G-Able บรรยายพิเศษเน้นย้ำความสำคัญของข้อมูลในยุค 4.0

G-Able บรรยายพิเศษเน้นย้ำความสำคัญของข้อมูลในยุค 4.0

เมื่อวันที่ 25 พฤษภาคม 2561 ที่ผ่านมา คุณรถถัง สุดรุ่ง Data & Analytics Engineer กลุ่มบริษัทจีเอเบิล ได้รับเชิญเป็นวิทยากร ในหัวข้อ “Data Science with Thailand 4.0” ในงานประชุมวิชาการ Data Science Forum Workshop ครั้งที่ 1 โดยจัดขึ้นที่คณะสิ่งแวดล้อม มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ซึ่งในงานประชุมวิชาการนี้ได้มีการจัดขึ้นโดยมีจุดประสงค์ให้บุคลากรในศาสตร์ต่าง ๆ ที่มีความสนใจในด้าน Data Science ได้มีโอกาสได้พบปะแลกเปลี่ยนและทำความรู้จักกัน เพื่อช่วยให้เกิดความร่วมมือกันของบุคลากรในมหาวิทยาลัยในการวิจัยและพัฒนาองค์ความรู้ต่าง ๆ ในการช่วยผลักดันประเทศให้เติบโตมากยิ่งขึ้นในยุค 4.0

ดร.กฤษณพงศ์ กีรติกร นายกสภามหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

โดยคุณรถถังได้มาเน้นย้ำให้เห็นถึงความสำคัญของข้อมูลว่า “ในยุคปัจจุบันข้อมูลถูกเปรียบว่ามีค่าเหมือนน้ำมัน เพราะข้อมูลกำลังเป็นตัวขับเคลื่อนทุกสิ่งทุกอย่างบนโลก พร้อมทั้งจุดประกายนวัตกรรมใหม่ ๆ เหมือนที่น้ำมันเคยเป็นมาก่อน”

ข้อมูลมีการสร้างขึ้นมากมากมายในช่วงนี้ ไม่ว่าจะเป็นโซเชียล สมาร์ตโฟน IOT Web 2.0 ที่ทำให้เกิดข้อมูลเยอะมากมายมหาศาลในระบบ ปัญหาคือเมื่อเรามีข้อมูลมากมายขนาดนี้แล้วจะทำอย่างไรที่จะสกัดข้อมูลเหล่านั้นออกมาเป็นองค์ความรู้ ที่องค์กรสามารถนำไปใช้ประโยชน์เพื่อเพิ่มโอกาสทางธุรกิจ โดยมีกลุ่มคนที่เรียกว่า data scientist + data science ที่เป็นผู้ที่สามารถจัดการกับข้อมูลเหล่านั้นให้กลายเป็นองค์ความรู้ได้

“หนึ่งในเคสตัวอย่างคือเฟซบุ๊ก ที่ใช้ข้อมูลที่เราสร้างขึ้นมานำไปใช้กับการโฆษณาต่าง ๆ ให้เข้ากับความสนใจของเราได้”

คุณรถถัง สุดรุ่ง Data & Analytics Engineer กลุ่มบริษัทจีเอเบิล

Enterprise Data

การที่จะนำข้อมูลมาสร้างให้เกิด value ทางธุรกิจ จำเป็นต้องผ่านกระบวนการต่าง ๆ ทั้งในฝั่ง Data Science และฝั่ง Business สิ่งแรกที่จำเป็นคือต้องรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เข้ามาให้ได้มากที่สุด และจัดอยู่ในรูปแบบเดียวกัน

ต่อไปคือ การทำ Intelligent ผ่านเครื่องมืออย่าง PowerBI หรือ Machine Learning ซึ่งจะทำให้ได้ insight ออกมา นี่คือฝั่งของ data science และต้องทำให้สามารถตัดสินใจในเชิงธุรกิจได้บนพื้นฐานของข้อมูลและสถิติ และสุดท้ายการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ที่ถูกวิเคราะห์ออกมาจะมีประโยชน์สามารถจับต้องได้เป็น financial outcome จะถือว่ามีคุณค่าอย่างแท้จริง

ในการนำ Big Data มาใช้กับธุรกิจต้องคำนึงถึงเป้าหมายทางธุรกิจที่มีหลายแบบ ไม่ว่าจะเป็น การหาช่องทางรายได้ใหม่ ๆ การเพิ่มประสิทธิภาพในทางการตลาด การปรับปรุงกระบวนการทำงานในองค์กร การทำให้ธุรกิจเติบโตอย่างยั่งยืน จนไปถึงเป้าหมายที่การตลาดสมัยใหม่ให้ความสำคัญอย่างมากคือ customer journey คือการปฏิสัมพันธ์ระหว่างสินค้ากับลูกค้าตั้งแต่ต้นทางไปถึงปลายทาง เพราะในยุคออนไลน์นี้ ทุก ๆ กระบวนการของการเลือกซื้อสินค้านั้นล้วนมีข้อมูลมาเกี่ยวข้องทั้งสิ้น

Big Data Application

การวิเคราะห์ข้อมูลถ้ามองกว้าง ๆ เราแบ่งได้ 2 แบบ เรียกว่า Descriptive analytic และ Predictive analytic โดยอย่างแรกเราจะใช้ข้อมูลตั้งแต่อดีตเพื่ออธิบายปัจจุบัน และอีกอย่างคือการทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ทั้งสองแบบตอบโจทย์ได้แตกต่างกัน เช่นที่หนึ่ง Descriptive analytic ตัวอย่างคือการทำรีพอร์ตเพื่อดูสถิติ เพื่อบอกว่าข้อมูลปัจจุบันเราเกิดอะไรขึ้นและอย่างที่สอง Predictive analytic ตัวอย่างเช่นการพยากรณ์ต่าง ๆ ทำนายราคา สภาพอากาศ เป็นต้น

เมื่อเราได้ข้อมูลจากการวิเคราะห์แล้วนั่นคือ Big Data ที่สามารถต่อยอดทางธุรกิจได้หลายรูปแบบไม่ว่าจะเป็น การที่เราสามารถพุ่งเป้าไปยังกลุ่มลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงได้ สามารถออกแคมเปญที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มยอดขาย

การใช้ระบบ recommendations ที่สามารถแนะนำสินค้าต่าง ๆ ที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่อยากซื้อ ทำให้สามารถขายได้มากขึ้น จนไปถึงการวิเคราะห์และคาดการพฤติกรรมของลูกค้าที่ถูกใจ พอใจ อยากใช้สินค้าต่อหรืออยากเลิกใช้สินค้าได้ สิ่งเหล่านี้ถ้าเราวิเคราะห์และนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างถูกต้องแล้วจะมีผลดีกับธุรกิจอย่างมาก

คุณรถถัง สุดรุ่ง Data & Analytics Engineer กลุ่มบริษัทจีเอเบิล

Digital Driven Business

ในการขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล เราสามารถจำแนกงานต่าง ๆ ที่ใช้ข้อมูลมากจัดการได้หลายหัวข้อที่ Data Science จำเป็นต้องมีทักษะในการที่จะรู้ได้ว่าโจทย์ที่ได้จากลูกค้ามานั้นอยู่ในรูปแบบไหน และสามาถเลือกหมวดหมู่ของงานได้ถูกต้องหรือไม่ ซึ่งหมวดหมู่ของงานที่ว่านั้นแบ่งออกมาได้ดังนี้

  • Classification คือการทำนายกลุ่มของลูกค้าที่เข้ามาใหม่และแบ่งกลุ่มของลูกค้าใหม่ให้เข้ากับกลุ่มลูกค้าเดิมที่แบ่งไว้

 

  • Regression คือการทำนายราคาสินค้าต่าง ๆ ที่ราคามีความต่อเนื่องกัน อย่างการทำนายว่าบ้านหนึ่งหลัง 3 ห้องนอน 4 ห้องน้ำ มีสระว่ายน้พ อยู่ทำเลสุขุมวิท จะมีราคาเท่าไหร่

 

  • Similarity Matching คือการนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ใช้เคียงกัน

 

  • Clustering คือการนำข้อมูลที่กระจัดกระจายมาจัดกลุ่มข้อมูลลูกค้าขึ้นมา

 

  • Co-occurrence Grouping คือการจับคู่ จับกลุ่มของสินค้าว่าลูกค้าซื้อสินค้าอะไรแล้ว ชอบที่จะซื้อสินค้าตัวไหนควบคู่กันด้วย เพื่อจะได้ทำโปรโมชันสินค้าคู่ออกมาเพิ่มยอดขายได้

ซึ่งสรุปแล้วคุณรถถังก็ได้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญต่าง ๆ ของข้อมูลที่จำเป็นต้องได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง ไม่ว่าจะเป็นการหาข้อมูลมา การเก็บและจัดการข้อมูล จนไปถึงการวิเคราะห์และนำข้อมูลไปใช้ในธุรกิจในปัจจุบันยุค 4.0 นี้มีความจำเป็นต่อทุกวงการธุรกิจ รวมไปถึงหน้าที่และงานต่าง ๆ ที่เหล่า Data Science ต้องสามารถจัดการข้อมูลเหล่านั้นเพื่อนำไปก่อให้เกิดประโยชน์ทางธุรกิจอีกด้วย นี่ก็คือความท้าทายของธุรกิจยุคใหม่ ที่ใช้ข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนนั่นเอง

บรรยากาศภายในงาน

เกี่ยวกับ G-Able
G-Able คือบริษัทผู้พัฒนา, ติดตั้งจนถึงให้บริการด้านระบบ IT และ Digital ในไทย ซึ่งเป็นพันธมิตรกับบริษัทชั้นนำระดับโลกในด้าน Modern Digital Solutions, Enterprise Business Solutions และ IT Infrastructure Solutions โดยมีกลุ่มลูกค้าซึ่งเป็นองค์กรชั้นนำในภาคเอกชนและรัฐบาล
www.g-able.com
inquiry@g-able.com
โทร 02-781-9333



Top