Big Data Analytic สำคัญไฉน?

สำคัญขนาดผบ.ทบ.พล.อ.อภิรัชต์ คงสมพงษ์ ยืนยันว่าCyber attacks หรือการโจมตีทางไซเบอร์ยุคใหม่ที่ทรงพลัง

"ทุกครั้งที่ท่านใช้โทรศัพท์มือถือ ท่านกดไลค์ ท่านซื้อของ ท่านไปเที่ยว ท่านทำอะไรก็ตามที่แสดงพฤติกรรมของท่านผ่านมือถือ

ระบบพวกนี้จะถูกรวบรวมเอาไว้ใน Big Data

ความคิดเห็นของท่าน คอมเมนต์ของท่าน ทั้งเป็นประโยชน์และไม่เป็นประโยชน์ต่อประเทศ ท่านด่าใคร ท่านรักใคร หรือชอบใคร

ทุกอย่างถูกรวบรวมไว้ใน Big Data

ถามว่าแก้ได้ไหม ลงเฟซบุ๊กไปแล้ว ท่านแก้ได้ไหม มันไปเร็วมาก แต่ Big Data Analytic นั้นจริงๆ ถูกสร้างมาเพื่อใช้รวบรวมพฤติกรรมของลูกค้า แต่มีการเอาไปใช้ผิดๆ เพื่อเอามาหวังผลทางการเมือง เพื่อจะทำให้เด็กชอบอะไร ผู้ใหญ่วัยนี้ชอบอะไร เพราะฉะนั้นสิ่งนี้เป็นสิ่งที่มีความสำคัญมาก"

มาทำความรู้จัก Big Data Analytic

เมื่อเห็นคำว่า Big Data อีกหนึ่งคำที่ต้องตามมาก็คือ Big data analytics หรือแปลตรงตัวได้ว่า การวิเคราะห์บิ๊กดาต้า ฟังดูก็เหมือนจะเข้าใจอยู่แต่ประเด็นคือจริงๆแล้วมันหมายความว่าอะไร สำคัญยังไงและมันวิเคราะห์หาอะไรกันแน่

Big data analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์เซ็ตข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูลเหล่านั้นที่ซ่อนอยู่ข้างใน หาสิ่งเชื่อมโยงที่เชื่อมข้อมูลเหล่านั้นเข้าไว้ด้วยกัน หาเทรนด์ทางการตลาด หาความต้องการของลูกค้า และข้อมูลอื่นๆที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ ผลการวิเคราะห์ข้อมูลนี้สามารถนำไปสู่การทำแผนการตลาดที่มีประสิทธิภาพ โอกาสในการสร้างผลกำไร การให้บริการที่ดีมากขึ้นแก่ลูกค้า การปรับปรุงการทำงานให้เกิดประสิทธิภาพ ความได้เปรียบเหนือคู่แข่งในการแข่งขันทางการตลาด และผลประโยชน์ทางธุรกิจด้านอื่นๆ

เป้าหมายหลักของ Big data analytics หรือ การวิเคราะห์บิ๊กดาต้า คือ ช่วยในการให้ข้อมูลกับบริษัทเพื่อใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจโดยการใช้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientists) นักวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ (predictive modelers) และผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่นๆ มาทำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการส่งผ่านภายในองค์กรหรือบริษัท รวมไปถึงข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบอื่นๆ ที่อาจซุกซ่อนอยู่ในระบบต่างๆของบริษัท ซึ่งแหล่งข้อมูลที่จะถูกนำมาวิเคราะห์นี้หมายรวมถึง เว็บเซิร์ฟเวอร์ล็อคและการคลิกดูข้อมูลบนอินเตอร์เน็ต คอนเท้นท์บนโซเชี่ยลมีเดียและรายงานกิจกรรมต่างๆบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ ข้อความจากอีเมลของลูกค้าและการตอบแบบสอบถาม เสียงบันทึกรายละเอียดทางโทรศัพท์ของลูกค้า และข้อมูลที่มีการบันทึกได้จากเซ็นเซอร์บนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อแบบ Internet of Things

Big Data สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยเครื่องมือที่มีการใช้งานกันอย่างแพร่หลาย เช่น Hadoop YARN MapReduce Hive หรือ NoSQL เป็นต้น โดยจะถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การวิเคราะห์เพื่อคากการณ์ล่วงหน้า การทำเหมืองข้อมูล (Data mining) การวิเคราะห์ข้อความ และการวิเคราะห์ทางสถิติ นอกจากนี้เครื่องมือประเภท Mainstream BI software และเครื่องมือแบบ data visualization ก็ถือว่าเป็นเครื่องมือที่ทำหน้าที่อยู่ในกระบวนการการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นกัน

อย่างไรก็ตามสิ่งที่เป็นอุปสรรคต่อองค์กรในการจัดตั้งส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Big Data ก็คือการขาดทักษะความเข้าใจในการวิเคราะห์ข้อมูลของบุคคลภายใน และค่าใช้จ่ายที่สูงในการจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูล ปริมาณของข้อมูลที่มีส่วนเกี่ยวข้องที่ต้องนำมาวิเคราห์ก็อาจะมีหลากหลายประเภทและหลากหลายแหล่งข้อมูลซะจนทำให้การจัดการข้อมูลเป็นไปอย่างยากลำบาก รวมไปถึงคุณภาพของข้อมูลที่นำไปสู่ประเด็นปัญหาเรื่องความเกี่ยวเนื่องของข้อมูลที่ถูกนำมาใช้ ยิ่งไปกว่านั้นการเชื่อมต่อระหว่าง Hadoop และระบบจัดเก็บข้อมูล (Data warehouses) ก็ยังเป็นอะไรที่มีความท้าทาย แม้ว่าในปัจจุบันจะมีการคิดค้นซอฟท์แวร์ที่เป็นตัวกลางเชื่อมระหว่าง Hadoop และระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ รวมไปถึงเครื่องมือเชื่อมต่อเพื่อจัดทำระบบ Big Data อื่นๆ เกิดขึ้นมามากมายก็ตาม

แต่ทั้งนี้ทั้งนั้นก็ปฏิเสธไม่ได้ว่าแม้การทำระบบวิเคราะห์บิ๊กดาต้าจะต้องมีการลงทุนทั้งด้านเงินทุนและทรัพยากรบุคคลมากมายขนาดไหน แต่ในอนาคตที่ระบบออนไลน์จะยิ่งทวีความสำคัญข้อมูลก็จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นและมากขึ้น ในไม่ช้าระบบธุรกิจก็จะต้องหันหน้าเข้าหาการทำ Big data analytics อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

Cr. searchbusinessanalytics.techtarget.com, core0.staticworld.net, readwrite.com, rcrwireless.com, enterprisersproject.com,http://bigdataexperience.org/