บริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: เปิดเผยความลับสู่ความสำเร็จ

ข้อมูลถือเป็นทรัพยากรที่สำคัญและมีคุณค่าที่สุดอย่างหนึ่งขององค์กรอย่างไม่ต้องสงสัย สิ่งใดก็ตามที่ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์จะถือเป็นข้อมูล มูลค่าของข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องอันเป็นผลจากการพัฒนาอย่างรวดเร็วของโลกและการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ด้วยตระหนักถึงผลกระทบและความสำคัญของข้อมูล หลายองค์กรจึงลงทุนเงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อจัดเก็บและปกป้องข้อมูลจากภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนั้น ความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันทั่วโลกส่งผลให้ศูนย์ข้อมูลและศูนย์ข้อมูลเฉพาะทางเพิ่มขึ้น หัวข้อว่าทำไมและอย่างไรข้อมูลสำคัญต่อองค์กรจึงถูกหยิบยกขึ้นมา และบล็อกนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อตอบคำถามดังกล่าว

• ปัจจุบันมีข้อมูลประมาณ 44 เซ็ตตะไบต์ในจักรวาลดิจิทัล และคาดว่าจำนวนนี้จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
• การวิจัยและการสำรวจจำนวนมากแสดงให้เห็นว่า 94% ของบริษัทต่างๆ เชื่อว่าข้อมูลและการวิเคราะห์จะมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงานและการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของบริษัทของตน
• องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคมีโอกาสสูงกว่าในการได้รับลูกค้าใหม่ถึง 23 เท่า และโอกาสในการรักษาลูกค้าเหล่านั้นไว้สูงกว่าถึง 6 เท่า
• มีข้อดีหลายประการในการดำเนินโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ได้รับการปรับปรุง (69%) เพิ่มการควบคุมกระบวนการปฏิบัติงาน (54%) และความรู้ของผู้บริโภคที่ดีขึ้น (52%)Noe#24kmk12345

ข้อเท็จจริงและตัวเลขข้างต้นได้กำหนดสาระสำคัญและความสำคัญของข้อมูลในโลกดิจิทัลในปัจจุบันอย่างชัดเจน ตอนนี้ให้เราทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไรเพื่อรักษาความรู้ของเรา

ทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

กระบวนการที่ท้าทายในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อค้นหาข้อมูลที่อาจช่วยเหลือธุรกิจในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการดำเนินงานของตน เช่น รูปแบบที่ซ่อนอยู่ ความสัมพันธ์ แนวโน้มของตลาด และความต้องการของลูกค้า เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ องค์กรสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกใหม่โดยใช้เทคโนโลยีและกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล คำถามพื้นฐานเกี่ยวกับผลการดำเนินงานและการดำเนินธุรกิจได้รับการแก้ไขโดยการสอบถามระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) การวิเคราะห์ขั้นสูง ซึ่งรวมถึงแง่มุมต่างๆ เช่น โมเดลการคาดการณ์ อัลกอริธึมทางสถิติ และการวิเคราะห์แบบ What-if ที่ขับเคลื่อนโดยระบบการวิเคราะห์ เป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ Big Data

ความสำคัญของบริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

บริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลเพื่อค้นหาพื้นที่สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับปรุง ในทุกภาคส่วนองค์กร การปรับปรุงประสิทธิภาพส่งผลให้การดำเนินงานโดยรวมมีความชาญฉลาดมากขึ้น มีผลกำไรมากขึ้น และลูกค้ามีความสุข การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยธุรกิจในการลดต้นทุนและการสร้างสินค้าและบริการที่เหนือกว่าและมุ่งเน้นลูกค้าเป็นหลัก

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยปรับปรุงวิธีการดำเนินงานของสังคมของเรา การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการติดตามและวิเคราะห์บันทึกผู้ป่วยแต่ละราย ตลอดจนการติดตามผลลัพธ์ในระดับโลก ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้กระทรวงสาธารณสุขในรัฐบาลของแต่ละประเทศตัดสินใจวิธีจัดการกับการฉีดวัคซีนระหว่างการระบาดใหญ่ของโควิด-19 และคิดกลยุทธ์ในการป้องกันการระบาดใหญ่ในอนาคต

ข้อดีและประโยชน์ของบริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพโดยรวม

เครื่องมือต่างๆ ของบริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างมาก เทคโนโลยี Big Data เชื่อมต่อกับลูกค้าและรวบรวมความคิดเห็นเชิงลึกเพื่อรวบรวมข้อมูลลูกค้าที่มีประโยชน์จำนวนมาก รสนิยม รูปแบบการซื้อ และข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ของลูกค้าสามารถดึงออกมาจากข้อมูลนี้ผ่านการวิเคราะห์และการตีความ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนาสินค้าและบริการที่ปรับแต่งตามความต้องการได้ Big Data Analytics สามารถค้นหาและตรวจสอบแนวโน้มของตลาดล่าสุด ทำให้คุณได้เปรียบเหนือคู่แข่ง บริการเหล่านี้มีความสามารถในการทำให้ขั้นตอนและกระบวนการที่ซ้ำกันเป็นอัตโนมัติ ช่วยลดเวลาสำคัญของพนักงานที่เป็นมนุษย์ในกระบวนการดังกล่าว

เพิ่มรายได้ในขณะที่รักษาผู้บริโภคที่ภักดี

การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในเป้าหมายหลักของบริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รอยเท้าทางดิจิทัลของลูกค้าจะแสดงให้เห็นมากมายเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อ ความชอบ ความต้องการ และอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลผู้บริโภคนี้ คุณสามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าประเภทต่างๆ โดยเฉพาะได้ บริษัทจะดึงดูดลูกค้าจำนวนมากขึ้นตามความเป็นส่วนตัวมากขึ้น ความภักดีของลูกค้าได้รับการสนับสนุนจากการปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคลและสินค้าและบริการคุณภาพสูง ลูกค้าจะกลับมาหาคุณครั้งแล้วครั้งเล่าหากคุณจัดหาผลิตภัณฑ์ที่มีความสามารถสูงสุดในราคาที่ยุติธรรมและแข่งขันได้ ตลอดจนเสนอคุณสมบัติหรือส่วนลดเฉพาะบุคคล

ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจดีขึ้น

การวิเคราะห์และเทคโนโลยี Big Data มีความสามารถสูงในการขุดฐานข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถเปลี่ยนให้เป็นแผนและกลยุทธ์ที่เป็นประโยชน์ของบริษัทได้ เนื่องจากนวัตกรรมขึ้นอยู่กับการรับรู้เหล่านี้ บริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จึงสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจของคุณ ความรู้ที่คุณได้รับสามารถนำไปใช้ในการปรับกลยุทธ์องค์กร การสร้างสินค้าและบริการใหม่ (ที่สามารถแก้ไขปัญหาของลูกค้าโดยเฉพาะ) เพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพของพนักงาน และพัฒนาวิธีการใหม่ๆ ในการเข้าถึงแบรนด์ นอกจากนั้น แนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่รวบรวมจากข้อมูลสามารถให้ข้อมูลอันมีคุณค่าที่สามารถนำมาใช้ในการกำหนดกลยุทธ์ที่ปรับให้เหมาะสมและมุ่งเน้นธุรกิจเป็นศูนย์กลางมากขึ้น

เพิ่มการมุ่งเน้นด้านสิ่งแวดล้อมในท้องถิ่น

นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบริษัทขนาดเล็กที่ให้บริการผู้บริโภคในบริเวณใกล้เคียง แม้ว่าบริษัทของคุณจะดำเนินกิจการในสภาพแวดล้อมที่จำกัด การทำความเข้าใจคู่แข่งของคุณเป็นสิ่งสำคัญ สามารถสแกนและวิเคราะห์ตลาดท้องถิ่นได้โดยใช้เทคนิคข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้คุณเห็นแนวโน้มระดับภูมิภาคที่เกี่ยวข้องกับผู้ขายและลูกค้า ด้วยการนำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการที่ปรับแต่งได้สูงในตลาดท้องถิ่นเฉพาะของคุณ คุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน

การดำเนินธุรกิจที่คล่องตัว

การใช้บริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถปรับปรุงกิจกรรมทางธุรกิจทุกประเภทได้ ช่วยในการปรับขั้นตอนขององค์กรให้เหมาะสมเพื่อประหยัดต้นทุน เพิ่มผลผลิต และปรับปรุงความสุขของลูกค้า การบริหารทรัพยากรบุคคลและการจ้างงานอาจดีขึ้นทั้งคู่ องค์กรอาจลดความสูญเสียทางการเงินและหลีกเลี่ยงอันตรายที่อาจเกิดขึ้นกับการดำเนินงานของตนโดยปรับปรุงการตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการความเสี่ยง และการวางแผนความปลอดภัยทางไซเบอร์ การปรับปรุงกระบวนการทางกายภาพเป็นหนึ่งในการใช้งานที่น่าสนใจและเกิดผลมากที่สุดของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างกำหนดการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อลดต้นทุนการซ่อมแซมและการหยุดทำงานของระบบและอุปกรณ์ที่สำคัญ

กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การตรวจจับการฉ้อโกง

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ระบุการฉ้อโกงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ธุรกิจสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับธุรกรรมและกิจกรรมของลูกค้าผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อระบุรูปแบบหรือความผิดปกติที่อาจชี้ให้เห็นถึงกิจกรรมการฉ้อโกง ระบบการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งที่สามารถรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการตรวจจับการฉ้อโกง เพื่อที่จะเปิดเผยสถานการณ์การฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น พวกเขายังต้องตรวจสอบข้อมูลโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานแบบอัตโนมัติ

การไหลเวียนของสินค้าและบริการที่มีประสิทธิภาพและราบรื่นรับประกันโดยห่วงโซ่อุปทานที่ได้รับการปรับปรุงอย่างดี ด้วยการรวบรวม ประเมิน และดำเนินการกับสถิติห่วงโซ่อุปทานจำนวนมาก การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้ ธุรกิจสามารถระบุการขนส่ง การจัดการสินค้าคงคลัง และการประมวลผลคำสั่งซื้อในห่วงโซ่อุปทานของตนที่ต้องการการปรับปรุงโดยการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยบริษัทต่างๆ ในการค้นหาสาเหตุที่แท้จริงของความล่าช้าในการจัดส่ง และแนะนำเส้นทางอื่นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อาจช่วยองค์กรในการคาดการณ์ความต้องการและการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการในอนาคตได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลก่อนหน้าเกี่ยวกับแนวโน้มความต้องการ พฤติกรรมผู้บริโภค และสภาวะตลาด

การตรวจสอบความปลอดภัยเครือข่าย

สิ่งสำคัญที่สุดประการหนึ่งในการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายคือการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ ด้วยการประเมินข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมเครือข่ายและระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยธุรกิจในการปกป้องเครือข่ายของตนได้ดียิ่งขึ้น ธุรกิจสามารถค้นหาปัญหาได้เนื่องจากอัลกอริธึมที่ล้ำสมัยและวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถรวบรวม วิเคราะห์ และมองเห็นแนวโน้มของข้อมูลบันทึก การรับส่งข้อมูลเครือข่าย และพฤติกรรมของผู้ใช้ สิ่งนี้ทำให้ธุรกิจสามารถหลีกเลี่ยงการโจมตีทางไซเบอร์ก่อนที่จะก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรง ธุรกิจอาจปกป้องความปลอดภัยของทรัพย์สินอันมีค่าของพวกเขาและป้องกันการแฮ็กโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อปรับปรุงสถานะความปลอดภัยของพวกเขา

การวินิจฉัยการดูแลสุขภาพและการวางแผนการรักษา

การวินิจฉัยและการวางแผนการรักษาในการดูแลสุขภาพได้รับการเปลี่ยนแปลงโดยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพสามารถสร้างแผนการรักษาเฉพาะบุคคลและระบบวินิจฉัยอัตโนมัติโดยการประเมินข้อมูลผู้ป่วยและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย นอกจากนี้ยังสามารถตรวจสอบสุขภาพของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคโนโลยีที่สวมใส่ได้ ขั้นตอนการดูแลสุขภาพสามารถทำให้เป็นอัตโนมัติและคล่องตัวได้โดยการบูรณาการเทคโนโลยี เช่น ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังสามารถช่วยเหลือผู้ปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพในการปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย และลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการประเมินหรือการรักษาที่ไม่ดี พวกเขาสามารถสร้างโปรแกรมการรักษาเฉพาะรายที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลผู้ป่วย สิ่งนี้สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและลดโอกาสที่การกลับเข้ารับการรักษาซ้ำในโรงพยาบาลซึ่งมีราคาแพง

ห่อ

ดังที่เราสรุปได้จากบล็อก ข้อมูลถือเป็นทรัพย์สินหลักประการหนึ่งสำหรับองค์กรต่างๆ ทั่วโลก เทคโนโลยีและแนวทางสมัยใหม่มีความจำเป็นเนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งกำหนดโดยความเร็ว ความหลากหลาย และความซับซ้อน การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ และการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรที่สำคัญสำหรับการจัดการสภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ ข้อดีของการดึงข้อมูลนั้นมีมากมาย ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะเปลี่ยนแนวทางเชิงกลยุทธ์ของบริษัทต่างๆ โดยการปรับปรุงความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า ตลอดจนประสิทธิภาพและประสิทธิภาพ นอกจากนี้ อิทธิพลของการวิเคราะห์ข้อมูลต่อการตัดสินใจในภาครัฐ การดูแลสุขภาพ และอุตสาหกรรมอื่นๆ ที่หลากหลายนั้นอยู่นอกเหนือขอบเขตขององค์กร

การวิเคราะห์ Big Data แสดงให้เห็นถึงความสามารถในหลากหลายสาขา มีผลกระทบอย่างมากต่อทุกสิ่งตั้งแต่การตรวจจับแนวโน้มการฉ้อโกงอย่างรวดเร็วไปจนถึงการปรับปรุงห่วงโซ่อุปทาน การเพิ่มความปลอดภัยของเครือข่าย และการเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถประมวลผลและใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งเปลี่ยนแปลงเกมและช่วยให้ธุรกิจและภาคส่วนต่างๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้น ดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และประสบความสำเร็จในที่สุด การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์สำหรับสังคมยุคใหม่ นำมาซึ่งยุคใหม่ของนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการแก้ปัญหา มันไม่ใช่แค่เครื่องมือเท่านั้น

อ่านเพิ่มเติม: บริษัท 86% หันไปหาบริษัทวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่ 1 การวิเคราะห์ Big Data 4 ประเภทที่แตกต่างกันมีอะไรบ้าง

คำตอบ:

การวิเคราะห์การวินิจฉัย

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดประเภทหนึ่งที่คุณอาจใช้ในการตรวจสอบข้อมูลและเนื้อหาก็คือการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย คุณสามารถตอบคำถามว่า “เหตุใดจึงเกิดขึ้น?” ด้วยการวิเคราะห์แบบนี้โดยใช้ความรู้ที่คุณรวบรวม ดังนั้น คุณอาจเข้าใจสาเหตุของพฤติกรรมและเหตุการณ์เฉพาะที่เกี่ยวข้องกับบริษัทที่คุณทำงานด้วย ลูกค้า พนักงาน สินค้า และอื่นๆ ของพวกเขาโดยการศึกษาข้อมูล

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์ประเภทหนึ่งที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่ธุรกิจใช้เพื่อติดตามแนวโน้มปัจจุบันและประสิทธิภาพการดำเนินงานคือการวิเคราะห์เชิงพรรณนา นี่เป็นหนึ่งในขั้นตอนเริ่มต้นของการวิเคราะห์ข้อมูลดิบ โดยให้ข้อความเกี่ยวกับตัวอย่างและการวัดผ่านการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ขั้นพื้นฐาน การวิเคราะห์ประเภทอื่นๆ สามารถใช้เพื่อค้นหาเพิ่มเติมเกี่ยวกับสาเหตุของแนวโน้มที่คุณค้นพบด้วยการวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดใช้การจำลองและวิธีการมากมายเพื่อค้นหาแนวคิดในการปรับปรุงขั้นตอนการปฏิบัติงานของบริษัท โดยอิงจากผลการวิจัยจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและเชิงคาดการณ์ โดยให้คำแนะนำสำหรับการดำเนินการขั้นต่อไปที่ดีที่สุดของบริษัทโดยพิจารณาจากข้อมูลเชิงลึก

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ตามชื่อที่บ่งบอก จุดเน้นของการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้คือการสร้างการคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึก ใช้เทคนิคและแบบจำลองการคาดการณ์ที่ซับซ้อนที่หลากหลาย รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

Q2 อะไรคือตัวอย่างของข้อมูลขนาดใหญ่?

คำตอบ: ข้อมูลขนาดใหญ่ได้มาจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย รวมถึงฐานข้อมูลลูกค้า ระบบประมวลผลธุรกรรม เอกสาร อีเมล เวชระเบียน บันทึกการคลิกสตรีมบนอินเทอร์เน็ต แอพมือถือ และโซเชียลเน็ตเวิร์กนอกจากนี้ยังรวมถึงข้อมูลที่ผลิตโดยเครื่องจักร เช่น ไฟล์บันทึกของเครือข่ายและเซิร์ฟเวอร์ รวมถึงข้อมูลจากเซ็นเซอร์บนเครื่องจักรอุตสาหกรรม อุปกรณ์อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ และเครื่องจักรการผลิต สภาพแวดล้อมของ Big Data มักประกอบด้วยข้อมูลภายนอกเกี่ยวกับผู้บริโภค ตลาดการเงิน สภาพอากาศและการจราจร ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ และอื่นๆ นอกเหนือจากข้อมูลจากระบบภายใน แอปพลิเคชัน Big Data มักใช้ข้อมูลสตรีมมิ่งที่ได้รับการประมวลผลและรวบรวมอย่างต่อเนื่อง รวมถึงรูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียง

คำถามที่ 3 Big Data ถูกจัดเก็บและประมวลผลอย่างไร

คำตอบ: Data Lake มักใช้ในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่แม้ว่า Data Lake จะสามารถรองรับข้อมูลได้หลากหลายประเภทและมักจะอิงตามคลัสเตอร์ Hadoop, บริการพื้นที่จัดเก็บออบเจ็กต์บนคลาวด์, ฐานข้อมูล NoSQL หรือแพลตฟอร์ม Big Data อื่นๆ แต่คลังข้อมูลมักถูกสร้างขึ้นบนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และเก็บเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น Data Lake ส่วนกลางอาจใช้ร่วมกับแพลตฟอร์มอื่นๆ เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือคลังข้อมูล ในสภาพแวดล้อม Big Data จำนวนมาก ซึ่งผสมผสานหลายระบบในการออกแบบแบบกระจาย สำหรับความต้องการด้านการวิเคราะห์เฉพาะ ข้อมูลในระบบบิ๊กดาต้าอาจถูกปล่อยให้อยู่ในสถานะที่ยังไม่ประมวลผล จากนั้นจึงกรองและจัดโครงสร้างในภายหลัง ในกรณีอื่นๆ จะมีการประมวลผลล่วงหน้าโดยใช้ซอฟต์แวร์สำหรับการเตรียมข้อมูลและการขุดเพื่อให้พร้อมสำหรับแอปพลิเคชันที่ดำเนินการเป็นประจำ