นโยบายการจัดการความรู้ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ 1.ให้ใช้เครื่องมือการจัดการความรู้ผลักดัน คุณภาพคน และกระบวนทำงาน 2.ส่งเสริมการแลกเปลี่ยนประสบการณ์การทำงาน จากหน้างาน 3.ส่งเสริมให้มีเวทีเรียนรู้ร่วมกัน

Zenki
Ico64
นาย พรพจน์ หนูทอง
นักวิทยาศาสตร์
ศูนย์เครื่องมือวิทยาศาสตร์
เครือข่าย
สมาชิก · ติดตาม: 0 · ผู้ติดตาม: 2

อ่าน: 749
ความเห็น: 0

Big Data

จากบันทึกที่แล้ว เกณฑ์ใหม่ TQA ปี 2559-2560 ทำให้เราทราบกันไปบ้างแล้วว่าเกณฑ์ได้ปรับและเพิ่มเติมรายละเอียดสำคัญอะไรไปบ้างนั้น โดยเรื่อง Big Data เป็นหนึ่งหัวข้อสำคัญที่เราต้องเตรียมรับมือและทำความเข้าใจกับเรื่องดังกล่าว จากเกณฑ์ทำให้ทราบว่า Big Data เป็นข้อมูลทั้งที่องค์กรสร้างขึ้นและอาจนำเข้าจากภายนอก มาใช้ประโยชน์ในการวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการวัด การวิเคราะห์และการจัดการความรู้ ในการผสานและหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลที่มาจากหลายๆ แหล่ง เพื่อสร้างองค์ความรู้


บริษัท McKinsey Global Institute ได้ให้นิยาม Big Data ไว้ว่า ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เกินกว่าความสามารถของเครื่องมือจัดการฐานข้อมูลทั่วไปจะรวบรวม เก็บ จัดการ และวิเคราะห์ได้แล้วเจ้าชุดข้อมูลขนาดมหึมาเหล่านั้นมันเกิดขึ้นจากอะไร หลายๆท่านอาจเริ่มเดาถูกทางครับ เกิดมาจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนั้นเอง ไม่ว่าจะเป็นระบบการสื่อสารและเครือข่ายอินเตอร์เนตความเร็วสูง 3G 4G ที่ทำให้สังคมของเรากว้างขึ้นแต่กลับทำให้โลกของเราแคบลงเหลือเพียงหน้าจอสี่เหลี่ยมเล็กๆเท่านั้น จึงทำให้ทุกเรื่องราวทุกเหตุการณ์ถูก upload ขึ้นสู่อินเตอร์เนตได้ง่ายและสะดวกเพียงปลายนิ้วสัมผัส จนสะสมมากขึ้นกลายเป็น Big Data นั่นเอง

ถึงแม้ Big Data จะเป็นชุดข้อมูลเหมือนกัน แต่มีลักษณะสำคัญที่ทำให้ Big Data แตกต่างไปจากข้อมูลทั่วไป ก็คือ

  1. ปริมาณ (Volume) ข้อมูลจะมีอัตราการเติบโตที่รวดเร็ว เช่น บริษัท Walmart ได้รวบรวมข้อมูลทุกชั่วโมงจากใบเสร็จที่ออกให้ลูกค้า พบว่ามีมากกว่า 2.5 เพตาไบต์ (2.5 ล้านกิกะไบต์) ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้ตู้หนังสือถึง 20 ล้านตู้ จึงจะใส่ได้เพียงพอ
  2. ความหลากหลาย (Variety) โดยข้อมูลมีรูปแบบที่หลากหลายมากขึ้น ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลในฐานข้อมูลต่างๆ และไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลรูปภาพ วิดีโอ ไฟล์เสียง
  3. ความเร็วในการเปลี่ยนแปลง (Velocity) โดยข้อมูลจะมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและตลอดเวลา โดยเฉพาะข้อมูลประเภท real-time เช่น ข้อมูลจาก Facebook, Line  

ไม่ว่า Data จะ big หรือไม่ก็ตาม ผมคิดว่าแหล่งที่มาของข้อมูลยังคงแบ่งเป็นสองแหล่งใหญ่ๆด้วยกันเช่นเดิม คือ แหล่งข้อมูลจากภายในและภายนอก ซึ่งโชคดีกว่าตรงที่ข้อมูลภายในนั้นเราเป็นคนรวบรวม สามารถเข้าถึงและค้นหาได้ง่าย ขณะที่ข้อมูลจากภายนอกนั้น แม้จะมีปริมาณมหาศาลก็ตาม แต่ที่ตรงกับความต้องการนั้นมีอยู่จำกัด เข้าถึงและค้นหามาได้ยาก แต่อย่างไรก็ตามไม่ว่ายังเป็นข้อมูลจากแหล่งใดก็ตาม หากขาดซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหาความสัมพันธ์ เชื่อมโยงระหว่างชุดข้อมูลที่เกิดขึ้น มันจะไม่เกิดประโยชน์ใดเลยจากข้อมูลที่เก็บไว้

 

ผมทราบและเข้าใจเรื่องความสำคัญของข้อมูลมากขึ้นจากการทำ TQA ร่วมกับทีมงานทุกท่านใน 2-3 ปีที่ผ่านมา เรามี Big Data อยู่ในมือ แต่ยังไม่เคยวิเคราะห์และค้นหาความสัมพันธ์ของข้อมูลเหล่านั้นอย่างจริงจัง อย่างกรณีที่มาของการกำหนดส่วนตลาดของลูกค้าแยกตามลักษณะและพฤติกรรมการส่งตัวอย่างของลูกค้า ซึ่งท่านที่ปรึกษา คนธรรมดา ได้เคยแนะนำและเสนอให้ลองกำหนดส่วนตลาดแบบนั้นดู โดยนำข้อมูลการใช้บริการจริงจากลูกค้ามาวิเคราะห์ ซึ่งพบว่า พฤติกรรมและความถี่การใช้บริการที่เกิดขึ้น มีค่าและแนวโน้มที่แตกต่างกัน จนนำไปสู่การออกแบบกระบวนการทำงานต่างๆ ให้สอดคล้องตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่ม

 

และนี่แหละครับ คือ การใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เรามี ถึงแม้ข้อมูลที่มีตอนนี้จะยังไม่ Big ก็ตาม แต่เชื่อมั่นว่าการที่ SEC พยายามเก็บรวบรวมข้อมูลสารสนเทศด้านต่างๆ ไว้มาตลอด จะช่วยให้การวิเคราะห์และเชื่อมโยงข้อมูล สำหรับใช้ในการวางกลยุทธ์ การตลาด การเข้าถึงลูกค้า และกระบวนการทำงานอื่นๆ ของ SEC มีประสิทธิผลมากขึ้นสอดคล้องตามแนวทางเกณฑ์ TQA ใหม่ได้ต่อไป

หมวดหมู่บันทึก: ประกันคุณภาพ ตัวชี้วัด ประเมินผล
สัญญาอนุญาต: ซีซี: แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-อนุญาตแบบเดียวกัน Cc-by-nc-sa
สร้าง: 06 กุมภาพันธ์ 2559 21:40 แก้ไข: 06 กุมภาพันธ์ 2559 21:40 [ แจ้งไม่เหมาะสม ]
ดอกไม้
สมาชิกที่ให้กำลังใจ: Ico24 LUX, Ico24 Our Shangri-La, และ 6 คนอื่น.
สมาชิกที่ให้กำลังใจ
 
Facebook
Twitter
Google

บันทึกอื่นๆ

ความเห็น

ไม่มีความเห็น

ร่วมแสดงความเห็นในหน้านี้

ชื่อ:
อีเมล:
IP แอดเดรส: 3.227.2.109
ข้อความ:  
เรียกเครื่องมือจัดการข้อความ
   
ยกเลิก หรือ