Big Hoopla ล้อมรอบการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

“ข้อมูลคือน้ำมันแห่งศตวรรษที่ 21 และการวิเคราะห์คือเครื่องยนต์สันดาป”

คำแถลงนี้โดย Peter Sondergaard อดีตรองประธานบริหารของ Gartner รองประธานบริหารฝ่ายวิจัยและที่ปรึกษา แสดงถึงพลังของการวิเคราะห์ในการแสดงข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความหมาย ลึกซึ้ง และเกี่ยวข้องกับบริบททางธุรกิจในปัจจุบันมากขึ้น โลกทุกวันนี้ขับเคลื่อนด้วยการสตรีมข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งที่มาที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างนับไม่ถ้วน

“ข้อมูลขนาดใหญ่” นี้ขับเคลื่อนนวัตกรรมเทคโนโลยีส่วนใหญ่ของศตวรรษที่ 21 เช่น Cloud Computing, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Blockchain, Internet of Things (IoT) เป็นต้น ในขณะที่ข้อมูลเองเป็นกระดูกสันหลังของธุรกิจอัจฉริยะ ในรูปแบบดิบมันเป็นแค่ช้างในห้อง เพื่อให้เกิดเสน่ห์อย่างแท้จริง จะต้องมีการขุดและประมวลผลเพื่อรวบรวมรูปแบบเฉพาะและข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

• คำนิยาม
• ประวัติศาสตร์
• ความสำคัญ
• Big Data Analytics ใช้ในอุตสาหกรรม
• มันทำงานอย่างไร?
• ประเภท
• ข้อดีและข้อเสีย
• วีดีโอ
• ความแตกต่าง
• การเติบโตของธุรกิจโดยใช้ Data Science
• เครื่องมือและเทคโนโลยี
• ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล
• เทรนด์

Big Data Analytics คืออะไรและเหตุใดจึงมีความเกี่ยวข้องในบริบทปัจจุบัน

ในคำจำกัดความที่ครอบคลุมที่สุด การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าเป็นการวิเคราะห์ขั้นสูงโดยพื้นฐานแล้ว ซึ่งเกี่ยวข้องกับเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน อัลกอริธึมทางสถิติ และการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนโดยระบบวิเคราะห์ประสิทธิภาพสูง พูดง่ายๆ ก็คือ การวิเคราะห์เป็นกระบวนการของการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนอย่างละเอียดซึ่งรวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลเน็ตเวิร์ก แพลตฟอร์มดิจิทัล ข้อมูลอินเทอร์เน็ต บันทึกการใช้เว็บ การสำรวจลูกค้า บันทึกการขาย ข้อมูล IoT ที่เซ็นเซอร์จับ ฯลฯ

วัตถุประสงค์หลักของการวิเคราะห์คือการได้มาซึ่งข้อมูลที่สำคัญ เช่น ความชอบของลูกค้า รูปแบบข้อมูลที่ซ่อนอยู่และความสัมพันธ์ และแนวโน้มของตลาดในปัจจุบัน เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีข้อมูล

องค์กรทั่วโลกต่างตระหนักถึงความสำคัญของการเรียกใช้แอปพลิเคชันการวิเคราะห์เพื่อตีความการเคลื่อนผ่านองค์กรในรูปแบบและไซโลที่แตกต่างกัน แอปพลิเคชันในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ นักสถิติ และผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในทุกรูปแบบที่ลอยอยู่ในองค์กรได้อย่างเชี่ยวชาญ

การบูรณาการและการวิเคราะห์ที่สำคัญของข้อมูลองค์กรที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการดำเนินการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้ในการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์

ประวัติและวิวัฒนาการของข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์

แนวคิดของข้อมูลขนาดใหญ่เริ่มนำมาใช้ในช่วงกลางทศวรรษที่ 1990 และอ้างอิงถึงปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ในช่วงต้นทศวรรษ 2000 จึงมีการขยายคำศัพท์ให้ครอบคลุมความหลากหลายและความเร็วในการสร้างข้อมูล

จึงมีการระบุมิติข้อมูลสำคัญ 3 ประการ ได้แก่ ปริมาณ (ปริมาณข้อมูลที่รวบรวม) ความหลากหลาย (ประเภทของข้อมูลที่รวบรวม) และความเร็ว (ความเร็วของการประมวลผลข้อมูล) สิ่งนี้เรียกว่า 3V ของบิ๊กดาต้า – ปริมาตร ความหลากหลาย และความเร็ว – แนวคิดที่ Gartner นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายในทศวรรษ 2000

Hadoop ได้มาถึงระดับที่แตกต่างกันด้วยการเปิดตัวเฟรมเวิร์ก Hadoop ในปี 2549 Hadoop ซึ่งเปิดตัวเป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบโอเพ่นซอร์ส Apache ช่วยให้องค์กรสามารถเรียกใช้แอปพลิเคชันบิ๊กดาต้าที่ซับซ้อนบนแพลตฟอร์มคลัสเตอร์ที่สร้างขึ้นโดยใช้ฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์

เนื่องจาก Hadoop และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องยังคงเติบโตและพัฒนาภายในระบบนิเวศ การวิเคราะห์ขั้นสูงจึงทำให้มีความเร็วและความคล่องตัวมากขึ้น ทำให้องค์กรสามารถก้าวนำหน้าคู่แข่งได้

ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับองค์กรระดับโลก

การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงครอบคลุมซอฟต์แวร์และโซลูชันที่มีความเชี่ยวชาญสูงซึ่งสนับสนุนโดยระบบคอมพิวเตอร์บนคลาวด์ที่ทรงพลัง ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมข้อมูลขององค์กรในลักษณะที่ถูกต้อง ตรวจสอบแบบจำลองข้อมูลที่มีอยู่ และใช้ประโยชน์จากข้อมูลใหม่เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น ในทางกลับกัน การเพิ่มผลกำไรสูงสุด

ช่วยให้องค์กรได้รับคุณค่าในแง่ของ:

• เพิ่มโอกาสในการเติบโต
• ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน
• ปรับปรุงความคิดริเริ่มสู่ตลาด
• บริการลูกค้าที่เหนือกว่า
• ลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลปริมาณมาก
• การตัดสินใจที่รวดเร็วและรวดเร็วโดยใช้การวิเคราะห์ในหน่วยความจำ
• กำหนดเป้าหมายการเปิดตัวผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ตามความต้องการของลูกค้า
• เพิ่มความสามารถในการแข่งขันในตลาด

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: กรณีการใช้งานในอุตสาหกรรมทั่วไป

• บริการด้านการธนาคารและการเงิน

  ช่วยให้ธนาคารและสถาบันการเงินสามารถตัดสินใจทางการเงินได้อย่างเหมาะสมโดยให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพเกี่ยวกับข้อมูลลูกค้าที่ไม่มีโครงสร้างในปริมาณมาก

อ่านเพิ่มเติม: วิธีใช้ Big Data Analytics เพื่อปรับปรุงอุตสาหกรรมการเงิน

• การผลิต

  การวิเคราะห์ช่วยให้ผู้ผลิตประหยัดต้นทุนและเพิ่มรายได้ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับซัพพลายเชนที่ซับซ้อน ระบบ IoT ตลอดจนความสมบูรณ์ของอุปกรณ์และการบำรุงรักษา

• ดูแลสุขภาพ

  การจัดการบันทึกสุขภาพของผู้ป่วย ข้อมูลการประกันสุขภาพ และข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยอื่นๆ สามารถครอบงำได้เนื่องจากข้อมูลที่มีอยู่อย่างมหาศาล

  การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ จากนั้นจึงนำไปใช้ในการวินิจฉัยและการรักษาที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

• ค้าปลีก

  ความพึงพอใจของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในการค้าปลีก และลูกค้าในปัจจุบันมีความต้องการมากขึ้นในแง่ของความต้องการส่วนบุคคลและความชอบของแบรนด์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ ตอนนี้ผู้ค้าปลีกสามารถศึกษาพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคและคาดการณ์แนวโน้มการซื้อที่สำคัญ ทำให้พวกเขาสามารถส่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล และเพิ่มดัชนีความพึงพอใจของลูกค้า

• รัฐบาล

  สถาบันของรัฐส่วนใหญ่โดยเฉพาะหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายมักถูกท้าทายด้วยการเพิ่มผลิตภาพในขณะที่รักษางบประมาณไว้อย่างจำกัด เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยหน่วยงานของรัฐด้วยการปรับปรุงการดำเนินงานหลักและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมซึ่งอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจที่รวดเร็วและแม่นยำ

การทำงานจริงของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

โลกที่เราอาศัยอยู่คือคลังข้อมูลขนาดใหญ่ มีข้อมูลหลายล้านล้านเพตะไบต์ที่สร้างขึ้นทุกวัน และแบรนด์ต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนี้ เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตนให้ดียิ่งขึ้น และด้วยเหตุนี้จึงปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า เทคโนโลยีไม่เพียงแต่มีอิทธิพลอย่างมากต่อการใช้ชีวิตและทำกิจกรรมประจำวันของเราเท่านั้น มันได้เปิดใช้งานการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นระบบซึ่งสามารถเปลี่ยนแปลงชีวิตของเราอย่างมาก

พิจารณาสิ่งนี้:

เกือบทุกคนใช้สมาร์ทโฟนและเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตผ่านอุปกรณ์บางอย่างหรืออย่างอื่น โซเชียลมีเดียได้กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในลักษณะที่ผู้คนโต้ตอบกับครอบครัว เพื่อน เพื่อนร่วมงาน และแบรนด์ที่พวกเขาใช้ทุกวัน การเชื่อมต่อระหว่างกันที่ซับซ้อนนี้ทำให้เกิดการระเบิดของข้อมูลจำนวนมากในช่องทางดิจิทัลและโซเชียล แบรนด์ต่างๆ รวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่นี้ ใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง และดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องที่ช่วยให้พวกเขาให้บริการผู้บริโภคได้ดียิ่งขึ้น

เทคโนโลยีต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ได้สร้างกระบวนทัศน์ใหม่ของความพึงพอใจของลูกค้า โดยช่วยให้แบรนด์ต่างๆ สร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

องค์กรปรับใช้เพื่อศึกษาพฤติกรรมมนุษย์ขั้นพื้นฐานและรูปแบบชีวิตที่แท้จริง เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตน ซึ่งจะส่งผลต่อชีวิตของเราในทุกด้าน

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสามารถจำแนกอย่างกว้างๆ ได้เป็นประเภทต่อไปนี้ และอัลกอริธึมมีบทบาทสำคัญในการทำให้มั่นใจว่าการนำการวิเคราะห์ประเภทที่เหมาะสมไปใช้กับความต้องการหลักขององค์กรจะประสบความสำเร็จ

• การวิเคราะห์เชิงทำนาย

  ตามชื่อที่ระบุ เส้นทางในอนาคตจะถูกคาดการณ์ล่วงหน้าโดยการตอบคำถามที่สำคัญ 'ทำไม' และ 'อย่างไร' ที่เปิดเผยรูปแบบข้อมูลเฉพาะ เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงถูกนำไปใช้เพื่อเรียนรู้ในขณะเดินทาง เนื่องจากรูปแบบข้อมูลใหม่ปรากฏขึ้น

• การวิเคราะห์การวินิจฉัย

  สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการศึกษาข้อมูลในอดีตและระบุสาเหตุของการเกิดเหตุการณ์เฉพาะ การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยหรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงพฤติกรรม จะระบุและขจัดช่องโหว่ในการวิเคราะห์และให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้หลังจากตอบคำถาม 'ทำไม' และ 'อย่างไร' อย่างเป็นระบบ

• การวิเคราะห์เชิงกำหนด

  ประเภทนี้เน้นที่การวิเคราะห์เฉพาะตามชุดของกฎเกณฑ์และคำแนะนำคงที่ เพื่อกำหนดรูปแบบการวิเคราะห์ที่ชัดเจนสำหรับธุรกิจ การวิเคราะห์เชิงกำหนดช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ – ฮิวริสติกและโครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูงถูกนำไปใช้กับอัลกอริธึมการวิเคราะห์ที่มีอยู่เพื่อให้คำแนะนำเกี่ยวกับการดำเนินการที่ดีที่สุดที่สามารถบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ต้องการได้

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

  ประเภทนี้เกี่ยวข้องกับการขุดข้อมูลที่เข้ามาในองค์กรและใช้การวิเคราะห์เพื่อให้ได้คำอธิบายตามประเภทของข้อมูลที่รวบรวม การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะตอบคำถาม 'เกิดอะไรขึ้น' เพื่อให้ภาพรวมระดับสูงของภูมิทัศน์ทางธุรกิจ

ประโยชน์และความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การใช้โซลูชันที่มีประสิทธิภาพได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ทางธุรกิจ และองค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังเก็บเกี่ยวข้อได้เปรียบมากมายจากการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะใช้งานการใช้งานอย่างเต็มรูปแบบจริง ๆ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจถึงประโยชน์และความท้าทายโดยธรรมชาติบางประการที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้

ประโยชน์

• การตัดสินใจที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
• เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพการดำเนินงานผ่านเครื่องมือและเทคโนโลยีการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าขั้นสูง
• ลดต้นทุนการดำเนินงานอันเนื่องมาจากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น
• การบริการลูกค้าที่เหนือกว่าทำได้โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่และส่งคำแนะนำเฉพาะบุคคล
• ตรวจจับการฉ้อโกงได้ง่ายโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่อ่อนไหวต่อข้อมูล เช่น การธนาคารและการดูแลสุขภาพ
• การเติบโตขององค์กรและรายได้ที่เพิ่มขึ้นอันเนื่องมาจากการตัดสินใจที่เหนือกว่าและการบริการลูกค้าที่เพิ่มขึ้น
• มุ่งเน้นนวัตกรรมผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ทันท่วงทีและรวดเร็วในแนวโน้มตลาดโลก

ความท้าทาย

• ขาดพรสวรรค์พร้อมชุดทักษะที่จำเป็นและมีค่าใช้จ่ายสูงในการว่าจ้างและฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีคุณสมบัติเหมาะสม (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญ )
• ปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูลที่เกิดจากการนำการวิเคราะห์ไปใช้ในข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่เกี่ยวข้องในรูปแบบที่ไม่เหมาะสม
• ปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดเนื่องจากไม่สามารถปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรมและระเบียบข้อบังคับของรัฐบาลเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน
• ความเสี่ยงเกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยเฉพาะเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนที่อาจถูกแฮ็ค
• เทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในระบบนิเวศทั่วโลกทำให้การลงทุนในอดีตใกล้จะล้าสมัย
• ค่าใช้จ่ายสูงเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที (ศูนย์ข้อมูล แบนด์วิดท์เครือข่าย ) การบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์ การจัดหาพนักงาน ฯลฯ
• ประเด็นเกี่ยวกับการรวมระบบองค์กรแบบเดิมที่รวมชุดข้อมูลแบบแยกส่วนกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ขั้นสูง

(ดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์: 5 วิธีในการแปลงข้อมูลขนาดใหญ่เป็นมูลค่ามหาศาล)

Big Data หรือ Data Science หรือ Data Analytics? มีความแตกต่างหรือไม่?

การระเบิดของข้อมูลขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาได้เปิดมุมมองใหม่ๆ ในสาขานี้ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มักจะเกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในขณะที่คำศัพท์เหล่านี้ใช้สลับกันได้ แนวคิดแต่ละข้อทำงานในลักษณะเฉพาะภายในแนวเทคโนโลยีข้อมูล

แนวคิดทั้งสามมีความเกี่ยวข้องภายในขอบเขตของข้อมูลและมีผลกระทบอย่างมากต่อการดำเนินธุรกิจทั่วโลกอย่างมาก องค์กรต่าง ๆ เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจากการเน้นผลิตภัณฑ์เป็นศูนย์กลางไปสู่การเน้นข้อมูล โดยใช้ข้อมูลลูกค้าและการตลาดที่มีอยู่ทั้งหมดเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ ให้บริการลูกค้าที่เหนือกว่า และเอาชนะการแข่งขัน

คุณจะขยายธุรกิจของคุณโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

การถือกำเนิดของเทคโนโลยียุคใหม่ เช่น IoT, AI และ ML ได้ปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นประโยชน์ต่อองค์กรทุกประเภท ทั้งขนาดและธุรกิจ ในรูปแบบที่จับต้องได้หลายประการ

• ช่วยให้ผู้นำสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีข้อมูล
• ช่วยตรวจสอบการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญโดยให้ข้อมูลเชิงลึก
• ระบุแนวโน้มตลาดที่สำคัญเพื่อให้อยู่เหนือการแข่งขัน
• เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและผลผลิตทางธุรกิจ
• เปิดใช้งานการปรับใช้แผนปฏิบัติการที่มีความเสี่ยงต่ำและเปิดใช้งานข้อมูล

เครื่องมือและเทคโนโลยีการวิเคราะห์บิ๊กดาต้ายอดนิยม

ไม่รวมโซลูชันหรือเทคโนโลยีเดียว อันที่จริงมันเป็นการผสมผสานระหว่างเครื่องมือและเทคโนโลยีขั้นสูงหลายอย่างที่ทำงานควบคู่กันเพื่อให้ได้มาซึ่งค่าสูงสุดจากข้อมูลที่วิเคราะห์

ปัจจุบัน ผู้เชี่ยวชาญใช้สถาปัตยกรรม Hadoop deep lake ซึ่งทำหน้าที่เป็นห้องนิรภัยหลักสำหรับการจัดเก็บข้อมูลดิบที่เข้ามา การจัดการข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล และข้อมูลที่รวบรวมควรได้รับการจัดเก็บ จัดระเบียบ จัดรูปแบบและกำหนดค่าอย่างเหมาะสม และแบ่งพาร์ติชั่นเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด จากนั้น ข้อมูลที่เก็บไว้จะพร้อมสำหรับการวิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ขั้นสูงที่รวมเครื่องมือต่างๆ ดังต่อไปนี้:

การขุดข้อมูล – กลั่นกรองชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบสำหรับการประมวลผลและการวิเคราะห์เพิ่มเติม

Predictive Analytics – การ สร้างแบบจำลองข้อมูลขั้นสูงที่คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต

การเรียนรู้ของเครื่อง – ฝึกเครื่องจักรให้เรียนรู้แบบเรียลไทม์สำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและใหญ่ขึ้น

In-memory Analytics – วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากหน่วยความจำระบบเพื่อทดสอบสถานการณ์ใหม่และสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ทำงานได้

การ ทำเหมืองข้อความ – วิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความจากหนังสือ แบบสำรวจ อินเทอร์เน็ต และแหล่งข้อมูลแบบข้อความอื่นๆ

(อ่านเพิ่มเติม: เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อันดับต้น ๆ ที่ต้องพิจารณาสำหรับธุรกิจ)

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลสำหรับปี 2020 และปีต่อๆ ไป

ด้านล่างนี้คือรายชื่อซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมบางตัวที่องค์กรส่วนใหญ่จะนำไปใช้งานในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

1. Apache Hadoop – โซลูชันโอเพ่นซอร์สสำหรับการจัดเก็บและประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ภายในคลัสเตอร์การประมวลผลที่ซับซ้อนขนาดใหญ่
2. IBM Watson – แพลตฟอร์มการวิเคราะห์คลาวด์ที่เปิดใช้งาน AI สำหรับข่าวกรองเชิงคาดการณ์อัตโนมัติและการค้นพบข้อมูล
3. Google Analytics – เครื่องมือวิเคราะห์เว็บบนแดชบอร์ดที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการติดตามและรายงานการเข้าชมเว็บไซต์
4. SAP Business Intelligence Platform – โซลูชันระบบธุรกิจอัจฉริยะขั้นสูงเพื่อตรวจสอบเมตริกของลูกค้าที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า
5. Zoho Analytics – แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจที่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างรายงานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
6. GoodData – ระบบบนคลาวด์แบบ end-to-end พร้อมการวิเคราะห์แบบฝังสำหรับการจัดหาโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรม
7. IBM Analytics – เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแบบกำหนดและคาดการณ์สำหรับการให้ข้อมูลเชิงลึกตามหลักฐานเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญ

แนวโน้มใน Big Data และ Analytics: อะไรรออยู่ข้างหน้า?

ปี 2019 ได้เห็นการทำงานของระบบองค์กรด้วยการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนโดยเฟรมเวิร์กการทำงานอัตโนมัติเป็นส่วนใหญ่ การพัฒนาที่โดดเด่นอีกประการหนึ่งคือการรวมกลุ่มของผู้จำหน่ายที่ให้บริการโซลูชั่นบิ๊กดาต้า โดยปล่อยให้ตลาดเปิดเฉพาะสำหรับนักประดิษฐ์และผู้เปลี่ยนเกมอย่างแท้จริง การผสานรวม AI และ ML เข้ากับโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมๆ ได้บรรลุถึงระดับที่สูงอย่างมากในการขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงานทั่วทั้งห่วงโซ่คุณค่าทางธุรกิจ

ในขณะที่แนวโน้มเหล่านี้ยังคงพัฒนาต่อไป มีความก้าวหน้าที่ลึกซึ้งบางอย่างที่คาดว่าจะส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อโลก

1. การนำ IoT และฝาแฝดดิจิทัลมาใช้อย่างแพร่หลาย:

การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ยังคงพุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องด้วยความเร็วมหาศาล ด้วยแนวคิดใหม่ของฝาแฝดดิจิทัลที่ได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วในองค์กรต่างๆ ฝาแฝดดิจิทัลเป็นเพียงแบบจำลองดิจิทัลของวัตถุ ระบบ และผู้คน และขับเคลื่อนโดยเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ที่รวบรวมข้อมูล การดึงคุณค่าจากข้อมูลทั้งหมดนี้จำเป็นต้องมีการรวมเข้ากับแพลตฟอร์มข้อมูลขั้นสูง และนี่คือที่ที่ฝาแฝดดิจิทัลจะสร้างโอกาสทางธุรกิจอันยิ่งใหญ่ในอนาคต

2. การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น:

อนาคตเป็นของสตรีมข้อมูลเสริมที่ระบบวิเคราะห์จะปรับใช้เทคโนโลยี AI และ ML เพื่อยึดเอาข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ Gartner คาดการณ์การเพิ่มขึ้นของ 'นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมือง' ด้วยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น ทำให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลได้อย่างง่ายดายโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

3. การสร้างรายได้จากข้อมูลมืด:

Gartner กำหนดข้อมูลที่มืดเป็นข้อมูลทางธุรกิจตามปกติที่รวบรวม ประมวลผล และบันทึกเพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และมักใช้พื้นที่จัดเก็บขนาดใหญ่ อีกไม่กี่ปีข้างหน้าจะเห็นองค์กรต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มืดมนโดยการแปลงบันทึกขององค์กรแบบแอนะล็อกให้เป็นดิจิทัล และรวมข้อมูลนี้เข้ากับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ของตนเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่เกี่ยวข้อง

4. การเพิ่มประสิทธิภาพของต้นทุนคลาวด์โดยการปรับใช้ที่เก็บข้อมูลเย็น:

อนาคตคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับระบบคลาวด์ที่ปรับต้นทุนให้เหมาะสม โดยองค์กรต่างๆ จะมุ่งไปสู่การจัดเก็บข้อมูลแบบเย็น เช่น Nearline และ Coldline ของ Google และ Azure Cool Blob ของ Google เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ผ่านมาและไม่ได้ใช้งาน ซึ่งนำไปสู่การประหยัดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลได้มากถึง 50%5

5. DataOps:

ความต้องการเครื่องมือการรวมและการกำกับดูแลพร้อมกับความซับซ้อนโดยธรรมชาติในไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีอยู่ได้นำไปสู่การเกิดขึ้นของ DataOps DataOps รวมเอาวิธี DevOps และ Agile ไว้ในวงจรการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมด และปรับใช้กลไกอัตโนมัติสำหรับการทดสอบและการส่งมอบเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณภาพ

ความคิดสุดท้าย

บทต่อไปของวิวัฒนาการในข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์กำลังนำเสนอต่อโลกอยู่แล้ว องค์กรต่างๆ นำเทคโนโลยี เครื่องมือ และแนวคิดใหม่ๆ มาใช้อย่างรวดเร็ว ซึ่งรับประกันคุณภาพของข้อมูลที่ดีขึ้น ตัวชี้วัดที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ตามข้อเท็จจริง ซึ่งสามารถกระตุ้นการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลครบถ้วน การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลจะปฏิวัติกลยุทธ์บิ๊กดาต้า และองค์กรต่างๆ จะลงทุนในแพลตฟอร์มและโซลูชั่นที่รองรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่หลากหลาย ข้อมูลจะมีขนาดใหญ่กว่าจริงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า และการวิเคราะห์จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดเส้นทางในอนาคตในระบบนิเวศดิจิทัลที่เชื่อมต่อถึงกันอย่างหนาแน่น

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

ผลกระทบของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในอีคอมเมิร์ซ

เหตุใดเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงใหญ่กว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลในการขาย CMO ทุกคนควรรู้

การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างไร

เครื่องมือวิเคราะห์บิ๊กดาต้าที่ได้รับความนิยมสูงสุดในด้านการตลาด

ประโยชน์ของการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าในการธนาคารและบริการทางการเงิน