Big Data Glossary: ​​​​ເງື່ອນ​ໄຂ​ທີ່​ທ່ານ​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ຮູ້​ເພື່ອ​ເຂົ້າ​ໃຈ​
|

Big Data Glossary: ​​​​ເງື່ອນ​ໄຂ​ທີ່​ທ່ານ​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ຮູ້​ເພື່ອ​ເຂົ້າ​ໃຈ​

ແນະນໍາໂລກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ THE ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ເປັນຕົວແທນຂອງຂະແຫນງການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ກໍາລັງຫັນປ່ຽນວິທີການທຸລະກິດແລະອົງການຈັດຕັ້ງວິເຄາະແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ. ໃນ​ໂລກ​ດິ​ຈິ​ຕອນ​ທີ່​ນັບ​ມື້​ນັບ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​, ຂໍ້​ມູນ​ແມ່ນ​ໄດ້​ຖືກ​ສ້າງ​ຂຶ້ນ​ດ້ວຍ​ຄວາມ​ໄວ breakneck ແລະ​ໃນ​ຫຼາຍ​ຮູບ​ແບບ​. ຍຸກຂອງ Big Data ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ buzzword; ມັນເປັນຄວາມເປັນຈິງທີ່ກໍາລັງສ້າງອຸດສາຫະກໍາທັງຫມົດແລະກໍານົດຂອບເຂດຂອງວິທະຍາສາດ, AI ແລະເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່. ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ? THE ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ຫມາຍເຖິງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼືສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ເກີນຄວາມສາມາດຂອງຊອບແວການຄຸ້ມຄອງຖານຂໍ້ມູນແລະເຄື່ອງມືແບບດັ້ງເດີມ. ຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນມາຈາກແຫຼ່ງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະຫຼາກຫຼາຍເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ, ການເຮັດທຸລະກໍາອອນໄລນ໌, ເຊັນເຊີ IoT (Internet of Things), ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການບັນທຶກມັນຕິມີເດຍ. 3Vs ຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ແນວຄວາມຄິດຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ມັກຈະຖືກສະຫຼຸບໂດຍສາມ Vs: ປະລິມານ,…

Data Miner: ພາລະບົດບາດ, ທັກສະ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະເງິນເດືອນ
|

Data Miner: ພາລະບົດບາດ, ທັກສະ, ການຝຶກອົບຮົມ ແລະເງິນເດືອນ

ພາລະບົດບາດແລະພາລະກິດຂອງຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ THE Data Miner, ຫຼືຜູ້ຊອກຫາຂໍ້ມູນ, ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນໂລກຂອງຂໍ້ມູນແລະປັນຍາປະດິດ. ມັນເປັນນັກສະແດງເງົາທີ່ສໍາຄັນທີ່ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຕັດສິນໃຈແລະການຄຸ້ມຄອງຍຸດທະສາດພາຍໃນບໍລິສັດ. ພວກເຮົາຈະໃຫ້ລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບພາລະກິດຂອງຕົນ ແລະຄວາມສໍາຄັນຂອງບົດບາດຂອງມັນ. ຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ? THE Data Miner ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ (Big Data). ປະກອບອາວຸດທີ່ມີທັກສະຂອງລາວໃນສະຖິຕິ, ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະການວິເຄາະທຸລະກິດ, ລາວສຸມໃສ່ການເປີດເຜີຍຮູບແບບ, ທ່າອ່ຽງແລະຄວາມສໍາພັນທີ່ສາມາດພິສູດໄດ້ວ່າມີຄຸນຄ່າສໍາລັບທຸລະກິດ. ຄວາມຮູ້ຂອງມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເປັນຂໍ້ມູນຍຸດທະສາດ. ການ​ເກັບ​ກໍາ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ການ​ກະ​ກຽມ​ ພາລະກິດທໍາອິດຂອງ Data Miner ປະກອບດ້ວຍການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ. ນີ້ສາມາດປະກອບມີຖານຂໍ້ມູນພາຍໃນຂອງບໍລິສັດ, ຂໍ້ມູນພຶດຕິກໍາຢູ່ໃນເວັບ, ເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງແຫຼ່ງພາຍນອກພິເສດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ລາວຕ້ອງເຮັດຄວາມສະອາດແລະກະກຽມຂໍ້ມູນນີ້, ຄືມາດຕະຖານມັນ, ໂຄງສ້າງຂອງມັນແລະອາດຈະປິດບັງຊື່, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບການວິເຄາະຕໍ່ໄປ….