Big Data เป็นเรื่องที่กำลังอยู่ในความสนใจอย่างมาก เมื่อพูดถึงเรื่องนี้ความสำคัญไม่ได้อยู่เพียงแค่จะใช้เทคโนโลยีใหม่อย่างไร หรือจะเก็บข้อมูลอย่างไร แต่เป็นเรื่องของการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ทำให้ เกิดประโยชน์ทางธุรกิจอย่างไี โดยเฉพาะเรื่องของการทำ Analytics เพราะการมีข้อมูลขนาดใหญ่ย่อมทำให้การคาดการณ์ต่างๆมีความแม่นยำขึ้น ซึ่งเมื่อมีการพูดถึงการประยุกต์ใช้งาน Big Data บางท่านก็อาจนึกในด้านการหาข้อมูลของลูกค้าหรือสินค้า เราลองมาดูว่า Big Data สามารถนำมาทำอะไรได้บ้างดังตัวอย่างในรูปข้างล่างของ IBM ที่พูดถึงประโยชน์สำหรับกลุ่มคนหรือส่วนงานต่างๆดังนี้
- Branch Management: Big Data สามารถช่วยระบุได้ว่าสินค้าใดหรือสาขาใดขายดีที่สุด
- Relationship Management: Big Data สามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงและคาดการณ์รายได้จากลูกค้าเมื่อเรานำเสนอสินค้าใหม่ๆได้
- Marketing: Big Data สามารถช่วยทำให้เรานำเสนอสินค้าให้ตรงกับกลุ่มลูกค้าในเวลาที่เหมาะสม
- Payment: Big Data สามารถช่วยตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงการชำระเงินออนไลน์
- Executive Leader: Big Data สามารถช่วยให้ผู้บริหารมีข้อมูลที่ถูกต้องในการตัดสินใจ ในช่วงเวลาต่างๆ
- Risk and Finance: สามารถช่วยทำให้การปฎิบัติตามกฎเกณฑ์ต่างๆขงอธุรกิจไปได้ด้วยยิ่งขึ้น เพราะจะช่วยลดความเสี่ยง
ในแง่ของการนำ Big Data มาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เราอาจยกตัวอย่างการใช้งานได้ดังนี้
1) Telecommunication: อุตสาหกรรมกลุ่มนี้น่าจะมีข้อมูลที่เป็น Big Data จริงๆ เพราะมีจำนวนลูกค้าที่ผู้ใช้บริการโทรศัพท์อยู่เป็นหลักสิบล้าน และในแต่ละวันจะมีข้อมูลที่เป็น Transaction จากการใช้โทรศัพท์จำนวนมาก ข้อมูล CDR (Call Detail Record) ของผู้ให้บริการโทรศัพท์ในแต่ละวันจะมีขนาดหลาย TB ซึ่งถ้าสามารถนำมาวิเคราะห์ได้จะได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากมาย อาทิเช่นการวางแผนการติดตั้งเครือข่าย การวิเคราะห์การใช้งาน การลดการย้ายค่าย ตัวอย่างการนำ Big Data มาใช้งานทางด้านนี้มีดังตารางข้างล่างนี้
ตัวอย่างการนำ Big Data มาใช้งานทางอุตสาหกรรม Telecommunication [Source: Monetizing Big Data at Telecom Service Providers]
2) Banking/Insurance: อุตสาหกรรมการเงินการธนาคาร ก็เป็นอีกกลุ่มที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ และ Transaction ต่อวันมีจำนวนมหาศาล ยิ่งมีการใช้งาน Internet/Mobile Banking มากขึ้น ก็ยิ่งทำให้มีจำนวน Transaction สูงขึ้น Big Data สามารถนำมาใช้เพื่อลดความเสี่ยงต่อการฉ้อโกงได้การชำระเงิน, หรือช่วยในการประเมินความเสี่ยงของลูกค้าที่มากู้ยืมเงิน, หรือช่วยในการประเมินอัตราค่าบริการประกันภัยของลูกค้าแต่ละราย หรือช่วยในการแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) ตัวอย่างของการนำ Big Data มาใช้งานทางด้านนี้มีดังตารางข้างล่างนี้
ตัวอย่างการนำ Big Data มาใช้งานทางอุตสาหกรรม Finance [Source: IDC Financial Insights]
3) Retails: อุตสาหกรรมค้าปลีกโดยเฉพาะอย่างยิ่งการขายของทางe-Commerce มีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องนำ Big Data เข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ อาทิเช่น การทำ Customer Segmentation, การนำเสนอสินค้าให้กับลูกค้า (Next Product to Buy), การศึกษาพฤติกรรมลูกค้า หรือแม้แต่ใช้ในการกำหนดราคาสินค้า (Pricing Optimization) เราจะเห็นว่าผู้ค้าปลีกหลายใหญ่ๆต่างก็พยายามจะเก็บข้อมูลการบริโภคของลูกค้า เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ ยิ่งเป็น E-Commerce รายใหญ่ๆอย่าง Amazon หรือ eBay ก็ยังมีความสามารถที่จะไปดึงข้อมูลภายนอกอาทิเช่นจาก social media มาวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าได้ ตัวอย่างของการนำ Big Data มาใช้งานทางด้านนี้มีดังตารางข้างล่างนี้
ตัวอย่างการนำ Big Data มาใช้งานทางอุตสาหกรรม Retails [Source: http://www.crmsearch.com]
นอกจากนี้ ยังมีการนำ Big Data มาใช้ในอุตสาหกรรมอาทิเช่น งานภาครัฐบาล (Government), งานด้านวิทยาศาสตร์, งานด้านสื่อ (Media) ซึ่งสามารถสรุปตัวอย่างได้ดังรูปข้างล่างนี้
ตัวอย่างการนำ Big Data มาใช้งานทางอุตสาหกรรมต่างๆ [Source: Big Data Analytics with Hadoop: Phillippe Julio]
ตัวอย่างต่างๆที่พูดถึงวันนี้ เป็นการเกริ่นนำ แต่ผมจะเขียนกรณีศึกษาทางด้านนี้บางกรณีเพิ่อให้เข้าใจเทคโนโลยี และเทคนิคที่เขาใช้ว่า ทำได้อย่างไรในบทความต่อๆไป
ธนชาติ นุ่มนนท์
IMC Institute
มกราคม 2558
thanachart.org 