เศรษฐกิจ แบบอัลกอริทึม จำเป็นในยุคดิจิทัล

เรื่อง | ทวิพงศ์ อโนทัยสินทวี ผู้จัดการประจำประเทศไทย นูทานิกซ์

การเติบโตทางดิจิทัลด้วยการเชื่อมต่อและข้อมูลมหาศาลเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่ผลักดันการเปลี่ยนแปลงด้านไอทีในองค์กร ตั้งแต่กระบวนการทำงาน บทบาทของผู้บริหารและพนักงาน ถือเป็นสิ่งท้าทายที่ผู้นำด้านไอทีต้องเตรียมองค์กรของตนเพื่อรับการเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่จะเกิดขึ้น

ข้อมูลจากการคาดการณ์ของ การ์ทเนอร์ อิงค์ ระบุว่า จะมีการเชื่อมต่อ กันทั่วโลกถึง 2.08 หมื่นล้านรายการในปี 2563 ทำให้คำว่า "บิ๊กดาต้า" หรือข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นเรื่องปกติไปแล้วในปัจจุบัน ปริมาณการจัดเก็บข้อมูลทั่วโลกกำลังเดินเข้าสู่หลัก เซตตะไบต์ การเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้สร้างความซับซ้อนมาก จนยากที่จะจินตนาการและต้องการการประมวลผลที่ทรงพลัง

ความกังวลเกี่ยวกับการจัดเก็บและการประมวลผล นับเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่ต้องทำการปฏิวัติทั้งปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูล รวมถึงปฏิวัติความสามารถของเรา เพื่อทำความเข้าใจและใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่มีมหาศาลนี้ได้อย่างเต็มที่

แรงขับเคลื่อนที่แท้จริงที่อยู่เบื้องหลังการปฏิวัติข้อมูลขนาดใหญ่คือ ความสามารถในการนำโมเดลทางสถิติที่ล้ำหน้าและเทคโนโลยีการประมวลผลต่างๆ มาทำงานร่วมกัน เพื่อให้เข้าใจและใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้มากขึ้น

ทั้งนี้ อาจกล่าวได้ว่า หากเราสามารถสร้างกฎ หรืออัลกอริทึม ซึ่งเป็น กระบวนการแก้ปัญหาหรือกระบวนการจัดการที่สามารถอธิบายออกมาเป็นขั้นตอนที่ชัดเจนได้ เราก็จะสามารถเข้าใจรูปแบบของข้อมูลและแก้ปัญหาเรื่องของเวลาและการที่ต้องลงแรงตามวิธีการประมวลผลแบบเก่าได้

ในปัจจุบัน อัลกอริทึมช่วยส่งเสริมการทำงานของแมชีน เลิร์นนิ่ง ให้เพิ่ม และก้าวหน้าขึ้นอย่างมากในทันทีทันใด แบบก้าวกระโดด เช่นเดียวกับการที่ แอพพลิเคชั่นต่างๆ ได้ปฏิวัติวิธีการ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์อัลกอริทึมช่วยให้เราใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ของเราได้อย่างแท้จริง

สิ่งที่พิสูจน์ความสำคัญของอัลกอ ริทึม เช่น เครื่องมือค้นหาของกูเกิลที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึม อัลกอริทึม เป็นสิ่งที่อยู่เบื้องหลังคำแนะนำต่างๆ บนเน็ตฟลิกซ์ เป็นผู้ช่วยในการขับเคลื่อนด้วยเสียง รถยนต์ไร้คนขับ การส่งของในวันรุ่งขึ้น การส่งคำสั่งซื้อขายที่มีความเคลื่อนไหวที่รวดเร็ว และแม้แต่การให้บริการและเทคโนโลยีที่เติบโตเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ จนในปัจจุบันเห็นจนเป็นเรื่องปกติไปแล้ว

ความชาญฉลาดที่อัลกอริทึมสามารถทำให้เกิดการทำงาน ช่วยให้ เครื่องจักรสามารถทำความเข้าใจข้อมูลและเรียนรู้ที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้น และความชาญฉลาดของอัลกอริทึมจะเป็นสิ่งสร้างรายได้ให้กับบริษัทด้วย

นั่นเพราะอัลกอริทึมกำลังได้รับการพัฒนา จะมีการซื้อขายอัลกอริทึมและใช้ประโยชน์เช่นเดียวกับโมบายแอพพลิเคชั่นต่างๆ ในอีกหลายปีต่อจากนี้ เหมือนที่การ์ทเนอร์ อิงค์ได้คาดการณ์ไว้ว่า "เศรษฐกิจแบบอัลกอริทึม : Algorithm Economy" จะเป็นสิ่งสำคัญเมื่อกล่าวถึงเรื่องของข้อมูลขนาดใหญ่

มุมมองที่แตกต่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของเศรษฐกิจแบบอัลกอริทึม คือ จะมีความกดดันมากขึ้นในเรื่องของการจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผล และการที่ CIO หันมาใช้บริการพับลิกคลาวด์มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อรองรับความจำเป็นนี้

อย่างไรก็ตาม องค์กรจำนวนมากชอบที่จะเก็บอัลกอริทึม รวมถึงข้อมูลสำคัญทางธุรกิจ ไว้หลังไฟร์วอลล์ขององค์กรมากกว่า นี่คือสิ่งที่ขัดแย้งกัน เพราะอัลกอริทึมควรจะทำงานที่ส่งผลมากที่สุดได้ด้วยการเป็นขุมพลังให้กับองค์กรในการเข้าใช้งานและออกจากการใช้งานบนระบบพับลิกคลาวด์ได้ตามเงื่อนไขของตนเอง

แม้การเพิ่มขึ้นของเศรษฐกิจแบบ อัลกอริทึม จะทำให้เกิดปัญหาการจัดเก็บข้อมูลและการประมวล แต่อัลกอริทึมก็ยังจำเป็นเมื่อถึงคราวที่จะแก้ปัญหาเหล่านี้ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อบริหารจัดการต้นตอของข้อมูลที่ทำให้เกิดข้อมูลขนาดใหญ่นั้นๆ ได้ดีขึ้น

รูปแบบของเครื่องมือที่เป็นแมชีน เลิร์นนิ่ง สามารถปรับสมดุลความต้องการในการจัดเก็บและเวิร์กโหลดในการประมวลผลทั้งบนแพลตฟอร์มที่เป็นพับลิกและไพรเวทได้โดยอัตโนมัติ การสร้างสมดุลให้กับเวิร์กโหลดเหล่านี้ก็เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดเข้าใจยากในโปรไฟล์ความต้องการให้หมดไป ซึ่งต้องใช้แมชีน

ดังนั้น ควรเริ่มทำความคุ้นเคยกับอัลกอริทึมและแมชีน เลิร์นนิ่งให้มากขึ้น เพราะเป็นสิ่งจำเป็นต่อกระบวนการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบดิจิทัล อัลกอริทึม กำลังเข้ามามีบทบาทอย่างรวดเร็ว และ กำลังเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางเศรษฐกิจที่อยู่ใกล้คุณมากกว่าที่คุณคิด n