เราไม่เผยแพร่ผลงานที่มีลิขสิทธิ์ในประเทศไทย หากท่านพบเนื้อหาที่ละเมิดลิขสิทธิ์ แจ้งได้ที่เพจ Facebook NovelStore เราจะลบให้โดยเร็ว
ปัญหาการใช้งานเว็บไซต์ ติดต่อได้ที่เพจดังกล่าว
We do not publish or distribute copyrighted works in Thailand. To report infringing content, contact us via our Facebook page and we will remove it promptly. For other issues, use the same channel.

บทที่ 40 การประยุกต์ใช้ Big Data

บทที่ 40 การประยุกต์ใช้ Big Data

บทที่ 40 การประยุกต์ใช้ Big Data


"พี่สวี พี่หวัง พวกพี่รู้ไหมว่าทำไม Microsoft ถึงสามารถทำกำไรได้มากขนาดนี้ผ่าน Big Data" หลัวฝานถาม

"น่าจะเหมือนกับซูเปอร์มาร์เก็ต Walmart ครับ คือการสรุปความต้องการของผู้ใช้ แล้วชักนำให้ผู้ใช้ซื้อสินค้าผ่านการโฆษณาแบบตรงกลุ่มเป้าหมายใช่ไหมครับ" สวีเจียเล่อคิดแล้วกล่าว

"ถูกต้องแล้วครับ ก็เป็นแบบนั้นแหละ ตอนนี้เครือข่ายอินเทอร์เน็ตแพร่หลายมากแล้ว และอีกไม่กี่ปีชีวิตของผู้คนก็จะผูกติดอยู่กับอินเทอร์เน็ต

การกระทำในแต่ละวันก็จะถูกบันทึกไว้ในเซิร์ฟเวอร์ และบรรดาผู้ยิ่งใหญ่ด้านอินเทอร์เน็ตก็สามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์กำลังซื้อของผู้ใช้ ทำนายสินค้าที่ผู้ใช้ต้องการในระยะสั้น และชักนำให้ผู้ใช้ซื้อสินค้าผ่านการโฆษณาที่ตรงกลุ่มเป้าหมาย"

"ความสำเร็จของ Microsoft ทำให้บรรดาผู้ยิ่งใหญ่ด้านอินเทอร์เน็ตในประเทศของเราก็สนใจเช่นกัน พวกเขาจึงเริ่มวางแผนเกี่ยวกับ Big Data"

"ถ้าอย่างนั้นเจ้านาย สิทธิบัตรระบบจดจำใบหน้าของบริษัทเราเกี่ยวข้องกับ Big Data ด้วยเหรอครับ" หวังจิ่งถาม

"แน่นอนว่าเกี่ยวข้องสิครับ ลองคิดดูนะครับ สิ่งที่สำคัญที่สุดบนบัตรประชาชนคนเราคืออะไร"

"ก็ต้องเป็นหมายเลขบัตรประชาชนสิครับ" หวังจิ่งตอบโดยไม่ลังเล

"ถูกต้องครับ ใบหน้าของคนเรา ในแง่หนึ่งก็คือหมายเลขบัตรประชาชนของคน ๆ นั้น

การที่สามารถจดจำใบหน้านี้ได้ ก็เท่ากับสามารถระบุตัวตนของคน ๆ นี้ได้ครับ"

ได้ยินคำพูดของหลัวฝาน สวีเจียเล่อก็ตาเป็นประกาย: "ผมเข้าใจแล้วครับ! เจ้านายนี่เป็นอัจฉริยะจริง ๆ!"

หวังจิ่งยังคงทำหน้ามึนงง เกาหัวแล้วถามว่า "เสี่ยวสวี นายเข้าใจอะไร"

"เสี่ยวหวัง นายเห็นกล้องวงจรปิดในร้านนี้ไหม"

หวังจิ่งพยักหน้า

"พวกเราไม่สามารถเอาหมายเลขบัตรประชาชนติดไว้บนหัวได้ตลอดเวลา แต่เมื่อมีเทคโนโลยีจดจำใบหน้าของเจ้านาย กล้องเหล่านี้ก็จะสามารถระบุตัวตนของพวกเราได้ทันทีที่เชื่อมต่อกับ Big Data และในขณะเดียวกันก็สามารถรู้สถานการณ์การใช้จ่ายของเราในช่วงเวลานี้ผ่าน Big Data ได้ด้วย"

ได้ยินถึงตรงนี้ หวังจิ่งก็เข้าใจแล้ว เขามองหลัวฝานด้วยสีหน้าที่เปลี่ยนไป

"เจ้านาย คุณคิดเรื่องนี้ได้อย่างไรครับ คุณเป็นอัจฉริยะจริง ๆ!"

"ผมแค่ยืนอยู่บนไหล่ของยักษ์ใหญ่เท่านั้น ไม่มีอะไรน่าเชิดชูหรอก" หลัวฝานกล่าวด้วยสีหน้าเรียบเฉย

"เจ้านายครับ ถ้าอย่างนั้นบริษัทของเราจะต้องวางแผนเกี่ยวกับ Big Data ในอนาคตด้วยไหมครับ" สวีเจียเล่อถาม

"แน่นอนอยู่แล้วครับ เพียงแต่สิ่งที่เราจะทำนั้นจะแตกต่างจากที่บริษัทอินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่กำลังทำอยู่ในตอนนี้"

"แตกต่างกันตรงไหนครับ"

"บริษัทอินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่ในตอนนี้ Big Data ของพวกเขามาจากการรวบรวมข้อมูลผู้ใช้ จัดระเบียบข้อมูลเหล่านั้น ทำความเข้าใจพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้ใช้ คาดการณ์แนวโน้มการใช้จ่ายของผู้ใช้ในอนาคต แล้วจึงสร้างผลกำไร

แต่สิ่งที่ผมอยากทำคือ ทำในทางกลับกัน คือใช้ Big Data เพื่อให้บริการแก่ผู้ใช้"

"ให้บริการแก่ผู้ใช้? แล้วเจ้านายจะทำเงินได้อย่างไรครับ" หวังจิ่งถามด้วยสีหน้าสับสน

"ฉันจะยกตัวอย่างให้ฟังนะ ลองเอา ศูนย์แอปพลิเคชันซิงหยวน ที่ผมกำลังทำอยู่เป็นตัวอย่าง

สมมติว่าพวกเราสามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ใช้ต้องการซอฟต์แวร์ตัวไหน แล้วส่งตรงไปให้พวกเขาก่อนที่พวกเขาจะดาวน์โหลด พวกเขาจะรู้สึกอย่างไร" หลัวฝานถาม

"นั่นก็แน่นอนว่าพวกเขาจะรู้สึกว่า ศูนย์แอปพลิเคชันซิงหยวน ของเราใช้งานได้ดีมากครับ"

"หากมีการดำเนินการแบบนี้หลายครั้ง ผู้ใช้ก็จะเกิดความไว้วางใจและพึ่งพาศูนย์แอปพลิเคชันของเรา บนพื้นฐานนี้ หากศูนย์แอปพลิเคชันของเราส่งแอปพลิเคชันอื่น ๆ ไปให้พวกเขา โอกาสที่พวกเขาจะดาวน์โหลดก็จะสูงขึ้นไหม" หลัวฝานถามต่อ

"สูงขึ้นแน่นอนครับ เป็นเรื่องปกติของมนุษย์ครับ"

"แล้วทำไมเราถึงต้องส่งแอปพลิเคชันที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Big Data ของลูกค้าไปให้พวกเขาด้วยล่ะ"

หวังจิ่งตะลึงไปชั่วครู่แล้วก็เข้าใจทันที: "นั่นก็เพราะแอปพลิเคชันเหล่านั้น เป็นแอปฯ ที่ผู้ผลิตจ่ายเงินให้เราโปรโมต เราถึงจะโปรโมตให้ครับ"

"ถูกต้องครับ นั่นแหละคือทิศทางแรกในการสร้างรายได้หลังจากที่เราใช้ Big Data เพื่อให้บริการผู้ใช้ นั่นก็คือ ค่าโฆษณา"

"แต่เจ้านายครับ พวกเราจะรู้ได้อย่างไรว่าผู้ใช้ต้องการซอฟต์แวร์ตัวไหน? เว้นแต่ว่าผู้ใช้เคยค้นหาซอฟต์แวร์นั้นแล้ว แต่ถึงอย่างนั้น ข้อมูลการค้นหาเหล่านี้ก็อยู่ในการครอบครองของเว็บไซต์พอร์ทัล (Portal) พวกเราไม่สามารถซื้อมาได้เลย ถึงซื้อมาได้ ต้นทุนก็จะสูงมาก ๆ ครับ" สวีเจียเล่อกล่าวด้วยความขมวดคิ้ว

"ไม่ครับ พี่สวี พี่คิดผิดแล้ว เว็บไซต์พอร์ทัลเองก็ยากที่จะระบุความต้องการของผู้ใช้ ต่อให้เคยค้นหา ก็ใช่ว่าจะต้องเป็นสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการเสมอไปใช่ไหมครับ ผู้ชายจะไม่ค้นหาถุงน่อง รองเท้าส้นสูงหรือครับ?

สิ่งที่ฉันเรียกว่าการคาดการณ์นั้นไม่จำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์ภายนอกใด ๆ เลย ศูนย์แอปพลิเคชันซิงหยวนที่ผมกำลังทำอยู่เป็นแอปพลิเคชันที่คล้ายกับ Apple Store ครับ"

"แอปพลิเคชันประเภทนี้ รวมถึง Apple Store เมื่อผู้ใช้ใช้งานแล้วก็จะสแกนซอฟต์แวร์ทั้งหมดในโทรศัพท์มือถือของผู้ใช้โดยอัตโนมัติ ไม่อย่างนั้นก็จะไม่มีทางรู้ได้ว่าผู้ใช้มีแอปพลิเคชันอะไรบ้างและไม่มีอะไรบ้าง

อย่างแรกคือจากการสแกน เราจะรู้ได้ว่าในโทรศัพท์ของผู้ใช้มีแอปพลิเคชันกี่ตัวและมีอะไรบ้าง จากนั้นจึงใช้ Big Data ของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะมีความต้องการแอปพลิเคชันประเภทใด และสุดท้ายก็ทำการส่งข้อมูลแบบตรงเป้าหมาย"

หลังจากฟังคำพูดของหลัวฝาน สวีเจียเล่อก็เข้าใจแนวคิดของหลัวฝาน และในขณะเดียวกัน เขาก็ตกใจกับการกระทำของหลัวฝานด้วย

ทั้งที่บริษัทยังไม่มีอะไรเป็นชิ้นเป็นอัน หลัวฝานกลับได้รวมเอาการประยุกต์ใช้ Big Data เข้าไปในแอปพลิเคชันที่กำลังพัฒนาแล้ว ยิ่งไปกว่านั้น แนวคิด Big Data ของหลัวฝานยังแตกต่างจากบริษัทอินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่โดยสิ้นเชิง

ด้วยสมองเช่นนี้ สวีเจียเล่อทำได้เพียงใช้คำว่าอัจฉริยะมาอธิบายเท่านั้น

"แน่นอนว่าสิ่งที่ผมพูดไปก่อนหน้านี้เป็นเพียงแนวคิดคร่าว ๆ การดำเนินการจริงนั้นซับซ้อนกว่าที่ผมพูดไว้มาก และจำนวนกลุ่มตัวอย่างในการวิเคราะห์ก็มีขนาดใหญ่มากเช่นกัน

ขอยกตัวอย่างที่ง่ายกว่านี้อีกตัวอย่างหนึ่งก็ได้ สมมติว่าเรามีแอปพลิเคชันช้อปปิ้งสองตัว

ความทับซ้อนของผู้ใช้ระหว่างแอปพลิเคชันช้อปปิ้งสองตัวนี้อยู่ที่ 70%

นั่นหมายความว่าประมาณ 70% ของผู้ใช้ กำลังใช้แอปพลิเคชันช้อปปิ้งทั้งสองตัวนี้พร้อมกัน

และเราสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อโปรโมตแอปพลิเคชันช้อปปิ้งตัวที่สามให้กับผู้ใช้ 70% ที่มีความทับซ้อนกันนี้ได้"

"การที่พวกเขาสามารถใช้แอปพลิเคชันช้อปปิ้งสองตัวพร้อมกันได้ ก็มีโอกาสค่อนข้างสูงที่พวกเขาจะยอมรับตัวที่สาม

หรือโปรโมตแอปพลิเคชันช้อปปิ้งสองตัวนี้ให้กับผู้ใช้ที่ไม่ทับซ้อนกัน 30% อัตราการดาวน์โหลดของพวกเขาก็จะสูงกว่าการสุ่มโปรโมตให้กับกลุ่มผู้ใช้ทั่วไปอย่างแน่นอน

แน่นอนว่าสิ่งที่เรียกว่า Big Data เป็นเพียงการคาดการณ์ และการคาดการณ์ก็ไม่มีทางสำเร็จ 100% สิ่งที่เราทำได้คือพยายามเพิ่มความแม่นยำของการคาดการณ์ให้ได้มากที่สุด"

ได้ยินถึงตรงนี้ สวีเจียเล่อและหวังจิ่งต่างตกอยู่ในภวังค์ พวกเขาต้องการเวลาสักพักเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่หลัวฝานพูด

"บาร์บีคิวของโต๊ะ 8 เสร็จแล้ว มารับได้เลย" เสียงเรียกของพนักงานร้านตัดความคิดของสวีเจียเล่อและหวังจิ่ง เมื่อพวกเขารู้ตัว หลัวฝานก็ได้นำบาร์บีคิวกลับมาแล้ว

"พี่สวี พี่หวัง อย่าเพิ่งคิดมากครับ กินก่อนเถอะ! วันนี้เป็นการฉลองความสำเร็จของเรา เรื่องงานค่อยว่ากันทีหลังครับ" พูดจบหลัวฝานก็หยิบเนื้อแกะเสียบไม้ขึ้นมากิน

สวีเจียเล่อและหวังจิ่งได้กลิ่นหอมของเนื้อก็รู้สึกหิวขึ้นมาเล็กน้อย ประกอบกับหลัวฝานกินอย่างเอร็ดอร่อย ทำให้ทั้งสองคนน้ำลายสอ พวกเขาจึงไม่ได้คิดอะไรต่อ และเริ่มกินบาร์บีคิวทันที

จบบทที่ บทที่ 40 การประยุกต์ใช้ Big Data

คัดลอกลิงก์แล้ว