การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) คืออะไร
อันดับแรกเรามาทำความเข้าใจเกี่ยวกับคำว่า Big Data ก่อน อยากให้เพื่อนๆลองจินตนาการถึงข้อมูลในชีวิตประจำวันที่ได้พบเจอ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลทางด้านการเงิน ข้อมูลจากแอปโซเชียลมีเดียต่างๆ ข้อมูลเกี่ยวกับสินค้าและบริการต่างๆ ซึ่งล้วนแล้วแต่เป็นข้อมูลดิบ ซึ่งมีปริมาณข้อมูลมหาศาล Big Data Analytics ก็คือกระบวนการ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและมีปริมาณมากอย่างเป็นรูปแปป เพื่อที่จะดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ไปใช้ในการต่อยอดพัฒนาแบบแผนทางธุรกิจ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ผ่านการใช้เทคโนโลยี AI จะช่วยให้เราสามารถมองเห็นรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งในปัจจุบันมีข้อมูลที่หลั่งไหลเข้ามาเยอะมากและล้วนมีความสัมพันธ์กันทั้งสิ้น การทำ Big Data Analytics จะช่วยให้นักการตลาด หรือเจ้าของธุรกิจสามารถตัดสินใจดำเนินดำเนินการต่อได้อย่างถูกต้องและสอดดคล้องกับแนวโน้มตลาดมากยิ่งขึ้น
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
- การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) ในขั้นตอนนี้จะโฟกัสไปที่การวิเคราะห์ว่า “เกิดอะไรขึ้น” โดยรวบรวมข้อมูลจากในอดีตเพื่อนำมาตีความและทำความเข้าใจถึงเหตุการณ์นั้นๆ
- การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) เป็นขั้นตอนการวิเคราะห์ถึงความสัมพันธ์ของข้อมูลที่มีอยู่เพื่อหาว่า “ทำไมถึงเกิดขึ้น” เพื่อหาต้นตอและรูปแบบของเหตุการณ์
- การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) คือขั้นตอนการวิเคราะห์เพื่อพยากรณ์ว่า “จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป” ในอนาคต ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต
- การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) เป็นขั้นตอนการวิเคราะห์เพื่อหาว่า “จะต้องทำอย่างไร” วิธีการใดจึงจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
ประโยชน์ของ Big Data Analytics
การใช้ Big Data Analytics นำมาซึ่งประโยชน์มากมายในหลากหลายด้าน ทั้งในระดับองค์กรและระดับอุตสาหกรรม ตัวอย่างประโยชน์หลักๆได้แก่:
- การตัดสินใจที่แม่นยำขึ้น องค์กรสามารถตัดสินใจได้จากข้อมูลที่มีความแม่นยำและสมบูรณ์ ส่งผลให้การตัดสินใจมีความเสี่ยงน้อยลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรเห็นกระบวนการที่สามารถปรับปรุงได้เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ
- การทำตลาดเชิงพฤติกรรม การใช้ข้อมูลเชิงลึกจากพฤติกรรมลูกค้าทำให้ธุรกิจสามารถเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ
- นวัตกรรมและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ๆ ที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
- การคาดการณ์และวางแผนเชิงกลยุทธ์ องค์กรสามารถใช้ข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบันมาทำนายเหตุการณ์หรือแนวโน้มในอนาคต ซึ่งช่วยให้สามารถเตรียมความพร้อมและวางแผนกลยุทธ์ที่เหมาะสมได้
ตัวอย่างประโยชน์ที่ได้รับจากการใช้ Big Data Analytics ในอุตสาหกรรมต่างๆ
การใช้ Big Data Analytics ในอุตสาหกรรม Health Care การเจ็บป่วยเป็นสิ่งที่เราไม่อยากให้เกิดขึ้นกับใครทั้งนั้น แต่ในความเป็นจริงแล้วมนุษย์ทุกคนล้วนต้องเจอกับอาการเจ็บป่วย ไม่ว่าร่างกายจะแข็งแรงขนาดไหนแต่กาลเวลาก็ชนะเสมอ แต่ไม่ต้องห่วงเพราะด้วยเทคโนโลยี Big Data ทำให้ปัจจุบันการรักษาทางการแพทย์ตรงจุดและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
- การดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกในปริมาณที่มากขึ้นและหลากหลายขึ้น เพื่อวัดการตอบสนองของผู้ป่วย ระบุปัญหาด้านสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เริ่มมีอาการ
- การวินิจฉัยที่ดีขึ้น ด้วยเทคโนโลยีอัลกอริทึมที่นำมาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลของผู้ป่วย ทำให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น และรักษาอาการได้ตั้งแต่ระยะเริ่มแรก
- การป้องกันโรคที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ ทำให้สามารถระบุแนวโน้มของโรคที่อาจเกิดขึ้นได้ในตัวผู้ป่วย ผู้เชี่ยวชาญจึงสามารถแนะนำมาตรการป้องกันเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงของโรคที่อาจเกิดขึ้นในภายภาคหน้า
การใช้ Big Data Analytics ในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ในปัจจุบันปฏิเสธไม่ได้เลยว่าการช็อปปิ้งออนไลน์เป็นส่วนหนึ่งของไลฟ์สไตล์คนรุ่นใหม่ไปแล้ว แล้วเคยสงสัยกันมั้ยว่าโปรโมชั่นทั้งหลายแหล่ที่เกิดขึ้นแทบจะทุกเดือนมันมีที่มาอย่างไร ซึ่งจริงๆแล้วมันก็มาจากเทคโนโลยี Big Data นั่นเอง โดย บริษัทจะทำการเก็บรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ความต้องการ และข้อมูลด้านอื่นๆ นำมาวิเคราะห์เพื่อออกมาเป็นโปรโมชั่นล่อตาล่อใจพวกเรานี่แหละ ในแง่ของผู้ประกอบการประโยชน์มีดังนี้
- การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค การใช้เทคโนโลยีช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภคจะช่วยให้บริษัทสามารถระบุสินค้าที่กำลังเป็นที่นิยมในเวลานั้นได้
- การจัดการสินค้าที่ดีขึ้น การวิเคราะห์ปริมาณสินค้าคงคลังแบบ Real time ช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถติดตามปริมาณสินค้าได้อย่างต่อเนื่อง และจัดการสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
- การตั้งราคา การตั้งราคาให้มีความสมเหตุสมผลโดยปรับเปลี่ยนตาม Demand และ Supply ได้อย่างทันเวลา และสามารถดึงดูดลูกค้าเก่าและใหม่ได้
- การทำการตลาด ด้วยเทคโนโลยี Big Data ทำให้สามารถออกแคมเปญ หรือโปรโมชั่นที่ตรงใจผู้บริโภค เพิ่มประสิทธิภาพในการขายได้ดียิ่งขึ้น
การใช้ Big Data Analytics ในอุตสาหกรรมบันเทิง ในกรณีนี้จะขอยกตัวอย่างบริษัท Netflix โดย Netflix เองนอกจากจะให้บริการเป็น Streaming Service แล้ว Netflix ยังผลิตหนังของตัวเองด้วย พวกเขาใช้ประโยชน์จาก Big Data ยังไงบ้าง
- การแนะนำเนื้อหา Netflix ใช้ Big Data Analytics เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการรับชมของผู้ใช้ เช่น มีการดูหนังหรือซีรีส์เรื่องไหนมากที่สุด หรือการหยุดดูในช่วงเวลาใด เพื่อสร้างระบบการแนะนำเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของแต่ละบุคคล
- การผลิตเนื้อหา Netflix ยังใช้ข้อมูลผู้ชมในการตัดสินใจเกี่ยวกับการสร้างเนื้อหาใหม่ โดยการวิเคราะห์แนวทางที่ได้รับความนิยม ทำให้สามารถตัดสินใจลงทุนในเนื้อหาที่น่าจะประสบความสำเร็จ
Big Data Analytics ไม่ใช่แค่เทรนด์ที่มาแล้วหายไป แต่มันเหมือนเป็นคลื่นลูกใหญ่ที่กำลังพัดเข้ามาเปลี่ยนโลกของเรา ตั้งแต่สมัยที่อินเทอร์เน็ตบูม ข้อมูลต่างๆ ก็เพิ่มขึ้นไม่หยุด บริษัทต่างๆ ก็เลยเริ่มเห็นความสำคัญของข้อมูลเหล่านี้ และ Big Data Analytics ก็กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้บริษัทเข้าใจข้อมูลพวกนี้ แล้วเอาไปใช้ให้เป็นประโยชน์ ไม่ว่าจะเป็นการทำความเข้าใจลูกค้า หาจุดแข็งของตัวเอง หรือแม้แต่พัฒนาธุรกิจให้โตขึ้นไปอีก
ยิ่งในอนาคต เทคโนโลยีอย่าง 5G หรือ AI จะยิ่งทำให้ข้อมูลเยอะขึ้นไปอีก Big Data Analytics ก็จะยิ่งสำคัญขึ้นไปอีก เพราะมันจะช่วยให้เราจัดการข้อมูลมหาศาลพวกนี้ได้ แล้วก็ยังเอาไปใช้สร้างสิ่งใหม่ๆ แก้ปัญหาต่างๆ ได้อีกด้วย ไม่ว่าจะเป็นเรื่องธุรกิจ การแพทย์ หรือแม้แต่เรื่องสิ่งแวดล้อม Big Data Analytics ก็เข้าไปช่วยได้หมด
Big Data Analytics จึงไม่ใช่แค่เทรนด์ที่กำลังมาแรง แต่เป็นเครื่องมือสำคัญที่จะกำหนดทิศทางและขับเคลื่อนอนาคตของเรา