ใครมุ่งเน้นในเรื่องข้อมูลขนาดใหญ่?ข้อมูลขนาดใหญ่มีความสำคัญสำหรับหลายอุตสาหกรรม การมาถึงของ IoT และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออื่นๆ ทำให้การเก็บรวบรวม การจัดการ และการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กรมีปริมาณเพิ่มขึ้นมหาศาล ข้อมูลขนาดใหญ่มาพร้อมกับศักยภาพในการปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลขนาดใหญ่ – สำหรับทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่ขนาดใหญ่ไปจนถึงขนาดเล็ก Show
ธุรกิจค้าปลีกการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้ามีความสำคัญต่ออุตสาหกรรมค้าปลีกและวิธีที่ดีที่สุดในการบริหารก็คือการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
ผู้ค้าปลีกจำเป็นต้องรู้วิธีที่ดีที่สุดในการทำตลาดกับลูกค้า วิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการจัดการธุรกรรม และกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการฟื้นฟูธุรกิจที่ซบเซา ข้อมูลขนาดใหญ่ยังคงเป็นหัวใจสำคัญสำหรับเรื่องเหล่านี้ ภาคอุตสาหกรรมการผลิตการมีความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้ผู้ผลิตสามารถเพิ่มคุณภาพและผลผลิตได้ในขณะที่ลดของเสียลง ซึ่งเป็นกระบวนการที่เป็นหัวใจสำคัญในตลาดที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน มีผู้ผลิตจำนวนมากขึ้นกำลังทำงานในวัฒนธรรมที่ยึดตามการวิเคราะห์ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถแก้ปัญหาได้เร็วขึ้นและตัดสินใจทางธุรกิจได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ภาคการธนาคารด้วยการสตรีมข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งที่มาที่นับไม่ถ้วน ธนาคารต้องเผชิญกับการค้นหาวิธีการใหม่ๆ และเป็นนวัตกรรมในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่ต้องทำความเข้าใจเกี่ยวกับลูกค้าและเพิ่มความพึงพอใจของพวกเขา สิ่งที่มีความสำคัญเท่ากันก็คือการลดความเสี่ยงและการทุจริตในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามกฎระเบียบ ข้อมูลขนาดใหญ่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ใหญ่ยิ่ง แต่สถาบันการเงินก็ยังต้องยืนอยู่ข้างหน้าการแข่งขันหนึ่งก้าวด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง ภาคการแพทย์และบริการด้านสุขภาพระเบียนผู้ป่วย แผนการรักษา ข้อมูลการจ่ายยา เมื่อพูดถึงการดูแลสุขภาพ ทุกอย่างจะต้องดำเนินการอย่างรวดเร็ว ถูกต้อง และในบางกรณีต้องมีความโปร่งใสมากพอเพื่อให้สอดคล้องกับกฎระเบียบที่เข้มงวดของอุตสาหกรรม หากมีการขัดการข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพจะสามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ได้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยให้ดียิ่งขึ้น
การศึกษานักวิชาการที่มีข้อมูลเชิงลึกสามารถสร้างผลกระทบต่อระบบโรงเรียน นักเรียน และหลักสูตรได้อย่างอย่างมีนัยสำคัญ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยให้สามารถทราบเกี่ยวกับนักเรียนที่มีความเสี่ยง ทำให้มั่นใจได้ว่านักเรียนมีความคืบหน้าที่ดีพอ และสามารถใช้ระบบที่ดีขึ้นในการประเมินผลและการสนับสนุนครูอาจารย์และผู้อำนวยการ
ธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็กเนื่องจากมีความง่ายมากขึ้นในการเก็บรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่และยังตัวมีเลือกมากขึ้นที่มีราคาถูกลงในการจัดการ การจัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูล SMB จึงมีโอกาสที่ดีขึ้นในการแข่งขันกับคู่แข่งรายใหญ่กว่า SMB สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมการวิเคราะห์เพื่อลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต สร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น และลดความเสี่ยงและการฉ้อโกงลง ภาครัฐหากหน่วยงานของรัฐสามารถควบคุมและนำการวิเคราะห์ไปใช้กับข้อมูลขนาดใหญ่ หน่วยงานเหล่านี้จะได้รับข้อมูลที่สำคัญในเรื่องการจัดการระบบสาธารณูปโภค การบริหารหน่วยงาน การรับมือกับปัญหาการจราจรติดขัดหรือป้องกันอาชญากรรม แต่ในขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่มีข้อดีมากมาย รัฐบาลจะต้องแก้ไขปัญหาความโปร่งใสและความเป็นส่วนตัวควบคู่ไปด้วย ภาคการประกันภัยTelematics, ข้อมูลเซ็นเซอร์, ข้อมูลสภาพอากาศ, โดรน และข้อมูลภาพทางอากาศ – ผู้รับประกันได้รับการไหลเข้าจนเอ่อล้นของข้อมูลขนาดใหญ่ การรวมข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับการวิเคราะห์เป็นการให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ที่สามารถผลักดันการเปลี่ยนแปลงไปสู่ดิจิทัลได้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทประกันภัยประเมินความเสี่ยง ได้ดียิ่งขึ้นกำหนดราคากรมธรรม์ใหม่ ทำข้อเสนอที่เป็นส่วนตัวสูงได้ดียิ่งขึ้น และมีความกระตือรือร้นมากขึ้นในการป้องกันการสูญเสีย  10 Jul คุณลักษณะและกระบวนการเจาะ Big Data มาใช้งานคุณลักษณะสำคัญ 4 อย่างของ Big DataBig Data มีคุณลักษณะสำคัญอยู่ 4 อย่างคือ ต้องเป็นข้อมูลที่มีจำนวนมากขนาดมหาศาล (Volume) มีความซับซ้อนหลากหลาย (Variety) มักจะเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอยู่ตลอดเวลา (Velocity) และยังไม่สามารถนำมาใช้เป็นข้อมูลที่สมบูรณ์เพื่อนำมาใช้ในการประกอบการพิจารณาได้ (Veracity) ข้อมูลมากมายมหาศาลเป็นอย่างไร (Volume)ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ได้มาจากการดำเนินธุรกิจ เช่น ข้อมูลจากทุกแผนก การเงิน บัญชี ฝ่ายขาย การตลาด ลูกค้าสัมพันธ์ ฯลฯ หรือ จากบทสนทนาของเรากับลูกค้าใน Social Media ทั้งหมด ไม่ว่าจะแบบ Online หรือ offline ไปจนถึง URLs ที่คุณ Bookmarks เอาไว้ จะจัดเก็บในรูปแบบไหนประเภทใดก็ได้ ซึ่งในแต่ละวันข้อมูลใหม่พวกนี้ก็จะมีเข้ามาตลอด วันหนึ่งก็ถือว่ามากมายแล้ว ยิ่งถ้าข้อมูลที่มีจำนวนมากเข้ามาตลอดวัน 7 วันในหนึ่งอาทิตย์ เข้ามาทุกเดือนตลอดทั้งปี รวมกันหลายๆ ปีจะมากมายก่ายกองขนาดไหน ข้อมูลที่มีความหลากหลายและซับซ้อน (Variety)เอาเป็นว่าทุกรูปแบบที่คุณพอจะนึกออกนับเป็นความหลากหลายและความซับซ้อนได้ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็น Behavioral data: ข้อมูลเชิงพฤติกรรมการใช้งานต่างๆ หรือ Image & sounds: ภาพ, วีดีโอ, ข้อมูลเสียงที่ถูกบันทึกไว้ รวมทั้ง Languages: ข้อความใดๆที่เกิดขึ้นในเว็บไซต์ ไปจนถึง Records: ข้อมูลที่เก็บไว้อยู่ในสกุลไฟล์ใดๆ เช่น .bmp .gif .jpeg .png .tif .tiff .svg .doc .docx .odt .pdf .rtf .tex และอื่นๆอีกมากมาย ความหลากรูปแบบและความซับซ้อนของข้อมูลนี่เองที่เป็นส่วนหนึ่งของ Big Data ข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอยู่ตลอดเวลา (Velocity)อัตราการเพิ่มขึ้นของข้อมูลเป็นไปด้วยความรวดเร็ว เช่น ข้อมูลการพิมพ์สนทนา ข้อมูลการอัดภาพวีดีโอ ข้อมูลการสั่งซื้อสินค้า ข้อมูลโปรโมชั่นต่างๆ หรือ ข้อมูล Sensor เป็นต้น ลองสังเกตุว่าในทุกๆ วัน ทุกๆ ชั่วโมง หน้าเฟสบุคของเรามีการฟีดข้อมูลมามากมายแค่ไหน ดังนั้นถ้าองค์กรธุรกิจใดสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้ ก็จะสามารถได้เปรียบทางธุรกิจ ข้อมูลที่มีความไม่ชัดเจน (Veracity)เป็นข้อมูลที่มีความคลุมเครือ มีความไม่แน่นอน เนื่องจากข้อมูลมีความหลากหลายและมาจากแหล่งต่างๆ เช่น Facebook, Twitter, Youtube ซึ่งเป็นสิ่งที่ยากที่เราจะสามารถควบคุมคุณภาพของข้อมูลได้ข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นจะต้องถูกต้องแม่นยำและเชื่อถือได้ ถ้าข้อมูลไร้คุณภาพก็จะส่งผลต่อการวิเคราะห์ต่อไป แต่เราจะทำให้ข้อมูลที่ยังไม่ได้คุณภาพนี้กลายเป็นข้อมูลที่ดีได้อย่างไร ขึ้นอยู่กับวิธีในการเก็บและกระบวนการทำ Data Cleansing กระบวนการจาก Big Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูลบางคนอาจสงสัยว่าวิธีการประมวลผล แยกแยะ วิเคราะห์ของ Big Data จะเป็นไปอย่างไร เราสามารถอธิบายคร่าวๆได้ดังนี้ 1. Storage: การรวบรวมข้อมูลมาจัดเก็บการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั้งข้อมูลที่มีคุณภาพ ข้อมูลที่คาดว่าจะมีประโยชน์ / ไม่ครบถ้วน ข้อมูลรูปภาพ วิดีโอ ไฟล์เสียงทั้งหลาย ถูกส่งมาจัดเก็บที่ถังข้อมูล 2. Processing: การประมวลผลเมื่อข้อมูลต่างๆถูกนำมารวมกันไว้ในที่เดียวแล้ว จะถูกนำไปจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องสัมพันธ์กัน ให้ผลคล้ายคลึงกัน แล้วนำมาเปลี่ยนเป็นรูปแบบข้อมูลเพื่อเอาเข้าระบบคลังข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้ว 3. Analyst: การวิเคราะห์และนำเสนอจากนั้นข้อมูลมากมายทั้งหมดที่ถูกจัดเรียงแล้วในหลายมิติจะถูกนำมาวิเคราะห์หา Pattern ของข้อมูลที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า เช่น หารูปแบบความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ หาแนวโน้มการตลาด เทรนด์ความชอบของลูกค้า และข้อมูลอื่นๆที่เป็นประโยชน์ทางธุรกิจ และถูกนำเสนอออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่ายผ่านทางสถิติ กราฟ หรือรูปภาพนั่นเอง เเม้ว่าเราจะรู้ว่า Big Data ได้ถูกพูดถึงมาสักระยะแล้ว ประโยชน์ที่เกิดขึ้นจริงคืออะไร เราชวนคุณอ่านต่อที่นี่ เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
ข้อมูลมีความสำคัญอย่างไรบ้างข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมาก มนุษย์ได้นำข้อมูลไปใช้ประโยชน์มากมายทั้งในชีวิตประจำวัน และในการปฏิบัติงาน สำหรับในชีวิตประจำวันนั้น ข้อมูลจากหนังสือพิมพ์ทำให้เราทราบเรื่องราวความเป็นไปต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข่าวการเมือง ข่าวสังคม ข่าวการศึกษา และเราอาศัยข้อมูลเหล่านี้มาประกอบการดำรงชีวิต เช่น ข่าวการเดินทาง เรือต่อรถ ...
ประโยชน์ที่ได้รับจากข้อมูลเป็นอย่างไรประโยชน์ของข้อมูล. ด้านการตัดสินใจหรือแก้ไขปัญหา การทราบข้อมูลต่างๆ ทำให้ตัดสินใจหรือแก้ไขปัญหาได้อย่างถูกต้อง และเหมาะสม เช่น การเลือกซื้อสินค้าที่มีคุณภาพและราคาถูก หรือการปรับปรุงตนเองเมื่อทราบผลสอบ เป็นต้น. ด้านการติดต่อสื่อสาร ... . ด้านการเรียนหรือการทำงาน ... . ด้านการพัฒนาชุมชนและสังคม. ความหมายของข้อมูลมีอะไรบ้างข้อมูล (Data) คือ สิ่งต่าง ๆ หรือข้อเท็จจริง ที่ได้รับจากประสาทสัมผัส หรือสื่อต่าง ๆที่ยังไม่ผ่านการวิเคราะห์หรือการประมวลผล โดยข้อมูล อาจเป็นตัวเลข สัญลักษณ์ตัวอักษร เสียง ภาพ ภาพเคลื่อนไหว เป็นต้น ข้อมูลดิบ (Raw Data) คือ ข้อมูลทุกรูปแบบที่ยังไม่ได้ผ่าน การประมวลผล ประเภทของข้อมูล
ข้อมูล Data คืออะไร พร้อมยกตัวอย่างข้อมูล (Data) เป็นข้อมูลดิบหรือข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นจากการเก็บบันทึกเหตุการณ์ต่าง ๆ โดยที่ข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบของตัวอักษร ตัวเลข หรือจะเป็นสัญลักษณ์อะไรก็ได้ ข้อมูลที่เกิดขึ้นจะต้องเกิดแค่กระบวนการบันทึกเท่านั้นโดยยังไม่ผ่านกระบวนการวิเคราะห์หรือแปลงสภาพ ตัวอย่างเช่น จำนวนผู้ติดเชื้อ Covid-19, ราคาน้ำมันในแต่ละวัน ...
|
ความสําคัญของข้อมูลคืออะไร
ลิขสิทธิ์ © 2024 moicapnhap Inc.
