เมื่อปลายปีที่ผ่านมาได้มีการคาดการณ์ถึงปัจจัยที่จะส่งผลกระทบต่อเรื่องการจัดการความรู้ ซึ่งปัจจัยที่นักวิชาการและผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์กันว่าจะเข้ามาส่งผลกระทบต่อเรื่องการจัดการความรู้มากที่สุด ก็คือ การรวบรวมและวิเคราะห์ Big Data

Big Data ได้รับการกล่าวขานจากทั่วโลก โดยเริ่มต้นจากวงการ IT ที่ได้ให้ความสนใจในเรื่องนี้เป็นอย่างมาก  จากนั้น Big Data ก็เริ่มเข้ามามีบทบาทในโลกธุรกิจอย่างเข้มข้นในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา Harvard Business School ถึงกับเรียก Big Data ว่าเป็นการปฏิวัติการบริหารจัดการและองค์กรหลายแห่งได้นำ Big Data เข้าเป็นส่วนหนึ่งของแผนกลยุทธ์ระดับองค์กร แม้แต่เกณฑ์ Malcolm Baldrige National Quality Award (MBNQA) ซึ่งเป็นต้นแบบของเกณฑ์รางวัลคุณภาพแห่งชาติก็ได้นำประเด็นเรื่อง Big Data เข้าเป็นส่วนหนึ่งในเกณฑ์ MBNQA ปีค.ศ.2015 – 2016 อีกด้วย

Big Data คืออะไร

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี ทั้งระบบการสื่อสารและเครือข่ายอินเตอร์เนต ทำให้สังคมของเรากว้างขึ้นและทำให้โลกของเราแคบขึ้น ทุกเรื่องราว ทุกเหตุการณ์ถูกอัพโหลดขึ้นบนโลกอินเตอร์เนต ไม่ว่าจะเป็นบทความ สไลด์งานสัมมนา แม้แต่ภาพถ่ายอาหารที่ทาน วีดิโอที่ลูกเดินได้ครั้งแรกก็ถูกแชร์ผ่านบล็อคเฟสบุ๊ค ทวิตเตอร์ อินสตาแกรม ไลน์ พฤติกรรมของคนที่เปลี่ยนแปลงไปเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า Big Data ขึ้นมา

McKinsey Global Institute บริษัทที่ปรึกษาด้านการบริหารชั้นนำของโลกให้นิยามว่า Big Data คือ ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เกินกว่าความสามารถของเครื่องมือจัดการฐานข้อมูลทั่วไปจะรวบรวม เก็บ จัดการ และวิเคราะห์ได้

ทว่า Big Data ไม่ใช่เพียงขนาดของข้อมูลที่มหาศาลเท่านั้น ลักษณะสำคัญที่ทำให้ Big Data แตกต่างจากข้อมูลทั่วไปมี 3 ประการ คือ

1. ปริมาณ (Volume) ข้อมูลมีการเติบโตในอัตราที่รวดเร็วขึ้น Harvard Business School อธิบายว่า เมื่อปี ค.ศ. 2012 ในแต่ละวันมีข้อมูลใหม่ถูกสร้างขึ้นถึง 2.5 เอกซะไบต์ (Exabyte) หรือ 2,500,000,000,000,000,000 ไบต์ และ ในทุก 40 เดือนจะมีข้อมูลเพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่า ตัวอย่างเช่น ทุกชั่วโมง Walmart รวบรวมข้อมูลจากใบเสร็จที่ออกให้ลูกค้าได้มากกว่า 2.5 เพตาไบต์ (2.5 ล้านกิกะไบต์) ซึ่งข้อมูลปริมาณนี้เทียบเท่ากับการใช้ตู้หนังสือถึง 20 ล้านตู้ถึงจะสามารถใส่ได้เพียงพอ

2. ความหลากหลาย (Variety) ข้อมูลมีรูปแบบที่หลากหลายมากขึ้น ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structure) อาทิเช่น ข้อมูลในฐานข้อมูล ข้อความ ไฟล์งานต่าง ๆ และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructure) เช่น ข้อมูลที่เป็นรูปภาพ วิดีโอ ไฟล์เสียง ข้อมูลจากการอ่านเซนเซอร์ GPS จากมือถือ เป็นต้น

3. ความเร็วในการเปลี่ยนแปลง (Velocity) ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและตลอดเวลา โดยเฉพาะข้อมูลประเภท “real-time” เช่น ข้อมูลจากเฟสบุ๊ค ทวิตเตอร์ อินสตาแกรม ไลน์ หรือข้อมูล Transaction ทางการเงินต่าง ๆ MIT Media Lab เคยทดลองใช้การคำนวณที่อยู่จากโทรศัพท์มือถือ เพื่ออนุมานจำนวนคนที่อยู่ในลานจอดรถในวัน Black Friday ซึ่งสามารถประมาณการยอดขายทั้งวันได้เร็วกว่าที่ร้านค้าจะสรุปยอดเสียอีก

การเกิดขึ้นมาของ Big Data ทำให้โลกธุรกิจต้องเปลี่ยนโฉม องค์กรไม่สามารถทำงานแบบเดิม ๆ ได้อีกต่อไป ทั้งการวางกลยุทธ์ การทำการตลาด การเข้าถึงลูกค้า กระบวนการทำงาน ระบบในการจัดเก็บข้อมูล ระบบในการประมวลผลข้อมูลขององค์กร จำเป็นต้องรองรับและตอบสนองต่อข้อมูลที่มีความหลากหลายรูปแบบ และมีการเปลี่ยนแปลงแบบ real-time เพื่อทำให้การดำเนินการขององค์กรมีความว่องไวและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่เหนือกว่าคู่แข่ง

ตัวอย่างในการนำ Big Data มาใช้ในองค์กรที่ได้รับการกล่าวขวัญมากที่สุด คงหนีไม่พ้นกรณีของ Walmart ร้านค้าขายปลีกขนาดใหญ่ของอเมริกา

Walmart เริ่มใช้ Big Data ตั้งแต่ก่อนที่วงการอุตสาหกรรมจะรู้จัก Big Data โดย Walmart ใช้ทั้ง Apache Hadoop (Open Source ที่เป็น Distributed Storage ที่สามารถเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและนำมาประมวลผลได้) และยังพัฒนาเครื่องมือสำหรับจัดการ Big Data ขึ้นมาเองเพื่อช่วยให้ Walmart เข้าถึงและเชื่อมโยงข้อมูลสาธารณะของลูกค้า รวมทั้งเพื่อนของลูกค้า จากเว็ปไซต์ ข้อมูลทางสังคม  ข้อมูลการซื้อขายสินค้าต่าง ๆ ของลูกค้า และข้อมูลที่ใช้ในการติดต่อ ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นทำให้ Walmart มีฐานความรู้ขนาดใหญ่ที่มีการอัพเดทข้อมูลอย่างสม่ำเสมอและทันต่อเหตุการณ์ ด้วยข้อมูลและเครือข่ายนับร้อยล้าน ซึ่งช่วยให้ Walmart เข้าใจบริบทในสิ่งที่ลูกค้าพูดบนออนไลน์ ส่งผลให้ Walmart สามารถประมวลผลข้อมูลเกี่ยวกับงานอดิเรกและความสนใจ และเสนอขายสินค้าที่เหมาะสมกับลูกค้าทาง Facebook ซึ่งช่วยเพิ่มรายได้ให้แก่ Walmart อย่างมหาศาล

อีกตัวอย่างหนึ่งในการนำ Big Data มาใช้ในการดำเนินธุรกิจ คือ หน่วยงานไปรษณีย์กลางของสหรัฐอเมริกา ซึ่งเริ่มมีการเก็บรวบรวมข้อมูลการขนส่ง ตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษที่ 80 จนกระทั่งปัจจุบันมีข้อมูลสินค้าที่ส่งต่อวัน 16.3 ล้านชิ้น และมีฐานข้อมูลลูกค้า 8.8 ล้านคน ทำให้มีปริมาณข้อมูลถึง 16 เพตาไบต์ โดยส่วนหนึ่งมาจากการเก็บรวบรวมข้อมูลระยะทาง ความเร็ว และเส้นทางการขับรถจากเซ็นเซอร์ที่ติดกับรถขนส่งไปรษณีย์จำนวน 46,000 คัน จากการนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยประมวล Big Data และวิเคราะห์เส้นทางการขนส่งที่ดีที่สุดให้แก่คนขับแต่ละคน ทำให้ไปรษณีย์กลางสามารถประหยัดน้ำมันได้ 8.4 ล้านแกลลอน คิดเป็นเงินกว่า 900 ล้านบาท

Big Data กับ KM

ตัวอย่างจากทั้ง 2 องค์กรทำให้เราเห็นว่า Big Data สามารถเกิดได้ทั้งภายนอกและภายในองค์กร ซึ่งนอกจาก Big Data จะมาจากภายนอกองค์กรแล้ว ด้วยระบบการบริหารจัดการที่ผ่านมาทำให้ภายในองค์กรต่าง ๆ เองก็มี Big Data ด้วยเช่นกันจากข้อมูลที่เก็บรวบรวมไว้จำนวนมาก ทั้งกลยุทธ ์ Balanced Scorecard ตัวชี้วัดข้อมูลทางบัญชีและการเงิน ข้อมูลพนักงาน ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลผลการดำเนินงาน ข้อมูลในระบบ SAP ERP ความรู้ต่าง ๆ ที่อยู่ในคลังความรู้ ข้อมูลจากการทำโครงการปรับปรุง พัฒนาต่าง ๆ (เช่น โครงการ Benchmarking, Scenario Planning, BCM, LEAN, TPM) การเก็บสะสมข้อมูลเพิ่มเกิดขึ้นเรื่อย ๆ ทุกวัน จนทำให้การจัดเก็บในรูปแบบฐานข้อมูลเดิม ๆ ขององค์กรทำได้ยาก อีกทั้งยังไม่สามารถจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้ได้ทั้งหมด

แม้องค์กรจำนวนมากจะให้ความสำคัญกับการพยายามเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่ส่วนใหญ่กลับขาดการวิเคราะห์และเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างกันและกัน

สิ่งที่น่าสนใจ คือ ถึงแม้องค์กรจำนวนมากจะให้ความสำคัญกับการพยายามเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเอาไว้ในองค์กร แต่ส่วนใหญ่กลับขาดการวิเคราะห์และเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างกันและกัน อีกทั้งยังไม่สามารถนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์เพื่อพัฒนากระบวนการทำงาน หรือแม้แต่หาทางแก้ไขปัญหาขององค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ Verghis ซึ่งเป็น CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Klever บริษัทที่ปรึกษาด้าน KM กล่าวว่า ปัญหา 60-90% ที่เกิดขึ้นในองค์กรส่วนใหญ่มักเป็นปัญหาที่องค์กรเคยแก้ไขไปแล้ว นั่นแสดงว่า องค์กรกำลังทำผิดพลาดในเรื่องเดิมซ้ำ ๆ

การจัดการความรู้ (Knowledge Management: KM) จึงเป็นเครื่องมือหนึ่งที่ทั้งผู้บริหารและนักวิชาการมองว่า จะช่วยให้องค์กรสามารถบริหาร Big Data ได้ดีขึ้น โดยประเด็นที่ผู้บริหารและนักวิชาการเห็นว่า KM สามารถเข้ามาช่วยได้ ไม่ใช่แค่เพียงเรื่องการรวบรวมและเรียบเรียงข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ให้เป็นหมวดหมู่เท่านั้น แต่จะทำให้ข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่มาสร้างคุณค่าและโอกาสแก่องค์กรได้อย่างไร คือ ประเด็นสำคัญที่กำลังเป็นหัวใจการอภิปรายและเขย่าวงการ KM อยู่ในขณะนี้

เนื่องจากการทำ KM ขององค์กรส่วนใหญ่ยังให้ความสำคัญที่การแลกเปลี่ยนความรู้ระหว่างบุคลากรซึ่งเป็นการให้น้ำหนักกับการจัดการความรู้ภายในองค์กรเป็นหลัก ในขณะที่ผลกระทบจากข้อมูลและความรู้ภายนอกมีผลต่อองค์กรมากขึ้นเรื่อย ๆ แต่กลับมีองค์กรเพียงไม่กี่แห่งที่มีแนวทางในการจัดการกับข้อมูลดังกล่าว เพื่อสร้างให้เกิดประโยชน์แก่องค์กรอย่างรวดเร็วและทันท่วงที

ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูล (Data) ให้กลายเป็นองค์ความรู้ (Knowledge) ที่องค์กรสามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจทางธุรกิจและกลยุทธ์ในทิศทางที่ถูกต้องอย่างมีประสิทธิภาพและทันต่อเหตุการณ์ จึงเป็นความท้าทายใหม่ในโลก KM ปัจจุบัน และเป็นความท้าทายสำหรับการทำ KM องค์กรในประเทศของเราเช่นกัน

โดยในการนำ KM มาใช้บริหาร Big Data มีประเด็นที่ต้องระมัดระวังและให้ความสำคัญอยู่ 3 ประการ คือ

ประเด็นแรก ไม่ใช่ทุกข้อมูลจะมีความสำคัญ ถึงจะขึ้นชื่อว่า Big Data แต่ไม่จำเป็นว่า เราจะเก็บกักข้อมูลมหาศาลเอาไว้ทุกเรื่อง เพราะเราไม่สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลทุกเรื่องในโลกได้ ดังนั้น องค์กรต้องมีการพิจารณาว่าข้อมูลใดที่สำคัญ และเลือกเก็บรวบรวมเฉพาะข้อมูลที่เป็นประโยชน์และจำเป็นต่อองค์กร

ประเด็นที่สอง ไม่ใช่ทุกข้อมูลจะมีความถูกต้องในโลกที่ไม่ว่าใครก็สามารถสร้างข้อมูลอะไรขึ้นมาก็ได้ บางเรื่องอาจเป็นการสร้างข่าวลือหรือกระแสขึ้นมาแต่ไม่ใช่เรื่องจริง ดังนั้น ก่อนนำข้อมูลมาวิเคราะห์และสังเคราะห์องค์กรจะต้องมีการตรวจสอบและกลั่นกรองก่อนว่า ข้อมูลนั้นมีความถูกต้องหรือไม่ ในช่วงหลังมานี้ ลักษณะสำคัญของ Big Data นอกจาก 3V ซึ่งได้แก่ ปริมาณ (Volume) ความหลากหลาย (Variety) ความเร็วในการเปลี่ยนแปลง (Velocity) ที่เราได้พูดถึงกันในช่วงต้นแล้ว เรื่องที่ถูกหยิบยกเพิ่มเข้ามาเป็น V ที่ 4 คือ ความถูกต้องของข้อมูล (Veracity) ซึ่งถือเป็นเรื่องสำคัญมาก เพราะหากนำข้อมูลผิดมาจะทำให้ผลการวิเคราะห์ไม่ถูกต้อง องค์กรอาจตัดสินใจไปในทิศทางที่ผิดพลาด และก่อให้เกิดความเสียหายร้ายแรงที่ไม่สามารถแก้ไขได้

และประเด็นสุดท้าย คือ การรับมือกับ Big Data ไม่ใช่เพียงการสร้างฐานข้อมูลหรือระบบจัดการข้อมูลแบบใหม่เพื่อรองรับข้อมูลที่ถาโถมเข้ามาเท่านั้น สิ่งที่สำคัญกว่า คือ การสร้างกระบวนการที่จะนำ Big Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ด้วยการสร้างให้พนักงานมีทักษะและความสามารถในการจัดการกับ Big Data ได้ด้วยตนเอง  ดังนั้น สิ่งที่องค์กรจำเป็นต้องมี คือ การตระหนักว่า พนักงานทุกคนในองค์กรเป็นเจ้าของความรู้ทั้งความรู้ระดับบุคคลและระดับองค์กร ซึ่งองค์กรต้องมีกระบวนการให้พนักงานเรียนรู้ที่จะจัดการข้อมูลที่ตนดูแล และมีความรับผิดชอบต่อข้อมูลและองค์ความรู้ในทุกขั้นตอนการทำงานของตนเอง

จะเห็นได้ว่า แม้ Big Data จะถือเป็นปรากฎการณ์แปลกใหม่ที่สร้างกระแสตื่นตัวในสามโลก ทั้งโลกธุรกิจ โลก IT และโลก KM แต่เมื่อมองให้ลึกลงไป นอกเหนือจากเรื่องระบบการจัดการฐานข้อมูลแล้ว แนวคิดในการจัดการกับ Big Data ไม่ได้เปลี่ยนโฉมการทำ KM ไป ตรงกันข้าม แนวคิดการจัดการกับ Big Data กลับสอดคล้องกับแนวคิดในการจัดการกับความรู้อย่างแนบแน่น องค์กรที่มีพื้นฐานที่ดีในการทำ KM อยู่แล้วจึงมีความได้เปรียบกว่าองค์กรอื่น  ดังนั้น จึงไม่น่าแปลกใจว่า ทำไม KM จึงเป็นความหวังของผู้บริหารและนักวิชาการในโลกยุค Big Data

เอกสารอ้างอิง

1. Mark van Rijmenam. (2013). “Walmart Makes Big Data Part of Its DNA”. URL: http://smartdatacollective.com/bigdatastartups/111681/walmart-makes-big-data-part-itssocial-media
2. Michael LoPresti. (2014). “The Long Tail of Knowledge:Big Data’s Impact on Knowledge Management”. URL:http://www.econtentmag.com/Articles/News/News-Feature/The-Long-Tail-of-Knowledge-Big-Datas-Impact-on-Knowledge-Management-96285.htm
3. Judith Lamont. (2012). “Big data has big implications for knowledge management”. URL: http://www.kmworld.com/Articles/Editorial/Features/Big-data-has-big-implications-for-knowledge-management-81440.aspx
4. Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson. (2012). “Big Data: The Management Revolution”. URL: https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution/ar
5. อ.ดร.พีรพล เวทีกูล. (2558). “ความสำเร็จของ Big Data”. URL: http://www.dailynews.co.th/Content/IT/300610/Big+Data

• ภาพจาก : http://blogs-images.forbes.com/oracle/files/2012/12/Fotolia_41498462_M.jpg