BLOGS

สรุป Big Data คืออะไร สำคัญต่อธุรกิจในยุคดิจิทัลอย่างไร?

Tangerine • 21/07/2024
Tangerine Co., Ltd.
สรุป Big Data คืออะไร สำคัญต่อธุรกิจในยุคดิจิทัลอย่างไร?
Big Data

ในยุคศตวรรษที่ 21 ปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นทุกวันอย่างไม่หยุดยั้ง ตั้งแต่โพสต์บนโซเชียลมีเดียไปจนถึงธุรกรรมการช็อปปิ้งออนไลน์ ทุกการกระทำที่เกิดขึ้นเหล่านี้คือจุดกำเนิดของ ‘Big Data’

องค์กรธุรกิจในปัจจุบันไม่สามารถมองข้ามความสำคัญของ Big Data ได้เพราะข้อมูลเหล่านี้นับเป็นขุมทรัพย์ชั้นยอดที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน ช่วยให้ธุรกิจและอุตสาหกรรมทั่วโลกสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจได้ตรงจุด ดังนั้นการทำความเข้าใจแนวคิดของ Big Data เป็นสิ่งสำคัญในการปลดล็อกการเติบโตทางธุรกิจของยุคนี้ 

ทำความรู้จักกับ Big Data คือ

เมื่อกล่าวถึง ‘Big Data’ นั่นหมายถึงชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือมีโครงสร้างจำนวนมากที่ได้รับจากแหล่งต่าง ๆ มากมาย อาทิ ข้อมูลลูกค้า เวชระเบียน ธุรกรรมทางธุรกิจ เครือข่ายสังคมออนไลน์ แอปพลิเคชันมือถือ ไปตลอดจนการทดลองทางวิทยาศาสตร์ 

เปรียบเทียบกับก่อนหน้า Big Data เป็นข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความหลากหลายมากกว่า ซับซ้อนขึ้น มีปริมาณมากขึ้น และชุดข้อมูลเหล่านี้มีขนาดใหญ่มากจนซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถจัดการได้ แต่ข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้สามารถใช้เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ท่านไม่สามารถแก้ไขได้มาก่อน 

สาเหตุที่องค์กรธุรกิจต่างมุ่งรวบรวม วิเคราะห์ และขุดค้นนั้นก็เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกเพื่อใช้ในการพัฒนา Machine Learning การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และแอปพลิเคชันวิเคราะห์ขั้นสูงอื่น ๆ เพื่อประยุกต์ใช้กับธุรกิจนั่นเอง

กระบวนการทำงานของ Big Data

ได้รู้จักกับคำจำกัดความของ Big Data กันไปคร่าว ๆ แล้ว เราลองมามองให้ลึกลงไปอีกสักนิดว่าการทำงานของ Big Data เริ่มต้นอย่างไรและเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญอะไรบ้าง 

  1. การรวบรวมข้อมูล Big Data จะถูกรวบรวมจากหลายแหล่งทั้งจากสื่อโซเชียลมีเดีย อุปกรณ์ IoT บันทึกธุรกรรม และแหล่งอื่น ๆ อีกมากมาย ด้วยความหลากหลายและปริมาณของ Big Data นั้นทำให้ต้องอาศัยเครื่องมือเทคโนโลยีที่ซับซ้อนเพื่อรวบรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 
  2. การจัดเก็บข้อมูล วิธีการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่จำเป็นต้องมีโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีความยืดหยุ่นสูง ฐานข้อมูลแบบเดิมมักไม่เพียงพอสำหรับจัดเก็บ Big Data ดังนั้นองค์กรจะต้องมีเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์ใช้งาน
  3. การวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อจัดเก็บแล้ว Big Data จะต้องได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์ ต้องมีเทคนิคและเครื่องที่เหมาะสม เช่น Google BigQuery ที่สามารถช่วยหาข้อมูลเชิงลึกจาก Google Sheets นอกจากนี้ยังจะต้องพึ่งพาวิธีการทางสถิติ และ Machine Learning เข้ามาช่วยในการวิเคราะห์

การแสดงผลข้อมูล ขั้นตอนสุดท้ายคือการนำเสนอข้อมูลที่ได้จาก Big Data Analise ในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่ายและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ต่อ โดยขั้นตอนนี้ต้องใช้เครื่องมือแสดงผลเข้ามาเป็นตัวช่วย ยกตัวอย่างเช่น แดชบอ์ด กราฟ และแผนภูมิ เพื่อสื่อสารกับทีมอื่น ๆ ในองค์กรให้เข้าใจข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวและตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลเป็นหลัก

ประโยชน์จาก Big Data ที่ช่วยเพิ่มขีดจำกัดให้กับธุรกิจและองค์กร

Machine Learning

Big Data ได้กลายเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังกลยุทธ์ทางธุรกิจ ความสำคัญของ Big Data อยู่ที่ความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า ช่วยให้ตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้าน และขับเคลื่อนนวัตกรรม ในส่วนนี้เราจะมาเจาะลึกถึงบทบาทและประโยชน์ของ Big Data กัน 

  1. ขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางธุรกิจ ธุรกิจต่าง ๆ ใช้ประโยชน์จาก Big Data เพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาด ด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อทราบถึงรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
  2. เสริมสร้างการตัดสินใจ ในโลกที่ข้อมูลคือพลัง Big Data ช่วยให้ผู้นำองค์กรสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลในการขับเคลื่อนกลยุทธ์และนโยบาย นอกจากจะคาดการณ์ได้แม่นยำมากขึ้นยังสามารถระบุความเสี่ยงหรือโอกาสที่อาจเกิดขึ้นได้อีกด้วย
  3. ยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า องค์กรต่าง ๆ สามารถรวบรวมข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย แบบสำรวจความเห็น และบันทึกการขาย เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับกลุ่มลูกค้า ทำให้สามารถเข้าใจความต้องการของตลาดและปรับปรุงให้สินค้าหรือบริการตอบโจทย์กับลูกค้ามากที่สุด 
  4. เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการ สามารถใช้การวิเคราะห์ Big Data เพื่อลดการใช้จ่ายที่สิ้นเปลือง กำจัดข้อผิดพลาด ระบุปัญหาที่ทำให้เกิดความล่าช้าและปัญหาความขัดข้องในภาคการผลิต
  5. ส่งเสริมนวัตกรรมองค์กร หากองค์กรต้องการรักษาความสามารถการแข่งขันในตลาดปัจจุบัน Big Data จะช่วยให้ธุรกิจอัปเดตผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ไปพร้อมกับสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ด้วยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลความเห็นของทั้งลูกค้าและคู่แข่งเพื่อนำมาปรับใช้กับธุรกิจของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อควรระวังของ Big Data 

แม้ว่าการประยุกต์ใช้งาน Big Data จะช่วยพัฒนาการเติบโตของธุรกิจและมีประโยชน์ในหลาย ๆ ด้าน แต่เราควรมองให้ลึกในทุกมิติของการใช้ Big Data ว่ามีข้อควรระวังอะไรบ้างที่องค์กรควรทราบเพื่อประกอบการพิจารณา

  1. ค่าใช้จ่าย การทำงานด้วย Big Data อาจจะมีค่าใช้จ่ายที่ธุรกิจจะต้องลงทุน เนื่องจากเป็นการทำงานที่ซับซ้อน จึงต้องมีโซลูชันการจัดเก็บข้อมูล เครื่องมือวิเคราะห์ และโปรแกรมความปลอดภัยทางไซเบอร์เข้ามาเสริม 
  2. ความเป็นส่วนตัว การเก็บข้อมูลและพฤติกรรมลูกค้าซึ่งเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจอาจทำให้เกิดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของลูกค้า ดังนั้นองค์กรจำเป็นต้องศึกษาและปรับรูปแบบการเก็บข้อมูล Big Data เพื่อให้สอดคล้องกับนโยบายความเป็นส่วนตัว
  3. คุณภาพข้อมูล เนื่องจากการรวบรวม Big Data มาจากหลายแหล่งที่แตกต่างกันทำให้อาจเกิดปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูล เช่น ข้อมูลไม่ถูกต้อง ความซ้ำซ้อนของข้อมูล องค์กรจึงต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล

บุคลากรเฉพาะทาง การทำงานกับ Big Data ต้องใช้เครื่องมือและทักษะเฉพาะทาง องค์กรที่กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญอย่าง Data Scienctist, AI Engineer หรือ Data Engineer ต้องลงทุนในการสรรหาบุคลากรโดยคำนึงถึงข้อเสนอเงินเดือนและผลประโยชน์ที่แข่งขันกับองค์กรอื่น ๆ ได้

ตัวอย่างธุรกิจที่นำ Big Data มาประยุกต์ 

Big data Generative AI

Walmart เป็นหนึ่งในตัวอย่างของบริษัทชั้นนำรายใหญ่ที่นำการวิเคราะห์ Big Data มาปรับใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน จัดการสินค้าคงคลัง และพัฒนาประสบการณ์ของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น โดย Walmart ใช้การวิเคราะห์จากแหล่งต่าง ๆ อย่างโซเชียลมีเดีย ธุรกรรมการขาย และพยากรณ์อากาศ เพื่อคาดการณ์ความต้องการและปรับแต่งสินค้าให้เหมาะสมกับความต้องการของตลาด

ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล Walmart ได้ใช้โซลูชัน Data Warehouse อย่าง BigQuery ในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์และเชื่อถือได้ ซึ่งแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data นี้ช่วยให้ Walmart สามารถลดต้นทุน ปรับปรุงประสิทธิภาพ รวมถึงรักษาตำแหน่งผู้นำในตลาดได้

นอกจากนี้ธุรกิจต่าง ๆ ยังสามารถปรับใช้ข้อมูลเชิงลึกจาก Big Data เข้ากับโมเดล Generative AI เพื่อสร้างโซลูชันนวัตกรรมใหม่ในการพัฒนาธุรกิจ ยกตัวอย่างเช่น การปรับแต่งกระบวนการให้เป็นแบบอัตโนมัติ การโต้ตอบกับลูกค้า ซึ่งการผสานระหว่างเทคโนโลยี Big Data และ AI นั้นมีความสำคัญขึ้นเรื่อย ๆ เช่นเดียวกับปริมาณของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ สิ่งนี้เป็นตัวช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรมและรักษาความสามารถการแข่งขันในยุคดิจิทัลได้ในปัจจุบัน

สรุป

Big Data กำลังเปลี่ยนแปลงกระแสทางธุรกิจโดยเน้นให้ความสำคัญกับข้อมูลเชิงลึกและขับเคลื่อนนวัตกรรมใหม่ ๆ ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงและโซลูชัน AI เพื่อปลดล็อกศักยภาพของ Big Data อย่างเต็มรูปแบบ 

หากท่านกำลังสนใจโซลูชันสำหรับองค์กร สามารถรับคำปรึกษาได้จาก Tangerine เพราะเรานำเสนอโซลูชันการวิเคราะห์พร้อมด้วย AI ที่ล้ำสมัยซึ่งช่วยให้องค์กรต่างสามารถควบคุมพลังของ Big Data ได้ และด้วยความเชี่ยวชาญของ Tangerine ธุรกิจต่างๆ สามารถเปลี่ยนข้อมู

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม
Contact Form_TH Sources