แชร์

นอกกรอบ Spreadsheet: ความท้าทายในการ Match ข้อมูลที่ซ่อนอยู่ใน 'ข้อความและเอกสาร' (Unstructured Data)

ฟ่าง (นักศึกษาฝึกงาน)

อัพเดทล่าสุด: 21 ต.ค. 2025

8 ผู้เข้าชม

นอกกรอบ Spreadsheet: ความท้าทายในการ Match ข้อมูลที่ซ่อนอยู่ใน 'ข้อความและเอกสาร' (Unstructured Data)

เราคุ้นเคยกับการ Match ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบตาราง Spreadsheet ที่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น การจับคู่ "รหัสลูกค้า" ในตารางการขายกับ "เบอร์โทรศัพท์" ในตารางข้อมูลลูกค้า แต่ในความเป็นจริงแล้ว ข้อมูลที่มีค่ามหาศาลส่วนใหญ่ของธุรกิจกลับไม่ได้อยู่ในรูปแบบตารางที่สวยงาม

ข้อมูลเหล่านี้เรียกว่า "ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง" (Unstructured Data) ซึ่งก็คือข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของข้อความอิสระ, อีเมล, รีวิวจากลูกค้า, คอมเมนต์บนโซเชียลมีเดีย, หรือแม้แต่เอกสารสัญญาต่างๆ การดึง Insight และทำการ Match ข้อมูลเหล่านี้ คือความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ แต่ก็เป็นโอกาสในการสร้างความได้เปรียบที่เหนือกว่าคู่แข่ง

ความท้าทายของการ Match 'Unstructured Data'

ไม่มี 'Key' ที่ชัดเจน: ต่างจากตารางที่มี "รหัสลูกค้า" ที่ชัดเจน ข้อมูลในอีเมลหรือรีวิวไม่มีตัวระบุที่ง่ายต่อการจับคู่
ความหลากหลายของภาษา: มนุษย์ใช้ภาษาที่หลากหลาย มีคำย่อ, คำแสลง, หรือแม้แต่การสะกดผิด ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและจับคู่ได้ยาก
ปริมาณมหาศาล: ข้อมูลประเภทนี้มักมีปริมาณเยอะมาก การจะอ่านและวิเคราะห์ด้วยคนเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้

ทำไมเราถึงต้อง 'Match' ข้อมูลเหล่านี้?

ลองนึกภาพข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในธุรกิจ ตัวแทนขนส่ง / แฟรนไชส์พัสดุ อย่าง BS Express:

อีเมลสอบถาม: ลูกค้าอาจส่งอีเมลเข้ามาถามเกี่ยวกับขั้นตอนการ ส่งของไปต่างประเทศ
รีวิวบน Google Maps: ลูกค้าอาจเขียนชมเชยความรวดเร็วในการจัดการ ส่งพัสดุ COD
ข้อความใน LINE OA: ลูกค้าอาจสอบถามเกี่ยวกับราคา Fulfillment ราคาถูก
หมายเหตุในระบบ: พนักงานอาจบันทึกไว้ว่าลูกค้า A ต้องการ บริการแพ็คของ แบบพิเศษ

หากเราสามารถ "Match" ข้อมูลเหล่านี้เข้ากับ "ข้อมูลที่มีโครงสร้าง" (เช่น ข้อมูลลูกค้า, ยอดขาย) ได้ เราจะสามารถตอบคำถามที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น:

"ลูกค้าที่ใช้บริการ บริหารคลังสินค้าพร้อมจัดส่ง มักจะพูดถึงคำว่า 'รวดเร็ว' หรือ 'สะดวก' ในรีวิวหรือไม่?"
"มีคำถามอะไรที่ลูกค้าถามซ้ำๆ เกี่ยวกับการ ขนส่งสินค้า ซึ่งเราควรนำมาปรับปรุง FAQ?"
"ลูกค้าที่เคยสอบถามเรื่องแฟรนไชส์ สุดท้ายแล้วได้มา สมัครตัวแทนขนส่ง / แฟรนไชส์พัสดุ กับเราหรือไม่?"
[Image showing connections between structured data (tables) and unstructured data (text bubbles, documents)]

เทคโนโลยี NLP และ AI: เครื่องมือถอดรหัส

การจัดการกับ Unstructured Data ต้องอาศัยเทคโนโลยีขั้นสูงอย่าง Natural Language Processing (NLP) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถ "อ่าน" และ "เข้าใจ" ภาษามนุษย์ได้ NLP สามารถ:

ดึง 'Keywords' สำคัญ: สรุปได้ว่าลูกค้-ากำลังพูดถึงบริการอะไร หรือมีปัญหาเรื่องอะไร
วิเคราะห์ 'ความรู้สึก' (Sentiment Analysis): บอกได้ว่าข้อความนั้นเป็นเชิงบวก, ลบ, หรือกลางๆ
ทำการ 'Matching' เชิงความหมาย: เชื่อมโยงข้อความที่มีความหมายคล้ายกันเข้าด้วยกัน แม้จะใช้คำไม่เหมือนกัน

ที่ BS Express เราตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลทุกรูปแบบ และกำลังศึกษาและนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาปรับใช้ เพื่อให้ระบบหลังบ้านของเราสามารถวิเคราะห์ Insight ได้อย่างรอบด้านที่สุด สนับสนุนการตัดสินใจของพาร์ทเนอร์แฟรนไชส์ของเราให้แม่นยำยิ่งขึ้น

ต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม สามารถติดต่อได้ที่

โทรศัพท์: 02-114-8855 หรือ 086-3039620
อีเมล: bstransport_bkk@hotmail.com
ที่อยู่สำนักงานใหญ่: สถานีขนส่งสินค้าพุทธมณฑลสาย 5 ชานชาลาที่ 11 ห้องที่ 16-17 133 หมู่ที่ 1 ถนนบรมราชชนนี ตำบลบางเตย อำเภอสามพราน จังหวัดนครฐม 73210
คลิ๊กดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่นี่เลย! https://www.bsgroupth.com/e-fulfillment-stock-pack-ship