เจ้าช่าง รู้เร็ว รู้มาก รู้ดี นะเจ้า Big Data

“รู้เร็วกว่า รู้มากกว่า รู้ดีกว่า” เป็นหัวใจสำคัญของการแข่งขันในยุคที่สามารถเอาข้อมูลข่าวสารมาแปลงเป็นเงินเป็นทองได้อย่างปัจจุบันนี้ จึงทำให้เกิดการแข่งขัน

ทางด้านความรู้ และการคิดค้นเครื่องมืออันทรงพลังในการค้นหา จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว จึงเป็นที่มาของการพัฒนาสิ่งที่เรียกว่า “Big Data หรืออภิมหาข้อมูล” ที่เป็นเรื่องฮิตปัจจุบันในทุกวงการ

ยกตัวอย่างเช่น การที่พวกเรานับล้านคน ใช้ เฟซบุ๊ก อินสตาแกรม ไลน์ เว็บไซต์ต่างๆ ทุกๆ วัน เขียนข้อความ พร่ำเพ้อ ลงรูปหน้าตาของเราเอง รวมทั้งเพื่อนๆ ที่โดนเราติด tag ให้อย่างไม่รู้เนื้อรู้ตัว หรือแม้แต่การใช้ พิกัดแผนที่ google map ในมือถือ หรือค้นหาข้อมูลในอินเทอร์เน็ต ข้อความ รูปภาพ เหล่านี้ ทุกๆ วัน ได้ถูกจัดเก็บไว้ใน “ระบบอภิมหาข้อมูล” ของแต่ละค่ายเรียบร้อยแล้ว จากนั้นข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้จะถูกเอาไปวิเคราะห์ เพื่อค้นหาคำตอบต่างๆ เช่น แนวโน้มทางการตลาด ความต้องการของลูกค้า และเรื่องอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์อย่างใดอย่างหนึ่ง โดยใช้รูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูลหรือคำสำคัญ และหาสิ่งที่เชื่อมโยงข้อมูลเหล่านั้น

สุดท้ายก็จะได้ความรู้ที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ เช่น ทำแผนการตลาดที่มีประสิทธิภาพ สร้างโอกาสในการสร้างผลกำไร การปรับปรุงการทำงานหรือการให้บริการให้เกิดประสิทธิภาพ เกิดความได้เปรียบเหนือคู่แข่งในการแข่งขันทางการตลาด หรือกิจกรรมด้านอื่นๆ ตัวอย่างเช่น การสร้างชุดข้อมูลค้นหาคำสำคัญว่า “ง่วงนอน เบื่อ หิว อยากกิน(โน่น นี่ สารพัดอย่าง)” สามารถบอกได้เลยว่า คนส่วนใหญ่ ง่วงนอน หรือเบื่อ เวลาไหน อยากกินอะไร เช่น ในเกาหลี มี “นักวิทยาศาสตร์อภิมหาข้อมูล” จากสถาบันหนึ่ง ได้วิเคราะห์จากสื่อโซเชียลมีเดียทุกรูปแบบของเกาหลี พบว่า คนทำงาน นักเรียน นักศึกษา ชาวเกาหลีจะบ่นว่าง่วงนอน มากที่สุดใน “วันจันทร์ เวลาบ่าย 2 โมง 19 นาที”...ข้อมูลนี้มีความสำคัญทางการตลาดถึงขนาดมีบริษัทผลิตอาหารและเครื่องดื่มรายใหญ่รายหนึ่งมาซื้อข้อมูล ไปตั้งชื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ เป็นเครื่องดื่มเพิ่มความสดชื่นกระตุ้นต่อมทำงานให้ขยันขันแข็ง ในชื่อที่เก๋ไก๋ ว่า “2.19” เลยทีเดียว

Google Book เป็นแหล่งข้อมูล Big Data ที่อาจจะใหญ่มากที่สุดเพราะมีข้อมูลของหนังสือถึง 12 ล้านเล่มบรรจุอยู่ เริ่มตั้งแต่ปี 1492 ที่มีการพิมพ์หนังสือเล่มแรก เราสามารถค้นหา “คำสำคัญ” ที่อยู่ภายในหนังสือได้ เพื่อดูช่วงเวลาที่หนังสือได้พูดถึงคำคำนั้น โดยใช้ NGRAM VIEWER เสียดายที่มีภาษาที่ให้ค้นได้จำกัด และไม่มีภาษาไทย จึงยังไม่สามารถค้นหาหนังสือภาษาไทยได้ อย่างไรก็ตาม ก็ยังหาสิ่งที่เกี่ยวข้องได้ เช่น เมื่ออยากทราบว่า โลกตะวันตกที่ใช้ภาษาอังกฤษเริ่มให้ความสนใจ กรุงเทพมหานคร เมืองหลวงของเราเมื่อไร ก็ค้นคำว่า Bangkok ในหน้า NGRAM VIEWER ซึ่งแสดงผลว่า ในหนังสือภาษาอังกฤษมีการเอ่ยถึง กรุงเทพฯ ตั้งแต่ ปี 1828 และมีความสนใจพุ่งขึ้นเรื่อยจนถึงปี 1999 หลังจากนั้น การพูดถึง กรุงเทพฯ ก็ลดน้อยลงไปเรื่อยๆ ข้อมูลนี้บอกเราว่า กรุงเทพฯ ลดการอ้างอิงหรือลดความสนใจที่จะเอ่ยถึงในหนังสือลงไปแล้ว

ตัวอย่างของ Big Data ระบบควบคุมการจราจรในเกาหลีซึ่งใช้เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ และกล้อง ทำให้สามารถควบคุมการจราจรได้ด้วยระบบอัจฉริยะ รถเมล์ รถสาธารณะ สามารถแจ้งเวลาถึงป้ายรถแต่ละป้ายได้อย่างแม่นยำ ก็เป็น Big Data ที่ทำให้รู้การเคลื่อนไหวของยานพาหนะและประชาชน ซึ่งเป็นระบบความปลอดภัยในโลกอนาคต ระบบคล้ายกันนี้ได้ติดตั้งในร้านขายเสื้อผ้าแบรนด์เนม ลูกค้าที่เดินจับเสื้อผ้า จะได้รับการบันทึกหน้าตาเพื่อประเมินอายุและท่าทีว่ามีความสนใจในเสื้อผ้าชุดไหน ดูเสื้อราวไหน จับต้องเสื้อตัวไหนบ้าง เอาข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ วันรุ่งขึ้น ดีไซเนอร์ที่รับผิดชอบการจัดร้านจะต้องมาปรับเปลี่ยนการจัดร้านให้เหมาะสมขึ้น หากผนวกกับระบบจดจำใบหน้าจากรูปภาพที่ทุกๆ คนช่างขยันอัพเดทรูปตัวเองลงในโซเชียลมีเดียแล้ว ต่อไปพฤติกรรมของพวกเราจะถูกจัดเก็บอยู่ในฐานข้อมูลทุกเรื่องราว ไปไหน ทำอะไร มีหลักฐานหมดละค่ะ

ทางด้านสื่อหนังสือพิมพ์ในเกาหลี ค่อนข้างจะได้เปรียบในการใช้ Big Data เพราะมีข้อมูลหนังสือพิมพ์ภาษาเกาหลีราว 40 บริษัท ที่พิมพ์มาแล้ว 20 ปีย้อนหลังจัดเก็บใน Big Data ชื่อว่า ระบบ Bigkinds (bigkinds.or.kr) นอกจากนี้ ทุกๆ วัน ยังมีข้อมูลจากสื่อหนังสือพิมพ์และโซเชียลมีเดียเป็นภาษาเกาหลีถึง 1.6 หมื่นเว็บไซต์ เข้ามาอัพเดททุกๆ วัน ทำให้ได้ใช้ข้อมูลเต็มประสิทธิภาพ ระบบ Bigkinds ของเกาหลีนี้ ได้รับเงินทุนจากรัฐบาลให้จัดตั้ง มีหน่วยงานของรัฐดูแลให้ โดยทุกคนสามารถใช้ค้นหาข้อมูลเรื่องราวต่างๆ ที่เกิดขึ้นในเกาหลี เอาข้อมูลมาวิจัยต่อ เขียนเรื่อง จับประเด็นของสังคม หรือเอาไปใช้ในทางธุรกิจก็ได้ เช่น หนังสือพิมพ์จุงอางเดลี่ ในเกาหลีก็ใช้ข้อมูลที่สำคัญหรือน่าสนใจในสังคมมาเขียนสกู๊ป บทความ หรือจุดประเด็นทางสังคมด้วย

การใช้ข้อมูลจาก Big Data อาจจะทำให้ในอนาคตนักข่าวนักเขียนจะลดลงไปเพราะระบบคอมพิวเตอร์จะสามารถปรับแต่งแก้ไขเองได้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น เช่น ทุกวันนี้ Columbia Newsblaster เป็น Big Data หนังสือพิมพ์ที่ไม่มีนักข่าวสักคน ระบบคอมพิวเตอร์จะประมวลผลข่าวจากทั่วโลกอัตโนมัติ โดยใช้คำสำคัญ จัดแบ่งหมวดหมู่ แล้วนำมารวมเล่มในเว็บไซต์ ออกเป็นหนังสือพิมพ์ออนไลน์ให้เราอ่านได้ทุกๆ วัน ยิ่งไปกว่านั้น แนวโน้มของคนยุคใหม่ในโลกไม่ได้ต้องการอ่านข่าวยาวยืด แต่ชอบดูหรืออ่านข่าวสั้นๆ กระชับได้ใจความบนอุปกรณ์หรือมือถือที่มีขนาดเล็กพกพาสะดวก เปิดใช้งานง่าย แบตไม่ตายเร็ว มากกว่าจะมาหาที่นั่งเพื่อเปิดคอมพิวเตอร์ดูแล้ว ดังนั้น ข่าวจึงมีขนาดสั้นลง บางเรื่องเหลือแค่พาดหัวข่าวกับเนื้อข่าวอีก 2-3 บรรทัดก็พอ ก็คงไม่ต้องเหลืองานให้คนทำแน่ค่ะ