Big vs Small Data

โดย...ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์

ทุกวันนี้หลายคนขยาดกับคำว่า Big Data เพราะเอาเข้าจริงๆ ก็ยังไม่แน่ใจว่ามันคืออะไร พอไม่รู้ก็เกิดความกลัว อะไรๆ เดี๋ยวนี้ก็ต้องใช้คำว่า Big Data ว่าแต่ Big Data มันคืออะไร ทำอะไรได้ และทำอะไรไม่ได้อยู่บ้าง

เป็นที่ทราบกันดีว่าด้วยเทคโนโลยีทั้งไอโอที (IoT) และความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มประสิทธิภาพมากขึ้นในราคาที่ถูกลงมาก (Large Data Storage) รวมถึงความแพร่หลายของการใช้เทคโนโลยีทำให้เกิดการสร้างปริมาณข้อมูลมหาศาลจากทุกๆ กิจกรรมของมนุษย์ เครื่องจักร และสิ่งแวดล้อม

ข้อเท็จจริงเหล่านี้ให้ความหมายสองมุม หนึ่งคือ โอกาสในการหาทอง (Insight) เจอน่าจะมีมากขึ้นตามจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และสองคือ เกิดการท้าทายความสามารถขององค์กรในการทำงานกับข้อมูลที่มากขึ้นและหลากหลายมากขึ้น

Big Data คือโอกาสและความท้าทาย หรืออีกนัยหนึ่งก็คืออุปสรรคในตัวมันเอง

ความท้าทายแรก อยู่ที่การจัดการกับกระบวนการผลิตข้อมูล และกระบวนการทำงานขององค์กรต่อดาต้าที่มีอยู่เพื่อการหา Insight จากดาต้าเหล่านี้ที่จะเล็กได้ จะใหญ่ก็ช่างอย่างไรมากกว่า! เพราะกระบวนการวางแผนจัดเก็บข้อมูลและการหา Insight ต้องการการจัดการที่เป็นระบบต่อเนื่องกันตั้งแต่

(1) ใช้เทคโนโลยีในการปรับปรุงกระบวนการทำงานระหว่างวัน (Day-to-day Operations) ให้เป็นดิจิทัล (2) การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงด้วยเทคนิคอย่าง Data Mining หรือ Statistical Modeling เพื่อการจัดกลุ่ม แปลผล หรือทำนายอนาคต (3) การทำให้เกิดกระบวนการอัตโนมัติที่ชาญฉลาด (Intelligent Process Automation) ซึ่งใช้การผสมผสานแนวคิดพื้นฐานด้านการออกแบบกระบวนการ ร่วมกับเทคโนโลยีด้านหุ่นยนต์ และ Machine Learning เพื่อลดความยากลำบากในการรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายระบบ มาอยู่ในรูปแบบของมาตรฐานข้อมูล และ (4) การประยุกต์ใช้ Lean Process ที่เน้นการเชื่อมต่อกระบวนการทั้งหมด ทำให้ลดของเสีย และสร้างวัฒนธรรมการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในทุกกระบวนการ

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Big Data มีหลากหลาย แต่การจะประสบความสำเร็จ “หาทอง” เจอได้ ต้องเข้าใจโจทย์ทางธุรกิจ เรียกได้ว่าเริ่มต้นด้วยการมองหา Business Value ที่อยากได้ หรือเริ่มต้นจาก Business Pain ซึ่งจะทำให้เห็นลู่ทางการหยิบใช้เครื่องมือที่เหมาะสม รวมไปถึงการกำหนดแนวทางการจัดเก็บข้อมูลที่น่าสนใจจริงๆ ของธุรกิจได้