4 ความเข้าใจอย่างผิดๆ เกี่ยวกับ Big Data

1. Big Data เป็นสิ่งที่มีค่าด้วยตัวมันเอง Big Data ตามความหมายของมัน คือ ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งก็เปรียบเหมือนตัวเลข หรือประวัติต่างๆ ที่ถูกเก็บเอาไว้ แต่หากเราไม่นำข้อมูลนั้นมาวิเคราะห์ต่อ หรือทำอะไรสักอย่าง สุดท้ายข้อมูลนั้นก็จะหมดอายุ หรือสูญหายไปกับกาลเวลาอยู่ดี ตัวอย่างเช่น เมื่อเรามีประวัติการซื้อขายของลูกค้าจำนวนมาก จนกระทั่งเรียกได้ว่าเป็น Big Data สิ่งที่เราสามารถนำมาต่อยอดได้ คือ การวิเคราะห์แบ่งลักษณะกลุ่มของลูกค้า เพื่อสร้างโปรโมชั่นให้กลุ่มลูกค้าได้ถูกทางมากขึ้น การวิเคราะห์ระบบ Supply Chain และ Inventory เพื่อให้การวาง และกระจายสินค้า เป็นระบบ แม่นยำ และคุ้มค่ามากขึ้น การวิเคราะห์เพื่อวางแผนการตลาด โดยประเมินจากลักษณะการบริโภคที่เปลี่ยนแปลงไปตามช่วงเวลา 2. Big Data กำลังนำพามาซึ่งการเปลี่ยนแปลงใหญ่ การเปลี่ยนแปลงต่างๆ จะเกิดขึ้นได้จากการตั้งเป้าหมาย และวางนโยบาย เพื่อให้เกิดการกระทำ ดังนั้นโปรเจค Big Data จะนำพามาซึ่งการเปลี่ยนแปลงหรือไม่ อยู่ที่ความร่วมมือของหลายๆ ภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง โดยส่วนตัวแค่ Big Data เองเป็นเพียงแค่ข้อมูล หรือ ผลการวิเคราะห์เท่านั้น แต่การนำผลวิเคราะห์มาใช้งานต่อต่างหาก ที่จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงใหญ่ อย่างไรก็ตาม ภาวะกลัวการเปลี่ยนแปลง เป็นสิ่งที่เลี่ยงไม่ได้ เพียงแต่ต้องปรับทัศนคติใหม่ว่าการเปลี่ยนแปลงนั้น มีผลดี หรือผลเสียต่อองค์กรอย่างไร สิ่งที่ Big Data Project จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงมากที่สุด คือ การเปลี่ยน Mindset เมื่อก่อนหน้านี้การวิเคราะห์ต่างๆ มักเกิดจากการคาดคะเนด้วยวิจารณญาณ แต่เมื่อมี Big Data เข้ามาแล้ว ข้อมูลต่างๆ จะเปรียบเสมือนเป็นที่มาที่ไปของการวิเคราะห์มากขึ้น ทำให้การจะวางแผนอะไรก็ตาม ต้องมีความชัดเจน รัดกุมมากขึ้น 3. Big Data มีค่ามากกว่า Little Data ขนาดของ Big Data ไม่มีการระบุชัดเจนว่า ควรมีเท่าไหร่ แต่มักจะเชื่อกันว่า ยิ่งใหญ่ ยิ่งดี เช่น การมีประวัติการซื้อของลูกค้า 10 ปีย้อนหลัง ดีกว่า 5 ปีย้อนหลัง ซึ่งอาจจะถูกหรือผิดก็ได้

หากทำความเข้าใจระบบข้อมูลเพิ่มเติม อาจพบว่า ข้อมูลมากเกินไปยิ่งสร้างความซับซ้อนให้การวิเคราะห์ และกลายเป็น Outlier หรือ ความผิดปกติก็เป็นได้ ข้อมูลน้อยๆ แต่มีคุณภาพ ก็สามารถสร้างให้เกิดมูลค่าที่ยิ่งใหญ่ได้ ทั้งนี้ หลายองค์กรมักอ้างว่า ยังไม่มี Big Data จึงยังไม่สามารถทำโปรเจคใดๆ ได้ ตรงนี้เป็นความเข้าใจที่ผิดพลาด เนื่องจากกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถเกิดขึ้นได้โดยเริ่มจากการตั้งเป้าหมาย และเมื่อเป้าหมายชัดแล้วค่อยมาวางระบบเพื่อเก็บข้อมูลต่อไปก็ไม่สาย ในทางตรงข้ามกัน ข้อมูลที่ถูกเก็บโดยไร้เป้าหมายและไร้ทิศทางต่างหาก ที่สุดท้ายแล้วก็ไม่ต่างกับขยะที่กำลังรอการเน่าเปื่อย 4. Big Data เป็นเรื่องขององค์กร หรือธุรกิจใหญ่ๆ ไม่ว่าธุรกิจเล็ก หรือใหญ่ ก็จำเป็นต้องใข้ Big Data โดยทั้งสิ้น จะเห็นได้ว่า Start Up ใหม่ๆ มักจะโปรโมทตัวเองว่าใช้ Big Data เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ และทำให้ภาพพจน์ขององค์กรนั้นดูทันสมัยยิ่งขึ้น การสร้าง Big Data Technology หรือแม้แต่การสร้าง Machine Learning นั้นไม่ได้มีค่าใช้จ่ายแพงอย่างที่หลายคนเข้าใจ ปัจจุบันโปรแกรมต่างๆ ที่ใช้เขียนโปรแกรม มีทั้งแบบฟรี และแบบต้องเสียค่าใช้จ่าย โดยอาจไม่จำเป็นต้องลงทุนกับ Software ราคาแพงทุกงานไป
...เรื่องของ Big Data ไม่ใช่เรื่องยากอย่างที่หลายคนกลัว อาจเพราะมันใหญ่ และมีรายละเอียดเยอะ จึงทำให้การใช้งาน Big Data จึงค่อนข้างมีอุปสรรค แท้จริงแล้ว อุปสรรคต่างๆ นี้ล้วนเป็นสิ่งที่ทุกองค์กรต้องเผชิญหน้า เพื่อพัฒนาและก้าวกระโดดต่อไป ...Big Data กำลังเข้ามามีบทบาทมากมายในธุรกิจ ไม่ว่าจะด้านการวางแผนหลังบ้าน หรือแม้กระทั่งช่องทางการขายหน้าบ้าน จึงเรียกได้ว่า ใครพร้อมก่อน ก็สามารถเป็นผู้เดินเกมได้ก่อนในกลุ่มธุรกิจนั้นๆ การลงทุนด้าน Big Data ไม่ใช่สิ่งที่แพง แต่การลงทุนกับ Big Data ที่ไม่มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ต่างหาก ที่จะนำพามาซึ่งผลลัพธ์แสนแพงที่อาจประเมินค่าไม่ได้