ต่อเนื่องกันกับเทคโนโลยีที่จะสามารถเปลี่ยนวิธีการดำเนินธุรกิจแบบเดิม ๆ ที่เราได้พูดถึงใน Technology & Trends ที่น่าลงทุนสำหรับธุรกิจ logistic ก็ยังมีอีกหลาย ๆ เทคโนโลยีที่ธุรกิจต่าง ๆ เริ่มนำเข้ามาช่วยอำนวยความสะดวกในการดำเนินธุรกิจมากขึ้นในปัจจุบันนี้ค่ะ เพื่อที่จะนำเทคโนโลยีที่เหมาะสมมาจัดการกับ “Big Data” วันนี้เราจะมาทำความรู้จัก Big Data ที่เกิดขึ้นจากการพัฒนาของเทคโนโลยีในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีมากมายมหาศาลในปัจจุบัน และความสำคัญของ Big Data ในธุรกิจ E-Commerce และ Logistics กันค่ะ อีกทั้ง Big Data ยังถือเป็นตัวแปรสำคัญที่จะช่วยให้ธุรกิจปรับตัวเข้าสู่ยุค Digital Disruption หรือ ที่เรียกว่า Digital Transformation นั่นเองค่ะ
Big Data คืออะไร?
Big Data คือข้อมูลตัวอักษรหรือสัญลักษณ์ทางคอมพิวเตอร์ที่อยู่ในรูปแบบสัญญาณไฟฟ้า ในด้าน E-Commerce และ Logistics ข้อมูลถูกสร้างขึ้นใหม่อยู่เสมอโดยเทคโนโลยีดิจิทัล ไม่ว่าจะเป็น การเข้าชมเว็บไซต์ ซื้อขายสินค้า หรือการใช้งานบนโซเชียลมีเดียต่าง ๆ ข้อมูลเหล่านี้เมื่อรวมเข้ากับข้อมูลจากแหล่งอื่น ๆ แล้วสะสมจนมีมากมายมหาศาล กลายเป็นข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว ทำให้เกิดการพัฒนาทางเทคโนโลยี เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีให้เป็นระบบระเบียบ และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้หรือที่เราเรียกว่า “Big Data” นั่นเองค่ะ
คุณลักษณะของ Big data มีอะไรบ้าง
โดย Big Data ประกอบไปด้วยคุณลักษณะหลัก ๆ 3 ประการ หรือที่เรียกว่า 3V คือ 1. Volume 2. Variety 3. Velocity แต่เมื่อเวลาผ่านไปได้มีการกำหนดคุณลักษณะเพิ่มขึ้น อีก 2 ข้อ นั่นคือ 4. Veracity (4V) และ 5. Value (5V) เนื่องจากข้อมูล (Data) ที่ดีนั้นต้องไม่เพียงแต่ มีปริมาณมาก มีความหลากหลาย อัปเดตและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา หากแต่ต้องมีความน่าเชื่อถือ และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง จึงจะเรียกว่าเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพนั่นเอง
หลักการทำงานของ Big Data
สำหรับหลักการทำงานของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) นั้น จะมีอยู่ 3 ขั้นตอนด้วยกัน ได้แก่
- การจัดเก็บข้อมูล (Data Ingestion) คือขั้นตอนการจัดเก็บและรวบรวมข้อมูลทั้งหมดจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ข้อมูลจากการขาย ข้อมูลความพึงพอใจของลูกค้าหรือข้อมูลสินค้าในคลังทั้งหมด ฯลฯ ทั้งในรูปแบบเสียง ตัวอักษร วิดีโอหรือแม้แต่ไฟล์ภาพก็สามารถจัดเก็บรวมไว้ในที่นี่ได้ที่เดียว
- การประมวลผลข้อมูล (Data Storage) จากนั้น ขั้นตอนนี้จะเป็นการประมวลผลข้อมูล ได้แก่ การนำข้อมูลทั้งหมดจากขั้นตอน Data Ingestion มาจัดหมวดหมู่ให้เรียบร้อย เช่น จัดหมวดหมู่ของสินค้าให้ง่ายต่อการหยิบและแพ็ก
- การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) นำข้อมูลที่ได้ทำการประมวลผลแล้วมาวิเคราะห์ต่อ เพื่อวางแผนการตลาดหรือพัฒนาแบรนด์ต่อ
ทำไม Big Data ถึงเหมาะกับธุรกิจ E-Commerce และ Logistics?
การทำธุรกิจพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ หรือ E-Commerce ไม่ว่าจะเป็น การซื้อขายสินค้าและบริการ หรือการใช้พื้นที่ในการโฆษณาบนพื้นที่อิเล็กทรอนิกส์นั้น ทำให้เกิดข้อมูลมากมาย อาทิเช่น ประวัติการซื้อขาย จำนวนสินค้า ที่ถูกบันทึกไว้ในแหล่งต่าง ๆ ในด้านของธุรกิจ Logistics อาจเป็นข้อมูล ชื่อที่อยู่ หรือช่องทางการติดต่อของผู้ซื้อ และผู้ขาย รวมถึงข้อมูลของสินค้าด้วยนั่นเอง และเมื่อข้อมูลดังกล่าวมีมากขึ้น การนำ Big Data เข้ามาใช้ประโยชน์ จึงเป็นการตอบโจทย์ธุรกิจ E-Commerce และ Logistics ที่จะนำข้อมูลที่มีมหาศาลนั้นไปใช้ประโยชน์ ดังนี้ค่ะ
1. เพื่อการพัฒนาสินค้าและบริการ
แน่นอนค่ะว่าจุดประสงค์หลักของธุรกิจคือ การสร้างประสบการณ์ที่ดีให้แก่ลูกค้า ดังนั้นธุรกิจต่าง ๆ โดยเฉพาะ E-Commerce และ Logistics มีความจำเป็นอย่างมากที่จะต้องใช้ข้อมูล สถิติเก่า ๆ มาเพื่อเสริมสร้างสินค้าและบริการใหม่ ๆ และยังช่วยในเรื่องของการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อเสริมสร้างประสบการณ์การซื้อที่ดีขึ้นของผู้บริโภค
2. เพิ่มยอดขายและช่วยในการตัดสินใจ
ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นประโยชน์ต่อร้านค้า E-Commerce อย่างมากในเรื่องของการเพิ่มยอดขาย จากการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า และปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุด นอกจากนี้แนวโน้มพฤติกรรมการซื้อสินค้าของลูกค้ายังช่วยให้ผู้ประกอบการตัดสินใจ เพราะข้อมูลเชิงลึกที่ผ่านการวิเคราะห์แล้ว สามารถบอกแนวโน้มเหตุการณ์ที่อาจขึ้นได้ในอนาคต ทำให้ลดความเสี่ยงในการตัดสินใจพลาดได้
3. จัดการสินค้าคงคลังและวางแผนอนาคตของธุรกิจ
ธุรกิจ E-Commerce สามารถจัดการสินค้าคงคลัง รวมถึงการสต๊อกสินค้าได้ง่ายขึ้น หากมีข้อมูล Big Data ทำให้มีสินค้าเพียงพอเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า และยังทำให้ราบ และเข้าถึงข้อมูลความต้องการสินค้าอื่น ๆ ของลูกค้าบนหน้าเว็บไซต์ เพื่อที่จะคว้าโอกาสในการขายสินค้าที่เราอาจจะยังไม่มีวางขาย แต่ลูกค้ามองหาอยู่และเข้ามาเสิร์ช นอกจากนี้การวางแผนธุรกิจ หรือการต่อยอดในอนาคตจะเป็นไปได้ราบรื่นขึ้น หากอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่มีอยู่เข้ามาช่วยในการวางแผนค่ะ
การนำ Big Data ขุมทรัพย์แห่งธุรกิจไปใช้ประโยชน์
แม้ว่า Big Data จะมีประโยชน์มากมายแค่ไหน แต่ถ้าหากผู้ใช้ไม่รู้วิธีจัดการกับข้อมูลที่มาจากหลากหลายแหล่งที่มานั้นแล้ว ก็ไม่มีประโยชน์ค่ะ เพราะข้อมูลเหล่านี้ต้องอาศัยเทคโนโลยีที่เหมาะสม ในการเก็บรวบรวม จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่นั้น เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่จะนำไปใช้พัฒนาธุรกิจในอนาคต
Big Data สามารถเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม E-Commerce และ Logistics ไปได้อย่างมาก หากบริษัทหรือองค์กรที่มีฐานข้อมูลเหล่านี้ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ในอนาคต ความเป็นไปได้ในการยกระดับการใช้งานข้อมูลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การนำไปใช้ร่วมกับ IoT ก็ยังเป็นสิ่งที่หลาย ๆ บริษัทกำลังทดลอง และลงทุนกันอย่างแพร่หลายเลยค่ะ
สรุปบทความ
Big Data คือเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในธุรกิจ E-Commerce และ Logistics โดยช่วยให้สามารถเก็บรวบรวม ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ ซึ่งจะทำให้ข้อมูลมีคุณภาพและนำไปใช้ได้จริง หลากหลายธุรกิจ โดยเฉพาะ E-Commerce และ Logistics สามารถนำ Big Data ไปใช้ เพื่อพัฒนาสินค้าและบริการ เพิ่มยอดขาย หรือช่วยในการตัดสินใจและบริหารสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การนำ Big Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดจำเป็นต้องมีเทคโนโลยีและเครื่องมือที่เหมาะสม เพื่อช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและต่อยอดธุรกิจให้เติบโตได้ในอนาคต
MyCloudFulfillment ผู้ให้บริการด้าน Fulfillment เก็บ แพ็ค ส่งสินค้าให้กับธุรกิจ E-Commerce ก็เล็งเห็นความสำคัญของข้อมูลเหล่านี้เช่นกัน เราจึงไม่เพียงแต่ให้บริการเก็บ แพ็กและส่งสินค้าเท่านั้น แต่ยังมีการพัฒนาระบบเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น ฟีเจอร์ Reporting and Dashboard ช่วยสรุปและวิเคราะห์ข้อมูลการขายให้กับร้านค้า เพื่อให้ผู้ประกอบการได้นำข้อมูลไปใช้ต่อยอดธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น วางแผนการขาย การทำโปรโมชั่นและโฆษณา รวมไปถึงการวางแผนเพื่อลดต้นทุนได้อีกด้วยค่ะ
สนใจศึกษาและลงทะเบียนได้ที่ www.mycloudfulfillment.com
หรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม
โทร: 092-472-7742, 02-138-9920
อีเมล: [email protected]
line: @mycloudgroup
MyCloudFulfillment ขายของง่ายไม่ต้องแตะสต๊อก
บริการคลังสินค้าออนไลน์ เก็บ แพ็ค ส่ง ครบวงจร
