Page 41 - 7.Big Data Application on Digital Marketing

หลักการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ด้านดิจิทัลมาร์เก็ตติ้งออนไลน์ในอุตสาหกรรม S-curve ของประเทศไทย |
| 40

ดำเนินการประมวลผลขอมูลขนาดใหญเอง เนื่องจากขอจำกัดเรื่อง ความลับทางธุรกิจและสิทธิสวนบุคคล สงผลให

บริษัทเอกชนสวนใหญไมสามารถใหขอมูลระดับที่ลงลึกถึง รายละเอียด
แผนพัฒนาระยะยาว : การพัฒนากลไกลและเครื่องมือในการจัดเก็บขอมูลนักทองเที่ยวเชิงพื้นที่ขนาดใหญ ซึ่ง

สามารถดำเนินการไดหลายวิธี อาทิ

1. รวมมือกับบริษัทใหบริการดานโทรคมนาคม เพื่อใหไดขอมูลเชิงการกระจายตัวในพื้นที่ทองเที่ยว
2. รวมมือกับบริษัทที่เกี่ยวของกับสื่อสังคมออนไลนในประเทศไทย ในการนำขอมูลดานการทองเที่ยวมา วิเคราะห

โดยขอมูลที่ไดจะเปนขอมูลคำวิจารณในแตละพื้นที่ ซึ่งตองนำไปประมวลผลเพื่อการวิเคราะห ความพึงพอใจในสถานที่ที่ถูก
อางอิงถึง ซึ่งธุรกิจสามารถนำผลการวิเคราะหนี้มาจัดเก็บเพื่อประมวลผล และนำแสดงในรูปแบบที่เปนประโยชนตอการนำไป
สนับสนุนการวางแผนการตลาดตอไป

3. การพัฒนาระบบสำหรับรวบรวมขอมูลจากเครือขายสังคม (Social Listening และประมวลผลขอมูล

ชวงการประยุกตใช : นอกจากการรวบรวมและประมวลผลขอมูล ธุรกิจมีหนาที่ตองนำขอมูลที่ผานการ วิเคราะห
ดวยเทคโนโลยี Big Data ไปประยุกตใชงานเพื่อใหเกิดประโยชนและตอบสนองตอวิสัยทัศน เปาหมาย และพันธกิจขององคกร
ได อีกทั้งเพื่อแบงปนขอมูลใหกับผูเกี่ยวของในอุตสาหกรรมทองเที่ยวไทยไดใชประโยชน รวมกันดวย

มิติของขอมูลที่คาดวาจะถูกนำมาใชประโยชนในดานการทองเที่ยว ขอมูล 3 ประเภทที่จะนำมาใชประโยชนดานการ

ทองเที่ยว ไดแก

1. Marketing แสดงขอมูลทางดานการตลาด และการดำเนินงานของธุรกิจทั้งหมดจากภาครัฐและภาคเอกชน เพื่อให
สามารถเตรียมความพรอม รับมือในธุรกิจทองเที่ยว
2. Tourism แสดงขอมูลนักทองเที่ยวและยอดคาใชจายจากนักทองเที่ยว เพื่อประเมินผลวิธีการสื่อสารทางการตลาด

ใหสะทอนกลับไปเปนผลเชิงรายได
3. Voice of Customer รวบรวมขอมูลจากสื่อสังคมออนไลน เพื่อพัฒนา ประสบการณดานการทองเที่ยว

ปจจัยสูความสำเร็จของการพัฒนา Big Data

Big Data นั้นมีวิธีการทำงาน และเครื่องมือตางๆ ใหเลือกใชเปนจำนวนมาก แตละหนวยงานสามารถ ขอจัดสรรเงิน

งบประมาณเพื่อพัฒนาระบบมาใชงาน ซึ่งเครื่องมือแตละผูผลิตจะสามารถตอบสนองตอ ความตองการและการใชงานพื้นฐาน
คลายๆ กัน แตสิ่งที่สำคัญและทำใหแตละองคกรสามารถทำโครงการ ดาน Big Data ใหประสบความสำเร็จไดหรือไม มากนอย
แตกตางกัน มีปจจัยที่เกี่ยวของหลายปจจัย แตปจจัยที่มีความสำคัญ ประกอบดวย

1. เปาหมาย (Goal หรือสิ่งที่ตองการจากการทำ โครงการ Big Data กอนที่จะทำโครงการใดๆ ก็ควรมีการ

ตั้งเปาหมาย ทราบปญหาที่อยาก แกไข หรือสิ่งที่ตองการในการทำงานใหชัดเจนวาตองการอะไร เพื่ออะไร การตั้งเปาหมายนี้
จะมีผลตอการออกแบบวิธีการทำงาน และสวนประกอบอื่นๆ ที่เกี่ยวของใหสามารถดำเนินโครงการใหบรรลุเปาหมายนั้นๆ ได
หากเปาหมายมีความชัดเจน การดำเนินโครงการก็จะมีโอกาสสำเร็จ มากยิ่งขึ้น ตรงกันขาม หากโครงการใดมีเปาหมายที่ไม

ชัดเจนก็เปน การยากที่จะดำเนินโครงการใหประสบผลสำเร็จได หรืออาจตองใชเวลา ในการพัฒนามากกวาที่ควรจะเปน

2. ขอมูล (Data องคกรที่มีขอมูลสนับสนุนจำนวนมาก ขอมูลที่มีคุณภาพ ขอมูลมีความ ทันสมัย ใกลเคียงความเปน
จริงเปนปจจุบัน (Realtime ยอมไดเปรียบ ในการทำงาน สามารถน ำขอมูลนั้นๆ ไปศึกษา วิเคราะหใหไดผลลัพธ เปน
สารสนเทศ จนสรางมูลคาของธุรกิจจากการนำขอมูลจำนวนมาก ทั้งภายในและภายนอกองคกรมาวิเคราะหประมวลผล และ

สามารถ นำไปใชในการกำหนดทิศทาง นโยบาย หรือกลยุทธทางธุรกิจไดอยาง มีประสิทธิภาพ

INTRODUCTION TO IOT ANALYTICS USING HADOOP สถาบันสหวิทยาการดิจิทัลและหุนยนต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร