Big Data คืออะไร?
Big Data สามารถอธิบายได้ในแง่ขอปัญหาในการจัดการข้อมูลที่ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยฐานข้อมูลดั้งเดิมเนื่องด้วยโวลุ่ม ความเร็ว และความหลากหลายข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ในขณะที่ Big Data มีคำนิยามอยู่มากหลาย คำนิยามส่วนใหญ่รวมแนวคิดหนึ่งที่เรียกทั่วไปว่า “สาม V” แห่ง Big Data:
ปริมาณ: ช่วงจากเทราไบต์ถึงเพตะไบต์ของข้อมูล
ความหลากหลาย: รวมข้อมูลจากแหล่งที่มาและรูปแบบที่หลากหลาย (เช่น ข้อมูลบันทึกการใช้เว็บ การโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย ธุรกรรมอีคอมเมิร์ซและออนไลน์ ธุรกรรมทางการเงิน ฯลฯ)
ความเร็ว: ธุรกิจมีข้อกำหนดที่เข้มงวดมากขึ้นเรื่อยๆ นับตั้งแต่เวลาที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ไปจนถึงเวลาที่ส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ให้กับผู้ใช้ ดังนั้น ข้อมูลจึงต้องถูกรวบรวม เก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ภายในกรอบเวลาอันสั้น ตั้งแต่รายวันไปจนถึงแบบเรียลไทม์
ทำไมคุณอาจต้องการ Big Data
แม้จะมีกระแส แต่หลายองค์กรไม่ได้ตระหนักว่าพวกเขามีปัญหาเกี่ยวกับ Big Data หรือพวกเขาไม่ได้คิดถึงมันในแง่ของ Big Data โดยทั่วไป องค์กรมีแนวโน้มที่จะได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยี Big Data เมื่อฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันที่มีอยู่ไม่สามารถปรับขนาดเพื่อรองรับปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็วของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันได้อีกต่อไป
ความล้มเหลวในการจัดการกับความท้าทายด้าน Big Data อย่างถูกต้องอาจส่งผลให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น รวมถึงประสิทธิภาพการทำงานและความสามารถในการแข่งขันลดลง ในทางกลับกัน กลยุทธ์ Big Data ที่ดีสามารถช่วยให้องค์กรลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยการย้ายเวิร์กโหลดจำนวนมากที่มีอยู่ไปยังเทคโนโลยี Big Data รวมถึงการปรับใช้แอปพลิเคชันใหม่เพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสใหม่ๆ
Big Data ทำงานอย่างไร
ด้วยเครื่องมือใหม่ที่จัดการกับวงจรการจัดการข้อมูลทั้งหมด เทคโนโลยี Big Data ทำให้เป็นไปได้ในทางเทคนิคและเชิงเศรษฐกิจ ไม่เพียงแต่ในการรวบรวมและเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการวิเคราะห์เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่มีคุณค่าอีกด้วย ในกรณีส่วนใหญ่ การประมวลผล Big Data เกี่ยวข้องกับกระแสข้อมูลทั่วไป ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลดิบไปจนถึงการใช้ข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้
รวบรวม การรวบรวมข้อมูลดิบ เช่น ธุรกรรม ข้อมูลบันทึก อุปกรณ์เคลื่อนที่ และอื่นๆ ถือเป็นความท้าทายประการแรกที่หลายองค์กรต้องเผชิญเมื่อต้องจัดการกับ Big Data แพลตฟอร์ม Big Data ที่ดีจะทำให้ขั้นตอนนี้ง่ายขึ้น ช่วยให้นักพัฒนานำเข้าข้อมูลที่หลากหลาย – ตั้งแต่แบบมีโครงสร้างไปจนถึงไม่มีโครงสร้าง – ด้วยความเร็วเท่าใดก็ได้ – จากเรียลไทม์ไปจนถึงเป็นชุด
เก็บ แพลตฟอร์ม Big Data ใดๆ ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และทนทาน เพื่อเก็บข้อมูลก่อนหรือหลังการประมวลผลงาน คุณอาจต้องเก็บข้อมูลชั่วคราวสำหรับข้อมูลระหว่างทาง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของคุณ
ประมวลผลและวิเคราะห์ นี่คือขั้นตอนที่ข้อมูลถูกแปลงจากสถานะดิบไปเป็นรูปแบบที่บริโภคได้ ซึ่งโดยปกติแล้วจะใช้วิธีการเรียงลำดับ การรวมกลุ่ม การรวม และแม้กระทั่งการดำเนินการฟังก์ชันและอัลกอริธึมขั้นสูงยิ่งขึ้น ชุดข้อมูลที่ได้จะถูกเก็บไว้เพื่อการประมวลผลเพิ่มเติมหรือพร้อมสำหรับการใช้งานผ่านทางระบบธุรกิจอัจฉริยะและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล
บริโภคและแสดงภาพ Big Data คือการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีมูลค่าสูงและนำไปใช้ได้จริงจากสินทรัพย์ข้อมูลของคุณ ตามหลักการแล้ว ข้อมูลจะถูกเปิดเผยแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียผ่านทางระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบบริการตนเองและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่คล่องตัว ซึ่งช่วยให้สำรวจชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ผู้ใช้ปลายทางอาจใช้ข้อมูลผลลัพธ์ในรูปแบบของ "การคาดการณ์" ทางสถิติ - ในกรณีของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ - หรือการดำเนินการที่แนะนำ - ในกรณีของข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของการวิเคราะห์
วิวัฒนาการของการประมวลผล Big Data
ระบบนิเวศของ Big Data ยังคงพัฒนาไปอย่างรวดเร็วอย่างน่าประทับใจ ในปัจจุบัน รูปแบบการวิเคราะห์ที่หลากหลายรองรับฟังก์ชันหลายอย่างภายในองค์กร
การวิเคราะห์แบบพรรณนาช่วยให้ผู้ใช้ตอบคำถามที่ว่า “เกิดอะไรขึ้นและเพราะเหตุใด” ตัวอย่างได้แก่ สภาพแวดล้อมการสืบค้นและการรายงานแบบดั้งเดิมพร้อมดัชนีชี้วัดและแดชบอร์ด
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้ใช้ประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่กำหนดในคุณสมบัติได้ ตัวอย่าง ได้แก่ ระบบแจ้งเตือนล่วงหน้า การตรวจจับการฉ้อโกง แอปพลิเคชันการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน และการคาดการณ์
ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ จะให้คำแนะนำเฉพาะ (กำหนด) แก่ผู้ใช้ พวกเขาตอบคำถาม – ฉันควรทำอย่างไรหาก “x” เกิดขึ้น?
เดิมที เฟรมเวิร์ก Big Data เช่น Hadoop รองรับเฉพาะเวิร์กโหลดแบบกลุ่ม โดยที่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้รับการประมวลผลจำนวนมากในช่วงเวลาที่กำหนด โดยทั่วไปจะวัดเป็นชั่วโมง หากไม่ใช่วัน อย่างไรก็ตาม เมื่อเวลาในการทำความเข้าใจมีความสำคัญมากขึ้น “ความเร็ว” ของ Big Data ได้กระตุ้นให้เกิดวิวัฒนาการของเฟรมเวิร์กใหม่ๆ เช่น Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis และอื่นๆ เพื่อรองรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และสตรีมมิง
AWS จะสนับสนุนความต้องการด้าน Big Data ของคุณได้อย่างไร
Amazon Web Services ให้พอร์ตโฟลิโอบริการประมวลผลบนคลาวด์ที่กว้างขวางและครบวงจรเพื่อช่วยคุณสร้าง รักษาความปลอดภัย และปรับใช้แอปพลิเคชัน Big Data ของคุณ ด้วย AWS คุณไม่จำเป็นต้องจัดหาฮาร์ดแวร์ และไม่มีโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องบำรุงรักษาและปรับขนาด คุณจึงสามารถมุ่งเน้นทรัพยากรของคุณไปที่การเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ด้วยความสามารถและคุณสมบัติใหม่ๆ ที่เพิ่มเข้ามาอย่างต่อเนื่อง คุณจะสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล่าสุดได้ตลอดเวลาโดยไม่ต้องมีข้อผูกมัดในการลงทุนระยะยาว
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแพลตฟอร์มและเครื่องมือ Big Data ของ AWS »
ความพร้อมใช้งานทันที
เทคโนโลยี Big Data ส่วนใหญ่ต้องการคลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ ส่งผลให้มีการจัดเตรียมและวงจรการตั้งค่าที่ยาวนาน ด้วย AWS คุณสามารถปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานที่คุณจำเป็นต้องใช้ในพริบตาเดียว ซึ่งหมายความว่าทีมของคุณสามารถเพิ่มประสิทธิผลได้มากขึ้น ลองสิ่งใหม่ๆ ได้ง่ายขึ้น และโครงการจะเปิดตัวเร็วขึ้น
ความสามารถทั้งแบบกว้างและแบบลึก
เวิร์กโหลด Big Data จะแตกต่างกันไปตามสินทรัพย์ข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์ แพลตฟอร์มที่กว้างและลึกหมายความว่าคุณสามารถสร้างแอปพลิเคชัน Big Data ได้แทบทุกชนิด และรองรับเวิร์กโหลดใดก็ได้ โดยไม่คำนึงถึงปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูล ด้วยบริการกว่า 50 แบบและคุณสมบัติหลายร้อยรายการที่เพิ่มขึ้นทุกปี AWS มีทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องใช้ในการรวบรวม จัดเก็บ ประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงภาพ Big Data บนคลาวด์ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม Big Data ของ AWS
เชื่อถือได้และปลอดภัย
Big Data เป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ดังนั้นการรักษาความปลอดภัยทรัพย์สินข้อมูลของคุณและการปกป้องโครงสร้างพื้นฐานของคุณโดยไม่สูญเสียความคล่องตัวจึงเป็นสิ่งสำคัญ AWS ให้ความสามารถทั่วทั้งสิ่งอำนวยความสะดวก เครือข่าย ซอฟต์แวร์ และกระบวนการทางธุรกิจเพื่อตอบสนองข้อกำหนดที่เข้มงวดที่สุด สภาพแวดล้อมได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสำหรับการรับรอง เช่น ISO 27001, FedRAMP, DoD SRG และ PCI DSS โปรแกรมการรับประกันช่วยให้คุณพิสูจน์การปฏิบัติตามมาตรฐานมากกว่า 20 มาตรฐาน รวมถึง HIPAA, NCSC และอื่นๆ อีกมากมาย ไปที่ศูนย์การรักษาความปลอดภัยบนคลาวด์เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
พาร์ทเนอร์และโซลูชันหลายร้อยรายการ
ระบบนิเวศของพาร์ทเนอร์ขนาดใหญ่สามารถช่วยลดช่องว่างด้านทักษะและเริ่มต้นใช้งาน Big Data ได้เร็วยิ่งขึ้น ไปที่ AWS Partner Network เพื่อรับความช่วยเหลือจากพาร์ทเนอร์ที่ปรึกษา หรือเลือกจากเครื่องมือและแอปพลิเคชันมากมายจากกลุ่มการจัดการข้อมูลทั้งหมด
โซลูชัน Big Data ที่ AWS
ให้เราช่วยคุณแก้ปัญหาความท้าทายด้าน Big Data ของคุณ ปล่อยให้งานหนักเป็นหน้าที่ของเรา เพื่อให้คุณสามารถทุ่มเทเวลาและทรัพยากรให้กับเป้าหมายของธุรกิจหรือองค์กรของคุณได้มากขึ้น
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ โซลูชัน AWS Big Data »
เริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ Big Data บน AWS โดยการสร้างบัญชีเลยวันนี้
