Big Data နှင့် Small Data- အဓိကကွာခြားချက်များ

ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ အရွယ်အစားအားလုံး၏ စွမ်းအင်ကို စွမ်းအင်ပေးသည့် လောင်စာသည် ဒေတာဖြစ်ပြီး၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော အသွင်ပြောင်းမှုများနှင့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နည်းဗျူဟာများ၏ နောက်ကွယ်တွင် သော့ချက်ဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးပတ်ဝန်းကျင်တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး ထိပ်တန်းအဆင့် စကားဝိုင်းများစွာ၏ အာရုံစိုက်မှုဖြစ်သည်။ 

ဒေတာသည် အလွန်အခြေခံကျပြီး လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပေါင်းစည်းထားသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် အကိုင်းအခက်ဖြစ်ပြီး ယခုအခါတွင် အမျိုးအစားများစွာကို လွှမ်းခြုံထားပြီး အချို့အတွက် ကြောက်ရွံ့နေပုံပေါ်စေနိုင်သည်။ “ဒေတာကြီး” ဆိုတာကို လူတော်တော်များများ ကြားဖူးကြပေမယ့် “အသေးစားဒေတာ” လိုမျိုး တခြားဒေတာအမျိုးအစားတွေရှိတယ်ဆိုတာ အတိအကျ မသိနိုင်ကြပါဘူး။ 

နှစ်ခုကို ဦးစွာသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စတင်ကြပါစို့။ 

• သေးငယ်သောဒေတာ- သေးငယ်သောဒေတာသည် လက်ရှိအချိန်တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိစေသော သေးငယ်သောဒေတာအတွဲများပါ၀င်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် အများအားဖြင့် လူသားများအတွက် ထုထည်နှင့်ဖော်မတ်အရ နားလည်ရန်လုံလောက်သောသေးငယ်ပါသည်။ အသေးစားဒေတာသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါတွင် ကြီးမားသောဒေတာနှင့် တူညီသောအကျိုးသက်ရောက်မှုအဆင့်မရှိပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် ရေတိုနှင့် လက်ရှိဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။
  
• ဒေတာကြီး “ဒေတာကြီး” ဟူသော ဝေါဟာရသည် လွန်ခဲ့သော နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း အလွန်ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။ ၎င်းသည် လူသားများ လုပ်ဆောင်ရန် ရှုပ်ထွေးလွန်းသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက် အစုအဝေးကြီးဖြစ်သည်။ ဒေတာ 2.5 quintillion bytes နီးပါးကို နေ့စဥ်ဖန်တီးပြီး ဒေတာကြီးကြီးမားမားများ တိုးပွားလာစေသည်။ ၎င်းသည် အီးမေးလ်များ၊ ဝဘ်ဆိုဒ်များ၊ လူမှုကွန်ရက်ဆိုက်များ၊ ထုတ်လွှင့်သည့်ပလပ်ဖောင်းများနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းဖြင့် ထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာပမာဏအများအပြားကို ရည်ညွှန်းသည်။ Big data သည် သမားရိုးကျ ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ရေး နည်းလမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် ရှုပ်ထွေးလွန်းသည့် ကြီးမားသော ဒေတာအစုံများကို ရည်ညွှန်းပြီး algorithmic နည်းပညာအသစ်များကို အသုံးပြုရမည်ဟု ဆိုလိုသည်။ 

Big Data ၏ V သုံးခု

ကြီးမားသောဒေတာကို ထုထည်၊ အမျိုးအစားနှင့် အလျင်တို့ဖြစ်သည့် "V's သုံးခု" ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျွမ်းကျင်သူများက သတ်မှတ်လေ့ရှိသည်။ ဤ v သုံးခုသည် big data နှင့် small data တို့၏ အဓိကကွာခြားချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

• Volume ကို: Data Volume သည် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ရရှိနိုင်သော ဒေတာပမာဏဖြစ်သည်။ ဒေတာကြီးသည် ကြီးမားသော အချက်အလက်များစွာ လိုအပ်သော်လည်း သေးငယ်သောဒေတာသည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တူညီမည်မဟုတ်ပေ။ 
• အမျိုးမျိုး: Data variety သည် data type အရေအတွက်ဖြစ်သည်။ ဒေတာကို တစ်ချိန်က တစ်နေရာတည်းမှ စုဆောင်းပြီး excel သို့မဟုတ် csv ကဲ့သို့သော ဖော်မတ်တစ်ခုဖြင့် ပေးပို့ခဲ့သော်လည်း ယခုအခါ ဗီဒီယို၊ စာသား၊ pdf၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ ဂရပ်ဖစ်၊ ဝတ်ဆင်နိုင်သော စက်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ သမားရိုးကျမဟုတ်သော ပုံစံများစွာဖြင့် ရနိုင်ပါသည်။ ဤအမျိုးမျိုးသောအဆင့်သည် ၎င်းအား စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေရန်အတွက် အလုပ်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းအား ပိုမိုလိုအပ်သည်။ 
• အလျင် Data velocity သည် အချက်အလက်များကို ရယူပြီး စီမံဆောင်ရွက်သည့် မြန်နှုန်းဖြစ်သည်။ ဒေတာကြီးတွင် ကြီးမားသော အချက်အလက်များစွာ ပါဝင်သောကြောင့်၊ ၎င်းကို အခါအားလျော်စွာ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာလေ့ရှိသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သေးငယ်သောဒေတာသည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီအချက်အလက်များပါဝင်လေ့ရှိသည်။ 

အသေးစားနှင့် ဒေတာကြီးများ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

ဒေတာအကြီးစားအစား သေးငယ်သောဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိပါသည်။ စတင်ရန်၊ ၎င်းသည် သင်ကြည့်ရာနေရာတိုင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာသည် သုံးစွဲသူများအကြောင်း အချက်အလက်အသေးစားများဖြင့် ပြည့်နှက်နေပြီး ၎င်းတို့သည် အပလီကေးရှင်းများသို့ ဝင်ရောက်တိုင်း စမတ်ဖုန်းနှင့် ကွန်ပျူတာများသည် သေးငယ်သောဒေတာကို ဖန်တီးပေးသည်။ 

ဤသည်မှာ သေးငယ်သောဒေတာ၏ အခြားအဓိကအကျိုးကျေးဇူးများဖြစ်သည်။ 

• ပိုမိုလွယ်ကူပြီး ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်- သေးငယ်သော ဒေတာသည် လူသားတို့ နားလည်ရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ ၎င်းသည် ရေတိုတွင် ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးသို့ ချက်ချင်းဘာသာပြန်နိုင်သည်။
  
• အမြင်အာရုံနှင့် စစ်ဆေးခြင်း- ဒေတာအသေးစားသည် ကြီးမားသောဒေတာကို ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်ရန် မဖြစ်နိုင်သောကြောင့် အမြင်အာရုံနှင့် စစ်ဆေးခြင်းအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။ 
• အသုံးပြုသူနှင့် ပိုမိုနီးစပ်သည်- လုပ်ငန်းတစ်ခုကို နားလည်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ သုံးစွဲသူများအား အာရုံစိုက်ရန်ဖြစ်ပြီး သေးငယ်သောဒေတာသည် နောက်ဆုံးအသုံးပြုသူနှင့် ပိုမိုနီးစပ်ပြီး တစ်ဦးချင်းစီ၏ အတွေ့အကြုံကို မကြာခဏ အာရုံစိုက်ထားသောကြောင့် ၎င်းကို အောင်မြင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ 
• ပိုရိုးရှင်းသော- သေးငယ်သောဒေတာသည် ကြီးမားသောဒေတာထက် ပိုမိုရိုးရှင်းပြီး သက်ဆိုင်သူများမှ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများအထိ လူတိုင်းနားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ဝန်ထမ်းအားလုံးကို ဒေတာမောင်းနှင်နိုင်သော ပါဝါဖြင့် တပ်ဆင်လိုသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသည့် သေးငယ်သောဒေတာကို မည်သူမဆို နားလည်နိုင်သည်။ 

ဒါတွေအားလုံးနဲ့အတူ၊ big data ဟာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းမှာ မယုံနိုင်စရာကောင်းတဲ့ tool တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုဖို့ အရေးကြီးသလို၊ ၎င်းမှာ သေးငယ်တဲ့ data တွေထက် သူ့ရဲ့ကိုယ်ပိုင်အားသာချက်များစွာကို ရရှိထားပါတယ်။ 

ဤသည်မှာ big data ၏ အဓိက အကျိုးကျေးဇူးအချို့ဖြစ်သည်။ 

• ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဖောက်သည်၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု- ကြီးမားသောဒေတာရင်းမြစ်များသည် ဖောက်သည်များကို အလင်းပေးစေပြီး ခေတ်မီလုပ်ငန်းတစ်ခုအား ၎င်းတို့အား နားလည်စေရန် ကူညီပေးသည်။ 
• တိုးမြှင့်ထားသော စျေးကွက်အသိဥာဏ် ဒေတာကြီးကြီးမားမားကို အသုံးပြုခြင်းသည် စျေးကွက်လှုပ်ရှားမှုကို ပိုမိုနက်ရှိုင်း၍ ကျယ်ပြန့်စွာ နားလည်နိုင်စေသည်။ ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပြင်၊ ၎င်းသည် မတူညီသော ဖောက်သည်များ၏ နှစ်သက်မှုကို ဦးစားပေးခြင်းဖြင့် ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်လည်း အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ 
• ထောက်ပံ့ရေးဆိုင်ခွဲစီမံအုပ်ချုပ်မှု: ဒေတာစနစ်များသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဝယ်လိုအား၊ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကွန်ရက်ကို ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ကူညီပေးသည့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ဖောက်သည်လမ်းကြောင်းများဆိုင်ရာ ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ 
• ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆန်းသစ်တီထွင်မှု- ကြီးမားသောဒေတာကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများသည် ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုအသစ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေနိုင်သည်။ ဒေတာကိုယ်တိုင်ပင်လျှင် သန့်စင်ပြီး ပြင်ဆင်ပြီးနောက် ထုတ်ကုန်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ 
• ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများ- Big data သည် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေရန်၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ရန်နှင့် ဖောက်သည်စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးမြင့်လာစေရန်အတွက် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းအမျိုးအစားအားလုံးကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထိန်းသိမ်းမှုအချိန်ဇယားများကို အသိပေးရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာနှင့် ဒေတာသိပ္ပံကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုများကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ 

Big Data သည် အမြဲတမ်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော Data မဟုတ်ပါ။

ဒေတာကြီးကြီးမားမားနှင့် ပတ်သက်၍ ဖောင်းပွမှုများစွာရှိသော်လည်း ၎င်းသည် အမြဲတမ်းမဖြစ်နိုင်ပါ။ ဒေတာကြီးနှစ်ခုသည် ပိုမိုရေပန်းစားလာသော်လည်း၊ အသေးစားဒေတာသည် ဤလုပ်ငန်းသစ်ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အရေးပါသောကစားသမားတစ်ဦးအဖြစ် တစ်ဖန်ပြန်လည်အသိအမှတ်ပြုလာပါသည်။ ဒေတာအသေးစားများထက် ကြီးမားသောဒေတာကို ဦးစားပေးမခံရနိုင်သည့် အဓိကအကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ လုံခြုံရေးနှင့် သိုလှောင်မှုနှင့်ပတ်သက်သည်။

ဒေတာအများအပြားနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် လုံခြုံရေးသည် အလွန်အရေးကြီးသော်လည်း ကြီးမားသောဒေတာသည် အချို့သောအဖွဲ့အစည်းများအတွက် အလွန်စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဒေတာ ကြီးကြီးမားမား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန်မှာလည်း ခက်ခဲလာသည်။ သေးငယ်သောဒေတာအတွက်အသုံးပြုသော ရိုးရာဒေတာဘေ့စ်များသည် ဒေတာကြီးများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းမဟုတ်ပါ။ ထို့အတွက်ကြောင့်၊ ဒေတာဘေ့စ်ကြီးများသည် လုံခြုံရေးထက် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို နှစ်သက်ကြသည်။

သေးငယ်သောဒေတာ၏အနာဂတ်

ဒေတာအကြီးစားများသည် လုပ်ငန်းအမျိုးအစားအားလုံးတွင် ရေပန်းစားနေသော်လည်း အသေးစားဒေတာသည် အရေးပါမှုနှင့် လူကြိုက်များမှုတွင် ဆက်လက်တိုးလာဖွယ်ရှိသည်။ ၎င်းနောက်ကွယ်ရှိ အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ အသေးစားဒေတာသည် အသေးစားလုပ်ငန်းများကို ဤဒေတာမောင်းနှင်သောကမ္ဘာတွင် ပါဝင်လာစေရန်ဖြစ်သည်။ 

ဒေတာကြီးကြီးမားမားအတွက် အသုံးပြုသည့် အလားတူနည်းပညာအချို့ကို ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော သေးငယ်သောဒေတာများတွင် ဆက်လက်အသုံးပြုသွားမည်ဖြစ်ပြီး ပိုမိုစမတ်ကျသော်လည်း ဒေတာဆာလောင်မှုနည်းသော AI ဖြေရှင်းချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ 

ကွန်ပြူတာမပါဘဲ သေးငယ်သောဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော်လည်း စက်သင်ယူမှုနှင့် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်ရန်နှင့် ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ပါက မဖြစ်နိုင်သည့်ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ထို့နောက် အဆိုပါပုံစံများသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုနှင့် ၎င်း၏ဖောက်သည်များကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေပြီး သေးငယ်သောဒေတာမှဆင်းသက်လာသောအခါ ၎င်းတို့သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုထက် မကြာခဏဆိုသလို အချက်အလက်များ ပိုမိုသိရှိနိုင်ကာ တစ်ခါတစ်ရံတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များအဖြစ် ဘာသာပြန်ရန် ပို၍ခက်ခဲပါသည်။ 

ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် သေးငယ်သောဒေတာ သို့မဟုတ် ဒေတာကြီးများကို လွှမ်းမိုးရန် ဆုံးဖြတ်သည်ဖြစ်စေ ဒေတာ၏အရေးပါမှုသည်သာ ဆက်လက်တိုးလာမည်မှာ သေချာပါသည်။ အနာဂတ်တွင် ဒေတာအမျိုးအစားသစ်များစွာကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ဤအမျိုးအစားများအားလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာမောင်းနှင်မှုကမ္ဘာအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။