ในยุคดิจิทัลที่มีข้อมูลเกิดขึ้นมาอย่างมหาศาลทั้งข้อมูลเก่าในอดีตจนถึงข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่อยู่ตลอดเวลา คำว่า “Big Data” กลายเป็นคำที่ผู้คนใช้งานกันจนคุ้นหูจน ทำให้หลายคนอาจสงสัยว่า Big Data คืออะไร และมีความสำคัญอย่างไร ในบทความนี้จะพาทุกคนไปรู้จักกับโลกของ Big Data ว่าแท้จริงแล้วคืออะไร สามารถนำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในเชิงธุรกิจอย่างไรได้บ้าง พร้อมอธิบายประเภทของ Big Data และกระบวนการทำงานว่าจะนำไปใช้ประโยชน์ยังไงได้บ้าง
มาทำความรู้จัก Big Data คืออะไร?
ความหมายของ Big Data คือ ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มหาศาล ซึ่งมีความซับซ้อนและมีข้อมูลหลากหลายรูปแบบปะปนกันอยู่ ทำให้ยากที่จะประมวลผลด้วยเครื่องมือจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิม โดยข้อมูลเหล่านี้จะมาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น เซ็นเซอร์ ข้อมูลต่าง ๆ ภายในองค์กร เครือข่ายออนไลน์ เว็บไซต์ หรืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่าง ๆ เป็นต้น
ซึ่งคุณสมบัติของ Big Data จะประกอบด้วยลักษณะ 3 ประการ ดังนี้
- Volume: ข้อมูลมีขนาดใหญ่มหาศาล มักวัดเป็นกิกะไบต์ (GB) เทราไบต์ (TB) หรือเพตะไบต์ (PB)
- Variety: ข้อมูลมีหลากหลายรูปแบบเช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และอื่น ๆ
- Velocity: ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา เกิดขึ้นใหม่และถูกอัปเดตอย่างรวดเร็ว
ประโยชน์ของ Big Data กับการทำธุรกิจ
สำหรับยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อธุรกิจ Big Data คือเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ สามารถเข้าใจลูกค้า พัฒนากลยุทธ์ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้มากยิ่งขึ้น โดยประโยชน์ของ Big Data ที่ใช้ในการทำธุรกิจจะมีดังนี้
ปรับปรุงกระบวนการทำงาน ข้อมูลเชิงลึกแบบ Real Time
ประโยชน์อย่างแรกคือการใช้ Big Data ในการปรับปรุงกระบวนการทำงาน โดยนำข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์และหาแนวทางเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ซึ่งการใช้งาน Big Data ที่มีการอัปเดตข้อมูลแบบ Real Time อยู่ตลอดเวลาจะทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้แบบ Real Time นำไปสู่การปรับกระบวนการทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว
เข้าใจลูกค้าและผู้บริโภคมากยิ่งขึ้น
ประโยชน์ถัดมาของ Big Data คือการทำความเข้าใจลูกค้าและผู้บริโภคได้มากยิ่งขึ้น จากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ที่สะท้อนพฤติกรรมของลูกค้าไม่ว่าจะการใช้งาน Social Media หรือการใช้สินค้าและบริการของธุรกิจ เพื่อนำมาวิเคราะห์และพัฒนาคุณภาพของสินค้าให้ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าได้อย่างตรงจุด
ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบ Real Time พัฒนาศักยภาพธุรกิจ
จุดเด่นหลัก ๆ ของ Big Data คือการให้ข้อมูลแบบ Real Time ซึ่งด้วยข้อมูลที่มีการอัปเดตอยู่ตลอดเวลาทำให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับธุรกิจและสามารถปรับปรุงแผนกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ลดความเสี่ยงในการตัดสินใจทางธุรกิจ
สำหรับการตัดสินใจครั้งสำคัญไม่ว่าจะเป็นการตัดสินใจที่มีผลแค่ภายในทีมหรือจะมีผลต่อทั้งธุรกิจการทราบข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะช่วยให้ตัดสินใจได้รอบคอบมากยิ่งขึ้น ซึ่งการใช้ข้อมูลจาก Big Data มาวิเคราะห์และหาข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องจะยิ่งช่วยให้เข้าใจความเสี่ยงและสามารถตัดสินใจเลือกเส้นทางที่ส่งผลดีต่อธุรกิจได้มากที่สุด
วิเคราะห์ความต้องการของตลาดในอนาคต
ประโยชน์อย่างสุดท้ายของ Big Data คือสามารถใช้เพื่อนำมาวิเคราะห์ความต้องการของตลาดในอนาคตได้อีกด้วย โดยการนำ Big Data ไปผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหารูปแบบและแนวโน้มจนนำไปสู่การสร้างรายงานแนวโน้มที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
โครงสร้างของ Big Data
Big Data จะมีโครงสร้างที่แตกต่างจากข้อมูลทั่วไป เนื่องจากข้อมูลมีขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนและมีรูปแบบที่หลากหลาย ซึ่งโครงสร้างรูปแบบข้อมูลของ Big Data ได้แก่
ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (Structured Data)
โครงสร้างของ Big Data ประเภทแรกจะเป็น Sturctured Data หรือข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน ซึ่งจะเป็นข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบที่เป็นระเบียบ มีการเรียงลำดับ สามารถค้นหาได้ง่ายและสามารถนำไปใช้งานต่อได้ในทันที ตัวอย่างของ Structured Data เช่น ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลสินค้า หรือข้อมูลการเงิน เป็นต้น
ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data)
โครงสร้างของ Big Data ประเภทถัดมาจะเป็น Semi-Structured Data หรือข้อมูลกึ่งโครงสร้าง ซึ่งจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่สมบูรณ์และมักมีรูปแบบที่ไม่แน่นอน ข้อมูลเหล่านี้จะมีความยืดหยุ่นสูงสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามต้องการ โดยตัวอย่างของ Semi-Structured Data เช่น อีเมล ข้อความบนโซเชียลมีเดีย บันทึกจากเซนเซอร์ เป็นต้น
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)
โครงสร้างของ Big Data ประเภทสุดท้ายจะเป็น Unstructured Data หรือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจะเป็นข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบแน่นอน ไม่สามารถเก็บในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมได้ มักอยู่ในรูปแบบข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ ตัวอย่างของ Unstructured Data เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย รูปภาพ หรือข้อความเสียง เป็นต้น
กระบวนการทำงานของ Big Data
กระบวนการทำงานของ Big Data จะถูกแบ่งออกเป็น 5 ขั้นตอนดังนี้
- รวบรวมข้อมูล (Data Collection)
ขั้นตอนแรกจะเป็นการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ทั้งภายในและภายนอกองค์กร
- จัดเก็บข้อมูล (Data Storage)
หลังจากที่รวบรวมข้อมูลมาได้แล้ว ข้อมูลจากหลาย ๆ แหล่งจะถูกจัดเก็บไว้ในระบบที่รองรับ Big Data โดยเฉพาะ โดยระบบที่นิยมใช้จะมี Hadoop, Spark หรือ NoSQL เป็นต้น
- จัดการข้อมูล (Data Management)
ขั้นตอนนี้จะเป็นการทำความสะอาดข้อมูล กำจัดข้อมูลที่ผิดพลาด ซ้ำซ้อน และไม่เกี่ยวข้อง รวมไปถึงการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการนำไปวิเคราะห์
- วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
ขั้นตอนถัดมาจะเป็นการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือและเทคนิคต่าง ๆ เพื่อหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึก
- นำเสนอผลลัพธ์ (Data Visualization)
เมื่อได้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์เรียบร้อยแล้ว จะเป็นการนำข้อมูลที่ได้มานำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายเช่น กราฟ แผนภูมิ หรือรายงาน เป็นต้น เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจข้อมูลและนำไปใช้ประโยชน์ได้
บทสรุป Big Data
การใช้งาน Big Data จะเหมาะสำหรับองค์กรที่มีข้อมูลขนาดใหญ่มหาศาลหรือมีปริมาณมาก ๆ โดยการจัดเก็บข้อมูลจำเป็นจะต้องใช้เครื่องมือในการจัดเก็บ Big Data โดยเฉพาะ ซึ่งถ้าหากนำข้อมูลที่มีอยู่มาใช้ได้อย่างถูกต้องและเหมาะสมจะยิ่งส่งผลให้การตัดสินใจหรือการวางแผนกลยุทธ์ต่าง ๆ สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น