เทคโนโลยี Big Data ที่เพิ่มขึ้นในปี 2565

แอปพลิเคชั่น Big Data ไม่ใช่เรื่องของอนาคตอีกต่อไป – พวกเขาอยู่ที่นี่และได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องทั่วโลก ในบล็อกนี้ เราจะสำรวจเทคโนโลยี Big Data ประเภทต่างๆ และวิธีที่เทคโนโลยีเหล่านี้ขับเคลื่อนความสำเร็จในอุตสาหกรรมต่างๆ

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า

ในยุคดิจิทัล ธุรกิจต่างๆ จะสร้างและพบกับข้อมูลปริมาณมากในแต่ละวัน “ข้อมูลขนาดใหญ่” เป็นคำที่ใช้อธิบายการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณตามเวลา ปัจจุบันมีความจำเป็นสำหรับบริษัทต่างๆ ที่จะต้องนำระบบการจัดการข้อมูลอันชาญฉลาดมาใช้ หากพวกเขาต้องการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากคลังสินค้าที่กว้างใหญ่และหลากหลาย

จากข้อมูลของ Gartner Big Data มีลักษณะดังต่อไปนี้:

• มีปริมาณมากและความเร็วสูง
• ประกอบด้วยสินทรัพย์ข้อมูลที่หลากหลาย
• ต้องใช้รูปแบบการประมวลผลที่คุ้มค่าและเป็นนวัตกรรมใหม่
• ช่วยเพิ่มการตัดสินใจในองค์กร

วันนี้ เรากำลังเห็นกลุ่มบริษัทบิ๊กดาต้ากลุ่มใหม่ที่กำลังใช้เทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อก้าวไปไกลกว่าเครื่องมือการจัดการทั่วไป ให้เราเข้าใจเหตุผลของพวกเขาในการทำเช่นนั้น

ความต้องการบิ๊กดาต้า

เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าหมายถึงโซลูชั่นซอฟต์แวร์ที่รวมการทำเหมืองข้อมูล การแบ่งปัน การสร้างภาพข้อมูล เป็นต้น โดยครอบคลุมกรอบข้อมูล เครื่องมือ และเทคนิคเฉพาะที่ใช้สำหรับการจัดเรียง ตรวจสอบ สร้างแบบจำลองใหม่ วิเคราะห์ และอื่นๆ ในยุคอินเทอร์เน็ต การมีความสามารถดังกล่าวสามารถปรับปรุงผลการดำเนินธุรกิจได้อย่างมาก

ตามการใช้งาน เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าสามารถแบ่งออกเป็นเทคโนโลยีการดำเนินงานและการวิเคราะห์ อดีตรวมถึงข้อมูลที่สร้างโดยบริษัทในแต่ละวัน เช่น จากธุรกรรมออนไลน์ โซเชียลมีเดีย ฯลฯ การซื้อออนไลน์จากแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ (Amazon, Flipkart เป็นต้น) การจองตั๋วออนไลน์สำหรับเที่ยวบินและภาพยนตร์เป็นเรื่องจริง ตัวอย่าง. ข้อมูลนี้จะถูกป้อนเข้าสู่เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ ข้อมูลที่ซับซ้อนจากโดเมนของตลาดหุ้น การพยากรณ์อากาศ และบันทึกสุขภาพทางการแพทย์อยู่ภายใต้ขอบเขตของเทคโนโลยีการวิเคราะห์

บริษัทวิเคราะห์ข้อมูลในยุคปัจจุบันต้องการพนักงานที่เชี่ยวชาญในการทำงานด้านการจัดการข้อมูล จากรายงานล่าสุดของ NASSCOM ความต้องการในปัจจุบันสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมและเชี่ยวชาญทางเทคนิคมีมากกว่าอุปทานของผู้ที่มีพรสวรรค์ที่พร้อมสำหรับอุตสาหกรรม ผู้คนเกือบ 140,000 คนเป็นตัวแทนของ "ช่องว่างทักษะ" ในพื้นที่ Big Data นอกจากนี้ยังเน้นถึงโอกาสพื้นฐานในการจัดเตรียมพนักงานไอทีด้วยความรู้และการปฏิบัติจริงของแอปพลิเคชัน Big Data ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่มีความเข้าใจด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอย่างดีสามารถหางานทำที่มีรายได้ดีในด้านการดูแลสุขภาพ อุตสาหกรรมยานยนต์ การพัฒนาซอฟต์แวร์ และอีคอมเมิร์ซ รวมถึงด้านอื่นๆ อีกมากมาย

ด้วยมุมมองนี้ เราได้อธิบายเทคโนโลยีชั้นนำบางส่วนสำหรับคุณด้านล่าง อ่านเพื่อชี้แจงข้อสงสัยของคุณและค้นพบว่าพื้นที่ใดที่คุณควรพิจารณาสำหรับการเพิ่มทักษะ

10 สุดยอดเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าในปี 2565

1. ปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ร่วมกับเทคโนโลยีเสริม เช่น Machine Learning (ML) และ Deep Learning กำลังกระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลง ไม่เพียงแต่ในแนวไอทีเท่านั้น แต่ทั่วทั้งอุตสาหกรรม เป็นสาขาสหวิทยาการของวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างความสามารถของมนุษย์ในเครื่องจักร

แอปพลิเคชั่นมีตั้งแต่ผู้ช่วยด้วยเสียงและรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง ไปจนถึงการพยากรณ์อากาศที่แม่นยำและการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ นอกจากนี้ AI และ ML ยังขับเคลื่อนการวิเคราะห์ธุรกิจในลักษณะที่องค์กรสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรมไปอีกระดับ ข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือการนำหน้าการแข่งขันโดยระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นที่มนุษย์อาจมองข้าม ดังนั้นจึงกลายเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกันสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์และผู้จัดการโครงการไอทีที่จะต้องตระหนักถึงพื้นฐานของ AI

2. เทคโนโลยีที่ใช้ SQL

SQL ย่อมาจาก Structured Query language ซึ่งเป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่ใช้สำหรับการจัดโครงสร้าง การจัดการ และการจัดการข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีที่ใช้ SQL เช่น MySQL เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับบทบาทการพัฒนาซอฟต์แวร์ เมื่อองค์กรเติบโตมากกว่าการสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ทักษะที่ใช้งานได้จริงในฐานข้อมูล NoSQL ก็เกิดขึ้นเพื่อช่วยให้การทำงานเร็วขึ้น

ภายใน NoSQL คุณจะพบกับเทคโนโลยีที่หลากหลายมากขึ้น ที่สามารถใช้สำหรับการออกแบบและพัฒนาแอพพลิเคชั่นที่ทันสมัย คุณสามารถส่งมอบวิธีการเฉพาะสำหรับการรวบรวมและดึงข้อมูล ซึ่งจะถูกนำไปใช้เพิ่มเติมในเว็บแอปแบบเรียลไทม์และซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ Big Data MongoDB, Redis และ Cassandra เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในตลาด

3. การเขียนโปรแกรม R

R คือซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซที่ช่วยในการคำนวณเชิงสถิติ การสร้างภาพ และการสื่อสารผ่านสภาพแวดล้อมแบบ Eclipse ในฐานะที่เป็นภาษาโปรแกรม R มีอาร์เรย์ของเครื่องมือการเข้ารหัสและการกำหนดจังหวะ

นักขุดข้อมูลและนักสถิติส่วนใหญ่ใช้ R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เปิดใช้งานการพล็อต การทำกราฟ และการรายงานคุณภาพ นอกจากนี้ คุณสามารถจับคู่กับภาษาต่างๆ เช่น C, C++, Python และ Java หรือรวมเข้ากับ Hadoop และระบบจัดการฐานข้อมูลอื่นๆ

4. Data Lakes

Data Lakes เป็นที่เก็บรวมของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ในระหว่างกระบวนการสะสม คุณสามารถบันทึกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตามที่เป็นอยู่ หรือดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ เพื่อแปลงเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในกรณีหลัง คุณจะต้องใช้แดชบอร์ด การสร้างภาพข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลาจริง ฯลฯ ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสในการรวบรวมการอนุมานทางธุรกิจที่ดีขึ้น

ทุกวันนี้ แพลตฟอร์มและไมโครเซอร์วิสที่เปิดใช้งาน AI ได้รวมเอาความสามารถจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับโครงการ Data Lake ไว้ล่วงหน้า บริษัทวิเคราะห์ข้อมูลยังใช้การเรียนรู้ของเครื่องมากขึ้นในแหล่งข้อมูลใหม่ๆ ของไฟล์บันทึก โซเชียลมีเดีย คลิกสตรีม และอุปกรณ์ Internet of Things (IoT)

องค์กรที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าเหล่านี้สามารถตอบสนองต่อโอกาสต่างๆ ได้ดีขึ้น และพัฒนาการเติบโตของพวกเขาผ่านการมีส่วนร่วมอย่างจริงจังและการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

5. การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นส่วนย่อยของการวิเคราะห์ Big Data ที่คาดการณ์พฤติกรรมและเหตุการณ์ในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลก่อนหน้า มันขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเช่น:

• การเรียนรู้ของเครื่อง
• การสร้างแบบจำลองข้อมูล
• แบบจำลองทางสถิติและคณิตศาสตร์

การกำหนดรูปแบบการทำนายโดยทั่วไปต้องใช้เทคนิคการถดถอยและอัลกอริธึมการจำแนกประเภท บริษัทใดๆ ก็ตามที่ปรับใช้ Big Data เพื่อคาดการณ์แนวโน้มต้องการความแม่นยำในระดับสูง ดังนั้น ผู้เชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์และไอทีจึงต้องรู้วิธีการใช้แบบจำลองดังกล่าวเพื่อสำรวจและค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ต่างๆ เมื่อทำถูกต้องแล้ว ทักษะและผลงานของพวกเขาสามารถลดความเสี่ยงทางธุรกิจได้อย่างมาก

5. Hadoop

Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่จัดเก็บข้อมูลในคลัสเตอร์แบบกระจาย ในการดำเนินการนี้ จะใช้โมเดลการเขียนโปรแกรม MapReduce นี่คือองค์ประกอบสำคัญของ Hadoop ที่คุณควรรู้:

• YARN: ดำเนินงานการจัดการทรัพยากร (เช่น การจัดสรรให้กับแอปพลิเคชันและการจัดกำหนดการงาน)
• MapReduce: อนุญาตให้ประมวลผลข้อมูลบนระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย
• HIVE: ให้ผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญ SQL ทำการวิเคราะห์ข้อมูล
• PIG: อำนวยความสะดวกในการแปลงข้อมูลบน Hadoop ให้เป็นภาษาสคริปต์ระดับสูง
• Flume: นำเข้าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเข้าสู่ระบบไฟล์
• Sqoop: นำเข้าและส่งออกข้อมูลที่มีโครงสร้างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
• ZooKeeper: ช่วยในการจัดการการกำหนดค่าโดยการซิงโครไนซ์บริการแบบกระจายในสภาพแวดล้อม Hadoop
• Oozie: ผูกมัดงานเชิงตรรกะที่แตกต่างกันเพื่อทำงานเฉพาะให้สำเร็จลุล่วง

6. Apache Spark

Spark ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริง เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ต้องรู้สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องการ มีฟีเจอร์ในตัวสำหรับ SQL, แมชชีนเลิร์นนิง, การประมวลผลกราฟ และการวิเคราะห์การสตรีม กรณีการใช้งานบางกรณีรวมถึงระบบตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตและเครื่องมือแนะนำอีคอมเมิร์ซ

นอกจากนี้ยังสามารถรวมเข้ากับ Hadoop ได้อย่างง่ายดายเพื่อดำเนินการอย่างรวดเร็วโดยขึ้นอยู่กับความต้องการทางธุรกิจ เชื่อกันว่า Spark นั้นเร็วกว่า MapReduce ในการประมวลผลข้อมูล ทำให้เป็นที่ชื่นชอบในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก Big Data พวกเขาต้องการโซลูชันที่สามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน ประมวลผล และส่งคืนข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ ความเร่งด่วนและความรวดเร็วของความต้องการได้กระตุ้นความสนใจในเทคโนโลยีเช่น Streaming Analytics ด้วยการเพิ่มขึ้นของ IoT แอปพลิเคชันดังกล่าวคาดว่าจะเติบโตยิ่งขึ้นไปอีก มีความเป็นไปได้ที่ Edge Computing (ระบบที่วิเคราะห์ข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาของการสร้างและลดปริมาณการใช้เครือข่าย) จะเห็นความต้องการที่สูงขึ้นในบริษัทข้อมูลขนาดใหญ่

7. การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะเกี่ยวข้องกับแนวทางการดำเนินการเพื่อผลลัพธ์ที่ต้องการในสถานการณ์ที่กำหนด ตัวอย่างเช่น สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาด เช่น การเกิดขึ้นของผลิตภัณฑ์แนวพรมแดน โดยแนะนำแนวทางปฏิบัติที่เป็นไปได้ วิธีนี้จะเป็นการรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นหนึ่งในเทคโนโลยี Big Data ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในปี 2022 เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีที่เหนือชั้นกว่าการตรวจสอบข้อมูล โดยเน้นที่ความพึงพอใจของลูกค้าและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญสองประการขององค์กรในศตวรรษที่ 21 ใดๆ

8. ฐานข้อมูลในหน่วยความจำ

เป็นสิ่งสำคัญสำหรับวิศวกรข้อมูลในการทำความเข้าใจการออกแบบฐานข้อมูลและสถาปัตยกรรมอย่างละเอียด ที่กล่าวว่าเป็นสิ่งสำคัญเท่าเทียมกันที่จะให้ทันเวลาและลองใช้เทคโนโลยีที่จะเกิดขึ้น ตัวอย่างหนึ่งคือ In-memory Computing (IMC) ซึ่งคอมพิวเตอร์จำนวนมากกระจายอยู่ตามสถานที่ต่างๆ แบ่งปันงานการประมวลผลข้อมูล ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ทันทีและทุกขนาด Gartner ประมาณการว่าแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมจะมีมูลค่าเกิน 15 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปี 2565

เราเห็นแล้วว่าการใช้งาน IMC เฟื่องฟูในภาคการดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และ IoT บริษัทต่างๆ เช่น e-Therapeutics ใช้สำหรับการค้นพบยาที่ขับเคลื่อนด้วยเครือข่าย ใน ขณะที่บริษัทเสื้อผ้าออนไลน์อย่าง Zalando สามารถบรรลุความยืดหยุ่นในการจัดการปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นด้วยความช่วยเหลือของฐานข้อมูลในหน่วยความจำ

9. บล็อคเชน

Blockchain เป็นเทคโนโลยีหลักที่อยู่เบื้องหลัง cryptocurrencies เช่น bitcoin โดยจะรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างเฉพาะในลักษณะที่เมื่อเขียนแล้ว จะไม่สามารถลบหรือเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งส่งผลให้มีระบบนิเวศที่มีความปลอดภัยสูง ซึ่งเหมาะสำหรับการธนาคาร การเงิน หลักทรัพย์และการประกันภัย (BFSI)

นอกเหนือจาก BFSI แล้ว แอปพลิเคชันบล็อกเชนยังได้รับความนิยมในภาคสวัสดิการสังคม เช่น การศึกษาและการดูแลสุขภาพ ดังนั้น ผู้เชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์ที่มีความรู้ขั้นสูงเกี่ยวกับเทคโนโลยีฐานข้อมูลจึงมีตัวเลือกมากมายให้เลือก

ด้วยเหตุนี้ เราจึงได้สรุปให้คุณทราบเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน Big Data ชั้นนำที่ควรพิจารณาในปี 2022 ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน ขอบเขตในอนาคตจึงดูกว้างขวางและมีแนวโน้มที่ดี

ให้เราเข้าใจว่าการศึกษาระดับอุดมศึกษาเฉพาะทางสามารถช่วยคุณในการทำเครื่องหมายในด้านนี้ได้อย่างไร

จะเพิ่มทักษะใน Big Data ได้อย่างไร?

โครงการ Executive PG ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ใน Big Data โดย IIIT-Bangalore และ upGrad นำเสนอความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านใน Big Data เพื่อเตรียมผู้นำรุ่นต่อไปในอุตสาหกรรมไอทีทั่วโลก

หลักสูตร 13 เดือนนี้จัดทำในรูปแบบออนไลน์ ซึ่งให้ความยืดหยุ่นที่จำเป็นอย่างมากแก่ผู้ทำงานมืออาชีพ อำนวยความสะดวกในการสนับสนุนอาชีพผ่านงานแสดงสินค้า การสัมภาษณ์จำลอง และการให้คำปรึกษาในอุตสาหกรรม คุณจะได้รับสิทธิพิเศษในการเข้าถึงคำถามสัมภาษณ์จากนายหน้าชั้นนำ เช่น Amazon, Google และ Microsoft คุณยังสามารถรับการรับรองเพิ่มเติมใน Data Science, Data Structures และ Algorithms ข้อมูลประจำตัวเหล่านี้แสดงทักษะของคุณต่อผู้ว่าจ้างในอนาคต

ตัวเลือกการศึกษา เช่น ตัวเลือกที่อธิบายไว้ข้างต้น ได้รับการชื่นชมอย่างสูงจากผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีระดับเริ่มต้น ผู้เขียนโค้ด ผู้จัดการโครงการ นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ล้วนได้รับประโยชน์จากประสบการณ์การเรียนรู้เชิงปฏิบัติและเชิงอุตสาหกรรม

เราหวังว่าบล็อกนี้จะทำให้คุณคุ้นเคยกับเทคโนโลยี Big Data ที่สำคัญของปี 2022

และกระตุ้นให้คุณวางแผนเส้นทางอาชีพของคุณด้วยมุมมองใหม่!

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad