การเติบโตทางดิจิทัล และจำนวนข้อมูลมหาศาลเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่ผลักดันการเปลี่ยนแปลงด้านไอทีในองค์กร ตั้งแต่กระบวนการทำงาน บทบาทของผู้บริหาร พนักงาน และในด้านเทคโนโลยี
ข้อมูลจากการคาดการณ์ของการ์ทเนอร์ อิงค์ คาดว่าจะมีการเชื่อมต่อกันทั่วโลกถึง 20.8 พันล้านรายการในปี 2563 คำว่า Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นเรื่องปกติไปแล้วในปัจจุบัน ปริมาณการจัดเก็บข้อมูลทั่วโลกกำลังเดินเข้าสู่หลักเซตตะไบต์ การเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้สร้างความซับซ้อนมากจนยากที่จะจินตนาการ และต้องการการประมวลผลที่ทรงพลัง
ความกังวลเกี่ยวกับการจัดเก็บและการประมวลผล เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่ต้องทำการปฏิวัติทั้งปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูล รวมถึงปฏิวัติความสามารถของเราเพื่อทำความเข้าใจและใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่มีมหาศาลนี้ได้อย่างเต็มที่
แรงขับเคลื่อนที่แท้จริงที่อยู่เบื้องหลังการปฏิวัติข้อมูลขนาดใหญ่ คือความสามารถของเราที่จะนำโมเดลทางสถิติที่ล้ำหน้าและเทคโนโลยีการประมวลผลต่าง ๆ มาทำงานร่วมกัน เพื่อให้เข้าใจและใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้มากขึ้น หรือพูดได้ว่า หากเราสามารถสร้างกฎ หรืออัลกอริทึม ซึ่งเป็นกระบวนการแก้ปัญหาหรือกระบวนการจัดการที่สามารถอธิบายออกมาเป็นขั้นตอนที่ชัดเจนได้ เราก็จะสามารถเข้าใจรูปแบบของข้อมูลและแก้ปัญหาเรื่องของเวลา และการที่ต้องลงแรงตามวิธีการประมวลผลแบบเก่าได้
ปัจจุบันอัลกอริทึมช่วยส่งเสริมการทำงานของ Machine Learning ให้เพิ่มและก้าวหน้าขึ้นอย่างมากในทันทีทันใดแบบก้าวกระโดด เช่นเดียวกับการที่แอพพลิเคชันต่าง ๆ ได้ปฏิวัติวิธีการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ อัลกอริทึมช่วยให้เราใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ของเราได้อย่างแท้จริง
สิ่งที่พิสูจน์ความสำคัญของอัลกอริทึม เช่น เครื่องมือค้นหาของ Google ที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึม ซึ่งเป็นสิ่งที่อยู่เบื้องหลังคำแนะนำต่าง ๆ บน Netflix เป็นผู้ช่วยในการขับเคลื่อนด้วยเสียง รถยนต์ไร้คนขับ การส่งของในวันรุ่งขึ้น การส่งคำสั่งซื้อขายที่มีความเคลื่อนไหวที่รวดเร็ว และแม้แต่การให้บริการและเทคโนโลยีที่เติบโตเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ในปัจจุบันที่เราพบเจอจนเป็นเรื่องปกติไปแล้ว
ความชาญฉลาดที่อัลกอริทึมสามารถทำให้เกิดการทำงาน ช่วยให้เครื่องจักรสามารถทำความเข้าใจข้อมูลและเรียนรู้ที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้น ความชาญฉลาดของอัลกอริทึมจะเป็นสิ่งสร้างรายได้ให้กับบริษัทด้วย เพราะอัลกอริทึมกำลังได้รับการพัฒนาจะมีการซื้อขายอัลกอริทึม และใช้ประโยชน์เช่นเดียวกับโมบายแอพพลิเคชันต่าง ๆ ในอีกหลายปีต่อจากนี้ เหมือนที่การ์ทเนอร์ได้คาดการณ์ไว้ว่า “เศรษฐกิจแบบอัลกอริทึม: Algorithm Economy” จะเป็นสิ่งสำคัญเมื่อกล่าวถึงเรื่องของข้อมูลขนาดใหญ่
อย่างไรก็ตามองค์กรจำนวนมากชอบที่จะเก็บอัลกอริทึม รวมถึงข้อมูลสำคัญทางธุรกิจไว้หลังไฟร์วอลล์ขององค์กรมากกว่า นี่คือสิ่งที่ขัดแย้งกัน เพราะอัลกอริทึมควรจะทำงานที่ส่งผลมากที่สุด ด้วยการเป็นขุมพลังให้กับองค์กรในการเข้าใช้งานและออกจากการใช้งานบนระบบ Public Cloud ได้ตามเงื่อนไขของตนเอง
แม้การเพิ่มขึ้นของเศรษฐกิจแบบอัลกอริทึมจะทำให้เกิดปัญหาการจัดเก็บข้อมูลและการประมวล แต่อัลกอริทึมก็ยังจำเป็นเมื่อถึงคราวที่จะแก้ปัญหาเหล่านี้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อบริหารจัดการต้นตอของข้อมูลที่ทำให้เกิดข้อมูลขนาดใหญ่นั้น ๆ ได้ดีขึ้น
รูปแบบของเครื่องมือที่เป็นสมองกลสามารถปรับสมดุลความต้องการในการจัดเก็บและเวิร์กโหลดในการประมวลผลทั้งบนแพลตฟอร์มที่เป็น Public และ Private ได้โดยอัตโนมัติ การสร้างสมดุลให้กับเวิร์กโหลดเหล่านี้ ก็เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดเข้าใจยากในโพรไฟล์ความต้องการให้หมดไป ซึ่งต้องใช้ Machine
ดังนั้นควรเริ่มทำความคุ้นเคยกับอัลกอริทึมและ Machine Learning ให้มากขึ้น เพราะเป็นสิ่งจำเป็นต่อกระบวนการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบดิจิทัล อัลกอริทึมกำลังเข้ามามีบทบาทอย่างรวดเร็วและกำลังเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางเศรษฐกิจที่อยู่ใกล้คุณมากกว่าที่คุณคิด
