ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญสำหรับธุรกิจและองค์กร Big Data ได้รับความสนใจอย่างมากในการวิเคราะห์และนำมาใช้ประโยชน์ อย่างไรก็ตาม หลายคนยังมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับแนวคิดของ Big Data ซึ่งอาจนำไปสู่การใช้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือขาดประสิทธิภาพ บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจกับ 5 ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Big Data เพื่อให้คุณสามารถนำไปปรับใช้ได้อย่างถูกต้องและเกิดประโยชน์สูงสุด

Big Data คืออะไร

Big Data คือ ข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ที่มีมากมายมหาศาลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง โดยข้อมูลเหล่านี้มักจะถูกใช้ในเชิงธุรกิจเป็นข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในองค์กร หรือบริษัท เช่น ข้อมูลบริษัท ข้อมูลสำคัญของลูกค้า วิดีโอ ไฟล์รูปภาพ หรือไฟล์เอกสาร

ทำไม Big Data ถึงถูกเข้าใจผิด

ความเข้าผิด ๆ เกี่ยวกับ Big Data เกิดจากหลายปัจจัย เช่น การสื่อสารที่ไม่ชัดเจน ความซับซ้อนของเทคโนโลยี และการขาดความเข้าใจเชิงลึก ทั้งนี้ การรับรู้ที่ถูกต้องเกี่ยวกับ Big Data จะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และหลีกเลี่ยงการลงทุนที่ไม่คุ้มค่า

5 ความเข้าใจที่ผิดเกี่ยวกับ Big Data

1. Big Data คือ การเก็บข้อมูลทุกอย่าง

หลายคนคิดว่า Big Data หมายถึงการเก็บข้อมูลทุกอย่างที่สามารถเก็บได้ ยิ่งเยอะยิ่งดี และยิ่งเก็บเยอะยิ่งได้ใช้งานข้อมูลนั้นเยอะเพิ่มขึ้นไปแต่ความจริงแล้ว
Big Data ไม่ใช่การที่ต้องเก็บข้อมูลทุกอย่างที่ผ่านเข้ามาแต่จะมีการเลือกเก็บข้อมูลตามจุดประสงค์ของงานที่ใช้เช่น หากเราต้องการนำข้อมูลมาเพื่อสร้าง Sale BI เราก็จะเลือกข้อมูลที่จะจัดเก็บอย่าง ยอดขาย ชื่อลูกค้า สาขา จำนวน และข้อมูลต่างๆที่เกี่ยวกับการขายเป็นหลัก จากนั้นจึงนำมาผ่านกระบวนการ ETL เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพและสามารถนำไปใช้งานได้

2. Big Data ใช้ได้เฉพาะกับองค์กรขนาดใหญ่

หลายคนคิดว่า Big Data สามารถใช้ได้เฉพาะกับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้นเพราะว่าถือเป็นแหล่งข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ตามชื่อเรียกของคำว่าเป็นฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และมหาศาลต้องเหมาะกับบริษัทใหญ่เช่น Google, Amazon หรือ Facebook หรือหน่วยงานของรัฐที่มีขนาดบริษัทที่ใหญ่ แต่ Big Data ไม่ได้จัดกัดว่า

ต้องเป็นบริษัทที่ใหญ่เท่านั้นถึงจะใช้งานได้ องค์กรขนาดเล็กและกลาง (SMEs) ก็สามารถใช้ Big Data ได้เช่นกัน เพราะ Big Data ก็คือการเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อนำมาใช้งาน เพียงแต่ตัวบริษัทต้องมีข้อมูลที่พร้อมและมีระบบการจัดเก็บข้อมูลที่ดี จึงจะสามารถนำ Big Data ที่มีนำมาใช้งานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

3. Big Data ที่ดีต้องมีข้อมูลที่เยอะเท่านั้น

Big Data ที่ดีต้องมีข้อมูลที่เยอะเท่านั้นความคิดแบบนี้อาจทำให้มีความเข้าใจผิดกับเรื่องนี้ได้ เพราะคุณภาพของข้อมูลของ Big Data ไม่ได้ถูกตัดสินจากประมาณของข้อมูลเพียงอย่างเดียวเท่านั้นโดยต้องประกอบไปด้วยคุณลักษณะสำคัญ 4 ด้าน หรือ 4V คือ

1) Volume ข้อมูลมีปริมาณมหาศาล และมากเกินกว่าที่ระบบจะรองรับได้ โดยข้อมูลมาจากทั้งแหล่งข้อมูลเดิมและแหล่งใหม่ ไม่ว่าจะเป็น อุปกรณ์ใหม่ๆ ในระบบ IoT, Social Data, Business Data เป็นต้น

2) Velocity ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและรวดเร็ว ดังนั้นจึงต้องมีสมรรถภาพในการประเมิน วิเคราะห์ และจัดเก็บจากข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

3) Variety ข้อมูลมีความหลากหลาย ทั้งแบบที่เป็น Structured Data และ Unstructured Data ซึ่งอาจจะอยู่ในรูปทั้ง Text, XML, Video หรือ Image เป็นต้น ทำให้ไม่สามารถใช้วิธีการเดียวในการวิเคราะห์หรือใช้ข้อมูล

4) Veracity ข้อมูลมีความคลุมเครือซึ่งเกิดจากที่ข้อมูลได้มาจากหลายช่องทาง ซึ่งต้องอาศัยความแม่นยำในการจัดระเบียบและวิเคราะห์ว่า ข้อมูลใดมีความถูกต้องมากที่สุด
จึงจะถือว่าข้อมูลใน Big Data ที่เรามีนั้นมีคุณลักษณะสำคัญครบและมีคุณภาพเหมาะกับการนำไปใช้งาน

4. AI และ Machine Learning คือ Big Data

หลายครั้งสื่อจะมีการโยงกันของ Big Data , Machine Learning และ AI ทำให้เกิดความเข้าใจผิดว่าทุกอย่างที่กล่าวมาคือสิ่งเดียวกันการใช้งานคล้ายกัน แต่ความจริงแล้วมีการใช้งานที่ต่างกัน ความหมายที่ต่างกัน และประโยชน์ที่ต่างกันด้วยโดย

AI หรือ Artificial Intelligence คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีฟังก์ชันที่สามารถทำงานได้เหมือนกับมนุษย์ และสามารถเลียนแบบการทำกิจกรรมของมนุษย์ได้ เช่น การเรียนรู้ การวางแผน และการแก้ไขปัญหาต่างๆ เป็นตัวช่วยมนุษย์ในการคิด ซึ่งจะเน้นไปในเรื่องของการประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ถ้าหากให้ยกตัวอย่าง AI ที่เรารู้จักกันอย่างดีเช่น ChatGPT , Gemini , Gramarly

Machine Learning คือ การกระบวนการที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยจะมีจุดประสงค์ด้านการใช้งานเพื่อการเปรียบเทียบข้อมูล วิเคราะห์ข้อผิดพลาดและปรับปรุงให้ออกมาผิดพลาดน้อยที่สุดจนกว่าผู้ใช้งานจะพึงพอใจซึ่งหากเพิ่มการเรียนรู้หรือมีการเพิ่มความซับซ้อนเข้าไปมากขึ้นจนสามารถเลียนแบบการทำงานคล้ายระบบวิธีคิดของสมองมนุษย์ โดยแบ่งเลเยอร์การเรียนรู้ สร้างระบบโครงข่ายหรือ Neural Network ซ้อนกันหลาย ๆ ชั้น จะเรียกการเรียนรู้แบบนี้ว่า Deep Learning นั่นเอง

และ Big Data คือ ข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ที่มีมากมายมหาศาล ชนิดที่เรียกว่าชอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ธรรมดานั้นไม่สามารถรองรับข้อมูลเหล่านี้ได้ โดยส่วนใหญ่แล้วข้อมูลเหล่านี้มักจะถูกใช้ในเชิงธุรกิจเป็นข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในองค์กร

โดยจะมีกระบวนการใช้งานที่แตกต่างกันด้วย อย่างเช่น Big Data ต้องผ่านกระบวนการ ETL ก่อนจึงนำมาใช้งาน AI ต้องผ่านการใช้ Command Prompt เพื่อสั่งใช้งานให้ทำสิ่งต่างๆตามความสามารถของ AI นั้นๆ และ Machine Learning ก็ต้องการการ Train Data เพื่อที่จะทำให้การตอบสนองและประสิทธิภาพดีขึ้น

5. Big Data แก้ปัญหาทุกอย่างได้

บางคนมองว่าแค่มี Big Data ก็สามารถแก้ไขปัญหาที่มีในองค์กรได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องผ่านกระบวนการตัดสินใจ หรือขั้นตอนต่างๆในการใช้งานข้อมูลนั้น สามารถมองดู Data แล้วตัดสินใจได้เลยแต่ ข้อเท็จจริงแล้ว Big Data ต้องผ่านการกระบวนการทางข้อมูล การเลือกใช้โปรแกรมในการแสดงผลข้อมูล การตัดสินใจอย่างเป็นระบบ และต้องการความเข้าใจเกี่ยวธุรกิจที่นำไปใช้งานร่วมด้วย จึงจะสามารถใช้งาน Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด

สรุป

ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ Big Data อาจเกิดขึ้นได้และถ้าหากปล่อยให้เข้าใจผิดอยู่ก็จะเกิดการนำไปใช้งานแบบผิดๆ และเกิดความเสียหายแก่บริษัทได้ ดังนั้นจึงควรที่จะศึกษาเกี่ยวกับการใช้งาน กระบวนการของข้อมูล และรายละเอียดต่างๆให้ถี่ถ้วน เพื่อที่จะได้สามารถใช้ Big Data ที่มีได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ เพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจ และสร้างผลกำไรและประโยชน์ให้กับบริษัทได้มากที่สุด

🌟หากสนใจอบรมกับเรา ไม่ว่าจะเป็น Big Data ,Power Bi, Tableau หรือ Business Analytics 

สามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://rdbi.co.th/services/training-service

สนใจอ่านบทความเกี่ยวกับ Big Data ได้ที่

https://rdbi.co.th/category/big-data-analytics

หรือมีข้อสงสัยเกี่ยวกับโปรเจค Big Data สามารถสอบถามเพิ่มเติมได้ที่

ช่องทางติดต่อเพิ่มเติม

สอบถามเพิ่มเติมที่เพจ : http://bit.ly/rdbipage
Facebook : https://www.facebook.com/RandDBI/
Line OA : @rdbi
Tel : 02-681-9700
อีเมล์ : sales@rdbi.co.th🌟