data-iq
จากหนังสือ The Big Data Revolution
ได้อธิบายถึงที่ไปที่มาของ Big Data ได้อย่างน่าสนใจ
โดยหนึ่งในนั้นคือ เรื่อง Data Intelligence
ซึ่งเรียกสั้น ๆ ว่า Data IQ
ดังนั้นจึงทำการสรุปไว้นิดหน่อย

ก่อนที่จะทำอะไรกับข้อมูลที่มีอยู่ในมือ ต้องทำความเข้าใจ

ทั้งเป้าหมาย และ เหตุผลที่ชัดเจน
เพื่อไม่ทำให้เสียเวลาและค่าใช้จ่ายไปโดยเปล่าประโยชน์
ดังนั้นมาเริ่มทำความเข้าใจ และ สร้าง Data Intelligence กัน

Data Intelligence คืออะไร
เป็นคำที่ใช้อธิบายความเป็นจริงของข้อมูลเชิงลึก
เป็นคำที่ใช้อธิบายความหมายของข้อมูลเชิงลึก
เป็นคำที่ใช้อธิบายว่าข้อมูลมีความสำคัญและคุณค่าอย่างไร
เพื่อทำให้เราสามารถดึงสิ่งที่มีประโยชน์ออกมาจากข้อมูลเหล่านั้นได้
ซึ่งมันเป็นเป้าหมายหลักของทุก ๆ คน

ยิ่งในปัจจุบันมีการพูดถึงเรื่อง
Big Data
Big Data Analytic
Data Discovery
Data Mining
Machine Learning
และคำอื่น ๆ อีกมากมาย
รวมทั้งเทคโนโลยีที่เกิดมาอีกมากมาย
ดังนั้นต้องระมัดระวังกันไว้ด้วย
เพราะว่ามีการใช้งานเยอะ และ ใช้งานผิด ๆ กันมาก !!

ให้คิดไว้เสมอว่า เราจะเพิ่ม Data Intelligence ได้อย่างไร ?
เพื่อดึงเอาสิ่งที่มีคุณค่าจากข้อมูลออกมา
เพื่อนำมาสร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจต่าง ๆ

Data Intelligence นั้นสามารถแบ่งเป็นกลุ่มได้ดังนี้

การแบ่งกลุ่มเพื่อทำให้เราเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูล
และความต้องการต่าง ๆ มากยิ่งขึ้น
รวมทั้งทำให้เราเข้าใจความต้องการอีกด้วย
ซึ่งจะเรียกว่า Data IQ แสดงดังรูป

data-iq2

คำอธิบาย

เริ่มจาก Static Report
เป็นรายงานทั่วไปที่จะตอบคำถามต่าง ๆ ที่เราต้องการ
ซึ่งเป็นสิ่งที่เฉพาะเจาะจงมาก ๆ
โดยใน Data IQ นั้นใช้ประโยชน์ได้น้อยที่สุด
และเป็นงานที่น่าเบื่อที่สุด
แต่เป็นสิ่งที่ใช้งานมากที่สุด !!!

Dashboard
ทำการแสดงข้อมูล และ คำตอบต่าง ๆ ที่เราต้องการ
และทำการ update ข้อมูลเหล่านั้นแบบ real-time
แต่ข้อมูลที่แสดงใน dashboard นั้น
จะตอบคำถามเท่าที่เราตั้งไว้ตั้งแต่แรก
ซึ่งไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ทำให้มันไม่ค่อยยืดหยุ่นสักเท่าไรนัก

Outlier หรือ ข้อมูลที่ผิดปกติ
เราสามารถค้นหาและตรวจจับข้อมูลเหล่านี้ได้
เพื่อนำมาวิเคราะห์หาโอกาส และ คำเตือนต่าง ๆ ได้
บางครั้งข้อมูลเหล่านี้อาจจะมีขนาดใหญ่มาก ๆ
หรือเล็กมาก ๆ จนไม่สามารถมองเห็นด้วยตา
มันทำให้เราเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ในมือมากยิ่งขึ้น

Correlation หรือ ความสัมพันธ์ของข้อมูล
เราสามารถค้นหาและตรวจจับข้อมูลเหล่านี้ได้
เพื่อค้นหาข้อมูลที่มีความสำคัญ
เช่นเมื่อข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงจะส่งผลกระทบอย่างไรบ้าง ?
แนวโน้มของข้อมูลเป็นอย่างไร ?
รูปแบบของข้อมูลเป็นอย่างไร ?

Prediction หรือ การทำนายสิ่งต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
เป็นสิ่งที่มีประโยชน์อย่างมาก
แต่มักมีข้อจำกัดที่มาจากข้อมูลนั่นเอง
เช่นข้อมูลที่นำมาใช้ในการทำนายไม่ถูกต้อง ไม่ครบ หรือ เลือกข้อมูลผิด เป็นต้น

แต่ถ้าสามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ไปได้
จะทำให้การ Prediction มีประโยชน์อย่างสุด ๆ ไปเลย

Pattern recognition แปลเป็นไทยคือ การรู้จำรูปแบบ !!
เป็นคำที่พูดถึงกันอย่างกว้างขวาง และ มีประสิทธิภาพอย่างสูง
ซึ่งมันประกอบไปด้วยแนวคิดต่าง ๆ ดังต่อไปนี้

  • Outlier detection
  • Correlation information
  • Prediction

ใช้สำหรับการแจ้งเตือนผู้ใช้งานในเรื่องต่าง ๆ ที่ให้ความสนใจ
ทั้งฝั่ง business และ customer

ดังนั้นก่อนอื่น ๆ คุณต้องตอบให้ได้ก่อนว่า ต้องการอะไรกันแน่ ?

เพื่อทำให้เข้าใจว่า เราต้องใช้ Data Intelligence รูปแบบใดบ้าง
แต่ส่วนใหญ่มักนำหลาย ๆ ชนิดมาทำงานร่วมกัน

โดยที่ฝั่งขวาบนของ Data IQ นั้น
เป็นส่วนที่มีประโยชน์ และ ประสิทธิภาพอย่างมาก
แต่ก็มาพร้อมกับความยาก และ ซับซ้อนเช่นกัน
เนื่องจากต้องการทั้งคน เทคโนโลยี และ เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อสร้างระบบขึ้นมา

สุดท้ายแล้ว ลองถามตัวเราเองสิว่า
เรายังทำเพียงแค่สร้างรายงานทั่วไปกันอยู่อีกหรือ ?

61896572