ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร? 10 เครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ยอดนิยม

ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างปริมาณมากที่สร้างและรวบรวมในอัตราที่รวดเร็ว ทำให้ยากต่อการประมวลผลโดยใช้เครื่องมือประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิม ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้อาจมาจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย ข้อมูลเซ็นเซอร์ และบันทึกการทำธุรกรรม ข้อมูลได้รับการวิเคราะห์เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจได้ดีขึ้น

โดยทั่วไปบิ๊กดาต้าประกอบด้วยชุดข้อมูลที่มีขนาดเกินความสามารถของเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้กันทั่วไปในการจับภาพ จัดการ จัดการ และประมวลผลข้อมูลภายในเวลาที่ผ่านไป “ขนาด” ของข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเป้าหมายที่มีการเคลื่อนไหวตลอดเวลา ณ ตอนนี้ ชุดข้อมูลจะถือว่าเป็นข้อมูลขนาดใหญ่หากมีขนาดตั้งแต่ไม่กี่สิบเทราไบต์ไปจนถึงหลายเพตะไบต์ของข้อมูล ลักษณะสำคัญสามประการของข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แก่ ปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลาย

ปริมาณหมายถึงจำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้นซึ่งอาจมีหน่วยเป็นเพตะไบต์หรือเอกซะไบต์ก็ได้ ข้อมูลนี้สามารถมาจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย ข้อมูลเซ็นเซอร์ และบันทึกการทำธุรกรรม และอาจมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างก็ได้

ความเร็วหมายถึงความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและจำเป็นต้องประมวลผล ข้อมูลนี้สร้างขึ้นตามเวลาจริง และจำเป็นต้องได้รับการวิเคราะห์และประมวลผลอย่างรวดเร็วเพื่อให้เป็นประโยชน์

ความหลากหลายหมายถึงข้อมูลประเภทต่างๆ ที่สร้างขึ้น เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ข้อมูลนี้สามารถมีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง และต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคพิเศษในการประมวลผลและวิเคราะห์

ข้อมูลขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และการขนส่ง เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจได้ดีขึ้น การวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่

ตัวอย่างบางส่วนของข้อมูลขนาดใหญ่

1. ข้อมูลโซเชียลมีเดีย เช่น ทวีต โพสต์ Facebook และรูปภาพ Instagram ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความรู้สึกและพฤติกรรมของผู้บริโภค
2. ข้อมูลเซ็นเซอร์ เช่น ข้อมูลที่รวบรวมจากอุปกรณ์ IoT ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของอุปกรณ์และสภาพแวดล้อม
3. ข้อมูลทางการเงิน เช่น ราคาหุ้นและปริมาณการซื้อขาย ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาดและโอกาสในการลงทุน
4. ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ เช่น เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์และข้อมูลจีโนมิกส์ ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วยและช่วยในการพัฒนาการรักษาใหม่ๆ
5. ข้อมูลการค้าปลีก เช่น ข้อมูลการขายและประวัติการซื้อของลูกค้า ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคและช่วยในการจัดการสินค้าคงคลัง
6. ข้อมูลการขนส่ง เช่น ข้อมูล GPS จากยานพาหนะและข้อมูลการจราจร ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการจราจรและช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง
7. ข้อมูลบันทึกจากเว็บเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้และช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์
8. ข้อมูลจีโน มิก ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความบกพร่องทางพันธุกรรมต่อโรค และช่วยในการรักษาโรคเฉพาะบุคคล

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการสร้างและรวบรวมในปัจจุบัน ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และผลักดันการเติบโตของธุรกิจ

ประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่

1. ข้อมูลที่มี โครงสร้าง : ข้อมูล ประเภทนี้ถูกจัดระเบียบในรูปแบบเฉพาะ เช่น ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ตัวอย่างของข้อมูลที่มีโครงสร้าง ได้แก่ ธุรกรรมทางการเงิน บันทึกลูกค้า และข้อมูลเซ็นเซอร์
2. ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง : ข้อมูล ประเภทนี้มีโครงสร้างอยู่บ้าง แต่ไม่มากเท่ากับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตัวอย่างของข้อมูลกึ่งโครงสร้าง ได้แก่ อีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และไฟล์บันทึก
3. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง : ข้อมูล ประเภทนี้ไม่มีโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและสามารถมาในรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ได้แก่ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และเอกสารข้อความ
4. ข้อมูลการสตรีม : ข้อมูล ประเภทนี้ถูกสร้างขึ้นและประมวลผลตามเวลาจริง และต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคพิเศษในการประมวลผลและวิเคราะห์ ตัวอย่างของข้อมูลการสตรีม ได้แก่ ข้อมูลโซเชียลมีเดีย ข้อมูลเซ็นเซอร์ และข้อมูลตลาดการเงิน
5. ข้อมูลมืด : ข้อมูล ประเภทนี้คือข้อมูลที่องค์กรรวบรวม ประมวลผล และจัดเก็บ แต่ไม่เคยใช้ ข้อมูลที่มืดอาจไม่มีโครงสร้างและพบได้ในรูปแบบต่างๆ เช่น อีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และไฟล์บันทึก
6. ข้อมูลสาธารณะ : ข้อมูล ประเภทนี้สร้างขึ้นโดยองค์กรของรัฐ สถาบันวิจัย และหน่วยงานอื่น ๆ ที่เผยแพร่ข้อมูลสู่สาธารณะ ข้อมูลสาธารณะสามารถใช้เพื่อการวิจัยและปรับปรุงบริการสาธารณะได้

ข้อมูลแต่ละประเภทมีลักษณะเฉพาะของตนเอง และต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคที่แตกต่างกันในการประมวลผลและวิเคราะห์ การทำความเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทต่างๆ จะช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีจัดการ จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลของตน

ข้อดีของบิ๊กดาต้า

การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่มีข้อดีหลายประการ ได้แก่ :

1. ปรับปรุงการตัดสินใจ : ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก องค์กรสามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบที่จะไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยวิธีการแบบเดิม สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การตัดสินใจและการวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่ดีขึ้น
2. เพิ่มประสิทธิภาพ : การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยองค์กรระบุความไร้ประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ตัวอย่างเช่น สามารถช่วยในการจัดการสินค้าคงคลัง การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน และการระบุและป้องกันการฉ้อโกง
3. การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ : สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภค ซึ่งสามารถใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ได้
4. Personalization : ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้เพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลให้กับลูกค้า เช่น แคมเปญการตลาดส่วนบุคคล และคำแนะนำสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ
5. ประหยัดค่าใช้จ่าย : ด้วยการระบุความไร้ประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้องค์กรประหยัดเงินได้
6. การตรวจจับการฉ้อโกง : สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกง เช่น การฉ้อโกงบัตรเครดิตหรือการฉ้อโกงการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน
7. การ บำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ : สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์เมื่ออุปกรณ์มีแนวโน้มที่จะล้มเหลว ช่วยให้องค์กรสามารถกำหนดการบำรุงรักษา ลดเวลาหยุดทำงาน และเพิ่มประสิทธิภาพ
8. การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ : สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ที่สามารถช่วยให้องค์กรคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคต เช่น การขาย พฤติกรรมของลูกค้า และอื่นๆ

โดยรวมแล้ว การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่องค์กร และช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้น ปรับปรุงประสิทธิภาพ และผลักดันการเติบโต

เครื่องมือและซอฟต์แวร์ Big Data อันดับต้น ๆ

#1 อาปาเช่ Hadoop

Apache Hadoop เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้สามารถกระจายชุดข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังกลุ่มคอมพิวเตอร์หลายกลุ่มโดยใช้อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานง่าย

• คุณสมบัติ:
  • การจัดเก็บแบบกระจายและการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • ความสามารถในการปรับขนาด เนื่องจากระบบสามารถขยายได้ง่ายโดยการเพิ่มโหนดใหม่
  • ความทนทานต่อความผิดพลาด เนื่องจากข้อมูลถูกจำลองแบบข้ามโหนด
  • รองรับรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • ปริมาณงานข้อมูลสูง
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Spark และ Apache Hive

เว็บไซต์ Apache Hadoop

#2 อาปาเช่ สปาร์ค

Apache Spark เป็นระบบคอมพิวเตอร์แบบกระจายโอเพ่นซอร์สที่สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว

• คุณสมบัติ:
  • การประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำเพื่อการวิเคราะห์ที่รวดเร็ว
  • ความสามารถในการจัดการรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • รองรับ SQL, การสตรีม และการเรียนรู้ของเครื่อง
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Hadoop และ Apache Kafka
  • สามารถทำงานบนคลัสเตอร์หรือเครื่องเดียว
  • API ระดับสูงสำหรับ Java, Python และ Scala

เว็บไซต์ Apache Spark

#3 อาปาเช่ คาฟคา

Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มการสตรีมเหตุการณ์แบบกระจายโอเพ่นซอร์สที่สามารถจัดการสตรีมข้อมูลปริมาณมาก ปริมาณงานสูง และเวลาแฝงต่ำ

• คุณสมบัติ:
  • การสตรีมข้อมูลความเร็วสูงและทนทานต่อความผิดพลาด
  • รองรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
  • ความสามารถในการปรับขนาด เนื่องจากระบบสามารถขยายได้ง่ายโดยการเพิ่มโหนดใหม่
  • รองรับรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Storm และ Apache Hadoop

เว็บไซต์อาปาเช่ คาฟคา

#4 การค้นหาแบบยืดหยุ่น

Elasticsearch เป็นเครื่องมือค้นหาที่ใช้ไลบรารี Lucene ซึ่งสามารถใช้สำหรับการค้นหาข้อความแบบเต็ม การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ และการบันทึก

• คุณสมบัติ:
  • การค้นหาและการวิเคราะห์ตามเวลาจริง
  • ความสามารถในการปรับขนาด เนื่องจากระบบสามารถขยายได้ง่ายโดยการเพิ่มโหนดใหม่
  • ความสามารถในการจัดการรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • ฟังก์ชันการค้นหาขั้นสูง รวมถึงการค้นหาแบบเหลี่ยมเพชรพลอยและการค้นหาเชิงพื้นที่
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Logstash และ Kibana

เว็บไซต์ ElasticSearch

# 5 โต๊ะ

Tableau เป็นซอฟต์แวร์ระบบธุรกิจอัจฉริยะและการแสดงข้อมูลที่สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลายและสร้างการแสดงข้อมูลและแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ

• คุณสมบัติ:
  • อินเทอร์เฟซแบบลากและวางสำหรับสร้างการแสดงภาพ
  • รองรับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่
  • คุณลักษณะการโต้ตอบและการทำงานร่วมกัน เช่น ความสามารถในการแบ่งปันการแสดงภาพและแดชบอร์ด
  • การวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การพยากรณ์และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น R และ Python

เว็บไซต์ Tableau

#6 อาปาเช่สตอร์ม

Apache Storm เป็นระบบคอมพิวเตอร์แบบกระจายตามเวลาจริงที่สามารถประมวลผลสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์

• คุณสมบัติ:
  • การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
  • ความสามารถในการปรับขนาด เนื่องจากระบบสามารถขยายได้ง่ายโดยการเพิ่มโหนดใหม่
  • ความสามารถในการจัดการรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • รองรับภาษาโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Java, Python และ Ruby
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Kafka และ Apache Hadoop

เว็บไซต์ Apache Storm

#7 คลาวด์รา

Cloudera เป็นการกระจายของ Apache Hadoop ที่มีเครื่องมือและบริการเพิ่มเติมสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

• คุณสมบัติ:
  • การจัดเก็บแบบกระจายและการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • ความสามารถในการปรับขนาด เนื่องจากระบบสามารถขยายได้ง่ายโดยการเพิ่มโหนดใหม่
  • ความสามารถในการจัดการรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • การวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและ SQL
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Spark และ Apache Kafka
  • มีทั้งแบบโอเพ่นซอร์สและเวอร์ชันสำหรับองค์กร

เว็บไซต์ Cloudera

#8 MongoDB

MongoDB เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสาร NoSQL ที่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากได้

• คุณสมบัติ:
  • รองรับเอกสารคล้าย JSON
  • รองรับการปรับขนาดแนวนอน
  • รองรับภาษาแบบสอบถามที่หลากหลาย
  • รองรับการวิเคราะห์ตามเวลาจริง
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Spark และ Apache Hadoop
  • มีทั้งแบบโอเพ่นซอร์สและเวอร์ชันสำหรับองค์กร

เว็บไซต์ MongoDB

# 9 Databricks

Databricks เป็นแพลตฟอร์มบนระบบคลาวด์สำหรับวิศวกรรมข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์

• คุณสมบัติ:
  • รองรับ Apache Spark
  • ความสามารถในการปรับขนาด เนื่องจากระบบสามารถขยายได้ง่ายโดยการเพิ่มโหนดใหม่
  • ความสามารถในการจัดการรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • การวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและ SQL
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Kafka และ Elasticsearch
  • มีทั้งแบบโอเพ่นซอร์สและเวอร์ชันสำหรับองค์กร

เว็บไซต์ดาต้าบริคส์

# 10 เรื่องเล่า

Talend เป็นเครื่องมือรวมข้อมูลขนาดใหญ่ที่ช่วยให้สามารถรวมและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งต่างๆ

• คุณสมบัติ:
  • ความสามารถในการจัดการรูปแบบข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
  • รองรับภาษาโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Java, Python และ Ruby
  • รองรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
  • รองรับคุณภาพข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูล
  • การผสานรวมกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น Apache Hadoop, Apache Spark และ MongoDB
  • มีทั้งแบบโอเพ่นซอร์สและเวอร์ชันสำหรับองค์กร

เว็บไซต์เทลด์

เหล่านี้คือเครื่องมือและซอฟต์แวร์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นที่นิยมมากที่สุดในปัจจุบัน แต่ก็มีตัวเลือกอื่นๆ อีกมากมายเช่นกัน เป็นที่น่าสังเกตว่าเครื่องมือเหล่านี้จำนวนมากมีกรณีการใช้งานเฉพาะ และสิ่งสำคัญคือต้องเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงาน