ข้อมูล – พลังขับเคลื่อนแห่งอนาคตกับก้าวกระโดดของธุรกิจยุคใหม่

Cloudera ผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม Big Data Analytics ชื่อดัง ชี้ข้อมูลคือแหล่งน้ำมันในยุคดิจิทัล สามารถนำไปสกัดและกลั่นกรองให้มีมูลค่าเพิ่มขึ้นเพื่อนำไปใช้ประโยชน์หรือสร้างโมเดลทางธุรกิจแบบใหม่ โดยเฉพาะการมาถึงของยุค AI ย่ิงทำให้ข้อมูลเหล่านั้นสามารถมีมูลค่ามากขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน

ข้อมูลเปรียบเหมือนน้ำมัน ขับเคลื่อนชีวิตให้ทันสมัย

Cloudera ระบุว่า ข้อมูลในยุคดิจิทัลก็เปรียบเสมือนกับน้ำมันในอดีตซึ่งต้องมีการกลั่นเพื่อเปลี่ยนน้ำมันดิบที่ไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้ให้กลายเป็นน้ำมันเชื้อเพลิง แก๊สหุงต้ม หรือสารที่ใช้ในอุตสาหกรรมเคมี ก่อให้เกิดผลผลิตใหม่ๆ และทำให้วิถีชีวิตของผู้คนดีขึ้น ในขณะที่ข้อมูลดิจิทัลก็สามารถถูกสกัด วิเคราะห์รูปแบบ เพื่อนำมาใช้ประโยชน์ในบริการออนไลน์ต่างๆ ช่วยให้ผู้คนและอุปกรณ์ทั่วโลกสามารถเชื่อมต่อหากัน ก่อให้เกิดการเติบโตและเปลี่ยนแปลง ทั้งในส่วนของโครงสร้างพื้นฐาน ธุรกิจ การเมือง หรือแม้แต่เศรษฐกิจ ซึ่งทำให้โลกทันสมัยมากยิ่งขึ้น

IDC ทำนายไว้ว่า Digital Universe (ข้อมูลที่ถูกสร้างและคัดลอกในแต่ละปี) จะมีปริมาณเพิ่มสูงขึ้น 180 Zettabytes ภายในปี 2025 ด้วยข้อมูลขนาดนี้ ถ้าใช้เครือข่ายบรอดแบนด์จำเป็นต้องใช้เวลาในการดาวน์โหลดนานถึง 450 ปี ส่งผลให้ AWS ผู้ให้บริการระบบ Cloud ชั้นนำพัฒนาระบบจัดเก็บข้อมูลขนาด 100 Petabytes และสร้าง Data Center บน Cloud จำนวนมากเพื่อสกัดข้อมูลดังกล่าวมาใช้ประโยชน์ รายงานจาก Wall Street Journal ในปี 2016 พบว่า AWS, Google และ Microsoft ลงทุนสร้าง Data Center สำหรับจัดการกับข้อมูลรวมกันสูงถึง 1 ล้านล้านบาท เพิ่มขึ้นจากปีก่อนหน้าถึง 22%

Credit: chombosan/ShutterStock

ข้อมูลมีมูลค่าสูงขึ้น สร้างโมเดลธุรกิจใหม่

ไม่เพียงแค่ปริมาณของข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเท่านั้น คุณภาพของข้อมูลที่เก็บก็ดีขึ้นตาม กล่าวคือ แทนที่จะเก็บข้อมูลเป็นตารางฐานข้อมูลหรือที่เรียกว่า Structured Data แบบในอดีต ปัจจุบันนี้มีการเก็บข้อมูลที่เป็น Unstructured Data เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ จากแหล่งต่างๆ มาวิเคราะห์มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Social Media ที่เปรียบเสมือนขุมทรัพย์ข้อมูลคนทั่วโลก นอกจากนี้ การมาถึงของยุค Internet of Things (IoT) ยังช่วยให้สามารถสร้าง Sensors สำหรับเก็บข้อมูลจากหลายๆ แหล่งอย่างที่ในอดีตไม่สามารถทำได้เช่นกัน

ก่อนหน้านี้ Facebook และ Google ต่างนำข้อมูลที่เก็บรวบรวมเหล่านี้มาใช้เพื่อการโฆษณาเป็นหลัก แต่ปัจจุบันนี้ สองยักษ์ใหญ่พบว่าสามารถสกัดข้อมูลเหล่านั้นให้กลายเป็นบริการทางด้าน AI/Cognitive ได้ เช่น บริการแปลภาษา จดจำภาพ ประเมินลักษณะนิสัยของคน และอื่นๆ ซึ่งสามารถนำไปขายเพื่อใช้ประโยชน์อื่นๆ ต่อได้ ข้อมูลที่ผ่านการกลั่นกรองแล้วจึงกลายเป็นแหล่งรายได้ใหม่ที่สร้างกำไรได้อย่างมหาศาล

ที่สำคัญคือ ข้อมูลถูกใช้เพื่อเป็นเครื่องมือในการดึงดูดความสนใจของผู้บริโภค เช่น โพสต์ข้อความบน Facebook ยิ่งมีคนคอมเมนต์ กดไลค์ และปฏิสัมพันธ์กับ Facebook มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งทำให้ Facebook รู้จักตัวตนของผู้ใช้มากขึ้นเท่านั้น ส่งผลให้สามารถสรรหาโฆษณาหรือบริการได้ตรงกลุ่มหรือโดนใจผู้ใช้มากขึ้นกว่าเก่า ก่อให้เกิดปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “Data-network Effect” ที่ข้อมูลกลายเป็นตัวตั้งสำหรับดึงดูดผู้ใช้ ซึ่งจะทำการสร้างข้อมูลมากขึ้นกว่าเดิม โดยข้อมูลเหล่านั้นก็จะถูกนำไปพัฒนาบริการให้ดียิ่งขึ้นสำหรับดึงดูดผู้ใช้ต่อไป วนลูปแบบนี้ไปเรื่อยๆ

เมื่อข้อมูลมีมูลค่าสูงขึ้น จึงทำให้เกิดโมเดลทางธุรกิจใหม่ที่บริการถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-driven) เช่น Nexar บริษัท Startup จากอิสราเอล ที่ทำการเก็บข้อมูลการผู้ขับขี่รถยนต์บนท้องถนน แล้วนำมาวิเคราะห์รูปแบบและพฤติกรรมเพื่อค้นหาความผิดปกติของเส้นทางและแจ้งเตือนอุบัติเหตุ เช่น ถ้าพบว่ามีรถเบรกตรงจุดใดจุดหนึ่งบนถนนอย่างไม่ตั้งใจเป็นจำนวนมาก แสดงว่าตรงจุดนั้นอาจมีหลุมหรือสิ่งกีดขวางอยู่ จึงทำการแจ้งให้ผู้ขับขี่ระมัดระวัง เป็นต้น

Credit: pathdoc/ShutterStock

ข้อมูลชุดเดียว สร้างบริการได้มหาศาล

ข้อมูลดิจิทัลต่างจากน้ำมันตรงที่ไม่มีคำว่า “เป็นของคู่แข่ง” เนื่องจากข้อมูลสามารถคัดลอกและนำไปใช้ได้โดยหลายๆ คน (หรือหลายๆ อัลกอริธึม) พร้อมกัน เมื่อวัตถุประสงค์ของการนำข้อมูลไปใช้แตกต่างกัน ย่อมทำใหได้บริการหรือผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเช่นกัน ส่งผลให้ข้อมูลเพียงชุดเดียวอาจก่อให้เกิดบริการที่มาจากข้อมูลเหล่านั้นหลายสิบหรือหลายร้อยบริการได้

อย่างไรก็ตาม การนำข้อมูลไปใช้ก็มีข้อจำกัดด้านการใช้งานเพื่อป้องกันมิให้ละเมิดกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนบุคคล ซึ่งเจ้าของข้อมูลควรมีสิทธิ์ควบคุม บริหารจัดการ และแลกเปลี่ยนข้อมูลของตนเองได้ ก่อให้เกิดเป็นแนวคิดเรื่อง “บัญชีธนาคารข้อมูล” ขึ้น

Credit: Rawpixel.com/ShutterStock

อัลกอริธึม VS ปริมาณ

Google เคยกล่าวไว้ว่า ปริมาณข้อมูลที่ใช้จะมีจุดอิ่มตัว เมื่อถึงจุดนั้นต่อให้เก็บข้อมูลเพิ่มก็ไม่ได้ก่อให้เกิดประโยชน์มากนัก คุณภาพของอัลกอริธึมที่ใช้วิเคราะห์และกลั่นกรองข้อมูลต่างหากที่เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องตามวัตถุประสงค์ อย่างไรก็ตาม สำหรับยุคเริ่มต้นของการทำ Data Analytics นั้นไม่ผิด แต่เมื่อเข้าสู่ยุคแห่ง AI อัลกอริธึมสามารถเรียนรู้ด้วยตนเองได้ นั่นหมายความว่า ยิ่งเก็บข้อมูลเข้ามามากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ที่ได้ยอมถูกต้องและแม่นยำมากยิ่งขึ้นเท่านั้น นอกจากนี้ การที่มีข้อมูลปริมาณมากขึ้น อาจทำให้สามารถสกัดข้อมูลเพื่อเปิดบริการใหม่เพิ่มจากที่มีอยู่ได้อีกด้วย

Credit: ShutterStock.com

Startup ถูกซื้อเพื่อขจัดคู่แข่ง กฎหมายต้องปรับเพื่อกันการผูกขาด

อย่างที่ทราบกันว่า ยิ่งมีปริมาณข้อมูลมากเท่าไหร่ ยิ่งสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์หรือพยากรณ์ความเป็นไปได้ในอนาคตได้อย่างรวดเร็วแม่นยำขึ้นมากเท่านั้น สิ่งหนึ่งที่บริษัทยักษ์ใหญ่หลายรายนำมาใช้คือการวิเคราะห์คู่แข่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริษัท Startup หลายรายถูกบริษัทยักษ์ใหญ่เข้าควบรวมกิจการซึ่งนอกจากจะเป็นการกำจัดคู่แข่งในอนาคตแล้ว ยังสามารถนำเทคโนโลยีของ Startup เหล่านั้นมาผสานรวมกับบริการของตนได้อีกด้วย

หนึ่งในกรณีการควบรวมกิจการที่โด่งดังที่สุด คือ Facebook เข้าซื้อ WhatsApp ทั้งๆ ที่ข้อมูลข้อง WhatsApp ไม่ได้ก่อให้เกิดประโยชน์ต่อ Facebook มากนัก เนื่องจาก WhatsApp มุ่งเน้นให้บริการรับส่งข้อความและไม่ได้สนใจเก็บข้อมูลผู้ใช้เท่าไหร่ แต่ผู้เชี่ยวชาญหลายรายให้ความเห็นว่า ที่ Facebook ทำแบบนี้เนื่องจาก Facebook กลัวว่า WhatsApp จะกลายมาเป็นคู่แข่งรายใหญ่ในอนาคต อย่างไรก็ตาม การควบรวมกิจการของบริษัทรายย่อยทำให้หลายประเทศในยุโรปเริ่มตื่นตัว และทำการปรับปรุงกฏหมายว่าด้วยการแข่งขันที่เป็นธรรม (Competition Law) เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการผูกขาดการให้บริการและครอบงำตลาดแต่เพียงผู้เดียว

ตัวอย่างการป้องกันการผูกขาดข้อมูลคือ การบังคับแชร์ข้อมูล เช่น บริษัทประกันในประเทศเยอรมนีต้องแชร์สถิติของผู้ถือประกันระหว่างกัน เนื่องจากบริษัทประกันขนาดเล็กไม่สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลเหล่านี้ได้ หรือสหภาพยุโรปเองก็มีการออก General Data Protection Regulation (GDPR) เพื่อบังคับให้บริการออนไลน์ต่างๆ ต้องอนุญาตให้ลูกค้าส่งข้อมูลของตนไปยังผู้ให้บริการรายอื่นหรือแม้แต่บริษัทคู่แข่งได้ เป็นต้น

Credit: ShutterStock.com

เกี่ยวกับ Cloudera

Cloudera ก่อตั้งขึ้นเมื่อปี 2008 เป็นบริษัท Startup ที่มีเป้าหมายเพื่อสร้างแพลตฟอร์ม Big Data Analytics แบบ Open-source ที่ทุกๆ องค์กรสามารถเข้าถึงและใช้งานได้ง่าย หลังจากที่ Intel ได้เข้ามาลงทุนใน Cloudera ส่งผลให้บริษัทเติบโตขึ้นเรื่อยๆ จนเข้าสู่ IPO ในเดือนมีนาคม 2017

ปัจจุบันนี้ Cloudera ได้กลายเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม Big Data Analytics ชั้นนำของโลก ซึ่งเปิดให้บริการโซลูชันทั้งแบบ On-premises และบน Cloud ได้แก่ Data Management Platform, Business Intelligence, NoSQL, Data Science and Engineering และอื่นๆ

ดูรายละเอียดเกี่ยวกับบริการของ Cloudera ได้ที่ https://www.cloudera.com/

ผู้ที่สนใจเกี่ยวกับบริการของ Cloudera สามารถติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ คุณไพโรจน์ เจตนชัย ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ Cloudera บริษัท เท็ค เดต้า แอดวานซ์ โซลูชั่นส์ (ประเทศไทย) อีเมล: Phairoj.Jatanachai@techdata.com


About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

เป้าหมาย 6 ข้อสำหรับ CISO ในปี 2019

Darkreading ได้ออกมาแนะนำถึงเป้าหมาย 6 ข้อที่ CISO ควรจะตั้งเป้าเอาไว้ว่าจะต้องทำให้ได้ในปีหน้า ซึ่งเราเห็นว่าน่าสนใจจึงได้ขอสรุปมาให้ได้อ่านกัน

Azure ประกาศฟีเจอร์ Monitor Container เข้าสู่สถานะพร้อมใช้งาน

Azure ได้ประกาศให้ฟีเจอร์ติดตามสถานะและประสิทธิภาพการใช้งานของ Kubernetes Cluster ให้เข้าสู่สภาวะพร้อมใช้งานแล้ว ทำให้ผู้ใช้งานจะสามารถตรวจสอบการทำงานของ Container ที่ใช้งานได้จากหน้าจอส่วนกลางของ Azure โดยไม่ต้องไปล็อกอินที่ตัว Container หรือพึ่งพาเครื่องมืออื่น