Big Data กับประเทศไทย

Big data คือ เครื่องมือที่จะมายกระดับองค์กรได้เพียงใด

อ.วิเชียร

Big data คือ ข้อมูลใหญ่ เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว มีรูปแบบที่แตกต่างกัน มีทั้งข้อมุลตัวอักษร รูปภาพ วีดีโอ , velocity, volume, variety + validcity? (ข้อมูลเป็นจริงหรือไม่)

เดิม ตั้งสมมติฐานแล้วเก็บข้อมูล เพื่อพิสูจน์

แต่ปัจจุบัน เก็บข้อมูล แล้วเอาข้อมูลมาบอกเลย

IoT: จะสร้างข้อมูลมหาศาล เช่น บอกว่าเราอยู่ที่ไหน เราทำอะไร เราจะเอาข้อมูลพวกนี้มารวมกันแล้วมาใช้ประโยชน์ได้อย่างไร จึงเกิดเป็นศาสตร์ data analytic การวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ๆ มันดูยาก เดิม แค่การ copy ข้อมูลบน hardisk ก็ช้าแล้ว ก็ต้เองมีเครื่องมือช่วยเก็บใหม่

Google ใช้ข้อมูลไม่ถึง 5% ของข้อมูลที่มีบนโลกนี้ ตอนเราค้น google เราก็ไม่แน่ใจว่าต้องการอะไร แต่ประมาณนี้เราพอใจ ดังนั้น ในเชิงธุรกิจ ถ้าเรารู้ว่าคนอยากได้อะไร ทำให้เราสามารถผลิตสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการได้

ยกตัวอย่างเช่น recommendation system บน amazon

ประเทศไทยเราเป็นเพียงคนเฝ้าดูหรือใช้ประโยชน์?

เมื่อมองภาพปัจจุบัน เราเข้าใจโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานดีหรือยัง ฐานข้อมูลที่มีอยู่พร้อมแล้วยัง มีการแชร์ข้อมูลระหว่างกันแล้วหรือยัง

BD –> DB เรามีโครงสร้างข้อมูลที่ชัดเจนแล้วยัง เช่น ฐานข้อมูลลูกค้าเก็บอย่างไร ขอให้ปรับโครงสร้างข้อมุลให้พร้อมก่อน

ตัวอย่าง การติดต่อกับคนจีน ใช้ WeChat โดย tencent การซื้อของ ก็ทำ WeChat Pay ในปัจจุบัน ICC international ที่ terminal 21 70% ของลูกค้าที่ซื้อชุดชั้นในใช้ WeChat pay แสดงว่า tencent จับได้ว่าลูกค้าต้องการอะไร …. จากนั้นทำ WeBank ขึ้นมา โดยใช้ข้อมูลจาก Big data โดยการให้เครดิต หรือ promotion พิเศษสำหรับลูกค้าแต่ละคน โดยทำยอดสินเชื่อรายย่อยในปีแรก 100 กว่าล้านคนในปีเดียว … สะท้อนว่า ข้อมูลมีค่าเพียงใด

WeChat มีผู้ใช้ประมาณ 1,000 ล้านคน ซึ่งสามารถดูได้หมดว่าอยู่ที่ไหน บอกได้ว่าคนส่วนใหญ่ที่อยู่ที่เมืองไหน ทำงานที่ไหน และทำนายได้ว่าอนาคตคนจะใช้รถไฟฟ้าเวลาไหน ช่วงเวลาไหนคนใช้เยอะ ดังนั้นจึงจับมือกับรัฐจัดทำระบบคิวรถไฟฟ้าได้ จับมือกับการเคหะ ทำให้รู้ว่าสร้างคอนโดตรงนี้จะลดเวลาทำงาน

ถ้าไม่เคยมีข้อมูลองค์กร ก็ต้องทำก่อน มิใช่จะกระโดดมาทำเรื่องนี้เลย ต้องมีขั้นตอน

Industry 4.0

ก่อนจะไป เราเข้าใจข้อมูลที่เรามีหรือไม่ เป็นข้อมูลแบบ manual หรือ อัตโนมัติ นำข้อมูลมาวิเคราะห์กี่เปอร์เซนต์ และใช้วิจารณญาณตัดสินใจกี่เปอร์เซ็นต์

ทำอย่างไรที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนน้อยแต่ใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพได้ ประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยของอุตสาหกรรมไทยอยู่ที่ 65% ซึ่งทั่วไปทั่วโลกเค้าอยู่ที่ 95%

เข้าใจข้อมุลหรือไม่ / เห็นข้อมูลแล้วนำไปสร้างประสิทธิภาพได้หรือไม่ / นำข้อมูลนั้นไปใช้ประโยชน์ได้อย่างไร

ตัวอย่าง smart farmer : ข้าวเปลือก 20, ข้าวสาร 50, ข้าวอินทรีย์ 120 …. จะเป็น smart farmer ก็ต้องรู้ target group, ลูกค้าข้าวจะหมดเมื่อไหร่ แล้ว notify excel ดูว่าทำไมเค้าถึงจะซื้อ/ไม่ซื้อเรา

ว่าด้วยข้อมูล

ข้อมูลอยู่ในระบบฐานข้อมูล ซึ่งง่ายต่อการจัดการ. และข้อมูล unstructured เช่น จาก line หรือ facebook ซึ่งน่าจะเป็นประโยชน์กว่าฐานข้อมูลภายใน เพราะภายในสามารถหาคำตอบจากมันได้อยู่แล้ว เช่น การสำรวจความพึงพอใจส่วนใหญ่ ถ้ามีสเกล 0-5 คนไทยส่วนใหญ่ตอบ 3-4 เพราะคนไทยขี้เกรงใจ แต่ทำดียังไงก็ไม่ให้ 5. หรือ เวลาถามว่านอนวันละกี่ชั่วโมง ตอบอาจคลาดเคลื่อน แต่ถ้าใช้เครื่องมือ เช่น จากความสงบของมือถือ การปิดไฟสนิทในห้อง

คนที่สามารถมองข้อมูลแล้วเห็นคุณค่าได้ จึงกลายเป็นศาสตร์ที่มีความสำคัญมากที่สุดตอนนี้

ตอนนี้ IMD World Competitiveness ประเมินไทยอันดับที่ 30 ของโลก ไทยจะดีขึ้นหรือไม่

ตอนนี้ดีขึ้นมาก ภาครัฐตอนนี้นำเทคโนโลยีเซนเซอร์มาใช้ เช่น ตามทางโค้ง จะมีการรื้อโค้งตามข้อมูลที่เกิดขึ้น บริษัทหนึ่งในจีน บังคับให้ผู้บริหารใส่ smart watch แล้วบริษัทคอยดูว่านอนพอมั๊ย ออกกำลังกายมั๊ย รถยนต์ก็มี censor, กรุงเทพประกันภัยใส่ chip ช่วยอ่านว่ารถขับกลางวัน/กลางคืน ความไกล เพื่อช่วยคำนวณเบี้ยประกันภัย

ในสิงคโปร์มีปัญหาเข้าสู่สังคมสูงอายุ มีอุบัติเหตุที่คนอื่นไม่รู้ มี startup ทำสร้างคอวัดแรง G เพื่อดูการล้ม ของไทยมี CT Asia ทำหุ่นยนต์ดินสอมินิ มี sensor วัด motion sensor, thermal censor ดูว่าเป็นไข้หรือไม่ ทำให้รัฐ tract สุขภาพของตัวเองได้ สามารถทำการป้องกันเชิงรุกได้มากขึ้น

ตอนนี้เทคโนโลยีพร้อมแล้ว แต่การนำไปใช้ แต่เราต้องคอยดูว่าจะเอาไปใช้อะไรได้บ้าง

คนไทยสนใจ 3 เรื่อง : หวย บอล ดวง

เครือสหพัฒน์ นำหุ่นยนต์ดินสอไปใช้ มีระบบ facial recognition แต่ไปต่างจังหวัดคนไม่ใช้ จึงเปลี่ยน function เป็นการดูดวง คนกลับมาใช้เยอะ

ผู้ประกอบการให้ความสำคัญกับ value based economy อย่างไร

ตอนนี้มีการปรับเปลี่ยนระบบการเก็บข้อมูล จาก manual เป็น อัตโนมัติ ซึ่งน่าเชื่อถือขึ้น

สายงานผลิต ใช้ ERP ซึ่งมีการเก็บข้อมูล ซื้อ/รับ/ขาย การใช้ IoT ช่วยเก็บข้อมูลอัตโน้มติได้ ที่จะต้องทำคือ มีการเก็บข้อมูล และสร้างคน เพื่อนำมาใช้ต่อยอด

การสร้างคน เรื่อง data science

ต้องเข้าใจว่า data ที่มีอยู่จะนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างไร จะทำได้ต้องช่างสั่งเกตุ มีความสมารถทางด้านเลข สถิติ เป็นคนที่เข้าใจธุรกิจหรือเรื่องที่เราจะทำ แต่ปกติลักษณะพวกนี้จะไม่อยู่ในคนเดียวกัน ดังนั้นจะต้อง train คนให้เข้าใจทำงานเป็นทีมได้

Process mining เหมืองกระบวนการ Data Mining เหมืองข้อมูล

จะเอาข้อมูล log file มาสร้างเป็น flow แสดงให้เห็นว่าจุดไหนทำงานช้า จุดไหนคอขวดได้

Big data ไม่ใช่งานของฝ่าย IT

ต้องปรับองค์กรก่อน ให้เป็น data focus organization ให้รู้ว่าข้อมูลเก็บที่ไหน เอาไปใช้อย่างไร ต้องดูว่า เราอยากเอาข้อมูลมาใช้ แต่เรา digitize ข้อมูลเพียงใด จากการสำรวจพบว่า เรายังไม่ได้ digitize กว่า 70% ซึ่งทำให้ยังไม่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อยอดได้

เรื่องข้อมูล อย่าเพียงคิดเฉพาะหน้า ไม่อย่างนั้นจะได้เพียงข้อมูลขยะ ให้คิดในเชิงการนำไปใช้ต่อยอดในอนาคตจะช่วยมูลค่าในอนาคตอย่างไร ทำให้เป็น smart data คือ เอาลูกค้าเป็น center แล้วนำไปปรับเปลี่ยนบริการให้ดีขึ้น ทำอะไรให้ได้กำไร ทำอะไรเพื่อลดต้นทุน

ทีม Big data : Domain expert (ผู้บริหาร) + ผู้จัดประสิทธิภาพองค์กรในด้านต่างๆ + คน IT

สรุป

ยังไงเราก็ต้องใช้ Big data แต่จุดสำคัญที่สุดคือ คนที่มีส่วนเกี่ยวข้อทุกฝ่ายต้องเกี่ยวข้อง ต้องเป็น Big data for smart people เห็นข้อมูลแล้วอ่านข้อมุลเป็น (Critical thinking, Communication, Creation, Collaboration) สำคัญคือ อย่าข้ามขั้น ต้องปรับ database ฐานข้อมูลพื้นฐานให้พร้อมก่อน อย่ารีบร้อนลงทุนซื้อ solution ต้องมี data mind set ในองค์กรให้ดีก่อน

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s