Machine Learning เอามาใช้ในเชิงธุรกิจ
ลองนึกภาพว่าถ้าเป็นในอดีตเราอยากวิเคราะห์ข้อมูล ก็อาจจะใช้โปรแกรมตารางคำนวน อย่าง LibreOffice Calc หรือ R หรือ Tableau แระบวนการเหล่านี้ก็เกิดจากเอาข้อมูลมาทำการวิเคราะห์ด้วยมืออาจใช้เวลาเป็นชั่วโมง แต่การที่เราใช้ Machine Learning จะช่วยทำให้การวิเคราะห์นั้นเกิดขึ้นในเวลาไม่กี่นาที ปัจจุบันเราก็รู้ว่าปัจจัยภายนอกในทางธุรกิจเกิดขึ้นไม่ว่าจะเป็นวันหยุด ภัยธรรมชาติ ข่าวที่มีผลกระทบกับสินค้า เช่นการเปิดตัวสินค้าของคู่แข่ง ยุคนี้น่าจะหมดยุคของการทำแบบสำรวจจากแบบสอบถาม เพราะเราก็รู้ว่าลูกค้าไม่ค่อยได้ให้ข้อมูลที่แท้จริง แต่ก็ยังดีกว่าไม่ได้ทำอะไรเลยนะครับ การใช้ Machine Learning จะช่วยให้เข้าใจ พฤติกรรมของผู้บริโภคหรือลูกค้าได้ดีกว่าการเติบโตของ Natural Language Processing (NLP)
ในปี 2018 เราได้เห็นการเติบโตของ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มากขึ้นมีการนำมาใช้อย่างแพร่หลายการนำเอา NLP เข้ามาใช้กับสินค้าเริ่มโตขึ้น ถึงแม้ว่ามันจะเป็นเรื่องที่ นักพัฒนาในด้านนี้ยังมีไม่มากแต่เราก็เห็นสินค้าของ Amazon Alexa, Google Home, Microsoft Cortana ที่ออกมาและพัฒนาไปพร้อมๆกับการออกมาให้นักพัฒนาทั่วโลกได้ทดลองใช้ โดยหวังว่ามนุษย์จะสามารถพูดคุยกับอุปกรณ์เหล่านี้ได้ เหมือนกับในหนังที่เราเห็นโทนี่สตาร์ค คุยกับ จาวิค ใน ไอร่อนแมน
การ์เนอร์ก็คาดการ์ณว่าในปี 2020 จะมีการสร้างแบบสอบถามการวิเคราะห์ 50 เปอร์เซ็นจะมาจากการการโต้ตอบผ่านเสียงด้วยเทคโนโลยี NLP เช่น"ยอดขายผักวันนี้เป็นอย่างไร" "คะแนนในการเรียนวิทยาศาสตร์มีเท่าไหรแล้ว" เชื่อกันว่าสิ่งเหล่านี้จะทำให้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิ่งลึกได้ว่าผู้คนอยากรู้อะไรและมักจะถามอะไร ข้อมูลเชิงลึกต่าง ๆ จะช่วยนำมาเป็นข้อมูลในการตัดสินใจทางธุรกิจได้ นักวิเคราะห์เชื่อว่าคำถามต่างๆ สามารถที่จะนำมาวิเคราะห์ความพึงพอใจได้ ไม่ใช่แค่การพูดเท่านั้น NLP ยังรวมไปถึง chatbot อีกด้วยที่มนุษย์สามารถพิมพ์โต้ตอบกับหุ่นยนต์ garner คาดการณ์ว่าปี 2021 จะมีการใช้มากว่า 50% และ IDC ก็บอกเช่นกันว่า ปี 2019 ในการทำงานแต่ละวันในระดับ enterprise จะมี Application ที่สามารถเข้าถึงผู้ช่วยอัฉริยะแบบเป็นส่วนตัวได้
มหาวิทยาลัยหลายแห่งเริ่มเห็นความสำคัญกับสาขา Data science and Analytic
เทรนนี้ ไมไ่ด้เกิดขึ้นแต่ในต่างประเทศ ประเทศไทยเองก็เกิดปรากฏการณ์แบบนี้เหมือนกันและจะมีการบรรจุเนื้อหาการวิเคราะห์ข้อมูลลงไปในโรงเรียนด้วยเช่นกัน
เช่น ป6 เรียน introduction to data science ม2 จะเรียนวิชา dada analytics
ในต่างประเทศเอง ก็มี
มหาวิทยาลัยแห่งรัฐนอร์ทแคโรไลนาเป็นที่ตั้งของหลักสูตรวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิตสาขาแรก MSA ตั้งอยู่ภายในสถาบัน Advanced Analytics (IAA) ซึ่งเป็นศูนย์กลางข้อมูลที่มีภารกิจ
เพื่อสร้าง "ผู้ประกอบการด้านการวิเคราะห์ที่ดีที่สุดในโลก - ผู้ที่เข้าใจวิธีการและเครื่องมือที่ซับซ้อนสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลขนาดใหญ่ [และ] ที่มีความปรารถนาในการแก้ปัญหาที่ท้าทาย ... "
วิชาศิลปะปรับตัวสร้างนักศึกษาเพื่อตอบโจทย์ การวิเคราะห์ข้อมูล
เนื่องจากว่าอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ข้อมูลต้องการแรงงานที่มีทักษะในการเล่าเรื่องไม่ว่าจะเป็น info Graphic การสร้าง Dash Board ที่ทำให้ผู้บริหารได้ดูกราฟแสดงผลต่าง ๆ ซึ่งต้องใช้ทักษะการสร้างวิธีการนำเสนอเป็นอยางมาก ว่ากันว่าปัจจุบันแพลตฟอร์มเทคโนโลยีจะกลายเป็นเรื่องที่ง่าย ทุกคนสามารถที่จะเล่นกับข้อมูล ดังนั้นศิลปะ เหล่านี้จะเข้ามามีส่วนร่วม
ปัจจุบันเราจะเห็นผลการทบทางเทคโนโลยีค่อนข้างมากแต่การทำให้มีประสิทธิภาพก็ด้วยการนำวิชาศิลปะเข้ามาใช้ เช่น นิสสันได้จ้างนักมานุษยวิทยาระดับปริญญาเอก Melissa Cefkin มาเป็นผู้นำในการวิจัยเรื่องปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์กับเครื่องจักร ระหว่างรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองและมนุษย์
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น