Big Data เข้าใจ ง้าย ง่าย (จบ)

หลักการของการใช้ Big Data ก็ประมาณนี้แหละครับ คือหมอดู คู่หมอเดา ต้องดูข้อมูลเก่าก่อนเพื่อใช้เดาอนาคตที่จะเกิดขึ้น ให้ดีขึ้นมาหน่อยก็จะใช้หลักการความรู้ทาง สถิติ (Statistic) มาใช้เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนายทายทัก

ทีนี้ขอเข้าสู่โหมดวิชาการนะครับ เดี๋ยวจะหาว่าไม่มีสาระ “ทำไมเราต้องทำโครงการ Big Data?” เพราะว่าการตัดสินใจต่างๆในธุรกิจทุกประเภทมีต้นทุนครับ ไม่ว่าจะเป็นต้นทุนเรื่อง เวลา, คน, เงิน และโอกาส การที่จะสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ หรือดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งหมายถึงรายได้ที่มากขึ้น ต้นทุนที่ลดลง ใช้เวลาน้อยลง และกำไรที่มากขึ้น หรือช่วยให้มองเห็นโอกาสในการพลิกจากวิกฤติเป็นโอกาส จากผู้ตามเป็นผู้นำ

แนวทางเบื้องต้นในการเริ่มทำ Big Data มี 6 ขั้นตอนดังนี้

1. Business Understanding & Objective: การทำความเข้าใจในธุรกิจที่จะนำ Big Data ไปใช้งาน ในเบื้องต้นมีประเด็นที่ต้องทำความเข้าใจ คือ

a. Business issue ปัญหาคืออะไร

b. Current Situation สถานการณ์ในปัจจุบันเป็นอย่างไร

c. Limitation ข้อจำกัดมีอะไรบ้าง

d. Objective, Expected Output ผลลัพธ์ หรือเป้าหมายจากการใช้ Big Data

2. Data understanding: ศึกษาแนวทางการได้มา จัดเก็บ และประเภทของข้อมูล สามารถแบ่งเป็น 2 ประเภท คือ Must have ต้องมีและสำคัญต่อการตัดสินใจ กับ Nice to have ข้อมูลประกอบอื่นๆ ที่ช่วยทำให้ฐานข้อมูลสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น

3. Data Preparation & Auditing: การเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมนำไปใช้ รวมถึงการทำ Data Cleaning, Data Editing เพื่อให้ข้อมูลทั้งหมดอยู่ในรูปแบบ และมาตรฐานเดียวกัน

4. Data Integration: โดยหลักการ ข้อมูลยิ่งมากยิ่งแม่นยำ ดังนั้นเพื่อให้ได้มิติ หรือเติมเต็มข้อมูลให้สมบูรณ์ มากที่สุด จึงจำเป็นต้องนำข้อมูลจากหลายแหล่ง หลาย silo นำมารวม กันให้เป็นฐานข้อมูลเดี่ยว หรือ Single Data Base (Data Structure ของ Single Data Base สามารถเก็บข้อมูลได้หลายฐานข้อมูล ไม่จำเป็นต้องนำข้อมูลทั้งหมดมารวมกัน แต่ต้องมี key signal สำหรับเชื่อมต่อข้อมูลในแต่ละ Data Base)

5. Data Insight : Key take out หรือสาระสำคัญที่ช่วยในการตัดสินใจ, กำหนดกลยุทธ์

6. Data Implication: วิธีการนำสิ่งต่างๆที่ได้มาจาก Data insight มาใช้เพื่อก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดในทางธุรกิจ

ตัวอย่างการนำ Big Data ไปใช้ในการสื่อสารทางการตลาด

Business objective: ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพในการสื่อสารทางการตลาด “Deliver the right message to the right people at the right time”

Step1: Data Audit ตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดให้มีความถูกต้องพร้อมใช้งาน

Step2 : Data Integration รวมข้อมูลจากทุกฐานข้อมูลเข้ามาเพื่อทำการวิเคราะห์ร่วมกัน

Step3 : Data Insight จากข้อมูลทั้งหมดสามารถแบ่งกลุ่มเป้าหมายได้เป็น 4 segments ที่มีพฤติกรรมและความชอบที่ต่างกัน

Step4 : Data Implication สามารถสร้างแคมเปญทางการตลาดที่โดนใจกลุ่มเป้าหมายในแต่ละ segment เพื่อสร้างโอกาสในการขายสินค้าได้มากขึ้นด้วย customized message ที่โดนใจในแต่ละ segment, เพิ่มโอกาสในการขาย cross product หรือ bundle package และสามารถสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมายในเวลาที่เหมาะสม

ขอจบบทความ “Big Data เข้าใจ ง้าย ง่าย” แต่เพียงเท่านี้นะครับ หวังว่าท่านผู้อ่านสามารถเข้าใจ Big Data ได้มากยิ่งขึ้น และหวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์ต่อท่านผู้อ่านนะครับ ขอขอบ พระคุณท่านผู้อ่านทุกท่านที่อ่านบทความนี้ตั้งแต่ต้นจนจบ และขอฝาก IPG Mediabrands ไว้ในอ้อมอกอ้อมใจของทุกท่านด้วยนะครับ ถ้าหากท่านมีข้อสงสัยเพิ่มเติมหรือต้องการใช้บริการของเราเกี่ยวกับ Big Data ก็สามารถติดต่อมาได้ตาม e-mail ด้านล่างนะครับ ก็หวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะได้มีโอกาสในการเขียนบทความอื่นๆ อีกนะครับ แล้วพบกันครับ 

หน้า 31 หนังสือพิมพ์ฐานเศรษฐกิจ | ฉบับ 3492 ระหว่างวันที่ 1 - 3 สิงหาคม 2562