พฤหัส (26 มี.ค.) ที่ผ่านมา ได้เกิดเหตุการณ์ระทึกขวัญในระบบเศรษฐกิจและการเงินของประเทศ นั่นคือการ SET ได้หลุดลงต่ำกว่า 1500 อีกครั้ง ทั้งที่ก่อนหน้านี้ เคยมีความหวังว่าจะทะยานขึ้นทะลุ 1650 ซึ่งเป็นจุดสูงสุดเมื่อ พ.ค. 2556

สำหรับนักลงทุนที่มีประสบการณ์ ย่อมเป็นสิ่งที่คาดหวังได้ เพราะ Price-Earning Ratio (P/E) สูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด โดยเฉพาะภายหลังการประกาศผลประกอบการ Q4 2557 ที่ Earning ของบริษัทส่วนใหญ่ ได้ลดลงอย่างน่าตกใจ

อย่างไรก็ดี P/E ของตลาดปัจจุบัน นับว่าอยู่ในจุดที่สูงอย่างเป็นประวัติการณ์ หากนับจากวิกฤติต้มยำกุ้ง เป็นต้นมา มีเพียงแต่วิกฤติแฮมเบอร์เกอร์ ที่จะมี P/E ของตลาดที่สูงกว่าในปัจจุบัน

หลายเดือนที่ผ่านมา ได้มีโอกาสที่จะศึกษาตัวอย่างจริงของการนำ Big Data มาใช้เพื่อเพิ่มยอดขายขององค์กรชั้นนำ ในระดับโลก และยังได้มีโอกาสที่จะศึกษาร่วมกับองค์กรชั้นนำในระดับประเทศ ในการที่จะนำยุทธวิถีแห่ง Big Data มาประยุกต์ใช้เพื่อให้เกิดประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรม

จากที่ได้กล่าวถึงในหลายบทความก่อนหน้านี้ ประโยชน์ที่แท้จริงของ Big Data (อภิมหาข้อมูล) คือการทำ Analytics (วิเคราะห์เจาะลึก) แต่เคล็ดวิชาที่แท้จริงที่ยังคงเป็นปริศนาคาใจสำหรับหลายท่าน คือจะต้องวิเคราะห์เจาะลึกอย่างไร จึงจะเพิ่มยอดขายได้

จากหลายทศวรรษก่อนหน้า ก่อนที่จะมียุคแห่งดิจิทัล การวิเคราะห์ในช่วงนั้นได้เน้นหลัก 80:20 (รู้จักในอีกชื่อหนึ่งว่า Pareto หรือ Power's Law) 80:20 ได้บัญญัติไว้ว่า ยอดขาย 80% มาจากสินค้าขายดี 20% ซึ่งสินค้าขายดี 20% นั้น อาจนับเป็น 100% ของกำไรทั้งหมด เคล็ดวิชาในยุคนั้น จึงเป็นการแสวงหาสินค้า (SKU) ที่ขายดีที่สุด เพื่อวางขายในชั้นวางของที่มีอยู่จำกัด และเป็นการกำจัดสินค้าที่ยอดขายต่ำ เพื่อปลดปล่อยชั้นวางของให้กับสินค้าที่ขายดีกว่า

จากบทความก่อนหน้านี้ ที่ได้อธิบายถึง ความเข้าใจที่ยังไม่ถูกต้อง เกี่ยวกับ Big Data และ Analytics ซึ่งเริ่มต้นจากความสับสนระหว่าง 1. Big Data vs. Analytics และ 2. Analytics vs. Business Intelligence ผู้เขียนยังมีโอกาสได้สัมภาษณ์และแลกเปลี่ยนความคิดเห็น กับผู้บริหารระดับสูงสุดของหลายองค์กรในประเทศไทย จึงขออนุญาตนำเสนอเนื้อหาเพิ่มเติมดังนี้

3. Data Scientists vs. Marketing Analysts และ Marketing Researchers: ในขณะที่ผู้บริหารระดับสูงในประเทศไทย ยังคงไม่สามารถที่จะแยกแยะระหว่าง Analytics และ และ Business Intelligence จึงไม่ใช่เรื่องแปลกหากผู้บริหารจะมีความสับสนระหว่างความสามารถขั้นพื้นฐานของผู้ที่ทำหน้าที่เป็น Data Scientists และผู้ที่ทำหน้าที่เป็น Marketing Analysts และ Marketing Researchers ภายในองค์กร

ณ เวลานี้ ในโลกแห่งเทคโนโลยีเพื่อการบริหารองค์กร ย่อมไม่มีวลีใดที่จะสามารถคงความนิยมไปได้มากกว่าคำว่า Big Data และ Analytics ซึ่งในปัจจุบันได้ถูกประยุกต์เป็นกลยุทธ์ทางเทคโนโลยีอันดับหนึ่งขององค์กรชั้นนำระดับโลก แม้แต่ในประเทศไทย ผู้บริหารสูงสุดขององค์กรขนาดใหญ่ ส่วนใหญ่ได้รับรู้ และตระหนักในความสำคัญรวมถึงโอกาสในเชิงธุรกิจของ Big Data และ Analytics อย่างไรก็ดี ท่ามกลางโอกาสย่อมมีวิกฤต หลังจากที่ได้แลกเปลี่ยนความคิดเห็นกับผู้บริหารระดับสูงของหลายองค์กรภายในประเทศไทย ทำให้ได้มองเห็นว่า ยังคงมีความเข้าใจที่ยังไม่ถูกต้อง เกี่ยวกับ Big Data และ Analytics ที่จะเป็นอุปสรรคสำหรับการนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดในองค์กรต่างๆ

1. Big Data vs. Analytics: ผู้บริหารระดับสูงในประเทศไทย ยังคงไม่สามารถแยกแยะระหว่าง Big Data และ Analytics ซึ่งในความเป็นจริงแล้ว Big Data คือการบริหารจัดการฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และมีความหลากหลายอย่างที่ไม่สามารถบริหารจัดการได้ด้วยเครื่องมือทั่วไป ส่วน Analytics นั้นคือการนำฐานข้อมูลมาวิเคราะห์ในเชิงลึกให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจ ดังนั้น Big Data แต่เพียงอย่างเดียว ย่อมไม่สามารถที่จะเกิดประโยชน์ต่อธุรกิจ เท่ากับการที่นำ Analytics มาประยุกต์ใช้กับ Big Data แต่ในทางกลับกัน Analytics กลับสามารถกระทำได้โดยไม่ต้องอาศัย Big Data ฐานข้อมูลที่มีขนาดเล็กกว่า และยังไม่ถึงขั้นของ Big Data ยังสามารถถูกนำมาวิเคราะห์ในเชิงลึกให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจได้

ก่อนอื่นต้องขอขอบคุณทีมงาน Digital Matters ที่ได้เชิญผู้เขียนไปเป็นวิทยากร เรื่อง Today and Tomorrow of Big Data for Digital Marketers in Thailand โดยมีผู้รับฟังหลักเป็นนักการตลาด เพราะเป็นโอกาสที่สำคัญที่ได้แลกเปลี่ยนความเข้าใจและข้อคิดเห็นที่เกี่ยวข้องกับ Big Data โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การที่ Big Data กำลังจะมีผลกระทบต่อสาขาอาชีพของนักการตลาดอย่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นอกไปจากนี้ ผู้เขียนยังมีข้อสังเกตด้วยว่า Big Data ยังคงเป็นวิทยาการที่ใหม่ในสายตาของนักการตลาดในประเทศ โดยยังคงมีความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนและมุมมองที่ยังไม่ชัดเจนเกี่ยวกับ Big Data อีกมาก

เบื้องแรก การเข้าใจ Big Data จำเป็นต้องอธิบายถึงรากฐานก่อนว่า Big Data นั้นคืออะไร หากแปลความหมายตามคำศัพท์ภาษาอังกฤษแล้ว Big Data คือการบริหารจัดการฐานข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล อย่างชนิดที่ไม่สามารถจัดเก็บได้ด้วยระบบฐานข้อมูลทั่วไป ข้อมูลใน Big Data ไม่เพียงแต่จะเป็นข้อมูลของลูกค้าองค์กร แต่สามารถที่จะรวมถึงข้อมูลจาก Social Media ซึ่งเป็น User Generated Content ในรูปแบบต่างๆ ที่มีปริมาณมากมายมหาศาล และมีการขยายตัวอย่างทวีคูณ หลักการของ Big Data โดยเบื้องต้น คือการจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยเทคโนโลยีสำหรับจัดเก็บข้อมูลอย่างเฉพาะทาง

ในสหรัฐอเมริกา ศาลสูงสุด (Supreme Court) คือศาลที่มีอำนาจชี้ขาด ในคดีความที่อยู่ภายใต้อำนาจของศาลสหพันธ์รัฐบาลกลาง (Federal Court) และ ศาลมลรัฐ (State Court) ศาลสูงสุดจึงมีหน้าที่ในการพิจารณาคดีเป็นครั้งสุดท้าย หลังจากที่คดีความต่างๆ ถูกอุทธรณ์ ขึ้นมาตามลำดับชั้นของศาล คำพิพากษาของศาลสูงสุดถือว่าเป็นที่สิ้นสุด และไม่สามารถอุทธรณ์ได้อีกต่อไป ในหลายครั้ง ศาลสูงสุดต้องพิพากษาคดีความที่เป็นเรื่องใหม่ มีความสลับซับซ้อน เป็นเรื่องอื้อฉาว และส่งผลต่อระบบเศรษฐกิจ การเมือง และสังคม ของสหรัฐอเมริกาอย่างมีนัยสำคัญ ทั้งยังเป็นการกำหนดบรรทัดฐาน (Predents) ที่จะส่งผลสู่การตัดสินคดีที่มีรูปแบบคล้ายกันต่อไปในอนาคต การทำงานของศาลสูงสุดของสหรัฐอเมริกา จึงเป็นที่จับตามอง และได้รับความสนใจอย่างกว้างขวาง ทั้งในระดับประเทศ และในระดับโลก ไม่ต่างกับประเทศไทย ในสหรัฐ ได้มีเหล่านักวิชาการ นักกฎหมาย นักวิเคราะห์ต่างๆ (เซียน) ที่ได้รับการยอมรับและมีชื่อเสียง ในด้านการคาดคะเนผลตัดสินของศาลสูงสุด โดยกลุ่มเซียนเหล่านี้ มีทั้งความรู้ ในหลักกฎหมาย รัฐศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ สังคมศาสตร์ และประสบการณ์ ในกระบวนการยุติธรรมและการเมืองของสหรัฐ ที่ผ่านมาจึงสามารถคาดคะเนผลตัดสินของศาลสูงสุดได้อย่างแม่นยำ

อย่างไรก็ดี การคาดคะเนของบรรดาเซียน ในหลายครั้ง เป็นการใช้ดุลยพินิจส่วนบุคคล ในการชั่งน้ำหนักตัวแปรต่างๆ และไม่สามารถถูกกำหนดเป็นสูตรตายตัว ที่สามารถนำกลับมาใช้ได้อย่างแม่นยำ

จากบทความก่อนหน้านี้ ที่ได้กล่าวถึง การเอาชนะตลาดหุ้นด้วยบิ๊กดาต้า ซึ่งอาจเป็นเนื้อหาที่ไกลเกินเอื้อม สำหรับนักลงทุนโดยทั่วไป แต่บทความนี้ เป็นสิ่งที่สามารถปฏิบัติได้ทันทีในสถานการณ์ปัจจุบัน เพียงแต่ต้องอาศัยความรู้ความสามารถทางคอมพิวเตอร์ ประกอบกับความเข้าใจในหลักวิชาสถิติ และคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลเครื่องหนึ่ง ที่สามารถเปิดทิ้งไว้ข้ามวันข้ามคืน เพื่อคำนวณกลยุทธ์ สร้างระบบที่สามารถสร้างรายได้อย่างสม่ำเสมอจากการ "ซื้อขายหุ้น"

การซื้อขายหุ้นอย่างเป็นระบบ (System Trading) คือการอาศัยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ให้คำแนะนำก่อนออกคำสั่งซื้อขายหุ้น ประกอบไปด้วย คำแนะนำให้ซื้อ คำแนะนำให้ขาย ราคาและปริมาณของหุ้นที่ควรจะซื้อหรือขาย กระทั่งการจัดสรรปริมาณของหุ้นต่างๆ ในพอร์ตโฟลิโอ สำหรับตลาดหุ้นในประเทศที่พัฒนาแล้ว เช่น สหรัฐ และ ยุโรป System Trading สามารถถูกพัฒนาต่อเป็นการซื้อขายหุ้นอย่างอัตโนมัติ (Algorithm Trading)

System Trading สำหรับนักลงทุนโดยทั่วไป มักเป็นการคำนวณด้วยหลักวิชาการของสถิติ เพื่อค้นหาระบบหรือสูตร ที่สามารถสร้างรายได้อย่างสม่ำเสมอ ส่วนใหญ่เป็นการประมวลหลักกลยุทธ์ ที่ถูกประยุกต์ขึ้นจากการวิเคราะห์ทางเทคนิค หรือ Technical Analysis โดยมีเครื่องมือต่างๆ ที่รวมถึง Moving Average, Stochastic, Oscillators, Relative Strength, Bollinger Bands ฯลฯ

ในปัจจุบัน การซื้อขายหุ้นผ่านอินเทอร์เน็ต ย่อมไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่อีกต่อไป ซึ่งนอกเหนือจากการซื้อขายผ่านคอมพิวเตอร์แล้ว ยังได้มีโมบายแอพที่อำนวยความสะดวกให้นักลงทุนสามารถซื้อขายหุ้นได้จากทุกที่ทุกเวลา แต่ข้อจำกัดของการซื้อขายหุ้นในประเทศไทย คือการที่ยังจำเป็นต้องอาศัยมนุษย์ในการตัดสินใจออกคำสั่งซื้อขาย

ตลาดหุ้นในประเทศที่พัฒนาแล้ว เช่น สหรัฐ และ ยุโรป ได้เปิดโอกาสให้นักลงทุน สามารถออกแบบโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ที่สามารถตัดสินใจออกคำสั่งซื้อขายได้อย่างอัตโนมัติ (Algorithm Trading) โดยที่ไม่ต้องอาศัยมนุษย์เป็นผู้ออกคำสั่ง จนเกิดเป็นการซื้อขายความเร็วสูง (High Frequency Trading) ที่อาศัยการวิเคราะห์ฐานข้อมูลที่ปริมาณมหาศาลได้อย่างเรียลไทม์ เพื่อที่จะตัดสินใจเข้าซื้อขายหุ้น โดยใช้เวลาเพียงเสี้ยววินาที ในแต่ละหนึ่งวินาที โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถออกคำสั่งซื้อขายได้นับพันครั้ง ซึ่งความรวดเร็วและแม่นยำของการซื้อขายความเร็วสูงโดยอาศัยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ย่อมเป็นสิ่งที่ไม่สามารถกระทำได้ หากยังคงอาศัยมนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจ แม้จะเป็นการซื้อขายผ่านอินเทอร์เน็ตหรือโมบายแอพก็ตาม เพราะข้อจำกัดยังคงอยู่ที่ความรวดเร็วและแม่นยำของมนุษย์

จากการจัดอันดับแบรนด์ดังของโลก (Best Global Brands) โดย Interbrand สำหรับปี 2013 ที่ผ่านมา ทั้ง Apple และ Google ได้ผงาดขึ้นเป็นแบรนด์ดังอันดับหนึ่งและสองของโลก ในขณะที่ IBM, Microsoft, Samsung และ Intel ต่างได้อันดับ 4, 5, 8 และ 9 คงไม่ใช่เรื่องแปลกอีกต่อไป ที่ 6 จาก 10 อันดับแบรนด์ดังของโลก ล้วนมาจากมาจากภาคธุรกิจเทคโนโลยี จากการแข่งขันเพื่อนำเสนอนวัตกรรมที่น่าตื่นตาตื่นใจมาให้กับชาวโลก แม้จะไม่มีบทบาทมากนักในประเทศไทย แต่ไม่ควรมองข้าม Amazon ซึ่งถูกจัดอันดับเป็นแบรนด์ดังอันดับ 19 ของโลก Amazon ได้เริ่มต้นธุรกิจมาจากการขายหนังสือผ่านอินเทอร์เน็ตในยุคของการบุกเบิกอีคอมเมิร์ซ ซึ่งต่อมา ได้มีการขยายธุรกิจสู่สินค้าอื่นได้แก่ DVD, CD, ซอฟต์แวร์, เครื่องใช้ไฟฟ้า, เสื้อผ้า, เฟอร์นิเจอร์, ของเล่น ฯลฯ นอกเหนือจากอีคอมเมิร์ซ Amazon ยังเป็นผู้บุกเบิก Kindle ซึ่งเป็นอุปกรณ์สำหรับอ่านหนังสือ ดูหนัง และฟังเพลง ซึ่งเป็นดิจิทัลคอนเทนต์ที่ดาวน์โหลดผ่านอินเทอร์เน็ต นอกจากนี้ Amazon ยังเป็นผู้บุกเบิก และเป็นผู้นำในการให้บริการ Cloud Computing โดยเกิดจากความคิดที่จะนำ Cloud Computing สำหรับให้บริการภายในองค์กรของ Amazon มาให้บริการกับลูกค้าโดยทั่วไป

อีกนวัตกรรมหนึ่งที่สำคัญของ Amazon แม้จะไม่เป็นที่รู้จักในประเทศไทย คือระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Engine) เพื่อที่จะแนะนำสินค้าให้กับลูกค้า โดยประมวลจากประวัติการซื้อสินค้าของลูกค้าผู้นั้น เมื่อเปรียบเทียบกับลูกค้าคนอื่นๆ ซึ่ง Recommendation Engine ของ Amazon ในยุคต่อมาได้ถูกบัญญัติรวมเป็น Analytics และหรือ Big Data ซึ่งเป็นเทรนด์ยอดนิยมของธุรกิจไอทีในปัจจุบัน

สวัสดีปีใหม่ 2014 ครับ ปีนี้จะเป็นอีกปีที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ "ไอที" โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ระบบเทคโนโลยีสารสนเทศสำหรับให้บริการองค์กร นวัตกรรมที่มีความสำคัญ ได้แก่ Big Data ซึ่งได้เคยกล่าวถึงอยู่หลายครั้งในช่วงปีที่ผ่านมา กำลังจะเติบโตอย่างต่อเนื่องในปี 2014 ที่จะมีการลงทุนทางด้าน Big Data ทั่วโลก เป็นมูลค่ากว่า 400,000 ล้านดอลลาร์ แม้กระทั่งในประเทศไทย หลายภาคส่วนของธุรกิจ Enterprise ได้เริ่มให้ความสำคัญกับ Big Data เพื่อเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการเอาชนะคู่แข่งทางธุรกิจ

อย่างไรก็ดีเมื่อไม่กี่วันที่ผ่านมา ได้มีข่าวคราวของการรวมตัวกันฟ้องร้องแบบกลุ่ม (Class Action Lawsuit) โดยมีบริษัท Facebook เป็นจำเลย ในคดีความที่เกี่ยวข้องกับการใช้ Big Data ในการกระทำ Analytic กับข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า เพื่อที่จะเรียนรู้พฤติกรรม และทำให้ Facebook เพิ่มประสิทธิภาพในการขายโฆษณา ให้กับผู้ซื้อโฆษณาซึ่งเป็นบุคคลที่สาม

การฟ้องร้องในครั้งนี้ ไม่เพียงแต่จะได้อ้างว่า เป็นการล่วงละเมิดความเป็นส่วนตัวของลูกค้า แต่ยังอ้างถึงการใช้วิธีการที่ไม่ถูกทำนองคลองธรรม เพื่อทำลายคู่แข่งและเอาเปรียบคู่แข่งขัน การฟ้องร้องในครั้งนี้ ยังได้เรียกร้องค่าเสียหายจาก Facebook เป็นมูลค่าสามแสนบาทต่อลูกค้าหนึ่งคน แม้กระทั่ง Google ก็ยังเคยตกเป็นจำเลย สำหรับการฟ้องร้องในคดีความที่เกี่ยวข้องกับการกระทำ Analytics กับข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า เมื่อมีการกล่าวหาว่า Google ได้กระทำ Analytic กับการสื่อสารของลูกค้าที่ได้เกิดขึ้นผ่านระบบของ Google อย่างเช่น Gmail เพื่อที่จะเพิ่มประสิทธิภาพในการนำเสนอโฆษณา

เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา ได้มีโอกาสไปเป็นผู้อภิปรายรับเชิญ ในสัมมนา Asia/Pacific Big Data Conference 2013 ที่จัดขึ้นโดย IDC เป็นเรื่องน่ายินดี ที่ได้เห็นความตื่นตัวของธุรกิจภายในประเทศ โดยเฉพาะจากกลุ่มการเงิน ที่มีความสนใจในการที่จะประยุกต์ใช้ Big Data และ Analytics เพื่อแสวงหาความได้เปรียบในเชิงธุรกิจ ทั้งนี้ อาจจะไม่ใช่เรื่องแปลก เนื่องจาก การปฏิวัติเข้าสู่ยุคดิจิทัลของประเทศไทย ได้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วภายในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยรวมถึงการจัดสรรคลื่นความถี่สำหรับเทคโนโลยี 3 จี 4 จี และ ทีวีดิจิทัล ของภาครัฐ และพัฒนาการของ สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต และ สมาร์ททีวี ที่เป็นแนวโน้มของอุตสาหกรรมเทคโนโลยี

ปัจจุบัน ประเทศไทยมีผู้ใช้งานโซเชียลเน็ตเวิร์ค กว่า 24 ล้านคน และผู้ใช้งานสมาร์ทโฟนกว่า 49% ซึ่งกำลังขยายตัวอย่างต่อเนื่อง โดยเป็นผลสะท้อนจากการปฏิวัติเข้าสู่ยุคดิจิทัลของประเทศไทยดังกล่าว

จากจำนวนของผู้ใช้งานที่เพิ่มมากขึ้น และอุปกรณ์ในยุคดิจิทัลที่มีสมรรถนะสูงขึ้น ข้อมูลหรือ Data ย่อมมีปริมาณที่สูงขึ้นอย่างเป็นทวีคูณ ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้น ของแต่ละบุคคล จากการใช้ชีวิตประจำวันในยุคดิจิทัลได้รวมไปถึง การใช้โทรศัพท์ การส่งข้อความ การถ่ายภาพ การถ่ายวีดีโอ การใช้เสิร์ชเอนจิน การเข้าชมเว็บไซต์ การเลือกซื้อสินค้า การสมัครสมาชิก การเป็นเพื่อนหรือการมีสัมพันธ์ระหว่างบุคคล พิกัดสถานที่ ฯลฯ ข้อมูลดังกล่าว สามารถถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยการกระทำ Analytics เพื่อที่จะศึกษา นิสัย พฤติกรรม ความต้องการ ฯลฯ ของแต่ละบุคคล เพื่อที่จะคิดค้นยุทธวิธีในการนำเสนอสินค้าที่เหมาะสมสำหรับแต่ละบุคคล โดยจะเพิ่มโอกาสสูงสุดที่บุคคลผู้นั้นจะเลือกซื้อสินค้า

ในยุคปัจจุบัน การหาเสียงผ่านโซเชียลมีเดีย เช่น เฟสบุ๊ค, ทวิตเตอร์ หรือ ยูทู๊บ คงไม่ใช่เรื่องใหม่อีกต่อไปแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สำหรับประเทศที่มีการเข้าถึงโซเชียลมีเดียอย่างกว้างขวาง แม้กระทั่งในประเทศไทย ที่มีผู้ใช้งานเกือบ 20 ล้านคนแล้ว ประธานาธิบดี บารัค โอบามา ถูกยกย่องว่า เป็นนักการเมืองระดับแนวหน้าคนแรก ที่ได้บุกเบิกการใช้งานโซเชียลมีเดียในการหาเสียง จนกระทั่งได้รับชัยชนะการเลือกตั้งประธานาธิบดีของสหรัฐในปี 2008 ในสมัยนั้น โอบามา มี คริส ฮิวจ์ส ผู้ร่วมก่อตั้ง เฟสบุ๊ค เป็นผู้บริหารโซเชียลมีเดียอยู่บนเว็บไซต์ barackobama.com ระหว่างการหาเสียง มีอาสาสมัครรวมถึงฐานเสียงที่ได้สร้างโพรไฟล์อยู่บนเว็บไซต์กว่าสองล้านคน และมีอย่างน้อย 200,000 อีเว้นต์ที่ได้เกิดขึ้นจากการบริหารผ่านเว็บไซต์นี้ นอกจากนี้ ยังมีกว่า 400,000 บทความ และ 400,000 วีดีโอ ในสี่วันสุดท้ายก่อนการเลือกตั้ง ยังมีการโทรศัพท์ กว่าสามล้านครั้ง โดยใช้ วีโอไอพี ผ่านหน้าเว็บไซต์นี้

สำหรับการใช้งานสื่อโซเชียลมีเดียอื่นๆ บนเฟสบุ๊ค โอบามา มีผู้ติดตามกว่าหนึ่งล้านคน และบนทวิตเตอร์ มีผู้ติดตามกว่าสี่ล้านคน และบนยูทูบ มีวีดีโอกว่า 400,000 วีดีโอ

โปรดอย่าลืมว่า สถิติที่ได้กล่าวมาทั้งหมด ได้เกิดขึ้นในปี 2008 ซึ่งยังคงเป็นยุคแรกเริ่มของโซเชียลมีเดีย ภายหลังจากความสำเร็จของ บารัค โอบามา ในปี 2008 การหาเสียงบนโซเชียลมีเดียได้กลายมาเป็นประเพณีปฏิบัติ ในประเทศที่มีการเข้าถึงโซเชียลมีเดียอย่างกว้างขวาง และไม่ใช่เรื่องที่ใหม่อีกต่อไป แม้กระทั่งในประเทศไทย

BIG DATA คืออาวุธที่สำคัญทางธุรกิจ ที่ได้มีมาตั้งแต่ยุคแรกเริ่มของอินเทอร์เน็ต โดยมีบริษัท Start Up ที่ได้ริเริ่มประยุกต์ใช้ จวบจนกระทั่งได้มาเป็นผู้นำทางธุรกิจแห่งโลกออนไลน์ ยกตัวอย่างเช่น Amazon, Google, NetFlix ฯลฯ แต่ในปัจจุบัน ได้มีความล้ำหน้าทางเทคโนโลยีและการเข้าถึงของโครงข่าย เส้นแบ่งระหว่างธุรกิจออนไลน์และธุรกิจออฟไลน์ ไม่มีความชัดเจนอีกต่อไป นวัตกรรมของ Big Data จึงได้เริ่มมามีอิทธิพลกับธุรกิจออฟไลน์ และทุกธุรกิจที่อยู่ใกล้ตัวคุณ BIG DATA คือศิลปะและวิทยาศาสตร์ของการเก็บรวบรวมข้อมูล และความสามารถที่จะวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น ให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจ (ANALYTICS) ความแตกต่างของ Big Data คือปริมาณของข้อมูล ที่มีอย่างมหาศาล จนมากยิ่งกว่าที่ระบบฐานข้อมูลทั่วไปจะรองรับได้ และการกระทำ Analytics กับ Big Data มีความสลับซับซ้อน จนยากยิ่งกว่าที่เครื่องมือทั่วไปจะสามารถกระทำได้ Big Data จึงต้องอาศัยความสามารถเฉพาะทาง ประจวบกับเทคโนโลยีขั้นสูง ที่ต้องอาศัยนวัตกรรมของ Cloud Computing หรือ Grid Computing

การแนะนำสินค้าอย่างอัตโนมัติ (Recommendation Engine) ของ Amazon ที่อาศัยสถิติของการเข้าชมและเลือกซื้อสินค้าของผู้ใช้งาน เพื่อแนะนำสินค้าใหม่เพื่อเพิ่มยอดขาย เป็นนวัตกรรมแรกที่อาศัย Big Data เพื่อประโยชน์ทางธุรกิจ ต่อมาเทคนิคในรูปแบบของ Amazon ได้มีการศึกษาอย่างกว้างขวาง และได้แตกแขนงออกเป็นการทำ Analytics ขั้นสูง เช่น Click Stream Analysis, Collective Intelligence, Collaborative Filtering ฯลฯ

เมื่อต้นเดือนนี้ ได้มีเหตุการณ์อื้อฉาว (Scandal) ที่เกี่ยวข้องกับการรักษาความลับส่วนบุคคลในโลกอินเทอร์เน็ต เมื่อได้มีการเปิดโปงโครงการ PRISM ของรัฐบาลสหรัฐ โดยอ้างว่าเป็นโครงการเพื่อการดักฟัง ดักอ่าน สืบค้น และทำ Analytics กับข้อมูลที่อาจเป็นความลับส่วนบุคคลของผู้ใช้งานอินเทอร์เน็ต และมีการพาดพิงถึงบริษัทชั้นนำในโลกอินเทอร์เน็ต เช่น Microsoft , Yahoo!, Google, Facebook, YouTube, Apple ฯลฯ ที่อาจให้ความร่วมมือกับรัฐบาลสหรัฐ ผู้ที่เปิดโปงโครงการ PRISM ซึ่งเคยเป็นสมาชิกของหน่วยสืบราชการลับ (CIA) และในขณะนี้ได้ถูกแจ้งจับในข้อหาเปิดเผยความลับของราชการ ยังได้อ้างอิงว่า โครงการ PRISM จะทำให้รัฐบาลสหรัฐสามารถดักฟัง ดังอ่าน สืบค้น และทำ Analytics กับการใช้โทรศัพท์ ส่งอีเมล์ ส่ง SMS โพสข้อความต่างๆ สถานที่ของผู้ใช้งาน (Location) ฯลฯ ผ่านบริษัทชั้นนำที่ให้ความร่วมมือกับรัฐบาล ยิ่งไปกว่านั้น ความลับที่รัฐบาลสหรัฐสามารถล่วงรู้ได้ กลับมิใช่เพียงความลับของผู้ใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เป็นชาวอเมริกันเท่านั้น แต่กลับครอบคลุมถึงความลับของผู้ใช้งานอินเทอร์เน็ต 50% ของโลก ซึ่งอาจรวมถึงผู้ใช้งานในประเทศไทยด้วย เพราะเป็นการใช้งานผ่านบริษัทชั้นนำเหล่านี้ ที่เป็นบริษัทข้ามชาติ (Multinational Corporation) และมีการให้บริการที่คล้ายกับการผูกขาดในระดับโลก

เรื่องอื้อฉาวของโครงการ PRISM ไม่เพียงแต่จะทำให้เกิดความหวาดกลัวของผู้ใช้งานอินเทอร์เน็ต จนกระทั่งบริษัทชั้นนำที่ถูกพาดพิงต้องออกมาชี้แจงอย่างมีข้อกังขา แต่ยังทำให้เกิดการถกเถียงในวงกว้าง ถึงความเหมาะสมของรัฐบาลสหรัฐในการดักฟัง ดักอ่าน สืบค้น และทำ Analytics กับข้อมูลที่อาจเป็นความลับส่วนบุคคล และความเหมาะสมของบริษัทชั้นนำที่อาจให้ความร่วมมือกับรัฐบาล