ສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່: ການສຳຫຼວດໂລກຂໍ້ມູນທີ່ກວ້າງໃຫຍ່ໄພສານ ແລະ ມີການປ່ຽນແປງຢູ່ສະເໝີ

ໃນຍຸກດິຈິຕອນທີ່ມີການພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ປະລິມານຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕ່າງໆ, ຕັ້ງແຕ່ສື່ສັງຄົມ ແລະ ທຸລະກຳອີຄອມເມີຊ ຈົນເຖິງເຊັນເຊີ IoT (ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ), ໄດ້ບັນລຸລະດັບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ຂໍ້ມູນນີ້, ເຊິ່ງມັກຖືກເອີ້ນວ່າ "ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່," ສະເໜີໂອກາດໃໝ່ໆໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ຕັ້ງແຕ່ທຸລະກິດ ແລະ ການຕະຫຼາດ ຈົນເຖິງການດູແລສຸຂະພາບ ແລະ ວິທະຍາສາດ. ສະຖິຕິ, ເຊິ່ງເປັນສາຂາວິຊາທີ່ສຸມໃສ່ການເກັບກຳ, ການວິເຄາະ, ການຕີຄວາມໝາຍ, ແລະ ການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນ, ມີບົດບາດສຳຄັນໃນການເຂົ້າໃຈ ແລະ ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່.

ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ?

ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໝາຍເຖິງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ສັບສົນຫຼາຍ ເຊິ່ງຍາກທີ່ຈະວິເຄາະ ແລະ ຈັດການດ້ວຍເຄື່ອງມືການຈັດການຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມ. ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວມີລັກສະນະສາມຢ່າງຄື:
- ປະລິມານ: ຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ, ມັກຈະເກີນຄວາມສາມາດໃນການເກັບຮັກສາ ແລະ ການປະມວນຜົນແບບດັ້ງເດີມ.
- ຄວາມໄວ: ຄວາມໄວທີ່ຂໍ້ມູນຖືກສ້າງຂຶ້ນ, ປະມວນຜົນ ແລະ ວິເຄາະແມ່ນສູງ. ຕົວຢ່າງລວມມີການເຮັດທຸລະກຳທີ່ໃຊ້ເວລາພຽງສ່ວນໜຶ່ງຂອງວິນາທີໃນການຊື້ຂາຍຫຸ້ນ ຫຼື ຂໍ້ມູນເວລາຈິງຈາກເຊັນເຊີ IoT.
- ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ: ຮູບແບບຕ່າງໆຂອງຂໍ້ມູນ, ທັງທີ່ມີໂຄງສ້າງ (ເຊັ່ນ: ຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ) ແລະ ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ (ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ ແລະ ວິດີໂອ).

ນອກເໜືອໄປຈາກ “Vs” ສາມຢ່າງນີ້, ຍັງມີອີກສອງລັກສະນະເພີ່ມເຕີມທີ່ມັກຖືກກ່າວເຖິງຄື ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄຸນຄ່າ, ເຊິ່ງໝາຍເຖິງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄຸນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນ.

ບົດບາດຂອງສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ສະຖິຕິສະໜອງເຄື່ອງມື ແລະ ວິທີການເພື່ອສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມໝາຍຈາກຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່. ນີ້ແມ່ນບົດບາດສຳຄັນບາງຢ່າງຂອງສະຖິຕິໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່:

1. ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ: ເຕັກນິກການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ມີປະສິດທິພາບກາຍເປັນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍ ເພາະວ່າມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ຫຼື ປະຫຍັດສະເໝີໄປໃນການເກັບກຳ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍທັງໝົດ.

2. ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ: ສະຖິຕິຊ່ວຍເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ ແລະ ກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນຜິດປົກກະຕິທີ່ອາດຈະປິດບັງຜົນການວິເຄາະ. ເຕັກນິກການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ ແລະ ມາດຕະຖານຍັງຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນ.

3. ການວິເຄາະແບບສຳຫຼວດ: ສະຖິຕິຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດສຳຫຼວດ ແລະ ສະແດງຂໍ້ມູນດ້ວຍສາຍຕາໂດຍໃຊ້ກຣາຟ ແລະ ຕາຕະລາງ. ວິທີການຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຈັດກຸ່ມ ແລະ ການວິເຄາະອົງປະກອບຫຼັກ (PCA) ສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອລະບຸຮູບແບບ ແລະ ໂຄງສ້າງໃນຂໍ້ມູນ.

4. ການສ້າງແບບຈຳລອງ ແລະ ການຄາດຄະເນ: ເຕັກນິກທາງສະຖິຕິເຊັ່ນ: ການຖົດຖອຍ, ANOVA, ແລະ ແບບຈຳລອງເລຂາຄະນິດແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສ້າງແບບຈຳລອງທີ່ສາມາດຄາດຄະເນພຶດຕິກຳໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາ. ໃນກໍລະນີຂອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມັກຖືກນຳໃຊ້, ເຊິ່ງນຳໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມທາງສະຖິຕິເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນ.

5. ການຢັ້ງຢືນ ແລະ ການອະນຸມານ: ສະຖິຕິຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ການສະຫຼຸບຈາກຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງເພື່ອນຳໄປໃຊ້ກັບປະຊາກອນຂະໜາດໃຫຍ່ກວ່າ. ເຕັກນິກການຢັ້ງຢືນຂ້າມໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງວິທີການທີ່ສະຖິຕິຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບ.

ສິ່ງທ້າທາຍໃນສະຖິຕິສຳລັບຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ໃນຂະນະທີ່ບົດບາດຂອງສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ມີຄວາມສຳຄັນ, ແຕ່ກໍມີສິ່ງທ້າທາຍທີ່ເປັນເອກະລັກຄື:

1. ການຄຳນວນ: ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຕ້ອງການພະລັງງານການຄຳນວນສູງ. ໜ້າວຽກງ່າຍໆໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດນ້ອຍສາມາດກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ສັບສົນຫຼາຍ ແລະ ໃຊ້ເວລາຫຼາຍມື້ເພື່ອໃຫ້ສຳເລັດໃນສະພາບການຂອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່.

2. ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ມັກຈະມາຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງໃນຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ສະນັ້ນການລວມ ແລະ ປະສານງານຂໍ້ມູນນີ້ອາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງ.

3. ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ: ເມື່ອປະລິມານຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ, ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນກໍ່ມີຄວາມສຳຄັນເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ເຕັກນິກທາງສະຖິຕິເຊັ່ນ: ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ແຕກຕ່າງກັນແມ່ນໃຊ້ເພື່ອລຶບຂໍ້ມູນ ແລະ ປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ.

4. ການປັບຕົວຫຼາຍເກີນໄປ: ໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ຄວາມສ່ຽງຂອງການປັບຕົວຫຼາຍເກີນໄປຈະເພີ່ມຂຶ້ນ ເພາະວ່າຮູບແບບອາດຈະ "ຮຽນຮູ້" ຫຼາຍເກີນໄປຈາກສິ່ງລົບກວນໃນຂໍ້ມູນ. ເຕັກນິກການປັບຕົວໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ ແລະ ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂ້າມແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້.

ການສຶກສາກໍລະນີ: ການນໍາໃຊ້ສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງບົດບາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍຂອງສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ພວກເຮົາສາມາດເບິ່ງບາງກໍລະນີສຶກສາໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ:

1. ການຄ້າທາງອີເລັກໂທຣນິກ: ບໍລິສັດການຄ້າທາງອີເລັກໂທຣນິກເຊັ່ນ Amazon ແລະ Alibaba ເກັບກຳຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກຳແບບເວລາຈິງ. ສະຖິຕິເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະພຶດຕິກຳການຊື້ເຄື່ອງຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ກຳນົດແນວໂນ້ມຂອງຜະລິດຕະພັນ ແລະ ປັບແຕ່ງຄຳແນະນຳຜະລິດຕະພັນໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວ.

2. ການດູແລສຸຂະພາບ: ໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ຂໍ້ມູນຈາກບັນທຶກທາງການແພດເອເລັກໂຕຣນິກ (EMRs), ຜົນການກວດຫ້ອງທົດລອງ, ແລະ ອຸປະກອນການແພດໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າກັນເພື່ອຄົ້ນພົບຮູບແບບທີ່ສາມາດສະໜັບສະໜູນການວິນິດໄສ ແລະ ການປິ່ນປົວທີ່ດີຂຶ້ນ. ສະຖິຕິຊ່ວຍລະບຸປັດໄຈສ່ຽງ ແລະ ຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ.

3. ອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາ: ຂໍ້ມູນອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຈາກເຊັນເຊີ ແລະ ດາວທຽມຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງແບບຈຳລອງສະພາບອາກາດທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ສະຖິຕິຊ່ວຍໃຫ້ເຂົ້າໃຈຮູບແບບສະພາບອາກາດ ແລະ ຄາດຄະເນປະກົດການທາງອຸຕຸນິຍົມວິທະຍາເຊັ່ນ: ພາຍຸ ແລະ ນໍ້າຖ້ວມ.

4. ການຂົນສົ່ງ: ຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຍານພາຫະນະ ແລະ GPS ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງການຂົນສົ່ງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການຈະລາຈອນຕິດຂັດ. ສະຖິຕິຊ່ວຍອຳນວຍຄວາມສະດວກໃນການວິເຄາະຮູບແບບການເດີນທາງ ແລະ ການພັດທະນາລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ.

ອະນາຄົດຂອງສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ດ້ວຍການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງເຕັກໂນໂລຊີ, ອະນາຄົດຂອງສະຖິຕິໃນ Big Data ແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍໂອກາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆ. ແນວໂນ້ມທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນບາງຢ່າງລວມມີ:

- ການເຊື່ອມໂຍງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ສະຖິຕິ: ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງສະຖິຕິ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຈະໃກ້ຊິດກັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ດ້ວຍການນໍາໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກການທາງສະຖິຕິ.
- ການປະມວນຜົນແບບກະຈາຍ: ການນໍາໃຊ້ການປະມວນຜົນແບບຄລາວ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານແບບກະຈາຍຈະກາຍເປັນເລື່ອງທໍາມະດາຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່.
- ປັບປຸງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ: ເຕັກນິກສະຖິຕິໃໝ່ຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງບຸກຄົນໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່.
- ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ: ເຄື່ອງມື ແລະ ເຕັກນິກທາງສະຖິຕິຈະຖືກພັດທະນາຕື່ມອີກເພື່ອເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ, ເຊິ່ງມີຄວາມສຳຄັນເພີ່ມຂຶ້ນໃນການນຳໃຊ້ຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຊື້ຂາຍຫຸ້ນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ.

ສະຫຼຸບ

ສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ສະເໜີໂອກາດທີ່ສຳຄັນໃນການຄົ້ນພົບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ແລະ ຕັດສິນໃຈທີ່ດີຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍກໍ່ມີຄວາມສຳຄັນເຊັ່ນກັນ, ຕັ້ງແຕ່ການຄິດໄລ່ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ ຈົນເຖິງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ. ດ້ວຍຄວາມກ້າວໜ້າຂອງເຕັກໂນໂລຊີ ແລະ ວິທີການທາງສະຖິຕິ, ອະນາຄົດຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ເບິ່ງຄືວ່າສົດໃສ ແລະ ເຕັມໄປດ້ວຍທ່າແຮງທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ນຳໃຊ້. ໃນຖານະເປັນເຄື່ອງມືຫຼັກໃນຍຸກຂໍ້ມູນຂ່າວສານນີ້, ສະຖິຕິຈະສືບຕໍ່ມີບົດບາດສຳຄັນໃນການສ້າງຮູບແບບທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈ ແລະ ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ.