ຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຫຍັງ?

ປັນຍາທຸລະກິດແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ມີສຽງຄ້າຍຄືກັນແຕ່ພວກມັນບໍ່ຄືກັນ.

ໂດຍທົ່ວໄປ, ຄວາມສະຫຼາດດ້ານທຸລະກິດ (BI) ໝາຍ ເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະໃຊ້ໄດ້ງ່າຍເຊິ່ງສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນ ກຳ ໄລແລະປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ - ຕາມທີ່ທ່ານອາດຄາດຫວັງ - ໝາຍ ເຖິງຂໍ້ມູນຂ່າວສານດິຈິຕອນທີ່ກວ້າງຂວາງກະແຈກກະຈາຍຢູ່ທົ່ວທຸກບ່ອນ, ໂດຍຜູ້ປະຕິບັດໂດຍສຸມໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ.

ທົ່ງນາທັງສອງແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນຂ່າວສານເພື່ອສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈແລະເຮັດໃຫ້ສິ່ງຕ່າງໆເກີດຂື້ນ. ແຕ່ພວກມັນແຕກຕ່າງກັນກ່ຽວກັບປະລິມານແລະລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແຕ່ລະຄົນສຸມໃສ່, ພ້ອມທັງເຄື່ອງມືທີ່ພວກເຂົາໃຊ້ໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ. ຈຸດປະສົງແລະຜົນໄດ້ຮັບສະເພາະຂອງພວກເຂົາບາງຄັ້ງກໍ່ກົງກັນແຕ່ບໍ່ແມ່ນສະ ເໝີ ໄປ. ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງມີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອສ້າງລະບົບປັນຍາທຸລະກິດທີ່ ເໝາະ ສົມ, ແຕ່ວ່າຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຈະເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນລະດັບ BI ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ໃນບົດຄວາມນີ້ພວກເຮົາແບ່ງປັນສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການຮູ້ກ່ຽວກັບປັນຍາທຸລະກິດແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່.

ຂອບເຂດ, ຄຳ ນິຍາມທີ່ເປັນທາງການແລະຜົນປະໂຫຍດ: ສອງຢ່າງ

ຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຕັດສິນໃຈທີ່ສະຫຼາດ, ສ້າງລາຍໄດ້. ວິສາຫະກິດມີເຈດຕະນາໃຊ້ BI ເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການ, ການວາງແຜນ, ແລະຜົນ ກຳ ໄລ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ສາມາດເຮັດ ໜ້າ ທີ່ດຽວກັນແຕ່ສາມາດເຮັດໄດ້ໄວແລະຂະ ໜາດ. ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງບັນລຸເປົ້າ ໝາຍ ທີ່ ໜ້າ ປະທັບໃຈຫລາຍຢ່າງ: ອອກແບບເສື້ອຄຸມທີ່ດີເລີດ, ຕ້ານມະເລັງ, ປົກປ້ອງຄວາມ ໝັ້ນ ຄົງຂອງຊາດ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງນັກກິລາ, ແລະຮັກສາຊີວະນາໆພັນ. ພຽງແຕ່ໃຫ້ຊື່ສອງສາມຄົນ.

ໃນຫລາຍປີທີ່ຜ່ານມາ, ນັກຄິດແລະນັກທຸລະກິດໄດ້ພະຍາຍາມປັບປຸງຄວາມ ໝາຍ ຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດຍ້ອນສະພາບເສດຖະກິດແລະເຕັກໂນໂລຢີພັດທະນາ. ນີ້ແມ່ນສອງ ຄຳ ນິຍາມທີ່ໄດ້ກ່າວເຖິງຫຼາຍທີ່ສຸດ:

"ຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດ (BI) ແມ່ນໄລຍະທີ່ເປັນ ຄຳ ເວົ້າທີ່ປະກອບມີການ ນຳ ໃຊ້, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງແລະເຄື່ອງມື, ແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດປັບປຸງແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຕັດສິນໃຈແລະການປະຕິບັດໄດ້." (Gartner)

ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນ ຄຳ ສັບທີ່ໃຊ້ກັບຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີຂະ ໜາດ ຫລືຊະນິດທີ່ເກີນຄວາມສາມາດຂອງຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບປະເພນີໃນການເກັບ ກຳ, ຈັດການແລະປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນດ້ວຍຄວາມຊ້າຕ່ ຳ. ແລະມັນມີຄຸນລັກສະນະຕໍ່ໄປນີ້ ໜຶ່ງ ຫລືຫຼາຍຢ່າງ - ປະລິມານສູງ, ຄວາມໄວສູງ, ຫຼືແນວພັນທີ່ສູງ. ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນມາຈາກເຊັນເຊີ, ອຸປະກອນ, ວິດີໂອ / ສຽງ, ເຄືອຂ່າຍ, ແຟ້ມບັນທຶກ, ການ ນຳ ໃຊ້ການເຮັດທຸລະ ກຳ, ເວບໄຊທ໌, ແລະສື່ສັງຄົມ - ມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຜະລິດໃນເວລາຈິງແລະໃນລະດັບໃຫຍ່. (IBM Analytics)

ໂດຍອີງໃສ່ ຄຳ ນິຍາມມາດຕະຖານ, ຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ໝາຍ ເຖິງສອງລະບຽບວິໄນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແຕກຕ່າງກັນໂດຍຫລັກໃນລະດັບທີ່ແຕ່ລະຄົນມີຄວາມສາມາດຈັດການກັບສາມຂໍ້ມູນຂອງ V (ປະລິມານ, ຄວາມໄວ, ຫລາກຫລາຍ).

ນັກປະຕິບັດສະຕິປັນຍາທຸລະກິດໂດຍທົ່ວໄປຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຮູ້ສຶກວ່າການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຢູ່ໃນລະດັບຄວາມໄວຟ້າຜ່າ. ທັງສອງສາມາດໃຫ້ V (ຂໍ້ມູນຄ່າຕົວຢ່າງ) ອັນດັບສີ່ແລະ ສຳ ຄັນທີ່ສຸດໃນຮູບແບບການອະທິບາຍ, ການຄາດເດົາແລະການວິເຄາະ / ການລາຍງານ.

ສຸດທ້າຍ, ແຕ່ລະພາກສະ ໜາມ ໃຊ້ຊຸດເຕັກໂນໂລຢີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໂດຍມີກ່ອງເຄື່ອງມືວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໂດຍທົ່ວໄປຈະມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍກ່ວາເຄື່ອງ ໜຶ່ງ ສຳ ລັບ BI, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນອາດຈະແບ່ງປັນເຄື່ອງມືທົ່ວໄປເຊັ່ນ SQL ແລະ Python.

ຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່: ຜົນປະໂຫຍດ

ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດສະ ເໜີ ຄຸນຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ສຳ ລັບອົງກອນຕ່າງໆເຊັ່ນວ່າວິສາຫະກິດຂະ ໜາດ ໃຫຍ່ຫຼາຍຄົນຈ້າງທັງນັກວິເຄາະ BI ແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງເປັນ ຄຳ.

ຄວາມສະຫຼາດທາງທຸລະກິດກວມເອົາການລວບລວມ, ການກວດສອບແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນດິບ, ແຕ່ມັກຈະມີຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອກວດພົບ, ພັດທະນາຫຼືຂັບລົດໂອກາດໃນການປັບປຸງການເຮັດທຸລະກິດ. ອົງການຈັດຕັ້ງ leverage BI ເພື່ອສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ຫຼາຍພະແນກລວມທັງການຂາຍ, ການປະຕິບັດຕາມ, ການບັນຈຸ, ການຜະລິດ, ການຄຸ້ມຄອງພອນສະຫວັນ, ຄວາມ ສຳ ເລັດຂອງລູກຄ້າແລະການຕະຫຼາດ. ການ ນຳ ໃຊ້ເຄື່ອງມື BI, ບໍລິສັດສາມາດສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປ່ຽນແປງເກມເຊັ່ນ: ຮູບແບບການ ກຳ ນົດລາຄາທີ່ດີທີ່ສຸດ ສຳ ລັບສະຖານທີ່ສະເພາະໃດ ໜຶ່ງ ຫຼືເວລາເຮັດວຽກ / ພະນັກງານທີ່ມີປະສິດຕິຜົນສູງສຸດ ສຳ ລັບໂຮງງານຜະລິດທີ່ໃຫ້.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ສາມາດສົ່ງສິ່ງປະຫລາດໃຈຫລາຍກວ່າເກົ່າ. ວິສາຫະກິດໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອຈຸດປະສົງທີ່ຄ້າຍຄືກັນລວມທັງການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ການ ກຳ ນົດເວລາໄວ, ການກວດພົບຜິດລັກ, ການ ກຳ ໄລທີ່ດີກວ່າແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ. ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນລະດັບ, ລັດຖະບານ, ສະຖາບັນການເງິນ, ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍແລະບໍລິສັດຍັກໃຫຍ່ດ້ານໂທລະຄົມມະນາຄົມຮັກສາທີມວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂະ ໜາດ ໃຫຍ່ແລະມີການເຄື່ອນໄຫວ.

ເຄື່ອງມືແລະເຕັກໂນໂລຢີ

ເພື່ອເກັບ ກຳ ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ BI ໄດ້ ນຳ ໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ຫຼາກຫຼາຍລວມທັງສະເປຣດຊີດ (ເຊັ່ນ Excel), ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນດ້ານການຕະຫລາດ (ເຊັ່ນວ່າເຄື່ອງມືທີ່ໃຫ້ໂດຍ Thompson, PwC, ແລະ LinkedIn), ການບໍລິການສາງຂໍ້ມູນ (ເຊັ່ນວ່າເຄື່ອງມືທີ່ສະ ເໜີ ໂດຍ SAP, Oracle, ແລະ Amazon), ຊອບແວການວິເຄາະທາງທຸລະກິດ (ເຊັ່ນ: Power BI, Sisense, ແລະ Tableau), ແລະພາສາການຄຸ້ມຄອງຖານຂໍ້ມູນ (ເຊັ່ນ SQL).

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນໃຫຍ່ - ເຊິ່ງມັກຈະເປັນນັກຄະນິດສາດ, ນັກສະຖິຕິ, ນັກສະແດງ, ຫຼືນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ - ໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ຽວຊານສູງລວມທັງເວທີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຊັ່ນ: Cloudera ແລະ Apache Hadoop, ແບບໂປແກຼມການຂຽນໂປແກຼມກຸ່ມເຊັ່ນ Apache Spark ແລະ MapReduce, ແລະໂປຣແກຣມຖານຂໍ້ມູນເຊັ່ນ MongoDB ເພື່ອ ນຳ ທາງແລະສ້າງຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂອງມະຫາສະ ໝຸດ ທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງສ່ວນໃຫຍ່.

ສຳ ລັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງບົດທີ່ເຂົ້າເບິ່ງ www.goskills.com.