จริงอยู่ที่ “บิ๊กดาต้า” กำลังเป็นเทรนด์ที่ถูกกล่าวถึงบ่อยครั้งในสังคมปัจจุบัน แต่ “บิ๊กดาต้า” เข้ามามีบทบาทในทุกสัดส่วนของชีวิตประจำวันของเราแล้วจริงหรือ?
“แมตต์ โรเบิร์ตส์” ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาด ด้านบิ๊กดาต้าและนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์ “แอมดอกซ์” ผู้นำทางด้านโซลูชันซอฟต์แวร์และบริการสำหรับผู้ให้บริการทางด้านการสื่อสาร, เอนเตอร์เทนเมนต์ และมีเดียที่ใหญ่ที่สุดในโลก ให้ความเห็นว่า “ผมมองว่าไม่จริง เพราะแม้ว่า บิ๊กดาต้า เป็นสิ่งที่ถูกกล่าวถึงและได้การยอมรับมากขึ้น แต่เราควรจะลงมือนำบิ๊กดาต้ามาประยุกต์เข้ากับชีวิตประจำวันมากกว่านี้”
เขายังได้แบ่ง “บิ๊กดาต้า” เป็น 3 สัดส่วนเพื่อให้ง่ายต่อการทำความเข้าใจ ได้แก่ “หัวใจหลัก”, “ของเล่น” และ “ความพยายาม”,
“หัวใจหลัก” : เป็นสัดส่วนที่อ้างถึงการวิเคราะห์ หรือส่วนที่น่าสนใจที่สุดของ “บิ๊กดาต้า” รวมถึงการนำข้อมูลเชิงลึกที่มาจากการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างกลยุทธ์เพื่อผลักดันธุรกิจ โดยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะช่วยบ่งชี้ปัญหาการใช้งานของลูกค้าก่อนที่พวกเขาจะทราบ จึงทำให้ผู้ให้บริการทางโทรคมนาคมสามารถแก้ปัญหาได้ก่อนที่ลูกค้าจะได้รับประสบการณ์การใช้งานที่ไม่น่าประทับใจ
“ของเล่น” : เป็นสัดส่วนที่อ้างถึงเทคโนโลยีใหม่ๆ โดยส่วนมากจะเป็นเทคโนโลยีแบบ Open Source โดยแผนกไอทีขององค์กรต่างๆ จะรีบออกไปซื้อ “ของเล่น” เหล่านี้ จึงทำให้บริษัทที่นำเสนอบริการรูปแบบนี้ เช่น Hortonworks และ Cloudera สามารถเติบโตได้อย่างรวดเร็ว
“ความพยายาม” : เป็นส่วนที่คนส่วนใหญ่มองข้าม เราจึงต้องทำความเข้าใจว่า “ความพยายาม” เป็นสิ่งจำเป็น เราจึงจะสามารถนำ “บิ๊กดาต้า” มาประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผู้ให้บริการทางโทรคมนาคมควรผันตัวเองให้เป็นธุรกิจที่ขับเคลื่อนโดย “ดาต้า” ในการที่จะได้รับผลประโยชน์สูงสุดจาก “บิ๊กดาต้า” องค์กรส่วนใหญ่อยู่ในขั้นตอนเริ่มต้นเท่านั้นซึ่งพวกเขาจะพบว่าหนทางข้างหน้ามีอุปสรรคมากมาย
ผู้ให้บริการทางโทรคมนาคมควรพัฒนาระบบการจัดการ “ดาต้า” จากรูปแบบเดิมให้กลายเป็น “ทะเลสาบดาต้า” ซึ่งเป็นการผสมผสานฐานข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับคลังข้อมูลที่จับต้องได้ เพื่อใช้งานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured), ไม่มีโครงสร้าง (Non-Structured), ของบุคคลที่สาม (Third-Party) และภายในองค์กรเอง (In House) ซึ่งจะทำให้องค์กรเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ง่ายดายยิ่งขึ้น
แต่ “ความพยายาม” จะอยู่ในขั้นตอนต่อไป ได้แก่ การดึงข้อมูลที่ต้องการจากระบบ เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับการชำระค่าใช้บริการ, เน็ตเวิร์ก และ CRM ตลอดจนการดูแลรักษาทะเลสาบดาต้าขององค์กรซึ่งใช้ทั้งเวลาและเงิน โดยข้อมูลที่ได้มาควรจะเป็นข้อมูลที่อัปเดตและพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ในขั้นต่อไป
ลองเปรียบเทียบดาต้ากับน้ำมันในปี 2555 บนรายการทีวีชื่อดังรายการหนึ่งในสหรัฐอเมริกา พิธีกรถามความเห็นของนักลงทุนชื่อดังอย่าง “แอน วินบาลด์” ว่า “The Next Big Thing” หรือ Wอนาคตแห่งการลงทุนจะไปในทิศทางใด?” เธอตอบว่า “เรากำลังเข้าสู่ยุคสมัยที่ดาต้าสำคัญกว่าน้ำมัน”
“แมตต์ โรเบิร์ตส์” กล่าวเสริมว่า ถ้าเรานำตัวอย่างดังกล่าวมาประยุกต์เข้ากับรูปแบบบิ๊กดาต้า 3 สัดส่วนดังกล่าว จะพบว่าของเล่นและหัวใจหลักเปรียบเป็นเครื่องยนต์สันดาปและรถยนต์ ส่วนความพยายามเปรียบเป็นการกลั่นน้ำมันดิบให้เป็นปิโตรเลียม เพราะหากเครื่องยนต์สันดาปและรถยนต์ไม่ได้รับความนิยม ปิโตรเลียมก็จะไม่มีประโยชน์และน้ำมันดิบก็จะไม่ได้ถูกใช้งาน เช่นเดียวกับดาต้า เพราะการพัฒนาระบบการเรียกข้อมูลที่ดีจะทำให้การวิเคราะห์และการคิดค้นเทคโนโลยีใหม่ๆ มีประโยชน์มากขึ้น
“แม้ว่าการตัดบิ๊กดาต้าออกจากเทรนด์หน้าใหม่จะดูเป็นเรื่องที่เร็วไป แต่ผู้คนในวงการจัดการดาต้าคงจะเห็นด้วยกับผมว่ามีสิ่งหนึ่งที่ชัดเจนมากสำหรับหัวข้อนี้ บิ๊กดาต้ากำลังจะกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ”
