ประวัติความเป็นมาของข้อมูลขนาดใหญ่
Volume (ปริมาณ) : องค์กรต่างๆ รวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ซึ่งรวมถึงธุรกรรมของธุรกิจ อุปกรณ์อัจฉริยะ (IoT) อุปกรณ์อุตสาหกรรม วิดีโอ โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ ในอดีต การจัดเก็บข้อมูลถือเป็นปัญหาใหญ่ – แต่เมื่อค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น พื้นที่จัดเก็บข้อมูลส่วนกลาง (Data Lake) และ Hadoop ลดลง ภาระนี้จึงบรรเทาลง
Velocity (ความเร็ว) : ด้วยการเติบโตของ Internet of Things ข้อมูลจะถูกส่งไปยังธุรกิจต่างๆ ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและต้องได้รับการจัดการในเวลาที่เหมาะสม แท็ก RFID, เซ็นเซอร์ และสมาร์ทมิเตอร์ช่วยผลักดันความต้องการในการจัดการกับกระแสข้อมูลเหล่านี้ในแบบเรียลไทม์
Variety (ความหลากหลาย) : ข้อมูลมีในทุกรูปแบบ นับตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตัวเลขในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ไปจนถึงเอกสารข้อความ อีเมล วิดีโอ เสียง ข้อมูลหุ้น และธุรกรรมทางการเงิน
ที่ SAS เราคำนึงสองมิติเพิ่มเติมเมื่อกล่าวถึงBig Data ได้แก่
ความผันแปร:
นอกเหนือจากความเร็วที่เพิ่มขึ้นและความหลากหลายของข้อมูลแล้ว การไหลของข้อมูลยังไม่สามารถคาดการณ์ได้ – มีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งและแตกต่างกันอย่างมาก ซึ่งเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง แต่ธุรกิจก็จำเป็นต้องทราบเมื่อมีเรื่องที่กำลังเป็นที่กล่าวขานในโซเชียลมีเดีย และรวมถึงวิธีจัดการข้อมูลประจำวัน ตามฤดูกาล และเมื่อเกิดเหตุการณ์ที่ทำให้มีกระแสข้อมูลในระดับสูงสุด
ความถูกต้อง:
ความถูกต้องหมายถึงคุณภาพของข้อมูล เนื่องจากข้อมูลมาจากแหล่งที่แตกต่างกัน จึงเป็นการยากที่จะเชื่อมโยง จับคู่ คัดกรอง และแปลงข้อมูลให้เข้ากับหลายระบบ ธุรกิจจำเป็นต้องเชื่อมต่อและเชื่อมโยงความสัมพันธ์ จัดลำดับชั้น และเชื่อมโยงข้อมูลที่หลากหลาย มิฉะนั้นข้อมูลของพวกเขาจะไม่สามารถควบคุมได้อย่างรวดเร็ว
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น