5 និន្នាការបង្កើតអនាគតនៃការវិភាគទិន្នន័យ និងការយល់ដឹង

ទិដ្ឋភាពនៃការវិភាគទិន្នន័យកំពុងផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ សម្រាប់អាជីវកម្មជាច្រើន សមត្ថភាពក្នុងការប្រមូលផ្តុំ វិភាគ និងបកស្រាយទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពជួយពួកគេឱ្យយល់អំពីអតិថិជនរបស់ពួកគេ កែលម្អដំណើរការផ្ទៃក្នុង និងនៅតែមានការប្រកួតប្រជែង។ មាននិន្នាការចំនួនប្រាំដែលយើងគិតថានឹងរៀបចំពីរបៀបដែលអាជីវកម្មវិភាគ និងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនាពេលអនាគត។ តោះ​ទៅ​មើល​ពួក​គេ​ទាំង​អស់​គ្នា​ហើយ​យល់​ថា​ពួក​គេ​ជា​អ្វី?

1. ប្រភពទិន្នន័យ – ទិន្នន័យសំយោគ

ប្រភេទនៃការវិភាគទិន្នន័យណាមួយត្រូវការទិន្នន័យប្រភព ហើយនៅក្នុងពិភពលោកសព្វថ្ងៃនេះ វាអាចមកពីគ្រប់ទីកន្លែង។ ប្រភពទិន្នន័យបែបប្រពៃណីដូចជា មូលដ្ឋានទិន្នន័យអតិថិជន កំណត់ត្រាលក់ និងការវិភាគគេហទំព័រឥឡូវនេះត្រូវបានចូលរួមដោយប្រភពថ្មីៗ ដូចជាព័ត៌មានប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម ឧបករណ៍ IoT (ឧ. យន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក ) និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យភាគីទីបី។ ប៉ុន្តែក្នុងចំណោមប្រភពថ្មីទាំងអស់នេះ មានជាពិសេសមួយដែលយើងគិតថានឹងរៀបចំអនាគត - ទិន្នន័យសំយោគ។ នេះគឺជាកន្លែងដែល Artificial Intelligence ('AI') កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីបង្កើតការក្លែងធ្វើទិន្នន័យដោយផ្អែកលើព័ត៌មានពិភពពិត។ ខណៈពេលដែលយើងស្ថិតនៅក្នុងដំណាក់កាលដំបូងនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំយោគ វាកំពុងក្លាយជាឧបករណ៍សំខាន់កាន់តែខ្លាំងឡើងនៅក្នុងតំបន់ដែលវាពិបាកក្នុងការប្រភពទិន្នន័យដើម។

2. ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ - អន្តរប្រតិបត្តិការ

ជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃចំនួនព័ត៌មាន និងប្រភព វាជាបញ្ហាប្រឈមឥតឈប់ឈរសម្រាប់អាជីវកម្មជាច្រើនក្នុងការអនុវត្តហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធត្រឹមត្រូវ។ វារួមបញ្ចូលទាំងផ្នែកទន់ និងផ្នែករឹងដែលត្រូវការដើម្បីចាប់យក រក្សាទុក និងដំណើរការទិន្នន័យនៅទូទាំងស្ថាប័នមួយ។ នៅលើផ្នែក Hardware និន្នាការមួយដែលបានលេចឡើងក្នុងរយៈពេល 10 ឆ្នាំចុងក្រោយនេះគឺ cloud computing ។ នេះសំដៅលើការផ្ទុក និងដំណើរការទិន្នន័យនៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យភាគីទីបី។ Amazon គឺជាអ្នកផ្លាស់ទីដំបូងនៅក្នុងលំហនេះជាមួយនឹងការណែនាំអំពី AWS ។ សព្វថ្ងៃនេះ ឧស្សាហកម្មនេះបានរីកចម្រើនជាមួយនឹងការប្រកួតប្រជែងកាន់តែខ្លាំងឡើងពីក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្សផ្សេងទៀតដូចជា Microsoft ។ និន្នាការមួយទៀតនៅក្នុង cloud computing គឺត្រូវរៀបចំ បឹងទិន្នន័យ និងឃ្លាំង . ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ និន្នាការដែលយើងកំពុងផ្តោតលើគឺនៅជុំវិញកម្មវិធីដែលអាចភ្ជាប់ទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗគ្នាតាមរបៀបស្តង់ដារ - នេះត្រូវបានគេហៅថាអន្តរប្រតិបត្តិការទិន្នន័យ។ ការមានអន្តរប្រតិបត្តិការរវាងប្រព័ន្ធផ្សេងៗគ្នា ដូចជាទិន្នន័យពីប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងទំនាក់ទំនងអតិថិជន និងប្រព័ន្ធផែនការធនធានសហគ្រាស មានសារៈសំខាន់សម្រាប់លំហូរព័ត៌មាន។ ខណៈពេលដែលអាជីវកម្មជាច្រើនតស៊ូជាមួយអន្តរប្រតិបត្តិការ អាជីវកម្មដែលសម្រេចបានវានឹងមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងពិតប្រាកដដោយអាចប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរបស់ពួកគេដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅ។

3. AI និង Machine Learning ('ML') – ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ('NLP')

AI និង ML បានអង្រួនពិភពលោកនៅចុងឆ្នាំ 2022 ជាមួយនឹងការចេញផ្សាយ ChatGPT 3.5 ដែលជាព័ត៌មាន chatbot ឥតគិតថ្លៃសម្រាប់សាធារណជនប្រើប្រាស់។ ចាប់តាំងពីពេលនោះមក AI និង ML បានក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ។ ដំបូងឡើយ នេះត្រូវបានផ្តោតលើការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធនៅក្នុងក្រុមហ៊ុន ដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងថ្មី និងការព្យាករណ៍ជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវកើនឡើង។ ការប្រើប្រាស់ AI បានផ្លាស់ប្តូរក្នុងល្បឿនយ៉ាងលឿន ហើយឥឡូវនេះមានឧបករណ៍ថ្មីគ្រប់ប្រភេទដែលអាចជួយឱ្យស្ថាប័នប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរចនាសម្ព័ន្ធរបស់ពួកគេកាន់តែប្រសើរឡើង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយនិន្នាការដែលយើងពិតជាគិតថាមានតម្លៃក្នុងការតាមដានគឺ NLP ដែលកំពុងប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីវិភាគ និងផ្តល់ការយល់ដឹងពីទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ នេះរាប់បញ្ចូលទាំងការទាញយកការយល់ដឹងពីប្រភពទិន្នន័យដូចជា វីដេអូ រូបភាព និងអូឌីយ៉ូ ដែលជាទម្លាប់ជាលំហាត់ប្រាណដែលប្រើពេលច្រើនរហូតមកដល់បច្ចុប្បន្ន។

4. ការមើលឃើញទិន្នន័យ - ការនិទានរឿង

ការមើលឃើញទិន្នន័យ ជាប្រវត្តិសាស្ត្រ សំដៅលើការប្រើប្រាស់ក្រាហ្វិក ដើម្បីបង្ហាញទិន្នន័យ។ សម្រាប់ពួកយើងភាគច្រើន ទាំងនេះគឺជាតារាង និងក្រាហ្វដែលប្រើក្នុងបទបង្ហាញ និងរបាយការណ៍។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ យើងគិតថាវាក្លាយជារឿងកាន់តែច្រើនអំពីការបំប្លែងទិន្នន័យទៅជារឿងដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបានយ៉ាងងាយស្រួល។ នៅពេលដែលចំនួននៃប្រភពទិន្នន័យកើនឡើង ការប្រើការមើលឃើញទិន្នន័យជាឧបករណ៍ដើម្បីប្រាប់រឿងពិតកាន់តែមានសារៈសំខាន់។ ជាពិសេសនៅពេលដែលវាមកដល់ការជូនដំណឹងដល់មនុស្សនៅក្នុងអង្គការមួយ និងការសម្រេចបានត្រឹមត្រូវដែលបានធ្វើឡើងទាន់ពេលវេលា។ ការនិទានរឿងគឺជានិន្នាការរីកចម្រើនដែលគ្រាន់តែរួមបញ្ចូលការមើលឃើញទិន្នន័យជាមួយនឹងការនិទានរឿង។ វាធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការពន្យល់ពីការរកឃើញពីទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញទៅកាន់ទស្សនិកជនដែលមិនមែនជាបច្ចេកទេស និងជំរុញការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹងនៅគ្រប់កម្រិតនៃស្ថាប័ន។

5. ទេពកោសល្យ - តួនាទីថ្មី។

តម្រូវការសម្រាប់ភាពប៉ិនប្រសប់ផ្នែកទិន្នន័យកំពុងកើនឡើង នៅពេលដែលការវិភាគក្លាយជាចំណុចកណ្តាលនៃយុទ្ធសាស្ត្រអាជីវកម្ម។ ពីអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរហូតដល់អ្នកវិភាគ អង្គការនានាត្រូវការអ្នកជំនាញដែលមានជំនាញដែលអាចបង្កើតការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យ និងទំនាក់ទំនងវាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ខណៈពេលដែលមានការជំរុញដើម្បីធ្វើឱ្យជំនាញទិន្នន័យអាចចូលដំណើរការបានកាន់តែច្រើននៅទូទាំងតួនាទី វាក៏មានការបង្កើតតួនាទីដែលទាក់ទងនឹងទិន្នន័យថ្មីផងដែរ ដូចជា " អ្នកបកប្រែវិភាគ " ជាដើម។ តួនាទីពិសេសនេះគឺផ្តោតលើការផ្សារភ្ជាប់គម្លាតរវាងក្រុមបច្ចេកទេស និងក្រុមមិនមែនបច្ចេកទេស។ អ្នកជំនាញទាំងនេះជួយទំនាក់ទំនងការយល់ដឹងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដោយធានាថាអ្នកដឹកនាំអាជីវកម្មអាចធ្វើសកម្មភាពលើការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យដោយមិនចាំបាច់មានប្រវត្តិបច្ចេកទេសខ្លាំង។ នេះគឺជាឧទាហរណ៍មួយនៃតួនាទីថ្មីមួយចំនួនដែលកំពុងត្រូវបានបង្កើតឡើង ស្របជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃតម្រូវការសម្រាប់តួនាទីទិន្នន័យបែបប្រពៃណី ដូចជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងវិស្វករទិន្នន័យជាដើម។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

ពិភពនៃការវិភាគទិន្នន័យ និងការយល់ដឹងកំពុងដំណើរការយ៉ាងលឿន។ វាត្រូវបានជំរុញដោយប្រភពទិន្នន័យថ្មី ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដ៏រឹងមាំ សមត្ថភាព AI និង ML កម្រិតខ្ពស់ ឧបករណ៍មើលឃើញកាន់តែប្រសើរឡើង និង តម្រូវការកើនឡើងសម្រាប់ទេពកោសល្យដែលចេះទិន្នន័យ ។ ខណៈពេលដែលការវិភាគទិន្នន័យជាធម្មតាផ្តោតលើទិន្នន័យខាងក្នុង ការវាយតម្លៃ ជាឧបករណ៍មួយផ្សេងទៀតដែលអាចបង្ហាញពីនិន្នាការប្រកួតប្រជែង និងការយល់ដឹងដោយប្រើទិន្នន័យខាងក្រៅ។ អង្គការដែលស្ថិតនៅលើកំពូលនៃនិន្នាការដែលកំពុងរីកចម្រើនទាំងនេះ មានទីតាំងល្អដើម្បីបន្តឈ្នះទៅអនាគត។