ในยุคสมัยที่ข้อมูล และ การสื่อการไปได้ไวแล้วรวดเร็ว ข้อมูล หรือ จะมีอีกชื่อที่ใช้กันคือ Big Data เป็นข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวมเข้าด้วยกัน เราต้องมาทำการแยกประเภทของข้อมูลกันคร่าวๆก่อนกันว่าข้อมูล หรือ Big Data ที่นักวิเคราะห์ข้อมูลพูดีกัน แบ่งออกได้กี่ประเภทแล้วอะไรบ้าง

1. Volume คือ ข้อมูลที่มีจำนวนมากๆแต่ไม่ได้มีอะไรมายื่นยันว่า “มากนี้เท่าไหร่” แต่จะใช้การเรียกเป็นจำนวนของความจุไปเลย เช่น 100Gb, 200Gb ไปเลยมากกว่าเพราะกันความเข้าใจผิด หรือ สื่อสารกันไม่เข้าใจ

2. Variety คือ ความหลากหลายทางข้อมูล เป็นข้อมูลที่มีหลายๆสกุลไฟล์ ที่เกิดจากการเก็บรวมๆกันไว้ หรือ จะเป็นไฟล์ที่มีหลายข้อมูลในไฟล์เดียวกัน เช่น ไฟล์ที่เก็บข้อมูลของนักฟุตบอล ที่มีทั้งไฟล์วีดีโอ รูป เสียง ข้อความ และ อื่น

3. Velocity คือ ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นมาแบบรวดเร็วไม่จำเป็นต้องนับขนาดของความจุ แค่ข้อมูลชนิดนี้จะเพิ่มขึ้นเร็วเท่านั้นเอง “ไม่มีอะไรมาวัดถึงความเร็ว” เพราะว่าขแงแต่ละคนต่างกัน

จากที่รู้กันแล้วข้อมูลที่จะพูดกันนี้เป็นข้อมูลแบบไหน เราก็มารู้ถึงเรื่องความสำคัญกันว่า “ความสำคัญ” ในข้อมูลนี้ มันคืออะไรกัน

จริงๆแล้วการที่จะตัดสินใจว่า “อะไรคือสำคัญ” ของมนุษย์นั้นแตกต่างกัน แล้วจะรู้ได้ไงว่าข้อมูลอันไหนสำคัญไม่สำคัญ “สำคัญของใคร” และ “เอาไปทำอะไร” สองประโยค นี้เป็นสิ่งที่ต้องหาคำตอบ

1. ความสำคัญของข้อมูลในระดับองค์กรทั้งขนาดใหญ่ และ ขนาดเล็ก คือ ข้อมูลที่สำคัญต่อองค์กรที่ใหญ่ – เล็ก เลยเป็นข้อมูลที่จะนำไปให้องค์ได้พัฒนา และ ประสบความสำเร็จก็จะมี ข้อมูลความต้องการของเป้าหมาย ข้อมูลทางเศษฐกิจ ข้อมูลของคู่แข่งทางการตลาด และสุดท้าย ก็จะเป็นข้อมูลขององค์การตัวเอง จริงๆแล้วข้อมูลองค์กรตัวเองค้อนข้างที่จะสำคัญที่สุดเลย เพราะ การที่จะนำข้อมูลอันอื่นไปวิเคราะห์จำเป็นต้องมาวิเคราะห์ปัญหาของ องค์กรก่อนเลย ว่ามีข้อเด่ง หรือ ด้อยในเรื่องอะไรแล้วแก้ไข ด้วย Data Scientist

2. ความสำคัญของข้อมูลที่เกี่ยวกับตัวเอง คือ ข้อมูลที่เป็นส่วนตัวไม่ว่าจะ เลขประจำตัวประชาชน เลขบัญชีธนาคาร ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ รูปถ่าย และอื่นๆที่ระบุถึงตัวตนของตัวเองได้ “ทำไมถึงสำคัญ” ในยุคสมัยที่โลกมาถึงเกือบจะทุกอย่างจะถูก Upload ลงไปยังโลก Online ทำให้บ้างที่ทำให้เกิดการโดน hack ข้อมูลจาก hacker ก็ได้ ความปลอดภัยก็เป็นความสำคัญต่อข้อมูล

แล้วเราจะมีการจัดการข้อมูลนี้อย่างไร ในที่นี้จะแบ่งการจัดการข้อมูล และ การเก็บรักษาข้อมูลเป็น

การเก็บ และ การรักษาข้อมูล ในการเก็บข้อมูลจะแบ่งออกได้อีก 2 รูปแบบ

1. เก็บด้วยแบบ Offline เป็นการเก็บข้อมูลด้วยอุปกรณ์ เช่น Hard disk, Solid State Drive ในการเก็บข้อมูลแบบนี้จะค่อนข้างที่จะปลอดภัย แต่ข้อเสียจะเป็นอายุการใช้งาน และต้องมีพื้นที่ไว้เก็บอุปกรณ์ที่ไว้เก็บข้อมูลอีกทีมีการลงทุนที่สูง

2. การเก็บแบบ Online เป็นการเก็บข้อมูลด้วย Cloud Service คือ การใช้บริการรับเก็บข้อมูลขึ้นไปยัง Server บริการนี้จะปลอดภัยไหม ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการเลยว่า มีระบบป้องกันที่ปลอดภัยมากแค่ไหน แต่ข้อดี คือ ไม่ต้องลงทุนอะไรเยอะเพียงแค่จ่ายก็จะได้พื้นที่ความจุตามกำหนดของผู้ให้บริการ

แล้วเราจะหา “เงิน” จากข้อมูลได้อย่างไงกัน โดยจะพูดถึงเรื่องของอาชีพที่ทำเงิน จากข้อมูล

1. Data Architect เป็นอาชีพที่จะมีหน้าที่ในการวางแผน และวางระบบก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลตั้งแต่ต้นจนจบการทำงานจะไม่ค่อยได้เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมมากนัก

2. Data Engineer เป็นอาชีพที่มีหน้าที่การนำข้อมูลดิบขึ้นมาจากแหล่งที่เก็บข้อมูล แลนำข้อมูลมา Clean Data เพื่อเปลี่ยนมาเป็นข้อมูลที่จะสามารถนำไปใช้ต่อได้ง่าย เป็นอาชีพที่ต้องใช้การเขียนโปรแกรมที่เยอะ

3. Data Scientist เป็นอาชีพที่มีหน้าที่นำข้อมูลที่ Data Engineer จัดการกับข้อมูลแล้ว มาทำ Modeling ในการวิเคราะห์ข้อมูล

4. Data Analytics เป็นอาชีพที่มีหน้าในการเอา Modeling ที่ Data Scientist ทำมาวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงธุรกิจ

“ข้อมูลที่อยู่เยอะๆเฉยๆไม่ได้เป็นข้อมูลที่มีค่าอะไรมันจะมี ค่าก็ต่อเมื่อมีคนหยิบมาใช้ให้ถูกที่และถูกเวลา”

โดย นายพัสดี แก้วอินทร์

Source
https://medium.com/@thanyavuth/big-data-%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0-data-science-%E0%B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B8%B0%E0%B9%84%E0%B8%A3-%E0%B8%97%E0%B8%B5%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B8%A1%E0%B8%B5%E0%B9%83%E0%B8%84%E0%B8%A3%E0%B8%9A%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%87-%E0%B8%A1%E0%B8%B5%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%AD%E0%B8%A2%E0%B8%B9%E0%B9%88%E0%B8%88%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B9%88%E0%B8%A1%E0%B8%AD%E0%B8%A2%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B9%84%E0%B8%A3-2cb7fec385a3
https://th.hrnote.asia/orgdevelopment/190610-organization-development-od/