ปัจจุบันนี้มีข้อมูลเกิดขึ้นอย่างมหาศาลในทุก ๆ วัน โดยเฉพาะข้อมูลบนโลกอินเทอร์เน็ต ทั้งจาก E-mail ไฟล์เอกสาร ภาพถ่าย ไฟล์เสียง ไปจนถึงฟีดหรือโพสต์ต่าง ๆ บนโซเชียลมีเดีย ข้อมูลมหาศาลเหล่านี้ ถูกเรียกว่า Big Data ซึ่งมีการสร้างขึ้นใหม่และไหลเวียนอยู่ในระบบตลอดเวลา ด้วยเหตุนี้ทำให้หลาย ๆ บริษัทเห็นถึงข้อดีของการนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้งาน
อย่างไรก็ตาม การจะนำข้อมูล Big Data ไปใช้งานต่อให้เกิดประโยชน์ได้นั้น จำเป็นจะต้องผ่านขั้นตอนการทำความสะอาดข้อมูลเสียก่อน ไม่เช่นนั้นข้อมูลที่ไม่เป็นประโยชน์จะปะปนไปด้วย การจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ คือการทำ Data Cleansing ด้วยการใช้ Data Science ในการคัดกรองข้อมูลนั่นเอง
Data Science คืออะไร
Data Science เป็นกระบวนการที่นำเอาข้อมูลมหาศาลมาใช้ให้เกิดประโยชน์และสร้างมูลค่าต่อธุรกิจ โดยจะต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่เรียกว่า Data Expert หรือ Data Scientistในการจัดการและนำข้อมูลที่มีอยู่มาทำ Data Cleansing หลังจากนั้นจึงนำข้อมูลไปวิเคราะห์เพื่อหาองค์ความรู้ใหม่จากชุดข้อมูลที่มีอยู่ และนำมาพัฒนาปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
Data Science สำคัญอย่างไรต่อการแข่งขันทางธุรกิจในปัจจุบัน
ปัจจุบัน Data Science ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการแข่งขันทางธุรกิจเป็นอย่างมาก เนื่องจากข้อมูลทางธุรกิจที่เกิดขึ้นมหาศาล เป็นสิ่งที่ธุรกิจและองค์กรต่าง ๆ สามารถนำไปวิเคราะห์และต่อยอดสู่การผลิตสินค้าให้ตรงกับพฤติกรรมและความต้องการของผู้บริโภคมากยิ่งขึ้น
จึงอาจกล่าวได้ว่า สำหรับคนทำธุรกิจแล้ว ข้อมูลเหล่านี้คือสินทรัพย์ล้ำค่า ที่มีประโยชน์ต่อการนำข้อมูลไปวิเคราะห์วิจัย เพื่อสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดขององค์กรให้มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากในองค์กรใหญ่มีการนำ Big Data และ Data Science เข้าไปใช้ในกระบวนการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ จะทำให้องค์กรสามารถสร้างแต้มต่อทางธุรกิจและก้าวขึ้นเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมได้อย่างยั่งยืน
ขั้นตอนของการทำ Data Science เพื่อให้องค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
1. เก็บข้อมูล (Collect)
ในการเก็บข้อมูลนั้น สามารถทำได้หลากหลายวิธีด้วยกัน ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ต้องการเก็บ ไม่ว่าจะเป็นการเก็บ Log จากผู้เข้าใช้งานเว็บไซต์ เพื่อบันทึกการกระทำต่าง ๆ ของผู้ใช้งาน หรือจะเป็นการเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์อื่น ๆ ก็ตาม โดยสิ่งสำคัญเลยก็คือต้องกำหนดให้ชัดเจนว่าจุดประสงค์ของการใช้ข้อมูลคืออะไร และมีข้อมูลอะไรบ้างที่เราต้องการเลือกไปใช้งาน
2. จัดการข้อมูล (Manage)
หลังจากเก็บข้อมูลมาเรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนต่อไปเลยก็คือการทำความสะอาดข้อมูลหรือ Data Cleansing นั่นเอง โดยขั้นตอนนี้จะใช้เวลาจำนวนมากในการจัดการ แต่เมื่อทำความสะอาดเสร็จแล้ว ก็ทำให้เราสามารถจัดเก็บลงฐานข้อมูลในแต่ละประเภทได้อย่างเหมาะสม โดยที่จะต้องพิจารณาถึงนโยบายขององค์กรร่วมด้วย เพื่อเตรียมความพร้อมในการดำเนินงานขั้นตอนต่าง ๆ ต่อไป
3. วิเคราะห์และนำข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจ (Analyze and Decision )
กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องอาศัยความสามารถในการเขียนโปรแกรม เพื่อนำข้อมูลที่จัดเก็บไว้มาใช้ในการวิเคราะห์ต่อยอดทางธุรกิจในด้านต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์เพื่อหาสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเพื่อนำมาปรับแผนการตลาด และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างโมเดลการทำงานและจัดกิจกรรมทางการตลาดให้เหมาะสม เป็นต้น
โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในส่วนนี้จะมุ่งเน้นไปที่การหาข้อมูลเชิงลึก และดูสถิติต่าง ๆ จากนั้นจึงจะนำผลลัพธ์ที่ได้มาใช้มาวิเคราะห์เพื่อแก้ไขปัญหาและช่วยตัดสินใจทางธุรกิจให้เฉียบขาดในท้ายที่สุด
ไม่ว่าคุณจะเป็นคนในองค์กรประเภทใด แต่หากสนใจเกี่ยวกับ Big data หรือ Data Science เพื่อนำไปปรับใช้กับการทำงานให้ง่าย สะดวก และคล่องตัวมากขึ้น สามารถติดต่อ Data Wow ได้ทันที เราคือผู้เชี่ยวชาญในการทำงานด้าน Data ที่รองรับความต้องการหลากหลายรูปแบบ พร้อมให้บริการโดยทีมงานมืออาชีพ ติดต่อเราได้ทางอีเมล sales@datawow.io หรือโทร. 02-024-5560
Big Data … Big Data เต็มไปหมด มองไปทางไหนก็เจอแต่คำว่า “Big Data” ตกลงมันคืออะไรกันแน่ เทคโนโลยีมันพัฒนาไปรวดเร็วเหลือเกิน ฉันตามไม่ทันแล้วพี่บัวลอย~ แต่เอาล่ะ ไม่ต้องกังวลไป เราขออาสาอธิบายให้ทุกคนฟังเอง ไม่ต้องพูดพร่ำทำเพลงอะไรละ เริ่มกันเลยดีกว่า
Big Data คืออะไร?
Big Data คือ ข้อมูลทีมีขนาดใหญ่ (บักเอ้ก!) เช่น ข้อมูลการบริการทางเว็บ ข้อมูลจากอุปกรณ์ตรวจจราจร ช้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลด้านการตลาดการเงิน และข้อมูลอื่น ๆ อีกร้อยแปดพันประการ ที่ระบบฐานข้อมูลธรรมดาบริหารจัดการไม่ไหว แต่ข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้ประโยชน์ได้หากนำไปศึกษาและวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ แต่ไม่ใช่ว่าข้อมูลทุกอย่างจะเรียกว่า Big Data ได้หรอกนะ มันมีองค์ประกอบของมันอยู่น่ะ
Big Data ต้องประกอบด้วยคุณสมบัติ 3 ข้อ ดังนี้
- ปริมาตร (Volume) หมายถึง ข้อมูลนั้นมันต้องมีขนาดใหญ่มาก (ก ล้านตัว) ซึ่งไม่สามารถประมวลผลปริมาณของข้อมูลด้วยระบบฐานข้อมูลได้ จำเป็นต้องใช้คลังข้อมูล (Data Warehouse) และซอฟต์แวร์ฮาดูป (Hadoop) ทำงานประสานกันในการบริหารจัดการข้อมูล
- ความเร็ว (Velocity) หมายถึง ข้อมูลดังกล่าวต้องมีอัตราการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น ข้อมูลจากภาพถ่ายโทรศัพท์ที่ถูกอัพโหลดขึ้น ข้อมูลการพิมพ์สนทนา ข้อมูลวิดีโอ รวมไปถึงข้อมูลการสั่งซื้อสิ้นค้า พูดง่าย ๆ คือ ข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นตลอดเวลาแบบไม่มีหยุดยั้งนั่นแหละ
- ความหลากหลาย (Variety) หมายถึง รูปแบบข้อมูลต้องมีความหลากหลาย อาจจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้าง ซึ่งผมไม่ขอลงลึกนะเพราะมันซับซ้อนมาก แต่เอาเป็นว่ารูปแบบข้อมูลของ Big Data มันมีทุกอย่าง ไม่ได้จำกัดแค่พวกข้อความ อีเมล์ รูปภาพ ฯลฯ เท่านั้น
ลำดับต่อไปจะพูดถึงสิ่งที่หลายคนอยากรู้ นั่นคือ…
Big Data สามารถนำมาใช้กับธุรกิจได้อย่างไร?
ไม่ว่าธุรกิจไหน ๆ ต่างก็ต้องการข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าของตัวเองหรือข้อมูลอื่น ๆ ที่มีผลต่อองค์กรทั้งนั้น ซึ่งมันก็อยู่ในสิ่งที่เรียกว่า Big Data นั่นแหละ แต่มันสุมกันอยู่เหมือนกองเอกสารขนาดมโหฬาร จะหยิบเอามาใช้เลยก็เป็นไปไม่ได้ หน้าที่ขององค์กรคือการนำข้อมูลเหล่านั้นไปทำการประมวลผล วิเคราะห์และสรุปผลออกมาเพื่อให้ได้สิ่งที่องค์กรต้องการ ยกตัวอย่างเช่น
ช่วยให้องค์กรเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า
องค์กรจะสามารถรู้ได้ว่าลูกค้ามีพฤติกรรมในการเลือกซื้อสินค้าอย่างไร ปัจจัยอะไรบ้างที่ทำให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อสินค้าดังกล่าว ความต้องการของลูกค้า รวมไปถึงแนวโน้มในการซื้อสินค้าใกล้เคียง
ช่วยให้องค์กรสามารถคาดการณ์เทรนด์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
อย่างที่บอกไปว่า Big Data มีข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว พวกกระแสต่าง ๆ ที่นิยมอยู่ในเวลานั้น รวมไปถึงกระแสบางอย่างที่ก่อตัวอย่างเงียบ ๆ ก็อยู่ในนั้นด้วย ดังนั้นการวิเคราะห์ Big Data ก็จะช่วยให้องค์กรจับกระแสและกลายเป็นผู้นำเทรนด์ในอนาคตได้
ช่วยให้องค์กรรับมือกับปัญหาในอนาคตได้
นอกจากเรื่องเทรนด์แล้ว การวิเคราะห์ Big Data ยังทำให้องค์กรสามารถคาดการณ์หรือดูแนวโน้มของปัญหาที่จะเกิดขึ้นกับองค์กรของตัวเองได้ อันนำไปสู่เรื่องการปรับตัวของธุรกิจ การปรับเรื่องนโยบาย รูปแบบการบริหารจัดการ รวมไปถึงยุทธศาสตร์ขององค์กรด้วย
แล้วมีธุรกิจอะไรบ้างที่นำ Big Data ไปใช้แล้ว?
บริษัทยักษ์ใหญ่หลายบริษัทมีการนำ Big Data ไปใช้งานแล้ว ยกตัวอย่างเช่น Amazon, EBay, Netflix, Google, Twitter และ Airbnb เป็นต้น ส่วนใหญ่ก็ใช้วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและนำข้อมูลมาปรับ Strategy ของบริษัทนั่นเอง
บริษัทขนาดเล็ก-กลาง จะใช้ Big Data บ้างได้ไหม?
ต้องบอกว่าการลงทุนทำ Big Data นั้นมีต้นทุนที่ค่อนข้างสูง บริษัทต้องมีทรัพยากรที่ค่อนข้างพร้อมระดับหนึ่ง รวมไปถึงบุคคลากรที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านนี้ก็ยังมีน้อยมากในตลาดแรงงานไทย อันได้แก่ Data Engineer, Data Scientist และ Data Analyst เป็นต้น ทำให้บรรดาองค์กรใหญ่ ๆ ควานหาคนเหล่านี้กันให้ควั่กและเสนอค่าจ้างที่สูงมาก (ตามหลัก Demand & Supply นั่นแหละ) บริษัทขนาดเล็ก-กลางจึงอาจจะดึงตัวคนเหล่านี้มาได้ยาก แต่ก็ไม่ควรเมินเฉยนะ อาจจะค่อย ๆ ศึกษาไปก่อนเท่าที่จะทำได้ เพราะนี่เป็นเรื่องจำเป็นสำหรับทุกองค์กร
บทส่งท้าย Big Data
Big Data เป็นสิ่งที่องค์กรใหญ่ ๆ ทั่วโลกเริ่มหันมาให้ความสนใจและลงทุนกับเรื่องนี้อย่างจริงจังกันแล้ว เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีที่จะสามารถซัพพอร์ตองค์กรได้แทบทุกมิติ เพราะทุกอย่างล้วนสัมพันธ์กับข้อมูลทั้งสิ้น และเชื่อได้เลยว่า Big Data จะเป็นตัวแปรสำคัญที่เปลี่ยนแปลงหลายสิ่งหลายอย่างในอนาคตอย่างแน่นอน