The words you are searching are inside this book. To get more targeted content, please make full-text search by clicking here.
Discover the best professional documents and content resources in AnyFlip Document Base.
Search
Published by ja.jabkk.hrk, 2019-12-10 22:15:41

Big Data

Big Data

BIG

DATA
ข้อมูลขนาดใหญ่

คอื อะไร

Big Data คอื ข้อมูลจำนวนมำกมหำศำลของบรษิ ัททุกเร่อื ง ทุกแงม่ ุม ทุกรูปแบบที่คณุ พอจะนึกออก ซึ่งอำจเป็นข้อมูล
ทีม่ ีโครงสรำ้ งชัดเจน (Structured Data) เช่น ข้อมูลที่เก็บอยู่ในตำรำงข้อมูลตำ่ งๆ หรืออำจเป็นข้อมูลกงึ่ มีโครงสร้ำง
(Semi-Structured Data) เช่น ลอ็ กไฟล์ (Log files) หรือแม้กระท่ังข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้ำง (Unstructured Data)
เช่น ข้อมูลกำรโต้ตอบปฏสิ ัมพันธ์ผ่ำนสังคมเครอื ข่ำย (Social Network) เช่น Facebook, twitter หรอื ไฟล์จำพวก
มีเดีย เป็นตน้ โดยอำจจะเป็นข้อมูลทีม่ ำจำกภำยในองคก์ ร และภำยนอกทีม่ ำจำกกำรติดต่อกบั Supplier หรอื จำกทุก
ช่องทำงกำรติดต่อกับลูกคำ้ แตท่ ้ังหมดนี้ก็ยังคงเป็นเพียงข้อมูลดิบที่รอกำรนำมำประมวลและวิเครำะห์ เพ่ือนำผลทีไ่ ด้มำ
สร้ำงมูลคำ่ ทำงธุรกิจ ข้อมูลเหลำ่ นี้อำจจะไม่ไดอ้ ยู่ในรูปแบบทีอ่ งคก์ รสำมำรถนำไปใช้ไดท้ ันที แต่อำจมีข้อมูลทีเ่ ป็น
ประโยชน์ตอ่ องคก์ รบำงอย่ำงแฝงอยู่

ทาไมข้อมูลขนาดใหญ่จึงมีความสาคัญ?

ความสาคัญของบ๊กิ ดาต้าไม่ใช่เพียงแค่ปรมิ าณขอ้ มูลจานวนมากทค่ี ณุ มี หากแต่
เปน็ การทคี่ ณุ จัดการกับมันต่างหาก คณุ สามารถได้รบั ข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลและ
วิเคราะห์ข้อมลู เหล่าน้ัน เพ่ือค้นหาคาตอบซ่งึ จะชว่ ยในการ 1) ลดต้นทนุ 2) ลดเวลา 3)
พัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่และหาขอ้ เสนอท่ีดีที่สุด และ 4) ตัดสินใจอย่างชาญฉลาด เมื่อ
คณุ รวมขอ้ มลู บ๊ิกดาต้าเข้ากับ การวเิ คราะห์ท่มี ีประสิทธิภาพ คณุ จะสามารถทางานท่ี
เกี่ยวขอ้ งกับธุรกิจใหบ้ รรลผุ ลได้

ยกตัวอย่างเช่น:

1.ระบุสาเหตขุ องความผิดพลาด ประเด็นและความผดิ พลาดได้ใกล้เคียงแบบเรยี ลไทม์
2.กาหนดคปู องโปรโมช่นั ที่จุดขายตามพฤติกรรมการซือ้ ของผ้บู รโิ ภค
3.คานวณความเสี่ยงของท้ังพอรต์ โฟลิโอซ้าได้ในเวลาไม่ก่ีนาที
4.ตรวจพบพฤติกรรมการฉ้อโกงก่อนท่จี ะส่งผลกระทบต่อองค์กรของคณุ

ประโยชน์ของBig Data

1. ธุรกิจจะเข้ำใจลกู คำ้ มำกย่ิงขึน้
เพรำะเรำสำมำรถทรำบถงึ ลกั ษณะพฤติกรรมกำรซ้ือสินค้ำของลูกคำ้ ท้ังหมดไดว้ ำ่ มีกำรเลอื ก
สินค้ำอย่ำงไร
2. ธุรกจิ สำมำรถคำดเดำแนวโน้มของกระแสที่จะเกิดขึน้ ในอนำคตได้
ข้อมูลที่เกดิ ขึน้ อย่ำงรวดเรว็ และเพ่ิมขึน้ อยู่ตลอดเวลำจำกโซเชียลมีเดีย ท้ังทีน่ ิยมอยู่ และที่
กำลงั จะเป็นที่นิยม หำกเรำสำมำรถนำข้อมูลทีไ่ ด้มำวเิ ครำะหไ์ ด้อย่ำงรวดเรว็ และทันท่วงที จะ
ทำใหเ้ รำกลำยเป็นผู้นำเทรนด์ไปแบบตดิ ลมบนเลยทีเดียว

3. ธุรกจิ สำมำรถคำดกำรณ์ปัญหำทีอ่ ำจเกดิ ขึน้ ได้
Big Data สำมำรถช่วยใหอ้ งคก์ รรบั มือกบั ปัญหำในอนำคตได้ ตรงนี้หำกวเิ ครำะหไ์ ดถ้ ูกตอ้ ง
สำมำรถพำธุรกิจไปสู่กำรปรบั ตวั ที่จะเพ่ิมศักยภำพในกำรดำเนินงำนไดม้ ำกขึน้ ไม่วำ่ จะเป็น
เร่อื งกำรปรบั นโยบำย วธิ ีกำรบรหิ ำรจดั กำร

4. ธุรกจิ สำมำรถพัฒนำผลติ ผลได้อย่ำงมีประสิทธิภำพ

Big Data เข้ำมำช่วยเพ่ิมกำรตัดสินใจ ท้ังในเร่อื งทำงเลือกในกำรประหยัดตน้ ทุน ช่อง
ทำงกำรเพ่ิม Productivity ผ่ำนกำรปรบั ปรุงระบบกำรผลติ และระบบงำนภำยในองคก์ รให้
มีควำมสำมำรถเก็บข้อมูลตำ่ งๆ มำวเิ ครำะห์ ท้ังแบบออฟไลน์และแบบดจิ ทิ ัล

การทางานของ BIG DATA.

1). กาหนดกลยทุ ธ์เก่ียวกบั ขอ้ มูลขนาดใหญ่

ในระดบั สูง กลยุทธ์ข้อมูลขนำดใหญ่เป็นแผนทีอ่ อกแบบมำเพ่ือช่วยคณุ ในกำรกำกับ
ดแู ลและปรบั ปรุงวธิ ีที่คณุ ได้รบั จดั เก็บ จดั กำร แบ่งปัน และใช้ข้อมูลภำยในและ
ภำยนอกองคก์ รของคณุ กลยุทธ์ข้อมูลขนำดใหญ่ช่วยปูทำงไปสู่ควำมสำเรจ็ ทำงธุรกจิ
ท่ำมกลำงข้อมูลจำนวนมำก เม่ือพัฒนำกลยุทธ์ ส่ิงสำคญั คอื ตอ้ งพิจำรณำเป้ำหมำย
ทำงธุรกจิ และเทคโนโลยี –ในปัจจบุ ันและอนำคต – และโครงกำรรเิ ร่มิ กำรปฏบิ ัติ
กับข้อมูลขนำดใหญ่มีควำมจำเป็นเช่นทรพั ย์สินทำงธุรกิจทีม่ ีค่ำอ่ืนๆ แทนที่จะเป็นเพียง
ผลพลอยได้ของแอปพลเิ คชัน

การทางานของ BIG DATA.

2) รู้แหลง่ ที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่

กระแสข้อมูลมำจำก Internet of Things (IoT) และอุปกรณ์ทีเ่ ช่ือมตอ่
อ่ืนๆ ทีไ่ หลเข้ำสู่ระบบไอทีจำกอุปกรณ์สวมใส่ รถยนตอ์ ัจฉรยิ ะ อุปกรณ์
ทำงกำรแพทย์ อุปกรณ์อุตสำหกรรม และอ่ืนๆ คุณสำมำรถวเิ ครำะหข์ ้อมูล
ขนำดใหญ่นี้ไดเ้ ม่ือมำถงึ รวมถงึ ตดั สินใจเลอื กข้อมูลทีจ่ ะเกบ็ หรอื ไม่เก็บ
และข้อมูลใดทตี่ อ้ งมีกำรวเิ ครำะหเ์ พ่ิมเตมิ

การทางานของ BIG DATA

2) รู้แหล่งท่ีมาของข้อมูลขนาดใหญ่

โซเชียลมีเดีย ข้อมูลเกิดจำกกำรโตต้ อบบน Facebook, YouTube, Instagram ฯลฯ ซึง่
รวมถึงข้อมูลขนำดใหญ่จำนวนมหำศำลในรูปแบบของภำพ วดิ โี อ คำพูด ข้อควำม และ
เสียง - มีประโยชน์สำหรบั ฟังก์ช่ันกำรตลำด กำรขำย และกำรสนับสนุน ข้อมูลนี้มักจะอยู่
ในรูปแบบทไี่ ม่มีโครงสรำ้ งหรอื กงึ่ โครงสรำ้ ง
ดังน้ันจึงเป็นควำมทำ้ ทำยในแบบเฉพำะ สำหรบั กำรบรโิ ภค และกำรวเิ ครำะห์

การทางานของ BIG DATA

2) รู้แหลง่ ที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่

*ข้อมูลท่ีเปดิ เผยตอ่ สาธารณชน มำจำกแหล่งข้อมูลแบบเปิดขนำดใหญเ่ ช่น data.gov ของรฐั บำล
สหรฐั , CIA World Factbook หรอื พอรท์ ัลข้อมูลแบบเปิดของสหภำพยุโรป

*ข้อมูลขนาดใหญ่อ่นื ๆ อำจมำจำกพ้ืนทีเ่ ก็บข้อมูลส่วนกลำง แหล่งข้อมูลบนระบบคลำวด์ ซัพ
พลำยเออร์ และลกู ค้ำ

การทางานของ BIG DATA.

3).การเข้าถึง จัดการ และจัดเกบ็ ข้อมูลขนาดใหญ่

ระบบคอมพิวเตอรส์ มัยใหม่มีควำมเรว็ พลงั และควำมยืดหยุ่นที่จำเป็นในกำร
เข้ำถงึ ข้อมูลจำนวนมหำศำลและประเภทของข้อมูลขนำดใหญ่ไดอ้ ย่ำงรวดเร็ว
นอกเหนือจำกกำรเข้ำถงึ ทีเ่ ช่ือถอื ได้แลว้ บรษิ ัทต่ำงๆยังต้องมีวธิ ีในกำรรวมข้อมูล
รบั ประกันคณุ ภำพของข้อมูล กำรจดั ระเบียบข้อมูลและกำรจัดเก็บ และกำรเตรยี ม
ข้อมูลสำหรบั กำรวเิ ครำะห์ ข้อมูลบำงอย่ำงอำจถูกจัดเก็บในสถำนที่ในคลังข้อมูล
แบบด้งั เดิม – แตย่ ังมีตัวเลือกที่ยืดหยุ่นและรำคำประหยัดสำหรบั กำรจัดเก็บและ
จดั กำรข้อมูลขนำดใหญ่ผ่ำนทำงโซลูช่ันระบบคลำวด์ พ้ืนที่จัดเก็บข้อมูลส่วนกลำง
และ Hadoop

การทางานของ BIG DATA.

4) การวเิ คราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ด้วยเทคโนโลยีท่ีมีประสิทธิภาพสูง เช่น Grid Computing (การประมวลผลแบบกริด)
หรือการวเิ คราะหใ์ นหน่วยความจา องค์กรต่างๆ จงึ สามารถเลือกท่ีจะใช้ข้อมูลขนาดใหญ่
ท้ังหมดของพวกเขามาทาการวิเคราะหไ์ ด้ แต่ไม่วา่ จะใช้วธิ ีใด การวิเคราหะข์ อ้ มูลขนาดใหญ่
เป็นวิธีท่ีบรษิ ัทต่างๆ ได้รับมูลค่าและข้อมูลเชิงลกึ จากขอ้ มูล ปจั จุบนั ข้อมูลขนาดใหญ่ป้อน
ข้อมูลเขา้ สู่ระบบการวเิ คราะห์ท่ีมีความก้าวหน้าท่ีสูงข้ึน เช่น ปญั ญาประดิษฐ์

การทางานของ BIG DATA.

5) ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและใช้ขอ้ มูลช่วย
ขอ้ มูลท่ีได้รับการจัดการและมีความน่าเช่ือถือนาไปสู่การวเิ คราะห์ท่ีน่าเช่ือถือและการ
ตัดสินใจท่ีน่าเช่ือถือ เพ่ือใหส้ ามารถแขง่ ขันได้ ธุรกิจต่างๆ จาเป็นต้องได้รบั มูลค่าจาก
ข้อมูลขนาดใหญ่และดาเนินงานบนพ้ืนฐานข้อมูล – ทาการตัดสินใจบนพ้ืนฐานหลักฐานท่ี
นาเสนอโดยข้อมูลขนาดใหญไ่ ม่ใช่ตามสัญชาตญาณของผู้บรหิ าร การขับเคล่อื นด้วย
ข้อมูลมีประโยชน์ท่ีชัดเจน องค์กรท่ีขับเคล่อื นด้วยขอ้ มูลจะทางานได้ดีข้นึ สามารถ
คาดการณ์ได้มากข้ึน และมีผลกาไรเพ่ิมข้นึ

สมาชิก

นายภาณุพงษ์ แสงสีกร เลขท่ี 4
นางสาวจุฑามาศ เม่นทองคา เลขท่ี 21
นางสาวจุฬาลักษณ์ โรจนแพทย์ เลขท่ี22
นางสาวนรสิ รา ประหรู หงษ์ เลขท่ี23

มัธยมศึ กษาปีท่ี 5/2

อา้ งอิง

https://www.sas.com/th_th/insights/big-data/what-is-big-
data.html#technical

http://bigdataexperience.org/big-data-
%E0%B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%AD%E0%
B8%B0%E0%B9%84%E0%B8%A3/


Click to View FlipBook Version