តើទិន្នន័យធំគឺជាអ្វី?

ទិន្នន័យធំបានធ្វើបដិវត្តវិធីដែលក្រុមហ៊ុន និងស្ថាប័នគ្រប់គ្រង និងវិភាគទិន្នន័យដ៏ធំ។ នៅពេលដែលពិភពលោកក្លាយជាឌីជីថលកាន់តែច្រើន បរិមាណនៃព័ត៌មានដែលបានបង្កើតប្រចាំថ្ងៃបានកើនឡើងយ៉ាងគំហុក។ នៅក្នុងបរិបទនេះ តម្រូវការកើតឡើងក្នុងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ឯកទេស និងបច្ចេកទេសដើម្បីទាញយកតម្លៃសំខាន់ៗពីទិន្នន័យដ៏ធំនេះ។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលពិតប្រាកដគឺ Big Data ហើយតើវាអាចផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់ក្រុមហ៊ុនយ៉ាងដូចម្តេច? នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្រាវជ្រាវដោយបច្ចេកទេស និងអព្យាក្រឹតចំពោះគំនិត និងវិសាលភាពនៃទិន្នន័យធំ ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីបច្ចេកវិទ្យាច្នៃប្រឌិតនេះ និងឥទ្ធិពលរបស់វាទៅលើបរិយាកាសអាជីវកម្មបច្ចុប្បន្នរបស់យើង។

1. ការណែនាំអំពីគំនិតនៃទិន្នន័យធំ

គោលគំនិតនៃទិន្នន័យធំ សំដៅលើការគ្រប់គ្រង និងការវិភាគនៃទិន្នន័យដ៏ធំ ដែលស្មុគស្មាញពេកមិនអាចដំណើរការដោយឧបករណ៍ប្រពៃណី។ ទិន្នន័យនេះជាធម្មតាត្រូវបានបង្កើត នៅក្នុងពេលវេលាពិតប្រាកដ។ និងមកពីប្រភពផ្សេងៗដូចជា បណ្តាញសង្គមឧបករណ៍ចល័ត ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ក្នុងចំណោមឧបករណ៍ផ្សេងទៀត។

ទិន្នន័យធំបង្កបញ្ហាប្រឈមថ្មីដោយសារតែចំនួនដ៏ធំ និងល្បឿនដែលទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើត។ ដូច្នេះ ចាំបាច់ត្រូវមានឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាជាក់លាក់ ដើម្បីដំណើរការ រក្សាទុក និងវិភាគព័ត៌មាននេះ។ មានប្រសិទ្ធិភាព. ក្នុងចំណោមលក្ខណៈសំខាន់ៗនៃទិន្នន័យធំគឺ៖ បរិមាណ (បរិមាណទិន្នន័យច្រើន) ល្បឿន (អត្រាលឿនដែលទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើត) និងភាពខុសគ្នា (ប្រភេទ និងទម្រង់ទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា)។

ការវិភាគទិន្នន័យធំអនុញ្ញាតឱ្យយើងទាញយកចំណេះដឹងដ៏មានតម្លៃ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្រ្តក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជា ពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក ឱសថ ធនាគារ ជាដើម។ ដើម្បីអនុវត្តការវិភាគនេះ ចាំបាច់ត្រូវប្រើបច្ចេកទេស និងឧបករណ៍ដូចជា ដំណើរការចែកចាយ ក្បួនដោះស្រាយម៉ាស៊ីនរៀន និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ NoSQL ។ បច្ចេកវិជ្ជាទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យមានបរិមាណទិន្នន័យច្រើនត្រូវបានដំណើរការក្នុងលក្ខណៈស្របគ្នា និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការស្វែងរកគំរូ និងនិន្នាការ។

2. និយមន័យច្បាស់លាស់នៃទិន្នន័យធំ និងសារៈសំខាន់របស់វា។

ទិន្នន័យធំ សំដៅលើសំណុំនៃទិន្នន័យធំ និងស្មុគស្មាញបំផុត ដែលមិនអាចដំណើរការ ឬគ្រប់គ្រងដោយឧបករណ៍ដំណើរការទិន្នន័យបែបប្រពៃណី។ សំណុំទិន្នន័យទាំងនេះច្រើនតែធំពេកក្នុងការរក្សាទុកនៅលើម៉ាស៊ីន ឬប្រព័ន្ធតែមួយ ហើយការដំណើរការ និងការវិភាគរបស់ពួកគេត្រូវការហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងឧបករណ៍ជាក់លាក់។

សារៈសំខាន់នៃទិន្នន័យធំស្ថិតនៅលើសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការផ្តល់នូវព័ត៌មានដ៏មានតម្លៃ និងលម្អិតដែលអាចជំរុញការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹងនៅក្នុងស្ថាប័ន។ ជាមួយនឹងការវិភាគទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ ក្រុមហ៊ុនអាចរកឃើញគំរូ និន្នាការ និងទំនាក់ទំនងដែលលាក់ទុក ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេយល់កាន់តែច្បាស់។ អតិថិជនរបស់អ្នកបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការរបស់អ្នក និងប្រមើលមើលតម្រូវការទីផ្សារ។

អត្ថប្រយោជន៍នៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំលាតសន្ធឹងលើវិស័យជាច្រើនដូចជា ពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក ការថែទាំសុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ និងការដឹកជញ្ជូន ក្នុងចំណោមវិស័យផ្សេងៗទៀត។ តាមរយៈការបើកឱ្យឃើញទិន្នន័យកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងពេញលេញ អង្គការអាចកែលម្អប្រសិទ្ធភាព កាត់បន្ថយការចំណាយ កំណត់បទពិសោធន៍អតិថិជនផ្ទាល់ខ្លួន និងធ្វើឱ្យការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរឡើង។ លើសពីនេះ Big Data ក៏អាចជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល និងសេវាកម្មថ្មីៗផងដែរ។

3. លក្ខណៈជាមូលដ្ឋាននៃទិន្នន័យធំ

1. បរិមាណទិន្នន័យធំ៖ លក្ខណៈ​ពិសេស​មួយ​ដែល​គួរ​ឱ្យ​កត់​សម្គាល់​បំផុត​នៃ​ទិន្នន័យ​ធំ​គឺ​បរិមាណ​ទិន្នន័យ​ដ៏​ធំ​សម្បើម​ដែល​វា​អាច​គ្រប់គ្រង​បាន។ យើងកំពុងនិយាយអំពីចំនួនដ៏ធំនៃព័ត៌មានដែលលើសពីសមត្ថភាពនៃប្រព័ន្ធប្រពៃណី។ យើងប្រហែលជាកំពុងនិយាយអំពី petabytes ឬសូម្បីតែ exabytes នៃទិន្នន័យ។ នេះមានន័យថា Big Data ទាមទារដំណោះស្រាយ និងបច្ចេកវិទ្យាជាក់លាក់ ដើម្បីអាចរក្សាទុក ដំណើរការ និងវិភាគព័ត៌មានដ៏ច្រើននេះ។ មធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាព និងមានប្រសិទ្ធភាព។

2. ល្បឿនបង្កើតទិន្នន័យខ្ពស់៖ លក្ខណៈជាមូលដ្ឋានមួយទៀតនៃ Big Data គឺល្បឿនដ៏អស្ចារ្យដែលទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើត។ វាមិនត្រឹមតែអំពីបរិមាណប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏ជាល្បឿនដែលព័ត៌មានត្រូវបានប្រមូល និងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពផងដែរ។ ក្នុងករណីជាច្រើន ទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើតក្នុងពេលជាក់ស្តែង ដែលបញ្ជាក់ពីតម្រូវការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាដែលមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងល្បឿនខ្ពស់នៃការបង្កើតទិន្នន័យនេះ។

3. ភាពខុសគ្នានៃប្រភពទិន្នន័យ និងទម្រង់៖ ទិន្នន័យធំត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈដោយភាពចម្រុះនៃប្រភពទិន្នន័យ និងទម្រង់ដែលអាចប្រើបាន។ ទិន្នន័យអាចមកពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា ដូចជា បណ្តាញសង្គម ឧបករណ៍ចល័ត ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ប្រតិបត្តិការលើអ៊ីនធឺណិត ក្នុងចំណោមអ្នកដទៃទៀត។ លើសពីនេះទៀតទិន្នន័យនេះអាចត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុង ទ្រង់ទ្រាយផ្សេងគ្នា។ដូចជាអត្ថបទ រូបភាព អូឌីយ៉ូ វីដេអូ។ល។ ដូច្នេះ ទិន្នន័យធំទាមទារឧបករណ៍ និងបច្ចេកទេសដែលអនុញ្ញាតឱ្យគ្រប់គ្រង និងដំណើរការទិន្នន័យដ៏ធំទូលាយនេះក្នុងទម្រង់ផ្សេងៗគ្នា។

4. ការពិពណ៌នាអំពីសសរស្តម្ភទាំងបីនៃ Big Data៖ បរិមាណ ល្បឿន និងភាពខុសគ្នា

ទិន្នន័យធំគឺផ្អែកលើសសរស្តម្ភជាមូលដ្ឋានចំនួនបី៖ បរិមាណ ល្បឿន និងភាពខុសគ្នា។ សមាសធាតុទាំងនេះមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹង និងប្រើប្រាស់សក្តានុពលនៃទិន្នន័យខ្នាតធំ។

ទីមួយ កម្រិតសំឡេង សំដៅលើចំនួនទិន្នន័យដ៏ច្រើន ដែលត្រូវបានបង្កើតឥតឈប់ឈរ។ ជាមួយនឹងការរីកចម្រើននៃបច្ចេកវិទ្យា យើងបានឈានដល់ចំណុចមួយដែលទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើតក្នុងមាត្រដ្ឋានអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល។ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនេះ ចាំបាច់ត្រូវមានឧបករណ៍ និងបច្ចេកទេសគ្រប់គ្រាន់ ដើម្បីរក្សាទុក និងដំណើរការទិន្នន័យដ៏ច្រើនទាំងនេះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

ទីពីរ ល្បឿន​សំដៅ​ទៅ​លើ​របៀប​ដែល​ទិន្នន័យ​ត្រូវ​បាន​បង្កើត​យ៉ាង​លឿន ហើយ​ត្រូវ​ការ​ដំណើរការ។ នៅក្នុងបរិយាកាសនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ល្បឿនដំណើរការទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការសម្រេចចិត្តក្នុងពេលជាក់ស្តែង។ សមត្ថភាពក្នុងការចាប់យក វិភាគ និងឆ្លើយតបទៅនឹងទិន្នន័យក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង អាចធ្វើឱ្យមានភាពខុសគ្នាក្នុងការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្ម។ ដើម្បីសម្រេចបាននូវចំណុចនេះ ចាំបាច់ត្រូវមានប្រព័ន្ធ និងក្បួនដោះស្រាយដែលបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដែលអាចដំណើរការទិន្នន័យក្នុងល្បឿនលឿន។

5. បញ្ហាប្រឈមនៃការចាប់យក រក្សាទុក និងដំណើរការទិន្នន័យធំ

ដំណើរការ និងការវិភាគទិន្នន័យធំ គឺជាបញ្ហាប្រឈមដែលស្ថាប័នជាច្រើនប្រឈមមុខ។ សព្វថ្ងៃ​នេះ. កំណើនអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលនៃទិន្នន័យដែលបានបង្កើតបាននាំឱ្យមានតម្រូវការក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ដំណោះស្រាយដែលអនុញ្ញាតឱ្យព័ត៌មានចំនួនដ៏ច្រើននេះត្រូវបានចាប់យក រក្សាទុក និងដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ខាងក្រោម​នេះ​ជា​ជំហាន​សំខាន់​មួយ​ចំនួន​ដើម្បី​ដោះស្រាយ​បញ្ហា​ប្រឈម​នេះ៖

1. ការវាយតម្លៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ៖ មុនពេលចាប់ផ្តើមចាប់យក និងដំណើរការ Big Data វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការវាយតម្លៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលមានស្រាប់ និងកំណត់ថាតើវាត្រូវបានរៀបចំដើម្បីគ្រប់គ្រងទិន្នន័យធំឬយ៉ាងណា។ នេះរួមបញ្ចូលទាំងការពិចារណាលើសមត្ថភាពផ្ទុក ថាមពលដំណើរការ ល្បឿនផ្ទេរទិន្នន័យ និងលទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាន។ ប្រសិនបើចាំបាច់ ជម្រើសដូចជាការអនុវត្តប្រព័ន្ធផ្ទុកដែលបានចែកចាយ ឬការទិញផ្នែករឹងដែលមានអនុភាពជាងអាចត្រូវបានពិចារណា។

2. ការរចនាលំហូរទិន្នន័យ៖ នៅពេលដែលហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធត្រូវបានវាយតម្លៃ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការរចនាលំហូរទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដែលអនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យត្រូវបានចាប់យក និងដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រភពទិន្នន័យដែលពាក់ព័ន្ធ ការកំណត់ពិធីការចាប់យក និងការបង្កើតប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យដែលកំពុងដំណើរការ។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការធានាថាទិន្នន័យត្រូវបានចាប់យកដោយភាពជឿជាក់ ជៀសវាងការបាត់បង់ឬការបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយនៅក្នុងដំណើរការ។

3. ការជ្រើសរើសឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យា៖ មានឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាជាច្រើនដែលអាចរកបានសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យធំ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការវាយតម្លៃជម្រើសផ្សេងៗ និងជ្រើសរើសជម្រើសដែលសមស្របបំផុតតាមតម្រូវការជាក់លាក់របស់អង្គការ។ ឧបករណ៍ពេញនិយមបំផុតមួយចំនួនរួមមាន Hadoop, Spark, Apache Kafka និង Elasticsearch ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះផ្តល់នូវទំហំផ្ទុក ដំណើរការ និងការវិភាគប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

សរុបមក វាទាមទារវិធីសាស្រ្តផែនការ និងយុទ្ធសាស្ត្រ។ តាមរយៈការវាយតម្លៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ ការរចនាលំហូរទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងការជ្រើសរើសឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ អង្គការនានាអាចដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនេះ និងដឹងយ៉ាងពេញលេញពីសក្តានុពលនៃ ទិន្នន័យរបស់អ្នក។.

6. ឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាសំខាន់ៗសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យធំ

នៅក្នុងដំណើរការ Big Data មានឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាសំខាន់ៗជាច្រើនដែលចាំបាច់ដើម្បីសម្រេចបាននូវការវិភាគប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃទិន្នន័យដ៏ធំ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យរក្សាទុក ដំណើរការ និងការវិភាគនៃទិន្នន័យដ៏ច្រើនប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ខាង​ក្រោម​នេះ​ជា​ឧបករណ៍​គួរ​ឱ្យ​កត់​សម្គាល់​មួយ​ចំនួន៖

Apache Hadoop៖ វាគឺជាក្របខ័ណ្ឌប្រភពបើកចំហដែលអនុញ្ញាតឱ្យដំណើរការចែកចាយសំណុំទិន្នន័យធំនៅលើចង្កោមកុំព្យូទ័រ។ Hadoop ប្រើគំរូសរសេរកម្មវិធីសាមញ្ញហៅថា MapReduce សម្រាប់ដំណើរការប៉ារ៉ាឡែលនៃទិន្នន័យឆ្លងកាត់ថ្នាំងច្រើន។ វាក៏រួមបញ្ចូលផងដែរនូវ Hadoop Distributed File System (HDFS) ដែលធានានូវភាពអាចរកបានខ្ពស់ និងភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យ។

Apache Spark: វា​គឺ​ជា​ក្របខណ្ឌ​ប្រភព​បើកចំហ​មួយ​ទៀត​ដែល​ប្រើ​សម្រាប់​ដំណើរការ​ទិន្នន័យ​ធំ​ក្នុង​ពេល​ជាក់ស្តែង។ Spark ផ្តល់នូវល្បឿន និងប្រសិទ្ធភាពដ៏អស្ចារ្យក្នុងដំណើរការទិន្នន័យ ដោយសារសមត្ថភាពផ្ទុកទិន្នន័យនៅក្នុងអង្គចងចាំ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអនុវត្តប្រតិបត្តិការវិភាគទិន្នន័យស្មុគស្មាញលឿនជាងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត។ លើសពីនេះ Spark ផ្តល់បណ្ណាល័យសម្រាប់ការស្ទ្រីមដំណើរការទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងក្រាហ្វិក។

មូលដ្ឋានទិន្នន័យ NoSQL៖ មូលដ្ឋានទិន្នន័យ NoSQL ទទួលបានប្រជាប្រិយភាពក្នុងដំណើរការ Big Data ដោយសារតែសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការដោះស្រាយបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ ឬពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ។ មិនដូចមូលដ្ឋានទិន្នន័យ SQL ប្រពៃណីទេ មូលដ្ឋានទិន្នន័យ NoSQL ប្រើគំរូទិន្នន័យដែលអាចបត់បែនបាន និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យចូលដំណើរការ និងដំណើរការទិន្នន័យបានរហ័ស។ មូលដ្ឋានទិន្នន័យ NoSQL ដែលពេញនិយមបំផុតមួយចំនួនគឺ MongoDB, Cassandra និង Apache HBase ។

7. ករណីប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំដោយជោគជ័យក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នា

នៅក្នុងយុគសម័យនៃទិន្នន័យធំ ឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នាបានរកឃើញករណីប្រើប្រាស់ជោគជ័យជាច្រើន ដែលទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីព័ត៌មានដ៏ច្រើននេះ ដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ និងកែលម្អការអនុវត្តរបស់ពួកគេ។ ខាង​ក្រោម​នេះ​ជា​ឧទាហរណ៍​មួយ​ចំនួន​នៃ​របៀប​ដែល​ទិន្នន័យ​ធំ​ត្រូវ​បាន​អនុវត្ត​ដោយ​ជោគជ័យ​ក្នុង​វិស័យ​ផ្សេងៗ៖

1. វិស័យលក់រាយ៖ ការវិភាគទិន្នន័យធំបានធ្វើបដិវត្តឧស្សាហកម្មលក់រាយ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនយល់កាន់តែច្បាស់អំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌ និងធ្វើឱ្យបទពិសោធន៍ទិញទំនិញផ្ទាល់ខ្លួន។ ឧទាហរណ៍ ដោយប្រើបច្ចេកទេសវិភាគកម្រិតខ្ពស់ ហាងអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូនៃការទិញ ទស្សន៍ទាយតម្រូវការផលិតផល និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពេលវេលាជាក់ស្តែង ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ និងបង្កើនការលក់។

2. វិស័យសុខាភិបាល៖ ទិន្នន័យធំបានបើកឱកាសថ្មីដើម្បីកែលម្អការថែទាំវេជ្ជសាស្រ្ត និងផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្មសុខភាព។ តាមរយៈការវិភាគសំណុំទិន្នន័យគ្លីនិក និងហ្សែនដ៏ធំ អ្នកជំនាញថែទាំសុខភាពអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការ បង្កើតគំរូព្យាករណ៍ និងកំណត់ការព្យាបាលផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់អ្នកជំងឺម្នាក់ៗ។ លើសពីនេះ ទិន្នន័យធំត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីតាមដានជំងឺរាតត្បាត ការពារជំងឺ និងកែលម្អការគ្រប់គ្រងធនធាននៅក្នុងមន្ទីរពេទ្យ និងគ្លីនិក។

3. វិស័យហិរញ្ញវត្ថុ៖ ឧស្សាហកម្មហិរញ្ញវត្ថុក៏បានរកឃើញអត្ថប្រយោជន៍សំខាន់ៗពីការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំផងដែរ។ ការវិភាគទិន្នន័យធំបានធ្វើឱ្យវាអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណការក្លែងបន្លំ គ្រប់គ្រងហានិភ័យ កែលម្អការរកឃើញការលាងលុយកខ្វក់ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការវិនិយោគ។ លើសពីនេះទៀត ការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន និងការវិភាគទស្សន៍ទាយបានបើកឱកាសថ្មីក្នុងការទស្សន៍ទាយឥរិយាបថទីផ្សារ ធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុដែលមានព័ត៌មាន និងផ្តល់សេវាកម្មផ្ទាល់ខ្លួនដល់អតិថិជន។

ឧទាហរណ៍ទាំងនេះបង្ហាញពីរបៀបដែលទិន្នន័យធំបានធ្វើឱ្យមានការជឿនលឿនគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នា។ ការវិភាគសំណុំទិន្នន័យធំផ្តល់ឱ្យស្ថាប័ននូវសមត្ថភាពក្នុងការធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលមានការយល់ដឹងកាន់តែច្រើន បង្កើនប្រសិទ្ធភាពរបស់ពួកគេ និងផ្តល់សេវាកម្មផ្ទាល់ខ្លួនដល់អតិថិជនរបស់ពួកគេ។ នៅពេលដែលទិន្នន័យកាន់តែច្រើនត្រូវបានបង្កើត និងប្រមូល ទិន្នន័យធំត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងបន្តដើរតួយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការច្នៃប្រឌិត និងការរីកចម្រើននៃឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ។

8. ផលប៉ះពាល់នៃទិន្នន័យធំលើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្រ្ត

9. បញ្ហាប្រឈម និងហានិភ័យដែលទាក់ទងនឹងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំ

ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំរួមបញ្ចូលនូវបញ្ហាប្រឈម និងហានិភ័យជាច្រើនដែលមានសារៈសំខាន់ក្នុងការគិតគូរ។ បញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់បំផុតមួយគឺការគ្រប់គ្រង និងការផ្ទុកទិន្នន័យដ៏ធំសម្បើមដែលបានបង្កើត។ ទិន្នន័យនេះអាចមានទំហំដល់ terabytes ឬសូម្បីតែ petabytes នៃព័ត៌មាន ដែលទាមទារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដ៏មានឥទ្ធិពលដើម្បីដំណើរការ និងរក្សាទុកវា។

បញ្ហាប្រឈមមួយទៀតដែលទាក់ទងនឹង Big Data គឺគុណភាព និងភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។ ដោយសារតែចំនួនដ៏ធំនៃព័ត៌មានដែលបានបង្កើត វាជារឿងធម្មតាដែលមានកំហុស ឬភាពមិនត្រឹមត្រូវនៅក្នុងទិន្នន័យដែលបានប្រមូល។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការអនុវត្តដំណើរការ និងឧបករណ៍គុណភាពទិន្នន័យ ដើម្បីធានានូវភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផលដែលទទួលបានពីការវិភាគទិន្នន័យធំ។

លើសពីនេះ ការប្រើប្រាស់ Big Data ក៏បង្កហានិភ័យទាក់ទងនឹងឯកជនភាព និងសុវត្ថិភាពព័ត៌មានផងដែរ។ នៅពេលគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដ៏ច្រើន វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការធានាការការពារព័ត៌មានរសើប និងគោរពតាមបទប្បញ្ញត្តិ និងច្បាប់ឯកជនភាព។ លើសពីនេះ សុវត្ថិភាពនៃប្រព័ន្ធ និងបណ្តាញដែលប្រើប្រាស់សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ និងការផ្ទុកទិន្នន័យត្រូវតែជាអាទិភាពមួយ ដោយហេតុថាភាពងាយរងគ្រោះណាមួយអាចត្រូវបានកេងប្រវ័ញ្ចដោយឧក្រិដ្ឋជនតាមអ៊ីនធឺណិត។

10. ស្ថាបត្យកម្មយោងសម្រាប់ការអនុវត្តទិន្នន័យធំ

ស្ថាបត្យកម្មយោងគឺជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់សម្រាប់ការអនុវត្ត Big Data ប្រកបដោយជោគជ័យ។ វាផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងកំណត់យ៉ាងត្រឹមត្រូវ ដែលណែនាំស្ថាបត្យករ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការរចនា ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ដំណោះស្រាយទិន្នន័យធំ។

ជាដំបូងវាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីគោលការណ៍គ្រឹះនៃ . វាពាក់ព័ន្ធនឹងការយល់ដឹងអំពីធាតុផ្សំសំខាន់ៗនៃស្ថាបត្យកម្ម ដូចជាការផ្ទុកទិន្នន័យដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន ដំណើរការចែកចាយ ការបញ្ចូលទិន្នន័យក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង និងការវិភាគកម្រិតខ្ពស់។ ដោយប្រើស្ថាបត្យកម្មយោងសមស្រប លទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាន ភាពអាចរកបាន និងដំណើរការដ៏ល្អប្រសើរនៃដំណោះស្រាយទិន្នន័យធំអាចត្រូវបានធានា។

លើសពីនេះ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការពិចារណាលើការអនុវត្តល្អបំផុត និងអនុសាសន៍នៅពេលអនុវត្តស្ថាបត្យកម្មយោង។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការវាយតម្លៃ និងជ្រើសរើសឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាសមស្របសម្រាប់ធាតុផ្សំនីមួយៗនៃស្ថាបត្យកម្ម។ ជម្រើសត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាអាចធ្វើឱ្យមានភាពខុសគ្នាទាំងអស់ទាក់ទងនឹងប្រសិទ្ធភាព និងភាពជឿជាក់។ លើសពីនេះ តម្រូវការសុវត្ថិភាព និងឯកជនភាព ក៏ដូចជាតម្រូវការអភិបាលកិច្ច និងការអនុលោមតាមច្បាប់ ត្រូវតែយកមកពិចារណា។

សរុបមក IT គឺជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់ការរចនា ការដាក់ពង្រាយ និងគ្រប់គ្រងដំណោះស្រាយទិន្នន័យធំ។ មានប្រសិទ្ធិភាព។. តាមរយៈការយល់ដឹងអំពីគោលការណ៍ជាមូលដ្ឋាន និងអនុវត្តតាមការអនុវត្តល្អបំផុត ស្ថាបត្យករ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចបង្កើនតម្លៃនៃការអនុវត្តទិន្នន័យធំរបស់ពួកគេ។ ការមានស្ថាបត្យកម្មឯកសារយោងដ៏រឹងមាំ និងច្បាស់លាស់នឹងធានាបាននូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំមួយសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យ និងអនុវត្តការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ។

11. គុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិនៃការវិភាគទិន្នន័យធំក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង

ការវិភាគពេលវេលាពិតនៃទិន្នន័យធំផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើនដល់ក្រុមហ៊ុនដែលប្រើប្រាស់វាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ គុណសម្បត្តិចម្បងមួយគឺសមត្ថភាពក្នុងការធ្វើការសម្រេចចិត្តរហ័សដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពេលវេលាជាក់ស្តែង។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនទទួលបានព័ត៌មានភ្លាមៗអំពីអាជីវកម្មរបស់ពួកគេ និងឆ្លើយតបកាន់តែរហ័សចំពោះការផ្លាស់ប្តូរទីផ្សារ។

អត្ថប្រយោជន៍មួយទៀតនៃការវិភាគពេលវេលាពិតនៃទិន្នន័យធំ គឺសមត្ថភាពក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនកំណត់អត្តសញ្ញាណឱកាសអាជីវកម្ម និងធ្វើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្រ្តដែលមានព័ត៌មាន។ លើសពីនេះ ការវិភាគតាមពេលវេលាពិតក៏អាចជួយរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី ឬបញ្ហាក្នុងពេលជាក់ស្តែង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអាជីវកម្មធ្វើអន្តរាគមន៍បានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមាន។

ទោះបីជាមានគុណសម្បត្តិជាច្រើនក៏ដោយ ការវិភាគពេលវេលាពិតប្រាកដនៃ Big Data ក៏មានគុណវិបត្តិមួយចំនួនផងដែរ។ គុណវិបត្តិចម្បងមួយគឺភាពស្មុគស្មាញបច្ចេកទេស និងតម្រូវការសម្រាប់ធនធានឯកទេស។ ដើម្បីអនុវត្ត និងរក្សាប្រព័ន្ធវិភាគទិន្នន័យធំតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ក្រុមហ៊ុនត្រូវមានអ្នកជំនាញក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងបច្ចេកវិទ្យា Big Data ជាក់លាក់។

12. ទិន្នន័យធំ និងឯកជនភាពនៃទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួន

យុគសម័យនៃទិន្នន័យធំបានបង្កើតការជជែកវែកញែកដ៏អស្ចារ្យទាក់ទងនឹងភាពឯកជននៃទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួន។ ដំណើរការព័ត៌មានដ៏ធំបានអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន ដោយបង្កើនការព្រួយបារម្ភអំពីរបៀបដែលទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់បុគ្គលត្រូវបានប្រើប្រាស់ និងការពារ។

ដើម្បី​ដោះស្រាយ​សំណួរ​នេះ វា​ជា​ការ​សំខាន់​ក្នុង​ការ​ពិចារណា​លើ​ចំណុច​សំខាន់ៗ​មួយ​ចំនួន។ ទីមួយ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការមានគោលការណ៍ឯកជនភាពដ៏រឹងមាំដែលបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់អំពីរបៀបដែលទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនត្រូវបានប្រមូល រក្សាទុក និងប្រើប្រាស់។ គោលការណ៍នេះត្រូវតែមានតម្លាភាព និងអាចចូលប្រើបាន។ សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដូច្នេះពួកគេអាចយល់យ៉ាងងាយស្រួលពីរបៀបដែលព័ត៌មានរបស់ពួកគេត្រូវបានការពារ។

លើសពីនេះ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការអនុវត្តវិធានការសុវត្ថិភាពសមស្របដើម្បីការពារទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួន។ នេះអាចរួមបញ្ចូលការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសអ៊ិនគ្រីប ការទទួលយកការអនុវត្តការផ្ទុកទិន្នន័យប្រកបដោយសុវត្ថិភាព និងការអនុវត្តពិធីការសុវត្ថិភាពដ៏រឹងមាំ។ លើសពីនេះទៀត វាត្រូវបានណែនាំឱ្យធ្វើសវនកម្មតាមកាលកំណត់ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណភាពងាយរងគ្រោះដែលអាចកើតមាន និងធានានូវភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យដែលបានរក្សាទុក។ ក្នុងករណីមានការរំលោភលើសុវត្ថិភាព វាជាការសំខាន់ណាស់ដែលត្រូវមានផែនការឆ្លើយតបសមស្រប ដើម្បីកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់ និងការពារភាពឯកជនទិន្នន័យរបស់បុគ្គលដែលរងផលប៉ះពាល់។

13. អនាគត និងនិន្នាការដែលកំពុងលេចឡើងនៃទិន្នន័យធំ

អនាគតនៃ Big Data មើលទៅមានសក្ដានុពល ដោយសារសក្តានុពលរបស់វាក្នុងការផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្ម និងធ្វើឱ្យការសម្រេចចិត្តមានភាពប្រសើរឡើង។ នៅពេលដែលបច្ចេកវិទ្យាជឿនលឿន និន្នាការថ្មីលេចឡើងដែលជួយបង្កើនតម្លៃទិន្នន័យ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ និងការវិភាគរបស់វា។

និន្នាការលេចធ្លោមួយក្នុងចំណោមនិន្នាការលេចធ្លោបំផុតគឺការកើនឡើងនៃការផ្ទុកទិន្នន័យ និងសមត្ថភាពដំណើរការ។ ជាមួយនឹងការអភិវឌ្ឍន៍កុំព្យូទ័រ នៅក្នុងពពក និងបច្ចេកវិជ្ជាផ្ទុកចែកចាយ ក្រុមហ៊ុនមានសមត្ថភាពក្នុងការរក្សាទុក និងដំណើរការទិន្នន័យដ៏ច្រើនប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងតាមមាត្រដ្ឋាន។

និន្នាការសំខាន់មួយទៀតគឺការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីន និង ប្រាជ្ញាសិប្បនិម្មិត បានអនុវត្តចំពោះទិន្នន័យធំ។ បច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទាញយកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃពីទិន្នន័យ កំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការ និងដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើទិន្នន័យដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ នេះផ្តល់ឱ្យស្ថាប័ននូវអត្ថប្រយោជន៍ប្រកួតប្រជែងដ៏សំខាន់ ដោយអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេគិតទុកជាមុនអំពីតម្រូវការ និងចំណូលចិត្តរបស់អតិថិជន និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មានបន្ថែមទៀត។

14. ការសន្និដ្ឋានចុងក្រោយ៖ តើយើងអាចរំពឹងអ្វីខ្លះពី Big Data នាពេលអនាគត?

ទិន្នន័យធំបានបង្ហាញថាជាបដិវត្តន៍មួយនៅក្នុងវិធីដែលព័ត៌មានត្រូវបានប្រមូល ដំណើរការ និងវិភាគ។ ក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ យើងបានឃើញពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យានេះបានផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលក្រុមហ៊ុនធ្វើការសម្រេចចិត្ត និងរបៀបដែលវាមានឥទ្ធិពលលើជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សក្ដានុពលនៃទិន្នន័យធំគឺនៅឆ្ងាយពីការអស់ហើយ យើងអាចរំពឹងថាវានឹងបន្តវិវឌ្ឍនាពេលអនាគត។

និន្នាការចម្បងមួយដែលយើងនឹងឃើញនាពេលអនាគតនៃ Big Data គឺកំណើនអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលនៃចំនួនទិន្នន័យដែលបានបង្កើត។ ជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃ Internet of Things (IoT) ឧបករណ៍កាន់តែច្រើននឹងភ្ជាប់ទៅបណ្តាញ បង្កើតទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ នេះនឹងបើកឱកាសថ្មីក្នុងការវិភាគ និងទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីព័ត៌មានទាំងអស់នេះនៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នា ដូចជាសុខភាព ភស្តុភារ និងការដឹកជញ្ជូន។

និន្នាការសំខាន់មួយទៀតគឺការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យធំជាមួយ ភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត (អាយ. សមត្ថភាពរបស់ម៉ាស៊ីនដើម្បីរៀន និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយខ្លួនឯងកំពុងកើនឡើង។ តាមរយៈការវិភាគទិន្នន័យដ៏ធំ AI នឹងអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការ ប្រមើលមើលអាកប្បកិរិយា និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យភាព។ នេះនឹងនាំឱ្យមានការរីកចំរើនយ៉ាងសំខាន់ក្នុងវិស័យដូចជា ឱសថ ការផលិត និងសន្តិសុខ។

សរុបសេចក្តីមក វាច្បាស់ណាស់ថា ទិន្នន័យធំ គឺជាគំនិតទូលំទូលាយ និងស្មុគស្មាញ ដែលរួមបញ្ចូលការប្រមូល ការផ្ទុក ដំណើរការ និងការវិភាគនៃបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យ។ តាមរយៈអត្ថបទនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីទិដ្ឋភាព និងការអនុវត្តផ្សេងៗនៃវិន័យនេះ ចាប់ពីតួនាទីសំខាន់របស់វាក្នុងការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្ម រហូតដល់ឥទ្ធិពលរបស់វា។ នៅក្នុងថ្នាំ និងការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ។

ទិន្នន័យធំបានក្លាយជាឧបករណ៍ដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបាននៅក្នុងពិភពទំនើប ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអង្គការទទួលបានព័ត៌មានដ៏មានតម្លៃ ដើម្បីកែលម្អដំណើរការ និងការប្រកួតប្រជែងរបស់ពួកគេ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការគូសបញ្ជាក់ថា ការអនុវត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពរបស់វាទាមទារឱ្យមានការរៀបចំផែនការ និងការវាយតម្លៃយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្ននៃហានិភ័យដែលពាក់ព័ន្ធ ដូចជាភាពឯកជន និងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ។

ក្នុងនាមជាបច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើនឥតឈប់ឈរ ទិន្នន័យធំបង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈម និងឱកាសបន្ថែមដែលអង្គការត្រូវតែពិចារណា។ ពីការរួមបញ្ចូលប្រភពទិន្នន័យថ្មី ដល់ការបង្កើតក្បួនដោះស្រាយដ៏ស្មុគ្រស្មាញជាងមុន អ្នកជំនាញ និងអ្នកជំនាញ Big Data តែងតែស្វែងរកវិធីដើម្បីបង្កើនសក្តានុពលនៃវិន័យនេះ។

សរុបមក Big Data គឺជាវិន័យមួយដែលស្ថិតនៅចំកណ្តាលនៃការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថលក្នុងវិស័យជាច្រើន។ សមត្ថភាពរបស់ខ្លួនក្នុងការទាញយកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃពីទិន្នន័យដ៏ច្រើនបានផ្លាស់ប្តូរវិធីដែលអង្គការធ្វើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភាពជោគជ័យរបស់វាអាស្រ័យទៅលើការអនុវត្តយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្ន និងការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីហានិភ័យ និងឱកាសរបស់វា។ នៅទីបំផុត ទិន្នន័យធំផ្តល់នូវលទ្ធភាពគ្មានទីបញ្ចប់សម្រាប់អ្នកដែលមានឆន្ទៈក្នុងការរុករក និងទាញយកសក្តានុពលពិតប្រាកដរបស់វា។