ข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทใดบ้าง: ลักษณะและคำจำกัดความ

สรุป: ข้อมูลขนาดใหญ่ประกอบด้วยสี่ประเภทชื่อข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง มาเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่แต่ละประเภทโดยละเอียดด้านล่าง!

องค์กรส่วนใหญ่อาศัยชุดข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและเรียนรู้เกี่ยวกับลูกค้า อุตสาหกรรม และบริษัทของตน อย่างไรก็ตาม เมื่อข้อมูลมีขนาดเพิ่มขึ้น การจัดการและประมวลผลข้อมูลก็จะกลายเป็นเรื่องยาก

ชุดข้อมูลเหล่านี้เรียกว่าชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งมีความหลากหลายของข้อมูลมากกว่าและมีลักษณะมหาศาล Big Data สามารถมีได้หลายรูปแบบ เช่น แบบมีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้าง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทต่างๆ ในบทความด้านล่างนี้

Big Data ประเภทยอดนิยมมีอะไรบ้าง?

Big Data แบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลักๆ ตามรายละเอียดด้านล่าง:

1. ข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่มีรูปแบบมาตรฐานที่ซอฟต์แวร์และผู้คนสามารถเข้าถึงได้ง่าย โดยทั่วไปจะอยู่ในรูปแบบตารางซึ่งมีแถวและคอลัมน์ต่างๆ ที่เน้นแอตทริบิวต์ข้อมูล

ข้อมูลที่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น อายุ หมายเลขติดต่อ หมายเลขบัตรเครดิต และอื่นๆ เนื่องจากมีลักษณะเป็นเชิงปริมาณ ซอฟต์แวร์จึงสามารถประมวลผลได้อย่างง่ายดายเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

ในการประมวลผลข้อมูลโครงสร้าง คุณไม่จำเป็นต้องใส่ข้อมูลลงในเมตริกที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ ข้อมูลโครงสร้างไม่จำเป็นต้องถูกแปลงและตีความอย่างลึกซึ้งเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

จะใช้ประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ที่ไหน

• การจัดการข้อมูลลูกค้า
• การเก็บรายละเอียดใบแจ้งหนี้
• การจัดเก็บฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์
• กำลังบันทึกรายชื่อผู้ติดต่อ

ข้อดีข้อเสียของข้อมูลที่มีโครงสร้าง

2. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: XML, JSON, YAML

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะแบบจำลองข้อมูลเฉพาะและโครงสร้างที่สามารถระบุตัวตนได้ซึ่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถอ่านได้ ข้อมูลประเภทนี้ไม่ได้รับการจัดระเบียบในลักษณะที่กำหนดไว้อย่างเหมาะสม และไม่มีลำดับหรือรูปแบบในการประมวลผลข้อมูล

เมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลประเภทนี้ไม่สามารถจัดเก็บในรูปแบบของแถวและคอลัมน์ได้ ตัวอย่างทั่วไปของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือฐานข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งประกอบด้วยรูปภาพ วิดีโอ ไฟล์ข้อความ ฯลฯ

จะใช้ประเภทข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ที่ไหน

• การจัดการข้อมูลเสียงและวิดีโอ
• การจัดการกับคำตอบแบบสำรวจปลายเปิด
• การจัดการโพสต์บนโซเชียลมีเดีย
• การจัดการเอกสารทางธุรกิจ

ข้อดีข้อเสียของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

3. ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างเป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่มีการจัดโครงสร้างอย่างเหมาะสม แต่ในขณะเดียวกันก็ไม่ใช่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมด ข้อมูลนี้ไม่ยึดติดกับสคีมาและแบบจำลองข้อมูลที่เข้มงวด นอกจากนี้ยังอาจมีส่วนประกอบที่ไม่สามารถจัดประเภทหรือจำแนกประเภทได้ง่าย

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างมีลักษณะเฉพาะด้วยข้อมูลเมตาและแท็กที่ให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับองค์ประกอบข้อมูลทั้งหมด ตัวอย่างเช่น ไฟล์ XML อาจมีแท็กที่ระบุโครงสร้างเอกสารและมีแท็กพิเศษที่ให้ข้อมูลเมตาเกี่ยวกับเนื้อหา เช่น วันที่หรือคำหลัก

จะใช้ประเภทข้อมูลกึ่งโครงสร้างได้ที่ไหน

• การวิเคราะห์หน้าเว็บผ่าน HTML
• การใช้ข้อมูลอีเมลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า
• การจัดหมวดหมู่และวิเคราะห์วิดีโอและรูปภาพ

ข้อดีข้อเสียของประเภทข้อมูลแบบกึ่งโครงสร้าง

4. ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลกึ่งโครงสร้างเป็นข้อมูลข้อความประเภทหนึ่งที่มาพร้อมกับรูปแบบข้อมูลที่ไม่แน่นอน ข้อมูลประเภทนี้สามารถจัดรูปแบบด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ประกอบด้วยข้อมูลเช่นข้อมูลการคลิกของเว็บ

จะใช้ประเภทข้อมูลแบบกึ่งโครงสร้างได้ที่ไหน

• สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลหน้าเว็บได้

ข้อดีข้อเสียของประเภทข้อมูลแบบกึ่งโครงสร้าง

ข้อมูลประเภทย่อยมีอะไรบ้าง?

มีข้อมูลหลายประเภทย่อยที่ไม่ถือเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ แต่มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ ที่มาของข้อมูลดังกล่าวอาจมาจากโซเชียลมีเดีย การบันทึกการปฏิบัติงาน การกระตุ้นเหตุการณ์ หรือภูมิสารสนเทศ นอกจากนี้ยังอาจมาจากระบบโอเพ่นซอร์ส ข้อมูลที่ส่งผ่าน API และอุปกรณ์ที่สูญหายหรือถูกขโมย

ลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่

มีห้า Vs ที่กำหนดลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่ ลักษณะเหล่านี้มีการแจกแจงไว้ด้านล่าง:

• ปริมาณ: ลักษณะแรกของข้อมูลขนาดใหญ่คือปริมาณ ข้อมูลขนาดใหญ่คือข้อมูล "ปริมาณ" จำนวนมหาศาลที่รวบรวมจากหลายแหล่ง แหล่งที่มาอาจรวมถึงขั้นตอนทางธุรกิจ แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เครื่องจักร การโต้ตอบของมนุษย์ ฯลฯ
• ความถูกต้อง: ความถูกต้องสามารถกำหนดได้ว่าเป็นคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลที่ให้มา ข้อมูลที่แยกออกมาอาจมีองค์ประกอบบางส่วนที่ขาดหายไปหรืออาจไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้ ดังนั้นคุณลักษณะนี้จึงมีประโยชน์ในการระบุคุณภาพข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึก
• ความหลากหลาย: ความหลากหลายสามารถกำหนดได้ว่าเป็นความหลากหลายของประเภทข้อมูลต่างๆ ข้อมูลสามารถรับได้จากแหล่งข้อมูลหลายแห่งซึ่งอาจมีมูลค่าแตกต่างกันไป ข้อมูลที่รวบรวมอาจเป็นแบบมีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งมีโครงสร้าง ความหลากหลายของข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบของ PDF, อีเมล, รูปภาพ, ไฟล์เสียง ฯลฯ
• ค่า: ค่า นี้สามารถกำหนดได้ว่าเป็นค่าที่ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ได้ การดึงคุณค่าจากข้อมูลที่รวบรวมมาเป็นสิ่งสำคัญในการได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลนั้น องค์กรต่างๆ สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเดียวกับที่พวกเขารวบรวมข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ได้
• ความเร็ว: ความเร็วหมายถึงความเร็วของการสร้างและย้ายข้อมูล เป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับธุรกิจที่ต้องการให้ข้อมูลของตนไหลลื่นอย่างรวดเร็ว เพื่อให้พร้อมใช้งานในเวลาที่เหมาะสมเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลสามารถไหลมาจากแหล่งต่างๆ เช่น เครื่องจักร สมาร์ทโฟน เครือข่าย ฯลฯ เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วก็สามารถวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็ว

ภาคส่วนต่างๆ ที่ใช้ Big Data เป็นประจำทุกวัน

Big Data สามารถนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น การดูแลสุขภาพ เกษตรกรรม การศึกษา การเงิน และอื่นๆ มาเรียนรู้เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ Big Data ในภาคส่วนต่อไปนี้โดยละเอียดด้านล่าง:

• การศึกษา: ในภาคการศึกษา ครูสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพของนักเรียนและอัตราการออกกลางคันเพื่อปรับหลักสูตรให้เหมาะสม นอกจากนี้ยังสามารถช่วยระบุด้านการปรับปรุงโดยการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของนักเรียนอีกด้วย
• อีคอมเมิร์ซ: ภาคอีคอมเมิร์ซสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจว่าขั้นตอนใดของบริษัทของคุณกำลังดำเนินไปด้วยดี หรือขั้นตอนใดที่ต้องปรับปรุง นอกจากนี้คุณยังสามารถระบุประเภทเนื้อหาที่ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมและช่องทางใดที่ดึงดูดการเข้าชมสูงสุด
• การดูแลสุขภาพ: ในการดูแลสุขภาพ สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากการวิจัยทางชีวการแพทย์ และให้คำแนะนำด้านยาเฉพาะบุคคลแก่ผู้ป่วยหลังจากการวิเคราะห์ข้อมูลของพวกเขา นอกจากนี้ด้วยการติดตามอาการของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ ก็สามารถส่งการแจ้งเตือนไปยังเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ได้
• รัฐบาล: รัฐบาลสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของพลเมืองจำนวนมากโดยใช้พารามิเตอร์หลายตัว ตัวอย่างเช่น มีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของการสำรวจสำมะโนประชากรเพื่อหาจำนวนเยาวชนในประเทศหรือประชากรของผู้ว่างงาน การค้นพบนี้สามารถช่วยให้พวกเขาพัฒนาแผนงานและแผนการกำหนดเป้าหมายกลุ่มพลเมืองที่เหมาะสมได้

การอ่านที่แนะนำ: เครื่องมือ Business Intelligence (BI) ยอดนิยม

บทสรุป

ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้ธุรกิจสามารถประมวลผลชุดข้อมูลจำนวนมากได้ง่ายขึ้น เมื่อข้อมูลได้รับการจัดเรียง จัดระเบียบ และวิเคราะห์เป็นกลุ่ม ก็สามารถช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้ อุตสาหกรรมจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ อาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน และใช้ประโยชน์จากการอนุมานเพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน

คำถามที่พบบ่อยที่เกี่ยวข้องกับประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่