- Big Data ความสำเร็จของงานข้อมูลขนาดใหญ่เชิงปริมาณ (Big Data goal)
ความสำเร็จของงานข้อมูลขนาดใหญ่เชิงปริมาณ (Big Data Achievements of quantitative) มีการนำมาใช้และประสบความสำเร็จในงานสาขา โดยหากประเมินความสำเร็จเชิงปริมาณที่สำคัญ เช่น
- ประสิทธิภาพทางธุรกิจที่ดีขึ้น (Improved business performance) บริษัทต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันและปรับปรุงประสิทธิภาพทางการเงินโดยการปรับการดำเนินงานให้เหมาะสม ลดต้นทุน และเพิ่มรายได้
- ผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น (Improved healthcare outcomes) อุตสาหกรรมด้านการดูแลสุขภาพใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยโดยระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลผู้ป่วยที่สามารถช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถวินิจฉัยและรักษาโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ปรับปรุงระบบการขนส่ง (Improved transportation systems) อุตสาหกรรมการขนส่งใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความปลอดภัยของระบบการขนส่ง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจาก GPS เซ็นเซอร์ยานพาหนะ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง ลดความแออัด และป้องกันอุบัติเหตุ
- ปรับปรุงบริการทางการเงิน (Improved financial services) อุตสาหกรรมบริการทางการเงินใช้บิ๊กดาต้าเพื่อปรับปรุงการจัดการความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง รวมทั้งเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
- การตลาดและการโฆษณาที่ดีขึ้น (Improved marketing and advertising) อุตสาหกรรมการตลาดและการโฆษณาได้ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น และเพื่อพัฒนาแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ปรับปรุงความมั่นคงของชาติ (Improved national security) หน่วยงานรัฐบาลใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงความมั่นคงของชาติโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากหลายแหล่งเพื่อระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นและป้องกันการโจมตีของผู้ก่อการร้าย
- การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ดีขึ้น (Improved scientific research) นักวิทยาศาสตร์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาสาขาต่างๆ รวมถึงพันธุศาสตร์ ดาราศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ภูมิอากาศ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุรูปแบบและค้นพบสิ่งใหม่ๆ
นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ ของความสำเร็จมากมายของงานข้อมูลขนาดใหญ่เชิงปริมาณ และความก้าวหน้าใหม่ ๆ เกิดขึ้นตลอดเวลาในขณะที่สาขานี้พัฒนาและเติบโตอย่างต่อเนื่อง
----------------------------------------------------------------
สนใจข้อมูลเพิ่มเติมดูที่
Big Data รวมข้อมูลและเรื่องราวที่เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)