การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ – มันคืออะไร มีความสำคัญอย่างไร และจะนำไปใช้ในธุรกิจได้อย่างไร

การประสบความสำเร็จในยุคดิจิทัลในปัจจุบันนั้นเป็นเรื่องยาก ผู้นำธุรกิจต้องตระหนักถึงตลาดของตนอย่างมาก - เกี่ยวกับอุตสาหกรรม ความต้องการของลูกค้า และการหยุดชะงักและผลประโยชน์ของตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา วิธีเดียวที่จะอยู่เหนือเหตุการณ์เหล่านี้ได้ก็คือการ รวมตัวของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาด ใหญ่

ด้วยการนำเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่มาใช้เพิ่มขึ้น เช่น Machine Learning, Artificial Intelligence และ Intelligent Automation ธุรกิจต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้เริ่มทำการทดลองกับแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หลายตัว

ในการ สำรวจที่จัดทำโดย NewVantage Partners เมื่อปลายปี พ.ศ. 2564 พบว่า 91.7% ของผู้บริหารด้านไอทีและธุรกิจกล่าวว่าพวกเขากำลังเติบโตข้อมูลขนาดใหญ่และการลงทุนด้าน AI ในขณะที่ 92.1% รายงานว่าพวกเขากำลังได้รับผลลัพธ์ทางธุรกิจจำนวนมากจากเทคโนโลยีเหล่านี้ . เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของสถิติเหล่านี้ จำเป็นต้องใช้เทคนิคการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าที่ดีที่สุด

ในบทความนี้ เราจะพิจารณาพื้นฐานของการเริ่มต้นใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในธุรกิจของคุณ อย่างไรก็ตาม ก่อนหน้านั้น เราจะพิจารณาว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญสำหรับธุรกิจของคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกระบวนการในการค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลดิบจำนวนมาก โดยมีจุดประสงค์ในการตัดสินใจทางธุรกิจโดยใช้ข้อมูลสำรอง ด้วยการไหลเข้าของข้อมูลอย่างต่อเนื่องจากจุดสัมผัสต่างๆ เช่น อุปกรณ์อัจฉริยะ การใช้งานเว็บ และการโต้ตอบกับลูกค้า เป็นต้น วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่จึงสามารถใช้ข้อมูลดังกล่าวและแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญได้

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก ทั้งสามประเภทมีความสำคัญไม่เพียงแต่ในการทำความเข้าใจว่าบิ๊กดาต้าทำงานอย่างไร แต่ยังรวมถึงการเริ่มใช้เทคโนโลยีในธุรกิจด้วย ต่อไปนี้คือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามประเภท

ข้อมูลที่มี โครงสร้าง – ชุดข้อมูลเหล่านี้ได้รับการจัดระเบียบด้วยมิติที่กำหนดไว้ตามพารามิเตอร์ของชุด ตัวเลขเหล่านี้เป็นตัวเลขที่จับต้องได้ซึ่งทำให้สถาปัตยกรรมสามารถจัดเรียงและรวบรวมข้อมูลได้ง่าย

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง – ข้อมูล ใดๆ ที่มาพร้อมกับโมเดลหรือโครงสร้างที่ไม่คุ้นเคยจะถูกจัดประเภทเป็นชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้ทำได้ยาก เนื่องจากไม่มีความจำเพาะในโครงสร้างและรูปแบบ

ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง – ชนิดข้อมูลนี้เป็นการผสมผสานระหว่างชนิดข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เป็นรายการที่ไม่ได้รับการจัดประเภทเป็นที่เก็บเฉพาะใด ๆ แต่ประกอบด้วยแท็กที่สำคัญหรือข้อมูลที่แยกความแตกต่างขององค์ประกอบภายในชุดข้อมูล

องค์ประกอบสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่

เทคโนโลยีหมุนรอบการทำงานและส่วนประกอบหลายอย่างตั้งแต่:

สถาปัตยกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ – คลังข้อมูลแบบดั้งเดิมรวมอยู่ในสถาปัตยกรรมข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ ธุรกิจต่างๆ ยังใช้ data lake ที่จัดเก็บชุดข้อมูลหลายชุดในรูปแบบเนทีฟ และมักจะสร้างขึ้นจากเทคโนโลยีการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า เช่น ฐานข้อมูล Hadoop, Spark และ NoSQL

การวิเคราะห์บิ๊กดาต้า – โดยปกติแล้วสถาปัตยกรรมบิ๊กดาต้าจะถูกนำไปใช้สำหรับแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตั้งแต่การรายงานไปจนถึงการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การค้นหาความผิดปกติ โดยเฉพาะแมชชีนเลิร์นนิงได้รับประโยชน์จากการมีอยู่ของข้อมูลขนาดใหญ่ในการค้นหารูปแบบที่กำหนดแผนภูมิธุรกิจ

การรวมข้อมูลขนาดใหญ่ – มีการใช้เทคนิคการบูรณาการหลายอย่างในข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับขั้นตอนการวิเคราะห์ เช่น การค้นหาข้อมูล การล้างข้อมูล และการตรวจสอบความถูกต้อง องค์ประกอบนี้สำคัญมากในการกำหนดความสำเร็จของโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

[ อ่านเพิ่มเติม : การรวมข้อมูลคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญต่อธุรกิจของคุณ ]

การกำกับดูแลข้อมูลขนาดใหญ่ – จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้แน่ใจว่าการรวบรวมข้อมูลมีความสอดคล้องและสอดคล้องกับมาตรฐานข้อมูลและระเบียบข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ แนวทางการจัดการคุณภาพข้อมูลจะถูกรวมไว้ในทุกขั้นตอนของการบูรณาการบิ๊กดาต้า

ตอนนี้เราได้จัดการพื้นฐานของสิ่งที่เป็นข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว ให้เราดูที่ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับธุรกิจของคุณ

ข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงทั้งบริษัทที่จัดตั้งขึ้นและสตาร์ทอัพ สำหรับอดีต มันช่วยให้เข้าใจถึงชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล อย่างหลัง จะช่วยด้วยการส่งเสริมความคล่องตัวและความสามารถในการตัดสินใจที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางอย่างรวดเร็ว

เข้าใจลูกค้า

แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ได้เห็นภาพที่สมบูรณ์ของลูกค้า อะไรทำให้พวกเขาดำเนินการ ผลิตภัณฑ์ประเภทใดที่พวกเขาซื้อ และเมื่อใด พวกเขามีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจอย่างไร และทำไมพวกเขาถึงเลือกบริษัท/ผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ

ด้วยชุดเทคนิคการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าที่เหมาะสม ธุรกิจต่างๆ สามารถรวบรวมข้อมูลจากข้อมูลภายใน โซเชียลมีเดีย ข้อมูลสาธารณะ และบันทึกของเบราว์เซอร์ ซึ่งเป็นการผสมผสานที่ให้มุมมองจากภายในสู่ความคาดหวังของลูกค้า

หาเทรนด์

การระบุและติดตามรูปแบบและพฤติกรรมเป็นข้อดีอีกชุดหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ โดยจะบอกธุรกิจว่าการเติบโตของพวกเขาไปในทิศทางใด ความต้องการผลิตภัณฑ์ของพวกเขาคืออะไร และมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป เทคโนโลยีขจัด "สัญชาตญาณ" ออกจากการคาดการณ์เกี่ยวกับแนวโน้ม

เครื่องมือบิ๊กดาต้าได้รับการออกแบบมาเพื่อเปรียบเทียบแนวโน้มจากโซเชียลมีเดียและชุดสื่อแบบดั้งเดิม รูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า ในทางกลับกัน ข้อมูลดังกล่าวจะแจ้งให้ธุรกิจทราบถึงจุดที่พวกเขาควรมุ่งเน้นที่พลังงานในระดับเชิงรุกทั้งในแง่ของการโฆษณาที่ตรงเป้าหมายและการรักษาลูกค้า

ติดตามการแข่งขัน

ตามเนื้อผ้า การทำความเข้าใจการเคลื่อนไหวของการแข่งขันนั้นจำกัดอยู่แค่กิจกรรมต่างๆ เช่น การอ่านข่าวธุรกิจ การแอบอ้างเป็นลูกค้าเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการ ฯลฯ อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน คุณได้รับข้อมูลทุกอย่างที่คุณต้องการเกี่ยวกับการแข่งขันโดยไม่ต้องลุกจากโต๊ะ

Google เทรนด์สามารถแสดงความนิยมของแบรนด์ โซเชียลมีเดียสามารถบอกได้ว่าผู้คนคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ และเว็บไซต์การให้คะแนนและบทวิจารณ์สามารถแสดงว่าแบรนด์นั้นล้าหลัง ทั้งหมดนี้ให้บริการผ่านเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างง่าย

การดำเนินงานที่ดีขึ้น

เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เป็นที่ต้องการสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจและการดำเนินงาน ด้วยการรวมอยู่ในทุกการดำเนินธุรกิจที่มีข้อมูลจำนวนมาก เช่น สายการผลิต ระบบการสั่งซื้อของลูกค้า ฯลฯ เทคโนโลยีนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดประสิทธิภาพ ค้นหาความผิดปกติ และเน้นย้ำเมื่อกระบวนการจำเป็นต้องปรับปรุง

ประโยชน์เหล่านี้ของการวิเคราะห์บิ๊กดาต้ากำลังถูกใช้อย่างหนักในภาคส่วนต่างๆ เช่น การ ค้าปลีก ซัพพลายเชน โทรคมนาคม การ ดูแล สุขภาพ และอุตสาหกรรมอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน

ปรับแต่งโมเดลธุรกิจ

บริษัทใช้แอปพลิเคชันการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าเพื่ออัปเดตผลิตภัณฑ์ปัจจุบันพร้อมกับผลิตภัณฑ์และสายธุรกิจใหม่ๆ ด้วยชุดข้อมูลการตลาดจำนวนมาก ธุรกิจสามารถกำหนดสิ่งที่ลูกค้ากำลังมองหาและธุรกิจใดที่ตอบสนองความต้องการของพวกเขา ในทางกลับกัน ข้อมูลนี้ใช้เพื่อกำหนดผลิตภัณฑ์ใหม่และรูปแบบธุรกิจ

ข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่เรากล่าวถึงเป็นเพียงคำอธิบายระดับพื้นผิวว่าบริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างไร มีหลายวิธีที่เทคโนโลยีถูกนำมาใช้ในการเริ่มต้นระดับโลกและระบบนิเวศทางธุรกิจที่จัดตั้งขึ้น อย่างไรก็ตาม สำหรับธุรกิจใหม่ในโดเมน สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าผลประโยชน์เหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อคุณรวมการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าในธุรกิจของคุณอย่างถูกต้องเท่านั้น

จะเริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในธุรกิจของคุณได้อย่างไร

ส่วนสำคัญของการได้รับประโยชน์มากมายจากเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าคือการรู้วิธีเริ่มต้นการรวมเข้ากับรูปแบบธุรกิจของคุณ

ที่ Appinventiv เราได้เห็นกระบวนการนี้เกิดขึ้นเมื่อลูกค้ามาหาเราเพื่อขอความช่วยเหลือในการสร้างโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

โครงการข้อมูลขนาดใหญ่เกิดขึ้นเมื่อผู้บริหารธุรกิจเชื่อว่าพวกเขากำลังพลาดประโยชน์ของข้อมูลขนาดใหญ่ ความเชื่อมั่นนี้นำไปสู่ทีม CMO และ CIO ในการทำงานร่วมกันโดยที่พวกเขาระบุและสร้างขอบเขตของข้อมูลเชิงลึกที่ต้องติดตามและสร้างสถาปัตยกรรมการวิเคราะห์รอบตัว ต่อไป ธุรกิจเปิดตัวโครงการไอทีขนาดเล็กที่ทีม CIO วิศวกรระบบที่ซับซ้อน ซึ่งพวกเขาจับข้อมูลดิบและแปลงเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ตอนนี้ เมื่อผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์เริ่มใช้ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองข้อมูลขนาดใหญ่ตั้งแต่แรก พวกเขาเริ่มสังเกตเห็นปัญหาในระบบและวงจรของการวนซ้ำเริ่มต้นขึ้น

เราได้เห็นสถานการณ์นี้เกิดขึ้นหลายครั้งใน เส้นทาง บริการวิเคราะห์ข้อมูล ของเรา

ตัวอย่างเช่น เมื่อ เราสร้างแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับบริษัทโทรคมนาคมชั้นนำ ในสหรัฐอเมริกา ขั้นตอนแรกของเราคือการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์โดยใช้เทคโนโลยี Apache เช่น Spark และ Hadoop เพื่อให้เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้ เราได้ปรับใช้ โซลูชัน BI ต่างๆ ผ่านแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ ผลลัพธ์?

ความพยายามของเรานำไปสู่การประมวลผลข้อมูลการบริโภคของลูกค้า 100% และคุณภาพข้อมูลและการเข้าถึงเพิ่มขึ้น 85%

กลับมาที่การเริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในธุรกิจ สิ่งที่เราแนะนำให้กับลูกค้าของเราใน ประการแรกคือ เริ่มต้นเพียงเล็กน้อย การระบุผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ากำลังดูและออกจากเพจนั้นอาจน้อยนิด ซึ่งเป็นข้อมูลที่สามารถใช้สำหรับส่งอีเมลติดตามผลหรือการแจ้งเตือนแบบพุช

ประการที่สอง เราแนะนำให้บันทึกข้อมูลในรูปแบบครั้งเดียว แทนที่จะสร้างกระบวนการสำหรับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล หากคุณเริ่มต้นด้วยการเก็บข้อมูลเฉพาะที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ คุณจะพบว่าปริมาณข้อมูลนั้นจัดการได้ง่าย ในขั้นตอนนี้ เราได้รวมวิศวกรด้านการวิเคราะห์ไว้ด้วย พวกเขาสามารถเน้นว่าข้อมูลใดที่ต้องการและควรละเว้นสำหรับแบบจำลองข้อมูลขนาดใหญ่โดยเฉพาะ

เมื่อคุณเชี่ยวชาญทั้งสองขั้นตอนนี้แล้ว คุณสามารถย้ายไปยังขั้นตอนของการนำบิ๊กดาต้าไปใช้ในธุรกิจในวงกว้างมากขึ้น การรวมข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านขั้นตอนเล็กๆ ที่กำหนดเป้าหมายเหล่านี้อาจเป็นวิธีที่รวดเร็วที่สุดและมีค่าใช้จ่ายน้อยที่สุด จะทำให้ธุรกิจมีความชัดเจนหากการลงทุนครั้งใหญ่ในข้อมูลขนาดใหญ่จะเป็นประโยชน์หรือจะส่งผลอย่างไรในระยะยาว ไม่ต้องสงสัยเลยว่าทำไมข้อมูลขนาดใหญ่ถึงมีความสำคัญ แต่บางสิ่งที่เป็นประโยชน์ต่อผู้อื่นอาจไม่เป็นประโยชน์กับคุณในลักษณะเดียวกัน ด้วยการเรียกใช้ต้นแบบขนาดเล็กเหล่านี้ คุณจะสามารถตัดสินใจได้ว่าจำเป็นต้องมีข้อมูลขนาดใหญ่ในธุรกิจของคุณหรือไม่

ประการที่สาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลขนาดใหญ่ การรู้ว่าสิ่งเหล่านั้นคืออะไรล่วงหน้าจะช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับขนาดของโครงการที่คำนวณได้ นี่คือความท้าทายบางประการ -

• การจัดการข้อมูล - เมื่อธุรกิจเติบโตขึ้น ขนาดของข้อมูลที่ต้องรวบรวมก็เช่นกัน
• การรักษาคุณภาพของข้อมูล – ธุรกิจต่างๆ มักใช้เวลาในการขัดข้อมูลและเตรียมข้อมูลเชิงลึกให้พร้อม
• การรักษาข้อมูลให้ปลอดภัย – ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวเป็นส่วนสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากมีข้อมูลทางธุรกิจจำนวนมาก นี่คือที่มาของการตรวจสอบการปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัด

แม้ว่าสิ่งนี้จะเน้นให้เห็นถึงแนวทางที่ปลอดภัยที่สุดในการรวมบิ๊กดาต้าในธุรกิจ แต่การรู้ว่าการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าทำงานอย่างไรก็มีความสำคัญเท่าเทียมกัน มันจะให้กรอบวิธีการเริ่มต้นแก่คุณ ให้เราพิจารณาต่อไปเมื่อเราสรุปบทความ

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกระบวนการหลักสี่ขั้นตอนที่ธุรกิจใช้เพื่อรับข้อมูลที่เป็นผลลัพธ์ นี่คือสิ่งที่ขั้นตอนเหล่านั้นคือ:

การรวบรวมข้อมูล – ที่นี่ข้อมูล (มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง) ถูกรวบรวมจากหลายแหล่งและจัดเก็บไว้ใน คลังข้อมูล ที่เครื่องมือ BI สามารถวิเคราะห์ได้ โดยปกติ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่มีความหลากหลายสูงจะได้รับการกำหนดข้อมูลเมตาแต่ละรายการและจัดเก็บไว้ใน Data Lake

การประมวลผลข้อมูล – เมื่อข้อมูลถูกรวบรวมและจัดเก็บ ข้อมูลจะถูกประมวลผลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์จากการสืบค้น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ มีตัวเลือกการประมวลผลสองแบบ ได้แก่ การประมวลผลแบบแบตช์ โดยที่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกตรวจสอบเมื่อเวลาผ่านไป และการประมวลผลแบบสตรีมซึ่งมีการประมวลผลข้อมูลชุดเล็ก

การล้างข้อมูล – ข้อมูล โดยไม่คำนึงถึงขนาด จำเป็นต้องมีการขัดเพื่อพัฒนาคุณภาพข้อมูลและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลจะถูกจัดรูปแบบในบริบทเดียวกันและข้อมูลซ้ำซ้อนที่ไม่เกี่ยวข้องทั้งหมดจะถูกลบออกจากระบบ

การวิเคราะห์ข้อมูล – นี่คือขั้นตอนที่ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจะถูกแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึก วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ – การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ เชิง คาดการณ์ และการเรียนรู้เชิงลึก

ห่อ!

นี่คือทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการเริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าแนวทางการบูรณาการอาจแตกต่างกันไป แต่ผลลัพธ์สุดท้ายก็ควรเหมือนกัน – ข้อมูลขนาดใหญ่ควรแก้ปัญหาทางธุรกิจและไม่ทำให้มันซับซ้อน

หากคุณต้องการเพิ่มเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าในธุรกิจของคุณ และกำลังมองหาการสนับสนุนเพื่อเริ่มต้น โปรด ติดต่อทีมวิเคราะห์ข้อมูลของ เรา เราจะให้คุณระบุพื้นที่ที่ข้อมูลขนาดใหญ่จะเป็นประโยชน์มากที่สุดและดำเนินการรวมเข้าด้วยกัน