“Data is the new oil” คำกล่าวนี้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลได้กลายเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่ามหาศาล เทคโนโลยีด้านข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ไปจนถึงแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ก็ทำให้เราสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สร้างโมเดลที่ชาญฉลาด และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ละเอียดและลึกกว่าเดิม
เทคโนโลยีด้านข้อมูลสามารถประยุกต์ใช้ได้ในแทบจะทุกอุตสาหกรรม เทคโนโลยีหนึ่งชนิด หรือโมเดลรูปแบบหนึ่งก็สามารถประยุกต์ใช้ได้หลากหลายรูปแบบ และล้วนสร้างประโยชน์หลากหลายตั้งแต่การพัฒนาระบบปฏิบัติการให้ลื่นไหลและมีประสิทธิภาพกว่าเดิม ช่วยทุ่นแรง ลดต้นทุนทั้งเวลาและทรัพยากรบุคคล ไปจนถึงสามารถสร้างกำไรที่มากกว่าเดิมได้
ไม่ว่าจะอุตสาหกรรมไหนก็สามารถประยุกต์ใช้ข้อมูลในรูปแบบของตนเองได้ เซอร์ทิสชวนผู้อ่านทุกคนมาทำความรู้จักความสามารถหลัก ๆ ของข้อมูลและเทคโนโลยีอย่างการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจากข้อมูล ที่สามารถประยุกต์ใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม ช่วยเพิ่มพลัง ยกระดับการทำงาน ต่อยอดสร้างกำไร และพาธุรกิจของเราให้เติบโตไปไกลกว่าเดิม
1. การใช้ข้อมูลมาคาดการณ์อนาคตด้วย Predictive Modeling
ประโยชน์แรกของข้อมูลและศาสตร์ของ Data Analytics และ Data Science คือการทำ Predictive Modeling หรือการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อมาวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและตรวจจับหารูปแบบและเทรนด์ในข้อมูล เพื่อคาดการณ์แนวโน้มผลลัพธ์ในอนาคต เพื่อนำไปประกอบการตัดสินใจในการวางแผนงานต่าง ๆ โมเดลรูปแบบนี้สามารถประยุกต์ใช้ได้หลากหลายรูปแบบและปรับใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นค้าปลีก การเงิน หรือการผลิต เป็นต้น ผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลถือเป็นการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ เนื่องจากคาดการณ์จากการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตในทุกแง่มุมในระดับของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อหาแนวโน้มในอนาคต
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Predictive Modeling นั้นมีหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า โดยวิเคราะห์จากข้อมูลพฤติกรรมที่ผ่านมา คาดการณ์เทรนด์ของผู้บริโภคจากข้อมูลสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น ในยุคโควิด-19 ที่ผ่านมานี้ การคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภคแบบดั้งเดิมด้วยการคำนวณนั้นไม่ได้ผลอีกต่อไปเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงที่กะทันหันจากพิษของโรคระบาด การใช้โมเดลอย่าง Predictive Modeling รวบรวมข้อมูลสภาพแวดล้อมและสถานการณ์ทั้งหมดมาช่วยคาดการณ์แนวโน้มอนาคตจึงเป็นทางออกที่แม่นยำกว่า หรืออีกตัวอย่างที่มีการใช้กันแพร่หลาย คือการนำไปใช้กับการทำ Predictive Maintenance ตรวจสอบการทำงานของเครื่องจักร และคาดการณ์เวลาที่เครื่องจักรต้องการการบำรุงรักษา เพื่อจัดการดูแลล่วงหน้าก่อนจะเกิดการชำรุด ทำให้ระบบการผลิตหยุดชะงัก
2. ทุ่นแรงคนและเพิ่มความแม่นยำด้วย Classification และ Categorization
งานจัดประเภทและแยกประเภทเป็นงานพื้นฐานที่จำเป็นในทุกอุตสาหกรรม เช่น การจัดประเภทสินค้า จัดประเภทลูกค้า จัดประเภทชนิดข้อมูล หรือจัดประเภทอุปกรณ์ในโรงงาน แม้จะเป็นงานที่ฟังดูง่าย แต่กลับใช้เวลาสูงมาก ถือเป็นงานรูทีนที่กินเวลาของบุคลากร และที่สำคัญยังเสี่ยงเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายอีกด้วย การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีด้านข้อมูล และใช้โมเดล Deep Learning มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่กระจัดกระจายและจัดประเภทให้เราโดยอัตโนมัติ จึงเป็นทางเลือกที่น่าสนใจมาก โดยเราสามารถสอนโมเดลให้เรียนรู้ลักษณะเด่นของข้อมูลแต่ละประเภท และทำการแยกประเภทและจัดระเบียบข้อมูลที่ป้อนเข้าไปทั้งหมดให้อัตโนมัติ โดยจะเป็นการย่นระยะเวลาการทำงาน และลดแรงงานพนักงาน เพิ่มเวลาให้พนักงานสามารถไปทำงานอื่น ๆ ที่มีประโยชน์ต่อบริษัทมากกว่า
โมเดลจะตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดที่มีและจัดระเบียบแยกประเภทตามที่เรากำหนด ซึ่งด้วยความสามารถของ Deep Learning นั้นสามารถทำงานกับข้อมูลที่กระจัดกระจายและอยู่ในหลากหลายรูปแบบได้ดี เช่น ข้อมูลลูกค้าที่แยกกันอยู่ทั้งในรูปแบบอีเมล เอกสาร รูปภาพ วิดีโอ ข้อความ และข้อความเสียง แม้จะอยู่ในรูปแบบที่ต่างกัน แต่โมเดล Deep Learning จะสามารถแบ่งประเภทข้อมูลต่าง ๆ ทั้งหมดให้เป็นระเบียบได้โดยที่เราไม่ต้องเสียเวลามาจัดการเอง การใช้โมเดลจัดประเภทข้อมูลนั้นมีประโยชน์มากกว่าที่คิด ยกตัวอย่างเช่น องค์กร Nasa ได้ใช้โมเดลประเภทนี้ในการตรวจจับและจัดประเภทภาพถ่ายวัตถุต่าง ๆ ในอวกาศเพื่อศึกษาหาข้อมูลที่น่าสนใจเกี่ยวกับจักรวาล เป็นต้น
3. ตรวจจับได้ทุกความผิดปกติด้วย Anomaly Detection
อีกหนึ่งความสามารถของข้อมูลและโมเดลคือการตรวจจับหาความผิดปกติในชุดข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งโดยปกติแล้วอาจจะเล็ดลอดสายตาของเราไปได้ แต่สำหรับโมเดล Anomaly Detection นั้นสามารถตรวจจับได้หมดไม่ว่าจะเป็นการผิดปกติที่เล็กแค่ไหนก็ตาม โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในยุค Big Data แบบปัจจุบันแล้ว โมเดลที่ใช้ตรวจจับความผิดปกติได้เช่นนี้จะยิ่งมีประโยชน์มาก เพราะการใช้แรงงานคนในการตรวจจับทั้งหมดให้ครอบคลุมและแม่นยำนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย
โมเดลลักษณะนี้สามารถประยุกต์ใช้ได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งอุตสาหกรรมที่ต้องการความปลอดภัยสูง เช่น อุตสาหกรรมการเงินหรือธนาคาร อย่างการตรวจจับพฤติกรรมการใช้จ่ายที่ผิดปกติของลูกค้า เพื่อดูว่าถูกแฮกข้อมูลบัตรเครดิตหรือไม่ และทำการระงับบัตรก่อนเกิดความเสียหาย ซึ่งผู้ให้บริการบัตรเครดิตอย่าง American Express ก็ใช้โมเดลดังกล่าวในการตรวจจับแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง หรือในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ ก็สามารถใช้โมเดลชนิดนี้ตรวจจับหาความผิดปกติในระบบ เพื่อป้องกันการแฮกข้อมูลหรือโจมตีระบบให้ทันท่วงทีได้ นอกจากนี้ โมเดล Anomaly Detection สามารถประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป เพื่อตรวจหาข้อมูลที่ไม่เข้าพวก จัดระเบียบข้อมูล เพื่อเพิ่มความแม่นยำให้ผลการวิเคราะห์ได้อีกด้วยเช่นกัน
4. ให้บริการอย่างตรงจุดและสร้างความประทับใจด้วย Recommendation และ Personalization
ความท้าทายของหลากหลายอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับการค้าขาย และการนำเสนอสินค้าและบริการให้ผู้บริโภค คือการทำให้ผู้บริโภคพอใจกับการนำเสนอของเรา ซึ่งหมายถึงการต้องนำเสนอสินค้าที่ใช่ในเวลาที่ถูกต้องนั่นเอง ปัญหานี้มักจะเกิดขึ้นกับอุตสาหกรรมค้าปลีก ที่รวมตั้งแต่สินค้าอุปโภคบริโภค แฟชั่นและความงาม ไปจนถึงอุปกรณ์บ้านและสวน เรียกว่าเป็นความท้าทายที่มีร่วมกันของทุกอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับการขายแบบส่งตรงถึงผู้บริโภค
เทคโนโลยีด้านข้อมูลนอกจากจะเข้ามาแก้ปัญหานี้แล้ว ยังเข้ามายกระดับการนำเสนอสินค้าและบริการขึ้นไปอีกระดับ ในระดับที่เจาะจงแบบ Personalized ตามความต้องการของลูกค้าแต่ละคนได้เลย ซึ่งหากใช้แรงงานคนจะใช้เวลาและต้นทุนมาก และไม่สามารถทำได้เฉพาะเจาะจงมากพอ แต่ปัจจุบันเราสามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้อัตโนมัติด้วยการใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ร่วมกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อสร้างโมเดล Recommendation และ Personalization ที่จะวิเคราะห์ลักษณะ ประวัติการซื้อ และความเชื่อมโยงของลูกค้าแต่ละคน จำแนกออกเป็นโปรไฟล์ของลูกค้ารายบุคคล และจับกลุ่มลูกค้าที่มีโปรไฟล์และความชอบที่ใกล้เคียงกัน เพื่อแนะนำสินค้า โปรโมชัน ส่งข้อความเสนอขายสินค้า หรือโปรโมชันที่ออกแบบมาเพื่อลูกค้าแต่ละคนในช่วงเวลาที่เหมาะสม เพื่อกระตุ้นให้เกิดการตัดสินใจซื้อได้ง่ายกว่าเดิม
นอกจากอุตสาหกรรมค้าปลีกและแพลตฟอร์ม E-commerce แล้ว ผู้ให้บริการสตรีมมิ่งรายใหญ่อย่าง Netflix ก็ใช้โมเดลเข้ามาช่วยแนะนำเนื้อหาให้ผู้ชมเช่นกัน หรือแม้แต่อุตสาหกรรมด้านสุขภาพและการแพทย์ก็สามารถใช้โมเดลดังกล่าวมาวิเคราะห์เพื่อแนะนำการรักษาและการดูแลแบบเฉพาะเจาะจงให้คนไข้แต่ละคนได้ ซึ่งโมเดลนี้เองจะช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีและความประทับใจในบริการสุดพิเศษให้ลูกค้าได้ทั่วกันในทุกอุตสาหกรรม
ความสามารถหลัก ๆ ของข้อมูลและเทคโนโลยีด้านข้อมูลต่าง ๆ ช่วยยกระดับการทำงาน และปรับใช้กับทุกอุตสาหกรรมได้ แต่การจะใช้ข้อมูลให้เต็มกำลัง และประยุกต์ใช้โมเดลต่าง ๆ เข้ามาช่วยในการปฏิบัติงานได้นั้น ธุรกิจเองก็ต้องมีโครงสร้างด้านข้อมูลที่แข็งแกร่งเช่นกัน
ที่เซอร์ทิส เราเป็นผู้ให้บริการโซลูชันด้านข้อมูลที่เริ่มต้นไปพร้อมกับคุณได้ตั้งแต่ศูนย์ โดยเราเสนอ บริการแบบครบวงจรตั้งแต่การวางโครงสร้างข้อมูล จัดระเบียบ สร้างฐานข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว สร้างระบบประมวลผลข้อมูลเพื่อนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ให้เต็มที่ ไปจนถึงการสร้างโมเดลอัจฉริยะมาเป็นผู้ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลให้คุณได้อย่างแม่นยำ เริ่มต้นตั้งแต่วันนี้ และเติบโตอย่างก้าวกระโดดไปพร้อมกับเรา
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันด้านข้อมูลจากเซอร์ทิสได้ที่: https://www.sertiscorp.com/services