ปฏิเสธไม่ได้ว่าเทคโนโลยี Machine Learning เริ่มทวีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นในทุกวัน โดยเฉพาะยุคปัจจุบันที่พฤติกรรมผู้คนปรับเปลี่ยนมาอยู่บนโลกดิจิทัลมากขึ้น ทำให้เกิดการเติบโตของข้อมูลเพิ่มจำนวนมหาศาล รวมทั้งการที่ภาคธุรกิจพยายามเรียนรู้การนำข้อมูลต่างๆ มาต่อยอดเพื่อเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์ ทำความเข้าใจ รวมทั้งคาดการณ์ความต้องการต่างๆ ของผู้บริโภคได้อย่างถูกต้อง เป็นการสร้างแต้มต่อในการดำเนินธุรกิจของตัวเองให้มากขึ้น
คลาวด์ เทคโนโลยี กำลังเบ่งบาน
ขณะที่ข้อมูลจากงาน Google Cloud Summit ซึ่งจัดขึ้นเป็นครั้งแรกที่กรุงเทพฯ ระบุถึงโอกาสที่เข้ามาสนับสนุนการเบ่งบานของเทคโนโลยีคลาวด์ ซึ่งต้องอาศัยการขับเคลื่อนโดย Machine Learning (ML) เป็นหนี่งในองค์ประกอบสำคัญ และเห็นแนวโน้มการขยายตัวการใช้งานเพิ่มมากขึ้น ผ่านการเติบโตของจำนวนสมาร์ทโฟนทั่วโลกที่มีถึง 5 พันล้านเครื่อง จำนวนคนที่เข้ามาใช้บริการช้อปปิ้งออนไลน์กว่า 1.8 พันล้านคน หรือการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของข้อมูลที่มีมากถึง 2.5 ล้านเทราไบต์ในแต่ละวัน
ปัจจัยต่างๆ เหล่านี้ผลักดันให้ Machine Learning เข้ามามีบทบาทและมีความจำเป็นมากยิ่งขึ้น สอดคล้องกับตัวเลขการใช้จ่ายเงินขององค์กรหรือบริษัทต่างๆ ทั่วโลก สำหรับสินค้าหรือบริการภายใต้ Machine Learning Product มีมากถึง 15,000 แห่งรอบโลก ก็สะท้อนได้ว่าภาคธุรกิจต่างๆ เห็นความสำคัญและตระหนักถึงการพัฒนาในเรื่องเหล่านี้เพิ่มมากขึ้นด้วยเช่นกัน
มร.ทิม ไซแนน Head of Google Cloud, Southeast Asia กล่าวว่า กูเกิลให้ความสำคัญกับการทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงและสามารถใช้ประโยชน์จาก Machine Learning ได้อย่างทั่วถึง แม้ว่าบางบริษัทอาจจะไม่มีทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science, Data Engineering เป็นของตัวเอง โดยเฉพาะกลุ่มผู้ประกอบการ SME หรือเหล่าสตาร์ทอัพต่างๆ ประกอบกับการตื่นตัวของบรรดาองค์กรใหญ่ๆ ที่ให้ความสำคัญกับการปรับตัวให้รอดพ้นจากการถูก Digital Disruption จึงให้ความสำคัญกับการสร้างแพลตฟอร์มธุรกิจของตัวเองบนระบบคลาวด์เพิ่มมากขึ้น
“ความจำเป็นเร่งด่วนของภาคธุรกิจในปัจจุบันคือการนำพาธุรกิจให้รอดพ้นและสามารถเผชิญความท้าทายใหม่ๆ เพื่อก้าวเข้าสู่การทำงานในยุคของคลาวด์ ให้ตอบโจทย์โมเดลธุรกิจในยุคนี้ที่ต้องมีทั้งความเร็ว ความยืดหยุ่น คล่องตัว โดยเฉพาะความสามารถในการบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพสูงและปลอดภัย ภายใต้ต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำ และอยู่บนระบบที่มีความน่าเชื่อถือ ซึ่ง Google Cloud สามารถตอบโจทย์ความต้องการเหล่านั้นได้เป็นอย่างดี ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีแมชชีน เลิร์นนิ่ง เพื่อให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจ Insight กลุ่มลูกค้า นำไปใช้ตั้งต้นวางแผนพัฒนาสินค้า บริการ หรือการวางกลยุทธ์ทางการตลาดต่างๆ ต่อไป ซึ่งความสมบูรณ์ของแมชชีนเลิร์นนิ่งบนเทคโนโลยีคลาวด์ของกูเกิลนั้นมีทั้งที่เป็นแพลตฟอร์มสำเร็จรูปที่เป็น API สามารถนำไปเชื่อมต่อระบบของธุรกิจต่างๆ เพื่อให้งานได้ทันที รวมทั้งที่เป็น Auto Machine Learning และ Opened Source ตามความต้องการในการนำไปใช้ของแต่ละธุรกิจ”
สำหรับ Google Cloud เป็นแพลตฟอร์มเพื่อตอบโจทย์การทำธุรกิจในยุคคลาวด์เทคโนโลยี และมีการพัฒนา Infrastructure ให้ครอบคลุมความต้องการของแต่ละธุรกิจได้มากยิ่งขึ้น รวมทั้งการปรับโซลูชั่นส์ในการนำไปใช้งานให้เหมาะสมกับแต่ละท้องถิ่นโดยเฉพาะในประเทศไทยและในแถบเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ซึ่งเป็นหนึ่งภูมิภาคที่เห็นการเติบโตได้ดีถึง 3 เท่าตัว ประกอบกับปัจจัยบวกจากความสมบูรณ์ของ Startup Ecosystem ในภูมิภาคนี้ ที่ตัวเลขในปี 2017 ที่ผ่านมาเหล่าธุรกิจสตาร์ทอัพสามารถระดมทุนจากบรรดา Venture Capital ได้ถึงกว่าหมื่นล้านเหรียญ ใกล้เคียงกับตัวเลขที่เกิดขึ้นในแถบยุโรป โอกาสเติบโตของธุรกิจสตาร์ทอัพในภูมิภาคนี้รวมทั้งไทยจึงมีอยู่ในระดับสูง ตลาดนี้จึงเป็นหนึ่งตลาดสำคัญที่ทางกูเกิล คลาวด์ จะให้ความสำคัญ โดยเฉพาะการเพิ่มการลงทุนและขยายทีมงานในการดูแลภูมิภาคนี้อย่างสอดคล้องไปในทิศทางเดียวกัน
ทั้งนี้ ตลอด 3 ปีที่ผ่านมากูเกิลลงทุนไม่ต่ำกว่า 3 ล้านเหรียญสหรัฐ ในการลงทุนพัฒนาโครงส้รางพื้นฐานต่างๆ ทั่วโลก (Data Center) รวมทั้งการพัฒนาบุคลากร โดยเฉพาะส่วนงานที่ดูแลด้านคลาวด์เทคโนโลยีโดยเฉพาะ (Region) จำนวน 17 แห่ง ซึ่งอยู่ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกถึง 5 แห่ง ทั้งในไต้หวัน สิงคโปร์ มุมไบ (อินเดีย) ซิดนีย์ (ออสเตรเลีย) และโตเกียว (ญี่ปุ่น) โดยกำลังจะเพิ่มเป็น 8 แห่งในอนาคต คืออินโดนีเซีย ฮ่องกง และโอซาก้า ซึ่งเป็นการเพิ่ม Region แห่งที่ 2 ในญี่ปุ่น เนื่องจาก ความต้องการในการใช้งานสูง โดยเฉพาะการนำไปเป็นเครื่องมือในการติดตาม วิเคราะห์ และคาดการณ์เกี่ยวกับภัยธรรมชาติต่างๆ ที่เกิดค่อนข้างบ่อย
โดยปัจจุบันกูเกิล คลาวด์มีพาร์ทเนอร์ทั้งแบรนด์ไทยและโกลบอลแบรนด์เพิ่มขึ้นโดยรวมไม่ต่ำกว่า 4 ล้านราย จากจำนวนกว่า 3 ล้านรายในปีที่ผ่านมา อาทิ แอร์เอเชีย, ซิตี้แบงก์,อีเบย์, สิงเทล, สิงคโปร์แอร์ไลน์, ทราเวลโลก้า, Spotify, SCB abacus, โอมิเสะ,ทรู, ปตท, ธนาคารกรุงไทย, บิ๊กซี, ไทยออยล์ เป็นต้น
อาชีพสายพันธุ์ใหม่ เมื่อโลกเข้าสู่ยุคคลาวด์
การเติบโตและก้าวเข้าสู่การทำงานบนคลาวด์ของภาคธุรกิจ ทำให้เกิดอาชีพใหม่ๆ ที่น่าสนใจหรือสนับสนุนให้อาชีพในบางกลุ่มเพิ่มบทบาทสำคัญในโลกธุรกิจได้มากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะใน 3 อาชีพต่อไปนี้
1. Data Engineering หนึ่งในกลไกทำงานสำคัญบนคลาวด์ คือ Machine Learning (ML) ซึ่งการจะขับเคลื่อนให้ ML ทำงานได้ต้องอาศัยข้อมูลหรือ Data มาเป็นตัวช่วย จำเป็นต้องอาศัยคนที่มีความรู้ความสามารถในการทำให้ข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่ มีความสมบูรณ์ในการนำไปวิเคราะห์ หรือสามารถนำไปใช้งานต่อได้อย่างถูกต้อง
2. Data Science หรือกลุ่มคนที่มีความสามารถในการนำข้อมูลที่ได้ไปวิเคราะห์ เพื่อทำความเข้าใจกลุ่มเป้าหมายและสามารถต่อยอดให้เกิดโอกาสทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างแพลตฟอร์มใหม่ๆ การพัฒนาสินค้าหรือบริการต่างๆ ให้ตอบโจทย์ที่กลุ่มเป้าหมายต้องการ หรือเพิ่มความสามารถในการแข่งขันได้มากขึ้น
3. Open Source/Machine Learning Specialist เนื่องจากการที่มีเจ้าของแพลตฟอร์ม ML เปิดให้ทุกคนสามารถเข้าไปใช้บริการได้ฟรี นอกเหนือจากการขายแพลตฟอร์ม ML สำเร็จรูป ที่สามารถนำไปใช้งานได้ทันที โดยเฉพาะแพลตฟอร์มที่เป็น Open Source เช่น TensorFlow ของกูเกิล แต่การจะทำให้ ML ทำงานได้อย่างสมบูรณ์และสามารถเรียนรู้ได้ จำเป็นต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการเข้ามาเขียนโปรแกรมให้แพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถทำงานได้ จึงเป็นโอกาสสำหรับคนที่มีความสามารถในการเขียนโปรแกรมลักษณะนี้ได้ให้กลายเป็นอีกหนึ่งอาชีพที่ตลาดต้องการ
ส่วนภาคธุรกิจที่สามารถต่อยอดศักยภาพจากการนำระบบคลาวด์มาใช้ประโยชน์ ในแต่ละขั้นตอนการดำเนินงานต่างๆ ได้ ซึ่งทาง Google Cloud ได้ยกตัวอย่างจากกลุ่มลูกค้าที่ให้บริการอยู่ในปัจจุบัน และครอบคลุมอยู่ใน 7 กลุ่มธุรกิจต่อไปนี้ คือ
1. ธุรกิจโทรคมนาคมและบริการเครือข่ายสังคม
ใช้ประโยชน์ในการนำกูเกิลคลาวด์ไปช่วยทำแผนที่, ตรวจสอบเครือข่าย, ช่วยในงานบำรุงรักษาและซ่อมแซม รวมทั้งการวางแผนเชิงพยากรณ์ ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการดำเนินงานและกระจายงานได้เป็นอย่างดี
2. ธุรกิจอีคอมเมิร์ซ
นำไปใช้ประโยชน์ในการวางแผนสินค้าคงคลังเชิงพยากรณ์, ใช้เป็นเครื่องมือในการแนะนำสินค้าให้แก่ผู้บริโภค ซึ่งจะช่วยเพิ่มยอดขายจากการทำตลาดผ่านช่องทางที่หลากหลาย และเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างเหมาะสม เพื่อเพิ่มส่วนแบ่งตลาด และสร้างมูลค่าเพิ่มจากการลงทุนให้กับลูกค้า รวมทั้งการตรวจสอบรายการ การป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล และการรักษาความปลอดภัยบนระบบคลาวด์ และง่ายต่อการเปิด / ปิดร้านได้อย่างอัตโนมัติ
3. ธุรกิจบริการด้านสุขภาพและชีววิทยาศาสตร์
สามารถแจ้งเตือนและวินิจฉัยโรคจากข้อมูลผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ รวมถึงระบุโรคและการจำแนกประเภทของความเสี่ยง ทำให้สามารถคัดแยกผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการจัดการสุขภาพได้แบบเชิงรุก และวิเคราะห์ความเชื่อมั่นผู้ให้บริการด้านสุขภาพได้
4. ธุรกิจท่องเที่ยวและโรงแรม
ในแง่ของการบริหารรูปแบบและการจัดการความหนาแน่นของเส้นทางจราจร เป็นข้อมูลในการจัดตารางเวลาบิน และนำไปสู่การตั้งราคาตามอุปสงค์-อุปทาน ในตลาด รวมทั้งเป็นเครื่องมือบริหารความสัมพันธ์ลูกค้าจากการเก็บความเห็นผู้บริโภคจากสื่อออนไลน์ต่างๆ รวมทั้งช่วยแก้ไขปัญหาการร้องเรียน เพื่อเพิ่มความพึงพอใจในการใช้บริการ
5. ธุรกิจการให้บริการทางการเงิน
เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ความเสี่ยง และแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือประเมินความน่าเชื่อถือทางการเงิน เพื่อเป็นข้อมูลในการจัดแคมเปญทางการตลาดและส่งเสริมการขาย รวมทั้งสามารถนำเสนอสินค้าหรือบริการที่เกี่ยวเนื่องได้ตรงกลุ่มและในช่วงเวลาที่เหมาะสม โดยเฉพาะการเข้าไปในช่วงที่กำลังตัดสินใจซื้อพอดี
6. ธุรกิจการขนส่งและโลจิสติกส์
สำหรับประกอบการวิเคราะห์การใช้พลังงาน เพื่อเป็นข้อมูลในการประเมินอุปสงค์ -อุปทานได้อย่างถูกต้อง ทำให้สมารถตั้งราคาได้อย่างถูกต้อง และสามารถบริหารจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมทั้งข้อมูลอื่นๆ เช่น การประมวลผลข้อมูลแผ่นดินไหว การปล่อยและการค้าคาร์บอน เป็นต้น
7. ธุรกิจการผลิต
ใช้ประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มในการซื้อ และเพิมประสิทธิภาพในกระบวนการผลิต และประมาณการรับประกันหรือตรวจสอบสภาพ หรือการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ และเพิ่มความสามารถในการการรับ- ส่งข้อมูลในระยะไกลได้