ยุค 5G/6G , Iot , AI

  ยุค  5G/6G ,  Iot  , AI

G5

ช่วงนี้ใครหลายๆคนอาจได้ยินคำว่า 5G กันมาบ้าง แล้ว 5G คืออะไร? วันนี้เราจะมาหาคำตอบกัน 5G คือ Generation ใหม่ของเทคโนโลยีเครือข่ายไร้สายที่จะมาแทนที่ระบบ 4G ที่เรากำลังใช้อยู่ในปัจจุบัน ซึ่งมันจะไม่จำกัดแค่มือถือเท่านั้น แต่รวมถึงอุปกรณ์ทุกชนิดที่เชื่อมอินเตอร์เน็ตได้ (Internet of Things หรือ IoT)

ก่อนจะไปถึง 5G ลองมาไล่เลียงเทคโนโลยีเครือข่ายไร้สายในแต่ละยุคกัน

เริ่มจากในยุคแรก 1G เราพูดคุยกันด้วยเสียงผ่านมือถือระบบอนาล็อก ต่อมาเราเริ่มส่งข้อความ MMS หากันในยุค 2G จนกระทั่งถึงจุดเปลี่ยนที่สำคัญคือ เมื่อเข้าสู่ยุค 3G เราสามารถเชื่อมต่อและเล่นอินเตอร์เน็ตผ่านมือถือได้ด้วยความเร็วที่สูงขึ้น (อยู่ระหว่าง 220 Kbps ถึง 42.2 Mbps) จนเข้ามาถึงยุค 4G เราสามารถดูภาพ และเสียงหรือหนังออนไลน์ได้เนื่องจากมีความเร็วหลากหลายระดับให้เลือกใช้ ไม่ว่าจะเป็น 4G LTE (100 Mbps), LTE Advanced (1 Gbps) ตอนนี้คุณพร้อมหรือยัง? ที่จะก้าวเข้าสู่ยุค 5G

5G เหนือกว่า 4G อย่างไร?

• ตอบสนองไวขึ้น สามารถสั่งงาน และควบคุมสิ่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว หรือเรียกว่าแทบจะทันที เนื่องจากมีความหน่วงที่ต่ำ ตอบสนองได้ไวถึง 1 ส่วนพันวินาที

• รองรับการ รับ-ส่ง ข้อมูลได้มากกว่า ถ้าเป็น 4G จะสามารถ รับ-ส่ง ข้อมูลได้ราว 7.2 Exabytes ต่อเดือน แต่สำหรับ 5G จะเพิ่มขึ้นราว 7 เท่า หรือ 50 Exabytes ต่อเดือน

• เร็วแรงกว่าเดิม 5G มีความเร็วมากกว่า 4G ถึง 20 เท่า ซึ่งเร็วมากพอที่จะดูวิดีโอ 8K ออนไลน์แบบ 3 มิติ หรือดาวน์โหลดภาพยนตร์ 3 มิติ ได้ในภาย 6 วินาที

• ความถี่ให้เลือกใช้มากกว่า 5G จะสามารถใช้งานคลื่นความถี่ได้จนถึง 30GHz ซึ่งเป็นความถี่ย่านใหม่ที่ไม่เคยมีการใช้งานมาก่อน

• รองรับการใช้งานที่มากกว่า รองรับจำนวนผู้ใช้งานเพิ่มขึ้น 10 เท่า จากที่สามารถรับคนได้ราว 1 แสนคนต่อพื้นที่ 1 ตร.กม. กลายเป็น 1 ล้านคนต่อพื้นที่ 1 ตร.กม.
  
  

ประโยชน์ของ 5G

สำหรับคุณสมบัติหลักเด่นชัดของ 5G ที่เห็นได้ชัดเลยคงเป็นเรื่องของคุณภาพการรับชมวีดีโอ หรือการเล่นเกมส์ออนไลน์ ที่ช่วยให้ผู้ใช้บริการได้สัมผัสกับคุณภาพความคมชัด และความรวดเร็วเทียบเท่ากับการใช้งานผ่านโครงข่ายใยแก้วนำแสง (Fiber Optic) หรือการที่สามารถทำงานและเข้าถึงข้อมูลทุกอย่างที่อยู่บน Cloud ไม่ว่าจะรูปแบบภาพ หรือวิดีโอ ได้แบบทันทีที่ต้องการ รวมถึงการพัฒนาเทคโนโลยีให้มีความเร็วในการดาวน์โหลดและอัพโหลดที่สูงกว่าเทคโนโลยี 4G อีกด้วย

นอกจากนี้ เทคโนโลยี 5G ยังถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการเชื่อมต่อจำนวนมากๆ ผ่านอินเตอร์เน็ต หรือที่เรียกกันว่า IoT อาทิ รถยนต์ไร้คนขับ การผ่าตัดได้จากระยะไกล หุ่นยนต์ในโรงงาน สิ่งเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานซึ่งถือว่ามีความเร็วมากกว่าเทคโนโลยี 4G เกิน 10 เท่า รวมถึงช่วยให้เกิดการใช้งาน AR และ VR ในกิจกรรมต่างๆ อาทิ การสำรวจภาคสนาม การสาธารณสุขทางไกล ความบันเทิง และท่อส่งข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อใช้ในการเข้าถึงการใช้งาน Cloud Computing ซึ่ง 5G ช่วยพัฒนาศักยภาพของระบบค้าปลีก การซื้อของออนไลน์ รวมถึงการใช้งานต่างๆ ของออฟฟิศอัจฉริยะ (Smart Office) และนำไปสู่ระบบเมืองอัจฉริยะ (Smart Cities) ในอนาคต

6G

6g ความเร็วเปลี่ยนอนาคต

ก่อนที่คุณจะไปทำความเข้าใจกับความเร็วในระดับ 6g นั้น มาทำความรู้จักกับความสำคัญของระบบ 5g กันก่อนดีกว่า ซึ่งต้องบอกก่อนว่าระบบ 5g นั้น มีการพัฒนามาอย่างก้าวกระโดดมากกว่า มาตรฐานของ 4G ที่เราใช้อยู่ในปัจจุบันนี้เป็นอย่างมาก ความเร็วนั้นของ 5g นั้นเหนือกว่าความเร็วของ 4G เรียกได้ว่าไม่อาจเทียบกันได้เลย โดยความเร็วของ 5g นั้นจะมีความเร็วประมาณ 220Gbps  ซึ่งถ้าเทียบกับ 4G แล้วจะมีความเร็วมากกว่า 100 – 200 เท่า เท่านั้นยังไม่พอความน่าสนใจของ 5g อีกประการหนึ่ง ก็คือ LOW LATENCY RATE  ซึ่งก็คือความเร็วในการตอบสนองต่อข้อมูล ทำให้ผู้ใช้งานสั่งงานพร้อมทั้งควบคุมสิ่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วฉับไวหรือเรียกได้ว่าแทบจะทันทีทันใดนั้นเดี๋ยวนั้น

แล้วอย่างนี้ 6g จะดีกว่าอย่างไร?

ซึ่งความแตกต่างอันดับ 1 ก็คือในเรื่องของความเร็ว โดยในปัจจุบันนี้ 6g กำลังอยู่ในขั้นตอนของการพัฒนา แต่ก็มีการวิเคราะห์คาดการณ์กันว่าความเร็วของ 6g นั้นจะอยู่ที่ประมาณ 1 TERABIT/วินาที หรือพูดง่ายๆ ก็คือประมาณ 100 เท่าของ 5g และจะมีในเรื่องของ AI เข้ามาเกี่ยวข้องด้วย สำหรับความเร็วในระดับนี้จะทำให้การประมวลผลของ AI เชื่อมต่อการทำงานได้อย่างรวดเร็ว อีกทั้งยังมีความสามารถในการช่วยแก้ไขปัญหาให้ผู้ใช้งานได้ทันที ถึงแม้ปัญหานั้นจะมีความซับซ้อนมากก็ตาม ยกตัวอย่างให้เห็นภาพ เช่น ในเมือง NEW YORK ประเทศสหรัฐอเมริกาใน 1 วันจะมีรถยนต์จำนวนประมาณ 3 ล้านคันวิ่งเข้าออกในเมืองหลวงตลอดเวลา เพราะฉะนั้นสมองกล AI จะทำการประมวลผล เพื่อขับเคลื่อนรถยนต์ไร้คนขับได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก โดยที่ไม่ก่อให้เกิดอุบัติเหตุหรือปัญหาในเรื่องของรถติดจำนวนมหาศาลเลย

6g คือความเร็วแห่งอนาคต

6g คือ เทคโนโลยีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตแห่งโลกอนาคตโดยแท้จริง เพราะเรียนรู้ที่จะเคลื่อนที่ได้เองวิเคราะห์และแก้ปัญหาได้เอง จากการสืบค้นข้อมูลอย่างรวดเร็ว โดยในยุค 6g นั้นจะเป็นยุคที่การสื่อสาร ได้รับการแก้ไขในเรื่องคลื่นรวมทั้งการนำเทคโนโลยี AI เข้ามาผสมผสาน สำหรับความน่าสนใจอีกประการหนึ่ง ก็คือ เมื่อระบบ AI นั้นทำงานผ่าน Application ไปได้สักพักหนึ่ง มันก็จะเริ่มเกิดการเรียนรู้ด้วยตัวเอง เช่น เรียนรู้เรื่องการขับยานพาหนะ, เรียนรู้เรื่องการทำการเกษตรและเมื่อมันสะสมความรู้ได้มากพอหลังจากนั้นก็จะเกิดการตัดสินใจได้ด้วยตัวเองตามมา

เท่านั้นยังไม่พอระบบ AI ก็จะมีการสั่งการจากการเรียงลำดับของข้อมูลที่ผ่านเข้ามา พร้อมเลือกการตัดสินใจที่มันคิดว่าดีที่สุด ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะต้องผ่านการเชื่อมต่อข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตเป็นจำนวนมหาศาล และทางระบบก็จะมีการปรับตัวให้เข้ากับการส่งสัญญาณอินเตอร์เน็ตเพิ่มมากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น การขับขี่รถยนต์แบบอัตโนมัติด้วย AI ซึ่งสั่งการให้มันขับในเส้นทางเดิมทุกวันก็ไม่ใช่เรื่องที่เป็นปัญหาอะไร แต่ถ้าในวันหนึ่งคุณต้องการที่จะต้องให้มันขับรถออกนอกเส้นทาง คราวนี้ระบบก็จะต้องมีการดึงข้อมูล เพื่อประมวลผลแผนที่พร้อมทั้งคำนวณเส้นทางในการเดินทาง ทำให้เกิดการตัดสินใจในระดับใหญ่ขึ้น เพราะฉะนั้นก็จำเป็นที่จะต้องใช้ความเร็วของอินเทอร์เน็ตที่เพิ่มมากขึ้นตามไปด้วย ซึ่งในปัจจุบันนี้ข้อมูลที่ส่งมานี้จัดเป็นแนวทางในการสร้าง 6g ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งถ้าสิ่งนี้เกิดขึ้นจริงๆ ก็คงจะปรับเปลี่ยนวิถีชีวิตของมนุษย์และอำนวยความสบายให้ได้มากขึ้นเป็นอย่างมากเลยทีเดียว

Lot

Lot คือหน่วยวัดของขนาดสัญญาสำหรับการเทรดบนตราสาร CFD ซึ่งสินทรัพย์ทางการเงินทั้ง Forex, Cryptocurrency หรือดัชนีหุ้นต่างประเทศ จะเทรดกันด้วยตราสาร CFD แทบจะทั้งหมด ดังนั้น จะเห็นว่า การเทรดในตลาด Forex จะใช้หน่วยคำว่า Lot อยู่สม่ำเสมอ

1 Lot ของสินค้าในกลุ่มสกุลเงิน Forex มักจะมีมูลค่าแตกต่างกับ 1 Lot ในสินค้าประเภทหุ้น หรือสินค้าโภคภัณฑ์ต่างๆ เช่น 1 Lot Forex เท่ากับ 100,000 ในหน่วยสกุลเงินนั้นๆ ในขณะที่ 1 Lot ของทองคำ โดยมาตรฐานจะมีขนาดเท่ากับ ทองคำ 100 oz (ทรอยออนซ์) ซึ่งรายละเอียดต่างๆ จะได้อธิบายต่อไปข้างล่าง แต่ก่อนอื่นควรเข้าใจก่อนว่า ประเภทของ Lot สามารถแบ่งเป็นมาตรฐานได้ 3 ประเภท

ในตลาดซื้อขาย Forex และ CFD เราระบุลอตที่แตกต่างกัน 3 ประเภท:

• Lot Standard : Lot แบบมาตรฐานธนาคาร
• Mini Lot : Lot แบบ Mini จะคิดเป็นปริมาณสินทรัพย์ที่น้อยกว่า Standard
• Micro Lot : Lot แบบ Micro จะเล็กที่สุดเหมาะสำหรับการทยอยลงทุนทีละน้อยๆ

ประเด็นหลักของประเภทของ Lot ในการเทรด CFD นั้นคือเรื่องปริมาณของสินทรัพย์เพียงเท่านั้นเอง เช่น ถ้าเป็น 1 Standard Lot ในคู่เงิน EURUSD ก็จะมีมูลค่าเท่ากับกำลังซื้อสินทรัพย์ขนาด 100,000 EUR แต่ถ้าเป็น Micro Lot แล้วคุณซื้อ 1 Micro Lot มันจะมีมูลค่าเพียง 1,000 EUR เท่านั้น

สังเกตง่ายๆ ก็คือยิ่งมันเล็กลงจนเป็นขนาด Micro ขนาดของการลงทุนขั้นต่ำสุดที่เราสามารถเข้าเทรดก็จะยิ่งเล็กลงมากๆ ความหมายคือ คุณสามารถทยอยลงทุนที่ละเล็กๆ เพื่อป้องกันการขาดทุนขนาดใหญ่ได้ แต่อย่าลืมว่า Lot ของแต่ละสินทรัพย์จะไม่ได้มีขนาดเท่ากัน Lot Forex กับ Lot Cryptocurrency หรือ Lot เวลาเทรดหุ้นจะแตกต่างกันไป ซึ่งจะอธิบายให้ทั้งหมด แต่หัวต่อไปจะเริ่มจากการคำนวณ Lot ในการเทรด Forex ก่อน แต่สำหรับท่านที่สนใจเทรด Cryptocurrency คลิกที่แบนเนอร์ด้านล่างเพื่อทดลองเทรดได้เลย!

1 Lot Forex เท่ากับ : เครื่องมือคำนวณ

การจะเข้าใจเวลาเราเปิดสถานะไม่ว่าจะกี่ Lot ก็ตาม เราจะได้กำไรเท่าไหร่ ต้องมีเงินในบัญชีเท่าไหร่ รายละเอียดพวกนี้จะเกี่ยวข้องตั้งแต่เรื่อง Leverage, ระยะส่วนต่างของราคา, ระดับของ การที่เราเข้าใจที่ไปที่มาจะทำให้เราคำนวณได้ถูกต้อง แต่ในเบื้องต้นสำหรับมือใหม่ การใช้ เครื่องคำนวณ (Trading Calculator) เข้าส่วนจะย่นเวลาการเรียนรู้ได้อย่างมาก

จะเห็นว่าในเครื่องคำนวณ Lot จะรายละเอียดที่คุณต้องเลือกอย่างแรกเลยก็คือ "ตราสาร" ในส่วนนี้เองที่เราจะเลือกได้ว่า จะคำนวณ Forex, Cryptocurrency หรือคุณจะคำนวณ Lot ของก็ได้ ต่อมาในส่วนของ "ล็อต" ก็คือขนาดของ Lot ที่คุณต้องการจะเทรด โดยในเครื่องคำนวณจะเป็น Lot ประเภท Standard Lot ส่วนอื่นๆ มีข้อสังเกตดังนี้

• เลเวอเรจ : เลือกตามบัญชีของคุณ เพราะเลเวอเรจจะมีผลต่อการใช้ Margin
• สกุลเงิน : ตรงนี้เลือกได้ว่าให้คำนวณออกมาเป็นสกุลเงินอะไร สำหรับกรณีที่คุณเปิดบัญชีเทรดไว้หลายสกุลเงิน
• มูลค่าล็อตน้อยสุด : ตรงนี้จะเห็นว่า สำหรับ Standard Lot คุณจะเลือกได้ต่ำสุดคือ 0.01
• ราคาเปิด : คือให้คุณกำหนดราคาที่คุณเล็งไว้ว่าจะเข้าซื้อตรงนี้
• ราคาปิด : ราคาจะคุณจะออก โดยหลังจากนั้นให้เลือก "ซื้อ" หรือ "ขาย" แล้วกดคำนวณ

เมื่อใส่จำนวน Lot และกดคำนวณเรียบร้อยแล้ว ตัวคำนวณจะแสดงผลลัพธ์ดังรูปภาพด้านล่าง ซึ่งนี่จะตอบคำถามได้เลยว่า 1 Lot Forex เท่ากับ ปริมาณสินทรัพย์เป็นจำนวนเท่าใด จากในภาพจะเห็นว่า ใส่ไป 2 Lot ที่คู่เงิน Forex ที่ชื่อว่า EURUSD ขนาดของสัญญาก็เท่ากับ 200,000 EUR

ให้สังเกตว่า หน่วยของสกุลเงินจะตรงกันกับ "ตัวหน้า" ของคู่เงิน เช่น ตัวหน้าของ EURUSD ก็คือ "EUR" ดังนั้นหน่วยของสกุลเงินของสัญญาก็เป็น EUR แน่นอนว่า หากเราเปลี่ยนเป็นสกุลเงิน USDJPY ตัวหน้าของมันก็คือ "USD" ดังนั้น ขนาดของสัญญาก็จะมีหน่วยเป็น USD

• 1 Lot Forex ของ EURUSD = 100,000 EUR
• 1 Lot Forex ของ GBPUSD = 100,000 GBP
• 1 Lot Forex ของ USDJPY = 100,000 USD
• 1 Lot Forex ของ USDCHF = 100,000 USD
• 1 Lot Forex ของ NZDUSD = 100,000 NZD

สูตรการคำนวณ Lot Size

สูตรการคำนวณ Lot ของตราสารที่เทรดบน CFD นี้จริงๆ คัดลอกมาจากในหน้าเรื่องคำนวณเมื่อสักครู่ ซึ่งจะอธิบายอย่างละเอียดว่าคุณจะสามารถคิดค่า Lot ต่างๆ ได้ด้วยตัวเองได้อย่างไร

• ขนาดสัญญา = Lot x ขนาดสัญญาต่อ Lot
• ตัวอย่างเมื่อสักครู่ที่กดไป 2 Lot ใน EURUSD ก็จะได้ : 2 x 100,000 EUR = 200,000 EUR

โดยกำไรขาดทุนจะคำนวณจากระยะทางหรือส่วนต่างระหว่าง "ราคาเปิด" กับ "ราคาปิด" ซึ่งส่วนต่างดังกล่าวจะเรียกหน่วยเป็น Pip ในเครื่องคำนวณจะคิดให้เองว่า ราคาเปิด-ปิด ที่คุณใส่มานั้นมีระยะทางกี่ Pip สำหรับคู่เงินที่ลงท้ายด้วย USD เช่น EURUSD เวลาคำนวณ 1 Pip จะเท่ากับ 10 USD ต่อการกด 1 Lot

ดังนั้น หากคุณสามารถเก็บกำไรในคู่เงิน EURUSD ได้ถึง 20 Pip การกด 1 Lot ของคุณจะทำกำไรได้ 20 USD อย่างไรก็ตาม หากเป็นคู่เงินที่ลงท้ายด้วยสกุลเงินอื่นๆ เช่น USDJPY ลงท้ายด้วย "JPY" มูลค่าของ Pip จะแตกต่างกันไป (แต่ไม่แตกต่างกันมากนัก) ซึ่งคุณสามารถอ่านอย่างละเอียได้ในบทความ : Pip คืออะไรในตลาด Forex

AI

AI กลายเป็นเทคโนโลยีที่เราได้ยินชื่อกันบ่อย ไม่ว่าจะเป็น AI ใช้ประมวลผล AI ใช้วิเคราะห์อัตลักษณ์ AI ใช้แปลภาษา และหุ่นยนต์ แล้วตกลง AI คือ อะไรกันแน่???

 

AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence ภาษาไทย คือ ปัญญาประดิษฐ์ 

 

         ถ้าจะสื่อสารกันให้ถูกต้อง AI คือ ระบบประมวลผล ที่มีการวิเคราะห์เชิงลึก คล้ายความฉลาดของมนุษย์ และสามารถก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่เป็นการกระทำได้ เช่น การแปลภาษา เกิดจากการประมวลผลจากข้อความรับเข้า แล้วแปลงออกมาเป็นอีกภาษาหนึ่ง เป็นต้น 

 

         การเรียนรู้ของ AI ไม่ต่างจากการเรียนรู้ของมนุษย์ นั้นคือ “จำ” แล้ว “คิด” ตาม เช่น เด็กที่เห็นหน้าพ่อแม่ซ้ำๆ ทุกวัน และป้อนเสียงเรียก “พ่อ” “แม่” ไปให้เด็ก นานๆ เข้า เด็กคนนั้นก็จะสามารถมองหน้าแล้วเรียก “พ่อ” “แม่” ออกมาได้โดยอัตโนมัติ

 

         สิ่งเร้าที่ใช้เทรน หรือ ฝึก AI ก็คือ “ข้อมูล” ซึ่งในกรณีสอนเด็กให้เรียก “พ่อแม่” ก็ต้องฝึกกันอยู่นาน หลายครั้ง ไม่ต่างกันกับ AI ที่ต้องใช้เวลาเทรน และต้องใช้ข้อมูลที่มีลักษณะซ้ำๆ เหมือนกัน 

 

         AI จึงสามารถทำงานได้หลากหลาย ขึ้นอยู่กับการเทรน และลักษณะของสิ่งเร้าที่ใช้เทรน ดังนั้น เราจึงได้รับข่าวสารเกี่ยวกับการใช้ AI ที่หลากหลาย นั้นเพราะในการสื่อสาร เป็นการสื่อสารแบบ Snapshot หรือ พูดถึง AI เพียงด้านใดด้านหนึ่ง 

 

         กลไกการทำงานของ AI คือ ระบบประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ และมี Machine Learning เป็นส่วนประกอบ ซึ่งเจ้า Machine Learning นี้ ก็มี Algorithm ที่หลากหลาย ขึ้นอยู่กับโจทย์ และข้อมูลที่ใช้เทรน เช่น Deep-Learning เป็น Algorithm ที่เหมาะกับข้อมูลซับซ้อนขนาดใหญ่ Random Forests เป็น Algorithm ที่ใช้สำหรับโจทย์ Supervised เป็นต้น 

 

         ข้อมูลที่ใช้เทรน AI เป็นข้อมูลในอดีต ที่มีลักษณะการทำงานแบบซ้ำๆ ซึ่งเมื่อเวลาผ่านไป เป็นไปได้ว่าพฤติกรรมอะไรหลายๆ อย่างก็จะเปลี่ยนแปลงไปด้วย ดังนั้น AI ที่มี จะต้องสามารถเก็บข้อมูลใหม่ เพื่อนำไปเทรนให้ AI ฉลาดขึ้นได้

 

         การจะใช้ AI จึงต้อง “วิเคราะห์” และ “เลือก” ให้ถูกกับจุดประสงค์ของการใช้งาน และยังต้องคำนึงถึง “ข้อมูล” ที่ใช้เทรน และ บำรุงรักษา AI อีกด้วย  

 

         AI คืออะไรกันแน่ ตอบให้ชัดๆ ค่ะ คือ ระบบประมวลผล ที่สามารถส่งผลออกมาเป็นการกระทำได้ และ AI จะฉลาดได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้เทรน และกลไกที่มีประสิทธิภาพ 

 

Big Data คืออะไร

Big Data 

Big Data คืออะไร มีความสำคัญกับภาคธุระกิจอย่างไรบ้าง

Big Data คืออะไร

     ในปัจจุบันนั้นมีการใช้งานตัวของข้อมูลกันอย่างมาก ข้อมูลจำนวนมหาศาลนั้นถูกเก็บไว้ในทุกๆวัน ในบริษัทๆนึงนั้นจะมีการเก็บข้อมูลต่างๆในแต่ละวันนั้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการทำงาน หรือ การใช้งานระบบอะไรก็ตามในบริษัท เมื่อข้อมูลมีเยอะมากขึ้นๆ ก็จะนับว่าเป็น Big Data ทั้งนั้น ดังนั้นเราจึงกล่าวได้ว่า Big Data ก็คือข้อมูลทุกอย่างที่เรามีอยู่ในบริษัท ทั้งข้อมูลที่มีแหล่งที่มาจากภายในบริษัทเองและข้อมูลที่มาจากแหล่งที่มาภายนอกอย่าง Social Media ซึ่งทั้งหมดเป็นข้อมูลที่สามารถนำมาวิเคราะห์ได้หรือก็คือ ข้อมูลดิบ นั้นเอง ทั้งนี้ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาวิเคราะห์ได้ด้วยวิธีการหลากหลายวิธี ขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้งานด้านไหน ในปัจจุบันนิยมทำ Big Data Analysis เพื่อใช้ในการสำหรับการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต หรือ ก็คือเพื่อใช้ดูแนวโน้มสิ่งที่จะเกิดขึ้นนั้นเอง

     Big data คือ ข้อมูลขนาดใหญ่มากจนซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ธรรมดาไม่สามารถจัดการหรือทำการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อีกทั้ง Big Data เป็นการรวบรวมข้อมูล Structured หรือการเก็บในโครงสร้างตารางข้อมูล และ Unstructured หรือข้อมูลที่เป็นข้อความยาวๆ รูปภาพ และวิดีโอต่าง ๆ มาทำการประมวลผลวิเคราะห์และนำไปใช้ประโยชน์

ทำไมต้อง Big Data ? 

     Big Data เป็นการนำข้อมูลที่มีอยู่หรือได้รับมา มาใช้ในทางภาคธุระกิจ เพื่อให้เข้าใจความต้องการของลูกค้าหรือการเเนะนำสินค้าและบริการที่ลูกค้าต้องการ โดยคุณลักษณะสำคัญ 4 อย่างของ Big Data มีดังนี้ 

1.  ข้อมูลมากมายมหาศาลเป็นอย่างไร (Volume)
2. ข้อมูลที่มีความซับซ้อนและหลากหลาย (Variety)
3. ข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอยู่ตลอดเวลา (Velocity)
4. ข้อมูลที่มีความไม่ชัดเจน (Veracity)

กระบวนการของ  Big Data เพื่อนำข้อมูลไปใช้ในการวิเคราะห์ แยกเเยะของ Big Data โดยขั้นตอนการจะมีดังนี้

1. การรวบรวมข้อมูลและนำมาจัดเก็บ (Storage)
   • เป็นการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ทั้งข้อมูลที่มีคุณภาพ ข้อมูลที่มีประโยชน์ ข้อมูลรูปภาพ วิดีโอ รวมไปถึงไฟล์เสียง
2. การประมวลผล (Processing)
   • เป็นการรวบรวมข้อมลที่ได้มาไว้ในที่เดียวกัน จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาจัดเเบ่งเป็นหมวดหมู่โดยข้อมูลแต่ละหมวดหมู่ต้องมีความสัมพันธ์กัน และนำมาเปลี่ยนรูปแบบเพื่อเอาเข้าสู่ระบบคลังข้อมูลที่ผ่านการประมวลผล
3. การวิเคราะห์และนำเสนอ (Analysis)
   • เมื่อได้ข้อมูลจากการประมวลผลแล้วข้อมูลที่ได้จะมีการจัดเรียงแล้วในหลายมิติจะถูกนำมาวิเคราะห์หา Pattern ของข้อมูลที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า เช่น หาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ การหาแนวโน้มของลูกค้า เป็นต้น

     Big Data คือ ข้อมูลขนาดใหญ่มากจนซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ธรรมดาไม่สามารถจัดการหรือทำการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย Big Data จะนำมาใช้ในภาพธุระกิจในการประมวลผลวิเคราะห์และนำไปใช้ประโยชน์ ในการนำเสนอบริการและสินค้าที่คล้ายคลึงกับที่ลูกค้าเคยซื้อ ตัวอย่างการใช้งาน Big Data โดย Netflix ได้นำข้อมูลการให้บริการของ  Video on demand กลุ่มใหญ่ต้องเผชิญหน้ากับปัญหาจอดำ หรือ ปัญหาติดขัดระหว่างการ stream ผ่านระบบ หรือ คลาว์ด Netflix จึงได้นำข้อมูลความผิดพลาดเหล่านี้มาวิเคราะห์และหาทางแก้ไข เพื่อที่ะขยายตลอดการให้บริการของตัวเองออกไป 

     นอกจากข้อมูลเกี่ยวกับ Big Data แล้วยังสามารถติดตามข้อมูลหรือบทความอื่นๆได้ที่นี้เลยไม่ว่าจะเป็น Big Data Tools (บิ๊ก ดาต้า ทูล) คืออะไร ซอฟต์แวร์กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ 

Big Data คืออะไร มีความสำคัญกับภาคธุระกิจอย่างไรบ้าง

 หรือ Data Breach (ดาต้า บรีช) คืออะไร และอื่นๆอีกมากมายสามารถติดตามได้ที่นี้เลย

อ้างอิงข้อมูล

Big Data คืออะไร ?.[ออนไลน์].เข้าถึงได้จาก : https://www.9experttraining.com/articles/big-data-คืออะไร. [20.3.2020]

Big Data กับการพัฒนาและใช้ประโยชน์เพื่อ SME.[ออนไลน์].เข้าถึงได้จาก :https://www.peerpower.co.th/blog/ผู้ประกอบการ/การจัดการธุรกิจ/big-data-for-sme/ .[20.3.2020]

Big Data คืออะไร.[ออนไลน์].เข้าถึงได้จาก :https://blog.ourgreenfish.com/master-blog/big-data-คืออะไร .[20.3.2020]

What Is Big Data?.[ออนไลน์].เข้าถึงได้จาก :https://datasciencedegree.wisconsin.edu/data-science/what-is-big-data/ .[20.3.2020]

What is Big Data? – A Beginner’s Guide to the World of Big Data.[ออนไลน์].เข้าถึงได้จาก :https://www.edureka.co/blog/what-is-big-data/ .[20.3.2020]

 

วิทยาการข้อมูล(Data Science)

                   วิทยาการข้อมูล

1 วิทยาการข้อมูล หรือ Data Science คือ

วิทยาการข้อมูล หรือ Data Science คือ ศาสตร์ที่เกี่ยวกับการจัดการ จัดเก็บ รวบรวม ตรวจสอบ วิเคราะห์ วิจัย และนำเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปสู่ความรู้ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง (Actionable knowledge) อย่างเช่น การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ กระบวนการดำเนินงาน ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ การวางแผนการตลาด และทิศทางขององค์กรในอนาคต

โดยหลักการแล้ว Data Science ประกอบขึ้นจากศาสตร์หลักๆ คือ Hacking Skill (สกิลเกี่ยวกับ Computer Programimg, Data Base, Big data Technologies)  Statistic & Math (ทักษะทางคณิตศาสตร์และสถิติศาสตร์)  Substantive Expertise (หรือ Domain Knowledge)  Presentation (ทักษะการนำเสนอข้อมูล) และ Visualization 

Data Science ไม่ใช่ศาสตร์ใหม่ แต่มันคือการนำความรู้เดิมที่มีอยู่มารวมและประยุกต์เข้าด้วยกันจนเกิดเป็นของใหม่ ด้วยลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ในโลกปัจจุบัน การเข้ามาของ Internet of Things  หรือ Censor ต่างๆ ตลอดจน Social media ทำให้เกิดเป็นข้อมูลปริมาณมหาศาล และนำมาสู่ Data Science นั่นเอง

2 ผลลัพธ์ที่ได้จาก Data Science 
- ค้นพบสิ่งที่ไม่เคยรู้มาก่อนจากข้อมูลที่ได้
- ได้ Predictive Model เพื่อนำไปปฏิบัติจริง
- สร้าง Data Product ใหม่ๆ ที่จะส่งผลกระทบต่อธุรกิจ
- ช่วยให้ฝ่ายธุรกิจมีความมั่นใจและสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น

3 ที่มาของตำแหน่ง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) 
ตำแหน่งงาน Data Scientist ถูกตั้งขึ้นโดย  DJ Patil และ Jeff Hammerbacher ในปี 2008 โดยทั้งคู่เป็น ผู้บุกเบิกการสร้างทีม Data Science ที่ LinkedIn และ Facebook และตอนนี้ DJ Patil ได้รับแต่งตั้งให้เป็น Chief Data Scientist of the United States ไปเรียบร้อย

ในปี 2012 วารสาร Harward Business Review  ตีพิมพ์บทความชื่อ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century ทำให้อาชีพนี้กลายเป็น Talk of the town ในวงการธุรกิจและวงการสื่อตั้งแต่นั้นมา และทำให้เกิดความต้องการจ้างงานจากวงการธุรกิจสูง จนขาดแคลนบุคคลากรทางด้านนี้เป็นอย่างมาก ถือเป็นอาชีพที่เกิดขึ้นอย่างฉับพลันในวงการธุรกิจ โดยที่ยังไม่มีการเรียนการสอนในมหาวิทยาลัยจริงจัง

4 ทักษะที่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ต้องมี 

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ต้องมี ทักษะความรู้แบบสหวิทยาการ (Interdisciplinary) หรือมีองค์ความรู้ในหลากหลายด้าน เช่น ความรู้ด้านคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์และสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล ความเข้าใจทางธุรกิจ ความอยากรู้อยากเห็น ความคิดสร้างสรรค์ และความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge) สรุปคือ 
1 ความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science)
2 ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ (Math&Statistics)
3 ความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge)
4 ความอยากรู้อยากเห็นและความคิดสร้างสรรค์ (Curiosity & Creativity)
การจะหาคนที่เป็น Data Scientist หรือคนเดียวที่เก่งทุกอย่างแบบเต็มตัว ไม่ใช่เรื่องง่าย ส่วนใหญ่แล้วจะเป็นการทำงานเป็น ทีม Data Science ที่ประกอบด้วยคนที่เก่งแต่ละด้านมาอยู่ในทีมเดียวกัน

5 อยากเป็น Data Scientist ควรเรียนอะไร?  
" ยุคนี้กำลังเปลี่ยนเร็วมาก การแข่งขันจะรุนแรงมากในเรื่องของข้อมูล ผู้แพ้ผู้ชนะจะไม่ได้ถูกตัดสินด้วยขนาดอีกต่อไป แต่จะตัดสินด้วยความสามารถในการใช้ข้อมูล "  ผศ. ดร. ณัฐวุฒิ หนูไพโรจน์ ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

แม้ว่าสถาบันการศึกษาในประเทศไทยยังไม่มีหลักสูตรหรือคณะสาขาที่เกี่ยวกับ Data Science โดยตรง แต่คณะและสถาบันการศึกษาหลายแห่ง อย่างเช่น ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และอีกหลายๆ มหาวิทยาลัย ตระหนักถึงความสำคัญของศาสตร์นี้ จนเปิดเป็นรายวิชาเลือกขึ้นมาเพื่อให้น้องๆ นักศึกษาที่สนใจได้เลือกเรียนทางด้านนี้เพิ่มเติมจากสาขาหลัก

6 Data Science กับอนาคตในตลาดงานประเทศไทย
แม้ว่า การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) บริษัทวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลด้านเทคโนโลยีสารสนเทศระดับโลกบอกว่า จะมีตำแหน่งงานด้านนี้เพิ่มขึ้นกว่า 4.4 ล้านอัตราทั่วโลกภายในปี 2558 แต่จะมีบุคลากรที่พร้อมสำหรับตำแหน่งงานดังกล่าวเพียง 1 ใน 3 เท่านั้น แต่คำถามที่น้องๆ ทุกคนที่สนใจงานนี้รอคอยกันอยู่ก็คือ เรียนจบด้านนี้มาแล้วจะมีงานรองรับในเมืองไทยมากน้อยแค่ไหน? เรานำบทสัมภาษณ์จากรุ่นพี่อย่าง ต้า-วิโรจน์ จิรพัฒนกุล อดีต Data Scientist ของ Facebook ให้สัมภาษณ์ไว้ใน TheMomentum มาฝากเพื่อให้น้องๆ นำไปประกอบการตัดสินใจ