บิ๊กดาต้าคืออะไร? ประเภท ลักษณะ และตัวอย่าง

ก่อนที่จะเข้าสู่บทนำเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า คุณต้องรู้ก่อนว่าข้อมูลคืออะไร

ข้อมูลคืออะไร?

ข้อมูลคือปริมาณ ตัวอักษร หรือสัญลักษณ์ที่คอมพิวเตอร์ใช้ในการประมวลผล ซึ่งอาจถูกจัดเก็บและประมวลผลได้ transmitส่งออกในรูปแบบของสัญญาณไฟฟ้าและบันทึกไว้ในสื่อบันทึกข้อมูลแบบแม่เหล็ก แบบแสง หรือแบบกลไก

ต่อไปนี้ เรามาดูคำจำกัดความของบิ๊กดาต้ากัน

Big Data คืออะไร

ข้อมูลขนาดใหญ่ บิ๊กดาต้า คือชุดข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล และเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วแบบทวีคูณ ข้อมูลมีขนาดและความซับซ้อนมากจนเครื่องมือจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดเก็บหรือประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ บิ๊กดาต้ายังคงเป็นข้อมูล แต่มีขนาดใหญ่เกินกว่าที่เครื่องมือทั่วไปจะรับมือได้

แผนภาพด้านล่างแสดงการเปรียบเทียบคำจำกัดความดังกล่าวกับข้อมูลทั่วไปที่องค์กรจัดการอยู่แล้ว ดังนั้นจึงเห็นความแตกต่างของขนาดได้อย่างชัดเจน

Big Data คืออะไร

ตัวอย่างของข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่าง Big Data บางส่วน

ข้อมูลตลาดหลักทรัพย์

การขอ ตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์ก เป็นตัวอย่างของ Big Data ที่สร้างเกี่ยวกับ หนึ่งเทราไบต์ ของข้อมูลการค้าใหม่ต่อวัน

สื่อสังคม

สถิติแสดงให้เห็นว่า 500+เทราไบต์ ของข้อมูลใหม่เข้าสู่ฐานข้อมูลของไซต์โซเชียลมีเดีย Facebook, ทุกวัน. ข้อมูลนี้ส่วนใหญ่สร้างขึ้นในแง่ของการอัพโหลดรูปภาพและวิดีโอ การแลกเปลี่ยนข้อความ การแสดงความคิดเห็น ฯลฯ

เครื่องยนต์ไอพ่น

โสด เครื่องยนต์เจ็ท สามารถสร้างได้ 10+เทราไบต์ ของข้อมูลใน 30 นาที ของเวลาบิน ด้วยเที่ยวบินหลายพันเที่ยวบินต่อวัน การสร้างข้อมูลจึงเข้าถึงได้มากมาย เพตะไบต์

ตัวเลขทั้งสามนี้เป็นภาพรวมจากแหล่งข้อมูลแต่ละแหล่งในช่วงเวลาที่ตัวอย่างเหล่านี้ได้รับการตีพิมพ์ครั้งแรก และตัวเลขเหล่านี้ก็เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ นับตั้งแต่นั้นมา เพื่อให้เห็นภาพขนาดในปัจจุบัน โลกโดยรวมในปัจจุบันสร้างสิ่งต่างๆ ได้ประมาณนี้ ข้อมูล 402 ล้านเทราไบต์ต่อวันส่งผลให้ยอดรวมประจำปี 2026 อยู่ที่ track สำหรับข้อมูลมากกว่า 200 เซตตาไบต์

ประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่

ต่อไปนี้คือประเภทของ Big Data:

1. โครงสร้าง
2. ไม่มีโครง
3. กึ่งโครงสร้าง

โครงสร้าง

ข้อมูลใดๆ ที่สามารถจัดเก็บ เข้าถึง และประมวลผลได้ในรูปแบบคงที่ เรียกว่า ข้อมูลที่มีโครงสร้าง เมื่อเวลาผ่านไป วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ประสบความสำเร็จอย่างมากในการพัฒนา...ping เทคนิคสำหรับการทำงานกับข้อมูลประเภทนี้ ซึ่งมีรูปแบบที่ทราบล่วงหน้า และการดึงคุณค่าออกมาจากข้อมูลนั้น อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันเราเผชิญกับปัญหาเมื่อขนาดของข้อมูลดังกล่าวเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล โดยทั่วไปมีขนาดหลายเซตตาไบต์

คุณรู้หรือไม่? หนึ่งเซตตะไบต์คือ 10²¹ ไบต์ซึ่งเป็น หนึ่งพันล้านเทราไบต์.

เมื่อพิจารณาจากตัวเลขเหล่านี้แล้ว ก็สามารถเข้าใจได้ง่ายว่าทำไมจึงได้ชื่อว่า บิ๊กดาต้า และสามารถจินตนาการถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บและการประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ได้

คุณรู้หรือไม่? ข้อมูลที่จัดเก็บในระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นตัวอย่างหนึ่งของ 'มีโครงสร้าง' ข้อมูล

ตัวอย่างของข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ตาราง 'พนักงาน' ในฐานข้อมูลเป็นตัวอย่างของข้อมูลที่มีโครงสร้าง แต่ละแถวมีห้าคอลัมน์เหมือนกัน และแต่ละคอลัมน์มีชนิดข้อมูลที่ทราบ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้การค้นหาข้อมูลทำได้ง่าย

ไม่มีโครง

ข้อมูลใดๆ ที่มีรูปแบบหรือโครงสร้างที่ไม่เป็นที่รู้จัก จะถูกจัดประเภทเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง นอกจากจะมีขนาดใหญ่มากแล้ว ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างยังก่อให้เกิดความท้าทายหลายประการในการประมวลผลเพื่อดึงคุณค่าออกมา ตัวอย่างทั่วไปของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งประกอบด้วยไฟล์ข้อความธรรมดา รูปภาพ วิดีโอ ฯลฯ ปัจจุบันองค์กรต่างๆ มีข้อมูลมากมาย แต่โชคร้ายที่พวกเขาไม่รู้วิธีดึงคุณค่าออกมาจากข้อมูลเหล่านั้น เนื่องจากข้อมูลเหล่านั้นอยู่ในรูปแบบดิบหรือไม่มีโครงสร้าง

ตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ผลลัพธ์ที่ส่งคืนโดย 'Google การค้นหาไม่มีโครงสร้าง: การค้นหาแบบเดียวกันจะส่งคืนหน้าเว็บ รูปภาพ ข้อความย่อ และลิงก์ โดยไม่มีรูปแบบข้อมูลร่วมกันอยู่เบื้องหลัง

ตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

กึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างสามารถมีได้ทั้งสองรูปแบบข้างต้น ดูเหมือนจะมีโครงสร้าง แต่ไม่ได้ถูกกำหนดด้วยแบบแผนที่เป็นทางการ เช่น คำจำกัดความของตารางในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ DBMSตัวอย่างทั่วไปของข้อมูลกึ่งโครงสร้างคือข้อมูลที่แสดงอยู่ในไฟล์ XML เอกสาร JSON และบรรทัดบันทึกที่มีคู่คีย์-ค่าก็จัดอยู่ในประเภทเดียวกัน

ตัวอย่างของข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลส่วนบุคคลที่จัดเก็บไว้ในไฟล์ XML-

<rec><name>Prashant Rao</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>
<rec><name>Seema R.</name><sex>Female</sex><age>41</age></rec>
<rec><name>Satish Mane</name><sex>Male</sex><age>29</age></rec>
<rec><name>Subrato Roy</name><sex>Male</sex><age>26</age></rec>
<rec><name>Jeremiah J.</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

การเติบโตของข้อมูลตลอดหลายปีที่ผ่านมา

ตารางด้านล่างนี้ tracks แสดงให้เห็นว่าสัดส่วนของข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อปริมาณข้อมูลโดยรวมเพิ่มสูงขึ้น

การเติบโตของข้อมูลตลอดหลายปีที่ผ่านมา

โปรดทราบว่า โปรแกรมประยุกต์บนเว็บ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยไฟล์บันทึก ไฟล์ประวัติการทำธุรกรรม เป็นต้น ระบบ OLTP ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในความสัมพันธ์ (ตาราง)

ลักษณะเฉพาะของข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) สามารถอธิบายได้ด้วยลักษณะดังต่อไปนี้:

• ปริมาณ
• ความหลากหลาย
• ความเร็ว
• ความแปรปรวน

(i) ปริมาณ – ชื่อ "บิ๊กดาต้า" นั้นมีความเกี่ยวข้องกับขนาดที่มหาศาล ขนาดของข้อมูลมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการกำหนดคุณค่าที่สามารถดึงออกมาจากข้อมูลนั้นได้ นอกจากนี้ การที่ชุดข้อมูลใดชุดหนึ่งจะถูกพิจารณาว่าเป็นบิ๊กดาต้าหรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับปริมาณของข้อมูลนั้นด้วย ดังนั้น 'ปริมาณ' เป็นคุณลักษณะหนึ่งที่ต้องพิจารณาในขณะที่จัดการกับโซลูชัน Big Data

(ii) ความหลากหลาย – แง่มุมต่อไปของ Big Data ก็คือ ความหลากหลาย.

ความหลากหลายหมายถึงแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันและลักษณะของข้อมูล ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ในอดีต โปรแกรมส่วนใหญ่ใช้สเปรดชีตและฐานข้อมูลเป็นแหล่งข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่ในปัจจุบัน แอปพลิเคชันวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ก็ได้นำข้อมูลในรูปแบบอื่นๆ มาใช้ด้วย เช่น อีเมล รูปภาพ วิดีโอ อุปกรณ์ตรวจสอบ ไฟล์ PDF ไฟล์เสียง เป็นต้น ความหลากหลายของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้ก่อให้เกิดปัญหาบางประการในการจัดเก็บ การขุดค้น และการวิเคราะห์ข้อมูล

(iii) ความเร็ว – ระยะ 'ความเร็ว' หมายถึงความเร็วในการสร้างข้อมูล ความเร็วในการสร้างและประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ตรงกับความต้องการจะเป็นตัวกำหนดศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูล

ความเร็วของบิ๊กดาต้า หมายถึง ความเร็วที่ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น กระบวนการทางธุรกิจ บันทึกการใช้งานแอปพลิเคชัน เครือข่าย เว็บไซต์โซเชียลมีเดีย เซ็นเซอร์ เป็นต้น โทรศัพท์มือถือ อุปกรณ์ต่างๆ ฯลฯ การไหลของข้อมูลมีขนาดใหญ่และต่อเนื่อง

(iv) ความแปรปรวน – นี่หมายถึงความไม่สอดคล้องกันซึ่งสามารถแสดงได้ด้วยข้อมูลในบางครั้ง ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อกระบวนการในการจัดการและจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ในปัจจุบัน มักมีการเพิ่มคุณลักษณะอีกสองประการเข้าไปในรายการดังกล่าว ทำให้เกิดเป็น "ห้า V" ที่นิยมกล่าวถึงกันอย่างแพร่หลาย:

• ความจริง – ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูล ข้อมูลซ้ำซ้อน การคลาดเคลื่อนของเซ็นเซอร์ และข้อมูลที่ขาดหายไป ล้วนลดทอนความถูกต้องแม่นยำ และปริมาณข้อมูลจำนวนมากก็ไม่สามารถชดเชยได้
• ความคุ้มค่า – มูลค่าที่แท้จริงของข้อมูลหลังจากได้รับการวิเคราะห์แล้ว ข้อมูลที่ไม่เคยถูกนำไปใช้ในการตัดสินใจจะยิ่งเพิ่มต้นทุนในการจัดเก็บเท่านั้น

ข้อดีของการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) นำมาซึ่งประโยชน์มากมาย เช่น -

ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งภายนอกประกอบการตัดสินใจได้

เข้าถึงข้อมูลโซเชียลได้จาก เครื่องมือค้นหา และเว็บไซต์ต่างๆ เช่น Facebook และ X (เดิมคือ Twitter) ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจของตนให้เหมาะสมยิ่งขึ้นได้

ปรับปรุงการบริการลูกค้า

ระบบรับฟังความคิดเห็นลูกค้าแบบดั้งเดิมกำลังถูกแทนที่ด้วยระบบใหม่ที่ออกแบบโดยใช้เทคโนโลยีบิ๊กดาต้า ในระบบใหม่เหล่านี้ เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและการประมวลผลภาษาธรรมชาติถูกนำมาใช้เพื่ออ่านและประเมินคำตอบของผู้บริโภค

การระบุความเสี่ยงต่อผลิตภัณฑ์และบริการตั้งแต่เนิ่นๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่องจากบันทึกธุรกรรม ข้อมูลเซ็นเซอร์ และตั๋วสนับสนุน จะช่วยตรวจพบข้อบกพร่อง รูปแบบการฉ้อโกง และความล้มเหลวในการให้บริการตั้งแต่เนิ่นๆ แทนที่จะรอรายงานรายเดือนเพื่อเปิดเผยปัญหาเหล่านั้น

ดีกว่า Operaประสิทธิภาพระดับชาติ

เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าสามารถใช้สร้างพื้นที่จัดเตรียมหรือพื้นที่พักข้อมูลสำหรับข้อมูลใหม่ ก่อนที่จะระบุว่าข้อมูลใดควรถูกย้ายไปยังที่อื่น คลังข้อมูลนอกจากนี้ การบูรณาการเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าและคลังข้อมูลยังช่วยให้องค์กรลดภาระงานที่ไม่จำเป็นต่อการเข้าถึงข้อมูลบ่อยๆ ได้อีกด้วย

คำถามที่พบบ่อย