Big Data คืออะไร ถูกนำมาใช้ประโยชน์ในองค์กรอย่างไร?

ในปัจจุบันการจัดเก็บคลังข้อมูลคงไม่ใช่เอกสารแบบเป็นกระดาษแล้ว หลายองค์กรมีฐานข้อมูลจำนวนมากและต้องการมองหาแหล่งจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ หรือที่เรียกว่า Big Data ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในหลายๆ ภาคธุรกิจ บทความนี้พามารู้จักกับ Big Data คืออะไร? มีกี่ประเภท? คุณลักษณะของ Big Data ที่ดีควรเป็นอย่างไร? และประโยชน์ของ Big Data มีอะไรบ้าง? พร้อมแล้วตามอ่านกันได้ที่นี่เลย!

Big Data คืออะไร แบ่งออกเป็นกี่ประเภท?

Big Data หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนที่เกินความสามารถของซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมในการจัดการ ประมวลผล และวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ คุณลักษณะของ Big Data มักจะถูกอธิบายด้วย "4V" ซึ่ง Big Data แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ๆ ดังนี้

1. Structured Data (ข้อมูลที่มีโครงสร้าง)

   • ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบตาราง เช่น ฐานข้อมูลที่มีการจัดระเบียบและรูปแบบแน่นอน ข้อมูลนี้สามารถค้นหาและประมวลผลได้ง่าย เช่น ข้อมูลในฐานข้อมูล SQL ข้อมูลการทำธุรกรรมทางการเงิน

2. Unstructured Data (ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง)

   • ข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบที่แน่นอนและไม่สามารถจัดเก็บในรูปแบบตารางได้ง่าย เช่น ข้อความในอีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ข้อมูลนี้ต้องการเทคโนโลยีและเครื่องมือเฉพาะเพื่อทำการวิเคราะห์และประมวลผล

3. Semi-structured Data (ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง)

   • ข้อมูลที่มีลักษณะผสมระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลนี้มีบางส่วนที่สามารถจัดเก็บในรูปแบบตารางได้ แต่ยังมีส่วนที่ต้องการการวิเคราะห์เพิ่มเติม เช่น ไฟล์ XML หรือ JSON ที่มีข้อมูลที่กำหนดโครงสร้างบางส่วนแต่ยังมีข้อมูลที่ไม่แน่นอน

การแบ่งประเภทของบิ๊กดาต้านี้ช่วยในการเลือกใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสมในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน

Big Data ลักษณะสำคัญมีอะไรบ้าง?

ลักษณะสำคัญของ Big Data มักจะถูกอธิบายด้วย "4V" ซึ่งประกอบด้วย 

1. มีปริมาณมาก (Volume)

ข้อมูลมีปริมาณมากมายมหาศาลซึ่งสามารถเก็บรวบรวมจากหลากหลายแหล่ง เช่น โซเชียลมีเดีย, เซนเซอร์, ธุรกรรมทางการเงิน, อุปกรณ์ IoT เป็นต้น

2. มีความหลากหลาย (Variety)  

ข้อมูลมีรูปแบบและแหล่งที่มาต่าง ๆ กัน ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น ตารางฐานข้อมูล), ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (เช่น ข้อความในโซเชียลมีเดีย, วิดีโอ, รูปภาพ), และข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (เช่น ไฟล์ XML, JSON)

3. มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (Velocity) 

ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและไหลเวียนอย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์หรือเกือบเรียลไทม์ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจากสตรีมมิ่ง, การแจ้งเตือนทันที

4. ยังไม่ผ่านการประมวลผล (Veracity)

ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ซึ่งมักจะมีปัญหาเรื่องคุณภาพของข้อมูล เช่น ข้อมูลที่ขาดหาย, ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์

5. สามารถแปรผันได้ (Variability) 

ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบและคุณภาพ ซึ่งต้องการความยืดหยุ่นในการจัดการและวิเคราะห์

6. มีคุณค่าต่อองค์กรหรือธุรกิจ (Value) 

ข้อมูลควรมีมูลค่าในการนำมาใช้ประโยชน์ เช่น การสร้างข้อมูลเชิงลึก, การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดียิ่งขึ้น

ลักษณะเหล่านี้ช่วยในการทำความเข้าใจความซับซ้อนและความท้าทายในการจัดการและวิเคราะห์ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพ

Big Data ประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไรบ้าง?

Big Data มีประโยชน์ต่อธุรกิจในหลาย ๆ ด้าน โดยสามารถสรุปได้ดังนี้

1. การตัดสินใจที่มีข้อมูลรองรับ (Data-Driven Decision Making)

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายและนำมาใช้ในการตัดสินใจที่แม่นยำมากขึ้น เช่น การคาดการณ์ยอดขาย การวิเคราะห์ตลาด และการปรับปรุงกระบวนการผลิต

2. การวิเคราะห์ลูกค้า (Customer Insights)

ธุรกิจสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าได้อย่างละเอียด เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากขึ้น และสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า

3. การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ (Product and Service Development)

ข้อมูลจากการใช้งานจริงของลูกค้าช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงและพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงตามความต้องการของตลาดและลูกค้า

4. การบริหารจัดการทรัพยากร (Resource Management)

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนและบริหารจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง การปรับปรุงกระบวนการผลิต

5. การปรับปรุงการตลาด (Marketing Optimization)

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนและดำเนินการแคมเปญการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์ความสำเร็จของแคมเปญ การเลือกช่องทางการตลาดที่เหมาะสม

6. การป้องกันและตรวจจับการทุจริต (Fraud Detection and Prevention)

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจจับและป้องกันการทุจริตได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

7. การบริหารความเสี่ยง (Risk Management)

ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์และคาดการณ์ความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำ เพื่อเตรียมความพร้อมและวางแผนการจัดการความเสี่ยง

8. การพยากรณ์และการคาดการณ์ (Predictive Analytics)

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถพยากรณ์แนวโน้มในอนาคตได้ เช่น การคาดการณ์ความต้องการของตลาด การพยากรณ์ยอดขาย

9. การปรับปรุงการดำเนินงาน (Operational Efficiency)

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงกระบวนการทำงานภายในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การปรับปรุงกระบวนการผลิต การจัดการโลจิสติกส์

10. การสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน (Competitive Advantage)

การใช้ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน เช่น การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ การตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

สรุป Big Data 

การนำ Big Data มาใช้ในธุรกิจช่วยให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น แถมช่วยให้สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ในด้านการสร้างความเข้าใจลูกค้า เพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีและเกิดเป็นความพึงพอใจให้กับลูกค้าได้