ชี้ 10 เทรนด์ดาต้า ใน 4 ปี 75% ใช้ AI
การ์ทเนอร์ อิงค์ ชี้ 10 อันดับเทรนด์เทคโนโลยีด้านการวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลปี 2563 ช่วยผู้บริหารฝ่ายข้อมูลพาองค์กรฝ่าวิกฤติโควิด-19 พร้อมเตรียมพลิกฟื้นกิจการหลังจากนี้
นางริต้า ซัลแลม รองประธานฝ่ายวิจัยการ์ทเนอร์ อิงค์ กล่าวว่า แนวทางสำคัญเพื่อพลิกฟื้นและวางแผนธุรกิจรับมือกับความผกผันของเศรษฐกิจหลังโควิด-19 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คือ การผลักดันกลยุทธ์องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยดาต้า ผู้บริหารฝ่ายข้อมูลขององค์กรจึงต้องอาศัยโซลูชันที่ตอบโจทย์เรื่องการเข้าถึงข้อมูลและการประมวลผลที่รวดเร็วแม่นยำ พร้อมทั้งความสามารถในการสเกลระบบวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อรองรับรูปแบบการทำงานใหม่ๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้”
รายงานจากการ์ทเนอร์ อิงค์ เผย 10 เทรนด์ของดาต้าและเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ผู้บริหารฝ่ายข้อมูลพิจารณาใช้เป็นแนวทางเร่งพลิกฟื้นกิจการและสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างต่อเนื่องหลังสถานการณ์โควิด-19 คลี่คลายดังนี้ 1. ปัญญาประดิษฐ์ AI ที่ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น มาพร้อมกับหน้าที่เพิ่มขึ้นขึ้น โดยภายในสิ้นปี 2567 องค์กร 75% จะเปลี่ยนไปใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือเอไอ (AI) อย่างจริงจัง ส่งผลให้เกิดการสตรีมข้อมูลและการวิเคราะห์โครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้น 5 เท่า
เทรนด์ 2 : แดชบอร์ดยังจำเป็นอยู่หรือไม่? (Decline of the Dashboard) โดยการรายงานผลแบบไดนามิกที่เน้นมอบประสบการณ์แก่ผู้ใช้งานจริงได้อัตโนมัติจะเข้ามาแทนที่คอนเทนท์บนแดชบอร์ดรูปแบบเดิมจากที่เคยโชว์สรุปผลแบบรูปภาพ point-and-click และผลสำรวจการใช้งาน ด้วยเทคโนโลยี augmented analytics หรือ NLP จะเข้าวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกอ้างอิงจากบทบาทหน้าที่และประสบการณ์ใช้งานจริงและจะสตรีมคอนเทนท์ที่ตอบโจทย์การใช้งานไปยังผู้ใช้แต่ละรายได้อัตโนมัติ ส่งผลให้ผู้ใช้ ใช้เวลาบนแดชบอร์ดที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าน้อยลง
เทรนด์ 3 : บริหารจัดการข้อมูลแบบสมาร์ท เร่งกระบวนการตัดสินใจได้เร็วและดีขึ้น (Decision Intelligence) ในปี 2566 องค์กรขนาดใหญ่มากกว่า 33% จะมีทีมนักวิเคราะห์ข้อมูลปฏิบัติงานในด้าน Decision Intelligence รวมถึง Decision Modeling โดยการทำงานในด้าน Decision Intelligence จะนำไปสู่การกำหนดเกณฑ์การวิเคราะห์มากมาย
เทรนด์ 4 : X Analytics ทฤษฎี “X analytics” ของการ์ทเนอร์เป็นคำศัพท์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย โดย X ถูกกำหนดให้เป็นตัวแปลข้อมูลด้านการวิเคราะห์ของช่วงเนื้อหาที่แตกต่างกันครอบคลุ
ทั้งข้อมูลดิบและข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลพร้อมใช้งาน เช่น การวิเคราะห์ข้อความ วิดีโอ เสียง และข้อมูลอื่นๆ
เทรนด์ 5 : กระบวนการปรับแต่งข้อมูลอัตโนมัติ (Augmented Data Management) โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งและเอไอช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและพัฒนาศักยภาพไปสู่การวิเคราะห์ ข้อมูลอภิพันธุ์ (Metadata) ที่ใช้ตรวจสอบบัญชี ความสัมพันธ์ของข้อมูล และการรายงานในรูปแบบไดนามิกซิสเต็มส์
เทรนด์ 6 : Cloud เป็นของที่ต้องมี (Cloud is a Given) โดยภายในปี 2565 คลาวด์ สาธารณะ( Public Cloud) จะมีบทบาทสำคัญต่อการคิดค้นนวัตกรรมทางด้านการวิเคราะห์และข้อมูลถึง 90% เนื่องจากข้อมูลและการวิเคราะห์ถูกย้ายขึ้นไปอยู่บนคลาวด์ โดยผู้บริหารฝ่ายข้อมูลยังมีความท้าทายสำคัญในการมองหาบริการที่เหมาะสมและสอดรับกับรูปแบบการใช้งานต่างๆ เพื่อลดค่าใช้จ่ายที่จะเกิดจากการใช้โซลูชันที่ไม่รองรับการขยายระบบที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
เทรนด์ 7 : การปะทะกันของโลกแห่งข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data and Analytics Worlds Collide) โดยปกติการเลือกใช้เทคโนโลยีดาต้าและอนาไลติกส์จะแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร โดยใช้อัตลักษณ์และรูปแบบการบริหารจัดการของแต่ละองค์กรมาพิจารณาเลือกเทคโนโลยีให้เหมาะกับการใช้งาน ผู้จำหน่ายโซลูชันจะเสนอขาย เวิร์กโฟล์วแบบครบวงจรโดยเปิดใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยี augmented analytics ซึ่งยากต่อการแยกแยะความแตกต่างของ 2 ตลาด
เทรนด์ 8 : ตลาดและการแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Marketplaces and Exchanges)ในปี 2565 องค์กรขนาดใหญ่ราว 35% จะกลายเป็นทั้งผู้ซื้อและผู้ขายข้อมูลผ่านออนไลน์มาร์เก็ตเพลส โดยโตจาก 25% ในปี 2563 ซึ่งแพลตฟอร์มการแลกเปลี่ยนข้อมูลและดาต้ามาร์เก็ตเพลสจะกลายเป็นแหล่งรวมข้อมูลออนไลน์เดียวที่จัดเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ไว้สำหรับนำไปใช้และลดต้นทุนให้กับองค์กร
เทรนด์ 9 : บล็อกเชนที่อยู่ในดาต้าและการวิเคราะห์ข้อมูล (Blockchain in Data and Analytics) เทคโนโลยีบล็อกเชนชี้ให้เห็นความท้าทายสำคัญสองสิ่งเกี่ยวกับดาต้าและการวิเคราะห์ อย่างแรก คือ บล็อกเชน รวบรวมข้อมูลสินทรัพย์และธุรกรรมทั้งหมด และอย่างที่สอง คือ บล็อกเชนมีความโปร่งใสแม้เครือข่ายมีความซับซ้อนและผู้ใช้หลากหลาย
เทรนด์ 10 : ความสัมพันธ์สร้างรากฐานแก่ข้อมูลและเพิ่มคุณค่าในการวิเคราะห์ (Relationships Form the Foundation of Data and Analytics Value) โดยในปี 2566 องค์กรต่างๆ ทั่วโลกราว 30% จะใช้เทคโนโลยีกราฟในการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยกราฟ เป็นเทคนิคหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ข้อมูลนั้นถูกจัดให้อยู่ในรูปแบบเชิงความสัมพันธ์
หนังสือพิมพ์ฐานเศรษฐกิจ ฉบับ 3,590 หน้า 16 วันที่ 9 - 11 กรกฎาคม 2563