Big Data ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยีและการตัดสินใจทางธุรกิจ แต่การมีข้อมูลเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ จำเป็นต้องมีเครื่องมือที่ช่วยจัดเก็บ ประมวลผล และนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ RPA (Robotic Process Automation) และ OCR (Optical Character Recognition) จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญ ช่วยเปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นคุณค่าทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
Big Data คือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ถูกสร้างและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยแหล่งที่มาของข้อมูลอาจมาจากทั้งภายในองค์กร เช่น ข้อมูลการขาย ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการปฏิบัติงาน และจากภายนอกองค์กร เช่น ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ หรือข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ข้อมูลเหล่านี้อาจเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลในฐานข้อมูลตาราง หรือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ วีดีโอ หรือเสียง
01
ปริมาณข้อมูลที่องค์กรต้องจัดการ ซึ่งอาจมีตั้งแต่หลายร้อยกิกะไบต์ไปจนถึงหลายเพตะไบต์ ข้อมูลเหล่านี้มาจากหลายแหล่ง
02
ข้อมูลในยุคดิจิทัลเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง การจัดการ Velocity ได้ดีทำให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ได้ทันท่วงที
03
ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจนและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ความหลากหลายนี้ทำให้ต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคที่แตกต่างกันในการจัดการ
04
ข้อมูลที่มีปริมาณมากไม่ได้หมายความว่าจะมีคุณภาพสูงเสมอไป หากข้อมูลไม่ครบถ้วน อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาด
05
การนำข้อมูลไปสร้างประโยชน์ให้กับองค์กร เช่น เพิ่มยอดขาย ลดต้นทุน ปรับปรุงกระบวนการทำงาน หรือพัฒนาสินค้าใหม่
วงจรชีวิตข้อมูล คือลำดับขั้นตอนที่ข้อมูลต้องผ่าน ตั้งแต่เริ่มต้นเก็บข้อมูล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง การเข้าใจขั้นตอนเหล่านี้ช่วยให้องค์กรจัดการข้อมูลได้อย่างมีระบบ ลดความซ้ำซ้อน และทำให้การวิเคราะห์แม่นยำขึ้น
01
ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ทั้งภายในและภายนอกองค์กร การเก็บข้อมูลที่มีคุณภาพช่วยลดปัญหาในการประมวลผล
02
หลังจากได้ข้อมูลแล้ว ข้อมูลต้องจัดเก็บอย่างปลอดภัย พร้อมใช้งาน และเลือกเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์ด้านความเร็วและความปลอดภัย
03
Process คือการเตรียมข้อมูลดิบให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ เนื่องจากข้อมูลที่เก็บมาอาจมีข้อผิดพลาด ข้อมูลซ้ำ หรือรูปแบบไม่ตรงกัน
04
การนำข้อมูลที่ผ่านการจัดเตรียมแล้วมาวิเคราะห์เพื่อค้นหาข้อสรุปและคุณค่าที่ซ่อนอยู่ เช่น การวิเคราะห์เชิงทำนาย เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต
05
การนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ เช่น ปรับกลยุทธ์การตลาด หรือเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต การนำข้อมูลไปใช้อย่างต่อเนื่อง จะสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้อย่างแท้จริง
RPA ช่วยลดภาระงานที่ใช้เวลามากในการจัดการข้อมูล เช่น การรวบรวมข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง หรือการนำข้อมูลไปใช้ต่อ ด้วยความสามารถในการทำงานได้ต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมง และลดความผิดพลาดจากการป้อนข้อมูล ทำให้ RPA กลายเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยให้องค์กรจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้รวดเร็ว และแม่นยำ
บทบาทสำคัญของ RPA กับการจัดการข้อมูล ตั้งแต่การดึงข้อมูลจากหลายระบบพร้อมกัน การตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูล ไปจนถึงการส่งต่อข้อมูลให้กับระบบอื่น ๆ นอกจากนี้ RPA ยังสามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีเสริม เช่น OCR สำหรับดึงข้อมูลจากเอกสาร ทำให้กระบวนการจัดการข้อมูลมีความต่อเนื่องตั้งแต่ต้นจนจบ
ในกระบวนการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ เทคโนโลยี OCR ทำหน้าที่แปลงข้อมูลจากเอกสารกระดาษ แบบฟอร์ม หรือไฟล์ PDF ให้เป็นข้อมูลดิจิทัลที่สามารถค้นหา จัดเก็บ และประมวลผลได้ทันที เมื่อข้อมูลเหล่านี้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลแล้ว องค์กรสามารถนำไปวิเคราะห์เพื่อหาข้อสรุปเชิงลึก ปรับปรุงกระบวนการทำงาน เพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจ และค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ได้รวดเร็วขึ้น โดยเฉพาะเมื่อผสานการทำงานร่วมกับ RPA ที่สามารถนำข้อมูลจาก OCR ไปจัดเก็บหรือประมวลผลต่อโดยอัตโนมัติ
ข้อมูลสำคัญจำนวนมากยังคงถูกเก็บในรูปแบบเอกสารหรือไฟล์ที่ไม่สามารถนำไปวิเคราะห์ได้ทันที เช่น ใบแจ้งหนี้ สัญญา หรือเอกสารบันทึกการประชุม OCR จึงมีบทบาทสำคัญในการดึงข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่ระบบฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
ในวงจรชีวิตข้อมูล (Data Lifecycle) ขั้นตอน Capture คือจุดที่ OCR แสดงศักยภาพได้ดีที่สุด เทคโนโลยีนี้สามารถอ่านและแปลงข้อมูลจากเอกสารกระดาษ (เช่น ใบเสร็จ, แบบฟอร์ม) ไฟล์ภาพจากการสแกน หรือไฟล์ PDF ที่มีเนื้อหาเป็นรูปภาพ ให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล เช่น รวมเป็นไฟล์ Excel หรือเก็บไว้ในฐานข้อมูลออนไลน์ เพื่อพร้อมใช้งานทันที
ทำให้ข้อมูลเข้าสู่ระบบได้อย่างรวดเร็วและครบถ้วน
ประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างต่อเนื่อง
สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้ทันทีและตัดสินใจด้วยความรวดเร็ว
ลดค่าใช้จ่ายในการใช้บุคลากรสำหรับงานป้อนข้อมูลและงานประมวลผล
