ในยุคที่กำลังขับเคลื่อนด้วยดิจิทัล การเก็บข้อมูลในรูปแบบกระดาษของแต่ละองค์กร อาจจะเป็นเรื่องที่ทำให้การทำงานช้าลงไปแล้ว เพราะในตอนนี้ข้อมูลทุกอย่างสามารถเก็บเอาไว้บน Cloud ซึ่งจะเป็นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่เรียกใช้ได้จากทุกที่ ทุกเวลา Show
ในบทความนี้มารู้จัก Big Data ว่ามีที่มาที่ไป ประโยชน์ รวมถึงข้อควรระวังในการใช้งาน Big Data ที่คุณควรรู้คืออะไรบ้าง? แบบครบถ้วนในบทความเดียวเลย อ่านตามหัวข้อ ทำความรู้จักกับ Big DataBig Data คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีทั้งหมดภายในองค์กรไม่ว่าจะเป็น
เมื่อข้อมูลมีปริมาณมากจึงต้องอาศัยระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ สามารถรองรับปริมาณข้อมูลที่มีอยู่อย่างมหาศาล เบื้องต้นการเก็บข้อมูลแบบ Big Data นี้ สามารถนำไปวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ เพื่อนำไปวางแผน และตัดสินใจ ในการดำเนินธุรกิจ หรือช่วยเพิ่มโอกาสในการทำธุรกิจให้ก้าวหน้ามากขึ้น Big Data เกิดขึ้นได้อย่างไร?Big Data เป็นคำศัพท์ใหม่ที่เพิ่งเริ่มใช้ในช่วงปี 1990 โดยมี John Mashey ผู้ที่ทำให้คำนี้เป็นที่รู้จักขึ้นมา ซึ่งปกติแล้ว Big Data จะเป็นข้อมูลที่มีปริมาณที่ใหญ่มากโดยที่ซอฟท์แวร์รุ่นเก่าไม่สามารถประมวลผลได้ หรือสามารถประมวลผลได้แต่ใช้เวลานาน โดย Big Data จะมีทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ขนาดของ Big Data ก็จะมีการเพิ่มขนาดของข้อมูลขึ้นไปเรื่อยๆ จากปัจจุบันที่มีขนาดข้อมูลหลายพัน Terabytes ก็จะมีการเพิ่มขนาดเป็น Zettabytes การทำงานของ Big Data ต้องอาศัยเทคนิคและเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่สามารถรองรับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ซับซ้อน และหลากหลายได้ โดยในปี 2018 ได้มีการนิยาม Big Data ใหม่ว่า “Big Data คือ เครื่องมือที่ใช้ในการจัดการกับข้อมูล” ลักษณะสำคัญของ Big DataBig Data จะต้องมีลักษณะสำคัญ 4V ดังต่อไปนี้ จึงจะเรียกได้ว่าเป็น Big Data 1. ปริมาณ (Volume)คือ ปริมาณข้อมูลที่สามารถผลิตและจัดเก็บไว้ได้จะต้องขนาดที่ใหญ่มากเพียงพอ ซึ่งปริมาณของข้อมูลจะเป็นข้อบ่งบอกได้ถึงคุณภาพและประสิทธิภาพของข้อมูลภายในนั้น และสามารถนำไปพิจารณาต่อได้ว่าข้อมูลที่มีอยู่เหล่านั้น ถือเป็น Big Data หรือไม่ 2. ความหลากหลาย (Variety)คือ ความหลากหลายของประเภทของข้อมูล โดยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อยอดได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เป็นตัวหนังสือ, รูปภาพ, ข้อมูลเสียงที่ถูกบันทึกไว้, วีดีโอหรือไฟล์ประเภทอื่นจากหลากหลายแหล่งที่มา ก็สามารถเป็นส่วนหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ Big Data ได้ ซึ่งจะเป็นข้อมูลจากทุกฝ่ายไม่ว่าจะเป็นการเงิน ฝ่ายขาย การตลาด ลูกค้าสัมพันธ์ บัญชี รวมถึงตัวหนังสือที่อาจเป็นบทสนทนาระหว่างแผนก หรือระหว่างบริษัท ซึ่งอาจเป็นข้อความจาก Social Media รวมถึง URLs ที่มีข้อมูลเข้ามาอยู่ในทุกวัน 3. ความเร็ว (Velocity)คือ ความเร็วในการประมวลผลและผลิตข้อมูลขึ้นมาเพื่อให้ทันกับความต้องการของผู้ใช้งาน ซึ่ง Big Data คือข้อมูลที่ได้มาแบบ Real-Time และประมวลผลอยู่ตลอดเวลา แตกต่างจาก Small Data ที่ไม่สามารถทำได้ Big Data จะมีความถี่ในการประมวลผลที่มากกว่า การบันทึกข้อมูลที่มากกว่า และเผยแพร่ข้อมูลที่มากกว่า ข้อมูลของ Big Data ที่มีอัตราการเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ว่าจะเป็น
ซึ่งหากมานั่งดูแล้วจะถือว่าเป็นข้อมูลที่มีอยู่มาก และมีการอัปเดทเคลื่อนไหวอยู่ตลอดเวลา 4. คุณภาพของข้อมูล (Veracity)คือ คุณภาพของข้อมูลที่สามารถนำไปวิเคราะห์ข้อมูลต่อไปได้อีก เป็นข้อมูลที่ยังไม่ผ่านการประมวลผลอยู่ในรูปแบบของข้อมูลดิบซึ่งสามารถนำไปประมวลผลต่อไปได้ และเป็นข้อมูลที่มาจากหลากหลายแหล่งไม่ว่าจะเป็น Facebook, Youtube, Twitter ซึ่งข้อมูลจากแหล่งเหล่านี้ยากที่จะสามารถควบคุมคุณภาพรวมถึงการคัดกรองข้อมูล และความน่าเชื่อถือของข้อมูล จึงต้องนำข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่กระบวนการทำ Data Cleansing นอกจาก 4V ที่เป็นลักษณะสำคัญของ Big Data นี้แล้วก็ยังมีลักษณะข้ออื่นๆ ที่สามารถบ่งบอกได้ว่าเป็น Big Data เช่นเดียวกัน ได้แก่
Big Data เหมาะกับใคร?Big Data เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลจากทุกแหล่งที่มาสามารถนำไปวิเคราะห์และวางแผนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการส่วนหนึ่ง เพื่อช่วยให้สามารถเข้าถึงความต้องการของผู้บริโภคได้มากที่สุด เมื่อลดระยะเวลาในการดำเนินงานได้ ก็สามารถลดต้นทุนได้เป็นอย่างดี ซึ่งประโยชน์ในส่วนนี้ของ Big Data ทำให้บริษัทใหญ่ๆ หลายเจ้านำไปใช้ในการวางแผนการตลาดเพื่อวิเคราะห์ลักษณะของผู้บริโภครวมถึงความต้องการของผู้บริโภค สำหรับรองรับธุรกิจขนาดใหญ่ เช่น บริษัทขายของออนไลน์ ใช้ Big Data ในการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าโดยอาศัยข้อมูลจากการ Tracking (ติดตามพฤติกรรมการใช้งาน) การค้นหาข้อมูลของลูกค้า ว่ามีความต้องการเป็นอย่างไร โดยยังสามารถตรวจสอบราคาของคู่แข่ง จำนวนสินค้า เพื่อนำเสนอให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุด แล้วจึงนำข้อมูลเหล่านี้มาเสนอให้กับลูกค้าแบบอัตโนมัติและปรับราคาขึ้นหรือลงโดยอิงจากความต้องการของตลาด กระบวนการทำงานของ Big Dataขั้นตอนและกระบวนการทำงานของ Big Data มีอยู่ 3 ขั้นตอนหลักๆ ดังนี้ 1. จัดเก็บข้อมูล (Storage)เป็นขั้นตอนการจัดเก็บรวบรวมข้อมูลทั้งหมดจากแหล่งต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพรวมถึงข้อมูลที่คาดว่าอาจจะเป็นประโยชน์ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เป็นตัวอักษร ไฟล์เอกสาร ไฟล์รูปภาพ ไฟล์วีดีโอ ไฟล์เสียงที่ถูกบันทึก จะถูกเก็บรวบรวมไว้ที่นี่ 2. การประมวลผลข้อมูล (Processing)การประมวลผลข้อมูล หลังจากที่นำข้อมูลมารวบรวมไว้ได้ในที่เดียวแล้ว ข้อมูลต่างๆ จะถูกนำไปจัดหมวดหมู่ให้อยู่ในกลุ่มที่มีความเกี่ยวข้องกันหรือความสัมพันธ์ใกล้เคียงกัน ให้ผลลัพธ์คล้ายคลึงกันมากที่สุด แล้วจึงนำมาเปลี่ยนเป็นรูปแบบข้อมูลเพื่อนำเอาข้อมูลที่มีอยู่เหล่านี้เข้าระบบข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้ว 3. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyst)การวิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอข้อมูล หลังจากที่ข้อมูลทั้งหมดได้ถูกจัดกลุ่มและแยกประเภทเรียบร้อยแล้วนั้น ต่อจากนั้นจะนำมาวิเคราะห์หา Pattern ความเกี่ยวข้องกันทั้งหมด ที่อาจมองไม่เห็นได้เลยด้วยตา ไม่ว่าจะเป็นการหา แนวโน้มของการตลาด ความต้องการของลูกค้า กระแสที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคต และข้อมูลด้านอื่นที่เป็นประโยชน์ และจัดมานำเสนอในรูปแบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นรูปภาพหรือกราฟ ประโยชน์ของการใช้ Big Dataจริงๆ แล้ว Big Data สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับหลายภาคส่วน ไม่ว่าจะเป็นภาครัฐ หรือภาคเอกชน ในส่วนนี้จะพูดถึงประโยชน์ของ Big Data หากนำมาปรับใช้ในภาคธุรกิจแล้วจะสามารถทำให้
ข้อควรระวังในการใช้ Big Dataเมื่อรู้จักกับ Big Data และประโยชน์ของการใช้งานไปแล้ว มาดูกันว่าข้อควรระวังจากการใช้งานมีอะไรบ้าง 1. เลือกเชื่อตัวเองมากกว่าข้อมูลที่ได้จาก Big Data ความล้มเหลวหลังจากที่เลือกใช้ Big Data ทีมบริหารยังคงเลือกที่จะเชื่อตัวเองมากกว่า ถึงแม้ว่าข้อมูลที่ได้มากจาก Big Data นั้นจะเป็นข้อมูลที่เป็นเหตุเป็นผลแล้วก็ตาม 2. เลือกใช้เครื่องมือแก้ไขปัญหาที่ผิด หลังจากที่เริ่มต้นใช้ Big Data เข้ามาใช้ในองค์กรแล้วแต่ด้วย Big Data อาจเป็นเทคโนโลยีใหม่ในองค์กร คนในองค์กรอาจจะยังเลือกใช้เทคโนโลยีในรุ่นเก่าที่คุ้นชินมากกว่า เข้ามาแก้ไขปัญหาทำให้การใช้เทคโนโลยี Big Data ในองค์กรไม่สำเร็จ 3. ขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะด้าน IT เนื่องจากเทคโนโลยี Big Data เป็นเทคโนโลยีที่มีความทันสมัย จึงจำเป็นต้องใช้บุคลากรที่มีความรู้และความชำนาญในด้าน IT เป็นอย่างมาก หากขาดบุคลากรด้านนี้ไปก็อาจทำให้การใช้ Big Data ในองค์กรสำเร็จได้ยาก 4. อาจเกิดปัญหาที่ Big Data ก็ไม่สามารถแก้ไขได้ การใช้เทคโนโลยี Big Data ในองค์กรก็อาจเกิดปัญหาขึ้นมาได้ซึ่ง Big Data ก็ไม่สามารถแก้ไขปัญหาในส่วนนี้ได้ โดยอาจจะเป็นปัญหาด้านอินเตอร์เน็ต หรือขาดบุคลากรที่มีความรู้ความสามารถด้าน IT 5. การใช้เทคโนโลยี Big Data ที่อาจสวนทางกับการวางแผนขององค์กร การนำ Big Data ไปปรับใช้ในองค์กร จะไม่สามารถประสบสำเร็จได้เลยหากขาดการสนับสนุนที่ดีจากองค์กร หรือให้ความสำคัญกับแผนอื่นมากกว่า 6. ขาดการเก็บข้อมูลที่มากเพียงพอ ในหลายองค์กรอาจขาดการเก็บข้อมูลเพิ่มเติม ซึ่งในหลายองค์กรหลีกเลี่ยงที่จะหาข้อมูลเอง เนื่องจากการเพิ่มขั้นตอนในการทำงาน อาจทำให้ข้อมูลที่วิเคราะห์มาอาจคลาดเคลื่อนได้เนื่องจากขาดข้อมูลที่สำคัญไป Big Data เทคโนโลยีที่ช่วยการตลาดให้มีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลBig Data เป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลายด้านไม่ว่าจะเป็นการวางแผนระดับประเทศ การวางแผนธุรกิจในองค์กร การวางแผนด้านการศึกษา การวางแผนด้านการแพทย์ และในด้านอื่นๆ อีกหลากหลายด้าน ถึงแม้ว่า Big Data จะมีประโยชน์อยู่มาก แต่หากขาดการสนับสนุนที่ดีจากองค์กรก็อาจทำให้ไม่ประสบความสำเร็จได้ นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องใช้เงินลงทุนในช่วงแรก และต้องการบุคลากรที่มีความรู้ความสามารถด้าน IT อย่างมาก การเชื่อมต่ออินเตอร์เน็ตที่มีประสิทธิภาพก็มีความสำคัญอย่างมากเช่นเดียวกัน ทั้งในการเชื่อมต่อ หาข้อมูลและรวบรวมข้อมูล ซึ่งในอนาคตเทคโนโลยี Big Data จะมีความสำคัญในการใช้ชีวิตประจำวันอย่างมาก เนื่องจากข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดจะสามารถนำไปวิเคราะห์และประมวลผลได้ทั้งหมด หากคุณต้องการปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับการเก็บข้อมูล ติดตามพฤติกรรมผู้ใช้งาน หรืออยากหาระบบสำหรับองค์กรที่จะช่วยให้ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปรึกษาเราได้ฟรี ไม่มีค่าใช้จ่ายนะครับ 🙂 |