บทที่ 1 ข้อมูลที่มีคุณค่า (2)

1.2 วิทยาการข้อมูล (data science)
     ประเทศยักษ์ใหญ่อย่างสหรัฐอเมริกา ได้ประสบปัญหาในการขาดเเคลนผู้ที่มีทักษะการวิเคราะห์เชิงลึก เเละการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้ได้ข้ออมูลผลลัพะ์ที่มีความสำคัญเป็นประโยชน์ในการตัดสินใจทั้งภาครัฐเเละเอกชน ซึ่งการทำงานในลักษณะนี้ต้องอาศัยความรู้เเละทักษะที่ผสมผสานกันเรียกว่า"วิทยาการข้อมูล" ซึ่งเป็นกระบวนการในการนำข้อมูลมหาศาลมาประมาลผล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ สามารถนำมาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อประโยชน์สูงสุด
     
     องค์ความรู้ของวิทยาการข้อมูล
1.ศึกษากระบวนการในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาประมวล
2.เข้าใจ ปรากฏการณ์หรือตีความ
3.ทำนายหรือพยากรณ์
4.ค้นหารูปเเบบหรือเเนวโน้มจากข้อมูล
5.วิเคราะห์ต่อยอดเพื่อเเนะนำทางเลือกที่เหมาะสม
6.ตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด

1.3 กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data science process) 

     วิทยาการข้อมูลที่ระบุขั้นตอนสำคัญต่างๆ ประกอบด้วย 1.การตั้งคำถาม 2.การเก็บรวบรวมข้อมูล 3.การสำรวจข้อมูล 4.การวิเคราะห์ข้อมูล 5.การสื่อสารและ6.การทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพสู่ผู้ใช้กลุ่มเป้าหมาย

1.4 การคิดเชิงออกเเบบ ( desin thinking) สำหรับวิทยาการข้อมูล 

     การนำข้อมูลมาใช้เพื่อสื่อสารถึงแม้จะทำให้เข้าใจปัญหาหรือสถานการณ์มากยิ่งขึ้น แต่ถ้าไม่เข้าใจถึงความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้ ก็จะทำให้การนำเสนอข้อมูลผลลัพธ์ไม่ประสบผลสำเร็จ เนื่องจากผู้ใช้ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่นำเสนอนั้น เช่น ข้อมูลที่นำเสนอมีปริมาณมากหรือละเอียดเกินไป เมื่อผู้ใช้พิจารณาข้อมูลแล้วคิดว่าไม่จำเป็นสำหรับตน ข้อบกพร่องนี้อาจทำให้การพัฒนาสินค้าหรือผลิตภัณฑ์นั้นไม่สามารถเข้าถึงความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง

บทที่ 1 ข้อมูลที่มีคุณค่า

บทที่ 1 ข้อมูลที่มีคุณค่า

1.1 ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ(information  age)

        ในระบบสารสนเทศนั้นจะมีการนำข้อมูลต่างๆ มาประมวลผลให้ข้อมูลนั้นเป็นประโยชน์ต่อการนำไปใช้งาน ในอดีตที่ยังไม่มีคอมพิวเตอร์ก็ยังมีเครื่องมืออื่น มาช่วยในการประมวลผลข้อมูลและช่วยในการสร้างผลผลิตได้ จนถึงปัจจุบันได้มีการนำคอมพิวเตอร์มาช่วยประมวลผลข้อมูล ก็ทำให้ระบบสารสนเทศนี้พัฒนาไปได้มากขึ้นช่วยให้การดำเนินชีวิตของมนุษย์ดีขึ้น

        ในโลกของเราได้มีการนำเครื่องมือมาช่วยในการดำรงชีวิตมากมาย จนในปัจจุบันถือได้ว่าเป็นยุคของเทคโนโลยีสารสนเทศ หากแบ่งวิวัฒนาการของยุคสารสนเทศจะแบ่งได้ดังนี้

        >>> โลกยุคกสิกรรม (Agriculture Age)

                ยุคนี้นับตั้งแต่ก่อนปี ค.ศ.1800 ถือว่าเป็นยุคที่การดำเนินชีวิตของมนุษย์ขึ้นอยู่กับการทำนา ทำสวน ทำไร่ โลกในยุคนี้ยังมีการซื้อขายสินค้าระหว่างกัน แต่ก็เป็นสินค้าเกษตรเป็นหลัก มีการนำเครื่องมือเครื่องทุ่นแรงมาใช้งานให้ได้ผลผลิตดีขึ้น ในระบบหนึ่งๆ จะมีผู้ร่วมงานเป็นชาวนา ชาวไร่ เป็นหลัก

      >>> ยุคอุตสาหกรรม (Industrial Age)

                ยุคนี้จะนับตั้งแต่ปี ค.ศ.1800 เป็นต้นมา โดยในประเทศอังกฤษได้นำเครื่องจักรกลมาช่วยงานทางด้านเกษตร ทำให้มีผลผลิตมากขึ้น และมีผู้ร่วมงานในระบบมากขึ้น เริ่มมีโรงงานอุตสาหกรรม เริ่มมีคนงานในโรงงาน ต่อมาการนำเครื่องจักรกลมาใช้งานนี้ได้ขยายไปสู่ประเทศต่างๆ และได้มีการแปรรูปผลิตผลทางด้านการเกษตรออกมามากขึ้น และเครื่องจักรกลก็เป็นเครื่องมือที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ และเริ่มมีโรงงานอุตสาหกรรมมากขึ้น ซึ่งทำให้โลกของเรามีทั้งภาคอุตสาหกรรมและภาคเกษตรกรรมควบคู่กันไป

  >>> ยุคสารสนเทศ (information Age)

                ยุคนี้จะนับตั้งแต่ประมาณปี ค.ศ.1957 จากที่การทำงานของมนุษย์มีทั้งด้านเกษตรและด้านอุตสาหกรรม ทำให้คนงานต้องมีการสื่อสารกันมากขึ้น ต้องมีความรู้ ในการใช้เครื่องจักรกล ต้องมีการจัดการข้อมูลเอกสาร ข้อมูลสำนักงาน งานด้านบัญชี จึงทำให้มีคนงานส่วนหนึ่งมาทำงานในสำนักงาน คนงานเหล่านี้ถือว่าเป็นผู้ที่มีความรู้และต้องทำหน้าที่ประสานงานระหว่างฝ่ายผลิตและลูกค้า ทำให้มีการพัฒนาเครื่องมือต่างๆ มาช่วยในการประมวลผล จัดการให้ระบบงานมีประสิทธิภาพดีขึ้น ทำให้เกิดการใช้เครื่องมือทางด้านสารสนเทศขึ้นมา ซึ่งถือว่าเป็นจุดเริ่มต้นของเทคโนโลยีสารสนเทศ เมื่อเข้าสู่ยุคสารสนเทศ องค์กรต่างๆ ที่นำเทคโนโลยีสารสนเทศมาใช้ในการจัดการงานประจำวัน จะทำงานได้สำเร็จเร็วขึ้น การผลิดทำได้รวดเร็วขึ้น เนื่องจากผู้ผลิตสามารถประมวลผลข้อมูลต่างๆ ได้เร็วขึ้น มีการนำระบบอัตโนมัติด้านการผลิตมาใช้ มีระบบบัญชี และมีโปรแกรมที่ทำงานเฉพาะด้านมากขึ้น

มมองด้านวิวัฒนาการของ ไอโอที (IoT) และวิธีการที่ธุรกิจได้นำไปใช้แล้ว กำลังใช้อยู่ และมีแผนจะใช้เพื่อสร้างประโยชน์จากแนวทางนี้

แนวคิดโรงงานอัจฉริยะ (Smart Manufacturing) หรือ อุตสาหกรรม 4.0 (Industry 4.0)  กลายเป็นหัวข้อยอดนิยมหลังจากงานนิทรรศการระหว่างประเทศซีบิต (CeBIT) 2011 (พ.ศ.2554) แม้จะผ่านไปเพียงแค่หกปีแต่ดูเหมือนว่าสิ่งนี้จะกลายเป็นสิ่งสำคัญต่อการเติบโตของเทคโนโลยีไปแล้ว ปัจจุบันผู้คนส่วนใหญ่มีความเข้าใจหรืออย่างน้อยก็เริ่มรับรู้ว่า “อินเทอร์เน็ต ออฟ ธิง์” หรือ ไอโอที (Internet of Things: IoT) หมายถึงอะไร แต่ในสภาพแวดล้อมของอุตสาหกรรม มีคำถามเกิดขึ้นว่าเราสามารถได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นและส่งผ่านโดยอุปกรณ์อัจฉริยะอย่างไรบ้าง และดูเหมือนว่าจะเป็นคำถามสำคัญที่ลูกค้าส่วนใหญ่ต้องพบเจอในตอนนี้ ผมจึงรู้สึกว่าน่าจะถึงเวลาที่เราจะต้องมาพูดคุยกันถึงวิธียกระดับขีดความสามารถด้วยสิ่งที่น่าสนใจนี้กันแล้ว

ไอโอที ในอดีต

ในช่วงหนึ่งหรือสองปีที่ผ่านมา ผมได้มีโอกาสไปพูดในงาน ไอโอที งานหนึ่งซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์อัจฉริยะที่ไม่เพียงเพื่อการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของระบบการผลิตเท่านั้น แต่ยังเป็นช่วยพิจารณาความสำเร็จของธุรกิจโดยรวมด้วยว่าได้รับผลกระทบอย่างไรเมื่อระบบการผลิตหรือกระบวนการทำงานอื่นๆ ของคุณล้มเหลว สิ่งนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการบริหารจัดการประสิทธิภาพของสินทรัพย์และการบริหารจัดการกระบวนการทางธุรกิจขององค์กรโดยตรง

ในขณะนั้น เรื่องราวที่ผมกล่าวถึงยังไม่ค่อยโดนใจผู้ฟังมากนัก มีเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่เข้าใจ แต่ก็มีผู้เข้าร่วมฟังหลายคนที่กำลังให้ความสนใจอย่างมากกับเรื่องฐานข้อมูลในหน่วยความจำและโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อนำมาใช้รับมือกับการล้นหลามของข้อมูลที่คาดว่าจะเกิดจาก ไอโอที ในขณะนั้น ไอโอที มีความเสถียรอย่างมากในห้องปฏิบัติการ โดยบรรดาวิศวกรด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้สาธิตให้เห็นถึงการใช้งานที่มีศักยภาพเป็นอย่างยิ่ง

ไอโอที ในปัจุบัน

ปีนี้ผมได้กลับไปที่งาน ไอโอที งานเดิมและรู้สึกประหลาดใจอย่างมากที่เห็นว่าไอเอฟเอสไม่ใช่บริษัทเดียวที่มุ่งเน้นผลลัพธ์จากแนวทางนี้ จากคำ กล่าวของ “เจอร์รี่ ลี” ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์สำหรับไมโครซอฟท์ในประเทศเนเธอร์แลนด์ ได้พูดถึงการที่ไมโครซอฟท์ถูกคาดหวังจากบริษัทต่างๆ ให้สามารถสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่สามารถทำการวิเคราะห์ได้ สำหรับวิทยากรท่านอื่นๆ ในงานนี้มีน่าสนใจหลายท่าน ไม่ว่าจะเป็นตัวแทนจากบริษัท แบม (BAM) (ธุรกิจก่อสร้าง) บริษัท ฮอร์ติลุกซ์ (Hortilux) (ผู้สร้างระบบเรือนกระจก) และบริษัท ฟิลิปส์ (Philips) (ผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์) ซึ่งทุกคนล้วนมีกรณีศึกษาทางธุรกิจที่ดีเยี่ยมจากการนำเทคโนโลยี ไอโอที ไปใช้ช่วยในการดำเนินการสิ่งต่างๆ ให้ดีขึ้นและมีต้นทุนที่ลดต่ำลง

อีกตัวอย่างหนึ่งของกรณีศึกษาทางธุรกิจที่น่าสนใจอย่างยิ่ง นั่นก็คือหนึ่งในลูกค้าของเราเอง แอนติซิเมกซ์(Anticimex) ซึ่งเป็นบริษัทผลิตอุปกรณ์ดักจับหนูที่มีการเชื่อมต่ออุปกรณ์เข้ากับระบบออนไลน์ ช่วยให้วิศวกรฝ่ายบริการสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถคาดการณ์เวลาที่เหมาะสมในการเปลี่ยนแบตเตอรี่ของอุปกรณ์ได้ ซึ่งจะเห็นได้ว่า ไอโอที สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบในห้องปฏิบัติการและเมื่อองค์กรธุรกิจรายนี้นำมาปรับใช้จริงและพบว่าได้ผลดีในทางปฏิบัติ

นอกจากนี้ยังมีการพูดคุยกันอย่างมากเกี่ยวกับอินเทอร์เน็ต ออฟ ธิงส์ สำหรับอุตสาหกรรม หรือ ไอไอโอที(Industrial Internet of Things: IIoT ) (กล่าวคือการผลิต) แต่ผมคิดว่าแนวทางนี้ยังครอบคลุมกรณีศึกษาทางธุรกิจด้านการควบคุมศัตรูพืช การก่อสร้าง เกษตรกรรม และการบริการที่มีการจัดการอื่นๆ ด้วยเช่นกัน แม้ว่าจะยังไม่มีการนำไปใช้ในทุกภาคส่วนอย่างเท่าเทียมกัน แต่ระบบบางส่วนก็เริ่มทำงานกันแล้ว นั่นคือมีการเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์ร่วมกับระบบธุรกิจและเริ่มนำคุณค่าที่แท้จริงให้กับองค์กร

ไอโอที ในวันพรุ่งนี้

ตอนนี้องค์กรธุรกิจที่อยู่ในระดับปฏิบัติการล้วนเดินตามแนวทางของ ไอโอที และถึงเวลาแล้วที่ผู้บริหารระดับ ซีจะต้องเดินหน้าขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ให้สำเร็จ เนื่องจากแนวทางนี้สร้างประโยชน์อย่างมากในด้านการลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน โดยสิ่งที่เป็นตัวกำหนด      ทิศทางการเติบโตที่แท้จริง คือการนำผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ เข้ามาใช้งาน

แนวคิดของบริษัทผลิตภัณฑ์ที่กำลังเริ่มจำหน่ายผลิตภัณฑ์ของตนในรูปแบบบริการ จะเป็นเรื่องที่เข้าใจได้ง่ายแต่การดำเนินการตามแนวคิดนี้อาจไม่ใช่เรื่องง่ายนัก ในด้านเทคนิค คุณจะต้องเข้าใจผลิตภัณฑ์ สามารถคาดการณ์ความล้มเหลว และมั่นใจได้ว่าจะสามารถสร้างผลกำไรด้วยการนำเสนอสิ่งดังกล่าวในรูปแบบของบริการ

สำหรับด้านการเงิน คุณจะต้องปรับงบดุลอีกครั้งเนื่องจากผลิตภัณฑ์เหล่านี้ทั้งหมดได้กลายเป็นสินทรัพย์ของคุณแล้ว นอกจากนี้ คุณจะต้องรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนดเอสแอลเอ (SLA) กับลูกค้าของคุณด้วย หากคุณไม่ใช่บริษัทผู้ผลิตผลิตภัณฑ์แต่เป็นบริษัทผู้ให้บริการ คุณจะสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับตัวชี้วัดที่สำคัญของความล้มเหลว ผลกระทบจากสภาพภูมิอากาศ และประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์สำหรับชิ้นส่วนอะไหล่ ทั้งหมดนี้ล้วนเป็นสิ่งที่มีคุณค่าและสามารถทำตลาดได้ แต่คุณจำเป็นต้องมีมากกว่าทีมปฏิบัติการเพื่อการนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด

วิธีการเข้าร่วมเป็นธุรกิจที่สามารถเชื่อมโยงสิ่งต่างๆ ได้อย่างครอบคลุม

ธุรกิจที่ได้รับแรงผลักดันจากแนวคิด ไอโอที ต้องสามารถเก็บรวบรวมข้อมูล (การสื่อสารและระบบเครือข่าย) มีซอฟต์แวร์การวิเคราะห์และซอฟต์แวร์ธุรกิจเพื่อการทำงานที่สอดคล้องกันทั้งระบบ และมีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งเท่านั้นที่มีพนักงานในองค์กรที่มีทักษะพร้อมสำหรับดำเนินการดังกล่าวด้วยตนเอง ปัจจุบันบริษัทส่วนใหญ่กำลังแสวงหาพันธมิตรเช่นเดียวกับไอเอฟเอส นับตั้งแต่เปิดตัว ไอเอฟเอส ไอโอที บิซิเนส คอนเนคเตอร์ (IFS IoT Business Connector) เราได้ขยายระบบเครือข่ายพันธมิตรของเราเพื่อให้ลูกค้ามีขีดความสามารถด้านการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมเป็นธุรกิจที่สามารถเชื่อมโยงสิ่งต่างๆ ได้อย่างครอบคลุมด้วยตนเอง โปรดเข้าไปที่หน้าเว็บ IoT Business Connector

# # #

เกี่ยวกับไอเอฟเอส

ไอเอฟเอส (IFS™) เป็นผู้นำระดับโลกด้านการพัฒนาและนำเสนอซอฟต์แวร์สำหรับการวางแผนทรัพยากรองค์กร(Enterprise Resource Planning หรือ ERP) การบริหารจัดการสินทรัพย์ขององค์กร (Enterprise Asset Management หรือ EAM) และ การบริหารจัดการงานบริการขององค์กร (Enterprise Service Management หรือ ESM) ทั้งนี้ ไอเอฟเอสก่อตั้งขึ้นในปี พ.ศ. 2526 โดยมีส่วนช่วยสนับสนุนให้ลูกค้าที่เป็นกลุ่มเป้าหมายสามารถดำเนินธุรกิจได้ดีขึ้น ตลอดจนผลักดันให้เกิดความคล่องตัวในการดำเนินงาน พร้อมทั้งจัดเตรียมสิ่งต่างๆสำหรับอุตสาหกรรมเพื่อให้พร้อมรับมือกับอนาคต ไอเอฟเอส มีพนักงาน 2,800 คนที่พร้อมให้การสนับสนุนผู้ใช้ทั่วโลกมากกว่า 1 ล้านคนผ่านสำนักงานสาขาในเขตพื้นที่ต่างๆ และผ่านเครือข่ายพันธมิตรที่กำลังขยายตัวเพิ่มมากขึ้น สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่เว็บไซต์: IFSworld.comติดตามเราทาง Twitter: @ifsworldเยี่ยมชมบล็อกของไอเอฟเอสเกี่ยวกับเทคโนโลยี นวัตกรรม และผลงานสร้างสรรค์ต่างๆ: http://blog.ifsworld.com/

ยุค 5 G

         5G เหนือกว่า 4G อย่างไร?

1. ตอบสนองไวกว่า

ถ้าเราใช้ 4G สั่งงานควบคุมสิ่งต่างๆได้เร็วที่ 20 – 30 ms (Milli-second คือ 1:1,000 วินาที) แต่ถ้าใช้ 5G จะเร็วขึ้น 10 เท่า จะสั่งงาน IoT หรือสมาร์ทดีไวซ์ได้เร็วจริงถึง 3-4ms

2. รับส่งข้อมูลได้มากกว่า 4G

ถ้า 4G รับส่งข้อมูลต่อเดือนได้แค่ 7.2 Exabytes 5G จะทำให้เรารับส่งข้อมูลได้เพิ่มขึ้น  7 เท่า คือ 50 Exabytes ต่อเดือน

3. มีความถี่สำหรับใช้งานมากกว่า

ตอนใช้ 4G มีให้ใช้ถึงแค่ 3GHz แต่ถ้าเป็น 5G เราใช้งานคลื่นความถี่ได้ถึง 30GHz

4. รับรองการใช้งานในแต่ละพื้นที่ได้มากกว่า

ถ้า 4G รับคนได้ราว 1 แสนคนต่อพื้นที่ 1 ตร.กม. 5G จะรับได้ 10 เท่าคือรับได้ 1 ล้านคนต่อพื้นที่ 1 ตร.กม.

5. ถ่ายโอนข้อมูลต่อวินาทีได้เยอะกว่า

ถ้า 4G โอนข้อมูลเข้าเครื่องได้แค่ 1 GB ต่อวินาที 5G จะทำได้ถึง 20 GB ต่อวินาทีหรือ 20 เท่าของ 4G

Internet of Things

Internet of Things (IoT) คือ การที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ สามารถเชื่อมโยงหรือส่งข้อมูลถึงกันได้ด้วยอินเทอร์เน็ต โดยไม่ต้องป้อนข้อมูล การเชื่อมโยงนี้ง่ายจนทำให้เราสามารถสั่งการควบคุมการใช้งานอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ผ่านทางเครือข่ายอินเตอร์เน็ตได้ ไปจนถึงการเชื่อมโยงการใช้งานอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ผ่านทางเครือข่ายอินเตอร์เน็ตเข้ากับการใช้งานอื่นๆ จนเกิดเป็นบรรดา Smart ต่างๆ ได้แก่ Smart Device, Smart Grid, Smart Home, Smart Network, Smart Intelligent Transportation ทั้งหลายที่เราเคยได้ยินนั่นเอง ซึ่งแตกต่างจากในอดีตที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นเพียงสื่อกลางในการส่งและแสดงข้อมูลเท่านั้น

กล่าวได้ว่า Internet of Things นี้ได้แก่การเชื่อมโยงของอุปกรณ์อัจฉริยะทั้งหลายผ่านอินเทอร์เน็ตที่เรานึกออก เช่น แอปพลิเคชัน แว่นตากูเกิลกลาส รองเท้าวิ่งที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลการวิ่ง ทั้งความเร็ว ระยะทาง สถานที่ และสถิติได้

นอกจากนั้น Cloud Storage หรือ บริการรับฝากไฟล์และประมวลผลข้อมูลของคุณผ่านทางออนไลน์ หรือเราเรียกอีกอย่างว่า แหล่งเก็บข้อมูลบนก้อนเมฆ เป็นอีกสิ่งหนึ่งที่เราใช้งานบ่อยๆแต่ไม่รู้ว่าเป็นหนึ่งในรูปแบบของ Internet of Things สมัยนี้ผู้ใช้นิยมเก็บข้อมูลไว้ในก้อนเมฆมากขึ้น เนื่องจากมีข้อดีหลายประการ คือ ไม่ต้องกลัวข้อมูลสูญหายหรือถูกโจรกรรม ทั้งยังสามารถกำหนดให้เป็นแบบส่วนตัวหรือสาธารณะก็ได้ เข้าถึงข้อมูลได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ใดๆผ่านเครือข่ายอินเตอร์เน็ต แถมยังมีพื้นที่ใช้สอยมาก มีให้เลือกหลากหลาย ช่วยเราประหยัดค่าใช้จ่ายได้อีกด้วย เนื่องจากเราไม่ต้องเสียเงินซื้ออุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล เช่น ฮาร์ดไดร์ฟ หรือ Flash drive ต่างๆ

รู้จักปัญญาประดิษฐ์ ( AI )

AI : Artificial Intelligence หรือปัญญาประดิษฐ์เป็นศาสตร์แขนงหนึ่งของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ที่เกี่ยวข้องกับวิธีการทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถคล้ายมนุษย์หรือเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ โดยเฉพาะความสามารถในการคิดเองได้ หรือมีปัญญานั่นเอง ปัญญานี้มนุษย์เป็นผู้สร้างให้คอมพิวเตอร์ จึงเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ มุมมองต่อ AI ที่แต่ละคนมีอาจไม่เหมือนกัน ขึ้นอยู่กับว่า เราต้องการความฉลาดโดย คำนึงถึงพฤติกรรมที่มีต่อสิ่งแวดล้อมหรือคำนึงการคิดได้ของผลผลิต AI ดังนั้นจึงมีคำนิยาม AI ตามความสามารถที่มนุษย์ต้องการให้มันแบ่งได้ 4 กลุ่ม ดังนี้

    Acting Humanly : การกระทำคล้ายมนุษย์ เช่น
- สื่อสารกับมนุษย์ได้ด้วยภาษาที่มนุษย์ใช้ เช่น ภาษาอังกฤษ เป็นการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) อย่างหนึ่ง เช่น เพื่อน ๆ ใช้เสียงสั่งให้คอมพิวเตอร์พิมพ์เอกสารให้
 -  มีประสาทรับสัมผัสคล้ายมนุษย์ เช่นคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) คอมพิวเตอร์มองเห็น รับภาพได้โดยใช้อุปกรณ์รับสัญญาณภาพ (sensor)
 -  หุ่นยนต์ช่วยงานต่าง ๆ เช่น ดูดฝุ่น เคลื่อนย้ายสิ่งของ
 - machine learning หรือคอมพิวเตอร์เกิดการเรียนรู้ได้ โดยสามาถตรวจจับรูปแบบการเกิดของเหตุการณ์ใด ๆ แล้วปรับตัวสู่สิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนไปได้

  Thinking Humanly : การคิดคล้ายมนุษย์ ก่อนที่จะทำให้เครื่องคิดอย่างมนุษย์ได้ ต้องรู้ก่อนว่ามนุษย์มีกระบวนการคิดอย่างไร ซึ่งการวิเคราะห์ลักษณะการคิดของมนุษย์เป็นศาสตร์ด้าน cognitive science เช่น ศึกษาโครงสร้างสามมิติของเซลล์สมอง การแลกเปลี่ยนประจุไฟฟ้าระหว่างเซลล์สมอง วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงทางเคมีไฟฟ้าในร่างกายระหว่างการคิด ซึ่งจนถึงปัจจุบันเราก็ยังไม่รู้แน่ชัดว่า มนุษย์เรา คิดได้อย่างไร

    Thinking rationally : คิดอย่างมีเหตุผล หรือคิดถูกต้อง โดยใช้หลักตรรกศาสตร์ในการคิดหาคำตอบอย่างมีเหตุผล เช่น ระบบผู้เชี่ยวชาญ

    Acting rationally : กระทำอย่างมีเหตุผล เช่น agent (agent เป็นโปรแกรมที่มีความสามารถในการกระทำ หรือเป็นตัวแทนในระบบอัตโนมัติต่าง ๆ ) สามารถกระทำอย่างมีเหตุผลคือ agent ที่กระทำการเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ได้ตั้งไว้ เช่น agent ในระบบขับรถอัตโนมัติที่มีเป้าหมายว่าต้องไปถึงเป้าหมายในระยะทางที่สั้นที่สุด ต้องเลือกเส้นทางที่ไปยังเป้าหมายที่สั้นที่สุดที่เป็นไปได้จึงจะเรียกได้ว่า agent กระทำอย่างมีเหตุผล อีกตัวอย่างเช่น agent ในเกมหมากรุกมีเป้าหมายว่าต้องเอาชนะคู่ต่อสู้ ต้องเลือกเดินหมากที่จะทำให้คู่ต่อสู้แพ้ให้ได้ เป็นต้น

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)

Data Scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) คืออะไร?

ในยุคเศรษฐกิจดิจิทัล “Big Data” หรือ “ข้อมูลขนาดใหญ่” ได้กลายเป็นทรัพยากรที่มีค่า เพราะเป็นอีกหนึ่งกลไกสำคัญขององค์กรทั้งภาคธุรกิจและรัฐบาลในยุคปัจจุบัน เนื่องจาก “ข้อมูลขนาดใหญ่” เป็นสิ่งที่รวบรวมพฤติกรรม รสนิยม รวมถึงความคิดเห็นของผู้คนบนโลกต่อสิ่งรอบตัวต่างๆ แทบทุกกิจกรรมที่เราทำในหนึ่งวัน กลายเป็นข้อมูลที่นำไปใช้ต่อได้ ไม่ว่าจะเป็นการต่อยอดทางธุรกิจเพื่อสร้างสินค้าและบริการให้เข้าถึงกลุ่มผู้บริโภคเป้าหมายได้มากขึ้น หรือนำไปใช้เพื่อออกแบบนโยบายภาครัฐให้เข้ากับความต้องการของประชาชน ทำความเข้าใจข้อมูลและดึงแก่นสำคัญออกมาใช้ได้ ซึ่ง “Data Scientist” คือ ผู้ที่จะ เข้ามาจัดการกับข้อมูลเหล่านี้