Big Data คืออะไร
ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่หลากหลายและเติบโตในอัตราที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ มันครอบคลุมปริมาณของข้อมูลความเร็วหรือความเร็วที่มันถูกสร้างและรวบรวมและความหลากหลายหรือขอบเขตของจุดข้อมูลที่ถูกครอบคลุม ข้อมูลขนาดใหญ่มักมาจากหลายแหล่งและมาในหลายรูปแบบ
Big Data ทำงานอย่างไร
ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถแบ่งได้เป็นแบบไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลที่องค์กรจัดการอยู่แล้วในฐานข้อมูลและสเปรดชีต มันเป็นตัวเลขที่พบบ่อยในธรรมชาติ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่มีการจัดระเบียบและไม่ตกอยู่ในรูปแบบหรือรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า รวมถึงข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งโซเชียลมีเดียซึ่งช่วยให้สถาบันต่างๆรวบรวมข้อมูลตามความต้องการของลูกค้า
Vs แบบดั้งเดิมสามลักษณะข้อมูลขนาดใหญ่: ปริมาณ (จำนวน) ของข้อมูลความเร็ว (ความเร็ว) ที่มีการรวบรวมและความหลากหลายของข้อมูล
ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถรวบรวมได้จากความเห็นสาธารณะที่เปิดเผยบนเครือข่ายสังคมออนไลน์และเว็บไซต์รวบรวมโดยสมัครใจจากอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ส่วนบุคคลและแอพผ่านแบบสอบถามการซื้อผลิตภัณฑ์และเช็คอินอิเล็กทรอนิกส์ การมีเซ็นเซอร์และอินพุทอื่น ๆ ในอุปกรณ์สมาร์ททำให้สามารถรวบรวมข้อมูลในช่วงกว้างของสถานการณ์และสถานการณ์
ข้อมูลขนาดใหญ่มักถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลคอมพิวเตอร์และวิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน บริษัท ซอฟต์แวร์ที่ให้บริการ (SaaS) หลายแห่งมีความเชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนประเภทนี้
การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่
นักวิเคราะห์ข้อมูลดูที่ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลประเภทต่างๆเช่นข้อมูลประชากรและประวัติการซื้อเพื่อดูว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่ การประเมินดังกล่าวอาจทำได้ภายใน บริษัท หรือภายนอกโดยบุคคลภายนอกที่มุ่งเน้นการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบที่ย่อยได้ ธุรกิจมักใช้การประเมินข้อมูลขนาดใหญ่โดยผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวเพื่อเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้
เกือบทุกแผนกใน บริษัท สามารถใช้สิ่งที่ค้นพบจากการวิเคราะห์ข้อมูลจากทรัพยากรมนุษย์และเทคโนโลยีไปจนถึงการตลาดและการขาย เป้าหมายของข้อมูลขนาดใหญ่คือการเพิ่มความเร็วในการออกสู่ตลาดของผลิตภัณฑ์ลดจำนวนเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นในการรับการยอมรับของตลาดผู้ชมเป้าหมายและเพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้ายังคงพึงพอใจ
ประเด็นที่สำคัญ
- ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นข้อมูลที่มีความหลากหลายจำนวนมากที่มาถึงปริมาณที่เพิ่มขึ้นและด้วยความเร็วที่สูงขึ้นข้อมูลขนาดใหญ่สามารถจัดโครงสร้างได้ (มักเป็นตัวเลขจัดรูปแบบได้ง่ายและเก็บไว้) หรือไม่มีโครงสร้าง แผนกใน บริษัท สามารถใช้สิ่งที่ค้นพบจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แต่การจัดการความยุ่งเหยิงและเสียงรบกวนอาจทำให้เกิดปัญหาได้
ข้อดีและข้อเสียของ Big Data
การเพิ่มจำนวนของข้อมูลที่มีอยู่นำเสนอทั้งโอกาสและปัญหา
โดยทั่วไปแล้วการมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้า (และลูกค้าเป้าหมาย) ควรอนุญาตให้ บริษัท ต่างๆปรับผลิตภัณฑ์และความพยายามทางการตลาดให้ดีขึ้นเพื่อสร้างความพึงพอใจสูงสุดและทำธุรกิจซ้ำ บริษัท ที่สามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมากได้รับโอกาสในการวิเคราะห์เชิงลึกและสมบูรณ์ยิ่งขึ้น
ในขณะที่การวิเคราะห์ที่ดีกว่านั้นเป็นไปในทางบวก แต่ข้อมูลขนาดใหญ่ก็สามารถสร้างโอเวอร์โหลดและเสียงรบกวนได้ บริษัท ต่างๆจะต้องสามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลที่มากขึ้นในขณะที่การพิจารณาว่าข้อมูลใดเป็นสัญญาณเมื่อเทียบกับสัญญาณรบกวน การพิจารณาว่าอะไรทำให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกลายเป็นปัจจัยสำคัญ
นอกจากนี้ลักษณะและรูปแบบของข้อมูลอาจต้องการการจัดการเป็นพิเศษก่อนที่จะดำเนินการ ข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งประกอบด้วยค่าตัวเลขสามารถจัดเก็บและจัดเรียงได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นอีเมลวิดีโอและเอกสารข้อความอาจต้องใช้เทคนิคที่ซับซ้อนกว่านี้ก่อนที่จะเป็นประโยชน์
