กำกับและดูแลข้อมูล ทุกคนคุ้นเคยกับคำว่าสมาร์ทโฟน อุปกรณ์เหล่านี้กลายเป็นสิ่งที่แพร่หลายและหลาย ๆ คนต้องพึ่งพาพวกมันเพื่อนำทางผ่านโลก ที่ซับซ้อนของเรา พวกเขาสามารถช่วยเหลือผู้ใช้ได้หลายวิธีแบบที่คิดไม่ถึงเมื่อ 20 ปีก่อน คุณอาจอยากลองดูของคุณในตอนนี้ นอกจากนี้ยังมีการนำเทคโนโลยีอัจฉริยะ มารวมไว้ในอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภคอื่น ๆ เพื่อสร้างกระบวนทัศน์ของบ้านอัจฉริยะ ในการปรับปรุงคุณภาพชีวิต ของบุคคลหรือครอบครัว ขั้นตอนต่อไปที่เป็นตรรกะคือการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ เพื่อมอบสิทธิประโยชน์แบบเดียวกันให้กับประชาชนทั่วไป ไม่มีคำจำกัดความที่เรียบง่าย และ ครอบคลุมทั้งหมดของเมืองอัจฉริยะ ในแง่กว้างเมืองอัจฉริยะ ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) เพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของพลเมือง สิ่งนี้ทำได้โดยการปรับปรุงบริการต่างๆ เช่นการขนส่งการใช้พลังงาน และ ระบบสาธารณูปโภคอื่น ๆ เพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการจัดส่ง และ ลดต้นทุนส่วนเกิน ข้อมูลเกี่ยวกับการเจรจาต่อรองชีวิตในเมืองในแง่มุมต่างๆเช่น การค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดในการทำงานในตอนเช้าจะมีให้สำหรับประชากร ผ่านการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ การพัฒนาเมืองอัจฉริยะที่ทำงานได้จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลข้อมูล เช่นเดียวกับด้านอื่น ๆ ของสังคมสมัยใหม่การสร้างเมืองอัจฉริยะขึ้นอยู่ กับการใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาด หากเทศบาลไม่ใช้ ข้อมูลอย่างชาญฉลาด และ มีความรับผิดชอบอาจนำไปสู่ความล้มเหลวของโครงการริเริ่มที่วางแผนไว้ และ ขาดความไว้วางใจจากสาธารณชน เป้าหมายคือการใช้ข้อมูล เพื่อการพัฒนาด้านการเงิน และ […]

ความหลากหลายของข้อมูล ซ่อนตัวอยู่ในพอร์ทัลทั่วอินเทอร์เน็ตในรูปแบบที่แตกต่างกันโดยมีส่วนหัวที่ไม่ดีการเข้ารหัสแปลก ๆ และอื่น ๆ – โลกของข้อมูลอาจเป็นอันตรายได้และแม้ว่า “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” จะถูกขนานนามว่าเป็นงานที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษ แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทุกคนก็รู้ดีว่า ไม่ใช่แค่ความหรูหราและน่ามองทั้งหมด มีหลายขั้นตอนระหว่างการรับมือกับข้อมูล และ เมื่อพร้อมสำหรับการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ วันนี้เรามาดูความแตกต่างระหว่างการล้างข้อมูลและการเพิ่มคุณค่าข้อมูล ลองนึกถึงการล้างข้อมูลเหมือนกับการทำงานของผู้ปรุงอาหาร: แยกของดีออกจากของไม่ดีล้างสิ่งสกปรกออกวัดตัดให้ได้ขนาดแล้ว ใส่ชิ้นส่วนในภาชนะที่มีป้ายกำกับ ในทางกลับกันการเพิ่มคุณค่าข้อมูลคือสัมผัสของเชฟ: การผสมผสานส่วนผสมที่แตกต่างกันเพื่อสร้างอาหาร ที่มากกว่าผลรวมของส่วนประกอบแต่ละอย่าง Data Cleansing คืออะไร? โดยกว้างแล้วการล้างข้อมูลประกอบด้วยการตรวจสอบ และ จัดรูปแบบข้อมูลเพื่อให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ปัญหาในข้อมูลจำเป็นต้องได้รับการแก้ไข เพื่อให้ข้อมูลมีประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นเรื่องง่าย หรือ ซับซ้อนรวดเร็วและไม่เจ็บปวดหรือใช้เวลานานและน่าเบื่อ ปัญหาข้อมูลทั่วไป ได้แก่ : ชนิดข้อมูลไม่ถูกต้อง (เช่นเซลล์ข้อความในฟิลด์ สกุลเงินหรือจำนวนเต็มในคอลัมน์ชื่อ) ข้อมูลที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดหรือรูปแบบ (เช่นวันที่และเวลารูปแบบรหัสไปรษณีย์อีเมลหมายเลขโทรศัพท์) ความหลากหลายของข้อมูล ความไม่สอดคล้องกันภายในข้อมูล (เช่นที่อยู่ที่ขัดแย้งกันสำหรับธุรกิจเดียวกันแถวที่ซ้ำกัน) และอื่น ๆ อีกมากมาย Data Enrichment คืออะไร? หลังจากล้างข้อมูลแล้วก็สามารถต่อเติมได้ การเพิ่มคุณค่าข้อมูลเป็นกระบวนการปรับปรุงข้อมูลโดยผนวกข้อมูลเพิ่มเติม […]

ผลกระทบของ Big Data ไม่ได้เป็นเพียงแค่ความคิดหรือคำศัพท์อีกต่อไป ตลอดเวลาที่ผู้คนใช้จ่ายออนไลน์และความจริงที่ว่าชีวิตและข้อมูลส่วนใหญ่อยู่บนอินเทอร์เน็ตข้อมูลขนาดใหญ่สามารถเปลี่ยนแปลงชีวิตและส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมต่างๆเช่นการดูแลสุขภาพการจราจรและอื่น ๆ แต่ไม่มีอุตสาหกรรมอื่นใดได้รับผลกระทบจากข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบที่มีความหมายเช่นเดียวกับอุตสาหกรรมการตลาด นักการตลาดใช้ AI และ Machine Learning มากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อผ่านข้อมูลจำนวนมหาศาลและรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่สามารถดำเนินการได้ แง่มุมเชิงคาดการณ์ช่วยให้พวกเขาสามารถสรุปได้ว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะทำอะไรในอนาคตเช่นกันและพวกเขาสามารถปรับความพยายามให้เข้ากับมันได้ Big Data เปิดโอกาสให้นักการตลาดเข้าใจสิ่งที่ลูกค้ากำลังทำบนเว็บไซต์ของตนได้ดีขึ้น วิธีอื่น ๆ ในอุตสาหกรรมการตลาดได้รับผลกระทบจากข้อมูลขนาดใหญ่: Big Dataช่วยให้สามารถโฆษณาได้ตามเป้าหมาย ผู้เผยแพร่โฆษณากำลังได้รับข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับผู้เยี่ยมชมและทำให้พวกเขาสามารถให้บริการโฆษณาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น Google และ Facebook กำลังใช้ตัวเลือกการกำหนดเป้าหมายที่น่าทึ่งของพวกเขาอยู่แล้ว แต่ผู้ให้บริการบุคคลที่สามจะมีตัวเลือกเหมือนกันในไม่ช้า คุณสามารถกำหนดเป้าหมายผู้คนตามการค้นหาล่าสุดบทความที่พวกเขาอ่านผู้ชมที่เหมือนกันและอื่น ๆ ไม่มีขีด จำกัด สำหรับผลกระทบของข้อมูลขนาดใหญ่ในโลกการตลาด ตัวอย่างเช่นช่องจะวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ทั่วโลกหรือไม่และรวมพฤติกรรมนี้กับข้อมูลสภาพอากาศเพื่อขายโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย เพื่อเป็นตัวอย่างหากฝนตกในพื้นที่หนึ่งพวกเขาสามารถเสนอเสื้อกันฝนรองเท้าบูทและอื่น ๆ ได้ หากบุคคลนั้นอาศัยอยู่ในสภาพอากาศชื้นพวกเขาสามารถเสนอผลิตภัณฑ์ป้องกันผมชี้ฟูได้ ผลกระทบของ Big Data Big Data ทำให้ง่ายต่อการสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น เช่นเดียวกับที่ผู้ลงโฆษณาสามารถนำเสนอโฆษณาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นนักการตลาดบล็อกเกอร์และเจ้าของเว็บไซต์ก็จะสามารถแบ่งปันเนื้อหาที่เหมาะกับลูกค้าของตนได้มากขึ้น เนื้อหาอาจดูแตกต่างกันขึ้นอยู่กับผู้ที่เห็นเช่นกัน การตอบสนองความต้องการของลูกค้าควรเป็นสิ่งสำคัญสูงสุดเสมอและ บริษัท […]

การวิเคราะห์ข้อมูล หนึ่งศตวรรษที่ผ่านมาโลกได้ค้นพบทรัพยากรใหม่ซึ่งก่อให้เกิดอุตสาหกรรมที่ร่ำรวยและเติบโตอย่างรวดเร็ว ทรัพยากรใหม่นี้คือน้ำมัน อย่างไรก็ตามในยุคดิจิทัลในปัจจุบันมีการค้นพบแหล่งข้อมูลใหม่และฉากต่างๆจากศตวรรษที่แล้วก็ถูกฉายซ้ำ และทรัพยากรที่เป็นปัญหาคือข้อมูล ไม่ว่าคุณจะทำงานในอุตสาหกรรมใดโอกาสที่คุณจะเจอเรื่องราวเกี่ยวกับการที่ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังเปลี่ยนแปลงโฉมหน้าโลกของเรา มันถูกใช้ในการศึกษาเพื่อพัฒนาวิธีการรักษาแบบใหม่ในโลกทางการแพทย์มันถูกใช้เพื่อสร้างโฆษณาที่ตรงเป้าหมายในการตลาดและถูกใช้เพื่อตัดสินใจได้เร็วขึ้นและมีข้อมูลในรัฐบาล เพื่อใช้ประโยชน์จากการไหลเข้าของข้อมูลและการนำ IoT ไปใช้อย่างแพร่หลายสถาบันเอกชนและภาครัฐจึงต้องการจ้างวิศวกรซอฟต์แวร์เฉพาะทางเพื่อช่วยพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลในครอบครองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้เราจะมาดูว่า Internet of Things (IoT) คืออะไรการเชื่อมต่อระหว่าง IoT กับการวิเคราะห์ข้อมูลและการรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกันจะช่วยส่งผลดีต่อธุรกิจของคุณ ดังนั้นความสัมพันธ์ระหว่าง IoT และ Big Data คืออะไร? โดยพื้นฐานแล้ว IoT และข้อมูลเปรียบเสมือนฝาแฝดสยามที่เชื่อมโยงกันภายใน เมื่อองค์กรได้รับข้อมูลที่มีค่าเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์พวกเขาจะใช้ข้อมูลที่สร้างโดยอุปกรณ์ IoT และนั่นคือจุดที่การวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาในภาพ การวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากพร้อมคุณสมบัติของข้อมูลที่แตกต่างกันแบบเรียลไทม์เพื่อหาข้อสรุปที่มีความหมายในรูปแบบของสถิติแนวโน้มและรูปแบบ ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงองค์กรต่างๆจึงสามารถมีส่วนร่วมในเชิงรุกกับข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพและมีข้อมูล รูปที่ 1: iTransition คลิกที่ภาพเพื่อดูภาพขนาดใหญ่ วัตถุและอุปกรณ์อัจฉริยะที่มีจำนวนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้ IoT และคำสั่งผสมข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นเทคโนโลยีที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดทั่วโลก ในความเป็นจริงรายงานล่าสุดที่เผยแพร่โดย Statista ประมาณการว่าปัจจุบันจำนวนของอุปกรณ์ IOT เป็น30730000000 และหากสิ่งนี้ฟังดูยากที่จะเข้าใจการเติบโตในอนาคตของแนวดิ่งของ IoT ที่แตกต่างกันคาดว่าจะสร้างรายได้ประมาณ135 […]

ความลับของข้อมูล ฉันไม่ชอบพูดถึงทฤษฎีข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นพื้นฐานอย่างยิ่งในการทำความเข้าใจข้อมูลอย่างลึกซึ้ง แต่ผู้ปฏิบัติงานส่วนใหญ่จะเข้ากันได้ดีหากไม่มีข้อมูลนั้น ผู้ใช้ระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ซึ่งจำเป็นต้องเข้าใจทฤษฎีเชิงสัมพันธ์มากกว่าดังนั้นการสอนทฤษฎีเชิงสัมพันธ์ให้กับผู้ปฏิบัติงานทั่วไปจึงเหมือนกับการทรมานผู้คนด้วยทฤษฎีที่ไม่เกี่ยวข้องก่อนที่คุณจะปล่อยให้พวกเขาดำเนินธุรกิจต่อไป ยิ่งไปกว่านั้นผู้ที่เข้าใจทฤษฎีเชิงสัมพันธ์บางคนก็ใช้ความรู้ของตนเพื่อเอาชนะคนอื่นด้วยเรื่องนี้ ฉันไม่ต้องการที่จะเชื่อมโยงกับแนวทางที่สูงส่งกับทฤษฎีที่สำคัญนี้ แต่ฉันถูกหลอก Google ทำให้ฉันทำ ความสนใจของฉันถูกดึงไปวิดีโอนำออกโดยคนบางคนที่ Google, การสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับ BigQuery วิดีโอส่วนใหญ่ใช้ได้ดี แต่ก็มีการแสดงข้อมูลที่ผิดพลาดเกี่ยวกับทฤษฎีเชิงสัมพันธ์ที่ทำให้ฉันแทบคลั่ง พวกเขาทำซ้ำความเข้าใจผิดที่ยอมรับกันโดยทั่วไปเกี่ยวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ – ความเข้าใจผิดที่น่าเสียดายที่ได้ผลักดัน“ ความก้าวหน้า” บางอย่างที่เราเคยเห็นในช่วงปลายของเทคโนโลยีฐานข้อมูล แน่นอนว่ามีความก้าวหน้าที่แท้จริงอยู่บ้าง แต่เทคโนโลยีใหม่บางอย่างนั้นแตกต่างไปจากเดิมโดยที่ไม่ดีขึ้น หากคุณเป็นผู้ปฏิบัติงานออกแบบใช้งานและใช้ฐานข้อมูลไม่ว่าจะเป็น SQL หรือ NoSQL สิ่งนี้จะไม่สำคัญสำหรับคุณมากนักแม้ว่าจะไม่ต้องเสียเวลาเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล อย่างไรก็ตามหากคุณเป็นโปรแกรมเมอร์ที่อาจเป็นคนที่สร้างดาวเด่น NoSQL ตัวต่อไปที่จะมาแทนที่เทคโนโลยีอายุหลายสิบปีคุณจำเป็นต้องรู้สิ่งนี้เพราะความรู้นี้จะช่วยให้คุณมองไม่เห็นผู้จำหน่าย DBMS ทุกรายไม่ว่าจะเป็น SQL หรือ NoSQL ผมจะแก้ไขบันทึกตรงนี้ ทฤษฎีข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไม่ได้บอกวิธีการจัดเก็บข้อมูล (ในตาราง) แต่จะบอกให้เราทราบถึงวิธีทำความเข้าใจข้อมูล บนพื้นผิวดูเหมือนว่าทฤษฎีเชิงสัมพันธ์ได้นำเสนอแนวคิดในการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบตารางและมีความจริงบางอย่าง อย่างไรก็ตามเมื่อคุณถือว่าทฤษฎีเชิงสัมพันธ์เป็นตรรกะล้วน ๆ โดยแยกออกจากสมมติฐานใด ๆ เกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลทางกายภาพคุณจะรู้ว่ามันเป็นทฤษฎีข้อมูลที่ครอบคลุมเพียงหนึ่งเดียวที่ใช้ได้กับข้อมูลที่จัดเก็บในรูปแบบใด ๆ ไม่ว่าจะเป็นตาราง […]

ข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าทุกองค์กรต้องการข้อมูลที่มีค่าเพื่อทำความเข้าใจความต้องการและความชอบของลูกค้าและกลุ่มเป้าหมาย หากคุณกำลังดำเนินธุรกิจคุณอาจทราบถึงความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลจะต้องได้รับการนำเสนอและวิเคราะห์อย่างเหมาะสม ด้วยวิธีนี้คุณสามารถกำหนดความต้องการของผู้ชมของคุณและรับสิทธิประโยชน์เพิ่มเติมได้อย่างง่ายดาย ด้วยวิธีนี้องค์กรธุรกิจใด ๆ ก็สามารถบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างง่ายดายในเวลาอันสั้น มีสิ่งอื่น ๆ อีกมากมายที่คุณต้องเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และขั้นตอนการจัดเก็บข้อมูล ก่อนที่จะเริ่มต้นคุณต้องเข้าใจความหมายของข้อมูลขนาดใหญ่และแง่มุมต่างๆที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงการรวมกันของกระบวนการและเครื่องมือต่างๆที่ส่วนใหญ่ใช้ในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มีจุดประสงค์หลายประการในการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และคุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับข้อมูลเหล่านี้ ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลขนาดใหญ่องค์กรธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์และค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าที่มีค่าที่สุดได้อย่างรวดเร็ว ธุรกิจส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลนี้เพื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และความสำคัญคุณควรอ่านโพสต์ด้านล่างนี้อย่างละเอียด ในย่อหน้าถัดไปคุณสามารถอ่านการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในภาคต่างๆ นอกจากนี้คุณยังสามารถระบุสาเหตุของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่โดยองค์กรขนาดต่างๆ มาพูดคุยเกี่ยวกับ Big Data เพิ่มเติม คุณต้องเข้าใจความจริงที่ว่าข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยองค์กรธุรกิจในรูปแบบต่างๆ ธุรกิจส่วนใหญ่กำลังสร้างกลยุทธ์ด้วยความช่วยเหลือในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยวิธีนี้พวกเขาสามารถแข่งขันกับผู้อื่นในตลาดได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังสามารถออกผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า องค์กรธุรกิจส่วนใหญ่ได้รับความช่วยเหลือจากข้อมูลขนาดใหญ่ในการวิเคราะห์ เส้นทางและคาดการณ์ผลลัพธ์ ด้วยการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่องค์กรธุรกิจจะได้รับประโยชน์มากมายและเพิ่มโอกาสที่จะประสบความสำเร็จในตลาดการแข่งขัน ประโยชน์ของ Big Data สำหรับองค์กรธุรกิจ มีองค์กรธุรกิจขนาดเล็กและขนาดใหญ่จำนวนมากที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้มาซึ่งประโยชน์ที่น่าอัศจรรย์มากมาย หากต้องการทราบทั้งหมดเกี่ยวกับประโยชน์เหล่านี้คุณควรอ่านย่อหน้าที่กล่าวถึงด้านล่าง การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ หากคุณกำลังดำเนินธุรกิจคุณอาจทราบเกี่ยวกับความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่คุณสามารถรวบรวมข้อเสนอแนะและใช้เพื่อรับประโยชน์อย่างเต็มที่ คุณยังสามารถเรียนรู้ว่าลูกค้ารับรู้ผลิตภัณฑ์และบริการของคุณอย่างไร ด้วยวิธีนี้คุณสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของคุณหรือพัฒนาใหม่ตามความต้องการของลูกค้าได้อย่างง่ายดาย ไม่เพียง แต่จะช่วยให้คุณได้รับแนวคิดเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังช่วยทดสอบการออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยในระยะเวลาอันสั้นอีกด้วย การวิเคราะห์ความเสี่ยง ในกรณีของเจ้าของธุรกิจรายใหม่คุณไม่ควรมุ่งเน้นไปที่วิธีการดำเนินธุรกิจเท่านั้นเนื่องจากควรพิจารณาปัจจัยอื่น […]

ออกแบบคลังข้อมูล เรากำลังอยู่ในยุคของการปฏิวัติข้อมูล และ บริษัท ต่างๆจำนวนมากกำลังตระหนักว่าจะเป็นผู้นำหรือในบางกรณีเพื่อความอยู่รอดพวกเขาจำเป็นต้องควบคุมความมั่งคั่งของข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ คลังข้อมูลเนื่องจากข้อเสนอที่เป็นเอกลักษณ์ในฐานะ ที่เก็บข้อมูลขององค์กรแบบรวมกำลังมีบทบาทสำคัญยิ่งขึ้นในสถานการณ์นี้ ปัจจุบันมีสถาปัตยกรรมที่โดดเด่น 2 รูปแบบเพื่อสร้างคลังข้อมูล ได้แก่ สถาปัตยกรรม Inmon และสถาปัตยกรรม Kimball บทความนี้พยายามเปรียบเทียบและเปรียบเทียบข้อดีข้อเสียของสถาปัตยกรรมแต่ละแบบและแนะนำว่าควรใช้สไตล์ใดตามปัจจัยบางประการ พื้นหลัง ในแง่ของวิธีการออกแบบคลังข้อมูลมีสองสำนักคิดที่โดดเด่น: วิธีอินมอน และ วิธีคิมบอลล์ ทั้งคู่มองว่าคลังข้อมูลเป็นที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง สำหรับองค์กรโดยส่วนใหญ่ตอบสนองความต้องการในการรายงานขององค์กร และ ทั้งคู่ใช้ ETL เพื่อโหลดคลังข้อมูล ความแตกต่างที่สำคัญคือโครงสร้างข้อมูลถูกจำลองโหลด และ จัดเก็บในคลังข้อมูลอย่างไร ความแตกต่างในสถาปัตยกรรมนี้ ส่งผลต่อเวลาในการจัดส่งเริ่มต้นของคลังข้อมูลและความสามารถในการรองรับการเปลี่ยนแปลง ในอนาคตในการออกแบบ ETL เมื่อสถาปนิกข้อมูลถูกขอให้ออกแบบและใช้คลังข้อมูลตั้งแต่ต้น เขาควรเลือกรูปแบบสถาปัตยกรรมแบบใดในการสร้างคลังข้อมูล เกณฑ์ใดที่สามารถช่วยสถาปนิก เลือกระหว่างสถาปัตยกรรม Inmon หรือ Kimball แนวทาง Inmon แนวทาง Inmon ในการสร้างคลังข้อมูลเริ่มต้นด้วยโมเดลข้อมูลขององค์กร โมเดลนี้ระบุหัวข้อหลักที่สำคัญและที่สำคัญที่สุดคือเอนทิตีหลักที่ธุรกิจดำเนินการและให้ความสำคัญเช่นลูกค้าผลิตภัณฑ์ผู้ขาย ฯลฯ จากโมเดลนี้โมเดลเชิงตรรกะโดยละเอียดจะถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละเอนทิตีหลัก ตัวอย่างเช่นโมเดลเชิงตรรกะจะถูกสร้างขึ้นสำหรับลูกค้าโดยมีรายละเอียดทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับเอนทิตีนั้น […]

จัดการข้อมูลด้านสุขภาพ ยิ่งเราได้ยินเกี่ยวกับข้อมูลมากเท่าไหร่ เราก็ยิ่งตระหนักถึงความสำคัญและความเกี่ยวข้องมากขึ้นเท่านั้น การแพร่กระจายไปทั่วโลกอย่างรวดเร็วอย่างน่าประทับใจได้กลายเป็นองค์ประกอบ ที่สำคัญในหลายอุตสาหกรรม ในขณะที่บางคนกำลังตัดสินใจด้วยข้อมูลเพื่อเพิ่มรายได้ หรือ ดึงดูดลูกค้าใหม่ ๆ อยู่แล้ว แต่คนอื่น ๆ ก็เริ่มเรียนรู้วิธีปรับปรุงกระบวนการภายใน บริษัท โดยใช้ข้อมูลเท่านั้น ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพในปัจจุบัน มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วกว่าที่เคย รายงานโดย MarketsandMarkets โดย 2024 ตลาดการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกคาดว่าจะไปถึง50500000000 $ ในอัตราการเติบโตประจำปี (CAGR) กว่า 28% โดยเฉพาะอย่างยิ่งองค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบัน ยอมรับว่าแพลตฟอร์ม BI เป็นโซลูชันที่ชาญฉลาดในการจัดการกับความท้าทาย ที่พบโดยบุคลากรทางการแพทย์ เครื่องมือเช่น Tableau กำลังได้รับความนิยมเนื่องจาก ความต้องการคุณสมบัติที่เพิ่มขึ้น คุณลักษณะเหล่านี้รวมถึงแดชบอร์ดที่ครอบคลุม และ การประมวลผลข้อมูลการดูแลสุขภาพจากแหล่งต่างๆที่กำหนดโดยที่ปรึกษาโดยทั่วไป จัดการข้อมูลด้านสุขภาพ แต่การประยุกต์ใช้ข้อมูลจริงในการดูแลสุขภาพ คืออะไรและจะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมได้อย่างไร ผลลัพธ์ของผู้ป่วย ตั้งแต่ช่วงเวลาที่รู้สึกไม่สบายจนถึงขณะออกจากโรงพยาบาล ผู้ป่วยเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนที่ซับซ้อนซึ่งอาจทำให้สถานการณ์ดีขึ้น หรือแย่ลง การวิเคราะห์ข้อมูลสนับสนุนการสร้างสภาพแวดล้อมในอุดมคติ ที่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถทำงานได้ดีที่สุด การวินิจฉัย แม้ว่าการวินิจฉัยจะยังคงขึ้นอยู่กับแพทย์ […]

แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูล สื่อดิจิทัลมีการเติบโตและซับซ้อนมากขึ้นในแต่ละวัน และ ด้วยเหตุนี้ข้อมูลจึงถูกสร้างขึ้น และ เก็บเกี่ยวจากทั่วโลก ผู้เชี่ยวชาญในโลกการตลาดมักมองหาวิธีการใหม่ ๆ และสร้างสรรค์ในการซื้อหรือขายข้อมูลที่อาจเป็นประโยชน์ต่อระบบ และ แนวทางปฏิบัติของพวกเขา การทำเช่นนี้กลายเป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อย ๆ และ ได้ก่อให้เกิดอุตสาหกรรมใหม่สำหรับนักพัฒนาเทคโนโลยีที่จะต้องยอมแพ้และเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการของพวกเขา การเติบโตของอุตสาหกรรมนี้มีประโยชน์ และ ข้อเสีย วันนี้ความจำเป็นในการบันทึกและสร้างรูปร่างให้กับข้อมูลเชิงลึกและข้อมูล และ นำมาจัดเรียงเป็นแพลตฟอร์มแบบรวมเป็นหนึ่งเดียวคือความท้าทายที่นักพัฒนากำลังเผชิญอยู่ในขณะนี้ และผลลัพธ์ของปัญหานี้เรียกว่า Data Management Platform (DMP) คุณสามารถติดตั้ง Data Management Platforms ได้หลายวิธี ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังเรียนรู้วิธีสร้างเว็บไซต์จากนั้นคุณจะเข้าใจว่าคุณต้องจัดระเบียบ ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งสองและ บุคคลที่สามจากโฆษณาบนเว็บไซต์ของคุณ ในการทำเช่นนี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ DMP เพื่อสร้างโฆษณาที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น และ การปรับแต่งเนื้อหา DMP ทำงานอย่างไร DMP มีความสามารถในการเก็บเกี่ยว และ บันทึกข้อมูลในรูปแบบต่างๆจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน พวกเขาสามารถรับข้อมูลจากการท่องเว็บบนเดสก์ท็อป และ อุปกรณ์เคลื่อนที่เครื่องมือวิเคราะห์ CRM โซเชียลมีเดีย […]