ໃນຍຸກປັດຈຸບັນທີ່ເຕັກໂນໂລຊີມີການພັດທະນາຢ່າງກ້າວກະໂດດ, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອຂັບເຄື່ອນການເຕີບໂຕຂອງອົງກອນໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້ໃນທຸກໆຂະແໜງການ. ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດເຂົ້າເຖິງໂຄງສ້າງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນ ແລະ ປ່ຽນແປງມັນໃຫ້ກາຍເປັນແນວທາງໃນການພັດທະນາທຸລະກິດ ຫຼື ລະບົບຕ່າງໆ ໄດ້ຢ່າງເປັນຮູບປະທໍາ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງສຸດ.

ບົດບາດຂອງສະຖິຕິ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນຍຸກໃໝ່

ການນໍາໃຊ້ ສະຖິຕິ (statistics) ແລະ ການວິເຄາະ (analytics) ໃນການຈັດການຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນຢ່າງຍິ່ງສໍາລັບທຸກໆອົງກອນໃນປັດຈຸບັນ. ໃນແຕ່ລະວັນ, ມີຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການເຮັດທຸລະກໍາທາງການເງິນ, ການນໍາໃຊ້ສື່ສັງຄົມອອນລາຍ, ແລະ ລະບົບເຊັນເຊີຕ່າງໆໃນໂຮງງານອຸດສາຫະກໍາ. ຂະບວນການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດຄົ້ນພົບ ຂໍ້ມູນເຊີງລຶກ (insights) ທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງ ເຊິ່ງບໍ່ສາມາດເຫັນໄດ້ດ້ວຍຕາເປົ່າ ຫຼື ວິທີການແບບດັ້ງເດີມ. ຂໍ້ມູນເຊີງລຶກເຫຼົ່ານີ້ຈະຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນການວາງແຜນຍຸດທະສາດໄລຍະຍາວ, ການປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕ່າງໆ ທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ. ການມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ຜ່ານການວິເຄາະຢ່າງລະອຽດຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ບໍລິຫານສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ວ່ອງໄວ ແລະ ຫມັ້ນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງອາໄສພຽງແຕ່ປະສົບການສ່ວນຕົວ ຫຼື ການຄາດເດົາທີ່ບໍ່ມີຫຼັກການວິທະຍາສາດຮອງຮັບ.

ການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບນັກພັດທະນາ

ເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ມີຄວາມຊັບຊ້ອນສູງ, ການຂຽນໂປຣແກຣມ (programming) ຈຶ່ງເປັນທັກສະທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດທີ່ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະ ນັກພັດທະນາທຸກຄົນຕ້ອງມີຄວາມຊໍານິຊໍານານ. ພາສາ ໄພທອນ (python) ແມ່ນຫນຶ່ງໃນພາສາຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມສູງສຸດໃນທົ່ວໂລກ ເນື່ອງຈາກມີຄວາມງ່າຍດາຍໃນການຮຽນຮູ້, ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ ແລະ ມີຫ້ອງສະໝຸດສໍາເລັດຮູບທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ ແລະ ການສ້າງແບບຈໍາລອງ (modeling) ທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ນອກຈາກນີ້, ການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບກັບ ຖານຂໍ້ມູນ (database) ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍຕົວໄດ້ດີ ເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການຈັດເກັບ, ການດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ການຈັດການຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ປອດໄພ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງສຸດ ເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໃນອົງກອນເປັນໄປຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະ ບໍ່ມີການຕິດຂັດ.

ອານກໍຣິດທຶມ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄວາມສະຫຼາດ

ໃນຂະບວນການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ, ການເລືອກໃຊ້ ອານກໍຣິດທຶມ (algorithms) ທີ່ເໝາະສົມແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະກໍານົດຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມໄວຂອງຜົນລັບທີ່ໄດ້ຮັບ. ເຕັກໂນໂລຊີ ການຮຽນຮູ້ (learning) ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼື Machine Learning ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຮູບແບບຂອງຂໍ້ມູນໃນອະດີດ ແລະ ປັບປຸງຕົວເອງໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການຂຽນຄໍາສັ່ງໃຫມ່ທຸກຄັ້ງຈາກມະນຸດ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ການຄໍານວນ (computing) ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນສູງ ແລະ ມີຕົວແປຫຼາກຫຼາຍສາມາດດໍາເນີນການໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນໃນການສ້າງ ປັນຍາປະດິດ (intelligence) ທີ່ສາມາດຊ່ວຍມະນຸດໃນການເຮັດວຽກທີ່ຍາກ, ຊໍ້າຊ້ອນ ແລະ ຕ້ອງການຄວາມຖືກຕ້ອງສູງສຸດໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ການພະຍາກອນ ແລະ ການສະແດງພາບຂໍ້ມູນເພື່ອການຕັດສິນໃຈ

ການພະຍາກອນ (forecasting) ແມ່ນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນອະດີດ ແລະ ປັດຈຸບັນມາຄໍານວນເພື່ອຄາດການສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ ໂດຍການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການຄາດການ (predictive) ທີ່ທັນສະໄໝ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ. ສິ່ງນີ້ມີປະໂຫຍດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການວາງແຜນທຸລະກິດ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງລະບົບຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຄາດການຍອດຂາຍປະຈໍາປີ, ການຄາດການຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດ, ຫຼື ການຄາດການພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກໃນແຕ່ລະໄລຍະ. ນອກຈາກນີ້, ການສະແດງພາບຂໍ້ມູນ (visualization) ກໍມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍໃນການປ່ຽນແປງຕົວເລກ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນໃຫ້ກາຍເປັນຮູບພາບ, ແຜນພູມ ຫຼື ກຣາຟທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ເຮັດໃຫ້ທຸກຄົນໃນອົງກອນ, ໂດຍສະເພາະຜູ້ບໍລິຫານທີ່ບໍ່ມີພື້ນຖານດ້ານເຕັກນິກ, ສາມາດເຂົ້າໃຈສະຖານະການ ແລະ ຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.

ການປຽບທຽບເຄື່ອງມື ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີໃນການຈັດການຂໍ້ມູນ

ການເລືອກໃຊ້ ເຕັກໂນໂລຊີ (technology) ທີ່ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງອົງກອນແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຊ່ວຍປະຢັດເວລາ ແລະ ງົບປະມານໃນການພັດທະນາລະບົບຢ່າງຍືນຍົງ.

---

---

ລາຄາ, ອັດຕາ, ຫຼື ການປະເມີນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ລະບຸໃນບົດຄວາມນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຫຼ້າສຸດທີ່ມີຢູ່ ແຕ່ອາດຈະມີການປ່ຽນແປງຕາມເວລາ. ແນະນໍາໃຫ້ເຮັດການຄົ້ນຄວ້າດ້ວຍຕົນເອງກ່ອນການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການເງິນ.

ບົດສະຫຼຸບຂອງການພັດທະນາລະບົບຂໍ້ມູນ

ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການທີ່ບໍ່ມີວັນສິ້ນສຸດ ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງ ແລະ ເພີ່ມຂຶ້ນຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ. ການໝູນໃຊ້ເຄື່ອງມື, ວິທີການ, ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ທັນສະໄໝຮ່ວມກັນຢ່າງເປັນລະບົບ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ອົງກອນສາມາດປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນດິບໃຫ້ກາຍເປັນຊັບສິນທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງສຸດ ເພື່ອຂັບເຄື່ອນການເຕີບໂຕ ແລະ ການພັດທະນາຢ່າງຍືນຍົງໃນອະນາຄົດ.