ข้อมูลคุณลักษณะ

1.3 �������ͧ������ʶԵ����� 2 �ѡɳдѧ���

�������ԧ�س�Ҿ (Qualitative data) ���¶֧�����ŷ���ʴ��֧ʶҹ�Ҿ �س�ѡɳ� ���ͤس���ѵ� �� �� ���ͪҵ� ʶҹ�Ҿ���� ��ʹ� ��������ʹ �繵�
�������ԧ����ҳ (Quantitative data) ���¶֧�����ŷ��������ٻ����Ţ (numerical data) ����ʴ��֧����ҳ �Ҩ�繤�ҷ����������ͧ (discrete) ��ͤ�ҷ���繨ӹǹ������ͨӹǹ�Ѻ �� �ӹǹ ö¹��㹡�ا෾��ҹ�� �ӹǹ�ص�㹤�ͺ���� �繵� �����繤�ҷ�������ͧ (continuous) ��ͤ�ҷ���ըش�ȹ����� �� �����٧ ���˹ѡ ���� �ѵ���Թ��� ʶԵԹ�ӽ�㹻յ�ҧ� �繵�


:: ���й�����ҧʶԵ� >> ��ɮ�����º�Ը�ʶԵ� > �س���ѵԢͧ�����ŷ���

1.5 �س���ѵԢͧ�����ŷ���


�����ŷ��ըе�ͧ��Сͺ���¤س���ѵԷ���Ӥѭ� �ѧ�����

1. �����١��ͧ�����
(accuracy) �����ŷ��դ�è��դ����١��ͧ������٧ ���Ͷ���դ�����Ҵ����͹ (errors) �������ҧ ���÷�������ö�Ǻ�����Ҵ�ͧ������Ҵ����͹��軹������դ�����Ҵ����͹ ���·���ش

2. �����ѹ���� (timeliness) �繢����ŷ��ѹ���� (up to date) ��зѹ��ͤ�����ͧ��âͧ ����� ��Ҽ�Ե�������͡�Ҫ�� ������դس��Ҷ֧�����繢����ŷ��١��ͧ����ӡ���

3. ��������ó�ú��ǹ (completeness) �����ŷ�����Ǻ����ҵ�ͧ�繢����ŷ��������稨�ԧ (facts) ���͢������ (information) ���ú��ǹ�ء��ҹ�ء��С�� ����Ҵ��ǹ˹����ǹ�价���������������

4. ������зѴ�Ѵ (conciseness) �����ŷ�����Ѻ��ǹ�˭�С�ШѴ��Ш�� ��èѴ�������������� �ٻẺ����зѴ�Ѵ����������� �дǡ��͡������Ф��� ������դ���������ѹ��

5. �����ç�Ѻ������ͧ��âͧ����� (relevance) �����ŷ��Ѵ�Ӣ���Ҥ���繢����ŷ������ �����ŵ�ͧ����� ��Ш��繵�ͧ��� / ��Һ �����繻���ª���͡�èѴ��Ἱ ��˹���º�����͵Ѵ�Թ�ѭ�������ͧ���� ������繢����ŷ��Ѵ�Ӣ�������ҧ�ҡ��� ��������õ�ͧ������������ç�Ѻ������ͧ��âͧ����������

6. ����������ͧ (continuity) ������Ǻ��������� ������ҧ��觷��е�ͧ���Թ������ҧ����������е�����ͧ��ѡɳТͧ͹ء������ (time-series) ���ͨ����������ª��㹴�ҹ������������Ԩ��������������͹Ҥ�

 
 

10 Jul คุณลักษณะและกระบวนการเจาะ Big Data มาใช้งาน

Photo credit: freepik.com

คุณลักษณะสำคัญ 4 อย่างของ Big Data

Big Data มีคุณลักษณะสำคัญอยู่ 4 อย่างคือ ต้องเป็นข้อมูลที่มีจำนวนมากขนาดมหาศาล (Volume) มีความซับซ้อนหลากหลาย (Variety) มักจะเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอยู่ตลอดเวลา (Velocity) และยังไม่สามารถนำมาใช้เป็นข้อมูลที่สมบูรณ์เพื่อนำมาใช้ในการประกอบการพิจารณาได้ (Veracity)

ข้อมูลมากมายมหาศาลเป็นอย่างไร (Volume)

ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ได้มาจากการดำเนินธุรกิจ เช่น ข้อมูลจากทุกแผนก การเงิน บัญชี ฝ่ายขาย การตลาด ลูกค้าสัมพันธ์ ฯลฯ หรือ จากบทสนทนาของเรากับลูกค้าใน Social Media ทั้งหมด ไม่ว่าจะแบบ Online หรือ offline ไปจนถึง URLs ที่คุณ Bookmarks เอาไว้ จะจัดเก็บในรูปแบบไหนประเภทใดก็ได้ ซึ่งในแต่ละวันข้อมูลใหม่พวกนี้ก็จะมีเข้ามาตลอด วันหนึ่งก็ถือว่ามากมายแล้ว ยิ่งถ้าข้อมูลที่มีจำนวนมากเข้ามาตลอดวัน 7 วันในหนึ่งอาทิตย์ เข้ามาทุกเดือนตลอดทั้งปี รวมกันหลายๆ ปีจะมากมายก่ายกองขนาดไหน

ข้อมูลที่มีความหลากหลายและซับซ้อน (Variety)

เอาเป็นว่าทุกรูปแบบที่คุณพอจะนึกออกนับเป็นความหลากหลายและความซับซ้อนได้ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็น Behavioral data: ข้อมูลเชิงพฤติกรรมการใช้งานต่างๆ หรือ Image & sounds: ภาพ, วีดีโอ, ข้อมูลเสียงที่ถูกบันทึกไว้ รวมทั้ง Languages: ข้อความใดๆที่เกิดขึ้นในเว็บไซต์ ไปจนถึง Records: ข้อมูลที่เก็บไว้อยู่ในสกุลไฟล์ใดๆ เช่น .bmp .gif .jpeg .png .tif .tiff .svg .doc .docx .odt .pdf .rtf .tex และอื่นๆอีกมากมาย ความหลากรูปแบบและความซับซ้อนของข้อมูลนี่เองที่เป็นส่วนหนึ่งของ Big Data

ข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอยู่ตลอดเวลา (Velocity)

อัตราการเพิ่มขึ้นของข้อมูลเป็นไปด้วยความรวดเร็ว เช่น ข้อมูลการพิมพ์สนทนา ข้อมูลการอัดภาพวีดีโอ ข้อมูลการสั่งซื้อสินค้า ข้อมูลโปรโมชั่นต่างๆ หรือ ข้อมูล Sensor เป็นต้น ลองสังเกตุว่าในทุกๆ วัน ทุกๆ ชั่วโมง หน้าเฟสบุคของเรามีการฟีดข้อมูลมามากมายแค่ไหน ดังนั้นถ้าองค์กรธุรกิจใดสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้ ก็จะสามารถได้เปรียบทางธุรกิจ

ข้อมูลที่มีความไม่ชัดเจน (Veracity)

เป็นข้อมูลที่มีความคลุมเครือ มีความไม่แน่นอน  เนื่องจากข้อมูลมีความหลากหลายและมาจากแหล่งต่างๆ เช่น Facebook, Twitter, Youtube ซึ่งเป็นสิ่งที่ยากที่เราจะสามารถควบคุมคุณภาพของข้อมูลได้ข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นจะต้องถูกต้องแม่นยำและเชื่อถือได้ ถ้าข้อมูลไร้คุณภาพก็จะส่งผลต่อการวิเคราะห์ต่อไป แต่เราจะทำให้ข้อมูลที่ยังไม่ได้คุณภาพนี้กลายเป็นข้อมูลที่ดีได้อย่างไร ขึ้นอยู่กับวิธีในการเก็บและกระบวนการทำ Data Cleansing

กระบวนการจาก Big Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล

บางคนอาจสงสัยว่าวิธีการประมวลผล แยกแยะ วิเคราะห์ของ Big Data จะเป็นไปอย่างไร เราสามารถอธิบายคร่าวๆได้ดังนี้

1. Storage: การรวบรวมข้อมูลมาจัดเก็บ

การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั้งข้อมูลที่มีคุณภาพ ข้อมูลที่คาดว่าจะมีประโยชน์ / ไม่ครบถ้วน ข้อมูลรูปภาพ วิดีโอ ไฟล์เสียงทั้งหลาย ถูกส่งมาจัดเก็บที่ถังข้อมูล

2. Processing: การประมวลผล

เมื่อข้อมูลต่างๆถูกนำมารวมกันไว้ในที่เดียวแล้ว จะถูกนำไปจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องสัมพันธ์กัน ให้ผลคล้ายคลึงกัน แล้วนำมาเปลี่ยนเป็นรูปแบบข้อมูลเพื่อเอาเข้าระบบคลังข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้ว

3. Analyst: การวิเคราะห์และนำเสนอ

จากนั้นข้อมูลมากมายทั้งหมดที่ถูกจัดเรียงแล้วในหลายมิติจะถูกนำมาวิเคราะห์หา Pattern ของข้อมูลที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า เช่น หารูปแบบความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ หาแนวโน้มการตลาด เทรนด์ความชอบของลูกค้า และข้อมูลอื่นๆที่เป็นประโยชน์ทางธุรกิจ และถูกนำเสนอออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่ายผ่านทางสถิติ กราฟ หรือรูปภาพนั่นเอง

เเม้ว่าเราจะรู้ว่า Big Data ได้ถูกพูดถึงมาสักระยะแล้ว ประโยชน์ที่เกิดขึ้นจริงคืออะไร เราชวนคุณอ่านต่อที่นี่

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

  • Big Data คืออะไร
  • ประโยชน์ของ Big Data และประเด็นคำถามที่น่าสนใจ
  • Big Data สำหรับธุกิจองค์กรเริ่มต้นอย่างไร?
  • ธุรกิจเล็กคิดใหญ่จะทำยังไงกับ Big Data?

  • About the Author
  • Latest Posts

  • Google Workspace เครื่องมือทำงานที่ทุกองค์กรควรใช้  - July 14, 2022
  • สิ่งสำคัญที่ควรพิจารณาก่อนตัดสินใจใช้ ERP - May 20, 2022
  • ความแตกต่างของ ERP และระบบบัญชี  - March 30, 2022
  • Man & Metaverse – เราจะได้ใช้ชีวิตร่วมกับ Metaverse อย่างไรนับจากนี้  - December 24, 2021
  • SAP Business One – ERP Software สำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง - December 14, 2021
  • Aware-AWS Cloud Journey Webinar Series | EP1: Start Your Cloud Journey with AWS - October 8, 2021
  • จนถึงตอนนี้แล้ว เรายังต้องให้ความสำคัญกับ Digital Transformation อยู่อีกไหม?  - September 30, 2021
  • 5 สัญญาณที่บอกว่าองค์กรของคุณกำลังเข้าสู่ภาวะไซโล - September 20, 2021
  • ความต่างระหว่าง Data lakes และ Data warehouses  - September 14, 2021
  • ATS สมัครงาน 092021 | Job Description & Requirement - September 13, 2021

ข้อมูลเชิงคุณลักษณะคืออะไร

ลักษณะข้อมูลเชิงคุณลักษณะ หมายถึง ลักษณะประจำตัวหรือ ลักษณะที่มีความแปรผันในการชี้วัดปรากฏการณ์ต่างๆตามธรรมชาติ โดยจะระบุถึงสถานที่ที่ทำการศึกษา ในช่วงระยะเวลาหนึ่งๆ ลักษณะข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute) อาจมีลักษณะที่ต่อเนื่องกัน เช่น เส้นชั้นระดับความสูง (Terrain Elevation) หรือเป็นลักษณะที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น จำนวน ...

ลักษณะข้อมูลประจำของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์มีลักษณะอย่างไร

ลักษณะข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ โลกมีความสลับซับซ้อนมากเกินกว่าที่จะเก็บข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับโลกไว้ในรูปข้อมูลด้วยระบบคอมพิวเตอร์ จึงต้องเปลี่ยนปรากฏการณ์บน ผิวโลกจัดเก็บในรูปของตัวเลขเชิงรหัส (digital form) โดยแทนปรากฏการณ์เหล่านั้นด้วยลักษณะทางภูมิศาสตร์ที่เรียกว่าฟีเจอร์ (feature)

ข้อมูลเชิงพื้นที่ มีกี่ลักษณะ

2.1 ลักษณะข้อมูลเชิงพื้นที่ แบ่งได้ 2 ประเภท คือ Vector และ Raster.

ข้อมูลใดแสดงเป็น Point

จุด (Point) ลักษณะทางภูมิศาสตร์ที่มีตำแหน่งที่ตั้งเฉพาะเจาะจง หรือมีเพียงอย่างเดียว สามารถแทนได้ด้วยจุด (Point Feature) หมุดหลักเขต บ่อน้ำ จุดชมวิว

กระทู้ที่เกี่ยวข้อง

Toplist

โพสต์ล่าสุด

แท็ก

ไทยแปลอังกฤษ แปลภาษาไทย โปรแกรม-แปล-ภาษา-อังกฤษ พร้อม-คำ-อ่าน lmyour แปลภาษา แปลภาษาอังกฤษเป็นไทย pantip ไทยแปลอังกฤษ ประโยค แอพแปลภาษาอาหรับเป็นไทย ห่อหมกฮวกไปฝากป้าmv ระเบียบกระทรวงการคลังว่าด้วยการจัดซื้อจัดจ้างและการบริหารพัสดุภาครัฐ พ.ศ. 2560 แปลภาษาอาหรับ-ไทย Terjemahan พจนานุกรมศัพท์ทหาร หยน แปลภาษา มาเลเซีย ไทย Bahasa Thailand ข้อสอบภาษาอังกฤษ พร้อมเฉลย pdf บบบย tor คือ จัดซื้อจัดจ้าง การ์ดแคปเตอร์ซากุระ ภาค 4 ชขภใ ยศทหารบก เรียงลําดับ ห่อหมกฮวกไปฝากป้า หนังเต็มเรื่อง เขียน อาหรับ แปลไทย แปลภาษาอิสลามเป็นไทย Google map กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน อบรมออนไลน์ กระบวนการบริหารทรัพยากรมนุษย์ 8 ขั้นตอน ข้อสอบคณิตศาสตร์ พร้อมเฉลย ค้นหา ประวัติ นามสกุล อาจารย์ ตจต แจ้ง ประกาศ น้ำประปาไม่ไหล แปลบาลีเป็นไทย แปลภาษา ถ่ายรูป แปลภาษาจีน แปลภาษามลายู ยาวี โรงพยาบาลภมูพลอดุยเดช ที่อยู่ Google Drive Info TOR คือ กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน ช่างไฟฟ้า กรมพัฒนาฝีมือแรงงาน อบรมฟรี 2566 กลยุทธ์ทางการตลาด มีอะไรบ้าง การบริหารทรัพยากรมนุษย์ มีอะไรบ้าง การประปาส่วนภูมิภาค การ์ดแคปเตอร์ซากุระ ภาค 3 ขขขขบบบยข ่ส ข่าว น้ำประปา วันนี้ ข้อสอบโอเน็ต ม.6 มีกี่ตอน ตารางธาตุ ประปาไม่ไหล วันนี้