การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: เหตุใดจึงสำคัญ

ข้อมูลจำนวนมากได้รับการวิเคราะห์โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ ที่ยังไม่ได้ค้นพบ ด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบัน คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กระบวนการนี้อาจใช้เวลานานกว่าและมีประสิทธิภาพน้อยกว่าด้วยเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจทั่วไป

ทรัพยากรที่สำคัญที่สุดของบริษัทคือข้อมูล ข้อมูลตื่นอยู่เสมอ ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุก ๆ วินาทีจากเว็บไซต์ โทรศัพท์ เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์อื่น ๆ ทั้งหมด ไม่ว่าข้อมูลจะมีประโยชน์หรือไม่ก็ตาม โดยทั่วไปเราจะเก็บรักษาไว้เพื่อใช้ในภายหลัง เราผลิตข้อมูลมากกว่า 2.5 quintillion bytes ในแต่ละวัน หากเราดูที่สถิติ แม้ว่าจะมีปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่มากมายในกรณีนี้ แต่ธุรกิจต่างๆ ได้ค้นพบว่าความสำเร็จมาจากการทำความเข้าใจวิธีการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

การพัฒนาและประวัติของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

แนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่มีมาระยะหนึ่งแล้ว และปัจจุบันบริษัทส่วนใหญ่ตระหนักว่าด้วยการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่เข้าสู่การดำเนินงาน (อาจแบบเรียลไทม์) พวกเขาสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อดึงคุณค่าที่สำคัญจากมัน เมื่อใช้วิธีการขั้นสูงเช่นปัญญาประดิษฐ์ นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่ง แต่แม้กระทั่งในทศวรรษ 1950 นานมาแล้วก่อนที่จะมีการบัญญัติคำว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" บริษัทต่างๆ ก็ใช้การวิเคราะห์ขั้นพื้นฐาน (โดยพื้นฐานแล้ว การดูตัวเลขในสเปรดชีตด้วยตนเอง) เพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึก

ความเร็วและประสิทธิภาพเป็นข้อดีหลักสองประการของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ธุรกิจต่างๆ ใช้ในการรวบรวมข้อมูล ดำเนินการวิเคราะห์ และเปิดเผยความรู้ที่อาจนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจในอนาคตเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทต่างๆ สามารถรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตัดสินใจเลือกได้อย่างรวดเร็วและมีความรู้ที่ยอดเยี่ยมมากขึ้น องค์กรมีความได้เปรียบในการแข่งขันที่ไม่เคยมีมาก่อนโดยสามารถดำเนินการได้รวดเร็วขึ้นในขณะที่ยังคงความคล่องตัวไว้

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: เหตุใดจึงมีความสำคัญ

องค์กรอาจควบคุมข้อมูลของตนและใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาโอกาสใหม่ๆ ส่งผลให้บริษัทตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดขึ้น มีการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีผลกำไรมากขึ้น และลูกค้ามีความสุขมากขึ้น ธุรกิจที่รวมข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนจะได้รับประโยชน์ในหลากหลายวิธี ได้แก่:

1. ต้นทุนต่ำ: เมื่อพูดถึงค่าใช้จ่ายในการเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล เทคโนโลยีบิ๊กดาต้า เช่น การวิเคราะห์บนคลาวด์สามารถลดค่าใช้จ่ายได้อย่างมาก (เช่น Data Lake) นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ค้นหาวิธีการดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
2. การตัดสินใจที่รวดเร็วและดียิ่งขึ้น : ธุรกิจสามารถประเมินข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและมีความรู้ เนื่องจากความเร็วของการวิเคราะห์ในหน่วยความจำและความสามารถในการตรวจสอบแหล่งข้อมูลใหม่ เช่น การสตรีมข้อมูลจาก IoT
3. การสร้างและส่งเสริมสินค้าและบริการที่สด ใหม่ ธุรกิจอาจมอบสิ่งที่ลูกค้าต้องการในเวลาที่พวกเขาต้องการโดยใช้การวิเคราะห์เพื่อกำหนดความต้องการและระดับความพึงพอใจ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ มีโอกาสสร้างสินค้าใหม่ๆ ที่ล้ำสมัยซึ่งตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนไปของลูกค้า

Big Data & Smart Analytics ทำงานอย่างไร?

เทคโนโลยีที่สำคัญ

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ครอบคลุมเทคโนโลยีที่หลากหลาย แน่นอนว่าข้อมูลขนาดใหญ่สามารถได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูง แต่ในทางปฏิบัติ เทคโนโลยีที่หลากหลายมารวมกันเพื่อเพิ่มมูลค่าสูงสุดให้กับข้อมูลของคุณ ตัวเลขสำคัญอยู่ด้านล่าง:

คลาวด์คอมพิวติ้ง

คลาวด์คอมพิวติ้งซึ่งเป็นรูปแบบการจัดส่งแบบสมัครสมาชิก นำเสนอความสามารถในการปรับขนาด การจัดส่งที่รวดเร็ว และประสิทธิภาพด้านไอทีที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประสบความสำเร็จ องค์กรทุกขนาดพบว่าสิ่งนี้น่าสนใจเนื่องจากช่วยขจัดอุปสรรคทั้งในทางปฏิบัติและงบประมาณในการรวมข้อกำหนดด้านไอทีเข้ากับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป

การจัดการข้อมูล

ก่อนที่จะประเมินได้สำเร็จ ข้อมูลจะต้องมีคุณภาพสูงและได้รับการควบคุมอย่างดี สิ่งสำคัญคือต้องมีขั้นตอนที่ทำซ้ำได้เพื่อสร้างและรักษามาตรฐานสำหรับคุณภาพของข้อมูล เนื่องจากข้อมูลเข้าและออกจากองค์กรอย่างต่อเนื่อง เมื่อข้อมูลมีความน่าเชื่อถือแล้ว บริษัทต่างๆ ควรจัดตั้งโปรแกรมการจัดการข้อมูลหลักเพื่อนำทั้งบริษัทมารวมกัน

การทำเหมืองข้อมูล

เทคโนโลยีประเภทนี้เป็นที่รู้จักในการช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ในการค้นหารูปแบบท่ามกลางข้อมูล ข้อมูลนี้ยังใช้สำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตอบคำถามและคำถามทางธุรกิจที่ซับซ้อน ซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลยังช่วยเปลี่ยนผ่านความวุ่นวายและสัญญาณรบกวนซ้ำๆ ของข้อมูล เน้นข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และใช้ข้อมูลเดียวกันเพื่อประเมินผลลัพธ์ พวกเขายังเร่งความเร็วของการตัดสินใจอย่างรอบรู้

การจัดเก็บข้อมูล

เทคโนโลยีนี้รวมถึง Data Lake และ Data Warehouse เพื่อให้ผู้ใช้ทางธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลได้ตามต้องการ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องสามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลทั้งที่มีการจัดระเบียบและไม่มีโครงสร้าง Data Lake ดูดซับข้อมูลดิบจำนวนมากที่ยังไม่ได้ประมวลผลอย่างรวดเร็วในรูปแบบดั้งเดิม เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เสียง การสตรีมเสียง และเนื้อหารูปภาพจากโซเชียลมีเดีย ในฐานข้อมูลกลาง คลังข้อมูลเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมาก ธุรกิจจำนวนมากใช้ทั้งเทคนิคการจัดเก็บที่เสริมกัน

ในการวิเคราะห์หน่วยความจำ

คุณสามารถดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากข้อมูลของคุณได้อย่างรวดเร็วโดยการตรวจสอบในหน่วยความจำระบบแทนที่จะตรวจสอบจากฮาร์ดไดรฟ์ของคุณ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ มีความคล่องตัวและตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถเรียกใช้สถานการณ์การวิเคราะห์แบบวนซ้ำและเชิงโต้ตอบได้ เทคโนโลยีนี้สามารถลบการเตรียมข้อมูลและเวลาในการประมวลผลเชิงวิเคราะห์เพื่อทดสอบสถานการณ์ใหม่และสร้างแบบจำลอง

การเรียนรู้ของเครื่อง

ขณะนี้สามารถสร้างแบบจำลองได้อย่างรวดเร็วและอัตโนมัติที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมากขึ้น และให้คำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น — แม้จะมีขนาดใหญ่มากก็ตาม การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยเฉพาะของ AI ที่สอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ การสร้างแบบจำลองที่แม่นยำทำให้บริษัทมีโอกาสมากขึ้นในการระบุความเป็นไปได้ที่มีกำไรหรือป้องกันภัยคุกคามที่ไม่สามารถระบุได้

อ่านเพิ่มเติม: การเอาท์ซอร์สการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: ปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจของคุณด้วย Analytics

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ข้อมูล อัลกอริธึมทางสถิติ และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องล้วนถูกใช้โดยเทคโนโลยีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคำนวณความเป็นไปได้ของเหตุการณ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีต ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อให้องค์กรต่างๆ มั่นใจได้มากขึ้นว่าพวกเขากำลังตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีที่สุดและเป็นไปได้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มักใช้ในด้านการตรวจจับการฉ้อโกง ความเสี่ยง การดำเนินงาน และการตลาด

บทสรุป

บริษัทต่างๆ ได้เริ่มได้รับมูลค่าเชิงพาณิชย์จากข้อมูลในระบบเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของเราแล้ว ด้วยการแนะนำของ Internet of Things การวิเคราะห์ที่ดีขึ้นและการเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้นทำให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสทางข้อมูลขนาดใหญ่ได้ โซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยธุรกิจในการปรับปรุงการรับรู้สถานการณ์ ตัดสินใจอย่างชาญฉลาด และเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน

เรียกร้องให้ดำเนินการ !