กรณีการใช้งานและแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ Big Data 10 อันดับแรกสำหรับอุตสาหกรรมทั่วโลก

คุณทราบหรือไม่ว่าข้อมูลมีความสำคัญต่อองค์กรเพียงใด และมีผลกระทบอะไรบ้าง องค์กรหลายล้านแห่งทั่วโลกพึ่งพาข้อมูลอย่างหนัก ข้อมูลถือได้ว่าเป็นสกุลเงินของภูมิทัศน์ดิจิทัลในปัจจุบัน เนื่องจากหากไม่มีข้อมูล จะเป็นความท้าทายอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่จะเติบโตและเลี้ยงดู ข้อมูลดังกล่าวมีอยู่รอบตัวเราในหลายรูปแบบ ตั้งแต่รายละเอียดการติดต่อของคุณไปจนถึงข้อมูลรัฐบาลที่เป็นความลับขั้นสูง ข้อมูลเป็นทรัพย์สินที่สำคัญสำหรับธุรกิจ โดยพวกเขาสามารถลงทุนเงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อปกป้องมันจากภัยคุกคามภายนอกและการสูญหายของข้อมูลโดยไม่คาดคิด ดังนั้นเราจึงสามารถอ้างได้อย่างมั่นใจว่าการสูญเสียข้อมูลขององค์กรอาจเป็นหายนะ แต่ตอนนี้คำถามเกิดขึ้นว่าทำไมข้อมูลจึงมีความสำคัญและข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

ผ่านบล็อกนี้ เราจะค้นพบโลกที่ซับซ้อนของข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงกรณีการใช้งานสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก นอกจากนี้ เราจะสำรวจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อาจช่วยภาคส่วนเหล่านี้ได้อย่างไร ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกำลังสำคัญเบื้องหลังการปฏิวัติดิจิทัลทั่วโลก ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจธรรมชาติและการประยุกต์ใช้ข้อมูลดังกล่าว นอกจากนี้ เราต้องเข้าใจหัวข้อที่ซับซ้อนนี้ด้วยเงื่อนไขง่ายๆ แต่ก่อนที่เราจะเข้าหัวข้อนี้ เราต้องเข้าใจว่าข้อมูลขนาดใหญ่มีขนาดเท่าใด และการปรากฏตัวของข้อมูลในตลาดคืออะไร

• จากการวิจัยและการศึกษาต่างๆ คาดว่าอุตสาหกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วโลกจะมีมูลค่าถึง 268.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2569
• บริษัทต่างๆ ยังคงผลิตข้อมูลปริมาณมหาศาลทุกปี คาดการณ์ว่าภายในปี 2568 ปริมาณข้อมูลทั้งหมดที่ผลิต บันทึก และใช้ทั่วโลกจะเกินกว่า 180 เซ็ตตาไบต์
• ในปี 2023 บริษัท 91.9% มองเห็นผลตอบแทนที่เห็นได้ชัดจากความพยายามด้านข้อมูลและการวิเคราะห์

ดังที่เราได้เห็นแล้วว่าสภาพแวดล้อมของเราเต็มไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล นอกจากนี้ จำนวนข้อมูลที่มีอยู่แล้วกำลังถูกขยายรายวันเป็นล้านเซตตาไบต์ เรามาเจาะลึกข้อมูลเฉพาะเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่และกรณีการใช้งานสำหรับองค์กรระหว่างประเทศกัน

พื้นฐานของ Big Data และการวิเคราะห์ Big Data

ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากที่ยังไม่ได้รับการวิเคราะห์และทำให้ง่ายขึ้น ข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นในปริมาณที่สูงมากและมีอัตราการก้าวที่สูงมาก นอกจากนี้ ข้อมูลนี้จะมีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ หากไม่ได้รับการประมวลผลอย่างทันท่วงที ข้อมูลนี้สามารถสร้างได้จากสื่อต่างๆ เช่น:

• ข้อมูลที่รวบรวมจากไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์ เช่น Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn และอื่นๆ
• ข้อมูลจากร้านค้าออนไลน์หลายแห่งที่แสดงรูปแบบการซื้อและการโต้ตอบกับลูกค้า
• ข้อมูลหลายประเภท รวมถึงข้อมูลสำมะโนประชากร อาชญากรรม เศรษฐกิจ การศึกษา การดูแลสุขภาพ และสิ่งแวดล้อม มีให้บริการจากสถาบันของรัฐและรัฐบาล
• ข้อมูลการขนส่ง: รายละเอียดเกี่ยวกับความจุ ยี่ห้อและรุ่นของยานพาหนะ ความพร้อมใช้งาน และระยะทางที่เดินทาง รวมถึงข้อมูลการขนส่งด้านอื่นๆ
• ข้อมูลจากเครื่องมือค้นหา: เครื่องมือค้นหาเป็นเจ้าของฐานข้อมูลที่กว้างขวาง

ตอนนี้เราเข้าใจพื้นฐานของข้อมูลและแหล่งที่มาต่างๆ ที่สามารถสร้างข้อมูลได้แล้ว ให้เราเจาะลึกข้อมูลพื้นฐานของการวิเคราะห์ Big Data กัน

ทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ดังที่แสดงไว้ก่อนหน้านี้ ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเพียงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากซึ่งจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลและดู การจัดเรียง ประเมิน และเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ถือเป็นสิ่งสำคัญในการเน้นรูปแบบต่างๆ และการค้นพบที่อาจพบได้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล ข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจากบิ๊กดาต้าเหล่านี้อาจช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ออกแบบและใช้กลยุทธ์ต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และนำหน้าคู่แข่งหนึ่งก้าวในยุคแห่งการแข่งขันที่รุนแรงนี้ องค์กรหลายประเภทอาจใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดหรือปรับปรุงการดำเนินงาน

กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ Big Data สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ

1. การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

เนื่องจากเว็บไซต์หลายแห่งรองรับการขายสินค้าและบริการออนไลน์ ข้อมูลที่รวบรวมจากเว็บไซต์เหล่านี้จึงมีมหาศาล ข้อมูลนี้อาจมีข้อมูลที่สำคัญ เช่น แนวโน้มการซื้อของผู้บริโภค ความผันผวนของราคา อุปสงค์และอุปทาน แนวโน้มการโฆษณา การคืนสินค้าและการเปลี่ยนสินค้า ความคิดเห็นของผู้ขาย และข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย นอกจากนี้ ข้อมูลนี้อาจมีรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ซึ่งองค์กรอาจมองไม่เห็นล่วงหน้า

ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ องค์กรอีคอมเมิร์ซและการค้าปลีกสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เป็นที่ต้องการสูงได้ นอกจากนี้ยังสามารถออกผลิตภัณฑ์เหล่านี้ออกสู่ตลาดในช่วงฤดูท่องเที่ยวเพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุด นอกจากนี้ องค์กรต่างๆ ยังสามารถก้าวไปข้างหน้าด้วยการให้บริการและประสบการณ์ของลูกค้าที่เป็นส่วนตัวและเฉพาะตัวเป็นพิเศษ พวกเขาสามารถปรับปรุงการเดินทางของลูกค้าและจัดการกับเหตุการณ์สำคัญ เช่น ข้อร้องเรียนของลูกค้า และการเลิกใช้งานของลูกค้า

2. บริการด้านการธนาคารและการเงิน

ธนาคารสร้างบัญชีใหม่ทุกวันและทำธุรกรรมนับพันล้านรายการทุกวัน ดังนั้นสำหรับธนาคารและสถาบันการเงินอื่นๆ การตรวจสอบข้อมูลนี้อย่างรอบคอบจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ไม่มีการปฏิเสธว่ามีการฉ้อโกงและกิจกรรมที่ผิดกฎหมายจำนวนมากเกิดขึ้นทุกวัน ด้วยเหตุนี้ ธนาคารและองค์กรทางการเงินอื่นๆ จึงต้องผ่านข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุการกระทำที่ผิดปกติหรือผิดกฎหมายที่อาจเป็นอันตรายต่อระบบการเงิน

สิ่งนี้ช่วยให้ธนาคารรักษาระบบการเงินที่ดีและมั่นคง นอกเหนือจากการปกป้องพวกเขาจากกิจกรรมการฉ้อโกง นอกจากนี้ ธนาคารสามารถสร้างและดำเนินการตามแผนการจัดการความเสี่ยงที่ครอบคลุมทั้งหมด ซึ่งอาจป้องกันพวกเขาจากอันตรายที่ไม่คาดคิดได้ นอกจากนี้ ธนาคารยังสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์การลงทุนเพิ่มเติม ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ หรือยกเลิกผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้ให้ผลตอบแทนสูง

3. การเดินทางและการท่องเที่ยว

โลกได้เห็นการท่องเที่ยวพุ่งสูงขึ้นอย่างกะทันหันหลังโควิด ด้วยเหตุนี้ อุตสาหกรรมการเดินทางและการท่องเที่ยวจึงมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง รองจากเครื่องบิน รถประจำทาง แท็กซี่ รถไฟ ตลอดจนทางหลวงและทางน้ำ เป็นรูปแบบการคมนาคมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด แหล่งข้อมูลเหล่านี้สามารถสร้างข้อมูลจำนวนมากที่สามารถเปิดเผยสถานที่ท่องเที่ยวยอดนิยม สถิติเกี่ยวกับเวลาเดินทางสูงสุด และจำนวนนักท่องเที่ยว บริษัทด้านการเดินทางและการท่องเที่ยวหลายแห่งอาจใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้เพื่อปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพแพ็คเกจวันหยุดให้สอดคล้องกับแนวโน้มของตลาด

นอกจากนี้ สายการบินและผู้ให้บริการรถไฟเอกชนจำนวนมากยังสามารถปรับค่าโดยสารให้เหมาะสมและปรับใช้แผนการกำหนดราคาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อีกด้วย นอกจากนี้ โรงแรมทั่วโลกสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์อุปสงค์ตามฤดูกาล และเตรียมพร้อมรับมือกับการท่องเที่ยวที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันหรือลดลง สิ่งนี้ไม่เพียงแต่จะเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมการเดินทางและการท่องเที่ยวเท่านั้น แต่ยังรวมถึงนักท่องเที่ยวทั่วโลกด้วย

4. การบิน

คุณต้องเคยได้ยินมามากเกี่ยวกับกล่องบล็อกที่ทีมสืบสวนพยายามเข้าถึงโพสต์ทุกเหตุการณ์ “กล่องดำ” เป็นเพียงอุปกรณ์ที่บันทึกข้อมูลเที่ยวบินที่สำคัญ นี่อาจเป็นทิศทางของเที่ยวบิน ความเร็ว ระดับความสูง อัตราการไต่ขึ้นและลง แผนการบิน และการกำหนดค่าเครื่องบิน นอกจากนี้ยังสามารถบันทึกการกระทำต่างๆ ของลูกเรือได้ตลอดเที่ยวบิน CVR (เครื่องบันทึกเสียงในห้องนักบิน) จะบันทึกการสนทนาของลูกเรือและผู้ควบคุมการจราจรทางอากาศทั้งหมดเพิ่มเติม เนื่องจากมีเที่ยวบินหลายพันเที่ยวทั่วโลกทุกวัน ข้อมูลที่บันทึกโดยกล่องบล็อกจึงมีขนาดใหญ่

สายการบินสามารถวิเคราะห์ข้อมูลนี้และสังเกตรูปแบบเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของระบบและส่วนประกอบต่างๆ ของเครื่องบิน นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถใช้ข้อมูลจากอุบัติเหตุเพื่อกำหนดมาตรการความปลอดภัยที่เข้มงวดยิ่งขึ้น และบังคับใช้รายการตรวจสอบที่จะลดความเสี่ยงของการเกิดอุบัติเหตุ ดังนั้นสิ่งนี้จะไม่เพียงทำให้การเดินทางทางอากาศปลอดภัยเท่านั้น แต่ยังรับประกันการทำงานที่เหมาะสมที่สุดของเครื่องบินอีกด้วย

5. ยานยนต์

ผู้ผลิตรถยนต์ระดับโลกกำลังแข่งขันกันเองเพื่อสร้างรถยนต์ใหม่ที่ไม่เพียงแต่มีคุณสมบัติใหม่ล่าสุดเท่านั้น แต่ยังมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งอีกด้วย อุตสาหกรรมยานยนต์ซึ่งรวมอุตสาหกรรมที่แตกต่างกันหลายแห่งเข้าด้วยกัน มีประโยชน์หลายประการสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่ว่าจะเป็นสำหรับกลยุทธ์การตลาดหรือการวิจัยและพัฒนา อุตสาหกรรมยานยนต์ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบนิเวศภาครัฐและเอกชนที่อุตสาหกรรมสนับสนุน ก่อให้เกิดข้อมูลจำนวนมหาศาลในแต่ละวัน

เราสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อติดตามและติดตามประสิทธิภาพของรถยนต์ ตรวจสอบความต้องการของยานพาหนะ หรือหาสาเหตุที่ลูกค้าบ่น นอกจากนี้ ข้อมูลนี้สามารถทำนายแนวโน้มของตลาดสำหรับการผลิต การขาย และเทคโนโลยีของธุรกิจยานยนต์ได้

6. การดูแลสุขภาพ

ภาคการดูแลสุขภาพเป็นอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ที่สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งมีความสำคัญสำหรับการวิจัย บริษัทประกันภัย สถานพยาบาล รัฐบาล และบุคคลทั่วไป ข้อมูลนี้อาจประกอบด้วยบันทึกผู้ป่วย ประวัติการรักษาพยาบาล บันทึกการประกันภัย และอื่นๆ นอกจากนี้ยังสามารถเน้นย้ำแนวโน้มต่างๆ ที่แสดงการแพร่กระจายของไวรัสหรือการเจ็บป่วยได้

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เมื่อใช้อย่างถูกต้องอาจวิเคราะห์บล็อกข้อมูลขนาดใหญ่และทำให้นักวิจัยทางการแพทย์ได้รับเวชภัณฑ์จากทั่วโลก นอกเหนือจากการสร้างโปรแกรมการรักษาที่ประสบความสำเร็จและมุ่งเน้นมากขึ้น นอกจากนี้ เราสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อคาดการณ์การระบาดใหญ่หรือการระบาดของโรคเพื่อควบคุมความรุนแรงได้

7. รัฐบาลและการบังคับใช้กฎหมาย

หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายและองค์กรภาครัฐพึ่งพาข้อมูลเป็นอย่างมาก เนื่องจากเป็นทรัพย์สินที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งสำหรับพวกเขา แหล่งที่มาหลายแห่ง เช่น กล้องติดตัว ภาพจากกล้องวงจรปิด ดาวเทียม โครงการสาธารณะ การลงทะเบียน การรับรอง และโซเชียลมีเดีย สามารถสร้างข้อมูลนี้ได้ นอกจากนี้หน่วยงานของรัฐยังสามารถซื้อข้อมูลจากองค์กรเอกชนซึ่งในที่สุดจะส่งผลให้มีฐานข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในกรณีนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์การฉ้อโกงของผู้บริโภค การเปลี่ยนแปลงทางการเมือง และการติดตามความมั่นคงบริเวณชายแดน นอกจากนี้ รัฐบาลทั่วโลกยังสามารถติดตามและติดตามผลการดำเนินงานของโครงการและโครงการสวัสดิการต่างๆ ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หน่วยงานด้านความปลอดภัยและข่าวกรองต่างๆ สามารถติดตามกิจกรรมการก่อการร้ายหรืออาชญากรรม เพิ่มประสิทธิภาพการเฝ้าระวัง และคาดการณ์ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างมากในการหยุดยั้งอาชญากรรมและป้องกันการละเมิดความปลอดภัย

8. น้ำมัน ก๊าซ และพลังงานทดแทน

เราทุกคนตระหนักดีว่าการใช้ทรัพยากรมากเกินไปจะทำให้ทรัพยากร น้ำมัน และก๊าซอันมีค่าที่สุดหมดไป การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีการใช้งานหลายอย่างในภาคพลังงาน สิ่งเหล่านี้มีตั้งแต่การจัดหาแนวทางใหม่ๆ ในการสร้างสรรค์นวัตกรรม ไปจนถึงการใช้เซ็นเซอร์ข้อมูลเพื่อติดตามและติดตามทรัพยากรใหม่ๆ

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังมีประโยชน์อย่างมากต่ออุตสาหกรรมพลังงานในหลายๆ ด้าน องค์กรโรงกลั่นและพลังงานหลายแห่งสามารถติดตามและตรวจสอบประสิทธิภาพของอุปกรณ์และท่อส่งพลังงานต่างๆ นอกจากนี้ ยังสามารถจัดการการบำรุงรักษาอุปกรณ์เชิงคาดการณ์ในพื้นที่ห่างไกลและบริเวณน้ำลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่เป็นประโยชน์บางประการที่เทคโนโลยีอาจมีให้ในด้านพลังงานหมุนเวียน ได้แก่ แผนที่การตัดไม้ทำลายป่า การวิเคราะห์ต้นทุนและผลประโยชน์ของวิธีการผลิตพลังงานแบบต่างๆ และข้อมูลเชิงลึกทางภูมิศาสตร์สำหรับการก่อสร้างโรงงานผลิตพลังงานหมุนเวียน

9. เกษตรกรรม

เกษตรกรทั่วโลกใช้เทคนิคการเกษตรที่หลากหลายเพื่อผลิตสินค้าโภคภัณฑ์ที่หลากหลาย ซึ่งอาจรวมถึงผลิตภัณฑ์อาหารที่ไม่แปรรูป เช่น ผลไม้ ผัก เครื่องเทศ และพืชผลที่มีคุณค่าอื่นๆ ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งที่มีอิทธิพลต่อการเกษตรคือสภาพอากาศ องค์ประกอบที่สำคัญอื่นๆ ในการเกษตร ได้แก่ การปลูกพืชหมุนเวียนและความอุดมสมบูรณ์ของดิน

ข้อมูลเชิงลึกเชิงพื้นที่สำหรับการพัฒนาสิ่งอำนวยความสะดวกด้านพลังงานทดแทน การประเมินต้นทุนและผลประโยชน์ของเทคนิคการผลิตพลังงานต่างๆ และแผนที่การตัดไม้ทำลายป่าเป็นเพียงข้อมูลอันมีค่าบางส่วนที่เทคโนโลยีอาจนำเสนอในด้านพลังงานหมุนเวียน อุตสาหกรรมการเกษตรสามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และสามารถให้ผลผลิตทางการเกษตรได้จำนวนมาก

อ่านเพิ่มเติม: บริการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: การเปิดเผยความลับสู่ความสำเร็จ

10. การให้คำปรึกษาด้านธุรกิจและการจัดการ

ทุกธุรกิจมุ่งหวังที่จะบรรลุการเติบโตที่สูงขึ้นและกำหนดเกณฑ์มาตรฐานใหม่อย่างต่อเนื่อง ความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดที่ธุรกิจใหม่ต้องเผชิญคือการขาดข้อมูลเชิงลึกและข้อมูล ธุรกิจที่ไม่มีทรัพยากรในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและได้รับผลลัพธ์ที่นำไปปฏิบัติได้มักจะสูญเสียการแข่งขัน

ด้วยขีดความสามารถอันมากมาย การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จึงอาจเป็นการจัดการกระบวนการทางธุรกิจและการปรับปรุงความสามารถอัจฉริยะ ธุรกิจสามารถทำอะไรได้มากขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึก รวมถึงการตัดสินใจที่มุ่งเน้นมากขึ้น ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และชาญฉลาดมากขึ้น

สรุป

โดยสรุป Big Data คือรากฐานของยุคดิจิทัลในปัจจุบัน และมีผลกระทบต่อธุรกิจที่หลากหลายทั่วโลกจากหลากหลายอุตสาหกรรม การใช้งานที่หลากหลายตั้งแต่ภาครัฐและการเกษตรไปจนถึงการค้าปลีกและการดูแลสุขภาพ แสดงให้เห็นถึงพลังแห่งการปฏิวัติ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และรับความรู้เชิงลึก การใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นทั่วโลกเพิ่มขึ้น การขยายตัวแบบทวีคูณของตลาดข้อมูลขนาดใหญ่เน้นย้ำถึงความสำคัญของมัน โดยรวมแล้ว ธุรกิจทั่วโลกยังคงสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างต่อเนื่องและประสบความสำเร็จในการเจรจากับความท้าทายของสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ซับซ้อนในปัจจุบัน

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่ 1 องค์กรจะจัดการกับข้อกำหนดด้านความสามารถในการปรับขนาดของ Big Data Analytics ได้อย่างไร

คำตอบ: ด้วยการใช้โซลูชันบนคลาวด์ที่ให้ทรัพยากรการประมวลผลที่ยืดหยุ่น องค์กรต่างๆ อาจจัดการความต้องการด้านความสามารถในการปรับขนาดในการวิเคราะห์ Big Dataสิ่งนี้รับประกันประสิทธิภาพสูงสุดโดยเพิ่มหรือลดขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการในการประมวลผล

คำถามที่ 2 องค์กรจะมั่นใจได้อย่างไรว่าปฏิบัติตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูลใน Big Data Analytics

คำตอบ: การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเกี่ยวข้องกับการบังคับใช้มาตรการต่างๆ เช่น การปิดบังข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การได้รับความยินยอมที่จำเป็น และการประเมินขั้นตอนข้อมูลบ่อยครั้งองค์กรต้องแจ้งตนเองเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบด้านการคุ้มครองข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมาย

คำถามที่ 3 Big Data Analytics มีส่วนสนับสนุนการตลาดส่วนบุคคลอย่างไร

คำตอบ: การวิเคราะห์ Big Data จะวิเคราะห์การตั้งค่า การกระทำ และข้อมูลประชากรของผู้บริโภค เพื่อให้สามารถทำการตลาดแบบกำหนดเป้าหมายได้การใช้ข้อมูลนี้เพื่อแจ้งกิจกรรมทางการตลาดที่ตรงประเด็นและตรงประเด็นมากขึ้นจะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้บริโภคและอัตราการเปลี่ยนใจเลื่อมใส