วิทยาการคำนวณ

1. ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เร็ว หรือซับซ้อนจนยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะประมวลผลโดยใช้วิธีการแบบเดิม การเข้าถึงและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำการวิเคราะห์มีมานานแล้ว แต่แนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่เป็นที่แพร่หลายในช่วงต้นปีค.ศ. 2000 เมื่อดั๊ก ลานีย์ นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมได้ให้คำจำกัดความที่เป็นที่เข้าใจกันในขณะนี้ว่า ข้อมูลขนาดใหญ่ประกอบด้วยสาม V: Volume (ปริมาณ) : องค์กรต่างๆ รวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ซึ่งรวมถึงธุรกรรมของธุรกิจ อุปกรณ์อัจฉริยะ (IoT) อุปกรณ์อุตสาหกรรม วิดีโอ โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ ในอดีต การจัดเก็บข้อมูลถือเป็นปัญหาใหญ่ – แต่เมื่อค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น พื้นที่จัดเก็บข้อมูลส่วนกลาง (Data Lake) และ Hadoop ลดลง ภาระนี้จึงบรรเทาลง Velocity (ความเร็ว) : ด้วยการเติบโตของ Internet of Things ข้อมูลจะถูกส่งไปยังธุรกิจต่างๆ ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและต้องได้รับการจัดการในเวลาที่เหมาะสม แท็ก RFID, เซ็นเซอร์ และสมาร์ทมิเตอร์ช่วยผลักดันความต้องการในการจัดการกับกระแสข้อมูลเหล่านี้ในแบบเรียลไทม์ Variety (ความหลากหลาย) : ข้อมูลมีในทุกรูปแบบ นับตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตัวเลขในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ไปจนถึงเอกสารข้อความ อีเมล วิดีโอ เสียง ข้อมูลหุ้น และธุรกรรมทางการเงิน

2. จำนวนข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ที่มีมากมายมหาศาล ชนิดที่เรียกว่าชอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ธรรมดานั้นไม่สามารถรองรับข้อมูลเหล่านี้ได้ โดยส่วนใหญ่แล้วข้อมูลเหล่านี้มักจะถูกใช้ในเชิงธุรกิจเป็นข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในองค์กร หรือบริษัท เช่น ข้อมูลบริษัท ข้อมูลสำคัญของลูกค้า วิดีโอ ไฟล์รูปภาพ หรือไฟล์เอกสารต่างๆ ฯลฯ เป็นต้น

3. ข้อมูลขนาดใหญ่ (Bigdata)

4. คุณลักษณะสำคัญของ Big Data

5. ในขณะที่หลายๆ แบรนด์เริ่มทำ Customer Experience แต่ก่อนจะไป Personalized ต้องเข้าใจ Big Data, Digital Transformation ก่อน ทั้งนี้ Big Data มี 5 คุณลักษณะสำคัญที่ควรรู้ 1) Volume ปริมาณของข้อมูล ที่ต้องมีคุณค่า และมีมากพอ 2) Velocity ความเร็วของข้อมูลที่เข้ามา และการค้นหาข้อมูล แต่ถ้าเข้ามาแล้วค้นหาไม่เร็วไม่ถือว่าเร็ว 3) Variety ความหลากหลายของข้อมูล จะเป็นเท็กซ์ รูป หรือข้อมูลลูกค้า ได้ทั้งหมดขอให้หลากหลาย 4) Value ข้อมูลต้องมีประโยชน์นำไปใช้ทางธุรกิจได้ 5) Veracity คุณภาพของข้อมูล ต้องเชื่อถือได้

6. ประโยชน์ที่จะนำ Big Data ไปใช้ มี 3 เรื่องใหญ่คือ 1. ลดค่าใช้จ่าย ช่วยตัดสินใจ สร้างโอกาสให้ธุรกิจ 2.การออกโปรดักส์หรือบริการใหม่ มีข้อมูลทำให้ออกผลิตภัณฑ์ได้ถูกใจลูกค้า แม้อาจไม่ได้ดีที่สุดก็ตาม ซึ่งองค์กรขนาดใหญ่จะใช้ big data มาวิเคราะห์ตลาด แม้แต่วิเคราะห์คู่แข่ง และดูพฤติกรรมลูกค้า สนใจอะไร ใช้วัดเสียงสะท้อนผู้บริโภค 3. การมีข้อมูลทำให้ออกผลิตภัณฑ์ได้รวดเร็วกว่า และถูกใจลูกค้ากว่า แม้อาจไม่ได้ดีที่สุดก็ตาม “หลายๆ ผู้ประกอบการนำ Big data มาวิเคราะห์ตลาด และดูข้อมูลคู่แข่งว่า ทำอะไรบ้าง ไปถึงไหนแล้ว และดูพฤติกรรมลูกค้าว่าสนใจอะไร ชอบอะไร โดยดูจาก consumer voice ดู keyword อะไรที่จะโดนใจผู้บริโภคทำให้ปีเดียวอาหารเสริมยี่ห้อหนึ่งทำยอดขายได้ 600 ล้านบาท”

7. 1 ความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) 2 ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ (Math&Statistics) 3 ความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge) 4 ความอยากรู้อยากเห็นและความคิดสร้างสรรค์ (Curiosity & Creativity)

7.1. การจะหาคนที่เป็น Data Scientist หรือคนเดียวที่เก่งทุกอย่างแบบเต็มตัว ไม่ใช่เรื่องง่าย ส่วนใหญ่แล้วจะเป็นการทำงานเป็น ทีม Data Science ที่ประกอบด้วยคนที่เก่งแต่ละด้านมาอยู่ในทีมเดียวกัน

8. เป็นสหสาขาวิชาที่ใช้วิธีการ กระบวนการ อัลกอริทึม และระบบทางวิทยาศาสตร์มาใช้เพื่อหาความรู้จากข้อมูลหลากหลายรูปแบบ ทั้งจัดเก็บเป็นระเบียบและไม่เป็นระเบียบ[1][2] เป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้เชิงลึก และข้อมูลขนาดใหญ่

8.1. วิทยาการข้อมูลเป็นศาสตร์ที่เป็นการบูรณาการสถิติศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องเข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถเข้าใจและวิเคราะห์ปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นจริงในข้อมูลได้[3] ใช้เทคนิคและทฤษฎีที่ได้มาจากคณิตศาสตร์ สถิติศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิทยาการสารสนเทศ

9. วิทยาการข้อมูล

10. องค์ความรู้สำหรับวิทยาการข้อมูล