www.cioworldmagazine.com

 Breaking News

แนวทางการประยุกต์ใช้ Business Intelligence เพื่อการก้าวสู่ธุรกิจอัจฉริยะ

แนวทางการประยุกต์ใช้ Business Intelligence  เพื่อการก้าวสู่ธุรกิจอัจฉริยะ
December 27
13:10 2017

“โลกของการแข่งชันทางธุรกิจนับจากวันนี้จนถึงในอนาคต ทุกคนจะวิ่งเข้าหาข้อมูลขนาดใหญ่ ทั้งที่มีอยู่ในองค์กร และอยู่ในอินเทอร์เน็ต แล้วนำมาจัดกลุ่ม ประมวลผล วิเคราะห์ และทำนายพฤติกรรมบางอย่าง เพื่อความได้เปรียบ และเสริมประสิทธิภาพการทำธุรกิจได้อย่างแม่นยำจนกลายเป็นธุรกิจอัจฉริยะ”

1เมื่อกันยายนที่ผ่านมา คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม ได้ร่วมกันจัดเสวนาพิเศษ Tech Talk ให้ความรู้กับนักศึกษา เรื่อง “การประยุกต์ใช้ Business Intelligence มาเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ ในยุค Data Analytics”โดยได้รับเกียรติจากวิทยากร คือ ผศ.ดร.นิเวศ จิระวิชิตชัย อาจารย์ประจำหลักสูตร วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (M.S.IT) มหาวิทยาลัยศรีปทุม พอประมวลสรุปความได้ดังต่อไปนี้

วิวัฒนาการของข้อมูล (Data Evolutions) ปัจจุบันการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำของคอมพิวเตอร์จัดว่ามีความจุได้มาก เริ่มมีมาตั้งแต่บิต ไบต์ กิโลบิต เมกกะไบต์ กิ๊กกะไบต์ เทราไบต์ เพทาไบต์ เป็นต้น ในขณะเดียวกันความเร็วในการส่งข้อมูลผ่านโทรศัพท์มือถือก็นับว่าเร็วมาก ปัจจุบันอยู่ในยุค 4Gที่มีความเร็วมาตรฐานถึง 100 เมกกะบิตต่อวินาที

แต่จะเร็วสักเท่าไหร่ก็ไม่เพียงพอกับความต้องการของมนุษย์ ประกอบกับรูปแบบใหม่ของเทคโนโลยีสารสนเทศที่เกิดขึ้นใหม่ (A new style of IT emerging) โดยเริ่มจากเมื่อก่อนนิยมใช้เมนเฟรมคอมพิวเตอร์ (Mainframe) พัฒนามาสู่อินเทอร์เน็ตล่าสุดพัฒนามาสู่ยุคสมาร์ทโฟน, สื่อสังคมออนไลน์, บิ๊กดาต้า และคลาวด์

ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ BigDataหมายถึงข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่ถูกสร้างขึ้นจากทั่วทุกมุมโลก ไม่ว่าจะเป็น การใช้อุปกรณ์สัญญาณที่ไวต่อแสงเพื่อทำให้ได้รับสารสนเทศเกี่ยวกับสภาพภูมิอากาศ, การโพสต์ข้อมูลลงในเว็บไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์ ทั้งที่เป็นข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอการประมวลผลระเบียนการซื้อขายสินค้าคลื่นสัญญาณGPS จากสมาร์ทโฟน เป็นต้น

ทำให้ข้อมูลเหล่านั้นมีปริมาณมากมายมหาศาล เกินกว่าขีดความสามารถของระบบฐานข้อมูลที่จะใช้ในการรองรับการจัดเก็บ ประมวลผล และเรียกสารสนเทศออกมาใช้ได้จึงมีการเปรียบเปรย Big Data ว่าเป็นเสมือนกลุ่มของก้อนเมฆ (Cloud) Big Data ได้กลายมาเป็นความท้าทายขององค์กรธุรกิจยุคใหม่เป็นอย่างมากว่าทำอย่างไรถึงจะหาแนวทางสกัดเอาข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านั้นมาใช้วิเคราะห์เพื่อเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจทำธุรกิจในยุด Data Analytics ได้

อาจจะกล่าวได้ว่า Big Data เป็นสินทรัพย์ที่ล้ำค่าสำหรับองค์กรธุรกิจปัจจุบันมีหลายองค์กรธุรกิจจำนวนมากนำซอฟต์แวร์โซลูชั่นต่างๆ มาเป็นเครื่องมือเพื่อใช้วิเคราะห์ ค้นหา รวบรวมข้อมูล หารูปแบบและหาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่สำคัญออกมาจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ที่มีอยู่ตามแหล่งข้อมูลต่างๆ บนอินเทอร์เน็ต ทำให้ได้เปรียบคู่แข่งขัน

องค์ประกอบของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) มีประเด็นที่น่าสนใจ ซึ่งองค์กรธุรกิจสามารถนำไปปรับใช้ตามเป้าหมายและวัตถุประสงค์ขององค์กรตามความเหมาะสม สามารถจำแนกออกเป็น 3 องค์ประกอบ คือ

1. ปริมาณ (Volume)หมายถึง ข้อมูลที่มีจำนวนมหาศาลที่เพิ่มขึ้นในทุกขณะ เพราะมีแต่คนสร้างขึ้น แต่ไม่มีลบออก ตัวอย่างของ Big Data เช่น ปูมบันทึกการใช้งานเว็บ, RFID, เครือข่ายเซ็นเซอร์, เครือข่ายสังคม, ข้อมูลสังคม, เอกสารและข้อความบนอินเทอร์เน็ต, การทำดัชนีค้นหาบนอินเทอร์เน็ต, บันทึกการโทรศัพท์ ดาราศาสตร์, วิทยาศาสตร์,สภาพอากาศ, จีโนมิกส์, การวิจัยทางชีวธรณีเคมีเคมีชีววิทยา และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนและมักจะข้ามสาขา, การสอดส่องดุแลทางการทหาร, เวชระเบียน, คลังภาพถ่าย, คลังภาพเคลื่อนไหว, และพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ขนาดใหญ่

2. ความหลากหลายของประเภทข้อมูล (Variety)หมายถึง ข้อมูลที่มาจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน และมีหลากหลายประเภทได้แก่ ประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structure)ได้แก่ กลุ่มข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กัน ถูกจัดเก็บเอาไว้ในฐานข้อมูลอย่างมีกฎเกณฑ์ เช่น การส่งใบแจ้งเตือนเกี่ยวกับบัญชีที่ชำระหนี้เกินกำหนดไปให้ลูกค้า

1ข้อมูลประเภทกึ่งโครงสร้าง (Semi-Structure)เป็นข้อมูลการตัดสินใจเกี่ยวกับปัญหาที่ไม่สามารถระบุกระบวนการหรือวิธีการตัดสินใจได้ล่วงหน้าในบางส่วนแต่ไม่มากพอที่จะนำไปตัดสินใจได้อย่างแน่นอนและ ประเภทข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructure)เป็นข้อมูลการตัดสินใจเกี่ยวกับปัญหาที่ไม่สามารถกำหนดกระบวนการตัดสินใจได้ล่วงหน้า เช่น การลงทุนซื้อหุ้นรวมไปถึงข้อมูลที่เป็นข้อความ รูปภาพ อีเมล์ เสียงและวิดีโอ เป็นต้น

3. ความรวดเร็ว (Velocity)หมายถึง อัตราความเร็วที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็วใกล้เคียงกับเวลาเป็นจริง (Real-Time Information) เช่น การส่งข้อความที่สนทนากันบนเว็บเครือข่ายสังคมออนไลน์การใช้โทรศัพท์สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตถ่ายรูป ถ่ายวิดีโอ อัดเสียง กิจกรรมที่เกิดขึ้น เช่น การเดินทางไปท่องเที่ยว สามารถที่จะอัพโหลดรูปภาพขึ้นเฟซบุ๊กได้ในทันทีรวมไปการอ่านแถบป้ายของRFID, มาตรวัดอัจฉริยะ รวมไปถึงการประมวลผลการสั่งซื้อสินค้าผ่านระบบออนไลน์ การขนส่งสินค้าในระบบห่วงโซ่อุปทาน และข้อมูลการบริการทั้งมวล

เรื่องสำคัญในลำดับต่อมาคือ อินเทอร์เน็ตในทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things:IoT) ในอนาคตนับแต่นี้ไปอุปกรณ์ต่างๆ จะมีการเชื่อมโยงถึงกันหมด เช่น ตู้เย็น ทีวี เตาไมโครเวฟ ผ่านทางเครือข่ายการสื่อสารใดทางหนึ่ง และสามารถสื่อสารกันได้ ตัวอย่างเช่น ร้าน Amazon go เป็นร้านสะดวกซื้อ เปิดโอกาสให้ลูกค้าเข้าไปซื้อสินค้าเมื่อลูกค้าหยิบสินค้าขึ้นมาและซื้อสินค้าจะมีการตัดสต็อกของสินค้าทันทีโดยที่ไม่ต้องจ่ายเป็นเงินสด มีความเที่ยงตรง ตรวจสอบได้ นี่คือตัวอย่างหนึ่งของ Big Data

ส่วนอีกเรื่องหนึ่งคือ Apps iBeaconเป็นการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า เพื่อนำไปสร้างยอดขาย เมื่อเราเดินเข้าไปที่ชั้นวางสินค้า เพียงแค่เปิดสัญญาณบลูทูธ มันจะส่งสัญญาณไปที่สินค้า และใน Tesco Lotus ก็มีใช้แล้ว ถ้ามีสินค้าชนิดไหนลดราคา มันก็จะขึ้นมาแสดงในสมาร์ทโฟนของเรา และเร่งเร้าให้เราอยากซื้อสินค้าชนิดนั้น

ดังนั้น จะเห็นได้ว่าธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence :BI) มีความเกี่ยวข้องกับ Big Data เพราะในการทำธุรกิจก็นำข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านั้นมาทำการวิเคราะห์ ซึ่งจะมีการใช้ซอฟต์แวร์ในการวิเคราะห์ ด้วยหลักความรู้และตัวแบบทางธุรกิจ เมื่อวิเคราะห์หาข้อสรุปได้แล้วก็นำมาช่วยในการตัดสินใจในการสร้างกำไรและเพิ่มยอดขายต่อไป

Related Articles

0 Comments

No Comments Yet!

There are no comments at the moment, do you want to add one?

Write a comment

Write a Comment

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.