Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
หน่วยที่ 1 ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) - Coggle…
หน่วยที่ 1
ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
ความหมายของ Big Data
การนำข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ได้จากการให้บริการมาใช้วิเคราะห์ เพื่อหาโอกาสทางธุรกิจ ใช้ประกอบการตัดสินใจในเรื่องสำคัญ ๆ ทั้งการ พัฒนาด้านการขายและการตลาด การปรับปรุงสินค้าบริการให้ตรงกับ ความต้องการของผู้บริโภคยุคใหม่ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว รวมถึง ภาคการผลิตที่นำข้อมูล Big Data
องค์ประกอบที่สำคัญของข้อมูล
Device/Data Source (แหล่งที่มาของข้อมูล)
Gateway (ช่องทางการเชื่อมโยงข้อมูล)
Storage (แหล่งเก็บข้อมูล)
Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูล)
Report/Action (การใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูล)
วิวัฒนาการของ Big Data
การพัฒนาการของ IoT (Internet of Things) ซึ่งเป็นเครื่องมืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตก็ทำการเก็บและรวบรวมข้อมูลซึ่ง อาจเป็นเรื่องที่เกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้า ประสิทธิภาพ ของสินค้า หรือการเรียนรู้ของเครื่องจักรพวกนี้ล้วนทำให้มีข้อมูลขนาด ใหญ่
แม้ว่ายุคของข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data มาถึงและได้เริ่มต้นแล้ว แต่ก็ยังเป็นเพียงแต่ช่วงแรก ๆ และระบบระบบคลาวด์คอมพิวติ้ง (Cloud Computing) ก็ได้ขยายความเป็นไปได้มากขึ้น คลาวด์มี ความสามารถในการในการใช้งานได้อย่างยืดหยุ่นได้
รูปแบบของข้อมูล Big Data
ข้อมูลเชิงพฤติกรรม เช่น เซิฟเวอร์ล็อค, การคลิกเข้ามาดูข้อมูลทาง เว็บ, การเข้ามาใช้บัตร ATM ในการกดเงิน
ข้อมูลภาพและเสียง เช่น วิดีโอ รูปภาพ เสียงที่ถูกบันทึกไว้
ข้อมูลข้อความ เช่น การส่งข้อมูลทาง Message
ข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้ เช่น ข้อมูลทางการแพทย์ ข้อมูลที่ได้จากการ สำรวจ ข้อมูลทางภาษี
ข้อมูลเซ็นเซอร์ เช่น ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ข้อมูลอุณหภูมิต่าง ๆ ข้อมูลการตรวจจับความเร็ว
ลักษณะที่สำคัญของ Big Data
ความหลากหลาย (Variety)
ปริมาณ (Volume)
ความเร็ว (Velocity)
ความถูกต้อง (Veracity)
คุณค่า (Value)
ความแปรผันได้ (Variability)
การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
กำหนดกลยุทธ์เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่
รู้แหล่งที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่
การเข้าถึง จัดการ และจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและใช้ข้อมูลช่วย
กระบวนการจาก Big Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล
Storage: การรวบรวมข้อมูลมาจัดเก็บ
Processing: การประมวลผล
Analyst: การวิเคราะห์และนำเสนอ
วิธีการจัดทำ Big Data
วางแผนรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่
ตั้งเป้าหมายถึงสิ่งเล็กไว้ก่อน
จับตาความเคลื่อนไหวและเข้าใจแหล่งที่มาของข้อมูล
ฝึกหาความสัมพันธ์ของข้อมูล
จำลองข้อมูลขึ้นมา
แยกผลลัพธ์และข้อมูลรบกวนออกจากข้อมูลขนาดใหญ่
ตัวอย่างการนำ Big Data ไปใช้
การพัฒนาผลิตภัณฑ์วางแผนรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มี อยู่
การคาดการณ์เพื่อการบำรุงรักษาเครื่องจักร
สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า
การตรวจสอบการโกงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
การเรียนรู้ของเครื่องจักร Machine Learning
ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน
การขับเคลื่อนในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ