บทที่ 1 Big Data

บทท่ี 1

การจดั การขอ้ มลู ขนาดใหญ่ (Big Data)

ความหมายของ Big Data
องคป์ ระกอบของขอ้ มลู
ลกั ษณะสาคญั ของ Big Data
วิวฒั นาการของ Big Data
รูปแบบของขอ้ มลู Big Data
การจดั การขอ้ มลู ขนาดใหญ่ Big Data
การนา Big Data ไปใช้ประโยชน์
กระบวนการจาก Big Data สู่ความสัมพนั ธ์ขอ้ มลู
วิธีการจดั ทา Big Data

ความหมายของ Big Data

ขอ้ มูลที่มีขนาดใหญ่มาก มีท้งั ที่เป็นขอ้ มูลที่มีโครงสร้างชดั เจน (Structured
Data) ขอ้ มูลก่ึงมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data) และไม่มีโครงสร้าง
(Unstructured Data) โดยขอ้ มูลจะมีความซบั ซอ้ นและตอ้ งการซอฟตแ์ วร์ท่ี
รองรับการจดั การหรือการวเิ คราะห์ไดอ้ ยา่ งมีประสิทธิภาพ เพ่ือการ
ประมวลผลและนาไปใชป้ ระโยชนไ์ ดแ้ บบเรียลไทม์

Credit : ops.go.th

ขอ้ มลู Data

ความหมาย

ขอ้ เทจ็ จริงท่ีเกิดข้ึน ขอ้ มูลอาจจะอยู่
ในรูปของขอ้ ความหรือตวั เลข แสง
สี เสียง สญั ญาณอิเลก็ ทรอนิกส์ ภาพ
วตั ถุ หรือหลาย ๆ อยา่ งผสมกนั
ขอ้ มูลที่ดีจะตอ้ งตรงตามความ
ตอ้ งการของผใู้ ช้

ชนิดของข้อมลู

ตวั เลข Number
อักขระ Text
ภาพ Image
เสยี ง Sound

สารสนเทศ Information

ความหมาย

ขอ้ มูล (Data) ท่ีไดผ้ า่ นการประมวลผลแลว้
เพอ่ื เปลี่ยนแปลงสภาพขอ้ มูล (Data) ใหอ้ ยใู่ นรูปแบบที่มี
ความสมั พนั ธห์ รือมีความเกี่ยวขอ้ งกนั
เพือ่ นาไปใชป้ ระโยชนใ์ นการตดั สินใจ

ข้อมลู ประมวลผล สารสนเทศ

องคป์ ระกอบของ Big Data

องคป์ ระกอบของ Big Data

Device / Data Source เปน็ แหลง่ กาเนดิ ของขอ้ มูล อาจจะ
แหล่งที่มาของข้อมลู เป็นระบบ โปรแกรม หรอื จะเป็น
มนษุ ย์เรา ท่ีสร้างให้เกิดขอ้ มูลขนึ้ มา
มาจากแหลง่ ขอ้ มลู ท่หี ลากหลาย
มคี วามยากลาบากในการจัดการ
โครงสร้าง หรอื จัดเตรียมให้ขอ้ มลู ที่
นามารวมกัน
มีความพรอ้ มใช้งาน

องค์ประกอบของ Big Data

Device / Data Source เป็นส่วนท่ีสาคญั มาก และเปน็ ปัญหา
แหล่งทีม่ าของขอ้ มูล ใหญ่ในการทา Big Data Project
Gateway ต้องอาศยั ทกั ษะของ Data Engineer
ทั้งการเขียนโปรแกรมเอง และใช้
ชอ่ งทางการเช่ือมโยงขอ้ มูล เครื่องมอื ทมี่ อี ยู่
การจะออกแบบชอ่ งทางการเชือ่ มโยง
ให้สมบรู ณแ์ บบ จาเป็นตอ้ งทราบกอ่ น
ว่า จะนาข้อมลู ใดไปทาอะไรต่อบ้าง
การสร้างช่องทางการเช่ือมทไ่ี ม่มี
เปา้ หมาย ก็อาจเปน็ การเสยี เวลาโดย
เปลา่ ประโยชน์

องคป์ ระกอบของ Big Data

Device / Data Source ไม่ใช่แคก่ ารเก็บข้อมลู จาก
แหล่งทีม่ าของขอ้ มลู แหล่งข้อมูล
Gateway เป็นการเกบ็ ข้อมูลจากแหลง่ ขอ้ มูล
หลายๆ แหลง่ เอามาไว้เพื่อรอการใช้
ชอ่ งทางการเชอื่ มโยงข้อมูล งาน
Storage เปน็ ทพ่ี ักขอ้ มลู ใหพ้ รอ้ มใช้
เป็นแหลง่ เก็บขอ้ มลู ในอดตี ก็เปน็ ได้
แหล่งเกบ็ ขอ้ มูล

องค์ประกอบของ Big Data

Device / Data Source เป็นหนา้ ท่ีหลกั ของ Data Scientist
แหล่งท่ีมาของข้อมูล แบง่ งานออกเปน็ 2 ลักษณะ คอื
Gateway 1. การวเิ คราะหเ์ บอ้ื งต้น โดยการใช้
วธิ ีทางสถติ ิ
ชอ่ งทางการเชอ่ื มโยงข้อมูล 2.การวเิ คราะหเ์ ชิงลึกโดยการสร้าง
Storage Model แบบต่าง ๆ
การใช้ Machine Learning เพอ่ื ใหไ้ ด้
แหลง่ เก็บขอ้ มูล ผลลัพธ์เฉพาะจงเจาะในแต่ละปญั หา
Analytics และแต่ละชดุ ขอ้ มูล

การวเิ คราะหข์ อ้ มลู

องคป์ ระกอบของ Big Data

Device / Data Source ผลลัพธ์ทีไ่ ด้จากการวเิ คราะห์สามารถ
แหล่งทม่ี าของขอ้ มูล นาไปใช้งานได้ 2 รปู แบบ คอื
Gateway 1.ออกเปน็ รายงาน เพ่ือให้ Data
Analyst นาผลลัพธ์ทไ่ี ด้ไปใช้กับงาน
ชอ่ งทางการเชือ่ มโยงขอ้ มลู ทางธุรกิจต่อไป
Storage 2. นาไปกระทาเลยโดยทไ่ี มต่ ้องมี
“มนุษย”์ คอยตรวจสอบ ซ่ึง
แหลง่ เกบ็ ขอ้ มูล จาเป็นต้องมกี ารเขียนโปรแกรมเพ่มิ
Analytics เพอ่ื ใหม้ ีการกระทาออกไป ที่เรียกวา่
Artificial Intelligence
การวิเคราะห์ข้อมลู
Result/Action
การใช้ผลการวิเคราะหข์ ้อมูล

องคป์ ระกอบของ Big Data

ลกั ษณะสาคญั ของ Big Data

แบ่งย่อยออกเป็นข้อมูล 3 รปู แบบ

ขอ้ มลู เชงิ โครงสรา้ ง ขอ้ มูลกงึ่ โครงสร้าง ข้อมลู ไม่มโี ครงสรา้ ง
(Structured Data) (Semi-Structured Data) (Unstructured Data)

ตารางข้อมลู ท่ีมกี ารจัดเรยี ง ข้อมลู ที่ถูกจดั เก็บอยา่ งมี ขอ้ ความยาวๆ ข้อความเสยี ง
อยา่ งมรี ูปแบบชดั เจนและเปน็ รปู แบบในระดบั หนึง่ และ รูปภาพ และวิดโี อ
ระเบียบ สามารถนามาใช้ ข้อมูลทส่ี ามารถคน้ หา
วิเคราะห์ได้เลย เชน่ ข้อมลู ท่ี (search) หรือแท็ก (tag) ได้
เก็บไว้ในโปรแกรม เชน่ เวบ็ เพจท่มี กี ารระบุช่ือ
spreadsheet อย่าง เพจ คาสาคัญในเพจ และ
Microsoft Excel วนั ท่อี พั เดทข้อมูล

ลกั ษณะสาคัญของ Big Data

The Six Vs of Big Data

Volume Veracity
ปรมิ าณ ความถูกต้อง

Variety Value
หลากหลาย คุณค่า

Velocity Variability
ความเรว็ ความผนั แปรได้

ลกั ษณะสาคญั ของ Big Data

Volume
ปริมาณ

ปริมาณของขอ้ มูลควรมีจานวนมากพอ ทาใหเ้ มอ่ื นามาวเิ คราะห์แลว้
จะได้เกิดความเข้าในในเชงิ ลกึ ท่ีตรงกับความเปน็ จริง เชน่ การทเี่ รามี
ข้อมูลอายุ เพศ ของลกู คา้ ส่วนใหญ่ ทาใหเ้ ราสามารถหา demographic
profile ทว่ั ไปของลกู คา้ ทถี่ ูกต้องได้ ถา้ เรามีข้อมลู ลูกค้าแคส่ ่วนน้อย คา่ ที่
ประมาณออกมาอาจจะไมต่ รงกบั ความเป็นจรงิ

ลกั ษณะสาคญั ของ Big Data

Volume
ปรมิ าณ

1,024 1 PB
Terabytes
Petabyte
1 TB
1,024 1,024
Megabytes Gigabytes

1 MB 1 GB

ลกั ษณะสาคญั ของ Big Data

VVoalruiemtye
หลปารกิมหาลณาย

รปู แบบของขอ้ มลู ควรหลากหลายแตกต่างกนั ออกไป ทัง้ แบบ
โครงสร้าง, กึ่งโครงสร้าง, ไมม่ โี ครงสรา้ ง ทาให้เราสามารถนามา
วเิ คราะหป์ ระกอบกนั จนไดไ้ ด้ insights ครบถ้วน

ลกั ษณะสาคัญของ Big Data

VVeoalrouiecmtityey
หคลปวารกาิมมหาเลณราว็ ย

คุณลักษณะขอ้ มูลทีถ่ ูกสรา้ งขนึ้ อย่างรวดเร็วตอ่ เนื่องและทนั เหตกุ ารณ์
ทาใหเ้ ราสามารถวิเคราะห์ขอ้ มลู แบบ real-time นาผลลัพธ์มาทาการ
ตัดสินใจและตอบสนองได้อยา่ งทนั ทว่ งที เชน่ ข้อมูล GPS ท่ีใช้ตดิ ตาม
ตาแหน่งของรถ อาจจะนามาวิเคราะหโ์ อกาสทท่ี าให้เกิดอบุ ตั ิเหตุ และ
ออกแบบระบบป้องกนั อุบัติเหตไุ ด้

ลกั ษณะสาคัญของ Big Data

VVeoalrroauiecmittyey
คหวคลปาวามรากมิถมหาูกเลณรตาว็ ้อยง

มีความน่าเชือ่ ถอื ของแหล่งทมี่ าข้อมูลและความถูกต้องของชดุ ข้อมลู มี
กระบวนการในการตรวจสอบและยืนยนั ความถกู ต้องของขอ้ มลู ซ่งึ มี
ความเก่ียวเน่อื งโดยตรงกบั ผลลพั ธ์การวเิ คราะหข์ อ้ มูล

ลักษณะสาคญั ของ Big Data

VVaVVeroaialraroaulibuecmiteltyieyty
ควคหาวคลปมาควาผมรณุากิมันถมหคาูกแเลา่ณรตปา็ว้อรยงได้

ข้อมูลสามารถในการเปลี่ยนแปลงรปู แบบไปตามการใชง้ าน หรอื
สามารถคิดวิเคราะห์ได้จากหลายแงม่ ุม และรูปแบบในการจดั เกบ็
ข้อมลู ก็อาจจะต่างกนั ออกไปในแตล่ ะแหลง่ ของข้อมลู

ลกั ษณะสาคญั ของ Big Data

VVVeoaalrroauliuecmitetyey
คหวคลปาความรุณากมิถมหคาูกเล่าณรตาว็ อ้ ยง

ข้อมูลมีประโยชนแ์ ละมีความสัมพันธ์ในเชงิ ธุรกิจ ซึ่งตอ้ งเขา้ ใจก่อนวา่
ไมใ่ ช่ทกุ ขอ้ มูลจะมปี ระโยชนใ์ นการเกบ็ และวเิ คราะห์ ขอ้ มลู ท่มี ี
ประโยชน์จะต้องเกี่ยวขอ้ งกับวตั ถุประสงคท์ างธุรกิจ เชน่ ถา้ ตอ้ งการ
เพ่มิ ขดี ความสามารถในการแข่งขนั ในตลาดของผลติ ภัณฑท์ ขี่ าย ขอ้ มูลท่มี ี
ประโยชน์ที่สดุ นา่ จะเปน็ ข้อมูลผลิตภณั ฑข์ องคู่แข่ง

ลักษณะสาคัญของ Big Data

Volume Variety Velocity Veracity Value Variability

ปรมิ าณ หลากหลาย ความเร็ว ความถูกตอ้ ง คุณคา่ ความผันแปรได้

ขอ้ มูลมปี รมิ าณ รปู แบบของ ขอ้ มลู ถูกเก็บมา ขอ้ มลู มคี วาม ขอ้ มูลมีประโยชน์ ข้อมูลมีความ
มาก สามารถ ข้อมูลมีความ อยา่ งต่อเนอ่ื งและ น่าเชือ่ ถอื มี ต่อการตดั สนิ ใจ หลากหลายใน
นาไปวิเคราะห์ หลากหลาย เชน่ รวดเรว็ ทาให้ ระบบในการ ในเชงิ ธุรกิจและมี การใชง้ าน
แลว้ ได้ผลที่ มีตาราง ภาพ สามารถวเิ คราะห์ ยนื ยันตรวจสอบ ความสัมพันธ์ สามารถนามา
สะท้อนความเป็น เสียง ทส่ี ามารถ และตอบสนองได้ ความถูกต้องของ เช่ือมโยงกับ ปรับรปู แบบเพอ่ื
จริง นามาวเิ คราะห์ อยา่ งทนั ทว่ งที ขอ้ มูล วตั ถุประสงคข์ อง วเิ คราะหไ์ ด้หลาย
ธรุ กจิ แง่มมุ
ประกอบกันได้

วิวฒั นาการของ Big Data

ค.ศ. 1960 ต้นกาเนดิ ของชดุ ขอ้ มลู ขนาดใหญไ่ ด้มีการริเรม่ิ สร้าง
(พ.ศ. 2503)

ค.ศ. 1970 โลกของขอ้ มลู กไ็ ด้เริ่มต้น และไดพ้ ัฒนาศูนยข์ ้อมลู แหง่ แรกขน้ึ
(พ.ศ. 2513) และทาการพัฒนาฐานข้อมลู เชงิ สัมพนั ธ์ข้ึนมา

ค.ศ. 2005 มกี ารตะหนกั ถึงข้อมูลปรมิ าณมากทผ่ี ้คู นได้สรา้ งข้นมาผา่ นส่ือ
(พ.ศ. 2548) ออนไลน์ เชน่ Facebook YouTube

Hadoop เปน็ โอเพน่ ซอร์สเฟรมเวิรค์ ทถี่ กู สร้างขึน้ มาใน
ช่วงเวลาเดยี วกันใหเ้ ป็นทเี่ กบ็ และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ววิ ฒั นาการของ Big Data

ค.ศ. 2005 การพัฒนาโอเพนซอรส์ เฟรมเวิรค์ เชน่ Hadoop ทาให้ข้อมลู
(พ.ศ. 2548) ขนาดใหญ่ทางานได้งา่ ย และประหยดั กวา่

การพฒั นาการของ IOT (Internet of Thing) ซ่งึ เปน็ เครอ่ื งมือ
อปุ กรณท์ เ่ี ช่ือมตอ่ กบั อินเทอร์เนต็ กท็ าการเก็บและรวบรวม
ขอ้ มูลซึ่งอาจเป็นเรื่องทเ่ี กย่ี วกบั พฤตกิ รรมการใชง้ านของลกู คา้
ประสิทธภิ าพของสนิ ค้า หรอื การเรียนรขู้ องเครือ่ งจักร พวกนี้
ล้วนทาให้มขี อ้ มูลขนาดใหญ่

มกี ารพัฒนาระบบคลาวด์คอมพวิ ตง้ิ (Cloud Computing) ทีม่ ี
ความสามารถในการในการใช้งานได้อย่างยืดหยุ่น

รูปแบบของข้อมูล Big Data

Behavioral data : ข้อมลู เชงิ พฤติกรรม
ขอ้ มลู เชงิ พฤตกิ รรมการใชง้ านต่าง ๆ เช่น server log, พฤติกรรมการคลกิ ดูขอ้ มลู ,
ข้อมูลการใช้ ATM เปน็ ตน้

Image & sounds : ขอ้ มลู ภาพและเสยี ง
ภาพถ่าย, วีดีโอ, รูปจาก google street view, ภาพถ่ายทางการแพทย์, ลายมือ,
ขอ้ มูลเสียงที่ถกู บันทกึ ไว้ เปน็ ต้น

Languages : ข้อมูลขอ้ ความ
text message (ขอ้ ความทีถ่ กู สง่ ), ขอ้ ความท่ถี กู tweet, เน้อื หาตา่ ง ๆ ในเวบ็ ไซต์
เป็นตน้

รปู แบบของข้อมูล Big Data

Records : ขอ้ มลู ทถ่ี ูกบนั ทกึ ไว้
ขอ้ มลู ทางการแพทย์, ขอ้ มูลผลสารวจที่มขี นาดใหญ่, ข้อมลู ทางภาษี เปน็ ตน้

Sensors : ข้อมลู เซนเซอร์
ข้อมลู อณุ หภูม,ิ มเิ ตอร์วดั ความเร่ง, ข้อมลู ทางภูมิศาสตร์ เป็นต้น

การจดั การขอ้ มูลขนาดใหญ่ Big Data

กาหนดกลยทุ ธเ์ กยี่ วกับขอ้ มูลขนาดใหญ่
ระบแุ หลง่ ข้อมลู ขนาดใหญ่

เขา้ ถงึ จดั การ และจัดเกบ็ ข้อมลู
วเิ คราะหข์ อ้ มลู

ตดั สินใจโดยใชข้ อ้ มลู

การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data

กาหนดกลยุทธเ์ ก่ยี วกับขอ้ มูลขนาดใหญ่

เป็นแผนที่ออกแบบมาเพ่อื ชว่ ยในการกากบั ดูแลและปรบั ปรงุ วิธี
จัดเกบ็ จดั การ แบง่ ปนั และใชข้ ้อมูลภายในและภายนอกองค์กร
กลยทุ ธข์ อ้ มูลขนาดใหญช่ ว่ ยปทู างไปสู่ความสาเร็จทางธุรกิจ
ทา่ มกลางขอ้ มูลจานวนมาก
สง่ิ สาคญั ในการพัฒนากลยุทธ์ คอื ตอ้ งพจิ ารณาเป้าหมายทางธุรกจิ
และเทคโนโลยี ในปจั จบุ นั และอนาคต การปฏิบตั กิ ับขอ้ มูลขนาด
ใหญม่ คี วามจาเปน็

การจัดการขอ้ มูลขนาดใหญ่ Big Data

กาหนดรกะลบยแุ ุทหธล์เ่งกขี่ยอ้ วมกูลับขขนอ้ ามดูลใขหนญา่ดใหญ่

ข้อมลู มาจาก Internet of Things (IoT) และอปุ กรณ์ท่เี ช่ือมตอ่ อื่นๆ ทไ่ี หล
เขา้ สรู่ ะบบไอทีจากอุปกรณส์ วมใส่ รถยนต์อัจฉรยิ ะ อุปกรณท์ างการแพทย์
อุปกรณอ์ ตุ สาหกรรม และอน่ื ๆ คุณสามารถวเิ คราะห์ข้อมลู ขนาดใหญ่นไี้ ด้เม่ือ
มาถึง รวมถึงตัดสินใจเลอื กขอ้ มูลที่จะเกบ็ หรอื ไมเ่ ก็บ และข้อมูลใดทีต่ ้องมีการ
วเิ คราะห์เพิ่มเติม
โซเชียลมเี ดยี ข้อมลู เกดิ จากการโตต้ อบบน Facebook, YouTube,
Instagram
ขอ้ มูลที่เปดิ เผยต่อสาธารณชน
ข้อมลู ขนาดใหญ่อ่ืน ๆ ข้อมูลส่วนกลาง แหล่งข้อมลู บนระบบคลาวด์

การจัดการขอ้ มูลขนาดใหญ่ Big Data

กาหเนขด้ารกถะลึงบยแุจทุหดั ธลกเ์ ง่ากขร่ีย้อวแมกลูลบัะขจขนดั้อาเมกดลู ็บใขหขนญอ้ าม่ดลู ใหญ่

ระบบคอมพวิ เตอรส์ มยั ใหมม่ ีความเร็ว พลัง และความยืดหยุ่นที่จาเปน็ ในการ
เข้าถงึ ขอ้ มูลจานวนมหาศาลและประเภทของขอ้ มูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว
การเขา้ ถึงท่ีเชอ่ื ถอื ได้ วิธใี นการรวมขอ้ มลู รบั ประกันคุณภาพของข้อมูล การ
จดั ระเบยี บข้อมูลและการจดั เกบ็ และการเตรยี มข้อมูลสาหรับการวเิ คราะห์
ข้อมลู บางอยา่ งอาจถกู จดั เกบ็ ในสถานท่ีในคลงั ข้อมลู

การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data

กาหเนขดา้รกถะลงึบยแุจทุหัดธลกเ์ ่งากขรี่ย้อวแมกลลูับะขจขนัดอ้ าเมกดูล็บใขหขนญ้อาม่ดูลใหญ่

ปจั จุบนั นยิ มใช้ Hadoop
Hadoop เปน็ ซอฟต์แวร์ open-source ท่ีสร้างขนึ้ มาเพอื่ เป็น framework ในการ
ทา distributed processing สาหรับข้อมลู ขนาดใหญ่ จุดเดน่ ขอ้ นงึ ของ Hadoop
ก็คือ ออกแบบมาใหใ้ ชก้ ับเคร่ืองคอมพิวเตอรแ์ บบไมต่ ้องแรงมากได้ด้วย การจะ
ขยาย scale ในอนาคต ก็สามารถเพม่ิ เคร่อื งเขา้ ไปไดง้ ่ายๆ เลย แถมยงั มีระบบ
สารองข้อมลู ใหโ้ ดยอตั โนมัตอิ ีกด้วย

การจัดการขอ้ มลู ขนาดใหญ่ Big Data

กาหเนขด้ารกถะลึงบยุแจุทหวดั ธิเลกคเ์ ่งากรขรีย่าอ้ ะวแมหกลลูับข์ะขจอ้ขนัดม้อาเูลมกดูลบ็ใขหขนญอ้ าม่ดูลใหญ่

ดว้ ยเทคโนโลยีที่มปี ระสทิ ธิภาพสูง เชน่ Grid Computing (การประมวลผล
แบบกริด) หรอื การวิเคราะหใ์ นหน่วยความจา องคก์ รตา่ ง ๆ จึงสามารถเลือก
ทีจ่ ะใช้ข้อมลู ขนาดใหญ่ทงั้ หมดของพวกเขามาทาการวิเคราะหไ์ ด้ แต่ไม่วา่ จะ
ใช้วิธใี ด การวเิ คราะหข์ อ้ มูลขนาดใหญเ่ ปน็ วิธที ีบ่ ริษทั ต่าง ๆ ไดร้ บั มลู ค่าและ
ขอ้ มลู เชิงลกึ จากข้อมลู ปจั จุบันข้อมลู ขนาดใหญป่ ้อนข้อมลู เขา้ สรู่ ะบบการ
วิเคราะห์ทมี่ ีความกา้ วหน้าทส่ี งู ขน้ึ เชน่ ปัญญาประดิษฐ์

การจัดการขอ้ มูลขนาดใหญ่ Big Data

กาหเนขดา้รกถะลึงบตยุแัดจุทหวสัดธิเลนกคเ์ ง่าใกรจขร่ยีาโอ้ ะวแดมหกลยลูับข์ะใขชจ้อขนข้ดัมอาเ้อลูมกดมลู ็บใูลขหขนญอ้ าม่ดูลใหญ่

ข้อมลู ที่ได้รบั การจดั การและมีความน่าเชอ่ื ถือนาไปสกู่ ารวิเคราะหท์ ีน่ า่ เชอื่ ถอื
และการตัดสนิ ใจที่นา่ เชอ่ื ถือ เพ่ือใหส้ ามารถแขง่ ขนั ได้ ธรุ กจิ ตา่ งๆ จาเป็นตอ้ ง
ไดร้ ับประโยชน์สูงสดุ จากข้อมูลขนาดใหญแ่ ละดาเนินงานบนพน้ื ฐานข้อมูล –
ทาการตดั สินใจบนพ้ืนฐานหลักฐานทีน่ าเสนอโดยขอ้ มลู ขนาดใหญ่ไมใ่ ช่ตาม
สญั ชาตญาณของผบู้ ริหาร การขับเคล่อื นดว้ ยข้อมลู มปี ระโยชน์ทช่ี ัดเจน

การนา Big Data ไปใชป้ ระโยชนด์ า้ นตา่ ง ๆ

ภาครฐั

นาขอ้ มูลในระบบราชการจากหลายหน่วยงานมาวิเคราะหแ์ ละเช่ือมโยงกนั สรา้ ง
ฐานขอ้ มูลขนาดใหญ่ (Big Data) เช่น

ขอ้ มูลสาธารณสุข
ข้อมูลทะเบยี นราษฎร์
ข้อมลู สถานทตี่ ั้งของธุรกจิ
ข้อมูลโรงพยาบาล
เพอื่ จดั ระบบการดแู ลสุขภาพให้แก่ประชาชน

การนา Big Data ไปใชป้ ระโยชน์ดา้ นต่าง ๆ

ภาครฐั

นาข้อมูลในระบบราชการจากหลายหน่วยงานมาวเิ คราะหแ์ ละเชอื่ มโยงกัน สรา้ ง
ฐานขอ้ มูลขนาดใหญ่ (Big Data) เช่น

ข้อมูลสาธารณสุข
ข้อมลู ทะเบยี นราษฎร์
ข้อมลู สถานท่ีต้ังของธรุ กจิ
ข้อมลู โรงพยาบาล
เพอื่ ช่วยเหลือ ผ้มู ีรายไดน้ ้อย

ผูส้ งู อายุ
ผู้พกิ าร

การนา Big Data ไปใชป้ ระโยชน์ดา้ นต่าง ๆ

ภาคเอกชน

จดั เกบ็ ข้อมูลของลกู ค้า (ชื่อ ที่อยู่ เพศ อายุ ประวัตกิ ารซ้อื สนิ คา้ ชนิดสินค้า เวลาท่ี
ซื้อ มูลค่าสนิ คา้ และพฤติกรรมการซื้อสนิ ค้า)

นาข้อมูลเขา้ ส่รู ะบบเพือ่ ทาหน้าทีค่ ดั เลอื กสินคา้ อน่ื ๆ ทค่ี าดว่าลูกค้าจะต้องการ
เพิม่ เตมิ และนาเสนอข้นึ มาใหโ้ ดยอัตโนมัตบิ นหนา้ เว็บไซต์

การนา Big Data ไปใช้ประโยชน์ด้านต่าง ๆ

ภาคเอกชน

พฒั นาเทคโนโลยี Chatbot ท่ีสามารถตอบสนองความต้องการข้อมลู ของลูกค้าท่ี
ตดิ ตอ่ เขา้ มาจานวนมากตลอด 24 ชว่ั โมง โดยผา่ น Messaging Application

การนา Big Data ไปใช้ประโยชน์ด้านต่าง ๆ

ภาคเอกชน

พฒั นาเทคโนโลยี Chatbot ท่ีสามารถตอบสนองความต้องการข้อมลู ของลูกค้าท่ี
ตดิ ตอ่ เขา้ มาจานวนมากตลอด 24 ชว่ั โมง โดยผา่ น Messaging Application

กระบวนการจาก Big Data ส่คู วามสัมพันธข์ องขอ้ มลู

Storage การรวบรวมขอ้ มลู มาจัดเก็บ
Processing การประมวลผล
Analyst
การวิเคราะหแ์ ละนาเสนอ

กระบวนการจาก Big Data สู่ความสัมพันธข์ องขอ้ มูล

Storage การรวบรวมขอ้ มลู มาจดั เก็บ

การรวบรวมขอ้ มูลจากแหล่งตา่ ง ๆ
ข้อมูลทม่ี ีคุณภาพ
ข้อมูลท่คี าดว่าจะมีประโยชนห์ รือไมค่ รบถว้ น
ขอ้ มูลรูปภาพ วิดโี อ ไฟล์เสียง

ทง้ั หมดถูกส่งมาจัดเก็บทถ่ี ังข้อมูล

กระบวนการจาก Big Data สคู่ วามสัมพันธข์ องข้อมลู

PrSotcoerassgieng การรวกบารรวปมรขะ้อมมวูลมผาลจัดเก็บ

ข้อมูลที่อยใู่ นที่จดั เก็บจะถกู นามาแยกแยะ จัดหมวดหมใู่ หม่โดย
พจิ ารณาจากความเก่ียวข้องสัมพันธก์ นั ให้ผลคลา้ ยคลงึ กัน
นามาเปลยี่ นเป็นรปู แบบขอ้ มูลเพอ่ื นาเขา้ ระบบคลงั ขอ้ มลู ที่ผ่านการ
ประมวลผลแล้ว

กระบวนการจาก Big Data สู่ความสมั พันธ์ของขอ้ มูล

PrSAotncoaerlasysgsient g กการารวกบิเคารรวปามะรขหะ้อมแ์ มลวลูะมนผาลจเสัดนเกอ็บ

ขอ้ มูลทผ่ี ่านการประมวลผลจะถูกนามาวเิ คราะห์ หารปู แบบของข้อมลู ที่
ไมส่ ามารถมองเห็นด้วยตาเปลา่ เชน่

หารูปแบบความสัมพันธ์
หาแนวโนม้ การตลาด
แนวโน้มความชอบของลกู ค้า
การนาเสนอจะออกมาในรปู แบบที่
เขา้ ใจง่าย ผา่ นทางสถิติ กราฟ รูปภาพ

วธิ กี ารจัดทา Big Data

ต้งั เป้าหมายถงึ สิง่ เล็ก ๆ ไว้ก่อน
วางแผนรวบรวมขอ้ มลู จากแหลง่ ท่ีมอี ยู่
จบั ตาความเคล่อื นไหวและเข้าใจแหลง่ ท่มี าของขอ้ มูล

ฝกึ หาความสมั พนั ธ์ของขอ้ มลู
จาลองข้อมลู ข้ึนมา

แยกผลลพั ธ์และขอ้ มูลรบกวนออกจากข้อมูลขนาดใหญ่

วธิ ีการจดั ทา Big Data

ต้งั เปา้ หมายถงึ ส่งิ เล็ก ๆ ไวก้ อ่ น

ต้ังเปา้ หมายเลก็ ๆ เพือ่ ทจ่ี ะไดด้ ูว่า
❑ ต้องการทจ่ี ะร้เู ร่อื งอะไร
❑ แกป้ ญั หาส่ิงใด

วธิ กี ารจดั ทา Big Data

วางตแ้งัผเนปรา้ วหบมราวยมถขึง้อสม่ิงเลู ลจ็กากๆแไหวล้ก่งอทนม่ี ีอยู่

สามารถหาขอ้ มูลได้จากแหล่งใดบ้าง
❑ ข้อมลู ภายใน
❑ ข้อมูลภายนอก
❑ วิธหี าข้อมลู จากสื่อสังคมออนไลน์

แนวโน้มความนยิ มจาก
Google Trends
การใช้ Keyword ท่เี กย่ี วกับธรุ กิจ
เพื่อดวู ่ามคี าอนื่ ใดท่ีเกย่ี วขอ้ งกบั ธุรกิจ

วิธีการจดั ทา Big Data

จับตาควางมตแเงั้ผคเลนปื่อรา้ วนหบไมหราวยแมถลขงึ ะ้อสเมิ่งขเูล้าลจใก็ จาแกๆหแไหลวง่ลก้ ทง่อทีม่ นา่ีมขีออยงู่ ขอ้ มลู

ใชส้ ่อื สังคมออนไลนท์ ีม่ อี ยู่ให้เกิดประโยชน์
เรยี นรสู้ ิ่งที่เกิดขึน้ รอบตัวทัง้ ลูกคา้ และค่แู ขง่ ขน
ประเดน็ ที่คนส่วนใหญก่ าลังพดู ถึงหรือใหค้ วามสนใจ
เกยี่ วข้องหรือไม่อย่างไรกบั ธรุ กิจทีก่ าลงั ดาเนนิ การอยู่

วิธกี ารจดั ทา Big Data

จบั ตาควางมตแเฝ้ังผคึกเลนปหื่อรา้ าวนหคบไมวหราวยมแมถสลขึงัมะ้อสพเม่งิขนัเูล้าลธจใก็ ์ขจาแอกๆหงแขไหลวอ้ ่งลก้ มท่งอูลทีม่ นา่มี ขอี อยงู่ ขอ้ มูล

นาข้อมลู ทางตรงและทางอ้อม มาลองหาความสมั พนั ธ์ที่
อาจเกดิ ขึ้นกับธรุ กิจ
ในแต่ละขนั้ ตอนการดาเนินงานมีสว่ นใดควรปรับปรุง
เพอ่ื ใหผ้ ลทีไ่ ดม้ ปี ระสิทธภิ าพมากขนึ้

วธิ กี ารจดั ทา Big Data

จบั ตาควางมตแเฝง้ัผคึกเลนปห่ือร้าาวนจหคบไามวหลราวอยมแมงถสลขงึัมะ้อสพเมิ่งขนัเลู ้าลธขจใ็กข์จาึน้ แอกๆมหงแาขไหลวอ้ ง่ลก้ มทง่อลูทมี่ นา่ีมขอี อยงู่ ขอ้ มลู
เพือ่ ให้เขา้ ใจข้อมูลทีม่ อี ยู่ให้มากข้นึ
เหน็ ภาพรวมวา่ จะนาข้อมูลไปใช้ในแนวทางใด

วิธกี ารจัดทา Big Data

แจยับกตผาลคลวัพางธมตแ์ เฝ้ังผคลกึเลนะปหขื่อร้าาวน้อจหคบมไามวหลรู าวอรยมแมบงถสลขกงึัมะ้อวสพเมนิ่งขนัเูลอา้ลธขจใอก็ ข์จาน้ึกแอกๆจมหงแาขไหลกวอ้ ง่ขล้กมทง่อ้ ูลท่มี นาี่มลู ขีอขอยนงู่ าขดอ้ ใมหลูญ่

หลงั จากไดผ้ ลลัพธแ์ ลว้
ใหแ้ ยกขอ้ มูลส่วนเกินออกจากขอ้ มูลสว่ นใหญ่
สนใจเฉพาะข้อมูลเชงิ ลึกที่นาไปใชต้ อ่ ได้จริง
นาขอ้ มูลเชิงลึกท่ีไดเ้ ขา้ ไปใช้งานในกระบวนการทาธรุ กิจ
ถา้ ข้อมลู ไม่มีผลสะทอ้ นใด ๆ ใหเ้ ลิกสนใจข้อมูลส่วนน้ัน
ต้งั เป้าหมายและวางใหม่อกี ครง้ั