ปัจจุบัน Applications Big Data เป็นประโยชน์กับอุตสาหกรรมต่างๆอย่างมาก หลายอุตสาหกรรม นำ Applications ของ Big Data มาใช้เพื่ออำนวยความสะดวกแก่การเข้าถึงข้อมูลมหาศาล อย่างเช่น อุตสาหกรรมการศึกษา อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ภาครัฐ อุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง สภาพอากาศ อุตสาหกรรมการขนส่ง ธนาคาร แล้วรู้หรือไม่ว่าแต่ละอุตสาหกรรมนำประโยชน์จาก Applications Big Data นำมาใช้ทำอะไร ในด้านบ้าง

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการศึกษา

อุตสาหกรรมการศึกษากำลังท่วมท้นไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับนักศึกษาคณะหลักสูตร ผลลัพธ์ และอื่นๆ ขณะนี้เราได้ตระหนักแล้วว่าการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสม สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการทำงานของสถาบันการศึกษา

ต่อไปนี้คือบางส่วนของอุตสาหกรรมการศึกษาที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงจากการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data :

โปรแกรมการเรียนรู้แบบกำหนดเองและแบบไดนามิก

โปรแกรมและรูปแบบที่ปรับแต่งเอง เพื่อประโยชน์ของนักเรียนแต่ละคน สามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมบนฐานของประวัติการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคน สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงผลการเรียนโดยรวมของนักเรียน

Reframing วัสดุหลักสูตร

Reframing เนื้อหาหลักสูตรตามข้อมูลที่เก็บรวบรวมบนพื้นฐานของสิ่งที่นักเรียนเรียนรู้ และสิ่งที่ขอบเขตโดยการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ขององค์ประกอบของหลักสูตรจะเป็นประโยชน์สำหรับนักเรียน

ระบบการให้เกรด

ความก้าวหน้าใหม่ในระบบการให้เกรดได้รับการแนะนำอันเป็นผลมาจากการวิเคราะห์ที่เหมาะสมของข้อมูลนักเรียน

การทำนายอาชีพ

การวิเคราะห์ที่เหมาะสม และการศึกษาบันทึกของนักเรียนทุกคน จะช่วยให้เข้าใจความก้าวหน้า จุดแข็ง จุดอ่อน ความสนใจ ของนักเรียนแต่ละคน นอกจากนี้ยังช่วยในการพิจารณาว่าอาชีพใดจะเหมาะสมที่สุดสำหรับนักเรียนในอนาคต

แอปพลิเคชั่นของ Big Data ได้จัดหาวิธีแก้ปัญหาให้กับข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุด ในระบบการศึกษานั่นคือรูปแบบที่เหมาะกับทุกรูปแบบของการตั้งค่าทางวิชาการโดยมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหาอีเลิร์นนิง

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

การดูแลสุขภาพ เป็นอีกอุตสาหกรรมหนึ่งที่ต้องสร้างข้อมูลจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นวิธีการทีฺ่ Big Data มีส่วนทำให้การดูแลสุขภาพ:

Big Data ลดค่าใช้จ่ายในการรักษา เนื่องจากมีโอกาสน้อยที่จะต้องทำการวินิจฉัยที่ไม่จำเป็น

ช่วยในการทำนายการระบาดของโรคระบาด และในการตัดสินใจ ว่าจะใช้มาตรการป้องกันเพื่อลดผลกระทบ

ช่วยหลีกเลี่ยงโรคที่ป้องกันได้ โดยการตรวจหาในระยะแรก ช่วยป้องกันไม่ให้แย่ลง ซึ่งจะทำให้การรักษาง่ายและมีประสิทธิภาพ

ผู้ป่วยสามารถได้รับยาตามหลักฐานที่ระบุ และกำหนดหลังจากทำการวิจัยเกี่ยวกับผลลัพธ์ทางการแพทย์ที่ผ่านมา

ตัวอย่าง

อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่สวมใส่ได้ ถูกนำเสนอในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพซึ่งสามารถให้ฟีดแบบเรียลไทม์ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ของผู้ป่วย หนึ่งเทคโนโลยีดังกล่าวมาจาก Apple

Apple มาพร้อมกับ Apple HealthKit, CareKit และ ResearchKit เป้าหมายหลักคือช่วยให้ผู้ใช้ iPhone สามารถจัดเก็บและเข้าถึงบันทึกสุขภาพแบบเรียลไทม์ของพวกเขาบนโทรศัพท์ของพวกเขา

Big Data ในภาครัฐ

รัฐบาลไม่ว่าจะเป็นประเทศใดก็ตามเผชิญหน้ากับข้อมูลจำนวนมากในเกือบทุกวัน เพราะเหตุนี้พวกเขาต้องติดตามบันทึกฐานข้อมูลที่หลากหลาย เกี่ยวกับพลเมือง การเติบโตของแหล่งพลังงาน การสำรวจทางภูมิศาสตร์และอื่น ๆ อีกมากมาย ข้อมูลทั้งหมดนี้ก่อให้เกิดข้อมูลขนาดใหญ่ การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม จึงช่วยรัฐบาลในรูปแบบที่ไม่รู้จบ

โครงการสวัสดิการ

• ในการตัดสินใจที่รวดเร็ว มีข้อมูลเกี่ยวกับโปรแกรมทางการเมืองต่างๆ
• เพื่อระบุพื้นที่ที่ต้องการโดยทันที
• เพื่อเอาชนะความท้าทายระดับชาติ เช่น การว่างงาน การก่อการร้าย การสำรวจแหล่งพลังงานและอื่น ๆ อีกมากมาย

ความปลอดภัยทางไซเบอร์

• Big Data ถูกใช้อย่างมหาศาลเพื่อการจดจำการหลอกลวง
• มันยังใช้ในการจับผู้หลบเลี่ยงภาษี

 

ตัวอย่าง

 

สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) ซึ่งดำเนินงานภายใต้เขตอำนาจของรัฐบาลกลางของสหรัฐอเมริกา ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ Big Data เพื่อค้นหา patters และสมาคมเพื่อระบุและตรวจสอบการติดเชื้อที่เกิดจากอาหารตามที่คาดหวัง หรือไม่คาดคิด

 

Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

เมื่อผู้คนเข้าถึงอุปกรณ์ดิจิตอลต่างๆการสร้างข้อมูลจำนวนมาก ย่อมเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

นอกเหนือจากนี้แล้วแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ก็เป็นอีกหนึ่งวิธีในการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล ถึงแม้ว่าธุรกิจในอุตสาหกรรมสื่อและบันเทิง ได้ตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลนี้และพวกเขาก็สามารถได้รับประโยชน์จากการเติบโตของพวกเขา

สิทธิประโยชน์บางส่วนที่ได้จาก Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงมีดังนี้:

• ทำนายผลประโยชน์ของผู้ชม
• การกำหนดเวลาที่เหมาะสมหรือตามความต้องการของกระแสสื่อในแพลตฟอร์มการกระจายสื่อดิจิทัล
• รับข้อมูลเชิงลึกจากบทวิจารณ์ของลูกค้า
• การกำหนดเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพของโฆษณา

ตัวอย่าง

Spotify ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการจัดหาเพลงตามความต้องการใช้ Big Data Analytics รวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้ทุกคนทั่วโลกจากนั้นใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์เพื่อให้คำแนะนำ และแนะนำเกี่ยวกับเพลงแก่ผู้ใช้ทุกคน

Amazon Prime ที่นำเสนอวิดีโอเพลงและหนังสือ Kindle ในร้านค้าแบบครบวงจรก็ยิ่งใหญ่ในการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

 

Big Data ในรูปแบบสภาพอากาศ

มีเซ็นเซอร์สภาพอากาศและดาวเทียมที่ใช้งานทั่วโลก มีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบสภาพอากาศและสภาพแวดล้อม

ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมได้จากเซ็นเซอร์และดาวเทียมเหล่านี้ส่งผลต่อ Big Data และสามารถนำไปใช้ในรูปแบบต่างๆเช่น:

• ในการพยากรณ์อากาศ
• เพื่อศึกษาภาวะโลกร้อน
• ทำความเข้าใจรูปแบบของภัยธรรมชาติ
• เตรียมการที่จำเป็นในกรณีเกิดวิกฤตการณ์
• ทำนายความพร้อมใช้งานของน้ำที่ใช้ได้ทั่วโลก

ตัวอย่าง

IBM Deep Thunder ซึ่งเป็นโครงการวิจัยโดย IBM ให้การพยากรณ์อากาศผ่านการคำนวณประสิทธิภาพสูงของข้อมูลขนาดใหญ่ IBM ยังช่วยเหลือโตเกียวด้วยการพยากรณ์อากาศที่ดีขึ้นสำหรับภัยธรรมชาติหรือทำนายความน่าจะเป็นของสายไฟฟ้าที่เสียหาย

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการขนส่ง

การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ ถูกใช้ในหลากหลายวิธีเพื่อให้การขนส่งมีประสิทธิภาพ และง่ายขึ้น ดังต่อไปนี้

• การวางแผนเส้นทาง : Big Data สามารถใช้ทำความเข้าใจและประเมินความต้องการของผู้ใช้ในเส้นทางที่แตกต่างกัน ในโหมดการขนส่งที่หลากหลาย และใช้การวางแผนเส้นทาง
• การจัดการความแออัดและการควบคุมการจราจร : การใช้ Big Data ประเมินแบบเรียลไทม์ของความแออัดและรูปแบบการจราจร ตัวอย่างเช่นผู้คนกำลังใช้ Google Maps เพื่อค้นหาเส้นทางที่มีการจราจรน้อยที่สุด
• ระดับความปลอดภัยของการรับส่งข้อมูล : การใช้การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อระบุพื้นที่ที่มีแนวโน้มเกิดอุบัติเหตุ สามารถช่วยลดอุบัติเหตุ เพิ่มระดับความปลอดภัยของการจราจร

ตัวอย่าง

ลองทำ Uber เป็นตัวอย่าง Uber สร้างและใช้ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับไดรเวอร์ยานพาหนะ สถานที่ทุกการเดินทางจากรถยนต์ทุกคัน ฯลฯ ข้อมูลทั้งหมดนี้จะได้รับการวิเคราะห์และนำไปใช้ในการคาดการณ์ที่ตั้งของไดรเวอร์และอัตราค่าโดยสาร ทุกการเดินทาง

 

Big Data ในกลุ่มธนาคาร

ปริมาณข้อมูลในภาคธนาคารกำลังพุ่งสูงขึ้นทุกวินาที ตามการพยากรณ์โลกของ GDC ข้อมูลนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 700 เปอร์เซ็นต์ภายในสิ้นปีหน้า การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสมสามารถช่วยตรวจสอบกิจกรรมที่ผิดกฎหมายทั้งหมดที่ดำเนินการอยู่ เช่น:

• • การใช้บัตรเครดิต / เดบิตในทางที่ผิด
  • การจัดการอันตรายของสินเชื่อร่วม
  • ความชัดเจนทางธุรกิจ
  • การเปลี่ยนแปลงสถิติลูกค้า
  • การฟอกเงิน
  • การลดความเสี่ยง

ตัวอย่าง

ซอฟต์แวร์ป้องกันการฟอกเงินต่าง ๆ เช่น SAS AML ใช้ Data Analytics เพื่อตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ธนาคารแห่งอเมริกาเป็นลูกค้า SAS AML มานานกว่า 25 ปี

ที่มา : https://intellipaat.com/blog/7-big-data-examples-application-of-big-data-in-real-life/

 

 

หลายคนคงได้ยิน เทคโนโยี Clouds กันพอสมควร หลากหลายธุรกิจกำลังให้ความสนใจเกี่ยวกับ การย้ายข้อมูลไปใช้ Cloud Server แต่จะมีสักกี่คนที่สามารถเป็นผู้ให้บริการด้าน Cloud Server ได้

ซึ่งผู้ให้บริการ Cloud Server ในไทยก็ยังมีเพียงไม่กี่เจ้า ธุรกิจนี้จึงน่าสนใจสำหรับผู้ที่คิดจะลงทุนทำธุรกิจเกี่ยวกับ Cloud และจึงเป็นที่มาของ งานตำแหน่ง Cloud Adminstrator ขอบอกเลยเงินดีทีเดียวแหละ สำหรับใครที่ทำงานด้าน IT ควรจะเรียนรู้เกี่ยวกับระบบ Cloud เพิ่มเติม เพราะตอนนี้ความนิยมในเรื่อง Cloud กำลังมาแรง ในอนาคตไม่มีตกงานแน่นอน

คำถามคือแรก !!!! แล้วงาน Cloud Adminstrator ต้องทำอะไรบ้าง จะขอยกตัวอย่างจากเว็บ http://jobs.nipa.cloud/ ที่กำลังรับสมัครงานตำแหน่งนี้อยู่

หน้าที่และรายละเอียดของงาน :

ระบุและสอบถามถึงสาเหตุที่เกิดขึ้นของลูกค้า เพื่อหาแนวทางลดความเสี่ยงและแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที

ช่วยจัดการปัญหาของลูกค้าเบื้องต้นจนกว่าจะได้รับการแก้ไข รวมถึงวิเคราะห์ปัญหา และดำเนินการตรวจสอบทางเทคนิค

ดูแลทั้งก่อนและระหว่างการผลิต และให้การช่วยเหลือในเรื่องระบบ Linux และ OpenStack สำหรับทีม Cloud OpenStack

ทำงานร่วมกับ OpenStack Solution Architects เพื่อใช้ Cloud Solutions เป็นเครื่องมือสำหรับลูกค้า Private Cloud

คุณสมบัติผู้สมัคร :

ชายหรือหญิง สัญชาติไทย อายุ 25-35 ปี
จบปริญญาตรีหรือปริญญาโทสาขา วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์, วิศวกรรมคอมพิวเตอร์, เทคโนโลยีสารสนเทศ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
มีประสบการณ์จัดการระบบ Linux และ Windows อย่างน้อย 1 ปี
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Scripting language (python, ruby, bash) อย่างน้อย 1 ปี
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Virtualize environments (VMware + VCenter, KVM)
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Configuration managements such as ansible
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Container Technologies เช่น Docker และ Kubernetes (plus)
มีประสบการณ์เกี่ยวกับการ Monitoring Solutions
มีประสบการณ์เกี่ยวกับฐานข้อมูลและระบบ NoSQL
มีทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่ดี

คำถามที่ 2 !!! ฉันมีความรู้ด้าน IT แต่ฉันต้องการหาความรู้ ด้าน Cloud เพิ่ม ฉันสามารถ ไป อบรมหลักสูตร Cloud ได้ที่ไหน https://training.nipa.cloud/ มีการสอน อบรมหลักสูตร งานสัมมนา ทั้ง OpenStack และ Cloud

หลักสูตรการสอน

(CC101) Cloud Computing Fundamentals
(OS100) OpenStack Bootcamp I
(CS100) Ceph Storage Training & Workshop

วิทยากรได้รับการรองรับจาก Mirantis ได้รับประสบการณ์จริง และยังสอนเป็นภาษาไทย สำหรับใครที่อยากได้ประสบการณ์เพิ่ม เพื่อไป Up เงินเดือนตัวเอง ก็ถือเป็นอีก 1 ตำแหน่งที่น่าสนใจ และลงทุนไม่น้อย

หากใครกำลังสนใจ หาข้อมูลและประโยชน์ของ Big Data ที่กำลังได้รับความนิยม โดยเฉพาะในขณะนี้ เรามาดูกันว่ามีตัวไหนที่น่าใช้กันบ้าง

1.The Hadoop Ecosystem

ในขณะที่ Apache Hadoop อาจไม่โดดเด่นเท่าที่เคยเป็นมา หากพูดถึง Big data ก็ต้องพูดถึง open source framework ใช้สำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลบน Big data แบบกระจาย โดย ปีที่แล้ว Forrester ทำนายว่า 100% ขององค์กรขนาดใหญ่ทั้งหมดจะนำมาใช้ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Big data ภายในสองปีถัดไป”

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Hadoop ได้เติบโตขึ้นเพื่อรวม The Hadoop Ecosystem ทั้งหมดของ software ที่เกี่ยวข้องกับ big data solutions เชิงพาณิชย์หลายแห่ง ตั้งอยู่บนพื้นฐานของ Hadoop ในความเป็นจริงการวิจัยตลาด Zion คาดการณ์ว่า ตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการที่ใช้ Hadoop จะเติบโตอย่างต่อเนื่องที่ CAGR 50 เปอร์เซ็นต์จนถึงปี 2565 ซึ่งจะมีมูลค่า 87.14 พันล้านดอลลาร์เพิ่มขึ้นจาก 7.69 พันล้านดอลลาร์ในปี 2559

ผู้ขายที่สำคัญของ Hadoop ได้แก่ Cloudera, Hortonworks และ MapR และบริการ public clouds ชั้นนำล้วนให้บริการที่สนับสนุนเทคโนโลยี

2.Spark

Apache Spark เป็นส่วนหนึ่งของ The Hadoop Ecosystem แต่การใช้งานแพร่หลายไปอย่างมาก จนสมควรได้รับหมวดหมู่ของมันเอง มันเป็น engine สำหรับประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ภายใน Hadoop และเร็วกว่าหนึ่งร้อยเท่าของ Engine Hadoop มาตรฐาน MapReduce

ในการสำรวจอายุการใช้งานของ Big Data ของ AtScale 2016 ผู้ตอบร้อยละ 25 กล่าวว่าพวกเขาได้ติดตั้ง Spark ในการผลิตแล้ว และอีก 33 เปอร์เซ็นต์มีโครงการ Spark ที่จะใช้ในการพัฒนา เห็นได้ชัดว่าความสนใจในเรื่องเทคโนโลยีที่มีขนาดใหญ่ และกำลังเติบโต ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากที่นำเสนอ Hadoop ยังเสนอผลิตภัณฑ์ที่ใช้ Spark เป็นหลัก

3. R

R โครงการ source อีกโครงการหนึ่ง คือภาษาการเขียนโปรแกรมและ software ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานกับสถิติ บริหารงานโดย R และอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ GPL 2 การพัฒนาแบบรวมที่ได้รับความนิยมจำนวนมาก (IDEs) รวมถึง Eclipse และ Visual Studio

หลายองค์กรที่จัดอันดับความนิยมของภาษา ในการเขียนโปรแกรมต่าง ๆ บอกว่า R ได้กลายเป็นหนึ่งในภาษา ที่นิยมที่สุดในโลก ตัวอย่างเช่น IEEE บอกว่า R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมอันดับที่ห้า Tiobe และ RedMonk อยู่ในอันดับที่ 14 สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากภาษาการเขียนโปรแกรมเหล่านี้ มักจะเป็นภาษาที่ใช้งานทั่วไป สามารถใช้ได้กับงานหลายประเภท

4. Data Lakes

เพื่อให้ง่ายต่อการเข้าถึงร้านค้าที่กว้างของข้อมูลจำนวนมาก มีการตั้งค่า data lakes เป็นแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ที่รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมายและเก็บไว้ สิ่งนี้แตกต่างจากคลังข้อมูลซึ่งยังรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกัน แต่ประมวลผลและจัดโครงสร้างข้อมูลเพื่อจัดเก็บได้ค่อนข้างแม่นยำ

data lakes มีความน่าสนใจเมื่อองค์กรต้องการจัดเก็บข้อมูล แต่ยังไม่แน่ใจว่าพวกเขาจะใช้มันอย่างไร

5. NoSQL Databases

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบเดิม (RDBMS) เป็นการเก็บข้อมูลในคอลัมน์และแถวที่มีโครงสร้างที่กำหนดไว้ นักพัฒนาและผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลสอบถามและจัดการข้อมูลใน RDBMS เหล่านั้นโดยใช้ภาษาที่เรียกว่า SQL

NoSQL Databases มีความเชี่ยวชาญในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และให้ประสิทธิภาพที่รวดเร็วแม้ว่าจะไม่ได้ให้ความสอดคล้องในระดับเดียวกับ RDBMS

NoSQL Databases ที่นิยม ได้แก่ MongoDB, Redis, Cassandra, Couchbase และอื่น ๆ อีกมากมาย แม้แต่ผู้ค้า RDBMS ชั้นนำอย่าง Oracle และ IBM

6. Predictive Analytics

Predictive Analytics เป็นชุดย่อยของการวิเคราะห์ Big Data ที่คาดการณ์เหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคตโดยใช้ข้อมูลประวัติ มันใช้วิธีการหาข้อมูลโดยการสร้างแบบจำลองและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป มักใช้สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง การให้คะแนนเครดิตการตลาด การเงินและการวิเคราะห์ธุรกิจ

ที่มา : datamation.com

YouTube คือ เว็บไซต์บริการภาพเคลื่อนไหว (Video) ที่อยู่ภายใต้การดูแลของบริษัท Search Engine อันดับหนึ่งของโลกอย่าง Google ซึ่ง YouTube มีจำนวนผู้เข้าใช้งานต่อวันเป็นจำนวนมากไม่แพ้สื่อโซเชี่ยลมีเดียอื่นๆ ทำให้ไม่เป็นที่น่าแปลกใจนักหากว่า YouTube จะถูกใช้เป็นอีกหนึ่งช่องทางในการเผยแพร่โฆษณาออนไลน์ของผู้ประกอบการธุรกิจ ทีนี้หลายคนอาจสงสัยว่าโฆษณายูทูปมีกี่แบบ และ Space ไหนของ YouTube ที่เราสามารถขึ้นโฆษณาได้บ้าง วันนี้ NIPA Technology มีคำตอบมาบอก
โฆษณายูทูปสามารถแบ่งออกได้เป็น 4 รูปแบบใหญ่ๆ คือ
1. Mastheads – เป็นโฆษณายูทูปที่ผู้ประกอบการสามารถเช่าพื้นที่รายวันบนหน้า Homepage ของ YouTube เพื่อแปะแบนเนอร์ขนาด 970×250 Pixel ซึ่งเป็น Standard Size หรือ Expandable Size ขนาด 970×500 Pixel ก็ได้
2.Bumber – เป็นโฆษณายูทูปประเภท Video ความยาวไม่เกิน 6 วินาทีที่จะแสดงขึ้นมาตอนต้นคลิปหรือกลางคลิป โดยที่ผู้ชมไม่สามารถกดข้าม (Skip) ได้
3.In-Stream – เป็นโฆษณายูทูปประเภท Video เช่นเดียวกับ Bumber แต่ต่างกันตรงที่คลิปที่มีความยาว 30 วินาที สามารถกด Skip ได้หลังจากแสดงผลไปแล้ว 5 วินาทีเท่านั้น และคลิปที่มีความยาว 15 วินาทีจะไม่สามารถ Skip ได้
4.In-Discovery – เป็นโฆษณาที่จะแสดงผลบนหน้าการค้นหาของ YouTube และบนหน้าแสดงผล Video โดยแบ่งออกได้เป็นอีก 3 ประเภท คือ

4.1 Overlay ป้ายแบนเนอร์ที่จะปรากฎด้านล่างของตัว Video ในลักษณะกึ่งโปร่งใส

4.2 In-Display โฆษณาแบนเนอร์ขนาด 320×250 pixel ที่จะปรากฎด้านขวามือของ Video

4.3 In-Search เป็นโฆษณาที่จะแสดงบนหน้าการค้นเว็บและหน้าสำหรับดู YouTubeโดยจะแสดงเป็นวิดีโอโปรโมทในช่องวิดีโอที่เกี่ยวข้องช่องบนสุด

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ จะเห็นว่าหลายๆ ธุรกิจเลือกทำการตลาดออนไลน์กันมากขึ้น ธุรกิจออนไลน์ต่างๆ เริ่มหันมาใช้ช่องทาง Social media ในการทำโฆษณา เพราะสามารถเข้าถึงผู้คนได้ง่าย จึงไม่แปลกเลยที่หลายๆ แบรนด์หันมาทำโฆษณาออนไลน์ เพื่อเป็นการเพิ่มยอดขายให้กับแบรนด์ตัวเอง

       หลายคนอาจสงสัยว่าการทำโฆษณาออนไลน์ จะช่วยเพิ่มยอดขายได้จริงหรือเปล่า คำตอบก็คือการโฆษณามันขึ้นอยู่กับองค์ประกอบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มเป้าหมาย ช่องทางการโฆษณา คอนเทนต์ ช่วงเวลา ฯลฯ หากสามารถลงมือทำการโฆษณาได้อย่างตรงจุด รับรองว่าประสบความสำเร็จแน่นอน วันนี้เราได้รวบรวมเทคนิคการทำโฆษณาออนไลน์แบบง่ายๆ ที่สามารถทำได้เองมาแนะนำ

– อย่าลืมวิเคราะห์ “คีย์เวิร์ด” ให้ดี

       เทคนิคแรกที่เราสามารถทำได้ง่ายๆ ก็คือการวิเคราะห์คีย์เวิร์ด และค้นหาคำค้นหาที่มีแนวโน้มว่าจะตอบโจทย์ และเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของเรามากที่สุด ซึ่งอาจจะใช้ Google Adwords มาเป็นตัวช่วยในการสร้างแคมเปญโฆษณาผ่านคีย์เวิร์ดนั้นๆ เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นตามความต้องการของคุณ

– ใส่ใจในการทำโฆษณาออนไลน์และการบริการลูกค้า

       อย่าลืมใส่ใจในการทำโฆษณา เพื่อให้งานที่ทำออกมาดี และรวมไปถึงการใส่ใจในการบริการลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นลูกค้าใหม่และลูกค้าปัจจุบัน เพราะถึงแม้ลูกค้าบางคนจะซื้อขายการทำโฆษณากับเราเรียบร้อยแล้ว แต่ถ้าเราใส่ใจในการบริการจนเป็นที่น่าพอใจของลูกค้า รับรองว่าลูกค้าจะต้องกลับมาทำโฆษณาออนไลน์กับเราอีกแน่นอน

– ติดตามผลจากการทำโฆษณาและวิเคราะห์ผล

       เพื่อเป็นการวัดผลว่าการทำโฆษณาของเราประสบความสำเร็จหรือไม่ ควรมีการติดตามผลและทำการวิเคราะห์ ว่ามีจุดไหนที่เราควรปรับปรุงแก้ไข หรือว่าควรลงทุนกับแคมเปญใดเพิ่ม ถึงจะให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าเป็นที่น่าพอใจ ซึ่งเราสามารถพิจารณาได้จากหลายปัจจัยด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็น ยอด Engagement บนโพสต์ จำนวนยอดไลก์ ยอดแชร์ หรือจำนวนคอมเมนต์ต่างๆ ทุกอย่างที่กล่าวมาล้วนเป็นหนึ่งในผลตอบรับที่เราควรให้ความสนใจ

       นอกจากนี้การทำการตลาดออนไลน์ ยังมีอีกหลายช่องทางให้ได้นำมาปรับใช้ ขึ้นอยู่กับความถนัดของผู้ใช้ว่าต้องการใช้ช่องทางไหน และวิธีใดที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณมากที่สุด เพียงเท่านี้การทำโฆษณาของคุณก็จะประสบความสำเร็จแน่นอน