คำว่าบิ๊กดาต้า^{(Big Data)}กำลังถูกใช้มากขึ้นเกือบทุกที่ในโลก – ออนไลน์และออฟไลน์ และไม่เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์เท่านั้น มันอยู่ภายใต้คำศัพท์ที่เรียกว่าเทคโนโลยีสารสนเทศ^{(Information Technology)}ซึ่งปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีและสาขาการศึกษาและธุรกิจอื่น ๆ เกือบทั้งหมด บิ๊กดาต้า^{(Big Data)}ไม่ใช่เรื่องใหญ่ โฆษณาที่อยู่รอบ ๆ มันเป็นเรื่องใหญ่ที่จะทำให้คุณสับสน บทความนี้จะพิจารณาว่าBig Data คือ อะไร นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างว่าNetFlixใช้ข้อมูลของตนอย่างไร หรือมากกว่าBig Dataเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

บิ๊กดาต้าคืออะไร

ข้อมูลที่อยู่ในเซิร์ฟเวอร์ของบริษัทของคุณเป็นเพียงข้อมูลจนถึงเมื่อวาน – จัดเรียงและจัดเก็บ ทันใดนั้นBig Dataก็ได้รับความนิยม และตอนนี้ข้อมูลในบริษัทของคุณคือBig Data ^{(Big Data)}คำนี้ครอบคลุมข้อมูลทุกชิ้นที่องค์กรของคุณจัดเก็บไว้จนถึงปัจจุบัน ประกอบด้วยข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในระบบคลาวด์และแม้แต่URL^(URLs)ที่คุณบุ๊กมาร์กไว้ บริษัทของคุณอาจไม่ได้แปลงข้อมูลทั้งหมดให้เป็นดิจิทัล คุณอาจยังไม่ได้จัดโครงสร้างข้อมูลทั้งหมดแล้ว แต่แล้ว ข้อมูลดิจิทัล เอกสาร ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างทั้งหมดกับบริษัทของคุณกลายเป็นBig Data^{(Big Data)}

กล่าวโดยย่อ ข้อมูลทั้งหมด ไม่ว่าจะจัดหมวดหมู่หรือไม่ก็ตาม อยู่ในเซิร์ฟเวอร์ของคุณจะถูกเรียกรวมกันว่าBIG DATA ^{(BIG DATA)}ข้อมูลทั้งหมดนี้สามารถใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันโดยใช้การวิเคราะห์ประเภทต่างๆ ไม่จำเป็นว่าการวิเคราะห์ทั้งหมดจะใช้ข้อมูลทั้งหมด การวิเคราะห์ที่แตกต่างกันใช้ส่วนต่างๆ ของBIG DATAเพื่อสร้างผลลัพธ์และการคาดการณ์ที่จำเป็น

โดยพื้นฐานแล้ว Big Data^{(Big Data)}คือข้อมูลที่คุณวิเคราะห์เพื่อหาผลลัพธ์ที่คุณสามารถใช้ในการคาดคะเนและการใช้งานอื่นๆ เมื่อใช้คำว่าBig Dataจู่ๆ บริษัทหรือองค์กรของคุณก็ทำงานร่วมกับ เทคโนโลยี สารสนเทศ^{(Information)} ระดับบนสุด เพื่ออนุมานผลลัพธ์ประเภทต่างๆ โดยใช้ข้อมูลเดียวกันกับที่คุณเก็บไว้โดยตั้งใจหรือไม่ตั้งใจในช่วงหลายปีที่ผ่านมา

บิ๊กดาต้าใหญ่แค่ไหน

โดยพื้นฐานแล้ว ข้อมูลทั้งหมดรวมกันเป็นBig Dataแต่นักวิจัยหลายคนยอมรับว่าBig Dataไม่สามารถจัดการโดยใช้สเปรดชีตปกติและเครื่องมือปกติในการจัดการฐานข้อมูลได้ พวกเขาต้องการเครื่องมือวิเคราะห์พิเศษเช่นHadoop (เราจะศึกษาสิ่งนี้ในโพสต์แยกต่างหาก) เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดได้ในครั้งเดียว (อาจรวมถึงการวิเคราะห์ซ้ำ)

ตรงกันข้ามกับที่กล่าวข้างต้น แม้ว่าฉันจะไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อนี้ แต่ฉันจะบอกว่าข้อมูลกับองค์กรใด ๆ ไม่ว่าใหญ่หรือเล็ก มีการจัดระเบียบหรือไม่เป็นระเบียบ เป็น Big Data สำหรับองค์กรนั้น และองค์กรอาจเลือกเครื่องมือของตนเองเพื่อวิเคราะห์ ข้อมูล.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

โดยปกติ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้คนมักใช้สร้างชุดข้อมูลที่แตกต่างกันตามฟิลด์ทั่วไปหนึ่งฟิลด์หรือมากกว่า เพื่อให้การวิเคราะห์กลายเป็นเรื่องง่าย ในกรณีของBig Dataไม่จำเป็นต้องสร้างชุดย่อยเพื่อวิเคราะห์ ขณะนี้เรามีเครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ไม่ว่าจะมีขนาดใหญ่เพียงใด อาจเป็นไปได้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จัดหมวดหมู่ข้อมูลในขณะที่กำลังวิเคราะห์

ฉันพบว่าการพูดถึงสองประโยคจากหนังสือ “Big Data” โดยJimmy Guterman เป็นสิ่งสำคัญ :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-และ-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

ดังนั้นคุณจะเห็นว่าทั้งปริมาณและการวิเคราะห์เป็นส่วนสำคัญของBig Data^{(Big Data)}

อ่าน^(Read) : การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?^{(What is Data Mining?)}

แนวคิดบิ๊กดาต้า

นี่เป็นอีกจุดที่คนส่วนใหญ่ไม่เห็นด้วย ผู้เชี่ยวชาญบางคนกล่าวว่าBig Data Conceptsเป็น V สามประการ:

1. ปริมาณ
2. ความเร็ว
3. ความหลากหลาย

บางคนเพิ่ม V อีกสองสามตัวให้กับแนวคิด:

1. การสร้างภาพ
2. ความจริง (ความน่าเชื่อถือ)
3. ความแปรปรวนและ
4. ค่า

ฉันจะกล่าวถึงแนวคิดของBig Dataในบทความแยกต่างหากเนื่องจากโพสต์นี้เริ่มมีขนาดใหญ่แล้ว ในความคิดของฉัน สาม V แรกเพียงพอที่จะอธิบายแนวคิดของBig Data^{(Big Data)}

ตัวอย่างข้อมูลขนาดใหญ่ – NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)}ใช้เพื่อแก้ไขปัญหา อย่างไร

จนถึงปี 2008 NetFlix เกิดขัดข้อง เนื่องจากลูกค้าจำนวนมากถูกทิ้งไว้ในความมืด ในขณะที่บางคนยังสามารถเข้าถึงบริการสตรีมมิ่งได้ แต่ส่วนใหญ่ไม่สามารถเข้าถึงได้ ลูกค้าบางรายสามารถเช่าดีวีดี^(DVDs) ได้ ในขณะที่ลูกค้ารายอื่นๆ ล้มเหลว บล็อกโพสต์ในWall Street Journalระบุว่าNetflixเพิ่งเริ่มสตรีมแบบออนดีมานด์

การหยุดชะงักทำให้ฝ่ายบริหารคิดถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตและด้วยเหตุนี้ มันเปลี่ยนเป็นข้อมูลขนาด^{(Big Data)}ใหญ่ โดยวิเคราะห์พื้นที่ที่มีทราฟฟิกสูง จุดเสี่ยง และปริมาณงานของเครือข่าย ฯลฯ โดยใช้ข้อมูลนั้นและดำเนินการเพื่อลดเวลาหยุดทำงานหากเกิดปัญหาในอนาคตขณะดำเนินการทั่วโลก นี่คือลิงค์^{(the link)}ไปยังบล็อกของ Wall Street Journal^{(Wall Street Journal Blog)}หากคุณต้องการดูตัวอย่างของBig Data^{(Big Data)}

ข้อมูลข้างต้นสรุปว่า Big Data คืออะไรในภาษาของคนธรรมดา คุณสามารถเรียกได้ว่าเป็นการแนะนำขั้นพื้นฐาน ฉันวางแผนที่จะเขียนบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับปัจจัยที่เกี่ยวข้องเช่น – Concepts , Analysis , Toolsและการใช้งาน Big Data^{(uses of Big Data)} , Big Data 3 V'sฯลฯ ในระหว่างนี้หากคุณต้องการเพิ่มอะไรข้างต้นโปรดแสดงความคิดเห็นและแบ่งปัน กับพวกเรา.

อ่านต่อ^{(Read next)} : Web Scrapingคืออะไร ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

The term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

Related posts

• Big Data Consumption การใช้งานของ Big Data คืออะไร

• Data Analytics คืออะไรและมันใช้สำหรับอะไร

• ความแตกต่างระหว่าง Data and Information คืออะไร

• วิธีการติดตั้ง Drupal โดยใช้ WAMP บน Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets สำหรับ Windows, IOS, Android

• Automate.io เป็นทางเลือก automation tool and IFTTT ฟรี

• NFT หมายถึงอะไรและวิธีการสร้าง NFT Digital Art

• วิธีการป้องกันด้วยรหัสผ่านและปลอดภัยเอกสาร PDf ด้วย LibreOffice

• Nine Nostalgic Tech Sounds คุณอาจไม่ได้ยินในปี

• วิธีการติดตั้ง Windows 95 บน Windows 10

• Microsoft Identity Manager: คุณสมบัติ, Download

• Video มารยาทการประชุม, เคล็ดลับและกฎที่คุณต้องปฏิบัติตาม

• แอปส่งข้อความเซสชันให้ความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง ต้องใช้หมายเลข No phone!

• Zip file เป็นข้อผิดพลาดใหญ่เกินไปเมื่อมีการดาวน์โหลดไฟล์จาก DropBox

• Best ฟรี Secure Digital Notebook Software & Online Services

• Virtual Credit Cards คืออะไรและคุณจะได้รับอะไรบ้าง

• บัญชีนั้นไม่ได้เชื่อมโยงกับ Mixer account ใด ๆ

• เกิดข้อผิดพลาดขณะตรวจสอบการอัปเดตใน VLC

• Best Laptop Backpacks สำหรับ Men and Women

• แอพ OpenGL ไม่ทำงานบนหน้าจอ Miracast wireless ใน Windows 10