ในยุคที่ธุรกิจมีความจำเป็นต้องเร่งปรับใช้ข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น เพื่อการเป็นผู้นำในการแข่งขัน ซึ่งหากช้ากว่าผู้เล่นรายอื่นก็อาจเสียโอกาสทางธุรกิจและอาจถูกดิสรัปชันไปในที่สุด ธุรกิจต้องนำข้อมูลไปปรับใช้เพื่อครองใจลูกค้า ซึ่งข้อมูลมหาศาล หรือ Big Data เป็นหัวใจสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมเชิงลึกของผู้บริโภค สามารถคาดการณ์ปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นและแก้ไขได้ทันท่วงที
สอดคล้องกับข้อมูลจาก Forrester Research พบว่า ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีแนวโน้มที่จะบรรลุเป้าหมายด้านรายได้มากกว่าบริษัทที่ไม่เน้นการใช้ข้อมูลถึง 58% ทำให้เกิด 5 เทรนด์ของ Big Data ในปี 2565 ที่จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการยกระดับกลยุทธ์ต่างๆ ขององค์กร
นายณัฐนภัส รชตะวิวรรธน์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท เบลนเดต้า จำกัด ผู้พัฒนาแพลตฟอร์มบริหารจัดการ Big Data ออกมาให้ข้อมูลเกี่ยวกับเทรนด์ของ Big Data ที่จะเกิดขึ้นในปีนี้
1.Real-Time Data การวิเคราะห์ข้อมูลและใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์จะมีความสำคัญมากขึ้น จากการแข่งขันทางธุรกิจที่สูงขึ้น ทุกวินาทีจึงมีความสำคัญ ความล่าช้านำมาซึ่งการเสียโอกาสทางธุรกิจไปทันที จากเทคโนโลยีเดิมที่อาจใช้เวลาจัดเก็บและรอประมวลผลวันต่อวัน
องค์กรจึงต้องมองหาเทคโนโลยีที่สามารถประมวลผลแบบ Real-Time เพื่อเพิ่มความเร็วในการนำข้อมูลไปปรับใช้สำหรับกลยุทธ์ทางธุรกิจต่างๆ และสอดรับกับพฤติกรรมผู้บริโภคยุคดิจิทัล การทำ Real-Time Analytics วิเคราะห์และประมวลผล Big Data แบบ Real-Time ช่วยให้สามารถตัดสินใจ แก้ไขปัญหา วางแผน ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ คาดการณ์แนวโน้มต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและทันท่วงที
หรือในด้านการนำ Real-Time Data ไปปรับใช้เพื่อทำกุลยุทธ์การตลาด เช่น การทำ Personalized Recommendation และ Next Best Action Marketing โดยใช้ Big Data มาช่วยวิเคราะห์ความต้องการและพฤติกรรมเชิงลึกของลูกค้า เพื่อแนะนำสินค้า บริการ หรือโปรโมชันให้ตรงกับความสนใจของลูกค้าแบบเจาะจงรายบุคคล รวดเร็ว ทันเทรนด์ในช่วงเวลาและช่องทางที่เหมาะสม ซึ่งการที่สามารถวิเคราะห์และปรับใช้ Big Data ได้แบบ Real-Time จะช่วยส่งเสริมการขายให้มีประสิทธิภาพและเพิ่มโอกาสในการซื้อมากยิ่งขึ้น
2.การนำ Big Data มาเสริมเฟรมเวิร์กในระบบ Cybersecurity & Risk ธุรกิจและผู้คนต้องพึ่งพาเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเพิ่มศักยภาพทางธุรกิจและอำนวยความสะดวกให้ชีวิตมากขึ้น การเก็บบันทึก Data ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมหาศาล เป็นการเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดภัยไซเบอร์ เช่น การโจรกรรมข้อมูลเพื่อเรียกค่าไถ่ หรือ Ransomware ซึ่งนับวันยิ่งทวีความรุนแรง ส่งผลเสียหายต่อข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลธุรกิจเป็นมูลค่ามหาศาล อีกทั้งยังส่งผลเชิงลบต่อภาพลักษณ์และความน่าเชื่อถือขององค์กร
การมีระบบ Security Analytics คือการตั้งรับการโจมตีทางไซเบอร์ทั้งเชิงรับและเชิงรุก โดยการรวบรวม Big Data ที่เกี่ยวข้องกับ Cybersecurity ไม่ว่าจะเป็นแอปพลิเคชันบนคลาวด์ หรือข้อมูลบันทึก (Log) ของอุปกรณ์โครงข่าย เพื่อค้นหาสาเหตุ ตรวจสอบเหตุการณ์ย้อนหลังจากข้อมูลที่ถูกเก็บไว้เป็นระยะเวลานาน เพื่อใช้แก้ไขปัญหาหรือวางแนวทางป้องกัน
ผนวกกับเทคโนโลยี Artificial Intelligence และ Machine Learning หรือ AI/ML เพื่อเสริมเฟรมเวิร์กทาง Cybersecurity ให้สามารถตรวจจับความผิดปกติได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นจากฐานข้อมูลพฤติกรรมของคนและอุปกรณ์ขนาดใหญ่ที่จัดเก็บไว้ เช่น การคาดการณ์ได้ว่าข้อมูล Transaction ใดอาจกำลังก่อเหตุ Ransomware รวมถึงสามารถแจ้งเตือนเมื่อเกิดเหตุผิดปกติได้ทันที การใช้ Big Data ยังครอบคลุมถึงการตรวจสอบการทุจริต หรือ Fraud Analytics ทั้งภายในและภายนอกองค์กร โดยรวบรวมข้อมูลวิเคราะห์พฤติกรรมผิดปกติที่เข้าข่ายการทุจริต เช่น บัญชีธนาคารลูกค้าถูกโอนเงินออกจำนวนมหาศาล หรือมีหลายบัญชีถูกโอนเงินออกพร้อมกัน ซึ่งการตรวจสอบการทุจริตได้อย่างรวดเร็วจะช่วยสามารถลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นได้
3.การใช้ Big Data เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ Omni-Channel Customer Experience การแข่งขันทางธุรกิจในปัจจุบัน เป็นยุคที่ผู้บริโภคมีตัวเลือกมากขึ้น การสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้าจึงเป็นหัวใจสำคัญของการทำธุรกิจ โดยองค์กรจะต้องพัฒนาการสร้างประสบการณ์ของลูกค้า (Customer Experience) ให้ดีตลอด Customer Life Cycle เพื่อรักษาฐานลูกค้าเก่าและเพิ่มฐานลูกค้าใหม่ ให้ได้รับการบริการแบบ Real-Time ไม่ว่าลูกค้าจะใช้บริการผ่านช่องทางออฟไลน์หรือออนไลน์
ทุกช่องทางจะถูกรวมกันเป็นหนึ่งเดียว ตามวิธีคิดของกลยุทธ์ Omni-Channel เพื่อบริการที่ราบรื่นไม่มีสะดุด ทั้งนี้ Big Data ที่รวบรวมจากทุกช่องทาง เช่น ข้อมูลจาก Offline Store ข้อมูลจาก Call Centre ข้อมูลคงคลัง ข้อมูลการขาย จนถึงข้อมูลที่เกิดขึ้นในยุคโควิดอย่างโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ หรือ Online Store ซึ่งข้อมูลทั้งหมดนี้คือกำลังสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ Omni-Channel Customer Experience โดยรวมเป็นศูนย์ข้อมูลเพื่อให้เห็นทุกกิจกรรมของลูกค้าในลักษณะ Customer 360 และใช้วิเคราะห์พฤติกรรมเชิงลึกของลูกค้าอย่างละเอียด เพื่อนำมาพัฒนา แก้ไข ปรับปรุง และนำไปต่อยอดในการบริหารการขาย รวมถึงพัฒนาบริการและสินค้าชนิดใหม่
4.ปีสำหรับการเปลี่ยนเทคโนโลยีจัดการข้อมูลแบบเก่าเป็น Big Data เพื่อลดค่าใช้จ่ายทางด้านสารสนเทศให้องค์กร การจัดการและประมวลผลข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีแบบดั้งเดิมที่องค์กรอาจมีใช้งานเป็นปกติอยู่แล้ว เช่น การสร้างข้อมูลรายงานการขายประจำวัน การดูรายงานคงคลังประจำเดือนจากระบบฐานข้อมูลปกติ ซึ่งปัจจุบันเมื่อข้อมูลเริ่มมีขนาดใหญ่ และจัดเก็บอยู่ในหลายระบบ จึงทำให้เกิดค่าใช้จ่ายรวมถึงค่าดูแลรักษาระบบจัดการข้อมูลแบบเดิมที่ค่อนข้างสูง
เมื่อถึงยุคปัจจุบันที่มีปัจจัยความเสี่ยงภายนอกที่ควบคุมไม่ได้ เช่น โควิด ที่อาจส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจในระยะยาว การลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นโดยการใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมต่องานมากขึ้น อย่างการเปลี่ยนหรือลดภาระการประมวลผลข้อมูลบนระบบเดิมมาใช้เทคโนโลยี Big Data จึงเป็นกลยุทธ์สำคัญที่องค์กรควรพิจารณา ทั้งนี้ การบริหารข้อมูลในรูปแบบ Big Data ยังช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก Data ได้อย่างเต็มที่ ทั้งในด้านการเข้าถึงข้อมูล และการประมวลข้อมูลได้คราวละมากๆ แต่ทำได้รวดเร็ว รวมถึงปลดล็อกขีดจำกัดในการวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบใหม่ ๆ ช่วยให้ธุรกิจสามารถแข่งขันกับตลาด โดยมีต้นทุนทางสารสนเทศโดยรวมที่ต่ำลงอีกด้วย
5.Data Citizen ใครๆ ก็เข้าถึง Data ได้ ในยุคที่องค์กรต่างปรับตัวสู่การเป็น Data-Driven Organization แต่การเข้าถึง Data ในหลายองค์กรยังถูกจำกัดอยู่แค่ในฝ่าย IT ทีมเทคนิค หรือทีม Data เท่านั้น ซึ่งทำให้องค์กรไม่สามารถผลักดันการทำกลยุทธ์ Data-Driven ให้เกิดกับทุกการทำงานและการตัดสินใจได้ Data Citizen คือคอนเซ็ปต์ที่ทำให้ทุกคนในองค์กรสามารถใช้ Data ในการวิเคราะห์และตัดสินใจได้ ไม่ว่าจะเป็นพนักงานระดับผู้บริหาร จนถึงระดับปฏิบัติการ โดยสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ตามสิทธิการใช้งาน ซึ่งเครื่องมือที่จะสามารถสนับสนุนแนวคิดนี้ให้เป็นจริงได้ ก็คือ Big Data ที่รวบรวมข้อมูลไว้เพื่อให้ทุกคนเข้าถึงและใช้งานข้อมูลได้ง่ายดาย ถึงแม้ไม่มีความรู้ทางด้านเทคนิค
