สรุปหนังสือ Big Data Series 1 ปฐมบทในการทำโปรเจคบิ๊กดาต้า เพราะ Big Data ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่จะมีซักกี่คนที่เข้าใจอย่างลึกซึ้งและถ่ายทอดออกมาได้ง่ายดายเหมือนหนังสือเล่มนี้
เป็นหนังสือที่ไม่ต้องมีความรู้เรื่องเทคโนโลยี การเขียนโปรแกรม ภาษาคอมพิวเตอร์ หรือศัพท์เทคนิคอะไรมากมาย คนที่รู้แค่เรื่องการตลาดและโฆษณาอย่างผมก็สามารถอ่านเข้าใจได้เกือบทั้งเล่ม ดังนั้นผมว่าใครก็ตามที่เล่นเฟซบุ๊กเป็นก็อ่านเข้าใจได้ง่ายๆ
Big Data คืออะไร?
ในวันที่มีข้อมูลเกิดขึ้นมากมายแม้แต่แค่ใน 1 นาที ก็มีข้อมูลเพิ่มขึ้นกว่า 1,820 Terabyte ถ้านึกภาพไม่ออกว่ามันเยอะขนาดไหนก็นึกถึงหนัง DVD เกือบๆ 400,000 แผ่นก็ได้ครับ เพราะเราทุกคนต่างสร้างข้อมูลขึ้นมามากมายโดยไม่รู้ตัว ทั้งการโพสสเตตัส ไปคอมเมนท์กับเพือน อัพรูปใหม่ๆขึ้นไป ไลฟ์เฟซบุ๊ก ส่งอีเมล อัพโหลดไฟล์งาน หรืออื่นๆอีกมากมาย เรากับสมาร์ทโฟนและโซเชียลมีเดียนี่แหละที่เป็นตัวเร่งนึงให้เกิด Big Data
เท่านั้นยังไม่พอ เราทุกคนต่างก็ “ใช้ข้อมูล” มากกว่าทุกยุคสมัยที่ผ่านมาโดยไม่รู้ตัวอีกเหมือนกัน ยกตัวอย่างง่ายๆสมมติว่าตอนนี้ผมกำลังหิว ผมอาจจะเริ่มอยาก “หาข้อมูลร้านอาหารใหม่” ที่อยู่ใกล้ๆ พอเจอร้านอาหารใหม่ที่อยู่ใกล้ๆแล้วผมก็เข้าไปดู “ข้อมูลรีวิว” ว่าคนที่เคยไปกินมาเค้าว่ายังไงบ้าง ถ้าคอมเมนท์ดีผมก็จะเปิด Google Maps เพื่อ “หาเส้นทาง” ที่ดีที่สุดที่จะไปร้าน เป็นยังไงครับแค่หนึ่งตัวอย่างก็พอนึกภาพออกแล้วใช่มั้ยว่าเรานั้น “ใช้ข้อมูล” จาก Big Data อยู่ทุกวันแล้ว
Big Data ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะการใช้ข้อมูลมีมาตั้งแต่สมัยโรมันโบราณแล้ว
ในสมัยโรมันโบราณนั้นในการทำสงครามหรือพัฒนาเมืองนั้นมีการนำข้อมูลมาใช้เพื่อวิเคราะห์และวางแผน จนอาณาจักรโรมันยิ่งใหญ่ในยุคนั้น น่าจะเป็นชาติแรกๆที่ใช้ Data เพื่อการตัดสินใจในด้านต่างๆอยู่เสมอ
และการตัดสินใจที่เคยต้องใช้คนก็ถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยีมากขึ้นเรื่อยๆ หนึ่งในนั้นก็คือการขอสินเชื่อของธนาคาร
จากเดิมที่ต้องใช้ “คน” เป็นผู้พิจารณาเอกสารต่างๆที่ต้องกินเวลาไม่น้อยเพื่อพิจารณาว่าจะให้ใครกู้บ้าง เมื่อข้อมูลการตัดสินใจถูกสะสมไว้เป็นเวลาหลายปีจนกลายเป็น Big Data ก็มีการนำเทคโนโลยี Machine Learning เข้ามาช่วยในการตัดสินใจแทนเจ้าหน้าที่สินเชื่อแบบเดิมๆ ทำให้การตัดสินใจรวดเร็วขึ้น และถูกต้องมากขึ้น เหมือนที่วันนี้หลายธนาคารเริ่มปล่อยสินเชื่อผ่านทางแอพแค่ถ่ายรูปเอกสารแล้วรอไม่ถึง 1 นาทีก็รู้ผลแล้วว่าจะได้กู้ไม่ได้กู้
Adidas เองก็เป็นแบรนด์หนึ่งที่ใช้การวิเคราะห์ Big Data จนเกิดรองเท้ารุ่น Ultraboost ที่ขายดีถล่มทลายเพราะถูกใจใครหลายคน
เพราะ Adidas วิเคราะห์จากข้อมูลการขายของตัวเองทุกช่องทาง บวกกับข้อมูลบนโซเชียลมีเดียต่างๆที่คนทั่วไปสร้างมันขึ้นมา จนพบว่าคนส่วนใหญ่ชอบรองเท้าวิ่งที่เบาสบาย แต่สามารถรับแรงกระแทกได้ดี และผู้ชายมักจะชอบแถบสีเข้มๆดำๆ จนออกมาเป็นรุ่น Ultraboost
และจากการวิเคราะห์ Big Data ยังพบอีกว่าลูกค้าผู้หญิงมักเลือกสินค้าที่มีป้ายลดราคา ส่วนผู้ชายมักเลือกสินค้าที่ติดป้าย New Arrivals ก็ส่งผลให้การจัดรูปร้านในแต่ละสาขาเปลี่ยนไปตามกลุ่มลูกค้าส่วนใหญ่ในพื้นที่นั้น ร้านไหนลูกค้าผู้หญิงเยอะก็จะมีป้ายลดราคาเยอะหน่อย ส่วนร้านไหนที่มีลูกค้าผู้ชายเยอะก็จะมีสินค้าใหม่มาลงเยอะหน่อย แล้วยอดขาย Adidas ก็ปรับตัวตามหน้าร้านครับ
หรือเคสที่น่าสนใจมากที่มาจาก UPS หรือไปรษณีย์อเมริกาที่มีการตั้งเป้าว่าจะลดค่าใช้จ่ายเพิ่มกำไรให้องค์กร ก็เลยเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ออกมาจนพบว่า การเลี้ยวขวาผ่านตลอดงดเลี้ยวซ้าย(อเมริการถวิ่งฝั่งขวาคนละด้านกับฝั่งซ้ายบ้านเรา ทำให้เป็นเลี้ยวขวาผ่านตลอดแทนที่เลี้ยวซ้ายผ่านตลอดในบ้านเรา) เป็นผลทำให้กำไรเพิ่มขึ้น 400ล้านเหรียญ เพราะมาจากการลดเวลาในการติดไฟแดงลงเพราะเลี้ยวขวาผ่านตลอด สามารถส่งสินค้าได้มากขึ้นในแต่ละเที่ยว ลดอัตราการเกิดอุบัติเหตุจากการเลี้ยวซ้ายตามสถิติ ลดค่าน้ำมันและการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์ลงมหาศาล ทั้งหมดส่งเสริมให้องค์กรมีกำไรเพิ่มขึ้นจากการเลี้ยงขวาผ่านตลอดครับ
Big Data ทำให้ธนาคารฟรีค่าธรรมเนียม
จะเห็นว่าธนาคารในบ้านเราส่วนใหญ่เพิ่งออกมาประกาศฟรีค่าธรรมเนียมผ่านการใช้แอพทำธุรกรรมแทบทุกประเภท ทั้งที่จากเดิมค่าธรรมเนียมเป็นหนึ่งในรายได้หลักของธนาคาร เพราะวันนี้ธนาคารรู้แล้วว่า “ข้อมูลการใช้เงิน” นั้นมีค่ามากกว่า “ค่าธรรมเนียม”
จากเดิมที่สังคมไทยส่วนใหญ่ติดการใช้เงินสด ทำให้ธนาคารไม่เคยรู้เลยว่าพอคนกดเงินไปเสร็จแล้วเอาไปใช้กับอะไรบ้าง พอฟรีค่าธรรมเนียมและถูกผลักดันให้มาใช้การจ่ายเงินผ่านแอพมากขึ้น สมัยนี้ 5 บาท 10 บาท ก็สแกน QR หรือโอนเงินให้กันเป็นปกติ
พอธนาคารรู้ว่าคนชอบใช้เงินกับอะไร ก็สามารถนำเสนอ Product ใหม่ๆที่ตรงตามพฤติกรรมผู้คนมากขึ้น ข้อมูลทั้งหมดที่ธนาคารได้มาจึงก่อให้เกิดผลกำไรอีกมากมายที่ชดเชยกับค่าธรรมเนียมที่หายไปได้มากขึ้นเรื่อยๆ
สรุปได้ว่า “ข้อมูลการใช้เงิน” เลยเป็น “แรงจูงใจ” ให้ธนาคารยอม “เสียรายได้ค่าธรรมเนียม” เพื่อ “ค้นพบโอกาสใหม่” จาก Big Data
สิงค์โปรเองก็มีการเก็บข้อมูลจากระบบขนส่งมวลชนเพื่อสร้าง Big Data
หลังจากที่รถเมล์สิงค์โปรเปลี่ยนมาใช้ระบบบัตรแตะเพื่อจ่ายค่ารถมากขึ้น ก็ทำให้ทางการรู้ว่าป้ายรถเมล์ไหนที่มีคนขึ้นลงเยอะ ก็เอาไปปรับเพิ่มจำนวนรถหรือเที่ยวเดินรถให้สอดคล้องกับพฤติกรรม และเอาไปใช้ในการวิเคราะห์ผังเมืองเพื่อกระจายความหนาแน่นออกไปด้วย
จากข้อมูลทั้งหมดจึงทำให้ระบบขนส่งมวลชนของสิงค์โปรสะดวกสบายดีติดอันดับโลกจากการวิเคราะห์ Big Data จนสามารถลดการใช้รถส่วนตัวลงไปได้อย่างลงตัว
แต่ปัญหาใหญ่ของ Big Data คือการจัดการกับข้อมูลที่ไม่เป็นระบบระเบียบหรือโครงสร้าง
Unstructured Data คือข้อมูลที่ยังไม่สามารถบอกได้ว่าเป็นข้อมูลอะไรด้วยตัวเอง เช่น รูปภาพ คลิปวีดีโอ ข้อความเสียง ข้อมูลพวกนี้มีจำนวนมากกว่า 80% ของข้อมูลทั้งหมดทุกวันนี้ การจะจัดระเบียบให้ข้อมูลเหล่านี้ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากแต่ก่อน นึกง่ายๆว่าเวลาเราอัพโหลดรูปหมาขึ้นไปในระบบ ระบบจะไม่มีทางรู้ว่านั้นคือรูปหมา ถ้าเราไม่ระบุหรือ Tag ไว้ว่าเป็นรูปหมา หมาสีขาวหรือหมาสีดำ หมาตัวนี้ถ่ายที่ไหน แต่ทุกวันนี้ด้วยเทคโนโลยีอย่าง Machine Learning ที่สามารถช่วยเราจัดการข้อมูลตรงนี้ได้เร็วขึ้นและแม่นยำไม่แพ้มนุษย์
คอมพิวเตอร์สามารถบอกได้แล้วว่าภาพไหนคือหมา หรือแมว หรือภาพวิวนี้ถูกถ่ายขึ้นที่ไหนด้วยซ้ำ ทำให้เราสามารถใช้งานข้อมูลได้ง่ายขึ้นและสะดวกขึ้นมาก
การทำ Big Data ไม่ได้เริ่มต้นที่เทคโนโลยีหรือข้อมูล แต่เริ่มต้นที่ Mindset ของคนและองค์กร
เพราะความสำคัญของ Big Data “ไม่ได้สำคัญที่ข้อมูล” แต่เป็น “การให้ความสำคัญกับข้อมูล” ไม่ว่าจะมีแค่ Data นั้นจะเล็กน้อยใหญ่ Big แล้ว องค์กรต้องมีเป้าหมายที่จะลดการตัดสินใจแบบ “ส่วนบุคคลของคน” ไม่ว่าจากอารมณ์หรือประสบการณ์ มาเป็นการ “ตัดสินใจด้วยข้อมูลที่เป็นเหตุและผลอย่างเป็นระบบ” แล้วค่อยเป็นเรื่องของเทคโนโลยี
การทำ Big Data ต้องเริ่มที่ “เป้าหมาย” ที่อยากจะเพิ่มประสิทธิภาพองค์กรด้วยข้อมูล แล้วค่อยเริ่มใช้ข้อมูลที่มีหรือหาทางหาข้อมูลเพิ่มเข้ามา
หลายคนอาจกังวลว่าเทคโนโลยีจะเข้ามาแทนที่ตน แต่บอกไว้เลยว่าเราทุกคนต่างต้องการเทคโนโลยีเพื่อให้ชีวิตดีขึ้น สะดวกสบายขึ้น เมื่อเราก็ต้องการแล้วคิดว่าคนอื่นจะไม่ต้องการหรอ เมื่อเราทุกคนต่างต้องการเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงก็เป็นสิ่งที่ตามมาอย่างแน่นอน แล้วอย่างนั้นเราจะไม่ปรับตัวตามเทคโนโลยีได้หรือไร ในเมื่อโลกทั้งใบต่างหมุนไปข้างหน้าเหมือนกัน
Jillian Farrar กล่าวไว้ว่า Success is not created by one person but by a team that come together as one.
อ่านแล้วเล่า สรุปหนังสือ Big Data Series 1
Introduction to a Big Data Project
ปฐมบทในการทำโปรเจคบิ๊กดาต้า
ดร.อสมา กุลวานิชย์ไชยนันท์ เขียน
เล่มที่ 102 ของปี 2018
20180815
อ่านสรุปหนังสือชุด Big Data Series เพิ่มเติม https://www.summaread.net/tag/coraline/
สนใจสั่งซื้อได้ที่ http://bit.ly/2XTRJo7