Internet of Things (IoT)
แนวคิด Internet of Things
แนวคิด Internet of Things ถูกคิดค้นขึ้นโดย Kevin Ashton ในปี 1999 ซึ่งเริ่มต้นจากโครงการ “Auto-ID Center” ในมหาวิทยาลัย Massachusetts Institute of Technology จากเทคโนโลยี RFID ย่อมาจากคำว่า Radio Frequency Identification เป็นระบบที่นำเอาคลื่นวิทยุมาใช้ในการสื่อสารข้อมูลระหว่างอุปกรณ์สองชนิด ซึ่งเป็นการสื่อสารแบบไร้สาย ต่อมาในยุคหลังปี 2000 เทคโนโนโลยีต่างๆ ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว เริ่มมีอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ออกมาเป็นจำนวนมาก และยังมีการใช้คำว่า Smart เกิดขึ้นเช่น Smart grid, Smart home, Smart device, Smart network เป็นต้น สิ่งเหล่านี้สามารถเชื่อมต่อกับโลกอินเตอร์เน็ตได้ ทำให้อุปกรณ์ดังกล่าวสามารถสื่อสารแลกเปลี่ยนข้อมูลโดยอาศัยตัว Sensor ในการสื่อสารถึงกัน โดย Kevin
ได้ให้นิยามไว้ว่า “Internet-like” ต่อมามีคำว่า “Things” เข้ามาแทนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ
Internet of Things คืออะไร
IoT : Internet of Things (บางทีเรียก IoE : Internet of Everything) หรือ “อินเตอร์เน็ตในทุกสิ่ง” หมายถึง การที่สิ่งต่างๆ ถูกเชื่อมโยงทุกสิ่งทุกอย่างสู่โลกอินเตอร์เน็ต ทำให้มนุษย์สามารถ
สั่งการควบคุมการใช้งานอุปกรณ์ต่างๆ ผ่านทางเครือข่ายอินเตอร์เน็ต เช่น การเปิด-ปิด อุปกรณ์เครื่องใช้ไฟฟ้า รถยนต์ โทรศัพท์มือถือ เครื่องมือสื่อสาร เครื่องมือทางการเกษตร
อาคาร บ้านเรือน เครื่องใช้ในชีวิตประจำวันต่างๆ ผ่านเครือข่ายอินเตอร์เน็ต เป็นต้น
IoT มีชื่อเรียกอีกอย่างว่า M2M ย่อมาจาก Machine to Machine คือเทคโนโลยีอินเตอร์เน็ตที่เชื่อมต่ออุปกรณ์กับเครื่องมือต่างๆ เข้าไว้ด้วยกัน
เทคโนโลยี IoT มีความจำเป็นต้องทำงานร่วมกับอุปกรณ์ประเภท RFID และ Sensors ซึ่งเปรียบเสมือนการเติมสมองให้กับอุปกรณ์ต่างๆ ที่ขาดไม่คือการเชื่อมต่ออินเตอร์เน็ต
เพื่อให้อุปกรณ์สามารถรับส่งข้อมูลถึงกันได้ เทคโนโลยี IoT มีประโยชน์ในหลายด้าน แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยง เพราะหากระบบรักษาความปลอดภัยของอุปกรณ์
และเครือข่ายอินเตอร์เน็ตไม่ดีพอ ก็อาจทำให้มีผู้ไม่ประสงค์ดีเข้ามาขโมยข้อมูลหรือละเมิดความเป็นส่วนตัวของเราได้ ดังนั้นการพัฒนา IoT จึงจำเป็นต้องพัฒนามาตรการ
และระบบรักษาความปลอดภัยไอทีควบคู่กันไปด้วย
ในปัจจุบันมีการนำ IoTมาประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ มากมาย เว็บไซต์ IoT Analytics ได้ทำการสำรวจและจัดอันดับ โดยรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มีผู้ใช้งานอินเตอร์เน็ตยอดนิยมหลักๆ
ได้แก่ สถิติการค้นหาใน Google การแชร์บน Twitter และ จากการที่มีคนพูดถึงบน Linkedin เรามาดูกันว่า 10 อันดับที่มีการประยุกต์ใช้มากสุดมีอะไรกันบ้าง
Wearables คือ อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่สามารถติดตั้งและใช้งานบนส่วนต่างๆ ของร่างกาย เพื่อความสะดวกในการใช้งานเพราะสามารถนำติดตัวไปได้ทุกที่ ปัจจุบันมีการพัฒนาออกมาเป็นรูปแบบ ต่างๆ เช่น นาฬิกา สายรัดข้อมือ และแว่นตา
อันดับที่ 2 Smart City หรือเมืองอัจฉริยะ หมายถึง เมืองที่มีการนำเทคโนโลยีมาปรับใช้เพื่อทำให้คุณภาพ
ของประชากรดีขึ้น เช่น การจัดการพลังงานไฟฟ้า ระบบจัดการน้ำ จัดการขยะ เป็นต้น
อันดับที่ 3 Smart Home หรือบ้านอัจฉริยะ หมายถึง การนำเทคโลยีมาควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ภายในหรือภายนอก บ้านได้ เพื่อให้เกิดความสะดวกสบาย และความปลอดภัย เช่น ประตูอัตโนมัติ
เซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว การเปิดปิดไฟอัตโนมัติ เป็นต้น
อันดับที่ 4 Industrial internet เป็นการใช้ IoT สำหรับอุตสาหกรรมและโรงงานการผลิต
อันดับที่ 5 Smart grid หรือโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ เป็นการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารมาบริหาร จัดการควบคุมการผลิต ส่ง และจ่ายพลังงานไฟฟ้า
อันดับที่ 6 Connected car เป็นรถยนต์อัจริยะที่มีการติดตั้งระบบเครือข่ายอินเตอร์เน็ตแบบไร้สาย
อันดับที่ 7 Connected health เป็นแนวคิดการสร้างเครือข่ายเชื่อมโยงชุมชนเข้ากับระบบสุขภาพแบบครบวงจร
อันดับที่ 8 Smart farming หรือฟาร์มอัจฉริยะ คือ การนำเทคโนโลยีสมัยใหม่เข้ามาผสมผสานเข้ากับงานด้าน เกษตร
อันดับที่ 9 Smart retail เป็นการนำเทคโนโลยีมาช่วยเพิ่มโอกาสในการดำเนินธุรกิจห้างร้าน
อันดับที่ 10 Smart Supply Chain คือ การจัดการในส่วนของกระบวนการที่เกิดขึ้นระหว่างผู้ผลิตกับผู้ขา
Big Data
Big data analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์เซ็ตข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูลเหล่านั้นที่ซ่อนอยู่ข้างใน หาสิ่งเชื่อมโยงที่เชื่อมข้อมูลเหล่านั้นเข้าไว้ด้วยกัน หาเทรนด์ทางการตลาด หาความต้องการของลูกค้า และข้อมูลอื่นๆที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ ผลการวิเคราะห์ข้อมูลนี้สามารถนำไปสู่การทำแผนการตลาดที่มีประสิทธิภาพ โอกาสในการสร้างผลกำไร การให้บริการที่ดีมากขึ้นแก่ลูกค้า การปรับปรุงการทำงานให้เกิดประสิทธิภาพ ความได้เปรียบเหนือคู่แข่งในการแข่งขันทางการตลาด และผลประโยชน์ทางธุรกิจด้านอื่นๆ
เป้าหมายหลักของ Big data analytics หรือ การวิเคราะห์บิ๊กดาต้า คือ ช่วยในการให้ข้อมูลกับบริษัทเพื่อใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจโดยการใช้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientists) นักวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ (predictive modelers) และผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่นๆ มาทำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการส่งผ่านภายในองค์กรหรือบริษัท รวมไปถึงข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบอื่นๆ ที่อาจซุกซ่อนอยู่ในระบบต่างๆของบริษัท ซึ่งแหล่งข้อมูลที่จะถูกนำมาวิเคราะห์นี้หมายรวมถึง เว็บเซิร์ฟเวอร์ล็อคและการคลิกดูข้อมูลบนอินเตอร์เน็ต คอนเท้นท์บนโซเชี่ยลมีเดียและรายงานกิจกรรมต่างๆบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ ข้อความจากอีเมลของลูกค้าและการตอบแบบสอบถาม เสียงบันทึกรายละเอียดทางโทรศัพท์ของลูกค้า และข้อมูลที่มีการบันทึกได้จากเซ็นเซอร์บนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อแบบ Internet of Things
Big Data สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยเครื่องมือที่มีการใช้งานกันอย่างแพร่หลาย เช่น Hadoop YARN MapReduce Hive หรือ NoSQL เป็นต้น โดยจะถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การวิเคราะห์เพื่อคากการณ์ล่วงหน้า การทำเหมืองข้อมูล (Data mining) การวิเคราะห์ข้อความ และการวิเคราะห์ทางสถิติ นอกจากนี้เครื่องมือประเภท Mainstream BI software และเครื่องมือแบบ data visualization ก็ถือว่าเป็นเครื่องมือที่ทำหน้าที่อยู่ในกระบวนการการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นกัน
อย่างไรก็ตามสิ่งที่เป็นอุปสรรคต่อองค์กรในการจัดตั้งส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Big Data ก็คือการขาดทักษะความเข้าใจในการวิเคราะห์ข้อมูลของบุคคลภายใน และค่าใช้จ่ายที่สูงในการจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูล ปริมาณของข้อมูลที่มีส่วนเกี่ยวข้องที่ต้องนำมาวิเคราห์ก็อาจะมีหลากหลายประเภทและหลากหลายแหล่งข้อมูลซะจนทำให้การจัดการข้อมูลเป็นไปอย่างยากลำบาก รวมไปถึงคุณภาพของข้อมูลที่นำไปสู่ประเด็นปัญหาเรื่องความเกี่ยวเนื่องของข้อมูลที่ถูกนำมาใช้ ยิ่งไปกว่านั้นการเชื่อมต่อระหว่าง Hadoop และระบบจัดเก็บข้อมูล (Data warehouses) ก็ยังเป็นอะไรที่มีความท้าทาย แม้ว่าในปัจจุบันจะมีการคิดค้นซอฟท์แวร์ที่เป็นตัวกลางเชื่อมระหว่าง Hadoop และระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ รวมไปถึงเครื่องมือเชื่อมต่อเพื่อจัดทำระบบ Big Data อื่นๆ เกิดขึ้นมามากมายก็ตาม
แต่ทั้งนี้ทั้งนั้นก็ปฏิเสธไม่ได้ว่าแม้การทำระบบวิเคราะห์บิ๊กดาต้าจะต้องมีการลงทุนทั้งด้านเงินทุนและทรัพยากรบุคคลมากมายขนาดไหน แต่ในอนาคตที่ระบบออนไลน์จะยิ่งทวีความสำคัญข้อมูลก็จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นและมากขึ้น ในไม่ช้าระบบธุรกิจก็จะต้องหันหน้าเข้าหาการทำ Big data analytics อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
