โดย ฐิตพล บุญประสิทธิ์ กรรมการผู้จัดการ ประจำประเทศไทย เดลล์ เทคโนโลยีส์
เรากำลังอยู่ ณ จุดเปลี่ยนที่สำคัญมากๆ ในการพลิกโฉมด้วย AI และองค์กรธุรกิจทั้งหลายต่างมุ่งหวังที่จะเร่งสร้างรายได้ให้แก่องค์กรด้วยการใช้ AI ซึ่งถือว่าเป็นเทคโนโลยีที่สร้างโลกยุคใหม่ก็ว่าได้ แต่ AI ก็มาพร้อมกับความท้าทายที่สำคัญที่สุดเรื่องหนึ่งในบรรดาความท้าทายเรื่องใหญ่ที่สุดอีกหลายๆ เรื่องของการทำดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันตั้งแต่ยุคที่แข่งกันนำองค์กรสู่ระบบคลาวด์ในช่วง 10 กว่าปีที่ผ่านมา และความท้าทายเรื่องใหญ่ที่สุดเรื่องหนึ่งที่ว่านั้นก็คือ การบริหารจัดการข้อมูล AI ที่มีมากมายมหาศาล
องค์กรธุรกิจหลายๆ องค์กรตระหนักดีว่าการลงทุนเพื่อทำเรื่อง AI ให้ใช้งานได้ดีนั้น มีเรื่องใดบ้างที่จำเป็นต้องทำ และได้ปรับเปลี่ยนการจัดสรรงบประมาณที่ต้องใช้ให้สอดคล้องกับความจำเป็นที่ต้องทำ ซึ่งนับว่าเป็นเรื่องดี
อ้างถึงข้อมูลของ Statista คาดการณ์ว่าตลาด AI ในประเทศไทยในปี 2024 จะมีมูลค่าสูงถึงเกือบ 5 หมื่นล้านบาท และคาดว่าระหว่างปี 2024-2030 จะเติบโตด้วยอัตราเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 17.96% ซึ่งจะส่งให้มูลค่าตลาดอยู่ที่ราว 133,000 ล้านบาทในปี 2030 แม้ว่าการเติบโตดังกล่าวจะไปในแนวทางที่ถูกต้อง แต่การที่องค์กรจะประสบความสำเร็จขึ้นเป็นผู้นำหรือเป็นผู้ล้าหลังในการทำ AI นั้น ขึ้นอยู่กับว่าองค์กรนั้นลงทุนใช้จ่ายกับการทำระบบ AI อย่างไร
แล้วเรื่องสำคัญที่สุดในลิสต์รายการด้านไอทีที่ต้องลงทุนเพื่อทำระบบ AI ให้มีประสิทธิภาพสำหรับ CIO ที่มีความเข้าใจเรื่อง AI เป็นอย่างดีคือเรื่องใด
คำตอบคือ ระบบสตอเรจเพื่อบริหารจัดการข้อมูล ที่มีอยู่มากมายมหาศาล และเป็นเรื่องที่สำคัญมากในการทำ AI
เพราะ AI คือเทคโนโลยีที่ต้องอาศัยข้อมูลจำนวนมาก ขณะเดียวกันก็เป็นเทคโนโลยีที่สร้างข้อมูลมหาศาล ทำให้วิธีการจัดเก็บข้อมูลแบบเก่านั้นจำเป็นต้องปรับและพัฒนาให้สอดคล้อง
ปัจจุบันมีความต้องการกลยุทธ์ด้านสตอเรจที่สร้างขึ้นมาสำหรับยุค AI และผู้ที่ทำอะไรรวดเร็วก็จะนำหน้าในการแข่งขัน
ซีไอโอ คือผู้ที่มีบทบาทสำคัญในการกำหนดทิศทางขององค์กรเพื่อก้าวผ่านช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลงนี้ และความท้าทายแรกก็คือการทำให้ธุรกิจพร้อมก้าวสู่การแข่งขันทางธุรกิจด้วย AI
นี่คือ 5 เรื่องสตอเรจ ที่ CIO ควรต้องคำนึงถึงเพื่อทำระบบสตอเรจให้พร้อมสำหรับ AI
ก่อนที่จะเริ่มเดินทาง ต้องรู้ว่าอะไรคืออุปสรรคที่อาจเกิดขึ้นกลางทาง ไม่ว่าจะเป็นเรื่อง Compliance และค่าใช้จ่ายด้านสตอเรจที่สูง รวมถึงความต้องการในการวิเคราะห์แบบเรียล-ไทม์ เพราะเมื่อรับรู้ถึงอุปสรรคที่จะตามมา องค์กรก็จะสามารถทำงานร่วมกับทีมไอที เพื่อออกแบบแพลตฟอร์มสตอเรจที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการทั้งในปัจจุบันและรองรับอนาคตได้ อีกทั้งยังสามารถดำเนินการได้สอดคล้องตามกฏระเบียบข้อบังคับด้านข้อมูล เพื่อให้มีข้อได้เปรียบในการแข่งขัน
AI และแมชชีน เลิร์นนิ่ง (ML) มีหลายรูปแบบและหลายขนาด และบางอย่างก็สามารถนำมาใช้กับงานที่มีความซับซ้อนมากขึ้นได้ อย่าง GenAI ตัวอย่างเช่น องค์กรสามารนำ AI มาช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ในเรื่องการจัดเก็บข้อมูล การนำโซลูชัน AI ต่างๆ มาใช้กับฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่เดิม ช่วยให้ระบุได้ว่ามีข้อมูลส่วนไหนที่ต้องบริหารจัดการ เพื่อให้ข้อมูลพร้อมใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูง และปลอดภัย แนวทางนี้ จะเป็นสิ่งสำคัญในเวลาที่องค์กรมองว่าอยากใช้ GenAI เพราะความสามารถในการเรียนรู้และปรับการทำงานให้เข้ากับรูปแบบการใช้งานข้อมูลดังกล่าว จะช่วยให้ทำงานได้อย่างราบรื่น
ทั้ง พับลิคคลาวด์ และ on-premises กลายเป็นมาตรฐานของโซลูชันสตอเรจสำหรับธุรกิจในช่วงหลายปีที่ผ่านมา สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าข้อมูลบางอย่างควรจัดเก็บไว้ใกล้กับจุดที่สร้างข้อมูลหรือจุดที่มีการใช้งานข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นที่ เอดจ์ หรือดาต้าเซ็นเตอร์ก็ตาม ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมการผลิต เอดจ์คอมพิวติ้งช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการข้อมูลเพื่อให้การดำเนินงานในด้านการผลิตดีขึ้น และยังช่วยปรับระบบงานให้ทันสมัย อีกทั้งรองรับการขยายการดำเนินงานในหลายพื้นที่ได้
นอกจากนี้ ความปลอดภัยก็เป็นอีกปัจจัยที่สำคัญในการพิจารณารูปแบบสตอเรจ โดยดูว่าต้องมีการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลในระดับไหนและรับความเสี่ยงได้แค่ไหน ต้องพิจารณาถึงสถานที่ที่เหมาะสมที่สุดในการจัดเก็บข้อมูล
ข้อมูลคือหัวใจสำคัญของทุกธุรกิจ เพราะข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจะช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรมและสร้างความสามารถด้านการแข่งขันภายในอุตสาหกรรมได้ ด้วยจำนวนปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และเป็นข้อมูลที่มีค่า ทำให้องค์กรต้องเก็บรักษาข้อมูลเพิ่มมากขึ้น เพื่อไว้ใช้ในการผูกใจลูกค้า และนำเสนอบริการใหม่ๆ สู่ตลาด ซึ่งการจัดเก็บข้อมูลในปริมาณเพิ่มขึ้นดังกล่าว ถือเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง
การเก็บรักษาข้อมูลที่มีค่าเหล่านี้ จำเป็นต้องมีการปรับปรุงเทคโนโลยีที่ใช้อยู่ ให้สามารถรับมือกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้ ที่สำคัญคือ ในการวางกลยุทธ์ตั้งแต่แรกเริ่ม ควรมีการกำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการจากการประมวลข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยสร้างนวัตกรรม
ปัจจุบัน ปัญหาเรื่องข้อมูลรั่วไหลและความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเพิ่มมากขึ้นกว่าที่ผ่านมา ตามมาด้วยเรื่องของมัลแวร์เรียกค่าไถ่ (Ransomware) เว็บไซต์อันตราย และลิงก์ผิดกฎหมายที่ฝังอยู่ในเว็บไซต์ของรัฐบาล เหล่านี้คือภัยคุกคาม 3 อันดับต้น ที่ก่อให้เกิดความเสียหายจากการโจรกรรมทางไซเบอร์ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในประเทศไทย จากข้อมูลของสำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช.)
เรื่องนี้ คือการชี้ให้เห็นถึงความจำเป็น ที่จะต้องมีการพัฒนาแผนงานที่แน่นหนาเพื่อรับมือกับเหตุการณ์การโจมตี โดยจะต้องกำหนดขั้นตอนการดำเนินการในกรณีที่เกิดการรั่วไหลของข้อมูลหรือเหตุการณ์คุกคามความปลอดภัย ทั้งนี้ การมีแผนงานที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนจะช่วยลดผลกระทบที่เกิดขึ้นได้ และช่วยให้สามารถดำเนินการตอบสนองต่อเหตุการณ์ดังกล่าวได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
ในการปรับเปลี่ยนเทคโนโลยี ต้องมีการตรวจสอบเพื่อให้มั่นใจได้ว่าแพลตฟอร์มด้านการจัดเก็บข้อมูลขององค์กร ที่นอกจากจะให้ประสิทธิภาพสูงในการทำงาน ยังสามารถปกป้องข้อมูลได้อย่างดีเยี่ยม นอกจากนี้ องค์กรควรทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย พร้อมทั้งอัปเดตข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อติดตามรูปแบบภัยคุกคามที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา รวมถึงมีการลงทุนในโซลูชันด้านความปลอดภัยที่สามารถปรับการทำงานให้สามารถรับมือกับสถานการณ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ทั้งนี้ สิ่งที่ต้องตระหนักอย่างยิ่ง คือความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่เป็นพื้นฐานที่สำคัญยิ่งต่อชื่อเสียงและความสำเร็จทางธุรกิจ
เมื่อมองไปสู่อนาคตของ AI ที่รออยู่ข้างหน้า องค์กรธุรกิจต้องมั่นใจได้ว่าฮาร์ดแวร์ที่ใช้สามารถเป็นพื้นฐานที่ดีที่สุดในการเบิกทางสู่ความสำเร็จ โดยสามารถจัดการปัญหาท้าทายด้านข้อมูล จัดระเบียบข้อมูล และการจัดเก็บให้สอดคล้องกับนวัตกรรม อีกทั้งพร้อมรับมือกับความท้าทายเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ประเด็นเหล่านี้ จะช่วยให้ซีไอโอสามารถนำพาองค์กรสู่การเปลี่ยนผ่านและก้าวสู่ยุคใหม่ได้อย่างราบรื่น
ใครที่ลงมือก่อนด้วยความรวดเร็ว และมีการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานไอทีได้อย่างฉลาด นอกจากจะช่วยให้มีข้อได้เปรียบด้านการแข่งขันแล้ว ยังช่วยให้สามารถปลดล็อกศักยภาพของเทคโนโลยี AI และ ML ที่จะเป็นตัวพลิกโฉมอุตสาหกรรมต่างๆ อีกทั้งช่วยเปลี่ยนแปลงวิถีการดำรงชีวิตและการทำงานของเราไปได้ตลอดกาล