Big Data – เป็นคำศัพท์ที่มีมานานกว่าทศวรรษ ซึ่งหมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และซับซ้อนที่ธุรกิจและองค์กรรวบรวม และวิเคราะห์เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบ การเพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ต โซเชียลมีเดีย และเทคโนโลยีดิจิทัลอื่น ๆ ทำให้บริษัทต่าง ๆ สามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน ซึ่งนำไปสู่การเกิดขึ้นของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ทุกวันนี้ เทคโนโลยีโจมตีเราอย่างต่อเนื่องในทุกด้านของชีวิต โทรศัพท์มือถือ โซเชียลเน็ตเวิร์ก การสตรีมวิดีโอ และ IoT (Internet of Things) ล้วนมีส่วนทำให้ข้อมูลเติบโตอย่างมหาศาลในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา หากเราสามารถใช้ประโยชน์ ประมวลผล และแสดงได้อย่างถูกต้อง ข้อมูลเหล่านี้จะกลายเป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการให้ข้อมูลเชิงลึกและทำให้องค์กรเติบโต อาทิ คาดการณ์ยอดขายในอนาคต และได้รับความรู้ด้านการตลาดอย่างครอบคลุม
Big Data คืออะไร?
ในยุคที่ข้อมูล คือ ราชา ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีดิจิทัล ธุรกิจต่าง ๆ กำลังสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล และความท้าทายอยู่ที่การทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมด นี่คือที่มาของบิ๊กดาต้า ข้อมูลขนาดใหญ่ หมายถึงการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจอย่างรอบรู้ ที่ได้กลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับธุรกิจทุกขนาดและทุกอุตสาหกรรม โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด และประสิทธิภาพการดำเนินงาน
-
ปริมาณ (Volume)
-
ความหลากหลาย (Variety)
-
ความเร็ว (Velocity)
-
ความคุ้มค่า (Value)
-
ความจริง และเที่ยงตรง (Veracity)
ประเภทของ Big Data
- ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data)
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)
- ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-Structured Data)
การใช้งาน Big Data
การวิเคราะห์บิ๊กดาต้า เกี่ยวข้องกับการระบุแนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ภายในข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ยังไม่ได้ประมวลผล เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ขั้นตอนเหล่านี้ใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่รู้จักกันดี เช่น การจัดกลุ่มและการถดถอย ไปจนถึงชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือล่าสุด
1. การรวบรวมข้อมูล
ทุกบริษัทมีแนวทางที่แตกต่างกันในการรวบรวมข้อมูล ด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย รวมถึงที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ แอพมือถือ เซ็นเซอร์ IoT ในร้านค้า และอื่นๆ
2. จัดระเบียบข้อมูล
สำหรับคำถามเชิงวิเคราะห์เพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้อง ข้อมูลต้องได้รับการจัดระเบียบอย่างเหมาะสมเมื่อรวบรวมและจัดเก็บ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากข้อมูลมีขนาดใหญ่และไม่มีโครงสร้าง
3. ล้างข้อมูล
ข้อมูลทั้งหมด ไม่ว่าจะมีขนาดเท่าใดก็ตาม จะต้องได้รับการขัดเกลาเพื่อเพิ่มคุณภาพของข้อมูลและสร้างผลการวิจัยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อมูลที่ซ้ำกันหรือไม่จำเป็นจะต้องถูกลบหรือลงบัญชี และข้อมูลทั้งหมดต้องมีโครงสร้างที่เหมาะสม ข้อมูลที่สกปรกอาจปกปิดและหลอกลวง นำไปสู่การค้นพบที่ไม่ถูกต้อง
4. การวิเคราะห์ข้อมูล
การแปลงข้อมูลจำนวนมหาศาลให้เป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ต้องใช้เวลา เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงอาจแปลงข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเมื่อพร้อมใช้งาน เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แก่:
- การค้นหาความผิดปกติและสร้างกลุ่มข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลจะกรองผ่านชุดข้อมูลขนาดมหึมาเพื่อค้นหารูปแบบและความเชื่อมโยง
- การใช้ข้อมูลในอดีตจากธุรกิจ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะวิเคราะห์การคาดการณ์ในอนาคตเพื่อค้นหาอันตรายและโอกาสที่อาจเกิดขึ้น
- อัลกอริทึมเลเยอร์การเรียนรู้เชิงลึก เพื่อเปิดเผยรูปแบบในแม้แต่ข้อมูลนามธรรมที่ซับซ้อนที่สุด โดยเลียนแบบรูปแบบการเรียนรู้ของมนุษย์
ความสำคัญของ Big Data
ข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับธุรกิจทุกขนาดและทุกอุตสาหกรรม ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ ธุรกิจจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด และประสิทธิภาพการดำเนินงาน ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจอย่างรอบรู้ ปรับกระบวนการให้เหมาะสม และขับเคลื่อนการเติบโตในที่สุด
บิ๊กดาต้าที่มีปริมาณมหาศาล มีความเร็ว ความหลากหลาย คุ้มค่า และเป็นจริง ได้กลายเป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัลในปัจจุบัน บริษัทต่าง ๆ พึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจหน้าที่ทางธุรกิจในปัจจุบันและวิธีที่พวกเขาสามารถปรับปรุงตนเองให้ดีขึ้นได้ การประเมินสิ่งที่ข้อมูลระบุจะช่วยให้คุณจัดการความเสี่ยงได้ดีขึ้นและวางแผนเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจของคุณ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยคุณประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย ทำให้คุณได้เปรียบเหนือคู่แข่ง และช่วยให้คุณเข้าใจและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยอะไรบริษัทของคุณได้บ้าง?
1. Big Data ประหยัดต้นทุนและเวลา
เครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยประหยัดเวลาและเงินขององค์กร ด้วยการระบุเทคนิคทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพสูงสุด การรวบรวมข้อมูลตามเวลาจริงแบบเรียลไทม์ยังสามารถช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ได้ทันที และตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วตามสิ่งที่ค้นพบ คนในอุตสาหกรรมที่มีอุปกรณ์จำนวนมาก เช่น อุตสาหกรรมการผลิต จะสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าเมื่อใดที่พวกเขาต้องซ่อมแซมเครื่องจักร เป็นต้น
2. Big Data มอบความได้เปรียบทางการแข่งขัน
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทของคุณมีข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสภาวะตลาด ซึ่งจะช่วยให้คุณคาดการณ์แนวโน้มของตลาดได้ด้วย การทำความเข้าใจว่าลูกค้าของคุณซื้ออะไรและวิธีที่พวกเขาใช้ธุรกิจของคุณเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาลูกค้า
3. Big Data มอบความพึงพอใจแก่ลูกค้า
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทสามารถเข้าใจความพึงพอใจของลูกค้าได้ คุณจะทราบวิธีการให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นผ่านคำติชมทางโซเชียลมีเดียและการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า การรู้ว่าลูกค้าของคุณใช้ธุรกิจของคุณอย่างไรจะช่วยให้คุณดึงดูดลูกค้าใหม่และป้องกันไม่ให้ลูกค้าปัจจุบันเลือกคู่แข่ง
4. Big Data ช่วยให้เข้าใจสถานะของตลาด
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจสถานะของตลาดได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น การศึกษารูปแบบการซื้อช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดสินค้าที่ได้รับความนิยมสูงสุดและพัฒนาได้อย่างเหมาะสม สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถเอาชนะคู่แข่งได้ บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่มอบเครือข่ายซัพพลายเออร์หรือชุมชน B2B ด้วยความแม่นยำและข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้น การใช้ความรู้เชิงบริบทที่ซับซ้อนมากขึ้น (ซึ่งจำเป็นต่อความสำเร็จ) ทำให้เกิดขึ้นได้ผ่านข้อมูลขนาดใหญ่
5. Big Data ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถปรับแต่งผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับตลาดเป้าหมายโดยไม่ต้องเสียเงินไปกับแคมเปญโฆษณาที่ไม่มีประสิทธิภาพ ด้วยการติดตามธุรกรรม ณ จุดขาย (POS) และการซื้อออนไลน์ ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อศึกษารูปแบบผู้บริโภค การใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ กลยุทธ์ทางการตลาดที่มุ่งเน้นและตรงเป้าหมายจะถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ บรรลุความคาดหวังของผู้บริโภคและส่งเสริมความภักดีต่อแบรนด์
6. สนับสนุนนวัตกรรม
นวัตกรรมทางธุรกิจอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่คุณอาจค้นพบผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้คุณสามารถคิดค้นผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ในขณะที่อัปเดตสิ่งที่มีอยู่ การพัฒนาผลิตภัณฑ์สามารถช่วยได้โดยการรู้ว่าผู้บริโภคคิดอย่างไรเกี่ยวกับสินค้าและบริการของคุณ ธุรกิจต้องวางขั้นตอนที่ช่วยในการติดตามผลตอบรับ ความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ และบริษัทคู่แข่งในตลาดที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้สามารถติดตามตลาดแบบเรียลไทม์ได้ ซึ่งช่วยให้เกิดนวัตกรรมได้ทันท่วงที
7. ตรวจจับการฉ้อโกง
บริษัทการเงินและภาครัฐใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหลักในการระบุการฉ้อโกง นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้ปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาความผิดปกติและแนวโน้มการทำธุรกรรม ความไม่สม่ำเสมอในรูปแบบการทำธุรกรรมเหล่านี้แสดงให้เห็นว่ามีบางอย่างที่ไม่เข้าที่หรือไม่ตรงกัน ซึ่งให้คำใบ้แก่เราเกี่ยวกับการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น โดยการตรวจพบการฉ้อฉลก่อนที่จะก่อให้เกิดปัญหา บริษัทอาจให้บริการลูกค้าอย่างเหนือชั้น หลีกเลี่ยงการสูญเสีย และปฏิบัติตามกฎระเบียบ
8. ปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต
เครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ทันสมัยช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์สามารถตรวจสอบข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เห็นภาพรวมของข้อมูลเพิ่มเติมได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังยกระดับผลผลิตของพวกเขา นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของไปป์ไลน์ข้อมูล ทำให้พวกเขาสามารถเลือกวิธีที่จะปฏิบัติตามหน้าที่และงานของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
9. เพิ่มความคล่องตัวในการตัดสินใจ
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยธุรกิจในการสร้างนวัตกรรมและปรับตัวในตลาดได้มากขึ้น สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลผู้บริโภคขนาดใหญ่เพื่อช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกก่อนการแข่งขันและจัดการกับปัญหาของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ การมีข้อมูลจำนวนมากในการกำจัดช่วยให้ธุรกิจสามารถประเมินความเสี่ยง ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ และปรับปรุงการสื่อสาร แม้แต่ธุรกิจอีคอมเมิร์ซขนาดเล็กก็อาจได้รับประโยชน์จากการใช้ข้อมูลลูกค้าและการกำหนดราคาแบบเรียลไทม์เพื่อเลือกระดับสต็อกที่ชาญฉลาดขึ้น การลดความเสี่ยง และแรงงานชั่วคราว ข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร่งกระบวนการตัดสินใจขององค์กรอย่างมาก องค์ประกอบข้อมูลต่างๆ ได้รับการพิจารณา เช่น สิ่งที่ผู้บริโภคต้องการ วิธีแก้ปัญหา การวิเคราะห์ความต้องการตามแนวโน้มของตลาด ฯลฯ ข้อมูลนี้ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจมีข้อมูลที่จำเป็นเพื่อช่วยให้ธุรกิจพัฒนาและแข่งขันได้
ตัวอย่างการใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า
- การพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการ
บริษัทต่างๆ เช่น P&G และ Netflix ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมาย โซเชียลมีเดีย และทดสอบตลาดก่อนที่จะวางแผนและเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ พวกเขาใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า จำแนกลักษณะสำคัญของผลิตภัณฑ์หรือบริการในอดีตและปัจจุบัน และสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์สำหรับผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ของพวกเขา
- สร้างแคมเปญการตลาดผ่านอีเมลที่ประสบความสำเร็จ
นักการตลาดทางอีเมลมีโอกาสมหาศาลในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ มันสามารถช่วยให้พวกเขาสร้างผลกระทบสูง สร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มผู้ชมที่เหมาะสมผ่านช่องทางการส่งที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม สร้างแคมเปญอีเมลที่มีความเกี่ยวข้องสูงกับสมาชิกของคุณ และสร้างการมีส่วนร่วมกับแบรนด์อย่างแท้จริง
- ปรับปรุงการบริการลูกค้า
ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถรวบรวมข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย การเข้าชมเว็บไซต์ บันทึกการโทร และแหล่งข้อมูลอื่นๆ และวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ทีมการตลาดและฝ่ายขายสามารถมอบข้อเสนอเฉพาะบุคคล ลดการเลิกราของลูกค้า และจัดการปัญหาเชิงรุกด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลขนาดใหญ่
- ขับเคลื่อนนวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์
ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นทั้งหมดแก่บริษัทในการพัฒนาแนวคิดใหม่และนวัตกรรมสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการ หรือแม้แต่ #แคมเปญการตลาด ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องเกี่ยวกับแนวโน้มของอุตสาหกรรมสามารถปรับปรุงการตัดสินใจเกี่ยวกับการพิจารณาด้านการเงินและการวางแผนได้
- ปรับปรุงการรักษาลูกค้าและการได้มา
ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจมุมมองความต้องการ ความสนใจ รูปแบบพฤติกรรม และรูปแบบการใช้งานของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มีความสำคัญหากบริษัทต้องการปรับปรุงข้อเสนอ เพิ่มอัตราการแปลง สร้างลีดที่มีคุณสมบัติ และรักษาลูกค้าที่มีอยู่
- การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และการป้องกันการฉ้อโกงที่ดีขึ้น
ภูมิทัศน์ด้านความปลอดภัยและข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง บริษัทต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลที่บ่งชี้ถึงการฉ้อโกงหรือระบุความผิดปกติในพฤติกรรมของระบบ ระบบบิ๊กดาต้าสามารถกรองข้อมูลการทำธุรกรรมจำนวนมหาศาลบนเซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูล แอพ ไฟล์ และอุปกรณ์ต่างๆ เพื่อระบุและลดการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น
- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ #มืออาชีพ ตรวจจับความผิดปกติในการปฏิบัติงานและข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในอุปกรณ์และกระบวนการเพื่อแก้ไขก่อนที่จะเกิดความล้มเหลว ทีมงานสามารถใช้การบำรุงรักษาที่คุ้มค่ามากขึ้น เพิ่มเวลาทำงานสูงสุดสำหรับชิ้นส่วนและอุปกรณ์
อุตสาหกรรมใดใช้ Big Data?
ในยุคดิจิทัล ข้อมูลได้กลายเป็นทรัพยากรอันล้ำค่าที่คอยขับเคลื่อนนวัตกรรมและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในธุรกิจและอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างที่เรากล่าวไปแล้วว่าข้อมูลขนาดใหญ่ หมายถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างปริมาณมหาศาลที่สร้างขึ้นในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน ด้วยการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์และเทคโนโลยีขั้นสูง องค์กรจะสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลนี้เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน ต่อไปเราจะสำรวจตัวอย่างอุตสาหกรรมที่ใช้ประโยชน์จาก Big Data ด้วยการปฏิวัติการดำเนินงาน ประสบการณ์ของลูกค้า และประสิทธิภาพโดยรวม
1. การดูแลสุขภาพ
ภาคส่วนที่เกี่ยวกับการดูแลสุขภาพได้นำ Big Data มาใช้ โดยเฉพาะเพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ปรับปรุงการวิจัยทางการแพทย์ และเพิ่มความคล่องตัวในการดำเนินงาน ผ่านบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) ระบบสุขภาพสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย ช่วยในการวินิจฉัย การรักษา และยาเฉพาะบุคคล การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังอำนวยความสะดวกในการระบุรูปแบบของโรค การติดตามสุขภาพของประชาชน และการตรวจหาการระบาดในระยะเริ่มต้น ทำให้สามารถดำเนินการเชิงรุกและจัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้น
2. บริการทางการเงิน
Big Data มีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน ทำให้สามารถตรวจจับการฉ้อโกง ประเมินความเสี่ยง และจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าได้ สถาบันการเงินวิเคราะห์ข้อมูลการทำธุรกรรมจำนวนมหาศาล ทั้งการโต้ตอบทางโซเชียลมีเดีย และแนวโน้มของตลาดเพื่อระบุกิจกรรมการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นและปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัย นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้ธนาคารและบริษัทประกันภัยเสนอคำแนะนำส่วนบุคคล ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และปรับกลยุทธ์การลงทุนให้เหมาะสมอีกด้วย
3. การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ
อุตสาหกรรมค้าปลีกใช้ Big Data อย่างกว้างขวางเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกหรือ Insight เกี่ยวกับพฤติกรรม ความชอบ และรูปแบบการซื้อของผู้บริโภค เป็นต้น โดยผู้ค้าปลีกวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า รวมถึงพฤติกรรมการท่องเว็บออนไลน์ ประวัติการซื้อ และข้อมูลประชากร เพื่อเสนอคำแนะนำเฉพาะบุคคล ปรับราคาให้เหมาะสม และปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง นอกจากนี้ บิ๊กดาต้ายังช่วยในการคาดการณ์อุปสงค์ การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน และแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมาย ซึ่งท้ายที่สุดแล้วทำให้ผู้ค้าปลีกสามารถแข่งขันในตลาดที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วได้
4. การผลิตและห่วงโซ่อุปทาน
Big Data ได้เปลี่ยนโฉมภาคการผลิตโดยการปรับกระบวนการผลิตให้เหมาะสม ลดเวลาหยุดทำงาน และปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ด้วยการผสานรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ เครื่องจักร และสายการผลิต ผู้ผลิตจะสามารถมองเห็นการดำเนินงานของตนได้แบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ทำให้การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ และการผลิตที่ทันเวลา ทำให้ประหยัดต้นทุนและเพิ่มผลผลิต การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทาน เพิ่มประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์ และลดการหยุดชะงัก
5. พลังงานและสาธารณูปโภค
อุตสาหกรรมพลังงานและสาธารณูปโภคใช้ประโยชน์จากบิ๊ฏดาต้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน สร้างความมั่นใจในเสถียรภาพของกริด และส่งเสริมแนวทางปฏิบัติที่ยั่งยืน ด้วยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากมาตรวัดอัจฉริยะ เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์ IoT ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายพลังงาน ลดของเสีย และระบุข้อผิดพลาดหรือการหยุดทำงานที่อาจเกิดขึ้นได้แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้สามารถคาดการณ์การบำรุงรักษาอุปกรณ์ ปรับปรุงการรวมพลังงานหมุนเวียน และสนับสนุนการปรับการใช้พลังงานให้เหมาะสม
6. การขนส่งและโลจิสติกส์
บิ๊กดาต้าได้ปฏิวัติภาคการขนส่งและลอจิสติกส์ด้วยการปรับปรุงการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง ลดการใช้เชื้อเพลิง และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวม ด้วยข้อมูล GPS รูปแบบการจราจร การพยากรณ์อากาศ และข้อมูลในอดีต บริษัทโลจิสติกส์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง ลดเวลาว่าง และลดการปล่อยคาร์บอน การติดตามและการวิเคราะห์ตามเวลาจริงช่วยให้สามารถจัดการกองยานพาหนะ การใช้งานสินทรัพย์ และการบำรุงรักษาเชิงรุกได้ดีขึ้น ทำให้มั่นใจได้ถึงบริการขนส่งที่ตรงเวลาและเชื่อถือได้
7. โทรคมนาคม
บริษัทโทรคมนาคมใช้บิ๊กดาต้าเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่าย ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดที่ตรงเป้าหมาย ด้วยการวิเคราะห์บันทึกข้อมูลการโทร การโต้ตอบกับลูกค้า และเมตริกประสิทธิภาพเครือข่าย ผู้ให้บริการโทรคมนาคมสามารถระบุคอขวดของเครือข่าย คาดการณ์การหยุดชะงักของบริการ และเพิ่มประสิทธิภาพความจุของเครือข่าย การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้สามารถนำเสนอบริการส่วนบุคคล แคมเปญการตลาดที่ปรับแต่งได้ และการคาดการณ์การเปลี่ยนใจของลูกค้า ซึ่งช่วยรักษาลูกค้าและเพิ่มผลกำไร
8. สื่อและความบันเทิง
อุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงพึ่งพาบิ๊กดาต้าสำหรับการแนะนำเนื้อหา การมีส่วนร่วมของผู้ชม และการโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งและเครือข่ายโซเชียลมีเดียวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ รูปแบบการรับชม และความชอบเพื่อเสนอคำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยในการทำความเข้าใจความรู้สึกของผู้ชม เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณา และทำนายความสำเร็จของบ็อกซ์ออฟฟิศ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้สื่อ
Big Data เพื่อการตัดสินใจที่ดีกว่า
มาถึงตรงนี้ เราจะเห็นได้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นประเด็นสำคัญสำหรับธุรกิจในการตัดสินใจด้วยการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งต่อไปนี้เป็นบางวิธี ที่การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสามารถช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจได้ครับ
1. ข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจที่ได้รับการปรับปรุง
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในปริมาณมากจากแหล่งข้อมูลต่างๆ รวมถึงข้อมูลลูกค้า แนวโน้มของตลาด โซเชียลมีเดีย และข้อมูลการดำเนินงาน ด้วยการประมวลผลและตีความข้อมูลนี้ ธุรกิจสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้น ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถช่วยระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ที่อาจไม่ชัดเจนด้วยวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม
2. ความเข้าใจของลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจได้รับความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับลูกค้าของตน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ธุรกิจสามารถระบุความชอบ พฤติกรรม และรูปแบบการซื้อของลูกค้าได้ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้เหมาะกับคุณ ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ตรงเป้าหมาย ธุรกิจยังสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและจัดหาโซลูชันเชิงรุก
การดำเนินงานและประสิทธิภาพที่ปรับให้เหมาะสม: การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงาน ธุรกิจต่างๆ สามารถระบุปัญหาคอขวด ความไร้ประสิทธิภาพ และพื้นที่ที่ต้องปรับปรุง ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลห่วงโซ่อุปทานสามารถช่วยระบุระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสม ลดต้นทุนการขนส่ง และเพิ่มความคล่องตัวด้านโลจิสติกส์ การเพิ่มประสิทธิภาพนี้สามารถส่งผลให้ประหยัดต้นทุน เพิ่มผลผลิต และปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากร
3. การจัดการความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญในการจัดการความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกงสำหรับธุรกิจ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก ธุรกิจสามารถระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจจับธุรกรรมและรูปแบบที่น่าสงสัย ป้องกันการฉ้อโกงและลดความสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด บริษัทประกันภัยยังสามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อประเมินความเสี่ยงและนโยบายด้านราคาได้อย่างแม่นยำ
4. ความได้เปรียบทางการแข่งขัน
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจมีความได้เปรียบในการแข่งขันโดยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและโอกาสที่คู่แข่งอาจมองข้าม ด้วยการวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด พฤติกรรมของผู้บริโภค และข้อมูลของคู่แข่ง ธุรกิจสามารถระบุช่องว่างทางการตลาด แนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ และพื้นที่ที่มีศักยภาพในการเติบโต สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจเชิงรุก พัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ และก้าวนำหน้าคู่แข่ง
5. การตัดสินใจแบบ Realtime
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ตามเวลาจริงโดยอิงจากข้อมูลล่าสุด ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงเวลาจริง ธุรกิจสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาด ความต้องการของลูกค้า และความท้าทายในการดำเนินงาน การวิเคราะห์ตามเวลาจริงสามารถช่วยให้ธุรกิจตรวจจับความผิดปกติ คาดการณ์ผลลัพธ์ และดำเนินการทันทีเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสหรือลดความเสี่ยง
6. การวางแผนเชิงกลยุทธ์และการพยากรณ์
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าสำหรับการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการพยากรณ์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน ธุรกิจสามารถระบุแนวโน้ม คาดการณ์ความต้องการของตลาด และคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคต ข้อมูลนี้สามารถช่วยธุรกิจในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ และพัฒนากลยุทธ์การเติบโตในระยะยาว
สรุป
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลปริมาณมาก ทำให้สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นในแง่มุมต่างๆ ขององค์กร ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูล ธุรกิจสามารถได้เปรียบในการแข่งขัน เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และขับเคลื่อนการเติบโตและผลกำไรโดยรวม
แหล่งที่มา :
https://technologypartners.net
