การวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาล

การวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลเป็นการตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากเพื่อเปิดเผยรูปแบบ ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ ที่ซ่อนอยู่ ด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบัน ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและได้รับคำตอบแทบจะทันที ซึ่งช่วยลดความเร่งรีบและใช้ทรัพยากรน้อยลงร่วมกับเทคโนโลยีการรวบรวมข้อมูล จัดเก็บ วิเคราะห์และเข้าถึงข้อมูลที่คุ้นเคยมากขึ้น

• ประวัติความเป็นมา
•     
• โลกในวันนี้
•     
• ผู้ใช้งานหลัก
•     
• การทำงานของบิ๊กดาต้า
  
•     
• ความก้าวหน้าในอนาคต

ประวัติและพัฒนาการของการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาล

แนวคิดของข้อมูลปริมาณมหาศาลเกิดขึ้นมานานหลายปี ซึ่งองค์กรส่วนมากในเวลานี้มีความเข้าใจว่าหากพวกเขาสามารถรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่หลั่งไหลเข้ามาในธุรกิจของตนได้ พวกเขาจะสามารถนำมาวิเคราะห์และหาประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้นได้ แต่แม้แต่ในช่วงทศวรรษที่ 1950 หลายทศวรรษก่อนที่จะมีการพูดถึงคำว่า "ข้อมูลปริมาณมหาศาล" ธุรกิจมากมายใช้การวิเคราะห์ขั้นพื้นฐาน (อย่างเช่น ตัวเลขที่สำคัญๆ บน spreadsheet ที่เคยได้รับการตรวจสอบด้วยบุคคล) เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มต่างๆ 

การวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลแสดงให้เห็นประโยชน์ต่างๆ ก็คือ ความรวดเร็วและประสิทธิภาพ ขณะที่หลายปีก่อนหน้านั้น หลายธุรกิจต้องรวบรวมข้อมูล ดำเนินการวิเคราะห์ และค้นหาข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ประกอบการตัดสินใจในอนาคตได้ ส่วนในทุกวันนี้ ธุรกิจสามารถระบุข้อมูลเชิงลึกสำหรับการกระทำที่ต้องการการตัดสินใจอย่างทันท่วงที ความสามารถในการทำงานได้เร็วขึ้นและยังคงไว้ซึ่งความคล่องตัว ช่วยให้องค์กรสร้างความได้เปรียบด้านการแข่งขันอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

วิธีการทำงานและเทคโนโลยีที่สำคัญ

ไม่มีเทคโนโลยีใดๆ ที่สามารถรวมข้อมูลปริมาณมหาศาลได้เพียงเทคโนโลยีเดียว และแน่นอนว่ามีการวิเคราะห์ขั้นสูงที่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลปริมาณมหาศาลนี้ได้ แต่ในความเป็นจริงแล้วเทคโนโลยีหลายประเภททำงานร่วมกันเพื่อช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ และนี่คือเทคโนโลยีหลักเหล่านั้น

การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่อง คือเซตย่อยเฉพาะของ AI ที่ฝึกฝนเครื่องจักรให้เรียนรู้ สิ่งเหล่านี้เป็นปัจจัยที่ทำให้การสร้างและใช้งานแบบจำลองเป็นไปได้ด้วยความรวดเร็วอย่างอัตโนมัติ เพื่อการทำงานวิเคราะห์แบบจำลองสำหรับข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาลและมีความซับซ้อนสูงขึ้น ด้วยผลการทำงานที่แม่นยำและรวดเร็วแม้ต้องรับมือกับงานขนาดใหญ่ก็ตาม และองค์กรต่างๆ จะได้รับประโยชน์จากการพัฒนาและใช้งานแบบจำลองที่มีความแม่นยำ โดยเพิ่มโอกาสการค้นพบช่องทางสร้างกำไรอันงดงามทางธุรกิจ และป้องกันความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่

การบริหารจัดการข้อมูล ข้อมูลจะต้องมีคุณภาพสูงและได้รับการควบคุมเป็นอย่างดีก่อนที่จะนำมาวิเคราะห์ได้อย่างน่าเชื่อถือ ข้อมูลที่เคลื่อนไหวเข้าออกจากองค์กรอย่างต่อเนื่องนั้นเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างกระบวนการที่ทำซ้ำได้ ทั้งนี้เพื่อสร้างและรักษามาตรฐานของคุณภาพข้อมูล เมื่อใดก็ตามที่ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือ องค์กรควรสร้างโปรแกรมบริหารจัดการข้อมูลหลักที่สามารถจัดการองค์กรทั้งหมดได้ในทิศทางเดียวกัน

การวิเคราะห์เหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เหมืองข้อมูลช่วยให้คุณตรวจสอบข้อมูลปริมาณมากเพื่อค้นพบรูปแบบในข้อมูล และคุณสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อช่วยตอบคำถามทางธุรกิจอันซับซ้อน ด้วยซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เหมืองข้อมูล คุณสามารถค้นหาข้อมูลรบกวนที่ซ้ำและไม่เป็นระเบียบ หาสิ่งที่เกี่ยวข้องอย่างตรงจุด และใช้ข้อมูลนั้นในการประเมินผลลัพธ์ที่มีโอกาสเกิดขึ้น จากนั้นเร่งตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่ครบถ้วนให้เร็วขึ้น

Hadoop โครงร่างซอฟต์แวร์เสรี (โอเพนซอร์ส) นี้สามารถเก็บข้อมูลได้เป็นจำนวนมากและยังสามารถเรียกใช้งานแอปพลิเคชันบนคลัสเตอร์ของฮาร์ดแวร์ตามท้องตลาด ซึ่งมันได้กลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญในการทำธุรกิจเนื่องจากการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของปริมาณและความหลากหลายของข้อมูล อีกทั้งมีความรวดเร็วในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยรูปแบบการประมวลผลแบบกระจาย อีกหนึ่งผลประโยชน์เพิ่มเติมคือโครงร่างโอเพนซอร์สของ Hadoop นั้นเปิดให้ใช้งานฟรีและใช้ฮาร์ดแวร์ตามท้องตลาดเป็นตัวเก็บข้อมูลจำนวนมาก

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบในหน่วยความจำ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากหน่วยความจำระบบ (แทนที่จะมาจากฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์) คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกได้ทันทีจากข้อมูลของคุณและจัดการกับข้อมูลเหล่านั้นอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีนี้สามารถลบการจัดเตรียมข้อมูลและระยะเวลาประมวลผลการวิเคราะห์เพื่อทดสอบโครงการใหม่และสร้างแบบจำลอง สิ่งนี้ไม่เพียงแต่เป็นวิธีที่ง่ายสำหรับองค์กรในการอยู่อย่างคล่องตัวและทำการตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น แต่ยังช่วยให้พวกเขาสามารถใช้งานโครงการการวิเคราะห์แบบวนซ้ำและแบบโต้ตอบได้อีกด้วย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูล อัลกอริธึมเชิงสถิติ และเทคนิคการเรียนรู้โดยเครื่องจักรเพื่อบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ของผลลัพธ์ในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลย้อนหลัง ทั้งหมดที่กล่าวมานั้นล้วนเกี่ยวกับการประเมินที่ดีที่สุดในการประเมินสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ดังนั้นองค์กรจึงมีความมั่นใจได้มากขึ้นว่าพวกเขากำลังทำการตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีที่สุด แอปพลิเคชันส่วนใหญ่ที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ได้แก่ การตรวจจับการทุจริต ความเสี่ยง การดำเนินงานและการตลาด

การวิเคราะห์เหมืองข้อความ ด้วยเทคโนโลยีการทำเหมืองข้อความ คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลตัวอักษรจากเว็บ เขตข้อมูลข้อคิดเห็น หนังสือ และแหล่งข้อมูลรูปแบบตัวอักษรอื่นๆ เพื่อเผยให้เห็นข้อมูลที่คุณไม่เคยสังเกตมาก่อน การวิเคราะห์เหมืองข้อความใช้การเรียนรู้ของเครื่อง หรือเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อค้นหาเอกสาร เช่น อีเมล บล็อก หน้าฟีด Twitter การสำรวจข้อมูล ข้อมูลทางการแข่งขัน และอื่นๆ ที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและค้นพบหัวข้อใหม่ๆ และความสัมพันธ์ในระยะหนึ่ง