Big Data วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพิ่มศักยภาพธุรกิจที่ดีกว่าเดิม (จำนวน 1,076 คำ)

BIG DATA เป็นเทรนด์ของโลกยุคใหม่ที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ เพราะการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในเชิงธุรกิจ ทำให้ทำการตลาดได้เหมาะสม เพิ่มยอดขาย ธุรกิจเติบโต และช่วยให้ได้เปรียบในการแข่งขัน สามารถประเมินความเสี่ยง ตลอดจนพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการของตลาดอยู่เสมอ

BIG DATE อนาคตธุรกิจยุคใหม่

ข้อมูลจาก Gartner บริษัทที่ปรึกษาชั้นนำได้คาดเดาเทรนด์อนาคตว่า 

• ในอีก 2 ปีข้างหน้าการลงทุนในสตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีแหล่ง Data Set ขนาดใหญ่จะมีมูลค่าเกิน 10,000 ล้านเหรียญดอลลาร์สหรัฐ องค์กรที่ส่งเสริมและพัฒนาให้นำ Big Data มาใช้จะมียอดขายสูงกว่าองค์กรที่ไม่ได้ให้ความสำคัญกับ Big Data 
• ภาคการผลิตเกิดการขยายตัว มีการใช้ IoT เก็บข้อมูลและนำข้อมูลไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องจักร ช่วยลดต้นทุนลงได้ถึง 40%
• 75% ขององค์กรธุรกิจจะปรับตัวและทำ Digital Transformation เพื่อทำให้ระบบข้อมูลองค์กรทั้งหมดเชื่อมต่อกันและสร้าง Data - Driven โมเดล ภายในปี 2026  

Big Data คืออะไร

Big Data คือ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน นำมาสู่การตัดสินใจและต่อยอดเชิงธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยเพิ่มโอกาส ขับเคลื่อนนวัตกรรม และปรับกลยุทธ์ธุรกิจให้ปลอดภัยจากทุกความเสี่ยง ซึ่งเครื่องมือในการประมวลผลมีการพัฒนาให้สามารถประมวลผลได้หลายรูปแบบ อาทิ ประมวลผลแบบคลาวด์ ประมวลผลแบบกระจาย เป็นต้น เพื่อให้วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีคุณภาพ โดยต้องคำนึงถึงจริยธรรมในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ทั้งความเป็นส่วนตัว การให้ความยินยอม และความปลอดภัย 

Big Data มีกี่ประเภท

1. ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data)
   ข้อมูลที่มาในรูปแบบโครงสร้างหรือตาราง ง่ายต่อการวิเคราะห์ รวบรวมข้อมูลจากที่ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว 
2. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)
   ไม่มีการจำกัดความ วิเคราะห์ได้ยาก มักประกอบด้วยข้อมูลต่างๆ เช่น วันที่ ตัวเลข ข้อเท็จจริง เช่น ไฟล์ VDO ไฟล์เสียง ภาพถ่ายในโซเชียลมีเดีย ฯลฯ
3. ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Unstructured Data)
   ข้อมูลที่ผสานระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง มักไม่สอดคล้องกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น XML ฯลฯ

Big Data นำไปใช้งานได้อย่างไร

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) ได้แก่

• รู้ความต้องการของธุรกิจและขอบเขตปัญหา เพื่อไปสู่เป้าหมายที่ต้องการ
• รวบรวมข้อมูล ทุกรูปแบบจากหลากหลายแหล่งที่มี ตลอดจนบนแอปพลิเคชัน คลาวด์ IOT และอื่นๆ
• เก็บข้อมูล นำข้อมูลจากหลากหลายแหล่งข้อมูลมาจัดเก็บใน Cloud หรือ Server ที่เตรียมไว้ 
• จัดระเบียบข้อมูล สำคัญมาก โดยเฉพาะข้อมูลขนาดใหญ่และไม่มีโครงสร้างต้องจัดการให้เหมาะสม
• ล้างข้อมูล ลบข้อมูลที่ซ้ำหรือไม่จำเป็น เพื่อให้ผลการวิเคราะห์มีประสิทธิภาพ เพิ่มคุณภาพของข้อมูล
• วิเคราะห์ข้อมูล แปลงข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่พร้อมใช้งาน โดยใช้เทคนิคการค้นหาความผิดปกติและสร้างกลุ่มข้อมูล ใช้ข้อมูลจากอดีตคาดการณ์อนาคต ใช้อัลกอริทึมจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนที่สุด 
• แสดงผลข้อมูล สร้างรายงานนำเสนอแบบกราฟหรือสรุปรวมหลาย Visuals เพื่อนำเสนอข้อมูลประกอบการตัดสินใจ อาจเตรียม KPI หรือ Business logics ที่ต้องการ นำไปสู่การติดตั้งระบบที่เหมาะสม

Big Data สำคัญอย่างไรในโลกธุรกิจ

•  ลดต้นทุนและเวลา
  ระบุเทคนิคธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ทันที ทำให้ตัดสินใจได้เร็ว อย่างในอุตสาหกรรมการผลิตสามารถวางแผนซ่อมบำรุงเครื่องจักรได้แม่นยำ
• เพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขัน
  รู้ข้อมูลเชิงลึก สามารถคาดการณ์แนวโน้มตลาด เข้าใจพฤติกรรมลูกค้า รักษาลูกค้าเดิม ดึงดูดลูกค้าใหม่
• ลูกค้าพึงพอใจมากขึ้น
  วิเคราะห์คำติชมและพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อปรับปรุงบริการหรือผลิตภัณฑ์ให้ดีขึ้น หาวิธีการดึงลูกค้าไว้กับแบรนด์ไม่ให้ไปหาคู่แข่ง 
• เข้าใจตลาดอย่างลึกซึ้ง
  เข้าใจสถานการณ์ของตลาด กำหนดสินค้ายอดนิยมและพัฒนาต่อยอดให้เหมาะสม รวมถึงการสร้างเครือข่าย B2B แบบเชิงลึกยิ่งขึ้น
• ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า
  วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อปรับผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย เพิ่มความภักดีต่อแบรนด์ ช่วยลดค่าใช้จ่ายแคมเปญโฆษณา
• สนับสนุนนวัตกรรมทางธุรกิจ
  จากข้อมูลเชิงลึกนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ วิเคราะห์ผลตอบรับและความสำเร็จของผลิตภัณฑ์และบริการ ติดตามคู่แข่งในตลาดเพื่อสร้างนวัตกรรมใหม่ที่ตอบโจทย์แท้จริง
• ตรวจจับการฉ้อโกง
  ใช้ AI และ Machine Learning ตรวจความผิดปกติในการทำธุรกรรม ลดความเสี่ยง เพิ่มความมั่นใจให้ลูกค้า
• เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต
  โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ปรับปรุงกระบวนการทำงานเพื่อเพิ่มผลผลิต เลือกวิธีการทำงานที่มีประสิทธิภาพยิ่งกว่าเดิม 
• ตัดสินใจได้เร็วขึ้น
  การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เชิงลึกช่วยให้ตัดสินใจสร้างนวัตกรรม จัดการปัญหาลูกค้า ประเมินความเสี่ยง ปรับปรุงสินค้าและบริการ พัฒนากลยุทธ์ให้ตอบสนองตลาดได้อย่างรวดเร็ว

อุตสาหกรรมที่ใช้ Big Data 

• สุขภาพ
  พัฒนาการดูแลรักษาผู้ป่วย งานวิจัยทางการแพทย์ ยา การบริการทางการแพทย์ ฯลฯ
• การเงิน
  ตรวจจับการฉ้อโกง จัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า ปรับกลยุทธ์การลงทุน ฯลฯ
• E–Commerce
  นำข้อมูลพฤติกรรมการซื้อมาวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าเพื่อเพิ่มยอดขาย
• การผลิต
  ปรับกระบวนการผลิตที่มีประสิทธิภาพ ลดต้นทุนและเวลาการผลิต คุณภาพผลิตภัณฑ์ดีขึ้น 
• พลังงานและสาธารณูปโภค
  สร้างเสถียรภาพผ่านกระบวนการที่ยั่งยืนและการคาดการณ์ที่เหมาะสม
• การขนส่ง
  ปรับปรุงข้อมูลเส้นทางที่มีประสิทธิภาพ ลดการใช้เชื้อเพลิง บำรุงรักษาเพื่อความปลอดภัย
• โทรคมนาคม
  ปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่าย ประสบการณ์ของลูกค้า นำเสนอบริการส่วนบุคคล 
• สื่อและความบันเทิง
  แนะนำเนื้อหาที่ผู้ชมมีส่วนร่วมมากที่สุด โฆษณาตรงกลุ่มเป้าหมาย 

ไม่ว่าจะธุรกิจใดก็ไม่ควรมองข้ามการใช้ Big Data เพราะสร้างความได้เปรียบในการทำธุรกิจ โดยเฉพาะการใช้ Big Data นำข้อมูลมาประมวลผลและวิเคราะห์ร่วมกันย่อมช่วยให้วางแผน ตัดสินใจ และพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ก็ต้องตระหนักถึงการประมวลผลที่ต้องใช้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งค่าใช้จ่ายอาจสูงตาม รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลส่วนตัวต้องปลอดภัยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของบุคคล และต้องระวังการโดนโจรกรรมข้อมูลด้วยเทคโนโลยีรักษาความปลอดภัยที่ต้องอัพเดตอยู่เสมอ

แหล่งอ้างอิง :

• https://1stcraft.com/how-to-apply-big-data-to-your-business/
• https://brandage.com/article/33720
• https://scbtechx.io/th/blogs/pros-cons-and-case-study-of-big-data/
• https://talkatalka.com/blog/what-is-big-data/
• www.amco.in.th/newsroom/big-data-analytics/
• www.bangkokbiznews.com/tech/innovation/1118823
• www.blendata.co/th/3-ปัญหาหลัก-ในการทำ-big-data-ที่อ/
• www.dittothailand.com/dittonews/gov-big-data-with-government-organization/
• www.rocket.in.th/blog/what-is-big-data/