Big data

BIG DATA มารู้จั รู้ ก จั กับ

คำ นำ หนังสือสือิเล็กทรอนิกส์(E-Book) ส์เป็นส่วส่นหนึ่ง ของรายวิชวิา เทคโนโลยีดิยี ดิจิทัจิ ทัลเพื่อพื่การอาชีพชี รหัสหัวิชวิา 30000-20003 ในนักศึกษารับรัดับดัชั้นชั้ ปวส1 จัดจัทำ ขึ้นขึ้เพื่อพื่ ให้ไห้ด้ศคกษาข้อข้มูลเรื่อรื่ง Big data และได้เด้ป็นป็ ประโยชน์ต่อผู้ที่ผู้ ที่ กำ ลังศึกษาหาข้อข้มูล ผู้จัผู้ ดจัทำ หวังวัว่าว่หนังสือสือิเล็กทรอนิกส์(E- ส์ book) เล่มนี้จะเป็นป็ ประโยชน์ต่อผู้อ่ผู้ อ่านอย่าย่งยิ่งยิ่ นางสาวอารยา ทองแนบ ผู้จัผู้ ดจัทำ

สารบัญ บั หน้า รู้จัรู้กจักับบิ๊กบิ๊ดาต้า Big data 1 วิวัวิฒวันาการของ Big Data ตั้งตั้แต่อดีตดีจนถึง ปัจจุบันบั 2-6 Big Data มีกมีระบวนการ ในทำ งานอย่าย่งไร 7-8 คุณคุลักษณะสำ คัญของ Big Data 9-10 Big Data มีปมีระโยชน์ต่น์ ต่อ ธุรกิจอย่าย่งไรบ้าบ้ง? 11-12 IoT (Internet of Things) เกี่ยวอะไรกับ Big Data? 13-14 เรื่อ รื่ ง คำ นำ สารบัญบั สารบัญบั ก ข ฃ

สารบัญ บั เรื่อ รื่ ง หน้า แบรนด์อด์ะไรบ้าบ้งที่นำ Big Data ไปใช้แช้ล้ว? การจัดจัการข้อข้มูลขนาด ใหญ่ (Big Dat) ญ่ กระบวนการจาก Big Data สู่คสู่ วามสัมสัพันพัธ์ ของข้อข้มูล ตัวอย่าย่งการใช้Big Data ช้ ในมุมต่าง ๆ 34-41 42-46 ขั้นขั้ตอนในการทำ Big Data 47-49 50 51-52 สรุปรุความสำ คัญของ Big Data 53 เครื่อรื่งมือมือะไรบ้าบ้งที่ ใช้Big data ช้ ในการ วิเวิคราะห์เห์บื้อบื้งต้น 22-33 ผลกระทบที่อาจจะเกิด ขึ้นขึ้ ! 20-21 Big Data กับการใช้งช้าน จริงริในธุรกิจและองค์กร 15-19

รู้จั รู้ ก จั กับบิ๊กบิ๊ดาต้า Big Data บิ๊กดบิ๊าต้าคืออะไร บิ๊กดบิ๊าต้า (Big Data) คือเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรมไอทีรุ่นใหม่ ที่ได้รับ การออกแบบให้สามารถรองรับการเก็บ วิเคราะห์และใช้งานดาต้าหลาก หลายประเภท ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และมีปริมาณมหาศาลได้โดยมี ต้นทุนต่ำ เมื่อเทียบกับเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรมไอทีแบบเดิม นั่นทำ ให้ คำ ว่า “บิ๊กดบิ๊าต้า” มิได้หมายถึงเฉพาะตัวดาต้าเองเท่านั้น แต่ยังหมายถึง ประเภทของเทคโนโลยีแบบใหม่ที่สามารถบริหารจัดการ สร้างการเข้าถึง และวิเคราะห์ดาต้าที่มีปริมาณมากขึ้นขึ้ได้อย่างรวดเร็วขึ้นกขึ้ว่าที่เทคโนโลยี แบบเดิมจะสามารถทำ ได้ เทคโนโลยีบิ๊กดบิ๊าต้าประกอบด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ค ที่ วบรวม (integrate) จัดระเบียบ (organize) บริหารจัดการ (manage) และนำ เสนอ ดาต้า (present) ที่มีลักษณะเป็น 3 V ดังต่อไปนี้ ปริมาณ (volume) คือขนาดของดาต้า ซึ่งก ซึ่ ารวัดว่า “มาก” หรือ “น้อยน้ ” นั้น ไม่ได้มีตัวเปรียบเทียบที่แน่นอน ขึ้น ขึ้ อยู่กับแต่ละอุตสาหกรรม องค์กร หรือ แอพพลิเคชัน โดยในความเป็นจริงแล้ว ขนาดมิได้สำคัญเท่ากับอัตราการ เพิ่มขึ้นข ขึ้ องดาต้าเมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งดั้เดิม ความหลากหลาย (variety) คือประเภทของตัวดาต้าและแหล่งที่มา ที่ ของ ดาต้าที่แตกต่างกัน ซึ่ง ซึ่ นี่คือลักษณะสำคัญของดาต้าที่กำ ลังเป็นเปลี่ยนไป ความท้าทายที่มาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงนี้คือการจัดเก็บ วิเคราะห์ และดึงเอาข้อมูลเชิงลึก (insight) ออกมาจากดาต้าเหล่านี้ ความเร็ว (velocity) คือความเร็วของการเปลี่ยนแปลงของดาต้า ซึ่ง ซึ่ส่งผล ให้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ดาต้าที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ในช่วง เวลาสั้น ๆ นั่นคือในระดับนาที มิใช่ระดับชั่วโมงหรือระดับวัน กลายเป็น เทคโนโลยีสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการตอบสนองต่อสภาพตลาดและ ความต้องการของลูกค้าที่เปที่ ลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว หรือแม้กระทั่งกทั่ารตรวจ จับหลักฐานการทุจริตต่าง ๆ 1

ย้อย้นดูวิดูวัวิฒวันาการของ Big Data ตั้งตั้แต่อดีตดีจนถึงปัจจุบันบั ! หลายคนที่ให้คห้วามสนใจอยากจะเป็นป็นักนัวิทวิยาศาสตร์ข้ร์อข้มูลส่วส่นใหญ่มัญ่กมัจะเริ่มริ่ ศึกษาจากความรู้ทรู้างด้าด้นการเขียขีนโปรแกรม วิชวิาสถิติ หรือรืความรู้ที่รู้ที่ เกี่ยวข้อข้ง กับการนำ ข้อข้มูลไปประยุกต์ใช้ ซึ่งซึ่ทั้งทั้หมดที่กล่าวมาล้วนแล้วแต่มีคมีวามสำ คัญต่อ การเป็นป็นักนัวิทวิยาศาสตร์ข้ร์อข้มูล แต่ในทางกลับกันวิชวิาทั้งทั้หมดที่กล่าวมาเป็นป็เพียพีงแค่ความรู้ทรู้างด้าด้นศาสตร์ ซึ่งซึ่ ถ้าอยากจะให้อห้งค์ความรู้ขรู้องเราครบถ้วนสมบูรณ์ต้ณ์ ต้องรวมเอาความรู้ทรู้างด้าด้น ศิลป์เป์ข้าข้ไปด้วด้ย โดยองค์ความรู้ทรู้างด้าด้นศิลป์ที่ป์ ที่ มีคมีวามสำ คัญและเป็นป็การศึกษา ให้รู้ห้ถึรู้ถึงที่มาที่ไปของวิชวิาในแต่ละแขนงนั่นนั่คือการศึกษาประวัติวั ติศาสตร์ ดังดันั้นนั้วันวันี้ DIGI นี้ จะพาทุกทุคนไปทำ ความรู้จัรู้กจักับประวัติวั ติศาสตร์วิร์วัวิฒวันาการของ Big Data ซึ่งซึ่เป็นป็องค์ความรู้หรู้ลักที่นักนัวิทวิยาศาสตร์ข้ร์อข้มูลทุกทุคนต้องเรียรีนรู้แรู้ต่ หลายคนอาจจะยังยัไม่เม่คยทราบที่มาที่ไปว่าว่กว่าว่จะมาเป็นป็ Big Data ที่เราใช้ใช้นการ วิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลทุกทุวันวันี้นั้ นี้ นนั้มีคมีวามซับซัซ้อซ้นหรือรืความน่าน่สนใจอย่าย่งไรกันบ้าบ้ง วิวัฒนาการของ Big Data ตั้งแต่ อดีตจนถึง ปัจจุบัน ! 2

คำ ว่าว่ Big Data หลายคนอาจจะรู้สึรู้กสึว่าว่เป็นป็คำ ศัพท์ใหม่ที่ม่ ที่ เกิดขึ้นขึ้ ได้ได้ม่นม่านและกลายมาเป็นป็ Trend ในอุตสาหกรรมยุคปัจจุบันบัหันหั ไปทางไหนก็มีแมีต่คนพูดถึง Data Science หรือรื Big Data เต็มไปหมด ซึ่งซึ่คำ จำ กัดความว่าว่ Big Data นั้นนั้เพิ่งพิ่เกิดขึ้นขึ้ ได้ได้ม่นม่านจริงริ แต่ถ้าให้อห้ธิบธิายลงไปถึงความหมายของ Big Data ว่าว่คือการจัดจัเก็บข้อข้มูลใน ปริมริาณมหาศาลนั้นนั้อาจจะไม่ใม่ช่เช่รื่อรื่งใหม่ใม่นยุคปัจจุบันบัจากบันบัทึกทาง ประวัติวั ติศาสตร์ขร์องโลกเกี่ยวกับเรื่อรื่งการจัดจัเก็บข้อข้มูลคงต้องย้อย้นกลับไปตั้งตั้แต่ 300 ก่อนคริสริตกาลโดยบุคคลที่เป็นป็คนริเริริ่มริ่กระบวนการรวบรวมและจัดจัเก็บ ข้อข้มูลรวมเอาไว้คืว้ คือกษัตริย์ริ ย์Ptolemy I Ptolemy มีเมีป็นป็กษัตริย์ริอย์งค์แรกภายใต้ราชวงศ์ Ptolemaic ซึ่งซึ่ก่อนจะมาเป็นป็กษัตริย์รินั้ย์นนั้เคย เป็นป็คนสนิทนิของ Alexander the Great มาเนิ่นนิ่นานจนทำ ให้ Alexander ไว้วว้างใจด้าด้นการ ปกครอง การรบ และการทหารกระทั่งทั่จน Alexander สิ้นสิ้พระชนม์จึม์งจึได้รัด้บรัส่วส่นแบ่งบ่ดินดิแดน ของ Alexander มาปกครองหนึ่งนึ่ในนั้นนั้มีเมีมือมืง Alexandria ซึ่งซึ่ก็คือส่วส่นหนึ่งนึ่ของประเทศ อียิปยิต์ในปัจจุบันบั ซึ่งซึ่ Ptolemy มีอุมีอุปนิสันิยสั ในการรักรัการอ่านและการเรียรีนรู้ส่รู้งส่ผลให้เห้ขาชอบที่จะเก็บรวบรวม หนังนัสือสืต่าง ๆ จากทั่วทั่ โลกนักนัเดินดิทางคนใดเดินดิทางผ่าผ่นเข้าข้มาในเมือมืงจะทำ การยึดยึหนังนัสือสืเพื่อพื่ นำ เอาไปทำ สำ เนาเพื่อพื่เก็บไว้ใว้นห้อห้งสมุดส่วส่นพระองค์แล้วคืนหนังนัสือสืกลับไปยังยัเจ้าจ้ของ จาก การเก็บสำ เนาที่มีจำมีจำนวนมากถึง 400,000 สำ เนาส่งส่ผลให้เห้กิดห้อห้งสมุดที่มีขมีนาดใหญ่ที่ญ่ ที่ สุดสุใน โลกนั้นนั้เรียรีกว่าว่ “ห้อห้งสมุดอเล็กซานเดรียรีแห่งห่ ประเทศอียิปยิต์” ตรงนี้เ นี้ องเป็นป็จุดเริ่มริ่ต้นของการ จัดจัเก็บข้อข้มูลในลักษณะของ Big Data แต่ถ้าจะพูดถึงในเรื่อรื่งการนำ เอา Big Data มาประยุกต์ใช้ใช้ห้เห้กิดประโยชน์นั้น์นนั้จะต้องกล่าวถึง จักจัรวรรดิโดิรมันมัซึ่งซึ่ในยุคนั้นนั้ ไม่มีม่ ใมีครไม่รู้ม่จัรู้กจัแสนยานุภนุาพของกองทัพโรมันมั โดยความลับที่ทำ ให้ กองทัพโรมันมัมีคมีวามแข็งข็แกร่งร่รบชนะศัตรูมรูากมายนั้นนั้คือการประยุกต์ใช้วิช้ชวิาคณิตณิศาสตร์กัร์ กับ วิชวิาสถิติเข้าข้กับข้อข้มูล โดยกองทัพโรมันมัจะทำ การเก็บรวบรวมข้อข้มูลของศัตรูเรูพื่อพื่ที่จะทำ นายว่าว่มีจำมีจำนวนทหารศัตรูอรูยู่ เท่าไร เพื่อพื่ช่วช่ยให้กห้ารจัดจัจัดจัการทหารในกองทัพนั้นนั้มีปมีระสิทสิธิภธิาพมากขึ้นขึ้ส่งส่ผลให้จัห้กจัรวรรดิ โรมันมัสามารถเอาชนะกองทัพศัตรูไรูด้อด้ย่าย่งไม่ยม่ากเย็นย็ 300 ปีก่ ปี ก่ อนคริสริตกาล จุดเริ่มริ่ต้นของ การใช้ Big Data ช้ 3

ในยุคถัดมานั้นนั้บทบาทของ Big Data มักมัจะไปเกี่ยวกับข้อข้งกับ ทางการทหารเป็นป็ส่วส่นใหญ่เญ่พราะการที่จะมีเมีครื่อรื่งมือมืที่สามารถ วิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลในปริมริาณมหาศาลได้นั้ด้นนั้จำ เป็นป็จะต้งใช้งช้บประมาณรวม ไปถึงทรัพรัยากรในการลงทุนทุไปกับอุปกรณ์แณ์ละเครื่อรื่งมือมืเป็นป็จำ นวน มาก ดังดันั้นนั้การที่จะมีเมีครื่อรื่งมือมืเหล่านี้ไนี้ ด้ใด้นยุคนั้นนั้ก็คงต้องเป็นป็ระบบ ทหารที่ใช้ใช้นสงคราม ซึ้งซึ้ถ้าจะพูดถึงเรื่อรื่งราวของการประยุกต์ใช้ Big ช้ Data จนนำ ไปสู่กสู่ ารเกิด Machine Learning ชิ้นชิ้แรกของโลกที่มี ความน่าน่สนใจและมีชื่มีชื่อชื่เสียสีงมากจนถึงขั้นขั้นำ ไปสร้าร้งเป็นป็ภาพยนตร์ คงจะเป็นป็เรื่อรื่งราวของ Alan Turing ผู้ซึ่ผู้ ซึ่งซึ่เป็นป็บิดบิาของคอมพิวพิเตอร์ Alan เกิดในปี 1912 ปีณ กรุงรุลอนดอน ประเทศอังกฤษ เรียรีบจบด้วย เกรดนิยนิมอันดับดั 1 ในสาขาวิชวิาคณิตณิศาสตร์จร์ากมหาวิทวิยาลัยเคม บริดริจ์ ต่อมาได้จด้บปริญริญาโทและปริญริญาเอกจากศูนย์วิย์จัวิยจัมหาวิทวิยา ลัยพรินริซ์ตัซ์ ตันโดยในช่วช่งสงครามโลกครั้งรั้ที่ 2 ขณะที่ Alan กำ ลังเป็นป็ อาจารย์มย์หาวิทวิยาลัย ได้ถูด้กถูเกณฑ์โดนรัฐรับาลอังกฤษให้ไห้ปช่วช่ย ถอดรหัสหัลับ “Enigma” ซึ่งซึ่เป็นป็เครื่อรื่งส่งส่สัญสัญาณลับจากฝ่ายนาซี ซึ่งซึ่การทำ งานของเครื่อรื่ง Enigma คือการนำ เอาคำ ศัพท์มาสลับตัว อักษรใหม่ทำม่ ทำ ให้เห้กิดชุดข้อข้มูลที่ไม่สม่ามารถแปรผลได้เด้ป็นจำ นวนกว่าว่ 159 ล้านล้านรูปรูแบบ ทำ ให้ Aห้ lan ต้องใช้คช้วามรู้ทรู้างด้าด้นคณิตณิศาสตร์ ในการแปลงรหัสหัอักษรพวกนี้โนี้ ดยใช้เช้ครื่อรื่งมือมืชื่อชื่ว่าว่ “Bombe” “Bombe” โดยอาศัยระบบการเรียรีนรู้รรู้หัสหัลับนาซีที่ซี ที่ ส่งส่มาทุกทุ วันวัจนทำ ให้สห้ามารถถอดรหัสหัลับได้ภด้ายในเวลา 20 นาทีส่งส่ผลให้ฝ่ห้ ฝ่ายสัมสัพันพัธมิตมิรสามารถคิดยุทธวิธีวิ ธี ในการตอบโต้นาซีจซีนทำ ให้สห้งครามโลกครั้งรั้ที่ 2 จบได้ภด้ายในเวลาอันรวดเร็วร็ทำ ให้ไห้ม่เม่กิดความเสียสี หายไปมากกว่าว่ที่ควรเป็นป็ซึ่งซึ่เครื่อรื่งมือมื Bombe นี่เ นี่ องคือต้นแบบของ Machine Learning ใน ยุคนั้นนั้ Big Data กับบทบาทสำ คัญในยุค สงครามโลก 4

หลังจากผ่าผ่นช่วช่งสงครามโลกมาเป็นป็ช่วช่งที่นานาชาติได้มีด้กมีารพัฒพันาองค์ ความรู้ต่รู้ต่าง ๆ ทำ ให้เห้กิดเทคโนโลยีใยีหม่จม่นทำ ให้เห้กิดโลกาภิวัตวัน์ขึ้น์ขึ้นขึ้มาที่โลก สามารถติดต่อสื่อสื่สารไปมาหากันได้อด้ย่าย่งอิสระ ซึ่งซึ่องค์ความรู้ทรู้างด้าด้น Big Data ก็พัฒพันาอย่าย่งต่อเนื่อนื่งตามการเติบโตของเทคโนโลยีคยีอมพิวพิเตอร์ โดยในช่วช่งนี้เ นี้ป็นป็ช่วช่งของการแข่งข่ขันขัทางด้าด้นธุรกิจดังดันั้นนั้เครื่อรื่งมือมืที่จะ ทำ ให้กห้ารแข่งข่ขันขัของแต่ละองค์กรเกิดความได้เด้ปรียรีบนั่นนั่คือข้อข้มูล กรณีตัณี ตัวอย่าย่งที่ทำ ให้เห้ห็นห็ภาพชัดชัเจนของพลังในการใช้ข้ช้อข้มูลเพื่อพื่ต่อยอด ธุรกิจนั่นนั่คือเรื่อรื่งของเบียบีร์แร์ละผ้าผ้อ้อมของ Walmart เกิดจากการสังสัเกต ของพนักนังานที่ทำ งานโดยพบว่าว่ผู้ชผู้ ายมักมัที่มาซื้อซื้เบียบีร์ใร์นวันวัศุกร์ช่ร์วช่งเย็นย็มักมั จะหยิบยิผ้าผ้อ้อมสำ หรับรัเด็กด็ ในการซื้อซื้ของในครั้งรั้นั้นนั้ด้วด้ยทำ ให้เห้กิด Walmart เกิดไอเดียดีนำ ผ้าผ้อ้อมเด็กด็ว่าว่งคู่กัคู่กับเบียบีร์ส่ร์งส่ผลให้ยห้อดขายผ้าผ้อ้อมเติบโตสูงสู ขึ้นขึ้ถึง 35% ซึ่งซึ่กระบวนเหล่านี้คื นี้ คือกระบวนการทำ Data Analytics คือการ เก็บรวบรวม Data แล้วทำ การหา Correlation เพื่อพื่ทำ ให้เห้กิดการเพิ่มพิ่ ประสิทสิธิภธิาพของยอดขาย Globalization จุดเริ่มริ่ต้น ของ Big Data สมัย มั ใหม่ 5

การใช้งช้าน Big Data ของภาครัฐรัภายในประเทศไทยนั้นนั้มีด้มีวด้ยกันหลายภาค ส่วส่นทั้งทั้ส่วส่นที่เป็นป็ของภาครัฐรัเองด้วด้ยการจัดจัเก็บข้อข้มูลเพื่อพื่ก่อให้เห้กิดการ บริกริารของภาครัฐรัที่ตรงใจประชาชนและมีปมีระสิทสิธิภธิาพมากที่สุดสุส่งส่ผลให้ ภาครัฐรัใช้งช้บประมาณน้อน้ยลง รวมไปถึงนำ มาใช้ใช้นการวิเวิคราะห์ถึห์ ถึงสภาพ อากาศเพื่อพื่ทำ นายการเกิดภัยพิบัพิติบั ติทางธรรมชาติทำ ให้จำห้จำกัดความเสียสีหายที่ จะเกิดขึ้นขึ้ รวมไปถึงในปัจจุบันบั ได้มีด้กมีารจัดจัตั้งตั้สำ นักนังานพัฒพันารัฐรับาลดิจิดิทัจิ ทัล (องค์การ มหาชน) ขึ้นขึ้มาเพื่อพื่พัฒพันาระบบ Big Data ของประเทศไทยประกอบไปด้วด้ย เว็บว็ ไซต์ https://data.go.th/ เป็นป็แหล่งรวบรวมข้อข้มูลเปิดปิที่บุคคลทั่วทั่ ไป สามารถเข้าข้มาดาวน์โน์หลดข้อข้มูลเพื่อพื่นำ ไปใช้ปช้ระโยชน์ไน์ด้ รวมไปถึงได้มีด้กมีาร จัดจัตั้งตั้ Data Community ของไทยให้บุห้บุคคลที่ต้องการศึกษาความรู้เรู้พื่อพื่ เป็นป็นักนัวิทวิยาศาสตร์ข้ร์อข้มูลเข้าข้มาแลกเปลี่ยนความรู้กัรู้กัน การใช้ Big Data ช้ ของภาครัฐ รัในปัจจุบัน บั 6

Big Data มี กระบวนการใน ทำ งานอย่า ย่ งไร หลายคนอาจจะสงสัยสัว่าว่ Big Data ที่มีข้มีอข้มูลมากมายมหาศาลเช่นช่นี้ จะมีวิมีธีวิกธีารหรือรื กระบวนการในการทำ งานอย่าย่งไร โดย Big Data ประกอบไปด้วด้ย 3 ขั้นขั้ตอนสำ คัญดังดัต่อไป นี้ การรวบรวมข้อข้มูล การรวบรวมข้อข้มูล Big Data ทำ หน้าน้ที่ในการรวบรวมข้อข้มูลที่หลากหลายและข้อข้มูลที่แตก ต่างกันออกไป ซึ่งซึ่เทคโนโลยีแยีบบดั้งดั้เดิมดินั้นนั้ ไม่สม่ามารถทำ ได้ โดย Big Data สามารถเก็บ ข้อข้มูลที่มีขมีนาดใหญ่แญ่ละรวบรวมข้อข้มูลได้มด้ากมายมหาศาลในรูปรูแบบของเทราไบต์ หรือรืบาง ครั้งรั้อาจเก็บข้อข้มูลในระดับดัเพธาไบต์เลยก็ว่าว่ ได้ การจัดจัการข้อข้มูล ข้อข้มูลที่มากมายมหาศาลหรือรื Big Data จะต้องทำ การจัดจัเก็บข้อข้มูลขนาดใหญ่ หรือรืหา แหล่งที่อยู่ใยู่ห้มัห้นมัยกตัวอย่าย่งเช่นช่ on premises หรือรื cloud ที่นิยนิมใช้ใช้นปัจจุบันบัทั้งทั้นี้ขึ้ นี้ ขึ้นขึ้อยู่ กับความต้องการหรือรืความสะดวกในการใช้งช้าน แต่ในบางกรณีอณีาจจะต้องจัดจัเก็บข้อข้มูลไว้ ใกล้กับแหล่งข้อข้มูลที่มีคมีวามยืดยืหยุ่นยุ่สูงสู การวิเวิคราะห์ Big Data อาจจะต้องใช้เช้งินลงทุนทุที่สูงสูในการสร้าร้งข้อข้มูลขนาดใหญ่ แต่ทั้งทั้นี้จ นี้ ะไม่ก่ม่ ก่อให้เห้กิด ประโยชน์อน์ะไรเลย หากคุณคุไม่นำม่นำข้อข้มมูลเหล่านั้นนั้มาใช้วิช้เวิคราะห์ เพื่อพื่ทำ ให้เห้กิดความกระจ่าจ่ง และชัดชัเจนของชุดข้อข้มูลที่มีอมียู่ โดยส่วส่นใหญ่จญ่ะใช้ AI ในการวิเวิคราะห์ด้ห์วด้ยการสร้าร้งรูปรูแบบ จำ ลองของข้อข้มูล เพื่อพื่นำ ข้อข้มูลเหล่านั้นนั้มามาข้อข้สรุปรุพัฒพันา และต่อยอดให้เห้กิดประโยชน์ สูงสูสุดสุ ในปัจุบันบั Big Data ถือว่าว่มีคมีวามสำ คัญมากๆ โดยเฉพาะอย่าย่งยิ่งยิ่การนำ ข้อข้มูลเหล่านี้ไนี้ปใช้ใช้ห้ เกิดประโยชน์สูน์งสูสุดสุต่อองค์กร ซึ่งซึ่การวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลและผลลัพธ์ที่ธ์ ที่ได้จด้ะช่วช่ยให้สห้ามารถเข้าข้ใจ หรือรืถึงผู้บผู้ ริโริภคได้มด้ากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้เป็นป็การลดต้นทุนทุลดระยะเวลาในการดำ เนินนิการหรือรืวางแผน กลยุทธ์ด้ธ์าด้นการตลาด สำ หรับรัในปัจจุบันบัเครื่อรื่งมือมืที่ใช้รช้องรับรั Big Data ในแบบที่เราเข้าข้ใจ ได้ง่ด้ ง่ายๆ มีใมีห้เห้ห็นห็อยู่หยู่ลากหลาย ยกตัวอย่าย่งเช่นช่ Google analysis หรือรืระบบ ERP เป็นป็ต้น 7

ไม่เม่ว้นว้แม้แม้ต่บริษัริ ษัทอีคอมเมิร์มิซร์ชื่อชื่ดังดัของโลกหลายแห่งห่มีกมีารใช้ Big data เพื่อพื่แนะนำ สินสิค้าแบบ Real Time โดยอัตโนมัติมั ติหรือรืคุณคุเคยสังสัเกตไหมว่าว่เวลาที่คุณคุอยากได้ สินสิค้าชนิดนิ ใดชนิดนิหนึ่งนึ่เมื่อมื่ ไหร่ก็ร่ ก็ตามที่คุณคุเข้าข้ไปหาข้อข้มูลสินสิค้าชนิดนินั้นนั้ ใน Google หรือรืจากแหล่งต่างๆ เมื่อมื่เวลาผ่าผ่นไปจะมีสิมีนสิค้าที่คุณคุต้องการนั้นนั้ ปรากฏให้เห้ห็นห็ ใน โฆษณาหน้าน้เพจเฟสบุ๊คบุ๊ โซเชียชีลอื่นๆ หรือรืตามเว็บว็ ไซต์ต่างๆ โดยโฆษณาสินสิค้านั้นนั้ก็ คือ Big Data ข้อข้มูลขนาดใหญ่ที่ญ่ ที่ได้เด้ก็บรวบรวมความต้องการของคุณคุไว้เว้ป็นป็ที่เรียรีบ แล้ว และมันมัจะปรากฏให้คุห้ณคุเห็นห็บ่อบ่ยๆ เพื่อพื่ล่อตาล่อใจ จนคุณคุเผลอกดเข้าข้ไปสั่งสั่ซื้อซื้ สินสิค้าชนิดนินั้นนั้ การใช้งช้าน Big Data นั้นนั้ ไม่ใม่ช่เช่รื่อรื่งง่าย ปัจจุบันบัถ้าเป็นป็ข้อข้มูลภายในองค์กรของ คุณคุที่มีเมีก็บไว้อว้ยู่แยู่ล้ว คุณคุสามารถใช้เช้ครื่อรื่งมือมืที่มีอมียู่แยู่ล้วในท้องตลาดทั่วทั่ ไป เช่นช่ ERP เข้าข้มาจัดจัการได้ได้ม่ยม่าก แต่การจะทำ ให้อห้งค์กรของคุณคุทราบความต้องการ ของตลาด รวมถึงสามารถวิเวิคราะห์คห์วามต้องการของผู้บผู้ ริโริภค เพื่อพื่ ให้สห้ามารถ ผลิต Content ทางการตลาด สามารถทำ SEO หรือรืทำ Social Marketing ให้ ออกมาดีไดีด้ 8

คุณ คุ ลักษณะสำ คัญ ของ Big Data คุณสมบัติของ Big Data นั้น จะมีลักษณะโดยรวมอยู่ 6 ประการด้วยกัน หรือที่มีการพูดถึงในชื่อ “5Vs 1C” โดยคุณลักษณะทั้ง 6 ของ Big Data นั้น มีดังนี้ 1. ข้อมูลที่มีปริมาณมาก (Volume) หมายถึง มีปริมาณข้อมูลอยู่มาก มีขนาดใหญ่ สามารถนับรวมได้ทั้ง ข้อมูลแบบออนไลน์และแบบออฟไลน์ โดยข้อมูลต้องมีขนาดใหญ่เกินกว่า Terabyte ยกตัวอย่างเช่น การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตของประชากรทั่วโลกที่มีจำ นวน เพิ่มมากขึ้นขึ้ทุกปี ซึ่งแต่ละคนมีพฤติกรรมการใช้งานข้อมูลที่หลากหลาย ทำ ให้ปริมาณของข้อมูลที่เกิดขึ้นขึ้มีจำ นวนมหาศาล 2. ข้อมูลที่มีความหลากหลาย (Variety) หมายถึง ข้อมูลแต่ละชนิดนั้นมีความหลากหลาย รวมกันทั้งรูปแบบมี โครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง ยกตัวอย่างผ่านพฤติกรรมของ Social Media User ที่ในแต่ละวัน สามารถสร้างชุดข้อมูลได้หลากหลาย เช่น การคอมเมนต์ลงในโพสต์ ทาง Facebook จัดเป็นข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง เพราะไม่สามารถคาด เดาคำ ตอบและโพสต์ที่เขาสนใจจากคอมเมนต์ได้ หรือการโพสต์ลงบน Twitter ที่สามารถจัด Category ของแต่ละโพสต์ ผ่าน Hashtag ได้ แต่ก็ไม่สามารถระบุโครงสร้างหรือความหมายของ Hashtag นั้นได้อย่างชัดเจน นี่จึงจัดเป็นข้อมูลกึ่งโครงสร้าง ส่วนข้อมูลที่ได้จากการตอบแบบสอบถามผ่าน Google Form ที่มีคำ ถาม และคำ ตอบให้เลือกอย่างชัดเจน และข้อมูลนั้นสามารถนำ ไปใช้ต่อได้เลย ทันที จะจัดว่าเป็นชุดข้อมูลแบบมีโครงสร้าง เนื่องจากการใช้งานของ Social Media User นั้นไม่ได้เป็นระเบียบ แบบแผนตายตัว ทำ ให้นอกจากมีปริมาณข้อมูลเกิดขึ้นขึ้อย่างมหาศาล แล้ว ข้อมูลเหล่านั้นยังเต็มไปด้วยความหลากหลายและซับซ้อนอีกด้วย 9

3. ข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นขึ้อย่างรวดเร็ว (Velocity) หมายถึง ข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นขึ้และเกิดความเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำ ให้เกิดข้อมูลแบบ Real-time มากมาย อย่างเช่นข้อมูลการจราจร ซึ่ง Google Map ก็ได้ใช้ประโยชน์จากการเข้าถึง GPS ของผู้ที่สัญจรไปมา บนท้องถนน เพื่อวิเคราะห์และนำ เสนอเส้นทางที่การจราจรคล่องตัว ที่สุดให้กับผู้ใช้งาน 4. ข้อมูลที่สร้างประโยชน์นำ ํ ไปใช้ในทางธุรกิจได้ (Value) หมายถึง ข้อมูลที่มีคุณค่าต่อการนำ ไปใช้งาน สามารถก่อให้เกิด ประโยชน์ทางธุรกิจได้เป็นอย่างดี ยกตัวอย่างเช่น พฤติกรรมการค้นหา ข้อมูลผ่าน Google ที่ทำ ให้สามารถทราบถึงความสนใจของผู้คนในช่วง เวลานั้นๆ ได้ 5. ข้อมูลต้องมีความถูกต้องชัดเจน (Veracity) เนื่องจาก Big Data นั้นรวบรวมข้อมูลไว้เป็นจำ นวนมหาศาล เพราะ ฉะนั้น สิ่งที่สำ คัญที่สุดก็คือความถูกต้องชัดเจนของข้อมูล ซึ่งจะเป็นส่วน สำ คัญที่จะสามารถนำ ข้อมูลเหล่านั้นมาประมวลผลเพื่อการใช้งานต่อใน อนาคตได้ 6. ข้อมูลต้องมีความเชื่อมโยงกัน (Complexity) การจะใช้ประโยชน์จาก Big Data ได้นั้น มีอีกหนึ่งปัจจัยสำ คัญนั่นก็คือ ความเชื่อมโยงกันของข้อมูล หากสิ่งที่รวบรวมมานั้นไม่สามารถหาจุด เชื่อมโยงกันได้ ข้อมูลเหล่านั้นก็ไร้ประโยชน์ การเก็บ Data ที่มี ประสิทธิภาพนั้นจึงต้องคำ นึงถึงความสัมพันธ์กันของข้อมูลด้วย 10

Big Data มี ประโยชน์ต่อธุรกิจ อย่า ย่ งไรบ้า บ้ ง? 1. สร้างธุรกิจใหม่จาก insight ผู้บริโภคอย่างแท้จริง Big Data ส่งผลเป็นอย่างมากต่อการเริ่มต้นธุรกิจใหม่ด้วยชุดข้อมูลที่มี อยู่แล้ว ทำ ให้มองเห็น pain point ของธุรกิจที่กำ ลังจะเริ่มเข้าไปได้ง่าย ขึ้นขึ้และสามารถสร้างธุรกิจที่ตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคได้ อย่างตรงจุด ยกตัวอย่างเช่นธุรกิจ Local Food Delivery ที่ให้บริการในเขตต่างจังหวัด ได้นำ เอาตัวอย่างโมเดลธุรกิจและ Data จาก Food Delivery รายใหญ่ๆ อย่าง Grab หรือ Food Panda มาใช้ในการทำ ธุรกิจ ทำ ให้ Local Food Delivery สามารถเริ่มต้นธุรกิจนี้ได้อย่างรวดเร็วและเติบโตได้ไม่ยาก ตอบโจทย์ต่อผู้บริโภคที่ต้องการความสะดวกสบาย จากคุณสมบัติของ Big Data ที่ได้กล่าวไปในข้างต้น มาดูกันว่าสิ่งเหล่านี้ มีประโยชน์อย่างไรบ้างต่อการดำ เนินธุรกิจ โดยสามารถสรุปออกมาได้ ทั้งหมด 3 ประการ ดังนี้ 11

3. พัฒนาศักยภาพธุกิจ และก้าวนำ หน้าน้คู่แข่ง Big Data ทำ ให้แต่ละธุรกิจมีข้อมูลจำ นวนมหาศาลอยู่ในมือ ธุรกิจใดที่ สามารถจับความเชื่องโยงภายในกลุ่มข้อมูลเหล่านั้นออกมาได้ จะ สามารถสร้างกลยุทธ์ที่เหนือกว่าคู่แข่ง และใช้มันเพื่อเข้าถึงตัวลูกค้าได้ ก่อนใคร การมีทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อใช้ประโยชน์ จากข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างคุ้มค่า จะเป็นกำ ลังสำ คัญให้กับธุรกิจใน อนาคต เพื่อช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด จน สามารถแข่งขันกับคู่แข่งอื่นได้ 12 2. เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้ามากขึ้นขึ้ บ่อยครั้งที่ในการทำ transaction ซื้อของออนไลน์ แล้วผู้บริโภคอยู่ระหว่างขั้น ตอนการตัดสินใจเลือกซื้อหรือไม่สะดวกทำ ตามขั้นตอนจนเสร็จสิ้นในเวลานั้นๆ ระบบซื้อขายออนไลน์ดั ดังกล่าวจะมีการช่วยแจ้งเตือนจ่ายเพื่อให้ตัดสินใจซื้อและ ชำ ระเงินค่าสินค้าหรือบริการ พร้อมทั้งยังแนะนำ สินค้าหรือบริการอื่นๆ ที่ ลูกค้ากำ ลังให้ความสนใจได้อย่างแม่นยำ อีกด้วย สิ่งเหล่านี้เกิดจากการที่ AI ได้รวบรวม Data พฤติกรรมการค้นหา และเลือกซื้อ สินค้าของผู้บริโภคไว้อย่างละเอียด ทำ ให้สามารถคาดเดาพฤติกรรมในอนาคต ของผู้บริโภคได้ว่า กำ ลังสนใจอะไร และสินค้าประเภทใดบ้างที่มีโอกาสจะซื้อ การทำ ความเข้าใจในตัวลูกค้า (Customer Insight) จะทำ ให้ธุรกิจของคุณ สามารถนำ เสนอบริการที่ตรงใจลูกค้าได้มากยิ่งขึ้นขึ้ยกตัวอย่าง Netflix ที่ใช้ ประโยชน์จากการรู้ถึงความชื่นชอบของผู้ใช้งาน แล้วจึงนำ เสนอคอนเทนท์ ใหม่ๆ ตามความสนใจที่แตกต่างกันให้กับลูกค้าอยู่เสมอ จึงอาจกล่าวได้ว่า ธุรกิจในปัจจุบันใช้ประโยชน์จาก Big Data ในแง่ของการ ทำ ให้เกิด Data-Driven หรือการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ที่องค์กรหรือแบรนด์ ต่างๆ นำ มาใช้วิเคราะห์เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าให้มากยิ่งขึ้นขึ้

IoT (Internet of Things) เกี่ยวอะไร กับ Big Data? IoT ที่จะก่อให้เกิดประโยชน์อย่างมากมายนั้น ไม่ใช่แค่การเชื่อมต่อของ อุปกรณ์หลักสิบหรือหลักร้อย แต่ในโลกของความเป็นจริง มีเป็นหลักหมื่น ขึ้นขึ้ไป ซึ่งมีการคาดการณ์เอาไว้ว่าจะมีอุปกรณ์ที่ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้ใน ปี 2021 ประมาณ 3.5 หมื่นล้านชิ้นทั่วโลก อุปกรณ์ IoT พวกนี้จะทำ การ สร้างข้อมูลทุกชั่วโมง ทุกนาที หรืออาจจะทุกวินาทีตามความต้องการ บาง ครั้ง ข้อมูลเหล่านี้ก็ยังมีหลากหลายประเภท เช่น มาจากทางการเกษตร อุตสาหกรรม สาธารณสุข จากที่กล่าวมาจะเห็นได้ว่า ข้อมูลที่อยู่ภายใต้ เครือข่าย IoT นั้น มีจำ นวนมากและหลากหลาย ดังนั้น จึงต้องมีการใช้ เทคนิคทาง Big Data เพื่อจัดการกับข้อมูลประเภทนี้ ข้อข้มูลที่ถูกถูสร้าร้งจาก IoT นั้นนั้มาจากหลากหลายช่อช่งทาง มีหมีลากหลายรูปรู แบบ หลากหลายประเภท และไม่มีม่ โมีครงสร้าร้งที่แน่นน่อน เนื่อนื่งจากว่าว่เซนเซอร์ มีคมีวามหลากหลายและมีลัมี ลักษณะเฉพาะตัว บางครั้งรั้ก็มีรมีอบการเก็บข้อข้มูลที่ ไม่เม่หมือมืนกัน เช่นช่เก็บเป็นป็ชั่วชั่โมง หรือรืวินวิาที ขึ้นขึ้อยู่กัยู่ กับความต้องการของผู้ ใช้ว่ช้าว่อยากให้มีห้คมีวาม real time มากน้อน้ยเพียพีงใด ข้อข้มูลมีปมีริมริาณมาก เนื่อนื่งจากการที่อุปกรณ์ IoT สร้าร้งข้อข้มูลออกมาโดย อัตโนมัติมั ติามกำ หนดเวลาอยู่แยู่ล้ว ข้อข้มูลที่ได้จึด้งจึมีปมีริมริาณมากแม้ใม้นช่วช่งเวลา สั้นสั้ๆ และมีหมีลากหลายรูปรูแบบ ซึ่งซึ่ข้อข้มูลเหล่านี้จ นี้ ะเป็นป็ ประโยชน์อน์ย่าย่งมากใน การวิเวิคราะห์ถ้ห์ ถ้ามีปมีริมริาณของข้อข้มูลที่มากพอ ข้อข้มูลเหล่านี้จ นี้ ะถูกถูเก็บและวิเวิคราะห์แห์บบ real time และถือว่าว่เป็นป็ข้อข้มูลแบบ time series โดยที่ มักมัจะเก็บข้อข้มูลและวิเวิคราะห์ไห์ปพร้อร้ม ๆ กัน ซึ่งซึ่แตกต่าง กับข้อข้มูลขนาดใหญ่ส่ญ่วส่นมาก ที่จะทำ การเก็บข้อข้มูลมาก่อนแบบรายวันวัหรือรื รายเดือดืนแล้วค่อยมาวิเวิคราะห์ ลักษณะข้อมูลจาก IoT ข้อมูล IoT ถือว่าเป็น Big Data แบบหนึ่งในลักษณะของปริมาณที่มาก และมีจำ นวนที่เพิ่มขึ้นขึ้อย่างรวดเร็ว โดยข้อมูลที่ถูกสร้างจาก IoT จะมี ลักษณะเฉพาะตัวเป็นดังนี้ 13

เนื่องจาก IoT เป็นข้อมูล Big Data จึงจำ เป็นต้องใช้เทคนิคทาง Big Data เพื่อใช้ในการเก็บและประมวลผล เช่น เครือข่าย IoT จะทำ การสร้างข้อมูลดิบจากอุปกรณ์ห  รือเซนเซอร์และถูกจัด เก็บในที่จัดเก็บข้อมูลรวมที่เ ที่รียกว่า Data Lake โดยที่ภายในจะ เก็บทั้งข้อมูลที่มี ที่ โครงสร้าง เช่น ข้อมูลของลูกค้า และ ข้อมูลที่ ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลบน Social Media หลังจากนั้น มีการ ใช้ประโยชน์ข  อง Big Data Analytics มาเพื่อใช้ในการสร้าง รายงานและแผนภาพจากข้อมูลที่ถู ที่ถูกเก็บไว้ใน Data Lake หรือที่ เรียกว่าการทำ Business Intelligence (BI) นอกจากนี้ ยังอาจมี การใช้ Artificial Intelligence (AI) มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล IoT ที่มี จำ นวนมากและหลากหลาย เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ อย่างแม่นยำและเป็นแบบ real time โดยไม่จำ เป็นต้องให้มนุษย์ มานั่งวิเคราะห์ ตัวอย่า ย่ งการใช้เ ช้ ทคโนโลยี Big Dat ยี a ใน IoT เตรียมพร้อมกับการมาของ การมาของ IoT IoTทำ ให้เกิดการปรับเปลี่ยนของพฤติกรรมของผู้ บริโภค ทำ ให้เกิดช่องทางทางธุรกิจใหม่ ๆ บริการใหม่ ๆ ใน แวดวงนี้ หรือแม้แต่อุปกรณ์ให ม่ ๆ ซึ่ง ซึ่ในอนาคต เป็นไปได้ว่าทุก คนจะมีอุปกรณ์ IoT  มากขึ้น ขึ้ อาจจะถึง 10 ชิ้น เลยทีเดียว การ เติบโตขึ้นขขึ้องอุปกรณ์ที่ ที่ฉลาดขึ้น ขึ้ นี้ จะทำ ให้เกิดการลงทุน และ ความจำ เป็นต้องเตรียมระบบเพื่อรองรับการเติบโตนี้ ระบบที่พู ที่ ด ถึงนี้ หมายความรวมตั้งตั้แต่ ระบบเซนเซอร์อุปกรณ์ IoT  โครง ข่ายอินเทอร์เน็ต ระบบ Cloud Storage และระบบ AI เป็นต้น 14

Big Data กับการ ใช้งานจริงใน ธุรกิจและองค์กร ซึ่งซึ่ Big Data ไม่เม่พียพีงแต่ใช้ใช้นองค์กรหรือรืบริษัริ ษัทใหญ่ๆ เท่านั้นนั้แต่ทุกทุวันวันี้ บริษัริ ษัทหรือรื องค์กรไม่ว่ม่าว่จะเป็น ขนาดเล็กหรือรืขนาดกลางเองก็ใช้ Big Data ช้เช่นช่กัน เพราะสามารถ ช่วช่ยสร้าร้งความได้เด้ปรียรีบให้กัห้ กับธุรกิจได้มากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้ ในยุคข้อข้มูลข่าข่วสารและดิจิดิทัจิ ทัล (Information & Digital Age) ไม่ว่ม่าว่บริษัริ ษัทหรือรืองค์กร ของคุณคุจะมีขมีนาดเท่าไร เรื่อรื่ง Big Data ก็ถือเป็นเรื่อรื่งสำ คัญ และด้วยเทคโนโลยีที่ยี ที่ พัฒพันาขึ้นขึ้การใช้ Big Data ช้ก็ไม่ใม่ช่เช่รื่อรื่งยากอีกต่อไป ในบทความนี้ จะช่วช่ยแนะนำ วิธีวินำธี นำ Big Data ไปใช้ใช้นองค์กรแบบเข้าข้ใจง่าย ทำ ตามได้จริงริ ทำ ไมจึง จึไม่ค ม่ วรมองข้า ข้ มการใช้ Big ช้ Data ไม่ว่ ม่ า ว่ จะเป็น ป็ ธุรกิจเล็กหรือ รืใหญ่ อุตสาหกรรมอาหารและเครื่อรื่งดื่ม และธุรกิจอาหาร โรงพยาบาลและการให้บห้ริกริารทางการแพทย์ (Healthcare) ย์ โรงงานอุตสาหกรรมและสายพานการผลิต Human Resource หรือรืฝ่ายทรัพรัยากรมนุษย์ ธุรกิจและการตลาด การเงินและการธนาคาร การขนส่งส่และโลจิสจิติก (Logistic) เกษตรกรรม อุตสาหกรรมการบริกริาร เช่นช่ โรงแรม สปา ฯลฯ ไม่ว่ม่าว่จะเป็นป็ธุรกิจ/องค์กรขนาดเล็กหรือรืใหญ่ การใช้ข้ช้อข้มูลก็สามารถช่วช่ยสร้าร้งความได้ เปรียรีบต่างๆ ได้ โดยเฉพาะอย่าย่งยิ่งยิ่การใช้ Big Data ช้ที่รวมเอาข้อข้มูลต่างๆ ที่ เกี่ยวข้อข้งมาประมวลผลและวิเวิคราะห์ร่ห์วร่มกัน ก็จะช่วช่ยให้อห้งค์กรหรือรืธุรกิจนั้นนั้ๆ มีข้มีอข้มูล เชิงชิลึก (insight) ประกอบการวางแผนหรือรืตัดสินสิ ใจ การใช้ Big Data ช้ ในปัจจุบันบั ไม่ไม่ด้จำด้จำกัดเฉพาะอุตสาหกรรมด้านเทคโนโลยีแยีละการ ตลาดดิจิดิทัจิ ทัลเท่านั้นนั้แต่การยังยักระจายไปยังยัอุตสาหกรรมอื่นๆ อีกมากมาย ยกตัวอย่าย่ง เช่นช่ 15

Big Data จะช่วช่ยให้เห้ข้าข้ใจธุรกิจและอุตสาหกรรมของตัวเองได้ดีด้ยิ่ดีงยิ่ขึ้นขึ้ตลอดจน มีข้มีอข้มูลและข้อข้มูงเชิงชิลึกจากตลาด เข้าข้ใจลูกลูค้าและสถานการณ์ไณ์ด้ดีด้ขึ้ดีขึ้นขึ้ช่วช่ยให้ สามารถนำ มาปรับรั ปรุงรุการดำ เนินนิงาน นำ มาสร้าร้งแผนเตรียรีมพร้อร้มรับรัมือมืกับ ความท้าทายและโอกาส รวมถึงช่วช่ยให้สห้ามารถแก้ปัญหาได้อด้ย่าย่งรวดเร็วร็มี ประสิทสิธิภธิาพ และตรงจุด นอกจากนี้ Big Data ยังยัช่วช่ยผนึกนึรวมข้อข้มูล (integrate) ในโลกออฟไลน์แน์ละบน โลกออนไลน์เน์ข้าข้ด้วด้ยกัน ช่วช่ยให้ธุห้ธุรกิจอำ นวยความสะดวกและสร้าร้งความพึงพึพอใจ ให้กัห้ กับลูกลูค้า/ผู้รัผู้ บรับริกริารได้ทั้ด้ ทั้งทั้สองทาง ตัวอย่า ย่ งการใช้ Bช้ ig Data ในธุรกิจและ องค์กรด้านต่างๆ เพื่อพื่ ให้เห้ข้าข้ใจประโยชน์แน์ละการใช้งช้าน Big Data มากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้ต่อไปนี้คือ ตัวอย่าย่งการใช้ปช้ระโยชน์จน์าก Big Data ในอุตสาหกรรมต่างๆ โดย สังสัเขป Ebay เว็บว็ ไซต์ซื้อซื้ขายออนไลน์รน์ะดับดั โลก ปรับรั Homepage ให้เห้ป็นป็หน้าน้ฟีดฟีข่าข่วสาร (news feed) เหมือมืนกับโซเชียชีลมีเมีดียดีเพื่อพื่นำ เสนอสิ่งสิ่ที่ผู้ใผู้ช้งช้านน่าน่จะสนใจ Starbucks มีแมีอปพลิเคชันชัที่ช่วช่ยให้ติห้ ติดตามและทำ ความเข้าข้ใจพฤติกรรมของลูกลูค้า แต่ละราย รวมไปถึงเข้าข้ใจภาพรวมของลูกลูค้า รู้ว่รู้าว่ลูกลูค้ามีพมีฤติกรรมอย่าย่งไร ชอบอะไร ทั้งทั้ ในระดับดับุคคลและภาพ เว็บว็ ไซต์ธุรกิจ ธุรกิจที่มีเมีว็บว็ ไซต์สามารถเชื่อชื่มต่อเว็บว็ ไซต์เข้าข้กับระบบ CRM รวมไปถึง ระบบช่วช่ยขายอื่นๆ เพื่อพื่เข้าข้ใจลูกลูค้ามากขึ้นขึ้ทั้งทั้พฤติกรรมการเข้าข้ใช้เช้ว็บว็ ไซต์ เลือกดู สินสิค้าอะไร เข้าข้ถึงเว็บว็ ไซต์จากช่อช่งทางไหน แนวโน้วน้ ในการตัดสินสิ ใจซื้อซื้ฯลฯ สามารถ ตั้งตั้ระบบทำ การตลาดแบบอัตโนมัติมั ติ(Marketing Automation) และเสนอสิ่งสิ่ที่ลูกลูค้า ต้องการได้ใด้นจังจัหวะที่เหมาะสม 1. การขายและการตลาด ในแง่มุมของธุรกิจและการตลาด โดยเฉพาะการทำ Digital Marketing จะใช้ Big Data เพื่อพื่ทำ ความเข้าข้ใจความต้องการของลูกลูค้า หรือรื “Customer Insight” ให้ดีห้ยิ่ดีงยิ่ขึ้นขึ้เพื่อพื่ที่จะ ส่งส่มอบสินสิค้าหรือรืบริกริารและตอบสนองความต้องการของลูกลูค้าได้เด้ป็นป็หลัก ยกตัวอย่าย่ง เช่นช่ จากการติดตามพฤติกรรมการใช้งช้านเว็บว็ ไซต์ เข้าข้หมวดสินสิค้าใดของผู้ใผู้ช้งช้านแต่ละรายจน ได้ “Insight” เข้าข้ดูสิดูนสิค้าอะไร และกดใส่ตส่ะกร้าร้อะไร เป็นป็ต้น รวมไปถึงการยิงยิโฆษณาสินสิค้า ที่ผู้ใผู้ช้งช้านน่าน่จะสนใจ เราจะเห็นห็ตัวอย่าย่งแบบนี้ไนี้ ด้ใด้นแอปฯ ซื้อซื้ของออนไลน์อน์ย่าย่ง Shopee และ Lazada เช่นช่เดียดีวกัน รวมลูกลูค้า Starbucks สามารถใช้ข้ช้อข้มูลเหล่านี้ในี้ นการมอบโปรโมชันชัและยิงยิโฆษณาแบบ Personalization ตลอดจนปรับรัแผนการตลาดในภาพรวม และการออกเมนูในูหม่ๆม่ที่ตอบ สนองความชอบของกลุ่มลุ่ลูกลูค้าได้อด้ย่าย่งตรงใจ 16

ช่วช่ยวินิวิจนิฉัยอาการ โรค และวิเวิคราะห์เห์พื่อพื่หาแนวทางรักรัษา ลดภาระในการซักซั ประวัติวั ติและการติดตามข้อข้มูลสุขสุภาพ ช่วช่ยให้เห้จ้าจ้หน้าน้ที่ทำ งานได้รด้วดเร็วร็และมีปมีระสิทสิธิภธิาพจากข้อข้มูลที่เพียพีบพร้อร้ม และถูกถูจัดจัการอย่าย่งเป็นป็ระบบพร้อร้มใช้งช้าน ช่วช่ยจัดจัการระบบงานคลัง (Inventory System) ของโรงพยาบาล รวมไปถึง การเงินและการบัญบัชี จากการที่ระบบต่างๆ เชื่อชื่มโยงและแบ่งบ่ ปันข้อข้มูลกัน 2. สุขภาพและการแพทย์ (Healthcare) ในด้าด้นสุขสุภาพและการแพทย์มัย์กมัจะใช้ Big Data ในการจัดจัการกับข้อข้มูลปริมริาณ มหาศาลของผู้ป่ผู้ วป่ย ช่วช่ยให้โห้รงพยาบาลหรือรืสถานประกอบการทางการแพทย์มีย์ มี ข้อข้มูล ประวัติวั ติการรักรัษา/การใช้ยช้า ประวัติวั ติการแพ้ยพ้าและโรคที่เคยเป็นป็ฯลฯ ผ่าผ่น การใช้เช้ทคโนโลยีจัยีดจัการข้อข้มูลต่างๆ เช่นช่ระบบระเบียบีนสุขสุภาพอิเล็กทรอนิกนิส์ (EHRs) ระบบคลินิกนิ (Clinic System) ระบบจัดจัการข้อข้มูลห้อห้งปฏิบัติบั ติการทางการแพทย์ (LIS) เป็นป็ต้น โดยการใช้ Big Data ในการให้บห้ริกริารทางการแพทย์ถูย์กถูนำ มาช่วช่ยจัดจัการงานต่างๆ เช่นช่ ช่วช่ยพัฒพันาระบบการผลิต จาก Big Data เช่นช่การนำ เข้าข้วัตวัถุดิถุบดิระยะเวลาที่ ใช้ใช้นการผลิต คุณคุภาพหรือรืมาตรฐานของวัตวัถุดิถุบดิฯลฯ ใช้วิช้เวิคราะห์หห์าจุดที่ ควรปรับรั ปรุงรุหรือรืพัฒพันาได้ ตลอดจนมีข้มีอข้มูลเพียพีงพอสำ หรับรัหาสาเหตุขตุอง ปัญหาที่เกิดขึ้นขึ้ ช่วช่ยให้จัห้ดจัการธุรกิจได้แด้บบองค์รวม โดยสามารถเชื่อชื่มต่อข้อข้มูลจากฝ่าย ต่างๆ เข้าข้ด้วด้ยกัน เช่นช่งานคลัง การตลาด ง่ายขาย ง่ายจัดจัหาจัดจัซื้อซื้ฯลฯ หากมีอมีอเดอร์เร์ข้าข้มามาก ระบบจะรู้ทัรู้ทันทีว่าว่มีวัมีตวัถุดิถุบดิสำ หรับรัการผลิตเพียพีง พอหรือรืไม่ สายผลิตต้องการอะไรเพิ่มพิ่ระบบสามารถแจ้งจ้ล่วงหน้าน้ได้ทัด้ ทันที เป็นป็ต้น ช่วช่ยสนับนัสนุนนุระบบขนส่งส่ผ่าผ่นการเชื่อชื่มต่อกับเทคโนโลยี GPS ช่วช่ย วางแผนการขนส่งส่เพื่อพื่ลดระยะเวลา จัดจัส่งส่ ได้รด้วดเร็วร็ยิ่งยิ่ขึ้นขึ้ช่วช่ยลดรอหรือรื Lead time ทั้งทั้หมดของลูกลูค้าลงได้ 3. โรงงานและอุตสาหกรรม ในโรงงานและอุตสาหกรรมจะใช้ Big Data ในการจัดจัการสินสิค้าคงคลัง ทรัพรัยากร/วัตวัถุดิถุบดิผลิตภัณฑ์ การขนส่งส่ตลอดจนการเงินและบัญบัชี ผ่าผ่นระบบ ERP (Enterprise Resource Planning) เทคโนโลยีที่ยี ที่ ช่วช่ยจัดจัการข้อข้มูลและ เชื่อชื่มต่อข้อข้มูลจากฝ่ายงานต่างๆ และช่วช่ยให้โห้รงงานหรือรืองค์กรบริหริารงานได้ อย่าย่งมีปมีระสิทสิธิภธิาพและเป็นป็ระบบ ยกตัวอย่าย่งการใช้ Big Data ในโรงงานและสายการผลิต 17

แนะนำ 5 วิธีวิปธี ระยุกต์ใช้ Big Data ช้ กับ ธุรกิจและองค์กร ! ต้องการข้อข้มูลอะไรบ้าบ้ง เพื่อพื่ที่จะตอบคำ ถามหรือรืโจทย์ที่ย์ ที่ ตั้งตั้ ไว้ ต้องการข้อข้มูลจากแหล่งใดบ้าบ้งและเป็นป็ข้อข้มูลประเภทไหน เพื่อพื่จะได้รู้ด้ว่รู้าว่ต้องนำ เข้าข้ข้อข้มูลจากแหล่งใดบ้าบ้ง หรือรืซอฟต์แวร์ที่ร์ ที่ จะใช้จัช้ดจัการกับข้อข้มูลจำ เป็นป็ต้อง เชื่อชื่มต่อกับเครื่อรื่งมือมื ใดได้บ้ด้าบ้ง ต้องการใช้วิช้ธีวิอธีะไรจึงจึจะได้คำด้ คำตอบ ต้องการการวิเวิคราะห์แห์บบใด คำ นวณแบบ ไหน เพื่อพื่ ให้ไห้ด้คำด้ คำตอบ รวมไปถึงรูปรูแบบคำ ตอบที่อยากได้ เช่นช่เป็นป็กราฟ เป็นป็ หน้าน้ต่างรายงานผล (Report Dashboard) เป็นป็ต้น Big Data มีปมีระโยชน์มน์ากมายและมีตัมี ตัวอย่าย่งองค์กรที่ปรับรัใช้ Big Data เพื่อพื่ทำ การ ตลาดและดำ เนินนิธุรกิจมากมาย หากธุรกิจหรือรืองค์กรของคุณคุต้องการใช้บ้ช้าบ้ง ต่อ ไปนี้ เป็นป็คำ แนะนำ ที่จะช่วช่ยให้คุห้ณคุเห็นห็แนวทางในการเอาไปปรับรัใช้ไช้ด้ชัด้ดชัเจนขึ้นขึ้ 1. กำ หนดเป้าหมายและตั้งโจทย์ในการใช้ Big Data เริ่มริ่แรกก่อนที่จะวางแผนเก็บข้อข้มูลหรือรืตัดสินสิ ใจซื้อซื้ซอฟต์แวร์จัร์ดจัการข้อข้มูลมาใช้ บริษัริ ษัทหรือรืองค์กรควรถามตัวเองก่อนว่าว่จะใช้ข้ช้อข้มูลเพื่อพื่อะไร จากนั้นนั้ทำ ความเข้าข้ใจ โจทย์ว่ย์าว่ธุรกิจต้องการรู้อรู้ะไร โดยอาจตั้งตั้ต้นด้วด้ยเป้าป้หมายทางธุรกิจหรือรืเป้าป้หมาย ทางการตลาด เช่นช่ต้องการลดระยะเวลาดำ เนินนิงาน ลดระยะเวลาขนส่งส่ต้องการเพิ่มพิ่ยอดขาย ต้องการบุกตลาดใหม่ เป็นป็ต้น เมื่อมื่มีเมีป้าป้หมายที่ชัดชัเจนและได้โด้จทย์แย์ล้ว จากนั้นนั้จึงจึขยับยั ไปขั้นขั้ตอนต่อไป 2. ทำ ความเข้าใจข้อมูลและเลือกวิธีวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นขั้ตอนนี้ ให้ทำห้ ทำความเข้าข้ใจว่าว่เราต้องการข้อข้มูลอะไร และจะใช้วิช้ธีวิ ใธีดในการวิเวิคราะห์ ข้อข้มูลเพื่อพื่ตอบโจทย์รย์วมถึงเป้าป้หมายที่ตั้งตั้ ไว้ใว้นขั้นขั้ตอนแรก โดยธุรกิจหรือรืองค์กร ของคุณคุอาจเริ่มริ่ต้นด้วด้ย 3 คำ ถามง่ายๆ ได้แด้ก่ 1. 2. 3. 3. เลือกเทคโนโลยีจัดการ Big Data ที่เหมาะสม เมื่อมื่เข้าข้ใจโจทย์แย์ละรู้แรู้ล้วว่าว่ต้องการข้อข้มูลอะไรบ้าบ้งเพื่อพื่ที่จะตอบเป้าป้หมายของเราได้ ต่อมาคือการเลือกใช้เช้ทคโนโลยีมยีาใช้งช้านให้ตห้อบกับโจทย์ขย์องเรา แต่ก่อนอื่นต้อง แน่ใน่จว่าว่เครื่อรื่งมือมืที่จะนำ มาใช้นั้ช้นนั้สามารถดึงดึและจัดจัการกับข้อข้มูลที่เราต้องการได้ และสามารถวิเวิคราะห์เห์พื่อพื่ตอบคำ ถามที่เราต้องการได้ด้ด้วด้ย ปัจจุบันบัรูปรูแบบของการเลือกซื้อซื้เครื่อรื่งมือมืส่วส่นใหญ่จญ่ะมี “ช่วช่งทดลอง” (free trial) ซึ่งซึ่เป็นป็ทางเลือกที่ดีที่ดี ที่ จะได้ลด้องใช้เช้ครื่อรื่งมือมืก่อนว่าว่ตอบโจทย์แย์ละเป้าป้หมายของเรา จริงริๆ หรือรืไม่ นอกจากนี้ ยังยัได้ทด้ดสอบความสะดวกสบายในการใช้งช้าน เพราะหาก เครื่อรื่งมือมืมีคมีวามซับซัซ้อซ้น ต่อให้มีห้ ฟีมีเฟีจอร์มร์ากมาย ผู้ใผู้ช้งช้านก็ไม่สม่ามารถใช้ปช้ระโยชน์ จากศักยภาพของเครื่อรื่งมือมื ได้เด้ต็มที่ เครื่อรื่งมือมืที่เลือกใช้ ควรจะสามารถปรับรัแต่ง (customize) ได้บด้างส่วส่นเพื่อพื่ ให้เห้หมาะ กับองค์กรแต่ละองค์กร มีกมีารอบรมสอนการใช้งช้าน และบริกริารให้คห้วามช่วช่ยเหลือ หลังการขายก็เป็นป็สิ่งสิ่ที่จำ เป็นป็อย่าย่งยิ่งยิ่นอกจากนี้ ในปัจจุบันบัควรมองหาซอฟต์แวร์ ที่จัดจัเก็บข้อข้มูลบน Cloud system เพราะสะดวกต่อการดึงดึและเชื่อชื่มต่อข้อข้มูล มากกว่าว่ 18

Big Data กับการใช้ง ช้ านจริงริในธุรกิจ และองค์กร 4. เตรียรีมพร้อร้มทักษะการจัดจัการข้อข้มูลในองค์กร เทคโนโลยียัยีงยัต้องการ ‘มนุษย์’ ย์ ในการควบคุมคุและกำ หนดเป้าป้หมาย เมื่อมื่ ต้องการใช้ Big Data ช้ ในองค์กร “คน” คือ อีกหัวหัใจของการทำ งาน องค์กรจะ ต้องมีแมีผนในการเทรนทักษะให้แห้ก่พนักงานที่รับรัผิดผิชอบ มอบหมายหน้าที่ว่าว่ ใครทำ อะไร ซึ่งซึ่เรื่อรื่งการอบรมอาจจะเป็นป็การอบรมกันภายในหรือรืเป็นบริการิรจากผู้ใผู้น บริกริารซอฟต์แวร์ ทั้งทั้นี้ บางเรื่อรื่งอาจกระจายงานให้ Outsource ห้หรือรืผู้ที่ผู้ ที่ มี ความเชี่ย ชี่ วชาญช่วช่ยดูแดูลได้ เช่นช่จ้าจ้งบริษัริ ษัทวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูล เป็นต้น 5. การดำ เนินงานและการรับรัมือมืกับความเปลี่ยนแปลง แน่นอนว่าว่การนำ Big Data มาใช้ (implement) ช้ทันที เป็นเรื่อรื่งใหม่ ทั้งทั้ องค์กรจำ เป็นต้องทำ ความเข้าข้ใจและดำ เนินงานไปพร้อร้มกัน มาจะนำ Big Data มาใช้จึช้งจึควรมีกมีารกระจายความรับรัผิดผิชอบ มีแมีผนจัดจัการกับข้อข้มูล และ การอบรมทักษะและการดำ เนินงาน ในระหว่าว่งเปลี่ยนถ่ายข้อข้มูลจะดำ เนินกา รอื่นๆ อย่าย่งไร เป็นป็ต้น ปฏิเสธไม่ไม่ด้ว่ด้าว่ Big Data จำ เป็นป็ต้องใช้เช้ทคโนโลยีใยีนการจัดจัการกับข้อข้มูล ที่ 1st Craft เราให้บห้ริกริารระบบ ERP และระบบอื่นๆ ที่ช่วช่ยจัดจัการกับข้อข้มูล ปริมริาณมหาศาลที่สามารถปรับรัแต่งระบบให้เห้หมาะกับการใช้งช้านของแต่ละ องค์กรได้ หากคุณคุต้องการปรึกรึษาผู้เผู้ชี่ย ชี่ วชาญเกี่ยวกับการเก็บข้อข้มูล ต้องการคำ แนะนำ สำ หรับรัเริ่มริ่ต้นทำ Big Data ในองค์กร หรือรือยากหาระบบสำ หรับรัองค์กร ที่จะ ช่วช่ยให้ทำห้ ทำงานร่วร่มกันได้อด้ย่าย่งมีปมีระสิทสิธิภธิาพ 19

ผลกระทบของ Big data กับความเป็น ป็ ส่ว ส่ นตัวของข้อ ข้ มูล ปัจจุบันชีวิตคนเราใช้พื้นที่ดิจิทัลกันเป็นส่วนมากทั้งสังคม และชีวิต ส่วนตัวของเราล้วนแต่อยู่ในโลกของพื้นที่ออนไลน์กั กันทั้งนั้น เราจึง ต้องหาวิธีอะไรบางอย่างเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวนี้ไว้ ส่วนใหญ่มีหลายวิธีมากที่เเต่ละบุคคลสามารถเก็บเนื้อหาดิจิทัลของ พวกเขา หรือข้อมูลที่เป็นความลับ ซึ่งรวมถึงการเรียกดูโหมดส่วนตัว ที่ใช้ร่วมกันบนอินเทอร์เน็ตหรือเพียงใช้ร่วมกันบนแพลตฟอร์มสื่อ ต่างๆ อย่างเช่น Facebook, Line, Tiktok, IG เป็นต้น เเละการดูแลรักษาความเป็นส่วนตัวเราจากแฮกเกอร์ที่คอยนำ สื่อ ต่างๆ มาหลอกล่อเอาข้อมูลจากเรา นอกจากนี้ยังมีการใช้เครื่องมือ ต่างๆ ที่ป้องกันตัวตนของเราบนอินเทอร์เน็ตได้อย่าง VPN ก็ช่วยใน การเข้ารหัสข้อมูลใดๆ ก็ตามที่คุณใช้ในพื้นที่ดิจิทัลเพื่อไม่ให้รู้ตัวตน ของเรา 3 ปัญหาหลัก ในการทำ Big Data ที่ องค์กรต้องเจอ! จากเทรนด์กด์ารใช้ Big Data ช้ ในการขับขัเคลื่อนธุรกิจของอุตสาหกรรมทั่วทั่ โลก องค์กรในประเทศไทยก็ได้มีด้กมีารปรับรัตัวเพื่อพื่นำ Big Data มาใช้เช้ช่นช่กัน แต่ ทำ ไม? หลายองค์กรจึงจึไม่สม่ามารถผลักดันโปรเจค Big Data ให้ปห้ระสบความ สำ เร็จร็ได้ Blendata ด้พบว่าว่มี 3 มี ปัญหาหลัก ที่เป็นอุปสรรคในการทำ Big Data ขององค์กรในประเทศไทย ดังดันี้ 1. ปัญปัหาความยุ่งยุ่ยากในการรวบรวมข้อข้มูลจำ นวนมหาศาลจากหลายแหล่ง ข้อข้มูลภายในองค์กรเป็นป็ข้อข้มูลที่มีกามีรเกิดขึ้นขึ้และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ไม่ ว่าว่จะเป็นป็ข้อข้มูลจากระบบการขาย ระบบออนไลน์ ระบบคงคลังสินสิค้า และอื่น ๆ รวมถึงข้อข้มูลของจำ นวนลูกลูค้าที่เพิ่มพิ่ขึ้นขึ้หรือรืข้อข้มูลจากการที่ลูกลูค้ามีกามีร เปลี่ยนแปลงพฤติกรรม ซึ่งซึ่ทั้งทั้หมดนี้ทำ ให้ข้ห้อข้มูลในองค์กรมีคมีวามหลากหลาย และมีจำมีจำนวนมหาศาล ซึ่งซึ่สร้าร้งความลำ บากอย่าย่งมากเมื่อมื่บุคลากรในองค์กรหรือรื End-User มีคมีวามต้องการที่จะใช้ข้ช้อข้มูล เนื่องจากไม่สม่ามารถดึงข้อข้มูลมหาศาล จากหลายระบบมารวมกันได้ ซึ่งซึ่หลายองค์กรได้แก้ปัญหาเหล่านี้ด้วยการใช้ Big ช้ Data แพลตฟอร์มร์หลายเครื่อรื่งมือมืและหลายยี่ห้ ยี่ อห้ซึ่งซึ่วิธีวิกาธีรนี้ก็ทำ ให้เห้กิดปัญหา ความซับซัซ้อซ้นของการจัดจัการโครงสร้าร้งพื้นพื้ฐานข้อข้มูลในข้อข้ถัดไป ผลกระทบที่อาจจะ เกิดขึ้น ขึ้ ! 20

2. ปัญปัหาความซับซัซ้อซ้นของการจัดจัการโครงสร้าร้งพื้นพื้ฐานข้อข้มูล ปัญหาจากการทำ Big Data ในรูปแบบเดิม คือเมื่อมื่องค์กรต้องการรวบรวม จัดจัการ วิเวิคราะห์ ประมวลผล หรือรืนำ ข้อข้มูลไปใช้นั้ช้ นั้นั้จะต้องผ่าผ่นขั้นขั้ตอนที่ซับซัซ้อซ้น โดยแต่ละขั้นขั้ตอนก็มีกมีารใช้เช้ครื่อรื่งมือมื ในการจัดจัการที่ต่างกัน บวกกับต้องอาศัย บุคลากรที่มีคมีวามเชี่ย ชี่ วชาญในแต่ละด้านเข้าข้มาช่วช่ย ซึ่งซึ่ทั้งทั้หมดนี้ก่อให้เห้กิด ปัญหาความซับซัซ้อซ้นของการจัดจัการโครงสร้าร้งพื้นพื้ฐานข้อข้มูล ทำ ให้กห้ว่าว่ที่องค์กร จะทำ โปรเจค Big Data ได้สำด้สำเร็จร็นั้นนั้ต้องใช้เช้วลามากถึง 6-8 เดือน ซึ่งซึ่อาจส่งส่ ผลกระทบต่อความสามารถขององค์กรในการแข่งข่ขันขัทางธุรกิจ 3. ค่าใช้จ่ช้าจ่ยที่สูงสูในการบริหริารจัดจัการ Big Data เริ่มริ่ตั้งตั้แต่ค่าจ้าจ้งบุคลากรที่มีคมีวามเชี่ย ชี่ วชาญในด้าน Big Data ที่ต้องใช้ค่ช้ ค่าใช้ จ่าจ่ยค่อนข้าข้งสูงสูเนื่องจากยังยัมีตัมี ตัวเลือกน้อยในประเทศไทย บวกกับขั้นขั้ตอนการ จัดจัการ Big Data แบบเดิมดิที่ซับซัซ้อซ้น ทำ ให้เห้กิดค่าใช้จ่ช้าจ่ยในส่วส่นของ Software และ Hardware ที่สูงสูตามไปด้วด้ย ส่งส่ผลกระทบต่อต้นทุนทุโดยรวมของทั้งทั้ โครงการ (Total cost of ownership) ทำ ให้กห้ารทำ Big Data ถูกถูจำ กัดอยู่แยู่ค่ องค์กรขนาดใหญ่เญ่ท่านั้นนั้ จาก 3 ปัญหาข้าข้งต้นทำ ให้บห้างองค์กรต้องล้มเลิกโปรเจคไปหรือรืบางองค์กร ก็ไม่สม่ามารถนำ ข้อข้มูลที่มีไมีปใช้ใช้ห้เห้กิดประโยชน์ได้ แต่จะทำ อย่าย่งไร เมื่อมื่การทำ Big Data คือเทคโนโลยีสำยีสำคัญที่ไม่สม่ามารถมองข้าข้มได้ องค์กรจึงจึต้องมองหา เครื่อรื่งมือมื โซลูชัลูนชัและวิธีวิกธีารจัดจัการที่ได้ประสิทสิธิภธิาพ เพื่อพื่ ให้สห้ามารถนำ ข้อข้มูล ไปใช้งช้านในการต่อยอดธุรกิจและพร้อร้มก้าวทันโลกยุคใหม่ที่ม่ ที่ ขับขัเคลื่อนด้วย ข้อข้มูล 21

เครื่องมืออะไร บ้างที่ใช้Big data ในการวิเคราะห์ เบื้องต้น พื้น พื้ ฐานเกี่ยวกับเครื่อ รื่ งมือ มื วิเวิคราะห์ข้ ห์ อ ข้ มูล ก่อนที่เราจะไปดูเดูครื่อรื่งมือมืสำ หรับรัวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลทางการตลาด หรือรื Data Analytics Tools ทาง STEPS Academy ได้สรุปเกี่ยวกับพื้นพื้ฐานเกี่ยวกับ Data Analytics Tools และประโยชน์ของการใช้เช้ครื่อรื่งมือมื ในการวิเวิคราะห์ Data เพื่อพื่ทำ ความเข้าข้ใจขั้นขั้พื้นพื้ฐานกันก่อนค่ะ Data Analytics Tools คือ อะไร Data Analytics Tools เป็นป็ระบบซอฟต์แวร์ที่ร์ ที่ สามารถจัดจัเก็บข้อข้มูลในรูปแบบ ดิจิดิทัจิ ทัล เพื่อพื่เรียรีบเรียรีงให้เห้ป็นป็ระเบียบีบ และสามารถแยกประเภทข้อข้มูลเพื่อพื่ วิเวิคราะห์ไห์ด้อด้ย่าย่งมีปมีระสิทสิธิภธิาพ ซึ่งซึ่ผลลัพธ์จธ์ากการวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลต่าง ๆ นักการตลาดสามารถนำ ไปใช้เช้พื่อพื่ทำ ความเข้าข้ใจเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บผู้ ริโริภค และใช้วช้างแผนการตลาดได้ใด้นอนาคตได้อย่าย่งมีทิมี ทิศทาง และใช้วิช้ธีวิกาธีรได้ตอบ โจทย์กัย์ กับกลุ่มลุ่เป้าป้หมาย โดยเครื่อรื่งมือมืที่ใช้วิช้เวิคราะห์ Data ห์สามารถติดตั้งตั้ ได้ทั้งทั้ ในเว็บว็ ไซต์ แอปพลิเคชันชับนมือมืถือ หรือรืเซอร์เร์วอร์เร์พื่อพื่เก็บข้อข้มูล 22

ทำ ไมธุรกิจยุคดิจิทัจิ ทั ลถึงต้อง ให้ค ห้ วามสำ คัญกับการใช้ Data Analytics Tools เพื่อพื่ทำ ความเข้าข้ใจว่าว่กลุ่มลุ่เป้าป้หมายของแบรนด์เป็นใคร มีพมีฤติกรรมอย่าย่งไรใน การซื้อซื้สินสิค้าและบริกริาร รวมทั้งทั้พฤติกรรมการใช้งช้านบนเว็บว็ ไซต์ และ แอปพลิเคชันชัผลลัพธ์จธ์ากการวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลสามารถนำ ไปใช้ใช้นการตัดสินสิ ใจ เชิงชิกลยุทธ์ สามารถคาดการณ์พณ์ฤติกรรมของลูกลูค้าที่จะเกิดขึ้นขึ้ ได้ในอนาคต ซึ่งซึ่ทำ ให้นัห้ นักการตลาดสามารถวางแผนธุรกิจ เพื่อพื่รองรับรัความต้องการของ ลูกลูค้าได้อด้ย่าย่งตอบโจทย์ ทำ ให้นัห้ นักการตลาดทราบว่าว่กลยุทธ์ทธ์างการตลาดใดได้ ผล และกลยุทธ์ใธ์ดที่ต้องปรับรั ปรุง ซึ่งซึ่อาจใช้วิช้ธีวิกาธีรวิเวิคราะห์จำห์จำนวนคนที่เข้าข้ มายังยัหน้าเว็บว็ ไซต์ จำ นวนที่ผู้ใผู้ช้งช้านอยู่บยู่นหน้าเพจ และสินสิค้าที่ลูกลูค้านิยมซื้อซื้ เป็นป็ต้น เครื่อ รื่ งมือ มื สำ เร็จ ร็ รูปในการ ช่ว ช่ ยวิเวิคราะห์ Big data ห์ Analytic เครื่อรื่งมือมืสำ เร็จร็รูปในการช่วช่ยวิเวิคราะห์ Big data Analytic โดยส่วส่นใหญ่ที่ญ่ ที่ นิยมใช้ใช้นการวิเวิคราะห์ปห์ระกอบด้วย 5 เครื่อรื่งมือมืดังต่อไปนี้ 23

Zoho Analytics ซอฟต์แวร์อัร์ อัจฉริยริะ ที่ช่วช่ยให้กห้ารวิเวิคราะห์ Big data Analytic ห์เป็นเรื่อรื่งที่ง่าย มากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้ โดยเป็นป็ซอฟต์แวร์ BI ร์ที่สามารถใช้วิช้เวิคราะห์ข้ห์อข้มูลได้ด้วยตนเอง ช่วช่ยให้มห้องเห็นห็ภาพได้ชัด้ดชัเจนมากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้มาพร้อร้มฟังฟัก์ชันชัแดชบอร์ดร์ที่ใช้งช้ายได้ ง่ายมากๆ เพียพีงแค่ลากแล้ววาง สร้าร้งการจำ ลองข้อข้มูลที่น่าสนใจและข้อข้มูลเชิงชิ ลึกได้ใด้นเวลาไม่กี่ม่ กี่ นาที และการวิเวิคราะห์ที่ห์ ที่ ขับขัเคลื่อนโดย AI ปัญญาประดิษฐ์ ผู้ ช่วช่ยอัจฉริยริะที่สามารถคาดการณ์แณ์นวโน้มได้อย่าย่งแม่นม่ยำ Cloudera เมื่อมื่ ไม่นม่านมานี้ Cloudera ได้เข้าข้มาทำ การรุกตลาดไทยจนประสบความสำ เร็จร็ ด้วด้ยการวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูล Big Data Analytics อย่าย่งมีปมีระสิทสิธิภธิาพ โดย Cloudera นี้จะนำ Apache Hadoop และ Open Source Component ต่างๆ ที่เกี่ยวข้อข้งมาแพ็คพ็รวมกันเป็น Distribution ที่ให้บห้ริการิรครบและจบในที่ เดียดีว ที่สำ คัญยังยัมีคมีวามสามารถในการเก็บข้อข้มูลนับเป็น PetaByte และ สามารถนำ มาใช้งช้านได้ในเว็บว็ ใหญ่ๆ หรือรืองค์กร หน่วยงานต่างๆ ไม่ว่ม่าว่จะเป็น Facebook หรือรื Yahoo โดย Cloudera ได้สร้าร้ง QuickStart VM ขึ้นขึ้มาเพื่อพื่ ให้สห้าย IT ทั้งทั้หลายได้ลด้องเข้าข้ถึงเทคโนโลยีแยีละแนวคิดของ Big Data Analytics กันง่ายๆ ผ่าผ่นระบบ Lab Power BI เครื่อรื่งมือมืสำ หรับรัวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลในเชิงชิธุรกิจยอดนิยมเพราะสามารถเข้าข้ถึงง่าย ใช้งช้ายสะดวกไม่ซัม่บซัซ้อซ้น เพื่อพื่ ใช้ปช้ระกอบการตัดสินสิ ใจ สามารถเชื่อชื่มต่อและดูไดูด้ ในทุกทุ ๆ อุปกรณ์ ด้วยการสร้าร้ง Power BI Dashboard ช่วช่ยให้เห้ห็นห็มุมมอง แบบ 360 องศา เครื่อรื่งมือมืนี้จะช่วช่ยจัดจัเก็บ รวมรวมข้อข้มูลจากฐานข้อข้มูลต่างๆ เช่นช่ Excel, Text File รวมถึงข้อข้มูลจากเว็บว็ ไซต์ เป็นต้น ในปัจจุบันบั Power BI สามารถใช้งช้านได้ทั้งทั้ระบบ Windows, iOS, และ Android Tableau Tableau อีกหนึ่งโปรแกรมที่ใช้วิช้เวิคราะห์ Big data Analytic ห์ซึ่งซึ่ได้รับรัความ นิยมเป็นป็อย่าย่งมากในปัจจุบันบัเพราะสามารถแปลงข้อข้มูล data ให้กห้ลายเป็น รูปภาพหรือรืกราฟ Visualizations ที่ดูไดูม่ซัม่บซัซ้อซ้นเข้าข้ใจง่าย และไม่ต้ม่ ต้องเสียสีเวลา มานั่งนั่พล็อตกราฟเองให้ยห้ากลำ บาก นอกจากนั้นนั้ยังยัรองรับรัการเข้าข้ถึงข้อข้มูลที่ หลากหลาย แดชบอร์ดร์ของ Tableau สามารถวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลได้อย่าย่งลึกซึ้งซึ้ 24

อย่าย่งไรก็ตามในการวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลของ Big Data นั้นนั้สำ หรับรัการวิเวิคราะห์ เบื้อบื้งต้นหากคุณคุไม่มีม่ โมีปรแกรมสำ เร็จร็รูปก็สามารถใช้เช้ครื่อรื่งมือมื ในการวิเวิคราะห์ไห์ด้ ดังดัต่อไปนี้ Excel Excel เรียรีกได้ว่าว่เป็นป็ โปรแกรมที่นิยมใช้มช้ากที่สุดสุและเป็นโปรแกรมสารพัดพั ประโยชน์ ในการใช้วิช้เวิคราะห์ข้ห์อข้มูลไม่ว่ม่าว่จะเป็นการ Form, PivotTable, VBA เป็นป็ต้น เชื่อชื่ว่าว่คอมพิวพิเตอร์ แท็บเล็ต หรือรืโน๊ตบุ๊คบุ๊ของทุกคทุนมี Excel มีกันอยู่ แล้ว แต่สำ หรับรับางคนอาจไม่ชม่อบการใช้งช้านของ Excel เพราะคิดว่าว่ ไม่สม่ามารถ จัดจัการกับ Big Data ได้อย่าย่งมีปมีระสิทสิธิภธิาพ แท้จริงริแล้ว Excel เองก็มี Plugins ที่สามารถจัดจัการข้อข้มูลปริมริาณมาก ๆ ได้เช่นช่กัน BI Tools หากข้อข้มูลนั้นนั้มีปมีริมริาณมากเกินไปบางครั้งรั้ Excel จะไม่สม่ามารถทำ การ PivotTable ให้สห้มบูรณ์ไณ์ด้ BI Tools (Business intelligence) จึงจึถูกสถูร้าร้ง ขึ้นขึ้มา โดยวัตวัถุปถุระสงค์ในการสร้าร้งก็เพื่อพื่ ใช้ใช้นการวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลอย่าย่งแท้จริงริ โดยมีจุมีจุดมุ่งมุ่หมายก็เพื่อพื่ลดระยะเวลาในการวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูล เพื่อพื่ ให้ธุห้ธุรกิจสามารถ นำ ข้อข้มูลที่ได้ได้ปใช้ใช้นการตัดสินสิ ใจได้อด้ย่าย่งทันท่วงที BI Tools ที่นิยมใช้ไช้ด้แก่ Fine Report, Tableau และPower BI, เป็นต้น Step แรกก็คือ การทำ Data Processing, Data Cleaning ต่อมาคือ Data Modeling และขั้นขั้ตอนสุดสุท้าย ก็คือ การนำ เสนอ Chart ด้วด้ย Data Visualization ในรูปแบบต่างตามความ ต้องการ Pentaho Big Data Integration and Analytics โปรแกรมที่ช่วช่ยวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลในระดับ Big data ที่จะไม่ใม่ห้พูห้พูดถึงไม่ไม่ด้เลยเด็ด ขาดเพราะเป็นโปรแกรมแบบ Open Source ทำ หน้าที่รับรัข้อข้มูลมาเพ่อพ่ สังสัเคราะห์ จนได้ข้ด้อข้มูลออกมาในรูปแบบของการรายงาน ช่วช่ยให้เห้ห็นห็ภาพรวม ของโครงการได้เด้ข้าข้ใจง่ายมากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้เพื่อพื่นำ ข้อข้มูลเหล่านั้นนั้มาวางแผนเพื่อพื่ พัฒพันาโครงการต่อไป มีรมีะบบ Data Warehouse นำ ข้อข้มูลที่ได้มาจากส่วส่น ต่างๆ เพื่อพื่วิเวิคราะห์แห์ละทำ รายงานผลผ่าผ่น ETL (Extract Transformation Loading) จากนั้นนั้จะนำ ข้อข้มูลไปทำ เรื่อรื่ง Data Mart/Data Mining ต่อไป . 25

R & Python แม้ว่ม้าว่ Excel และ BI Tools จะเป็นซอฟต์แวร์ที่ร์ ที่ได้รับรัการออกแบบมาให้สห้ามารถวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลใน ปริมริาณมากได้ แต่พวกมันมัจะเน้นเรื่อรื่งการ Customize เป็นส่วส่นใหญ่ เมื่อมื่ ไหร่ก็ร่ ก็ตามที่ Software ไม่ไม่ด้ถูกถูการปรับรั ปรุงหรือรืพัฒพันาอย่าย่งต่อเนื่องก็มีโมีอกาสพี่จ พี่ ะสร้าร้งปัญหาทำ ให้งห้านไม่สม่ามารถ วิเวิคราะห์ไห์ด้อย่าย่งมีปมีระสิทสิธิภธิาพหรือรืเสร็จร็สมบูรณ์ ดังนั้นนั้ R และ Python เป็นเครื่อรื่งมือมืที่จำ เป็น สำ หรับรั Data Scientist ที่ถูกถูคิดค้นขึ้นขึ้มาเพื่อพื่ตอบโจทย์ใย์นเรื่อรื่งนี้ หรือรืที่เข้าข้ใจง่ายๆ ก็คือ การ เขียขีนภาษาโปรแกรม โดยคุณคุสามารถเขียขีนโค้ด เพื่อพื่สั่งสั่ให้มัห้นมัทำ อะไรก็ได้ตามที่คุณคุต้องการเป็นการ วิเวิคราะห์ทห์างสถิติ สามารถวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลการแจกแจง การจำ แนกหรือรืการวิเวิคราะห์แห์บบถดถอย โดยการวิเวิคราะห์ให์นลักษณะนี้มีคมีวามยาก ใช่ว่ช่าว่ ใครๆ ก็สามารถทำ ได้ อาจจะต้องอาศัยความรู้ครู้วาม เข้าข้ใจในการเขียขีนภาษาโปรแกรมในระดับหนึ่งเลยทีเดียว Mandala AI ด้วย AI เทคโนโลยีขยีอง Mandala AI นั้นนั้สามารถรวบรวมข้อข้มูล Big Data จาก Social Media Platform Facebook, Instagram, YouTube, Twitter, TikTok, Pantip, Website และ สามารถช่วช่ยวิเวิคราะห์ Big data Analytic ห์ ในราคาที่จับจัต้องได้ ใช้งช้านได้ง่าย คุณคุภาพสูงสูสมกับราคา และด้วยหน้า Interface ของ Mandala Analytics ไม่มีม่คมีวามซับซัซ้อซ้นจึงจึเหมาะแก่ผู้ใผู้ช้งช้านทั่วทั่ ไปใน การอ่านข้อข้มูล ประหยัดยังบประมาณในการทำ Research สำ รวจผู้บผู้ ริโริภค และทำ การตลาดตรงตาม กลุ่มลุ่เป้าป้หมายที่กำ หนดไว้ใว้ห้แห้ม่นม่ยำ มากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้ นอกจากนั้นนั้ Mandala Analytics ยังยัมีเมีมนูของระบบต่างๆ เป็นภาษาไทย, ภาษาอังกฤษ ทำ ให้ผู้ห้ ใผู้ช้ งานนั้นนั้เข้าข้ใจได้ง่ายไม่มีม่กำมี กำเเพงในด้านภาษาในการใช้งช้าน Mandala Analytics และสามารถแปลง ข้อข้มูล data บนโซเชียชีล ให้กห้ลายเป็นกราฟเส้นส้และกราฟเเท่ง Mandala Analytics Dashboard 26

Mandala Analytics นั้นนั้มี ฟังฟัก์ชันชัที่น่าสนใจหลากหลายมากมาย เช่นช่ 1. Keyword & Hashtag เป็นฟังฟัก์ชันชัที่ช่วช่ยดูกดูลุ่มลุ่คำ หรือรืแฮชเเท็กที่ใกล้เคียงกับ Keyword ที่ กำ หนดไว้เว้พื่อพื่เป็นไอเดียในการทำ การตลาดเพิ่มพิ่เติมหรือรืค้นหาสินสิค้าที่ผู้ใผู้ช้ไช้ม่คม่าดคิดมาก่อน 2. Top Mention คือฟังฟัก์ชันชัที่ช่วช่ยคัดเลือกโพสต์หรือรืข้อข้ความที่มี Engagement มีสูงสูสุดสุเพื่อพื่เป็น เเนวทางในการผลิตคอนเทนต์, สำ รวจรูปแบบของคอนเทนต์ที่ได้รับรัความนิยม 3. Sentiment คือ ฟังฟัก์ชันชัที่ใช้สำช้สำหรับรัสำ รวจอารมณ์ของข้อข้ความ, โพสต์ ว่าว่มีคมีวามรู้สึรู้กสึอย่าย่งไร กับโพสต์หรือรื Keyword นั้นนั้ โดยวิเวิคราะห์จห์ากข้อข้มูลความรู้สึรู้กสึเชิงชิลึกในช่วช่งเวลาที่กำ หนด 4. Focus Channel คือฟังฟัก์ชันชัที่ใช้สำช้สำหรับรัคอยติดตามเพจของคู่เคู่เข่งข่หรือรืช่อช่งที่ผู้ใผู้ช้บช้ริกริารสนใจ ที่จะติดตามเพื่อพื่สำ รวจข่าข่วสารและกิจกรรมต่างๆ ของเพจหรือรืช่อช่งนั้นนั้ๆ 5. Time Analytics เป็นฟังฟัชันชัที่ช่วช่ยให้ผู้ห้ ใผู้ช้งช้านรู้ว่รู้าว่ Keyword ที่ได้ค้นหา เหมาะสมที่จะโพสต์เวลาไหนถึงจะได้ค่า Engagement ที่สูงสูและช่วช่งเวลาไหนที่ ไม่คม่วรโพสต์ซึ่งซึ่ถือว่าว่เป็นฟังฟัก์ชันชัที่ง่ายและเข้าข้ใจได้ไม่ยม่ากสำ หรับรัผู้ใผู้ช้งช้านเริ่มริ่ ต้น Mandala Analytics Dashboard Mandala Analytics Dashboard 27

หนึ่งนึ่ในพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปของผู้บผู้ ริโริภคในยุค New Normal นี้คื นี้ คือความ เชี่ย ชี่ วชาญในการใช้เช้ทคโนโลยีกยีารเงินเพิ่มพิ่มากขึ้นขึ้ (Tech-finance Literacy) ซึ่งซึ่เกิดจากความจำ เป็นป็ที่ต้องดำ เนินนิการในด้าด้นการเงินในช่วช่งที่ต้องมีกมีารเว้นว้ ระยะห่าห่งทางสังสัคม ตามที่ไอพีจีพี จีมีเมีดียดีแบรนด์สด์ ประเทศไทย บริษัริ ษัทเอเจนซี่ก ซี่ ารตลาดครบวงจรข้าข้ม ชาติสัญสัชาติอเมริกริาได้ทำด้ ทำนายเอาไว้ กล่าวว่าว่สังสัคมไร้เร้งินสดที่เกิดขึ้นขึ้มาระยะ หนึ่งนึ่จะยังยัคงดำ เนินนิต่อไป พฤติกรรมการทำ ธุรกรรมทางการเงินผ่าผ่นโลกดิจิดิทัจิลทัการใช้ดิช้จิดิทัจิลทัแบงก์กิ้ก์งกิ้ (Digital Banking) หรือรืธนาคารแบบออนไลน์ แอปพลิเคชันชั e-Wallet และการ จ่าจ่ยเงินผ่าผ่นระบบดิจิดิทัจิลทัจะกลายมาเป็นป็ความปกติแบบใหม่ ซึ่งซึ่จะเป็นป็ ประตูเตูพื่อพื่ เบิกบิทางให้หห้ลายๆบริษัริ ษัทเปิดปิช่อช่งทางอีคอมเมิร์มิซร์มากขึ้นขึ้ วันวันี้ Achieve Plus จะพาทุกทุคนไปดูตัดูตัวอย่าย่งเครื่อรื่งมือมืที่เ ที่ ปรียรีบเสมือมืนอาวุธใน โลกดิจิดิตัจิ ตัล เพื่อพื่ตามหาความจริงริที่แ ที่ ฝงอยู่ใยู่นข้อข้มูลดิจิดิตัจิ ตัลที่เ ที่ หล่า Data Scientist ต้องหาให้เห้จอ ? 6. Cosmos Trends คือฟังฟัก์ชันชั ใหม่ที่ม่ ที่ ติดตามเทรนด์ต่ด์ ต่างๆ เช่นช่ Keyword ที่ น่าน่สนใจ, Hashtag, Emoji, เทรนด์ที่ด์ ที่ เกิดขึ้นขึ้ ในประเทศต่างๆ และ Twitter Trend ฟังฟัก์ชันชันี้เ นี้ หมาะสำ หรับรัติดตามข่าข่วสาร, ทำ Real Time marketing ตา มกระเเส และ ใช้โช้หมด Google Trends สำ รวจตรวจสอบค่าความนิยนิมของ Keyword ที่ได้รัด้บรัจากการค้นหามากที่สุดสุบนโลกออนไลน์ เป็นป็ต้น ที่สำ คัญ คือ Report ของ Mandala Analytics เป็นป็ Report สำ เร็จร็รูปรู สามารถนำ ไปใช้ไช้ด้เด้ลย รวดเร็วร็ตอบโจทย์ Agency, นักนัวิชวิาการ หรือรืนักนั วิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลที่ต้องการใช้ใช้นเวลารวดเร็วร็ได้อด้ย่าย่งเเน่นน่อน 7 เครื่อ รื่ งมือ มื ที่ใที่ คร ๆ ก็ใก็ ช้เ ช้ พื่อ พื่ วิเวิคราะห์ Big Data เองได้ 28

Python Python เป็นป็ภาษาไดนามิกมิที่ร ที่ องรับรัการเขียขีนโปรแกรมหลายรูปรูแบบ และมีไมีลบรารีจำรีจำนวน มาก เป็นป็ชุมชนนักนั โปรแกรมมิ่งมิ่ที่แ ที่ บ่งบ่ ปันปัข้อข้มูลและตื่นตัวอย่าย่มาก และตอนนี้ ภาษา โปรแกรมมิ่งมิ่ Python เป็นป็ภาษาที่นิ ที่ ยนิมใช้มช้ากที่สุ ที่ ดสุเป็นป็อันดับดั 2 ของภาษาโปรเเกรมมิงมิ ทั้งทั้หมด ? SAS SAS ย่อย่มาจาก statistical Analysis System เป็นป็ชุดซอฟต์แวร์ที่ร์ส ที่ ามารถขุดแก้ไก้ข จัดจัการ และดึงดึข้อข้มูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อพื่ทำ การวิเวิคราะห์ทห์างสถิติถิ ติเพราะว่าว่บริษัริ ษัทใหญ่ส่ญ่วส่นใหญ่ใญ่ช้ ซอฟต์แวร์ตัร์ ตัวนี้ในี้ นการจัดจัการข้อข้มูล จึงจึเป็นป็หนึ่งนึ่ในความรู้ที่รู้เ ที่ หล่า Data Scientist หน้าน้ใหม่ ต้องมีเมีพื่อพื่ ให้คุห้ณคุสามารถสร้าร้งแบบจำ ลอง (Modelling) และการจัดจัระเบียบีบ (Organizing) ? Pandas Pandas โดยย่อย่มาจาก “Panel Data” เป็นป็ ไลบรารีที่รีเ ที่ ขียขีนขึ้นขึ้สำ หรับรัภาษา Python เพื่อพื่ ช่วช่ยจัดจัการข้อข้มูลและการวิเวิคราะห์ ไลบรารีเรีป็นป็ส่วส่นที่ร ที่ วบรวมกระบวนการ (process) และ ฟังฟัก์ชัก์นชัย่อย่ย (subroutine) ต่าง ๆ และ Pandas เองเหมาะสำ หรับรัการจัดจัการเปลี่ยนแปลง และแสดงผลข้อข้มูลด้วด้ยภาษา Python ? Numpy ไลบรารี Numpy ถูกถูหลายคนเข้าข้ใจว่าว่แตกต่างกับกั Pandas อย่าย่งสิ้นสิ้เชิงชิแต่ในความเป็นป็ จริงริแล้ว มีคมีวามคล้ายคลึงกันกัและแนะนำ ให้ให้ช้ร่ช้วร่มกันกัเพื่อพื่ ให้เห้กิดกิ ประโยชน์สูน์งสูสุดสุ Numpy ถูกถูใช้เช้พื่อพื่ทำ งานกับกัข้อข้มูลเชิงชิตัวเลขอย่าย่ง อาร์เร์รย์ อาร์เร์รย์ปย์ระกอบเป็นป็ โครงสร้าร้งข้อข้มูลที่ ประกอบด้วด้ยคอลเลกชันชัของ Element (ค่าค่หรือรืตัวแปร) สามารถนำ ไปใช้เช้พื่อพื่วิเวิคราะห์ อาร์เร์รย์หย์รือรืข้าข้มอาร์เร์รย์ไย์ด้ ? Matplotlib เครื่อรื่งมือมืสำ หรับรัการสร้าร้งภาพจากข้อข้มูล การวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลต้องก่อก่ ให้เห้กิดกิการเข้าข้ใจและนำ ไปสู่กสู่ ารปฏิบัฏิติบั ติการสร้าร้งภาพจากข้อข้มูลจะช่วช่ยให้เห้ราเข้าข้ใจข้อข้มูลง่ายขึ้นขึ้การใช้งช้าน Matplotlib สามารถเขียขีนโดยการใช้ภช้าษา Python ได้เด้ลย ? Tableau เป็นป็อีกเครื่อรื่งมือมืสำ หรับรัการสร้าร้งภาพจากข้อข้มูล โดย Tableau จะโดดเด่นด่ ในวงการ เทคโนโลยีสำยีสำหรับรัการรวบรวมข้อข้มูล ที่เ ที่ หล่า Data Scientist ใช้เช้ครื่อรื่งมือมืนี้ในี้ นการสร้าร้งภาพ จากข้อข้มูลได้อด้ย่าย่งไดนามิกมิและสามารถดึงดึข้อข้มูลจากหลากหลายแหล่ง ? Excel ใช่แช่ล้ว ที่ข ที่ าดไม่ไม่ด้เด้ลยสำ หรับรัการตรวจสอบข้อข้มูลดิจิดิตัจิ ตัลขั้นขั้แรกคือคืการใช้เช้ครื่อรื่งมือมืของ Microsoft ที่ทุ ที่ กทุคนคุ้นคุ้เคย เหล่า Data Scientist มักมั ใช้ Excel เป็นป็เครื่อรื่งมือมืที่ช่ ที่ วช่ยตรวจ สอบข้อข้มูลดิจิดิตัจิ ตัล และที่สำ ที่ สำคัญคั Excel ก็สก็ามารถเชื่อชื่มต่อ SQL เพื่อพื่จัดจัการข้อข้มูลได้ การเริ่มริ่ต้นของการเดินดิทางสู่กสู่ ารเป็นป็ Data Scientist อาจจะเริ่มริ่ต้นได้จด้ากการเรียรีนรู้ภรู้าษา โปรแกรมมิ่งมิ่และการจำ ลอง (Models) ซึ่งซึ่หลักสูตสูร Data Science Pathway ของเรา ครอบคลุมลุความรู้ที่รู้จ ที่ ะทำ ให้คุห้ณคุเข้าข้ใจ และเริ่มริ่ต้นการเดินดิทางสู่วสู่ งการ Data Science เร็วร็ขึ้นขึ้ พร้อร้มให้คุห้ณคุเตรียรีมตัวให้พห้ร้อร้ม ติดอาวุธความรู้ Digital Skills เพื่อพื่รับรัมือมืกับกั New Normal ได้อด้ย่าย่งเต็มที่29

เกณฑ์ในการเลือกเครื่อ รื่ งมือ มื ในการทำ Data Marketing Data Analytics Tools เครื่อรื่งมือมืที่มีค่มี ค่าใช้จ่ช้าจ่ยราคาสูงสูดังดันั้นนั้ผู้ ประกอบการควรพิจพิารณาเลือกเครื่อรื่งมือมืที่เหมาะสมกับเป้าป้หมาย ในการทำ การตลาด และงบประมาณ นอกจากนี้ หนึ่งนึ่ในสิ่งสิ่สำ คัญที่ นักนัการตลาดจะต้องพิจพิารณาคือ ผู้ที่ผู้ ที่ใช้เช้ครื่อรื่งมือมืซึ่งซึ่ในกรณีที่ณี ที่ แบรนด์ขด์องคุณคุเป็นป็บริษัริ ษัท Startup เจ้าจ้ของธุรกิจไม่จำม่จำเป็นป็ต้อง จัดจัเก็บ Data ทั้งทั้หมดที่มี แต่เพียพีงลองเก็บ Data ที่จำ เป็นป็ ในการ ทำ การตลาด เช่นช่คำ ติชมจากลูกลูค้า หรือรืคอนเทนต์ที่ลูกลูค้าให้ ความสนใจเพื่อพื่นำ มาปรับรั ปรุงรุเว็บว็ ไซต์ และแคมเปญโฆษณา กรณี ที่แบรนด์อด์ยู่ใยู่นจุดขององค์กรขนาดใหญ่ ผู้ปผู้ ระกอบการควรตั้งตั้ คำ ถามว่าว่คุณคุสามารถหาผู้เผู้ชี่ย ชี่ วชาญมาทำ งานในด้าด้น Data ได้ ตั้งตั้แต่เริ่มริ่ต้นจนจบกระบวนการไหม และมองหาผู้เผู้ชี่ย ชี่ วชาญเพื่อพื่ ขอคำ ปรึกรึษาเพื่อพื่จัดจัการข้อข้มูลเพื่อพื่สร้าร้งความเข้าข้ใจก่อน 1 Microsoft Excel หากธุรกิจของคุณคุอยู่ใยู่นระดับดั Starup หรือรืเพิ่งพิ่เริ่มริ่ต้น การใช้โช้ปรแกรม Microsoft Excel ถือว่าว่เป็นป็จุดเริ่มริ่ต้นที่ดี เนื่อนื่งจาก Ecel เป็นป็ โปรแกรม สารพัดพั ประโยชน์แน์ละนิยนิมใช้อช้ย่าย่งแพร่หร่ลาย ซึ่งซึ่คอมพิวพิเตอร์แร์ละแท็บเล็ต สามารถดาวน์โน์หลดมาใช้กัช้ กันได้ง่ด้ ง่าย ๆ นักนัการตลาดสามารถใช้โช้ปรแกรม Excel เพื่อพื่คำ นวณตัวเลข และจดเก็บบันบัทึกข้อข้มูล เพื่อพื่แสดงผลลัพธ์ โดย ใช้ฟัช้งฟัก์ชันชัต่าง ๆ และสูตสูรการคำ นวณแบบพื้นพื้ฐานได้ อีกทั้งทั้การแสดง ผลลัพธ์จธ์ากการวิเวิคราะห์ Da ห์ ta นั้นนั้ยังยัสามารถแสดงผลออกมาในรูปรูแบบ ของ Data Visualization อย่าย่งรูปรูแบบกราฟ หรือรืชาร์ตร์ต่าง ๆ ที่จะทำ ให้ผู้ห้ ผู้ อ่านเข้าข้ใจได้ง่ด้ ง่ายขึ้นขึ้นอกจากนี้ Excel นี้ ยังยัสามารถวิเวิคราะห์ Data ห์ โดยการ ใช้เช้ครื่อรื่งมือมื ในโปรแกรมอย่าย่ง Pivot Table, VBA, Solver และ Analysis Toolpak ในการหาผลลัพธ์ไธ์ด้อีด้ อีกด้วด้ย ข้อข้จำ กัดในการใช้โช้ปรแกรม Excel คือเรื่อรื่งของจำ นวนข้อข้มูลที่สามาถเก็บได้ หมายความว่าว่ โปรแกรมนี้ไม่ เหมาะกับการวิเวิคราะห์ Big D ห์ ata ที่มีจำมีจำนวนมหาศาล แต่หากธุรกิจ Startup ธรุรรุกิจระดับดัองค์กรต้องการใช้โช้ปรแกรมเพื่อพื่วิเวิคราะห์ Data ห์ ทั่วทั่ ไปก็สามารถใช้ไช้ด้ค่ด้ ค่ะ 30

2 Google Analytics Google Analytics เป็นแพลตฟอร์มร์ยอดนิยมที่ใช้กัช้ กันอย่าย่งแพร่หร่ลาย โดย ทั่วทั่ ไปแล้ว นักการตลาดใช้โช้ปรแกรมในจัดจัเก็บข้อข้มูลเชิงชิลึกเกี่ยวกับเมตริกริ เว็บว็ ไซต์ที่สำ คัญ และแสดงผลออกมาบนหน้า Dashboard ซึ้งซึ้ข้อข้ดีของเครื่อรื่ง มือมืนี้คือ ธุรกิจขนาดเล็ก และขนาดกลางสามารถใช้งช้านได้ฟรี และสำ หรับรั องค์กรที่มีขมีนาดใหญ่ สามารถใช้ Google Analytics 360 ช้ ในเวอร์ชัร์นชัแบบชำ ระ เงิน สำ หรับรัการวิเวิคราะห์ Data ห์ที่มีปมีริมริาณข้อข้มูลจำ นวนมาก ซึ่งซึ่นักการตลาด สามารถใช้ AI ช้ ในการวิเวิคราะห์ Dat ห์ a ในระดับเชิงชิลึก ฟีเฟีจอร์หร์ลักที่สำ คัญ Automated Insights ใช้สำช้สำหรับรัวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลเชิงชิลึกแบบอัตโนมัติมั ติด้วยการ ใช้ AI Custom Insights ช้ที่ผู้วิผู้ เวิคราะห์ข้ห์อข้มูลสามารถกำ หนดการเก็บ Data ได้ เอง Backward Pathing การย้อย้นกลับเข้าข้สู่เสู่ ส้นส้ทางของลูกลูค้า เพื่อพื่วิเวิคราะห์ หาผู้ใผู้ช้งช้านแต่ละคนว่าว่มาจากช่อช่งทางไหนบ้าบ้ง และมีแมีนวโน้มเป็นอย่าย่งไร เหมาะ สำ หรับรักลยุทธ์: ธ์การปรับรั ปรุง Conversion Rates การพัฒพันาประสบการณ์ ของผู้ใผู้ช้งช้านบนเว็บว็ ไซต์ และการทำ คอนเทนต์ อุตสาหกรรมธุรกิจประเภท: การ ตลาดและบริษัริ ษัทโฆษณา ธุรกิจ E-Commerce ธุรกิจการท่องเที่ยว สื่อสื่มีเมีดีย ต่าง ๆ ขนาดองค์กร: ธุรกิจขนาดเล็กเหมาะกับ Google Analytics เวอร์ชัร์นชั Free Plan และองค์กรใหญ่คญ่วรใช้ Google Analytics 360 ช้ 3 Adobe Analytics Adobe Analytics เป็นป็เครื่อรื่งมือมืที่ใช้สำช้สำหรับรัวิเวิคราะห์ Da ห์ ta ที่เหมาะกับบริษัริ ษัท ระดับดักลางและระดับดัองค์กรที่มีแมีหล่งข้อข้มูลจำ นวนมากและชุดข้อข้มูลขนาดใหญ่ ซึ่งซึ่ตัวโปรแกรมมีฟีมีเฟีจอร์ใร์ห้เห้ลือกใช้หช้ลากหลาย สามารถปรับรัแต่ง Metrics ได้ อีก ทั้งทั้ยังยัใช้เช้พื่อพื่วิเวิคราะห์เห์ว็บว็ ไซต์ และการตลาดได้หด้ลายช่อช่งทาง โดยโปรแกรมการใช้ งานนั้นนั้ ไม่เม่หมาะสมสำ หรับรัการเริ่มริ่ต้นที่ต้องการการวิเวิคราะห์ขั้ห์นขั้พื้นพื้ฐาน ฟีเฟีจอร์ หลักที่สำ คัญ ฟีเฟีจอร์ที่ร์ ที่ สามารถเจาะหากลุ่มลุ่เป้าป้หมายใหม่ ๆ ที่มาจาก Customer Journey การใช้เช้ครื่อรื่งมือมื ในการทำ Data Scientists สามารถเก็บข้อข้มูลลูกลูค้าได้ จากช่อช่งทางที่หลากหลาย ทั้งทั้ ในรูปรูแบบออนไลน์ ออฟไลน์ อีเมลล์ วิดีวิ โดีอ การเสิร์สิชร์ และอื่น ๆ มีฟีมีเฟีจอร์สำร์สำหรับรัคาดการณ์แณ์นวโน้มน้การซื้อซื้สินสิค้าและบริกริารของลูกลูค้า ว่าว่จะมีพมีฤติกรรมไปในทิศทางไหนในอนาคตด้วด้ยการใช้รช้ะบบl Data Science เหมาะสำ หรับรักลยุทธ์: ธ์การเข้าข้หากลุ่มลุ่เป้าป้หมายใหม่ ๆ การปรับรั ปรุงรุเว็บว็ ไซต์ การ ทำ LTV และการปรับรั ปรุงรุ Conversion Rate ผู้ที่ผู้ ที่ใช้เช้ครื่อรื่งมือมื : นักนัการตลาด นักนั พัฒพันาแผนธุรกิจ หรือรื Product Managers ขนาดองค์กร: ธุรกิจ ECommerce บริษัริ ษัทไฟแนนซ์ บริษัริ ษัทที่เกี่ยวข้อข้งกับเทคโนโลยี ธุรกิจที่เกี่ยวข้อข้งกับ การตลาด และโฆษณา 31

4 Amplitude Amplitude ช่วช่ยให้ผู้ห้ที่ผู้ ที่ใช้เช้ครื่อรื่งมือมืเข้าข้ใจข้อข้มูลเชิงชิลึกของผู้ บริโริภค ซึ่งซึ่นักนัการตลาดสามารถใช้ Amplitude ช้เพื่อพื่สร้าร้ง แคมเปญโฆษณาโดยที่กำ หนดเป้าป้หมายในการทำ การตลาด และ ทำ การทดสอบ A / B สำ หรับรัตัวคอนเทนต์และโฆษณา อีกทั้งทั้ตัว อินเทอร์เร์ฟซยังยัใช้งช้านง่าย และสามารถปรับรัแต่ง Dashboard ได้ ช่วช่ยให้ทีห้ ทีมได้รัด้บรัข้อข้มูลเชิงชิลึกที่ประมวลผลได้เด้ร็วร็ขึ้นขึ้ ฟีเฟีจอร์หร์ลักที่สำ คัญ สามารถวัดวัผลข้อข้มูลได้ใด้นเชิงชิลึก รวมทั้งทั้การ วิเวิคราะห์ Engagement ห์และผลประกอบการในช่อช่งทางต่าง ๆ Funnel audiences ที่สามารถกำ หนดอีเวนต์และกิจกรรมที่จัดจัขึ้นขึ้ ได้เด้อง สามารถแสดงผลได้ว่ด้าว่ลูกลูค้าคนไหนมีผมีลต่อ ROI ในระดับดัสูงสูบ้าบ้ง เหมาะสำ หรับรักลยุทธ์: ธ์การปรับรั ปรุงรุประสบการณ์กณ์ารใช้งช้านบนเว็บว็ ไซต์ ของลูกลูค้า การทำ LTV ผู้ที่ผู้ ที่ใช้เช้ครื่อรื่งมือมื : นักนัการตลาด และ Product Managers อุตสาหกรรมประเภท: บริษัริ ษัทที่เกี่ยวข้อข้งกับเทคโนโลยี ธุรกิจ E-Commerce บริษัริ ษัทที่ให้บห้ริกริารด้าด้นการเงิน และธรุกิจ B2B ขนาดองค์กร: ขนาดกลาง และขนาดใหญ่ 5 Woopra Woopra เป็นป็เครื่อรื่งมือมืวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลแบบ Real-Time ที่ สามารถแสดงผลลัพธ์ใธ์ห้เห้ห็นห็ ได้ว่ด้าว่กลุ่มลุ่เป้าป้หมายมีพมีฤติกรรมการ เข้าข้เว็บว็ ไซต์อย่าย่งไรในการซื้อซื้สินสิค้า ซึ่งซึ่ลักษณะการใช้งช้านไม่ยุ่ม่ยุ่งยุ่ยาก ซับซัซ้อซ้น และเครื่อรื่งมือมืนี้ สามารถวิเวิคราะห์ Big Data ห์ ได้ใด้นระดับ สูงสูและสามารถโฟกัสไปยังยักลุ่มลุ่ผู้ใผู้ช้งช้านที่มีโมีอกาสกลายมาเป็น ลูกลูค้าได้อีด้ อีกด้วด้ย ฟีเฟีจอร์หร์ลักที่สำ คัญ สามารถประมวลผลได้จาก แพลตฟอร์มร์ที่หลากหลาย เช่นช่อีเมล ช่อช่งทางโซเชียชีลมีเมีดียดีช่อช่ง ทางสมาร์ทร์ โฟน และ CRM รายงานผลลัพธ์ที่ธ์ ที่ จะเป็นป็ทั้งทั้ โอกาส และจุดบกพร่อร่งของการทำ แคมเปญการตลาด และกลยุทธ์กธ์าร มอบประสบการณ์ใณ์ห้แห้ก่ลูกลูค้า เพื่อพื่แก้ไขให้ดีห้ ดีขึ้นขึ้จับจัตาดูข้ดูอข้มูลได้ แบบ Real-Time เพื่อพื่ดูปดูระสิทสิธิภธิาพของตัวผลิตภัณฑ์ เหมาะ สำ หรับรักลยุทธ์: ธ์การปรับรั ปรุงรุ Conversion Rate การทำ การ ตลาด และกลยุทธ์กธ์ารมอบประสบการณ์ใณ์ห้ลูห้กลูค้า ผู้ที่ผู้ ที่ใช้เช้ครื่อรื่งมือมื : Product Managers นักนัารตลาด และเซลส์ อุตสาหกรรม ประเภท: บริษัริ ษัทที่เกี่ยวข้อข้งกับเทคโนโลยี บริษัริ ษัทที่เกี่ยวข้อข้งกับสื่อสื่ มีเมีดียดีธรุกิรุกิจท่องเที่ยว และ E-Commerce ขนาดองค์กร: ขนาด เล็ก และขนาดกลาง 32

6 Facebook Insight Facebook Insight เป็นป็เครื่อรื่งมือมืๆ หนึ่งนึ่ของ Facebook ที่ ทำ ให้เห้ราสามารถดูข้ดูอข้มูลหลังบ้าบ้นของ Facebook Page เราได้ โดย Facebook Insight ประกอบไปด้วด้ย 2 รูปรูแบบได้แด้ก่ Facebook Page Insight คือ เครื่อรื่งมือมืแสดงข้อข้มูลหลังบ้าบ้น ของ Facebook Page เราโดยเฉพาะ เช่นช่จำ น วนการเข้าข้ถึง และ การมีส่มีวส่นร่วร่มของลูกลูค้า เพื่อพื่ดูข้ดูอข้มูลหลังบ้าบ้น ว่าว่สุดสุท้ายผลลัพธ์กธ์ารตลาดอันไหนที่จะถูกถูใจลูกลูค้า และ มี ประสิทสิธิภธิาพมากที่สุดสุ Facebook Audience Insight คือ เครื่อรื่งมือมืสำ หรับรัการดูข้ดูอข้มูลหลังบ้าบ้นของ Facebook Page ใน ส่วส่นของผู้ติผู้ ติดตาม หรือรืผู้ที่ผู้ ที่ พบเห็นห็ Facebook Page ของเรา เพื่อพื่ทำ ความเข้าข้ใจพฤติกรรมการใช้แช้ละความต้องการของลูกลูค้า 33

ตัวอย่า ย่ งการใช้ Big Data ในมุม ต่าง ๆ ในยุคนี้ที่ นี้ ที่ ทุกทุแง่มุมของชีวิชีตวิ ประจำ วันวัของเราได้รัด้บรัการเทคโนโลยีที่ยี ที่ มี Big Data มีที่ออกมาจากแหล่งดิจิดิตจิอลต่าง ๆ ซึ่งซึ่จำ เป็นป็ต้องพูดว่าว่เราเผชิญชิกับความท้าทายมากมายในการ วิเวิคราะห์แห์ละศึกษาข้อข้มูลจำ นวนมหาศาลด้วด้ยเครื่อรื่งมือมืประมวล ผลข้อข้มูลแบบดั้งดั้เดิมดิเพื่อพื่เอาชนะความท้าทายเหล่านี้จึ นี้ งจึได้มีด้ มี การนำ เสนอโซลูชั่ลูนชั่ Big Data เช่นช่ Hadoop เครื่อรื่งมือมื Big Data เหล่านี้ช่ นี้ วช่ยให้ตห้ระหนักนัถึงการใช้งช้านของ Big Data อย่าย่ง แท้จริงริซึ่งซึ่หลาย ๆ องค์กร ทั้งทั้ขนาดเล็กและใหญ่กำญ่ กำลังใช้ ประโยชน์จน์ากประโยชน์ที่น์ ที่ได้รัด้บรัจากแอปพลิเคชันชั Big Data โดย ธุรกิจต่าง ๆพบว่าว่ผลประโยชน์เน์หล่านี้ส นี้ ามารถช่วช่ยให้พห้วกเขา เติบโตอย่าย่งรวดเร็วร็ดังดันั้นนั้เราจะมจะเต็มาดูรดูายละเอียดของ Big Data ที่มีชื่มีชื่อชื่เสียสีงพวกนั้นนั้กันเลย Big Data ในอุตสาหกรรมการศึกษา ภาพจาก intellipaat 34

อุตสาหกรรมการศึกษากำ ลังในขณะนี้ไนี้ปด้วด้ยข้อข้มูลจำ นวนมากที่ เกี่ยวข้อข้งกับนักนัเรียรีน วิชวิาหลักสูตสูรต่าง ๆ และผลลัพธ์ต่ธ์ ต่าง ๆ ซึ่งซึ่ เราจะตระหนักนั ได้ว่ด้าว่การศึกษาและวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลนี้อ นี้ ย่าย่งเหมาะสม สามารถให้ข้ห้อข้มูลเชิงชิลึกที่สามารถนำ มาใช้เช้พื่อพื่ปรับรั ปรุงรุ ประสิทสิธิภธิาพการดำ เนินนิงานและการทำ งานของสถาบันบัการศึกษา ต่าง ๆ และหัวหัข้อข้ต่อไปนี้เ นี้ป็นป็บางส่วส่นของอุตสาหกรรมการศึกษา ที่ได้รัด้บรัผลจากการนำ Big Data มาใช้งช้าน โปรแกรมการเรียรีนรู้แรู้บบกำ หนดเองและแบบไดนามิกมิ : โปรแกรมและรูปรูแบบที่กำ หนดเองสำ หรับรัแต่ละบุคคลสามารถ สร้าร้งขึ้นขึ้ ได้โด้ดยใช้ข้ช้อข้มูลที่รวบรวมบนฐานของประวัติวั ติการเรียรีนรู้ ของนักนัเรียรีนเพื่อพื่ประโยชน์ขน์องนักนัเรียรีนทุกทุคน สิ่งสิ่นี้ช่ นี้ วช่ยปรับรั ปรุงรุ ผลการเรียรีนโดยรวมของนักนัเรียรีน ปรับรัมุมมองของหลักสูตสูรใหม่ ปรับรัมุมมองของเนื้อนื้หาและหลักสูตสูรตามข้อข้มูลที่เก็บรวบรวมบน พื้นพื้ฐานของสิ่งสิ่ที่นักนัเรียรีนเรียรีนรู้แรู้ละดำ เนินนิการตามขอบเขต โดย การตรวจสอบเวลาจริงริขององค์ประกอบของหลักสูตสูรที่จะเข้าข้ใจ ได้ง่ด้ ง่ายขึ้นขึ้ ระบบการให้เห้กรด ความก้าวหน้าน้ใหม่ใม่นระบบการให้เห้กรด ซึ่งซึ่จะเป็นป็ผลจากการ วิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลของนักนัเรียรีนที่เหมาะสมซึ่งซึ่จะนำ มาซึ่งซึ่ผลลัพธ์ที่ธ์ ที่ เที่ยงตรงและถูกถูต้อง วางแผนสำ หรับรัอาชีพชี ในอนาคต การวิเวิคราะห์แห์ละศึกษาข้อข้มูลของนักนัเรียรีนทุกทุคนอย่าย่งเหมาะสมจะ ช่วช่ยในการทำ ความเข้าข้ใจถึงความก้าวหน้าน้จุดแข็งข็หรือรืจุดอ่อน และความสนใจและอื่น ๆ ของนักนัเรียรีน มันมัจะช่วช่ยในการวางแผน เกี่ยวกับอาชีพชีที่จะเหมาะสมที่สุดสุสำ หรับรันักนัเรียรีนในอนาคตอีกด้วด้ย แอปพลิเคชันชัของ Big Data ได้จัด้ดจัหาวิธีวิแธีก้ปัญหาให้กัห้ กับข้อข้ผิดผิ พลาดที่อาจจะเกิดขึ้นขึ้ ในระบบการศึกษานั่นนั่คือ รูปรูแบบการเรียรีน แบบ E-Learning ( อีเลิร์นร์นิ่งนิ่ ) 35

Big Data ในอุตสาหกรรมการดูแ ดู ลสุข สุ ภาพ ขณะนี้ก นี้ ารดูแดูลสุขสุภาพเป็นป็อีกอุตสาหกรรมที่ต้องสร้าร้งข้อข้มูล จำ นวนมาก ต่อไปนี้เ นี้ป็นป็วิธีวิกธีารที่ข้อข้มูลขนาดให Big Data มีส่มีวส่น ทำ ให้กห้ารดูแดูลสุขสุภาพ Big Data ลดค่าใช้จ่ช้าจ่ยในการรักรัษาเนื่อนื่งจากมีโมีอกาสน้อน้ยที่จะ ต้องทำ การวินิวิจนิฉัยที่ไม่จำม่จำเป็นป็ ช่วช่ยในการวิเวิคราะห์กห์ารแพร่รร่ะบาดของโรคระบาดและช่วช่ยในการ ตัดสินสิ ใจว่าว่จะใช้มช้าตรการป้อป้งกันเพื่อพื่ลดผลกระทบจากสิ่งสิ่ เดียดีวกันได้อด้ย่าย่งไร ช่วช่ยหลีกเลี่ยงโรคที่ป้อป้งกันได้โด้ดยการตรวจหาโรคในระยะเริ่มริ่ต้น และป้อป้งกันไม่ใม่ห้มีห้กมีารระบาดซึ่งซึ่จะทำ ให้กห้ารรักรัษาง่ายและมี ประสิทสิธิภธิาพ ผู้ป่ผู้ วป่ยสามารถได้รัด้บรัยาตามมาตรฐานจากการวินิวิจนิฉัย ของแพทย์ไย์ด้อด้ย่าย่งถูกถูต้อง ตัวอย่าย่ง : อุปกรณ์แณ์ละเซ็นซ็เซอร์ที่ร์ ที่ สวมใส่ไส่ด้ถูด้กถูนำ มาใช้ใช้น อุตสาหกรรมการดูแดูลสุขสุภาพซึ่งซึ่สามารถตรวจสอบผลได้แด้บบเรี ยลไทม์แม์ละบันบัทึกผลสุขสุภาพแบบอิเล็กทรอนิกนิส์ขส์องผู้ป่ผู้ วป่ย โดย หนึ่งนึ่ในเทคโนโลยีนี้ยีม นี้ าจาก Apple โดยได้คิด้ คิดค้นสิ่งสิ่ที่เรียรีกว่าว่ Apple Health Kit, Care Kit และ Research Kit เป้าป้หมายหลัก คือช่วช่ยให้ผู้ห้ ใผู้ช้ iPhone ช้สามารถจัดจัเก็บและเข้าข้ถึงบันบัทึกสุขสุภาพ แบบเรียรีลไทม์ขม์องพวกเขาบนโทรศัพท์นั่นนั่เอง ภาพจาก intellipaat 36

Big Data ในอุตสาหกรรมของรัฐ รั รัฐรับาลไม่ว่ม่าว่จะเป็นป็ ประเทศใดก็ตามจะต้องมีกมีารดำ เนินนิการกับ ข้อข้มูลจำ นวนมหาศาลในเกือบทุกทุวันวันั่นนั่คือการติดตามบันบัทึกและ ฐานข้อข้มูลที่หลากหลายเกี่ยวกับประชาชน การเติบโตของ ประชากร แหล่งพลังงานการสำ รวจทางภูมิภูศมิาสตร์แร์ละอื่น ๆ อีก มากมาย ข้อข้มูลทั้งทั้หมดนี้ก่ นี้ ก่อให้เห้กิดข้อข้มูลขนาดใหญ่ การศึกษาและ วิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลที่เหมาะสมจะช่วช่ยให้รัห้ฐรับาลสามารถจัดจัการกับข้อข้มูล เหล่านี้ไนี้ ด้อด้ย่าย่งเป็นป็ระเบียบีบ เกี่ยวกับสวัสวัดิกดิาร : - ช่วช่ยในการตัดสินสิ ใจที่รวดเร็วร็และช่วช่ยบันบัทึกข้อข้มูลเกี่ยวกับการ ดำ เนินนิการทางการเมือมืงต่าง ๆ อีกด้วด้ย - เพื่อพื่ช่วช่ยระบุพื้นพื้ที่ที่ต้องการความช่วช่ยเหลือโดยทันที - เพื่อพื่อัพเดทข้อข้มูลในด้าด้นการเกษตร โดยการติดตามพื้นพื้ที่ต่าง ๆ ที่ทำ กสิกสิรรมและปศุสัตสัว์ - เพื่อพื่ความมั่นมั่คงของชาติ เช่นช่การว่าว่งงาน การก่อการร้าร้ย การ สำ รวจแหล่งพลังงานและอื่น ๆ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ :ร์ - Big Data ถูกถูนำ มาใช้ใช้นการเฝ้าระวังวัการคอรัปรัชั่นชั่ - ใช้ Big Data ช้ ในการตรวจสอบการเสียสีภาษีของประชาชน ตัวอย่าย่ง : สำ นักนังานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) ซึ่งซึ่ ดำ เนินนิงานภายใต้เขตอำ นาจของรัฐรับาลกลางของสหรัฐรัอเมริกริาใช้ ประโยชน์จน์ากการวิเวิคราะห์ Bห์ ig Data เพื่อพื่ค้นหาการระบาดของ โรคที่เกี่ยวกับอาหารเพื่อพื่ยับยัยั้งยั้และแก้ไขปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นขึ้ อย่าย่งทันท่วงที ภาพจาก intellipaat 37

Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อ สื่ และความบัน บั เทิง เมื่อมื่ผู้คผู้ นมีกมีารใช้งช้านอุปกรณ์ดิณ์จิดิตจิอลต่าง ๆ เพิ่มพิ่มากขึ้นขึ้การสร้าร้งข้อข้มูล จำ นวนมากย่อย่มเป็นป็สิ่งสิ่ที่หลีกเลี่ยงไม่ไม่ด้ และนี่เ นี่ ป็นป็สาเหตุหตุลักของการเพิ่มพิ่ขึ้นขึ้ ของข้อข้มูลขนาดใหญ่ Big Data ญ่ ในอุตสาหกรรมสื่อสื่และความบันบัเทิง นอกเหนือนืจากนี้แ นี้ พลตฟอร์มร์ โซเชียชีลมีเมีดียดีก็เป็นป็อีกหนึ่งนึ่วิธีวิที่ธี ที่ สร้าร้งข้อข้มูลจำ นวน มหาศาล แม้ว่ม้าว่ธุรกิจในอุตสาหกรรมสื่อสื่และบันบัเทิงได้ตด้ระหนักนัถึงความสำ คัญ ของข้อข้มูลนี้แ นี้ ละพวกเขาก็สามารถใช้ปช้ระโยชน์จน์ากมันมัเพื่อพื่ช่วช่ยให้ธุห้ธุรกิจของ พวกเขาเติบโตมากยิ่งยิ่ขึ้นขึ้ ผลประโยชน์บน์างส่วส่นที่เป็นป็ผลมาจากการใช้งช้าน Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อสื่ และความบันบัเทิง : - วิเวิคราะห์คห์วามเป็นป็ ไปของผู้ชผู้ ม - การกำ หนดเวลาที่เหมาะสมหรือรืตามความต้องการของกระแสข้อข้มูลสื่อสื่ ใน แพลตฟอร์มร์การกระจายสื่อสื่ดิจิดิทัจิ ทัล - รับรัข้อข้มูลเชิงชิลึกเกี่ยวกับบทวิจวิารณ์ขณ์องลูกลูค้าและระบุความคิดเห็นห็ทั้งทั้แง่บวก และลบจากพวกเขา - การกำ หนดเป้าป้หมายที่มีปมีระสิทสิธิภธิาพของโฆษณาสำ หรับรัสื่อสื่ต่าง ๆ ตัวอย่าย่ง : บริษัริ ษัท Spotify ซึ่งซึ่เป็นป็แพลตฟอร์มร์การสตรีมรีเพลงดิจิดิตัจิ ตัล ใช้กช้าร วิเวิคราะห์ Big Data ห์และรวบรวมข้อข้มูลจากผู้ใผู้ช้ทุช้กทุคนทั่วทั่ โลก จากนั้นนั้ ใช้ข้ช้อข้มูลที่ วิเวิคราะห์เห์พื่อพื่ ให้คำห้ คำแนะนำ เพลงที่เหมาะสมกับผู้ฟัผู้ งฟั Amazon Prime ที่ให้บห้ริกริารวิดีวิ โดีอเพลงและหนังนัสือสื Kindle ในร้าร้นค้าแบบ ครบวงจรก็ประสบความสำ เร็จร็ในการใช้ Big Data ช้เพื่อพื่วิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลลูกลูค้า และนำ มาประยุกต์เพื่อพื่สามารถเสนอสินสิค้าที่เหมาะสมและตามความต้องการ ของลูกลูค้า ภาพจาก intellipaat 38

Big Data ในรูป รู แบบการพยากรณ์อากาศ มีเมีซ็นซ็เซอร์สร์ภาพอากาศและดาวเทียมใช้งช้านอยู่ทั่ยู่ ทั่วทั่ โลก มีกมีาร รวบรวมข้อข้มูลจำ นวนมากจากนั้นนั้จึงจึใช้ข้ช้อข้มูลนี้เ นี้ พื่อพื่ตรวจสอบ สภาพอากาศและสภาพแวดล้อม ข้อข้มูลทั้งทั้หมดที่รวบรวมจากเซ็นซ็เซอร์แร์ละดาวเทียมเหล่านี้ก่ นี้ ก่อให้ เกิด Big Data และสามารถนำ ไปใช้ใช้นรูปรูแบบต่าง ๆ เช่นช่ : - ในการพยากรณ์อณ์ากาศ - เพื่อพื่ศึกษาภาวะโลกร้อร้น - ทำ ความเข้าข้ใจกับรูปรูแบบของภัยพิบัพิติบั ติทางธรรมชาติ - เพื่อพื่เตรียรีมการที่จำ เป็นป็ ในกรณีเณีกิดเหตุกตุารณ์วิณ์กวิฤต - เพื่อพื่เตรียรีมความพร้อร้มใช้งช้านของน้ำ ที่ใช้ไช้ด้ทั่ด้ ทั่วทั่ โลก ตัวอย่าย่ง : IBM Deep Thunder ซึ่งซึ่เป็นโครงการวิจัวิยจั โดย IBM ใช้กช้ารพยากรณ์อณ์ากาศผ่าผ่นการคำ นวณประสิทสิธิภธิาพสูงสูของ Big Data และยังยัช่วช่ยโตเกียวในการวิเวิคราะห์อห์ากาศสำ หรับรัการเตือน ภัยธรรมชาติ ภาพจาก intellipaat 39

Big Data ในอุตสาหกรรมการขนส่ง ส่ ตั้งตั้แต่มีกมีารนำ Big Data มาใช้ใช้นระบบขนส่งส่ซึ่งซึ่ทำ ให้รห้ะบบขนส่งส่มี ประสิทสิธิภธิาพและง่ายขึ้นขึ้และต่อไปนี้คื นี้ คือตัวอย่าย่งบางส่วส่นของรูปรูแบบที่ ระบบ Big Data มีส่มีวส่นช่วช่ยในการขนส่งส่ การวางแผนเส้นส้ทาง : สามารถใช้ข้ช้อข้มูลขนาดใหญ่เญ่พื่อพื่ทำ ความเข้าข้ใจและประเมินมิความต้องการ ของผู้ใผู้ช้ใช้นเส้นส้ทางที่แตกต่างกันและในโหมดการขนส่งส่ที่หลากหลายและ ใช้กช้ารวางแผนเส้นส้ทางเพื่อพื่ลดเวลารอของผู้ใผู้ช้เช้ส้นส้ทางอีกด้วด้ย การจัดจัการความแออัดและการควบคุมคุการจราจร : การใช้ Big Data ช้ ในการประเมินมิแบบเรียรีลไทม์ขม์องความแออัดและรูปรู แบบการจราจรที่เป็นป็ ไปได้ ตัวอย่าย่ง เช่นช่ ใช้ Google Maps ช้เพื่อพื่ค้นหา เส้นส้ทางที่สะดวกและเลี่ยงรถติด ระดับดัความปลอดภัยของการจราจร : การใช้กช้ารประมวลผล Big Data แบบเรียรีลไทม์แม์ละการวิเวิคราะห์เห์ชิงชิคาด การณ์เณ์พื่อพื่ระบุพื้นพื้ที่เสี่ย สี่ งภัยจากอุบัติบั ติเหตุสตุามารถช่วช่ยลดอุบัติบั ติเหตุแตุละ เพิ่มพิ่ระดับดัความปลอดภัยของการจราจรอีกด้วด้ย ตัวอย่าย่ง : Uber มีกมีารใช้ Big Data ช้มาวิเวิคราะห์รูห์ ปรูแบบการขับขัของคน ขับขัและสามารถนำ มาวิเวิคราะห์ให์ห้เห้หมาะสมกับลูกลูค้าที่เรียรีกใช้บช้ริกริารอีก ด้วด้ย ดังดันั้นนั้เมื่อมื่ลูกลูค้ามีกมีารเรียรีกใช้บช้ริกริาร Uber ระบบจะทำ การวิเวิคราะห์ และเรียรีกใช้คช้นขับขัรถที่เหมาะสมให้กัห้ กับลูกลูค้า ทั้งทั้นี้เ นี้ พื่อพื่ความพึงพึพอใจของ ลูกลูค้าและทำ ให้ลูห้กลูค้าเกิดความสะดวกสบายในการใช้งช้านอีกด้วด้ย ภาพจาก intellipaat 40

Big Data ในกลุ่ม ลุ่ ธนาคาร ปริมริาณข้อข้มูลในธนาคารกำ ลังพุ่งพุ่สูงสูขึ้นขึ้ทุกทุวินวิาที จากการวิเวิคราห์ ของ GDC ข้อข้มูลนี้ค นี้ าดว่าว่จะเพิ่มพิ่ขึ้นขึ้ถึง 700% ภายในปี 2563 ซึ่งซึ่ การศึกษาและวิเวิคราะห์ข้ห์อข้มูลนี้จ นี้ ะสามารถช่วช่ยตรวจจับจัการดำ เนินนิ การที่ผิดผิกฎหมายใด ๆ ที่กำ ลังจะดำ เนินนิการหรือรืกำ ลังดำ เนินนิการ อยู่ไยู่ด้ เช่นช่ : - การใช้บัช้ตบัรเครดิตดิ ในทางที่ผิดผิ - การใช้บัช้ตบัรเดบิตบิ ในทางที่ผิดผิ - การจัดจัการอันตรายของสินสิเชื่อชื่ร่วร่ม - ความชัดชัเจนทางธุรกิจ - การเปลี่ยนแปลงสถิติลูกลูค้า - การฟอกเงิน - การลดความเสี่ย สี่ ง ตัวอย่าย่ง : ซอฟต์แวร์ต่ร์ ต่อต้านการฟอกเงินเช่นช่ SAS AML และ Actimize ถูกถูนำ ไปใช้งช้านโดยองค์กรทางการเงินต่าง ๆเพื่อพื่ วัตวัถุปถุระสงค์หลักในการตรวจจับจัธุรกรรมที่น่าสงสัยสัและวิเวิคราะห์ ข้อข้มูลลูกลูค้าได้อ่ด้ อ่างดีเดียี่ย ยี่ ม โดยองค์กรทางการเงินแห่งห่หนึ่งคือ Bank of America ได้เด้ป็นป็ลูกลูค้าของ SAS AML มานานกว่าว่ 25 ปี ภาพจาก intellipaat 41

ตัวอย่า ย่ งการใช้ Bช้ ig Data ในธุรกิจต่าง ๆ เพื่อพื่ ให้เห้ห็นห็ภาพของการใช้ Big Data ช้มากขึ้นขึ้ลองมาดูตัดูตัวอย่าย่งจากธุรกิจต่าง ๆ ที่ใช้ ประโยชน์จาก Big Data ในแง่มุมที่แตกต่างกันสำ หรับรัเป็นไอเดียการใช้งช้าน Google Google ถือเป็นป็ตัวอย่าย่งการใช้ Big Data ช้ที่โดดเด่นด่และใกล้ ตัวเรามากที่สุดสุเพราะในแต่ละวันวัอย่าย่งน้อน้ยต้องมีสัมีกสัครั้งรั้ที่เรา ต้องพึ่งพึ่พาเครื่อรื่งมือมืของเขา ไม่ว่ม่าว่จะเป็นป็การเสิร์สิชร์หาข้อข้มูล การดูแดูผนที่ Google Map การดู YouTubeดู การทำ งานของ Google คือ การใช้ปช้ระโยชน์จน์าก Big Data ในทุกทุแง่มุม ตั้งตั้แต่มีจัมีกจัรกลในการตรวจสอบ (Crawling) เว็บว็ ไซต์จัดจัทำ ข้อข้มูลดัชดันี (Ind นี exing) และประมวลผลจัดจั อันดับดั (Ranking) เพื่อพื่นำ เสนอคอนเทนต์หรือรืเนื้อนื้หาที่ผู้เผู้สิร์สิชร์ อยากรู้ โดยผลลัพธ์ที่ธ์ ที่ ผู้ใผู้ช้งช้านเห็นห็ ไม่ไม่ด้มด้าจากคำ ค้น (Search Query) เท่านั้นนั้แต่ยังยัมาจากข้อข้มูลพฤติกรรมการเสิร์สิชร์ ประวัติวั ติการค้นหา ประวัติวั ติการท่องเว็บว็ โลเคชั่นชั่ที่กำ ลังค้นหา ความชื่นชื่ชอบและความสนใจที่อัลกอริทึ่ริทึ่มของ Google เรียรีนรู้ พฤติกรรมของเรา นอกจากนี้ บริกริารของ Google ทั้งทั้ Search, Map, YouTube ต่างใช้ปช้ระโยชน์จน์ากข้อข้มูลเรียรีลไทม์ (Real-time ม์ Data) และข้อข้มูลโลเคชั่นชั่ที่เกิดขึ้นขึ้ณ ขณะนั้นนั้ทำ ให้ผู้ห้ ใผู้ช้งช้านได้ ประสบการณ์ที่ณ์ ที่ ตรงกับบริบริทและมีคมีวามเฉพาะตัว ยกตัวอย่าย่ง ที่เห็นห็ภาพง่าย ๆ คือ การนำ เสนอสภาพการจราจร ความหนา แน่นน่ของผู้คผู้ นตามสถานที่ต่าง ๆ ระบบนำ ทางบน Google Map แบรนด์อะไรบ้า บ้ งที่ นำ Big Data ไปใช้ แล้ว? 42

McDonald’s ใช้ Big Data ช้ที่ได้จด้ากการเก็บข้อข้มูลสภาพอากาศ (Weather), การจราจร (Traffic), และช่วช่งเวลา (Time of a day) เพื่อพื่นำ เสนอเมนูแนูบบ Personalized ตามปัจจัยจัต่าง ๆ บนจอดิจิดิทัจิ ทัลของร้าร้นแบบไดรฟ์ทฟ์รู (Drive-thru) รู นำ เสนอโปรโมชันชัและแนะนำ เมนูตนูามรสนิยนิมของผู้ใผู้ช้งช้าน แอปพลิเคชันชัซึ่งซึ่ได้จด้ากการติดตามและวิเวิคราะห์พห์ฤติกรรม การสั่งสั่ของผู้ใผู้ช้งช้านแต่ละราย ช่วช่ยให้ลูห้กลูค้าตัดสินสิ ใจเลือกเมนู ได้เด้ร็วร็ขึ้นขึ้และร้าร้นสามารถขายของได้มด้ากขึ้นขึ้ นำ ฐานข้อข้มูลทั้งทั้หมด ทั้งทั้พฤติกรรมการสั่งสั่เมนูขนูองลูกลูค้า ข้อข้มูลการขาย เพื่อพื่ออกแบบเมนูในูหม่ ๆ หรือรืเปลี่ยนกลยุทธ์ การขายและการทำ การตลาดที่ชวนให้คห้นเข้าข้ร้าร้นอยู่ตยู่ลอด McDonald’s หนึ่งนึ่ในบริษัริ ษัทอาหารจานด่วด่นที่นำ เทคโนโลยี Big ยี Data เข้าข้มาใช้ใช้นการทำ งานและสร้าร้งประสบการณ์ที่ณ์ ที่ ดีขึ้ดีขึ้นขึ้กว่าว่เดิมดิ ให้กัห้ กับลูกลูค้า ผสมผสานการทำ งานระหว่าว่ง Big Data และ AI ถือ เป็นป็อีกบริษัริ ษัทที่ใช้กช้ารตลาดด้วยข้อข้มูล (Data-Driven Marketing) ในหลากหลายแง่มุม เช่นช่ 43

Pepsi Pepsi จำ เป็นป็ต้องใช้ Big Da ช้ ta และข้อข้มูลจากร้าร้นค้ารายย่อย่ย จำ นวนมหาศาลเพื่อพื่ทำ ความเข้าข้ใจห่วห่งโซ่อุซ่อุปทานหรือรืห่วห่งโซ่กซ่าร จำ หน่าน่ยสินสิค้าของบริษัริ ษัท เพื่อพื่ ให้มั่ห้นมั่ ใจได้ว่ด้าว่ร้าร้นค้าตัวแทนจำ หน่าน่ย จะมีสิมีนสิค้าของ Pepsi เพียพีงพอที่จะขายให้กัห้ กับลูกลูค้าที่เป็นป็ผู้บผู้ ริโริภค Pepsi ใช้ข้ช้อข้มูลจากเครื่อรื่งคิดเงินระบบ POS และระบบคลังสินสิค้า (Warehouse & Inventory) ของร้าร้นตัวแทนจำ หน่าน่ยเพื่อพื่ ทำ ความเข้าข้ใจว่าว่สินสิค้าตัวใด ขนาดและปริมริาณไหนที่ขายดี ขายได้ เท่าไร เพื่อพื่วางแผนการขนส่งส่สินสิค้าในแต่ละภูมิภูภมิาคให้เห้พียพีงพอจัดจั จำ หน่าน่ย รวมไปถึงวางแผนการผลิตที่พอเหมาะพอดีกัดี กับความ ต้องการ ถือได้ว่ด้าว่ Big Data คือ เคล็ดลับของการขนส่งส่และ จัดจัการกับห่วห่งโซ่อุซ่อุปทาน (Supply Chain) อย่าย่งมีปมีระสิทสิธิภธิาพ ของ Pepsi 44

Netflix Netflix แพลตฟอร์มวิดีโอสตรีมมิ่งที่คงไม่มีใคร ไม่รู้จักในยุคนี้ Netflix เป็นหนึ่งในบริษัทษั ยักษ์ใหษ์ ญ่ ที่มีข้อมูลของผู้ใช้อยู่ในกำ มือ และใช้ Big Data ใน การดำ เนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ และ กำ หนดรูปแบบวิดีโอ ไม่ว่าจะเป็นทั้งภาพยนตร์ หรือซีรีส์ได้ตรงใจกับกลุ่มลูกค้าอย่างไร้ที่ติ ที่ ติโดย Netflix นำ Big Data ที่มีทั้งอายุผู้ใช้ รูปแบบวิดีโอ ที่ชอบรับชม ระยะเวลาในการรับชม และอื่น ๆ อีกมากมาย มาใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ชม ทั่วโลก รวมไปถึงการไปซื้อ ซื้ลิขสิทธิ์ภาพยธิ์นตร์ หรือซีรีส์ที่จ ที่ ะตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า 45

จะเริ่มริ่ต้นใช้ Big D ช้ ata อย่า ย่ งไรในธุรกิจให้เ ห้ กิด ประโยชน์สู น์ ง สู สุด สุ สำ หรับรัธุรกิจที่เล็งเห็นห็ ประโยชน์ใน์นการใช้ Big Data ช้และอยากเริ่มริ่ ต้นทำ Big Data ในองค์กรบ้าบ้ง เรามีคำมี คำแนะนำ ในการเริ่มริ่ต้นทำ 5 ขั้นขั้ตอนสำ คัญด้วด้ยกัน 1. กำ หนดเป้าหมายและกลยุทธ์การจัดการ Big Data เริ่มริ่ต้นจากการกำ หนดเป้าป้หมายทางธุรกิจ (Business Objective) ก่อนว่าว่ ในขณะนี้ธุ นี้ธุรกิจ ต้องการอะไร เพิ่มพิ่ยอดขาย ลดค่าใช้จ่ช้าจ่ย เข้าข้ใจลูกลูค้า หากลุ่มลุ่เป้าป้หมายใหม่ ฯลฯ จากนั้นนั้จึงจึตั้งตั้ คำ ถามที่ต้องการตอบ กำ หนดว่าว่ต้องการใช้ข้ช้อข้มูลอะไรบ้าบ้งและใช้เช้พื่อพื่อะไร 2. กำ หนดแหล่งที่มาข้อมูล (Data Sources) ตีโจทย์จย์ากเป้าป้หมายและกลยุทธ์ที่ธ์ ที่ วางไว้อว้อกมาว่าว่สิ่งสิ่ที่ต้องการตอบหรือรืใช้นั้ช้นนั้ต้องการ ข้อข้มูลจากแหล่งข้อข้มูลใดบ้าบ้ง เช่นช่ข้อข้มูลยอดขาย ข้อข้มูลจากโซเชียชีลมีเมีดียดีข้อข้มูลพฤติกรรม ลูกลูค้าบนเว็บว็ ไซต์ ข้อข้มูลเชิงชิบริบริท (Contextual Data) ที่เกิดขึ้นขึ้ต้องดึงดึข้อข้มูลจากแหล่ง ไหน ข้อข้มูลจากแหล่งข้อข้มูลเปิดปิต่าง ๆ ข้อข้มูลจากร้าร้นค้าตัวแทนจำ หน่าน่ย ข้อข้มูลจากภาครัฐรั ข้อข้มูลการประสิทสิธิภธิาพจากสายผลิต ฯลฯ 3. นึกถึง Use Case ในการใช้งานข้อมูล จากข้อข้มูลที่มีทั้มี ทั้งทั้หมด ธุรกิจสามารถนำ ไปใช้ปช้ระโยชน์อน์ะไรได้บ้ด้าบ้ง และจะใช้อช้ย่าย่งไร พยายาม นึกนึถึงกรณีใณีช้งช้านจริงริ (Use Case) โดยที่กรณีที่ณี ที่ใช้งช้าน ควรต้องสอดคล้องกับเป้าป้หมาย ทางธุรกิจและแหล่งที่มาข้อข้มูลที่กำ หนดไว้ก่ว้ ก่อนแล้ว เพื่อพื่สอบทานดูอีดูอีกครั้งรั้ว่าว่ข้อข้มูลที่ใช้แช้ละ วิธีวิที่ธี ที่ จะใช้จัช้ดจัการกับข้อข้มูลสามารถตอบจุดประสงค์ที่กำ หนดไว้ไว้ด้หด้รือรืไม่ 4. เลือกเทคโนโลยีจัดการ Big Data Big Data Analytic Tool หรือรืเครื่อรื่งมือมืจัดจัการ Big Data อาจมีหมีลากหลายเครื่อรื่งมือมืด้วด้ย กันหรือรืแยกระบบการทำ งาน อย่าย่งไรก็ตาม ธุรกิจควรมีเมีครื่อรื่งมือมืที่ช่วช่ยทั้งทั้ติดตามและเก็บ ข้อข้มูล ดึงดึข้อข้มูล ประมวลผลและวิเวิคราะห์ รวมไปถึงการนำ เสนอรายงานที่เข้าข้ใจง่ายหรือรืจัดจั ทำ Data Visualization ให้พห้ร้อร้มสำ หรับรัการใช้ปช้ระโยชน์ เครื่อรื่งมือมืจัดจัการกับ Big Data ที่ดี ควรทำ งานร่วร่มกับเครื่อรื่งมือมือื่น ๆ ได้ เช่นช่ Marketing Technology และสามารถชี้ข้ ชี้ อข้มูลที่ น่าน่สนใจ เปรียรีบเทียบข้อข้มูล นำ เสนอรูปรูแบบของข้อข้มูลได้ทัด้ ทันที 5. ดำ เนินการและตัดสินใจด้วย Big Data การที่ธุรกิจวางแผนการใช้ Big Data อย่าย่งเป็นป็ระบบและเข้าข้ใจ Use Case ในการใช้ข้ช้อข้มูล เป็นป็อย่าย่งดี จะนำ ไปสู่กสู่ ารวิเวิคราะห์แห์ละการตัดสินสิ ใจที่หนักนัแน่นน่จากการมีข้มีอข้มูลอยู่ใยู่นมือมื (Data-Driven Decision) มากกว่าว่การใช้เช้พียพีงสัญสัชาตญาณเท่านั้นนั้ธุรกิจก็จะมีคมีวามได้ เปรียรีบในการทำ ธุรกิจมากขึ้นขึ้รู้จัรู้กจัลูกลูค้า และสามารถใช้ข้ช้อข้มูลมาทำ การตลาดทั้งทั้การทำ Personlized Marketing, Marketing Automation, Contextual Marketing และ ประโยชน์ใน์นด้าด้นอื่น ๆ อีกมากมาย 46