BIG DATA และ ANALYTICS เอาชนะตลาดด้วยฐานข้อมูล Cloud Computing

จวบจนกระทั่งได้มาเป็นผู้นำทางธุรกิจแห่งโลกออนไลน์ ยกตัวอย่างเช่น Amazon, Google, NetFlix ฯลฯ แต่ในปัจจุบัน ได้มีความล้ำหน้าทางเทคโนโลยีและการเข้าถึงของโครงข่าย เส้นแบ่งระหว่างธุรกิจออนไลน์และธุรกิจออฟไลน์ ไม่มีความชัดเจนอีกต่อไป นวัตกรรมของ Big Data จึงได้เริ่มมามีอิทธิพลกับธุรกิจออฟไลน์ และทุกธุรกิจที่อยู่ใกล้ตัวคุณ

BIG DATA คือศิลปะและวิทยาศาสตร์ของการเก็บรวบรวมข้อมูล และความสามารถที่จะวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น ให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจ (ANALYTICS) ความแตกต่างของ Big Data คือปริมาณของข้อมูล ที่มีอย่างมหาศาล จนมากยิ่งกว่าที่ระบบฐานข้อมูลทั่วไปจะรองรับได้ และการกระทำ Analytics กับ Big Data มีความสลับซับซ้อน จนยากยิ่งกว่าที่เครื่องมือทั่วไปจะสามารถกระทำได้ Big Data จึงต้องอาศัยความสามารถเฉพาะทาง ประจวบกับเทคโนโลยีขั้นสูง ที่ต้องอาศัยนวัตกรรมของ Cloud Computing หรือ Grid Computing

การแนะนำสินค้าอย่างอัตโนมัติ (Recommendation Engine) ของ Amazon ที่อาศัยสถิติของการเข้าชมและเลือกซื้อสินค้าของผู้ใช้งาน เพื่อแนะนำสินค้าใหม่เพื่อเพิ่มยอดขาย เป็นนวัตกรรมแรกที่อาศัย Big Data เพื่อประโยชน์ทางธุรกิจ ต่อมาเทคนิคในรูปแบบของ Amazon ได้มีการศึกษาอย่างกว้างขวาง และได้แตกแขนงออกเป็นการทำ Analytics ขั้นสูง เช่น Click Stream Analysis, Collective Intelligence, Collaborative Filtering ฯลฯ

ด้วยเทคนิคของ Analytics ดังกล่าว อาศัยเพียงข้อมูลสถิติของลูกค้า เช่นว่าเขาได้เข้าชมและเลือกซื้อสินค้าอะไรบ้าง หรือได้เข้าเว็บไซต์อะไรบ้าง สามารถคำนวนเป็น Demographic ของลูกค้าอย่างแม่นยำ เช่น เพศ อาชีพ อายุ ที่อยู่ จวบจนกระทั่งสามารถแนะนำสินค้าที่ถูกต้องให้กับลูกค้าได้ นอกไปจากนี้ Analytics ชั้นสูงอย่างแท้จริง ยังสามารถชี้ตัวตนของลูกค้าได้ อย่างเป็นที่น่าตกใจ

สำหรับ Google นั้น Big Data ที่สำคัญ คือสถิติการเข้าชมเว็บไซต์ต่างๆ และการใช้ Search Engine ของลูกค้า เพื่อที่สามารถทำ Analytics เพื่อเลือกนำเสนอโฆษณาที่ถูกต้องให้กับลูกค้าได้ ในนามของ AdChoice นอกจากนี้ Google ยังอาจสามารถใช้ข้อมูลอื่นๆ เช่น ข้อความที่ลูกค้าเขียนใน Gmail เพื่อเรียนรู้ถึงความต้องการของลูกค้าได้ นอกจากนี้ Google ยังได้มีทีมงานทางด้าน Big Data และ Analtics ที่ใหญ่ที่สุดของโลก โดยมีผู้เชี่ยวชาญระดับปริญญาเอกเป็นจำนวนมาก และเครื่องมือแรกเริ่มของ Cloud Computing หรือ Grid Computing ยังเป็นนวัตกรรมของของ Google ดั่งเช่น MapReduce หรือ Google File System และกระทั่ง Google Analytics ที่เป็นที่มาของการเริ่มใช้คำว่า Analytics อย่างแพร่หลาย

Netflix Prize เป็นอีกตัวอย่างของการทำ Big Data และ Analytics ในธุรกิจออนไลน์ โดย Netflix จะมอบรางวัลหนึ่งล้านดอลลาร์ ให้กับผู้ที่สามารถประยุกต์ใช้ Big Data ของ Netflix ในการสร้างรูปแบบของ Analytics ที่สามารถเพิ่มยอดขายให้กับ Netflix ได้อย่างน้อย 10% ในการนำเสนอสินค้าประเภทวีดีโอที่ลูกค้าต้องการ

ปัจจุบัน เส้นแบ่งระหว่างธุรกิจออนไลน์และธุรกิจออฟไลน์ ไม่ได้มีความชัดเจนอีกต่อไป จึงได้มีความตื่นตาตื่นใจ ของการริเริ่มนำ Big Data และ Analytics มาใช้ ในธุรกิจที่อยู่ใกล้ตัว ตัวอย่างที่น่าสนใจ ที่อาจไม่ได้เกี่ยวข้องกับโลกอินเทอร์เน็ตเลย คือการที่คณะวิจัยของ MIT Media Lab ได้พิสูจน์ การอาศัยข้อมูลสถานที่จากโทรศัพท์มือถือ ของผู้ที่กำลังเดินทางเข้าสู่ที่จอดรถของห้างสรรพสินค้าขนาดใหญ่แห่งหนึ่งในสหรัฐ ก่อนที่ห้างสรรพสินค้าจะเปิดทำการ ในเทศการลดราคาที่ใหญ่ที่สุดของปี (Black Friday) จากข้อมูลนี้ ทำให้คณะวิจัย สามารถคำนวนยอดขายที่จะเกิดขึ้นได้อย่างแม่นยำ และสามารถคำนวนถึงกำไรที่จะเกิดขึ้น และโอกาสที่จะเข้าซื้อขายเพื่อทำกำไรในตลาดหุ้น ทั้งนี้ คือการเอาชนะตลาดด้วย Big Data และ Analytics ที่ทำให้สามารถล่วงลู้ความเป็นไปของตลาดด้วยการคำนวน ก่อนที่ความเป็นจริงจะเกิดขึ้น

ความแตกต่างระหว่าง Big Data กับระบบฐานข้อมูลที่เป็นมาตรฐานของการทำธุรกิจในยุคปัจจุบัน ก็คือคำว่า BIG ที่ว่า ไม่สามารถใช้ระบบฐานข้อมูลทั่วไปหรือกระทั่งเครื่องมือทั่วไปที่จะทำ Analytics ยกตัวอย่างเช่น Big Data ของ ห้าง Walmart ในสหรัฐ คือข้อมูลที่มีปริมาณกว่า 2.5 Petabytes (ศูนย์ 15 หลัก หรือต้องใช้ฮาร์ดไดร์ฟขนาด 1 Terabyte 2,500 ชิ้น) ต่อชั่วโมง ความสามารถในการบริหารจัดการ Big Data และกระทั่งการทำ Analytics จึงจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีชั้นสูงในระดับของ Computing หรือ Grid Computing และความสามารถเฉพาะทาง ที่แตกต่างจากการบริหารจัดการระบบฐานข้อมูลทั่วไป สำหรับหนึ่งองค์กร Big Data จึงไม่ใช่การลงทุนในระบบ IT อย่างธรรมดา แต่เป็นการลงทุนมหาศาลเพื่อหวังผลของความได้เปรียบในเชิงธุรกิจอย่างแท้จริง

สำหรับประเทศไทยนั้น ยังคงอยู่ในยุคเริ่มต้นของ Big Data และ Analytics การให้ความสำคัญในเรื่องนี้ อาจมีผลที่สำคัญ ต่อการแข่งขันระหว่างประเทศ เช่นเดียวกับโครงสร้างพื้นฐานทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศอื่นๆ อย่างไรก็ดี Big Data และ Analytics จำเป็นต้องอาศัยความรู้เฉพาะทาง การพัฒนาบุคลากรที่ถูกต้องอาจยังคงเป็นอุปสรรคที่สำคัญของประเทศ