บทช่วยสอน Big Data สำหรับผู้เริ่มต้น: ทั้งหมดที่คุณต้องรู้

แนวคิดของ Big Data นั้นเกิดขึ้นในเกือบทุกบทสนทนาเกี่ยวกับนวัตกรรมดิจิทัล Internet of Things (IoT) และการวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม ยังมีความสับสนอยู่บ้างเกี่ยวกับความหมายของคำนี้ ในบทช่วยสอน Big Data นี้ เรามุ่งมั่นที่จะชี้แจงทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้ก่อนเริ่มต้นใช้งาน Big Data

พูดง่ายๆ ก็คือ บิ๊กดาต้าคือการรวบรวม วิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลจำนวนมากที่เกิดขึ้นจากแหล่งต่างๆ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของมนุษย์ และให้ข้อมูลการดำเนินธุรกิจ กลยุทธ์ การออกแบบผลิตภัณฑ์ ปัญญาประดิษฐ์ และอื่นๆ ในบทช่วยสอน Big Data นี้ เราจะแนะนำคุณเกี่ยวกับแนวคิดหลักและคำศัพท์เฉพาะที่เกี่ยวข้องกับคำศัพท์

ดูวิดีโอ youtube

เราหวังว่าในตอนท้ายของบทช่วยสอนนี้ คุณจะมีความคิดมากพอที่จะเริ่มก้าวแรกในเส้นทางของ Big Data แต่ก่อนที่เราจะดำเนินการต่อในบทช่วยสอนเรื่อง Big Data เรามาดูความแตกต่างระหว่างข้อมูลขนาดเล็กและข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดเล็กกับข้อมูลขนาดใหญ่

ง่ายต่อการเข้าใจขอบเขตของข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านการเปรียบเทียบกับข้อมูลขนาดเล็ก ข้อมูลขนาดเล็กคือข้อมูลที่สามารถจัดการได้ด้วยเครื่องเดียวหรือโดยใช้วิธีการวิเคราะห์แบบเดิม แหล่งที่มาและผลกระทบของข้อมูลนี้อยู่ในระดับที่เล็กกว่า ตัวอย่างเช่น บันทึกการผลิตสามารถใช้เพื่อพัฒนารายงานประสิทธิภาพรายสัปดาห์เกี่ยวกับผลผลิตของสายการผลิต หรือผลการสำรวจสามารถนำมาใช้ในรายงานการตลาดเกี่ยวกับการรับรู้แบรนด์

เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างข้อมูลทั้งสองประเภท สิ่งที่เราต้องทำคือดูสถิติบางอย่าง - ภายในปี 2020 ทุกคนบนโลกจะสร้างข้อมูล 1.7MB ต่อวินาที ซึ่งมาจากอุปกรณ์มากกว่า 5 หมื่นล้านเครื่องที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ข้อมูลปริมาณมากดังกล่าวจากแหล่งที่มาเกือบเท่าๆ กัน สามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจสำหรับอุตสาหกรรมทั้งหมด ปรับโครงสร้างไซต์อีคอมเมิร์ซ และแม้แต่ปฏิวัติการให้บริการด้านสุขภาพ

ตอนนี้ คุณมีแนวคิดคร่าวๆ แล้วว่า Big Data คืออะไร เรามาเริ่มบทช่วยสอน Big Data นี้อีกขั้นและพูดถึงแนวคิดหลักกัน

ลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่

คุณจะประมวลผลข้อมูลที่ต่างกันในปริมาณมากได้อย่างไร โดยที่วิธีการวิเคราะห์แบบเดิมล้มเหลวอย่างแน่นอน นี่เป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อลดความซับซ้อนของคำตอบ Doug Laney นักวิเคราะห์หลักของ Gartner ได้นำเสนอแนวคิดพื้นฐานสามประการในการกำหนด "ข้อมูลขนาดใหญ่"

ปริมาณ

นี่คือความแตกต่างหลักเมื่อพูดถึงระบบบิ๊กดาต้า เราแต่ละคนมีรอยเท้าดิจิทัล และจำนวนชุดข้อมูลที่สามารถรวบรวมได้จากอุปกรณ์แต่ละเครื่องของเรานั้นเหลือเชื่อมาก ยกตัวอย่าง Facebook - ณ ปี 2016 มีโพสต์ 2.6 ล้านล้านโพสต์บนแพลตฟอร์มโซเชียลเน็ตเวิร์ก Twitter เข้าสู่ระบบที่ 500 ล้านทวีตต่อวัน เพิ่มข้อมูลนี้ลงในอุปกรณ์ดิจิทัลอื่นๆ ทั้งหมดที่เชื่อมต่อ และเข้าใจได้ง่ายว่ามนุษย์ทุกคนบนโลกสร้างข้อมูลเฉลี่ย 0.77 GB ต่อวันได้อย่างไร

ความเร็ว

90% ของข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันถูกสร้างขึ้นในสองปีที่ผ่านมาเพียงอย่างเดียว ข้อมูล 2.5 quintillion ไบต์ถูกสร้างขึ้นทุกวัน และข้อมูลนี้คาดว่าจะได้รับการประมวลผลในแบบเรียลไทม์ (หรือเกือบเรียลไทม์) เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่จะไม่แสดงผลซ้ำซ้อนในโลกที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา นี่คือเหตุผลที่นักวิเคราะห์บิ๊กดาต้าได้ก้าวออกจากแนวทางแบบแบตช์แบบเดิมๆ และได้นำการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์มาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขากำลังสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ปัจจุบัน

ความหลากหลาย

สิ่งที่ทำให้ระบบบิ๊กดาต้ามีความเกี่ยวข้องกับธุรกิจและชุมชนมากคือความจริงที่ว่าสิ่งเหล่านี้เป็นชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำกัน เนื่องจากมาจากแหล่งที่หลากหลาย และได้รับการประมวลผลโดยใช้วิธีการที่หลากหลาย ข้อมูลสามารถมาจากฟีดโซเชียลมีเดีย อุปกรณ์ทางกายภาพ เช่น Fitbit ระบบรักษาความปลอดภัยภายในบ้าน ระบบ GPS ในรถยนต์ และอื่นๆ ข้อมูลนั้นมีความหลากหลายอย่างมาก อาจเป็นสื่อสมบูรณ์ (ภาพถ่าย วิดีโอ ไฟล์เสียง) หรือบันทึกที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง USP ของข้อมูลขนาดใหญ่คือการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดนี้โดยไม่คำนึงถึงที่มาเพื่อให้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมของผู้ใช้ทุกคน

มีการใช้ Three Vs เพื่อแยกแยะข้อมูลขนาดใหญ่ตั้งแต่ปี 2544 แต่การบรรยายล่าสุดสนับสนุนการเพิ่ม 'ความจริง การสร้างภาพ ความแปรปรวน และมูลค่า' ลงในรายการนี้ ซึ่งขยายขอบเขตของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ดียิ่งขึ้นไปอีก

นั่นคือคุณลักษณะของ Big Data ต่อไปในบทช่วยสอน Big Data นี้ เราจะมาพูดถึงวิธีทำให้ข้อมูลนี้ใช้การได้และได้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนี้

จะเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างไร?

USP ของ Big Data คือข้อมูลเชิงลึกที่หลากหลายที่สามารถวาดได้ ซึ่งมักจะไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีการแบบเดิม เนื่องจากข้อมูลเชิงลึก แนวโน้ม และรูปแบบมักจะไม่ชัดเจน นอกจากนี้ เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเล็กไม่ได้ให้ประโยชน์กับเนื้อหาปริมาณมากและหลากหลายที่สร้างขึ้นด้วยวิธีการของข้อมูลขนาดใหญ่

เพื่อเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ จึงมีการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ขึ้นมากมาย โดยที่ Apache Hadoop ได้รับความนิยมมากที่สุด เทคโนโลยีเหล่านี้ใช้การประมวลผลแบบคลัสเตอร์เพื่อนำเข้าข้อมูลเข้าสู่ระบบข้อมูล และคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูล และแสดงภาพสตรีมข้อมูล

บิ๊กดาต้าได้ค้นพบจุดยืนที่มั่นคงในขอบเขตที่จินตนาการได้ และการไม่พูดถึงสิ่งมหัศจรรย์ที่บิ๊กดาต้ากำลังทำอยู่นั้นถือว่าผิด

ดูวิดีโอ youtube
มาสรุปบทช่วยสอน Big Data นี้โดยพูดถึงแอปพลิเคชั่นของ Big Data:

การประยุกต์ใช้บิ๊กดาต้า

• การพัฒนาส่วนบุคคล: ในระดับบุคคล มีการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงสุขภาพของแต่ละบุคคล ปลอกแขนและสมาร์ทวอทช์ใช้ข้อมูลเกี่ยวกับรอบการนอนหลับ การบริโภคแคลอรี่ ระดับกิจกรรม และอื่นๆ เพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการปรับปรุงสุขภาพของผู้ใช้ ซึ่งจะตอบกลับผู้ใช้แต่ละคนในลักษณะที่เป็นส่วนตัว
• การ โฆษณา: บริษัทการตลาดกำลังใช้จุดข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึง GPS รูปแบบการจราจร การติดตามการเคลื่อนไหวของดวงตา ฯลฯ เพื่อกำหนดว่าโฆษณาใดที่ผู้คนสนใจมากกว่า จึงเป็นการกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดที่แม่นยำยิ่งขึ้น นี่เป็นการแตกออกจากกลยุทธ์การตลาดแบบเดิมๆ ซึ่งการกำหนดราคาเป็น 'ต่อการแสดงผล' ของโฆษณา
• การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน: ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง (ข้อกังวลอย่างมากสำหรับบริษัทเช่น Amazon และ eBay) โดยที่ข้อมูลการจราจรสด พฤติกรรมของผู้ขับขี่ ฯลฯ จะถูกติดตามโดยใช้ตัวระบุความถี่วิทยุ และระบบ GPS เพื่อระบุ เส้นทางที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับช่วงเวลาของวันและปี
• การพยากรณ์อากาศ: มีการใช้แอปพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถือเพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบสภาพอากาศแบบเรียลไทม์ ด้วยการใช้เทอร์โมมิเตอร์แวดล้อม บารอมิเตอร์ และไฮโกรมิเตอร์ร่วมกัน แอปเหล่านี้สามารถสร้างข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่แม่นยำสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์ ซึ่งสามารถปรับปรุงความแม่นยำของระบบพยากรณ์อากาศได้อย่างมาก
• การ สร้างโครงสร้างพื้นฐานของเมืองอัจฉริยะ: เมืองต่างๆ กำลังนำระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของเมืองอัจฉริยะ แคลิฟอร์เนียที่แห้งแล้งใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อติดตามการใช้น้ำโดยผู้บริโภค ช่วยลดการใช้น้ำได้ถึง 80% ลอสแองเจลิสลดความแออัดของการจราจรลง 16% โดยการตรวจสอบสัญญาณไฟจราจรทั่วเมือง

ในแต่ละปีที่ผ่านไป Big Data เติบโตขึ้นเรื่อยๆ และกำลังเสริมความแข็งแกร่งให้กับทุกโดเมน เราหวังว่าบทช่วยสอน Big Data นี้สามารถช่วยให้คุณเข้าใจโฆษณาที่อยู่เบื้องหลังคำว่า “Big Data” หากคุณสนใจที่จะดำดิ่งลึกลงไป มีบทแนะนำ หลักสูตร และใบรับรอง Big Data มากมายที่จะช่วยให้คุณไปได้ดี

อย่ารอช้าอีกต่อไป ให้บทช่วยสอน Big Data นี้เป็นจุดประกายที่คุณต้องการควบคุมสัตว์ร้ายที่เป็นข้อมูลขนาดใหญ่

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ปรมาจารย์ด้านเทคโนโลยีแห่งอนาคต - Big Data

โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงด้าน Big Data จาก IIIT Bangalore