การอัปเดตเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสาขาที่มีการพัฒนาตลอดเวลา โดยมีการพัฒนาเทคโนโลยีและเทคนิคใหม่ๆ อย่างสม่ำเสมอ การติดตามการอัปเดตเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจและบุคคลทั่วไปเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขามีเครื่องมือที่จำเป็นในการตัดสินใจอย่างรอบรู้ บทความในบล็อกนี้เจาะลึกถึงความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล สำรวจเครื่องมือและเทคนิคที่กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่ำชองหรือเพิ่งเริ่มต้น คุณจะต้องใช้ประโยชน์จากการมองที่ครอบคลุมนี้เกี่ยวกับการพัฒนาที่ล้ำสมัยในสาขานี้

ในขณะที่ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ฟิลด์การวิเคราะห์ข้อมูลได้เห็นความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บทความนี้จะสำรวจการพัฒนาล่าสุดในเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล โดยมุ่งเน้นไปที่ประเด็นสำคัญๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ การประมวลผลแบบคลาวด์ และการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

การเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ปรับปรุงประสิทธิภาพตามประสบการณ์โดยอัตโนมัติ แมชชีนเลิร์นนิงได้รับความนิยมมากขึ้นในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งใช้ในการวิเคราะห์และคาดการณ์ตามชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิงมีอยู่ 2 ประเภทหลัก ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่มีผู้ดูแล

อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลที่มีป้ายกำกับซึ่งทราบผลลัพธ์แล้ว อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถใช้เพื่อจำแนกข้อมูลออกเป็นประเภทต่างๆ คาดการณ์ตามการสังเกตในอดีต หรือระบุรูปแบบในข้อมูล ในทางกลับกัน อัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลจะไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีป้ายกำกับได้ อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้เพื่อระบุรูปแบบหรือโครงสร้างในข้อมูลโดยไม่ทราบผลลัพธ์ล่วงหน้า

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

NLP (Natural Language Processing) เป็นแขนงหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นไปที่วิธีที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ได้ อัลกอริทึม NLP ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลข้อความ เช่น รีวิวจากลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย หรือบทความข่าว

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

การมองเห็นคอมพิวเตอร์เป็นสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่สอนให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตีความภาพและวิดีโอดิจิทัล ในการวิเคราะห์ข้อมูล อัลกอริธึมการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จะถูกใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลภาพ เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม ภาพทางการแพทย์ หรือฟุตเทจจากกล้องรักษาความปลอดภัย

ปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์ข้อมูล

AI เกี่ยวข้องกับการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานได้โดยทั่วไปซึ่งต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การจดจำคำพูดและภาพ การตัดสินใจ และการแปลภาษา ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้มากขึ้นในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำให้งานเป็นอัตโนมัติและคาดการณ์ตามชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีต อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง และแบบจำลองทางสถิติเพื่อระบุรูปแบบและคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักและเป็นผู้นำในการแข่งขัน

เครือข่ายประสาท

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่จำลองมาจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ตามชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนของการรู้จำภาพและคำพูด

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้คุณสมบัติจากข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับงานต่างๆ เช่น การรู้จำภาพและคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์เชิงทำนาย

No-code

แพลตฟอร์มแบบ No-code กลายเป็นวิธีการลดความซับซ้อนของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและการผสานรวม AI แพลตฟอร์มแบบ No-code ช่วยให้ผู้ใช้สร้างไปป์ไลน์และโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิคสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น

นอกจากการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว แพลตฟอร์ม no-code เช่น AppMaster ช่วยรวบรวมข้อกำหนดทางเทคนิคจากลูกค้าเพื่อสร้างระบบหรือแอปพลิเคชัน คุณไม่จำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์เพิ่มเติมมากมาย คุณสร้างโมเดลข้อมูลและตรรกะทางธุรกิจโดยใช้บล็อกอย่างง่ายและ AppMaster โดยอัตโนมัติ สร้างซอร์สโค้ด ทดสอบแอปพลิเคชัน และเขียนเอกสารสำหรับแอปพลิเคชันโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนที่องค์กรและบุคคลสร้างขึ้น ในการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ จำเป็นต้องมีแพลตฟอร์มพิเศษ

Hadoop

Hadoop เป็น เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ โอเพ่นซอร์ส ที่อนุญาตให้มีการประมวลผลแบบกระจายของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง Hadoop ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ และถือเป็นมาตรฐานสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

Spark

Spark เป็นกรอบการประมวลผลข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อจัดการการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ Spark ได้รับการออกแบบให้ทำงานร่วมกับ Hadoop และใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสตรีม และการประมวลผลกราฟ

ฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่เป็นไปตามแบบดั้งเดิม โมเดล ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก และมักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

คลาวด์คอมพิวติ้งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

คลาวด์คอมพิวติ้ง เป็นรูปแบบการให้บริการผ่านอินเทอร์เน็ต ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงทรัพยากรที่ใช้ร่วมกันได้ตามต้องการ เช่น เซิร์ฟเวอร์ ที่เก็บข้อมูล และแอปพลิเคชัน ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ระบบคลาวด์คอมพิวติ้งจะใช้ในการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์

การจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์เป็นบริการจัดเก็บข้อมูลประเภทหนึ่งที่ให้บริการทางอินเทอร์เน็ต ทำให้องค์กรสามารถจัดเก็บข้อมูลของตนในระบบคลาวด์แทนที่จะเป็นบนเซิร์ฟเวอร์ในพื้นที่ พื้นที่จัดเก็บประเภทนี้มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทำให้สามารถเข้าถึงได้จากทุกที่

การประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์

การประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์เป็นบริการคอมพิวเตอร์ที่ให้บริการผ่านอินเทอร์เน็ต ช่วยให้องค์กรสามารถประมวลผลข้อมูลของตนในระบบคลาวด์แทนที่จะเป็นเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง การประมวลผลประเภทนี้มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และดึงข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์

การวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์คือบริการวิเคราะห์ประเภทหนึ่งที่ให้บริการทางอินเทอร์เน็ต ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของตนในระบบคลาวด์แทนที่จะเป็นบนเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง การวิเคราะห์ประเภทนี้มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทำการตัดสินใจจากข้อมูล

การแสดงข้อมูลในการวิเคราะห์ข้อมูล

การแสดงข้อมูลเป็นกระบวนการของการแสดงข้อมูลในรูปแบบกราฟิก เช่น แผนภูมิ กราฟ หรือแผนที่ ในการวิเคราะห์ข้อมูล การแสดงภาพข้อมูลจะใช้เพื่อสื่อสารข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบในข้อมูล ทำให้องค์กรตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้ง่ายขึ้น

แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ

แดชบอร์ดแบบโต้ตอบเป็นเครื่องมือการแสดงข้อมูลประเภทหนึ่งที่ช่วยให้องค์กรสำรวจข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ แดชบอร์ดแบบโต้ตอบมักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบเมตริกหลัก เช่น ประสิทธิภาพการขาย การเข้าชมเว็บไซต์ หรือพฤติกรรมของลูกค้า

เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ

เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจเป็นซอฟต์แวร์ประเภทหนึ่งที่ใช้ในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล เช่น ข้อมูลการขาย ข้อมูลการตลาด หรือข้อมูลทางการเงิน เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจมักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจและการพัฒนากลยุทธ์

ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ( GIS) เป็นเครื่องมือแสดงข้อมูลที่แสดงข้อมูลตามตำแหน่งบนแผนที่เพื่อการวิเคราะห์และความเข้าใจที่ดียิ่งขึ้น เทคโนโลยี GIS รวมแหล่งข้อมูลต่างๆ รวมถึงภาพถ่ายดาวเทียมและข้อมูลเชิงพื้นที่ และใช้ซอฟต์แวร์พิเศษเพื่อแสดงและวิเคราะห์ข้อมูล GIS ถูกใช้โดยธุรกิจ รัฐบาล และองค์กรต่างๆ เพื่อทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลตามตำแหน่งที่ตั้ง และเพื่อจัดการกับปัญหาสังคม สิ่งแวดล้อม และเศรษฐกิจที่ซับซ้อน เทคโนโลยีประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและตรวจจับความสัมพันธ์และรูปแบบที่ยากต่อการระบุด้วยวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม

โดยสรุป ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลได้ปฏิวัติวิธีการดำเนินธุรกิจและการตัดสินใจ จำนวนข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ และการพัฒนาเครื่องมือและเทคนิคใหม่ ๆ ได้เปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับองค์กรในการได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลของตน ในขณะที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เป็นที่ชัดเจนว่าอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นสดใส และธุรกิจที่เปิดรับเทคโนโลยีนี้จะอยู่ในสถานะที่ดีในการก้าวนำหน้าคู่แข่งและบรรลุเป้าหมาย ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ขับเคลื่อนนวัตกรรม หรือการตัดสินใจจากข้อมูล ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นไม่มีที่สิ้นสุด

คำถามที่พบบ่อย

เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลกำลังรวบรวม จัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและขับเคลื่อนการตัดสินใจ เทคโนโลยีนี้ใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลจำนวนมาก

Data Analytics ประเภทต่างๆ มีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ ได้แก่:

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
• การวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด

เครื่องมือหลักที่ใช้ในเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

เครื่องมือหลักที่ใช้ในเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วย:

• เครื่องมือแสดงข้อมูล
• เครื่องมือวิเคราะห์ทางสถิติ
• เครื่องมือขุดข้อมูล
• เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
• เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง

ทักษะใดบ้างที่จำเป็นสำหรับการประกอบอาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูล

ทักษะที่จำเป็นสำหรับอาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูลมีดังนี้:

• ทักษะทางคณิตศาสตร์และสถิติที่แข็งแกร่ง
• ความสามารถด้านภาษาโปรแกรม เช่น ไพธอน , R และ เอสคิวแอล
• ความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล
• สัมผัสกับเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล
• มีทักษะในการสื่อสารที่ดีเพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์ต่อองค์กรอย่างไร

เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลให้ประโยชน์แก่องค์กรโดย:

• ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของลูกค้า
• การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน
• ลดต้นทุน และเพิ่มรายได้
• การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
• ตรวจจับการฉ้อโกงและรับรองการปฏิบัติตาม

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Data Analytics และ Business Intelligence?

Data Analytics คือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและสนับสนุนการตัดสินใจ Business Intelligence (BI) คือชุดของเทคโนโลยี กระบวนการ และแนวทางปฏิบัติที่แปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจ BI ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลแต่รวมถึงกระบวนการอื่นๆ เช่น การรายงาน คลังข้อมูล และการจัดการประสิทธิภาพ