มุมมองสี่มิติของข้อมูลขนาดใหญ่ | คมชัดลึก

               ขอกล่าวสวัสดีปีใหม่กับผู้อ่านหน้าไอที วันอาทิตย์ หนังสือพิมพ์คม ชัด ลึก ที่รักทุกท่าน ในฐานะที่ได้ติดตามอ่านกันมาโดยตลอดและหวังว่าจะคงติดตามสาระดีๆ ที่จะนำมาเสนอกันต่อไปในปีนี้และในอนาคตข้างหน้าด้วยเช่นกัน และวันนี้ก็มีบทความดีๆ จาก นายวัชรสิทธิ์ สันติสุขนิรันดร์ ผู้จัดการประจำประเทศไทย ฮิตาชิ ดาต้า ซิสเต็มส์ พีทีอี ลิมิเต็ด เกี่ยวกับการบริหารข้อมูลในมุมมอง 4 มิติ และการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแก่ธุรกิจ มานำเสนอ โดยหวังว่าจะเป็นประโยชน์แก่ผู้ประกอบการ ผู้เชี่ยวชาญด้านการวางระบบฐานข้อมูล และผู้อ่านทั่วไปที่อาจจะได้แง่คิดในการเริ่มทำธุรกิจของตนเองโดยอาศัย "ข้อมูล" เป็นแหล่งทำเงิน 

                ในปี 2544 นายดั๊ก เลน นักวิเคราะห์จากบริษัท เมตา กรุ๊ป (ปัจจุบันคือบริษัท การ์ทเนอร์ จำกัด) ได้นิยามคำว่า มุมมองสามมิติของการจัดการข้อมูลว่า หมายถึง ปริมาณ (volume) ความหลากหลาย (variety) และความเร็ว (velocity) โดยในปัจจุบัน บริษัทการ์ทเนอร์ ยังคงเดินหน้าใช้โมเดลนี้ช่วยองค์กรต่างๆ ให้เกิดความเข้าใจในข้อมูลขนาดใหญ่และค้นหารูปแบบต่างๆ ที่มีอยู่ภายในข้อมูลเหล่านั้น เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดียิ่งขึ้น โดยล่าสุดรายงานจากบริษัท ไอดีซี ได้เพิ่ม “มูลค่า” (value) ให้เป็นมิติข้อมูลที่สี่ นอกเหนือจาก ปริมาณ ความรวดเร็ว และความหลากหลาย

                 การดึง “มูลค่าเชิงกลยุทธ์” ออกมาจากข้อมูลที่กำลังเพิ่มจำนวนขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งมีความหลากหลาย และมีขนาดมหาศาลนั้น สามารถสร้างประโยชน์อย่างมากให้แก่องค์กรหรือแม้แต่สังคมโดยรวมได้ ตัวอย่างความสำเร็จมีให้เห็นแล้วอย่างมากมาย โดยกรณีตัวอย่างที่มีชื่อเสียงที่สุด เช่น ผู้ประกอบการด้านข้อมูลขนาดใหญ่ อย่าง Amazon และ Google ที่ให้ความสำคัญอย่างมากต่อข้อมูลการคลิก (click streams) ที่เชื่อมโยงกับตำแหน่งการจัดวางโฆษณา สำหรับตัวอย่างอื่นๆ ได้แก่ Walmart และ 7-Eleven ที่ใช้ข้อมูลเพื่อช่วยในการจัดเตรียมสต็อกสินค้าและการส่งเสริมการขาย จึงเป็นเหตุผลสำคัญที่องค์กรธุรกิจและผู้นำด้านไอทีทั้งหมดจะต้องเข้าใจในสี่มิติของข้อมูลขนาดใหญ่ รวมทั้งจะต้องเรียนรู้ด้วยว่า กลยุทธ์ระบบจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมสามารถสร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับการขยายตัวทางธุรกิจในอนาคตได้อย่างไร

                ในบริบทของข้อมูลขนาดใหญ่นั้น "ปริมาณ" หมายถึงจำนวนข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้น ปริมาณอาจมีความแตกต่างกันระหว่างภาคอุตสาหกรรมและภาคส่วนบุคคล ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ โดยปกติจะสามารถจัดการกับข้อมูลได้มากถึงระดับเอ็กซาไบต์ (1 ล้านล้านเทราไบต์) ขณะที่ร้านค้าปลีกจะจัดการข้อมูลในแต่ละรายการที่มีการเปลี่ยนแปลง (Transaction) ที่ระดับเพตาไบต์ (1,024 เทราไบต์) อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าขนาดของข้อมูลจะมากน้อยเพียงใด องค์กรธุรกิจทั้งสองรูปแบบนี้ต้องพบกับความท้าทายของปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่กำลังเพิ่มจำนวนขึ้นอย่างต่อเนื่อง อันเป็นผลมาจากวิวัฒนาการของเทคโนโลยีและแนวทางปฏิบัติใหม่ๆ ทางธุรกิจ
 แนวทางแก้ไขปัญหาปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่นั้น คือความสามารถในการปรับขยายของระบบจัดเก็บข้อมูลที่ครอบคลุมหลายมิติ โดยสามารถปรับขยายในแนวตั้ง (scale up) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงเฉพาะบุคคล ปรับขยายในแนวนอน (scale out) เพื่อการเข้าถึงแบบกระจาย และปรับขยายในแนวลึก (scale deep) เพื่อการเข้าถึงทรัพยากรระบบจัดเก็บข้อมูลแบบเสมือนที่ต่างชนิดกันได้อย่างครอบคลุม ซึ่งจากข้อมูลของบริษัท การ์ทเนอร์ พบว่าปริมาณข้อมูลทั่วโลกจะขยายตัวอย่างน้อย 59% ต่อปี

                มิติที่สี่ - มูลค่าของข้อมูลขนาดใหญ่

                "มูลค่า" ของข้อมูลขนาดใหญ่มาในรูปแบบของสารสนเทศที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล จะเห็นได้ว่ามีตัวอย่างมากมายที่แสดงให้เห็นว่า ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาซึ่งมูลค่าแก่บริษัทขนาดใหญ่และเล็กได้ด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาใหม่ๆ และเชื่อมโยงเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเป็นสารสนเทศที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถขยายตัว และเพิ่มขีดความสามารถด้านการแข่งขันได้ในระดับสูงสุด ในช่วงต้นของเอกสารนี้ เราได้ยกตัวอย่าง Amazon, Google, Walmart และ 7-Eleven ซึ่งทั้งหมดนี้ได้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าพวกเขาสามารถค้นพบมูลค่าในข้อมูล ขนาดใหญ่ได้อย่างเห็นผลการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) และการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงแต่ละรายการ (Transaction) โดยใช้การคัดแยก การถ่ายโอน และการโหลด (Extract/Transform/Load), NoSQL, Hadoop และฐานข้อมูล ในหน่วยความจำหลัก (in-memory) ถือเป็นโซลูชั่นที่ดีเยี่ยมสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ถูกสร้างโดยองค์กรธุรกิจและมนุษย์ อย่างไรก็ตาม โซลูชั่นเหล่านี้อาจไม่สามารถตอบสนองความต้องการด้านมูลค่าข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ในอนาคต ซึ่งเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่สร้างขึ้นจากเครื่องเป็นหลัก

                ฮิตาชิ ดาต้า ซิสเต็มส์ เชื่อว่า "มูลค่า" ของข้อมูลขนาดใหญ่ในอนาคตจะต้องใช้แนวทางใหม่ๆ ในการบริหารจัดการ เนื่องจากชนิดของข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เช่น การสแกนสมองหรือ MRI ปัจจุบันมีบุคลากรและระบบที่มีความสามารถในการเขียนและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อยู่แล้ว แต่ก็จำเป็นต้องใช้ความรู้และความสามารถที่ไม่เคยมีมาก่อน เพื่อเปรียบเทียบชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเหล่านี้กับสิ่งที่มีอยู่ในอดีต ซึ่งอาจมีอายุยาวนานกว่า 10 ปีหรือมากกว่านั้น และจากแนวโน้มข้อมูลปัจจุบันและความต้องการของผู้ใช้ที่เปลี่ยนไปได้ยืนยันให้เห็นแล้วว่า โมเดลและสถาปัตยกรรมที่มีอยู่นั้น ไม่เพียงพอที่จะดึงมุมมองเชิงลึกจากข้อมูล ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะข้อมูลที่เครื่องสร้างขึ้น

                ดังนั้นฮิตาชิจึงได้คิดค้นโซลูชั่น "คลาวด์ สามชั้นสำหรับข้อมูล 4 มิติ" ที่ประกอบด้วยส่วนประกอบหลักสามส่วน ได้แก่ ระบบคลาวด์สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน ระบบคลาวด์สำหรับเนื้อหา และระบบคลาวด์สำหรับสารสนเทศ โดยทั้งหมดนี้ยึดตามแนวทางของ ฮิตาชิ ดาต้า ซิสเต็มส์ เกี่ยวกับโซลูชั่นระบบจัดเก็บข้อมูลเพื่อจัดการค่าพารามิเตอร์ในสี่มิติ ได้แก่ ปริมาณ ความเร็ว ความหลากหลาย และมูลค่า

                เพื่อรองรับการใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความหลากหลายและมีมิติต่างๆ ได้อย่างครอบคลุมและเป็นประโยชน์

                ความต้องการ "มูลค่า" ของข้อมูลขนาดใหญ่ในอนาคต มีความเฉพาะเจาะจงสูงมาก ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยขีดความสามารถที่ครอบคลุมของกลุ่มบริษัทฮิตาชิ ในมุมนี้จะเห็นได้ว่า ฮิตาชิ มีความแข็งแกร่งแตกต่างจากบริษัทอื่นอย่างชัดเจน ด้วยจำนวนบริษัทสาขา 900 แห่ง ที่มีความชำนาญและมีความเชี่ยวชาญเชิงลึกในด้านข้อมูลอย่างรอบด้าน ตัวอย่างเช่น ฝ่ายการแพทย์ของ ฮิตาชิ จะสร้าง MRI ที่ไม่เพียงแต่ถ่ายภาพสแกนเท่านั้น แต่จะทำการวิเคราะห์ภาพถ่ายดังกล่าวด้วย

                ในฝ่ายระบบขนส่ง ฮิตาชิ ได้พัฒนาโซลูชั่นที่ครอบคลุม ตั้งแต่รถไฟความเร็วสูง (หัวกระสุน) ในญี่ปุ่นไปจนถึงระบบรถไฟไฮบริดสำหรับมหกรรมกีฬาโอลิมปิก ณ กรุงลอนดอน ขณะที่อีกฝ่ายหนึ่งของ ฮิตาชิ ได้สร้างกล้องชนิดพิเศษที่มีซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าสำหรับตรวจจับและติดตามตัวบุคคล และยังใช้สำหรับวิเคราะห์การแสดงออกทางสีหน้าของบุคคลที่ตอบสนองต่อสิ่งเร้า เช่น โฆษณา ในปัจจุบันยังไม่มีบริษัทอื่นใดในโลกที่มีความเชี่ยวชาญรอบด้านเช่นนี้ ซึ่งรวมถึงด้านพลังงาน การขนส่ง การแพทย์ และการเงินด้วย ขีดความสามารถดังกล่าวล้วนแต่มีเทคโนโลยีสารสนเทศเป็นแกนหลัก และจากการแบ่งปันมุมมองร่วมกันทั้งกลุ่มบริษัทของ ฮิตาชิ นี่เอง ที่ช่วยสนับสนุนให้ ฮิตาชิ ดาต้า ซิสเต็มส์ ก้าวสู่การเป็นบริษัทที่มีความโดดเด่นอย่างมากในด้านการแก้ไขปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่ในอนาคต