ที่มาของ Big Data: มาจากไหน?

บิ๊กดาต้าเป็นคำศัพท์ที่ครอบคลุมทุกอย่างซึ่งหมายถึงการสะสมของข้อมูลในกลุ่มขนาดใหญ่ที่ใช้ในโลกธุรกิจระดับโลกในปัจจุบัน เป็นชุดของข้อมูลที่มีการจัดระบบกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างที่รวบรวมโดยธุรกิจ

ข้อมูลขนาดใหญ่จำเป็นต้องมีโซลูชันการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล ด้วยเหตุนี้ ระบบเหล่านี้จึงเป็นองค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมการจัดการข้อมูลจำนวนมาก นอกจากนี้ มักใช้ร่วมกับเครื่องมือที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และแพลตฟอร์มแอปพลิเคชัน

ในปี 2544 Doug Laney นักวิเคราะห์ที่มีชื่อเสียงระดับโลกได้ระบุองค์ประกอบหลักสามประการของข้อมูลขนาดใหญ่ นั่นคือ 3 Vs. พวกเขาเป็น:

• ปริมาณ
• ความเร็ว
• ความหลากหลาย

ในปัจจุบัน บิ๊กดาต้าได้ขยายตัวเพื่อรวมค่าของเงื่อนไขและความถูกต้อง

ปริมาณของข้อมูลขนาดใหญ่ที่บริษัทต้องการนั้นไม่ได้รวมเข้ากับปริมาณข้อมูลเฉพาะใดๆ อย่างไรก็ตาม มีการวัดปริมาณโดยใช้เพตาไบต์ เทราไบต์ หรือเอ็กซาไบต์ หน่วยวัดนี้พิจารณากลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ที่เก็บรวบรวมในช่วงเวลาหนึ่ง

ความสำคัญของบิ๊กดาต้า

บริษัทต่างๆ พึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้า การตลาด การขาย การจัดการทีม และการปฏิบัติงานประจำอื่นๆ อีกมากมายในระหว่างการวิเคราะห์ พวกเขาพึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์และโซลูชั่นที่เป็นผู้บุกเบิก ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกุญแจสำคัญในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งสามารถให้ผลลัพธ์ที่จับต้องได้ แบรนด์ต่าง ๆ ตั้งเป้าที่จะเพิ่มผลกำไรและ ROI ด้วยบิ๊กดาต้า ในขณะเดียวกันก็สร้างตัวเองให้เป็นผู้นำตลาดในกลุ่มของตน

ดังนั้น บิ๊กดาต้าจึงทำให้บริษัทมีความได้เปรียบทางการแข่งขันเหนือคู่แข่งที่ยังไม่เคยใช้บิ๊กดาต้า

ตัวอย่างบางส่วนของวิธีที่บิ๊กดาต้าช่วยบริษัทต่างๆ ได้แก่:

• ช่วยเหลือบริษัทต่างๆ ในการปรับแต่งโฆษณาและกลยุทธ์/แคมเปญทางการตลาด
• ปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้บริโภคและอัตราการแปลงลูกค้าเป้าหมาย
• ช่วยศึกษาพฤติกรรมการเปลี่ยนแปลงของผู้ซื้อองค์กร ลูกค้า และตลาด
• ตอบสนองความต้องการของตลาดและลูกค้าได้มากขึ้น

แม้แต่นักวิจัยทางการแพทย์ก็ยังใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการระบุปัจจัยเสี่ยงและอาการของโรค แพทย์ส่วนใหญ่ยังต้องพึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงกรอบการวินิจฉัยโรคและการรักษาโรค พวกเขายังอาศัยข้อมูลจากไซต์โซเชียลมีเดีย แบบสำรวจ บันทึกสุขภาพดิจิทัล และแหล่งข้อมูลอื่นๆ จากหน่วยงานของรัฐ

แหล่งที่มาหลักของข้อมูลขนาดใหญ่:

ข้อมูลขนาดใหญ่ส่วนใหญ่สร้างขึ้นจากแหล่งข้อมูลหลักสามแหล่ง:

• ข้อมูลเครื่อง
• ข้อมูลโซเชียลและ
• ข้อมูลการทำธุรกรรม

นอกจากนี้ บริษัทต่างๆ ยังสร้างข้อมูลภายในผ่านการมีส่วนร่วมกับลูกค้าโดยตรง ข้อมูลนี้มักจะเก็บไว้ในไฟร์วอลล์ของบริษัท จากนั้นนำเข้าจากภายนอกเข้าสู่ระบบการจัดการและการวิเคราะห์

ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งที่ต้องพิจารณาเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่คือไม่ว่าจะเป็นแบบมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีรูปแบบการจัดเก็บและการจัดการที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ดังนั้นจึงต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้นในการดึงความหมายออกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและทำให้พร้อมสำหรับธุรกิจ

ตอนนี้ เราจะมาดูที่มาหลักสามแหล่งของข้อมูลขนาดใหญ่:

1. ข้อมูลเครื่อง

ข้อมูลเครื่องจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นการตอบสนองต่อเหตุการณ์เฉพาะหรือกำหนดการคงที่ หมายความว่าข้อมูลทั้งหมดได้รับการพัฒนาจากแหล่งต่างๆ เช่น เซ็นเซอร์อัจฉริยะ บันทึก SIEM อุปกรณ์ทางการแพทย์และอุปกรณ์สวมใส่ กล้องบนท้องถนน อุปกรณ์ IoT ดาวเทียม เดสก์ท็อป โทรศัพท์มือถือ เครื่องจักรอุตสาหกรรม ฯลฯ แหล่งข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ ติดตามพฤติกรรมผู้บริโภคได้ ข้อมูลที่ดึงมาจากแหล่งที่มาของเครื่องจักรจะเติบโตอย่างทวีคูณพร้อมกับสภาพแวดล้อมภายนอกที่เปลี่ยนแปลงของตลาด เซ็นเซอร์ที่บันทึกข้อมูลประเภทนี้ ได้แก่ :

ในบริบทที่กว้างกว่านั้น ข้อมูลเครื่องยังรวมถึงข้อมูลที่ปั่นโดยเซิร์ฟเวอร์ แอปพลิเคชันผู้ใช้ เว็บไซต์ โปรแกรมคลาวด์ และอื่นๆ

2. ข้อมูลโซเชียล

มาจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียผ่านทวีต รีทวีต ไลค์ การอัปโหลดวิดีโอ และความคิดเห็นที่แชร์บน Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, ลิงก์ใน ฯลฯ ข้อมูลมากมายที่สร้างผ่านแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและช่องทางออนไลน์ให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเกี่ยวกับ แต่ละแง่มุมที่สำคัญของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างแบรนด์กับลูกค้า

ข้อมูลโซเชียลมีเดียแพร่กระจายอย่างไฟป่าและเข้าถึงฐานผู้ชมที่กว้างขวาง จะวัดข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการ นี่คือเหตุผลที่แบรนด์ที่ใช้ประโยชน์จากช่องทางโซเชียลมีเดียสามารถสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับข้อมูลประชากรออนไลน์ของพวกเขา ธุรกิจสามารถควบคุมข้อมูลนี้เพื่อทำความเข้าใจตลาดเป้าหมายและฐานลูกค้าของตน สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจของพวกเขาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

3. ข้อมูลการทำธุรกรรม

ตามชื่อที่แนะนำ ข้อมูลธุรกรรมคือข้อมูลที่รวบรวมผ่านธุรกรรมออนไลน์และออฟไลน์ระหว่างจุดขายต่างๆ ข้อมูลประกอบด้วยรายละเอียดที่สำคัญ เช่น เวลาทำธุรกรรม สถานที่ ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อ ราคาผลิตภัณฑ์ วิธีการชำระเงิน ส่วนลด/คูปองที่ใช้ และข้อมูลเชิงปริมาณที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรม

แหล่งที่มาของข้อมูลการทำธุรกรรมรวมถึง:

• คำสั่งจ่ายเงิน
• ใบแจ้งหนี้
• บันทึกการจัดเก็บและ
• ใบเสร็จรับเงินอิเล็กทรอนิกส์

ข้อมูลธุรกรรมเป็นแหล่งสำคัญของข่าวกรองธุรกิจ ลักษณะเฉพาะของข้อมูลธุรกรรมคือการพิมพ์เวลา เนื่องจากข้อมูลการทำธุรกรรมทั้งหมดรวมถึงการพิมพ์เวลา ข้อมูลดังกล่าวจึงมีความอ่อนไหวต่อเวลาและมีความผันผวนสูง พูดง่ายๆ ก็คือ ข้อมูลธุรกรรมจะสูญเสียความน่าเชื่อถือและความสำคัญหากไม่ได้ใช้ในเวลาที่เหมาะสม ดังนั้น บริษัทต่างๆ ที่ใช้ข้อมูลการทำธุรกรรมในทันทีจึงสามารถได้รับส่วนแบ่งในตลาดได้

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลการทำธุรกรรมต้องการชุดผู้เชี่ยวชาญแยกต่างหากเพื่อประมวลผล วิเคราะห์ และตีความ จัดการข้อมูล นอกจากนี้ ข้อมูลประเภทดังกล่าวเป็นข้อมูลที่ท้าทายที่สุดในการตีความสำหรับธุรกิจส่วนใหญ่

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร

บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องแก้ไขแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ ร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และมีส่วนร่วมกับนักวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องและถูกต้องจากข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ พวกเขาต้องมีความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด สุดท้าย ทีมวิเคราะห์ยังต้องชี้แจงสิ่งที่พวกเขาต้องการดึงออกจากข้อมูล

ทีมงานต้องดูแล :

• ทำความสะอาด
• การทำโปรไฟล์
• การเปลี่ยนแปลง
• การตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูล

นี่คือขั้นตอนเริ่มต้นที่สำคัญที่สุดบางส่วนในการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมดได้รับการจัดเตรียมและรวบรวมเพื่อการตีความแล้ว การผสมผสานระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูงและสาขาวิชาการวิเคราะห์จะถูกนำไปใช้ผ่านเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ซึ่งจะช่วยสร้างผลลัพธ์ที่นำไปสู่การเติบโตและการพัฒนาของธุรกิจ

ขั้นตอนเพิ่มเติมบางประการที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แก่

• การเรียนรู้เชิงลึกของข้อมูล
• การขุดข้อมูล
• การวิเคราะห์สตรีมมิ่ง
• การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย
• การวิเคราะห์ทางสถิติ
• การขุดข้อความ

นอกจากนี้ยังมีสาขาต่างๆ ของการวิเคราะห์ที่ใช้ในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลขนาดใหญ่ รูปแบบการวิเคราะห์เหล่านี้มีดังนี้:

1. การวิเคราะห์การตลาด

ให้ข้อมูลที่มีค่าสำหรับการปรับปรุงแคมเปญการตลาดของแบรนด์ ข้อเสนอส่งเสริมการขาย และการเข้าถึงผู้บริโภคอื่นๆ

2. การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

โดยจะพิจารณาตัวชี้วัดพฤติกรรมลูกค้าและเปิดใช้งานการมีส่วนร่วมกับลูกค้าแบบเรียลไทม์ เพื่อให้องค์กรสามารถเปรียบเทียบแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ บริการ และผลการดำเนินธุรกิจกับคู่แข่งได้ การวิเคราะห์นี้ต้องการข้อมูลประเภทต่อไปนี้:

• ข้อมูลประชากร
• ข้อมูลการทำธุรกรรม
• ข้อมูลพฤติกรรมเว็บ
• ข้อมูลข้อความผู้บริโภคจากแบบสำรวจ แบบฟอร์มคำติชม ฯลฯ

หากคุณเป็นมือใหม่และต้องการได้รับความเชี่ยวชาญในข้อมูลขนาดใหญ่ โปรดดูหลักสูตรข้อมูลขนาดใหญ่ของเรา

3. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

โดยเน้นที่ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะ ความพึงพอใจของลูกค้า และคำแนะนำในการปรับปรุงในด้านเหล่านี้

4. การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

. การวิเคราะห์นี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการตอบสนองของผู้คนบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเกี่ยวกับทางเลือกและความชอบของพวกเขาที่มีต่อบริการหรือผลิตภัณฑ์เฉพาะ การวิเคราะห์นี้ช่วยให้ธุรกิจระบุปัญหาที่เป็นไปได้และกำหนดเป้าหมายผู้ชมที่ถูกต้องสำหรับแคมเปญการตลาดทั้งหมดของตน

ธุรกิจควรทำอย่างไรเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากบิ๊กดาต้า

มูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริงถูกดึงออกมาจากความจุของข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ บริษัทควรตั้งเป้าที่จะพัฒนากลยุทธ์การวิเคราะห์ที่สอดคล้องกัน ครอบคลุม และยั่งยืน พวกเขาควรมุ่งเน้นไปที่การสร้างความแตกต่างในอุตสาหกรรมด้วยการตัดสินใจที่สนับสนุนพนักงานและการพัฒนาธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นงานที่ต้องใช้เวลาและทรัพยากรมาก แม้จะมีเทคโนโลยีที่ล้ำหน้าที่สุด แต่บริษัทต่างๆ มักประสบปัญหากับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีทักษะและมีคุณสมบัติเหมาะสม และด้วยเหตุนี้จึงต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเติบโตแก่พวกเขาได้ ที่นี่คุณสามารถสร้างความแตกต่างได้ การได้รับทักษะและความรู้ด้านบิ๊กดาต้าที่มีความสามารถ จะทำให้คุณกลายเป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับองค์กรใดๆ

หลักสูตรการรับรองมืออาชีพเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มทักษะ ตัวอย่างเช่น โปรแกรม Executive PG ของ upGrad ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ – ความเชี่ยวชาญใน Big Data ได้รับการดูแลเป็นพิเศษโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อช่วยให้ผู้เรียนได้รับทักษะที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม ในหลักสูตร 13 เดือนนี้ นักเรียนจะได้เรียนรู้การประมวลผลข้อมูลด้วย PySpark, คลังข้อมูล, การประมวลผลแบบเรียลไทม์, การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่บนคลาวด์ ไม่เพียงแค่นั้น พวกเขายังได้ทำงานในโครงการอุตสาหกรรมและการมอบหมายงานอีกด้วย

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad

บทสรุป

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกระดูกสันหลังของธุรกิจในอุตสาหกรรมสมัยใหม่ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถกำหนดกลยุทธ์การเติบโตสำหรับทั้งในปัจจุบันและอนาคต เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการศึกษากราฟตลาดและความต้องการของลูกค้า

พลวัตพื้นฐานของข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้พิจารณาถึงการมีส่วนร่วมของข้อมูลเท่านั้นอีกต่อไป ภาพรวมคือการระบุวิธีที่น่าเชื่อถือในการเพิ่มการผลิตข้อมูลในปีต่อๆ มา เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่กว้างและเชื่อถือได้มากขึ้น