Gerd Leonhard นักคิดนักเขียนเกี่ยวกับอนาคต (Futurist) ชาวสวิส ได้เคยพูดไว้ในปี 2013 ว่า “อนาคตภายใน 6 - 7 ปี ข้อมูลจะมีคุณค่าทั้งทางเศรษฐกิจและการเมืองมากกว่าพลังงาน” Gerd ได้สรุปในเบื้องต้นว่า ปัจจุบันเศรษฐกิจของโลกได้เคลื่อนตัวจากการที่เคยขับเคลื่อนด้วยพลังงานน้ำมัน (Oil) ไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data) ซึ่งในอดีตเราคงคุ้นเคยกับกลุ่มธุรกิจยักษ์ใหญ่ด้านพลังงาน (Big Oil) กลุ่มบริษัทผู้ค้าน้ำมันยักษ์ใหญ่ทั้ง 5 บริษัทที่เราคุ้นเคยได้แก่ บีพี, เซพรอน, เอ็กซอนโมบิล, เชลล์ และโทเทล
การจัดการในแนวคิดที่กำลังมาแรงคือเรื่อง ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเนื่องจากพัฒนาการของเทคโนโลยีและระบบต่าง ๆ ในปัจจุบันที่ทำให้เกิดการมีข้อมูลมากมายหลายรูปแบบจากหลายแหล่งที่มา ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) จะเป็นเรื่องของข้อมูลที่มีจำนวนมากมายหลายแบบและยังขนาดใหญ่โตมากจนบางคนเรียกว่าอภิมหาข้อมูล
จากที่มีการพูดถึงข้อมูลขนาดใหญ่กันเป็นจำนวนมากในปัจจุบัน อาจเพราะเป็นยุคที่ข้อมูลจาก Social Media ที่เฟื่องฟู จนมีข้อมูลเกิดขึ้นจำนวนมาก ทุกคนสามารถที่จะผลิตข้อมูลข่าวสารและกิจกรรมต่าง ๆ มากมาย และยังเกิดมีอุปกรณ์ (Device) ที่มีความหลากหลายจำนวนมากราคาถูกลง จนเกิดมีอัตราการขยายตัวการใช้ที่สูงขึ้นมีการเข้าถึงใช้งานข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย ทำให้เกิดคำถามขึ้นมาว่าข้อมูลนั้นมีขนาดใหญ่จริงหรือไม่และจะใช้ช่วยในการทำงานได้ดีแค่ไหน
รวมลิงค์เรื่องราวที่เกี่ยวข้อง
- Big Data ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) คือ
- Big Data กระบวนการทำงานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Process)
- Big Data งานข้อมูลขนาดใหญ่ ขั้นตอนการทำงาน (Big Data Operational)
- Big Data เป้าหมายงานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data goal)
- Big Data ความสำเร็จของงานข้อมูลขนาดใหญ่เชิงปริมาณ (Big Data Achievements of quantitative)
- Big Data ความสำเร็จของงานข้อมูลขนาดใหญ่เชิงคุณภาพ (Big Data Achievements of Quality)
- Big Data ผลกระทบงานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Impact)
- Big Data ความยากและซับซ้อนในการทำงานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data operations)
- Big Data ข้อกำหนดแนวทางในการทำงานข้อมูลขนาดใหญ่ (Guidelines for Big Data)
-
---
- Big Data การจัดทำแผนพัฒนาระบบบิ๊กดาต้า (Big Data Plan)
- Big Data การทำเหมืองข้อมูลโดยวิธี Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
- Big Data การลงทะเบียนบัญชีข้อมูลหน่วยงาน
- Big Data การออกแบบกระบวนการวิเคราะห์ที่เหมาะสมควรทำอย่างไร
- Big Data การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) ไปใช้ในทางปฎิบัติ
- Big Data การเปลี่ยนแปลงของ Business Intelligence เมื่อมาเป็น Big Data Analytics ในธุรกิจองค์กร
- Big Data ขั้นตอนวงจรกระบวนการ Business Analytics ผ่านบทบาท และหน้าที่ของทีมงาน
- Big Data เปรียบเทียบการจัดเก็บข้อมูล 3 แบบ Database, Data Warehouse และ Data Lake
-
-
------
- Big Data การใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Utilization)
- Big Data case แนวคิดการดำเนินการด้านข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม 2563
- Big Data case ตัวอย่างการนำการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) ไปใช้ในทางปฎิบัติ
- Big Data case กาแฟ Starbucks ใช้ BI (Business Intelligence) ไปใช้ทำอะไรกันบ้างในธุรกิจของพวกเขา
- Big Data case การประยุกต์ใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ในภาคราชการ
- Big Data case กรณี JOHN DEERE และ Big data ในอุตสาหกรรมการเกษตร
- Big Data case กรณี BBC : สื่อมวลชนในยุค BIG DATA
- แนะนำ DIP360 แหล่งเรียนรู้ด้านข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม
- Big Data รวมข้อมูลและเรื่องราวที่เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
-
--
----------------------------------------------------------------
สนใจข้อมูลเพิ่มเติมดูที่
Big Data รวมข้อมูลและเรื่องราวที่เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)