บิ๊กดาต้าคืออะไร มาทำความรู้จักกัน

, , Comments Off on บิ๊กดาต้าคืออะไร มาทำความรู้จักกัน

บิ๊กดาต้าคืออะไร มาทำความรู้จักกัน ปัจจุบัน เราทุกคนใช้งานโซเชียลมีเดีย เช่น You tube, Facebook, Twitter, Google, Netflix, Walmart, Starbucks สิ่งหนึ่งที่ทำให้โซเชียลมีเดียเหล่านี้ประสบความสำเร็จ คือ Big Data เป็นการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ได้จากการให้บริการมาใช้วิเคราะห์ เพื่อหาโอกาสทางธุรกิจ ใช้ประกอบการตัดสินใจในเรื่องสำคัญๆ ทั้งการพัฒนาด้านการขายและการตลาด การปรับปรุงสินค้าบริการให้ตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคยุคใหม่ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

บิ๊กดาต้า (Big Data) คือเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรมไอทีรุ่นใหม่ ที่ได้รับการออกแบบให้สามารถรองรับการเก็บ วิเคราะห์ และใช้งานดาต้าหลากหลายประเภท ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และมีปริมาณมหาศาลได้โดยมีต้นทุนต่ำเมื่อเทียบกับเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรมไอทีแบบเดิม นั่นทำให้คำว่า “บิ๊กดาต้า” มิได้หมายถึงเฉพาะตัวดาต้าเองเท่านั้น แต่ยังหมายถึงประเภทของเทคโนโลยีแบบใหม่ที่สามารถบริหารจัดการ สร้างการเข้าถึง และวิเคราะห์ดาต้าที่มีปริมาณมากขึ้นได้อย่างรวดเร็วขึ้นกว่าที่เทคโนโลยีแบบเดิมจะสามารถทำได้

เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าประกอบด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ควบรวม (integrate) จัดระเบียบ (organize) บริหารจัดการ (manage) และนำเสนอดาต้า (present) ที่มีลักษณะเป็น 3 V ดังต่อไปนี้

ปริมาณ (volume) คือขนาดของดาต้า ซึ่งการวัดว่า “มาก” หรือ “น้อย” นั้นไม่ได้มีตัวเปรียบเทียบที่แน่นอน ขึ้นอยู่กับแต่ละอุตสาหกรรม องค์กร หรือแอพพลิเคชัน โดยในความเป็นจริงแล้ว ขนาดมิได้สำคัญเท่ากับอัตราการเพิ่มขึ้นของดาต้าเมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิม

ความหลากหลาย (variety) คือประเภทของตัวดาต้าและแหล่งที่มาของดาต้าที่แตกต่างกัน ซึ่งนี่คือลักษณะสำคัญของดาต้าที่กำลังเป็นเปลี่ยนไป ความท้าทายที่มาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงนี้คือการจัดเก็บ วิเคราะห์ และดึงเอาข้อมูลเชิงลึก (insight) ออกมาจากดาต้าเหล่านี้

ความเร็ว (velocity) คือความเร็วของการเปลี่ยนแปลงของดาต้า ซึ่งส่งผลให้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ดาต้าที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ในช่วงเวลาสั้น ๆ นั่นคือในระดับนาที มิใช่ระดับชั่วโมงหรือระดับวัน กลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการตอบสนองต่อสภาพตลาดและความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว หรือแม้กระทั่งการตรวจจับหลักฐานการทุจริตต่าง ๆ

ห่วงโซ่มูลค่าในอุตสาหกรรมบิ๊กดาต้า Big Data ประกอบด้วยอะไรบ้าง
ผู้พัฒนาและผู้ผลิตเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับบิ๊กดาต้าและอนาไลติกส์นั้นมีหลากหลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นผู้พัฒนาและผู้ผลิตเทคโนโลยีด้านฮาร์ดแวร์โครงสร้างพื้นฐานระบบ เครื่องมือและแพลตฟอร์มทางธุรกิจ เครื่องมือและแพลตฟอร์มเทคโนโลยีสารสนเทศ เครื่องมือและแพลตฟอร์มการบริหารและควบรวมดาต้า รวมถึงเครื่องมือและแพลตฟอร์มอนาไลติกส์ และแอพพลิเคชันทางธุรกิจ

ในปัจจุบันนี้ การนำ Big Data มาใช้ในภาครัฐ เพื่อแก้ปัญหาความเดือดร้อนและลดความเหลื่อมล้ำ โดยนำข้อมูลในระบบราชการจากหลายหน่วยงาน เช่น ข้อมูลสาธารณสุข ทะเบียนราษฎ์ ที่ตั้งของธุรกิจ โรงพยาบาล สถานบำบัด สถานการณ์จ้างงานฯ มาวิเคราะห์และการเชื่อมโยงกัน เกิดเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data ของภาครัฐ ผ่านกระบวนการวิเคราะห์เชื่อมโยงเพื่อตอบการให้บริการของภาครัฐ ตัวอย่างเช่น รัฐบาลต้องการช่วยเหลือผู้มีรายได้น้อย แต่แทนที่จะช่วยเหลือโดยให้เงินอุดหนุนที่เท่าๆ กันแบบปูพรมทั้งประเทศ ก็นำ Big Data ซึ่งเป็นข้อมูลจากแหล่งต่างๆมาใช้ชี้จำเพาะว่าบุคคลใดที่ถือว่ามีรายได้น้อย พร้อมทั้งกำหนดระดับและลักษณะความช่วยเหลือที่แตกต่างกัน เช่น ผู้มีรายได้น้อยที่สูงอายุ เป็นผู้พิการ อยู่กับบ้าน ให้ลูกหลานดูแล รัฐอาจช่วยโดยสนับสนุนขาเทียม ให้คูปองเข้ารับการทำกายภาพบำบัด พร้อมทั้งเลือกอาชีพที่เหมาะสมกับกายภาพของผู้สูงอายุ

การฝึกอาชีพเพื่อเพิ่มรายได้ ให้กับผู้มีรายได้น้อย พร้อมทั้งจับคู่กับแหล่งงานที่อยู่ใกล้เคียงกับที่พักอาศัย อีกทั้งยังติดตามและเสนอโอกาสฝึกอาชีพใหม่ๆ เพิ่มเติม เพื่อให้มีรายได้ที่สูงขึ้นและพัฒนาคุณภาพชีวิตให้ดีขึ้น ซึ่งถ้าวิเคราะห์ดูจะเห็นว่า ข้อมูลจำนวนมากเกิดการบูรณาการและวิเคราะห์ เพื่อใช้สำหรับการตัดสินใจในการให้บริการของภาครัฐได้ตรงกลุ่มเป้าหมาย โดยในปัจจุบันนี้ จะเห็นได้จากการใช้บัตรประชาชนเพียงบัตรเดียวก็สามารถเข้าถึงบริการภาครัฐได้มากขึ้น

Big Data สำหรับภาคเอกชนที่นำมาใช้ประโยชน์ เช่น เว็บไซต์อี-คอมเมิร์ช ที่จัดเก็บข้อมูลพฤติกรรมการซื้อสินค้าของลูกค้าอย่างต่อเนื่อง และมีระบบที่ทำหน้าที่คัดเลือกสินค้าอื่นๆ ที่คาดว่าลูกค้าจะต้องการเพิ่มเติม แล้วนำเสนอขึ้นมาให้โดยอัตโนมัติบนหน้าเว็บไซต์อี-คอมเมิร์ชของลูกค้ารายนั้นๆ ทั้งนี้ ลูกค้าแต่ละคน ไม่จำเป็นต้องนำเสนอสินค้าเดียวกัน จากการสังเกตพฤติกรรมการซื้อสินค้า พบว่าภาคเอกชนจะมีการเก็บข้อมูล ชื่อ ที่อยู่ เพศ เชื้อชาติ อายุ ประวัติการซื้อสินค้า ชนิดสินค้า เวลาที่ซื้อ มูลค่าสินค้า นำมาวิเคราะห์จับคู่กับสินค้าอื่นที่มีศักยภาพ ทั้งนี้ เงื่อนไขหรือสูตรการจับคู่อาจแตกต่างกันไป ตามกลุ่มลูกค้าหรือประชากรในแต่ละประเทศ หรือตามกลุ่มสังคมหรือวัฒนธรรม