ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นศาสตร์และศิลป์ในการเก็บรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (วิดีโอที่ไม่มีโครงสร้าง อีเมล รายงานเซ็นเซอร์ บันทึก) ผ่านแหล่งข้อมูลแบบดั้งเดิมและดิจิทัลเพื่อกำหนดแนวโน้มของตลาดและคู่ค้า ข้อมูลนี้ได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์โดยบริษัทต่างๆ เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ เพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งสู่เส้นทางที่ถูกต้องซึ่งนำโอกาสสูงสุดและความเสี่ยงที่จำกัดมาสู่องค์กรของตน อย่างไรก็ตาม ความจริงที่น่าเสียดายประการหนึ่งก็คือ ข้อมูลขนาดใหญ่มีศัตรูมากมาย Data เป็นพหูพจน์ของคำว่า Datum
การตีความข้อมูลขนาดใหญ่ที่ทำโดยผู้เชี่ยวชาญมีลักษณะดังนี้ – จำนวนข้อมูลซึ่งยากต่อการจัดระเบียบ ประมวลผล หรือวิเคราะห์ผ่านฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากขนาดที่เพิ่มขึ้น (สร้างโดย Internet of Things (IoT) รวมถึงเครื่องที่สร้างขึ้นและกระบวนการทางธุรกรรม ). อย่างไรก็ตาม คำถามที่ผุดขึ้นในใจคือเหตุใดข้อมูลขนาดใหญ่นี้จึงยากต่อการจัดการ และปัจจัยใดที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคต่อข้อมูลสำคัญทางธุรกิจนี้
บทความนี้จะเน้นให้เห็นถึงฝ่ายตรงข้ามของข้อมูลขนาดใหญ่:
โครงสร้างพื้นฐานด้านไอที: เทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มเศรษฐกิจโลก อย่างไรก็ตาม ในบางครั้ง มันก็ส่งผลดีต่อบางสิ่งด้วยเช่นกัน เทคโนโลยีเองก็เป็นหนึ่งในปัญหาของข้อมูลขนาดใหญ่ – อย่างไร? พูดง่ายๆ ก็คือ การที่สถาปัตยกรรม IT ขาดความสามารถในการรวมองค์ประกอบและโมเดลข้อมูลเข้าด้วยกันทำให้เกิดปัญหา ทุกวันนี้ ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือความหลากหลายของประเภทข้อมูลและระบบพื้นที่เก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้สถาปัตยกรรมไอทีสามารถเก็บข้อมูลได้อย่างราบรื่นและอัปเดตตลอดเวลา สถาปัตยกรรมควรได้รับการวางแผนและออกแบบให้สอดคล้องกับความจริงของข้อมูลและความท้าทายของไซโลข้อมูล นอกจากนี้ การกำหนดความซ้ำซ้อนและช่องว่างของข้อมูลเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้เพื่อนำกลยุทธ์การจัดการข้อมูลและการกำกับดูแลที่เหมาะสมมาใช้ในการดำเนินงาน
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่รู้จัก: ไม่มีการปฏิเสธความจริงที่ว่าข้อมูลขนาดใหญ่ ได้ช่วยหลายองค์กรและบุคคลที่จะเลื่อนระดับบน; และตอนนี้คนเหล่านี้เริ่มเรียกตัวเองว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล น่าเสียดายที่สิ่งนี้สร้างความสับสนวุ่นวาย ซึ่งพวกเขากำลังหาข้อสรุปของตนเองและอธิบายสมมติฐานของตนให้ผู้อื่นฟัง นี่เป็นปัญหาใหญ่ เนื่องจากพวกเขาใช้เทคนิคทางสถิติโดยไม่เข้าใจการทำงานของมัน โปรดจำไว้ว่าศักยภาพของข้อมูลที่กำลังพัฒนานี้มีมากมาย และผู้ที่ดำเนินการอย่างถูกต้องสามารถใช้ประโยชน์จากมันได้
ความขาดแคลนทรัพยากร: ปัญหาอื่นที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่คือการขาดนักวิเคราะห์ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ หาข้อสรุปที่ถูกต้อง และช่วยให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถตัดสินใจเชิงปฏิบัติบนพื้นฐานของข้อมูล การวิจัยระบุว่าข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์จะเปลี่ยนโฉมหน้าของบริษัทในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ขาดผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถจัดการ วิเคราะห์ และดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนี้ได้ นั่นคือเหตุผลที่มหาวิทยาลัยหลายแห่งได้ก้าวไปข้างหน้าในการจัดหลักสูตรการวิเคราะห์เฉพาะทาง คาดว่าแนวทางนี้จะค่อยๆ เชื่อมช่องว่าง สิ่งสำคัญคือองค์กรควรค้นหาผู้มีความสามารถที่เหมาะสม (ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์) ที่สามารถช่วยพวกเขาวาดกรอบการวิเคราะห์และจัดการกับความท้าทายทางธุรกิจต่างๆ ได้อย่างชาญฉลาด
การเสพติดแนวทางแบบเดิม: ทุกธุรกิจพยายามค้นหาวิธีที่จะช่วยให้พวกเขาสร้างนวัตกรรมได้ โดยปกติแล้วพวกเขาจะพิจารณาประวัติและกลยุทธ์ในอดีตเพื่อเริ่มต้นการดำเนินงานในอนาคต เป็นความจริงที่การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถเติบโตได้อย่างยิ่งใหญ่ด้วยความช่วยเหลือจากการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดในที่นี้คือการผสานรวมการวิเคราะห์เข้ากับชุดความคิดที่ไม่เต็มใจที่ระมัดระวังต่อการเปลี่ยนแปลงและพึงพอใจกับระบบเดิมแบบเดิม จนกว่าจะถึงเวลาที่วิธีการนี้จะไม่เปลี่ยนแปลง การนำการวิเคราะห์มาใช้จะไม่สามารถทำได้อย่างสมบูรณ์ ในเรื่องนี้ ผู้นำธุรกิจที่มองการณ์ไกลควรพยายามสนับสนุนให้บริษัทตัดสินใจโดยใช้การวิเคราะห์เป็นหลัก
การแบ่งส่วนข้อมูล: ความท้าทายอีกอย่างหนึ่งที่มาพร้อมกับข้อมูลขนาดใหญ่คือ – การจัดการข้อมูล ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกวัน ซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีรู้สึกว่าจัดการได้ยาก พูดง่ายๆ ก็คือ บริษัทต่างๆ สั่งให้ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีค้นหาตำแหน่งที่ข้อมูลของตนอยู่และกำหนดว่าจะใช้ประโยชน์สูงสุดได้อย่างไร ปัญหาของผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีคือพวกเขาหลงทางอยู่ในหลุมดำ (ข้อมูลจำนวนมากจนไม่รู้ว่าควรไปทางไหน) ในบางครั้ง ข้อมูลไม่ได้ถูกจัดประเภทอย่างถูกต้อง ณ จุดที่สร้าง ซึ่งหมายความว่าบริษัทจะไม่รู้ว่ากำลังมุ่งหน้าไปทางใด (การค้นหายอดขาย รายละเอียดลูกค้า และโปรไฟล์)
นี่คือเหตุผลว่าทำไมการจัดประเภทข้อมูลตามประเภทของข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้สิ่งที่ถูกต้องสามารถทำได้ในเวลาที่เหมาะสม ในทำนองเดียวกัน สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาว่าข้อมูลใดจะเป็นที่ต้องการมากที่สุดในอนาคตอันใกล้นี้