ข้อมูลเยอะเกินกว่า Storage จะเก็บไหว Big Data Analytics
Posted: 24 Mar 2016, 09:25
Data Minimization: เมื่อข้อมูลถูกสร้างขึ้นมาเยอะเกินกว่า Storage จะเก็บไหว Big Data Analytics ก็ต้องจัดเก็บข้อมูลให้น้อยลง
Forbes ได้ออกมาเล่าถึงภาพที่จะเกิดขึ้นต่อจากการมาของ Internet of Things (IoT) ที่จะทำให้ข้อมูลนั้นถูกสร้างขึ้นมาอย่างรวดเร็วและมีปริมาณมหาศาลจนระบบ Big Data Analytics ของหลายๆ องค์กรที่กำลังลงทุนอยู่นั้นอาจไม่สามารถจัดเก็บข้อมูลได้หมด และทำให้ความเร็วในการประมวลผลข้อมูลไม่รวดเร็วเพียงพอเพราะมีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเยอะมาก จนเกิดเป็นแนวคิดของการทำ Data Minimization ซึ่งทางทีมงาน TechTalkThai ก็ขอสรุปเอาไว้ให้อ่านเป็นแนวทางคร่าวๆ กันดังต่อไปนี้
เราควรเก็บข้อมูลทั้งหมดเผื่อไว้ใช้ในอนาคต หรือเก็บเท่าที่จำเป็นพอ?
ในโลกของ Big Data นั้นมีแนวคิดในการจัดเก็บข้อมูลที่ถูกแบ่งออกเป็น 2 แนวทางด้วยกัน ได้แก่ เก็บข้อมูลให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็นต่อการใช้งาน กับ เก็บข้อมูลทั้งหมดเอาไว้ เพราะเราไม่รู้ว่าจะต้องใช้ข้อมูลอะไรเมื่อไหร่
European Union นั้นได้เพิ่งประกาศกฎหมาย Data Protection Act ที่กำลังจะบังคับใช้ในอีกไม่นานนี้ว่าการจัดเก็บข้อมูลส่วนตัวของผู้อื่นนั้นต้องไม่เยอะเกินกว่าความจำเป็น และนี่ก็เป็นที่มาของการทำ Data Minimization นั่นเอง
Data Minimization เก็บเท่าที่ต้องใช้ ทำให้ทุกๆ อย่างดีขึ้น
การเก็บข้อมูลเท่าที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์นั้นจะทำให้องค์กรสามารถ Focus กับข้อมูลต่างๆ ได้ดีขึ้น และสามารถลดปัญหาเรื่องการเติบโตของข้อมูลที่ต้องจัดเก็บลงได้ในขณะเดียวกัน ซึ่งด้วยปริมาณของข้อมูลที่น้อยลงนี้ก็ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น, การประมวลผลข้อมูลทั้งหมดรวดเร็วขึ้น, การสำรองข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น และช่วยลดค่าใช้จ่ายของ IT Infrastruture สำหรับระบบ Big Data Analytics ทั้งหมดลงได้ทั้งส่วนของการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล
นอกจากนี้ ความเสี่ยงที่จะเกิด Data Breach จนมีความเสียหายร้ายแรงนั้นก็จะลดลง เพราะเมื่อข้อมูลที่ถูกเก็บมีเฉพาะที่จำเป็น ก็ทำให้เมื่อเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลเกิดขึ้นจริงๆ ความเสียหายที่เกิดขึ้นก็จะเท่ากับจำนวนข้อมูลที่เก็บเอาไว้เท่านั้น ซึ่งน้อยกว่าการจัดเก็บทุกข้อมูลเอาไว้อย่างแน่นอน
Bernard Marr นักเขียนของ Forbes นั้นแนะนำว่าให้ลดขนาดของข้อมูลที่จัดเก็บและวิเคราะห์ให้เหลือน้อยที่สุดด้วยเหตุผลดังที่กล่าวมา ซึ่งก็ถือว่าเป็นคำแนะนำที่น่าสนใจไม่น้อยทีเดียว
ที่มา : https://www.techtalkthai.com/data-minim ... -approach/
24/03/2016
Forbes ได้ออกมาเล่าถึงภาพที่จะเกิดขึ้นต่อจากการมาของ Internet of Things (IoT) ที่จะทำให้ข้อมูลนั้นถูกสร้างขึ้นมาอย่างรวดเร็วและมีปริมาณมหาศาลจนระบบ Big Data Analytics ของหลายๆ องค์กรที่กำลังลงทุนอยู่นั้นอาจไม่สามารถจัดเก็บข้อมูลได้หมด และทำให้ความเร็วในการประมวลผลข้อมูลไม่รวดเร็วเพียงพอเพราะมีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเยอะมาก จนเกิดเป็นแนวคิดของการทำ Data Minimization ซึ่งทางทีมงาน TechTalkThai ก็ขอสรุปเอาไว้ให้อ่านเป็นแนวทางคร่าวๆ กันดังต่อไปนี้
เราควรเก็บข้อมูลทั้งหมดเผื่อไว้ใช้ในอนาคต หรือเก็บเท่าที่จำเป็นพอ?
ในโลกของ Big Data นั้นมีแนวคิดในการจัดเก็บข้อมูลที่ถูกแบ่งออกเป็น 2 แนวทางด้วยกัน ได้แก่ เก็บข้อมูลให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็นต่อการใช้งาน กับ เก็บข้อมูลทั้งหมดเอาไว้ เพราะเราไม่รู้ว่าจะต้องใช้ข้อมูลอะไรเมื่อไหร่
European Union นั้นได้เพิ่งประกาศกฎหมาย Data Protection Act ที่กำลังจะบังคับใช้ในอีกไม่นานนี้ว่าการจัดเก็บข้อมูลส่วนตัวของผู้อื่นนั้นต้องไม่เยอะเกินกว่าความจำเป็น และนี่ก็เป็นที่มาของการทำ Data Minimization นั่นเอง
Data Minimization เก็บเท่าที่ต้องใช้ ทำให้ทุกๆ อย่างดีขึ้น
การเก็บข้อมูลเท่าที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์นั้นจะทำให้องค์กรสามารถ Focus กับข้อมูลต่างๆ ได้ดีขึ้น และสามารถลดปัญหาเรื่องการเติบโตของข้อมูลที่ต้องจัดเก็บลงได้ในขณะเดียวกัน ซึ่งด้วยปริมาณของข้อมูลที่น้อยลงนี้ก็ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น, การประมวลผลข้อมูลทั้งหมดรวดเร็วขึ้น, การสำรองข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น และช่วยลดค่าใช้จ่ายของ IT Infrastruture สำหรับระบบ Big Data Analytics ทั้งหมดลงได้ทั้งส่วนของการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล
นอกจากนี้ ความเสี่ยงที่จะเกิด Data Breach จนมีความเสียหายร้ายแรงนั้นก็จะลดลง เพราะเมื่อข้อมูลที่ถูกเก็บมีเฉพาะที่จำเป็น ก็ทำให้เมื่อเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลเกิดขึ้นจริงๆ ความเสียหายที่เกิดขึ้นก็จะเท่ากับจำนวนข้อมูลที่เก็บเอาไว้เท่านั้น ซึ่งน้อยกว่าการจัดเก็บทุกข้อมูลเอาไว้อย่างแน่นอน
Bernard Marr นักเขียนของ Forbes นั้นแนะนำว่าให้ลดขนาดของข้อมูลที่จัดเก็บและวิเคราะห์ให้เหลือน้อยที่สุดด้วยเหตุผลดังที่กล่าวมา ซึ่งก็ถือว่าเป็นคำแนะนำที่น่าสนใจไม่น้อยทีเดียว
ที่มา : https://www.techtalkthai.com/data-minim ... -approach/
24/03/2016