September 19, 2018
Ad Top Header
×

Warning

JUser: :_load: Unable to load user with ID: 805

JUser: :_load: Unable to load user with ID: 6847

23 Technology Deep Shift : 11 บิ๊กดาต้าเพื่อการตัดสินใจ Big Data for Decisions

December 14, 2017 384

จุดพลิกผัน: มีรัฐบาลแห่งแรก ที่จะประกาศเลิกการสำรวจสำมะโนประชากรแบบเดิม โดยเปลี่ยนมาใช้จากแหล่งข้อมูลแบบบิ๊กดาต้าแทน (Big-Data Sources) 

ภายในปี 2025:  85 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสำรวจคาดว่าจุดพลิกผันดังกล่าวจะเกิดภายในปีนั้น

   

มีข้อมูลเกี่ยวกับชุมชนเกิดขึ้นมากกว่าที่เคยมีมา และความสามารถในการทำความเข้าใจและจัดการกับข้อมูลดังกล่าว ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นตลอดเวลา รัฐบาลอาจเริ่มค้นพบว่าวิธีรวบรวมข้อมูลแบบเดิมๆ ไม่เป็นที่ต้องการอีกแล้ว และอาจหันไปหาเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า เพื่อเปลี่ยนโปรแกรมปัจจุบันให้เป็นแบบอัตโนมัติ และให้บริการแก่พลเมืองและลูกค้าด้วยวิธีการใหม่ๆ มีนวัตกรรมมากขึ้น การนำบิ๊กดาต้ามาใช้จะช่วยให้สามารถตัดสินใจในอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันของธุรกิจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้นอย่างกว้างขวาง การตัดสินใจแบบอัตโนมัติสามารถลดความยุ่งยากแก่พลเมือง ช่วยให้ธุรกิจและรัฐบาลสามารถจัดหาบริการและการสนับสนุนแบบเรียลไทม์ในทุกๆ เรื่อง เช่น ปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า การยื่นและการชำระภาษีอัตโนมัติ เป็นต้น

 

ความเสี่ยงและโอกาสในการใช้บิ๊กดาต้า เพื่อประกอบการตัดสินใจเป็นสิ่งที่สำคัญมาก เพราะการสร้างความเชื่อมั่นในข้อมูลและอัลกอริธึ่ม (ขั้นตอนวิธี) ที่ใช้เพื่อการตัดสินใจนั้นเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากพลเมืองมีความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว และการสร้างความรับผิดชอบในส่วนของภาคธุรกิจและโครงสร้างทางกฎหมาย จะต้องมีการปรับเปลี่ยนความคิด รวมถึงมีแนวทางที่ชัดเจนในการจัดเก็บโปรไฟล์ของข้อมูลด้านต่างๆ เพื่อป้องกันผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด การใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าได้เข้ามาแทนที่กระบวนการ ซึ่งปัจจุบันนี้เป็นสิ่งที่ต้องทำด้วยตัวเองนั้น อาจทำให้งานบางอย่างกลายเป็นสิ่งล้าสมัย แต่ขณะเดียวกันก็อาจสร้างงานกลุ่มใหม่ และโอกาสซึ่งปัจจุบันยังไม่มีอยู่ในตลาดได้

 

ผลกระทบเชิงบวก

- การตัดสินใจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น

- การตัดสินใจแบบเรียลไทม์มากขึ้น

- ข้อมูลที่เปิดกว้างเพื่อสร้างนวัตกรรม

- งานสำหรับนักกฎหมาย/ ทนายความ

- ลดความยุ่งยากและสามารถให้บริการแก่พลเมืองอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

- ประหยัดต้นทุน

- เกิดหมวดงานใหม่

 

ผลกระทบเชิงลบ

- การสูญเสียงาน

- ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว

- ความรับผิดชอบ (ใครเป็นเจ้าของอัลกอริธึ่ม?) 

- ความเชื่อถือ (จะเชื่อถือข้อมูลได้อย่างไร?) 

- การแย่งชิงอัลกอริธึ่ม

 

ไม่ชัดเจนหรือเป็นไปได้ทั้งสองทาง

- การจัดทำโปรไฟล์

- การเปลี่ยนแปลงในกฎระเบียบ โครงสร้างธุรกิจและกฎหมาย

 

การเปลี่ยนแปลงในพฤติการณ์

ปริมาณข้อมูลธุรกิจทั่วโลก ของบริษัททุกแห่งเพิ่มขึ้นสองเท่าทุกๆ 1.2 ปี

ที่มา: “A Comprehensive List of Big Data Statistics,” Vincent Granville, October 21, 2014:

 HYPERLINK “http://www.bigdatanews.com/profiles blogs/a-comprehensive-list-of-big-data-statistics” http://www.bigdatanews.com/profiles/blogs/a-comprehensive-list-of-big-data-statistics

 

“เกษตรกรจากไอโอวาจนถึงอินเดียต่างก็ใช้ข้อมูลจากเมล็ดพันธุ์ ดาวเทียม เซนเซอร์ และแทรกเตอร์เพื่อช่วยเรื่องการตัดสินใจว่าจะปลูกอะไร ปลูกเมื่อไร จะขนส่งความสดของอาหารจากฟาร์มสู่ช้อนส้อม และจะปรับตัวเข้ากับสภาพอากาศที่เปลี่ยนไปให้ดีขึ้นได้อย่างไร” 

ที่มา: “What’ s the Big Deal with Data,” BSA   The Software Alliance,

 

“เพื่อให้ข้อมูลแก่ลูกค้าร้านอาหารเกี่ยวกับร้านที่ไม่ถูกหลักอนามัยได้ดีขึ้น ทางการของซานฟรานซิสโก จึงเริ่มประสานงานเป็นการนำร่องกับ Yelp ซึ่งเป็นการรวบรวมข้อมูลการตรวจสอบสุขอนามัยของร้านอาหารในเมือง บนหน้าเพจรีวิวร้านอาหารของเว็บไซต์ดังกล่าว เช่น ถ้าคุณเปิดไปที่หน้าเพจร้านอาหาร Tacos El Primo มันจะแสดงคะแนนด้านสุขอนามัย 98 จาก 100 คะแนน การจัดอันดับของ Yelp เป็นประโยชน์ค่อนข้างมาก เพราะนอกจากจะทำหน้าที่เป็นกระบอกเสียงแก่เมือง ในการป่าวประกาศแก่ผู้อยู่อาศัยเกี่ยวกับอันตรายในอาหารแล้ว การประสานความร่วมมือดังกล่าว ยังเป็นวิธีทำให้ร้านอาหารที่ทำผิดซ้ำซากรู้สึกละอายใจและหันมาปฏิบัติตามมาตรฐานด้านสุขอนามัยมากขึ้น” 

ที่มา:  HYPERLINK “http://www.citylab.com/cityfixer/2015/043-cities-using-open-data-in-creative-ways-to-solve-problems/391035/” http://www.citylab.com/cityfixer/2015/043-cities-using-open-data-in-creative-ways-to-solve-problems/391035/