การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร? คำตอบที่รวดเร็วจากชุดข้อมูลที่หลากหลาย

มีข้อมูลแล้วก็มีข้อมูลขนาดใหญ่ แล้วความแตกต่างคืออะไร?

กำหนดข้อมูลขนาดใหญ่

คำจำกัดความข้อมูลขนาดใหญ่ที่ชัดเจนอาจเป็นเรื่องยากที่จะปักหมุดเนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่สามารถครอบคลุมกรณีการใช้งานที่หลากหลาย แต่โดยทั่วไปแล้วคำนี้หมายถึงชุดข้อมูลที่มีปริมาณมากและซับซ้อนมากจนผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถจับจัดการและประมวลผลข้อมูลได้ภายในระยะเวลาที่เหมาะสม

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้อาจรวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่มีโครงสร้างและข้อมูลกึ่งโครงสร้างซึ่งแต่ละชุดสามารถขุดได้เพื่อเป็นข้อมูลเชิงลึก

ข้อมูลจริงมากเพียงใดที่ถือว่าเป็น "ขนาดใหญ่" ที่เปิดให้มีการถกเถียงกัน แต่โดยทั่วไปแล้วอาจมีหลายเพตาไบต์ - และสำหรับโครงการที่ใหญ่ที่สุดในช่วงเอ็กซาไบต์

บ่อยครั้งข้อมูลขนาดใหญ่มีลักษณะเป็นสาม Vs:

  • สุดโต่งปริมาณของข้อมูล
  • ข้อมูลหลากหลายประเภท
  • ความเร็วที่ข้อมูลจะต้องมีการประมวลผลและการวิเคราะห์

ข้อมูลที่ประกอบขึ้นเป็นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่อาจมาจากแหล่งที่มาซึ่งรวมถึงเว็บไซต์โซเชียลมีเดียเดสก์ท็อปและแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่การทดลองทางวิทยาศาสตร์เซ็นเซอร์และอุปกรณ์อื่น ๆ ในอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ (IoT) มากขึ้นเรื่อย ๆ

แนวคิดของข้อมูลขนาดใหญ่มาพร้อมกับชุดขององค์ประกอบที่เกี่ยวข้องซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้งานจริงและแก้ปัญหาทางธุรกิจได้หลายประการ ซึ่งรวมถึงโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่จำเป็นในการรองรับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่การวิเคราะห์ที่ใช้กับข้อมูล แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นสำหรับโครงการชุดทักษะที่เกี่ยวข้องและกรณีการใช้งานจริงที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

สิ่งที่มอบคุณค่าจากองค์กรข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมดที่รวบรวมไว้คือการวิเคราะห์ที่ใช้กับข้อมูล หากไม่มีการวิเคราะห์ซึ่งเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มข้อมูลจะเป็นเพียงกลุ่มเดียวและศูนย์ที่มีการใช้งานทางธุรกิจอย่าง จำกัด

ด้วยการใช้การวิเคราะห์กับข้อมูลขนาดใหญ่ บริษัท ต่างๆจะเห็นประโยชน์เช่นยอดขายที่เพิ่มขึ้นการบริการลูกค้าที่ดีขึ้นประสิทธิภาพที่มากขึ้นและการเพิ่มความสามารถในการแข่งขันโดยรวม

การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบชุดข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกหรือหาข้อสรุปเกี่ยวกับสิ่งที่มีอยู่เช่นแนวโน้มและการคาดการณ์เกี่ยวกับกิจกรรมในอนาคต

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่องค์กรต่างๆสามารถตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลดีขึ้นเช่นเวลาและสถานที่ที่จะใช้แคมเปญการตลาดหรือแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่

การวิเคราะห์สามารถอ้างถึงแอปพลิเคชันข่าวกรองธุรกิจขั้นพื้นฐานหรือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงเช่นที่ใช้โดยองค์กรทางวิทยาศาสตร์ ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงที่สุดคือการขุดข้อมูลซึ่งนักวิเคราะห์จะประเมินชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุความสัมพันธ์รูปแบบและแนวโน้ม

การวิเคราะห์ข้อมูลอาจรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (เพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูล) และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงยืนยัน (ใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อค้นหาว่าสมมติฐานเกี่ยวกับชุดข้อมูลหนึ่ง ๆ เป็นจริงหรือไม่

ความแตกต่างอีกประการหนึ่งคือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ (หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลขที่มีตัวแปรเชิงปริมาณที่สามารถเปรียบเทียบได้ทางสถิติ) เทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ (ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขเช่นวิดีโอรูปภาพและข้อความ)

โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีเพื่อรองรับข้อมูลขนาดใหญ่

สำหรับแนวคิดของข้อมูลขนาดใหญ่ในการทำงานองค์กรจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลให้การเข้าถึงและรักษาความปลอดภัยของข้อมูลในขณะที่อยู่ในที่จัดเก็บและระหว่างการขนส่ง สิ่งนี้ต้องมีการปรับใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ในระดับสูง ได้แก่ ระบบจัดเก็บข้อมูลและเซิร์ฟเวอร์ที่ออกแบบมาสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ซอฟต์แวร์การจัดการและการผสานรวมระบบธุรกิจอัจฉริยะและซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลและแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่

โครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่นี้น่าจะเป็นแบบในองค์กรเนื่องจาก บริษัท ต่างๆมองที่จะใช้ประโยชน์จากการลงทุนของศูนย์ข้อมูลของตนต่อไป แต่องค์กรจำนวนมากขึ้นพึ่งพาบริการคลาวด์คอมพิวติ้งเพื่อจัดการกับความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ของตน

การรวบรวมข้อมูลจำเป็นต้องมีแหล่งที่มาเพื่อรวบรวมข้อมูล สิ่งเหล่านี้จำนวนมากเช่นเว็บแอปพลิเคชันช่องทางโซเชียลมีเดียแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และที่เก็บอีเมลมีอยู่แล้ว แต่เมื่อ IoT ยึดติด บริษัท ต่างๆอาจจำเป็นต้องปรับใช้เซ็นเซอร์ในอุปกรณ์ยานพาหนะและผลิตภัณฑ์ทุกประเภทเพื่อรวบรวมข้อมูลตลอดจนแอปพลิเคชันใหม่ที่สร้างข้อมูลผู้ใช้ (การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่เน้น IoT มีเทคนิคและเครื่องมือเฉพาะของตัวเอง)

ในการจัดเก็บข้อมูลที่เข้ามาทั้งหมดองค์กรจำเป็นต้องมีการจัดเก็บข้อมูลที่เพียงพอ ในบรรดาตัวเลือกการจัดเก็บ ได้แก่ คลังข้อมูลแบบดั้งเดิมดาต้าเลคและที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์

เครื่องมือโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยอาจรวมถึงการเข้ารหัสข้อมูลการพิสูจน์ตัวตนผู้ใช้และการควบคุมการเข้าถึงอื่น ๆ ระบบการตรวจสอบไฟร์วอลล์การจัดการการเคลื่อนย้ายขององค์กรและผลิตภัณฑ์อื่น ๆ เพื่อปกป้องระบบและข้อมูล

เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่

นอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐานไอทีที่กล่าวมาแล้วที่ใช้สำหรับข้อมูลโดยทั่วไป มีเทคโนโลยีหลายอย่างสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ที่โครงสร้างพื้นฐานไอทีของคุณควรสนับสนุน

ระบบนิเวศ Hadoop

Hadoop เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่มากที่สุด โครงการ Apache Hadoop พัฒนาซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สสำหรับการประมวลผลแบบกระจายที่ปรับขนาดได้

ไลบรารีซอฟต์แวร์ Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจายในกลุ่มของคอมพิวเตอร์โดยใช้แบบจำลองการเขียนโปรแกรมอย่างง่าย ได้รับการออกแบบมาเพื่อขยายขนาดจากเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียวไปจนถึงหลายพันเครื่องโดยแต่ละเครื่องมีการคำนวณและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลในเครื่อง

โครงการประกอบด้วยโมดูลต่างๆ:

  • Hadoop Common ยูทิลิตี้ทั่วไปที่รองรับโมดูล Hadoop อื่น ๆ
  • Hadoop Distributed File System ซึ่งให้การเข้าถึงข้อมูลแอปพลิเคชันที่มีปริมาณงานสูง
  • Hadoop YARN กรอบสำหรับการจัดตารางเวลางานและการจัดการทรัพยากรคลัสเตอร์
  • Hadoop MapReduce ซึ่งเป็นระบบที่ใช้ YARN สำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบขนาน

Apache Spark

Apache Spark เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลคลัสเตอร์แบบโอเพนซอร์สที่ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำหรับประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ภายใน Hadoop Spark กลายเป็นหนึ่งในกรอบการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่สำคัญและสามารถนำไปใช้งานได้หลากหลาย มีการผูกเนทีฟสำหรับ Java, Scala, Python (โดยเฉพาะ Anaconda Python distro) และภาษาการเขียนโปรแกรม R (R เหมาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่) และรองรับ SQL, สตรีมมิ่งข้อมูล, แมชชีนเลิร์นนิงและการประมวลผลกราฟ

ดาต้าเลค

Data Lakes เป็นที่เก็บข้อมูลที่เก็บข้อมูลดิบจำนวนมากในรูปแบบดั้งเดิมจนกว่าผู้ใช้ทางธุรกิจจะต้องการข้อมูล การช่วยกระตุ้นการเติบโตของดาต้าเลกคือการริเริ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการเติบโตของ IoT Data Lakes ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลจำนวนมากได้ง่ายขึ้นเมื่อเกิดความต้องการ

ฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล SQL ทั่วไปได้รับการออกแบบมาสำหรับธุรกรรมที่เชื่อถือได้และแบบสอบถามเฉพาะกิจ แต่มาพร้อมกับข้อ จำกัด เช่นสคีมาที่เข้มงวดซึ่งทำให้เหมาะสมกับแอปพลิเคชันบางประเภท ฐานข้อมูล NoSQL จัดการกับข้อ จำกัด เหล่านั้นและจัดเก็บและจัดการข้อมูลในรูปแบบที่ช่วยให้มีความเร็วในการดำเนินงานสูงและมีความยืดหยุ่นสูง หลาย บริษัท ได้รับการพัฒนาโดย บริษัท ที่แสวงหาวิธีที่ดีกว่าในการจัดเก็บเนื้อหาหรือประมวลผลข้อมูลสำหรับเว็บไซต์ขนาดใหญ่ แตกต่างจากฐานข้อมูล SQL ฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมากสามารถปรับขนาดตามแนวนอนในเซิร์ฟเวอร์หลายร้อยหรือหลายพันเครื่อง

ฐานข้อมูลในหน่วยความจำ

ฐานข้อมูลในหน่วยความจำ (IMDB) คือระบบจัดการฐานข้อมูลที่อาศัยหน่วยความจำหลักเป็นหลักแทนที่จะใช้ดิสก์ในการจัดเก็บข้อมูล ฐานข้อมูลในหน่วยความจำเร็วกว่าฐานข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมกับดิสก์การพิจารณาที่สำคัญสำหรับการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการสร้างคลังข้อมูลและส่วนข้อมูล

ทักษะข้อมูลขนาดใหญ่

ความพยายามในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการทักษะเฉพาะไม่ว่าจะมาจากภายในองค์กรหรือผ่านผู้เชี่ยวชาญภายนอก

ทักษะเหล่านี้หลายอย่างเกี่ยวข้องกับส่วนประกอบสำคัญของเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เช่น Hadoop, Spark, ฐานข้อมูล NoSQL, ฐานข้อมูลในหน่วยความจำและซอฟต์แวร์การวิเคราะห์

สาขาอื่น ๆ มีความเฉพาะเจาะจงในสาขาวิชาเช่นวิทยาศาสตร์ข้อมูลการขุดข้อมูลการวิเคราะห์ทางสถิติและเชิงปริมาณการสร้างภาพข้อมูลการเขียนโปรแกรมวัตถุประสงค์ทั่วไปและโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม นอกจากนี้ยังมีความต้องการสำหรับผู้ที่มีทักษะในการจัดการโดยรวมเพื่อดูโครงการข้อมูลขนาดใหญ่จนเสร็จสมบูรณ์

เนื่องจากโครงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วไปได้กลายเป็นอย่างไรและการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะประเภทนี้การค้นหาผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์อาจเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งสำหรับองค์กร

กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์สามารถนำไปใช้กับปัญหาทางธุรกิจและกรณีการใช้งานมากมาย นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

  • การวิเคราะห์ลูกค้า บริษัท ต่างๆสามารถตรวจสอบข้อมูลลูกค้าเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าปรับปรุงอัตราการแปลงและเพิ่มการรักษาผู้ใช้
  • การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติการ การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการใช้ประโยชน์จากทรัพย์สินขององค์กรให้ดียิ่งขึ้นเป็นเป้าหมายของหลาย ๆ บริษัท เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้ธุรกิจต่างๆหาวิธีดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับปรุงประสิทธิภาพ
  • การป้องกันการฉ้อโกง เครื่องมือและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้องค์กรระบุกิจกรรมและรูปแบบที่น่าสงสัยซึ่งอาจบ่งชี้พฤติกรรมฉ้อโกงและช่วยลดความเสี่ยง
  • การเพิ่มประสิทธิภาพราคา บริษัท ต่างๆสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพราคาที่พวกเขาเรียกเก็บสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการซึ่งช่วยเพิ่มรายได้