แนวโน้มสำคัญ 6 ประการที่ผลักดันการใช้ Big Data ให้มีประโยชน์เพิ่มมากขึ้น

Six-Megatrendsถึงแม้ว่า ณ วันนี้ Big Data จะไม่ใช่เรื่องใหม่อีกต่อไปแล้ว แต่องค์กรส่วนใหญ่ ก็ยังมองเทคโนโลยี Big Data เป็นเพียงแค่ “ส่วนประกอบหนึ่ง” เท่านั้น ไม่ต่างจากเทคโนโลยี reporting หรือ Business Intelligence ในอดีตมากนัก

 

แต่แนวโน้มสำคัญ 6 อย่างนี้ จะช่วยผลักดันให้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง Big Data มีความสำคัญเพิ่มยิ่งขึ้นไปอีก

 

  • Internet of Anything (IoAT) เราคงเคยได้ยินนักวิเคราะห์พูดถึงเรื่องกระแสและความสำคัญของ IoT มาบ้างแล้ว แต่เพิ่งจะในปีนี้เองที่องค์กรต่างๆ เริ่มนำข้อมูลจาก IoT มาใช้เป็นส่วนประกอบสำคัญในด้านต่างๆ ของการทำงาน การหลอมรวมข้อมูลที่ได้จาก IoT เข้ากับข้อมูลอื่นๆ เช่น Social Media, เว็บคลิ้ก และ Server Log สร้างเป็น data products ใหม่ๆ เกิดเป็นกระแสใหม่ที่ทาง Gartner ตั้งชื่อว่า Digital Mesh

 

  • Unified Architecture – จากเดิมที่แพลตฟอร์ม Big Data เริ่มต้นที่ Batch processing แต่เมื่อพัฒนาต่อมาเรื่อยๆ ก็จะเริ่มเห็น architecture ที่เป็นหนึ่งเดียวกันมากขึ้น สามารถรองรับแอพลิเคชั่นขององค์กรได้หลากหลายมากขึ้น ตั้งแต่ batch procesing, realtime processing และ interactive and streaming บนแพลตฟอร์มเดียวกัน

 

  • Consumer 360 ความนิยมของแอพมือถือ ทำให้กิจการต่างๆ เลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องเข้าถึงผู้บริโภคในหลากหลายช่องทาง ธุรกิจและบริการใหม่ๆ ที่จะเกิดขึ้นนับจากนี้ นอกจากต้องสื่อสารกับลูกค้าทุกช่องทางแล้ว ยังต้องสามารถผสานข้อมูลจากช่องทางเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย

 

  • Machine Learning, Data Science และ Predictive Analytics – เมื่อองค์กรส่วนใหญ่ เริ่มมีความสามารถในการจัดเก็บและจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ขั้นต่อไปคือการนำข้อมูลเหล่านั้นมาแก้ปัญหาเชิงธุรกิจ และนำผลลัพธ์เหล่านั้นย้อนกลับไปปรับปรุงกระบวนการทำงานในระดับปฏิบัติการต่อไป

 

  • Visualization เมื่อข้อมูลมีจำนวนเพิ่มมากขึ้น ความสามารถด้าน data visualization จึงกลายมาเป็นองค์ประกอบบสำคัญเพื่อสื่อสารสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเหล่านั้น พัฒนาการของเครื่องมืออย่าง intelligence dashboard และ scorecard นอกจากจะส่งผลให้ Big Data ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นแล้ว ยังทำให้แนวทางการใช้งานข้อมูลเปลี่ยนไปด้วย

 

  • DevOps เมื่อแพลตฟอร์ม Big Data มีบทบาทในองค์กรเพิ่มมากขึ้น แนวทางการพัฒนาและสนับสนุนระบบงานก็ต้องเปลี่ยนแปลงไปด้วย DevOps เป็นแนวทางที่ประสบความสำเร็จในการปรับเปลี่ยนระบบงาน ให้ยืดหยุ่นและรองรับความเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว เริ่มมีองค์กรจาก Fortune 1000 หลายแห่งในหลายอุตสาหกรรมอย่างภาคการผลิต บริการทางการเงิน และสาธารณสุข ที่นำ DevOps มาใช้มากขึ้น

 

แนวโน้มเหล่านี้ กำลังทำให้เกิดปรากฎการณ์ที่เรียกว่า Big Data Analytics is everywhere ไม่ใช่เฉพาะในด้านการสนับสนุนการตัดสินใจในองค์กรธุรกิจขนาดใหญ่เท่านั้น แต่กำลังเข้ามามีส่วนร่วมในชีวิตประจำวันของเราทุกคน

เรียบเรียงจาก Six (Mega)Trends for Deriving Massive Value from Big Data

เมื่อ Big Data หลุดโผ Gartner 2015 Hype Cycle

04fb9cf

Gartner ออกรายงาน Hype Cycle สำหรับปี 2015 เมื่อช่วงกลางเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา และที่น่าแปลกใจสำหรับหลายๆ คนคือ Big Data หลุดออกจากรายการเทคโนโลยีที่น่าจับตามอง หลังจากอยู่ในรายงานนี้มาหลายปี

หลายคนใช้ Gartner Hype Cycle เป็นเครื่องมือเพื่อจับตามองเทคโนโลยีใหม่ๆ มานานหลายปี ซึ่งทำให้เราเข้าใจได้ว่าเทคโนโลยีใหม่ๆ ตัวไหน ที่สามารถฟันฝ่าพ้นช่วง “ตื่นกระแส” มาได้และจะส่งผลอย่างจริงจังต่อชีวิตและการทำงาน

เราได้เห็น Big Data อยู่ในรายงานนี้มาหลายปีแล้ว ปี 2014 ที่ผ่านมาเป็นจุดที่เทคโนโลยี Big Data ก้าวข้ามจากสถานะที่เรียกว่า Peak of Inflated Expectations และเริ่มเข้าสู่ช่วง Trough of Disillusionment ตอนแรกก็คาดว่ามันจะไหลลงไปอยู่จุดต่ำสุดหรือถ้าดีหน่อยก็คงเริ่มย้อนกลับมาเข้าช่วง Slope of Enlightenment

Hype-Cycle_2015_1

แต่ปรากฎว่าคำว่า Big Data หายไปจาก Hype Cycle ของ 2015 นี้เลย รวมถึงเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องบางตัวอย่างเช่น Prescriptive Analytics และ Data Science วิดีโอสัมภาษณ์ผู้เขียนรายงาน ให้เหตุผลว่า เป็นเพราะ Big Data ใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้นและหมดสภาพการเป็น emerging technology แล้ว

ที่น่าสังเกตอีกประการหนึ่งก็คือ จำนวนเทคโนโลยีที่แสดงอยู่ในรายงานลดลง เหลือแค่ 37 เทคโนโลยี ในปี 2015 จากที่แต่เดิมมีถึง 44 ในปี 2014, 43 ในปี 2013 และ 46 ในปี 2012

อย่างไรก็ตามมีรายการเทคโนโลยีใหม่ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มมาในปีนี้หลายรายการ เช่น Machine Learning, Citizen data science และ Advanced Analytics with Self-Service Delivery และเทคโนโลยีอื่นที่เกี่ยวข้องกับ Big Data Analytics ก็ยังคงอยู่ อย่างเช่น Autonomous Vehicles, Internet of Things และ Natural Language Process Question Answering

ที่มา:

Gartner’s 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies the Computing Innovations That Organizations Should Monitor

Why Gartner Dropped Big Data Off the Hype Curve
Gartner 2015 Hype Cycle: Big Data is Out, Machine Learning is in

อนาคตการตลาดกับ Big Data, Customer Analytics และ IoT

เริ่มเห็นสัมนาด้านการตลาดที่เกี่ยวข้องกับ Big Data และ Customer Analytics เพิ่มมากขึ้น และก็ได้เห็นคนที่ทำงานด้านการตลาดตื่นเต้นกับไอเดียที่ว่าเอาข้อมูลจากโซเชี่ยลเน็ตเวิร์คมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลอื่นๆ จะว่าไปแล้ว นี่เรายังแค่เริ่มๆ เท่านั้นเองนะ อนาคตของ Big Data และ Customer Analytics ยังไปได้อีกไกล

Read more