บิ๊กดาต้าคืออะไร? 5 V คืออะไร? เทคโนโลยี ความก้าวหน้า และสถิติ
สัญญาของ ข้อมูลขนาดใหญ่ คือการที่บริษัทต่างๆ จะมีข่าวกรองมากขึ้นในการกำจัดเพื่อตัดสินใจและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าธุรกิจของพวกเขาดำเนินไปอย่างไร Big Data ไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์และปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ แต่ยังเป็นเชื้อเพลิงที่จำเป็นสำหรับ AI อัลกอริทึมในการเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจ ในทางกลับกัน ML สามารถช่วยให้เข้าใจถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน หลากหลาย และท้าทายในการประมวลผลและวิเคราะห์โดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิม
Big Data คืออะไร
ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคำที่ใช้เพื่ออธิบายการรวบรวม การประมวลผล และความพร้อมใช้งานของข้อมูลการสตรีมปริมาณมหาศาลแบบเรียลไทม์ บริษัทต่างๆ กำลังรวมข้อมูลการตลาด การขาย ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลธุรกรรม การสนทนาทางสังคม และแม้แต่ข้อมูลภายนอก เช่น ราคาหุ้น สภาพอากาศ และข่าวสาร เพื่อระบุความสัมพันธ์และสาเหตุที่ถูกต้องตามแบบจำลองทางสถิติ เพื่อช่วยให้ตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้น
Gartner
ข้อมูลขนาดใหญ่มีลักษณะเป็น 5 Vs:
- ปริมาตร: ข้อมูลจำนวนมากถูกสร้างขึ้นจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย IoT อุปกรณ์และการทำธุรกรรมทางธุรกิจ
- ความเร็ว: ความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้าง ประมวลผล และวิเคราะห์
- ความหลากหลาย: ข้อมูลประเภทต่างๆ รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง มาจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย
- ความจริง: คุณภาพและความถูกต้องของข้อมูล ซึ่งอาจได้รับผลกระทบจากความไม่สอดคล้องกัน ความคลุมเครือ หรือแม้แต่ข้อมูลที่ผิด
- ราคา: ประโยชน์และศักยภาพในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่สามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจและนวัตกรรมที่ดีขึ้น
สถิติข้อมูลขนาดใหญ่
นี่คือสรุปสถิติสำคัญจาก TechJury เกี่ยวกับแนวโน้มและการคาดการณ์ของ Big Data:
- การเติบโตของปริมาณข้อมูล: ภายในปี 2025 ดาต้าสเฟียร์ทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง 175 เซตตาไบต์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการเติบโตแบบทวีคูณของข้อมูล
- อุปกรณ์ IoT ที่เพิ่มขึ้น: จำนวนอุปกรณ์ IoT คาดว่าจะสูงถึง 64 พันล้านภายในปี 2025 ซึ่งมีส่วนสนับสนุนการเติบโตของ Big Data
- การเติบโตของตลาดบิ๊กดาต้า: ขนาดตลาด Big Data ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตเป็น 229.4 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2025
- ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล: ภายในปี 2026 ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 16%
- การยอมรับ AI และ ML: ภายในปี 2025 คาดการณ์ว่าขนาดของตลาด AI จะสูงถึง 190.61 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งได้แรงหนุนจากการนำเทคโนโลยี AI และ ML มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพิ่มมากขึ้น
- โซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่บนคลาวด์: การประมวลผลบนคลาวด์คาดว่าจะคิดเป็น 94% ของปริมาณงานทั้งหมดภายในปี 2021 โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของโซลูชันบนคลาวด์สำหรับการจัดเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์
- อุตสาหกรรมค้าปลีกและข้อมูลขนาดใหญ่: ผู้ค้าปลีกที่ใช้ Big Data คาดว่าจะเพิ่มอัตรากำไรได้ 60%
- การใช้ Big Data ที่เพิ่มขึ้นในด้านการดูแลสุขภาพ: ตลาดการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพคาดว่าจะสูงถึง 50.5 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2024
- โซเชียลมีเดียและข้อมูลขนาดใหญ่: ผู้ใช้โซเชียลมีเดียสร้างข้อมูล 4 เพตะไบต์ทุกวัน โดยเน้นย้ำถึงผลกระทบของโซเชียลมีเดียต่อการเติบโตของ Big Data
ข้อมูลขนาดใหญ่ยังเป็นวงที่ดี
ไม่ใช่สิ่งที่เรากำลังพูดถึงที่นี่ แต่คุณอาจฟังเพลงเพราะๆ ในขณะที่คุณอ่านเกี่ยวกับ Big Data ฉันไม่ได้รวมมิวสิควิดีโอจริงๆ ไว้ด้วย… มันไม่ปลอดภัยสำหรับการทำงานจริงๆ PS: ฉันสงสัยว่าพวกเขาเลือกชื่อเพื่อจับกระแสความนิยมของข้อมูลขนาดใหญ่ที่กำลังก่อตัวขึ้นหรือไม่
เหตุใดข้อมูลขนาดใหญ่จึงแตกต่างกัน
ในสมัยก่อน… คุณรู้ไหมว่า… ไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราจะใช้ระบบในการแยก แปลง และโหลดข้อมูล (ETL) เข้าไปในคลังข้อมูลขนาดยักษ์ที่มีโซลูชันข่าวกรองธุรกิจที่สร้างขึ้นเพื่อการรายงาน เป็นระยะๆ ระบบทั้งหมดจะสำรองและรวมข้อมูลเข้าในฐานข้อมูลที่สามารถเรียกใช้รายงานได้ และทุกคนสามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้น
ปัญหาคือเทคโนโลยีฐานข้อมูลไม่สามารถจัดการกับกระแสข้อมูลที่ต่อเนื่องกันหลายชุดได้ ไม่สามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลได้ ไม่สามารถแก้ไขข้อมูลขาเข้าแบบเรียลไทม์ได้ และขาดเครื่องมือการรายงานที่ไม่สามารถจัดการอะไรได้นอกจากการสืบค้นเชิงสัมพันธ์ที่ส่วนหลัง โซลูชันบิ๊กดาต้าให้บริการโฮสติ้งบนคลาวด์ โครงสร้างข้อมูลที่มีการจัดทำดัชนีสูงและปรับให้เหมาะสม ความสามารถในการเก็บถาวรและการดึงข้อมูลอัตโนมัติ และอินเทอร์เฟซการรายงานที่ได้รับการออกแบบเพื่อให้มีการวิเคราะห์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้น
การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้นหมายความว่า บริษัท ต่างๆสามารถลดความเสี่ยงในการตัดสินใจของตนและทำการตัดสินใจได้ดีขึ้นเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิผลทางการตลาดและการขาย
Big Data มีประโยชน์อย่างไร?
สารสนเทศ สำรวจความเสี่ยงและโอกาสที่เกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ในองค์กร
- ข้อมูลขนาดใหญ่ทันเวลา - 60% ของแต่ละวันทำงานคนที่มีความรู้ใช้จ่ายเพื่อค้นหาและจัดการข้อมูล
- ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถเข้าถึงได้ - ผู้บริหารระดับสูงครึ่งหนึ่งรายงานว่าการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องเป็นเรื่องยาก
- ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นแบบองค์รวม – ปัจจุบันข้อมูลถูกเก็บไว้ในไซโลภายในองค์กร ตัวอย่างเช่น ข้อมูลทางการตลาดอาจพบได้ในการวิเคราะห์เว็บ การวิเคราะห์มือถือ การวิเคราะห์ทางสังคม CRMs, เครื่องมือทดสอบ A/B, ระบบการตลาดผ่านอีเมล และอื่นๆ... โดยแต่ละอย่างเน้นที่การแยกส่วน
- ข้อมูลขนาดใหญ่มีความน่าเชื่อถือ - 29% ของ บริษัท วัดต้นทุนทางการเงินจากคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดี สิ่งที่ง่ายพอ ๆ กับการตรวจสอบระบบต่างๆสำหรับการอัปเดตข้อมูลติดต่อลูกค้าสามารถประหยัดเงินได้หลายล้าน
- ข้อมูลขนาดใหญ่มีความเกี่ยวข้อง - 43% ของ บริษัท ไม่พอใจที่เครื่องมือของตนสามารถกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไปได้ สิ่งที่ง่ายพอ ๆ กับการกรองลูกค้าจากเว็บของคุณ การวิเคราะห์ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกมากมายเกี่ยวกับความพยายามในการซื้อกิจการของคุณ
- ข้อมูลขนาดใหญ่มีความปลอดภัย - การละเมิดความปลอดภัยของข้อมูลโดยเฉลี่ยมีค่าใช้จ่าย $ 214 ต่อลูกค้าหนึ่งราย โครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยที่สร้างขึ้นโดยโฮสต์ข้อมูลขนาดใหญ่และพันธมิตรด้านเทคโนโลยีสามารถช่วย บริษัท โดยเฉลี่ย 1.6% ของรายได้ต่อปี
- ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสิทธิ์ - 80% ขององค์กรต่อสู้กับความจริงหลายเวอร์ชันขึ้นอยู่กับแหล่งที่มาของข้อมูล ด้วยการรวมแหล่งข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้วหลายแห่ง บริษัท ต่างๆสามารถผลิตแหล่งข้อมูลข่าวกรองที่มีความแม่นยำสูงได้
- ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถดำเนินการได้ - ข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่ดีส่งผลให้ 46% ของ บริษัท ตัดสินใจไม่ถูกต้องซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายหลายพันล้าน
เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่
ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ มีความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านเทคโนโลยีการจัดเก็บ การเก็บถาวร และการสืบค้น:
- ระบบไฟล์แบบกระจาย: ระบบเช่น Hadoop Distributed File System (เอชดีเอฟเอส) เปิดใช้งานการจัดเก็บและจัดการข้อมูลปริมาณมากในหลาย ๆ โหนด วิธีการนี้ให้ความทนทานต่อข้อผิดพลาด ความสามารถในการปรับขนาด และความน่าเชื่อถือเมื่อจัดการกับ Big Data
- ฐานข้อมูล NoSQL: ฐานข้อมูล เช่น MongoDB, Cassandra และ Couchbase ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง ฐานข้อมูลเหล่านี้มีความยืดหยุ่นในการสร้างแบบจำลองข้อมูลและให้ความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน Big Data
- แผนที่ลด: รูปแบบการเขียนโปรแกรมนี้ช่วยให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบขนานในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย MapReduce ช่วยให้สามารถแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อยที่เล็กลง ซึ่งจะถูกประมวลผลแยกจากกันและรวมกันเพื่อสร้างผลลัพธ์สุดท้าย
- อาปาเช่สปาร์ค: เอ็นจิ้นการประมวลผลข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์ส Spark สามารถจัดการได้ทั้งแบบแบตช์และการประมวลผลตามเวลาจริง มอบประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับ MapReduce และรวมถึงไลบรารีสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลกราฟ และการประมวลผลสตรีม ทำให้มีความหลากหลายสำหรับกรณีการใช้งาน Big Data ต่างๆ
- เครื่องมือสืบค้นที่เหมือน SQL: เครื่องมือต่างๆ เช่น Hive, Impala และ Presto ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้การสืบค้นข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้สิ่งที่คุ้นเคย SQL ไวยากรณ์ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนมากขึ้น
- ทะเลสาบข้อมูล: ที่เก็บข้อมูลเหล่านี้สามารถจัดเก็บข้อมูลดิบในรูปแบบดั้งเดิมจนกว่าจะจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ Data Lake มอบโซลูชันที่ปรับขนาดได้และคุ้มค่าสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมาก ซึ่งสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ในภายหลังได้ตามต้องการ
- โซลูชันคลังข้อมูล: แพลตฟอร์มอย่าง Snowflake, BigQuery และ Redshift นำเสนอสภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมาก โซลูชันเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อจัดการการวิเคราะห์ Big Data และเปิดใช้งานการสืบค้นและการรายงานที่รวดเร็ว
- กรอบการเรียนรู้ของเครื่อง: เฟรมเวิร์ก เช่น TensorFlow, PyTorch และ scikit-learn เปิดใช้งานโมเดลการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนก การถดถอย และการจัดกลุ่ม เครื่องมือเหล่านี้ช่วยรับข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์จาก Big Data โดยใช้เทคนิค AI ขั้นสูง
- เครื่องมือแสดงข้อมูล: เครื่องมือต่างๆ เช่น Tableau, Power BI และ D3.js ช่วยในการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกจาก Big Data ในรูปแบบภาพและเชิงโต้ตอบ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจข้อมูล ระบุแนวโน้ม และสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การรวมข้อมูลและ ETL: เครื่องมือต่างๆ เช่น Apache NiFi, Talend และ Informatica ช่วยให้สามารถแยก แปลง และโหลดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ลงในระบบจัดเก็บข้อมูลส่วนกลาง เครื่องมือเหล่านี้ช่วยอำนวยความสะดวกในการรวมข้อมูล ทำให้องค์กรสามารถสร้างมุมมองรวมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และการรายงาน
ข้อมูลขนาดใหญ่และ AI
ความทับซ้อนกันของ AI และ Big Data อยู่ที่ความจริงที่ว่าเทคนิคของ AI โดยเฉพาะการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก (DL) สามารถใช้ในการวิเคราะห์และดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเชื้อเพลิงที่จำเป็นสำหรับอัลกอริทึม AI เพื่อเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจ ในทางกลับกัน AI สามารถช่วยทำความเข้าใจชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน หลากหลาย และท้าทายในการประมวลผลและวิเคราะห์โดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิม ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญที่ AI และ Big Data ตัดกัน:
- การประมวลผลข้อมูล: สามารถใช้อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อทำความสะอาด ประมวลผลล่วงหน้า และแปลงข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลและรับรองว่าพร้อมสำหรับการวิเคราะห์
- การแยกคุณสมบัติ: สามารถใช้เทคนิค AI เพื่อแยกคุณสมบัติและรูปแบบที่เกี่ยวข้องจาก Big Data ได้โดยอัตโนมัติ ลดมิติของข้อมูลและทำให้สามารถจัดการได้มากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์
- การวิเคราะห์เชิงทำนาย: การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ โมเดลเหล่านี้สามารถใช้ในการคาดการณ์หรือระบุแนวโน้มได้อย่างแม่นยำ ซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้นและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น
- การตรวจจับความผิดปกติ: AI สามารถช่วยระบุรูปแบบหรือความผิดปกติที่ผิดปกติใน Big Data ทำให้สามารถตรวจจับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เช่น การฉ้อโกง การบุกรุกเครือข่าย หรือความล้มเหลวของอุปกรณ์
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): สามารถใช้เทคนิค NLP ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความแบบไม่มีโครงสร้างจากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น โซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์จากลูกค้า หรือบทความข่าว เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและการวิเคราะห์ความรู้สึกอันมีค่า
- การวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอ: อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) สามารถใช้ในการวิเคราะห์และดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลรูปภาพและวิดีโอจำนวนมาก
- ส่วนบุคคลและคำแนะนำ: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับผู้ใช้ พฤติกรรม และความชอบของผู้ใช้ เพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว เช่น คำแนะนำผลิตภัณฑ์หรือโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย
- การเพิ่มประสิทธิภาพ: อัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุแนวทางแก้ไขที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาที่ซับซ้อน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของซัพพลายเชน การจัดการทราฟฟิก หรือการใช้พลังงาน
การทำงานร่วมกันระหว่าง AI และ Big Data ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของอัลกอริธึม AI เพื่อทำความเข้าใจกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้นและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้นในท้ายที่สุด
อินโฟกราฟิกนี้จาก BBVA ข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบันและอนาคตบันทึกความก้าวหน้าของ Big Data