เราอาจจะคุ้นเคยกับคำว่า Data Streaming กับบริบทอื่น ๆ เช่น Netflix หรือบริการแพลทฟอร์มอื่น ๆ นะ แต่อันนี้ จะต่างออกไป เพราะมันเป็นบริการข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ใช้เสริมความแข็งแก่รงให้กับธุรกิจต่าง ๆ
(ใครไม่สนใจเรื่อง Enterprise Service ข้ามไปได้เลยนะ)
ในยุคดิจิทัลที่การแข่งขันทางธุรกิจทวีความรุนแรงขึ้นทุกขณะ ความสามารถในการเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและทันท่วงที กลายเป็นปัจจัยสำคัญที่ชี้วัดความสำเร็จ องค์กรที่ไม่สามารถปรับตัวและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ได้ ย่อมเสียเปรียบคู่แข่งอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ Data Streaming หรือการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่อง เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามาตอบโจทย์ความท้าทายนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Confluent ผู้บุกเบิกด้าน Data Streaming ที่กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมข้อมูลในประเทศไทย
Data Streaming คืออะไร? ทำไมจึงสำคัญในโลกธุรกิจปัจจุบัน
Data Streaming คือกระบวนการจัดการและประมวลผลข้อมูลที่ไหลเข้ามาอย่างต่อเนื่องและไม่มีที่สิ้นสุด หรือ Continuous Stream of Data จากหลากหลายแหล่งที่มา เช่น ธุรกรรมของลูกค้า, ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT, กิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย, หรือ Log File จากระบบต่างๆ แทนที่จะรอรวบรวมข้อมูลเป็นชุดใหญ่แล้วนำมาประมวลผลเป็นครั้งคราว (Batch Processing) ซึ่งอาจใช้เวลานานและทำให้ข้อมูลที่ได้ไม่ทันต่อสถานการณ์ปัจจุบัน Data Streaming ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์และดำเนินการกับข้อมูลได้ทันทีที่เกิดขึ้น หรือใกล้เคียงกับเวลาจริงมากที่สุด
หัวใจสำคัญของเทคโนโลยี Data Streaming จำนวนมากคือ Apache Kafka® ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในด้านความสามารถในการจัดการกับข้อมูลปริมาณมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่ง Confluent ได้นำ Apache Kafka® มาพัฒนาต่อยอด ทำให้กลายเป็นแพลทฟอร์มที่ใช้งานได้ง่ายขึ้น โดยผู้ใช้ ไม่จำเป็นต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆ และสามารถใช้งานได้แบบ Pay Per Use
หากถามถึงความจำเป็นของการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ในปัจจุบัน ก็ต้องบอกว่า มีเยอะเลยครับ
1.ความคาดหวังของลูกค้าที่สูงขึ้น โดยผู้บริโภคยุคใหม่ต้องการประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว ตอบสนองทันที และไร้รอยต่อ การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแบบเรียลไทม์ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์ บริการ หรือโปรโมชันที่ตรงใจได้อย่างทันท่วงที
2.การแข่งขันที่รุนแรงมากขึ้น ธุรกิจที่สามารถตัดสินใจได้เร็วกว่าย่อมมีความได้เปรียบมากกว่า Data Streaming ช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นแนวโน้ม ตรวจจับความผิดปกติ หรือคว้าโอกาสใหม่ๆ ได้ก่อนคู่แข่ง
3.การบริหารความเสี่ยงเชิงรุก โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเงิน การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์เป็นสิ่งจำเป็น เช่น หากตรวจสอบการโอนเงินถี่ ๆ ในจำนวนที่เกือบถึงขีดจำกัดต่อครั้ง จากบัญชีลูกค้า ก็สามารถบล็อคได้ทันที ซึ่งอาจคาดเดาได้ว่าเป็นมิจฉาชีพที่เข้ามาขโมยเงิน หรือช่วยเซฟลูกค้า จากแก๊งคอลเซ็นเตอร์ หรือในภาคการผลิต การเฝ้าระวังความผิดปกติของเครื่องจักรแบบทันทีช่วยป้องกันความเสียหายร้ายแรงได้
4.การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน โดยการติดตามข้อมูลการดำเนินงานแบบสดๆ ช่วยให้องค์กรสามารถปรับปรุงกระบวนการ ลดต้นทุน และเพิ่มผลิตภาพได้อย่างต่อเนื่อง
Confluent: ขยายศักยภาพ Data Streaming สู่ระดับองค์กร
นอกจากนี้รูปแบบการใช้งานของ Data Streaming ยังมีให้ประโยชน์อื่น ๆ ทั้ง
– การเชื่อมต่อและรวมศูนย์ข้อมูล ซึ่ง Confluent จะช่วยทลายกำแพงของคลังข้อมูลแบบไซโล ที่ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ตามระบบต่างๆ ซึ่งทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการเชื่อมต่อและรวบรวมข้อมูลจากทุกแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นฐานข้อมูลเดิม, แอปพลิเคชันคลาวด์, อุปกรณ์ IoT หรือ Microservices ทำให้เกิด Data Pipeline ที่ข้อมูลไหลเวียนได้อย่างอิสระและเป็นระบบ
– การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ด้วยความสามารถของ Kafka และเครื่องมือเพิ่มเติมจาก Confluent เช่น ksqlDB ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ประมวลผล วิเคราะห์ และตอบสนองต่อข้อมูลสตรีมมิ่งได้โดยตรงด้วยภาษา SQL ที่คุ้นเคย
– การสร้างสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ โดยสามารถสนับสนุนการออกแบบระบบซอฟต์แวร์ที่มุ่งเน้นการจัดการกับเหตุการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้นภายในระบบ เช่น คำสั่งซื้อใหม่, การคลิกของผู้ใช้, หรือการแจ้งเตือนจากเซ็นเซอร์ ทำให้ระบบมีความยืดหยุ่น ตอบสนองได้รวดเร็ว และปรับขยายได้ง่าย
และเมื่อข้อมูลถูกประมวลผลและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ธุรกิจจะได้รับข้อมูลเชิงลึก ที่สดใหม่และนำไปใช้งานได้ทันที ช่วยให้การตัดสินใจมีความแม่นยำและทันต่อสถานการณ์ที่ช่วยสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น องค์กรสามารถนำ Data Streaming มาใช้เพื่อสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคลแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้อง แจ้งเตือนโปรโมชันที่น่าสนใจ หรือให้บริการลูกค้าแบบเชิงรุกได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ทั้งนี้ ในงาน ได้เปิดเผยตัวอย่างการใช้งาน Data Steaming จากลูกค้าของ Confluent ที่มีรูปแบบการใช้งานที่น่าสนใจมากคือ
1.ธนาคาร BRI ซึ่งเป็นธนาคารที่ใหญ่มาก ๆ ในอินโดเนเซีย ได้มีการใช้ Confluent Platform และ Apache Kafka เพื่อปรับใช้สถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ ทำให้ช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับการให้คะแนนสินเชื่อแบบเรียลไทม์ การตรวจจับการฉ้อโกง และบริการประเมินร้านค้า ผลลัพธ์คือ
– สามารถช่วยการตรวจจับการฉ้อโกงทำงานแบบเรียลไทม์
– ระยะเวลาการเบิกจ่ายสินเชื่อลดลงจากสองสัปดาห์เหลือสองนาที
– สร้าง Open API ที่ได้รับการรับรองมาตรฐาน ISO
– คาดการณ์การผิดนัดชำระหนี้เชิงรุก ทำให้หนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ หรือ NPL ใกล้เคียง 0%
2.Walmart มีการใช้ Kafka และ Confluent ทำหน้าที่เป็นแกนหลักของสถาปัตยกรรมการสตรีมมิ่งเหตุการณ์ ที่ขับเคลื่อนระบบสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ของ Walmart และสนับสนุน Walmart.com ซึ่งเป็นระบบสั่งซื้อและจัดส่งหรือรับสินค้าอุปโภคบริโภค และอื่นๆ อีกมากมายผลลัพธ์คือ
– การลงทุนใน Kafka และ Confluent ช่วยให้บริษัทเติบโตในส่วนรายได้หลักมากขึ้น
– มอบประสบการณ์แบบหลายช่องทาง เพื่อให้ลูกค้าทุกคนสามารถเลือกซื้อสินค้าในแบบที่ต้องการได้
เมื่อเร็วๆ นี้ Confluent ได้ประกาศเปิดตัวอย่างเป็นทางการในประเทศไทย เพื่อตอบสนองต่อการเติบโตทางดิจิทัลอย่างรวดเร็วและความต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่เพิ่มสูงขึ้น คุณเคนนี่ ชิน ผู้อำนวยการภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ของ Confluent กล่าวว่า การเติบโตทางดิจิทัลอย่างรวดเร็วของประเทศไทย ถือเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการนำ Data Streaming มาใช้ โดยเทคโนโลยีของ Confluent จะช่วยให้องค์กรไทยมีความคล่องตัว เข้าถึงนวัตกรรม และมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในตลาดที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน”
การเข้ามาของ Confluent สอดรับกับทิศทางการพัฒนาประเทศ เช่น นโยบายประเทศไทย 4.0 รวมถึงนโยบายิ Cloud-First ของภาครัฐ และความมุ่งมั่นในการเป็นศูนย์กลางดิจิทัลระดับภูมิภาค เศรษฐกิจดิจิทัลของไทยคาดว่าจะเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยได้รับแรงหนุนจาก AI, การประมวลผลบนคลาวด์ และการลงทุนด้านดิจิทัลที่เพิ่มขึ้น ซึ่ง Data Streaming ถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่จะช่วยให้เทคโนโลยีเหล่านี้แสดงศักยภาพได้อย่างเต็มที่ ปัจจุบัน องค์กรชั้นนำของไทยในหลายภาคส่วน เช่น ธนาคาร ธุรกิจค้าปลีก และโทรคมนาคม ได้เริ่มนำ Confluent มาใช้เพื่อยกระดับการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์แล้ว
ทั้งนี้ บางคนอาจสงสัยว่า ต้นทุนของการประมวลผลข้อมูลแบบเรียบไทม์ จะเพิ่มขึ้นไหม หากเทียบกับแบบเดิมที่ Batch Processing
ต้องบอกว่า เรื่องนี้ อาจมองได้หลายมิติ สำหรับต้นทุนเริ่มต้น อาจรวมถึงค่าลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์ม,ค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน,และที่สำคัญคือการพัฒนาบุคลากรให้มีทักษะที่เกี่ยวข้อง สิ่งเหล่านี้เป็นต้นทุนที่เกิดขึ้นทันที สำหรับเพื่อใช้ประมวลข้อมูล และอาจจะขยายได้ยากกว่า
แต่หากใช้ผ่านแพลทฟอร์มคลาว จะช่วยลดภาระในการติดตั้ง ตั้งค่า ดูแลรักษา และปรับขนาดได้ง่ายขึ้น เพราะสิ่งเหล่านี้ ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญและทรัพยากรจำนวนมากหากดำเนินการเอง
และเมื่อมีคนที่จัดการให้ แน่นอนว่า มันก็ช่วยลดความเสี่ยง ช่วยตรวจจับปัญหาหรือความผิดปกติได้เร็วขึ้น ช่วยลดความสูญเสีย รวมทั้งเพิ่มมูลค่าเพิ่มทางธุรกิจได้มากขึ้น การตัดสินใจที่รวดเร็วและแม่นยำขึ้น ดังนั้น แม้ว่าอาจมีต้นทุนเริ่มต้นในการนำ Data Streaming และแพลตฟอร์มอย่าง Confluent มาใช้ แต่ประโยชน์ที่ได้รับในแง่ของการเพิ่มประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยง สร้างรายได้ และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในระยะยาวนั้น ถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องการเติบโตในยุคดิจิทัลที่ทุกอย่างขับเคลื่อนด้วยความเร็วครับ
ที่มา งานแถลงข่าว Confluent
