เนื้อหา
ที่มา: Pppbig / Dreamstime.com
Takeaway:
ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำไปใช้ในเกือบทุกสาขา ที่นี่เราตรวจสอบว่าสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในงานสังคมสงเคราะห์ได้อย่างไรและความหมายใดที่มีสำหรับสาขาการศึกษาอื่น ๆ
ปริมาณข้อมูลเติบโตอย่างรวดเร็วเนื่องจากการใช้อุปกรณ์มือถือสื่อสังคมออนไลน์และข้อมูลจากแหล่งที่ไม่มีโครงสร้างอื่น ๆ เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เช่น Hadoop กำลังเข้าสู่ที่นั่งคนขับในโลกธุรกิจด้วยการนำเสนอวิธีการใหม่ในการวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ข้ามแหล่งข้อมูลต่างๆข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงปริมาณความหลากหลายและความเร็วของข้อมูลที่เกินความสามารถขององค์กรในการจัดการและวิเคราะห์ในเวลาที่เหมาะสม ข้อได้เปรียบที่แท้จริงของข้อมูลขนาดใหญ่จะเกิดขึ้นเมื่อสามารถเก็บเกี่ยวได้เพื่อการตัดสินใจที่รวดเร็วและเป็นจริงซึ่งจะนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจขนาดใหญ่ ดังนั้นองค์กรที่สามารถสำรวจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่มักจะมีข้อได้เปรียบที่แตกต่างกัน ในที่นี้เราจะมาดูกันว่าข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำอะไรได้บ้างมันสามารถนำไปใช้กับข้อมูลที่มีข้อมูลจำนวนหนึ่งได้อย่างไร
การระเบิดของข้อมูล
วิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดข้อมูลขนาดใหญ่คือ "จำนวนที่เพิ่มขึ้นและความซับซ้อนของข้อมูลที่เราทุกคนสร้างและบริโภคทุกวัน" Charlie Schick ผู้อำนวยการฝ่ายโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตที่ IBM กล่าว ในความเป็นจริงทุกวันเราสร้างข้อมูลประมาณ 2.5 ล้านล้านไบต์โดยใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายตั้งแต่บันทึกธุรกรรมการซื้อที่หลากหลายไปจนถึงภาพทางการแพทย์ด้านการดูแลสุขภาพจากผลการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ไปจนถึงสื่อสังคมออนไลน์เสิร์ชเอ็นจิ้นพร้อมกับโซเชียลมีเดียเช่นได้สร้างอินสแตนซ์ใหม่ของข้อมูลขนาดเล็กที่ถูกรวบรวมในขนาดใหญ่ สิ่งนี้ก็เปลี่ยนวิธีคิดของเราเกี่ยวกับการรวบรวมและจัดการข้อมูลนี้ วัฒนธรรมปัจจุบันคือการใช้ชิ้นส่วนข้อมูลขนาดเล็กจำนวนมากในเวลาอันสั้น วิธีการนี้นำเสนอความท้าทายที่ยิ่งใหญ่รวมถึงโอกาสที่น่าตื่นเต้นสำหรับการจัดการข้อมูล เพื่อให้รูปแบบธุรกิจประสบความสำเร็จควรจะสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้ด้วยวิธีการที่มีขนาดเล็กและหลากหลายมากขึ้น
เมื่อพิจารณาจากปริมาณของข้อมูลมันจะกลายเป็นความท้าทายในการค้นหากลไกที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวม ให้เราพิจารณากรณีของการดูแลสุขภาพและข้อมูลสื่อสังคมออนไลน์ พื้นที่ทั้งสองนี้มีชุดข้อมูลจำนวนมาก การรวบรวมข้อมูลสำหรับเขตข้อมูลเหล่านี้เป็นขั้นตอนสำคัญในวิวัฒนาการของข้อมูลขนาดใหญ่ หากไม่มีกลไกที่เหมาะสมในการรวบรวมข้อมูลเราจะไม่สามารถได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
การสำรวจและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
ในอนาคตข้างหน้าเชื่อว่าองค์กรที่สามารถสำรวจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ควรจะสามารถตัดสินใจตามหลักฐานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เราสามารถให้คำตอบสำหรับคำถามที่สำคัญได้อย่างง่ายดายในทุกเรื่อง อย่างไรก็ตามที่นี่ลองดูที่ภาคบริการสังคมซึ่งเป็นพื้นที่ที่ข้อมูลขนาดใหญ่มีอำนาจที่จะสร้างผลกระทบอย่างมากตัวอย่างเช่นข้อมูลขนาดใหญ่ควรสามารถวิเคราะห์และตอบคำถามต่อไปนี้และให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าแก่ผู้ป่วยในที่สุด:
- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างการรับสมัครใหม่และการเข้าถึงบริการสังคม?
- มีความสัมพันธ์ระหว่างระยะเวลาการเข้าพักกับประสิทธิผลของการแทรกแซงหรือไม่?
- ลิงค์ระหว่างที่อยู่บ้านและความถี่ของการเข้าชมคืออะไร
- เป็นไปได้หรือไม่ที่จะพบการเชื่อมโยงระหว่างสถานะครอบครัวการแทรกแซงและผลลัพธ์ที่สามารถช่วยเราระบุผู้สมัครที่คล้ายกันเมื่อพวกเขาเข้าสู่ระบบการดูแล?
- มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับส่วนของประชากรที่แนะนำให้เราปรับแต่งโปรแกรมของเราเพื่อตอบสนองหรือก้าวไปข้างหน้าของแนวโน้มเชิงลบเช่นการตั้งครรภ์วัยรุ่นหรือความรุนแรงในครอบครัว?
ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้สามารถจัดการกับสถานการณ์เหล่านี้และค้นหาสาเหตุของปัญหาได้ สิ่งนี้ช่วยให้เรากำจัดปัญหาได้เมื่อถูกระบุแล้ว เราสามารถค้นพบปัญหาโดยดูที่แนวโน้มและข้อมูลในอดีตเท่านั้น ในโซเชียลมีเดียขณะวิเคราะห์ข้อมูลเราต้องมีกลไกการวิเคราะห์แนวโน้ม ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เราวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ดีกว่าและแม่นยำกว่าที่เราสามารถทำได้ ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่เพียง แต่ให้วิธีในการจัดการข้อมูลจำนวนมากเท่านั้น แต่ยังนำเสนอโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่กว้างขึ้น ข้อมูลขนาดใหญ่มีความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง (เรียนรู้เพิ่มเติมใน 5 ปัญหาโลกแห่งความจริงข้อมูลขนาดใหญ่สามารถแก้ไขได้)