เจาะลึก Big Data คืออะไร?
คำจำกัดความของ Big Dataคือข้อมูลที่มีความหลากหลายมากขึ้น มีปริมาณเพิ่มขึ้นและมีความเร็วมากขึ้น
พูดง่ายๆ ก็คือ Big Dataขนาดใหญ่กว่าและซับซ้อนกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากแหล่งข้อมูลใหม่ ชุดข้อมูลเหล่านี้มีขนาดใหญ่มากจนซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถจัดการได้ แต่ข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่คุณไม่สามารถจัดการได้มาก่อน
Big Dataสามารถจัดประเภทเป็นแบบไม่มีโครงสร้างหรือแบบมีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลที่องค์กรจัดการอยู่แล้วในฐานข้อมูลและสเปรดชีต มันมักจะเป็นตัวเลขในธรรมชาติ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่มีการรวบรวมกันและไม่อยู่ในรูปแบบหรือรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า รวมถึงข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งโซเชียลมีเดีย ซึ่งช่วยให้สถาบันต่างๆ รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า
Big Dataสามารถรวบรวมได้จากความคิดเห็นที่แชร์ต่อสาธารณะบนเครือข่ายสังคมและเว็บไซต์ รวบรวมโดยสมัครใจจากอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และแอพส่วนบุคคล ผ่านแบบสอบถาม การซื้อผลิตภัณฑ์ และการเช็คอินทางอิเล็กทรอนิกส์ การมีอยู่ของเซ็นเซอร์และอินพุตอื่น ๆ ในอุปกรณ์อัจฉริยะช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลในสถานการณ์และสถานการณ์ที่หลากหลาย
Big Dataมักถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลคอมพิวเตอร์ และได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน บริษัท software-as-a-service (SaaS) หลายแห่งมีความเชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนประเภทนี้
บริษัทต่างๆ ใช้ Big Dataในระบบของตนเพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น สร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคล และดำเนินการอื่นๆ ที่สามารถเพิ่มรายได้และผลกำไรได้ในท้ายที่สุด ธุรกิจที่ใช้วิธีนี้อย่างมีประสิทธิภาพย่อมมีความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือธุรกิจที่ไม่ได้ใช้ เนื่องจากพวกเขาสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้เร็วและมีข้อมูลมากขึ้น
ตัวอย่างเช่น ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับลูกค้าที่บริษัทต่างๆ สามารถใช้เพื่อปรับแต่งการตลาด การโฆษณา และการส่งเสริมการขายของตน เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและอัตราการแปลง สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งในอดีตและตามเวลาจริงเพื่อประเมินความชอบที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้บริโภคหรือผู้ซื้อระดับองค์กร ทำให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการและความต้องการของลูกค้าได้มากขึ้น
นักวิจัยทางการแพทย์ยังใช้ Big Dataเพื่อระบุสัญญาณของโรคและปัจจัยเสี่ยง และโดยแพทย์เพื่อช่วยวินิจฉัยความเจ็บป่วยและภาวะทางการแพทย์ในผู้ป่วย นอกจากนี้ การรวมข้อมูลจากบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ไซต์โซเชียลมีเดีย เว็บ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพและหน่วยงานภาครัฐได้รับข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับภัยคุกคามหรือการระบาดของโรคติดเชื้อ
ในอุตสาหกรรมพลังงาน บิ๊กดาต้าช่วยให้บริษัทน้ำมันและก๊าซระบุตำแหน่งการขุดเจาะที่เป็นไปได้และติดตามการทำงานของท่อส่งน้ำมัน ในทำนองเดียวกันยูทิลิตี้ใช้เพื่อติดตามกริดไฟฟ้า บริษัทที่ให้บริการทางการเงินใช้ระบบ Big Dataสำหรับการบริหารความเสี่ยงและการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ ผู้ผลิตและบริษัทขนส่งพึ่งพา Big Dataในการจัดการห่วงโซ่อุปทานและเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง การใช้งาน Big Dataของรัฐบาล ได้แก่ การรับมือเหตุฉุกเฉิน การป้องกันอาชญากรรม และการริเริ่มเมืองอัจฉริยะ
Big Dataมาจากแหล่งต่างๆ มากมาย ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่ ระบบประมวลผลธุรกรรม ฐานข้อมูลลูกค้า เอกสาร อีเมล เวชระเบียน บันทึกการคลิกทางอินเทอร์เน็ต แอพมือถือ และโซเชียลเน็ตเวิร์ก นอกจากนี้ยังรวมถึงข้อมูลที่สร้างโดยเครื่องจักร เช่น ไฟล์บันทึกเครือข่ายและเซิร์ฟเวอร์ และข้อมูลจากเซ็นเซอร์บนเครื่องจักรที่ใช้ในการผลิต อุปกรณ์อุตสาหกรรม และอุปกรณ์อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง
นอกเหนือจากข้อมูลจากระบบภายในแล้ว สภาพแวดล้อม Big Dataมักจะรวมข้อมูลภายนอกเกี่ยวกับผู้บริโภค ตลาดการเงิน สภาพอากาศและการจราจร ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ และอื่นๆ รูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียงเป็นรูปแบบของข้อมูลขนาดใหญ่เช่นกัน และแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากเกี่ยวข้องกับการสตรีมข้อมูลที่ประมวลผลและรวบรวมอย่างต่อเนื่อง
นักวิเคราะห์ข้อมูลจะพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากรและประวัติการซื้อ เพื่อพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่ การประเมินดังกล่าวอาจทำภายในหรือภายนอกโดยบุคคลที่สามที่เน้นการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ให้อยู่ในรูปแบบที่ย่อยได้ ธุรกิจมักใช้การประเมินข้อมูลขนาดใหญ่โดยผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวเพื่อเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่สามารถนำไปปฏิบัติได้
เกือบทุกแผนกในบริษัทสามารถใช้สิ่งที่ค้นพบจากการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่ทรัพยากรบุคคลและเทคโนโลยีไปจนถึงการตลาดและการขาย เป้าหมายของ Big Dataคือการเพิ่มความเร็วในการนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด เพื่อลดระยะเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นต่อการนำไปใช้ในตลาด กลุ่มเป้าหมาย และเพื่อให้มั่นใจว่าลูกค้ายังคงพึงพอใจ
จำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นทำให้เกิดทั้งโอกาสและปัญหา โดยทั่วไป การมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าและผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า ควรช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับแต่งผลิตภัณฑ์และความพยายามทางการตลาดได้ดีขึ้น เพื่อสร้างความพึงพอใจสูงสุดและทำธุรกิจซ้ำ บริษัทที่รวบรวมข้อมูลจำนวนมากจะได้รับโอกาสในการทำการวิเคราะห์ที่ลึกและสมบูรณ์ยิ่งขึ้นเพื่อประโยชน์ของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด
แม้ว่าการวิเคราะห์ที่ดีขึ้นจะเป็นผลบวก แต่ Big Dataยังสามารถทำให้เกิดการโอเวอร์โหลดและการรบกวนข้อมูล ซึ่งลดประโยชน์ของข้อมูลลง บริษัทต่างๆ ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมากขึ้นและพิจารณาว่าข้อมูลใดแทนสัญญาณเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลรบกวน การตัดสินใจว่าอะไรที่ทำให้ข้อมูลมีความเกี่ยวข้องกลายเป็นปัจจัยสำคัญ
นอกจากนี้ ลักษณะและรูปแบบของข้อมูลอาจต้องมีการจัดการพิเศษก่อนที่จะดำเนินการ ข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งประกอบด้วยค่าตัวเลข สามารถจัดเก็บและจัดเรียงได้ง่าย ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล วิดีโอ และเอกสารข้อความ อาจต้องใช้เทคนิคที่ซับซ้อนกว่านี้ก่อนที่จะมีประโยชน์