บิ๊กดาต้า: สถานการณ์เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในช่วงเวลา ผลกระทบ และอนาคต

โลกกำลังเพิ่มขึ้นกลายเป็นพื้นที่ข้อมูลที่มีการสร้างข้อมูลมากขึ้นทุกวัน งานวิจัยชิ้นหนึ่งระบุว่า ทุกๆ วันผู้ใช้อัพโหลด 55 ล้านรูปภาพ 340 ล้านทวีต และ 1 พันล้านเอกสาร ซึ่งรวมแล้วนับเป็น 2.5 quintillion data ใช่คุณอ่านถูกต้องแล้ว!

ตอนนี้คำถามคือเราจะจัดการข้อมูลจำนวนมากนี้ได้อย่างไรเมื่อแอปพลิเคชันการประมวลผลข้อมูลแบบเดิมไม่เพียงพอสำหรับสิ่งเดียวกัน การสร้างข้อมูลที่เคยทวีความรุนแรงได้ก่อให้เกิดเทคนิคใหม่ซึ่งเราเรียกข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นเทคนิคใหม่ในการจัดเก็บ จัดการ และแบ่งปันข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลขนาดใหญ่ได้รับโมเมนตัมในช่วงต้นทศวรรษ 2000 อย่างไรก็ตาม ความสำคัญของข้อมูลดังกล่าวกำลังเฟื่องฟูในสถานการณ์ปัจจุบัน สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัด ประกอบด้วย Vs- Volume , VelocityและVarietyสามรายการ

• ปริมาณ:ข้อมูลถูกรวบรวมจากหลายแหล่ง เช่น ธุรกรรมทางธุรกิจ โซเชียลมีเดีย ข้อมูลระหว่างเครื่อง และแหล่งอื่นๆ เมื่อรวมกันแล้วจะกลายเป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งจัดการผ่านเทคโนโลยีใหม่ เช่น Hadoop เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลแบบ lager ในสภาพแวดล้อมการคำนวณแบบกระจาย กล่าวอีกนัยหนึ่ง Hadoop ช่วยให้คุณจัดเก็บและจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างราบรื่นในเวลาเพียงเสี้ยววินาที
• ความเร็ว:เป็นอัตราความเร็วที่ข้อมูลได้รับ/รวบรวมและดำเนินการ Search Cloud Computingกล่าวว่า"ทุกโครงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะนำเข้า เชื่อมโยง และวิเคราะห์แหล่งข้อมูล จากนั้นจึงแสดงผลคำตอบหรือผลลัพธ์ตามคำค้นหาที่ครอบคลุม ซึ่งหมายความว่านักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ต้องมีความเข้าใจในรายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่และมีความเข้าใจว่าพวกเขาต้องการคำตอบใด” ต่อจากนี้ไปจะเข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และแบบเรียลไทม์เพื่อการสตรีมข้อมูลที่เหมาะสม
• ความหลากหลาย:โดยทั่วไป ข้อมูลจะมีหลายรูปแบบ เช่น ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งรวมถึงข้อมูลตัวเลขในฐานข้อมูลและเอกสารแบบดั้งเดิม อีเมล เสียง วิดีโอ ธุรกรรมทางการเงิน และข้อมูลหลักทรัพย์ตามลำดับ แม้ว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่จำเป็นต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้นใดๆ ในการประมวลผล แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างก็ต้องการ ต้องมีการจัดโครงสร้างที่สมมาตรจึงจะประมวลผลได้

Vs เหล่านี้ประกอบด้วยคำจำกัดความดั้งเดิมของข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม การวิจัยสมัยใหม่ได้เพิ่ม Vs เพิ่มเติมเข้าไป ซึ่งได้แก่:

• ความถูกต้อง: ความถูกต้องในข้อมูลหมายถึงความหมายของข้อมูล กล่าวอีกนัยหนึ่งอคติ เสียง และความผิดปกติในข้อมูล แม้ว่าค่าข้อมูลจะถูกทิ้งระเบิด แต่ก็ไม่ใช่ค่าทั้งหมดที่มีนัยสำคัญ ข้อมูลควรถูกกรองในขั้นตอนการรวบรวมและวิเคราะห์เพื่อการสตรีมต่อไป เห็นได้ชัดว่าการคัดแยกข้อมูลต้องใช้ทีมงานและพันธมิตรที่เป็นรูปธรรม และทำให้แน่ใจว่าเฉพาะข้อมูลที่มีค่าเท่านั้นที่ได้รับการประมวลผลในขณะที่ข้อมูลที่ไม่สำคัญจะถูกเพิกเฉย

ดูเพิ่มเติมที่:  13 เครื่องมือดึงข้อมูลเชิงพาณิชย์ของ Big Data

• ความถูกต้อง:ความถูกต้องของข้อมูลเป็นอีกแง่มุมหนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่ เช่นเดียวกับความถูกต้องของข้อมูล ความถูกต้องก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน หมายถึงความถูกต้องและความถูกต้องของข้อมูลสำหรับการใช้งานตามวัตถุประสงค์ เมื่อกรองแล้วจะมีการวิเคราะห์และประมวลผลเพิ่มเติม

• ความผันผวน: ความผันผวนของข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงความถูกต้องของข้อมูลในแง่ของเวลาและประโยชน์ แง่มุมนี้รวมถึงตัวแปรต่างๆ เช่น ระยะเวลาที่ข้อมูลถูกต้องและควรจัดเก็บไว้นานเท่าใด

• ความแปรปรวน:ความแปรปรวนหมายถึงข้อมูลที่มีความหมายเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา บ่อยครั้งสิ่งนี้เกิดขึ้นกับข้อมูลที่ปรากฏในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง เช่น แนวโน้มในโซเชียลมีเดียหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับช่วงเวลา ข้อมูลประเภทนี้ได้รับการวิเคราะห์และประมวลผลโดยอ้างอิงถึงความสำคัญ

วิธีที่ Big Data เปลี่ยนแปลงสถานการณ์ในช่วงเวลาและผลกระทบ

การรวบรวมข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถนำเทคนิคบิ๊กดาต้ามาใช้ได้อย่างสม่ำเสมอ ในปัจจุบัน บิ๊กดาต้าได้นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงบางอย่าง เห็นได้ชัดว่าเรายังเรียกการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ว่าเป็นเวลาและอายุของเทคโนโลยี

• เครือข่ายสังคม/สื่อ:เครือข่ายสังคมออนไลน์ผ่านสื่อต่างๆ ได้กลายเป็นกระแสหลักในปัจจุบัน ผู้คนหลายพันล้านคนถ่ายทอดสื่อสังคมออนไลน์เพื่อเชื่อมต่อกับผู้คนรอบตัว เพื่อเผยแพร่ธุรกิจ การโฆษณาและการแลกเปลี่ยน ฯลฯ ต่อจากนี้ไป ข้อมูลจำนวนมหาศาลจะถูกสร้างขึ้นผ่านโซเชียลมีเดียและเครือข่าย และเป็นการรวมตัวกันของข้อมูลขนาดใหญ่

ดูเพิ่มเติมที่:  ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ 26 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

• แหล่งข้อมูล- ข้อมูลสาธารณะ/เปิด:องค์กรภาครัฐและเอกชนหลายแห่งมีข้อมูลมากมายให้ผู้ใช้อ่านหรือใช้งาน ซึ่งแตกต่างจากครั้งก่อน บ่อยครั้ง ข้อมูลนี้เป็นส่วนประกอบร่วมกับข้อมูลระดับภูมิภาคและระดับประเทศ กิจกรรมทางเศรษฐกิจที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ข้อมูลเกี่ยวกับบริการสาธารณะ เกี่ยวกับปรากฏการณ์ทางประชากรหรือสิ่งแวดล้อม การเคลื่อนย้ายข้อมูล และการขนส่ง

• อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง:ผลิตภัณฑ์และองค์ประกอบของเวลาทุกชิ้นเกี่ยวข้องกับการลดขนาดอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และความสามารถในการเชื่อมต่อที่แพร่หลาย เคลื่อนที่ได้ และ "แพร่หลาย" ซึ่งทำให้สิ่งต่างๆ ถูกควบคุมด้วยระบบดิจิทัล ตัวอย่างเช่น รถยนต์และผลิตภัณฑ์ในประเทศอื่นๆ มุ่งเน้นไปที่อินเทอร์เน็ตและเทคโนโลยี นอกจากนี้นิตยสาร Ingenium ยังกล่าวอีกว่า“ทุกส่วนของสภาพแวดล้อมสามารถ "เติมเต็ม" เพื่อรวบรวมข้อมูลและข้อมูลเกี่ยวกับปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ (เช่น ดินถล่ม ความแปรปรวนของสภาพอากาศ ปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ) ทั้งปรากฏการณ์ทางพฤติกรรมและทางสังคม (เช่น การจราจร ผู้คนหลั่งไหลเข้ามาในเขตเมือง ระดับความปลอดภัยและการติดตามดูแลชุมชน) ทุกพื้นที่ในโลกปัจจุบันสามารถแปลงเป็นดิจิทัลได้ และด้วยเหตุนี้จึงกลายเป็นแหล่งข้อมูลและข้อมูลอย่างไม่จำกัด”

• อินเทอร์เน็ต เว็บ อีคอมเมิร์ซ และแอพ:ข้อมูลที่สร้างขึ้นในปัจจุบันมีให้ใช้งานอย่างเฉพาะเจาะจงมากขึ้นบนอินเทอร์เน็ต/เว็บหรือแอพที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ในขณะที่สร้างในส่วนของข้อมูลขนาดใหญ่ อินเทอร์เน็ต/เว็บ อีคอมเมิร์ซและแอพไม่สามารถละเลยได้ สิ่งเหล่านี้เป็นพื้นที่ที่ผู้ใช้มักขึ้นอยู่กับการใช้ข้อมูล

ผลกระทบของบิ๊กดาต้า

ด้วยบิ๊กดาต้าที่เปลี่ยนแปลงสถานการณ์ บางอุตสาหกรรมมีผลกระทบอย่างมากต่อพวกเขา ผลกระทบเหล่านี้บางส่วนมีการระบุไว้ด้านล่างตามอุตสาหกรรม

• ผลกระทบต่อการตลาด:เมื่อเกี่ยวข้องกับการตลาด บิ๊กดาต้าจะช่วยให้ผู้บริโภคมีส่วนร่วมดีขึ้น รักษาลูกค้าไว้ และความจงรักภักดี และได้ผลลัพธ์/ประสิทธิภาพสูงสุดจากกลยุทธ์ทางการตลาด ไม่ต้องพูดเกินจริงว่าบิ๊กดาต้าได้เปลี่ยนสถานการณ์ทางการตลาดจากภายในสู่ภายนอก

ที่มาของรูปภาพ: forbes.com

• ผลกระทบต่อธุรกิจ: Kristina Roth ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Matisia Consultants กล่าวว่า"ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ ธุรกิจสามารถเรียนรู้ที่จะปรับปรุงได้เร็วขึ้น ดีขึ้น และมีค่าใช้จ่ายน้อยลงด้วยการเรียนรู้บทเรียนจากแต่ละโครงการปรับปรุงและรวมเข้ากับโครงการถัดไป" นอกจากนี้ยังช่วยให้องค์กรรักษาข้อมูลของตนให้ปลอดภัย หนึ่งในการสำรวจได้เปิดเผยประเด็นต่อไปนี้
  • 64% ของบริษัทไอทีลงทุนอย่างหนักในข้อมูลขนาดใหญ่
  • 69% ของผู้ตอบแบบสอบถาม 'ยืนยันว่าบิ๊กดาต้ามีความสำคัญและมีลำดับความสำคัญสูง
  • 75% ของ CIO เปิดเผยว่าบริษัทขนาดใหญ่ส่งผลกระทบในทางบวกต่อประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิภาพโดยรวม
  • 70% ของผู้เข้าร่วมเปิดเผยว่าธุรกิจของพวกเขาได้รับผลกระทบเชิงบวกจากการลงทุนบิ๊กดาต้า

 

• ผลกระทบต่อสังคม: เหนือสิ่งอื่นใด ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ส่งผลกระทบต่อชีวิตประจำวันและสังคมเช่นกัน เพื่อความชัดเจนยิ่งขึ้น เราสามารถสังเกตเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ทำให้ชีวิตง่ายขึ้นด้วยสติปัญญา เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองซึ่งนำทางผ่านเทคโนโลยีอินทิเกรตทั้งหมด ในอนาคตอันใกล้นี้ปัญหาจะได้รับการแก้ไขก่อนที่ปัญหาจะปรากฎขึ้น แอพอัจฉริยะและแก็ดเจ็ตก็มักจะสลับกับแอพที่มีอยู่

นอกจากนี้ บิ๊กดาต้ายังส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อการแพทย์ การตลาดบนโซเชียลมีเดีย การโฆษณา และแง่มุมอื่นๆ ของเศรษฐกิจ

ดูเพิ่มเติม:  The Big Data Grey Area – สิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำ

อนาคตของบิ๊กดาต้าในอนาคต

จากที่กล่าวมาทั้งหมดนี้ บริษัทต่างๆ จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จะนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ในเวลาอันใกล้นี้ นอกจากนี้ นักวิจัยยังได้ปักหมุดโอกาสต่างๆ ของข้อมูลขนาดใหญ่ในอนาคต นี่คือบางส่วนเหล่านี้:

• การเปลี่ยนจากการปฏิบัติงานเป็นการวิเคราะห์:ในขณะที่เทคโนโลยีที่มีอยู่ได้ช่วยให้การดำเนินงานของการสตรีมข้อมูล ที่กำลังจะเกิดขึ้นมีแนวโน้มมากขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลข้ามโดเมนที่พวกเขากำลังจับภาพ กล่าวอีกนัยหนึ่งการสตรีมแบบเรียลไทม์จะเป็นแง่มุมในอนาคตของข้อมูลขนาดใหญ่

• ความเป็นส่วนตัวจะเป็นสิ่งที่ท้าทาย:เมื่อการเติบโตของข้อมูลทวีความรุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ โดยไม่มีการหยุด ความเป็นส่วนตัวจะเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับเทคนิคการเริ่มต้นนี้ สิ่งนี้จะมีมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การธนาคาร โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ ซึ่งจำเป็นต้องมีข้อมูลผู้ใช้และมีบทบาทสำคัญ

• ธุรกิจจะได้รับประโยชน์มหาศาลจากสิ่งนี้ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ธุรกิจต่างๆ จะได้รับประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ นี้จะมากยิ่งขึ้นในอนาคต การเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่ได้รับการปรับปรุงจะเป็นประโยชน์หลัก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ธุรกิจต่างๆ คาดว่าจะได้รับผลประโยชน์ด้านผลิตภาพมูลค่า 430 พันล้านดอลลาร์

ดูเพิ่มเติม:  40 ข้อเท็จจริงที่น่าเหลือเชื่อเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า

หากมีเทคโนโลยีขนาดใหญ่ใด ๆ ที่เรากำลังพิจารณาอยู่ ไม่สามารถทำอย่างอื่นได้นอกจากข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งทั้งหมดนี้พร้อมที่จะรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ที่ถูกสร้างขึ้น จากที่กล่าวมา ข้อมูลขนาดใหญ่จะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปและปฏิวัติโลกให้ดีขึ้น