ระบบความเป็นมากของข้อมูล (Big Data) คืออะไร??

      "ระบบความเป็นมากของข้อมูล" (Big Data) คือคำนามที่ใช้ในการอธิบายชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนถึงขนาดที่ทั่วไปของเครื่องมือซอฟต์แวร์ปกติไม่สามารถจัดการได้โดยมนุษย์หรือเครื่องมือการประมวลผลข้อมูลแบบทั่วไปในเวลาที่เหมาะสม ระบบความเป็นมากของข้อมูลนั้นมีลักษณะที่ปกติมาจาก 3V หลักคือ Volume (ปริมาณ), Velocity (ความเร็ว), และ Variety (หลากหลาย) และบางครั้งถูกขยายเพิ่มเติมเป็น 4V หรือ 5V โดยมีความหมายเพิ่มเติมเกี่ยวกับความครอบคลุมและความแม่นยำของข้อมูลด้วย 

            รายละเอียดของแต่ละองค์ประกอบ

1.Volume (ปริมาณ) หมายถึงปริมาณข้อมูลที่มากมาย ที่เกิดขึ้นจากแหล่งต่าง ๆ ตัวอย่างเช่นเครื่องมือเซ็นเซอร์ที่รวมข้อมูลจากอุปกรณ์ต่าง ๆ และการกระทำทางออนไลน์ของผู้ใช้ เป็นต้น

2.Velocity (ความเร็ว) หมายถึงความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและเปลี่ยนแปลง ข้อมูลในระบบความเป็นมากของข้อมูลมักมีการสร้างและแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว และการปรับปรุงข้อมูลหรือวิเคราะห์ข้อมูลในเวลาเป็นเร็วเพื่อเอาชนะความท้าทายในการตอบสนองต่อข้อมูลเหล่านี้

3.Variety (หลากหลาย) หมายถึงความหลากหลายของรูปแบบและประเภทข้อมูล ข้อมูลในระบบความเป็นมากของข้อมูลสามารถเป็นได้ทั้งข้อมูลที่โครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง รวมถึงข้อมูลต่าง ๆ เช่นข้อความ ภาพถ่าย วิดีโอ เสียง และอื่น ๆ

4.Variability (ความแปรปรวน) หมายถึงการเปลี่ยนแปลงความคงที่ของข้อมูลที่มีลักษณะการเปลี่ยนแปลงต่อเนื่อง ข้อมูลในระบบความเป็นมากของข้อมูลอาจมีความแปรปรวนในเนื้อหา โครงสร้าง หรือคุณภาพ ที่ต้องการการจัดการและการปรับปรุงเพื่อให้ข้อมูลเป็นประโยชน์

5.Veracity (ความแม่นยำ) หมายถึงความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูล ข้อมูลในระบบความเป็นมากของข้อมูลอาจมีความไม่แน่นอน ข้อผิดพลาด หรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้องที่อาจส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ

      ระบบความเป็นมากของข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและการตัดสินใจทางธุรกิจ เช่น การวิเคราะห์แนวโน้มการซื้อขาย การพยากรณ์สภาวะอากาศ การตรวจจับภาวะความเสี่ยงในการทุจริต เป็นต้น การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลในระบบความเป็นมากของข้อมูลมีความซับซ้อนและต้องใช้เครื่องมือและเทคนิคพิเศษเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความหมายและสาระสำคัญออกมา

ช่วยในการวางแผนและการจัดการโลจิสติกส์อย่างไร

      การใช้งานระบบความเป็นมากของข้อมูล (Big Data) ในการวางแผนและการจัดการโลจิสติกส์เป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างมากในปัจจุบัน เนื่องจากการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มากมายและหลากหลายจากแหล่งต่าง ๆ ได้ทำให้เราสามารถวิเคราะห์และนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ประโยชน์ในการปรับปรุงกระบวนการโลจิสติกส์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ ดังนี้คือวิธีการใช้งานระบบความเป็นมากของข้อมูลในการวางแผนและการจัดการโลจิสติกส์

1.การวิเคราะห์และพยากรณ์ทางธุรกิจ การใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์และพยากรณ์ทางธุรกิจสามารถช่วยให้ผู้ประกอบการและผู้จัดการโลจิสติกส์สามารถทำการวางแผนการผลิตและจัดจำหน่ายให้เหมาะสมต่อสภาพตลาดและความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเช่นข้อมูลการขายก่อนหน้า แนวโน้มของตลาด ข้อมูลสภาพอากาศ และข้อมูลอื่น ๆ เพื่อตัดสินใจในการวางแผนการผลิตและจัดส่งสินค้าอย่างเหมาะสม

2.การจัดการสต็อกสินค้า ข้อมูลในมิติขนาดใหญ่สามารถช่วยในการจัดการสต็อกสินค้าให้มีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์การใช้สินค้าในอดีต และแนวโน้มในการใช้ในอนาคต เพื่อทำนายความต้องการของสินค้า จากนั้นสามารถวางแผนการสั่งซื้อและจัดส่งสินค้าให้เหมาะสม เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการเก็บรักษาสินค้าในสต็อก

3.การปรับปรุงกระบวนการโลจิสติกส์ การวิเคราะห์ข้อมูลในมิติขนาดใหญ่สามารถช่วยในการค้นหาปัญหาหรือข้อผิดพลาดในกระบวนการโลจิสติกส์ เช่น การที่เกิดความล่าช้าในการจัดส่งสินค้าบ่อยครั้ง การใช้เส้นทางไม่เหมาะสม หรือการจัดส่งซ้ำซ้อน เมื่อรู้จักปัญหาเหล่านี้ เราสามารถปรับปรุงกระบวนการให้เหมาะสมขึ้นโดยอิงจากข้อมูลที่สะสมมา

4.การทำคาดการณ์และการจัดการความเสี่ยง การใช้ข้อมูลในการทำนายสถานการณ์และความเสี่ยงสามารถช่วยในการวางแผนเต็มรูปในกรณีที่เกิดเหตุการณ์ฉุกเฉินหรือเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น การประเมินผลกระทบจากสภาวะภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลง หรือการปรับตัวในกรณีที่มีปัญหาในการจัดส่งสินค้า

5.การพัฒนาบริการลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในมิติขนาดใหญ่สามารถช่วยในการเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้มากขึ้น ทำให้สามารถพัฒนาบริการให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

      การใช้งานระบบความเป็นมากของข้อมูลในการวางแผนและการจัดการโลจิสติกส์เป็นเครื่องมือที่สำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่ายในกระบวนการธุรกิจและโลจิสติกส์ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญมากยิ่งขึ้น