Big Data Analytics คืออะไร ? รู้จักการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ให้เกิดประโยชน์

Big Data Analytics คืออะไร ? ทำงานอย่างไร ?

ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กร และธุรกิจไปข้างหน้า ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ไม่เพียงแต่มีขนาดที่ใหญ่ แต่ยังมาจากแหล่งที่มา (Source) หลากหลาย และมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) เป็นกระบวนการที่ใช้เครื่องมือ และเทคนิคเพื่อสกัดข้อมูลที่มีค่า และแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกเพื่อช่วยในการตัดสินใจสำหรับผู้ประกอบการ ในบทความนี้จะพาทุกคนไปทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่กัน 

ภาพจาก : https://towardsdatascience.com/how-is-the-current-state-of-big-data-analytics-in-controlling-1273c725ac6a

Big Data Analytics คืออะไร ? (What is Big Data Analytics ?)

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) คือกระบวนการที่มักจะซับซ้อนในการตรวจสอบข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาข้อมูลต่าง ๆ เช่น รูปแบบที่ซ่อนอยู่, ความสัมพันธ์แนวโน้มของตลาด หรือความต้องการของลูกค้า ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถช่วยให้องค์กรตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาดและเหมาะสม 

เทคโนโลยี และเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูล และรวบรวมข้อมูลใหม่ได้ในขอบเขตที่กว้าง ปัญญาประดิษฐ์ทางธุรกิจ (Business Intelligence : BI) จะช่วยตอบคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับการดำเนินงาน และประสิทธิภาพของธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นอีกรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงซึ่งเกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน ประกอบด้วยโมเดลการทำนาย, อัลกอริทึมทางสถิติ และการวิเคราะห์แบบ "What-if" ที่ขับเคลื่อนด้วยระบบวิเคราะห์

ภาพจาก : https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/big-data-analytics

ทำไม Big Data Analytic ถึงมีความสำคัญ ? (Why is Big Data Analytics important ?)

Big Data Analytic มีความสำคัญเนื่องจากจากองค์กรต่าง ๆ สามารถใช้ระบบ และซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อตัดสินใจเชิงข้อมูลส่งผลต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจให้ไปในทางที่ดีขึ้น ตัวอย่างของประโยชน์ที่ได้รับได้แก่ การตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น, ช่องทางสร้างรายได้ใหม่, การสร้างความพึงพอใจส่วนบุคคลให้กับลูกค้า และการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน เมื่อมีกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งข้อดีเหล่านี้ก็จะช่วยให้องค์กรสามารถอยู่เหนือกว่าคู่แข่งได้

ตัวอย่างของการใช้ Big Data Analytic ที่เห็นภาพได้อย่างชัดเจน สามารถพบได้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ที่ต้องมีการรวบรวม, บันทึกจัดเก็บ, วิเคราะห์ข้อมูลคนไข้, ประวัติการรักษา, ผลทางคลินิก, บันทึกการดูแล และข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมาย

หรือในงานด้านบัญชีที่อาศัยข้อมูลจำนวนมหาศาลมาช่วยพิจารณาการตัดสินใจ, วิเคราะห์เชิงพยากรณ์ และอีกหลายวัตถุประสงค์ ข้อมูลเหล่านี้มีประเภทที่หลากหลาย, คุณภาพของข้อมูล และความสามารถในการเข้าถึง ซึ่งการเก็บข้อมูลเหล่านี้ล้วนเป็นความท้าทายที่มีความสำคัญต่อการทำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็เป็นประโยชน์อย่างมากต่อองค์กร

Big Data Analytics ทำงานอย่างไร ? (How does Big Data Analytics work?)

Big Data เริ่มต้นจากการที่นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysts), นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists), นักสร้างโมเดลการทำนาย (Predictive Modelers), นักสถิติ และบุคลากรวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ เป็นผู้ทำหน้าที่รวบรวม, ประมวลผล, ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรม รวมถึงข้อมูลรูปแบบอื่น ๆ ที่โปรแกรม BI (Business Inteligence) และโปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำงานได้ โดยการทำงานของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ มีดังนี้

1. การรวบรวมข้อมูล

ผู้ที่มีความเกี่ยวข้องด้านข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มากมาย ซึ่งมักจะเป็นข้อมูลแบบกึ่งมีโครงสร้าง (Semistructure) และไม่มีโครงสร้าง (Unstructure) แม้ว่าแต่ละองค์กรจะใช้แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน แต่แหล่งข้อมูลทั่วไปที่พบเจอนำมาใช้บ่อย ๆ ก็จะมีดังนี้

• ข้อมูลคลิกสตรีมบนอินเทอร์เน็ต (Internet Clickstream Data)
• บันทึกของเว็บเซิร์ฟเวอร์ (Web Server Logs)
• แอปพลิเคชันบนคลาวด์ (Cloud Applications)
• แอปพลิเคชันบนมือถือ (Mobile Applications)
• เนื้อหาบนโซเชียลมีเดีย (Social Media Content)
• ข้อความจากอีเมลของลูกค้า และคำตอบที่ได้จากการสำรวจ (Text from Customer Emails and Survey Responses)
• บันทึกโทรศัพท์มือถือ (Mobile Phone Records)
• ข้อมูลจากเครื่องจักรที่เซ็นเซอร์รวบรวมได้จาก ระบบ IoT (Machine Data Captured by Sensors)

2. การเตรียม และประมวลผลข้อมูล

หลังจากที่ได้รวบรวมข้อมูล และจัดเก็บไว้เรียบร้อยแล้ว ผู้ที่เกี่ยวข้องด้านข้อมูลจำเป็นที่จะต้องจัดระเบียบ กำหนดค่า และแบ่งพาร์ทิชันข้อมูลให้เหมาะสม สำหรับการค้นหาเชิงวิเคราะห์ การเตรียม และประมวลผลข้อมูลอย่างละเอียด ส่งผลให้ประสิทธิภาพของการค้นหาเชิงวิเคราะห์ดีขึ้น

การประมวลผลข้อมูลในบางครั้งเป็นแบบประมวลผลกลุ่ม (ฺBatch Processing) ซึ่งจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ตามช่วงเวลาหลังจากได้รับ ขณะที่บางครั้งเป็นแบบประมวลผลแบบสตรีม (Stream Processing) ซึ่งจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดเล็กแบบเรียลไทม์ใกล้เคียงกับความเป็นจริง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ได้

3. การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล 

ผู้ที่มีความเชี่ยวชาญด้านข้อมูลจะทำความสะอาดข้อมูลโดยใช้ เครื่องมือสคริปท์ (Scripting Tools) หรือซอฟต์แวร์วัดคุณภาพข้อมูล (Data Quality Software) พวกเขาจะตรวจสอบข้อผิดพลาด หรือความไม่สอดคล้องใดๆ เช่น ข้อมูลที่ซ้ำกันหรือรูปแบบที่ผิดพลาด จะถูกจัดระเบียบ และปรับข้อมูลให้สะอาดมากยิ่งขึ้น

4. การวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อมูลได้ที่รวบรวมมา ประมวลผล และปรับปรุงคุณภาพแล้ว จะถูกนำไปวิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ ซึ่งรวมถึงเครื่องมือเช่น 

• Data Mining
  (การขุดข้อมูล)
• Predictive Analytics
  (การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์)
• Artificial Intelligence
  (ปัญญาประดิษฐ์)
• Machine Learning
  (การเรียนรู้ของเครื่อง)
• Deep Learning
  (การเรียนรู้เชิงลึก)
• Text Mining and Statistical Analysis Software
  (ซอฟต์แวร์การขุดข้อความ และการวิเคราะห์)
• Business Intelligence
  (ระบบธุรกิจอัจฉริยะ)
• Data Visualization Tools
  (เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล)

ภาพจาก : https://www.researchgate.net/figure/Big-Data-Analytics-Process-Data-Preparation-The-most-important-stage-of-big-data_fig1_303216930

ประเภทของ Big Data Analytics (Types of Big Data Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีหลายประเภท แต่ละประเภทมีการใช้งานที่แตกต่างกันภายในองค์กร ดังนี้

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics)

เป็นรูปแบบที่ง่ายที่สุดของการวิเคราะห์ข้อมูล โดยมุ่งเน้นไปที่การประเมินและสรุปข้อมูลทั่วไป ตัวอย่างเช่น การรายงานยอดขายขององค์กรสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการตลาด จากข้อมูลดังกล่าวได้ การวิเคราะห์เชิงพรรณนานี้ช่วยให้องค์กรมองเห็นภาพรวม และเข้าใจสภาพปัจจุบันของธุรกิจตนเองได้ดียิ่งขึ้น

2. การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาสาเหตุที่เกิดปัญหา ตัวอย่างเช่นการรวบรวม และศึกษาข้อมูลราคาของคู่แข่ง เพื่อวิเคราะห์ว่ายอดขายของผลิตภัณฑ์ลดลงเนื่องจากคู่แข่งลดราคาตัดหน้าหรือไม่

3. การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics)

วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ตัวอย่างเช่น การติดตามประสิทธิภาพของเครื่องจักรในโรงงาน และเปรียบเทียบข้อมูลนั้นกับข้อมูลในอดีต เพื่อประเมินว่าเครื่องจักรมีโอกาสที่จะหยุดทำงานหรือต้องการการซ่อมบำรุง หรือเปลี่ยนใหม่เมื่อใด

4. การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ (Prescriptive Analytics)

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะตามหลังการวินิจฉัย และการพยากรณ์ หลังจากระบุปัญหาแล้ว จะแนะนำแนวทางแก้ไข ตัวอย่างเช่น การแก้ไขความไม่สม่ำเสมอในห่วงโซ่อุปทานที่ก่อให้เกิดปัญหาราคา โดยการระบุซัพพลายเออร์ที่มีประสิทธิภาพไม่น่าเชื่อถือ และแนะนำให้เปลี่ยนซัพพลายเออร์รายนั้น

ภาพจาก : https://brainalyst.in/what-is-big-data-analytics/

ตัวอย่างการใช้ประโยชน์จาก Big Data Analytics (Examples of leveraging Big Data Analytics)

1. การดึงดูด และรักษาฐานลูกค้า 

ข้อมูลลูกค้า ช่วยให้แผนการตลาดของบริษัทแม่นยำขึ้น สามารถตอบสนองเทรนด์ความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าส่วนบุคคลของ Amazon, Netflix และ Spotify ช่วยให้ลูกค้าช้อปปิ้ง ดูหนัง ฟังเพลง ได้อย่างเพลิดเพลิน และเกิดความภักดีต่อแบรนด์

2. โฆษณาที่ตรงกลุ่มเป้าหมาย

ข้อมูลส่วนบุคคล เช่น ประวัติการซื้อ, สินค้าที่เคยดู และพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ ช่วยออกแบบโฆษณาที่ตรงใจลูกค้าแต่ละคน และเป็นกลุ่มใหญ่ได้แม่นยำ

3. พัฒนาสินค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้องค์กรรู้ว่าลูกค้าต้องการสินค้าแบบไหน ควรพัฒนาสินค้าอย่างไร วัดความสำเร็จของการพัฒนาได้ และปรับปรุงสินค้าให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุด

4. ปรับราคาสินค้า

ร้านค้าปลีกสามารถกำหนดกลยุทธ์ราคาสินค้า โดยใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อเพิ่มยอดขายสูงสุดของร้าน

5. วิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทานและช่องทางการจัดจำหน่าย

ระบบวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ช่วยในการเติมสินค้า ปรับปรุงเครือข่ายซัพพลายเออร์ บริหารสต๊อกสินค้า วางแผนเส้นทางขนส่ง และแจ้งเตือนความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นได้

6.บริหารความเสี่ยง

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยค้นพบความเสี่ยงใหม่ ๆ จากรูปแบบของข้อมูล ช่วยให้องค์กรวางแผนบริหารความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

7.การตัดสินใจที่ดีขึ้น

ข้อมูลเชิงลึกที่ผู้ใช้ธุรกิจดึงมาจากข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ช่วยให้บริษัทตัดสินใจได้รวดเร็ว และแม่นยำยิ่งขึ้น

ความท้าทายของ Big Data Analytics (Big Data Analytics Challenges)

แม้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็ยังมีความท้าทายอยู่บางประการดังนี้

1. การเข้าถึงข้อมูล

ข้อมูลที่มีปริมาณมากขึ้นทำให้การจัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลซับซ้อนมากขึ้นข้อมูลขนาดใหญ่ควรได้รับการจัดเก็บ และดูแลรักษาอย่างเหมาะสม เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีประสบการณ์น้อยสามารถนำไปใช้งานได้

2. การรักษาคุณภาพข้อมูล

ข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งต่าง ๆ และรูปแบบที่แตกต่างกัน ต้องใช้เวลา, ความพยายาม และทรัพยากร เพื่อดูแลรักษาคุณภาพข้อมูลให้มีคุณภาพดีอยู่เสมอ

3. ความปลอดภัยของข้อมูล

ความซับซ้อนของระบบข้อมูลขนาดใหญ่ นำมาซึ่งความท้าทายด้านความปลอดภัยที่ไม่เหมือนใคร การแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยอย่างเหมาะสมภายในระบบข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน อาจเป็นเรื่องที่ยากลำบาก

4. การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

การเลือกเครื่องมือ และแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่มากมายในตลาด อาจสร้างความสับสน ดังนั้นองค์กรต่างๆ ต้องรู้จักเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้ และโครงสร้างพื้นฐาน

5. การขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถ

องค์กรบางแห่งอาจประสบปัญหาในการหาบุคลากรที่มีทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากภายในองค์กรอาจไม่มีผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเพียงพอ และค่าจ้างของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรข้อมูลที่มีประสบการณ์นั้นสูง

บทสรุปของ Big Data Analytics (Big Data Analytics Conclusions)

องค์กรต่าง ๆ ใช้ประโยชน์จาก Big Data Analytics ในหลาย ๆ ด้านเนื่องจากข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบริหารจัดการทิศทางขององค์กร การรวบรวมข้อมูลไม่ว่าจะเป็นจากลูกค้า หรือจากการดำเนินธุรกิจของบริษัทจึงเป็นสิ่งสำคัญ

อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความท้าทายอยู่บ้าง เช่น การเข้าถึงข้อมูล, การรักษาคุณภาพข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูล การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม และการขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถ แต่ด้วยเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง Big Data Analytics จะกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ประสบความสำเร็จในยุคดิจิทัล