Big Data Is it really that big ? มันหญ่ายยย อย่างนั้นจริงหรือ – ขอตามกระแสสักหน่อย สมัยนี้อุตสาหกรรมไหนไม่คุยไม่พูดเรื่องนี้ก็จะถูกดู (และดูถูก) ว่าตกสมัยไป
Data (ข้อมูล) มันคืออไะร
อากู๋บอกว่า ข้อมูล หมายถึง ข้อเท็จจริง หรือ เรื่องราวที่เกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ
เฮียวิกกี้บอกว่า คือค่าของตัวแปรในเชิงคุณภาพหรือเชิงปริมาณ ที่อยู่ในความควบคุมของกลุ่มของสิ่งต่าง ๆ
แล้วถ้ามัน บิ๊กๆ ขึ้นมาล่ะ …
ถ้าจะซื้อของใน shopee อยู่แล้ว เข้าทางนี้เลยครับ ผมจะได้ค่าคอมฯ ถือว่าช่วยผมจ่ายค่าเช่า host server ไม่ใช่คลิ๊กดูดเงินแน่นอนครับ ไม่ต้องกังวล
Big Data
Is it really that big ? มันหญ่ายยย อย่างนั้นจริงหรือ
บิ๊กดาต้า ก็คือ ข้อมูลตัวโตๆ เอ๊ย ไม่ใช่ ข้อมูลจำนวนมหาศาล แล้วแค่ไหนล่ะที่ว่ามหาศาล …
ถ้าย้อนเวลากลับไปสมัยนู้น (นู้นของแต่ล่ะคนก็ยังเก่าและไกลไปในอดีตไม่เหมือนกัน) เอาว่าสมัยนู้นก็แล้วกัน ตอนที่กำลังประมวลผลยังจำกัด ข้อมูลที่ว่าเยอะ ก็ยังไม่เยอะเท่าสมัยนี้ จริงไหม
-------------------------------------------------------
ไม่พลาด ข่าวสาร บทความ ความรู้ ประกาศตำแหน่งงานว่าง และ อื่นๆ
กรอก ชื่อ และ อีเมล์ ในแบบฟอร์มข้างล่าง จะมีอีเมล์กลับมาให้ "ยืนยัน" นะครับ การสมัครจึงจะสมบูรณ์ ... อ้อ ... อย่าลืมดูใน junk, trash, spam box นะครับ บางทีระบบมันเอาอีเมล์ตอบกลับไปไว้ที่นั่น
ดังนั้น ข้อมูลที่ว่าเยอะในสมัยนี้(ที่กำลังการประมวลผลเท่าทุกวันนี้) ก็คงน้อยกว่า ข้อมูลที่ว่าเยอะในอนาคต
ผมกำลังจะบอกว่า คำว่า “บิ๊กดาต้า” นั้น มันสัมพันธ์กับกำลังประมวลผล
งั้นผมตีกรอบให้แคบลงว่า บิ๊กดาต้าที่เราพูดถึง คือ บิ๊กดาต้าของวันนี้ล่ะกัน (แน่นอนว่าอีก 5 ปีข้างหน้า ไอ้ที่บิ๊กวันนี้มันคงไม่บิ๊กแล้วล่ะ)
เมื่อข้อมูลมันเยอะ
เราจะมาใช้วิธีการจัดการข้อมูลแบบเดิมๆก็ไม่ได้ จริงไหม ไม่งั้นคงไม่ทันรับทานกัน เราจึงต้องกระโจนเข้าสู่วังวนของการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ จักรกลเรียนรู้ วิศวกรรมข้อมูล และ วิทยาศาสตร์ข้อมูล (ฟังแล้วจักกะจี้ดีไหมครับ ถ้าพูดว่า วิชาสถิติ หรือ การวิเคราะห์เชิงปริมาณ ก็คงจะไม่เท่ห์)
ผมก็ไม่ได้จะเถียงว่าข้อมูลมันไม่เยอะหรอกครับ ผมเห็นด้วยว่าทุกวันนี้เราจมอยู่กับกองข้อมูลมากมาย แต่ผมขอท้าทายด้วยคำถามที่ว่า ข้อมูลที่ว่าเยอะนั้นนะ เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ เอาไปใช้ได้ เยอะแค่ไหน
Is it really that big ?
(ข้อมูลที่มีประโยชน์)มันเยอะอย่างนั้นจริงเหรอ
ทุกวันนี้เราสักแต่เก็บข้อมูลไว้ตามที่ต่างๆ เยอะแยะไปหมด ในฮาร์ดไดร์ฟเครื่องคอมฯ โน้ตบุ๊ค มือถือ ในนาฬิกา แว่นตา ตู้เย็น บนเมฆก็ยังมี แม้กระทั่งที่ที่เราไม่คิดว่ามันใช้เก็บข้อมูลได้ เราก็เอามันมาเก็บข้อมูล เช่น ผิวหนัง ของเราเป็นต้น
ทำไมเราตะบี้ตะบันเก็บข้อมูลกันเยอะแยะ
ที่เราไม่แคร์ที่จะจัดลำดับความสำคัญ และ โล๊ะ ข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ออกไป ก็เพราะต้นทุนในการเก็บมันถูกแสนถูก บ้างก็ฟรี (ฟรีจริงไหม ลองถามตัวเองชัดๆอีกครั้งก็ดี 555)
ธรรมชาติทางเศรษฐศาสตร์ของมนุษย์โลก คือ เมื่อไรที่ไม่ต้องจ่าย เมื่อนั้น(กู)ก็ใช้ตะบี้ตะบัน การเก็บข้อมูลก็เช่นกัน แต่ถ้าเมื่อไรต้นทุนการเก็บข้อมูลมากขึ้น คราวนี้ล่ะ เราจะต้องบริหารจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ แปลว่า (กู)ต้องจ่ายน้อยที่สุด เราก็จะเก็บเฉพาะข้อมูลที่มีค่า มีประโยชน์ และ จัดเก็บอย่างเรียบร้อย เพื่อประหยัดที่เก็บ
เมื่อนั้นปริมาณข้อมูลจึงจะสะท้อนขนาดที่แท้จริงของข้อมูล แล้วเราค่อยเลือก(จ่ายค่า)เทคโนโลยี ที่เหมาะสมกับการบริหารจัดการประมวลผลข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด
มิฉะนั้น เราจะจ่ายค่าการบริหารจัดการประมวลผลบิ๊กดาต้าเพื่อจัดการกับ “ข้อมูลขยะ”
หลายๆครั้งที่เราตื่นตาตื่นใจ (และตกอกตกใจ) กับปริมาณมหาศาลของข้อมูลในองค์กรเรา แล้วกระโจนเข้าไป(เป็นเหยื่อ)ของเทคโนโลยีแพงๆในการจัดการประมวลผลบิ๊กดาต้า
ทั้งๆที่ถ้าเราหยุดคิดสักนิด ทำการบ้านสักหน่อย ปัดกวาดเช็ดถู ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเรา ตัดเอาข้อมูลที่เก่าเกินกว่าจะเกิดประโยชน์ออกไป ตัดข้อมูลที่กระพร่องกระเพร่ง ขาดๆเกินๆ ข้อมูลเวิ้นเว่อร์ เกิดจริง บลาๆ ข้อมูลที่เหลือจริงๆ อาจจะไม่ต้องใช้เทคโนโลยีทันสมัยหรูหราราคาแพงก็ได้
เทคโนโลยีประมวลผลบิ๊กดาต้าราคาแพงแค่ไหน ดีเริ่ดแค่ไหนก็ไม่สามารถขุดเพชรออกมาจากกองข้อมูล(data mining)ได้ ถ้าข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลขยะ คำว่า เอาขยะใส่เข้าไปก็ได้ขยะออกมา นั้น เป็นจริงเสมอ … ชีวิต และ ความรักก็เช่นกัน
ดังนั้นจงกำจัดขยะออกก่อน แล้วค่อยเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมมาใช้
—————————–
recta sapere
สมัยก่อน ตอนที่ผมยังเยาว์ และ ยังเขลา เวลาผมโกรธใคร ผมอยากจะให้ (แช่งนั่นแหละ ภาษาบ้านๆ) คนๆนั้น มีอันเป็นไป (ก็ตายนั่นแหละ) ใน 3 วัน 7 วัน อะไรทำนองนี้
ตอนนี้ ผม(พยายาม)จะไม่โกรธใคร …
… แต่ถ้าเผลอโกรธใคร (ตามประสามนุษย์ที่ยังไม่นิพาน) ผมมักจะอวยชัยให้พรว่าให้อายุยืนยาว ยิ่งยืนยาวเท่าไรก็ยิ่งดี อยู่เป็นร่มโพธิ์ร่มไทรลูกหลานให้นานๆ อย่าให้ได้ตายง่ายๆเลย ยิ่งถ้ารู้สึกอยากจะตายเพราะเจ็บเพราะชรา ก็ขออย่าให้ได้ตายสมใจเลย 555 🙂
Digital Transformation Star Trek The Ultimate Computer ดูละครย้อนดูตัว
Digital Twin Rig ฝันให้ไกล แล้ว(จะ)ไปให้ถึง(ไหมน่ะ)
บทเรียนการเปลี่ยนแปลง ดิจิทัล (Digital Transformation lesson learnt)
ข้อมูล คือค่าของตัวแปรในเชิงคุณภาพหรือเชิงปริมาณ ที่อยู่ในความควบคุมของกลุ่มของสิ่งต่าง ๆ ข้อมูลในเรื่องการคอมพิวเตอร์ (หรือการประมวลผลข้อมูล) จะแสดงแทนด้วยโครงสร้างอย่างหนึ่ง ซึ่งมักจะเป็นโครงสร้างตาราง (แทนด้วยแถวและหลัก) โครงสร้างต้นไม้ (กลุ่มของจุดต่อที่มีความสัมพันธ์แบบพ่อลูก) หรือโครงสร้างกราฟ (กลุ่มของจุดต่อที่เชื่อมระหว่างกัน)
ข้อมูลโดยปกติเป็นผลจากการวัดและสามารถทำให้เห็นได้โดยใช้กราฟหรือรูปภาพ ข้อมูลในฐานะมโนทัศน์นามธรรมอันหนึ่ง อาจมองได้ว่าเป็นระดับต่ำที่สุดของภาวะนามธรรมที่สืบทอดเป็นสารสนเทศและความรู้
ข้อมูลดิบ หรือ ข้อมูลที่ยังไม่ประมวลผล เป็นศัพท์อีกคำหนึ่งที่เกี่ยวข้อง หมายถึงการรวบรวมจำนวนและอักขระต่าง ๆ ซึ่งมักจะเกิดขึ้นตามปกติในการประมวลผลข้อมูลเป็นระยะ และ ข้อมูลที่ประมวลผลแล้ว จากระยะหนึ่งอาจถือว่าเป็น ข้อมูลดิบ ของระยะถัดไปก็ได้
ข้อมูลสนามหมายถึงข้อมูลดิบที่รวบรวมมาจากสภาพแวดล้อม ณ แหล่งกำเนิด ที่ไม่อยู่ในการควบคุม ข้อมูลเชิงทดลองหมายถึงข้อมูลที่สร้างขึ้นภายในสภาพแวดล้อมของการค้นคว้าทางวิทยาศาสตร์โดยการสังเกตและการบันทึก
ถ้าจะซื้อของออนไลน์จาก 2 เจ้านี้อยู่แล้ว คลิ๊กลิงค์ หรือ โลโก้ ข้างล่างนี้เลยครับ ผมจะได้ค่าคอมฯเล็กๆน้อยๆสมทบทุนจ่ายค่าเช่า host server ขอบคุณครับ
(ไม่ต้องกังวลนะครับ ไม่ใช่ลิงค์ดูดเงินแน่ๆ)
 https://raka.is/r/qlzXR |
https://raka.is/r/gP7GV |
--- มีคำถามเพิ่มเติม พูดคุย เม้าส์มอย ไปต่อกันได้ที่กระดานสนทนา (webboard) นะครับ
คลิ๊กเลย
