Big Data Strategy …

Big Data Strategy: From Concept to Applications”

โดย ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์

Founder and CEO at Siametrics Consulting & Analytics Advisor at True Digital Media & Platform

3 คำ …

Concept จะทำอย่างไรกับ data

Application … ดูกว้าง

กลยุทธ์ …

โลกทุกวันนี้ที่เราอยู่ ต่างจากเดิมมาก 7 บริษัทที่ทุกคนคุ้นหู มูลค่าการตลาดเกิน GDP ไทยไป 11 เท่า

เหตุเพราะพวกนี้เป็น early adopter ของทุกอย่างที่เรากำลังเพิ่งมองเห็น เพราะเค้านำเรื่อง Big data มาใช้ได้อย่างชาญฉลาดก่อนใคร

ดังนั้น เราต้องมองให้ออกก่อนว่าจะเอา data มาใช้ทำอะไร ไม่ใช่แค่ visualization

พัฒนาการของ AI

AI เล่นหมากรุกชนะคน หมากล้อมชนะคน และเดาใจคนเราได้

ถึขนาดที่มีเทคโนโลยีขยับปากด้วยการใช้ AI ได้

มีการ survey คิดว่า 72% คิดว่า AI & Big data จะมาใน 5 ปี แต่ 77% ยังคิดไม่ออกเลยว่าจะทำอะไรกับมันได้ยังไง

ทำไมถึงต้องมี Strategy

  1. AI ไม่มี data ไม่ได้ … คนหลายคนมองไม่ออกว่า AI & Big data เกี่ยวกันอย่างไร เริ่มต้นต้องมีข้อมูลก่อน ถ้าไม่เข้าใจว่าทำไมต้องมี data ที่ clean และเยอะพอ

ตอนเริ่มต้นต้องพัฒนาสมองก่อน เมื่อ model พัฒนาแล้ว ค่อยเอาไปดู data point ที่แยกออกมานั้น สามารถทายหรือใช้ประโยชน์ได้หรือไม่ ถ้ายังไม่ได้ ก็เอาไปเรียนรู้ใหม่

ดังนั้น จึงจำเป็นต้องเข้าใจ concept

การนำไปใช้ประโยชน์ : Deep map แผนที่ประเทศไทยที่มีข้อมูลที่ลึกที่สุดเท่าที่จะเยอะได้

เหตุผลที่ 2 ที่ควรจะมีกลยุทธ์ คือ เพราะมันซับซ้อน

คนชอบเข้าใจผิดว่า Big data = new oil …. ไม่ผิด แต่ไม่ถูกต้อง 100%

เพราะข้อมูลมันซับซ้อนกว่าน้ำมัน และแต่ละธุรกิจต้องการเทคโนโลยีต่างกัน เก็บข้อมูลไปเรื่อยๆ อาจจะไม่ work ก็ได้ ดังนั้นต้องย้อนมาดูว่าควรเก็บอะไรบ้าง ทั้งยังไม่มีวิธีการ verify ข้อมูลเวลาเราไปซื้อมาว่าข้อมูลที่ซื้อนั้นถูกต้องรึเปล่า หรือ การทำให้ผิดง่ายกว่าการทำให้ถูกมาก. รวมทั้งความสุ่มเสี่ยงเรื่องกฎหมายและจริยธรรม

ต่างกับน้ำมันแน่นอน … น้ำมันมีวันหมด น้ำมันใช้ได้กับรถบางประเภท น้ำมัน verify ได้ นำ้มันใช้ยังไงรถก็วิ่ง น้ำมันไม่ได้ละเมิดสิทธิส่วนบุคคลของใคร

ดังนั้นต้องวางแผนตั้งแต่ต้น ว่าควรจะจ้างใครมาดู

แนะนำว่า อย่ากังวล เริ่มต้นดีกว่าไม่เริ่มอะไรเลย ให้เริ่มจากอะไรง่ายๆ ที่ตอบโจทย์ธุรกิจ ควรจะเริ่มจากการสร้าง success factor ตั้งแต่ตอนนี้ มี 4 ประการ

  • Align vision

สิ่งที่ยากที่สุด คือ การ deal เกี่ยวกับ คน หรือ politic ภายในองค์กร เพราะ Data Science ต้องการประสานงานกับคนเยอะหลายส่วน และทำให้ยิ่งปัญหาเยอะ ทั้งในองค์กร ลูกค้า regulators … หลายครั้งกฎหมายยังตามไม่ทันเทคโนโลยี

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