Big Data คือข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาลมีความหลากหลายและมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว จนเครื่องมือจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถรองรับได้ การทำงานกับ Big Data จึงต้องอาศัยเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ที่ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่โดยเฉพาะ ข้อมูลถูกสร้างขึ้นในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน ตั้งแต่โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ธุรกรรมออนไลน์ ไปจนถึงอุปกรณ์ IoT และการดำเนินธุรกิจ
ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกวินาที การระเบิดของข้อมูลครั้งนี้ได้ก่อให้เกิดBig Dataซึ่งเป็นเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม การตัดสินใจและวิถีการดำเนินชีวิตและการทำงานของเรา
Big Data คืออะไร?
Big Data หมายถึงการรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน ซึ่งเครื่องมือประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ นิยามของ Big Data เป็นไปตามหลักการ “3Vs” :
ปริมาณ – ปริมาณข้อมูลมหาศาลที่สร้างขึ้นทุกวัน ตั้งแต่กิกะไบต์ไปจนถึงเพตาไบต์
ความเร็ว – ความเร็วที่ข้อมูลไหลเข้ามาจากแหล่งต่างๆ มักจะเป็นแบบเรียลไทม์
ความหลากหลาย – รูปแบบข้อมูลที่มีขอบเขตกว้าง รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง
ลักษณะเฉพาะเหล่านี้เมื่อนำมารวมกันทำให้ Big Data เป็นเทคโนโลยีที่ไม่ซ้ำใครและทรงพลังในภูมิทัศน์การประมวลผลสมัยใหม่
บิ๊กดาต้าทำงานอย่างไร
บิ๊กดาต้าอาศัยเทคโนโลยีการประมวลผลขั้นสูงและกรอบการทำงานเพื่อประมวลผลข้อมูล แพลตฟอร์มยอดนิยม เช่นHadoop , Apache Sparkและฐานข้อมูล NoSQLช่วยให้องค์กรสามารถจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรันแบบจำลองการวิเคราะห์ได้ในระดับขนาดใหญ่ ระบบเหล่านี้กระจายข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ทำให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพและทนต่อข้อผิดพลาด
การเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์ (AI) มักทำงานควบคู่ไปกับข้อมูลขนาดใหญ่ การฝึกอบรมอัลกอริทึมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถค้นพบรูปแบบ คาดการณ์ผลลัพธ์ และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น
คุณสมบัติหลักของ Big Data (3 V’s)
Volume (ปริมาณ): ข้อมูลมีขนาดใหญ่มากในระดับเทราไบต์ (Terabytes), เพตาไบต์ (Petabytes) หรือแม้กระทั่งเอกซาไบต์ (Exabytes) ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการใช้งานโซเชียลมีเดีย, ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT หรือข้อมูลธุรกรรมทางการเงิน
Velocity (ความเร็ว): ข้อมูลถูกสร้างและไหลเข้ามาอย่างต่อเนื่องด้วยความเร็วสูงมากในแบบเรียลไทม์ ซึ่งจำเป็นต้องประมวลผลทันทีเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อขายหุ้นแบบเรียลไทม์
Variety (ความหลากหลาย): ข้อมูลมาจากแหล่งที่มาที่หลากหลายและอยู่ในหลายรูปแบบ ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) เช่น ตารางในฐานข้อมูล, ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-structured) เช่น XML, และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น รูปภาพ, วิดีโอ, ไฟล์เสียง, หรือข้อความจากโซเชียลมีเดีย
เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์สมัยใหม่สำหรับ Big Data
การจัดการและวิเคราะห์ Big Data จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีและแพลตฟอร์มที่ทรงพลัง ซึ่งแตกต่างจากระบบฐานข้อมูลแบบเดิม
1. การจัดเก็บข้อมูล (Storage)
เนื่องจากข้อมูลมีปริมาณมหาศาล ระบบจัดเก็บข้อมูลต้องมีความยืดหยุ่นและรองรับการขยายตัวได้
Cloud Storage: การจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Amazon S3, Google Cloud Storage, หรือ Microsoft Azure Storage ช่วยให้สามารถเก็บข้อมูลได้ไม่จำกัดและเข้าถึงได้จากทุกที่
Data Lake: คือพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่สามารถเก็บข้อมูลดิบได้ทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นแบบมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง เพื่อรอการนำไปวิเคราะห์ในภายหลัง
2. การประมวลผลและวิเคราะห์ (Processing & Analytics)
เครื่องมือเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว
Hadoop: เป็นเฟรมเวิร์กแบบ Open-source สำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจายในหลายๆ เครื่อง (Distributed Processing)
Apache Spark: เป็นเครื่องมือประมวลผล Big Data ที่รวดเร็วกว่า Hadoop เนื่องจากสามารถประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำ (In-memory computing) ได้
NoSQL Databases: ฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่นกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีความหลากหลายสูง เช่น MongoDB, Cassandra, หรือ Redis
3. การนำเสนอและการสร้างแบบจำลอง (Visualization & Modeling)
เมื่อประมวลผลข้อมูลแล้ว จะต้องมีเครื่องมือที่ช่วยให้เข้าใจข้อมูลเชิงลึกได้ง่ายขึ้น
Business Intelligence (BI) Tools: ซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลในรูปแบบของแดชบอร์ดและกราฟต่างๆ เช่น Power BI, Tableau
Machine Learning (ML) & AI: เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างแบบจำลองในการคาดการณ์, จัดหมวดหมู่ หรือค้นหารูปแบบในข้อมูล ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น เช่น การทำนายพฤติกรรมลูกค้า, ระบบแนะนำสินค้า, หรือระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ
