Big Data คืออะไร? ประโยชน์และตัวอย่างการใช้ Big Data ในมุมต่าง ๆ

ก่อนจะรู้จักกับ Big Data เราต้องเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจว่า “Data” กับ “Big Data” แตกต่างกันอย่างไรก่อน Big Data มีที่มาจาก Data ธรรมดาทั่วไป แต่ถูกพัฒนาจนเรียกว่า “Big Data” หลังจากที่โลกเข้าสู่การเปลี่ยนผ่านเป็นดิจิทัล (Digitalization) ที่มีข้อมูลที่สามารถเก็บรวบรวมได้เกิดขึ้นตลอดเวลา จนเข้าสู่ภาวะ “ข้อมูลทะลักล้น”  ธุรกิจต่าง ๆ จึงหวังพึ่งพาเทคโนโลยีอย่าง Machine Learning (ML) และ Artificial Intelligence (AI) เข้ามาช่วยประมวลผลเพื่อนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์สูงสุดได้ 

ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักเรื่องราวโลกแห่ง “ข้อมูล” กันให้มากขึ้น มาดูกันว่า ถ้าธุรกิจของคุณต้องการบริหารจัดการ Big Data จะเริ่มต้นอย่างไรได้บ้าง มาทำความเข้าใจไปพร้อมกัน 

Key Takeaways

• การบริหารจัดการ Big Data สามารถใช้เครื่องมืออย่าง AI (Artificial Intelligence) และ ML (Machine Learning) เขามาช่วยประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลและเกิดขึ้นได้แบบเรียลไทม์ ธุรกิจสามารถช่วยคิด ตัดสินใจ และลงมือใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่อัปเดตเข้ามาอยู่ตลอดได้ทันที
• ประเภทของ Big Data ที่สำคัญมี 3 ประเภท ได้แก่ First Party Data คือ ข้อมูลที่ธุรกิจเก็บด้วยตัวเองมีคุณภาพสูงที่สุด น่าเชื่อถือ ผลวิเคราะห์แม่นยำ, Second Party Data คือ ข้อมูลที่มาจากแหล่งอื่น ซื้อขายได้, Third Party Data คือ ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเปิดหรือจากบุคคลที่สามรวบรวมจากเครื่องมือที่รวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ  
• การทำ Big Data Analytics สามารถวิเคราะห์ข้อมูลออกมาเป็น Insights ที่นำไปใช้ตัดสินใจเชิงธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว ทั้งการทำความเข้าใจลูกค้า คาดการณ์เทรนด์ ปรับแผนการดำเนินงานของธุรกิจ รวมถึงการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า
• ในยุคธุรกิจแบบดิจิทัล ควรเริ่มใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาปรับใช้กับการวิเคราะห์ Big Data เพิ่มพัฒนาแบรนด์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

Big Data คืออะไร? แตกต่างจาก Data ปกติอย่างไร?

Big Data หมายถึง “ข้อมูลมหัต” แปลให้เข้าใจง่ายขึ้น Big Data คือ ข้อมูลปริมาณมหาศาล ซึ่งอาจมาจากหลากหลายแหล่งข้อมูลรวมกันแล้วนำมาประมวลผล หรือมีการเก็บและใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์  ดังนั้น Big Data จึงต่างจาก Data ปกติ ตรงที่มีขนาดใหญ่ หลากหลาย และไหลเร็วเกินเครื่องมือทั่วไปจะจัดการได้ จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีเฉพาะในการเก็บ วิเคราะห์ และนำไปใช้ 

ในขณะที่ Data สามารถเกิดขึ้นได้ทุกวินาทีบนโลกดิจิทัลและอินเทอร์เน็ต และเมื่อมี Data จำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ ก็จะกลายเป็น Big Data ที่นำมาใช้ประโยชน์เพื่อหารูปแบบข้อมูลที่เกิดขึ้น ใช้วิเคราะห์พฤติกรรมผู้คน หรือการคาดการณ์แนวโน้ม ไปจนถึงเทรนด์ที่อาจจะเกิดขึ้นได้อย่างแม่นยำ สรุปความแตกต่างของ Big Data และ Data คือ Big Data มีความผันผวนสูง อัปเดตแบบเรียลไทม์ และรองรับการวิเคราะห์ทันที (Real-time Analytics) ขณะที่ Data ปกติมักคงที่และใช้วิเคราะห์ย้อนหลังทำให้ Big Data มีความยืดหยุ่นและใช้ประโยชน์เชิงกลยุทธ์ได้มากกว่า

Big Data มีอะไรบ้าง ดูประเภทของ Data ที่จำเป็นกับธุรกิจ

ในปัจจุบัน ธุรกิจสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลในการทำความเข้าใจผูบริโภคได้มากมาย ซึ่งสามารถแยกแหล่งของข้อมูลเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่

• First Party Data หมายถึง ข้อมูลที่ธุรกิจเก็บด้วยตัวเอง เช่น รายงานข้อมูลการขาย ข้อมูลของลูกค้าผ่านระบบสมาชิกหรือ CRM (Customer Relationship Management System) ข้อมูลจากคุกกี้ (Cookies) บนเว็บไซต์ หรือข้อมูลที่ได้จากแชท ฯลฯ รวมไปถึง ข้อมูลการมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดียช่องทางต่าง ๆ  เป็นข้อมูลคุณภาพสูงที่สามารถใช้ทำความเข้าใจลูกค้าได้อย่างดี 
• Second Party Data หมายถึง ข้อมูลที่มาจากแหล่งอื่น ซึ่งได้จากการที่ตกลงแลกเปลี่ยนหรือซื้อขายจากแหล่งข้อมูลอื่น (หรือ First Party Data ของคนอื่น) ส่วนมากธุรกิจจะต้องการข้อมูลชนิดนี้ เมื่อข้อมูลที่มีอยู่ไม่เพียงพอกับโจทย์ที่ต้องการตอบ เช่น ธุรกิจเครื่องสำอางต้องการทำความเข้าใจพฤติกรรมของคนที่ซื้อเครื่องสำอางผ่านเว็บอีคอมเมิร์ซ (E-commerce) จึงติดต่อขอซื้อข้อมูลเพื่อหา Consumer Insight ในมุมกว้าง 
• Third Party Data หมายถึง ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเปิดหรือจากบุคคลที่สาม ส่วนใหญ่แล้วเป็นแพลตฟอร์มหรือเครื่องมือที่รวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาไว้ก่อนแล้ว เช่น Facebook หรือ Google ก็ถือเป็นหนึ่งในตัวอย่าง Third Party Data ที่รวมข้อมูลด้านพฤติกรรมและความสนใจของผู้บริโภคส่วนใหญ่เอาไว้ โจทย์ของการใช้ข้อมูลชุดนี้ คือ การกรองและจัดการเพื่อนำมาใช้ เพราะข้อมูลจะมีปริมาณมหาศาลและอาจไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน

ประโยชน์ของ Big Data กับการทำธุรกิจในปัจจุบัน

Big Data เป็นเรื่องใกล้ตัวมากกว่าที่คิด ยกตัวอย่าง Big Data ในชีวิตประจำวัน เช่น การเสิร์ชข้อมูลบน Google ที่เกิดขึ้นมากถึง 6.3 ล้านครั้งต่อนาที หรือกว่า 8.4 หมื่นล้านครั้งต่อวัน การพยากรณ์อากาศที่อัปเดตข้อมูลสภาพอากาศแบบเรียลไทม์ การใช้บริการสตรีมมิ่งต่าง ๆ เช่น YouTube, Netflix, Spotify ที่สตรีมคอนเทนต์พร้อมกันกว่าล้านผู้ใช้งาน หรือการใช้งาน GPS และ Mobile Map ที่อัปเดตข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์ เป็นต้นซึ่งในปัจจุบัน Big Data จำเป็นต่อการทำ Digital Transformation ที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลในการดำเนินธุรกิจ และนี่คือประโยชน์ที่ธุรกิจต้องใช้ Big Data กันมากขึ้นในยุคนี้

1. ธุรกิจใช้ Big Data เพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและผู้บริโภค

เพื่อให้ธุรกิจทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าและผู้บริโภคมากที่สุด เราสามารถใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลไปต่อยอดเป็นโปรดักต์ใหม่ นำไปปรับปรุงบริการหรือสินค้า ออกแบบกลยุทธ์การตลาดและการสื่อสารที่ได้ผลกับกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น

ยกตัวอย่างเช่น บริษัทประกันและธนาคารใช้ Big Data เพื่อวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ (Credit) ของลูกค้าแต่ละราย หารูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละรายถึงแนวโน้มในการชำระหนี้หรือความเสี่ยงต่าง ๆ ที่ลูกค้าอาจเผชิญ เพื่อที่บริษัทประกันจะบริหารความเสี่ยงและสินทรัพย์ได้

2. ธุรกิจใช้ Big Data เพื่อคาดการณ์เทรนด์หรือสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น 

ธุรกิจใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เทรนด์ ความนิยม หรือความต้องการของผู้บริโภคในอนาคต เพื่อคว้าโอกาสที่กำลังมาถึงหรือธุรกิจสามารถเตรียมรับมือกับความท้าทายที่เกิดขึ้น ยกตัวอย่างเช่นการใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์เทรนด์แบบเรียลไทม์, การวิเคราะห์อัตราการเติบโตของหุ้น, คาดคะเนความนิยมของสินค้า หรือการใช้ AI คือ ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อวิเคราะห์หุ้นหรือราคาสินทรัพย์ เป็นต้น

3. ธุรกิจใช้ Big Data เพื่อปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น 

เราสามารถ Big Data นำมาใช้เพื่อวิเคราะห์กระบวนการทำงานเพื่อประสิทธิผลของการทำงาน และยังช่วยลดค่าใช้จ่ายให้ธุรกิจได้อีกด้วย 

ยกตัวอย่าง บริษัทขนส่งพัสดุเจ้าใหญ่ของโลก UPS ใช้ Big Data เข้ามาติดตามข้อมูลการขนส่ง เช่น ความเร็วที่รถขนส่งใช้ การเบรก และเส้นทางที่ใช้ เมื่อนำมาประมวลผลร่วมกับระบบ GPS และปรับเปลี่ยนเส้นทางในการขนส่งใหม่ ทำให้ UPS สามารถลดระยะทางการขนส่งได้ถึง 85 ล้านไมล์ต่อวันและประหยัดน้ำมันได้ 8 ล้านแกลลอน ซึ่งเมื่อคำนวณโดยคร่าว ทุก ๆ 1 ไมล์ ที่รถทุกคันร่นระยะลงได้ จะช่วยบริษัทประหยัดงบประมาณได้ถึง 30 ล้านดอลลาร์

4. ธุรกิจใช้ Big Data เพื่อมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น

Big Data สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดีได้ โดยในปัจจุบันเราจะเห็นตัวอย่างการนำข้อมูลมาใช้ปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานบนโลกดิจิทัลมากขึ้น เพราะสามารถเชื่อมต่อข้อมูลต่าง ๆ และใช้ประโยชน์ได้ทันที ยกตัวอย่างเช่น 

• ระบบ Customer Support ที่ช่วยสร้างหมายหรือ Ticket ให้กับพนักงาน มีการคัดกรองลูกค้า และจัดประเภทให้อัตโนมัติ รวมถึงมี Chatbot ที่คอยให้ความช่วยเหลือในเบื้องต้น
• ระบบ Recommend Engine หรืออัลกอริทึมคัดสรรเพลง หนัง หรือคอนเทนต์ของ Netflix, Spotify, YouTube หรือโซเชียลมีเดีย
• การทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing) ข้อมูลที่นำเสนอหรือสารที่ใช้พูดคุยถูกปรับเปลี่ยนให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละรายชื่อและระดับการตัดสินใจ 

ตัวอย่างการใช้ Big Data ในธุรกิจต่าง ๆ

เพื่อให้เห็นภาพของการใช้ Big Data มากขึ้น ลองมาดูตัวอย่างจากธุรกิจระดับโลก ที่ใช้ประโยชน์จาก Big Data ในแง่มุมที่แตกต่างกันสำหรับเป็นไอเดียการใช้งาน

Google

Google ถือเป็นตัวอย่างการใช้ Big Data ที่โดดเด่นและใกล้ตัวเรามากที่สุด เพราะในแต่ละวันอย่างน้อยต้องมีสักครั้งที่เราต้องพึ่งพาเครื่องมือของเขา ไม่ว่าจะเป็นการเสิร์ชหาข้อมูล การดูแผนที่ Google Map การดู YouTube รวมถึงข้อมูลพฤติกรรมการค้นหา ประวัติการค้นหา ประวัติการท่องเว็บ ความชื่นชอบและความสนใจที่อัลกอริทึ่มของ Google เรียนรู้พฤติกรรมของเรา และนำมาใช้ประโยชน์อย่างเรียลไทม์ (Real-time Data)

McDonald’s

McDonald’s ใช้ Big Data เข้ามาสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นกว่าเดิมให้กับลูกค้า ผสมผสานการทำงานระหว่าง Big Data และ AI Marketing ที่ใช้ประโยชน์จาก Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ใช้ข้อมูลที่ได้จากการเก็บข้อมูลสภาพอากาศ (Weather), การจราจร (Traffic), และช่วงเวลา (Time of a day) เพื่อนำเสนอเมนูแบบ Personalized ตามปัจจัยต่าง ๆ หรือนำฐานข้อมูลทั้งหมด ทั้งพฤติกรรมการสั่งเมนูของลูกค้า ข้อมูลการขาย เพื่อออกแบบเมนูใหม่ ๆ เป็นต้น

Pepsi

Pepsi จำเป็นต้องใช้ Big Data และข้อมูลจากร้านค้ารายย่อยจำนวนมหาศาลเพื่อทำความเข้าใจห่วงโซ่อุปทานในการจำหน่ายสินค้าของบริษัท Pepsi ใช้ข้อมูลจากเครื่องคิดเงินระบบ POS และระบบคลังสินค้า (Warehouse & Inventory) ของร้านตัวแทนจำหน่ายเพื่อวางแผนการผลิตที่พอเหมาะพอดีกับความต้องการ 

ตัวอย่างการทำ Big Data Analytics และการนำไปใช้งาน

Big Data Analytics คือ กระบวนการ รวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความเร็วสูงและมาจากหลายแหล่ง เพื่อค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ แนวโน้ม (patterns, correlations, trends) และสรุปเป็น Insights ที่นำไปใช้ตัดสินใจเชิงธุรกิจได้ โดยสามารถวิเคราะห์ Big Data ง่าย ๆ ใน 5 ขั้นตอน ดังนี้

1. กำหนดเป้าหมายและกลยุทธ์การจัดการ Big Data

พิจารณาว่าขณะนี้ธุรกิจต้องการอะไร เช่น ต้องการเพิ่มยอดขาย ลดค่าใช้จ่าย เข้าใจลูกค้า หากลุ่มเป้าหมายใหม่ ฯลฯ จากนั้นจึงตั้งคำถามที่ต้องการตอบ กำหนดว่าต้องการใช้ข้อมูลอะไรบ้างและใช้เพื่ออะไร

2. กำหนดแหล่งที่มาข้อมูล (Data Sources)

ธุรกิจต้องการข้อมูลจากแหล่งข้อมูลใดบ้าง เช่น ข้อมูลยอดขาย ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าบนเว็บไซต์ ต้องดึงข้อมูลจากแหล่งไหน เช่น ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเปิดต่าง ๆ ข้อมูลจากร้านค้าตัวแทนจำหน่าย ข้อมูลจากภาครัฐ ข้อมูลการประสิทธิภาพจากสายผลิต ฯลฯ เป็นต้น

3. นึกถึง Use Case ในการใช้งานข้อมูล

จากข้อมูลที่มีทั้งหมด ธุรกิจสามารถนำไปใช้ประโยชน์อะไรได้บ้าง และจะใช้อย่างไร พยายามนึกถึงกรณีใช้งานจริง (Use Case) โดยที่กรณีที่ใช้งาน ควรต้องสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและแหล่งที่มาข้อมูลที่กำหนดไว้ก่อนแล้ว

4. เลือกเทคโนโลยีจัดการ Big Data

เลือก Big Data Analytics Tool หรือเครื่องมือจัดการ Big Data ให้เหมาะสม ควรมีเครื่องมือที่ช่วยทั้งติดตามและเก็บข้อมูล ดึงข้อมูล ประมวลผลและวิเคราะห์ รวมไปถึงการนำเสนอรายงานที่เข้าใจง่ายหรือจัดทำ Data Visualization ให้พร้อมสำหรับการใช้ประโยชน์

5. ดำเนินการและตัดสินใจด้วย Big Data

การที่ธุรกิจวางแผนการใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบและเข้าใจ Use Case ในการใช้ข้อมูลเป็นอย่างดี จะนำไปสู่การวิเคราะห์และการตัดสินใจเพื่อทำการตลาดที่หนักแน่นจากข้อมูล (Data-Driven Marketing) มากกว่าการใช้เพียงสัญชาตญาณเท่านั้น ธุรกิจก็จะมีความได้เปรียบในการทำธุรกิจมากขึ้น รู้จักลูกค้า และสามารถใช้ข้อมูลมาทำการตลาดทั้งการทำ Personlized Marketing, Marketing Automation, Contextual Marketing และประโยชน์ในด้านอื่น ๆ อีกมากมาย 

ตัวอย่างการนำ Insights จากกระบวนการ Big Data Analytic ไปใช้งาน

หลังจากผ่านการวิเคราะห์ Big Data แล้ว ธุรกิจจำเป็นต้องออกแบบการใช้งาน Insight ที่ได้ให้เหมาะสมลักษณะของธุรกิจหรืออุตสาหกรรมของแบรนด์ และหากมีการใช้งานร่วมกับเทคโนโลยี AI จะสามารถเพิ่มศักยภาพการวิเคราะห์ได้ดียิ่งขึ้น เช่น

• ค้าปลีก (Retail & E-commerce) วิเคราะห์พฤติกรรมการค้นหาและซื้อของลูกค้า เพื่อแนะนำสินค้าแบบ Personalized ใช้ปรับราคาแบบเรียลไทม์ตาม Demand หรือวิเคราะห์ยอดขายและเทรนด์บนโซเชียล เพื่อวางแผนสต็อกและโลจิสติกส์ล่วงหน้า
• การเงิน–ธนาคาร (Finance & Banking) ใช้ Big Data ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ เช่น การรูดบัตรในต่างประเทศซ้ำ ๆ หรือการโอนเงินผิดปกติ
• การตลาดและโฆษณา (Marketing & Advertising) ใช้ Big Data ผ่านเครื่องมือ Social Listening เก็บข้อมูลผู้บริโภคจาก Facebook, X (Twitter), Pantip ก่อนวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) เพื่อวางกลยุทธ์การสื่อสาร หรือแม้กระทั่งสังเกตพฤติกรรมผู้บริโภคผ่านโลกออนไลน์ก่อนสร้าง Consumer Segmentation พัฒนายอดขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• สุขภาพ (Healthcare) วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อคาดการณ์โรคเบื้องต้น หาวิธีป้องกันแบบทันถ่วงที

เริ่มต้นใช้ Big Data กับธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ

จะเห็นว่า Big Data เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจในหลายมิติ สามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ตรวจสอบธุรกรรมที่ผิดปกติ ไปจนถึงการบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทานได้อย่างครอบคลุม

อย่างไรก็ตาม ด้วยลักษณะของ Big Data ที่มีทั้งปริมาณมหาศาลและความผันผวนสูง การนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ประโยชน์ได้จริงจึงต้องอาศัยเทคโนโลยีที่เหมาะสมและทีมผู้เชี่ยวชาญในการเริ่มต้นใช้งาน อย่าง Wisesight Research เองก็เป็นทีมวิจัยด้านข้อมูลที่สามารถช่วยให้คำแนะนำและการจัดการข้อมูลแบบมืออาชีพให้กับธุรกิจได้ เหมาะสำหรับบริษัทที่ต้องการเริ่มต้นใช้ประโยชน์จากข้อมูล เช่น เอเจนซี แบรนด์สินค้า องค์กรภาครัฐ ฯลฯ ได้ทันที

สนใจติดต่อเพื่อรับคำแนะนำได้ฟรีกับผู้เชี่ยวชาญของเรา

คำถามที่พบบ่อย Q&A