การวิเคราะห์และจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คือการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คือกระบวนการตรวจสอบและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และข้อมูลเชิงลึก

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คือการเก็บข้อมูลเท่านั้น

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คือการสร้างเว็บไซต์

เครื่องมือใดที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่?

• Tableau

• Microsoft Excel

• Power BI

• Apache Hadoop, Apache Spark, Google BigQuery

การแสดงผลข้อมูลมีความสำคัญอย่างไร?

• การแสดงผลข้อมูลช่วยให้เข้าใจง่ายและช่วยในการตัดสินใจ

• การแสดงผลข้อมูลเป็นเพียงการตกแต่ง

• การแสดงผลข้อมูลทำให้ข้อมูลซับซ้อน

• การแสดงผลข้อมูลไม่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจ

เทคนิคใดที่ใช้ในการแสดงผลข้อมูล?

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

• การใช้ข้อความธรรมดา

• การสร้างกราฟและแผนภูมิ

• การสร้างแบบสอบถามออนไลน์

การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์คืออะไร?

• การประมวลผลข้อมูลที่ใช้เวลานาน

• การเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล

• การวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง

• การประมวลผลข้อมูลทันทีที่ได้รับ

ตัวอย่างของการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์มีอะไรบ้าง?

• การส่งอีเมลอัตโนมัติ

• การประมวลผลข้อมูลแบบแบตช์

• การติดตามธุรกรรมทางการเงิน, การวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ใน IoT, การสตรีมวิดีโอสด

• การจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล

การรักษาความปลอดภัยข้อมูลมีความสำคัญอย่างไร?

• ทำให้การเข้าถึงข้อมูลยากขึ้น

• เพื่อปกป้องข้อมูลสำคัญและรักษาความเชื่อมั่นของลูกค้า.

• ข้อมูลไม่สำคัญต่อความเชื่อมั่นของลูกค้า

• ไม่จำเป็นสำหรับธุรกิจ

วิธีการใดในการรักษาความปลอดภัยข้อมูล?

• การลบข้อมูล

• การสำรองข้อมูล

• การเข้ารหัสข้อมูล และการควบคุมการเข้าถึง

• การเพิ่มประสิทธิภาพระบบ

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยในการตัดสินใจอย่างไร?

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มที่ชัดเจน.

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจ

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้การตัดสินใจช้าลง

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้ข้อมูลสูญหาย

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำไปใช้ในด้านใดบ้าง?

• การสร้างโฆษณา

• การวิเคราะห์ข้อมูล, การพัฒนาผลิตภัณฑ์, การปรับปรุงประสิทธิภาพ, การคาดการณ์แนวโน้ม, การสร้างประสบการณ์ลูกค้า

• การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ

• การลดต้นทุน