Big Data คืออะไร
โดย
ในทุกวันนี้ การกระทำทุกอย่างของเราทิ้งร่องรอยข้อมูลดิจิทัลไว้เสมอ ไม่ว่าจะเป็นการกดไลก์ 👍 การสั่งอาหารเดลิเวอรี การใช้ระบบนำทาง หรือ แม้แต่การสวมใส่นาฬิกาติดตามสุขภาพ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่ตัวเลขธรรมดา แต่เมื่อรวมกันเป็นปริมาณมหาศาลจนกลายเป็น "Big Data" มันจึงมีพลังที่จะเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ชาญฉลาดได้
- ★Big Data คืออะไร
Big Data หรือ ข้อมูลขนาดใหญ่ หมายถึง ข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล มีหลากหลายรูปแบบ และ มีความเร็ว ในการเกิดขึ้น และ เปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วมาก จนเครื่องมือ หรือ วิธีการประมวลผลแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการ จัดเก็บ หรือ วิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในระยะเวลาที่เหมาะสม
- ★Big Data ทำงานอย่างไร
กระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีคุณค่าประกอบด้วยหลายขั้นตอน
1) การรวบรวมข้อมูล (Ingestion): การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาหลากหลาย ทั้งแบบมีโครงสร้าง (เช่น ฐานข้อมูล) และ แบบไม่มีโครงสร้าง (เช่น โพสต์ในโซเชียลมีเดีย รูปภาพ วิดีโอ สัญญาณจากเซ็นเซอร์)
2) การจัดเก็บ (Storage) การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ต้องใช้ระบบพิเศษ เช่น Data Lakes (อ่างข้อมูล) ที่สามารถเก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบโดยไม่ต้องกำหนดโครงสร้างล่วงหน้า หรือ Cloud Storage (ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์) ที่มีความยืดหยุ่น และ ขยายขนาดได้
3) การประมวลผลและวิเคราะห์ (Processing & Analysis) การใช้เทคโนโลยีและอัลกอริทึมพิเศษ เช่น Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) และ AI (ปัญญาประดิษฐ์) เพื่อคัดกรอง ทำความสะอาด และ วิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลเพื่อค้นหา รูปแบบ แนวโน้ม และ ความสัมพันธ์ที่มนุษย์มองไม่เห็น
4) การนำเสนอและใช้ประโยชน์ (Visualization & Utilization): การนำผลการวิเคราะห์มาแสดงผลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น กราฟ แดชบอร์ด และ รายงาน เพื่อนำไปใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
- ★จาก 3V สู่ 6V ลักษณะหลักของ Big Data
1) Volume (ปริมาณ): ข้อมูลมีขนาดใหญ่มาก (ระดับเทระไบต์, เพตะไบต์ขึ้นไป)
2) Velocity (ความเร็ว): ข้อมูลถูกสร้างขึ้น และ ต้องประมวลผลอย่างรวดเร็ว (เช่น ข้อมูลแบบเรียลไทม์)
3) Variety (ความหลากหลาย) ข้อมูลมีหลากหลายรูปแบบ ทั้งแบบมีโครงสร้าง และ ไม่มีโครงสร้าง
4) Veracity (ความแม่นยำ) ความน่าเชื่อถือของข้อมูล (ข้อมูลจริงเทียบกับข้อมูลที่ไม่จำเป็น)
5) Value (คุณค่า): การดึงคุณค่าจากข้อมูลเพื่อสร้างประโยชน์คือเป้าหมายสุดท้าย
6) Variability/Volatility (ความแปรปรวน/ความไม่แน่นอน): ข้อมูลมีความไม่สอดคล้อง หรือ ความผันผวนสูงในด้านความหมาย หรือข้อมูลอาจมีอายุสั้น และ หมดความเกี่ยวข้องอย่างรวดเร็ว
- ★ประโยชน์
✅️ ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น: ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานแทนการใช้สัญชาตญาณ
✅️ เข้าใจลูกค้าได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น: วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคแบบรายบุคคลเพื่อนำเสนอสินค้า และ บริการที่ตรงใจ (Personalization)
✅️ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน: ปรับปรุงกระบวนการ ทำนายความต้องการในการซ่อมบำรุง และ ลดต้นทุนการดำเนินงาน
✅️ ลดความเสี่ยงและค้นพบโอกาสใหม่: ทำนายแนวโน้มตลาด ประเมินความเสี่ยงทางการเงิน และ พัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
✅️ สร้างนวัตกรรม: เป็นเชื้อเพลิงสำหรับการพัฒนา AI และ Machine Learning
- ★ตัวอย่างการใช้งาน
○ สุขภาพ (Healthcare)
ใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ และ บันทึกทางการแพทย์เพื่อทำนายการระบาด วางแผนการรักษาเฉพาะบุคคล และ เร่งการวิจัยยา
○ ค้าปลีก (Retail)
วิเคราะห์ข้อมูลการซื้อ และ พฤติกรรมออนไลน์เพื่อแนะนำสินค้าแบบเรียลไทม์ และ จัดการสต็อกสินค้าโดยอัตโนมัติ
○ เมืองอัจฉริยะ (Smart Cities): วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรจากกล้อง และ เซ็นเซอร์เพื่อควบคุมสัญญาณไฟจราจร วางแผนเส้นทาง และ บริหารจัดการพลังงาน
○ การเงิน: ใช้ Machine Learning วิเคราะห์รูปแบบการทำธุรกรรมเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection) และประเมินความน่าเชื่อถือทางเครดิต
○ เกษตรกรรม: ใช้ข้อมูลจากดาวเทียม โดรน และเซ็นเซอร์ในฟาร์มเพื่อทำนายสภาพอากาศ ปรับปรุงการชลประทาน และ เพิ่มผลผลิต (การเกษตรที่แม่นยำ)
✏️ Shoper Gamer
- ✓Data คืออะไร 👇
- ✓Data Visualization คืออะไร 👇
- ✓Machine Learning คืออะไร 👇
Credit :
👇
- ●https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/big-data
- ●https://www.geeksforgeeks.org/data-engineering/what-is-big-data/
- ●https://www.cloudflare.com/en-gb/learning/ai/big-data/
- ●https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-big-data-analytics
- 6
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
