Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
เเนวโน้มของเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารในอนาคต - Coggle Diagram
เเนวโน้มของเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารในอนาคต
ความหมายของข้อมูลขนาดใหญ่
ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
1.ปริมาณ (Volume): ข้อมูลที่มีขนาดมหาศาล เช่น ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย, เซ็นเซอร์, หรือธุรกรรม
2.ความหลากหลาย (Variety): ข้อมูลมีหลายรูปแบบ ทั้งโครงสร้าง (structured) และไม่มีโครงสร้าง (unstructured) เช่น ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ
3.ความเร็ว (Velocity): ข้อมูลที่ถูกสร้างและถูกส่งเข้ามาอย่างรวดเร็ว ทำให้ต้องมีการวิเคราะห์และตอบสนองในเวลาใกล้เคียง
4.ความถูกต้อง (Veracity): ความเชื่อถือได้และความแม่นยำของข้อมูลที่ต้องมีการประเมิน
5.คุณค่า (Value): ข้อมูลต้องมีคุณค่าที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและสร้างกลยุทธ์
ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หมายถึงชุดข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล, ความหลากหลาย, และถูกสร้างขึ้นในความเร็วที่สูง ซึ่งมีความซับซ้อนมากจนไม่สามารถจัดการหรือวิเคราะห์ได้ด้วยเครื่องมือหรือวิธีการที่ใช้กันอยู่ทั่วไป ข้อมูลขนาดใหญ่มักรวมถึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น โซเชียลมีเดีย, เซ็นเซอร์, ระบบการทำธุรกรรม และการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าในการตัดสินใจและสร้างกลยุทธ์ในธุรกิจและองค์กรต่าง ๆ ได้
รูปเเบบการวิเคราะห์(Big Data)
1.การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics): วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสรุปและแสดงผลข้อมูลในอดีต เช่น รายงานยอดขาย
2.การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics): วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาสาเหตุของเหตุการณ์ เช่น ทำไมยอดขายลดลง
3.การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics): ใช้ข้อมูลและเทคนิคการสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต เช่น การทำนายความต้องการของลูกค้า
4.การวิเคราะห์เชิงเสนอแนะ (Prescriptive Analytics): ให้ข้อเสนอแนะแนวทางการดำเนินการ เช่น วิธีการเพิ่มยอดขาย
5.การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Real-time Analytics): วิเคราะห์ข้อมูลทันทีขณะที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น เช่น การติดตามพฤติกรรมผู้ใช้ในเวลาจริง
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่(Big Data Anajytios)
1.การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics): สรุปข้อมูลในอดีตและให้ภาพรวม เช่น รายงานยอดขายหรือแนวโน้มการใช้งาน
2.การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics): ตรวจสอบเหตุผลที่ทำให้เกิดผลลัพธ์ เช่น การวิเคราะห์สาเหตุของการลดลงของยอดขาย
3.การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics): ใช้โมเดลทางสถิติและแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต เช่น การทำนายพฤติกรรมลูกค้า
4.การวิเคราะห์เชิงเสนอแนะ (Prescriptive Analytics): ให้คำแนะนำหรือกลยุทธ์ในการดำเนินการ เช่น วิธีการปรับกลยุทธ์การตลาดเพื่อเพิ่มยอดขาย
5.การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Real-time Analytics): วิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นในขณะที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น เช่น การติดตามพฤติกรรมผู้ใช้ในเวลาจริง
รูปเเบบและคุณลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่
รูปแบบของข้อมูลขนาดใหญ่
2.ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data): ข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบชัดเจน เช่น ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ
3.ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data): ข้อมูลที่มีบางส่วนมีโครงสร้าง เช่น XML, JSON
1.ข้อมูลโครงสร้าง (Structured Data): ข้อมูลที่มีรูปแบบชัดเจน เช่น ตารางในฐานข้อมูล
คุณลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่
1.ปริมาณ (Volume): ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ อาจถึงหลายเทราไบต์หรือมากกว่า
2.ความหลากหลาย (Variety): ข้อมูลมาจากแหล่งที่หลากหลายและมีรูปแบบที่แตกต่างกัน
3.ความเร็ว (Velocity): ข้อมูลถูกสร้างและส่งเข้ามาอย่างรวดเร็ว ทำให้ต้องมีการวิเคราะห์ทันที
4.ความถูกต้อง (Veracity): ความเชื่อถือได้และความแม่นยำของข้อมูลที่ต้องมีการประเมิน
5.คุณค่า (Value): ข้อมูลต้องมีคุณค่าที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและกลยุทธ์
เทคโนโลยีบล็อกเชน(Bjockhin Technojogy)
1.การกระจายศูนย์ (Decentralization): ข้อมูลถูกจัดเก็บในหลายๆ โหนด (nodes) ทำให้ไม่มีจุดศูนย์กลางที่สามารถถูกโจมตีหรือควบคุมได้
2.ความปลอดภัย (Security): ข้อมูลในบล็อกถูกเข้ารหัสและมีการตรวจสอบความถูกต้อง ทำให้มีความปลอดภัยสูง
3.ความโปร่งใส (Transparency): ข้อมูลในบล็อกเชนสามารถตรวจสอบได้โดยผู้ใช้ทุกคนในเครือข่าย ทำให้ข้อมูลมีความโปร่งใส
4.ไม่สามารถเปลี่ยนแปลง (Immutability): เมื่อข้อมูลถูกบันทึกในบล็อกแล้ว จะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ทำให้มีความเชื่อถือได้
5.สมาร์ทคอนแทรค (Smart Contracts): สามารถเขียนโปรแกรมที่ทำงานอัตโนมัติเมื่อเงื่อนไขถูกต้อง
การทำงานของบล็อกเชน
1.การสร้างบล็อก: ข้อมูลใหม่ เช่น ธุรกรรมจะถูกจัดกลุ่มและสร้างเป็นบล็อกใหม่
2.การตรวจสอบ: บล็อกใหม่จะถูกส่งไปยังโหนดในเครือข่ายที่ทำหน้าที่ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล โดยใช้กลไกการคอนเซนซัส (Consensus Mechanism) เช่น Proof of Work หรือ Proof of Stake
3.การเพิ่มบล็อกลงในห่วงโซ่: หากบล็อกผ่านการตรวจสอบ จะถูกเพิ่มลงในห่วงโซ่ของบล็อกที่มีอยู่แล้ว ทำให้ข้อมูลทั้งหมดเชื่อมโยงกัน
4.การกระจายข้อมูล: ข้อมูลในบล็อกเชนจะถูกกระจายไปยังทุกโหนดในเครือข่าย ทำให้ทุกคนมีสำเนาของข้อมูลเดียวกัน
5.ความปลอดภัยและความโปร่งใส: ข้อมูลที่ถูกบันทึกในบล็อกไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ และสามารถตรวจสอบได้โดยผู้ใช้ทุกคน ทำให้ระบบมีความปลอดภัยและโปร่งใส
การประยุกต์ใช้บล็อกเชน
1.การเงินและสกุลเงินดิจิทัล: ใช้ในการสร้างสกุลเงินดิจิทัล เช่น Bitcoin และการทำธุรกรรมที่ปลอดภัยและโปร่งใส
2.การจัดการห่วงโซ่คุณค่า (Supply Chain Management): ใช้ติดตามการเคลื่อนไหวของสินค้าและวัตถุดิบตลอดห่วงโซ่คุณค่า เพื่อเพิ่มความโปร่งใสและลดการฉ้อโกง
3.การลงทะเบียนและการจัดการข้อมูลอสังหาริมทรัพย์: ใช้ในการบันทึกและตรวจสอบกรรมสิทธิ์ในอสังหาริมทรัพย์ ลดความเสี่ยงจากการทุจริต
4.การเลือกตั้งและการลงคะแนนเสียง: ใช้สร้างระบบการลงคะแนนเสียงที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้ ลดความเสี่ยงจากการปลอมแปลง
5.การประกันภัย: ใช้ในการจัดการสัญญาประกันภัยแบบอัตโนมัติ (Smart Contracts) เพื่อลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความโปร่งใส
6.การดูแลสุขภาพ: ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยอย่างปลอดภัย และให้การเข้าถึงข้อมูลที่เหมาะสมแก่ผู้มีสิทธิ
บิตคอยน์(Bitcoin)
คุณสมบัติหลักของบิตคอยน์
1.ไม่ต้องพึ่งพาศูนย์กลาง: บิตคอยน์ไม่ถูกควบคุมโดยธนาคารหรือหน่วยงานรัฐบาลใด ๆ ทำให้เป็นระบบที่กระจายอำนาจ
2.ความปลอดภัย: ธุรกรรมบิตคอยน์ถูกบันทึกในบล็อกเชน ซึ่งทำให้มีความปลอดภัยสูงและตรวจสอบได้
3.การจำกัดปริมาณ: บิตคอยน์มีจำนวนจำกัดที่ 21 ล้านเหรียญ ซึ่งทำให้มีคุณค่าในด้านการป้องกันการเกิดภาวะเงินเฟ้อ
4.ความโปร่งใส: ทุกธุรกรรมสามารถตรวจสอบได้ในบล็อกเชน ทำให้มีความโปร่งใส
การใช้งานบิตคอยน์
1.การซื้อขายสินค้าและบริการ: บิตคอยน์สามารถใช้ในการชำระเงินสำหรับสินค้าและบริการต่าง ๆ
2.การลงทุน: หลายคนซื้อบิตคอยน์เพื่อเก็บไว้เป็นการลงทุน เนื่องจากมีแนวโน้มราคาเพิ่มขึ้น
3.การโอนเงินข้ามประเทศ: บิตคอยน์ช่วยให้การโอนเงินระหว่างประเทศทำได้รวดเร็วและมีค่าธรรมเนียมต่ำ
บิตคอยน์ (Bitcoin) เป็นสกุลเงินดิจิทัลแรกที่ถูกสร้างขึ้นในปี 2009 โดยบุคคลหรือกลุ่มบุคคลที่ใช้นามแฝงว่า "ซาโตชิ นาคาโมโตะ" บิตคอยน์ทำงานบนเทคโนโลยีบล็อกเชน ซึ่งมีลักษณะเฉพาะที่สำคัญ