג דאטה ביג דטה כנס טלדן לינדסטרום סמול דטה שחר ושרי קורן גור
« הקודם
הבא »
23 תגובות
  1. אבנר ברנע 6 ביוני 2018 בשעה 23:27 הגב

    יופי של כתבה. תודה יפעת. עדיין לא ברורים ההיבטים התיאורטיים של הממשק בין מודיעין בתחום העסקי לבין ביג דאטה בעוד בתחום המודיעין הלאומי יש בכך התקדמות גדולה. כתבתי על כך מאמר בגיליון האחרון של "מודיעין הלכה ומעשה – מודיעין וביג דאטה", שם המאמר: "מודיעין מסכל בארצות המערב והביג דאטה", שיצא לאור בחודש שעבר בהוצאת המרכז למורשת המודיעין. ראו נא קישור:
    https://www.scribd.com/document/380172867/Counter-intelligence-in-the-era-of-Big-Data-in-Hebrew

    בשנת הלימודים האקדמית הקרובה בכוונתי להקדיש חלק מהקורס שלי – "מודיעין אסטרטגי בסביבת התחרות" להיבטי ביג דאטה. הקורס ילמד במסגרת ה- MBA באוניברסיטת חיפה. עד אז אני מתכוון לגבש משנה סדורה בעניין בין היתר בסיוע חברת IBM. זה נראה לי צו השעה.
    ד"ר אבנר ברנע

    • yifat 10 ביוני 2018 בשעה 20:17 הגב

      תודה רבה

  2. קארין 7 ביוני 2018 בשעה 9:04 הגב

    תודה על הארת הנושא! מתחברת לסטטוס של פרופ' דן אריאלי ועכשיו ירדו לי מספר אסימונים שהצליחו לפשט לי את המהות של מה שאני עושה

    • yifat 7 ביוני 2018 בשעה 9:16 הגב

      בשמחה

  3. שוקי איל 7 ביוני 2018 בשעה 15:36 הגב

    הי יפעת,
    לצערי פיספסתי את ההרצאה של האחים קורן. הבלוג שלך שפך אור על הנושא.
    אהבתי.

    שוקי איל

    • yifat 7 ביוני 2018 בשעה 22:36 הגב

      תודה רבה

  4. הילה 7 ביוני 2018 בשעה 19:57 הגב

    מעניין ומעשירות. תודה יפעת 🌷

    • yifat 7 ביוני 2018 בשעה 22:37 הגב

      תודה

  5. מרב סדובסקי 8 ביוני 2018 בשעה 6:53 הגב

    קראתי את הפוסט שלך בנשימה עצורה.
    וואו.
    אף פעם לא הבנתי עד כמה שלב התחקור בפיתוח למידה,
    דומה ממש לתחום שלך.
    יש לי כמה רעיונות טובים עכשיו,
    וקבלתי כמה תשובות על שאלות שלא ידעתי בכלל לשאול אותן.
    תודה על ההשראה

    • yifat 8 ביוני 2018 בשעה 7:26 הגב

      תודה רבה אני חושבת בדיוק כמוך. ונדמה לי שזה גם מבטא את העירוב בין העולמות שהיום הוא מאפיין אותנו בכלל

  6. גיורא כתר 8 ביוני 2018 בשעה 7:06 הגב

    נהניתי לקרוא את הפוסט.
    נקודות מעוררות מחשבה.
    שאלת המפתח, כפי שציינת בהקשר להיות "אנליסט ה – small data", היא האם או מתי המכונה תדע לבצע את ניתוח ההקשר הנסיבתי, ותדחוק את הצורך באנליסט הצידה או תצריך התאמה של האנליסט למצב החדש (לפחות באופן בו הוא נדרש כיום)

    • yifat 8 ביוני 2018 בשעה 7:30 הגב

      תודה רבה. נדמה לי שזו הזדמנות לגייס עכשיו תסריטאי מהוליווד שיעזור לנו לדמיין את העתיד

  7. טל בר 8 ביוני 2018 בשעה 8:56 הגב

    פוסט נפלא, לדעתי הכי טוב שלך! רלוונטי לא רק לאנשי מודיעין תחרותי

    • yifat 9 ביוני 2018 בשעה 13:15 הגב

      איזה כייף, תודה רבה!

  8. חיה גולן - פוטותרפיה באימון 9 ביוני 2018 בשעה 13:05 הגב

    איזה כיף שהיית שם וחזרת לספר 😉

    גם המשפט הכל כך מצחיק וכל כך נכון של פרופ' דן אריאלי, וגם ההגדרות המתומצתות של ביג דאטה וסמול דאטה הם מבחינתי דברים שקיימים גם כשאני יושבת מול מתאמן או קבוצה. אני רואה בעצמי ציידת מידע – ריגשי, מנטלי, תהליכי. כשאני מצליחה לאסוף את המידע הגדול, ומאפשרת למתאמן שלי לראות את המנגנונים שמפעילים אותו – אני מאפשרת לו לעשות בחירות מודעות ושינויים מודעים. ולעשות אותם לפעמים דרך קליטת האוטומטים הקטנים האלה, ה small data. בסופו של דבר המוח שלנו זה מיקרו קוסמוס לתהליכים חיצוניים גדולים ומורכבים.

    • yifat 9 ביוני 2018 בשעה 13:16 הגב

      תודה רבה, אני ממליצה לך לקרוא את הספר, הוא ממש עבודה אתנוגרפית והחזיר אותי ללימודי האנתרופולוגיה

  9. לימור בן-אליהו אבראשי 16 ביוני 2018 בשעה 8:23 הגב

    תודה יפעת. מעניין מאד !

    • yifat 16 ביוני 2018 בשעה 8:42 הגב

      תודה לך.

  10. עמית שחם 21 ביולי 2018 בשעה 7:00 הגב

    מאמר מעניין מרתק שמשנה פרספקטיבה.

    • yifat 21 ביולי 2018 בשעה 10:56 הגב

      תודה רבה

  11. איגור יבדוסין 14 בנובמבר 2018 בשעה 14:11 הגב

    הלכתי לקרוא קצת פוסטים ישנים 🙂 סיכום נהדר. הכתיבה שלך תמיד תענוג. כל הכבוד ויישר כח.

    • yifat 14 בנובמבר 2018 בשעה 14:27 הגב

      תודה רבה, איזה כייף לקרוא!

  12. עידית 23 בינואר 2019 בשעה 22:39 הגב

    כתבה מצוינת, עשית לי סדר ואופטימיות
    תודה!

השארת תגובה

ביטול

למה משקפיים?
עבורי מודיעין תחרותי הוא פרספקטיבה על המציאות המשתנה. אוסף המשקפיים הפך להיות סממן ההיכר שלי... לקרוא עוד
פוסטים אחרונים
מודיעין אנושי בעולם דיגיטלי – סיכום כנס 2018

מודיעין אנושי בעולם דיגיטלי – סיכום כנס 2018

מה הקשר בין ציידי מידע ומודיעין תחרותי?

מה הקשר בין ציידי מידע ומודיעין תחרותי?

מה למדתי בעבודה היום? הרצאה פתוחה

מה למדתי בעבודה היום? הרצאה פתוחה

ארכיונים
  • נובמבר 2018
  • יוני 2018
  • אפריל 2018
  • ינואר 2018
  • נובמבר 2017
  • אוגוסט 2017
  • יוני 2017
  • מאי 2017
  • מרץ 2017
חמושה במשקפיים–מודיעין תחרותי
© יפעת מכוריש 050-6263015
yifat.mechorish@gmail.com
נבנה ע״י TechJump, העסק החברתי לבניית אתרים
עיצוב הלוגו: סטודיו תמי סלע
גלילה לראש העמוד
דילוג לתוכן
פתח סרגל נגישות

כלי נגישות

  • הגדל טקסט
  • הקטן טקסט
  • גווני אפור
  • ניגודיות גבוהה
  • ניגודיות הפוכה
  • רקע בהיר
  • הדגשת קישורים
  • פונט קריא
  • איפוס