Big Data คืออะไร

Big Data สามารถอธิบายได้ในแง่ขอปัญหาในการจัดการข้อมูลที่ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยฐานข้อมูลดั้งเดิมเนื่องด้วยโวลุ่ม ความเร็ว และความหลากหลายข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ในขณะที่ Big Data มีคำนิยามอยู่มากมาย แต่คำนิยามส่วนใหญ่รวมแนวคิดหนึ่งที่เรียกทั่วไปว่า “สาม V” แห่ง Big Data:

ปริมาณ (Volume): รองรับข้อมูลตั้งแต่ระดับเทราไบต์ถึงเพตะไบต์

ความหลากหลาย (Variety): ประกอบด้วยข้อมูลจากแหล่งที่มาและรูปแบบที่หลากหลาย (เช่น ข้อมูลบันทึกการใช้เว็บ การโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย ธุรกรรมอีคอมเมิร์ซและออนไลน์ ธุรกรรมทางการเงิน ฯลฯ)

ความเร็ว (Velocity): ธุรกิจมีข้อกำหนดที่เข้มงวดมากขึ้นเรื่อยๆ นับตั้งแต่เวลาที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ไปจนถึงเวลาที่ส่งข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงให้กับผู้ใช้ ดังนั้น ข้อมูลจึงต้องถูกรวบรวม เก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ภายในกรอบเวลาอันสั้น ตั้งแต่รายวันไปจนถึงแบบเรียลไทม์

แม้จะมีกระแส แต่หลายองค์กรไม่ได้ตระหนักว่าตนมีปัญหาเกี่ยวกับ Big Data หรืออาจไม่ได้คิดถึงเรื่องนี้ในแง่ของ Big Data เลย โดยทั่วไป องค์กรมีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยี Big Data เมื่อฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันที่มีอยู่ไม่สามารถปรับขนาดเพื่อรองรับปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็วของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันได้อีกต่อไป

ความล้มเหลวในการจัดการกับความท้าทายด้าน Big Data อย่างถูกต้องอาจส่งผลให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น รวมถึงประสิทธิภาพการทำงานและความสามารถในการแข่งขันลดลง ในทางกลับกัน กลยุทธ์ Big Data ที่ดีสามารถช่วยให้องค์กรลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยการย้ายเวิร์กโหลดจำนวนมากที่มีอยู่ไปยังเทคโนโลยี Big Data รวมถึงการปรับใช้แอปพลิเคชันใหม่เพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสใหม่ ๆ

ด้วยเครื่องมือใหม่ที่จัดการกับวงจรการจัดการข้อมูลทั้งหมด เทคโนโลยี Big Data ทำให้การดำเนินการต่าง ๆ เป็นไปได้ทั้งในทางเทคนิคและเชิงเศรษฐกิจ ไม่เพียงแต่การรวบรวมและการเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการวิเคราะห์เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ ที่มีคุณค่าอีกด้วย ในกรณีส่วนใหญ่ การประมวลผล Big Data เกี่ยวข้องกับโฟลว์ข้อมูลทั่วไป ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลดิบไปจนถึงการใช้ข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้

รวบรวม การรวบรวมข้อมูลดิบ เช่น ธุรกรรม ข้อมูลบันทึก อุปกรณ์มือถือ และอื่น ๆ ถือเป็นความท้าทายประการแรกที่หลายองค์กรต้องเผชิญเมื่อต้องจัดการกับ Big Data แพลตฟอร์ม Big Data ที่ดีจะทำให้ขั้นตอนนี้ง่ายขึ้น ช่วยให้นักพัฒนานำเข้าข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่แบบมีโครงสร้างไปจนถึงไม่มีโครงสร้าง ด้วยความเร็วเท่าใดก็ได้ ตั้งแต่แบบเรียลไทม์ไปจนถึงแบบเป็นชุด

จัดเก็บ แพลตฟอร์ม Big Data ทุกแพลตฟอร์มต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และทนทาน เพื่อเก็บข้อมูลก่อนหรือหลังการประมวลผลงาน คุณอาจต้องเก็บข้อมูลชั่วคราวสำหรับข้อมูลระหว่างทาง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของคุณ

ประมวลผลและวิเคราะห์ ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่ข้อมูลถูกแปลงจากสถานะดิบไปเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ ซึ่งโดยปกติแล้วจะใช้วิธีการเรียงลำดับ การรวมกลุ่ม การรวม และแม้กระทั่งการดำเนินการฟังก์ชันและอัลกอริธึมขั้นสูงยิ่งขึ้น ชุดข้อมูลที่ได้จะถูกเก็บไว้เพื่อการประมวลผลเพิ่มเติมหรือพร้อมสำหรับการใช้งานผ่านทางระบบธุรกิจอัจฉริยะและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล

ใช้งานและแสดงภาพ Big Data คือการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีมูลค่าสูงและนำไปใช้ได้จริงจากสินทรัพย์ข้อมูลของคุณ ตามหลักการแล้ว ข้อมูลจะถูกเปิดเผยแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียผ่านทางระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบบริการตนเองและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่คล่องตัว ซึ่งช่วยให้สำรวจชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ผู้ใช้ปลายทางอาจใช้ข้อมูลผลลัพธ์ในรูปแบบของ “การคาดการณ์” ทางสถิติในกรณีของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หรือการดำเนินการที่แนะนำ หรือในกรณีของข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของการวิเคราะห์

วิวัฒนาการของการประมวลผล Big Data

ระบบนิเวศของ Big Data ยังคงพัฒนาไปอย่างรวดเร็วอย่างน่าประทับใจ ในปัจจุบัน รูปแบบการวิเคราะห์ที่หลากหลายรองรับฟังก์ชันหลายอย่างภายในองค์กร

การวิเคราะห์แบบพรรณนาช่วยให้ผู้ใช้ตอบคำถามที่ว่า “เกิดอะไรขึ้นและเพราะเหตุใด” ตัวอย่างได้แก่ สภาพแวดล้อมการสืบค้นและการรายงานแบบดั้งเดิมพร้อมดัชนีชี้วัดและแดชบอร์ด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้ใช้ประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่กำหนดในคุณสมบัติได้ ตัวอย่างได้แก่ ระบบแจ้งเตือนล่วงหน้า การตรวจจับการฉ้อโกง แอปพลิเคชันการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน และการคาดการณ์

ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำจะให้คำแนะนำเฉพาะ (กำหนด) แก่ผู้ใช้ โดยจะตอบคำถามที่ว่า “ฉันควรทำอย่างไรหาก “x” เกิดขึ้น”

เดิมที เฟรมเวิร์ก Big Data เช่น Hadoop รองรับเฉพาะเวิร์กโหลดแบบกลุ่ม โดยที่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้รับการประมวลผลจำนวนมากในช่วงเวลาที่กำหนด โดยทั่วไปจะวัดเป็นชั่วโมง หากไม่ใช่วัน อย่างไรก็ตาม เมื่อเวลาในการทำความเข้าใจมีความสำคัญมากขึ้น “ความเร็ว” ของ Big Data ได้กระตุ้นให้เกิดวิวัฒนาการของเฟรมเวิร์กใหม่ ๆ เช่น Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis และอื่น ๆ เพื่อรองรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และการสตรีม

Amazon Web Services ให้พอร์ตโฟลิโอบริการประมวลผลบนคลาวด์ที่กว้างขวางและครบวงจรเพื่อช่วยคุณสร้าง รักษาความปลอดภัย และปรับใช้แอปพลิเคชัน Big Data ของคุณ ด้วย AWS คุณไม่จำเป็นต้องจัดหาฮาร์ดแวร์ และไม่จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องบำรุงรักษาและปรับขนาด คุณจึงสามารถมุ่งเน้นทรัพยากรของคุณไปที่การเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ คุณจะสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล่าสุดได้ตลอดเวลาโดยไม่ต้องมีข้อผูกมัดในการลงทุนระยะยาว ด้วยความสามารถและคุณสมบัติใหม่ ๆ ที่เพิ่มเข้ามาอย่างต่อเนื่อง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแพลตฟอร์มและเครื่องมือ Big Data ของ AWS »

ความพร้อมใช้งานทันที

เทคโนโลยี Big Data ส่วนใหญ่ต้องการคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ ส่งผลให้มีการจัดเตรียมและวงจรการตั้งค่าที่ยาวนาน ด้วย AWS คุณสามารถปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานที่คุณจำเป็นต้องใช้ในพริบตาเดียว ซึ่งหมายความว่าทีมของคุณสามารถเพิ่มประสิทธิผลได้มากขึ้น ลองสิ่งใหม่ ๆ ได้ง่ายขึ้น และโครงการจะเปิดตัวเร็วขึ้น

ความสามารถทั้งแบบกว้างและแบบลึก

เวิร์กโหลด Big Data จะแตกต่างกันไปตามสินทรัพย์ข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์ แพลตฟอร์มที่กว้างและลึกหมายความว่าคุณสามารถสร้างแอปพลิเคชัน Big Data ได้แทบทุกชนิด และรองรับเวิร์กโหลดใดก็ได้ โดยไม่คำนึงถึงปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูล ด้วยบริการกว่า 50 แบบและคุณสมบัติหลายร้อยรายการที่เพิ่มขึ้นทุกปี AWS จึงมีทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องใช้ในการรวบรวม จัดเก็บ ประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงภาพ Big Data บนคลาวด์ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม Big Data ของ AWS

เชื่อถือได้และปลอดภัย

Big Data เป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ดังนั้นการรักษาความปลอดภัยสินทรัพย์ข้อมูลของคุณและการปกป้องโครงสร้างพื้นฐานของคุณโดยไม่สูญเสียความคล่องตัวจึงเป็นสิ่งสำคัญ AWS มีความสามารถครอบคลุมทั้งด้านสิ่งอำนวยความสะดวก เครือข่าย ซอฟต์แวร์ และกระบวนการทางธุรกิจเพื่อตอบสนองข้อกำหนดที่เข้มงวดที่สุด สภาพแวดล้อมได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสำหรับการรับรองต่าง ๆ เช่น ISO 27001, FedRAMP, DoD SRG และ PCI DSS โปรแกรมการรับประกันช่วยให้คุณพิสูจน์การปฏิบัติตามมาตรฐานมากกว่า 20 รายการ รวมถึง HIPAA, NCSC และอื่น ๆ อีกมากมาย ไปที่ศูนย์การรักษาความปลอดภัยบนคลาวด์เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

พาร์ทเนอร์และโซลูชันหลายร้อยรายการ

ระบบนิเวศของพาร์ทเนอร์ขนาดใหญ่สามารถช่วยลดช่องว่างด้านทักษะและเริ่มต้นใช้งาน Big Data ได้เร็วยิ่งขึ้น ไปที่ AWS Partner Network เพื่อรับความช่วยเหลือจากพาร์ทเนอร์ที่ปรึกษา หรือเลือกใช้เครื่องมือและแอปพลิเคชันมากมายจากกลุ่มการจัดการข้อมูลทั้งหมด

โซลูชัน Big Data ที่ AWS

ให้เราช่วยคุณแก้ปัญหาความท้าทายด้าน Big Data ปล่อยให้งานหนักเป็นหน้าที่ของเรา เพื่อให้คุณสามารถทุ่มเทเวลาและทรัพยากรให้กับเป้าหมายของธุรกิจหรือองค์กรของคุณได้มากขึ้น

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชัน AWS Big Data »

เริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ Big Data บน AWS โดยการสร้างบัญชีวันนี้