การวิเคราะห์ Big Data จะเปลี่ยนเศรษฐกิจของเราอย่างไร

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ซึ่งผู้ซื้อสามารถสั่งทุกอย่างตั้งแต่พิซซ่าไปจนถึงรถปอร์เช่ทางออนไลน์ ขณะเดียวกันก็อัปเดตบัญชี Twitter, Facebook และ Instagram ของตนไปพร้อมๆ กันด้วยการปัดสมาร์ทโฟนเพียงครั้งเดียว จึงไม่น่าแปลกใจเลยที่ผลรวมของข้อมูลที่อาจเป็นประโยชน์ใน โลกกำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด

ตามข้อมูลของ IBM ทุกๆ วัน มนุษย์จะสร้างข้อมูลได้ถึง 2.5 ล้านล้านไบต์ ข้อมูลจำนวนมากดังกล่าวเป็นเรื่องยากที่จะประมวลผลเนื่องจากมีปริมาณและความซับซ้อนที่โดดเด่น จึงทำให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่"

ภายในปี 2009 คาดว่าธุรกิจในทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจสหรัฐฯ ที่มีพนักงาน 1,000 คนขึ้นไปจะผลิตข้อมูลที่จัดเก็บไว้ประมาณ 200 เทราไบต์ที่อาจเป็นประโยชน์

การวิเคราะห์ Big Data เพื่อปรับปรุงการเติบโตในทุกภาคส่วน

ขณะนี้มีข้อมูลมากมายที่ลอยอยู่รอบๆ ธุรกิจและบริษัทอื่นๆ และภาคส่วนต่างๆ สามารถรวมชุดข้อมูลต่างๆ เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกมาได้

Wayne Hansen ผู้จัดการศูนย์เทคโนโลยีนักศึกษาที่มหาวิทยาลัยนิวบรันสวิกในเซนต์จอห์น อธิบายข้อมูลขนาดใหญ่ว่าเป็น "วลีที่จับใจซึ่งอธิบายแนวคิดที่ว่าขณะนี้เราสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ โดยพื้นฐานแล้ว เรากำลังรวบรวมข้อมูล ส่วนบุคคล และสังคมมากขึ้น ทางวิทยาศาสตร์ ฯลฯ และในปัจจุบัน พลังการประมวลผลได้มาถึงความเร็วที่ทำให้เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลนี้ได้ละเอียดยิ่งขึ้น"

ความสนใจทางเทคโนโลยีหลักของ Hansen อยู่ที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยีและวัฒนธรรม เขาสามารถสำรวจความสนใจนี้ผ่านข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากเมืองอัจฉริยะ เช่น อาชญากรรมและอัตราภาษี ประชากร และประชากรศาสตร์ สามารถวิเคราะห์เพื่อสังเกตการณ์ทั่วไปเกี่ยวกับเมืองและวัฒนธรรมนั้นได้

ข้อมูลขนาดใหญ่ถูกสร้างขึ้นในหลากหลายวิธี ตั้งแต่สัญญาณโทรศัพท์มือถือและโซเชียลมีเดียไปจนถึงการซื้อธุรกรรมออนไลน์และในร้านค้า ข้อมูลกำลังถูกสร้างขึ้นและเปลี่ยนแปลงอยู่รอบตัวเราอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลนี้สามารถเก็บไว้เพื่อใช้ในอนาคตได้

Big Data มีสิ่งสำคัญสามประการที่ทำให้มีประโยชน์ในตลาดต่างๆ เรียกว่า Three V's; ปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลาย ปริมาตร หมายถึงปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นและสามารถใช้งานได้ถึงระดับเทราไบต์และเพตาไบต์ ความเร็ว หมายถึงความเร็วในการรับและประมวลผลข้อมูลก่อนที่จะไม่เกี่ยวข้องภายในภาคส่วนใดส่วนหนึ่งหรือเมื่อเปรียบเทียบกับชุดข้อมูลอื่นๆ และความหลากหลาย ซึ่งหมายถึง ยิ่งชุดข้อมูลประเภทต่างๆ มีความหลากหลายมากขึ้น ผลลัพธ์และการคาดการณ์ก็จะยิ่งดีขึ้นและแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพสูงในตลาดต่างๆ จากสภาพอากาศและเทคโนโลยี ไปจนถึงธุรกิจและโซเชียลมีเดีย ข้อมูลขนาดใหญ่ถือเป็นความเป็นไปได้ในการเพิ่มยอดขาย ผลผลิต และคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตของผลิตภัณฑ์ การขาย และบริการ ความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด

“สมมติฐานก็คือเมื่อมีข้อมูลเพียงพอ ทุกสิ่งทุกอย่างก็สามารถคาดเดาได้” Hansen กล่าว สามารถเปิดเผยรูปแบบ สร้างกิจวัตร และสถิติได้ ด้วยการคาดการณ์ดังกล่าวทำให้เกิดความได้เปรียบทางการแข่งขันใหม่ในเกือบทุกภาคส่วน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในความสำเร็จหรือความล้มเหลวของธุรกิจใหม่และการสร้างธุรกิจใหม่

ลองนึกภาพการเป็นพนักงานของบริษัทที่ออกแบบเสื้อผ้าสำหรับฐานผู้บริโภคที่เป็นเป้าหมายของผู้หญิงในช่วงวัยรุ่นตอนปลายถึงวัยยี่สิบต้นๆ จะสะดวกและให้ผลกำไรไหมหากคุณสามารถคาดการณ์ยอดขายที่เป็นไปได้สำหรับรองเท้าส้นสูงเลื่อมสีแดงได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

นั่นคือที่มาของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หากคุณสามารถควบคุมสถิติที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น จำนวนผู้หญิงที่สั่งซื้อรองเท้าส้นสูงเลื่อมสีแดงทางออนไลน์ และกี่คนที่ทวีตเกี่ยวกับพวกเธอ หรือโพสต์วิดีโอ YouTube ที่อ้างถึงรองเท้าส้นสูงสีแดง คุณก็จะ สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าผลิตภัณฑ์ของคุณจะทำออกมาได้ดีแค่ไหนก่อนที่จะวางขายบนชั้นวาง ดังนั้นจึงช่วยลดการคาดเดาและเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ

ความสามารถในการคาดการณ์ดังกล่าวกำลังกลายเป็นความต้องการที่เพิ่มขึ้น และการพัฒนาการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ก็เช่นกัน

Pulse Group PLC ซึ่งเป็นหน่วยงานวิจัยด้านดิจิทัลในเอเชีย คือบริษัทหนึ่งที่ก้าวกระโดดในกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ Pulse ตั้งใจที่จะลงทุนครั้งใหญ่ในอนาคตอันใกล้นี้ในด้านที่กำลังเติบโตนี้ แผนการลงทุนของพวกเขารวมถึงการพัฒนาศูนย์วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แห่งใหม่ในไซเบอร์จายา

ศูนย์ดังกล่าวจะรับผิดชอบในการรวบรวมสตรีมวันที่ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดของลูกค้า และวิเคราะห์ในลักษณะที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพเพื่อค้นหาข้อมูลที่สำคัญ เช่น รูปแบบและความสัมพันธ์ที่อาจเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจหรือวัตถุประสงค์ของลูกค้า

“เราสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้” Hansen กล่าว “และจัดทำแถลงการณ์ทั่วไป” ลักษณะทั่วไปเหล่านี้มีศักยภาพในการปรับปรุงทุกภาคส่วน รวมถึงธุรกิจ การศึกษา โซเชียลมีเดีย และเทคโนโลยี

บริษัทหลายแห่งมีข้อมูลที่จำเป็นในการคาดการณ์ แต่ไม่มีความสามารถในการเชื่อมต่อกลุ่มข้อมูลต่างๆ และแยกย่อยเพื่อให้มีประโยชน์

Bob Chua ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Pulse ยอมรับว่าการร่วมลงทุนด้านข้อมูลขนาดใหญ่ครั้งใหม่ที่เรียกว่า Pulsate อาจกลายเป็นจุดสนใจหลักของพวกเขาได้ การเคลื่อนไหวทางการเงินที่ชาญฉลาดเนื่องจากตลาดข้อมูลขนาดใหญ่คาดว่าจะเติบโตมากกว่า 50 พันล้านดอลลาร์ในอีกห้าปีข้างหน้า

ในอีกสามปีข้างหน้า Pulsate วางแผนที่จะสร้างความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และสร้างงานระดับสูง 200 ตำแหน่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล "ทั้งการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องอาศัยทักษะเฉพาะทาง" Hansen กล่าว "ซึ่งจะเป็นการเปิดโอกาสใหม่ๆ"

เพื่อปฏิบัติงานใหม่เหล่านี้ พนักงานจะต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างเหมาะสม นอกจากนี้ Pulse Group ยังตั้งใจที่จะเริ่มสถาบันฝึกอบรมแห่งแรกๆ สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกเพื่อใช้ร่วมกับศูนย์วิเคราะห์ข้อมูลแห่งใหม่ และตอบสนองความต้องการนักวิเคราะห์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถส่งผลเชิงบวกอื่นๆ ต่อโลกการศึกษา นอกเหนือจากการเสนอโอกาสและประสบการณ์การเรียนรู้ใหม่ๆ Hansen กล่าวว่าพฤติกรรมของนักเรียนสามารถวิเคราะห์ได้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงภาคการศึกษา "เป้าหมายสุดท้ายคือการใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของนักเรียน [และ] เพิ่มจำนวนการรักษานักเรียน"

ระหว่างการสร้างงานใหม่และโอกาสทางการศึกษา และการคาดการณ์และการเติบโตของธุรกิจที่อาจเกิดขึ้น ข้อมูลขนาดใหญ่ดูเหมือนจะเป็นสิ่งที่ดีทั้งหมด อย่างไรก็ตาม มีข้อเสียและข้อบกพร่องบางประการที่มีอยู่ในการวิเคราะห์และการใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลดังกล่าว

ปัญหาหนึ่งที่ต้องแก้ไขคือข้อมูลใดบ้างที่เป็นเกมฟรีสำหรับองค์กรต่างๆ เพื่อใช้เป็นชุดข้อมูลของตน ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยจะต้องได้รับการแก้ไข นอกจากนี้ใครเป็นเจ้าของข้อมูลอะไรเป็นคำถามที่จะต้องตอบ เมื่อข้อมูลถูกส่งและรับอย่างต่อเนื่อง เส้นแบ่งระหว่างทรัพย์สินทางปัญญาส่วนบุคคลและขอบเขตสาธารณะจะเบลอ

ประการที่สอง ไม่ใช่ว่าข้อมูลทั้งหมดจะมีประโยชน์ หรือไม่มีประโยชน์เว้นแต่จะมีการวิเคราะห์อย่างเหมาะสม ชุดข้อมูลบางชุดแทบจะไม่มีความหมายอะไรเลยเว้นแต่จะรวมเข้ากับข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่เหมาะสมและเกี่ยวข้อง หมายความว่าเว้นแต่บริษัทจะสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดที่ต้องการและความรู้เกี่ยวกับวิธีการค้นหาและวิเคราะห์อย่างเหมาะสม ข้อมูลขนาดใหญ่ก็ถือเป็นการเสียเวลาอย่างยิ่ง

นอกจากนี้ข้อมูลยังเติบโตในอัตราที่น่าตกใจอีกด้วย เก้าสิบเปอร์เซ็นต์ของข้อมูลในโลกถูกสร้างขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมา และตัวเลขดังกล่าวก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง หากมีการสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้องใหม่เร็วกว่าที่เราจะวิเคราะห์ได้ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ก็จะไม่เกี่ยวข้อง ท้ายที่สุดผลลัพธ์จะดีก็ต่อเมื่อข้อมูลที่ใช้เท่านั้น