เมื่อธุรกิจถึงเวลา ลงทุน Big Data

โดย...พุฒิ ตั้งตระกูลวงศ์

“Big data is like teenage sex : everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it” – Dan Ariely. Professor of Duke University

Big Data เป็นเหมือนเรื่อง Sex ของวัยรุ่น ที่สมัยวัยรุ่นใครๆ ก็พูดถึงกัน แต่ก็ไม่มีใครรู้จริง แต่ก็คิดว่าเพื่อนๆ ก็มีกัน ก็เลยคุยโวกับเพื่อนๆ ว่าเราก็มีเหมือนกัน ผมว่า Dan Ariely เปรียบเทียบเรื่องนี้ไว้ดีมาก และเห็นด้วยกับคำกล่าวข้างต้นมาก

เมื่อคำว่า “Big Data” ถูกพูดถึงอย่างมากในทุกวงการในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา ผู้บริหารองค์กรจะบอกว่าบริษัทกำลังจะลงทุน Big Data โดยที่ยังไม่เข้าใจในตัวเทคโนโลยีนี้อย่างชัดเจน แต่เห็นว่าใครๆ เขาก็มีกัน แล้วก็เกิดความกลัวว่าจะตามคนอื่นไม่ทัน แต่จริงๆ แล้ว ยังไม่รู้เลยว่าจะเอา Big Data มาทำอะไร และที่สำคัญ มันสามารถช่วยให้ธุรกิจขององค์กรดีขึ้นจริงไหม และที่ลึกกว่านั้นคือ ถ้าคิดจะใช้ ควรจะลงทุนทำเอง ใช้ซอฟต์แวร์ที่เป็น license (ซอฟต์แวร์ลิขสิทธิ์) หรือ Open-source (ซอฟต์แวร์ที่สามารถนำไปแก้ไขหรือดัดแปลงได้) เรื่องเหล่านี้ผู้บริหารต้องเข้าใจในภาพกว้างของ Big Data ก่อนที่จะตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม

Big Data หมายถึงข้อมูลปริมาณมหาศาล ที่วิธีการจัดการแบบเดิมๆ ไม่สามารถประมวลผลได้ทันตามความต้องการของผู้ใช้ และข้อมูลเหล่านั้นอาจจะไม่ได้มาในรูปของตัวอักษร แต่มาในรูปของวิดีโอ เสียง หรือรูปภาพ ซึ่งวิธีการประมวลผลเดิมๆ ที่เคยใช้ไม่อาจตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ เราจึงต้องเสาะหาวิธีการใหม่ๆ ในการประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ เพื่อให้สามารถประมวลผลและใช้ประโยชน์จากข้อมูลปริมาณมหาศาลนี้ได้อย่างเกิดประโยชน์สูงสุด

Big Data โดยทั่วไปจะประกอบด้วย 3 V คือ Volume (ปริมาณ) Velocity (ความเร็วในการที่ข้อมูลใหม่ๆ เกิดขึ้น) และ Variety (ความหลากหลายของข้อมูล) วิธีการดูง่ายๆ ว่า Data ของคุณนั้นเป็น Big data หรือไม่ ให้ดูจากความต้องการของธุรกิจของคุณเป็นหลัก ไม่ว่าข้อมูลคุณจะมากมายเพียงใด แต่ถ้าคุณยังสามารถหาคำตอบได้จากวิธีการเดิมๆ ที่คุณใช้อยู่ ในระยะเวลาที่คุณรับได้ นั้นคือคุณยังไม่ต้องการ Big Data Analytic แต่เมื่อไรที่คุณต้องการมุมมองใหม่ๆ จากข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้วคุณไม่ได้คำตอบที่คุณต้องการในเวลาที่เหมาะสม นั่นแหละแสดงว่าข้อมูลของคุณเป็น Big Data และคุณต้องการวิธีการประมวลผลที่แตกต่างออกไป

หัวใจในการทำงานของ Big data Analytic คือสิ่งที่เรียกว่า Parallel Processing (การประมวลผลแบบคู่ขนาน) คือการใช้ทรัพยากรมากขึ้นในการทำงานพร้อมกันเพื่อให้ได้งานมากขึ้น ปัจจุบันมีเทคโนโลยีมากมายที่สามารถทำ Big data analytic ได้ เริ่มจากในฝั่งของซอฟต์แวร์มีทั้งที่เป็น Open-source หรือ Enterprise software (ซอฟต์แวร์ที่ใช้งานระดับองค์กร) ถ้าคุณจะเลือกใช้ Open-source ข้อดีก็คือคุณไม่ต้องเสียค่าลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์เลย แต่ความเสี่ยง คุณจะต้องพึ่งพาคนที่มีทักษะสูงในการบริหารจัดการ ซอฟต์แวร์ Open-source เหล่านี้ แต่มั่นใจได้ว่า Big data project ของคุณจะมีคนดูแลไปตลอด นั่นคือ การจ่ายเงินแลกกับการลดความเสี่ยงทางธุรกิจ

สำหรับในส่วนของฮาร์ดแวร์ก็มีทางเลือกว่าจะซื้อฮาร์ดแวร์และเลือกที่จะดูแลรักษาเอง หรือจะไปเช่าใช้ใน Cloud สำหรับ Big data แล้วผมแนะนำว่าการไปเช่าใช้ใน Cloud ดูจะเป็นทางเลือกที่เหมาะสมกว่า เพราะว่า Big data analytic ยิ่งเรามีทรัพยากรเยอะ เรายิ่งสามารถประมวลผลได้เร็ว ได้คำตอบสำหรับธุรกิจเร็วกว่า

การตัดสินใจว่าคุณจำเป็นต้องใช้ Big Data หรือไม่นั้นง่ายมาก ไม่ว่าคุณจะคิดว่าข้อมูลที่คุณมี Big Data หรือ Small data ก็แล้วแต่ “ถ้า” คุณคิดว่าคุณยังได้ผลลัพธ์หรือรายงานเร็วพอที่จะทำให้คุณแข่งขันได้ในทางธุรกิจได้ ผมว่าคุณก็ยังไม่ต้องการ Big Data แต่ “ถ้า” คุณคิดว่าคุณได้ผลลัพธ์ไม่เร็วพอ ไม่สามารถมีมุมมองใหม่ๆ จากข้อมูลที่คุณมีได้ หรือต้องรอนานมากในการออกรายงานใหม่ ไม่ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ ผมคิดว่าคุณต้องการ Big data แล้วครับ เพราะการประมวลผลแบบ Big Data จะให้ประโยชน์คุณ 3 ข้อหลักเลย คือ ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า สามารถวิเคราะห์มุมมองใหม่ๆ จากข้อมูลเดิมๆ ได้เร็วกว่า และสามารถเพิ่มความเร็วได้ตามต้องการขึ้นอยู่กับทรัพยากรใส่เข้าไป

โดยสรุป ถ้าคุณคิดว่าข้อมูลขององค์กรคุณเป็น “BIG” data ก็ควรพิจารณาเริ่มโปรเจกต์ Big Data ตั้งแต่วันนี้ ก่อนที่คู่แข่งจะทิ้งห่างไปไกลเกินจะตามทัน โลกเทคโนโลยีสมัยนี้เปลี่ยนเร็วมาก การเริ่มอะไรช้าไป ไม่ใช่แค่สูญเสียมูลค่าทางการตลาด แต่อาจจะถึงขั้นสูญเสียธุรกิจเลยทีเดียว