Big data คืออะไร

Big data หมายถึงข้อมูลที่มีปริมาณมากและหลากหลายประเภทซึ่งมักจะมีความซับซ้อนและความซับซ้อนที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ โดยบางครั้งมันอาจจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถจัดการด้วยเครื่องมือธรรมดาได้ เนื่องจากมันมีปริมาณที่มากเกินไปหรือมีความซับซ้อนที่ยากต่อการวิเคราะห์ด้วยวิธีการทั่วไป

ลักษณะสำคัญของ Big Data

ลักษณะสำคัญของ Big Data มักมี 4 ประการ ซึ่งมักเรียกกันว่า "4Vs" ได้แก่

1. ปริมาณ (Volume) ข้อมูล Big Data มีขนาดใหญ่มาก โดยมีขนาดหลายเทราไบต์หรือหลายเพตะไบต์ ข้อมูลนี้มาจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย ธุรกรรมทางการเงิน เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์ IoT

2. ความหลากหลาย (Variety) ข้อมูล Big Data มาในรูปแบบต่างๆ รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่จัดเก็บในรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ตารางฐานข้อมูล ข้อมูลกึ่งโครงสร้างคือข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน เช่น ข้อความ XML ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความโซเชียลมีเดียและรูปภาพ

3. ความเร็ว (Velocity) ข้อมูล Big Data ถูกสร้างขึ้นและประมวลผลด้วยความเร็วสูงมาก ซึ่งหมายความว่าต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือเกือบแบบเรียลไทม์

4. ความเป็นจริง (Veracity) ข้อมูล Big Data ต้องมีความถูกต้องและเชื่อถือได้ มิฉะนั้นการวิเคราะห์จะไร้ค่า

นอกจาก 4Vs แล้ว ยังมีลักษณะสำคัญอื่นๆ ของ Big Data อีกสองประการ ได้แก่

• คุณค่า (Value) ข้อมูล Big Data ต้องมีศักยภาพในการสร้างคุณค่าสำหรับองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน การตัดสินใจที่ดีขึ้น หรือการสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่

• ความแปรปรวน (Variability) ข้อมูล Big Data อาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ซึ่งทำให้การวิเคราะห์มีความท้าทาย

Big Data มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจ องค์กรต่างๆ ที่สามารถใช้ประโยชน์จาก Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพจะได้รับข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

เราเอาข้อมูลไปใช้ประโยชน์อย่างไรได้บ้าง

Big Data มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจ องค์กรต่างๆ ที่สามารถใช้ประโยชน์จาก Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพจะได้รับข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่ง ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการใช้ประโยชน์จาก Big Data:

1. เข้าใจลูกค้า

• วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อ

• วิเคราะห์ความชอบของลูกค้า

• ระบุกลุ่มเป้าหมาย

• พัฒนาสินค้าและบริการที่ตรงกับความต้องการของลูกค้า

2. ตัดสินใจ

• วิเคราะห์ข้อมูลการขาย

• วิเคราะห์ข้อมูลการตลาด

• วิเคราะห์ข้อมูลการเงิน

• ระบุแนวโน้มและโอกาสในตลาด

• ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและแม่นยำ

3. เพิ่มประสิทธิภาพ

• วิเคราะห์ข้อมูลกระบวนการทำงาน

• ระบุจุดอ่อน

• หาทางปรับปรุงแก้ไข

• เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

4. สร้างรายได้

• ค้นหาโอกาสใหม่ๆ ในตลาด

• พัฒนาสินค้าและบริการใหม่ๆ

• ขยายฐานลูกค้า

• เพิ่มรายได้

5. ลดความเสี่ยง

• วิเคราะห์ข้อมูล Big Data

• ระบุภัยคุกคามต่างๆ

• หาทางป้องกัน

• ลดความเสี่ยง