ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ? 5 V ແມ່ນຫຍັງ? ເຕັກໂນໂລຢີ, ຄວາມກ້າວຫນ້າ, ແລະສະຖິຕິ
ຄຳ ສັນຍາຂອງ big data ແມ່ນວ່າບໍລິສັດຈະມີສະຕິປັນຍາຫຼາຍກວ່າເກົ່າໃນການກໍາຈັດຂອງພວກເຂົາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈແລະການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບວິທີການດໍາເນີນທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາ. Big Data ບໍ່ພຽງແຕ່ສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການວິເຄາະແລະປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດ, ແຕ່ຍັງສະຫນອງນໍ້າມັນທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບ. AI ສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອຮຽນຮູ້ ແລະເຮັດການຄາດເດົາ ຫຼືການຕັດສິນໃຈ. ໃນທາງກັບກັນ, ML ສາມາດຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ, ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ແລະຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ທ້າທາຍໃນການປະມວນຜົນແລະການວິເຄາະໂດຍໃຊ້ວິທີການແບບດັ້ງເດີມ.
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ?
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນຄໍາສັບທີ່ນໍາໃຊ້ເພື່ອອະທິບາຍການເກັບກໍາ, ການປຸງແຕ່ງແລະການມີປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນສະຕີມໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ບໍລິສັດກໍາລັງປະສົມປະສານການຕະຫຼາດ, ການຂາຍ, ຂໍ້ມູນລູກຄ້າ, ຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກໍາ, ການສົນທະນາທາງສັງຄົມແລະແມ້ກະທັ້ງຂໍ້ມູນພາຍນອກເຊັ່ນ: ລາຄາຫຼັກຊັບ, ສະພາບອາກາດແລະຂ່າວເພື່ອກໍານົດຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະສາເຫດຂອງຕົວແບບທີ່ຖືກຕ້ອງທາງສະຖິຕິເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
Gartner
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນມີລັກສະນະໂດຍ 5 Vs:
- ປະລິມານ: ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແມ່ນໄດ້ມາຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, IOT ອຸປະກອນ, ແລະທຸລະກໍາທຸລະກິດ.
- ຄວາມໄວ: ຄວາມໄວທີ່ຂໍ້ມູນຖືກສ້າງ, ປະມວນຜົນ, ແລະວິເຄາະ.
- ແນວພັນ: ປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ລວມທັງຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຄິ່ງໂຄງສ້າງ, ແລະບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ແມ່ນມາຈາກແຫຼ່ງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
- ຄວາມຖືກຕ້ອງ: ຄຸນນະພາບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ, ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
- ມູນຄ່າ: ຄວາມເປັນປະໂຫຍດ ແລະທ່າແຮງທີ່ຈະສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດຂັບເຄື່ອນການຕັດສິນໃຈ ແລະນະວັດຕະກໍາທີ່ດີຂຶ້ນ.
ສະຖິຕິຂໍ້ມູນໃຫຍ່
ນີ້ແມ່ນສະຫຼຸບສະຖິຕິທີ່ສໍາຄັນຈາກ TechJury ກ່ຽວກັບແນວໂນ້ມຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະການຄາດຄະເນ:
- ການຂະຫຍາຍຕົວປະລິມານຂໍ້ມູນ: ໃນປີ 2025, ຂອບເຂດຂໍ້ມູນທົ່ວໂລກຄາດວ່າຈະບັນລຸ 175 zettabytes, ສະແດງໃຫ້ເຫັນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຂໍ້ມູນ.
- ການເພີ່ມອຸປະກອນ IoT: ຈໍານວນອຸປະກອນ IoT ຄາດວ່າຈະບັນລຸ 64 ຕື້ໃນປີ 2025, ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ Big Data.
- ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຕະຫຼາດຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ຂະຫນາດຂອງຕະຫຼາດ Big Data ຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນເປັນ 229.4 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2025.
- ຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: ໃນປີ 2026, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕ 16%.
- ການຮັບຮອງເອົາ AI ແລະ ML: ໃນປີ 2025, ຂະຫນາດຕະຫຼາດ AI ໄດ້ຖືກຄາດຄະເນວ່າຈະບັນລຸ 190.61 ຕື້ໂດລາ, ຍ້ອນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີ AI ແລະ ML ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
- ວິທີແກ້ໄຂ Big Data ທີ່ອີງໃສ່ Cloud: ຄອມພິວເຕີ້ຄລາວຄາດວ່າຈະກວມເອົາ 94% ຂອງຈໍານວນວຽກທັງຫມົດໃນປີ 2021, ໂດຍເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການແກ້ໄຂໂດຍອີງໃສ່ເມຄສໍາລັບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະ.
- ອຸດສາຫະກຳຂາຍຍ່ອຍ ແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ຜູ້ຄ້າປີກທີ່ໃຊ້ Big Data ຄາດວ່າຈະເພີ່ມອັດຕາກໍາໄລຂອງພວກເຂົາ 60%.
- ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃນການດູແລສຸຂະພາບ: ຕະຫຼາດການວິເຄາະການດູແລສຸຂະພາບຄາດວ່າຈະບັນລຸ 50.5 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2024.
- ສື່ສັງຄົມ ແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ຜູ້ໃຊ້ສື່ມວນຊົນສັງຄົມສ້າງຂໍ້ມູນ 4 petabytes ປະຈໍາວັນ, ເນັ້ນຫນັກເຖິງຜົນກະທົບຂອງສື່ມວນຊົນສັງຄົມຕໍ່ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຍັງເປັນແຖບທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່
ມັນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງລົມກັນຢູ່ທີ່ນີ້, ແຕ່ທ່ານອາດຈະໄດ້ຟັງເພງທີ່ດີໃນຂະນະທີ່ທ່ານກໍາລັງອ່ານກ່ຽວກັບ Big Data. ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ລວມເອົາມິວສິກວິດີໂອຕົວຈິງ... ມັນບໍ່ປອດໄພແທ້ໆສຳລັບວຽກ. PS: ຂ້າພະເຈົ້າສົງໄສວ່າພວກເຂົາເລືອກຊື່ທີ່ຈະຈັບຄື້ນຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ມີຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂຶ້ນ.
ເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຈຶ່ງແຕກຕ່າງກັນ?
ໃນສະໄຫມອາຍຸ ... ທ່ານຮູ້ ... ບໍ່ເທົ່າໃດປີກ່ອນຫນ້ານີ້, ພວກເຮົາຈະນໍາໃຊ້ລະບົບເພື່ອສະກັດ, ການຫັນປ່ຽນ, ແລະການໂຫຼດຂໍ້ມູນ (ETL) ເຂົ້າໄປໃນຄັງຂໍ້ມູນຍັກໃຫຍ່ທີ່ມີວິທີແກ້ໄຂທາງທຸລະກິດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນໄລຍະການລາຍງານ. ແຕ່ລະໄລຍະ, ລະບົບທັງຫມົດຈະສໍາຮອງຂໍ້ມູນແລະສົມທົບຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດດໍາເນີນການລາຍງານແລະທຸກຄົນສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ.
ບັນຫາແມ່ນວ່າເທກໂນໂລຍີຖານຂໍ້ມູນພຽງແຕ່ບໍ່ສາມາດຈັດການກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ, ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ມັນບໍ່ສາມາດຈັດການກັບປະລິມານຂໍ້ມູນໄດ້. ມັນບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າໃນເວລາຈິງໄດ້. ແລະເຄື່ອງມືການລາຍງານຍັງຂາດແຄນທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດການຫຍັງໄດ້ນອກຈາກການສອບຖາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນດ້ານຫລັງ. ໂຊລູຊັ່ນ Big Data ສະເຫນີ cloud hosting, ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກດັດສະນີແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບສູງ, ຄວາມສາມາດໃນການເກັບຂໍ້ມູນແລະການສະກັດເອົາອັດຕະໂນມັດ, ແລະການໂຕ້ຕອບການລາຍງານທີ່ໄດ້ຮັບການອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າ ໝາຍ ຄວາມວ່າບໍລິສັດສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າທີ່ເຮັດໃຫ້ຕົ້ນທຶນຫຼຸດລົງແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານການຕະຫຼາດແລະການຂາຍ.
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ມີປະໂຫຍດແນວໃດ?
Informatica ຍ່າງຜ່ານຄວາມສ່ຽງແລະໂອກາດຕ່າງໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃນບໍລິສັດ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນໃຫ້ທັນເວລາ - 60% ຂອງແຕ່ລະມື້ເຮັດວຽກ, ພະນັກງານຄວາມຮູ້ໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມໃນການຊອກຫາແລະຈັດການຂໍ້ມູນ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ - ເຄິ່ງ ໜຶ່ງ ຂອງຜູ້ບໍລິຫານຂັ້ນສູງລາຍງານວ່າການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນຍາກ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນ Holistic - ປະຈຸບັນຂໍ້ມູນຂ່າວສານໄດ້ຖືກເກັບຮັກສາໄວ້ໃນ silos ພາຍໃນອົງການຈັດຕັ້ງ. ຂໍ້ມູນການຕະຫຼາດ, ຕົວຢ່າງ, ອາດຈະພົບເຫັນຢູ່ໃນການວິເຄາະເວັບ, ການວິເຄາະມືຖື, ການວິເຄາະສັງຄົມ, CRMs, ເຄື່ອງມືການທົດສອບ A/B, ລະບົບການຕະຫຼາດອີເມລ໌, ແລະອື່ນໆອີກ ... ແຕ່ລະຄົນທີ່ມີຈຸດສຸມຂອງຕົນ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນ ໜ້າ ເຊື່ອຖື - 29% ຂອງບໍລິສັດວັດແທກມູນຄ່າການເງິນທີ່ມີຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີ. ສິ່ງທີ່ງ່າຍດາຍຄືການຕິດຕາມກວດກາຫລາຍໆລະບົບ ສຳ ລັບການອັບເດດຂໍ້ມູນການຕິດຕໍ່ຂອງລູກຄ້າສາມາດປະຫຍັດເງິນໄດ້ຫລາຍລ້ານໂດລ້າ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ - ບໍລິສັດ 43% ບໍ່ພໍໃຈກັບຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງມືຂອງພວກເຂົາທີ່ຈະກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ງ່າຍດາຍຄືກັບການກັ່ນຕອງລູກຄ້າຈາກເວັບຂອງທ່ານ ການວິເຄາະ ສາມາດຕອບສະ ໜອງ ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງທ່ານເຂົ້າໃນຄວາມພະຍາຍາມຂອງທ່ານ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນປອດໄພ - ການລະເມີດຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນໂດຍສະເລ່ຍລາຄາ 214 ໂດລາຕໍ່ລູກຄ້າ. ໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ປອດໄພທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍການເປັນເຈົ້າພາບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະຄູ່ຮ່ວມງານດ້ານເຕັກໂນໂລຢີສາມາດປະຫຍັດບໍລິສັດສະເລ່ຍ 1.6% ຂອງລາຍໄດ້ປະ ຈຳ ປີ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນມີສິດ ອຳ ນາດ - 80% ຂອງອົງກອນໄດ້ຕໍ່ສູ້ກັບຄວາມຈິງຫຼາຍສະບັບໂດຍອີງຕາມແຫລ່ງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. ໂດຍການລວມເອົາຫລາຍແຫລ່ງທີ່ຖືກກວດສອບ, ມີຫລາຍບໍລິສັດສາມາດຜະລິດແຫຼ່ງປັນຍາທີ່ຖືກຕ້ອງສູງ.
- ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ໄດ້ - ຂໍ້ມູນທີ່ລ້າສະໄຫມຫລືບໍ່ດີສົ່ງຜົນໃຫ້ 46% ຂອງບໍລິສັດຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ດີເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍຕື້.
Big Data Technologies
ເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ມີຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນການເກັບຮັກສາ, ການເກັບຂໍ້ມູນ, ແລະການສອບຖາມເຕັກໂນໂລຢີ:
- ລະບົບໄຟລ໌ທີ່ແຈກຢາຍ: ລະບົບເຊັ່ນ Hadoop Distributed File System (HDFS) ເຮັດໃຫ້ການເກັບຮັກສາແລະການຄຸ້ມຄອງປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນໃນທົ່ວຫຼາຍຂໍ້. ວິທີການນີ້ສະຫນອງຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມຜິດ, ຂະຫນາດ, ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
- ຖານຂໍ້ມູນ NoSQL: ຖານຂໍ້ມູນເຊັ່ນ MongoDB, Cassandra, ແລະ Couchbase ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະເຄິ່ງໂຄງສ້າງ. ຖານຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ສະເຫນີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນແລະສະຫນອງການຂະຫຍາຍອອກຕາມລວງນອນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Big Data.
- ແຜນທີ່ຫຼຸດລົງ: ຮູບແບບການຂຽນໂປລແກລມນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ປະມວນຜົນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນຂະຫນານໃນທົ່ວສະພາບແວດລ້ອມທີ່ແຈກຢາຍ. MapReduce ເຮັດໃຫ້ການແບ່ງວຽກທີ່ຊັບຊ້ອນອອກເປັນວຽກຍ່ອຍທີ່ນ້ອຍກວ່າ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນຈະຖືກປະມວນຜົນຢ່າງເປັນເອກະລາດ ແລະ ສົມທົບກັນເພື່ອສ້າງຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍ.
- Spark Apache: ເຄື່ອງຈັກປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບເປີດ, Spark ສາມາດຈັດການທັງການປະມວນຜົນແບບ batch ແລະເວລາຈິງ. ມັນສະຫນອງການປັບປຸງປະສິດທິພາບເມື່ອທຽບກັບ MapReduce ແລະປະກອບມີຫ້ອງສະຫມຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການປະມວນຜົນກາຟ, ແລະການປະມວນຜົນນ້ໍາ, ເຮັດໃຫ້ມັນ versatile ສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ Big Data ຕ່າງໆ.
- ເຄື່ອງມືສອບຖາມແບບ SQL: ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Hive, Impala, ແລະ Presto ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດດໍາເນີນການສອບຖາມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໂດຍໃຊ້ທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ SQL syntax. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ນັກວິເຄາະສາມາດດຶງຂໍ້ມູນຈາກຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນພາສາໂຄງການທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍ.
- ທະເລສາບຂໍ້ມູນ: ຄັງເກັບມ້ຽນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເກັບຂໍ້ມູນດິບໃນຮູບແບບເດີມຂອງມັນຈົນກ່ວາມັນຈໍາເປັນສໍາລັບການວິເຄາະ. Data lakes ສະຫນອງການແກ້ໄຂທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ແລະປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສໍາລັບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງຕໍ່ມາສາມາດປຸງແຕ່ງແລະວິເຄາະຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
- ວິທີແກ້ໄຂການເກັບຂໍ້ມູນ: ເວທີເຊັ່ນ: Snowflake, BigQuery, ແລະ Redshift ສະເຫນີສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ແລະມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການເກັບຮັກສາແລະສອບຖາມຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຈໍານວນຫລາຍ. ວິທີແກ້ໄຂເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຈັດການກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະເປີດໃຊ້ການສອບຖາມແລະການລາຍງານໄວ.
- ຂອບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: Frameworks ເຊັ່ນ TensorFlow, PyTorch, ແລະ scikit-learn ເຮັດໃຫ້ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນການຈັດປະເພດ, regression, ແລະ clustering. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການຄາດຄະເນຈາກ Big Data ໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກ AI ຂັ້ນສູງ.
- ເຄື່ອງມືສະແດງຂໍ້ມູນ: ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: Tableau, Power BI, ແລະ D3.js ຊ່ວຍໃນການວິເຄາະ ແລະນຳສະເໜີຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃນລັກສະນະທີ່ເບິ່ງເຫັນ ແລະໂຕ້ຕອບໄດ້. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນ, ກໍານົດທ່າອ່ຽງ, ແລະການສື່ສານຜົນໄດ້ຮັບປະສິດທິຜົນ.
- ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ ແລະ ETL: ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Apache NiFi, Talend, ແລະ Informatica ອະນຸຍາດໃຫ້ສະກັດ, ການຫັນປ່ຽນ, ແລະການໂຫຼດຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆເຂົ້າໄປໃນລະບົບການເກັບຮັກສາສູນກາງ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສ້າງຄວາມສະດວກໃນການລວມຂໍ້ມູນ, ເຮັດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດສ້າງມຸມເບິ່ງລວມຂອງຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າສໍາລັບການວິເຄາະແລະການລາຍງານ.
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ແລະ AI
ການຊ້ອນກັນຂອງ AI ແລະ Big Data ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມຈິງທີ່ວ່າເຕັກນິກ AI, ໂດຍສະເພາະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ (DL), ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະແລະສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ. Big Data ໃຫ້ນໍ້າມັນທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບ AI algorithms ເພື່ອຮຽນຮູ້ແລະເຮັດການຄາດເດົາຫຼືການຕັດສິນໃຈ. ໃນທາງກັບກັນ, AI ສາມາດຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ, ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ແລະຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ທ້າທາຍໃນການປຸງແຕ່ງແລະການວິເຄາະໂດຍໃຊ້ວິທີການແບບດັ້ງເດີມ. ນີ້ແມ່ນບາງພື້ນທີ່ຫຼັກທີ່ AI ແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຕັດກັນ:
- ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ: ລະບົບ AI-powered algorithms ສາມາດຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອທໍາຄວາມສະອາດ, ປຸງແຕ່ງກ່ອນ, ແລະຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຊ່ວຍປັບປຸງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ ແລະຮັບປະກັນວ່າມີຄວາມພ້ອມສໍາລັບການວິເຄາະ.
- ການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດ: ເຕັກນິກ AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະກັດລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະຮູບແບບຕ່າງໆໂດຍອັດຕະໂນມັດຈາກ Big Data, ຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດຂອງຂໍ້ມູນແລະເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຈັດການການວິເຄາະໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
- ການວິເຄາະການຄາດເດົາ: ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງສາມາດຝຶກໄດ້ໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼືກໍານົດແນວໂນ້ມ, ນໍາໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າແລະການປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດ.
- ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ: AI ສາມາດຊ່ວຍລະບຸຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິ ຫຼືສ່ວນເກີນໃນ Big Data, ເຮັດໃຫ້ສາມາດກວດພົບບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໄວຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: ການສໍ້ໂກງ, ການບຸກລຸກເຄືອຂ່າຍ ຫຼືອຸປະກອນທີ່ລົ້ມເຫລວ.
- ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP): ເຕັກນິກ NLP ທີ່ໃຊ້ AI ສາມາດຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນການປະມວນຜົນ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຊັ່ນ: ສື່ສັງຄົມ, ການທົບທວນຄືນຂອງລູກຄ້າ, ຫຼືບົດຄວາມຂ່າວ, ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າແລະການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ.
- ການວິເຄາະຮູບພາບແລະວິດີໂອ: ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ໂດຍສະເພາະເຄືອຂ່າຍ neural convolutional (CNN), ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະແລະສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຮູບພາບແລະວິດີໂອ.
- ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ ແລະຄຳແນະນຳ: AI ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບຜູ້ໃຊ້, ພຶດຕິກໍາແລະຄວາມມັກຂອງພວກເຂົາເພື່ອສະຫນອງປະສົບການສ່ວນບຸກຄົນ, ເຊັ່ນ: ການແນະນໍາຜະລິດຕະພັນຫຼືການໂຄສະນາເປົ້າຫມາຍ.
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ: AI algorithms ສາມາດວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອກໍານົດວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ກັບບັນຫາທີ່ສັບສົນ, ເຊັ່ນ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ, ການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນ, ຫຼືການໃຊ້ພະລັງງານ.
ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງ AI ແລະ Big Data ຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດໃຊ້ອໍານາດຂອງ AI algorithms ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ໃນທີ່ສຸດກໍ່ນໍາໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນແລະຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າ.
infographic ນີ້ຈາກ BBVA, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃນປະຈຸບັນ ແລະອະນາຄົດ, chronicles ຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ Big Data.