ในยุคดิจิทัลนี้ เราถูกล้อมรอบไปด้วยปริมาณข้อมูลที่เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วทุกวินาที ทั้งข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย, ระบบ IoT, ทรานแซ็คชั่นการเงิน และข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ต่าง ๆ การมีเทคโนโลยีที่สามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่จึงเป็นความจำเป็นเพื่อให้เราสามารถสกัดความรู้และคุณค่าจากข้อมูลเหล่านี้ได้
'Big Data' หรือ 'ข้อมูลขนาดใหญ่' คือ ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนจนไม่สามารถจัดการได้ด้วยซอฟต์แวร์การประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิม ข้อมูลเหล่านี้มักจะมีปริมาณมาก มีความหลากหลาย และถูกสร้างขึ้นในความเร็วสูง ในปัจจุบันเรามักจะอ้างพารามิเตอร์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย 3Vs คือ Volume (ปริมาณ), Velocity (ความเร็ว), และ Variety (หลากหลาย)
เมื่อพูดถึงการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ มีเทคโนโลยีหลายประการที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อรับมือกับความท้าทายนี้
1. Hadoop: เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาสำหรับการเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โดยกระจายการทำงานออกเป็นชุดของคอมพิวเตอร์ที่ใช้งานร่วมกัน ประกอบด้วย Hadoop Distributed File System (HDFS) สำหรับการเก็บข้อมูล และ MapReduce สำหรับการประมวลผลข้อมูล 2. NoSQL Databases: เป็นระบบฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อการจัดเก็บข้อมูลแบบไม่เชิงโครงสร้าง (unstructured data) มันช่วยให้สามารถเก็บข้อมูลที่มีปริมาณมากและมีความหลากหลายได้ดีกว่าระบบฐานข้อมูลแบบเดิมๆ 3. Spark: เป็นมาตรฐานใหม่ในหมู่ผู้ใช้งาน Big Data โดยเอาชนะข้อจำกัดของ MapReduce ในเรื่องของความสามารถในการทำงานแบบ Real-time และการประมวลผลแบบ in-memory 4. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Machine Learning: ปัจจุบัน, machine learning กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพราะสามารถพยากรณ์และจัดหมวดหมู่ข้อมูลได้อย่างแม่นยำ
การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่มาพร้อมกับความท้าทาย ได้แก่ การรับรองความถูกต้องของข้อมูล, การจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่หลากหลาย, ความต้องการเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลความเร็วสูง, และความจำเป็นในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
หนึ่งในการใช้งานเทคโนโลยี Big Data ที่น่าสนใจคือระบบแนะนำสินค้า (Product Recommendation System) ที่พบในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ เช่น Amazon ระบบนี้ใช้ข้อมูลจากการซื้อขายของลูกค้าที่มีปริมาณมากเพื่อวิเคราะห์และแนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า
from pyspark.mllib.recommendation import ALS
# Training the recommendation model using Alternating Least Squares
data = ... # ข้อมูลรีวิวผลิตภัณฑ์
ratings = ... # การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบ Ratings
model = ALS.train(ratings, rank=10, iterations=10)
# ทำนายผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าน่าจะชอบ
userId = ...
product_ids = ... # รายการ ID ของผลิตภัณฑ์ที่ต้องการทำนาย
predicted_ratings = model.predictAll(userId, product_ids)
การพัฒนาความรู้ทางด้านการเขียนโปรแกรมและการทำงานกับ Big Data นั้นมีความท้าทาย แต่ก็เต็มไปด้วยโอกาส พวกเราที่ EPT มีหลักสูตรที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างมั่นใจ ไม่ต่างจากนักเวทย์ที่จะได้เรียนรู้การตรัสรู้คาถาเหนือธรรมชาติ
เริ่มต้นเส้นทางการเป็นนักข้อมูลขนาดใหญ่ และสำรวจโลกของข้อมูลกับเราได้ที่ EPT ที่รอให้คุณเปลี่ยนปัญหาเป็นคำตอบ ตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM