ตัวอย่างและคำจำกัดความของข้อมูลขนาดใหญ่

อินฟอร์เมเทค ดิจิตอล » การวิเคราะห์ข้อมูล » ตัวอย่างและคำจำกัดความของข้อมูลขนาดใหญ่

บิ๊กดาต้าเป็นคำกว้างๆ สำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่หรือซับซ้อนมากจนแอปพลิเคชันประมวลผลข้อมูลดั้งเดิมไม่เพียงพอ ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถรวมถึงข้อมูลประเภทใดก็ได้ ทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ตัวอย่างและคำจำกัดความของข้อมูลขนาดใหญ่

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

บิ๊กดาต้าเป็นคำกว้างๆ สำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่หรือซับซ้อนมากจนแอปพลิเคชันประมวลผลข้อมูลดั้งเดิมไม่เพียงพอ ขอบเขตของข้อมูลขนาดใหญ่จะมีขนาดใดก็ได้ ตั้งแต่เทราไบต์ไปจนถึงเพตาไบต์ (1 ล้านล้านไบต์) และมากกว่านั้น โดยทั่วไปขอบเขตของข้อมูลขนาดใหญ่ครอบคลุมทั้งข้อมูลแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

บิ๊กดาต้า หมายถึง ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นจากอินเทอร์เน็ตสื่อสังคมออนไลน์ และแหล่งข้อมูลอื่นๆบิ๊กดาต้าหมายถึงชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เกินกว่าขีดความสามารถของ เครื่องมือ จัดการฐานข้อมูล แบบดั้งเดิม ที่จะสามารถเก็บรวบรวม จัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มาตรฐาน (RDBMS)

คาดว่า 98% ของข้อมูลของโลกถูกสร้างขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมาเพียงอย่างเดียว

ข้อมูลเติบโตแบบทวีคูณ ในความเป็นจริง มีการประมาณการว่า 98% ของข้อมูลของโลกถูกสร้างขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมาเพียงอย่างเดียว หากคุณสงสัยว่าอีก 2% ที่เหลือเกิดอะไรขึ้น เราเองก็ไม่รู้เช่นกัน

เราจะรับมือกับการเติบโตแบบทวีคูณนี้ได้อย่างไร? คำตอบคือ เราต้องการ รูปแบบการจัดเก็บข้อมูล แบบใหม่ ที่ช่วยให้เราจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดของเราไว้ก่อน แล้วค่อยคิดว่าจะจัดการกับข้อมูลเหล่านั้นอย่างไรในภายหลัง (หรือไม่ก็ได้)

ด้วยเหตุนี้ องค์กรส่วนใหญ่จึงใช้บริการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) หรือ Microsoft Azure แทนที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตนเองตั้งแต่เริ่มต้น หรือใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบดั้งเดิม เช่น Oracle DBMS หรือ Microsoft SQL Server DBMS ซึ่งต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์ราคาแพงทุกปีเพื่อจัดเก็บสินทรัพย์ดิจิทัลจำนวนมหาศาลเหล่านั้น

4 Vs ของข้อมูลขนาดใหญ่

4V ของข้อมูลขนาดใหญ่คือ ปริมาณ ความหลากหลาย ความเร็ว และความถูกต้อง

ปริมาณ (Volume) หมายถึงขนาดของข้อมูลที่บริษัทของคุณประมวลผล ความหลากหลาย (Variety) หมายถึงข้อมูลทุกประเภท ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น สเปรดชีต) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (เช่น รูปภาพ) ความเร็ว (Velocity) หมายถึงความเร็วในการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป หากเป็นข้อมูลอย่างเช่น ตัวเลขยอด ขายของร้านค้าออนไลน์ที่เปลี่ยนแปลงทุกชั่วโมง คุณจำเป็นต้องมีระบบที่สามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นได้อย่างรวดเร็วพอที่จะไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ

ท้ายที่สุดแล้ว ก็มีความจริงใจ นั่นคือ ความแม่นยำ: ข้อมูลนั้นมีความน่าเชื่อถือในระดับใด? หากมาจากแหล่งภายนอก เช่น เครือข่ายโซเชียลอย่าง Twitter หรือ Facebook ซึ่งใครก็ตามสามารถโพสต์สิ่งใดก็ได้เมื่อใดก็ได้ โดยไม่ต้องผ่านการตรวจสอบล่วงหน้า อาจไม่น่าเชื่อถือเท่าใดนัก

ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถรวมถึงข้อมูลประเภทใดก็ได้ ทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ตัวอย่างข้อมูลที่มีโครงสร้าง: หมายเลขประกันสังคม หมายเลขบัตรเครดิต และหมายเลขโทรศัพท์

ตัวอย่างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: เว็บเพจ อีเมล ทวีต และเนื้อหาโซเชียลมีเดียอื่นๆ

เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาใช้วิเคราะห์จีโนมของมนุษย์และค้นหาเครื่องหมายทางพันธุกรรมของโรคได้

เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าสามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์จีโนมมนุษย์และค้นหาเครื่องหมายทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับโรคต่างๆ การถอดรหัสลำดับดีเอ็นเอเป็นตัวอย่างหนึ่งของเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าที่ถูกนำมาใช้ในการวิจัยทางการแพทย์ตั้งแต่เริ่มแรกในช่วงต้นทศวรรษ 2000 โดยการระบุยีนแต่ละตัวและรูปแบบต่างๆ ของยีนเหล่านั้น นักวิจัยสามารถระบุปัจจัยทางพันธุกรรมที่ก่อให้เกิดโรคต่างๆ เช่น มะเร็งหรือเบาหวานได้

การศึกษาการเชื่อมโยงทั่วทั้งจีโนม (GWAS) ใช้เทคนิคที่เรียกว่า ไมโครอาร์เรย์ ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถวิเคราะห์ตัวอย่างได้หลายพันตัวอย่างในคราวเดียวเพื่อค้นหารูปแบบเฉพาะในระดับการแสดงออกของยีน กระบวนการนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถระบุรูปแบบทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับโรคต่างๆ เช่น อัลไซเมอร์ หรือโรคจิตเภทได้ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ GWAS ส่วนใหญ่ยังคงไม่มีผลสรุป เนื่องจากผลลัพธ์ดังกล่าวขึ้นอยู่กับขนาดตัวอย่างที่เล็ก (ในหลายๆ กรณี มีน้อยกว่า 100 ราย)

เมื่อจำนวนผู้เข้าร่วมในการศึกษาดังกล่าวเพิ่มมากขึ้น และโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากผู้เข้าร่วมเหล่านั้นยินยอมให้ทำการทดสอบเพิ่มเติม เราควรคาดหวังว่าจะมีอัตราความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น พร้อมๆ กับความเข้าใจที่มากขึ้นว่าปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมเฉพาะต่างๆ โต้ตอบกับยีนของเราอย่างไรในระหว่างระยะพัฒนาการในภายหลังในเส้นทางชีวิต

การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

ในปัจจุบันมีการนำ Big Data มาใช้มากมายซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงวิถีการใช้ชีวิตและการทำงานของเรา

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาใช้ปรับปรุงการดูแลสุขภาพการบริการลูกค้า และการศึกษาได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้หน่วยงานด้านความปลอดภัยสาธารณะสามารถปกป้องชุมชนและธุรกิจต่างๆ ได้ดียิ่งขึ้น และช่วยให้ธุรกิจเหล่านั้นเข้าถึงโอกาสใหม่ๆ โดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ

การดูแลสุขภาพ : แพทย์และพยาบาลใช้บันทึกประวัติผู้ป่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับการรักษา แต่เนื่องจากมีข้อมูลเกี่ยวกับผู้ป่วยแต่ละรายมากมาย จึงเป็นเรื่องยากที่จะค้นหาสิ่งที่พวกเขาต้องการได้ทันเวลา ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แพทย์จะสามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วยได้หลากหลายมากขึ้นกว่าเดิม รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับว่ายาชนิดใดทำให้เกิดผลข้างเคียง หรือมียาอื่น ๆ ที่อาจมีปฏิกิริยาต่อกันในทางลบหรือไม่ (เช่น ยาลดความดันโลหิต) สิ่งนี้สามารถช่วยชีวิตได้ เพราะแพทย์จะทราบได้ทันทีว่าการรักษาแบบใดได้ผลดีที่สุดโดยอิงจากประสบการณ์ในอดีต แทนที่จะเสียเวลาลองใช้ยาหลาย ๆ ชนิดจนกว่าจะได้ผลดี

ปัจจุบัน Big Data มีการใช้งานมากมายที่คุณอาจไม่ทราบ

ข้อมูลขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้ในหลากหลายวิธีเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของมนุษย์ สามารถใช้วิเคราะห์ได้ว่าผู้คนใช้งานอุปกรณ์มือถืออย่างไร พวกเขาโต้ตอบกันอย่างไร และแม้กระทั่งใช้จ่ายเงินอย่างไร

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างบางส่วนของแอปพลิเคชัน Big Data:

• วิเคราะห์โซเชียลมีเดียเพื่อค้นหาสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกที่อยู่รอบตัวคุณซึ่งคุณอาจไม่ทราบ (เช่น เทรนด์ด้านแฟชั่นหรือเทคโนโลยี)
• ใช้เซ็นเซอร์และกล้องที่ติดตั้งไว้ในเมืองเพื่อตรวจสอบการจราจร เพื่อให้รัฐบาลสามารถวางแผนงานสาธารณะหรือปรับปรุงระบบขนส่งสาธารณะได้ดีขึ้น

ข้อสรุป

Big data คือคำที่ใช้เพื่ออธิบายข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เราสามารถรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ในชีวิตประจำวันได้ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่าง ๆ มากมาย เช่น การค้นหาเครื่องหมายทางพันธุกรรมสำหรับโรคหรือวิเคราะห์จีโนมของมนุษย์เพื่อทำความเข้าใจถึงการทำงานของโรคต่าง ๆ ได้ดียิ่งขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเทคโนโลยีนี้ยังมีผลกระทบด้านลบ เช่น ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของบุคคลที่สามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลของคุณ