What is Big Data

October 02, 2020

เนื่องจากปัจจุบัน มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในเรื่องของระบบเทคโนโลยีสารสนเทศรวมถึงการสื่อสาร ทำให้บริษัทหรือองค์กรต่าง ๆ มีความสามารถในการเก็บข้อมูล ในด้านต่าง ๆเพิ่มมากขึ้นอย่างมากมายมหาศาล ซึ่งเมื่อนำ ข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ และประมวลผล ก็จะมีประโยชน์อย่างมากต่อการตัดสินใจของผู้บริหารในองค์กร ดังนั้น จึงมีแนวคิดในเรื่องของ Big Data ที่จะช่วยให้เกิดการบริหารจัดการข้อมูลให้ได้ประโยชน์สูงสุดอย่าง มีประสิทธิภาพ จึงกล่าวได้ว่า

“Big Data คือ ข้อมูลที่ปริมาณที่มาก มีการเติบโตที่รวดเร็ว และมีความหลากหลายทั้งที่มีโครงสร้าง (Structured) หรืออาจเป็นข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data) เช่น ล็อกไฟล์ (Log files) หรือแม้กระทั่งแบบไม่มีโครงสร้าง (Unstructured) เช่น ข้อมูลการโต้ตอบปฏิสัมพันธ์ผ่านสังคมเครือข่าย (Social Network) เช่น Facebook, twitter หรือ ไฟล์ multimedia อีกด้วย”

โดยในระบบ Internet ในยุคที่ Social Media ที่เฟื่องฟู มีสารสนเทศเกิดขึ้นจำนวนมาก ทุกคนสามารถที่จะพร้อมผลิตข้อมูล มีกิจกรรมต่าง ๆ มากมาย พร้อมทั้ง อุปกรณ์ (Device) ที่มีจำนวนมากและยังมีอัตราการขยายตัวที่สูงอีกด้วย ทั้ง Smart Device, IoT (Internet of Things) ที่รองรับการเข้าถึง การใช้งาน ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย และสร้างข้อมูลออกมามากมายในแต่ละวัน

คุณลักษณะที่สำคัญของ Big Data สามารถแบ่งได้เป็น 4V ดังนี้คือ

1. Volume – ปัจจัยข้อแรกแน่นอนว่าคำว่า Big Data มีคำว่า “Big” นั่นก็คือข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถเป็นได้ทั้งรูปแบบ Online และ Offline

2. Velocity – ส่งผ่านข้อมูล Update กันอย่างต่อเนื่อง (Real-time) จนทำให้การวิเคราะห์ง่ายๆแบบ Manual เกิดข้อจำกัด หรือไม่สามารถจับรูปแบบหรือทิศทางของข้อมูลได้

3. Variety – หมายถึงรูปแบบของข้อมูลที่แตกต่างกันออกไป ทั้งในรูปแบบ ตัวอักษร วิดีโอ รูปภาพ ไฟล์ต่าง ๆ และหลากหลายแหล่งที่มาเช่น Social Network หรือ Platform E- Commerce

4. Veracity – ยังไม่ผ่านการ Process ให้อยู่ในรูปแบบของข้อมูลดิบ (Raw Data) ที่สามารถใช้สร้างประโยชน์ต่อองค์กรได้

ซึ่งการพัฒนาระบบ Big Data จะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ข้อมูลจากทุกแหล่งที่เป็นไปได้ โดยนำข้อมูลต่าง ๆเหล่านั้นมาวิเคราะห์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเข้าใจผู้บริโภคหรือผู้ใช้งานได้มากขึ้น (Customer Insight) ทำให้สามารถลดต้นทุนได้ ลดเวลาระยะเวลาดำเนินการ และสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ปัจจุบันหลายบริษัทได้นำ Big Data มาประยุกต์ใช้ในส่วนของการขายและการตลาดของธุรกิจ เครื่องมือที่ใช้สำหรับการรองรับ Big Data แบบที่เราเข้าใจได้ง่ายๆ และเห็นอยู่บ่อย ๆ ก็อย่างเช่น Google Analytics, Facebook, Wikipedia หรือในบ้านเราเอง เช่น Pantip เพื่อเป็นการต่อยอดข้อมูลจากระบบฐานข้อมูลหลักที่มีการจัดเก็บในองค์กรเช่น ERP, CRM รวมทั้ง Data Warehouse ที่มีอยู่ในปัจจุบันเป็นต้น

ในส่วนของของสถาปัตยกรรมของ Big Data นั้นสามารถจัดกลุ่มตามลักษณะของ Data ได้ดังนี้คือ

1. Data Collection – ส่วนที่นำเข้าข้อมูลจาก data source ต่าง ๆ ที่อาจเป็นแบบ Batch หรือ Streaming

2. Data Storage – คือส่วนที่เก็บข้อมูลหลัก ทั้งนี้คืออยู่กับขนาดและชนิดของข้อมูลที่ต้องการเก็บ

3. Data Analytic/Machine Learning – คือส่วนในการประมวลผลต่าง ๆทั้งการทำ Data Cleansing, การทำ Modeling หรือ การทำ Machine Learning

4. Data Visualization/BI Report – คือส่วนของการนำเสนอข้อมูล

5. Orchestration – คือ Data ที่มีอยู่ในทุกกระบวนการสามารถสอดประสานหรือ ปรับปรุงเปลี่ยนแปลงได้ในทุก ๆกระบวนการ

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดที่จัดว่าเป็น Big Data ในปัจจุบัน เช่น ข้อมูลเครือข่ายสังคมออนไลน์ (Social Network) , ข้อมูลการบริการทางเว็บไซต์ (Web Server Log), ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม (Satellite Imagery), ข้อมูลการสื่อสารจากโทรศัพท์ (Telemetry from Automobiles) รวมทั้งข้อมูลทางด้านการตลาดและการเงิน (Financial Market Data)

ซึ่งจะเห็นได้ว่า Big Data เป็นแหล่งข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และ มีประโยชน์มากมายหลายประการ ยกตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้เห็นความรู้ที่ซ่อนอยู่ทำให้บริษัทหรือองค์การสามารถเกิดแนวความคิดใหม่ๆในองค์กร รวมทั้งอาจเกิดผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ ๆ ที่ เหมาะสมตามความต้องการของผู้ใช้ ทำ ให้ เกิดความพึงพอใจและประทับใจในบริการ จะเห็นได้ว่าข้อมูลด้านต่าง ๆ ที่กระจัดกระจาย ซึ่งมีอยู่มากมายมหาศาล เมื่อนำ เอาแนวคิด Big Data มาวิเคราะห์ประมวลผลทำให้เกิดประโยชน์อย่างมากต่อองค์กรและผู้บริโภคหรือผู้รับบริการ

Recent Posts