เราอาศัยอยู่ในโลกที่มีการเชื่อมต่อกันมากเกินไปซึ่งทุกการโต้ตอบจะสร้างข้อมูล จากเสียงของเราที่บันทึกโดยผู้ช่วยเสมือนไปจนถึงรูปภาพและวิดีโอที่แชร์บนเครือข่ายสังคมการไหลของข้อมูลอย่างต่อเนื่องจะป้อนข้อมูลที่เรียกว่า “ยุคของ” ข้อมูล hype มันกําลังพูดถึง AI (Generative หรือไม่) น่าเสียดายที่ฉันเห็นว่ามีความชัดเจนเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานบางประการที่จําเป็นในการดึงคุณค่าทั้งหมดของเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมประเภทนี้.
ตามรายงานของ IDC ปริมาณข้อมูลโดยรวมควรเกิน 175 เซตตะไบต์ภายในสิ้นปี 2568, การเติบโตแบบก้าวกระโดดขับเคลื่อนโดย Internet of Things (IoT) ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และบริการดิจิทัล.
การระเบิดของข้อมูลนี้ทําให้จําเป็นต้องเข้าใจ จัดเก็บ และเหนือสิ่งอื่นใด คือการใช้ข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์ นี่คือแนวคิดพื้นฐาน เช่น คลังข้อมูล, ดาต้าเลคส์ และ ข้อมูลขนาดใหญ่, พวกเขาได้เปลี่ยนแปลงวิธีที่บริษัทต่างๆ ตัดสินใจและกําหนดกลยุทธ์ของตน.
ข้อมูล, เพื่อให้เป็นประโยชน์, จําเป็นต้องมีการจัดระเบียบและเข้าถึงได้ นี้เริ่มต้นด้วย การจัดเก็บ, ดําเนินการบนกรอบตั้งแต่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมไปจนถึงแพลตฟอร์มที่ทันสมัยเช่น คลังข้อมูล (พื้นที่เก็บข้อมูลที่จัดระเบียบซึ่งปรับให้เหมาะสมสําหรับการสืบค้น) และ ดาต้าเลคส์ (โดยที่ข้อมูลดิบ โครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างถูกจัดเก็บโดยไม่มีสคีมาที่กําหนดไว้).
5V ของ Big Data
แนวคิดของ Big Data มักถูกอธิบายโดย 5Vs:
- 金额: ข้อมูลจํานวนมหาศาลที่สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง.
- ความเร็ว: ข้อมูลนี้ผลิตและประมวลผลได้เร็วแค่ไหน.
- ความหลากหลาย: ความหลากหลายของรูปแบบ ตั้งแต่ข้อความ วิดีโอ ข้อมูลโซเชียลมีเดีย ไปจนถึงเซ็นเซอร์ IoT.
- ความจริง : คุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูล.
- มูลค่า: ศักยภาพสําหรับข้อมูลเชิงลึกที่ข้อมูลสามารถนําเสนอได้.
บริษัทที่สามารถรวมองค์ประกอบเหล่านี้เข้ากับการดําเนินงานของตนจะเปลี่ยนข้อมูลเป็น สินทรัพย์เชิงกลยุทธ์, ใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและคาดการณ์แนวโน้ม.
กลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: การตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วนและปรับให้เหมาะสม
การวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นสิ่งจําเป็นในบริบทของ การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4, ในกรณีที่ระบบอัตโนมัติ การเชื่อมต่อ และ AI ได้กําหนดนิยามใหม่ของความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจ องค์กรต่างๆ ก็รวมกันเป็นหนึ่งเดียวกัน สัญชาตญาณของผู้บริหาร com การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์, บริษัทต่างๆ เช่น Amazon, Netflix และ General Electric แสดงให้เห็นว่าการใช้ข้อมูลเชิงกลยุทธ์สามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้อย่างไร.
ตัวอย่างเช่น Amazon เป็นกรณีคลาสสิกของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อแนะนําผลิตภัณฑ์ เพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง และมอบประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัว.
Netflix โดดเด่นด้วยความสามารถในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการดูเพื่อตัดสินใจว่าจะผลิตซีรีส์และภาพยนตร์ใด หลีกเลี่ยงการลงทุนในโครงการที่ไม่ค่อยได้รับความนิยมและประหยัดเงินได้หลายล้านดอลลาร์.
ในภาคอุตสาหกรรม General Electric (GE) ใช้เซ็นเซอร์ IoT เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของเครื่องจักร คาดการณ์ความล้มเหลว และลดต้นทุนการดําเนินงาน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการบูรณาการ Big Data เข้ากับ AI สามารถนํามาซึ่งประสิทธิภาพและนวัตกรรมได้อย่างไร
ในระดับอุตสาหกรรม.
การใช้ AI ในคุณภาพข้อมูล
เพื่อควบคุมศักยภาพของข้อมูล บริษัท หลายแห่งหันมาใช้ AI อัลกอริธึมขั้นสูงช่วยให้สามารถระบุรูปแบบที่ซับซ้อนการทํานายสถานการณ์และระบบอัตโนมัติในการตัดสินใจ.
อย่างไรก็ตาม คุณภาพของข้อมูลเป็นสิ่งสําคัญ การศึกษาแสดงให้เห็นว่า ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันหรือไม่ถูกต้องอาจทําให้สูญเสียทางการเงินได้, เช่นเดียวกับกรณีของบริษัทที่ใช้เงินหลายล้านไปกับแคมเปญการตลาดจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ความจริง ข้อมูลมีความสําคัญพอๆ กับการลงทุนในเทคโนโลยีการวิเคราะห์.
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาการวิเคราะห์ข้อมูลได้เปลี่ยนจากการเป็นหัวข้อทางเทคนิคมาเป็นวาระเชิงกลยุทธ์ในคณะกรรมการบริหาร ตามรายงาน MIT Sloan Management Review, 87% จากผู้นําธุรกิจ พวกเขาระบุว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งจําเป็นเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ขององค์กร นอกจากนี้ เอไอเจเนอเรชัน และเครื่องมืออย่าง แชทGPT พวกเขากําลังถูกใช้เพื่อสร้างการจําลองและสํารวจสถานการณ์สมมติในการประชุมผู้บริหาร.
ก้าวสู่การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 5
ในขณะที่เราก้าวไปข้างหน้าสู่ การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 5 , ความสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติและการปรับแต่งของมนุษย์กลายเป็นเรื่องสําคัญ การวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยแนวทางที่ใช้งานง่ายยิ่งขึ้น ทําให้เกิดสภาพแวดล้อมที่การตัดสินใจมีพื้นฐานมาจากตัวเลขแต่เสริมด้วยประสบการณ์ของมนุษย์.
อนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลชี้ให้เห็นถึงแนวโน้มที่สัญญาว่าจะเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางธุรกิจต่อไป หนึ่งในนั้นคือ Data as a Service (DaaS) ซึ่งบริษัทต่างๆ จะสร้างรายได้จากข้อมูลของตนและให้บริการแก่ธุรกิจอื่นๆ เพื่อสร้างโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่ๆ.
ในขณะเดียวกัน ความเป็นส่วนตัวและกฎระเบียบได้รับความสําคัญจากกฎหมาย เช่น กฎระเบียบคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (GDPR) และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (LGPD) ซึ่งเน้นย้ําถึงความจําเป็นในการกํากับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่งและมีความรับผิดชอบ นอกจากนี้ ความต้องการข้อมูลเชิงลึกในทันทีที่เพิ่มขึ้น ได้ขับเคลื่อนความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการสตรีมข้อมูล ช่วยให้สามารถวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการตัดสินใจที่คล่องตัวมากขึ้น.
ดังนั้นการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงเวลาของ Generative AI จึงไม่ได้เป็นเพียงข้อได้เปรียบทางการแข่งขันอีกต่อไป พวกเขากลายเป็น ความต้องการเชิงกลยุทธ์. บริษัทที่เชี่ยวชาญเทคโนโลยีเหล่านี้เจริญเติบโตในตลาดที่มีพลวัตและท้าทายมากขึ้น.
การบูรณาการข้อมูลเข้ากับเทคโนโลยีและความเชี่ยวชาญของมนุษย์สัญญาว่าจะกําหนดอนาคตของการตัดสินใจทางธุรกิจ และนําไปสู่ยุคใหม่ของนวัตกรรมและการเติบโต ซึ่งขับเคลื่อนด้วยความประหลาดใจที่ความแปลกใหม่ที่สร้างโดย AI บางอย่างมอบให้เราทุกสัปดาห์.
