Please reload

Recent Posts

ในช่วงวิกฤต ควรลงทุน Big Data ด้านใด

April 23, 2020

 

โดยทั่วไปแล้ว การพัฒนาโครงการ Big Data แบ่งออกเป็น 3 ระยะ (Phase) ได้แก่ 

 

1. การติดตั้งระบบ หรืออุปกรณ์ เพื่อเก็บข้อมูล ตัวอย่างเช่น การติดตั้งระบบ ERP การติดตั้งอุปกรณ์ IoT เป็นต้น โดยส่วนใหญ่โครงการติดตั้งอุปกรณ์นี้ จะเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินโครงการ Digital Transformation เนื่องจากเป็นการเก็บข้อมูลในรูปแบบ Digital ที่สามารถส่งต่อให้ระบบอื่นได้ โดยจำเป็นต้องมีการลงทุนในการลงระบบ เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่ต้องการ อย่างไรก็ตาม ระบบเหล่านี้มักจะมีหน่วยความจำในตัวเอง แต่ไม่สามารถเก็บข้อมูลอื่นที่มาจากระบบอื่นได้ ทำให้ในการใช้งาน จะต้องดึงข้อมูลออกจากระบบ เพื่อไปเชื่อมกับข้อมูลที่มาจากระบบอื่น 

 

 

2. การบริหารข้อมูล หมายถึง การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ง่ายต่อการใช้งาน ประกอบไปด้วยส่วนประกอบดังนี้

 

2.1 การนำเข้าข้อมูล หมายถึง การนำข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เข้ามาที่ระบบกลาง อาจเป็นการใช้ API หรือ การเชื่อมต่อ Database

 

2.2 การสร้าง Data Lake เพื่อเก็บข้อมูลดิบ โดยยังไม่จำเป็นต้องมีการปรับโครงสร้าง ซึ่ง Data Lake นี้ จะถือเป็นแหล่งเก็บข้อมูลกลาง ที่มีข้อมูลหลากหลาย และถือเป็นแหล่งเก็บข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ที่สุดขององค์กร

 

2.3 การเชื่อมโยงข้อมูล ปรับโครงสร้างข้อมูล และสร้าง Data Warehouse จากข้อมูลดิบที่ Data Lake จำเป็นต้องผ่านกระบวนการปรับโครงสร้าง และเชื่อมโยงกับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่น เนื่องจากข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ อาจมีรูปแบบในการเก็บ และมีรูปแบบการเก็บที่ไม่เหมือนกัน ตัวอย่างเช่น ใช้ Database คนละยี่ห้อกัน เป็นต้น ทำให้ในการใช้งานจะต้องมีการปรับโครงสร้าง และเชื่อมโยงให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้ โดยข้อมูลที่มีการปรับโครงสร้างแล้วนั้น จะถูกนำไปจัดเก็บที่ Data Warehouse เพื่อประสิทธิภาพในการใช้ข้อมูล

 

2.4 การดำเนินโครงการธรรมาภิบาลข้อมูล หรือ Data Governance หมายถึง การกำหนดสิทธิในการตัดสินใจและรับผิดชอบ ในการส่งเสริมให้เกิดกระบวนการจัดทำ การใช้งาน และการบริหารจัดการข้อมูล รวมถึงกระบวนการที่กำหนดบทบาท นโยบาย และมาตรฐาน ที่ช่วยสนับสนุนให้การดำเนินงานเกี่ยวกับข้อมูลมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งส่งผลให้หน่วยงานสามารถบรรลุเป้าหมายได้ ผลลัพธ์ที่ได้จากธรรมาภิบาลข้อมูล คือ การแสดงรายละเอียดของข้อมูลที่จัดเก็บในส่วนต่าง ๆ ของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง และมีการชี้แจงรายละเอียดของข้อมูล รวมไปถึง มีการคัดกรองความเสี่ยงของข้อมูล เพื่อสามารถระบุสิทธิในการใช้ และเข้าถึงข้อมูลได้ (ตัวอย่างรายละเอียดข้อมูลการระบุสถานะข้อมูลจากการดำเนินโครงการธรรมาภิบาลข้อมูลแสดงในตารางที่ 1 ในภาคผนวก ก.)

 

2.5 การสร้าง Data Mart หรือหน่วยเก็บข้อมูลสำหรับการนำไปใช้งาน หรือนำไปเผยแพร่ 

 

2.6 การออกแบบระบบบริหารข้อมูลที่คำนึงถึงความปลอดภัยของข้อมูล และประสิทธิภาพในการใช้งาน โดยสามารถรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการเติบโตตลอดเวลา 

 

3. การวิเคราะห์ข้อมูล และการนำเสนอผลลัพธ์ โดยการวิเคราะห์นี้ อาจหมายถึง การสร้างแบบจำลอง (Model) การวิเคราะห์ทางสถิติ หรือการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อนำเสนอผลลัพธ์ โดยการนำเสนอผลลัพธ์ จะแบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่ 

 

3.1 ผลลัพธ์ที่เป็นรายงาน เช่น การใช้โปรแกรม BI เพื่อนำเสนอข้อมูลในรูปแบบ Data Visualization เป็นต้น 

 

3.2 ผลลัพธ์ที่เป็นการกระทำ เช่น Chatbot ที่มีการโต้ตอบอัตโนมัติ เป็นต้น

 

ดังนั้น ข้อสรุปของคำถามที่ว่า “ในช่วงวิกฤต ควรลงทุน Big Data ด้านใด” คำตอบคือ ควรลงทุนกับ Big Data ในส่วนที่ยังไม่มี 

 

- ถ้ายังไม่มีระบบเก็บข้อมูล ก็ควรลงทุนกับระบบการเก็บข้อมูล เพราะโครงการ Big Data ส่วนใหญ่ จะเก็บข้อมูลในรูปแบบ Digital ที่พร้อมส่งข้อมูลต่อไปยังระบบอื่น 

 

- ถ้ายังไม่มี Data Lake ก็สร้าง Data Lake เพราะหากยังไม่มี Data Lake การจะดำเนินกิจกรรมเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลจะมีความยากลำบาก เนื่องจากไม่รู้จะดึงข้อมูลมาจากไหน อีกทั่งการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต้นทาง อาจส่งผลกระทบด้านประสิทธิภาพการทำงาน 

 

- ถ้ายังไม่มีระบบ Data Governance ก็ควรทำ Data Governance ซึ่งเป็นโครงการที่เกี่ยวข้องกับหลายส่วน และเป็นการดำเนินโครงการเชิงนโยบายที่ผู้ใช้งาน และผู้รับผิดชอบที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขององค์กร ต้องให้ความสำคัญ

 

- ถ้ายังไม่มีการเชื่อมโยงข้อมูลที่อยู่กันอย่างกระจัดกระจาย ก็ดำเนินโครงการ Data Integration โดยสร้างทั้ง Data Lake และ Data Warehouse ใหม่ และมีการจัดทำ ER-Diagram หรือ Data Dictionary เพื่อเป็นเอกสารอ้างอิงในการใช้ข้อมูล 

 

- ถ้ายังไม่มีการดำเนินโครงการ Data Analytics ก็สามารถวางกรอบ และวัตถุประสงค์ของโครงการได้ โดยคำนึงถึงความพร้อมของข้อมูลเป็นหนึ่งในปัจจัยหลัก 

 

ทั้งนี้ หากมีการลงทุนด้าน Infrastructure ที่ดี มีการดำเนินโครงการ Data Management (ข้อที่ 2) อย่างสำเร็จ จะทำให้โครงการ Data Analytics จะสามารถเกิดขึ้นได้อย่างสะดวก และใช้ระยะเวลาไม่นาน 

 

วิกฤต ถือเป็น โอกาส ของการดำเนินโครงการด้าน Data Management โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Data Governance ที่มีผู้เกี่ยวข้องหลายส่วนงาน เพราะโครงการทั้งสองโครงการเป็นโครงการขนาดใหญ่ ซึ่งในช่วงนี้ หลายองค์กรกำลังเร่งดำเนินการให้สำเร็จ เพื่อพร้อมสำหรับการนำข้อมูลไปวิเคราะห์ หรือเป็นทรัพยากรเพื่อพัฒนา AI ต่อไป ในวันที่ทุกอย่างเข้าสู่ภาวะปกติ 

 

เริ่มก่อน สำเร็จก่อน อยู่ที่ว่า แต่ละองค์กรจะให้ความสำคัญกับ Big Data มากแค่ไหน 

 

#BigData

#DataScience

#Optimization

#ProductivityImprovement

#DigitalTransformation

#MachineLearning

#ArtificialIntelligence 

#DataManangement

#DataGovernance

 

#Coraline ให้คำปรึกษาการทำ Big Data, Data Model, Artificial Intelligence และ Digital Transformation เพื่อเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ

 

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Please reload

Contact

Follow

02 114 7003 

77/129, 30th floor, Sinn Sathorn Tower, Thanon Krung Thon Buri, Khlong Ton Sai, Khlong San, Bangkok 10600 

©2017 by Coraline